Nghiên cứu phương pháp xác định các axit béo trong một số loại dầu mỡ động, thực vật việt nam bằng kỹ thuật sắc ký

Nghiên cứu phương pháp xác định các axit
béo trong một số loại dầu mỡ động, thực vật
Việt Nam bằng kỹ thuật sắc ký


Võ Thị Việt Dung


Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
Luận án TS. ngành: Hóa phân tích; Mã số: 62 44 29 01
Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Xuân Trung, PGS. TS. Lưu Văn Bôi
Năm bảo vệ: 2012


Abstract. Sử dụng phương pháp quy hoạch hóa thực nghiệm - xây dựng mô hình
hồi quy bậc hai tâm trực giao để tìm điều kiện tối ưu cho quá trình xác định các axit
béo trong dầu mỡ động thực vật. Kết quả nghiên cứu đã thu được tối ưu hơn nhiều
so với các nghiên cứu phân tích axit béo trước đây. Đã sử dụng các kỹ thuật sắc ký
hiện đại: sắc ký khí ion hóa ngọn lửa (GC/FID) và sắc ký lỏng siêu nhanh (UFLC)
để phân tích đồng thời 37 metyl este axit béo trong hỗn hợp. Các nghiên cứu được
tiến hành một cách có hệ thống từ khảo sát đơn lẻ đến mô hình hóa các yếu tố có ảnh
hưởng tương hỗ. Quá trình xử lý thống kê và xác nhận giá trị sử dụng của phương
pháp nghiên cứu được tiến hành đầy đủ, đáp ứng yêu cầu khi xây dựng phương pháp
phân tích. Ứng dụng phương pháp nghiên cứu xác định các axit béo trong 8 mẫu dầu
mỡ động thực vật thông dụng của Việt Nam gồm: mỡ cá basa, mỡ lợn, dầu mè, dầu
đậu nành, dầu lạc, dầu dừa, dầu hạt cao su và dầu hạt jatropha. Phân tích đề xuất có
khả năng xây dụng thành phương pháp tiêu chuẩn để xác định thành phần các axit
béo trong dầu mỡ động thực vật, phục vụ nghiên cứu về dinh dưỡng, kiểm nghiệm
thực phẩm, chế tạo nhiên liệu sinh học và các nghiên cứu khác.

Keywords. Hóa phân tích; Axit béo; Kỹ thuật sắc ký; Dầu động vật; Dầu thực vật

Content
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Dầu mỡ động, thực vật (DMĐTV) đóng vai trò to lớn trong việc cung cấp dinh dưỡng
thiết yếu cho cơ thể sống dưới dạng thức ăn, thực phẩm chức năng, làm nguyên liệu chế biến
thức ăn gia súc, nguyên liệu sản xuất nhiên liệu sinh học (biodiesel), …
Dưới dạng thực phẩm thiết yếu, nếu sử dụng và tiêu thụ DMĐTV đúng cách, đúng hàm
lượng chất béo sẽ cân bằng được dinh dưỡng và kiểm soát bệnh tật. Với các loại DMĐTV có
hàm lượng dinh dưỡng thấp, dầu mỡ thải hoặc đã qua sử dụng, DMĐTV không ăn được như
dầu hạt jatropha, hạt cao su, thầu dầu, tảo,… có thể sử dụng để làm nguyên liệu sản xuất
biodiesel. Đây được xem là nguồn năng lượng thay thế đầy tiềm năng.
Trên cả hai phương diện là thực phẩm dinh dưỡng và nhiên liệu sinh học thì tại Việt
Nam hiện chưa có cơ sở dữ liệu đầy đủ về hàm lượng các axit béo trong dầu mỡ động, thực
vật. Các quy trình phân tích đã công bố và áp dụng chủ yếu từ tài liệu tham khảo của nước
ngoài. Các số liệu phân tích hàm lượng axit béo không đầy đủ, nên khó so sánh đánh giá toàn
diện nguồn cung cấp axit béo cho nhu cầu làm thực phẩm hoặc cho nguyên liệu sản xuất
nhiên liệu sinh học.
Vì vậy đề tài: “Nghiên cứu phương pháp xác định các axit béo trong một số loại dầu mỡ
động, thực vật Việt Nam bằng kỹ thuật sắc ký” sẽ giúp cho việc hoàn thiện quy trình phân
tích axit béo, đáp ứng được yêu cầu phân tích cho các phòng thí nghiệm đầu ngành tại Việt
Nam.
2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu tương đối toàn diện các vấn đề liên quan đến quá trình
tách và xác định đồng thời các axit béo trong hỗn hợp, quá trình chuyển đổi DMĐTV thành
metyl este axit béo (FAME) làm cơ sở khoa học để tách và xác định các axit béo trong 8 mẫu
DMĐTV Việt Nam. Từ đó xây dựng phương pháp tiêu chuẩn xác định hàm lượng các axit
béo trong DMĐTV ở nước ta.
Do đó nội dung của luận án gồm:

- Xây dựng mô hình thí nghiệm bậc hai tâm trực giao xét ảnh hưởng đồng thời các yếu tố
đến khả năng tách và xác định các FAME bằng phương pháp sắc ký khí.
- Dựa trên mô hình thí nghiệm ở trên tối ưu hóa và đánh giá ảnh hưởng các nhân tố khảo
sát đến việc tách và xác định các FAME bằng phương pháp sắc ký khí detector ion hóa ngọn
lửa (GC/FID)
- Sử dụng hệ thống sắc ký lỏng siêu nhanh (UFLC) nghiên cứu tìm điều kiện tối ưu và
đánh giá ảnh hưởng đồng thời các nhân tố khảo sát đến hiệu suất quá trình chuyển đổi este
dầu mỡ.
- Xác nhận giá trị sử dụng của phương pháp nghiên cứu.
- Ứng dụng phương pháp nghiên cứu xác định các axit béo trong 8 mẫu DMĐTV Việt
Nam.
3. Những điểm mới về khoa học của luận án
3.1. Lần đầu tiên ở Việt Nam sử dụng phương pháp quy hoạch hóa thực nghiệm theo mô
hình thí nghiệm bậc hai tâm trực giao nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời các yếu tố như tốc độ
pha động, nhiệt độ ban đầu của cột tách, tốc độ tăng nhiệt, tỉ lệ bơm chia dòng đến khả năng
tách và xác định các FAME bằng phương pháp sắc ký khí với detector ion hóa ngọn lửa.
- Lần đầu tiên xây dựng mô hình thí nghiệm bậc hai tâm trực giao xét ảnh hưởng đồng
thời các yếu tố đến hiệu suất quá trình chuyển đổi este DMĐTV như tỉ lệ mol metanol/dầu
mỡ, hàm lượng chất xúc tác (axit hoặc kiềm), nhiệt độ, thời gian và môi trường phản ứng
nhằm đạt hiêu suất chuyển đổi tối ưu ( 100%).
3.2. Dựa trên các điều kiện tối ưu hóa ở trên lần đầu tiên đã tách và xác định đồng thời
37 FAME trong hỗn hợp với độ lặp lại tốt, làm cơ sở để tiến hành xác định các axit béo trong
DMĐTV.
3.3. Đã tiến hành nghiên cứu một cách có hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến việc tách,
xác định các axit béo trong DMĐTV bằng phương pháp sắc ký khí. Kết quả phân tích các
axit béo đã xử lý thống kê, xác nhận giá trị sử dụng của phương pháp, đáp ứng yêu cầu khi
xây dựng phương pháp phân tích.
3.4. Lần đầu tiên đã tiến hành phân tích đồng thời các axit béo trong 8 mẫu DMĐTV
Việt Nam: mỡ cá basa, mỡ lợn, dầu mè, dầu đậu nành, dầu lạc, dầu dừa, dầu hạt cao su và
dầu hạt jatropha.

3.5. Phương pháp phân tích đề xuất có khả năng xây dựng thành phương pháp tiêu chuẩn
xác định thành phần axit béo trong DMĐTV Việt Nam.
4. Bố cục của luận án
Luận án gồm 151 trang với 42 bảng số liệu, 37 hình vẽ, 178 tài liệu tham khảo và 11
phần phụ lục được chia thành các phần như sau: mở đầu: 2 trang, chương 1. tổng quan tài
liệu: 31 trang, chương 2. thực nghiệm và phương pháp nghiên cứu: 23 trang, chương 3. kết
quả và thảo luận: 74 trang, kết luận và kiến nghị: 2 trang, tài liệu tham khảo: 18 trang.


Chƣơng 1. TỔNG QUAN

Chương này tổng hợp lý thuyết về chất béo và axit béo, các công trình nghiên cứu ở Việt
Nam và nước ngoài về các phương pháp định lượng chất béo và axit béo, các phương pháp
điều chế và các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình điều chế FAME, phương pháp quy hoạch hóa
thực nghiệm tìm điều kiện tối ưu tách và xác định các axit béo.


Chƣơng 2. THỰC NGHIỆM VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Nguyên liệu, hóa chất và thiết bị thí nghiệm
Nguyên liệu DMĐTV được lựa chọn để nghiên cứu gồm: Mỡ cá basa An Giang do Công
ty cổ phần xuất nhập khẩu thủy sản An Giang (Agifish) cung cấp, mỡ lợn từ các chợ Hà Nội,
được nấu chảy thành dạng dầu, dầu đậu nành, dầu mè, dầu lạc, dầu dừa từ Hợp tác xã Nông
nghiệp Quảng Ngãi, dầu được ép từ hạt đậu nành, hạt mè, hạt lạc và cơm dừa Quảng Ngãi,
dầu hạt cao su và dầu hạt jatropha từ công ty Sản xuất – Xuất nhập khẩu Bình Dương, dầu
được ép từ hạt cao su và hạt jatropha Đăk Nông.
Chất chuẩn và nội chuẩn của Sigma (Mỹ), dung môi loại phân tích của Merck (Đức), các
hóa chất khác: CH
3
OH công nghiệp 90% (Malaysia), KOH 82%, NaOH 96%, H

2
SO
4

96% (Trung Quốc),…
Thiết bị sắc ky
́
lỏng siêu nhanh UFLC của Shimadzu (Nhật) với detector chỉ số khúc xạ
RID–10A, máy sắc ký lỏng: LC–20AD, degasser: DGU–20A
3
, lò cột: CTO–20A, cột sắc ký:
Cadenzal CD–C18 (250 mm × 4,6 mm ID × 3 μm) của Imtakt (Mỹ); thiết bị sắc ký khí
Shimadzu GC–2010 (Kyoto, Nhật) với detector FID, cột mao quản phân cực mạnh SP
TM
-
2560 (100 m × 0,25 mm × 0,2 m) và cột mao quản ít phân cực Equity-5 (30 m × 0,25 mm ×
0,25 m) của Supelco (Mỹ), máy khuấy từ gia nhiệt Velp 1200 rmp (Italia), lò vi sóng Sanyo
1200W (Nhật), bơm chân không IKA (Đức), máy rung siêu âm Telsonic 750W (Thụy Sỹ),
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.1. Tách và xác định các FAME
Sử dụng sắc ký khí với detector FID, cột mao quản phân cực mạnh SP
TM
-2560 (100 m ×
0,25 mm × 0,25 m) có thành phần 100% poly(xyanoisopropyl siloxan), khí mang Heli, dung
môi diclometan, nội chuẩn n-hexadecan.
2.2.2. Xác định hàm lƣợng axit béo tự do trong dầu mỡ
Sử dụng phương pháp chuẩn độ với dung dịch NaOH 0,01M, chỉ thị phenolphatalein.
2.2.3. Chuyển đổi este dầu mỡ động thực vật
Sử dụng phản ứng transeste hóa DMĐTV với metanol xúc tác kiềm và phản ứng este
hóa DMĐTV với metanol xúc tác axit.

2.2.4. Xác định mức độ chuyển đổi este
Sử dụng sắc ký lỏng siêu nhanh với cột sắc ký Cadenzal CD–C18 (250 mm × 4,6 mm ×
3 μm), detector: RID–10A, nhiệt độ lò cột: 35
0
C, pha đô
̣
ng: Ace/ACN (7/3; v/v), tốc độ: 0,5
ml/phút, thể tích tiêm mẫu: 25µl.
2.2.5. Thu thập mẫu phân tích
Sử dụng phương pháp lấy mẫu DMĐTV theo TCVN 2625:2005 (hay ISO 05555:2001).
2.2.6. Nghiên cứu tìm điều kiện tối ƣu cho quá trình tách và xác định các axit béo
Sử dụng phương pháp mặt mục tiêu theo mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao với sự
hỗ trợ của phần mềm Modde 5.0.
2.2.7. Đánh giá thống kê phƣơng pháp phân tích
Thông qua việc xây dựng đường chuẩn, tính sai số, độ nhạy, độ lặp lại, độ đúng, hiệu
suất thu hồi và so sánh kết quả phân tích với kết quả kiểm nghiệm Vilas (ISO 17025:2005).


