Bagi manajer fasilitas dan insinyur proses, total waktu siklus proses dekontaminasi hidrogen peroksida (VHP) yang diuapkan merupakan kendala langsung pada hasil operasional dan ketersediaan peralatan. Pengembangan siklus tradisional, yang ditopang oleh hasil lulus/gagal indikator biologis (BI), secara inheren mendorong validasi protokol konservatif dan intensif waktu. Siklus ini menggabungkan margin keamanan yang substansial untuk menjamin kemandulan, tetapi dengan biaya yang signifikan dalam konsumsi bahan kimia, tenaga kerja, dan waktu produksi yang hilang.

Pergeseran menuju lingkungan manufaktur dan penelitian yang lebih ramping dan lebih gesit menuntut evaluasi ulang terhadap praktik-praktik ini. Pendekatan berbasis data untuk optimasi siklus VHP tidak lagi menjadi latihan teoretis tetapi merupakan keharusan operasional yang nyata. Dengan bergerak melampaui validasi kualitatif ke rekayasa proses kuantitatif, fasilitas dapat mencapai pengurangan total waktu siklus 30-50%, membuka kapasitas dan mengurangi biaya tanpa mengorbankan persyaratan dasar jaminan sterilitas.

Parameter Utama untuk Menyesuaikan Siklus VHP yang Lebih Cepat

Kerangka Kerja Tiga Fase

Setiap siklus VHP terdiri dari tiga fase yang berbeda: pengkondisian, diam, dan aerasi. Total waktu siklus adalah jumlah dari segmen-segmen ini, dan masing-masing menawarkan parameter khusus yang dapat disesuaikan. Fase pengkondisian dengan cepat membangun konsentrasi uap hidrogen peroksida ke tingkat target, dikendalikan oleh laju injeksi (gram per menit) dan durasinya. Fase diam mempertahankan konsentrasi ini untuk mematikan mikroba, yang hanya diatur oleh durasinya. Akhirnya, waktu aerasi adalah variabel dependen, berbanding lurus dengan total massa H₂O₂ yang dimasukkan yang harus diuraikan secara katalitik ke tingkat yang aman (<1 ppm). Pengoptimalan membutuhkan pandangan holistik, karena perubahan dalam satu fase mengalir melalui seluruh proses.

Pengungkit Strategis untuk Pengurangan

Pengungkit utama untuk pengurangan waktu adalah durasi injeksi selama pengkondisian dan waktu diam. Kesalahan yang umum terjadi adalah membuat selungkup terlalu jenuh selama pengkondisian, yang menyebabkan kondensasi. Indikator visual ini menandakan siklus yang tidak efisien yang membuang bahan kimia dan waktu, karena kelebihan cairan peroksida nantinya harus diuraikan selama aerasi. Tujuannya adalah untuk mencapai konsentrasi uap target secepat mungkin tanpa melewati ambang batas kondensasi ini. Pakar industri merekomendasikan untuk memantau kelembaban relatif dan konsentrasi uap secara real-time untuk mengidentifikasi titik belok ini, sebuah praktik yang didukung oleh kerangka kerja di ISO 22441:2022.

Memetakan Kontrol yang Dapat Disesuaikan

Untuk melakukan pendekatan optimasi secara sistematis, para insinyur harus memahami parameter mana yang mengontrol setiap fase. Tabel dasar ini menjelaskan hubungan antara input yang dapat disesuaikan dan hasil optimasi yang diinginkan untuk setiap segmen siklus VHP.

Sumber: ISO 22441:2022 Sterilisasi produk perawatan kesehatan - Hidrogen peroksida yang diuapkan pada suhu rendah. Standar ini memberikan kerangka kerja untuk mengkarakterisasi dan memvalidasi proses sterilisasi VHP, termasuk definisi dan kontrol parameter penting seperti laju injeksi, konsentrasi, dan waktu pemaparan untuk memastikan kemanjuran.

Pendekatan Kuantitatif: Dari BI Pass/Fail hingga Optimasi Berbasis Data

Keterbatasan Umpan Balik Biner

Pengembangan siklus tradisional bergantung pada indikator biologis, yang memberikan hasil kualitatif lulus/gagal setelah masa inkubasi 7 hari. Lingkaran umpan balik biner yang lambat ini membuat pengoptimalan berulang menjadi tidak praktis. Ini mendorong mentalitas “validasi sekali” dengan margin keamanan yang besar, karena biaya siklus yang gagal - dalam hal waktu dan logistik - sangat tinggi. Pendekatan ini memvalidasi kemandulan tetapi tidak merekayasa efisiensi. Dari pengalaman saya dalam validasi proses, ketergantungan pada BI saja merupakan penghalang terbesar untuk mencapai waktu siklus ramping.

