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「再生能源市場機制」能成為解決氣候變遷問題的超級英雄嗎?

PanSci_96
・2018/06/29 ・3899字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 586 ・九年級

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  • 文/陳妤寧

在我們進入正題,端詳複雜的再生能源市場之前,先來俯瞰一番國際政治對氣候變遷的處理態勢吧。2017 年 6 月 1 日,美國總統川普正式宣布美國退出《巴黎協定》。關心環保議題者人人咬牙切齒,不過其實打從 1997 年的《京都議定書》提出,布希與歐巴馬政府都未簽署京都議定書,而柯林頓政府雖有簽署議定書,但礙於國內壓力,仍未向美國國會提交。

2017 年美國總統川普宣布美國退出巴黎協定。他指出,巴黎協定並未為美國帶來實質效益。 圖/nature

《聯合國氣候變化綱要公約》的締約國大會(Conferences of the Parties,COP)自 1995 年起年年開會,最具代表性的共識從《京都議定書》一直到《巴黎協定》,已經十幾個年頭過去了。這些國際間的約定,縱然貌似具有劃時代的指標意義,卻又由於缺乏策略在實質推動減碳的運動中影響力有限。「碳交易」以及「再生能源憑證」的市場交易制度如何在這些歷史背景中被推上線?這些利用自利人性與市場機制的做法,真能拯救地球面臨的能源與氣候危機嗎?

從《京都議定書》到《巴黎協定》:執行壓力在哪裡?

圖/byrev @Pixabay

從歷史的脈絡來看,1997 年通過的《京都議定書》身為第一個具體推動減少溫室氣體排放的國際公約,具有相當的時代意義,也為日後的其他公約提供了基本框架,包括:共同減量(Joint Implementation,JI)、清潔發展機制(Clean Development Mechanism,CDM)及排放權交易(Emission Trading,ET)等規範。然而,《京都議定書》直到 2005 年才正式生效,其中訂下的減碳目標對締約國並無約束力,甚至美國從沒加入過。《京都議定書》對那些年的國際減碳運動到底提供了多少實質幫助,是非常需要打上問號的

正因為《京都議定書》需要後繼有人地提供更有約束力的具體規則,往後每年的大會都戮力希望制定出更有約束力的公約,但結果總是讓人失望。其中2009年的《哥本哈根協定》便是讓人搥心肝的知名失敗案例,屬於毫不具法律效力的一紙政治協議。2015年的《巴黎協定》雖然在許多環保人士的眼中仍是欲振乏力,不過此紙訂出了保持全球溫升低於 2°C甚至 1.5°C的「硬目標」、且獲得了與會 196 個國家的點頭共識,已屬極大成就。

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巴黎協定》和《京都議定書》不同的是減排的機制和做法,各國的減排目標並非由大會由上而下規範、而是由各國自行評估國內條件後予以承諾。這條款被稱為「國家自定預期貢獻」(Intended Nationally Defined Contributions,INDC),這樣的自願制度或許是巴黎協定得以在會中取得各國共識的原因之一。。但是 各國的 INDC 也不盡然能代表絕對的法律約束力,例如德國原規劃 2020 年,完成與 1990 年相比,減碳 40% 的目標,但仍因對化石能源的依賴而自行將減碳目標降為 35%。

企業省電到極限,減排開始買綠電

圖/meineresterampe @Pixabay

儘管如此,《巴黎協定》仍開始貢獻了較高的執行壓力,一方面促使了各國企業、特別是跨國巨型企業著手認真研究減排功夫,另一方面也催熟了碳交易與再生能源憑證交易的市場機制作為最重要的減排政策工具之一。

當各國企業著手減排之時,有兩種方法必須分開研究與討論,第一種是減少能源消耗,第二種則是使用如再生能源等低碳能源──前者節流、後者開源。特別對於巨型企業與先進製程的製造業,由於減少能耗有助於企業節省電費成本,因此,許多具一定規模的企業或廠區,均在減低能耗上,投入了相當努力。相較之下,選擇使用再生能源做為電力來源,需要比起單一企業或廠區更龐大的發展量能,導致過去企業界對於採用再生能源的方案,並不如投注於減少能耗的努力程度

於是我們開始見到像是 RE100EP100、還有 EV100 這樣的企業串聯,分別在再生能源、能源生產力、以及電動汽車的領域做出承諾。舉例來說,只要加入 RE100,便等於承諾使用100%的再生能源 ;加入 EP100,則代表承諾在 2030年之前將能源效率提升為現在的兩倍。唯有做出承諾,才能躋身與 Google、Apple、Facebook、可口可樂、雀巢、Nike、IKEA、星巴克、花旗銀行、H&M 等 136 個世界企業並列的綠電俱樂部。

