醫院通風係統中中效過濾器壓差監測與更換周期優化研究 引言 醫院作為公共衛生體係中的核心機構，其空氣質量直接影響患者康複和醫護人員健康。通風係統的運行質量是保障醫院室內空氣質量的關鍵環節之一...
醫院通風係統中中效過濾器壓差監測與更換周期優化研究
引言
醫院作為公共衛生體係中的核心機構，其空氣質量直接影響患者康複和醫護人員健康。通風係統的運行質量是保障醫院室內空氣質量的關鍵環節之一，而空氣過濾器在其中扮演著至關重要的角色。中效過濾器（Middle Efficiency Filter）廣泛應用於醫院通風係統中，主要用於攔截0.5~5μm的顆粒物，如細菌、病毒、塵埃等，對控製感染風險、提升環境舒適度具有重要意義。
然而，在實際運行過程中，隨著使用時間的延長，中效過濾器會逐漸積累灰塵，導致氣流阻力增加、能耗上升，甚至可能引發設備故障或二次汙染。因此，如何科學地進行中效過濾器的壓差監測，並根據監測數據優化其更換周期，成為醫院後勤管理的重要課題。
本文將圍繞醫院通風係統中中效過濾器的性能參數、壓差監測技術及其更換周期優化策略展開探討，結合國內外研究成果及實踐經驗，提出一套基於壓差監測的動態更換模型，旨在為醫院提供更加高效、節能、安全的空氣質量管理方案。
一、中效過濾器的基本概念與性能參數
1.1 中效過濾器的定義與分類
中效過濾器是指過濾效率介於初效過濾器與高效過濾器之間的空氣過濾裝置，通常用於中央空調係統中段，承擔主要的空氣淨化任務。根據《GB/T 14295-2008 空氣過濾器》國家標準，中效過濾器按照過濾效率分為F7、F8、F9三個等級，對應不同粒徑範圍的捕集效率：
| 過濾等級 | 額定風量下的平均計重效率（%） | 計數效率（≥0.4μm） |
|---|---|---|
| F7 | ≥65 | ≥80 |
| F8 | ≥80 | ≥90 |
| F9 | ≥90 | ≥95 |
表1：中效過濾器按過濾等級劃分的性能指標（來源：GB/T 14295-2008）
1.2 常見結構形式與材料
目前市場上常見的中效過濾器主要有以下幾種結構形式：
- 袋式過濾器：由多個濾袋組成，適用於大風量場合；
- 板式過濾器：結構簡單，便於安裝，但容塵量較小；
- 折疊式過濾器：通過褶皺設計增加過濾麵積，提高過濾效率；
- 靜電增強型過濾器：利用靜電吸附原理輔助顆粒物捕捉。
常用材料包括玻璃纖維、聚酯纖維、無紡布等，不同材料對壓降、容塵量、使用壽命等均有影響。
1.3 關鍵性能參數
中效過濾器的主要性能參數包括：
| 參數名稱 | 定義說明 | 單位 |
|---|---|---|
| 初始壓降 | 新過濾器在額定風量下的初始阻力 | Pa |
| 終壓降 | 推薦更換時的大允許壓降 | Pa |
| 容塵量 | 在規定條件下所能容納的灰塵總量 | g/m² |
| 過濾效率 | 對特定粒徑顆粒的捕集能力 | % |
| 使用壽命 | 在標準工況下推薦使用的長時間 | 月/天 |
| 氣流速度 | 通過過濾器表麵的平均氣流速度 | m/s |
表2：中效過濾器關鍵性能參數一覽表（來源：ASHRAE Standard 52.2）
二、壓差監測技術在中效過濾器維護中的應用
2.1 壓差監測的重要性
壓差（Differential Pressure）是指空氣通過過濾器前後產生的壓力差值，是衡量過濾器堵塞程度的重要指標。當壓差超過設定閾值時，表明過濾器已達到其大容塵量，應立即更換以避免係統性能下降。
壓差監測的意義在於：
- 實時掌握過濾器狀態：避免因人為判斷誤差造成更換過早或過晚；
- 節能降耗：減少風機能耗，延長設備使用壽命；
- 預防性維護：降低係統故障率，保障空氣質量；
- 數據化管理：實現智能化運維，提升管理效率。
2.2 壓差傳感器類型與選型建議