Mengaktifkan Iterasi Cepat

Pergeseran ke pendekatan kuantitatif berbasis data merupakan hal yang mendasar. Indikator enzim (EI) memungkinkan hal ini dengan menyediakan data pengurangan log kuantitatif langsung pasca-siklus melalui uji luciferin-luciferase yang cepat. Hal ini menghasilkan nilai Relative Light Unit (RLU) yang berkorelasi dengan inaktivasi mikroba. Dengan umpan balik yang tersedia dalam hitungan menit, teknisi dapat menjalankan lusinan siklus pengujian berulang dalam waktu yang diperlukan untuk menginkubasi satu set BI. Hal ini mengubah validasi dari latihan lulus/gagal menjadi rekayasa proses yang tepat, memungkinkan pengurangan parameter secara sistematis sambil terus memantau dampaknya terhadap kemanjuran biosidal.

Membangun Kepastian pada Data

Metodologi ini membangun jaminan kemandulan berdasarkan data empiris daripada penggunaan bahan kimia yang berlebihan. Persyaratan umum untuk karakterisasi proses dalam ISO 14937:2009 mendukung pergeseran ini, dengan menekankan perlunya memahami hubungan antara agen sterilisasi dan tingkat kematian mikroba. Dengan menggabungkan EI dengan BI selama pengembangan, tim dapat menghubungkan data RLU kuantitatif dengan hasil BI kualitatif, menciptakan model yang kuat yang mendefinisikan parameter minimum yang diperlukan untuk pengurangan 6 log. Data ini menjadi dasar untuk siklus yang lebih aman, lebih efisien, dan sepenuhnya dapat dipertanggungjawabkan.

Mengoptimalkan Fase Pengkondisian: Laju dan Durasi Injeksi

Menentukan Dosis Efektif Minimum

Tujuan dari fase pengkondisian adalah untuk mencapai konsentrasi uap target di seluruh selungkup secepat mungkin. Kuncinya adalah menentukan waktu injeksi minimum yang diperlukan pada kecepatan tertentu untuk mencapai titik ini tanpa menyebabkan kondensasi. Kondensasi menunjukkan bahwa udara telah jenuh dan tidak dapat menampung lebih banyak uap; setiap tambahan peroksida yang disuntikkan menjadi cair, yang tidak efisien dan memperpanjang aerasi. Detail yang mudah terlewatkan termasuk dampak suhu ruangan dan kelembapan relatif awal pada titik jenuh ini, yang membutuhkan kontrol kondisi sekitar untuk konsistensi siklus.

Sebuah Studi Kasus dalam Efisiensi

Kasus optimasi yang didokumentasikan menunjukkan keuntungan yang nyata. Dengan menggunakan data EI kuantitatif untuk menentukan saat yang tepat saat konsentrasi target tercapai, para insinyur mengurangi durasi injeksi dari 15 menit menjadi 10 menit sambil mempertahankan laju injeksi konstan pada 3 g/menit. Pengurangan waktu pengkondisian 33% ini secara langsung mengurangi beban H₂O₂ awal yang dimasukkan ke dalam ruang. Tabel berikut menguraikan penyesuaian parameter spesifik ini dan dampak langsungnya.

Sumber: Dokumentasi teknis dan spesifikasi industri.

Peran Penting Distribusi

Pengoptimalan yang berhasil bergantung pada distribusi uap yang efektif. Jika distribusi buruk, generator mungkin perlu menyuntikkan lebih banyak peroksida dalam waktu yang lebih lama untuk memastikan konsentrasi target mencapai lokasi terburuk. Hal ini merusak upaya pengoptimalan dan dapat menutupi masalah aliran udara yang mendasarinya. Untuk dekontaminasi ruangan, hal ini sering kali mengharuskan pengintegrasian unit generator VHP portabel dengan sistem HVAC fasilitas atau menggunakan kipas tambahan untuk membuat jalur resirkulasi loop tertutup, memastikan distribusi yang konsisten yang memungkinkan pengurangan parameter yang lebih tajam.