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不過雖說承諾要 100% 使用再生能源,但其實企業並不需要真的親自勞師動眾上山下海地弄到一大把太陽能/生質能/地熱/水力/風力的電力來用才行,購買再生能源憑證(Renewable Electricity Certificates,REC)也完全可行。這些再生能源憑證,便是每單位再生能源的身分證(證明內容包括:發電設施地點、設施擁有者、發電方式、發電 容量、發電設施開始運轉日期及電力產生之時間等),因此再生能源廠廠商除了售出電力,還另有憑證可以另行販售。

「再生能源憑證」這樣特殊的市場機制安排,讓願意採用綠電的企業能夠藉由購買再生能源憑證有效讓這些資本流入製造綠電的廠商,快速成為支持綠電生產的有利資金。電證分離的交易設計,使得採用綠電的行動可以擺脫電網輸送的物理約束,並活絡了綠電的流動運用。

從碳交易到再生能源憑證:市場機制的美好與邪惡

經濟部也建立了再生能源憑證中心,但目前以自願制為主,並未形成成熟的交易市場。 圖/國家再生能源憑證中心

這種市場機制,打從 2005 年的歐盟排放交易體系(European Union Emission Trading Scheme,EU ETS)便被應用,它的法源依據來自於《京都議定書》中約定的排放交易機制(Emissions Trade,ET),理論基礎則來自寇斯定理(Coase Theorem)──原本不具有明確財產權定義的共有資源(例如空氣、氣候)產權界定以及自由交易機制,便能推動溫室氣體減排。每個企業的減排能力各自不同,碳交易和「碳稅」機制直接針對二氧化碳排量設定定價收取相比,由於採用溯及既往原則、先撥給企業一筆免費的排放量;並允許企業自行決定是降低碳排放量、還是在市場上向其他企業購買碳排放量較為划算,因此對於企業的成本衝擊較小,執行接受度也較高。

但既然是運用了市場機制的優勢,便不能忽視歷史上市場機制曾經帶來的各種副作用或漏洞,是否也會複製在如今的綠色金融事業中?舉例來說,碳交易市場的發展急速膨脹,年交易額近 2000 億美元,不只買家賣家,各種顧問仲介掮客(包括投資機構、金融服務、碳資產管理、額度驗證、法律諮詢、技術服務等各種機構,都是利害關係者)應運而生,詐欺者也所在多有。《國際刑警組織防制碳交易犯罪指南便指出,由於碳權無形的特質,使得各種內幕交易、貪汙洗錢、偷工減料之事未能受到充分監督。

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也別忘了,碳交易能夠順利運作的一大前提是:國家必須設下適合的總量管制。一旦政府對總排放量的額度配給過於寬鬆,那就有如中央銀行印出太多鈔票,通貨膨脹便會讓票值大幅下跌。這正是過去好一陣子歐美碳市場的景況:每公噸的排放權價格從 30 多美元一路跌至 1 美元。與此同時,其他的環境政策如能源補貼等,也會降低碳權對企業的迫切性和價值。

目前的交易制度設計,也尚未能為一些社會問題提供令人滿意的解方。比如說「甲地污染,乙地補償」,真的是對等與平衡的做法嗎?而當碳排變成了一張張紙上數字,會不會使人們過度化約了環境問題、以及疏忽了環境惡化對生活的真切影響究竟為何?

此外,碳交易制度的成功,也仰賴對碳排放量的監測技術是否能有效反映碳排狀況;碳排放資料的回報與查核機制是否能落實到政府與產業的關係;以及既有政府的管理量能,又是否能有效稽查企業的碳排狀況;特別是對於中小企業具相當規模的台灣來說,以大型企業為主的碳交易制度與受政治因素主導的能源補貼的競合,又是否能反映出再生能源憑證交易機制與碳交易機制所欲達到的環境公平與正義?

