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國立臺北科技大學 分子科學與工程系有機高分子碩士班 芮祥鵬所指導 蔡家瀚的 非金屬離子抗菌劑與金屬離子抗菌劑之比較研究 （2021），提出恆溫 冷凍櫃關鍵因素是什麼，來自於奈米銀、有機鋅、薄荷醇、聚酯纖維。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 食品科學系 張正明所指導 黃志泉的 判定樹應用於低溫庫作業管理模式分析 （2013），提出因為有 低溫食品、判定樹、食品品質的重點而找出了 恆溫 冷凍櫃的解答。
非金屬離子抗菌劑與金屬離子抗菌劑之比較研究
為了解決恆溫 冷凍櫃 的問題，作者蔡家瀚 這樣論述：
2019年新冠病毒COVID-19的大爆發，人們對紡織品的抗菌性需求越來越大，市場大多還是以金屬離子抗菌劑為主(奈米銀、奈米銅、有機鋅)，但這些抗菌劑的使用不僅僅會造成，紡織工廠加工後癈液處理的困擾，最重要的是添加過多，會影響到人體皮膚等問題。本研究是尋找天然的抗菌劑，來取代金屬離子的抗菌劑，透過精油當中天然薄荷的萃取研究發現，薄荷是可以有效抑菌細菌的孳生，經此發現將此加工在合成纖維中的聚酯纖維上，來看其抗菌性及耐洗數次後，是否仍有抑菌效果。在本論文透過美國測試標準定量分析(AATCC-100)及定性分析(AATCC-147)，來研究聚酯纖維加工天然抗菌劑的抑菌效果，以及加工後對聚酯纖維是否
有色變性的問題，透過可見光光度計來判別，最後透過物理測試水洗牢度，觀察紡織品的汙染程度。
判定樹應用於低溫庫作業管理模式分析
為了解決恆溫 冷凍櫃 的問題，作者黃志泉 這樣論述：
本研究之目的在於建立低溫庫一系列的冷鏈管理以及工作習慣之判定樹。該判定樹是透過收集3臺冷藏以及5臺冷凍設備從1至7天之溫度歷史完成。研究之食品包含生鮮肉品、蔬菜以及加工海鮮產品，其服務概括 B2B 以及 B2C。本研究判定樹之建立是透過深入分析各溫度歷史中所得之指標，例如平均溫度，最大以及最小溫度，圖形趨勢判斷以及經驗豐富專家現場確認建立。最後，依據最糟糕的情況下利用套用文獻整理所得 Pseudomonas spp.之最大生長速率預測其食品中在15、7 以及 2℃恆溫下的累積生長量作為分界，並分為四等級。綜合冷凍以及冷藏之判定樹之判斷結果發現，在所有業者之設備中人員操作為出現頻率最頻繁之問題
，此外在所有冷凍冷藏設備中也發現了理想設備各一臺。針對硬體問題，在冷凍設備中，應特別留意由除霜不良所引發溫度無法低達設定溫度之問題，以及設備庫門之隔熱能力 (設備應定期檢查以確保其硬體性能維持良好的狀態，同時也可藉由安裝緩衝區以降低庫門內外門差異以加強庫門範圍之溫度管控 )。以微生物生長速度的預測作為設備溫管之分級界線，對於平均溫度較高之設備則較為不利如業者 C (以 CR01 1st 為例，作業時間平均溫度為 4.75±1.52℃，而非作業則 4.76±1.53℃；業者 A作業時間平均溫度為 2.97±3.87℃，而非作業則 -1.00±0.68℃)，因此該分級表主要針對目標產品之儲藏溫度作
分級。