长期以来，传统化石燃料作为社会发展的主要能源，为社会发展提供动力。但日益增长的能源需求对化石燃料造成巨大压力，导致化石燃料日益枯竭，并且燃用传统化石燃料会带来诸多环境问题（例如全球气候变暖、碳排放过高等），所以亟待开发绿色环保型可再生能源，以消除传统化石能源带来的环境污染以及能源储备问题[1-5]。生物柴油是一种新型绿色可再生能源，它具有原料来源广、可再生、可降解和污染物排放量低等特点，且与石化柴油具有类似的性质，在替代石化柴油以及满足能源需求方面具备较大潜力[6-8]，近年来已经成为各国竞相研究的热点。但由于生物柴油中含有饱和脂肪酸甲酯成分，导致生物柴油低温流动性较差，不利于在低温环境下使用，大大限制生物柴油的使用范围，所以研究及改善生物柴油低温流动性已迫在眉睫。

目前，国内外学者开展了一系列生物柴油低温流动性的实验研究。Smith等[9]除去酯基上的双键和添加侧链来改善生物柴油低温性能，但对点火质量和黏度产生负面影响。Sbihi等[10]按照不同比例将单峰骆驼脂肪生物柴油（HB）、香茅类生物柴油（CCB）和脂肪酸甲酯（FAME）混合，改善了生物柴油低温流动性，但添加比例较大会改变生物柴油的其他性质；Lapuerta等[11]将乙醇和正丁醇与柴油以及生物柴油燃料混合，可以降低生物柴油的低温流动性，但与柴油混合会导致燃烧污染物增加。陈五花等[12]将生物柴油与油酸甲酯进行混合，虽然明显改善了生物柴油的低温流动性，却导致氧化安定性变差；赵佳平等[13]以生物油脂为原料，通过裂解和酯化两个反应过程分别生成3种新的生物油脂裂解燃油，添加至生物柴油后低温流动性也有明显改善，但在裂解过程中会产生较大的质量损失。

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现有研究的重点主要在改善低温流动性能，对于生物柴油组分对低温流动性的影响以及基于组分预测低温流动性能的研究较少。本工作利用碱催化酯交换法制备了生物柴油，研究了生物柴油组分对低温流动性能的影响，同时基于组分构建了低温流动性能的预测模型，为生物柴油的合成制备提供理论与数据支持。

1 实验部分

1.1 实验材料

小桐子生物柴油（JME）、橡胶籽油生物柴油（RBME）、棕榈油生物柴油（PMME）、葵花籽油生物柴油（SSME）、花生油生物柴油（PME）、橄榄油生物柴油（OME）、稻米油生物柴油（OSME）、芝麻油生物柴油（SME）、花椒油生物柴油（PAME）、芥花油生物柴油（CME）、玉米油生物柴油（MME）、大豆油生物柴油（SBME）、菜籽油生物柴油（RME）、油茶籽油生物柴油（COSME）、棉籽油生物柴油（CSME）均为自制，地沟油生物柴油（COB，云南盈鼎生物能源股份有限公司），超纯水（自制），乙酸乙酯、甲醇、正己烷、溴化钾，硬脂酸甲酯（C18：0）、棕榈酸甲酯（C16：0）、亚麻酸甲酯（C18：3）、亚油酸甲酯（C18:2）和油酸甲酯（C18：1）（阿拉丁）均为分析纯。

1.2 实验方法

1.2.1 生物柴油制备方法

中国梦涵盖了三个层面的内容，即国家富强、民族振兴、人民幸福。人民幸福是中国共产党的初心和使命，也是习近平幸福观的重要体现，同时，中华民族伟大复兴的中国梦也需要每个人脚踏实地、拼搏进取，依靠自己的双手去实现。

中国老龄化的进程在30多年的时间里迅速推进。30多年的时间，中国人口再生产模式走过了欧洲300年的历程，但应对老龄化到来的物质、制度等方面尚未做好准备。在财政资金有限的情况下，政府对老年补助、养老服务和硬件设施上的投入严重不足。

1.2.2 低温流动性检测方法

2.2.2 基于脂肪酸甲酯的低温流动性预测模型建立

1.2.3 生物柴油组分分析方法

利用美国Finnigan公司生产的气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）分析各生物柴油的组分。GC-MS检测样品参数：DB-WAX型色谱柱，进样量0.1 µL，所用气体为He载气；开始程序升温时，初始温度为150 ℃，保持1 min再以5 ℃/min的速率升温到210 ℃，再以3 ℃/min的速率升温到240 ℃，保持10 min。该系统用自带软件对结果进行处理，使用GC-MS测样之前，先用正己烷进行预处理。

