如何成為Clean Air Facility

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  • 作者:IQAir Staff Writers
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潔淨空氣帶來廣泛的好處,例如提升生產力,並減少因病態大樓症候群(SBS)導致的缺勤。

但是,對於希望在COVID-19疫情後恢復現場運作並面對辦公環境中室內空氣污染所帶來持續健康與生產力挑戰的建築物來說,潔淨空氣現在變得更加關鍵。

全球空氣污染,特別是PM2.5,仍然是對健康的重大威脅。2022年,空氣污染導致了六百萬人死亡,並造成約八兆美元的經濟損失。

2022年,空氣污染導致六百萬人死亡,並造成約八兆美元的經濟損失。

高效率空氣過濾在工作場所已不僅僅是一種福利——對於關心自身在共用設施中健康與安全的高績效員工來說,這也是吸引與留住他們的競爭優勢。

高效率空氣過濾是在吸引並留住關心自身健康與安全的高績效員工方面的競爭優勢。

一個設施可能會面臨獨特的空氣品質挑戰,這些挑戰可能會使空氣過濾的實施變得困難且成本高昂,尤其是在公共衛生指引和空氣品質問題不斷變化的情況下。

透過 Clean Air Facility 計畫,空氣品質專家會為您的設施設計客製化的空氣過濾解決方案,運用HVAC系統及獨立過濾設備來提升整個設施的室內空氣品質。

Perfect 16 Infographic

如何成為Clean Air Facility

若要成為指定的Clean Air Facility,會依照下列流程來識別並實施潔淨空氣解決方案,同時展示潔淨空氣的長期效益:

  • 現場空氣品質評估
  • 空氣品質驗證與監測
  • 在Clean Air Facility目錄中公開設施的空氣品質(選擇性)
  • Clean Air Facility身份的維護與更新

現場空氣品質評估

首先,會執行徹底的空氣品質評估(可現場或線上進行),以判斷您的建築需要哪些具體的空氣品質解決方案來符合Clean Air Facility的要求。

Clean Air Facility工作人員在評估建築需求時,會考量下列因素。

當地空氣污染來源

根據地點和營運時間的不同,本地化的空氣污染來源與空氣污染濃度會隨著時間在不同建築物間有顯著差異。

舉例來說,靠近繁忙街道或高速公路的辦公大樓,可能在早上和下午車流高峰時段經歷最高的空氣污染水平。車輛排放是PM2.5超細懸浮微粒 (UFPs)、化學物質,以及揮發性有機化合物 (VOCs)的主要來源。1,2

空氣過濾設計不僅要協助減少會滲入室內的戶外空氣污染,還要去除來自家具、建材及個人衛生用品等室內污染物,以維護員工健康與生產力。

建築年齡與現有HVAC設計

美國商業建築的平均樓齡為53年,僅有12%的建築是在2003年後建造,多數建築則是在1946年以前建造。3,4,5

美國商業建築的平均樓齡為53年,僅有12%的建築是在2003年後建造,多數建築則是在1946年以前建造。

無論建築物的年齡為何,我們的解決方案工程師都能設計可安裝於現有暖氣、通風與空調(HVAC)系統的過濾解決方案,或為任何設施量身打造獨立式解決方案。

專家諮詢

由商用空氣品質及空氣過濾系統領域的專家進行現場或線上評估,可透過以下步驟簡化這個流程:

  1. 建築巡查:記錄設施建造、HVAC系統,以及現有空氣過濾(如適用)。
  2. 環境空氣品質現場測量:利用高精度空氣品質監測工具,記錄主要空氣污染來源,包括室內外。
  3. 空氣處理與分配系統檢查:記錄現有設施的HVAC及空氣過濾技術,包括尚未完成的維護與升級項目。
  4. 詳細分析:與設施利害關係人分享書面報告,說明空氣品質問題,並建議客製化空氣過濾方案,協助建築物符合Clean Air Facility要求。

根據評估結果,可能會建議以下一種或多種解決方案:

  • HVAC空氣過濾:對許多建築而言,HVAC空氣過濾是減緩空氣污染的最合理選擇。這類空氣品質解決方案利用集中式氣流與過濾機制,協助透過設施管道將潔淨空氣輸送到整棟建築。 
  • 在地化空氣過濾解決方案獨立式空氣清淨機室內空氣清淨機 能為未連接中央空調系統的工作空間提供潔淨空氣,或根據日常活動所需進行補充。高效能系統可每小時進行多次空氣循環(ACH),並過濾高達99.5% 的空氣懸浮微粒,確保任何工作空間的空氣品質。
  • 個人化空氣淨化個人空氣清淨機 能協助保護員工在個人工作站免受空氣污染物及空氣傳播感染的威脅,將過濾高達99% 的空氣懸浮微粒的潔淨空氣直接送達個人呼吸區域。

