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另外網站冷凍機節電改善 - 台塑企業也說明：器. 銅管積垢. 造成熱傳效率不佳，冷卻能力. 下降，增加壓縮機耗電量。 冷卻水流量不足. 或水溫度過高. 造成冷媒無法冷卻，壓力上升，. 冷媒液位低，導致冷凍機無法.
國立臺灣科技大學 機械工程系 林原慶所指導 鄭智仁的 不同類型的滑動行為對添加劑磨潤性能的影響 （2021），提出冷凍機 冷媒不足關鍵因素是什麼，來自於磨潤性能、四球磨耗、往復式磨耗、磷系添加劑、ZDDP添加劑。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李魁鵬所指導 王桔賢的 應用短時傅立葉轉換及深度學習進行冷藏系統冷媒填充量多寡之診斷 （2020），提出因為有 故障診斷、冷媒填充、深度學習、短時傅立葉轉換、特徵選擇的重點而找出了 冷凍機 冷媒不足的解答。
最後網站24. 冷凍循環系統，當冷媒不足時 - 題庫堂則補充：24. 冷凍循環系統，當冷媒不足時，下列何種控制器會使壓縮機停止？(A)高壓開關(B)溫度控制器(C)過載保護器(D)低壓開關。
實用環境控制與節能減碳
為了解決冷凍機 冷媒不足 的問題，作者陳良銅 這樣論述：
別把積非成是的環境當成宿命，改變只是需要時間與觀念！ 【改善環境傳教士】陳良銅 帶你正確認識台灣大環境 陳良銅以自身冷凍空調工程的專長技術與經驗，將過往經驗與改善方案撰寫成書，試圖將過往的錯誤認知扭轉回來。 內容列舉了對台灣常溫環境與冷氣工程的建議、生活環境與日常設備的實用妙招、面對台灣惡劣的公設環境的解答辦法以及家電設備的節能減碳設計。 本書將分成常識篇、居家生活篇、公共環境篇與節能減碳篇。四大篇章，作者在各篇章皆論述於業界的專業技術層面，例如：利用汙水系統之共同存水彎來避免浴室臭氣、加強熱水管保溫來避免水溫驟降、冷水採用批覆保溫管來避免結露滴水、停車場之排氣口錯開車道
入口來提高通風效果、避免熱島效應來提高冷氣機效率、正確配置冷氣室內機來提高冷氣能力與節能、利用儲冰水槽來避免冰水機起停頻繁……等等經驗常談與鮮為人知的專業知識。
不同類型的滑動行為對添加劑磨潤性能的影響
為了解決冷凍機 冷媒不足 的問題，作者鄭智仁 這樣論述：
本研究之目的在於探討不同滑動行為對於兩種潤滑劑添加劑磨潤性能的影響，分別為磷系極壓添加劑與ZDDP抗磨耗添加劑，使用不同濃度加入至MN基礎油，在不同油溫以迴轉式與往復式之滑動模式進行磨耗試驗，利用磨疤直徑與磨耗軌跡寬度評估試驗用油之磨潤性能。另外，增長磨耗週期以驗證含添加劑混合油於長時間下是否有消耗現象。結果顯示，迴轉式磨耗試驗時，磷系添加劑能有效改善MN的耐極壓能力。ZDDP添加劑則於高溫條件效果較為顯著；但ZDDP添加劑在油溫較低時，因實驗溫度較低導致不易生成化合膜，無法有效保護表面。往復式磨耗試驗時，磷系添加劑混合油較有效改善MN的耐極壓能力。ZDDP添加劑混合油也能改善MN的耐極壓力
，但濃度需達到3%以上才能有效保護效果。針對不同運動型態，迴轉式磨耗試驗由於滑動速度較高，造成攪拌效應相對較弱，容易形成飽和濃度層，使磨疤直徑變異不大；往復式磨耗試驗時，添加劑濃度都高於迴轉式磨耗試驗，才能有效降低磨耗量，原因為試片一秒鐘來會多次，攪拌效應較為強，不容易形成飽和濃度層，需仰賴整體濃度才能有較快的化合膜生長速率。其中，濃度達到臨界值以後，磨耗寬度趨於平穩，此即意味著表面存在有局部飽和濃度層。增長磨耗週期時，使用較低濃度添加劑混合油的試片磨耗量都有明顯增加；但隨著添加劑濃度的增加試片的磨耗量均有明顯下降，此結果說明磨耗試驗過程中添加劑在基礎油中會有消耗的現象。另外，磷系添加劑會因濃
度不足導致均質度下降引發更嚴重的磨耗行為。
應用短時傅立葉轉換及深度學習進行冷藏系統冷媒填充量多寡之診斷
為了解決冷凍機 冷媒不足 的問題，作者王桔賢 這樣論述：
摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 viii圖目錄 x第一章 緒論 11.1 前言 11.2 文獻回顧與探討 31.3 研究動機與目的 81.4 研究方法與步驟 8第二章 冷藏系統及冷媒填充概述 112.1 冷藏系統原理 112.2 冷凍循環原理 122.3 電子膨脹閥與貯液器 132.4 過冷度及過熱度 162.5 冷媒填充不足或過量之影響 182.6 性能指標之計算 19第三章 故障偵測及診斷及深度學習 213.1 控制系統與故障偵測 213.2 故障診斷及方法 223.3 故障診斷與機器學習 243.4 機器學習演算法之選擇 273.5 深度學習概論及流程 293.
6 資料預處理及基本架構 323.6.1 資料分組 323.6.2 標準化及去除異常值 323.6.3 多層感知器神經網路模型 353.6.4 神經元 353.6.5 類神經網路模型類神經網路模型 373.7 學習與權重之更新 383.7.1 損失函數及梯度損失函數及梯度 383.7.2 優化器優化器 403.7.3 權重更新及反向傳播法權重更新及反向傳播法 423.7.4 模型的學習與模型的學習與超參數之調整超參數之調整 433.7.5 梯度消失及過擬合問題梯度消失及過擬合問題 443.7.6 模型性能的評價模型性能的評價 45第四章 短時傅立葉轉換及因子挑選 474.1 時序型數據及週期
性資料 474.2 傅立葉級數及轉換 484.3 離散型傅立葉轉換 514.3.1 取樣原理與限制取樣原理與限制 524.3.2 短時傅立葉轉換短時傅立葉轉換 544.3.3 窗函數窗函數 564.3.4 快速傅立葉轉換快速傅立葉轉換 594.4 因子選取及特徵萃取 614.4.1 支撐向量機支撐向量機 634.4.2 集群分析集群分析 654.4.3 集群數目的選擇集群數目的選擇 674.4.4 K-Means集群法集群法 684.4.5 輪廓指標法輪廓指標法 69第五章 實驗方法及分析 725.1 實驗環境與設備 725.2 設備概要 725.3 點位定義表 745.4 感測器 775.5
紀錄設備 795.6 實驗流程 795.7 紀錄及分析工具 82第六章 結果與討論 846.1 數據預處理 846.2 冷媒臨界觀察 886.3 B3櫃庫溫vs吐出壓力觀察 896.4 分群分析 916.5 頻譜分析 946.6 頻譜特徵萃取 976.7 因子挑選 1016.8 以深度學習進一步分類 1046.9 深度學習最佳組合 1096.10 以3階層組合分類 111第七章 結論與建議 1147.1 結論 1147.2 未來展望與建議 114參考文獻 116