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在蓋離岸風電之前,先讓海洋地質探勘船「大地能源號」來幫海床把個脈

趙軒翎
・2017/12/29 ・3198字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 498 ・六年級

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在蓋房子之前,得先幫建地來個地質身家調查:土質鬆軟還是結實、有沒有土壤液化的可能……等。那當我們要在海上蓋離岸風力發電的「大風車」,為了不要讓它們轉一轉反而隨風倒下,了解海底下的地質狀況也是興建之前首要的任務。

讓我們隨著大地能源號出航吧! 圖/環球測繪公司提供

這次要接下這個任務出航的勇士,是台灣第一艘自有的海洋地質探勘船「大地能源號」(Geo Energy)。它最主要的任務就是到風機預定架設的位置,沒有偏差、非常精準地鑽探到海底,取得這個區域的土壤樣本。專業人員靠著它取回的樣本以及當地的海床資料,來分析這架風機該如何架設,才能安全又穩固。

要做到這一點,絕對不只有把船開過去、鑽頭放下去這麼簡單。

絕對不能挖錯洞!動態定位系統 On

先說說定位吧!為了要精準的在風機預定架設的位置鑽探,船的定位相當關鍵,透過 GPS 衛星定位將船開到預定地點只是第一關,第二關則是得讓船在鑽探的這幾天中都不能動。你總不希望在鑽探取樣的時候,你的船還跟著盧廣仲的魚仔游來游去、搖來搖去吧!

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在風、海浪、洋流的各種「騷擾」下,船要能固定在同一個位置,一般是依靠錨來固定,而且大多不只一個。不過在大地能源號上,並不是用錨來固定船隻,而是用動態定位系統(Dynamic Positioning System),讓整艘船在鑽探過程中不受到風浪因素而偏移。這個動態定位系統可以根據儀器所測到的風速和風向,即時修正船隻位置,讓船保持固定。

大地能源號的動態定位系統(DP 系統)操作台,真正作業的時候這個位子屬於 DP 手,讓船可以抵抗海流不偏移。 圖/Emilee Hsieh

動態定位系統有如此的能力,在於它掌控了四個引擎。大地能源號的主人家、環球測繪公司地工技術總監黃宗宸解釋,這個系統會分析海流的流向、流速,並去預測下一秒的海流狀況,讓引擎朝反方向產生推力,使得探勘船能固定在原處。「這四顆引擎是 24 小時不間斷在燒油,一天就要燒掉 15 噸的油。」黃宗宸說。(我相信老闆心裡在淌血……)

雖然燒油花錢,不過好處是省下拋錨的時間。你會問拋錨需要多久?拋四個錨固定探勘船就要花六個小時,而動態定位系統只需要 10 分鐘。更別說錨的定位精準度完全比不上動態定位系統啊!

大地能源號的主要鑽台井架,也是負責鑽探的主要結構。 圖/Emilee Hsieh
大地能源號鳥瞰照。 圖/環球測繪公司提供

在定位沒有問題之後,船上的鑽探作業小組才會將海床框架與鑽探導板下放到海床,啟動鑽頭來切割海床地層。一般在雲林與彰濱外海以沉積層為主之地盤,離岸風力發電廠址的鑽探調查,會依據設計之需要鑽 80 到 100 公尺,並取得樣本供海床地質分析。

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https://youtu.be/OctSDnN8qHQ

而鑽一個孔要多久呢?從事鑽探工作超過 35 年的環球測繪公司董事長黃新志說,鑽一個孔的作業時間取決於海床的地質,一般的砂土層只要兩天半到三天,然而台灣竹南以北的海床礫石較多,一個孔可能就要鑽八天!如果臨時遇到天候不好,船員們也只能收回鑽管、包袱款款回陸地避難,這一個孔就得下次回來重新再鑽一次。

在大地能源號來到台灣之前……

既然直到今年(2017)才有了這艘鑽探船,那以前需要鑽探的任務都怎麼辦呢?黃新志說,以往的探勘船來自國外,不過將船從國外調到台灣使用,需要多支付動員費,這筆費用相當高。從陸上鑽探工做起家的他,非常不服氣,決定自己來做。

環球測繪董事長黃新志剛出社會即踏入陸上鑽探工作,直到中年轉跨入海上鑽探領域。他所擁有的油壓式平台和探勘船,將成為離岸風電風場探勘的重要工具。 圖/Emilee Hsieh攝影

