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桌面抽烟器净化器(便携式床头吸烟净化器)

桌面抽烟器净化器(便携式床头吸烟净化器)

更新时间:2022-02-03 10:32:42

暮山•3分钟前

看到这么偏激的题目以及如此悲伤的配图,想来大多读者的第一反应都是,“这只氪星人是不是被雾霾逼疯了?”

因此我必须自我辩白一下,虽然我的鼻炎已被北京的雾霾逼得走投无路,但神志还是正常的。这个标题严谨客观的表达是,“我个人认为,在现有的科技水平下,对中国北方城市的居民来说,大多空气净化器都是纸老虎,一切桌面级空气净化器都是耍流氓。”至于为什么,听我细细道来。

我先说为何大多数空气净化器都是纸老虎。随意在一个电商平台搜索”空气净化器“,返回的结果无非是夏普,松下,3M 那么几个品牌。简单的来说,他们大多来自美国和日本。诚然,这是两个科技大国,但为何我要说他们大多是纸老虎呢?很简单,你哪只眼看到过日本和美国的雾霾?

事实上,美国和日本的空气净化器设计的初衷是防止花粉过敏和二手烟,那么这便会基于一个假设,室外的空气是干净的。但事实上我们知道,我们窗外的空气哪里干净。并且,雾霾是由固体小颗粒和小液滴组成,那显而易见的事实便是窗外的空气密度比屋内大,所以窗外空气会向屋内扩散,这对空气净化器又是一个挑战。

当然,有人会说日系和美系的空气净化器也可以针对中国的情况做出调整。但事实上,这样的调整需要在涡轮设计,气室设计,样式设计等多方面进行,而我目前还没有看到相关企业在这方面的努力。当然,也有可能存在这样的净化器,但知名度实在太低,让我通过各种渠道都无法找到,或者价格实在太高,让连查看的勇气都没有。

那接下来我们谈谈为何“一切桌面级空气净化器都是耍流氓”。

目前全国糟糕的空气质量使得许多小型创业团队看到“桌面级智能空气净化器”这一概念的可行性,并纷纷涌入这一领域。基本上它们都具备三个特点:一是小型,能够放在桌面上,并”保证人体附近的空气质量“;二是多层吸附,一般有 3 层滤网吸附不同悬浮微粒和有害气体;三是自带空气质量检测器,并连接云端,利用”大数据“智能学习和预测空气质量,在空气质量变差时自动开启。

且不吐槽”大数据“为何能告诉我们哪天雾霾,什么时候有人在房间里吸烟这些影响空气质量的因素,桌面级的空气质量净化器大多基于”维持人体附近的空气质量在一个较好的水平“这一概念便值得深思。我们可以稍微设想一下:目前桌面级的空气净化器采用的都是被动吸附式,也就是让空气通过多层滤网,然后将新空气从出气口中喷出这一方式来净化空气。即便不考虑空气喷出所造成的涡流会让这”两种“空气迅速混合,考虑一下气体的布朗运动和气体扩散定律,我们也可以知道两种”空气“因为密度不同所造成了压强差会让他们迅速混合。”人体周围的空气“是无法在这种环境下独成一片净土的。

Okay,那是不是桌面级空气净化器能够净化一个房间的空气就可以了呢?是的,不过我们稍微计算一下:假设我坐在一个长 10 米,宽 10 米,高 3 米的办公室里,我所处的房间会容纳 300 立方米的空气。如果桌面级空气净化器的进气口是 100 平方厘米,那么假设半小时内这个房间内的所有空气都会通过一遍空气净化器,则进气口的风速需要达到 60 公里每小时。这是在开汽车么?

当然,我们可以减小房间的容积,增加进风口面积,让风速达到还能接受的 1 公里每小时(前提是在非常狭小的房间里)。但问题又来了,一个桌面级的小型涡轮提供这样的风速会发出多大的声响?噪音的大小取决于涡轮和风室的设计,没有一个通用的公式可以表达,但从个人经验来说,我见过的小型空气净化器噪音都非常大。

因此,我们可以看到空气净化器并非许多人以为的买些滤网,装个个风扇,放个马达,在外面套个壳这么简单。真正想做空气净化器其实有很高的技术门槛。

总的来说,目前市面上的空气净化器比较大问题还是技术瓶颈:何如重新设计风室和涡轮让出风速度和降噪达到平衡?在北京这样雾霾严重的城市,每小时多少升的换气量才是合适的?在出现空气对流时该怎样解决?

当然,目前并非只有被动吸附式这一种空气质量解决方案,然而其他现存的空气质量方案普遍存在产生对人体有害的臭氧,只能净化特定的固体颗粒或气体等问题。这也让我怀疑最近扎堆发布的空气质量检测设备和小型净化器是否都只会是昙花一现的泡沫?

那是否说空气净化器都不靠谱?并非如此。我的观点是,靠谱的空气净化器并不是没有,或者可能存在,只是需要考虑到现实情况,静下心来做研发,而不是一味的炒作概念,趁民众对空气质量关注升温的机会大捞一把。在这方面,国内的硬件制造业有足够的优势,如果真正愿意做,我相信适合中国空气状况的空气净化器应该会是中国团队做出来的。

因此,对于立志做空气净化器的初创团队,我只能说,“努力做研发,且行却珍惜。”

PS. 我毕竟不是研发空气净化器方面的专家,如果文中观点有疏漏,欢迎随时交流和指正。以及感谢SciX Lab的陈旭先生对本文做出的贡献。

[36氪原创文章,作者: 暮山]

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