2 结果与讨论

2.1 生物柴油组成分析与低温流动性分析

优化党对重大工作的领导体制机制。在前期已组建省监察委员会的基础上，新组建省委财经委员会、审计委员会，调整完善省委全面深化改革委员会、全面依法治省委员会、网络安全和信息化委员会、省委国家安全委员会、省委外事工作委员会等，组建省委教育工作领导小组等。将部分省委议事协调机构设到政府部门，在整合优化力量和资源、发挥综合效益的同时，进一步健全省委总揽全局、协调各方的领导体系，从体制机制上增强党委的领导力、提高政府的执行力。

 

表1 16种生物柴油主要组成成分含量Table 1 Contents of main components of 16 kinds of biodiesel

  

Biodiesels Contents, %C16:0 C18:0 C18:1 C18:2 C18:3 Other OSME 17.68 4.56 40.59 33.97 0.92 2.28 RME 6.51 3.68 55.22 20.18 6.93 7.48 PME 10.87 5.15 38.88 34.94 0.05 10.11 SBME 11.48 5.56 29.56 43.21 6.98 3.21 MME 12.32 3.77 33.99 46.01 0.90 3.01 SSME 10.63 5.89 32.98 49.66 0.00 0.84 COB 18.83 7.02 39.96 20.04 1.67 12.48 CSME 23.75 5.70 38.77 23.07 1.78 6.93 PMME 27.01 6.40 44.16 12.84 1.16 8.43 JME 12.96 7.66 41.89 34.45 0.56 2.48 RBME 11.39 6.01 27.39 38.13 12.30 4.78 OME 11.16 5.99 69.57 5.37 0.32 7.59 PAME 4.08 3.31 55.39 17.11 5.11 15.00 CME 6.52 3.66 57.35 23.62 6.23 2.62 COSME 9.23 4.03 67.85 7.51 0.13 11.25 SME 17.83 5.55 37.78 34.99 0.64 3.21

 

表2 生物柴油低温流动性能Table 2 Low-temperature flow properties of biodiesels

  

Biodiesels Parameters CFPP/℃ CP/℃ KV/(mm2·s-1)JME 1 4 4.20 RBME -1 2 4.60 PMME 12 16 4.20 COB 1 4 4.10 SSME -6 1 4.01 PME 8 10 4.40 OME -6 0 4.40 OSME -1 4 4.40 SME -4 -2 4.20 PAME -11 -2 4.50 CME -7 -1 4.20 MME -3 1 4.10 SBME -4 2 4.50 RME -13 -10 4.40 COSME -9 -2 4.40 CSME 9 11 5.01

如表2所示，不同生物柴油的低温性能有较大差别。RME的冷滤点和凝点最低，分别为-13和-10 ℃，低温性能最好；PMME的冷滤点和凝点最高，分别为12和16 ℃，其低温性能最差。生物柴油最高和最低凝点的温度差为26 ℃，最高和最低冷滤点的温度差为25 ℃。生物柴油的低温流动性主要与饱和脂肪酸甲酯有关，由表1可知，RME中饱和脂肪酸甲酯含量为10.19%，而PMME中饱和脂肪酸甲酯含量高达33.41%，所以生物柴油之间凝点与冷滤点相差较大[14]。由表2还可看出，16种生物柴油中葵花籽油生物柴油的流动性最好，运动黏度为4.01 mm2/s，棉籽油生物柴油流动性最差，运动黏度为5.01 mm2/s，导致每种生物柴油运动黏度不同的主要原因可能是其组分运动黏度和含量的差异[15]。图1为各脂肪酸甲酯的低温流动性能，由图可以看出，油酸甲酯的运动黏度为7.29 mm2/s，而亚油酸甲酯的运动黏度只有2.94 mm2/s，同时由表1可以得出，每种生物柴油油酸甲酯和亚油酸甲酯的含量也不尽相同，所以生物柴油的运动黏度各不相同。

长期以来，我国基础教育的课堂教学呈现的主要是接受式的教学方式，广大教育实践工作者对探究式教学感到陌生，甚至不知所措或心存疑虑。笔者认为，在高中物理探究式教学的实践中主要应该处理好以下四个问题。

  

