從奈米微塵到化學氣體， HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

在流感盛行的嚴冬，您可曾為了開窗與否，天人交戰？還是在搭公車的時候，選擇開走道對面的窗戶，凍死別人，造福自己？通風能降低感染空氣傳播疾病的風險，但交通工具的窗戶到底要怎麼開，才能達到最佳效果？墨西哥物理學團隊發揮所長，在 2022 年 12 月的《科學報告》（Scientific Reports）期刊上，推薦開公車窗戶的方法。^[1]

公車模型

COVID-19 疫情期間，防疫資訊滿天飛。因為事關人命，「♪ 雖然我曾經這樣以為／♪ 我真的這樣認為」，並不能做為給予建議的理由。許多公衛措施的效益，例如：戴口罩和保持社交距離等，都被嚴厲地以科學的方法檢視。這群墨西哥物理學家著眼於通風的機制，想瞭解到底挑哪個位置的窗戶，打開多少扇，對公車內的空氣品質最好。當然，他們並未唱著林憶蓮的〈為你我受冷風吹〉，親自搭車實測，被風吹到掉眼淚；而是打造了一台小模型來實驗，再以電腦模擬運算。^{[1, 2]}

他們參考一輛 9.92 x 2.5 x 2.2 公尺，地板內側離路面 0.4 公尺的實體公車，打造出約 1/10 大的壓克力模型。如圖所示，車體透明，僅窗戶用黑色虛線框出，方便觀察；裡面有二氧化碳偵測器（CO₂ sensor）、風速計（anemometer）；以及可裝卸的 3D 列印乘客，方便創造空車和滿載等狀態。由於假人不會呼吸，所以得從模型的中央車底灌入二氧化碳，代替真實的吐氣。測試氣流時的車速，則主要設定在每小時 50 公里。^[1]

實驗項目

這個實驗從下列兩個角度，來探討通風效果：

1. 開啟的窗戶數目：從不開窗、開 2 扇或 4 扇，到全部開啟等，都嘗試一輪。^[1]
2. 窗戶的位置：一般常見的公車，窗戶都是開在車體兩側，也就是乘客座位的旁邊。不過，科學家在模型的車頭，挖了 2 個長方形的氣窗，看看這種設計的效果又是如何。^[1]

實驗結果

研究團隊發現，在一般擁有左右兩排窗戶的公車上，氣膠（aerosols，又稱「氣溶膠」或「懸浮微粒」）的擴散與排出，均受車內負壓造成的吸力驅動。打開 4 扇，也就是左右各 2 扇窗戶最通風；全開也不會加快氣膠排散，或減少累積。氣流促使氣膠向車頭聚集；有些從前面離開的氣膠，會由後面的窗戶回流；而氣膠在車裡停留的時間，平均為 6 分鐘。不過，當科學家拿出他們改造的新型公車，馬上就超越了傳統公車開 4 扇窗的成效。^[1]

有別於市面上常見的款式，這種新型公車的前方擋風玻璃，靠近車頂處，多了兩個氣窗。如下圖所示，公車移動時，前方氣窗會進氣，產生一股推力帶動通風，而不再仰賴車內負壓的吸力。空氣從前方灌入，通過座位區域，再由車尾原本就設在兩側的窗戶出去；不像開 4 扇的，氣流無法完全貫穿車體。^[1]

以公車滿載 50 人的狀況為例，車速每小時 50 公里時，新款公車內的通風換氣速率，為每人每秒 100 公升；遠高於英國急難科學顧問團（Scientific Advisory Group of Emergencies，簡稱SAGE），在 COVID-19 疫情期間建議的 8 至 10 公升。就算行車速度只有每小時 9 公里，也還能符合 SAGE 的標準。同時，車內氣膠的總量減少，在車速每小時 50 公里的狀態下，滯留的時間降至 50 秒。^[1]

尚待研究的變因

既然新款公車這麼通風，何不趕快上市？上述實驗未涵蓋的數個變因，其實仍有待探究。比方說，3D 列印的假人沒有體溫，真實的公車坐滿活人乘客時，車內的溫度可能較高。如果再考量各地天候，造成的車外氣溫差異，這裡關於氣體流動的結論，便不見得適用。^[1]更何況在空氣污染嚴重的市區，開窗搞不好會弄得灰頭土臉，大概也無益於呼吸功能。假如將來臺灣除了密閉且附空調的公車，也有這種墨西哥的新式車款，身為乘客的您，會想搭哪一種？

參考資料

1. Alexei Pichardo-Orta F, Luna OAP, Cordero JRV. (2022) ‘A frontal air intake may improve the natural ventilation in urban buses’. Scientific Reports, 12, 21256.
2. 滾石唱片ROCK RECORDS（01 JUN 2012）「林憶蓮Sandy Lam【為你我受冷風吹 Suffer for you】Official Music Video」YouTube.