常見的壓差傳感器有電容式、壓阻式、熱導式等，適用於不同精度要求和環境條件。以下是常見型號的技術參數對比：
| 型號 | 測量範圍（Pa） | 精度（±%FS） | 輸出信號 | 應用場景 |
|---|---|---|---|---|
| Honeywell PPT0010 | 0~100 | ±0.25 | 4~20mA | HVAC係統 |
| Siemens QFA3160 | 0~1000 | ±0.5 | Modbus RTU | 工業通風係統 |
| ABB DPA300 | -100~+100 | ±0.1 | 0~10VDC | 實驗室淨化係統 |
表3：部分壓差傳感器型號對比（來源：Honeywell, Siemens, ABB產品手冊）
選型建議：
- 根據係統工作壓力選擇合適的測量範圍；
- 考慮現場溫濕度、電磁幹擾等因素；
- 優先選用具備數字通信接口的產品，便於接入樓宇自控係統（BAS）。
2.3 壓差報警閾值設置
一般建議將終壓差設為初始壓差的1.5~2倍，具體數值可參考廠商提供的技術資料。例如某品牌F8級中效過濾器初始壓差為80Pa，則建議更換閾值設為160Pa。
| 初始壓差（Pa） | 更換閾值（Pa） | 參考依據 |
|---|---|---|
| 50 | 100 | ASHRAE Guideline 24P |
| 80 | 160 | 國內醫院HVAC係統經驗數據 |
| 100 | 200 | EN 779:2012 |
表4：常見壓差更換閾值設置建議（來源：ASHRAE, EN標準）
三、中效過濾器更換周期的影響因素分析
3.1 外部環境因素
外部空氣質量、季節變化、地理位置等均會影響過濾器的使用壽命。例如：
- PM2.5濃度高的區域，過濾器更換頻率顯著增加；
- 冬季供暖期由於室外空氣幹燥且塵粒多，過濾器易堵塞；
- 醫院門診樓相比住院樓，人流密集、汙染源多，更換周期更短。
3.2 係統運行參數
- 風量大小：風量越大，單位時間內通過過濾器的顆粒物越多；
- 運行時間：連續運行比間歇運行更易積塵；
- 前段初效過濾器效果：若初效過濾器失效，將加重中效過濾器負擔。
3.3 過濾器自身特性
- 材質與結構：袋式過濾器容塵量大，更換周期長；
- 過濾效率等級：F9級過濾器比F7級更容易堵塞；
- 製造商工藝水平：高質量產品具有更高的容塵能力和穩定性。
四、基於壓差監測的更換周期優化模型
4.1 動態更換模型構建思路
傳統的固定周期更換方式存在“過早更換”或“延誤更換”的問題，難以適應複雜多變的運行環境。為此，提出一種基於壓差監測的動態更換模型，其基本流程如下：
- 安裝壓差傳感器：實時采集過濾器前後壓差；
- 建立曆史數據庫：記錄每次更換時間與對應壓差數據；
- 設定更換閾值：根據初始壓差與標準設定上限；
- 自動報警提示：壓差接近閾值時發出預警；
- 數據分析與預測：利用回歸分析、機器學習等方法預測下次更換時間。
4.2 數據分析與預測方法
采用線性回歸模型擬合壓差隨時間的變化趨勢：
$$
Delta P(t) = a cdot t + b
$$
其中：
- $Delta P$ 為壓差（Pa）；
- $t$ 為使用時間（天）；
- $a$、$b$ 為回歸係數。
通過小二乘法求解係數後，可預測壓差何時達到更換閾值，從而確定優更換時間。
此外，也可引入機器學習算法如隨機森林、支持向量機（SVM）等，基於多維特征（如風量、溫度、PM2.5濃度）進行預測建模，提高預測精度。
4.3 實施案例分析
以某三級甲等醫院為例，其手術室通風係統中安裝了F8級袋式中效過濾器，初始壓差為80Pa，更換閾值設為160Pa，實測數據如下：
| 使用時間（天） | 壓差（Pa） |
|---|---|
| 0 | 80 |
| 30 | 95 |
| 60 | 110 |
| 90 | 130 |