Mengurangi Waktu Tunggu Sambil Mempertahankan Jaminan Kemandulan

Memikirkan Kembali Margin Keamanan

Fase dwell secara tradisional mengandung margin keamanan terbesar dan paling acak. Sebuah siklus dapat menetapkan waktu tunggu 25 menit karena “berhasil” selama validasi, bukan karena data menunjukkan bahwa hal itu diperlukan. Tingkat kematian adalah fungsi dari konsentrasi sterilan dan waktu pemaparan (nilai Ct). Jika fase pengkondisian dioptimalkan untuk mencapai konsentrasi yang kuat dan seragam dengan lebih cepat, waktu pemaparan yang diperlukan untuk mencapai pengurangan 6 log dapat secara dramatis lebih sedikit daripada yang diasumsikan.

Penentuan Waktu Tinggal Berbasis Data

Data kuantitatif dari indikator enzim memungkinkan penentuan yang tepat dari waktu tunggu minimum. Dalam studi kasus yang sama yang dirujuk sebelumnya, waktu tinggal dikurangi dari 25 menit menjadi 1 menit-pengurangan 96%-sementara data EI mengonfirmasi pencapaian berkelanjutan dari pengurangan 6-log penuh. Pengurangan drastis ini dimungkinkan karena konsentrasi tinggi yang dicapai selama pengkondisian menghasilkan nilai Ct yang mematikan dengan segera. Hal ini mengubah standar dari margin keamanan kualitatif menjadi tingkat kematian yang ditargetkan dan terbukti secara kuantitatif, selaras dengan prinsip-prinsip karakterisasi agen sterilisasi seperti yang dijelaskan dalam ISO 14937:2009.

Memvalidasi Eksposur yang Dikurangi

Perbandingan berikut ini menyoroti pergeseran paradigma dari siklus tradisional berbasis margin ke siklus yang dioptimalkan dan digerakkan oleh data. Teknologi yang memungkinkan dan perubahan dalam basis efektivitas sama pentingnya dengan pengurangan waktu itu sendiri.

Sumber: ISO 14937:2009 Sterilisasi produk perawatan kesehatan - Persyaratan umum untuk karakterisasi agen sterilisasi. Standar ini menetapkan prinsip bahwa pengembangan proses sterilisasi harus didasarkan pada karakterisasi agen sterilisasi dan aktivitas mikrobisida, yang mendukung pergeseran dari batas keamanan yang sewenang-wenang ke tingkat kematian yang telah terbukti secara kuantitatif.

Bagaimana Waktu Aerasi Dapat Dikurangi Secara Langsung dengan Pengoptimalan Parameter

Variabel Dependen

Aerasi sering dipandang sebagai segmen yang tetap dan panjang, tetapi durasinya merupakan fungsi langsung dari total massa H₂O₂ yang dimasukkan selama fase pengkondisian dan diam. Pengurai katalitik dalam generator harus menguraikan semua uap dan cairan peroksida yang terkondensasi menjadi uap air dan oksigen, sehingga konsentrasinya berada di bawah ambang batas keamanan 1 ppm. Oleh karena itu, setiap pengurangan beban kimia total memiliki efek linier dan proporsional pada waktu aerasi.

Penghematan Waktu Gabungan

Implikasi strategisnya sangat kuat: pengoptimalan pada fase aktif awal memberikan manfaat penghematan waktu yang berlipat ganda. Dalam contoh kasus kami, mengurangi waktu injeksi dan waktu diam mengurangi total massa H₂O₂ yang dimasukkan sebesar 39,5 gram. Pengurangan 56% dalam penggunaan bahan kimia ini memungkinkan pengurangan waktu aerasi dari dasar 420 menit menjadi 240 menit - penghematan 180 menit, atau 43%. Efek berjenjang ini adalah di mana keuntungan operasional yang paling signifikan direalisasikan.

Menghitung Manfaat Bertahap

Tabel di bawah ini mengilustrasikan hubungan langsung ini. Mengoptimalkan fase-fase sebelumnya tidak hanya mempersingkat segmen-segmen tersebut; pada dasarnya hal ini akan mengurangi beban kerja pada fase akhir, yang seringkali merupakan fase terpanjang.

Sumber: Dokumentasi teknis dan spesifikasi industri.