图1 脂肪酸甲酯低温流动性能Fig.1 Low temperature flow properties of fatty acid methyl esters

2.2 生物柴油组分对低温流动性的数学回归分析

按照不同比例对5种脂肪酸甲酯进行混配，测量混配后的低温流动性，5种脂肪酸甲酯混配后的CP，CFPP和KV如表3所示。

采用GC-MS对16种生物柴油组成成分进行分析，同时对生物柴油及其组分的低流动性能进行了检测，结果如表1和2所示。由表1可以得出，这16种生物柴油主要由C16和C18等偶数碳原子组成的链式脂肪酸甲酯所构成，而其它成分含量较低。其中棕榈酸甲酯（C16：0）、硬脂酸甲酯（C18：0）、油酸甲酯（C18：1）、亚油酸甲酯（C18：2）和亚麻酸甲酯（C18：3）5种成分所占比重较大，平均含量达90%，在这5种脂肪酸甲酯中，油酸甲酯、亚油酸甲酯和亚麻酸甲酯等不饱和脂肪酸甲酯的平均含量达87%。由表还可看出，棕榈酸甲酯和硬脂酸甲酯等饱和脂肪酸甲酯含量最低的是PAME为7.39%，含量最高的是PMME为33.41%；RME的不饱和脂肪酸甲酯含量最高为82.33%，PMME不饱和脂肪酸甲酯的含量最低为58.16%。

2.2.1 脂肪酸甲酯的低温流动性检测

为了更好地预测分析生物柴油的凝点，冷滤点和运动黏度，为生物柴油的制备提供合理的脂肪酸甲酯配比，基于各种脂肪酸甲酯采用多元回归数学分析方法建立了生物柴油流动性能的预测模型[16]。

 

表3 脂肪酸甲酯混配后低温流动性能Table 3 Low temperature flow properties after compounding fatty acid methyl esters

  

No Composition of fatty acid methyl esters Parameters C18:0 C16:0 C18:1 C18:2 C18:3 CP/℃ CFPP/℃ KV/(mm2·s-1)1 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 25 30 3.98 2 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 22 29 4.01 3 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 -16 -10 7.29 4 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 -55 -40 2.94 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 -75 -58 3.16 6 0.17 0.83 0.00 0.00 0.00 39 42 3.71 7 0.00 0.83 0.17 0.00 0.00 20 25 3.65 8 0.00 0.83 0.00 0.17 0.00 16 23 3.46 9 0.00 0.83 0.00 0.00 0.17 15 20 3.47 10 0.83 0.17 0.00 0.00 0.00 41 39 3.71 11 0.83 0.00 0.17 0.00 0.00 23 27 3.67 12 0.83 0.00 0.00 0.17 0.00 20 25 3.47 13 0.83 0.00 0.00 0.00 0.17 21 25 3.48 14 0.00 0.17 0.83 0.00 0.00 -1 5 7.18 15 0.17 0.00 0.83 0.00 0.00 2 6 7.19 16 0.00 0.00 0.83 0.17 0.00 -23 -15 6.48 17 0.00 0.00 0.83 0.00 0.17 -25 -18 6.47 18 0.00 0.17 0.00 0.83 0.00 -11 -12 3.48 19 0.17 0.00 0.00 0.83 0.00 10 -4 3.49 20 0.00 0.00 0.17 0.83 0.00 -40 -20 3.77 21 0.00 0.00 0.00 0.83 0.17 -43 -30 3.16 22 0.00 0.17 0.00 0.00 0.83 -16 -10 3.12 23 0.17 0.00 0.00 0.00 0.83 -15 8 3.12 24 0.00 0.00 0.17 0.00 0.83 -45 -25 3.62

 

续表3

  

