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当GMP制药车间技术已经发展到奈米尺寸等级，现代科技厂房洁净室所面临的挑战之一，便是；即使洁净室空气经过超***率滤网及化学滤网的重重***过滤，仍无法完全去除低浓度的空气污染物，而且以目前酸硷性气体使用的冲击瓶或被动沉积采样技术而言，无法有效的采集或捕捉低浓度的空气污染物。
惟目前用来评估(evaluation)进口浓度变化下空气污染物捕集效率的方法多为统计回归之经验公式，这些经验公式主要藉由大量的实测数据，来得到不同进口浓度状态下，进出口浓度对数函数与破出时间( breakthrough time)的线性关系，或是由统计回归方法直接描述去除效率与进口浓度的函数关系。
然而这些经验公式推导的方法，并不具备预测(predict)去除效率的能力，所以无法解释为何空气污染物浓度降低时会引致去除效率大幅折减的现象。二定律以动态扩散方法推导出一数值理论模型，用以描述低浓度污染物的特徵行为，同时做为预测(predict)污染物捕集效率的基础。本研究之动态扩散模型系利用有限元素方法拆解空气洗涤的连续过程，医疗器械洁净室再就去除效率进行积分计算，即可由一已知之进出口浓度对(pair)，GMP制药车间来推算任一进口浓度条件下，该系统污染物之去除效率。
故藉由本理论模型的演算推导，无尘车间设计在质传系数不变的条件下，本研究发现：医疗器械洁净室传统空气污染物洗涤方法於结构上存在着捕集效率的极限问题，即便延长洗涤时间或增加洗涤路径的长度，医疗器械洁净室皆无法有效提升低浓度污染物的去除效率。基於本研究的结论：若能突破气液膜面扩散质传的瓶颈GMP洁净厂房，即可提高污染物的捕集效率。GMP洁净厂房为此本研究亦发展一套「螯合冷凝捕集」方法，以改变空气污染物的捕集途径，藉由冷凝成核主动捕捉固态微粒来取代传统气液相间的被动扩散质传反应来验证本研究的论点。