Menerapkan Indikator Enzim untuk Pengembangan Siklus yang Cepat

Integrasi Teknologi dan Alur Kerja

Indikator enzim mengandung enzim termostabil yang dinonaktifkan oleh VHP dengan cara yang bergantung pada dosis. Setelah pemaparan siklus, indikator diaktifkan dan dibaca dalam luminometer, memberikan hasil RLU dalam hitungan menit. Menerapkan EI memerlukan peralatan pembacaan ini dan protokol untuk menggabungkannya dengan BI selama fase pengembangan. Umpan balik yang cepat memungkinkan alur kerja yang gesit: jalankan siklus, analisis data EI dengan segera, sesuaikan parameter ke bawah, dan ulangi. Hal ini memadatkan waktu pengembangan yang akan memakan waktu berbulan-bulan dengan BI saja menjadi hitungan minggu.

Keunggulan Komparatif untuk Validasi

Keunggulan EI lebih dari sekadar kecepatan. EI mengurangi risiko prosedural yang melekat pada validasi berbasis BI, seperti variabilitas dalam populasi spora, tantangan dalam penempatan yang tepat di dalam kantong steril, dan beban logistik untuk mengambil dan menginkubasi ratusan sampel. EI memberikan ukuran kuantitatif yang konsisten dan tidak terlalu rentan terhadap variabel-variabel penanganan ini. Perbandingan ini memperjelas keuntungan operasional yang mendorong pengadopsiannya untuk pengembangan siklus.

Sumber: Laporan Teknis PDA No. 51: Indikator Biologis untuk Proses Dekontaminasi Fase Gas dan Uap. Laporan ini merinci penggunaan dan keterbatasan BI untuk validasi, yang dengannya karakteristik kinerja indikator pembacaan cepat baru seperti EI dapat dibandingkan untuk efisiensi pengembangan siklus.

Membangun Kasus Regulasi

Investasi awal dalam teknologi EI memberikan keunggulan efisiensi yang kompetitif. Ketika terlibat dengan regulator, sangat penting untuk menyajikan data EI sebagai pelengkap, bukan sebagai pengganti, validasi BI akhir. Data dari EI menunjukkan pemahaman yang mendalam tentang gradien lethality proses dan memberikan justifikasi ilmiah untuk parameter yang dikurangi, yang mendukung validasi BI yang mengikutinya. Pendekatan ini umumnya diterima dengan baik karena mencerminkan tingkat kontrol proses yang lebih tinggi.

Memvalidasi Siklus Optimal Anda: Distribusi Spasial dan Poin Tantangan

Membuktikan Keampuhan di Lokasi Terburuk

Penyesuaian parameter yang divalidasi pada satu titik yang berlokasi ideal tidaklah cukup. Siklus yang dioptimalkan harus terbukti efektif di seluruh enklosur, terutama pada titik-titik tantangan terburuk yang terdokumentasi. Ini biasanya merupakan area dengan aliran udara yang buruk atau permukaan yang berbayang, seperti di dalam jari-jari sarung tangan, di bawah troli, di belakang panel kontrol, atau di dalam peralatan yang padat. Validasi harus menggunakan kisi-kisi indikator tiga dimensi untuk memetakan tingkat kematian.

Mandat untuk Pemetaan Distribusi

Validasi spasial ini dapat mengungkapkan bahwa faktor pembatasnya bukanlah pengaturan parameter, tetapi distribusi uap. Siklus yang dioptimalkan berdasarkan titik pusat akan gagal jika uap tidak dapat mencapai sudut yang dibayangi. Proses ini mungkin memerlukan strategi distribusi yang lebih baik, seperti menyesuaikan posisi kipas di dalam ruangan, memanfaatkan sistem HVAC untuk aliran yang terarah, atau memastikan sirkulasi generator sendiri memadai untuk geometri ruang. Langkah ini tidak dapat dinegosiasikan; efisiensi tidak dapat mengorbankan cakupan.

Memastikan Reproduksi dan Kontrol

Generator VHP modern dengan kontrol digital dan pencatatan data sangat penting untuk fase ini. Generator ini memberikan ketertelusuran untuk setiap siklus, mencatat parameter seperti laju injeksi, konsentrasi uap, suhu, dan kelembapan. Data ini sangat penting untuk menunjukkan reproduktifitas selama validasi dan untuk pemantauan rutin. Hal ini memungkinkan para insinyur untuk membuat tren kinerja dan dengan cepat mengidentifikasi penyimpangan, memastikan bahwa siklus yang divalidasi dan dioptimalkan berjalan secara konsisten setiap saat, di semua titik tantangan.

