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「電力毯」利用體熱產生電力

only-perception
・2012/02/29 ・1983字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 575 ・九年級

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在彈性熱電材料(flexible thermoelectric materials)的眾多應用中,有一項是利用人體與周遭環境之溫差來提供電力的手錶。但如果你想讓這只錶以低成本的奈米碳管(CNT)/聚合物材料製成,那你目前需要一塊面積約為 500 平方公分的織物,那比一只典型手錶的面積大了約 50 倍。

為了要使這樣的應用更實用,一個研究團隊已開發出一種新的多層 CNT/聚合物設計,並證明其與先前設計相較,電力輸出大幅增加。這種新的 CNT/聚合物,研究者稱之為「電力毯/Power Felt」,也有比其他熱電材料更便宜的潛力。

這個研究團隊,那包括來自 Wake Forest 大學的博士生 Corey Hewitt 與 David Carroll 教授以及來自其他單位的合作者,已將一篇關於此新熱電織物設計的論文發表在最近一期的 Nano Letters 上。

雖然熱電已被研究並商業化運用達幾十年了,但它們傳統上是以無機材料製成,例如碲化鉍(Bi2Te3)。但最近研究者已證明,有機材料有望成為替代品,且具有低成本、易製造與彈性(可撓性)的優勢。然而,到目前為止,有機材料在效能上仍落後無機的。

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設計高效能熱電織物的關鍵之一是在材料相反的一面創造大溫差。因 CNT/聚合物非常薄,故垂直於薄膜表面的溫差受到限制。

為了對付此問題,研究者設計出多層 CNT/聚合物薄膜,那允許溫度梯度的排列平行於薄膜的表面。薄膜由數百層導電材料層(包含 CNTs 的聚合物)與絕緣材料層(純聚合物)交錯結合而成。每層的厚度只有 25-40 μm。當織物受到平行於表面的溫差時,電子或電洞會由於 Seebeck 效應從熱端往冷端跑,那將溫差轉換成電壓。

如研究者的解釋,所產生的電壓總量(以及總電力輸出)等於來自每一層貢獻的總和。故往織物上增加熱電層等於以串聯方式增加電壓來源,而熱電層的層數限制只受限於熱源在各層產生足夠溫度變化的能力。在此,熱源的溫度被限制在 390 K(攝氏 117 度),在此溫度下聚合物開始變形。

針對 72 層織物的實驗證明,在 50 K 的溫差下有 137 nW 的最大電力產生。但研究者預測電力輸出能夠增加;例如,他們算出 300 層織物的電力輸出可達 5 μW。

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從另一觀點來看,前面提及的手錶,所需要的織物將比目前所要求的 500 平方公分少很多。

“目前,我們織物的面積需求約為 10 平方公分,” Carroll 表示。”然而,此論文的論點是證明織物的熱電層增加有些線性。這表示,當更多熱電層被織入織物時(這些會是非常薄的熱電層),就能把更多電力封裝到一個更小的區域內。所以我們呈現的織物僅證明這個事實但沒有將之最佳化。所以,在證明時我們用了 10 平方公分,但我們也做出只要幾平方公分就能提供電力給手錶的織物。而且我們能有更多進展。”

就成本而論,如果 CNT/聚合物熱電裝置大量製造的話,其所產生的電力,由於低材料成本以及易於製造,每瓦可以只花一美元。相較之下,Bi2Te3 熱電裝置目前所產生的電力,每瓦要七美元。一如 Carroll 的解釋,這些材料的真實測試將需要代價。

“我們所做不同之處在於,以某種規格(form factor)製造了某樣東西,那允許此材料能有大面積的應用,” 他說。”因此,能產生大量電力,只要成本低的話,那麼 美元/W 足以與其他形態的能源捕捉相比。”當然,若沒有這篇論文中的二大創新,這將成為不可能。首先,如同我已經指出的,是此織物如摺紙般的摺疊,那允許夾層一起增加它們的電力。其次涉及「成本」那方面的事。注意,我們並沒有使用純奈米碳管毯(mats)。相反的,我們的毯主要是添加了奈米碳管的商業化聚合物。因此,昂貴元素的成本得以維持在最低狀態而不會影響整體效能。