許多建築物傳統上依賴根據ASHRAE 52.2標準MERV效率系統評級為MERV 13或更低等級的HVAC空氣濾網6

然而,MERV 13僅能捕捉高達50% 介於0.3-1.0微米的空氣懸浮微粒。這代表最危險的空氣懸浮微粒,包括空氣傳播感染與超細懸浮微粒(UFPs),可能有一半未被過濾。 

MERV 13濾網還需要大量機械通風以有效稀釋室內空氣懸浮微粒濃度。這可能對建築造成兩方面的負面影響:

  • 室外空氣的增加滲入會降低建築能源效率,因為會干擾室內氣候控制,並需增加空調運轉時數以維持熱舒適
  • 引進室外空氣的通風可能將室外污染物帶入,導致室內空氣品質下降,降低空氣過濾系統的效率

IQAir 過濾技術提供高效能HVAC面板濾網,具備超低壓損。事實上,NanoMax過濾技術超越MERV 16標準,卻只有一般MERV 8濾網的壓損。建議使用NanoMax濾網作為傳統MERV 13空氣濾網的替代方案,以應對潛在缺點。 

NanoMax濾網經測試可捕捉高達96% 介於0.3-1.0微米的空氣懸浮微粒,並至少過濾90% 小於0.1微米的超細懸浮微粒(UFPs)。7 它們的高效率可消除除建築法規要求外,額外機械通風的需求。

NanoMax濾網的高效率可減少除建築法規要求以外的額外機械通風需求。

請參考下表,了解MERV 13空氣濾網與NanoMax空氣濾網過濾效率的並列比較。

微米  MERV 13 NanoMax 使用 NanoMax 提升效率
3-10 微米 最高達 90% 最高達 100% 約 11%
1-3 微米 80-85% 最高達 99%  最高達 24%
0.3-1 微米 ≤ 50% 最高達 96% 最高達 174%
< 0.1 微米 未測試 90% 顯著

 

更少更換 HVAC 濾網

NanoMax 濾網在長時間使用下需要更少的更換次數。這可以大幅減少與濾網購買及更換相關的成本與人工支出。 

請參考下表,說明在一個使用 50 組 NanoMax 濾網的設施中,NanoMax 相較於 MERV 13 濾網的節省成本範例。 
 

濾網類型  更換週期* 每年維護工時(15 分鐘/濾網) 每年濾網成本
MERV 13  每年 4 次 50 小時 $2,000-$8,000
NanoMax
(效能超越 MERV 16)
每年 1 次 12.5 小時   $5,000

* 以每天 8 小時 HVAC 運轉(2,920 小時)為基準。

能源管理

與許多傳統 MERV 13 空氣過濾系統不同,作為 Clean Air Facility 計畫一部分的 NanoMax HVAC 空氣濾網,不需要超過建築法規所需的額外機械通風。 

因此,建築物可以根據實際需求運作 HVAC 空氣過濾系統,以降低能源使用。這有助於在建築有人且 HVAC 系統運轉時,維持 90% 至 100% 的空氣過濾效率,同時減少建築碳足跡。 

空氣品質監測與智慧科技

智慧型室內氣候系統及其他建築控制系統,也可結合室內外空氣品質監測,以預設協定自動化 HVAC 空氣過濾系統:

  • HVAC 系統:可設定智慧型恆溫器以維持節能的「風扇開啟」模式,即使在無需加熱或冷卻時也能提供潔淨空氣。 
  • 高容量獨立系統:將空氣清淨機與佔用感測器、計時器或空氣品質監測器搭配使用,讓系統在室內空間有人時或室內空氣污染濃度超過預設閾值時自動運作。

空氣品質驗證與監測

PM2.5 和室內氣體(如 二氧化碳(CO2))對員工健康、生產力與認知表現的影響早有文獻記載。8,9,10,11

空氣品質監測可提供關鍵數據,協助確保 HVAC 系統為使用者提供足夠潔淨且含氧的空氣,並減少空氣污染與空氣傳播感染對健康的影響。您將每月收到一份設施的空氣品質報告。如您的設施空氣品質出現問題,將於 4 個工作小時內聯絡您。