氣候變遷的議題,經過國際政治戰場上的洗禮後,已非當年只能在體制外高呼口號的小白兔。當這場救地球的運動,以碳權和再生能源憑證交易市場的形式廣為推行,除了稱頌和採納,還需要更多長期的監督和評估。本篇文章概覽了綠電交易在國際氣候協議中的法源背景、以及在企業組織中逐漸提高的策略地位,並且藉由回顧碳交易市場的一些黑歷史,點出綠電及其憑證在自由交易市場中可能衍生的問題。

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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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除了像風車一樣,風力發電機還能長成什麼樣?風機百百種,沒有扇葉還可以靠震動發電?!
PanSci_96
・2023/12/11 ・5185字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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你有騎車被擊落的經驗嗎?比馬路更危險的是,水鳥可能在天上飛著飛著,就被巨大的風機送去投胎。

不是,風機蓋那麼大幹嘛?既然核電有小型核電廠,風電應該也要有小型版吧?

事實上除了大型水平軸式風機外,我們還有轉向不同的垂直軸式風機、天上飛的高空風力發電機,甚至靠抖抖抖就能發電的風力發電棒。等等,這真的能發電嗎?

為何需要新的風力發電技術?

從古巴比倫人和古埃及人的時代,「風」就被視為構成世界的元素之一,因此人類也很早就開始研究如何運用風的能量。古希臘時代,有一款叫做 Heron’s Windwheel 的風琴,就是利用風力驅動風車,並帶動幫浦為風琴不間斷送風。在這之後,中國和歐洲相繼出現各種風車來替人們進行農務工作,例如大家熟悉的荷蘭式風車。雖然現在常見的現代風力發電機組個頭大很多,但構造與荷蘭式風車沒有太大差異,都是扇面垂直於地面,並且扇葉轉軸和風向平行的水平軸式風車結構。但這種已經用了幾百年的風車設計,真的是最理想的發電方式嗎?有沒有更新穎的設計構造可以用來捕捉更多風能呢?

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Heron’s Windwheel。圖/wikimedia
荷蘭式風車。圖/wikimedia

先來說說大家熟悉的水平軸式風車,國際間最普遍的風力發電機組是三葉式的水平軸,台灣西海岸的諸多風力發電場採用的也是這類設計。你曾經好奇,為什麼扇葉是三葉的嗎?或是不知不覺就認為,三葉就是最正常的結構?既然推動風車的力量來自於扇葉,不是越多扇葉就能獲得更多能量嗎?而且看看風車,扇葉的面積明明就不大,旁邊都是空隙,這些能量不是浪費了嗎?實際上也確實不是越多扇葉越好,其中牽涉到許多複雜的因素。簡單來說,更多的葉片會帶來更多的風阻,也會降低葉片旋轉的速度,因此從三葉增加到四葉或五葉所帶來的效率成長非常少。也就是你如果有 12 支扇葉,4 座三葉發電機的發電量,會高於 3 座四葉發電機的發電量。因此,在單支風機的建設成本就是億元起跳的情況下,三葉成為最佳選擇。

對了,雖然更多葉的風機較少見,但反過來說,還真的有雙葉片,甚至單葉片的機組設計。畢竟較少的葉片代表較低的建造成本,以及較快的轉速。但是,單一葉片在旋轉時並不穩定,需要在對面方向額外加裝重物來平衡重量,顯得多此一舉。那雙葉呢?它的問題在於扇葉角度在隨風向調整時,容易產生震動而不穩定,對扇葉和機組的強度要求也更高。在綜合因素考量下,現在大多數的風電機組都是採用三個葉片的設計。

有水平軸式風車,就有垂直軸式風車,也就是轉軸與風向平行的風車。在台灣,你可能在某些工廠或是房屋屋頂上能看到它,我不是指工廠的排風球哦,而是看起來由幾根弧形線條構成的裝置。為什麼要設計成垂直的呢?因為比起水平軸發電機有一個特定的面風向。垂直軸的優勢在於不論風來自哪個方向,它都可以發電,不需要特別轉向;此外,它也不需要水平軸式風車長長的扇葉,相對不占空間,甚至能做成各種美感十足的設計。這幾個優點讓它特別適合設置在都會區中,用來捕捉方向不固定的小規模氣流,因此台灣有些地方就可以看到這種以垂直風力供電的路燈。

垂直軸風機葉片的型態多樣且美觀。圖/PanSci YouTube

不過城市內的風畢竟還是有限,為路燈或是小型家電發發電可以,但要能成為支撐整個城市的電力,還不及海上那些水平軸式巨無霸。在外海,不僅可以設置葉片長度超過 100 公尺的巨型風機,外海的風能,就是比內陸強烈且穩定。但這些巨無霸雖然會為我們帶來戰力,也會波及無辜。雖然風機遠離人類居住的地方,但外海還是有其他原始住民的,短暫地把人類的文明,建立在其他物種的痛苦之上 最後還是會害到整體。然而,巨大風機施工和運轉的噪音會干擾到海中生物,扇葉旋轉還會擊落蝙蝠和鳥類。雖然我們在上一集,有提到可以透過驅離或是扇葉塗黑的方式,讓其他生物注意到風機的存在,進而減少誤傷。但我們有沒有全新的設計,可以一勞永逸?

