local scrubber種類的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

使用LSTM模型進行洗滌器異常檢測分析-半導體設備AI化案例研究

為了解決local scrubber種類的問題，作者黃國書 這樣論述：

隨著全球科技創新潮流，持續帶動各產業的轉型與成長，受益於物聯網、AI人工智慧、5G通訊、雲端運算及電動車等新技術的興起，其中的核心產業-半導體，需求持續擴大呈顯著成長趨勢。根據SEMI（國際半導體產業協會）5月公布數據顯示，截至今年4月，半導體設備出貨量持續創新高，較去年同期成長49.5%。SEMI分析，主要受益於AI人工智慧、5G、物聯網、電動車對晶片的需求提升，全球矽晶圓出貨量預計保持成長趨勢，自2020年以來增長2.4%，提升到2021、2022年的5%與5.3%，並延續到2023年。據研究機構公布預測指出，基於晶片供應缺口，半導體供不應求的局勢可能將延續，至2022年晶片報價仍有10

~20%的上漲空間。回溯半導體業的歷史軌跡，每當在市場停滯時期，由創新技術及應用所推動而再度大幅成長，如90年代的網際網路的興起、2007年iPhone的出現，而如今隨著AI人工智慧的持續推展、以及5G與電動車的興起，將有望長期帶動半導體業的產值持續成長。其中AI人工智慧在全球資訊科學研究已成未來趨勢，「深度學習(deep learning)」與「機器學習(Machine learning)」便是人工智慧其中重要的一塊，透過深度學習建立LSTM模型，將模型訓練後狀況與測試資料進行比對，然後與半導體設備洗滌器資料進行異常檢測分析。

以水霧移除空氣中懸浮物與臭氧移除空氣中揮發性有機物(甲苯、香蕉水)之試驗研究

為了解決local scrubber種類的問題，作者陳建銘 這樣論述：

為了處理嚴重空污霧霾、粉塵問題，本研究設計出能噴灑水霧之25匹馬力之霧砲機；利用水霧的吸附力，將微小顆粒粉塵吸附結合為大顆粒，增加重量而沉降至地面，藉以移除PM2.5。執行過程為先行設計霧砲機，然後進行建造、組裝、試機並於室外做噴霧操作測試成功。另外揮發性有害物質乃選取工業界常用之香焦水（thinner）及甲苯作為代表性VOCSs之移除試驗藥劑。並使用經過SGS (台灣檢驗科技股份有限公司), 驗證過之臭氧機，現場產生臭氧注入室內進行VOCS之移除實驗。實驗中觀察到霧炮機射程高度達到20公尺以上，符合設計規格要求。粉塵PM2.5 在水霧噴射實驗中經84分鐘後從824ug/m3降至77 ug/

m3，去除率達90.6%。而在密閉空間中VOCS濃度，隨著臭氧供應時間而逐漸降低，實驗中觀察到，經過48.7分鐘施放臭氧（O3）後，空氣中VOCS(香焦水)濃度從286 ppm降到0 ppm移除率達100%。在玻璃箱小型實驗中，臭氧移除香蕉水的功能十分良好，在160分鐘內其濃度由58701ppb降低至29ppb，共降低99.95%，另外再使用香蕉水跟甲苯混合，作為多種揮發性有機溶劑的實驗，加入臭氧後其濃度在100 分鐘內由1441ppb下降至88ppb。此外在一開始實驗時因VOCs濃度較高，分子甚多，臭氧分子很容易撞擊到VOCs的分子，故削減反應速率較快，而在實驗快結束時，由於已經輸入較多之臭

氧分子。其分子數量較多，也較有機會撞擊到並分解VOCs分子，故本實驗在頭、尾兩段時間之分解 VOCS反應速率較快。本霧砲機已在台灣申請了專利，並獲得了新型專利第 M581936號。