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研究者們預測,低成本有機熱電織物能有多種應用。除了手錶之外,另一種可穿戴的應用會是有熱電裝置在內襯中的冬季夾克,那利用體熱與戶外溫度之間的溫差來供電給電子裝置,例如 iPod。

其他的潛在應用包括重新捕捉一輛車的廢熱能以便改善燃料里程數,以及在車輛座位內襯此織物以便供電給車上的電池。如果裝在屋瓦下,此織物能在炎熱的日子產生電力幫助減少建物的電費。在緊急時,此織物有可能被用來供電給手機或手電筒。

“這裡有各式各樣的應用,這些材料(的電流輸出)都能完美滿足,”  Carroll 說。”此外,如果需要更多電力,這裡有製造更大片織物的選項。因為成本優勢,這仍將比選用 Bi2Te3 更加便宜。想像一下,例如,只要比目前所用材料還要再高一點點的成本,就能在汽車車身中佈滿這種材料,同時支持聲音阻尼(sound dampening,他們必定已這樣做)並增加電力收集(power scavenging)的功能。如同所有的有機電子裝置,此創新的真正轉換能力在於其經濟 vs. 技術領先。”

在未來,研究者計畫使用 CNTs 的化學處理與增加聚合物導電性這樣的方法更進一步改良每個薄膜的電力輸出。

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“我們將改善效能?是的!” Carroll 說。”我們在改良整體電力輸出上已有顯著進展,且這裡有更多需要克服。對於學物理的讀者來說,透過散射過程抑制聲子模態(phonon modes)的基本原理、與相同調傳輸段落(sections of phase coherent transport)製成的碎形網路耦合,仍很年輕,而且我們確信我們尚未了解真正的潛力。”

原始文獻:Corey A. Hewitt, Alan B. Kaiser, Siegmar Roth, Matt Craps, Richard Czerw, and David L. Carroll. Nano Lett., Article ASAP. doi: 10.1021/nl203806q

資料來源:‘Power Felt’ uses body heat to generate electricity[February 28, 2012]

轉載自only-perception

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only-perception
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妳/你好,我是來自火星的火星人,畢業於火星人理工大學(不是地球上的 MIT,請勿混淆 :p),名字裡有條魚,雖然跟魚一點關係也沒有,不過沒有關係,反正妳/你只要知道我不是地球人就行了... :D

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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有可能透過節能,提高低碳電力的比例嗎?全球有一個國家做到了
低碳力LowCarbonPower_96
・2022/11/04 ・2687字 ・閱讀時間約 5 分鐘

為了達成 2050 淨零排放的目標,各國必須想辦法提高低碳電力的比例,逐步淘汰化石燃料。各式各樣提高低碳電力的方法出現,其中就有個我們從小就耳熟能詳的方法:節能省電。

但這個方法可行嗎?我們觀察了世界各國的發電結構,還真的找到實現了這個方法的國家:北韓。

北韓的電力結構在 1989 年間發生反轉。 圖/lowcarbonpower

在 1990 年以前,北韓的發電結構是以化石燃料為主(57.1%),水力發電為輔(42.9%)運作。1990 年後,水力發電的佔比瞬間飆升至 56.3%,截至 2020 年,低碳電力佔比已經達到了 85.53% 的亮眼成績。

同時,北韓的用電量從 35TWh(1989 年)減少至 14.6TWh(2020 年),可以推測出北韓低碳電力佔比提高的原因很可能就是因為用電量減少所致。

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用電量降低,低碳電力提高,這聽起來是件好事對吧?但這恐怕不是北韓(人民)願意看見的結果。

到底北韓發生了什麼事?為什麼會出現這樣的情況?