公開的空氣品質資料顯示也能向建築內部人員展示室內潔淨空氣的即時好處,特別是在戶外空氣污染嚴重時。這些數據可以透過公開可見的電視螢幕顯示,或使用可自訂的 空氣品質資料小工具(請參見圖 1 範例)於公司網站上展示。

AirVisual Widget

圖 1:網站專用的自訂空氣品質小工具,對比目前室內與戶外空氣品質。

長期空氣品質數據也能說明空氣過濾投資的回報,並可與其他員工數據(如因病缺勤與生產力指標)一併分析。 

室內外空氣品質監測的其他好處包括:

  • 即時室內空氣品質資料串流,展示因空氣過濾帶來的即時空氣品質改善。
  • 行動版 空氣品質應用程式,讓設施內人員隨時隨地查看工作場所空氣品質即時數據。
  • 指定空氣品質閾值的電子郵件通知,即時提醒設施利害關係人潛在的空氣污染威脅。
  • 室內空氣品質改善紀錄,以追蹤空氣過濾與空氣品質提升計畫的長期成效。
  • 空氣品質報告,提供長期數據,說明空氣品質改善與工作場所指標的關聯。
  • 在此查詢您的設施(本頁底部 https://www.iqair.com/us/commercial-applications/clean-air-facilities):

Clean Air Facility look up widget

維護與更新

Clean Air Facility 狀態在成功認證後將維持 12 個月的有效期。具有有效 Clean Air Facility 認證的設施會被列在公開、可搜尋的 IQAir Clean Air Facility 資料庫中。

符合 Clean Air Facility 標準的建築物,可以公開展示客製化的標示牌、窗貼或桌上獎盃,以證明該設施符合嚴格的室內空氣品質與感染控制標準(請參見圖 2 範例)。

Clean Air Facility Sticker

圖 2:Clean Air Facility 窗貼於公共場所展示的範例。

結論

Clean Air Facility 計畫透過針對每個設施的精確規格客製化解決方案,有助於減少辦公空間空氣過濾實施上的挑戰。

工作場所的清新空氣不僅僅是額外的福利——對許多員工而言,它是面對共享工作空間新現實時感到更安全、更有保障的必要條件。

部分商業設施符合資格申請專款補助,以協助達成與地方空氣污染或聯邦緊急命令相關的空氣過濾合規要求。

關於IQAir

IQAir 是一家瑞士科技公司,透過資訊與合作,協助個人、組織與政府提升空氣品質。

文章資源

[1] Krall JR, et al. (2020). Estimating exposure to traffic-related PM2.5 for women commuters using vehicle and personal monitoring. Environmental Research. DOI: 10.1016/j.envres.2020.109644

[2] Kumar P, et al. (2014). Ultrafine particles in cities. Environment International. DOI: 10.1016/j.envint.2014.01.013

[3] United States Energy Information Administration. (2015). A look at the U.S. commercial building stock: Results from EIA’s 2021 Commercial Buildings Energy Consumption Survey (CBECS). 

[4] Deru M, et al. (2011). U.S. Department of Energy commercial reference building models of the national building stock. National Renewable Energy Laboratory. 

[5] Feldstein SA. (n.d.). Research commentary: Entrepreneurs in the USA. SMR Research Corporation.

[6] ASHRAE. (2017). ANSI/ASHRAE Standard 52.2-2017: Method of testing general ventilation air-cleaning devices for removal efficiency by particle size.

[7] Polidori A, et al. (2012). Pilot study of high-performance air filtration for classroom applications. Indoor Air. DOI: 10.1111/ina.12013

[8] Mohammadyan M. (2011). Determinants of personal exposure to PM2.5 in office workers. Indoor and Built Environment. DOI: 10.1177/1420326X11421510

[9] Szigeti T, et al. (2014). Exposure to PM2.5 in modern office buildings through elemental characterization and oxidative potential. Atmospheric Environment. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2014.05.014

[10] Saraga DE, et al. (2014). Workplace personal exposure to respirable PM fraction: A study in sixteen indoor environments. Atmospheric Pollution Research. DOI: 10.5094/APR.2014.050

[11] Lagesse B, et al. (2020). Predicting PM2.5 in well-mixed indoor air for a large office building using regression and artificial neural network models. Energy and Climate. DOI: 10.1021/acs.est.0c02549

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