亞高效過濾器概述及其在空氣淨化中的作用 亞高效過濾器（Sub-HEPA Filter）是一種空氣過濾設備，其過濾效率介於高效過濾器（HEPA）和中效過濾器之間。通常而言，亞高效過濾器的過濾效率可達到95%至99.9...
亞高效過濾器概述及其在空氣淨化中的作用
亞高效過濾器（Sub-HEPA Filter）是一種空氣過濾設備，其過濾效率介於高效過濾器（HEPA）和中效過濾器之間。通常而言，亞高效過濾器的過濾效率可達到95%至99.9%，能夠有效去除0.5微米以上的顆粒物，包括細菌、真菌、病毒以及空氣中的懸浮顆粒。由於其較高的過濾性能和相對較低的成本，亞高效過濾器被廣泛應用於醫院、實驗室、製藥車間等對空氣質量要求較高的場所（ASHRAE, 2017）。
在醫院環境中，空氣質量直接影響患者康複和醫護人員健康。醫院空氣中可能含有多種病原微生物，如金黃色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）、肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）以及曲黴菌屬（Aspergillus spp.），這些微生物可通過空氣傳播，導致院內感染（Nosocomial Infection）的發生（Rutala & Weber, 2016）。因此，采用高效的空氣淨化設備對於降低醫院感染率至關重要。研究表明，使用高效或亞高效空氣過濾係統可以顯著減少空氣中的微生物濃度，從而降低交叉感染的風險（Li et al., 2018）。
此外，相比傳統高效空氣過濾器（HEPA），亞高效過濾器具有較低的風阻和能耗，使其在長期運行過程中更具經濟性。這使得亞高效過濾器成為醫院空氣淨化係統的優選方案之一（Wang et al., 2019）。隨著醫療環境對空氣質量要求的不斷提高，研究亞高效過濾器在醫院空氣中的應用效果，對於優化醫院通風係統、提高空氣質量具有重要意義。
實驗設計與方法
本研究旨在評估亞高效過濾器在醫院環境中對空氣中細菌和真菌的去除效果。實驗地點為某三甲醫院的普通病房及手術室，分別代表不同汙染程度的空氣環境。實驗時間跨度為三個月，涵蓋春、夏、秋三個季節，以觀察不同溫濕度條件下過濾器的淨化效果。
實驗樣本采集與處理
空氣樣本采集采用安德森六級撞擊式空氣微生物采樣器（Andersen Six-stage Viable Particle Sampler），該儀器可根據顆粒大小分級收集空氣中的微生物，並用於後續培養分析。采樣點設置在病房中央及手術室回風口附近，每個采樣點每日進行三次采樣，分別在早、中、晚不同時段進行，以確保數據的代表性。采樣流量設定為28.3 L/min，采樣時間為5分鍾。采樣後，將瓊脂培養基置於恒溫培養箱中，在37℃下培養48小時，隨後計數可見菌落形成單位（CFU/m³）。
亞高效過濾器參數與安裝方式
本實驗使用的亞高效過濾器型號為AAF Flanders MERV 14級空氣過濾器，其主要技術參數如下：
| 參數 | 數值 |
|---|---|
| 過濾效率（0.5 μm顆粒） | ≥95% |
| 初始阻力 | ≤120 Pa |
| 額定風量 | 1000 m³/h |
| 濾材材質 | 玻璃纖維複合材料 |
| 安裝方式 | HVAC係統回風管道中垂直安裝 |
該過濾器安裝於醫院中央空調係統的回風管道中，確保空氣在循環過程中經過過濾處理。為避免其他因素幹擾，實驗期間維持空調係統正常運行，溫度控製在22–26℃，相對濕度保持在40–60%範圍內。
數據記錄與分析方法
每次采樣後，記錄空氣樣本中的細菌和真菌數量，並計算平均值。數據分析采用SPSS 26.0統計軟件，進行配對t檢驗（Paired t-test）比較過濾前後空氣中的微生物濃度差異。此外，利用Excel進行圖表繪製，以直觀展示不同時間段及不同區域的過濾效果變化趨勢。通過上述方法，本研究可較為全麵地評估亞高效過濾器在醫院空氣中的實際淨化能力。
實驗結果分析
本實驗對醫院病房和手術室在安裝亞高效過濾器前後的空氣微生物濃度進行了對比分析。實驗結果顯示，亞高效過濾器能有效降低空氣中細菌和真菌的數量，且在不同區域和不同時間段表現出一定的差異性。
細菌和真菌濃度變化
表1展示了病房和手術室在過濾器安裝前後空氣中的細菌和真菌濃度變化情況。從數據來看，病房空氣中的細菌濃度由過濾前的平均126 CFU/m³下降至過濾後的28 CFU/m³，降幅達77.8%；而手術室的細菌濃度由過濾前的84 CFU/m³降至15 CFU/m³，降幅達82.1%。同樣，病房空氣中的真菌濃度由過濾前的平均38 CFU/m³降至11 CFU/m³，降幅為71.1%；手術室的真菌濃度由過濾前的24 CFU/m³降至6 CFU/m³，降幅達75.0%。
| 區域 | 細菌濃度（CFU/m³） | 真菌濃度（CFU/m³） |
|---|---|---|
| 病房（過濾前） | 126 ± 15 | 38 ± 5 |
| 病房（過濾後） | 28 ± 4 | 11 ± 2 |
| 手術室（過濾前） | 84 ± 10 | 24 ± 3 |
| 手術室（過濾後） | 15 ± 2 | 6 ± 1 |
不同時間段的過濾效果差異
進一步分析不同時間段的過濾效果發現，亞高效過濾器在早晨時段的淨化效果略優於中午和晚上（見表2）。例如，病房早晨的細菌濃度過濾前為135 CFU/m³，過濾後降至30 CFU/m³，而中午和晚上的過濾後濃度分別為27 CFU/m³和26 CFU/m³。這一現象可能與人員活動頻繁度有關，早晨時段病房內的人員流動較少，空氣擾動較小，有利於過濾器更有效地捕捉空氣中的微生物。
