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一碗冰淇淋惹出的大麻煩!熱水結冰比冷水快?半世紀爭議終於解開

活躍星系核_96
・2020/09/11 ・2626字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

  • 文/韻涵|以人文視角洞察科普,淺顯轉述科學奧義。這輩子離不開地球,只能遙望星空。

熱水結冰的速度,比冷水快嗎?這個看似簡單的問題,答案應該是「不會」(吧?)

然而,科學家超過半世紀以來,經過數千次實驗、觀察與辯證,今年8月終於有科學家利用最簡單的實驗設計,在密切控制的條件之下,證實等量的熱水會比等量的冷水還快結冰。

做冰淇淋搶快,意外發現爭議半世紀的有趣現象

這種反常現象被稱作「彭巴效應」(Mpemba effect),以 1963年觀察到此現象的東非國家坦尚尼亞的中學生艾拉斯托‧彭巴(Erasto Mpemba)姓氏命名。彭巴當時在學校烹飪課製作冰淇淋時,原本應要依老師指示將牛奶加糖煮滾,在室溫放涼後才倒入模具,再冰進冷凍庫。

然而,烹飪教室冰箱的冷凍庫空間有限,他的朋友有次看到他在加熱牛奶做冰淇淋,心急搶快,於是跳過煮牛奶的過程,直接將冰牛奶倒入模具,冰進冷凍庫。彭巴見狀,擔心自己搶不到為數不多的模具和冷凍空間,只好冒著把冰箱弄壞的風險,直接把熱牛奶送進冷凍庫。

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彭巴懷著忐忑不安的心,約 1 個半小時後打開冰箱,赫然發現,他用熱牛奶做的冰淇淋,比他同學用冰牛奶做的冰淇淋還快凝固。

彭巴(左)與物理學教授奧斯伯恩。圖片嵌入自The Times

幾年後,彭巴就此提問物理學教授丹尼斯‧奧斯伯恩(Denis Osborne),奧斯伯恩很感興趣並著手做實驗,印證這種顛覆傳統思維的現象。隨後,奧斯伯恩與彭巴共同撰寫報告, 1969 年發表於《物理教育》(Physics Education)期刊。

這項不符合科學常理的研究刊出後,立刻掀起辯論,時至今日未歇。科學家議論不休的主因是,複製驗證「彭巴效應」實驗並不容易,受到許多不同的變因影響,諸如水的複雜性、煮沸及冷凝的過程不盡相同,甚至就連最終結果也有討論空間,例如所謂的熱水是剛開始滾的狀態呢?還是要完全煮沸?還是只要達到沸點就好?前述種種涉及時間的變化,因此彭巴效應實驗很難複製。

研究人員對於彭巴效應的成因和定義難以達成共識,遑論判斷彭巴效應是否真實存在。

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玻璃珠代替水珠,加拿大學者印證彭巴效應

在彭巴效應的很久很久以前,古希臘哲學家亞里斯多德(Aristotle)曾於 2300 多年前表示,如果要「讓熱水快一點涼,就要放到太陽底下」。

為探究亞里斯多德的理論和超過半世紀的彭巴效應爭議,加拿大西門菲莎大學(Simon Fraser University)物理學博士候選人艾比納許‧庫瑪(Avinash Kumar),和他的指導教授約翰‧貝契霍佛(John Bechhoefer),兩人利用一個裝滿水的大燒杯打造「熱熄」膠體系統(colloidal system)作為提供穩定溫度熱來源的「熱庫」(heat bath)。

「熱熄」(thermal quench),又稱「熱淬滅」,是一種冷卻方法。

艾比納許‧庫瑪(Avinash Kumar)。圖片嵌入自smithsonianmag

庫瑪在實驗中,利用 1.5 微米的小玻璃珠代替水分子,並根據機率分佈(probability distribution),從不同方向讓玻璃珠落入燒杯中數千次,每當玻璃珠墜落,研究人員便會利用光鑷(optical tweezers)進行虛擬勢能(virtual potential)側寫,改變機率分佈和該系統的溫度。

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隨著變因不同,研究人員觀察到熱水在特定情況下比冷水較快凝結的情況,在其中一次觀察中,熱玻璃珠在 2 毫秒的時間凝結,比冷玻璃珠還快上 10 倍,庫瑪與貝契霍佛的研究結果 8 月 5 日發表於《自然》(Nature)期刊。

熱水急速冷卻過程,就像走登山捷徑

未參與研究的美國北卡羅萊納大學教堂山分校(UNC Chapel Hill)化學系助理教授盧至悅(Zhiyue Lu)說:「這是第一次,有如此乾淨俐落且完美控制的實驗,足以證明彭巴效應。」

如果以爬山形容熱水降溫的過程,可以想像山裡有許多通往相同終點的林道、蜿蜒小徑和捷徑等道路供登山客選擇;熱水急速冷卻的過程,可以想成登山者選擇走捷徑,不用翻山越嶺,迂迴於山巒之中,直達目的地。

盧至悅與美國馬里蘭大學(University of Maryland)化學與生物化學博士後研究員奧倫‧拉茲(Oren Raz)2017 年共同發表於《美國國家科學院院刊》(PNAS USA)的研究,預測彭巴效應的冷凝「捷徑」有可能存在。

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目前任職於以色列魏茨曼科學研究學院(Weizmann Institute of Science)的拉茲表示,「很高興看到彭巴效應真的行得通」,但他謹慎地說,「我們不知道這是否為水的特性。」

極低溫潑熱水變冰花煙火,並不是彭巴效應

水的現象較為複雜,涵蓋蒸發和過度冷卻(supercool)的可能,過度冷卻表示水在正常的凝固溫度時仍呈現液態。

https://youtu.be/B3VHGTQQs-4

幾年前,紅極一時的極低溫戶外潑熱水,經慢動作重播彷彿雪白冰花煙火的YouTube影片,曾被以彭巴效應解讀;不過,學者說明,這類影片大多在冷冽、乾燥的環境中拍攝,這樣的空氣條件有利水珠吸熱、蒸散,繼而使水珠溫度驟降,讓水分快速膨脹、汽化,與彭巴效應的蒸散面積相等條件有別。

除玻璃、水外,自然界還普遍存在彭巴效應?

美國維吉尼亞大學(University of Virginia)理論物理學家瑪麗亞‧武聖亞(Marija Vucelja)表示,西門菲莎大學研究的優點在其精簡,「研究方法利用非常簡單的設置,就足以顯現彭巴效應的豐富效果。」

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武聖亞說,彭巴效應不僅能夠透過玻璃珠或水分子呈現,「或許在自然界中普遍地存在這種效應,只是我們沒有留意罷了。」

參考文獻 

  1. Kumar A., & Bechhoefer J. (2020). Exponentially faster cooling in a colloidal system. Nature, 584(7819), 64-68. doi: 10.1038/s41586-020-2560-x
  2. Lu, Z., & Raz, O. (2017). Nonequilibrium thermodynamics of the Markovian Mpemba effect and its inverse. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(20), 5083-5088. doi: 10.1073/pnas.1701264114
  3. Mpemba E., & Osborne D. (1969). Cool?. Physics Education, 4(3), 172-175. doi:10.1088/0031-9120/4/3/312
  4. Phys.org 
  5. ScienceNews
  6. 跟著鄭大師玩科學
  • 責任編輯:YP
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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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