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《參加陳王平樂觀之宴後,多久可以自駕回家?》——2019數感盃 / 國中組專題報導類銀獎

數感實驗室_96
・2019/05/18 ・1869字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 576 ・九年級

數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後,一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習,運用數學知識,培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力,盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。

本文為 2019數感盃青少年寫作競賽 / 國中組專題報導類銀獎 之作品,為盡量完整呈現學生之作品樣貌,本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

  • 作者:徐綺若、徐啓軒/臺中市立崇倫國民中學
圖/Image by Alexas_Fotos from Pixabay

詩仙李白〈將進酒〉一句「昔時陳王宴平樂,斗酒十千恣歡謔」讓曹植〈名都篇〉這場「名都多妖女,京洛出少年」的豪門飲宴被千古傳頌。公子華服出獵,他身手矯健得眾人喝采,於是在平樂觀設宴招待眾人。這些貴族世家的公子們,飲宴、餐食都十分濶氣。

「歸來宴平樂,美酒鬥十千。膾鯉臇胎鰕,炮鱉炙熊蹯」一斗美酒值十千也不吝惜,細切鯉魚烹煮蝦羹,爆炒甲魚再燒烤熊掌。若有機會,我們參加陳王曹植的平樂觀之宴,跟大家大口喝酒、吃美食後,體內酒精多久可以完全代謝?何時可以自駕回家呢?

首先,我們必需知道盛酒器皿古今異制,換算下來,漢代 1 升不足現代 0.3 升(300ml)。一般熱炒海產的啤酒杯容量 200 ml、小罐台啤易開罐 330 ml。古代中國,10 合為 1  升,10 升為 1 斗。漢代所謂 1 斗酒,充其量也就現代的 3 升(3000ml)。

古今的酒是不一樣的,按古代的釀酒技術推估,元代以前的酒大多只是「10 度以下」的米酒,酒精濃度並不高。漢代1斗酒換算成現代的啤酒(酒精濃度5%),酒精總量大約相當於 18.18 罐 330 ml 易開罐啤酒;若威士忌、伏特加(以傳統酒精濃度 40%計算)則大約是 750ml。

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細切鯉魚烹煮蝦羹、燒烤熊掌如果加了酒去除腥味、增加風味,在料理後,還是會有酒精殘留。雖然經過滾煮,會有部分酒精揮發,但並不是一般人所認知的「滾一下,酒精就沒了!」酒精含量、烹煮方式、烹煮時間都得列入考量。

高雄馨蕙馨醫院婦產科主治醫師曾翌捷指出「雖然經過滾煮,會有部分酒精揮發,但是殘留的酒精量仍然不可輕忽。據統計,酒精經過不同的烹調方式,最後殘留的比例最高可達 75% ,如食材加酒點燃( Flambe );即便是經過持續燉煮 2 小時,殘留比例仍可達 5% 。」所以,即使是 500ml 的半酒料理(250ml 紅標酒精濃度19.5%料理米酒、250ml 水),未烹煮前這一份半酒料理的酒精濃度是9.75%,經過持續燉煮2 小時,還是殘留近0.5%(0.4875%)、
2.5ml 的酒精。若全酒烹煮的料理酒精度與量更要加倍。

平時,我們使用的飯碗其液體容量大約 200 ml,喝 2 碗持續燉煮2 小時的半酒料理,血液中會有約2ml 的酒精量(約喝了40ml 的啤酒),若是全酒酒烹煮的料理會有4ml 的酒精(約喝了80ml 的啤酒)。開車的朋友需注意,食用含酒料理後,也需等酒精代謝後,才可以開車,否則一樣構成酒駕。

若「未」經過「持續燉煮」2 小時,酒精殘留濃度更高,例如食材加酒點燃的酒精殘留比例可達 75%。推估法式料理以一口杯(30ml)裝紅酒(酒精濃度12%)淋在牛肉上、或是創意料理以一口杯裝紅酒淋在冰淇淋上,並以火炙燒,其75%的酒精殘留,表示內含有還有 2.7ml的酒精(約喝了 54ml 的啤酒)。

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假如我們有機會參加陳王曹植的平樂觀之宴,痛快喝了 5 碗當時技術釀的酒、喝了 2 碗持續燉煮 2 小時的半酒蝦羹、再吃一份淋上 30ml 米酒炙燒的烤熊掌,體內酒精代謝情況如下。

飲酒量計算公式為「喝下酒量 ×(酒精度數/100)×0.8(酒精比重)=酒精攝取量(酒精重量)」5 碗(共1000ml)精濃度 10% 的酒換算酒精攝取量是 80 公克。持續燉煮2 小時的半酒蝦羹酒精濃度為原來 5% 的5%,即 0.25%,2 碗半酒蝦羹(共 400ml)換算酒精攝取量是0.8 公克。

淋了 30ml 米酒炙燒的烤熊掌,酒精濃度為原來 10% 的 75%,即 7.5%,1 份炙燒烤熊掌換算酒精攝取量是 1.8 公克。

喝了 5 碗當時技術釀的酒、2 碗持續燉煮 2 小時的半酒蝦羹、再吃一份淋上 30ml 米酒炙燒的烤熊掌,酒精攝取量總共達 82.6 公克。

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一般而言,人體每小時大約只能分解一個酒精單位(10 公克)。是故,在平樂觀的飲宴後,以酒精攝取總量 82.6 公克為例計算,大約需要 8 個鐘頭又 16 分鐘後酒精才會完全代謝,也才可以駕車。

當然,酒精代謝速率因人而異。人體酒精吸收速度很快,飲酒後大約 5 鐘就可以測到酒精反應,2 小時後完全吸收,但代謝速度可就沒那麼快了!為了安全,開車不喝酒!酒後不開車! 這才是王道呀!

參考資料

  1. 劉利生:《影響世界的中國元素:酒文化》,元華文創股份有限公司, 2015/07/01
  2. 曾翌捷:〈如何安全飲酒? 給準媽咪與新手媽咪的小建議〉
  3. 深圳新聞網:〈喝酒後多長時間才能開車? 喝多少酒會達到酒駕標準? 2016‐07‐18 發表于健康
  4. CSR@天下 整合傳播部企畫製作:〈你可能不知不覺成為酒駕者?秒懂酒精代謝〉
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文章難易度
數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 55 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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