生物柴油是一种绿色能源,因其燃烧性能好、可调性好及特有的可再生性,原料为动植物油脂和废弃油脂,逐渐进入研究学者的视野。目前,生物柴油的大规模工业化生产均使用均相催化剂,利用酸碱催化的酯交换反应可以加速合成生物柴油,但使用均相催化剂对原料有着较高的质量标准和要求,生成的物质后续需进行分离,分离过程比较困难且伴随着废水产生,会有后续的环保问题。使用固体碱催化剂可以解决传统均相催化剂的问题,但是其催化活性较低。因次,本文针对这个关键技术痛点,开展设计合成一种具有磁性的多壳层固体碱催化剂的研究,以期解决传统固体碱催化剂催化活性低的缺点,同时使用人工神经网络技术对新催化剂催化生物柴油的工艺条件进行了优化处理。主要的研究内容及结果如下:（1）中空多层磁性催化剂CaO/γ-Fe2O3的制备。以木糖为牺牲模板,使用微波水热法合成了中空多层磁性催化剂CaO/γ-Fe2O3,用于催化棕榈油转酯合成生物柴油,为考察其催化性能,以合成的生物柴油产率为衡量指标。另外,在研究和开发催化剂的过程中,采用梯度法制备了4种不同Fe3+浓度的催化剂,进行了傅里叶变换红外光谱分析（FTIR）、N2吸附-脱附分析（BET）、扫描透射电镜分析和能谱分析（STEM-EDX）、CO2程序升温脱附分析（CO2-TPD）、X射线衍射分析（XRD）、振动磁场强度（VSM）等表征。经过对5种催化剂详细的观察、测试后,结果显示:在脱去模板后成功制备出了磁性物质γ-Fe2O3,并且在透射电镜下能清晰看到制备的催化剂具有中空多壳层结构。其中样品Ca80Fe20（Ca/Fe物质的量比为4:1）具有最高的催化活性,在相同条件下其催化活性高于传统固体碱催化剂。这是因为,Fe3+的存在有利于多壳层的稳定,多壳层的结构提供了大量的活性位点,原料能够充分在活性位点上发生酯交换反应。（2）合成生物柴油的最优工艺条件研究。使用单因素法探究样品Ca80Fe20催化棕榈油转酯合成生物柴油反应条件的最优化处理,实验结果显示:醇油摩尔比固定在9:1、加入11 wt.%的催化剂、在65℃下保持2 h,即可得到最高的生物柴油产率95.73%。另外,样品Ca80Fe20进行回收使用5次后,生物柴油产率为85.85%。（3）优化生物柴油制备条件。采用响应曲面分析法（RSM）和遗传算法结合BP人工神经网络（GA-BPANN）建立生物柴油产率与合成工艺条件的目标函数与操作参数之间的数学模型,分别将RSM模型中的决定系数及均方根误差与GA-BPANN模型中的决定系数及均方根误差进行了比较。结果发现:经过遗传算法优化的BP神经网络模型的数据误差绝对值主要集中于2%左右,显著高于RSM计算模型。说明该模型的预测结果能为中空多层磁性固体碱工业化生产提供参考。