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天然氣:意外之財—《寫給未來總統的能源課》

azothbooks_96
・2014/04/28 ・3130字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 516 ・六年級

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kk0371309英文的Windfall一詞源自於森林。在強風過後,不需太費力就可以容易收集到許多從高處掉落下來的樹枝。因此最原本的意思就是便宜、容易取得的能源。

在能源面貌上,最重要的新發展就是發現了頁岩(一種沉積岩)中豐富的天然氣的開採方式。這是一大筆新的意外之財。雖然我們早就知道頁岩裡蘊藏大量的天然氣,但是符合經濟效益的開採方式到最近才發展出來。這些可供開採的頁岩天然氣,是攸關美國未來的能源安全以及全球暖化最重要的新因素,也會對接下來數年 甚至數十年的經濟與政治決策產生重大的影響。

2001年時,根據美國能源部的資料,天然氣的證實蘊藏量不只有192兆立方英呎。由於美國每年開採20到24兆立方英呎的天然氣,因此應該在2010年之前天然氣就會全部用完。但是事實上, 到了2010年時,美國天然氣的蘊藏量已經增加到300兆立方英呎。 然後只不過經過了一年,美國能源資訊署(US Energy Information Administration)2011年估計的天然氣蘊藏量就暴增到862兆立方英呎。而一些跟我談過的天然氣專家相信,實際上的數字應該接近3000兆立方英呎或是更多。用意外之財來形容簡直是太客氣了。這些天然氣更像是美國老漫畫《亞比拿奇遇記》(Li’l Abner)裡一種奇怪的生物夏姆(shmoos),你用得越多,它們就變得越多。

怎麼會這樣呢?答案可能比你想的簡單:美國能源部認為在進行估計時,應該要保守一點,必須是符合高標準的天然氣才能算 進證實蘊藏量裡。天然氣公司則採取不同的標準,他們只希望氣井可以帶來良好的收益,所以會先找出手上可能最具生產力的天然氣田,然後進行開採。只有已經發現且可以開採供氣的天然氣田,才會被美國能源部歸類成證實蘊藏量。

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1966 年時美國天然氣有 1.6% 來自頁岩,到了2005年成長到4%,而2011年這個比例已經達23%。目前開採自頁岩的天然氣占全美天然氣產量的30%左右。這是一股正在進行中的天然氣熱,和過去的淘金熱一樣令人興奮且帶來豐厚的財富。《紐約時報》的形容是:「『它們就在那』山丘蘊藏有天然氣」。某種革命性的變革正在發生。圖表II.4 顯示了天然氣蘊藏量壯觀的成長歷程。

圖表II.4  美國頁岩天然氣產量的驚人成長。圖標所列為地質構造的名稱和所在地。
圖表II.4 美國頁岩天然氣產量的驚人成長。圖標所列為地質構造的名稱和所在地。

新的蘊藏量非常驚人,不只改變了能源面貌,還改變了全球政治。德州與加州原本建造用來進口天然氣的碼頭,已經重新改裝 成出口用。歐洲亟欲取得這些天然氣,以降低對俄羅斯天然氣的依賴。法國也蘊藏著大量的頁岩天然氣,現在每個國家都正在重新進行地質勘察。

由於天然氣的產量大增,某些產業專家相信天然氣的井口價格在未來的10到20年,都會維持在低檔,每千立方英呎4美元或更低。 在這本書撰寫時(2012年初),價格為2.5美元。(你可以從美國能源資訊部網站取得最新的報價)。對消費者而言,天然氣的成本大約是每千立方英呎12美元,但這個價格可能還會再下跌。你用同樣的價格可以取得3.4加侖的石油,但是天然氣可以提供2.5倍的能量。

為什麼美國不趕快轉換成天然氣?許多人已經在這樣做。美國許多大型電力公司已經開始以天然氣發電來取代燃煤發電。使用汽油的車子不需要更動引擎就可以容易改裝成天然氣燃料。最早改用天然氣的是卡車和計程車駕駛,他們對燃料的價格非常敏感。在美國,大約13萬台卡車和計程車已經改用天然氣。開發中國家對價格的敏感度比美國更高,在印度、中國和巴西已經有超過700萬輛車子改用天然氣而非汽油或柴油來作為燃料。他們無法負擔價格高昂的玩意。但美國的能源基礎建設非常龐大,因此需要時間轉換。天然氣的密度比汽油低,即使經過壓縮,所占的體積仍然是汽油的三倍。 因此大型的交通工具,像是卡車或公車,最容易進行轉換。壓縮後的天然氣每加侖所能提供的能量是電池的10倍,也將是純電動車真正的競爭對手。

