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交互式模拟器

Cleanroom 空气 Change 回收模拟器

根据换气次数、有效去除效率、初始浓度和目标比例，估算洁净室粒子恢复时间。

参数输入
换气次数 ACH
1/h

输入换气次数 ACH。

有效去除效率
%

输入有效去除效率。

初始粒子浓度
count/m3

输入初始粒子浓度。

目标比例
%

输入目标比例。

计算结果
—
时间常数
—
达到目标时间
—
10分钟后浓度
—
去除速率
粒子浓度恢复曲线
换气、效率与目标分解
ACH-效率恢复图
物理模型与主要公式

$$C(t)=C_0\exp(-\eta ACH\,t/60)$$

这个简化模型只处理主要关系。边界条件、损失、非线性和规范修正需要按实际情况另行确认。

如何解读

先看主图中的控制性趋势，避免只看结果卡而漏掉拐点或饱和。

用敏感性图寻找裕度快速下降的输入组合。

初步设计时，先判断哪个输入主导裕度，再看绝对数值。

通过对话理解Cleanroom 空气 Change 回收

🙋
看Cleanroom 空气 Change 回收时，应该先看哪里？调整换气次数 ACH后，图和数值都会变化，有点不好判断。
🎓
先看时间常数，但不要只看数字。用粒子浓度恢复曲线确认前提形状或状态，再用换气、效率与目标分解看分布和变化方式。先看主图中的控制性趋势，避免只看结果卡而漏掉拐点或饱和。
🙋
换气次数 ACH变大时时间常数会变化，这比较直观。那有效去除效率的影响要怎么读？
🎓
逐步调整有效去除效率并观察达到目标时间，就能看出哪个因素在控制结果。这个简化模型只处理主要关系。边界条件、损失、非线性和规范修正需要按实际情况另行确认。 不要只算一个点，要在实际可能波动的范围内来回检查。
🙋
ACH-效率恢复图主要用来做什么？只看普通曲线不够吗？
🎓
ACH-效率恢复图用来找危险边界，以及余量突然变小的输入组合。用敏感性图寻找裕度快速下降的输入组合。 例如用于评审前的设计方案初步比较时，比单点结果更重要的是条件稍微偏离后会怎样。
🙋
如果时间常数满足要求，就可以直接采用这个条件吗？
🎓
这里适合作为初步判断。它对在详细分析前筛选控制因素和不利工况和在同一输入下同时说明公式、数值和可视化有帮助，但最终判断仍要结合标准、实测值、详细分析和厂家条件。初步设计时，先判断哪个输入主导裕度，再看绝对数值。

实际使用

用于评审前的设计方案初步比较。

在详细分析前筛选控制因素和不利工况。

在同一输入下同时说明公式、数值和可视化。

常见问题

先看时间常数和达到目标时间。然后用粒子浓度恢复曲线确认前提状态，再用换气、效率与目标分解读取分布和偏差。先看主图中的控制性趋势，避免只看结果卡而漏掉拐点或饱和。
先单独调整换气次数 ACH，再以相近幅度调整有效去除效率，比较时间常数的变化。ACH-效率恢复图能显示哪些输入组合会让余量或性能快速变化。
适合用于用于评审前的设计方案初步比较。不要只看单点数值，而应扩大输入范围，确认时间常数是否仍有余量，再决定是否进入详细分析。
这个简化模型只处理主要关系。边界条件、损失、非线性和规范修正需要按实际情况另行确认。最终判断仍需结合标准、实测值、详细分析和厂家条件。