Chƣơng 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1. Nghiên cứu tối ƣu hóa điều kiện GC/FID xác định các FAME
3.1.1. Tối ƣu hóa điều kiện GC/FID theo phƣơng pháp đơn biến
Trước hết chúng tôi khảo sát, so sánh khả năng tách các FAME (độ phân giải R) và độ
lặp lại (độ lệch chuẩn tương đối RSD%) về tỉ lệ diện tích pic các FAME/IS để lựa chọn loại
cột tách (cột mao quản phân cực mạnh SP
TM
-2560) và loại khí mang (khí He) cố định dùng
cho GC/FID do trong quá trình phân tích việc thay đổi hai nhân tố này gặp nhiều khó khăn.
Độ nhạy, độ ổn định (độ lặp lại) của hệ thống phân tích thay đổi đáng kể khi thay đổi hai yếu
tố này. Sau đó chúng tôi tiếp tục khảo sát xác định khoảng biến thiên các điều kiện phân tích

của GC/FID để tối ưu hóa các điều kiện này nhằm tách tốt các FAME. Kết quả khảo sát đơn
biến tìm khoảng biến thiên các điều kiện phân tích GC/FID thu được như sau:
- Tốc độ pha động (tốc độ khí mang) He: 18 – 25 cm/s
- Tốc độ tăng nhiệt của cột tách: 2 – 4
0
C/phút
- Nhiệt độ ban đầu của cột tách: 60 – 140
0
C
- Tỉ lệ bơm chia dòng: 10:1 – 200:1
3.1.2. Tối ƣu hóa điều kiện GC/FID theo phƣơng pháp đa biến
3.1.2.1. Xây dựng mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao
Sử dụng mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao để xây dựng phương trình hồi quy
(PTHQ) và đánh giá ảnh hưởng đồng thời của 4 nhân tố khảo sát: tốc độ pha động, X
1
; nhiệt
độ ban đầu của cột tách, X
2
; tốc độ tăng nhiệt của cột tách, X
3
; tỉ lệ bơm chia dòng, X
4
đến
khả năng tách (độ phân giải R) các FAME, y
1
và độ lệch chuẩn tương đối (RSD%) của tỉ lệ
diện tích pic FAME/IS, y
2
. Kết quả thực nghiệm được trình bày trên bảng 3.2.
Quan hệ giữa hàm mục tiêu và các nhân tố khảo sát được mô tả theo phương trình bậc

hai: y = b
0
x
0
+ b
1
x
1
+

+ b
12
x
1
x
2
+ b
13
x
1
x
3
+ + b
11
(x
1
2
– ) + b
22
(x

2
2
– ) +… Với tham số
hồi quy  và cánh tay đòn sao d được tính sẵn cho mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao khi
n = 4 là:  = 0,8000, d = 1,4142.
Bảng 3.2. Kết quả thực nghiệm tìm điều kiện GC/FID tách và xác định các FAME theo mô
hình hồi quy bậc hai tâm trực giao
TT
Biến mã hóa
Biến số thực
Kết quả
x
1

x
2

x
3

x
4

X
1

X
2

X

3

X
4

y
1
y
2
1
-1
-1
-1
-1
18
60
2
10
0,5
9
1,76
2
1
-1
-1
-1
25
60
2
10

0,6
1,88
3
-1
1
-1
-1
18
140
2
10
1,0
2
1,75
4
1
1
-1
-1
25
140
2
10
0,2
1
1,79
5
-1
-1
1

-1
18
60
4
10
0
1,92
6
1
-1
1
-1
25
60
4
10
0
1,79
7
-1
1
1
-1
18
140
4
10
0,4
3
1,69

8
1
1
1
-1
25
140
4
10
0
1,75
9
-1
-1
-1
1
18
60
2
200
0,6
3,85
2
10
1
-1
-1
1
25
60

2
200
0,1
7
3,92
11
-1
1
-1
1
18
140
2
200
1,0
9
3,82
12
1
1
-1
1
25
140
2
200
0,2
4
3,88
13

-1
-1
1
1
18
60
4
200
0
3,84
14
1
-1
1
1
25
60
4
200
0
3,87
15
-1
1
1
1
18
140
4
200

0,4
7
3,84
16
1
1
1
1
25
140
4
200
0
3,92
17
-
1,4142
0
0
0
16,6
100
3
105
0,7
8
3,23
18
1,4142
0

0
0
26,4
100
3
105
0,1
5
3,18
19
0
-
1,4142
0
0
21,5
43,4
3
105
0,6
8
3,2
20
0
1,4142
0
0
21,5
156,6
3

105
0,9
9
3,23
21
0
0
-
1,4142
0
21,5
100
1,6
105
0,6
6
3,16
22
0
0
1,4142
0
21,5
100
4,4
105
0
3,19
23
0

0
0
-
1,4142
21,5
100
3
-29,3
-
-
24
0
0
0
1,4142
21,5
100
3
239,
3
0,8
6
4,07
25
1
0
0
0
0
21,5

100
3
105
0,9
6
3,24
25
2
0
0
0
0
21,5
100
3
105
0,9
6
3,19
25
3
0
0
0
0
21,5
100
3
105
0,9

7
3,23

Ở đây, cần tiến hành N = 27 thí nghiệm để xác định các hệ số trong PTHQ. Thí nghiệm
thứ 25 là thí nghiệm ở tâm được tiến hành 3 lần. Phương sai của các thí nghiệm được xác
định theo thí nghiệm bổ sung ở tâm là
2
0(R)
S
= 7,43.10
-5
,
2
0(RSD)
S
= 7.10
-4
. Từ kết quả thí nghiệm,
sử dụng phần mềm Modde 5.0 loại bỏ các hệ số hồi quy không phù hợp, tức là các hệ số có
TN
i
t
=
i
ib
b /S
< t
p
(f) hay
TN

i
t
< t
(0,05)
(2) = 4,3. Kết quả được chỉ ra trên bảng 3.3.
Bảng 3.3. Kết quả phân tích ảnh hưởng của các nhân tố khảo sát đến khả năng tách các
FAME (I) và độ lệch chuẩn tương đối của tỉ lệ diện tich pic FAME/IS (II) của GC/FID theo
mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao
y
Hệ số hồi quy
Phƣơng sai mẫu
Chuẩn t
Độ tin cậy
(±)
I
II
I
II
I
II
I
II
b
0

0,95
3,24
1,42.10
-16

8,01.10
-
19

8,0.10
7

3,6.10
9

0,03
0,06
x
1

-0,22
0,01
3,89.10
-13

0,30
3,7.10
5

0,018
0,01
0,03
x
2

0,12
-0,02
2,84.10
-10

0,17
7,0.10
3

0,049
0,01
0,03
x
3

-0,21
6,00.10
-4

6,10.10
-13

0,96
2,7.10
5

6,1.10
-4

0,01

0,03
x
4

0,01
1,04
0,12
1,45.10
-
16

0,024
8,6.10
7

0,01
0,03
x
1
.x
1

-0,24
-0,02
2,36.10
-11

0,29
4,9.10
4

0,037
0,02
0,04
x
2
.x
2

-0,05
-0,02
8,71.10
-5

0,41
5,7
0,031
0,02
0,04
x
3
.x
3

-0,31
-0,04
1,50.10
-12

0,08

2,5.10
5

0,14
0,02
0,04
x
4
.x
4

-0,05
-0,33
1,19.10
-5

1,15.10
-8

13
3,1.10
-3

0,02
0,05
x
1
.x
2

-0,11
0,01
3,17.10
-9

0,49
1,9.10
3

0,014
0,01
0,03
x
1
.x
3

0,10
-0,02
3,99.10
-9

0,26
1,6.10
3

0,039
0,01
0,03
x

1
.x
4

-0,01
0,01
0,30
0,49
0,013
0,014
0,01
0,03
x
2
.x
3

-0,01
3,10.10
-3

0,20
0,82
0,02
3,4.10
-3

0,01
0,03
x

2
.x
4

0,01
0,02
0,38
0,13
9,7.10
-3

0,056
0,01
0,03
x
3
.x
4

-0,01
1,90.10
-3

0,31
0,89
0,013
2,0.10
-3

0,01

0,03
N = 26
2
I
R 
0,9983
RSD
I
=0,025
P
=0,95
2
II
R 
0,9984
RSD
II
=0,053
*Ghi chú: Những hệ số in nghiêng, đậm là hệ số không có ý nghĩa trong PTHQ.

Những kết quả thu được ở bảng 3.3 cho thấy có ảnh hưởng bậc nhất tới khả năng tách
các FAME y
1
là tốc độ pha động x
1
(tiêu cực), nhiệt độ ban đầu x
2
(tích cực) và tốc độ tăng
nhiệt của cột tách x
3

(tiêu cực), còn tỉ lệ bơm chia dòng x
4
thì ảnh hưởng không đáng kể.
Ngược lại tỉ lệ bơm chia dòng lại là nhân tố bậc nhất ảnh hưởng chủ yếu (tích cực) đến độ
lệch chuẩn tương đối của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS y
2
, ba nhân tố còn lại thì ít ảnh hưởng.
Khả năng tách các FAME chịu ảnh hưởng tiêu cực ở bậc hai của cả bốn nhân tố khảo sát và
ảnh hưởng đồng thời của tốc độ pha động và nhiệt độ ban đầu của cột tách, x
1
x
2
(tiêu cực),
tốc độ pha động và tốc độ tăng nhiệt của cột tách, x
1
x
3
(tích cực). Trong khi đó độ lệch chuẩn
tương đối của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS chỉ chịu ảnh hưởng bậc hai của tỉ lệ bơm chia
dòng, x
4
2
(tiêu cực), ảnh hưởng bậc hai và ảnh hưởng đồng thời của các nhân tố khác là
không đáng kể.
Từ kết quả thu được trên bảng 3.3, sau khi loại những nhân tố không phù hợp, có thể viết
được PTHQ dạng mã hóa mô tả sự phụ thuộc của y
1
, y
2
vào các nhân tố x

i
như sau:
y
1
= 0,95 – 0,22x
1
+ 0,12x
2
– 0,21x
3
– 0,11x
1
x
2
+ 0,10x
1
x
3
– 0,24(x
1
2
– 0,800) – 0,05(x
2
2

– 0,800) – 0,31(x
3
2
– 0,800) – 0,05(x
4

2
– 0,800) (3.1)
y
2
= 3,24 + 1,04x
4
– 0,33(x
4
2
– 0,800) (3.2)
Sử dụng chuẩn Fisher để kiểm tra sự phù hợp của mô hình:
F
mô hình I
=
I
2
phï hîp I
2
0
S
S
=
4
5
4 ,53.1 0
6 ,09
7,43.10




< F
bảng
= F
0,95
(15, 2) = 19,43.
F
mô hình II
=
II
2
phï hîp II
2
0
S
S
=
3
4
1,33 . 10
1,91
7.1 0



< F
bảng
= F
0,95
(23, 2) = 19,45.
F

mô hình
< F
bảng
: mô hình thống kê mô tả đúng thực nghiệm.
Do đó mô hình toán học mô tả quan hệ giữa khả năng tách các FAME và độ lệch chuẩn
tương đối của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS vào các biến thực như sau:
Y
1
= -8,67 + 0,76X
1
+ 0,03X
2
+ 0,99X
3
+ 0,01.10
-1
X
4
– 0,75.10
-3
X
1
X
2
+ 0,03X
1
X
3
–
0,02X

1
2
– 0,33.10
-4
X
2
2
– 0,31X
3
2
– 0,05.10
-4
X
4
2
(3.3)
Y
2
= 1,95 + 0,02X
4
– 3,65.10
-5
X
4
2
(3.4)
Với
o
ii
i

i
XX
x



. Trong đó: X
i
: các giá trị dạng thực của nhân tố khảo sát,
o
i
X
: mức gốc
(0) của X
i
, x
i
: các giá trị mã hóa của X
i
, 
i
: khoảng biến thiên X
i
.
Hai PTHQ ở trên phản ánh khá chính xác mô hình thực nghiệm, điều này được khẳng
định qua các giá trị độ lệch chuẩn R
2
của mô hình (bảng 3.3). Mô hình có thể dự đoán khả
năng tách các FAME và độ lệch chuẩn tương đối của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS với độ
chính xác cao, tương ứng là 99,83% và 99,84%, giữa giá trị thu được từ mô hình dự đoán và

giá trị thực nghiệm chỉ có một sự sai khác nhỏ.
3.1.2.2. Xác định điều kiện tối ƣu của GC/FID
Dựa trên mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao xây dựng được khi thực nghiệm khảo sát
ảnh hưởng đồng thời của các nhân tố của GC/FID đến khả năng tách các FAME và độ lệch
chuẩn tương đối của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS để xác định điều kiện tối ưu. Bằng cách lấy
đạo hàm của hàm hồi quy theo từng biến và cho bằng 0 để tìm ra cực trị của hàm (thông qua
phần mềm Modde 5.0) tìm được điều kiện tối ưu để tách và xác định các FAME như sau: tốc
độ khí mang He: 20,5 cm/s; tốc độ tăng nhiệt của cột tách: 2,4
0
C/phút; nhiệt độ ban đầu của
cột tách: 140
0
C; tỉ lệ bơm chia dòng: 30:1. Ở điều kiện tối ưu trên, khả năng tách các FAME
và độ lệch chuẩn tương đối của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS có giá trị dự đoán theo mô hình
tối ưu hóa lần lượt là 1,08 và 2,11%. Các giá trị trung bình tương ứng thu được khi tiến hành
thực nghiệm 3 lần với chất chuẩn FAME 20–40–60 ppm là 1,08 và 2,12%.
Giá trị các phương sai thực nghiệm theo điều kiện tối ưu thu được:
I
2
tu
S
= 6,43.10
-5
,
II
2
tu
S
=
5,33.10

-4
và của mô hình tương ứng là:
I
2
0
S
= 7,43.10
-5
,
II
2
0
S
= 7,00.10
-4
. Có F
tính I
= 7,43.10
-
5
/6,43.10
-5
= 1,16; F
tính II
= 7,00.10
-4
/5,33.10
-4
= 1,31 < F
bảng