Langkah selanjutnya: Dari Konsep hingga Siklus yang Tervalidasi dan Efisien

Melibatkan Pemangku Kepentingan dan Regulator

Langkah pertama adalah penyelarasan internal dan eksternal. Libatkan tim urusan kualitas dan regulasi sejak dini untuk membangun strategi yang menggabungkan data EI kuantitatif di samping validasi BI tradisional. Mendiskusikan pendekatan ini secara proaktif dengan regulator atau badan yang diberitahukan dapat memperjelas ekspektasi dan memperlancar jalur peninjauan. Membingkai pengoptimalan sebagai pemahaman proses yang lebih baik, daripada sekadar mengambil jalan pintas, adalah kuncinya.

Menilai Kesiapan Fasilitas dan Sistem

Konsistensi siklus tergantung pada kondisi lingkungan yang terkendali. Kelembapan absolut, faktor penting untuk kondensasi, sangat sensitif terhadap suhu udara balik. Manajer fasilitas harus memastikan stabilitas suhu ruangan berada dalam kisaran yang ketat. Selain itu, kaji apakah generator dan sistem distribusi ruangan yang ada (HVAC, kipas angin) mampu memberikan kinerja yang tepat dan konsisten yang diperlukan untuk siklus yang lebih ketat dan dioptimalkan. Meningkatkan peralatan mungkin merupakan investasi modal yang diperlukan untuk mencapai keuntungan operasional.

Menghitung Total Biaya Kepemilikan

Kasus bisnis untuk pengoptimalan harus mengevaluasi total biaya kepemilikan. Meskipun pengeluaran operasional (OpEx) turun karena berkurangnya penggunaan bahan kimia, tenaga kerja, dan waktu henti, mungkin ada pengeluaran modal di muka (CapEx) untuk generator canggih, peningkatan distribusi, dan teknologi pembaca EI. Model keuangan harus mempertimbangkan hal ini dengan keuntungan nyata dalam hasil produksi, peningkatan ketersediaan peralatan, dan waktu penyelesaian yang lebih cepat untuk isolator atau ruangan. Pengembalian investasi sering kali menarik ketika semua penghematan waktu diperhitungkan.

Poin keputusan intinya jelas: berkomitmen pada metodologi kuantitatif berbasis data daripada pendekatan kualitatif lulus/gagal; berinvestasi pada alat untuk iterasi cepat, yaitu indikator enzim; dan memvalidasi secara holistik di seluruh volume spasial. Prioritaskan pemahaman tentang hubungan antara peralatan spesifik Anda, lingkungan fasilitas, dan kurva pembunuhan mikrobiologis.

Perlu panduan profesional untuk menerapkan strategi pengoptimalan siklus VHP di fasilitas Anda? Tim teknik di YOUTH mengkhususkan diri dalam analisis proses dekontaminasi dan integrasi sistem untuk mencapai peningkatan efisiensi yang tervalidasi. Hubungi kami untuk mendiskusikan penilaian berbasis data dari siklus Anda saat ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

T: Bagaimana kita dapat melampaui indikator biologis tradisional untuk mengoptimalkan waktu siklus VHP?
J: Ganti umpan balik lulus/gagal kualitatif yang lambat dari BI dengan data kuantitatif langsung dari indikator enzim (EI). EI memberikan nilai pengurangan log dalam hitungan menit melalui uji luciferase, sehingga memungkinkan pengujian berulang yang cepat untuk menemukan waktu injeksi dan waktu diam minimum yang diperlukan. Pendekatan berbasis data ini menggeser validasi dari yang semula konservatif menjadi rekayasa yang tepat. Untuk proyek-proyek di mana pengurangan waktu henti sangat penting, rencanakan untuk berinvestasi dalam teknologi EI lebih awal untuk mempercepat pengembangan dan membangun jaminan sterilitas pada data kuantitatif, seperti yang didukung oleh kerangka kerja di ISO 14937:2009.