他從添購小型的油壓固定式工作平台開始,從陸地跨入海洋鑽探的工作。這種油壓平台得依靠拖船,將平台放到要鑽探的位置才能使用。平台的四隻腳會插入海底固定,再開始進行鑽探工作。有別於鑽探船,平台不需要像船一樣一直消耗油料,需要的人員也較少。不過缺點就是只能在較淺的區域使用,因為水越深,支撐的四隻腳就要加長,當腳長過長時,會因細長比過大,在受到較大之洋流與測向之風力作用時,對平台之穩定性會有相當大之影響。而且在遭遇天候變化時,平台較無法快速撤離。

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油壓固定式工作平台適用於水深較淺的區域。 圖/環球測繪公司提供

近年來由於離岸風力發電開發的需求大增,也讓黃新志與合作夥伴們下定決心要自己買探勘船。風機預定設置點的地質探勘,不同於其他例如石油探勘等,需要精準的定位。「大地能源號」是我國目前的第一艘,接下來幾年也預定再投入其他艘船,來因應需求。目前這艘船已執行過彰濱工業區、雲林、桃園外海等風場的探勘任務。

鑽探起來的土壤樣本要做什麼?

不管是探勘船或平台取得的土壤樣本,都得經過專業人員的分析,才能決定這個位置適不適合蓋風機,或是適合蓋什麼類型的風機。黃宗宸說,這些樣本取出後,會先在船上判斷土壤的種類、初步了解它的物理特性,例如單位重、含水量等基本資訊,以作為安排後續試驗之依據。其他的樣本會封存在取樣管中,這個管內的樣品是不擾動的樣本,盡量保持該地地質原始的樣貌,然後送往專業的認證實驗室進行進一步的試驗與分析。

地質取樣管(圖左下方)。 圖/Emilee Hsieh攝影

在實驗室中,除了像是健康檢查一樣,要測試土壤的物理特性(如單位重、材料組成、含水量等),再由它的力學特性來提供風機基礎設計之參考依據。此外,靜的看完,動的也不能放過。風機設置之後,風機本身和土壤緊密貼合會相互影響,台灣處於環太平洋地震帶上,時常發生大大小小的地震,反覆的震動會讓土壤的顆粒相互推擠,有可能造成土壤液化的現象,使土壤瞬間失去支撐基礎的能力,就會讓風機傾倒。在了解各深度土層的動態特性後,若知道有相關的風險,就得考慮是否改變基樁形式或針對地盤狀況進行處理。

探勘船不只能鑽探,還可以找炸彈

這麼看起來,似乎這艘船只能在風機建設之前能發揮作用?

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大地能源號因為具備動態定位系統,讓它能跨足不同的工作。在離岸風機建造的過程中,可以協助在打基樁時進行氣泡帷幕工法,減低工程噪音;也能在風機運作期間執行維護作業。非得用上這種有動態定位系統的船,原因無它,就是避免在作業過程中船不小心撞上很貴的風機,那可就得不償失了。

除了離岸風機相關的工程,搭配上磁力儀,還也可以成為海上行動金屬探測器,能夠協助尋找海底的未爆彈,或是墜海的飛機。

大地能源號內部。圖/環球測繪公司提供

有了船,還需要能操作的人

現在大地能源號上船員仍多半是外籍人士,目前正在申請將此船更改為台灣籍,在這之後船上將至少有三分之二為台灣的船員。國立高雄海洋科技大學航運技術學系副教授文展權說,探勘船比起商船需要更精準地操作,定位上有差異。

但他期望有興趣的學生可以挑戰,並擁有海洋測量或海事工程的能力,就能勝任探勘船的工作。

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國立高雄海洋科技大學航運技術學系副教授文展權,本身就曾是一名船員,後來投入海洋地球物理領域。 圖/Emilee Hsieh攝影

對於一艘擁有動態定位系統的探勘船而言,船上的重要人物除了船長之外,就是操作動態定位系統的 DP 手。「我已經教了十年書,但我們台灣還沒有自己的 DP 手(船隻動力定位系統操作員,Dynamic Positioning Operater)。」國立高雄海洋科技大學航海系副教授許華智說。他提到 DP 手的訓練困難在於它的師徒制,必須有一個具有證照的 DP 手帶領,才有資格取得證照。「現在的困難是,我們一個都沒有。」許華智也期許,大地能源號能夠幫助國內訓練相關人才。

