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輔英科技大學 護理系碩士班 鄭立新、黃芷苓所指導 趙云瑄的 初探運行作業條件下船舶機艙逸散污染物之研究 （2021），提出柴油加油站台北市關鍵因素是什麼，來自於船舶、多環芳香烴化合物、揮發性有機化合物。

而第二篇論文中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 蔡建明的 人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測 （2021），提出因為有 人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes的重點而找出了 柴油加油站台北市的解答。

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初探運行作業條件下船舶機艙逸散污染物之研究

為了解決柴油加油站台北市的問題，作者趙云瑄 這樣論述：

船舶排放廢氣主要致癌物質為多環芳香烴化合物（PAHs）及揮發性有機化合物（VOCs），許多研究證實船舶廢氣造成的沿岸區域長期空氣品質不良和影響居民健康，然而船員所面臨暴露船舶廢氣之健康風險應不下於沿岸居民，惟鮮有相關研究之探討。本研究之目的為初步探討船員暴露船舶廢氣之健康風險，藉由選定負責港口浚挖作業船隻A、B船進行船舶機艙內作業環境測定，分別檢測A船內可能的PAHs及VOCs，以及B船內可能的VOCs之成份及濃度，調查船員作業環境、作息時間，依長時間待海上及每日上下班船員的不同作業時間，分別設定暴露情境一、情境二及情境三共三種暴露情境，評估船舶機艙廢氣對作業船員健康風險，並分析可能污染來源

，以作為未來船員作業環境改善及健康保護之參考。PAHs檢測的結果表明，共測得10種PAHs，濃度介於0.526~160ng/m3之間，其中有6種為二、三環的PAHs(Nap、AcPy、Acp、Flu、PA、Ant)，4種為四環的PAHs(Fl、Pyr、BaA、CHR)。PAHs健康風險評估結果表明，暴露情境一的工作者風險值最大，其PAHs及VOCs總致癌風險為3.7×10-3，暴露情境三的工作者風險值次之，其PAHs及VOCs總致癌風險為8.6×10-5，三種暴露情境風險值估算均大於10-6；PAHs的總危害指標HI在暴露情境一時為2.4 ×10-6

人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測

為了解決柴油加油站台北市的問題，作者蔡建明 這樣論述：

民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後，許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場，到現在國、民營加油站到處可見，顯見此行業市場競爭之激烈，而透過經濟部能源局的資料顯示，2020.01.04台灣總計共有2479家加油站，2022.05.15台灣總計共有2483家加油站，從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家，可見得這塊市場已趨近飽和，所以要在這市場能夠持續站穩腳步，除了價格比較之外，更延伸出其它額外的服務項目及環境條件，藉此提升顧客滿意度，進而留住舊有的客戶，甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析，這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式，然後透過該模式來預測未來的服

務項目的設計，顧客滿意度的結果好壞和改善的方向，以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後，再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議，三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法，確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。

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