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微型氣體感測器之效能比對與校正方法建立之研究

為了解決甲醛去除mobile01的問題，作者劉彥良 這樣論述：

在網路蓬勃發展、資訊流通迅速的現代社會，物聯網(Internat of Things，IoT)成為生活中不可或缺的物件，同時人們對生活環境品質也越趨要求，因此建構次世代空品監測網(Next Generation of Air Monitoring，NGAM)，在城市中廣佈微型感測器，可便於民眾即時掌握周遭環境資訊。微型感測器優點在於低價、建置簡單以及容易取得；缺點在於其準確性與精密度較差，故本研究將建立合宜之微型氣體感測器之校正方法，並使用多元線性迴歸模型來考量環境變數，進而提升感測器之精確度。研究中使用電化學感測器及半導體感測器，對典型大氣濃度下的污染氣體：一氧化碳、一氧化氮、二氧化氮、臭

氧以及總碳氫化合物進行監測與校正比對。在實驗過程中皆以FEM儀器同時平行比對，並對感測器之表現性進行探討。實驗室環境中，未校正之感測器與參考儀器間的一般線性迴歸結果為中度相關(R2>0.49)；經考量溫、濕度並以多元迴歸對感測器校正後，感測器與參考儀器間的相關程度提升至高度相關(R2>0.69)。除了校正之外，本研究利用準確度及精密度來檢視感測器的QA/QC是否符合期待，研究結果顯示感測器精密度除了TVOC感測器為70%與B系列NO2感測器為77%外，其餘感測器皆達90%以上；準確度部分則在使用多元迴歸校正後，依不同的感測器可達10至30%的提升，驗證感測器經多元校正後可提升其準確度及精密度。

此外，本研究亦對野外環境進行感測器應用分析，經分析後得知感測器在野外易受風速影響，特別是NO2感測器，其受影響之權重甚至達50%以上，因此需考量野外環境因子並納入校正式。經由野外測試結果顯示，目前僅有CO感測器是有能力對野外大氣環境進行有效監測，其餘氣體感測器僅能用於警示較高濃度污染使用。

利用紫外光清淨技術去除室內空氣污染物之效能評估

為了解決甲醛去除mobile01的問題，作者戴川發 這樣論述：

本研究目的利用空氣品質測試箱及實場評估UV-C（253.7 nm）去除空氣污染物之效能，同時驗證氣流模擬分析模式CONTAM之可行性，空氣品質測試箱UV-C於不同相對濕度與濃度條件下對HCHO、TVOC之去除效能及自衰測試， UV-C去除污染物時是否產生二次污染物（O3、NO2）。實場選擇地下停車場、廚餘回收區、中西醫聯合診所及醫學美容診所四案例，規劃各實場以不同UV-C照射形式（包含：直接式照射、頂部式照射、上層空間照射）、照射時間、距光源距離（水平距離、垂直高度）等相關條件進行探討，同時量測UV-C應用於物體表面Bacteria、Fungi去除效果，此外以空氣品質測試箱中UV-C

之HCHO、TVOC去除量模擬實場UV-C去除空氣污染物，驗證氣流模擬分析模式CONTAM之可行性。 測試箱中UV-C去除空氣污染物結果，HCHO、TVOC去除率並不隨著污染物起始濃度改變而有明顯變動，其去除率與相對濕度有關，固定濃度低相對濕度（RH = 40 %）條件下HCHO、TVOC去除效率最佳（32.6 %、13.6 %）。實場中UV-C去除空氣污染物方面，長期UV-C照射去除效率較短期照射去除效率佳，長期UV-C照射HCHO、TVOC平均去除率範圍為23.1 - 76.2 %間，Bacteria、Fungi部份除診所B無去除效果外，平均去除率範圍介於38.5 - 92.9 %間

；距離因素方面，垂直高度距離對UV-C照射去除污染物後濃度影響不顯著，偏差值大致位於±16 %區間；在距燈源水平距離上，地下停車場結果，當燈源與檢測點距離越近則濃度越低去除效果越佳。廚餘回收區與診所（A）因場址通風影響及多重小隔間下空氣易均勻混合，導致濃度與距離間關係不顯著。UV-C測試過程中，無論測試箱或實場案例中二次污染物（O3、NO2）生成累積濃度，皆低於環保署建議值。 UV-C對於物體表面Bacteria、Fungi去除效果，距離UV-C燈源2公尺內（5.5 μw/cm2），照射1週後物體表面生物性污染物皆能完全去除。綜合空氣品質測試箱與實場檢測結果，進行氣流模擬分析模式CONT

AM分析，結果顯示在實場模組較為單一、無多重隔間情況下具有較高成功率，在多重隔間下因軟體質能運算能力問題，可能導致運算失敗，在4實場完成模擬後，方法一（去除與自衰），HCHO之MAPE平均值為96.5 %，TVOC之MAPE平均值為89.9 %，方法二（空調），HCHO之MAPE平均值為88.2 %，TVOC之MAPE平均值為6.0 %，整體而言，除方法二之TVOC外，顯示利用測試箱參數模擬實場去除率其預測性不佳。