「(希望)我們的學生可以做的不是只是跑船而已,還能有更好的出路。」許華智說。

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趙軒翎
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在「一日生科,終身科科」的年代,即使鬧家庭革命都堅持要念生科,卻在畢業之際決定走出實驗室找尋新的出路。因緣際會就這麼踏入了科學傳播領域,雖然一路跌跌撞撞,但仍相信自己可以用知識改變這個世界。聯繫方式:scimonth.chao@gmail.com

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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離岸風機建設又貴又麻煩,蓋的好處是什麼?又會對環境造成什麼影響?
PanSci_96
・2023/11/04 ・5785字 ・閱讀時間約 12 分鐘

北風和太陽,你賭誰贏?

台灣為了發展綠能卯足全力,風力與太陽能是最受關注的兩大巨頭。這幾年太陽能就像開了加速器,建置量扶搖直上,產生的討論與爭議當然也不少。但在風光併行的策略中,風機的關注度似乎就沒有那麼高。

最主要的原因,大概就是太陽能板近年大量設置,甚至出現在我們的周圍,因此產生更多對於環境影響的討論。

然而風機不比太陽能,單一支風機隨便就超過 20 層樓高,十分巨大。不僅建設成本較高,也需要蓋在遠離人群的地方。

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但是,為何風機一定要如此巨大,甚至跑到外海去蓋呢?那麼巨大的風機,對環境生態會造成多少衝擊?

到海上去蓋風機有什麼好處呢?

蓋在海上,遠離陸地的風車我們稱為離岸風機。雖然風電的新聞版面不如光電,但其實一直有持續在進展。例如今年 6 月,台中外海的渢妙風場,就才剛遞交行政契約簽署文件,該地的最大裝置容量預計有 1800MW。

但即便如此,我們還是能感受到風力發電的開發比光電吃力許多。其中原因是,要將風力發電廠從陸上搬到海上,要付出的代價可不小。根據經濟部的資料,如果用年發電量一百萬瓦來算,設置離岸風電的裝置成本約 1 億 5 千~1 億 7 千萬元,幾乎是陸域風電廠的三倍。此外,離岸風電開發流程也比陸域長,經過前期的選址調查與評估後,還要另外花 1~2 年安裝水下基礎,才能建置風力發電裝置。既然如此,在討論離岸風電之前,我們應該先問問,跑去海上找風電有什麼優勢呢?

最常聽到的理由是噪音的影響。風力發電運轉過程持續發出低頻噪音,對周圍環境帶來噪音污染,引起居民反彈。環保署原本規定,風機與最近建築物距離 250 公尺以下就必須做環評,不過由於近年來仍爭議不斷,今年初更修法將門檻提高到 500 公尺。

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圖/giphy

而且台灣的陸域風機已經發展了二十幾年,優良風場飽和後,接下來如何權衡容量擴張和環境影響成為一大課題。因此往海上發展便成為重要的選項。

不過除了沒地可用這個原因之外,從發展的角度來看,更吸引人的因素其實是海上更加豐沛的風電資源。之前我們在介紹「宇宙太陽能」那集的時候,有提到科學家考慮將太陽能板送到遠離地表的太空中,好避開夜晚與雲層的影響,能不分天氣接收直接日照。

建置離岸風電也是一樣的道理,遠離陸地的平坦海面可以讓氣流暢行無阻。相較之下,陸地上的建築物,植物,地形等等都會顯著地拖慢地表附近的風速。更進一步,越往上空,風速被地表建物影響的幅度就越小。因此風機一支比一支高大,原因除了受風面積增加之外,在於高處的風能也更加豐沛。

最重要的是,風能和風速的三次方成正比,也就是說,風速只要快兩倍,風力發電的功率就會直接翻八倍。因此風速幾乎可以說是頭號考量因子,而高風速的外海也成為了最佳的選擇。

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平常站在海邊,海風就已經常讓人站不穩了,但其實從平均風速資料可以看到,台灣海峽附近離海岸線十公里以外的海上風速更是快上許多。尤其台灣海峽北半部相較其他鄰近海域,蘊含的風能可說是相當驚人。這是因為台灣海峽位在中央山脈和中國的武夷山脈中間,兩座山脈形成天然管道,而且方向剛好與盛行的東北季風與西南季風方向一致,每當季風流過山脈中間時,就會加速通過形成強勁的風場,就像兩座高樓大廈中間總是吹著強風一樣。

