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分離式冷氣的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李居芳寫的 冷凍空調概論(含丙級學術科解析)(第十一版) 和陳良銅的 實用環境控制與節能減碳都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自全華圖書 和前衛所出版 。
國立高雄科技大學 電機工程系 卓明遠所指導 陳彥勳的 蒸發冷卻模組應用R-410A 分離式空調機之空氣側性能分析 （2021），提出分離式冷氣關鍵因素是什麼，來自於空氣預冷、分離式空調機、能源效率比、蒸發冷卻模組、間接冷卻模組。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工程科技研究所 潘乃欣所指導 孔仁奕的 基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構 （2020），提出因為有 無人機、外牆瓷磚劣化、深度學習、卷積神經網路、自動檢測、物業管理的重點而找出了 分離式冷氣的解答。
最後網站晶片荒燒到家用電器，日本洗衣機、冰箱大缺貨 - 數位時代則補充：根據零售商網站顯示，40台滾筒式洗衣機中有7成缺貨，並標示著商品一到將即刻發貨，其中日立和夏普的產品預計將在8月後發貨。 眼看著夏天即將到來，冷氣機 ...
冷凍空調概論(含丙級學術科解析)(第十一版)
為了解決分離式冷氣 的問題，作者李居芳 這樣論述：
冷凍空調技術包含熱力、物理、化學、機械、建築、電機、電子....等各門的綜合應用，及噪音學、藝術、風水...等的輔助，是一門豐富有趣的行業。有鑑於許多入門者學習上的盲點， 作者彙集多年經驗編寫成冊，提供淺而易懂的原理說明，且以日常的冰箱、冷氣的系統作介紹 ，並收集最新的技術與觀念。本書亦有丙級學術科試題說明解析，幫助讀者有效準備考試。 本書特色 1.作者彙集豐富的經驗編寫本書，提供淺顯易懂的原理說明，幫助入門者清除在學習上的盲點。 2.本書使用日常生活常見的冰箱、冷氣系統做介紹，並收集最新的技術與觀念。 3.將最新丙級冷凍空調裝修的學科試題依各章重點放入
章末，並附有立即練習，可以馬上測試學習效果。
分離式冷氣進入發燒排行的影片
蒸發冷卻模組應用R-410A 分離式空調機之空氣側性能分析
為了解決分離式冷氣 的問題，作者陳彥勳 這樣論述：
本研究主要設計蒸發冷卻模組以兩種不同寬度和三種材質組合而成，織物材質分為特多龍布、聚質纖維、純亞麻布三種，共六種模式(EC1-EC6)，裝設於分離式空調機室外機冷凝器入口處，與原機進行性能測試與分析比較，進而增加熱交換率和提高設備能源效率比。蒸發冷卻模組之選用標準為裝設前後冷凝器出風口風量的變動率，進而組成不同蒸發冷卻模組，環境控制條件則參照中華民國國家標準CNS14464的T1 (C2)和CNS15712-1的低溫冷氣能力測試條件 (C1)。在C1和C2兩種環境條件下，當環境溫度越高時，其冷凍能力會上升，能源效率比EER進而提高，以EC1特多龍布複合式織物提升最顯著，其能源效率比EER提升
了6.06%、6.95%，因此在高溫的情況下，安裝蒸發冷卻模組後之分離式空調機的性能越佳，進而達到節能。
實用環境控制與節能減碳
為了解決分離式冷氣 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。
基於無人機與深度學習的建築外牆磁磚劣化分類與剝落面積計算模型之建構
為了解決分離式冷氣 的問題，作者孔仁奕 這樣論述：
台灣目前進入一個建築物老化的時代，颱風與極端氣候等自然因素影響及工程施工品質不良、使用管理維護不當等人為因素的影響，導致建築物外牆磁磚脫落砸傷路人，而經常造成危害公共安全之事件，為避免此類憾事發生，因此建築外牆自動化檢測就顯得十分重要的，這不僅是維護建築物本體的安全，亦是維護住戶與行人之安全。本研究使用無人機與深度學習進行外牆磁磚劣化自動化檢測分類模型的建構，共選取了5,680張圖像作為模型訓練之數據集，採用經典的卷積網路VGG-16來進行模型訓練，訓練後分類模型測試結果，平均精確率為 88％，平均召回率為86%。外牆磁磚劣化自動化檢測分類後，針對剝落的外牆磚要進行維護修繕，其整體評估是至關
重要的，故再利用無人機拍攝外牆磁磚剝落之照片，經篩選後，選用500張照片作為訓練集之用，再採用VIA-2.0.8軟體，對500張外牆磁磚剝落照片，剝落之位置進行人工標註，共標註127,177個標註框。採用卷積神經網路Faster R-CNN作為研究模型，為了使訓練準度提高，將每張原始圖片切分12張，共6,000 張作為訓練集之用，經過456小時及200次的訓練後，完成收斂。運用卷積神經網路建立計算剝落面積模型，經過資料收集、彙整、標註、模型訓練、驗證及測試，以500個錨點（預選框）為最符合效益與效果，並最終導出預測磁磚剝落面積公式為 h × λ × w × λ 。運用無人機進行外牆檢測，在整
體費用上相對便宜，並且具有更高的移動性、節省檢查時間、操作更加容易、準確度亦不會因個人經驗或技能而有所差異，更能消弭檢查人員高空作業之危險因子，以達到檢查快速與修繕費用預估之自動化檢測目標。