《表5 冷滤点、运动黏度回归方程的分析》

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《生物柴油组分对低温流动性能影响的多元回归分析》

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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。