No Composition of fatty acid methyl esters Parameters C18:0 C16:0 C18:1 C18:2 C18:3 CP/℃ CFPP/℃ KV/(mm2·s-1)25 0.00 0.00 0.00 0.17 0.83 -47 -32 3.17 26 0.33 0.67 0.00 0.00 0.00 42 46 3.91 27 0.00 0.67 0.33 0.00 0.00 23 27 4.53 28 0.00 0.67 0.00 0.33 0.00 11 16 4.05 29 0.00 0.67 0.00 0.00 0.33 10 17 4.06 30 0.67 0.33 0.00 0.00 0.00 50 54 4.36 31 0.67 0.00 0.33 0.00 0.00 24 28 4.81 32 0.67 0.00 0.00 0.33 0.00 12 18 4.35 33 0.67 0.00 0.00 0.00 0.33 11 16 4.34 34 0.00 0.33 0.67 0.00 0.00 12 18 6.71 35 0.33 0.00 0.67 0.00 0.00 13 22 6.70 36 0.00 0.00 0.67 0.33 0.00 -26 -16 6.29 37 0.00 0.00 0.67 0.00 0.33 -30 -18 6.27 38 0.00 0.33 0.00 0.67 0.00 1 10 3.47 39 0.33 0.00 0.00 0.67 0.00 5 11 3.46 40 0.00 0.00 0.33 0.67 0.00 -34 -22 3.82 41 0.00 0.00 0.00 0.67 0.33 -45 -30 3.17 42 0.00 0.33 0.00 0.00 0.67 1 9 3.13 43 0.33 0.00 0.00 0.00 0.67 11 15 3.13 44 0.00 0.00 0.33 0.00 0.67 -37 -25 3.66 45 0.00 0.00 0.00 0.33 0.67 -45 -31 3.18 46 0.50 0.50 0.00 0.00 0.00 50 54 4.70 47 0.50 0.00 0.50 0.00 0.00 20 30 6.49 48 0.00 0.00 0.50 0.50 0.00 -30 -18 6.00 49 0.00 0.50 0.50 0.00 0.00 20 20 4.78 50 0.00 0.50 0.00 0.50 0.00 12 18 3.31 51 0.00 0.50 0.00 0.00 0.50 10 18 3.24 52 0.50 0.00 0.00 0.50 0.00 12 19 3.22 53 0.50 0.00 0.00 0.00 0.50 10 18 3.21 54 0.00 0.00 0.50 0.00 0.50 -35 -23 6.15 55 0.00 0.00 0.00 0.50 0.50 -58 -42 3.33

凝点（CP）测定方法参照柴油机燃料调和用生物柴油国家标准 GBT510-1983；冷滤点（CFPP）测定方法参照柴油机燃料调和用生物柴油国家标准 SH/T 0248；运动黏度（KV）测定方法参照柴油机燃料调和用生物柴油国家标准GB/T265-1988。

以植物油脂（甘油三酯）和甲醇在碱性催化剂下发生醇解酯交换反应，生成相应的脂肪酸甲酯或乙酯和甘油，再经过旋转蒸发器洗涤、除杂，过滤后干燥即得生物柴油。

采用EpiData 3.1进行数据录入，SPSS 20.0软件进行统计分析。使用构成比、均数、标准差等进行统计描述。疫苗及安全接种知信行得分不服从正态分布，组间比较采用Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验；采用Logistic逐步回归法（剔选界值α入=0.05，α出=0.10）分析疫苗及安全接种知识、态度、行为得分分组的影响因素；KAP相关性分析采用Spearman秩相关。

基于表3中55组实验，采用多元非线性回归模型建立五种脂肪酸甲酯与凝点的关系，最终建立的预测模型如式（1）所示：

 

式中：X1，X2，X3，X4和 X5分别为硬脂酸甲酯、棕榈酸甲酯、油酸甲酯、亚油酸甲酯和亚麻酸甲酯，%。对式（1）进行统计分析，结果如表4所示。

 

表4 凝点回归方程的统计分析Table 4 Statistical analysis of the regression equation of the freezing point

  

Prediction model Sample size The correlation coefficient Standard error F test Significance test CP 55 0.975 1.39 101.81 6.53×10-16

从表4可看出，方程的相关性系数（R）为0.975，远高于具有统计意义的临界值（Rmin为0.281），说明自变量与因变量之间存在明显的相关性，表明该模型的可行性。F值为101.81，显著性远小于0.01，说明该回归方程在描述生物柴油脂肪酸甲酯组成与凝点之间的关系时具有非常显著的非线性关系，该分析方法具有可靠性。和 的 P 值分别为 8.55×10-6，6.67×10-7，5.17×10-4，6.51×10-6，1.94×10-9，9.45×10-6，8.65×10-6，9.13×10-8和 1.29×10-4，P 值均远小于 0.01，说明模型中一次项自变量和两个二次项自变量以及两个三次项自变量均对凝点具有非常显著的影响。由式（1）的系数分析可以得出，X1和X2对凝点具有升高影响，且硬脂酸甲酯对凝点的影响大于棕榈酸甲酯；X3，X4和X5自变量均对凝点具有降低影响，影响的大小可由系数的绝对值判断，可以判定该 3个自变量对凝点的改善效果由大到小顺序为亚麻酸甲酯、亚油酸甲酯和油酸甲酯。三者的不饱和碳碳双键数量分别为3，2和1，所以不饱和碳碳双键数量越多越有利于凝点的改善。将凝点实验测量值与回归模型预测值进行线性拟合，结果如图2所示。由图可以看出，模型预测值较均匀地分布在实际测量值的两侧，除了对单一组分预测偏差较大，95%以上的模型预测值与实际测量值偏差较小，根据生物柴油脂肪酸甲酯组成回归模型能够有效预测其凝点值。同理，冷滤点与运动粘度的预测模型公式如式（2）和（3）所示，其对应分析如表6所示。