蘇聯解體,重創北韓經濟

北韓過去在蘇聯的資助下,積極發展重工業,甚至在 1970 年成功讓供電網覆蓋全北韓境內的村子和家庭。然而蘇聯解體後,北韓經濟受到重大打擊,失去了從蘇聯進口的石油,導致北韓發電量急遽減少,水力發電因此成為北韓最主要的發電能源。

另外,根據南韓公共媒體 KBS 報導,北韓的火力發電廠設備老舊,經常發生故障,能源效率和發電量都很低。相較之下,北韓更看好水力發電不用燃料的優勢,進而提高了水力發電的佔比。

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缺電的北韓

目前北韓人均用電量只有 658 度,對比台灣的人均用電量(11,933 度),相差 18 倍!這不是因為北韓人民超會省電,而是沒電可用。

根據數據統計,北韓將近一半的人沒電可用。由於北韓電網年久失修,以及冬天河川凍結無法使用水力發電,即使在較多精英階層居住的平壤也經常停電。因此北韓的有錢家庭通常會設置太陽能板,以滿足自家用電需求。

低碳電力比例高,所以北韓其實很環保?

答案是,其實不然。

首先,經常斷電導致人民尋求其他的方法,像是太陽能板、柴油發電機,或是自製油燈滿足照明需求,而這些方法往往能源效率極低,還會造成其他威脅(像是更不環保或是對人體有害等);其次,電力只是眾多能源的一種,對電力的需求很可能轉嫁到其他非電力能源上(例如,沒電使用電燈,因此改用油燈)。

但北韓的確證實了一種可能性:減少用電量可以提高低碳電力比例。只是其他國家有可能利用這種方法減碳嗎?

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回答這個問題之前,不知道大家有沒有聽過「卡爾達肖夫指數(Kardashev Scale)」。

卡爾達肖夫指數是根據一個文明能夠利用的能源量級,來為該文明劃分等級的分級法,像是:第一型是能夠利用整個行星的能源;第二型是可以駕馭整顆恆星能源的文明……。

美國物理學家弗里曼.戴森(Freeman John Dyson)也認為任何科技文明對能源的需求會穩定增長,只要存活夠久,總有一天會需要利用到其母恆星「全部」的能量輸出,因此有必要建立一個可以收集母恆星所發出的全部能量的裝置——戴森球。

也就是說,隨著文明的科技進步程度越高,需要消耗的能源就越多。

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事實上,自工業革命(1760)以來,我們對能源的需求就不斷地增長,想要僅依靠省電減碳就意味著我們需要在科技進步和節能減碳之間做出選擇,但我們仍然可以試著去估計,人類是否可能在不犧牲科技進步下依靠省電減碳?

以台灣為例,1980 年台灣相繼成立竹科、南科、中科等科學園區,從此走向 IT 大國之路,每年用電量也在快速增長。2021 年台灣總用電量高達 2830 億度,是近 10 年來最高,工業用電量和成長幅度也創下新高,佔總用電量的 57.1%。其中台積電用電就佔了近 6%。

當然,「護國神山」不能倒,科技發展不能停。那我們試試看計算個人節省用電是否能夠提高低碳電力的比例。

台積電位於新竹科學園區的晶圓十二廠。圖/維基百科

一個人可以省多少的電?對台灣有幫助嗎?

一樣採用台灣 2021 年的用電量來看,假設去年是因為疫情進入三級緊戒,所以家庭住宅用電量比 2020 年多了 5%,佔總用電量的 18.6%。也就是說,在扣除非民生用電之下,去年台灣每戶家庭的年均用電量約為 5846 度。

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採用國際能源署(IEA)的對每戶家庭最低供電程度的簡單定義,即每戶家庭有足夠的電力來為每天打開 5 小時的四個燈泡、一個冰箱、一個每天運轉 6 小時的風扇、一個手機充電器和一台每天使用 4 小時的電視供電,相當於每戶每年用電量為 1250 度。