(0,95; 2; 2) = 19. Như vậy độ
chính xác của các số liệu theo mô hình và theo thực nghiệm ở điều kiện tối ưu là giống nhau.
Kết quả này cho thấy mô hình dự đoán có độ chính xác cao, đảm bảo độ tin cậy. Đây là một
công cụ hữu ích trong việc tiên đoán kết quả cũng như tối ưu hóa các điều kiện thực nghiệm.
3.2. Nghiên cứu chuyển đổi DMĐTV thành FAME
3.2.1. Kiểm tra hàm lƣợng axit béo tự do, lựa chọn quy trình chuyển đổi
Hàm lượng axit béo tự do (%FFA) có ảnh hưởng đến quy trình chuyển đổi DMĐTV
thành FAME. Các phản ứng chuyển đổi este dùng xúc tác kiềm cần có nguyên liệu đầu với
hàm lượng FFA < 2,5%. Nếu hàm lượng FFA > 2,5% thì cần sử dụng nhiều kiềm hơn để
trung hòa FFA, đồng thời sản phẩm tạo ra xà phòng và nước nhiều hơn. Xà phòng sinh ra làm
tăng độ nhớt của hỗn hợp, tạo thành nhũ và làm cho việc tách glyxerin trở nên khó khăn.
Phản ứng sinh ra nhiều nước có thể làm cho metyl este bị thủy phân tạo ra axit béo và
metanol, do vậy tiêu tốn nhiều xúc tác hơn và hiệu suất phản ứng bị giảm đi đáng kể. Do đó
với dầu mỡ có hàm lượng FFA > 2,5% cần chuyển đổi qua hai giai đoạn, giai đoạn đầu thực
hiện phản ứng este hóa xúc tác axit để chuyển axit béo tự do thành FAME sau đó tiếp tục giai
đoạn hai với phản ứng transeste hóa dầu mỡ sử dụng xúc tác kiềm. Vì vậy trước hết chúng tôi
chuẩn độ kiểm tra hàm lượng axit béo tự do của nguyên liệu DMĐTV để lựa chọn quy trình
chuyển đổi DMĐTV thành FAME thích hợp.
Kết quả phân tích cho thấy hàm lượng FFA trong mỡ cá basa: 1,26%; mỡ lợn: 0,45%;
dầu đậu nành: 0,21%; dầu mè: 1,68%; dầu lạc: 0,33% và dầu dừa: 0,21%. Các mẫu dầu mỡ
này đều có hàm lượng FFA < 2,5%, hoàn toàn thích hợp tiến hành chuyển đổi thành FAME
bằng phương pháp metyl este hóa xúc tác kiềm một giai đoạn. Riêng dầu hạt cao su và dầu
hạt jatropha có hàm lượng FFA rất lớn, tương ứng 46,19% và 21,01%, phải tiến hành chuyển
đổi qua hai giai đoạn, giai đoạn đầu este hóa với xúc tác axit, giai đoạn hai chuyển vị este với
xúc tác kiềm.
3.2.2. Điều kiện chuyển đổi este theo phƣơng pháp đơn biến
Qua khảo sát đơn biến các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu suất phản ứng chuyển đổi este
giữa mỡ cá basa và metanol sử dụng xúc tác kiềm và có mặt của dung môi chúng tôi thu được
khoảng biến thiên các điều kiện phản ứng như sau:
+ Tỉ lệ mol metanol/mỡ cá (X

1
, mol/mol)): 4/1 – 7/1;
+ Nồng độ xúc tác KOH (X
2
, % m/m): 0,75 – 1,25%;
+ Nhiệt độ phản ứng (X
3
,
0
C): 30 – 60
0
C;
+ Thời gian phản ứng (X
4,
phút): 10 – 40 phút.;
+ Hàm lượng dung môi axeton (X
5
, % m/m): 10 – 30%.
Kết quả khảo sát đơn biến các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu suất phản ứng este hóa xúc
tác axit (giai đoạn 1) của quá trình chuyển đổi 2 giai đoạn điều chế FAME từ dầu hạt cao su
thu được khoảng biến thiên các nhân tố như sau (tất cả các phản ứng đều thực hiện ở nhiệt độ
sôi của hỗn hợp,  60
0
C):
+ Tỉ lệ mol metanol/dầu (X
1
, mol/mol): 3/1 – 9/1
+ Hàm lượng xúc tác H
2
SO

4
(X
2
, % m/m): 0,5 – 2%
+ Thời gian phản ứng (X
3,
giờ): 1 – 6 giờ
+ Hàm lượng dung môi axeton (X
4
, % m/m): 10 – 50%
3.2.3. Điều kiện chuyển đổi este theo phƣơng pháp đa biến
* Xây dựng mô hình hồi quy bậc hai tâm trực giao
Tương tự như quá trình thực nghiệm tối ưu hóa các điều kiện GC/FID để tách và xác
định các FAME, với quá trình chuyển đổi DMĐTV, qua mô hình hồi quy bậc hai tâm trực
giao, chúng tôi thu được các PTHQ dạng mã hóa sau khi loại bỏ các nhân tố ảnh hưởng
không đáng kể như sau:
- Hiệu suất phản ứng este hóa xúc tác kiềm điều chế FAME từ mỡ cá basa ( = 0,7698):
y
1
= 94,06 + 5,88x
1
+ 1,53x
2
+ 2,18x
3
+ 4,46x
4
+ 0,99x
5
– 0,80x

1
x
2
– 0,77x
1
x
3
– 0,71x
1
x
4

– 4,76x
4
2
+ 0,96x
5
2
(3.5)
- Hiệu suất phản ứng este hóa xúc tác axit (giai đoạn 1) của quá trình chuyển đổi hai giai
đoạn điều chế FAME từ dầu hạt cao su ( = 0,8000):
y
2
= 105,36 + 9,24x
1
+ 3,61x
2
+ 3x
3
+ 2,08x

4
– 1,18x
1
x
2
– 1,04x
1
x
4
– 1,47x
2
x
3
– 11,08x
1
2

– 3,2x
4
2
(3.6)
Biến đổi
o
ii
i
i
XX
x




để đưa phương trình (3.5) và (3.6) về dạng thực tương ứng là :
Y
1
= 38,41 + 7,18X
1
+ 7,88X
2
+ 0,30X
3
+ 1,60X
4
– 0,28X
5
– 1,07X
1
X
2
– 0,03X
1
X
3
–
0,04X
1
X
4
– 0,03X
4
2

+ 0,01X
5
2
(3.7)
Y
2
= – 20,39 + 17,71X
1
+ 4,43X
2
+ 2,18X
3
+ 0,68X
4
– 0,52X
1
X
2
– 0,02X
1
X
4
–
0,78X
2
X
3
– 1,23X
1
2

– 0,01X
4
2
(3.8)
Kết quả phân tích cho thấy có ảnh hưởng tích cực nhất ở bậc 1 đến hiệu suất phản ứng
chuyển đổi mỡ cá basa thành FAME là tỉ lệ mol metanol/mỡ cá (x
1
), tiếp đến là thời gian
phản ứng (x
4
), nhiệt độ phản ứng (x
3
), hàm lượng xúc tác (x
2
) và hàm lượng dung môi (x
5
) ít
ảnh hưởng nhất. Ảnh hưởng tiêu cực nhất ở bậc hai đến hiệu suất phản ứng là nhân tố thời
gian (x
4
2
). Ảnh hưởng bậc hai của tỉ lệ mol metanol/mỡ cá (x
1
2
), hàm lượng xúc tác (x
2
2
),
nhiệt độ phản ứng (x
3

2
) và ảnh hưởng đồng thời của tỉ lệ mol metanol/mỡ cá và hàm lượng
dung môi (x
1
x
5
), hàm lượng xúc tác và nhiệt độ phản ứng (x
2
x
3
), hàm lượng xúc tác và thời
gian phản ứng (x
2
x
4
), hàm lượng xúc tác và hàm lượng dung môi (x
2
x
5
), nhiệt độ phản ứng và
thời gian phản ứng (x
3
x
4
), nhiệt độ phản ứng và hàm lượng dung môi (x
3
x
5
), thời gian phản
ứng và hàm lượng dung môi (x

4
x
5
) đến hiệu suất phản ứng là không đáng kể. Sự tăng đồng
thời của tỉ lệ mol metanol/mỡ cá với hàm lượng xúc tác (x
1
x
2
), với nhiệt độ phản ứng (x
1
x
3
)
và với thời gian phản ứng (x
1
x
4
) đều làm giảm hiệu suất phản ứng (ảnh hưởng tiêu cực). Kết
quả này được thể hiện trên hình 3.14.

Hình 3.14. Ảnh hưởng của các nhân tố khảo sát đến hiệu suất phản ứng chuyển đổi este xúc
tác kiềm mỡ cá basa
Đối với quá trình chuyển đổi hai giai đoạn, kết quả phân tích cho thấy cả bốn nhân tố
khảo sát đều ảnh hưởng tích cực bậc 1 đến hiệu suất phản ứng este hóa xúc tác axit dầu hạt
cao su trong đó tỉ lệ mol metanol/dầu (x
1
) có ảnh hưởng tích cực nhiều nhất, tuy nhiên sự
tăng đồng thời tỉ lệ metanol/dầu (x
1
x

1
) lại làm giảm nhiều nhất hiệu suất phản ứng (ảnh
hưởng tiêu cực). Các ảnh hưởng bậc hai và ảnh hưởng đồng thời của các nhân tố khảo sát
cũng đều là ảnh hưởng tiêu cực. Sự thay đổi đồng thời hàm lượng xúc tác (x
2
x
2
), thời gian
phản ứng (x
3
x
3
), tỉ lệ mol metanol/dầu và thời gian phản ứng (x
1
x
3
), xúc tác và dung môi
(x
2
x
4
), thời gian phản ứng và dung môi (x
3
x
4
) ít ảnh hưởng đến hiệu suất phản ứng. Ảnh
hưởng của các nhân tố khảo sát đến hiệu suất phản ứng este hóa dầu hạt cao su được thể hiện
trên hình 3.17.
Hình 3.17. Sự biến thiên của hiệu suất phản ứng este hóa xúc tác axit dầu hạt cao su theo tỉ
lệ mol metanol/dầu (3/1 – 9/1) và hàm lượng dung môi (10 – 50%) khi cố định hàm lượng

xúc tác (1,25%) và thời gian phản ứng (3,5 giờ).

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy độ tương quan giữa hiệu
suất phản ứng chuyển đổi este mỡ cá basa thành FAME thu được
từ thực nghiệm và tính toán từ PTHQ là 99,7%, của phản ứng este
hóa xúc tác axit dầu hạt cao su là 98,7%. Như vậy giữa giá trị thu
được từ mô hình dự đoán và giá trị thực nghiệm chỉ có một sự sai
khác nhỏ.
* Xác định điều kiện tối ƣu
Dựa trên PTHQ xây dựng được, với sự hỗ trợ của phần mềm Modde 5.0, bằng phương
pháp đạo hàm tìm được điều kiện tối ưu của quá trình chuyển đổi DMĐTV thành FAME từ
mỡ cá basa: tỉ lệ mol metanol/mỡ cá: 6/1 (mol/mol); nồng độ xúc tác KOH: 0,98% (m/m);
nhiệt độ phản ứng: 37,8
0
C; thời gian phản ứng: 23,5 phút; hàm lượng dung môi axeton: 30%
(m/m). Ở điều kiện tối ưu này, hiệu suất chuyển đổi một giai đoạn các FAME dự đoán có giá
trị là 99,9%, giá trị tương ứng thu được khi tiến hành thực nghiệm lặp lại ba lần với mẫu mỡ
cá basa là 99,7%. Giá trị phương sai theo điều kiện tối ưu thu được là S
tu
2
= 0,0233, theo mô
hình là S
0
2
= 0,0351, F
tn
= 0,0351/0,0233 = 1,51 < F
bảng
(0,95, 2, 2) = 19, vậy độ chính xác
của các số liệu theo mô hình và theo thực nghiệm ở điều kiện tối ưu là giống nhau.