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風力發電還能長什麼樣?

面對目前風力發電的困境,有人重新思考風力發電的構造,提出全新的設計。其中一種便是漂浮式的離岸風電機組。

我們為了獲得更多風能,近年來積極發展離岸風電廠,作法非常簡單,就是把原本在陸地上的風電整根插到海床上。這光想起來就是非常浩大的工程曠日廢時,而且成本高,施工過程中產生的水底噪音也會影響到海洋生態。

可是海上的風就是比陸地上強上好幾倍,這麼香的風力來源怎麼能放著不用呢?來自挪威的公司 World Wide Wind 提出了一種浮標式風電機組,省去了海底工程的麻煩。這種風電機組採用垂直軸的設計,這樣機組就不會被海風吹著跑。整個裝置可以靠著海面下的配重平衡地直立在海面上,除了電纜之外不須要任何固定措施。這大大地擴展了離岸風電的發展空間。許多最佳的風場位在離岸較遠的深海區域,我們沒辦法在這些海床上豎立巨大的水平軸風車,這時候就可以透過漂浮式構造來擴張風電的勢力範圍。

反轉式直立渦輪(COUNTER-ROTATING VERTICAL TURBINES)。圖/World Wide Wind

不只如此,最特別的是,它是以兩組旋轉方向相反的葉片組成,因此被取名為反轉式直立渦輪(COUNTER-ROTATING VERTICAL TURBINES)。這麼做不只可以讓旋轉時更加穩定,還可以增加發電效率。由於發電用的渦輪是透過兩組扇葉之間的相對旋轉來發電,所以反向旋轉就像是用雙手擰毛巾一樣,等於收集到幾乎兩倍的能量。而且因為上下兩組扇葉所接收的風來自水平方向,所以彼此干擾並不大,展現了垂直軸風電的獨特優勢。一般的水平軸風車可沒有辦法玩這套,因為風在流過第一組葉片之後就會變成速度較慢的亂流。

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垂直軸提供了新選擇,但只要有軸,發電機就是會旋轉,還是有機會擊落海面上飛行的生物。如果要不傷及鳥類,看來……只能讓風機不旋轉了嗎?等一下,風機不旋轉還能發電嗎?誒,還真有可能。一家西班牙的新創能源公司 Vortex Bladeless 在幾年前開發出了全新的「渦流」發電技術,就是這根抖動的棒子。

不要懷疑,這個像搖頭娃娃一樣左右震動的棒子是一種完全不需要扇葉的渦流震動發電機。奇怪了,為什麼風吹會造成這種震動呢?原來當有空氣流經過圓柱狀的物體時,會在後方形成不穩定的渦流,讓物體產生左右震動的現象。如果振動頻率剛好和物體的自然頻率接近,便會產生出乎意料的強大共振。1940 年代,有座位在美國的塔科馬海峽吊橋,就是因為氣流共振導致扭曲斷裂,所幸最後無人傷亡。這個威力強大的現象如今也被拿來進行發電。

塔科馬海峽吊橋與氣流共振。

而這根風力發電棒的尺寸和材質,都經過特別設計來和渦流產生共振。它的上半部可以自由的晃動,位於底部的磁鐵和線圈接著可以將震動轉換為電能。這種設計不只看起來很有趣,產生的噪音也小很多,還能減少對鳥類的威脅。甚至因為沒有快速轉動的葉片,也能設置在靠近人群的都市環境中。目前一根約三公尺高的裝置,在有風的情況下可以產生一百瓦的電力。想像一下,只要把高速公路分隔島上排滿這種震動發電機,就能產生很可觀的電能。對了 這就像一個人訂閱泛科學看似影響不大,但如果每個人都同時按下訂閱泛科學,就能給我們莫大的支持與力量,麻煩各位了,跟我們一起共振吧!

