来自中国、俄罗斯、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国和埃及的科学家为生物柴油生产过程提出了最有效的数学模型。使用机器学习对大豆油和甲醇生产生物柴油的过程进行建模。

提出的生产生物燃料的最佳方法

该研究发表在高度评价的科学期刊《环境技术与创新》（Q1）上。SUSU 结构状态振动测试和监测中心高级研究员Afrasyab Khan作为国际科学家团队的一员参与了这项研究。生物柴油是一种由天然原料生产的可再生柴油燃料。由于生物柴油生产的成本是一个主要的商业化问题，科学家们已经使用机器学习来建模和优化生物柴油的生产过程。

“我们研究的主要独特之处在于开发了一种混合计算方法，用于优化生物燃料合成中化学反应的模拟。我们确定了混合豆油和甲醇的百分比，添加多少催化剂以使化学反应最有效地发生。结果是一个数学模型，有助于确定最佳温度和原料组成，以生产最大量的生物燃料并最大限度地减少浪费。因此，我们提供了一种更环保的燃料类型，并提高了生产过程的效率，”Afrasyab Khan 说。

SUSU Afrasyab Khan 振动测试和结构状态监测中心高级研究员

生物燃料最近在世界范围内变得越来越流行，因为它们具有环境效益和减少可能对环境产生不利影响的化石燃料资源。各种可再生资源，包括植物油和动物脂肪，可用作通过催化工艺生产生物燃料的基础材料。

该研究中开发的方法可用于提高生物燃料的生产能力，从而使用更少的能源和更少的污染。科学家们计划进一步开发多尺度模型，并在其他类型的生物原材料和催化剂上进行测试。该研究成果发表在高级科学期刊上。

南乌拉尔国立大学是一所转型大学，在科技发展的最优先领域开展创新研究。大学按照俄罗斯联邦科技发展战略，重点发展数字产业、材料科学和生态学领域的大型科学交叉学科项目。2021年，SUSU在Priority 2030计划下赢得了比赛。该大学履行世界级乌拉尔区域间科学和教育中心（UMNOC）区域项目办公室的职能。