Điều kiện tối ưu của phản ứng este hóa xúc tác axit (giai đoạn một) của quá trình hai giai
đoạn điều chế FAME từ dầu hạt cao su thu được như sau: tỉ lệ mol metanol/dầu: 7,5/1
(mol/mol); hàm lượng xúc tác H
2
SO
4
: 1,65% (m/m); thời gian phản ứng: 4 giờ; hàm lượng
dung môi axeton: 35%; phản ứng thực hiện ở 60
o
C. Ở điều kiện tối ưu này, hiệu suất phản
ứng este hóa dự đoán có giá trị là 97,9%. Kết quả thực nghiệm thu được giá trị trung bình của
3 lần thí nghiệm ở điều kiện này là 98,3%. Giá trị phương sai theo điều kiện tối ưu thu được
là S
tu
2
= 0,034, của mô hình là S
0
2
= 0,350, F
tn
= 0,350/0,034 = 10,29 < F
bảng
(0,95, 2, 2) = 19,
độ chính xác của các số liệu theo mô hình và theo thực nghiệm ở điều kiện tối ưu là giống
nhau.
Qua so sánh kết quả nghiên cứu với các kết quả chuyển đổi este DMĐTV theo hướng
khảo sát đơn biến từng nhân tố với các loại xúc tác khác nhau cho thấy phản ứng chuyển đổi
theo hướng tối ưu hóa đồng thời các nhân tố trong môi trường đồng thể đạt được hiệu suất
cao hơn với lượng metanol cần dùng ít hơn, thời gian ngắn và nhiệt độ thấp hơn nhiều. Đó
chính là ưu điểm của phương pháp tối ưu hóa chuyển đổi DMĐTV thành FAME này so với

các nghiên cứu chuyển đổi trước đây.
3.3. Xác nhận giá trị sử dụng của phƣơng pháp phân tích
3.3.1. Xây dựng đƣờng chuẩn, xác định giới hạn phát hiện và giới hạn định lƣợng
Để tiến hành xây dựng đường chuẩn dùng cho việc phân tích các FAME, một dãy chuẩn
hỗn hợp 37 FAME có nồng độ từ 2–4–6 ppm đến 50–100–150 ppm được tiêm vào hệ
GC/FID. Từ các kết quả phân tích, vẽ đồ thị sự phụ thuộc tỉ lệ diện tích pic FAME/IS vào
nồng độ của các FAME thu được các đường chuẩn tương ứng. Dựa trên phương trình đường
chuẩn: y = ax + b để tính LOD theo công thức:
B
LOD 3.S /b
, trong đó S
B
: độ lệch chuẩn của
mẫu trắng, nếu không làm thí nghiệm với mẫu trắng thì S
B
= S
y
(độ lệch chuẩn của phương
trình hồi quy). LOQ = 3,3LOD. Kết quả phân tích được chỉ ra trên bảng 3.16. Từ kết quả
phân tích cho thấy có sự tương quan tuyến tính chặt chẻ của tỉ lệ diện tích pic FAME/IS vào
nồng độ các FAME (R  0,999) và hệ thống phân tích GC/FID có độ nhạy cao, phát hiện
được các FAME đến 0,2 ppm và định lượng được đến 0,7 ppm.
Bảng 3.16. Phương trình hồi quy, giới hạn phát hiện, giới hạn
định lượng các FAME của phương pháp phân tích
TT
FAME
Phƣơng trình hồi quy (
P
=0,95)
R

LO
D
(pp
m)
LO
Q
(pp
m)
1
C4:0
y = (0,2138  0,0334)x – (0,7961 
1,6451)
0,9964
0,8
2,6
2
C6:0
y = (0,1066  0,0191)x – (0,3036 
0,9336)
0,9953
1,6
5,2
3
C8:0
y = (0,2688  0,0347)x – (0,7646 
1,7056)
0,9976
0,3
1,1

4
C10:0
y = (0,2776  0,0286)x – (0,5932 
1,4071)
0,9984
0,7
2,5
5
C11:0
y = (0,2595  0,0220)x – (0,2424 
0,5387)
0,9990
0,9
3,1
6
C12:0
y = (0,2646  0,0220)x – (0,4430 
1,0873)
0,9990
1,0
3,3
7
C13:0
y = (0,2505  0,0216)x – (0,2174 
0,5343)
0,9989
1,5
4,9
8
C14:0

y = (0,2599  0,0216)x – (0,4558 
1,0707)
0,9990
1,1
3,5
9
C14:1
y = (0,2466  0,0159)x – (0,1023 
0,3895)
0,9994
0,5
1,7
10
C15:0
y = (0,2512  0,0197)x – (0,1922 
0,4856)
0,9991
0,9
3,1
11
C15:1
y = (0,2322  0,0146)x – (0,0498 
0,3618)
0,9994
0,8
2,6
12
C16:0
y = (0,2581  0,0226)x – (0,5489 
1,6721)

0,9989
2,0
6,5
Bảng 3.16. Phương trình hồi quy, giới hạn phát hiện, giới hạn
định lượng các FAME của phương pháp phân tích
TT
FAME
Phƣơng trình hồi quy (
P
=0,95)
R

LO
D
(pp
m)
LO
Q
(pp
m)
13
C16:1
y = (0,2546  0,0229)x – (0,1097 
0,5667)
0,9988
0,8
2,7
14
C17:0
y = (0,2229  0,0210)x – (0,1632 

0,5174)
0,9987
0,2
0,7
15
C17:1
y = (0,2373  0,0210)x – (0,1194 
0,5180)
0,9988
0,2
0,7
16
C18:0
y = (0,2436  0,0353)x – (0,4954 
1,7351)
0,9969
1,4
4,6
17
C18:1n-
9t
y = (0,2683  0,0382)x – (0,3669 
0,9365)
0,9970
0,8
2,7
18
C18:1n-
9c
y = (0,2485  0,0073)x – (0,2644 

1,1500)
0,9987
0,5
1,7
19
C18:2n-
6t
y = (0,2220  0,0185)x – (0,1188 
0,4499)
0,9990
0,5
1,8
20
C18:2n-
6c
y = (0,2246  0,0248)x – (0,0773 
0,6119)
0,9982
1,0
3,4
21
C20:0
y = (0,2428  0,0280)x – (0,4469 
1,3800)
0,9980
1,9
6,1
22
C18:3n-6
y = (0,2010  0,0150)x – (0,0759 

0,3701)
0,9992
0,8
2,6
23
C20:1
y = (0,2322  0,0239)x – (0,1528 
0,5855)
0,9985
0,9
2,9
24
C18:3n-3
y = (0,2017  0,0185)x – (0,0941 
0,4550)
0,9988
0,8
2,5
25
C21:0
y = (0,2784  0,0566)x – (0,5429 
1,3969)
0,9939
0,7
2,4
26
C20:2
y = (0,1954  0,0264)x – (0,1625 
0,6517)
0,9973

1,2
4,1
27
C22:0
y = (0,2326  0,0283)x – (0,4390 
1,3988)
0,9978
1,4
4,5
28
C20:3n-6
y = (0,2256  0,0296)x – (0,2176 
0,7242)
0,9975
0,4
1,4
29
C22:1n-9
y = (0,1910  0,0130)x – (0,0107 
0,3246)
0,9993
1,5
5,0
30
C20:3n-3
y = (0,2265  0,0267)x – (0,1597 
0,6545)
0,9980
1,0
3,2

31
C22:4n-6
y = (0,1847  0,0207)x – (0,1544 
0,5107)
0,9981
0,9
2,8
32
C23:0
y = (0,2001  0,0245)x – (0,1093 
0,6039)
0,9978
0,4
1,3
33
C22:2
y = (0,1528  0,0162)x – (0,0829 
0,9984
1,8
5,8
Bảng 3.16. Phương trình hồi quy, giới hạn phát hiện, giới hạn
định lượng các FAME của phương pháp phân tích
TT
FAME
Phƣơng trình hồi quy (
P
=0,95)
R

LO

D
(pp
m)
LO
Q
(pp
m)
0,3962)
34
C24:0
y = (0,2274  0,0315)x – (0,5378 
1,5522)
0,9972
2,2
7,3
35
C20:5n-3
y = (0,2198  0,0178)x – (0,1239 
0,4398)
0,9990
1,9
6,3
36
C24:1
y = (0,1216  0,0140)x – (0,0766 
0,3449)
0,9980
0,8
2,5
37

C22:6n-3
y = (0,1994  0,0111)x – (0,0331 
0,2762)
0,9995
0,4
1,3
MIN
0,2
0,
7
MAX
2,2
7,
3

3.3.2. Khảo sát độ lặp lại
Độ lặp lại của hệ thống sắc ký khí (thời gian lưu, tỉ lệ diện tích pic FAME/IS) được khảo
sát bằng cách bơm 7 lần song song mẫu chuẩn hỗn hợp 37 FAME 20-40-60 ppm trong cùng
điều kiện tối ưu của GC/FID. Kết quả thu được cho thấy độ lặp lại của hệ thống sắc ký khí rất
tốt, giá trị độ lệch chuẩn tương đối về thời gian lưu của mẫu chuẩn hỗn hợp 37 FAME 20-40-
60 ppm dao động trong khoảng từ 0,03 đến 0,08%, độ lệch chuẩn tương đối về tỉ lệ diện tích
pic FAME/IS dao động trong khoảng từ 1,28 đến 4,98%. Khi hàm lượng chất phân tích 10
ppm thì RSD (%) cho phép là 7,3%, hàm lượng chất phân tích 100 ppm thì RSD (%) cho
phép là 5,3% [117]. Như vậy với mẫu chuẩn FAME 20-40-60 ppm, độ lệch chuẩn tương đối
của hệ thống GC đều dưới 5%, đáp ứng được yêu cầu phân tích định lượng.
Kết quả khảo sát độ lặp lại 6 lần của phương pháp phân tích khi tiến hành thực nghiệm
trên 8 mẫu DMĐTV Việt Nam ở các điều kiện tối ưu của quá trình chuyển đổi este và của
GC/FID cho thấy độ lệch chuẩn tương đối về hàm lượng FAME điều chế từ mỡ cá basa dao
động từ 1,02 đến 4,65%, mỡ lợn: từ 1,25 đến 5,13%, dầu đậu nành: từ 0,87 đến 5,18%, dầu
mè từ 1,18 đến 4,72%, dầu lạc: từ 1,28 đến 4,96%, dầu dừa: từ 0,95 đến 4,89%, dầu hạt cao

su: từ 0,95 đến 4,96% và dầu hạt jatropha: từ 0,92 đến 4,98%. Với hàm lượng FAME đo
được trong 8 mẫu DMĐTV dao động từ 0,178 đến 433,471 mg/g thì RSD (%) cho phép tối
đa là 5,3% [117]. Giá trị độ lệch chuẩn tương đối cao nhất thu được khi phân tích FAME là
5,18% trên mẫu dầu đậu nành. Vậy RSD% thu được khi phân tích các FAME đều < 5,3%, do
đó độ lặp lại của phương pháp phân tích đáp ứng được yêu cầu định lượng trong hóa học.
3.3.3. Xác định độ đúng và hiệu suất thu hồi
Độ đúng của phương pháp phân tích được xác định bằng cách thêm chuẩn trên nền mẫu
trắng. Hiệu suất thu hồi được xác định bằng cách thêm chuẩn trên nền mẫu thực. Các mẫu
thực sau khi tiến hành định lượng FAME và biết được hàm lượng của chúng trong mẫu, thêm
chính xác một lượng chuẩn FAME sao cho tổng hàm lượng các FAME trong dung dịch nằm
trong khoảng tuyến tính đã khảo sát và tiến hành định lượng theo quy trình.
Kết quả thực nghiệm thu được cho thấy quy trình phân tích có độ thu hồi và độ đúng
khá tốt, sai số khi phân tích mỡ cá basa dao động từ -10,93% đến 9,83%, mỡ lợn từ -13,34%
đến 9,70%, dầu đậu nành từ -10,64% đến 9,79%, dầu mè từ -12,70% đến 9,57%, dầu lạc từ -
11,95% đến 9,81%, dầu dừa từ -8,16% đến 9,12%, dầu hạt cao su từ -10,29% đến 8,87%, dầu
hạt jatropha từ -10,26% đến 9,71%. Như vậy phương pháp nghiên cứu có độ sai số nằm trong
ngưỡng cho phép, từ -20% đến 10% [22], đáp ứng được yêu cầu phân tích.
3.3.4. Kiểm tra đối chứng kết quả phân tích
Để xem xét tính chính xác của phương pháp nghiên cứu, chúng tôi tiến hành gửi kiểm
nghiệm hàm lượng axit palmitic, axit oleic và axit linoleic trong một mẫu mỡ động vật (mỡ
cá basa) và một mẫu dầu thực vật (dầu mè) đến phòng thí nghiệm được công nhận VILAS
(theo ISO 17025:2005) (hệ thống công nhận phòng thí nghiệm của Việt Nam), Viện Kiểm
nghiệm An toàn Vệ sinh thực phẩm Quốc gia và so sánh kết quả phân tích với kết quả kiểm
nghiệm. Kết quả kiểm tra độ chính xác của phương pháp nghiên cứu được chỉ ra trên bảng
3.28.
Bảng 3.28. So sánh kết quả phân tích và kết quả kiểm nghiệm một số axit béo của mẫu mỡ cá
basa và mẫu dầu mè Việt Nam
Thông số
phân tích
Kết quả

phân tích
(mg/g)
Kết quả kiểm
nghiệm Vilas
(mg/g)
t
tn
(N=6)
Mỡ cá basa
Axit
palmitic
227
238
2,570
Axit oleic
305
308
0,840
Axit linoleic
118
123
2,448
Dầu mè
Axit
palmitic
77
79
2,330
Axit oleic
285

293
2,470
Axit linoleic
424
420
1,923
So sánh kết quả phân tích với kết quả kiểm nghiệm đều thu được giá trị t
thực nghiệm
=
x . N /S
(N = 6; S được tính qua kết quả khảo sát lặp lại 6 lần hàm lượng các FAME
trong mẫu mỡ cá basa và mẫu dầu mè ở 3.3.2) bé hơn t
chuẩn
(0,95; 5) = 2,571. Như vậy,
phương pháp xây dựng đã đạt yêu cầu về độ đúng [22].
Vậy kết quả kiểm tra thống kê cho thấy phương pháp phân tích có độ lặp lại tốt, độ nhạy
và độ thu hồi cao, đạt yêu cầu về độ chính xác và độ tin cậy, có thể áp dụng trong việc phân
tích thành phần axit béo trong các mẫu DMĐTV Việt Nam.
3.4. Phân tích mẫu thực tế
3.4.1. Chuyển đổi DMĐTV thành FAME
Áp dụng các điều kiện tối ưu tìm được theo hai quy trình chuyển đổi DMĐTV thành
FAME dùng metanol với xúc tác kiềm hoặc axit được tiến hành ở 3.2. Với các mẫu mỡ lợn,
dầu đậu nành, dầu mè, dầu lạc, dầu dừa sử dụng các điều kiện tối ưu của quy trình chuyển đổi
một giai đoạn xúc tác kiềm như mẫu mỡ cá basa. Với dầu hạt jatropha sử dụng các điều kiện
tối ưu của phản ứng este hóa xúc tác axit (giai đoạn một) của quy trình hai giai đoạn điều chế
FAME như dầu hạt cao su.
Sau khi thực hiện các quá trình chuyển đổi, độ chuyển đổi thành FAME của các mẫu
DMĐTV được phân tích trên máy UFLC và được tính theo công thức:
ii
i

