M1: mô hình đơn giản nhất, gộp tất cả glyceride và ester thành các nhóm tổng quát (TG, DG, MG, AE), gồm 8 phản ứng và 24 tham số động học.

• M2: mô hình trung bình, xét riêng từng loại triglyceride đơn (OOOG, PPPG, v.v.), gồm 10 phản ứng và 32 tham số.
• - M3: mô hình chi tiết hơn, xét riêng từng loại TG, DG, MG và ester, gồm 20 phản ứng và 72 tham số.
• - M4: mô hình đầy đủ nhất, xét riêng 71 chất (35 TG, 15 DG, 5 MG, 10 ester, 5 FFA, v.v.), gồm 110 phản ứng và 432 tham số.
• - Thuật toán hiệu chỉnh gồm 2 bước lặp: phân tích độ nhạy để chọn NP tham số quan trọng, sau đó hồi quy phi tuyến để ước lượng A và AE.
• - Dữ liệu thực nghiệm gồm 60 thí nghiệm với các loại dầu như jatropha, palm, soybean, sunflower, v.v. và 11 thí nghiệm bổ sung để kiểm chứng.
• - M3 cho kết quả tốt nhất với sai số MAE ~2.5–3.1%, RMSE ~3.7–4.1%, và chỉ số AIC thấp nhất.
• - Phân tích ANOVA cho thấy các yếu tố như loại dầu (IF7), loại alcohol (IF8), loại xúc tác (IF9), và tỷ lệ mol alcohol/dầu (IF3) ảnh hưởng mạnh đến hiệu suất ester và điểm đông đặc.
• - Mô hình M3 được dùng để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào đến chất lượng biodiesel như CN, PP, CFPP, HHV, v.v.