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文／陳儀珈
• 責任編輯／簡克志
• 美術設計／蔡宛潔

你以為的大氣，不是真實的大氣！

大氣邊界層是人類的生活範圍，也是大部分空氣污染物存在的地方。然而，傳統氣象學模擬的大氣邊界層結構並不符合臺灣的真實情況，因此真實的空氣污染現象和理論的模擬預測間往往存在顯著的差異，導致污染防制策略缺乏精確的指引。

中央研究院「研之有物」專訪院內環境變遷研究中心研究員兼空氣品質專題中心執行長周崇光，他是建立空品專題中心的主要推手，研究團隊從大氣結構出發，試圖改善臺灣空氣品質的診斷及預報，這項計畫集結了來自民生公共物聯網、國家高速網路與計算中心、環境保護署等跨部門的資源，以下讓我們一起看周崇光怎麼說。

根據國際貨幣基金組織（IMF） 2021 年的報告，臺灣位列全球第 22 大經濟體，這個只有 3.6 萬平方公里的小小島國，一年內卻可以創造出高達 7,855.89 億美元的市場價值。

在美國國家航空暨太空總署（NASA）公布的地球夜景照中，我們彷彿可以看見，高樓一棟棟升起、工廠一座座建成、百貨一間間林立，在又長又窄的西半邊，從北到南形成臺北、臺中和高雄三大都會區。

西部臨海，東部靠山，這個寬度可能不到 100 公里的窄長地區，不僅聚集了臺灣 2,300 萬人的極大多數人口，凝聚出商業與工業的巨大產能，更集結了大量、複雜的「空氣污染物」。中研院「研之有物」專訪周崇光研究員，請他從空氣品質與都市氣象學的角度，細細剖析空污議題在這座海島上的獨特之處。

臺灣雖然小，但空汙問題好複雜！

臺灣國土面積僅有 3.6 萬平方公里，以大氣尺度來看非常的小，然而，我們在空氣污染面臨的挑戰卻異常艱鉅。

臺灣不僅處於許多境外污染源的下風處，接受來自各方的空氣污染物，各大都會區也因為地形的關係吃足了苦頭，整個中西部更是在窄長的地域中，面臨來自山、海的多重影響。

以下圖的臺中都會區為例，臺中位處於中央山脈西側的中央，本身是一個有數個開口的盆地，被多重大氣動力機制所影響，包含季風、海陸風、山谷風以及熱島環流，形成極度複雜的區域環流。

盆地內的空氣污染物原本就不容易擴散，再加上複雜的大氣環流和大氣化學反應，讓臺中的空氣品質狀況非常、非常的複雜，無法使用現有的大氣理論進行簡單的描述，使得大氣科學家極為不易於觀測和研究臺中的空污情形。

「這裡就像是巫婆煉湯一樣。」周崇光這麼說。

臺灣在東北風的影響下，不適合傳統的高煙囪理論

周崇光笑著說，到處觀察「煙囪」是他的職業病。

大陸環境的大氣結構相對簡單，自歐洲工業革命開始，傳統大氣科學的理論都告訴人們：越高、風越大，只要把煙囪建得高高的，就可讓風把污染物吹散、吹到很遠的地方。

「到了大陸國家，你會發現他們煙囪排出來的煙，經常是非常穩定的水平煙流，可以飄得很遠，這種煙流挾帶著空氣污染物飛到 10 幾公里外都不是問題！」，然而反觀臺灣的煙囪，卻很少出現這樣的水平煙流。

根據中研院空品專題中心對火力發電廠的煙流觀測資料，如果臺灣的煙囪蓋得跟大陸國家一樣高，有時候反而容易造成空氣污染物的累積。

從上圖可知，當臺灣處在微弱東北風的大氣環境之中，西部沿海風速最快的大氣區域（藍底），大約落在 200～400 公尺高之間，此區的風速大約為 5～6 公尺/秒左右，以東北風為主，是空氣污染物的「最佳擴散區」。