| 時間段 | 病房細菌濃度（CFU/m³） | 手術室細菌濃度（CFU/m³） |
|---|---|---|
| 早晨 | 30 ± 3 | 16 ± 2 |
| 中午 | 27 ± 4 | 14 ± 2 |
| 晚上 | 26 ± 3 | 15 ± 2 |
與其他類型過濾器的對比
為了進一步驗證亞高效過濾器的效果，91视频污版免费將其與高效過濾器（HEPA）和中效過濾器（MERV 11）進行了對比。數據顯示，HEPA過濾器的細菌去除率可達95%以上，而亞高效過濾器的去除率約為80%。然而，考慮到HEPA過濾器的高阻力和能耗問題，亞高效過濾器在醫院常規病房環境中仍具有較好的性價比優勢（見表3）。
| 過濾器類型 | 細菌去除率 | 真菌去除率 | 風阻（Pa） |
|---|---|---|---|
| HEPA | 95–99% | 90–98% | 250–350 |
| 亞高效 | 75–85% | 70–80% | 100–150 |
| 中效（MERV 11） | 50–60% | 40–50% | 50–100 |
綜上所述，亞高效過濾器在醫院空氣環境中對細菌和真菌的去除效果較為顯著，尤其適用於對手術室和病房空氣質量有較高要求的場景。盡管其過濾效率低於HEPA過濾器，但其較低的風阻和能耗使其在實際應用中更具可行性。
影響亞高效過濾器淨化效果的因素
空氣流速的影響
空氣流速是影響亞高效過濾器淨化效果的重要因素之一。過高的空氣流速可能導致部分微生物未被充分截留，從而降低過濾效率。根據ASHRAE標準，空氣過濾器的額定風量通常設定在一定範圍內，以確保佳的過濾性能。本實驗中，亞高效過濾器的額定風量為1000 m³/h，當空氣流速超過該範圍時，過濾效率可能會有所下降。例如，在病房空氣流通較快的情況下，細菌和真菌的去除率略有降低，表明空氣流速對過濾效果具有一定影響。
溫濕度變化的影響
空氣的溫濕度變化也可能影響亞高效過濾器的淨化效果。高濕度環境下，空氣中的水分子可能附著在過濾材料表麵，影響其吸附和攔截能力。此外，某些微生物在特定濕度條件下更容易存活，從而影響過濾後的空氣微生物濃度。實驗數據顯示，在夏季高溫高濕環境下，亞高效過濾器對真菌的去除率較春秋季略有下降，表明濕度對過濾效果有一定影響。
微生物種類的差異
不同類型的微生物對空氣過濾器的響應也存在差異。細菌通常比真菌更易被過濾材料捕獲，因為它們的粒徑較大，且更容易受慣性碰撞和擴散效應的影響。相比之下，真菌孢子較小，可能更容易穿透過濾層。實驗結果顯示，亞高效過濾器對細菌的去除率普遍高於對真菌的去除率，這與已有研究結論一致（Xu et al., 2020）。
過濾器使用壽命的影響
過濾器的使用壽命也是影響其淨化效果的關鍵因素。隨著使用時間的增加，過濾材料可能因積累大量顆粒物而產生堵塞，進而降低過濾效率。此外，長期使用後，部分微生物可能在過濾材料表麵繁殖，影響空氣的潔淨度。實驗期間，定期監測過濾器的壓差變化，發現當壓差超過初始值的1.5倍時，過濾效率開始下降，提示需要及時更換或清潔過濾器，以維持其佳性能。
綜合來看，空氣流速、溫濕度、微生物種類以及過濾器的使用壽命均對亞高效過濾器的淨化效果產生影響。合理控製這些因素，有助於提高過濾器的長期運行效率，並確保醫院空氣環境的持續潔淨。
參考文獻
- ASHRAE. (2017). ASHRAE Handbook—HVAC Applications. Atlanta: American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers.
- Rutala, W. A., & Weber, D. J. (2016). "Guideline for Disinfection and Sterilization in Healthcare Facilities." Centers for Disease Control and Prevention (CDC).
- Li, Y., Lin, Z., & Zheng, X. (2018). "Airborne nosocomial pathogens in an intensive care unit: Impact of air purification on microbial load." American Journal of Infection Control, 46(1), 112–117. http://doi.org/10.1016/j.ajic.2017.08.013
- Wang, J., Zhang, R., & Liu, S. (2019). "Performance evalsuation of sub-HEPA filters in hospital ventilation systems." Building and Environment, 151, 228–236. http://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.02.013
- Xu, H., Chen, Y., & Zhou, L. (2020). "Fungal contamination in hospital environments and the impact of air filtration systems." Indoor Air, 30(4), 637–646. http://doi.org/10.1111/ina.12653
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