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國立中興大學 材料科學與工程學系所 吳威德所指導 李佳峻的 氧化鋁對CaO–xAl2O3–ySiO2–CaF2–MgO與CaO–SiO2–xAl2O3–FeO–MgOsat爐渣在黏度與結晶特性之研究 （2019），提出Carbon emission calc關鍵因素是什麼，來自於還原渣、氧化渣、鎂鋁尖晶石、黏度、鍵結、耐火材侵蝕、脫磷、活性氧化鈣。
而第二篇論文嘉南藥理大學 職業安全衛生系 黃小林所指導 石皓文的 以可即時量測空氣參數預測室內生物氣膠濃度之研究 （2014），提出因為有 主成分分析、懸浮微粒、生物危害、多變項分析、因素分析的重點而找出了 Carbon emission calc的解答。
氧化鋁對CaO–xAl2O3–ySiO2–CaF2–MgO與CaO–SiO2–xAl2O3–FeO–MgOsat爐渣在黏度與結晶特性之研究
為了解決Carbon emission calc 的問題，作者李佳峻 這樣論述：
本研究之目的為探討電爐製程中氧化鋁對CaO-xAl2O3-ySiO2-CaF2-MgO還原渣系與CaO-SiO2-xAl2O3-FeO-MgOsat氧化渣系在黏度與結晶特性之影響，最終將不同種類的還原渣應用至脫磷製程，並透過氧化鋁改質使氧化渣更穩定化。對於53CaO-xAl2O3-ySiO2-10CaF2-5MgO還原渣系，在1500-1600 oC的溫度下，成份比例從6Al2O3-26SiO2改變至27Al2O3-5SiO2的區間內，透過XRD與熱力學軟體Thermo-Calc模擬固化相分率得知，只有6Al2O3-26SiO2的組別分析出Ca2SiO4 (C2S)的結晶固化相，隨著固化相分
率從15%減少至0%，其黏度值從1357 mPa·s下降至69 mPa·s；其它組別在此溫度範圍皆完全液化，以非晶態的形式為主，其黏度值皆低於100 mPa·s。此外，透過拉曼光譜(Raman spectroscopy, Raman)與化學分析電子能譜儀(X-ray Photoelectron Spectroscopy, XPS)分析爐渣鍵結型態的結果，並且對應至1600 oC黏度數值，6Al2O3-26SiO2比例的組別，以[SiO4]4-四面單體結構為主，黏度值為69 mPa·s；隨著Al2O3/SiO2比例增加至14Al2O3-18SiO2，轉而以Si-O-Al的結構為主，黏度值為24
mPa·s；最後成份比例為27Al2O3-5SiO2時，鍵結的結構以[AlO4]5-八面體為主，黏度值為83 mPa·s。對於(CaO/SiO2)=1.2之CaO-SiO2-xAl2O3-22FeO-16MgOsat氧化渣系，經過X光繞射分析儀(X-ray Diffraction, XRD)相鑑定與熱力學軟體Factsage模擬固化相分率確認，4-20 wt.% Al2O3的組別，結晶相皆有氧化鎂鐵相(Mg, Fe)O；當Al2O3含量增加至為16-20 wt.%時，結晶固化相會有鎂鋁尖晶石(MgAl2O4)的訊號產生。在1500 oC的黏度結果顯示，隨著Al2O3含量從4 %增加至16%時，
黏度值從95 mPa·s上升至174 mPa·s；當Al2O3含量為20 %時，黏度值高達869 mPa·s，原因為此組爐渣中含有9.6 %的MgAl2O4固化相，導致黏度大幅度的增加。在1500 oC的爐渣侵蝕氧化鎂耐火材試驗中，黏度值為95 mPa·s的4 % Al2O3組別，爐渣的侵蝕深度約為190 μm，侵蝕深度最深；黏度值為869 mPa·s的20 % Al2O3組別，爐渣的侵蝕深度約為130 μm，侵蝕深度最淺。利用掃描式電子顯微鏡(Scanning Electron Microscope, SEM)的背向散射電子影像模式(Backscattered Electron Image,