T: Parameter siklus VHP spesifik mana yang harus kami sesuaikan untuk mencapai pengurangan waktu 30-50%?
J: Fokus pada laju dan durasi injeksi dalam fase pengkondisian dan waktu diam. Mengoptimalkan injeksi untuk mencapai konsentrasi target tanpa kondensasi secara langsung mengurangi massa H₂O₂ awal. Memotong waktu tunggu, yang divalidasi oleh data EI kuantitatif, menawarkan penghematan terbesar, karena tingkat kematian tergantung pada nilai Ct. Pengoptimalan ini kemudian ditambah dengan memperpendek fase aerasi, yang sebanding dengan total massa bahan kimia yang digunakan. Ini berarti fasilitas dengan waktu siklus yang panjang harus memprioritaskan tinjauan parameter per parameter, dimulai dengan pengkondisian, untuk membuka penghematan waktu berjenjang.

T: Apa peran aerasi dalam strategi pengoptimalan siklus VHP?
J: Durasi aerasi bukanlah nilai yang tetap, melainkan fungsi langsung dari total massa hidrogen peroksida yang dimasukkan selama pengkondisian dan pendiaman. Oleh karena itu, pengurangan strategis pada fase awal memberikan manfaat sekunder yang kuat dengan memotong waktu aerasi secara drastis. Kasus yang didokumentasikan menunjukkan pengurangan 56% dalam massa H₂O₂ memungkinkan fase aerasi yang lebih pendek 43%. Untuk operasi di mana ketersediaan peralatan menentukan hasil, Anda harus memodelkan dampak waktu siklus total, karena mengoptimalkan fase aktif memberikan laba atas investasi yang berlipat ganda dengan juga mendapatkan kembali jam aerasi.

T: Bagaimana kami memvalidasi bahwa siklus VHP yang dioptimalkan dan lebih cepat efektif di seluruh enklosur?
J: Validasi memerlukan pemetaan efektivitas di semua lokasi spasial, terutama titik-titik tantangan kasus terburuk yang terdokumentasi seperti interior sarung tangan atau area berbayang. Gunakan kisi-kisi indikator enzim dan indikator biologis untuk membuat peta tingkat kematian dan pastikan parameter yang dioptimalkan bekerja di mana saja. Proses ini dapat mengungkapkan kebutuhan akan distribusi uap yang lebih baik melalui HVAC atau kipas angin. Jika fasilitas Anda memiliki tata letak yang rumit atau peralatan yang padat, harap alokasikan upaya validasi yang signifikan untuk pengujian distribusi spasial guna memastikan siklusnya kuat, tidak hanya cepat pada satu titik.

T: Apa saja langkah pertama yang penting untuk menerapkan siklus VHP yang tervalidasi dan dioptimalkan?
J: Pertama, libatkan regulator sejak dini untuk menyelaraskan penggunaan data EI kuantitatif bersama dengan BI tradisional dalam strategi validasi Anda. Selanjutnya, pastikan kesiapan fasilitas dengan menstabilkan suhu ruangan, karena kontrol kelembapan absolut sensitif terhadap kondisi udara balik. Terakhir, evaluasi total biaya kepemilikan, dengan menimbang biaya di muka untuk generator canggih atau sistem distribusi terhadap keuntungan jangka panjang dalam penggunaan bahan kimia dan kapasitas produksi. Ini berarti proyek yang bertujuan untuk efisiensi operasional harus mengintegrasikan perencanaan teknis, peraturan, dan fasilitas sejak awal, dipandu oleh standar seperti ISO 22441:2022.

T: Mengapa mengontrol kondensasi selama fase pengkondisian VHP sangat penting untuk pengoptimalan?
J: Mencegah kondensasi sangat penting karena ini menandakan kejenuhan, yang menunjukkan penggunaan bahan kimia dan waktu yang berlebihan dan tidak efisien. Tujuannya adalah untuk menentukan laju dan durasi injeksi minimum yang diperlukan untuk mencapai konsentrasi uap target secara seragam tanpa pembentukan cairan. Distribusi uap yang efektif, yang sering kali membutuhkan resirkulasi HVAC terintegrasi, adalah kunci untuk mencapai hal ini. Jika siklus Anda menunjukkan kondensasi yang terlihat, Anda harus terlebih dahulu menyelidiki dan meningkatkan distribusi uap, karena penghalang ini harus diselesaikan sebelum Anda dapat dengan aman mengurangi parameter injeksi dan waktu siklus.