 

  

图2 凝点实验值与预测值关系Fig.2 Relationship between experimental and predicted values of freezing point

 

表5 冷滤点、运动黏度回归方程的分析Table 5 Analysis of cold filter point and kinematic viscosity regression equation

  

Prediction model Sample size The correlation coefficient Standard error F test Significance test CFPP 55 0.977 11.78 112.30 1.73×10-15 KV 55 0.996 0.44 1 122.13 2.84×10-49

从表5可以看出，两个方程的相关性系数（R）均在0.95以上，远高于具有统计意义的临界值，表示自变量与因变量之间存在明显的相关性，说明两个预测模型的可行性。F值和显著性说明回归方程在描述生物脂肪酸甲酯组成与冷滤点之间的关系时具有非常显著的非线性关系，该分析方法具有可靠性。由式（2）系数分析可以得出，X1和X2对冷滤点具有升高影响，其它自变量均对冷滤点具有降低影响，3个自变量对凝点的改善效果由大到小顺序为亚麻酸甲酯、亚油酸甲酯和油酸甲酯。所以不饱和碳碳双键数量越多越有利于冷滤点的改善。由式（3）系数分析可以得出，X1，X2，X3，X4和X5均对运动黏度有升高影响，其对运动黏度的影响由大到小的顺序为油酸甲酯、硬脂酸甲酯、棕榈酸甲酯、亚油酸甲酯和亚麻酸甲酯。油酸甲酯对运动黏度影响最大，因此，减少油酸甲酯的含量有助于改善生物柴油的流动特性。冷滤点和运动黏度实验测量值与回归模型预测值线性拟合分别如图3和4所示。由图3和4可看出，模型预测值均匀地分布在实际测量值的两侧，除了对单一组分预测偏差较大，95%以上的模型预测值与实际测量值偏差较小，根据生物柴油脂肪酸甲酯组成回归模型能够有效预测其冷滤点和运动黏度值。

  

图3 冷滤点实验值与预测值拟合关系Fig.3 Relationship between experimental and predicted values of cold filter point

  

图4 运动黏度实验值与预测值拟合关系Fig 4 Relationship between experimental and predicted values of kinematic viscosity

2.3 预测模型对指导生物柴油低温流动性调控的普适性和局限性分析

研究表明生物柴油主要是由脂肪酸甲酯组成，含量达90%以上，同时生物柴油的低温流动性也与脂肪酸甲酯中的饱和脂肪酸甲酯有很大关系。本工作所述的生物柴油低温流动性预测模型是基于其组分脂肪酸甲酯而建立，相关性均在0.95以上，对于不同种类的生物柴油具有较高的实用性。

无论是国家大力推行教育体制改革还是努力将移动学习与高职英语相融合，这一切都是为了学生未来可以更好地就业和生活。因此，我们应当努力拓展英语教学方法，优化移动学习方案，力求学生英语水平与教师教学水平同步提高，让网络信息技术的发展与现代教育体制的改革相融合，一起携手并进，达成培养更多社会需要型人才的目标。

该预测模型也存在一定的局限性，原因是生物柴油组分虽主要由脂肪酸甲酯组成，但也含有其它成分，并且每种脂肪酸甲酯的百分含量具有不规律性，而本模型的建立是基于按照一定比例混配后的结果，虽然实验数据量较多，但也难以完全覆盖，会造成一定的误差。

3 结 论

对16种生物柴油进行GC-MS分析及低温流动性检测，做出相应分析，并针对生物柴油组分建立低温流动性能预测模型。

a）低温流动性分析结果表明，不同种生物柴油的低温流动性具有很大差异；GC-MS分析结果表明，生物柴油主要组分为5种脂肪酸甲酯，其中饱和脂肪酸的含量对生物柴油低温性能有很大影响，不饱和脂肪酸甲酯对生物柴油流动性能有较大影响。

b）采用多元回归分析方式，建立了低温流动性的预测模型。模型预测表明，脂肪酸甲酯中碳碳双键数量越多越有利于凝点、冷滤点的改善。减少油酸甲酯的含量有助于改善生物柴油的流动特性。3个预测模型具有较高的相关性，但由于生物柴油组分含量的不规律性，也存在一定的局限性，需要建立实用性更高的预测模型。

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