平均風速圖。圖/global wind atlas
平均風力功率圖。圖/global wind atlas

說到這裡,台灣要發展離岸風電,可說是需求與資源兼備。從 2012 年 7 月,經濟部公告「風力發電離岸系統示範獎勵辦法」開始,台灣的離岸風電已經發展超過十年。不過,離岸風電近期進度有待追趕。根據 109 年經濟部能源轉型白皮書台灣風力發電推動方案,2025 年離岸風力發電累計設置容量的目標是 5.7 GW。但統計到今年五月,離岸風力發電裝置容量只有 1.15 GW,雖然預估到年底達 2 GW,但還是不夠快,這也讓經濟部原本預計 2025 年達成的再生能源佔比 20% 目標,延至 2026 年 10 月才可能達標。。在政府與企業積極向海借地來蓋風力發電廠時,遇到了什麼問題呢?

離岸風電對環境有影響嗎?

儘管我們剛剛提到,離岸風電對岸上居民影響較小,但是對於海上的居民就不是這麼一回事了。舉例來說,首當其衝的就是空中飛的鳥與蝙蝠。風力發電機組的葉片高速旋轉,時常讓空中的鳥類與蝙蝠閃避不及而撞擊死亡。一篇 2013 年的研究估計,北美洲的風電扇葉每年殺死的鳥隻數量約介於 14 萬到 32 萬之間,雖然這是針對北美陸域的調查,但由於台灣海峽也是許多鳥類跟蝙蝠的遷徙路線,豎立在台灣海峽的風力發電機必然會成為不少生物的絕命終結站。

面對這類的鳥擊事件,許多較新的風力發電機組開始引進新型態的防鳥設計。像是在機組周圍裝設音波偵測器、熱感應器,藉此來監控鳥類與蝙蝠活動,並依據監測結果停機降載。此外,還有一份 2020 年的研究將風電機組的其中一個扇葉塗黑,並發現該機組的鳥擊事件數量降低 70%。研究人員表示這是因為單一的黑色扇葉可以減少高速旋轉的動態模糊,讓鳥類看得更清楚。不過比起這些預防措施,最根本的做法是從謹慎的選址做起,讓風場遠離鳥類的聚居地,例如候鳥遷徙路徑上的濕地或是過境棲地,降低風機和鳥類接觸的機會。

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圖/giphy

當然,鳥擊的威脅是陸域和離岸風電都會有的難題。而離岸風電雖然遠離我們居住的陸地,不會對我們產生噪音危害。但建造和運轉期間所帶來的「水下噪音」,卻對當地,也就是海洋生態帶來不可忽略的影響,也因此成為離岸風場環評的一大關注重點。

在建造離岸風電機組時,需要先在海床上打樁作為固定的基礎,才能繼續往上建造風力發電機組。打樁的過程就等於將一根超大的釘子打入海床中,會產生極大的撞擊聲,雖然打樁的噪音是短期的,蓋好之後就不會再有了,但在運轉期間,離岸風場也會和陸上機組一樣發出低頻的嗡嗡聲。不論是打樁還是運轉的噪音,都會在海水中傳遞,影響到海中生物的生存。

由於聲音在水中傳遞速度快,損耗低,加上海水中光線不足,能見度較低。魚類跟海洋哺乳類等生物的聽覺自然演化得比視覺靈敏,讓他們有了非常廣闊的聽覺「領域」。因此從生態保育的觀點來看,海底噪音跟地上的噪音一樣,需要嚴密的監控和管制,否則會對海洋生物的感知與溝通能力帶來極大的影響。

環保署在 2022 年的二月將海事工程打樁噪音的規範訂為單一次打樁不能超過 190 分貝、打樁超過 160 分貝的次數不能超過總打樁次數的 5%。國內研究也建議打樁開始前 30 分鐘,必須確認沒有鯨豚在方圓 750 公尺內;並以緩啟動模式開始打樁,讓附近鯨豚可以及時迴避。畢竟,瀕臨絕種的中華白海豚就棲息在台灣西岸中段的沿海區域,和最有開發潛力的風場地區高度重疊,因此在設立風場時需要格外地謹慎。

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圖/海洋委員會海洋保育署

離岸風電可能帶來的環境負擔,需要在建造前以及運轉期間持續監控。但目前台灣發展離岸風電遇到的最大瓶頸,其實並不是環評與選址等環境問題,而是其他供應面的限制。

離岸風機的施工問題

前幾年在 COVID-19 疫情的籠罩下,各項工程與供應運輸時程難免延宕,國內離岸風電的建置進度大幅落後。此外,政府政策、國外廠商的商業決策、以及資金流動等等現實問題,都影響到台灣離岸風電的發展。

