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洗臉要用熱水還是冷水?要先了解我們洗臉是在洗什麼

MedPartner_96
・2017/05/05 ・2272字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 477 ・五年級

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洗臉這麼簡單的事情也要人教?沒錯,真的需要人教,千萬不要覺得洗臉很簡單啊!

保養是科學,不是儀式。

每個動作我們都會告訴你「為什麼」要這麼做。不信你看完這篇,可能就會發現,自己有很多步驟搞錯噢~清潔是整個保養程序的第一步,這個沒做好,後續都白費工。所以大家有耐心一點,我們一起把這個關鍵知識搞清楚吧!

洗臉前必須懂的生理機制!看完就懂到底要冷水還熱水

「學習」洗臉前須知的皮膚切面圖。圖/MedPartner 提供

大家先一起看這張皮膚的切面圖。

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.豎毛肌與毛孔收縮:豎毛肌是非常細小的肌肉,主要是控制毛孔收縮與張開的作用。在熱的時候傾向打開,冷的時候傾向收縮。但它控制毛孔的大小,是「暫時性」的,除了受到溫度影響以外,也會受神經支配。

.角化細胞與角質層:基底層的角化細胞需要 14 天來轉化成角質細胞,構成角質層,然後再花另外 14 天來自然脫落。角質層是皮膚最薄的一層,但它是皮膚最重要的基礎屏障。

.皮脂腺與皮脂:皮脂腺會分泌出皮脂,可以潤滑毛髮,在皮膚表面形成一層薄薄的保護層。

.汗腺與汗水:汗腺會分泌汗液,分泌在皮膚上,主要幫助散熱,並排出少量的代謝廢物,例如尿素。皮脂、汗液以及一些少許的代謝物質,就形成皮膚表面一層弱酸性的保護薄膜。這層薄膜大約 pH 值介於 4.5-5.5 之間,可以保護皮膚被一些微生物攻擊。

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當水溫較低的時候,毛孔會傾向收縮,污垢會比較難洗淨,過低的水溫對皮膚也是一種刺激。當水溫較高的時候油脂會被過度洗淨(洗過碗的就知道,熱水洗有油污的碗比較快),隨之降低皮膚的保濕能力,毛孔角化這類跟皮脂、保濕不足有關的問題就會惡化。

另外熱水也會導致微血管擴張,所以酒糟、敏感性皮膚這種跟微血管異常擴張有關的疾病患者,如果不小心用太熱的水洗,應該都有惡化的慘痛經驗。另外高溫也容易刺激皮脂分泌。這應該不用太多解釋,大家都有經驗夏天皮膚的出油量比冬天多對吧?皮脂在被熱水過度清潔,又因溫度高過度分泌,也容易產生粉刺、青春痘等等跟相關狀況。

稍微冷一點的水是最恰當的。圖/MedPartner 提供

看到這,大家應該可以理解,如果只有熱水跟冷水兩種選擇,那應該要傾向選冷水,熱水導致的問題實在有點多。但如果可以控制水溫,那最好是比體溫低一些,大約二十多度的微冷水喔~

洗臉有三大步驟:沖去殘留的卸妝產品、清除表皮髒污、促進代謝老化角質

如果你有上妝,或使用防曬產品,那記得要卸妝。有關卸妝的注意事項,可以先看這篇文章。卸妝後可以用微冷水或溫水協助沖掉殘留的產品。表皮的髒污可藉由溫和的清潔產品以及微涼的水洗去,適合的洗臉產品怎麼挑,我們之後再寫文章。而已經自然代謝即將脫落的老舊角質,也會隨著洗臉過程輕柔的按摩而洗去。

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洗臉何時洗?哪裡先洗? 7 大標準步驟,注意事項別遺漏

洗臉宜選用溫和、適合自己膚質的清潔產品。洗臉的次數其實一天不宜超過兩次,通常早晚洗臉就可以。臉部皮脂分泌不多的朋友,其實晚上用一次清潔產品就夠,早上用清水洗就行。皮脂分泌較多的朋友,頂多中午左右再清潔一次。如果皮脂分泌真的很旺盛的朋友,應該做的是調整皮脂的分泌,而不是連續過度清潔喔。如果一天連續用清潔劑洗四、五次以上的臉,皮膚可是受不了的。建議可先從生活作息規律、不要熬夜、吃清淡食物做起,如果還是沒改善,可以先看毛孔粉刺全攻略,有關抑制皮脂的文章,自行參考調整。

臉部不同部位皮脂分泌量不同,髒污的程度也不同。原則上,越油、越髒的部位越早洗。這樣可以確保髒、過油的地方被洗乾淨,已經乾燥、不油的地方比較不會過度清潔。

以下是醫師們建議的標準步驟:

只要 7 步驟!洗淨你的臉。圖/MedPartner 提供

1. 先徹底洗手,別漏掉指甲的縫隙喔
2. 用雙手捧水,輕輕將約攝氏 25 度上下的微涼水完整潤濕臉部。冬天如果很怕冷,那就用微微溫的水。實際上不太可能去測量水溫,所以原則就是,肌膚不會特別感到冰或熱的水溫就還行。
3. 將清潔產品取適量於掌心,一邊慢慢加水、慢慢搓揉,讓它產生細小的泡沫
4. 先將泡沫先抹在容易出油的區域(多數人是 T 字部位),再緩緩塗抹到全臉
5. 用指腹輕柔在臉上畫圈按摩,由上而下、由內而外。比較油比較髒的部位就多按摩幾下,但不必太用力。總共的按摩時間不必超過 2 分鐘。
6. 用微涼水沖洗臉部,並照鏡子檢查一些容易殘留泡沫的部位。例如鼻子跟臉頰交界、眼窩、髮際。
7. 用乾淨的毛巾以輕輕按壓的方式,將臉部的水分吸乾。

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每天正確完成臉部的清潔,是肌膚保養最重要、也最基礎的一步喔~除了預防許多因為清潔不足造成的問題外,也能避免清潔過度產生的肌膚不適。另外不管後續要進行哪些保養,如果保養前殘留了一堆髒汙在臉上,那效果怎麼會好呢?

從今天起,請讓洗臉不再只是一種儀式,請好好理解這些知識,知道這些步驟背後的道理,要先「洗心」,才能真的「革面」啊~~~(握拳)


  • 編按:愛美是每個人的天性,不過對你而言光是看滿架的化妝品、保養品,各種醫美產品就令你眼花撩亂,更別說還有玻尿酸、膠原蛋白、類固醇這些有聽沒有懂的名詞來搗亂嗎?如果你想要聰明的美,不想要被各種不實廣告唬得團團轉,那麼泛科學這位合作夥伴 MedPartner 美的好朋友,就是你我的好朋友。

本文轉載自 MedPartner 美的好朋友 洗臉用冷水還熱水好?你真的洗對臉了嗎?正確洗臉全攻略!

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MedPartner_96
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一位醫師用一年時間和100萬,夢想用正確醫美和保養知識扭轉亂象的過程。 Med,是Medicine,醫學的縮解。Med 唸起來也是「美的」。我們希望用醫學專業,分享更多美的知識。Partner則是我們對彼此關係的想像。我們認為醫師和求診者不只是醫病關係,更應該是夥伴關係。 如果您也認同我們的理想,歡迎和我們一起傳播更多正確的醫美知識。 我們的內容製作,完全由MedPartner專業醫療團隊負責,拒絕任何業配。

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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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