Ss
H% 100%
S




(3.11)
Trong đó:
i
s

: tổng diện tích pic của các triglyxerit chưa chuyển đổi thành FAME,
i
S

: tổng diện tích pic của tất cả các triglyxerit ban đầu.
Kết quả độ chuyển đổi trung bình ba lần đo của các mẫu DMĐTV được thể hiện trên
bảng 3.29.
Kết quả phân tích bằng UFLC cho thấy mức độ phản ứng chuyển đổi este các mẫu
DMĐTV nghiên cứu là rất cao (> 98%), hàm lượng monoglyxerit, diglyxerit và triglyxerit
sau phản ứng chỉ là lượng vết, quá trình chuyển đổi có độ lặp lại tốt, độ lệch chuẩn tương đối
dưới 0,7%, sản phẩm thích hợp để tiến hành phân tích thành phần FAME trên thiết bị
GC/FID.
Bảng 3.29. Độ chuyển đổi thành FAME của các mẫu DMĐTV (n = 3)
DMĐTV
H
1

(%)

H
2

(%)
H
3

(%)
H

(%)
SD
RSD
(%)
Mỡ cá basa
99,3
100
99,9
99,7  1,0
0,4
0,38
Mỡ lợn
100
99,9
99,8
99,9  0,2
0,1
0,10
Dầu đậu nành
99,8

99,8
99,3
99,6  0,7
0,3
0,29
Dầu mè
97,8
98,3
98,1
98,1  0,7
0,3
0,26
Dầu lạc
99,1
98,1
97,9
98,4  1,5
0,6
0,65
Dầu Dừa
99,8
100
99,9
99,9  0,2
0,1
0,10
Dầu hạt cao su
98,3
98,1
97,9

98,1  0,5
0,2
0,20
Dầu hạt
jatropha
98,4
97,9
99,1
98,5  1,5
0,6
0,61
3.4.2. Xác định axit béo trong các mẫu DMĐTV Việt Nam
Sau khi chuyển đổi hoàn toàn DMĐTV thành FAME, từ các điều kiện tối ưu tìm được
của phương pháp GC/FID tách và xác định các FAME chúng tôi áp dụng để tách và xác định
các axit béo trong 8 mẫu DMĐTV Việt Nam. Kết quả phân tích thu được như sau:
Trong mỡ cá basa có chứa đến 25 axit béo trong đó axit béo chiếm hàm lượng cao nhất
là axit oleic (37%), tiếp đến là axit palmitic (28%), axit linoleic (14%), axit stearic (8%), axit
myristic (5%), axit palmitoleic (1,4%), các axit béo khác đếu có hàm lượng thấp, dưới 1%.
Tổng các axit béo no (SFA) và axit béo không no một nối đôi (MUFA) gần xấp xỉ nhau,
tương ứng là 43% và 38%, và gấp khoảng 2 lần các axit béo không no nhiều nối đôi (PUFA)
(18%). Hàm lượng các axit béo -3 và -6 trong mỡ cá basa là 155 mg trong 1g chất béo,
đặc biệt trong đó có thành phần của DHA (5,52 mg/g) và EPA (1,53 mg/g) rất tốt cho sức
khỏe.
Trong mỡ lợn có chứa 15 axit béo và cũng tương tự như trong mỡ cá basa, chiếm hàm
lượng lớn nhất là axit oleic (35%), tiếp đến là axit palmitic (24%), axit linoleic (23%), axit
stearic (12%), các axit béo khác đếu có hàm lượng thấp. Tổng các SFA (38%) và MUFA
(37%) gần xấp xỉ 1,5 lần tổng các PUFA (25%). Hàm lượng các axit béo -3 là 7,6 mg/g chất
béo, chiếm gần 1% và hàm lượng các axit béo -6 là 193 mg/g chất béo, chiếm 24% trong
tổng số các axit béo. Mỡ lợn chủ yếu chứa các axit béo mạch ngắn, không thấy sự có mặt của
các axit béo mạch dài C22 và EPA, DHA như trong mỡ cá basa.

Trong dầu đậu nành phân tích được 15 axit béo, trong đó tổng hàm lượng các MUFA
nhiều nhất (39%), tiếp đến là các PUFA (32%) và thấp nhất là các SFA (29%). Dầu đậu nành
chứa một lượng đáng kể các axit béo -3 (75 mg/g) và axit béo -6 (188 mg/g).
Trong dầu mè có chứa 11 axit béo trong đó nhiều nhất là PUFA, 51%, chủ yếu là axit
linoleic, tiếp đến là MUFA, 34%, chủ yếu là axit oleic và chỉ có 15% các SFA. Dầu mè cũng
chứa lượng đáng kể axit béo -6 (424 mg/g) và đặc biệt có chứa lượng bé thành phần của
DHA (0,165 mg/g) mà các loại dầu thực vật khác không có.
Trong dầu lạc có chứa 13 axit béo, nhiều nhất là các MUFA, 42%, chủ yếu là axit oleic,
tiếp đến là các PUFA, 35%, chủ yếu là axit linoleic và chứa ít hơn các SFA, 22%, chủ yếu là
axit palmitic. Dầu lạc cũng chứa nhiều axit béo -6 (288 mg/g) nhưng lượng axit béo -3 thì
rất ít (0,66 mg/g).
Đối với dầu dừa thì khác với các dầu thực vật đã phân tích, thành phần chủ yếu lại là các
SFA (8/12 axit béo), chiếm đến 87%, nhiều nhất là axit lauric (43%), axit myristoleic (19%),
axit palmitic (12%),… và chứa lượng ít các MUFA (9%) và PUFA (3%). Duy nhất chỉ có dầu
dừa là chứa các axit béo mạch ngắn C8, C10. Lượng axit béo -3, -6 của dầu dừa ít hơn rất
nhiều so với các dầu thực vật trên. Do đó dầu dừa đóng rắn ở điều kiện thường và giá trị dinh
dưỡng của dầu dừa là thấp nhất.
Dầu hạt cao su và dầu hạt jatropha là hai loại dầu trong thành phần có chứa nhiều loại
độc tố và các chất kháng dinh dưỡng (antinutritional) gây độc hại đối với người và vật nuôi.
Vì vậy hai loại dầu này không sử dụng làm thức ăn mà chủ yếu để nghiên cứu sản xuất nhiên
liệu sinh học, xà phòng và dược liệu cho con người. Kết quả phân tích cho thấy dầu hạt cao
su và dầu hạt jatropha có thành phần gần tương đồng nhau, gồm 13 axit béo, trong đó nhiều
nhất là các PUFA (tương ứng 46% và 43%), tiếp đến là MUFA (34% và 35%) và chứa ít hơn
các SFA (19% và 21%), chủ yếu cũng bao gồm các axit palmitic, stearic, oleic, linoleic.
Tóm lại, với kết quả phân tích các mẫu DMĐTV trên chúng tôi nhận thấy: Dầu dừa chứa
hàm lượng axit béo no cao nhất, ít axit béo không no, nhất là axit béo -3, -6 do đó ít có giá
trị dinh dưỡng nhất, thích hợp bổ sung vào thức ăn và làm chế phẩm dinh dưỡng cho động vật
nuôi. Để chế tạo nhiên liệu sinh học từ dầu dừa, cần có thêm phụ gia hạ nhiệt độ đông đặc và
độ nhớt cho nhiên liêu vì nhiên liệu này có hàm lượng axit béo no cao, nhiệt độ đông đặc,
nhiệt độ bắt cháy và độ nhớt cao, không có lợi về mặt kinh tế.

Dầu mè chứa tổng các axit béo -3, -6 cao nhất, gấp khoảng 17 lần axit béo -3, -6
có trong dầu dừa và gấp khoảng 2 lần axit béo -3, -6 có trong mỡ cá basa, mỡ lợn, dầu đậu
nành, dầu lạc và nhất là thành phần có chứa DHA. Dầu đậu nành thì chứa lượng axit béo -3
cao nhất, do đó dầu mè và dầu đậu nành có giá trị dinh dưỡng cao, thích hợp sử dụng làm
thức ăn và thực phẩm dinh dưỡng cho con người. Với dầu lạc, mỡ lợn và mỡ cá basa cũng có
nhiều các axit béo không no, do đó có thể sử dụng làm thức ăn cho người và động vật nuôi.
Tuy nhiên mỡ cá basa và mỡ lợn có chứa nhiều axit béo no nên nếu ăn nhiều sẽ không tốt cho
sức khỏe. Do đó con người nên tăng cường ăn các loại dầu thực vật thay vì thường xuyên sử
dụng các loại mỡ động vật như thói quen thông thường trước đây.
Mỡ cá basa, mỡ lợn có hàm lượng axit béo không no thấp hơn dầu mè, dầu đậu nành,
dầu lạc do đó biodiesel đi từ hai loại mỡ này sẽ có chỉ số xetan cao hơn và độ bền oxy hóa tốt
hơn, ngược lại độ nhớt và điểm đông đặc sẽ cao hơn biodiesel đi từ các loại dầu thực vật trên.
Hai loại dầu không ăn được là dầu hạt cao su và dầu hạt jatropha có hàm lượng axit béo
không no cao hơn rất nhiều axit béo no (gấp khoảng 4 lần), độ nhớt, nhiệt độ đóng rắn và
nhiệt độ bắt cháy thấp, có thể chế tạo diesel sinh học, nhất là ở các vùng lạnh. Tuy nhiên vì
có nhiều axit béo không no nên nguyên liệu cũng dễ bị oxy hóa, polyme hóa, phân hủy nếu
để lâu ngày, gây khó khăn cho quá trình bảo quản, thời gian sử dụng ngắn.
Mỡ cá basa, mỡ lợn, dầu mè, dầu đậu nành, dầu lạc vừa có thể dùng làm thức ăn, chế
phẩm dinh dưỡng vừa có thể sử dụng chế tạo biodiesel. Tuy nhiên nguồn nguyên liệu động,
thực vật Việt Nam hiện nay chủ yếu dùng trong thực phẩm với sản lượng thu hoạch thấp và
Nhà nước chưa có định hướng quy hoạch nuôi trồng để làm nguyên liệu cho công nghiệp.
Trong những năm trước mắt, nếu không có quy hoạch vùng nguyên liệu cũng như các chính
sách hỗ trợ khác của Nhà nước thì DMĐTV chưa thể coi là nguyên liệu sản xuất biodiesel ở
Việt Nam. Nguyên liệu sản xuất biodiesel có ưu thế hơn cả là mỡ cá basa, mỡ cá tra, dầu mỡ
thải hoặc đã qua sử dụng. Dầu mỡ thải hoặc đã qua sử dụng gần như thải bỏ gây ô nhiễm môi
trường, nguồn cung nhỏ lẻ, không ổn định. Để sử dụng làm nguyên liệu sản xuất biodiesel
cần phải thiết lập hệ thống thu gom, tồn trữ và sơ chế đảm bảo cung cấp ổn định cho sản xuất.
Nguồn nguyên liệu từ cây jatropha phải có một chương trình quốc gia chuyển cây hoang hóa
thành cây công nghiệp gắn liền các nhân tố môi trường với công nghệ sản xuất dầu jatropha,
biodiesel và các sản phẩm phụ như thức ăn gia súc, thuốc trừ sâu, dược phẩm, Mỡ cá basa

là sản phẩm phụ có sẵn, rẻ tiền, sản lượng tăng nhanh trong những năm gần đây do tình hình
xuất khẩu phile cá phát triển mạnh, đặc biệt là ở các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long. Vì vậy
để không ảnh hưởng đến nguồn lương thực, thực phẩm quốc gia, đồng thời tận dụng được
nguồn phế thải, hạn chế gây ô nhiễm môi trường, lại có năng suất thu hoạch cao thì dùng phụ
phẩm mỡ cá basa từ các nhà máy chế biến thủy sản để làm nguyên liệu điều chế biodiesel là
thích hợp hơn cả.