離岸風機的建設,不是選址選好了就萬事解決,這些巨型建築的架設也是一大挑戰。要知道,過去 3MW 的陸域風機,葉片的長度就可能超過 30 公尺。建設在外海,裝置容量超過 10MW 的離岸風機,葉片的長度會超過 100 公尺,整支風機的高度更可能來到 260 公尺,蓋一座風機就像是在蓋一座摩天大樓。

要在海面上搭建如此龐大的建物十分具有挑戰性,各個大型組件需要先在陸地上做好,運到港口,再由工程船隻載到海上進行組裝。

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而能攜帶並安裝這些部件的「安裝船」是台灣目前最欠缺的。而且不只台灣,近年來為了趕上對再生能源的需求,從歐盟到中國等國家的離岸工程開發案不斷成長,相關船隻的需求和價格也水漲船高。這使得台灣開發商想要租到合適的工程船變的越來越困難,已經做好的組件只能放在港口等待安裝。

面對這樣的困境,國內造船產業也有所回應。在今年六月,台灣國際造船宣布,亞洲最大的海事工作船「環海翡翠輪」已經完成交船。全長 216.5 公尺、寬 49 公尺,甲板面積有相當於 1.3 座足球場的超大面積,足以提供進行離岸風電水下基礎及大型風機的運輸與安裝作業。目前環海翡翠輪已經行程滿檔,工程已排程至 2025 年。

結語

雖然目前進度落後,但根據政策的規劃,台灣還是會持續興建離岸風場,往能源轉型的目標前進。

但除了劃更多區域、建造更大型的風機,風力發電還有別的玩法嗎?除了常見的水平軸三葉式風車之外,我們還有沒有其他的選擇?在拚發電量以外,有沒有對生態影響更低的風力發電方式?如果你也對其他型態的風力發電有所好奇,就請使出超級感謝,或加入會員來敲碗吧!如果你看不過癮,也可以看我們與 taiwan keywords 合作的這一集,看我如何挑戰爬上 23 層樓高的風機。

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最後也想問問大家,關於風力發電,你還有哪些問題呢?

  1. 風力發電的工作船有哪幾種?應用了哪些科技?
  2. 那麼大台的風力發電機水下基礎是怎麼蓋的?製程跟材料環保嗎?
  3. AI 能夠讓風力發電更穩定嗎?
  4. 更多想法,留言告訴我們吧

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大直公寓陷落!連續壁能保護工地,為什麼會造成外側房屋坍塌?在軟弱地盤上蓋房子可行嗎?
PanSci_96
・2023/10/21 ・5106字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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「趕快下來、房子要倒了!」隨著工地主任一聲大喊,居民慌亂逃出。接著,基泰大直建案隔壁的公寓,就像坐電梯一樣往下陷落,原本的 1 樓,如今已成為地下室。

除了基泰大直案,台灣各處都偶有聽聞發生天坑、房屋沉陷等事件,這些災害,似乎又常常是地下工程惹的禍。

但這次事件是怎麼發生的?軟弱的地盤真的不適合蓋房子嗎?我家或你家,也會遇到嗎?

為什麼土壤會崩塌?

為什麼土壤會崩塌?大家應該都有過在海邊堆沙子的經驗,當砂子堆到一定的角度後,沙堆表面的沙子就會開始不穩定,這時如果繼續堆沙,沙子就會坍方。

土壤的「剪力強度」會使土壤坍塌到一定程度後就不會繼續坍塌,讓土壤的斜面與地面形成一個角度。所謂的剪力是指將物體推往相反方向的外力,例如用剪刀剪紙,或是用手撕紙。而土壤的剪力強度,指的是防止土壤發生平移破壞的阻抗,剪力強度愈大,代表愈不容易發生坍塌。

剪力強度的大小則受到土壤的顆粒形狀、大小分配比例、緊密程度以及凝聚力所影響。例如由不同形狀與大小的顆粒混雜而成的土壤,彼此之間的摩擦力比只有相同大小顆粒的圓形土壤,強度還要高。或是含水量較少的黏土,比含水量高的黏土黏滯性還高,凝聚力更強,因此剪力強度比較高,更不容易坍塌。