| 120 | 150 |
| 150 | 160 |
表5：某醫院中效過濾器壓差監測數據
通過線性擬合得到公式：
$$
Delta P = 0.53t + 80
$$
令$Delta P = 160$，得$t ≈ 151$天，與實際更換時間相符，驗證了模型的有效性。
五、國內外相關研究與實踐
5.1 國內研究現狀
國內學者在中效過濾器運行管理方麵進行了大量研究。例如：
- 李明等人（2021）在《暖通空調》期刊上發表文章指出，通過壓差監測可以有效延長過濾器更換周期，節約成本約20%；
- 張偉團隊（2022）開發了一套基於物聯網的醫院通風係統智能監控平台，實現了壓差、溫濕度等參數的遠程監測與預警；
- 中國建築科學研究院（CABR）發布的《醫院潔淨室空氣處理係統設計指南》中明確建議采用壓差控製策略。
5.2 國外先進經驗
歐美國家在醫院通風係統管理方麵起步較早，已有成熟的壓差監測與更換管理係統。例如：
- 美國ASHRAE在其標準ASHRAE 170中詳細規定了醫院通風係統的過濾要求，並強調壓差監測的重要性；
- 德國DIN EN 13779標準中提出將壓差作為過濾器更換的核心依據；
- 日本東京大學附屬醫院采用AI算法預測過濾器壽命，實現精準更換。
5.3 國際標準與規範
| 標準編號 | 名稱 | 主要內容 |
|---|---|---|
| ASHRAE 170-2021 | Ventilation of Health Care Facilities | 醫療設施通風設計規範 |
| EN 13779:2007 | General Ventilation – Performance Requirements | 通風係統性能要求 |
| GB/T 14295-2008 | 空氣過濾器 | 國家標準，規定過濾器分類與測試方法 |
表6：相關國際與國家標準匯總
六、結論與展望（略）
參考文獻
- 李明, 王芳. 醫院通風係統中過濾器更換策略研究[J]. 暖通空調, 2021, 51(3): 45-50.
- 張偉, 劉洋. 基於物聯網的醫院通風係統智能監控平台設計[J]. 建築科學, 2022, 38(5): 89-94.
- ASHRAE. ASHRAE Standard 170-2021: Ventilation of Health Care Facilities[S]. Atlanta: ASHRAE, 2021.
- DIN EN 13779:2007. General ventilation performance requirements for comfortable indoor environments[S]. Berlin: Beuth Verlag, 2007.
- GB/T 14295-2008. 空氣過濾器[S]. 北京: 中國標準出版社, 2008.
- Honeywell. PPT0010 Differential Pressure Sensor Product Manual[Z]. 2020.
- Siemens. QFA3160 Room Pressure Transmitter Data Sheet[Z]. 2021.
- ABB. DPA300 Digital Pressure Sensor Catalogue[Z]. 2022.
- 中國建築科學研究院. 醫院潔淨室空氣處理係統設計指南[R]. 北京: CABR, 2020.
- Tokyo University Hospital. AI-based Air Filter Life Prediction System[EB/OL]. http://www.hospital.u-tokyo.ac.jp, 2023.
（全文共計約3200字）
==========================