話說回來,這種振動發電的轉換效率終究是比渦輪旋轉發電低,能夠捕獲的風量也較少。它的競爭優勢則在於較低的建造和維護成本,或許適合和太陽能互補為住家和都市地區提供電能。此技術已經在多年前證明可行,但目前在設計與量產方面仍處於開發階段,還須要更多的時間和資金才有辦法進入大規模生產。

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講完了海上與陸地上的風機,最後,既然要靠風發電,那麼風能最豐沛的高空,能不能也來發電一下呢?

高空的發電量會更高嗎?

最早在 2014 年就有 Altaeros Energies 這家公司嘗試這個做法。他們將風電機組裝在氦氣的飛船中央,放到離地表三百到六百公尺的高空。在這高度的風速比地表快上兩倍左右,由於風能正比於風速的三次方,所以風能是地面的八倍。這些風能會在高空就轉為電能,之後透過纜線傳回地上。除了電纜以外,也會有幾條固定纜線可讓地面人員控制氣球的高度與方向。

圖/Altaeros Energies

除了用氦氣球搭載發電機外,也有一些設計是透過風箏來將小型風電機組放到空中,形成隨到隨用的風力發電裝置。不過可以想像的是,雖然高空發電可以節省地面空間,還能取得豐沛的風能。但不論是汽球還是風箏,在維護上肯定需要投入更多的成本。如果要大規模設置,對於鳥類或是飛安的影響又是另外一個問題。目前,這些浮空風電裝置最大的優勢是它們絕佳的機動性,可以為遠離電網的偏遠地區,或是臨時性的研究站提供電力。又或是如果在大型演唱會的上空放一顆風力發電氣球來為活動供電,那好像也是挺浪漫的。

圖/wikimedia

雖然今天講到那麼多有創意的設計,但大多數的新創能源公司,都會因為現實上的競爭力不足而永遠停留在模型階段,還無法進入商業化生產。短期內的風力能源,還是得靠興建更多岸上和離岸的大型風電機組來扛起。不過,未來再生能源的需求只會持續地增加,我們確實需要有更多新想法、新設計,尤其是能廣泛設置,同時對環境影響低的新型態發電方式。而隨著材料科學的進步,當這些新設計的成本下降,我們就有機會在生活周遭看到它。

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最後也想請大家預測一下,20 年後風力發電的主力會是哪一種裝置呢?

  1. 漂在海面上的反轉式直立渦輪,感覺技術成熟後,施工成本可以降到很低
  2. 渦流震動發電棒,對環境傷害小,又不挑地方到處都能設置,積少成多
  3. 大型水平軸風機技術還是最成熟 成本也不斷破底,估計還是發電主力

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參考資料

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2022 年《Science》年度十大科學突破(下):EBV 病毒與發燒的地球
PanSci_96
・2022/12/30 ・2786字 ・閱讀時間約 5 分鐘

接續上篇:2022 年《Science》年度十大科學突破(上):持續進化的 AI 與韋伯太空望遠鏡

看過 2022 年十大科學突破的前五項後,你是否迫不及待想知道另外五項呢?讓我們繼續看下去吧!

多發性硬化症的元兇:EBV 病毒

多發性硬化症(Multiple sclerosis)是一種中樞神經系統疾病,初期症狀只有視力模糊、手腳麻木、走路不穩等,到了後期便逐漸讓病患喪失視力、無法說話和行走。

長久以來,科學家懷疑多發性硬化症的元兇是「人類疱疹病毒第四型病毒」(EBV)。這種病毒主要透過唾液傳播,幾乎每個人一生中都會感染到,然後病毒會潛伏在白血球中。雖然患者大多都有 EBV 抗體,但 95% 的健康成年人也有,難以作為判定依據。

然而,今年 1 月刊載在《Science》的研究指出,感染 EBV 將導致罹患多發性硬化症的風險增加 32 倍。另一篇《Science》研究也發現潛伏在白血球中的病毒可能會「甦醒」,而病毒的其中一種蛋白質,會誘使免疫系統攻擊中樞神經細胞。

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這些新發現給了科學家開發疫苗的方向。目前,有一種 EBV 疫苗正在進行臨床試驗,要是數據顯示疫苗有效,那麼在未來,多發性硬化症或許就能像小兒麻痺一樣,從此絕跡。

新研究確定了 EBV 病毒(藍色)與多發性硬化症的關聯。圖/Science

美國簽署《降低通膨法案》,搶救發燒的地球

今年 2 月,聯合國 IPCC 第六次評估報告指出,若是全球平均升溫超過 1.5°C,各地都將出現多種極端氣候災害,部分地區也將不再適合人類居住。

8 月,美國總統拜登(Joe Biden)簽署了《降低通膨法案》(Inflation Reduction Act),試圖從綠能、醫療、稅收等三大面向解決通貨膨脹的問題,同時減少溫室氣體排放,堪稱美國史上最重要的氣候法案。