KẾT LUẬN

Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu thu được, chúng tôi rút ra một số kết luận sau:
1. Nhằm xác định chính xác và chọn lọc đồng thời 37 axit béo, đã sử dụng mô hình hồi
quy bậc hai tâm trực giao xây dựng phương trình hồi quy và đánh giá ảnh hưởng đồng thời
các yếu tố đến khả năng tách và xác định các axit béo trong dầu mỡ động, thực vật Việt Nam.
2. Trên cơ sở dữ kiện thực nghiệm đã tối ưu hóa điều kiện tách và xác định đồng thời 37
axit béo bằng phương pháp sắc ký khí detector ion hóa ngọn lửa gồm: Cột mao quản phân
cực mạnh SP
TM
-2560 (100m × 0,25mm × 0,2m); chương trình nhiệt độ: nhiệt độ đầu 140
0
C,
giữ 5 phút, tăng 2,4
0
C/phút lên 240
0
C, giữ 8 phút; khí mang He, tốc độ 20,5 cm/s; bơm chia
dòng tỉ lệ 30:1.
3. Đã thành công trong việc nghiên cứu một cách có hệ thống kiểm tra hàm lượng axit
béo tự do trong DMĐTV và chuyển đổi DMĐTV thành FAME từ khảo sát đơn lẻ đến mô
hình hồi quy bậc hai tâm trực giao xét ảnh hưởng đồng thời các yếu tố đến hiệu suất chuyển

đổi thông qua phần mềm Modde 5.0, bằng phương pháp đạo hàm xác định các điều kiện tối
ưu của phản ứng, xây dựng quy trình chuyển đổi thích hợp một giai đoạn xúc tác kiềm và quy
trình hai giai đoạn, giai đoạn đầu xúc tác axit, giai đoạn sau xúc tác kiềm.
4. Đã áp dụng quy trình nghiên cứu chuyển đổi 8 mẫu DMĐTV thành FAME, hiệu suất
chuyển đổi trên 99%, độ lặp lại tốt, độ lệch chuẩn tương đối dưới 0,7%.
5. Kết quả phân tích hàm lượng các axit béo đã được xử lý theo phương pháp thống kê:
độ lệch chuẩn tương đối của hàm lượng các FAME trong khoảng 0,87  5,18%; độ đúng dao
động từ -13,34  9,83%; đạt yêu cầu về độ chính xác và độ tin cậy khi so sánh kết quả phân
tích với kết quả kiểm chứng của phòng thí nghiệm được công nhận Vilas (ISO 17025:2005) -
Viện Kiểm nghiệm An toàn Vệ sinh Thực phẩm Quốc gia.
6. Đã tiến hành phân tích các axit béo trong 8 mẫu DMĐTV Việt Nam: mỡ cá basa, mỡ
lợn, dầu đậu nành, dầu mè, dầu lạc, dầu dừa, dầu hạt cao su và dầu hạt jatropha. Kết quả cho
thấy dầu mè và dầu đậu nành có giá trị dinh dưỡng nhất, tiếp đến là dầu lạc, mỡ cá basa, mỡ
lợn, dầu dừa ít có giá trị dinh dưỡng. Dầu hạt cao su và dầu hạt jatropha có thể sử dụng làm
nguyên liệu chính để sản xuất biodiesel.

KIẾN NGHỊ
1. Đề nghị sử dụng kết quả xây dựng quy trình phân tích và tiến tới phê duyệt thành
phương pháp phân tích tiêu chuẩn xác định thành phần axit béo trong dầu mỡ động, thực vật.
2. Áp dụng phương pháp xác định axit béo nghiên cứu để mở rộng cho nhiều đối tượng
dầu mỡ động, thực vật khác nhằm cung cấp thêm số liệu phục vụ cho các nghiên cứu về dinh
dưỡng, kiểm nghiệm thực phẩm, dược liệu, thức ăn gia súc, nhiên liệu sinh học, …



References
Tiếng Việt
1. Đỗ Huy Bích (2004), Cây thuốc và động vật làm thuốc ở Việt Nam, NXB Khoa học kỹ
thuật, Hà nội, tr. 861–863.
2. Đào Thanh Bình, Nguyễn Đức Toàn, Nguyễn Tuấn Anh, Trịnh Văn Lẩu (2007), “Định

lượng đồng thời EPA và DHA trong 1 số viên nang mềm omega 3 bằng sắc kí khí”,
Tạp chí Kiểm nghiệm thuốc (2) tập 5, tr. 14–16.
3. Nguyễn Xuân Duy, Đỗ Trọng Sơn, Trina Lapis, Vanessa Leibero, Stuart Thomas, Tobias
Pop (2010), “Thành phần axit béo của một số loại dầu thương mại có nguồn gốc từ
động vật và thực vật”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng 3 (38), tr.
25–30.
4. Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn (2008), Đề án “Nghiên cứu, phát triển và sử dụng
sản phẩm cây cọc rào ở Việt Nam giai đoạn 2008–2015 và tầm nhìn đến 2025”.
5. Vũ Thị Thu Hà, Lê Đăng Khoa, Nguyễn Đình Lâm (2007), “Nghiên cứu phản ứng tổng
hợp biodiesel bằng phương pháp siêu tới hạn và thu glyxêrin độ tinh khiết cao”,Tạp
chí Hóa học & Ứng dụng 8 (68), tr. 41–43.
6. Trần Thị Việt Hoa, Lê Thị Thanh Hương, Phan Minh Tân, Trương Vũ Thanh (2007),
“Điều chế biodiesel từ mỡ cá basa bằng xúc tác p–Toluen sunfonic”, Hội nghị khoa
học và công nghệ hóa học hữu cơ toàn quốc lần thứ IV, tr. 834–839.
7. Lại Mai Hương (2007), “Kết tinh phân đoạn acid béo không no nhiều nối đôi từ dầu cá
trích và cá basa”, Tạp chí Hóa học 45 (5), tr. 559–564.
8. Lê Thị Thanh Hương, Trần Thị Việt Hoa, Nguyễn Thị Ngọc Bích (2006), “Tổng hợp AKD
từ mỡ cá basa sử dụng trong công nghệ xeo giấy”, Tạp chí phát triển KH&CN 9 (7), tr.
49–56.
9. Lê Thị Thanh Hương, Lê Viết Tấn, Phan Minh Tân, Trần Thị Việt Hoa (2009), “Ảnh
hưởng của mức độ chuyển hóa este đến chất lượng của biodiesel điều chế từ mỡ cá
tra”, Tạp chí Hóa học 47 (4A), tr. 107–112.
10. Lê Thị Thanh Hương, Lê Viết Tấn, Phan Minh Tân, Trần Thị Việt Hoa (2009), “Tối ưu
hóa chuyển hóa este mỡ cá tra với xúc tác KOH/–Al
2
O
3
sử dụng phương pháp bề mặt
đáp ứng”, Tạp chí phát triển KH&CN 13 (12), tr. 69–76.
11. Hồ Sơn Lâm, Lê Thị Hòa, Phạm Thanh Hà, Võ Đỗ Minh Hoàng, Nguyễn Thị Thu Thảo,

Đỗ Thị Mai, Phạm Hòa Sơn, Bernd Ondruschka, Steffen Klupsch (2006), Nghiên cứu
tổng hợp biodiesel từ một số dầu thực vật Việt Nam bằng phản ứng
transesterification và khảo sát các chỉ số hóa lý của sản phẩm tạo thành theo tiêu
chuẩn châu Âu, Báo cáo nghiên cứu khoa học, Viện Khoa học Vật liệu Ứng dụng.
12. Hồ Sơn Lâm, Lê Thị Hòa, Phạm Thanh Hà (2006), So sánh chỉ số cetan và các chỉ số
khác của diesel dầu mỏ với biodiesel đi từ dầu hạt cao su, Báo cáo nghiên cứu khoa
học, Viện Khoa học Vật liệu Ứng dụng.
13. Hồ Sơn Lâm, Lê Thị Hòa, Lưu Cẩm Lộc, Phạm Thanh Hà (1999), “Nghiên cứu thành
phần, công nghệ chế biến và hướng sử dụng dầu bông vải Việt Nam”, Tạp chí Khoa
học và Công nghệ 37, tr. 43–46.
14. Phạm Quốc Long, Châu Văn Minh (2005), Lipit và các axit béo hoạt tính sinh học có
nguồn gốc thiên nhiên, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội.
15. Lưu Hữu Mãnh (1999), Giáo trình dinh dưỡng gia súc, Trường ĐH Cần Thơ, Cần Thơ.
16. Bùi Tấn Nghĩa, Trần Thị Việt Hoa, Phan Thanh Sơn Nam (2009), “Điều chế biodiesel từ
mỡ cá da trơn bằng phản ứng alcol phân trên xúc tác base NaOH và Na
2
CO
3
”, Tạp chí
Khoa Học và Công Nghệ 47 (4A), tr. 190–200.
17. Lê Đức Ngọc (2001), Xử lí số liệu và kế hoạch hóa thực nghiệm, Đại học Quốc gia Hà
Nội, Hà Nội.
18. Nguyễn Thị Kim Hưng (2002), Thành phần dinh dưỡng 400 thức ăn thông dụng, Nhà
xuất bản Y học, Hà Nội.
19. Nguyễn Trung Sơn, Nguyễn Khánh Diệu Hồng, Đinh Thị Ngọ (2009), “ Nghiên cứu
chế tạo xúc tác dị thể trên cơ sở Na
2
SiO
3
/MgO cho phản ứng tổng hợp biodiesel từ dầu

hạt cao su”, Tạp chí Hóa học 47 (2A), tr. 184–188.
20. Nguyễn Hồng Thanh, Nguyễn Trần Tú Nguyên, Nguyễn Thị Phương Thoa (2009),
“Điều chế biodiesel từ mỡ cá basa bằng phương pháp hóa siêu âm”, Tạp chí phát triển
KH&CN 12 (3), tr. 51–61.
21. Nguyễn Văn Thanh, Bùi Công Mạnh, Đinh Thị Ngọ, Đào Văn Tường (2008), “Nghiên
cứu tổng hợp biodiezel từ dầu đậu nành trên xúc tác bazơ”, Tạp chí Hoá học 46 (2),
tr. 172–177.
22. Tạ Thị Thảo (2008), Giáo trình Thống kê trong Hóa phân tích, Trường Đại học Khoa học
Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội.
23. Nguyễn Thị Phương Thoa, Nguyễn Thị Thanh Nhanh, Võ Ðông Phong, Nguyễn Thị Mai
Thanh, Lê Viết Hải, Nguyễn Nhị Trự (2006), “Ðiều chế biodiesel từ dầu thực vật thải
bằng phương pháp hóa siêu âm”, Hội thảo Khoa học lần thứ Nhất về nhiên liệu có
nguồn gốc sinh học biofuel & biodiesel ở Việt Nam, tr. 63–75.
24. Chu Quang Truyền, Lê Tất Thành, Lưu Văn Huyền, Phạm Quốc Long (2006), “Vai trò
của các acid béo đa nối đôi (PUFA) như thức ăn bổ sung trong chăn nuôi”, Hội nghị
Khoa học lần thứ 20, Kỷ niệm 50 năm thành lập trường Đại học Bách khoa Hà Nội
12, tr. 85–89.
25. Nguyễn Thanh Uyên (2005), “Vai trò của DHA và ARA–Những lời khuyên đối với các
bà mẹ mang thai và nuôi con bú”, Y học thực hành số 12, tr. 92–95.
26. Phạm Hùng Việt (2003), Cơ sở lý thuyết của phương pháp sắc ký khí, NXB Khoa học và
Kỹ thuật Hà Nội, Hà Nội.
27. Nguyễn Tường Vy, Trần Tử An, Đăng Đức Khanh, Trịnh Văn Lẩu (2005), “Xác định các
axit béo trong dầu màng hạt gấc bằng phương pháp sắc ký khí (GC/FID)”, Tạp chí
kiểm nghiệm thuốc 3 (9), tr. 21–25.
28. Nguyễn Tường Vy, Trần Tử An, Đặng Đức Khanh, Trịnh Văn Lẩu (2007), “Xác định
thành phần các acid béo dầu gấc bằng sắc ký khí khối phổ (GC/MS)”, Tạp chí Dược
học 3, tr. 28–30.
29. Hoàng Thị Yến, Lê Thị Anh Đào (2004), “Nghiên cứu thành phần hóa học và hoạt tính
sinh học của màng đỏ hạt gấc và nhân hạt gấc (momordica cochinchinensis spreng) ở
Sơn Tây Hà Tây”, Kỷ yếu hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2004, Trường

ĐHSP Hà Nội, tr. 103–108.

Tiếng Anh
30. AOAC Officaial Method 996.06, Fat (total, saturated and unsaturated) in foods, 2002
AOAC International (41.1.28A).
31. A.B.M.S. Hossain, M.A. Mazen (2010), “Effects of catalyst types and concentrations on
biodiesel production from waste soybean oil biomass as renewable energy and
environmental recycling process”, AJCS 4 (7), pp. 550–555.
32. Alberto Brucato, Busciglio A., Stefano Di F., Grisafi F., Micale G., Scargiali F. (2010),
“High temperature solid–catalized transesterification for biodiesel production”,
Università degli Studi di PalermoViale delle Scienze ed. 6, 90128 Palermo, Italy.
33. Amonrat Thanonkaew, Soottawat Benjakul, Wonnop Visessanguan (2006), “Chemical
composition and thermal property of cuttlefish (Sepia pharaonis) muscle”, Journal of
Food Composition and Analysis 19, pp. 127–133.
34. Ana Carolina Aguiar, Damila Rodrigues Morais, Leandra Pereira Santos, Flavia Braidotti
Stevanato (2007), “Effect of flaxseed oil in diet on fatty acid composition in the liver
of Nile Tilapia (Oreochromis niloticus)”, Archivos Latinoamericanos de Nutrición
(ALAN) 57 (3).
35. Andrea Weston, Phyllis R. Brown (1997), High Performance Liquid Chromatography &
Capillary Electrophoresis: Principles and Practices, Academic Press, San Diego, CA,
printed in the USA.
36. Antczak M. S., Kubiak A., Antczak T., Bielecki S. (2009), “Enzymatic biodiesel
synthesis – Key factors affecting efficiency of the process”, Renewable Energy 34, pp.
1185–1194.
37. A Rodríguez–Bernaldo de Quirós, Ana Sanches–Silva, Julia López–Hernández (2004),
“Comparison between high–performance liquid chromatography and gas
chromatography methods for fatty acid identification and quantification in potato
crisps”, Journal of Chromatography 1032 (1–2), pp. 7–15, 27th International
Symposium on High–Performance Liquid–Phase Separations and Related
Techniques, Part III.