圖/公共工程品管班教材

若是開挖基地的土壤剪力強度不足,很難形成垂直度高的壁面,這個時候若是沒有足夠的空間設立明挖邊坡,就需要擋土壁來擋住側向的砂土,保護開挖面,讓工程順利進行。

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大家在這次事件一直聽到的「連續壁」,是一種常見的地下擋土設施,就可以擋住側向的沙土。開挖建築地下室前,常會在基地周圍施作一圈連續壁,阻擋地下水與土壤,再進行開挖工作。由於連續壁適用範圍廣、可以擋水、所需空間不大,對臨房影響較小,常被用在軟弱黏土以及都市密集區的工程。而連續壁的貫入深度,通常是開挖深度的 2~3 倍。

以台北市為例,根據臺北市建築工程基礎開挖安全措施管理作業要點,在有鄰房的狀況下進行地下開挖,深度只要達 8 公尺以上就要採用連續壁擋土工法。這些連續壁不僅能用來保護工地,還可以成為未來完工後,建築物地下室的永久外牆。

開挖建築地下室前,常會在基地周圍施作一圈連續壁。圖/PanSci YouTube

那麼,這次事件又發生了什麼事呢?

大直民宅坍塌事件是怎麼發生的?

為了抵擋側向土壓力與水壓力,通常擋土壁還需要配合基地內的支撐系統。常見的施工流程首先會在施作擋土壁之後打入中間柱,並且開挖第一階土方。接著在中間柱上架設一層臨時性的水平支撐與施工構台,才會繼續往下開挖下一階土方,重複這樣的步驟直到挖至設計深度。全部開挖完成後,最後在底面鋪設混凝土底版,由下往上開始施作地下室結構。

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圖/公共工程品管班教材

這次基泰大直事件中,基地位於軟弱黏土地盤。當開挖作業進行到一定深度後,連續壁外側的土壤重量,超過連續壁底部黏土的抵抗力,開挖底部失去平衡。外部的黏土沿著破壞面流動,湧入開挖區。緊接著,基地內的土壤連同中間柱被湧入的土壤向上抬起。當中間柱被向上推之後,橫向的水平支撐也隨之崩解,失去保護連續壁的作用,最後失去側向支撐力的連續壁朝基地內擠進破壞。

災難如連鎖反應,除了基地結構被破壞,基地外側的土壤也會因為向開挖區內流動,導致地面大量沉陷,蓋在上面的房子,也就是這次事件中受害的民宅,隨之下陷。這種工程災害稱為「隆起破壞」。

過程雖然是這樣,但導致這次事故發生的確切原因,目前還在調查當中。可能是調查與設計單位對地質狀況的判斷過於樂觀,連續壁的設計貫入深度不足,或是因施工不慎,導致連續壁與支撐系統並沒有完全發揮作用。

那麼你可能最擔心的是,我家會不會也遇到相同問題,買房前是不是也要挑地質?

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常見的開挖災害有哪些?

這邊要先說明,其實不同的地質,需要對應不同的考量與施工工法,我們應該因材施工。而不同地質,也會面臨不同的挑戰與風險。例如基泰大直的隆起破壞,容易發生在軟弱黏土進行的開挖工程,而在透水性良好的砂質土壤中,則可能會因為地下水位差,發生管湧與砂湧等災害。

什麼是管湧呢?它指的是地下擋土壁因為施工不慎導致壁面出現裂縫,在裂縫處將容易形成透水路徑。如果沒有即時修補裂縫,滲出的水流會愈來愈大,並夾帶砂土,形成滲流管道。水流夾帶砂土持續湧入開挖基地,就會使得擋土壁外側逐漸被掏空,導致上方鄰近道路及房屋沈陷。

圖/臺灣公路工程第 43 卷第 1-2 期

而砂湧,也是另一個容易發生在砂質地盤的災害,這種現象主要發生在基礎開挖時,基地內側與外側水位落差很大。水位差會使地下水由擋土壁底端上湧,當上湧水流的壓力大於開挖面底部土壤的重量,水壓會將基地內的土砂舉起,冒出開挖面,進而導致開挖基地的破壞。

圖/臺灣公路工程第 43 卷第 1-2 期

不過除了先天的地質問題,擋土壁與支撐系統,也可能會因為設計與施工上有所疏失,使得擋土壁牆身的強度不夠或位移太大而發生破壞。

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話說回來,這些軟弱地盤,是不是根本就不適合蓋房,爛泥扶不上牆,不對,是爛泥扶不住牆呢?