身為全球第二的溫室氣體排放國,美國將在未來 10 年撥出 3690 億美元,投入綠能、電動車、核能發電等產業,目標是在 10 年後(2032 年)將溫室氣體排放量降低到 2005 年的 40%。

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目前,全球平均升溫(相較於工業革命前)來到 1.2°C,而且今年的溫室氣體排放量仍持續上升,沒有下降趨勢。許多氣候科學家都認為升溫幅度必然超過《巴黎協定》規範的 1.5°C 上限,因此我們都需要盡快採取更多行動保護地球。

《降低通膨法案》將補貼太陽能在內的綠能產業。圖/Science

逃過黑死病的方法,竟然是遺傳?

700 年前,橫行歐洲的黑死病殺死了 1/3 到 1/2 的人口。關於那些倖存者,科學家好奇了很久,想知道他們當初是如何逃過一劫,以及黑死病究竟帶來了什麼影響。

今年 10 月, ㄧ篇《Science》的研究顯示倖存者體內可能有基因變異,提升他們對鼠疫桿菌(Yersinia pestis)的免疫反應。團隊分析了 500 多具遺骨中的古代 DNA,發現在英國倫敦爆發黑死病後,倖存者體內有 245 處的基因都有出現變異。

在這些 DNA 裡,內質網胺肽酶 2(ERAP2)引起了科學家的注意。這種蛋白酶有兩種變體:一種是完整尺寸,另一種較短,但都可以幫助免疫細胞識別、對抗病毒。科學家發現,遺傳完整尺寸 ERAP2 的人類存活機率是 2 倍,因為他們能夠生成更多細胞激素,協助免疫系統對抗鼠疫桿菌。

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如今,約有 45% 的英國人體內還存有完整尺寸的 ERAP2 變體,但代價就是 ERAP2 也會增加罹患克羅恩病(Crohn’s disease)和類風濕性關節炎等自體免疫性疾病的風險。

從 14 世紀英國倫敦的遺骨中採集 DNA 並紀錄變化。圖/Science

碰!NASA 撞歪小行星!

多年來,NASA 持續監測直徑超過 0.5 公里的近地小行星,並且透過「雙小行星重定向測試計劃」(DART)研究多種讓小行星偏離軌道的方法。

今年 9 月,NASA 讓 DART 飛行器以 22,530 公里的時速撞擊小行星 Dimorphos,讓 Dimorphos 更靠近它繞行的另一顆小行星 Didymos,縮短了 32 分鐘的公轉週期,比 NASA 原先設定的目標還要高出 26 倍。

目前為止,天文學家估計軌道與地球軌道相交的近地小行星有 25,000 顆,大小都足以摧毀一座大城市。雖然行星防禦系統(Planetary Defense)尚未建構出完整情報,但針對人類首次改變天體運行的壯舉,NASA 署長表示「這是行星防禦任務的分水嶺,也是人類文明的分水嶺」,有助於降低小行星或隕石撞到地球的機率。

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寬達 160 公尺的小行星 Dimorphos。圖/Science

從永凍土提取環境 DNA,重建古代生態系統

以往普遍認為 DNA 的保質期約為 100 萬年,但在今年 12 月,科學家從北極寒漠的永凍土中,提取了 200 萬年前殘留至今的環境 DNA 片段。透過分析這些片段,科學家還原了格陵蘭東北部皮里地(Peary Land)約 200 萬年前生態系統的樣貌。

英國劍橋大學研究顯示,在 200 萬至 300 萬年前,皮里地的平均氣溫比現在高 11℃ 至 19℃。從 5 處沉積層中提取的 41 個 DNA 片段,證實了當時有楊樹、樺樹、崖柏和各種針葉樹,也有野兔旅鼠、馴鹿、囓齒動物,以及 1 萬年前滅絕的大象近親——乳齒象。過去從來沒有科學家料到乳齒象的活動範圍竟然延伸到那麼遠的北方。

可惜的是,因為缺少脊椎動物的化石,目前還不清楚確切的生物群落組成,但這項研究證明了利用環境 DNA 追溯 200 萬年前的古生物是可行的,而這也有助於科學家進一步探討生物和環境的演化。

環境 DNA 揭示了 200 萬年前格陵蘭的生態。圖/Science
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