若是再往上，到了 450～800 公尺左右，風速驟然下降（橘底），僅有 0.5～3 公尺/秒。這個區域的大氣就像是被下層的東北風與上層的南風「夾擊」一樣，在兩個不同方向的風的對切之下，形成一個風速很低的「污染累積區」。

因此，若臺灣真的按照傳統的大氣理論建造高煙囪時，反而會讓煙囪的高溫煙流進入污染累積區；換個做法，如果煙囪低一點，才可以被強風吹散。

不過周崇光話鋒一轉：低煙囪設計要相當謹慎，也很難推行。高溫煙流排出去會有很明顯的白煙（水蒸氣凝結），一般人都不喜歡看到白煙離居住地太近，因此實務上還會特別做加熱設計，讓煙流先往上浮，再擴散，等於加高了煙囪的高度，這在工程上稱為「有效煙囪高度」。降低煙囪高度除了有視覺污染的問題，污染排放點離民眾越近，當工廠發生緊急異常排放時，異常事件的衝擊風險也會越大。

和傳統理論不一樣？那就做出臺灣自己的資料吧！

這麼經典的高煙囪理論，為什麼不能用在臺灣？

周崇光表示，大氣科學的理論大都源自於美國、歐洲，使得傳統大氣理論都更適用於大陸環境之下，因此難以直接應用於臺灣地狹人稠的海島結構，而中研院空品專題中心的目標之一，就是發展出屬於臺灣的「空污氣象學」。

周崇光提到：「臺灣跟大陸國家的空間條件實在差太多，所以我們必須要更精確知道，臺灣空氣污染物的高度分布到底長什麼樣子，才能更有效的管制並改善空品狀況。」

既然臺灣無法參考大陸型國家的大氣狀況，那麼小一點的、近一點的國家呢？韓國、日本的有沒有參考的價值？

周崇光笑著說，「你知道嗎？臺中盆地也才 10 幾公里，但是外圍的中央山脈高達 3,000 公尺以上！」就算是韓國、日本，它們的地理空間也比臺灣大多了，而且地形也沒有這麼複雜。

當這麼多的工廠、車輛都擠在這小小的區域，究竟會對臺灣的空氣品質造成多嚴重的後果？某種程度來說，這也許是個細思極恐的問題呀。

因此，為了國內空污氣象學的發展，搞懂臺灣的大氣邊界層（Atmospheric boundary layer）是刻不容緩的工作。

大氣邊界層除了是人類的生活範圍，也是大部分的空氣污染物存在的地方，又被稱為行星邊界層（Planetary boundary layer）。在氣象學中，大氣邊界層指的是「直接受到地表作用影響」的大氣，高度從地表一直到數百至數千公尺不等，是大氣層中最靠近地球表面的部分。

然而，傳統氣象學所模擬出來的大氣邊界層結構並不符合臺灣的真實情形，因此，大氣科學家必須釐清大氣邊界層的氣象參數、動力機制，未來才能夠更精準的找到影響都市氣象以及空氣品質的關鍵因子。

但周崇光也感慨的說，「坦白講，目前臺灣還沒有辦法很『系統化』的改善邊界層的模擬條件，但我們仍然不斷的在努力，透過很多很多的調查、研究、模擬參數，漸漸地發展出半經驗、半理論的結構，最終的目標是歸納成一個系統性的成果，作為臺灣空污氣象學最扎實的理論基礎。」

從大規模的調查研究、積極補足知識的缺口、重新建立理論模型，到回頭檢視國家的空污防制策略，大氣科學家必須腳踏實地的、一步一步的，藉由大氣科學研究的力量，才能讓空氣品質管制更上一層樓。面對迫切的空氣污染防制議題、空污氣象學理論的不足，「空氣品質專題中心」也應運而生。

中研院在「大氣物理與化學」的研究群早已相當成熟，有著極為厚實的研究經驗和基礎，然而為了讓研究目標更明確、進一步聚集研究能量並進行跨部門的合作，中研院以提出空污議題的科學解釋與建議對策為目標， 2021 年 1 月在環境變遷研究中心之下成立空氣品質專題中心，成為全國規模最大的空氣品質專業研究機構。

除了宣示中研院對空污議題的重視之外，如此一來，研究預算的匡列、人力的評估，都有更紮實、更有架構的基礎。擺脫以往研究員們「自動自發」的空品研究，在中心的管理之下，空污的學術研究更能夠產生聚焦效果。