38. Audun F., Eli A. B., Achim K. (2005), “Determination of C22:5 and C22:6 marine fatty
acids in pork fat with Fourier transform mid–infrared spectroscopy”, Meat Science 69,
pp. 433–440.
39. Augustsson K.(2003), "A prospective study of intake of fish and marine fatty acids and
prostate cancer", Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention 12 (1), pp. 64–67.
40. Ayhan Demibars (2008), Biodiesel – A realistic Fuel Alternative for Diesel Engines,
Springer–Verlag, London Limited, London.
41. Ayhan Demirbas (2009), “Political, economic and environmental impacts of biofuels: A
review”, Applied Energy 86, pp. 108–117.
42. Ayhan Demirbas (2009), “Progress and recent trends in biodiesel fuels”, Energy
Conversion and Management 50, pp. 14–34.
43. Bahruddin Saad (2007), “Determination of free fatty acids in palm oil samples using
non–aqueous flow injection titrimetric method”, Food Chemistry 102, pp. 1407–
1411.
44. Banerjee A., Chakraborty R. (2009), “Parametric sensitivity in transesterification of waste
cooking oil for biodiesel production – A review”, Resources Conservation and
Recycling 53, pp. 490–497.
45. Bautista L. F., Vicente G., Rodriguez R., Pacheco M. (2009), “Optimization of FAME
production from waste cooking oil for biodiesel use”, Biomass and bioenergy 33, pp.
862–872.
46. B. Brügger, G. Erben, R. Sandhoff, F. T. Wieland, and W. D. Lehmann (1997),
“Quantitative analysis of biological membrane lipids at the low picomole level by
nano–electrospray ionization tandem mass spectrometry”, PNAS 94 (6), pp. 2339–
2344.
47. Ben Perston, Nick Harris (2009), Biodiesel Blend Analysis by FTIR (ASTM D7371 and
EN 14078), Seer Green, UK.
48. Bezerra M. A., Santelli R. E., Oliveira E. P., Villar L. S., Escaleira L. A. (2008),
“Response surface methodology (RSM) as tool for optimization in analytical
chemistry”, Talanta 76, pp. 965–977.
49. Boryana Nikolova Damyanova, Herslof B. G., Christie W. W. (1992), “Silver ion high–

performance liquid chromatography of derivatives of isomeric fatty acids”, Journal of
Chromatography A 609 (1–2), pp. 133–140.
50. Boryana Nikolova Damyanova, Christie W. W., Herslöf B. G. (1993), “High–
performance liquid chromatography of fatty acid derivatives in the combined silver ion
and reversed–phase modes”, Journal of Chromatography A 653 (1), pp. 15–23.
51. Bucher H. C., Hengstler P., Schindler C., Meier G. (2002),“n−3 polyunsaturated fatty
acids in coronary heart disease: a meta–analysis of randomized controlled trials”. Am J
Med 112 (4), pp. 298–304.
52. Burr M. L., Sweetham P. M., Fehily A. M. (1994), “Diet and reinfarction”, European
Heart Journal 15 (8), pp. 1152–1153.
53. Canakci M., Van Gerpen J. (1999), “ Biodiesel production via acid catalysis”,
American Society of Agricultural Engineers 42 (5), pp. 1203–1210.
54. Calder Philip C. (2006), “n−3 polyunsaturated fatty acids, inflammation, and
inflammatory diseases”, American Journal of Clinical Nutrition (American Society for
Nutrition) 83 (6), pp. 1505–1519.
55. Caygill C. P., Hill M. J. (1995), “Fish, n−3 fatty acids and human colorectal and breast
cancer mortality”, Eur J Cancer Prev 4 (4), pp. 329–332.
56. C de La Cruz Garcia, Lopez Hernandez J., Simal Lozano J. (2000), “Gas
chromatographic determination of the fatty acid content of heat–treated green beans”,
Journal of Chromatography A 891, pp. 367–370.
57. Chen S. H., Chen K. C., Lien H. M. (1999), “Determination of fatty acids in vegetable oil
by reversed–phase liquid chromatography with fluorescence detection”, Journal of
Chromatography A 849, pp. 357–369.
58. Chen S. H., Chuang Y. J. (2002), “Review: Analysis of fatty acids by column liquid
chromatography”, Analytica Chimica Acta 465, pp. 145–155.
59. Cholada Komintarachat, Sathaporn Chuepeng (2010), “Optimization–Based Methanol
Transesterification of Waste Methanol–Based Transesterification Optimization of
Waste Used Cooking Oil over Potassium Hydroxide Catalyst”, American Journal of
Applied Sciences 7 (8), pp. 1073–1078.
60. Dalia Panavaite, Edita Adomaviciute, Vida Vickackaite (2006), “Anovel SPME fibre for

fatty acid determination”, Chemija 17 (4), pp. 61–66.
61. Davidson M. H., Stein E. A., Bays H. E., Maki K. C., Doyle R. T., Shalwitz R. A.,
Ballantyne C. M., Ginsberg H. N. (2007), “Efficacy and tolerability of adding
prescription omega–3 fatty acids 4 g/d to Simvastatin 40 mg/d in hypertriglyceridemic
patients: An 8–week, randomized, double–blind, placebo–controlled study”, Clin Ther
29 (7), pp. 1354–1367.
62. De Deckere E. A. (1999), “Possible beneficial effect of fish and fish n−3 polyunsaturated
fatty acids in breast and colorectal cancer”, Eur J Cancer Prev 8 (3), pp. 213–221.
63. Demirbas A. (2008), “Biodiesel from sunflower oil in supercritical methanol with
calcium oxide”, Energy Conversion and Management 48, pp. 937–941.
64. Demirbas A. (2008), “ Comparison of transesterification methods for production of
biodiesel from vegetable oils and fats”, Energy Conversion and Management 49 (1),
pp. 125–130.
65. Demirbas A. (2008), “Relationships derived from physical properties of vegetable oil
and biodiesel fuels”, Fuel 87, pp. 1743–1748.
66. Dennis Y. C. Leung, Xuan Wu, Leung M. K. H. (2010), “A review on biodiesel production
using catalyzed transesterification”, Applied Energy 87, pp. 1083–1095.
67. Dias J. M., Alvim–Ferraz M. C. M., Almeida M. F. (2008), “Comparison of the
performance of different homogeneous alkali catalysts during transesterification of
waste and virgin oils and evaluation of biodiesel quality”, Fuel 87(17–18), pp. 3572–
3578.
68. Di Serio M., Tesser R., Dimiccoli M., Cammarota F., Nastasi M., Santacesaria E. (2005),
“Synthesis of biodiesel via homogeneous Lewis acid catalyst”, Journal of Molecular
Catalysis A: Chemical 239, pp. 111–115.
69. Di Wu (2009), “Determination of α–linolenic acid and linoleic acid in edible oils using
near–infrared spectroscopy improved by wavelet transform and uninformative variable
elimination”, Analytical Chimica Acta 634, pp. 166–171.
70. Du W., Li W., Sun T., Chen X., Liu D. (2008), “Perspectives for biotechnological
production of biodiesel and impacts”, Appl Microbiol Biotechnol 79, pp. 331–337.
71. Edmurphy E. J., Rosenberger T. A., and Horrocks L. A. (1996), “Separation of neutral

lipids by high–performance liquid chromatography: quantification by ultra–violet,
light scattering and fluorescence detection”, Journal of Chromatography B:
Biomedical Sciences and Application 685 (1), pp. 9–14.
72. Elisabeth Drange, Elsa Lundanes (1997), “Determination of long–chained fatty acids
using non–aqueous capillary electrophoresis and indirect UV detection”, Journal of
Chromatography A 771 (1–2), pp. 301–309.
73. Elotero E., Liu Y., Lopez D. E., Suwannakarn K., Bruce D. A., Goodwin J. G. (2005),
“Synthesis of biodiesel via acid catalysis”, Industrial & Engineering Chemistry
Research 44, pp. 5353–5363.
74. Emily Sonestedt, Ulrika Ericson, Bo Gullberg, Kerstin Skog, Håkan Olsson, Elisabet
Wirfält (2008), “Do both heterocyclic amines and omega–6 polyunsaturated fatty acids
contribute to the incidence of breast cancer in postmenopausal women of the Malmö
diet and cancer cohort?”, The International Journal of Cancer (UICC International
Union Against Cancer) 123 (7), pp. 1637–1643.
75. Encinar J. M., Gonza´lez J. F., Rodrı´guez–Reinares A. J. (2005), “Biodiesel from used
frying oil. Variables affecting the yields and characteristics of the biodiesel”, Ind. Eng.
Chem. Res. 44, pp. 5491–5499.
76. Epidar Sayyar, Zurina Zainal Abidin, Robiah Yunus, Azhari Muhammad (2009),
“Extraction of oil from jatropha seeds–optimization and kinetics”, American Journal
of Applied sciences 6 (7), pp. 1390–1395.
77. E.S. Lima, D.S.P. Abdalla (2002), “High–performance liquid chromatography of fatty
acids in biological samples”,
Analytica Chimica Acta 465, pp. 81–91.
78. FAOSTAT (2009), “Value of Agricultural Production”,

79. Food Standards Agency (1991), "Fats and Oils", McCance & Widdowson's the
Composition of Foods, Royal Society of Chemistry.
80. Frank D., Allen K. V. (2005), “Column Selection for the Analysis of Fatty Acid Methyl
Esters”, Agilent Technologies, Inc.
81. Freedman B., Pryde E. H., Mounts T. L. (1984), “Variables affecting the yields of fatty

esters from transesterified vegetable oils”, J Am Oil Chem Soc 61, pp. 1638–1643.
82. Fredoen V., Jacqueline J. M. S., Lia E. M. L., Albert H. G., Ronald J. A. W., Stephan K.
(2003), “Analysis of very long–chain fatty acids using electrospray ionization mass
spectrometry”, Molecular Genetics and Metabolism 79, pp. 189–196.
83. Kawachinaganoshi Osaka, Yasuaki Maeda, Micrea Vinatoru, Carmen Eugenia Stavarache
(2003), “Method for producing fatty acid alcohol ester”, European patent Office,
Application number 1411042, A1.
84. George Gutnikov (1995), “Fatty acid profiles of lipid samples”, Journal of
Chromatography B: Biomedical Sciences and Applications 671 (1–2), pp. 71–89.
85. George Gutnikov, John R. Stren (1991), “Rapid high–performance liquid
chromatographic determination of fatty acid profiles of lipids by conversion to their
hydroxamic acids”, Journal of Chromatography A 587 (2), pp. 292–296.
86. Giuseppe Procida, Luciano Ceccon (2006), :Gas chromatographic determination of free
fatty acids in olive mill waste water”, Analytica Chimica Acta 561, pp. 103–106.
87. Gerhard Knothe (2005), “Dependence of biodiesel fuel properties on the structure of fatty
acid alkyl esters”, Fuel Processing Technology 86, pp. 1059–1070.
88. Gerhard Knothe, Dunn R., Bagby M. O. (2008), “Biodiesel: The use of vegetable oils and
their derivatives as alternative diesel fuels”, Oil Chemical Research, National Center
for Agricultural Utilization Research, Agricultural Research Service, U.S Department
of Agriculture, Peoria, IL 61604.
89. Guan G., Kusakabe K., Moriyama K. (2009), “Transesterification of vegetable oil to
biodiesel fuel using acid catalysts in the presence of dimethyl ether”, Fuel 88, pp.
81–86.
90. Guan G., Sakurai N., Kusakabe K. (2009), “Synthesis of biodiesel from sunflower oil at
room temperature in the presence of various cosolvents”, Chemical Engineering
Journal 146, pp. 302–306.
91. Guerreiro L., Castanheiro J. E., Fonseca I. M., Martin–Aranda R. M., Ramos A. M.,
Vital J. (2006), “Transesterification of soybean oil over sulfonic acid
functionalised polymeric membranes”, Catalysis Today 4648.
92. Havrilla C. M., Hachey D. L., Porter N. A. (2000), “Coordination (Ag

+
) ion spray–mass
spectrometry of peroxidation products of cholesteryl linoleate and cholesteryl
arachidonate: HPLC–MS analysis of peroxide products from polyunsaturated lipid
autoxidation”, J. Am. Chem. Soc. 122, pp. 8042–8055.
93. Helwani Z., Othman M. R., Aziz N., Kim J., Fernando W. J. N. (2009), “Solid
heterogeneous catalysts for transesterification of triglycerides with methanol: A
review”, Applied Catalysis A: General 363, pp. 1–10.
94. Hibbeln Joseph R. (2006), “Healthy intakes of n−3 and n−6 fatty acids: estimations
considering worldwide diversity”, American Journal of Clinical Nutrition (American
Society for Nutrition) 83 (6), pp. 1483–1493.
95. Hideo Iwahashi (2000), “High–performance liquid chromatographic determination of
linoleic acid peroxide–derived radicals using electrochemical detection”, Journal of
Chromatography A 904 (2), pp. 197–202.
96. Hironori Tsuchiya, Tokishi Hayashi, Hiroshi Naruse, Nobuhiko Takagi (1982), “High–
performance liquid chromatography of carboxylic acids using 4–bromomethyl–7–
acetoxycoumarin as fluorescence reagent”, Journal of Chromatography A 234 (1), pp.
121–130.
97. Hiroshi Miwa, Magobei Yamamoto (1986), “Improved method of determination of
biolgically imporant C
10:0
–C
22:6
fatty acids as their 2–nitropheylhydrazides by
reversed–phase high–performance liquid chromatography”, Journal of
Chromatography A 351, pp. 275–282.
98. Ibondia–Pons I., Morera–Pons S., Castellote A. I., Lopez–Sabater M. C. (2006),
“Determination of phospholipid fatty acids in biological samples by solid–phase
extraction and fast gas chromatography”, Journal of Chromatography A 1116, pp.
204–208.