軟弱地盤真的不適合蓋房嗎?

就像蛋糕不是只有蛋,建築的地盤不只有土壤,而是由土壤、地下水及空氣所組成。依照不同的比例及成份,有著不同的特性。若是地質沒辦法讓蓋在上面的建築物穩定安全,就是所謂的軟弱地盤。

軟弱地盤通常位於沖積平原、湖沼地或是人工回填區。這些地方的土壤因為沒有經過地質變動等物理作用,通常由軟弱黏土、沉泥、或是鬆散的砂土所構成。例如台北盆地是河流所形成的沖積平原,因此大部分的地區都是屬於軟弱地盤,而桃園、台中的地質則穩固許多。

直接在軟弱地盤上蓋房子,就像將建築蓋在豆腐上,不僅施工時容易發生災害,建築也可能會因為自身的重量而沉陷。但隨著都市發展,所需要的土地大量增加,我們很難完全避免在這類地盤上興建工程,因此工程師會利用各種方法,來克服困難的地質條件。

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軟弱地盤並不是完全沒有辦法蓋房子,我們可以選擇深基礎,透過數十公尺長的基樁,穿過軟弱土層,將建築固定在更深處的堅硬岩盤上。

或是透過地盤改良,改善土壤的特性,防止破壞、液化以及沉陷等問題發生。

除了加入岩隱村習得土遁忍術以外,地盤改良的方式非常多,同樣需要依據地盤的性質、改良的方向以及工程的類型來選擇最適合的工法。這裡介紹幾種台灣常見的地改方式。

第一種是振動夯實,這種方法是利用機械振動等外力,使基地土層的密度增加,加強支撐力,減少發生沉陷或液化的可能,這種方法適用在非黏性的土層。

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第二種,排水預壓工法。這種方式則是在蓋房子前,在基地加上額外的載重,同時也可以搭配排水帶,縮短土壤孔隙水的排水路徑,讓水更容易排出,進而增加土壤的壓密速率,減少土壤內的孔隙與含水量,克服未來建築完成後的沉陷問題。

第三種,也是在都市建築中最常見的地盤改良,是深層攪拌工法,利用特殊機械,透過高壓噴射或是機械攪拌等方式,在地層中注入水泥,並同時攪拌土壤,讓水泥與周圍的土壤拌合成固結體,與原本的地層組成複合基地,以提高土壤強度,我們常聽到的地盤改良樁,就是屬於這種工法。

也就是說,透過合適的地盤改良、基礎形式與開挖工法,軟弱地盤也是能蓋房子的。

如果你對你家,或是你想要買房子地方的地質很好奇,那事不宜遲……就來介紹查詢看看你家地質吧。

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我該怎麼知道我家的地質?

依照經濟部地質法的規定,只要是政府機關或公營事業所辦理的地質調查,都需要將調查結果提交給中央主管機關。而這些資料都會被上傳至中央地調所建置的公開平台——工程地質探勘資料庫,也就是說,如果你家附近曾經有公共工程進行過地質調查,就可以在上面找到鑽探資料。

另外,政府也公布了全台的地質分佈資料土壤液化潛勢區以及活動斷層的分佈,資料都公開在網路上,有興趣的觀眾可以上去查看,更瞭解自己的居住環境。除此之外,國家地震研究中心甚至有有簡單的試算方式,可以評估自家住宅的耐震能力。

當然這些公開資料,只能作為工程設計的初步參考,還是需要請專業的地質調查公司進行鑽探與實驗,才能比較完整地瞭解基地的地質。因為即便知道自己家裡附近的地質類型,地質條件還牽涉到各種土壤參數,工程設計和施工品質也有重大的影響。此外,像順向坡角、土石流及易淹水潛勢區這類危害很大的地方,一般民眾原本也鮮少將此列入尋覓住處的考量。

如果有哪些關於買房要注意的眉角你還想聽我們分析,例如房價、交通、裝潢、空氣品質甚至是風水,歡迎留言告訴我們。最後也想問問大家,在挑房子時,哪項指標是你最在意的呢?

  1. 事件發生後,我覺得地質與買房地點,才是最重要的
  2. 在多地震的台灣,房屋的耐震係數最重要
  3. 氣候變遷之下,節能省冷氣且防淹水防空污最重要
  4. 以上這些都是多說的啦,房子貴到買不起,對我都不重要。

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