更精確的空氣品質預報

如果大家點入行政院環保署的空氣品質監測網，可以發現，目前來自中央監測的空氣品質預報的解析度並不高，由於空品狀況站數僅有 85 站，只能以「北部」、「竹苗」、「宜蘭」、「花東」、「中部」、「雲嘉南」、「高屏」等大範圍空品區進行未來三日的預報，尚無法以「縣市」或更小的區域為單位提供精準的預報。

因此，為了提供更先進的空氣品質預報，致力掌握國內 PM_2.5 及 O₃ 等空氣污染物濃度變化情形的「高解析度空氣品質診斷與預報模式發展計畫」，是空品專題中心相當關鍵的研究計畫之一，此計畫是行政院前瞻基礎建設中「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」的一個分支，集結了中研院、國家高速網路與計算中心、環保署等跨部門資源。

該計畫預計發展一套 1 km*1 km 高解析度的 72 小時空氣品質預報模式，並描繪空氣污染物的 3D 空間分布，預期能夠對臺灣地區 PM_2.5 及 O₃ 生成與傳輸過程進行更精確的模擬，進而應用於空氣污染事件的預報和成因診斷。

周崇光將這個計畫比喻為一個「神經系統」，由環保署統合高達 10,000 個感測器，就像是神經系統中的神經元，負責感知大氣環境中的變化，並透過民生公共物聯網提供的神經網路，將資訊傳輸至國家高速網路中心的超級電腦，而超級電腦就像是大腦一樣，提供強大的運算力，使得空污模式得以統合氣象條件、污染物排放量、以及感測器提供的環境變化狀況，計算和預報未來幾天空氣品質的可能變化。

雖然感測器來源不一，不同層級的靈敏度也有所落差，但隨著近年技術的進步和突破，微型感測器對 PM_2.5 的監測資料已經具有足供參考的準確度，目前各縣市大約都有 100 個以上的微型感測器，環保署已經在全臺灣佈建了約 10,000 個感測器，透過高密度的監測數據進行資料分析，有效掌握全臺各地的空品狀態。

此外，此研究計畫也希望藉由感測器的大量需求，協助推動臺灣感測器的產業，與經濟部、工研院合作推動感測器的國產化。目前工研院的技術已經技轉給國內廠商，國產感測器在環保署監測網的佔有率已達將近 3 成，未來會持續輔導相關廠商。

研究計畫一邊發展預報系統，也一邊透過微型感測器資料即時驗證預報的成效。就像是如果寫考卷時，我們可以一填答就馬上得知正確答案時，就可以隨時檢討自己的計算流程到底哪裡出了問題，不斷修正，找出最正確的解方。

同理，拜微型感測器遍布全臺之賜，大氣科學家逐漸能夠快速驗證空氣品質預報的模擬結果，有朝一日，國內空污的物理化學機制以及關鍵污染源，將不再是讓人頭痛的黑盒子。目前由於 PM_2.5 的感測器已相對成熟且數量足夠，因此中研院空品專題中心已成功驗證 3 km*3 km 解析度之 PM_2.5 預報資料，最終目標是精確到 1 km*1 km。

如何讓空氣品質變好，又不影響現有的生活？

在中研院環變中心周崇光研究員帶領下的空品專題中心，其中一個核心精神，就是要對社會關鍵議題有貢獻。

專注發表學術論文是科學研究的本質，也是科學進步的動力，不過進行社會議題相關的科學研究通常會更辛苦，往往會花費極大的心力與時間。

做空氣污染防制就像是「精準醫療」的概念一樣，如何讓藥物只攻擊癌細胞而不對身體的其他地方造成太大的副作用？經過科學研究的探索後，如何讓臺灣的空氣品質更好而不衝擊社會文化和經濟？

空污管制並非是一味阻擋臺灣經濟和工業發展，空品專題中心希望可以藉由科學的力量，更精準、更沒有副作用的改善臺灣空氣品質。

除了大氣科學理論和空氣污染排放清單有所不足之外，像是能源政策、交通規劃、國土計畫都需要重頭思考。周崇光說：「一路研究下去，我們開始疑惑，當初為什麼我們都傻傻的，把這麼多的大型污染源擺在海邊，讓海風把污染物往內陸帶？為什麼臺灣的國土利用那麼集中？」這一些命題，都是一環扣一環。

最後周崇光強調，「空氣品質絕對是應用導向的研究，因此，我們除了做科學，也要讓這些研究結果有願景、有視野，讓臺灣變得更好。」