BEI)簡稱SEM-BEI觀察爐渣-耐火材界面，在20 % Al2O3的組別觀察到鎂鋁尖晶石(MgAl2O4)的析出，鎂鋁尖晶石有效阻擋爐渣直接侵蝕耐火材。 對於使用三種類型還原渣應用至脫磷製程的研究，使用補充物A的配方(還原渣:氧化鈣 = 1:1和Al2O3含量為= 15-25 %)，經過多組不同種類的還原渣脫磷試驗結果顯示，皆能使鋼液中的磷含量低於0.03 %，脫磷率大於45 %，且能達到一般工程鋼的成份標準。由XRD相鑑定結果確認，不同種類還原渣的結晶相為Ca2SiO4、Ca3SiO5、CaO和MgO。透過補充物與高溫脫磷改質後產出的氧化渣，與鋼廠的氧化渣比較，結晶相由Ca2SiO4
和FeO轉變為FeO和Ca2Al2SiO7。由SEM的能量分散光譜儀的方式(Energy Dispersive Spectroscopy, EDS)簡稱SEM-EDS分析確認，脫磷氧化渣的磷元素只存在Ca2SiO4相。而且，透過補充物改質的氧化渣與鋼廠氧化渣(Electric Arc Furnace Oxidizing Slag, EAFS)比較，Ca2SiO4的相分率從31.4 %下降到17.1 %。此外，改質氧化渣的F-CaO含量為0.13-0.41 %，低於鋼廠氧化渣EAFS的1.2-1.4 %和二次精煉還原渣(Ladle Furnace Slag, LFS)的2.8-3.4 %。
以可即時量測空氣參數預測室內生物氣膠濃度之研究
為了解決Carbon emission calc 的問題，作者石皓文 這樣論述：
民眾長時間處於室內環境，室內生物性空氣污染物可能危害人體健康，因此，除了藉由良好的室內空氣品質管理，來建立健康安全的室內空間外，發展便捷評估空氣中微生物汙染程度之技術，才可適時提供正確資訊及早回應。目前廣泛使用來評估室內空氣微生物污染程度之衝擊式生物氣膠採樣器與傳統微生物培養法不但無法長時間連續監測，且耗費時間及成本。而目前市面上亦無生物氣膠量測之直讀式儀器可使用，因此，本研究採集多種類型室內場所生物氣膠及使用直讀式儀器可即時量測之空氣參數，來建立預測室內生物氣膠濃度之多元線性及非線性迴歸模型，以期能運用於室內空氣品質維護管理。本研究選擇台灣南部不同類型開啟空調系統之室內場所，分別使用Gri
mm粉塵粒徑分析儀來量測室內外微粒質量濃度及粒數濃度、MAS-100採樣器採集室內外空氣細菌及真菌、IAQ-Calc室內空氣品質監測儀量測室內外二氧化碳、溫度及相對濕度，空氣採樣點數共計室內83點及室外43點。再將量測之室內生物氣膠濃度與室內及室外各空氣參數值(分徑微粒質量濃度、分徑微粒粒數濃度、二氧化碳、溫度及相對濕度)以SPSS統計軟體進行相關性分析及建立四種情況之多元線性與非線性迴歸預測模型，最後再以平均絕對值誤差率( Mean Absolute Percentage Error , MAPE )來評估迴歸模型之預測準確度。經由Pearson相關性分析顯示室內空氣細菌濃度與室內的二氧化碳
、溫度、分徑質量濃度、室內及室外之分徑微粒粒數濃度具有顯著相關性;室內空氣真菌濃度則與室內外相對溼度、室內分徑微粒質量濃度及室內外之分徑微粒粒數濃度有顯著相關。單一自變數之冪函數非線性迴歸分析，顯示室內空氣細菌濃度與室內二氧化碳、分徑微粒質量濃度及分徑微粒粒數濃度具顯著相關性；室內空氣真菌濃度則與室內外相對溼度、室內分徑微粒質量濃度及分徑微粒粒數濃度具顯著相關性。多元線性迴歸得到之預測模型皆是以室內外之分徑微粒粒數濃度來預測室內細菌與真菌生物氣膠濃度為最佳(R2 =0.860、0.677)，顯示在監測之空氣參數(自變數)中，微粒粒數濃度較微粒質量濃度能得到更好的預測生物氣膠濃度。多元非線性預測
模型之判斷係數R2太低而不適合用來預測室內細、真菌生物氣膠濃度。經MAPE評估多元線性模型之預測能力，僅以室內外分徑微粒粒數濃度為自變數直接迴歸得到之模型，可合理預測室內空氣細菌濃度；而室內空氣真菌濃度皆無法以建立之迴歸模型做合理預測，顯示需尋找更好的空氣或環境預測參數來加入迴歸，或者選擇更適合的迴歸數學模式來分析。本研究建立之多元線性迴歸預測室內細菌生物氣膠模型，可輔助公共場所簡單量測室內外微粒粒數濃度來快速評估室內空氣細菌污染潛勢，有助於提升室內空氣品質維護與管理能力。