如果台灣每戶家庭都超省,堅持一年只使用最低限度的電,可以為台灣省下 413.8 億度電,相當於總用電量的 14.6%,似乎就能達到目的。

但是,如果要是我們將科技進步納入考量後,就會發現這不是一個合理的策略了。

用於製造世界最先進半導體的機器「極紫外光微影」(EUVs)每台的耗電量高達 1 百萬瓦,目前台積電約有 80 幾台,預計 2025 年台積電用電量就會佔全台用電量的 12.5%。

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試著想想,當你為了省電費勁心思,犧牲生活品質所打出的成績卻是「效果甚微」,心裡該有多累。

但減碳從來都不只有一種方法。像是丹麥、法國等國家就投資低碳技術取代化石燃料,也可以選擇電動車取代汽油車等,減少碳排放。我們只有更積極的思考永續發展的解方,人類文明才有可能繼續延續下去。

參考資料

  1. 北韓低碳電力比例
  2. 用電再破紀錄!住宅用電攀升,去年工業用電更達「史上新高」
  3. 護國神山變吃電怪獸?台積電用電量恐占全台12% 再生能源發展迫在眉睫
  4. 北韩的电力状况
  5. 1990年代數十萬人死於饑荒,北韓再度出現糧食危機!
  6. 供電不足 北韓人民嚴冬中過日
  7. Defining energy access: 2020 methodology
  8. North Korea: Energy Country Profile
  9. https://zh.wikipedia.org/zh-tw/戴森球
  10. https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/卡尔达肖夫指数
  11. https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/中華民國科技
  12. https://www.hk01.com/港學堂/85673/這一秒的歷史-北韓危機的根源-蘇聯解體
低碳力LowCarbonPower_96
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淨零碳排不僅是台灣的事,更是全球的共同目標! 我們致力分享各國各地的減碳策略,一同找出最適合台灣的減碳方式。

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【水獺媽媽專欄:從日常學永續】我也好想像太陽一樣,可以發光又發電!
PanSci_96
・2022/11/02 ・830字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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「隨手關燈,節能減碳」這是在我們日常生活中,絕對會看見或聽見的標語!在家裡被爸爸媽媽隨時叮嚀、到學校被老師耳提面命、忘記關燈而被罵的記憶肯定不會少。

建立節能好習慣很重要,但我們現在還有哪些跟能源相關的永續行動呢?

台灣的發電來源,主要仰賴燃煤、燃氣等化石燃料,比重高達80%,但提供穩定電量讓人類使用的同時,卻也大量排放二氧化碳及空氣汙染物、加劇氣候變遷,灰濛濛的天空就是最直接的證據。

近年,政府積極推動能源轉型,希望降低對化石燃料的依賴,發展再生能源,尤其是太陽光電和離岸風力發電。

像是今年夏天,家長跟小朋友都很期待的「班班有冷氣」政策,除了讓大家可以舒適上課,也同步規劃「校校會發電」,降低對地球的負擔。

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近年,政府積極推動能源轉型,希望降低對化石燃料的依賴,發展再生能源,尤其是太陽光電和離岸風力發電。圖/水獺媽媽提供

不過大家有發現,學校的發電設備裝在哪裡嗎?

原本烈日長期曝曬,又熱又空的學校頂樓,竟然可以搖身一變,成為設置太陽能板的最佳基地!而當地球最豐沛的資源——陽光,照射到板內的矽晶片時,光子會撞擊電子並產生電流。

這些我們肉眼看不到的次原子粒子,卻悄悄在太陽能板中移動,而且發電的過程不會排放任何溫室氣體,也不會造成空氣汙染,非常不可思議!

陽光照射到板內的矽晶片時,光子會撞擊電子並產生電流。圖/水獺媽媽提供

也許我們都沒想過,學校可以從原本「電的消費者」變成「電的供給者」,將能源轉型落實在校園中,那麼大家趕快找個時間,去看看自己的學校,有沒有用來發電的太陽能板吧!

隨手關燈,一起節能愛地球!圖/水獺媽媽提供