99. Illum R. F., Mussolino M. E., Madans J. H. (1996), “The relationship between fish
consumption and stroke incidence: The NHANES I Epidemiologic Follow–up Study
(National Health and Nutrition Examination Survey)”, Arch Intern Med 156 (5), pp.
537–542.
100. Iso H., Rexrode K. M., Stampfer M. J., Manson J. E., Colditz G. A., Speizer F. E.,
Hennekens C. H., Willett W. C. (2001), “Intake of fish and omega–3 fatty acids and
risk of stroke in women". JAMA 285 (3), pp. 304–312.
101. Jasmika Giacometti, Ana Milosevic, Codomila Milin (2002), “Gas chromatographic
determination of fatty acid contained in different lipid classes after their separation by
solid–phase extraction”, Journal of Chromatography A 976, pp. 47–54.
102. Jean–Pierre C. L. L., Lesley A. S., Elizabeth A. T., Michael A. Q. (2007), “Solid phase
extraction and liquid chromatography – mass spectrometry for the determination of
free fatty acids in shellfish”, Journal of Chromatography A 1145, pp. 51–57.
103. Jeong Gwi–Taek, Yang Hee–Seung, Park Don–Hee (2009), “Optimization of
transesterification of animal fat ester using response surface methodology”,
Bioresource Technology 100, pp. 25–30.
104. Jinmao You, Weibing Zhang, Yukui Zhang (2001), “Simple derivatization method for
sensitive determination of fatty acids with fluorescence detection by high–performance
liquid chromatography using 9–(2–hydroxyethyl)–carbazole as derivatization reagent”,
Analytica Chimica Acta 436 (1), pp. 163–172.
105. Jinmao You, Xianen Zhao, Yourui Suo, Yulin Li, Honglun Wang, Guichen Chen
(2007), “Determination of long–chain fatty acids in bryophyte plants extracts by
HPLC with fluorescence detection and identification with MS”, Journal of
Chromatography B 848 (2), pp. 283–291.
106. Kansedo J., Lee K. T., Bhatia S. (2009), “Biodiesel production from palm oils via
heterogeneous transesterification”, Biomass and Bioenergy 33, pp. 271–276.
107. Karmee S., Chadha A. (2005), “Preparation of biodiesel from crude oil of Pongamia
pinnata”, Bioresource Technology 96, pp. 1425–1429.
108. K. Eder (1995), “Gas chromatographic analysis of fatty acid methyl esters”, Journal of
Chromatography B 671, pp. 113–131.

109. Kontominas M. G., Georgogianni K. G., Avlonitis D., Gergis V. (2006),
“Transesterification of sunflower seed oil for the production of biodiesel: effect of
catalyst concentration and ultrasonication”, International Conference on Energy &
Environmental Systems, Chalkida, Greece 8–10, pp. 425–429.
110. Kulkarni M. G., Dalai A. K. (2006), “Waste cooking oils – An economical source for
biodiesel: A review”, Ind. Eng. Chem. Res. 45, pp. 2901–2913.
111. Kusdiana D., Saka S. (2004), “Effects of water on biodiesel fuel production by
supercritical methanol treatment”, Bioresour Technol 91, pp. 289–295.
112. Lai C–C., Zullaikah S., Vali S. R, Ju Y–H. (2005), Lipase–catalyzed production of
biodiesel from rice bran oil, Journal of Chemical Technology and Biotechnology 80,
pp. 331–337.
113. Lands W. E. M. (2005), "Dietary fat and health: the evidence and the politics of
prevention: careful use of dietary fats can improve life and prevent disease", Annals of
the New York Academy of Sciences 1055, pp. 179–192.
114. Lang X., Dalai A. K., Bakhshi N. N., Reaney M. J., Hertz P. B. (2001), “Preparation
and Characterization of bio–diesel from various oils”, Bioresource Technology 80,
pp. 53–62.
115. Leung D., Guo Y. (2006), “Transesteification of neat and used frying oil: Optimization
for biodiesel production”, Fuel Processing Technology 87, pp. 883–890.
116. Ling Tong, Lei Zhang, Shuanghui Yu, Xiaohui Chen, Kaishun Bi (2007), “Analysis of
the fatty acids from Periploca sepium by GC–MS and GC–FID”, Asian Journal of
Traditional, Medicines 2 (3), pp. 289–294.
117. Ludwig Huber (2007), Validation and Qualification in Analytical Laboratories (2), pp.
144–211.
118. L. J. Morris (1966), “Separations of lipids by silver ion chromatography, Review”,
Journal of Lipid Research 7, pp. 717–732.
119. Lotero E., Goodwin J. G. (2006), “The catalysis of biodiesel synthesis”, Catalysis 19,
pp. 41–83.
120. Ma F., Hanna A. (1999), “Biodiesel production: a review”, Bioresource Technology 70,
pp. 1–15.

121. Marta Bernárdez, Laura Pastoriza, Gabriel Sampedro, Juan J. R. Herrera, Marta L.
Cabo (2005), “ Modified method for the analysis of free Fatty Acids in Fish”, J.
Agric. Food Chem 53 (6), pp. 1903 – 1906.
122. Meher L. C., Dharmagadda V. S. S., Naik S. N. (2006), “ Optimization of
alkali– catalyzed transesterification of Pongamia pinnata oil for production of
biodiesel”, Bioresource Technology 97, pp. 1392–1397.
123. Meher L., Kulkarni M., Dalai A., Naik S. (2006), “Transesteification of karanja
(Pongamia pinnata) oil by solid basic catalysts”, Eur. J. Lipid Sci. Technol 108, pp.
389–397.
124. Mori Trevor A., Bao Danny Q., Burke Valerie, Puddey Ian B., Beilin Lawrence J.
(1993), “Docosahexaenoic acid but not eicosapentaenoic acid lowers ambulatory blood
pressure and heart rate in humans”, Hypertension 34 (2), pp. 253–260.
125. Morinko Petrovic, Natasa Kezic, Vesna Bolanca (2010), “Optimization of the GC
method for routine analysis of the fatty acid profile in several food samples”, Food
Chemistry 122, pp. 285–291.
126. Morris M.C., Sacks F., Rosner B. (1993), “Does fish oil lower blood pressure? A
meta–analysis of controlled trials”, Circulation 88(2), pp. 523–533.
127. Najera A. I., Aldai N., Osoro K., Barron L. J. R. (2006), “Gas–liquid chromatographic
method for analyzing complex mixtures of fatty acids including conjugated linoleic
acids (cis 9 trans 11 and trans 10 cis 12 isomer) and long–chain (n–3 or n–6)
polyunsaturated fatty acids. Application to the intramuscular fat of beef meat”, Journal
of Chromatography A 1110, pp. 133–139.
128. Nelson L. A., Foglia T. A., Marmer N. W. (1996), “Lipase–catalyzed production of
biodiesel”, Journal of the American Oil Chemists' Society (JAOCS) 73 (8), pp.
1191–1194.
129. Nguyen Thi Danh, Nguyen Ngoc Hanh (2009), “Biodiesel production by
transesterification of catfish fat on solid base catalyst”, Journal of Science and
Technology 47 (5A), pp. 344–347.
130. Nimura N., Kinoshita T., Yoshida T., Uetake A., Nakai C. (1988), “1–
Pyrenyldiazomethane As a Fluorescent Labeling Reagent for Liquid Chromatographic

Determination of Carboxylic Acids”, Anal Chem 60, pp. 2067–2070.
131. Ong Q. Chen (2007), “Modulation of prostate cancer genetic risk by omega–3 and
omega–6 fatty acids”, J Clin Invest 117 (7), pp. 1866–1875.
132. Ӧzbay N., Oktar N., Tapan N. (2008), “ Esterification of free fatty acids in waste
cooking oils (WCO): Role of ion–exchange resins”, Fuel 87 (10–11), pp. 1789–1798.
133. Pinto A. C., Guarieiro L. L. N., Rezende M. J. C. (2005), “ Biodiesel: An
overview”, J. Braz. Chem. Soc. 16, pp. 1313–1330.
134. Ranganathan S. V., Narasimhan S. L., Muthukumar K. (2008), “An overview of
enzymatic production of biodiesel”, Bioresource Technology 99, pp. 3975–3981.
135. Richard B. (2008), Bioethanol and bidiesel overview, WREC, Bangkok, Thailand.
136. Robles–Medina A., González–Moreno P. A., Esteban–Cerdán L., Molina– Grima E.
(2009), “Biocatalysis: Towards ever greener biodiesel production”, Biotechnology
Advances 27, pp. 398–408.
137. Ruthig D. J. and Meckling–Gill K. A. (1999), “Both (n–3) and (n–6) fatty acids
stimulate wound healing in the rat intestinal epithelial cell line, IEC–6”, Journal of
Nutrition 129, pp. 1791–1798.
138. Sanders T. A. B., Oakley F. R., Miller G. J., Mitropoulos K. A., Crook D., Oliver M. F.
(1997), “Influence of n−6 versus n−3 polyunsaturated fatty acids in diets low in
saturated fatty acids on plasma lipoproteins and hemostatic factors”, Arteriosclerosis,
Thrombosis, and Vascular Biology 17 (12), pp. 3449–3460.
139. Schacky C. (2003), “The role of omega–3 fatty acids in cardiovascular disease”, Curr.
Atheroscler. Rep. 5 (2), pp. 139–145.
140. Scott R. P. W. (1957), Vapour Phase Chromatography, Ed. D. H. Desty (London:
Butterworths), pp. 131–142.
141. Seppänen–Laakso T., Laakso I., Hiltunen R. (2002), “Review: Analysis of fatty acids by
gas chromatography, and its relevance to research on health and nutrition”, Analytica
Chimica Acta 465, pp. 39–62.
142. Shantha N. C., Guillermo E. Napolitano (1992), “Gas chromatography of fatty acids”,
Journal of Chromatography A 624, pp. 37–51.
143. Sharma Y. C., Singh B., Upadhyay S. N. (2008), “Advancements in development and

characterization of biodiesel: A review”, Fuel 87, pp. 2355–2373.
144. Shibasaki–Kitakawa N., Honda H. H., Kuribayashi H., Toda T., Fukumura T.,
Yonemoto T. (2007), “Biodiesel production using anionic ion–exchange resin as
heterogeneous catalyst”, Bioresource Technology 98, pp. 416–421.
145. Shucheng Liu, Chaohua Zhang, Pengzhi Hong, Hongwu Ji (2006), “Concentration of
docosahexaenoic acid (DHA) and eicosapentaenoic acid (EPA) of tuna oil by urea
complexation: optimization of process parameters”, Journal of Chromatography A 73,
pp. 203–209.
146. Shu–Hui Chen, Kwan–Cheng Chen, Hsiang–Mei Lien (1999), “Determination of fatty
acids in vegetable oil by reversed–phase liquid chromatography with fluorescence
detection”, Journal of Chromatography A 849 (2), pp. 357–369,
147. Simopoulos Artemis P. (2002), “The importance of the ratio of omega–6/omega–3
essential fatty acids”, Biomedicine & Pharmacotherapy 56 (8), pp. 365–379.
148. Sonnich Meier, Svein A. Mjos, Horaldur Joensen, Otto Grahl–Nielsen (2006),
“Validation of a one–step extraction/methylation method for determination of fatty
acids and cholesterol in marine tissues”, Journal of Chromatography A 1104, pp. 291–
298.
149. Soriano Jr. N. U., Venditti R., Argyropoulos D. S. (2009), “Biodiesel synthesis via
homogeneous Lewis acid–catalyzed”, Fuel 88 (3), pp. 560–565.
150. Srivastava A., Prasad R. (2000), “Triglycerides–based diesel fuels”, Renewable and
Sustainable Energy Reviews 4, pp. 111–133.
151. Srivastava P. K., Verma M. (2008), “Methyl ester of karanja oil as an alternative
renewable source energy”, Fuel 87 (8–9), pp. 1673–1677.
152. Stephen T. Ingalls, Paul E. Minkler and Charles L. Hoppela J. Eric Nordlander (1984),
“Derivatization of carboxylic acids by reaction with 4′–bromophenacyl
trifluoromethanesulfonate prior to determination by high–performance liquid
chromatography”, Journal of Chromatography A 299, pp. 365–376.
153. Su Kuan–Pin, Huang Shih–Yi, Chiub Chih–Chiang, Shenc Winston W (2003),
“Omega–3 fatty acids in major depressive disorder: A preliminary double–blind,
placebo–controlled trial”, Eur Neuropsychopharmacol 13 (4), pp. 267–271.

154. Svetlana Momchilova, B. Nikolova–Damyanova

and W.W. Christie (1998), “Silver ion
high–performance liquid chromatography of isomeric cis– and trans–octadecenoic
acids: Effect of the ester moiety and mobile phase composition”, Journal of
Chromatography A 793 (2), pp. 275–282.
155. Takagi T., Itabashi Y., Takao T. (1989), “High–Performance Liquid Chromatographic
Separation of 2–Hydroxy Fatty Acid Enantiomers on a Chiral Slurry–Packed Capillary
Column”, Journal of Chromatographic Science 27 (4), pp. 574–577.
156. Tammy Blaira, John Castella, Steven Neila, Louis D'Abramob, Chantal Cahuc, Paul
Harmona and Kehinde Ogunmoyea (2003), “Evaluation of microdiets versus live feeds
on growth, survival and fatty acid composition of larval haddock (Melanogrammus
aeglefinus)”, Aquaculture 225 (1–4), Proceedings Of The 10th International
Symposium On Nutrition And Feeding In Fish (Feeding For Quality), pp. 451–461.