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天然氣在未來幾年(或許幾十年)將會是我們主要的「替代燃料」,而且產油國已經開始擔憂天然氣帶來的競爭。沙烏地阿拉伯的瓦利德王子就曾經在2011年5月提到,他急於提供更多石油來促使石油的價格下跌。在過去,沙烏地阿拉伯通常都宣稱他們之所以德加石油供應量,是為了讓西方經濟保持活力,但是王子這次似乎更為坦率。他說(可能無意間違反了沙烏地的安全規定),「我們不希望西方國家去尋找替代能源,因為很明顯地,當石油的價格越高,他們就越有誘因去尋找替代能源。」對沙烏地阿拉伯而言,危險之處在於我們未來會發展出適合其他能源的基礎設施,因此最好讓油價維持在低檔,使得石油蘊藏量低的國家不去發展使用替代燃料的方法。

主要由甲烷所組成的天然氣,提供了美國將近1/4的能源需求。我們在家裡瓦斯爐用這種嗆鼻的氣體來烹煮食物,事實上天然氣是無臭無味的氣體。但是,如果忘了關瓦斯就會很危險,因此瓦斯公司添加了少量的硫醇,讓瓦斯聞起來像是蔬菜腐爛產生的臭味。

對在地底工作的煤礦工人來說,天然氣是可怕的敵人;我的祖父就曾經是賓州的煤礦工人。天然氣會吸附在煤炭的孔洞中,一旦氣穴破裂使得天然氣洩漏到礦坑中,就會造成工人因為窒息或爆炸喪生。早期在礦坑中會養金絲雀作為這種危險氣體以及一氧化碳的感測器。今天我們仍然會從煤礦中開採天然氣,通常是來自埋藏於地底深處、但礦脈太薄不值得開採的煤礦。這種煤層氣大多是以管子注入加壓後的水把煤礦壓裂以使天然氣釋出;現在也是用同樣的方法從頁岩中開採天然氣。

過去我們曾經使用一種非天然的氣體─煤氣,來點亮城市和家家戶戶,這種氣體是煤炭與水反應後所產生。煤氣主要是由氫氣 和劇毒的一氧化碳所組成。發現大量的甲烷後,這種「天然」的氣體就成為更安全也更便宜的選擇。用「天然」這個詞,一部分是出於行銷上的考量,好讓人們在家中使用時聽起來比較不危險(過去的確很危險)。

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美國在賓州以及隨即在德州發現石油時,天然氣不過是種副產物。這些天然氣原本溶在地底的石油裡,當石油被抽取到地面上壓 力減低之後,天然氣就釋放出來。過去這些「濕氣體」對油井公司來說是種困擾,因為無法用卡車或火車來運輸(當時還沒有將天然氣液化的技術),於是大多數的天然氣都在井口被燒掉。在部分開發中國家,仍然使用這種方式來處理油井天然氣,如圖II.5所示。

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圖 II.5 墨西哥灣的油井,仍燃燒天然氣。 (圖片來源:Deepwater Horizon Response@flickr)

目前已經不鼓勵用這種方式來處理油氣,因為這會增加排放到大氣中的二氧化碳,美國還發射了一具衛星來偵測世界各地燃燒油氣的情形。這具衛星取得的影像顯示,奈及利亞的油田仍然廣泛使用這種方式來處理油氣。對油田的擁有者來說,燒掉油氣在經濟上很合理,但是對那些缺乏能源、卻看得見火焰熊熊燃燒的鄰近民眾來說特別殘忍。目前全世界生產的天然氣中大約有5%是直接燒掉。

燒掉油氣現在已經被許多國家視為非法。從經濟上來看也有很好的理由避免燒掉油氣:這些天然氣可以打回油井裡,壓取出更 多的油,以提高所謂的「原油採收率」,並增加利潤。最壞的情況下,打回去的天然氣也可以存放在油井裡以供未來出售。這些天然氣也可以在冷卻到負162度後液化。天然氣冷卻液化後的體積可以縮小到原本的1/750,藉由冷凍油輪來大量運輸。卡達發展出來的超級油輪可以載運超過10萬噸天然氣。有些人擔心這麼巨大的油輪會成為恐怖份子的潛在目標。

事實上,天然氣本身並不會爆炸,必須要與空氣以適當的比例(5至15%)混合才會爆炸,並不會輕易發生。但是一種可能的危險是有些液化天然氣可能會接觸到水(或許因為恐怖份子的炸彈)而突然受熱成為氣體(專家稱之為「快速相變化」)。天然氣在氣態下的體積是液態的750倍,這種快速的膨脹是一種「物理性的」或「冷的」爆炸,可以進一步破壞油輪,然後釋放出更多的液態天然氣。

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摘自PanSci 2014四月選書《寫給未來總統的能源課》,由漫遊者文化出版。

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azothbooks_96
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漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。

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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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改良天然氣發電技術不會產生二氧化碳?灰氫、藍氫、綠氫分別是什麼?
PanSci_96
・2024/02/11 ・5659字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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用天然氣發電可以完全沒有二氧化碳排放?這怎麼可能?

2023 年 11 月,台電和中研院共同發表去碳燃氫技術,說是經過處理的天然氣,燃燒後可以不產生二氧化碳。

誒,減碳方式百百種,就是這個聽起來最怪。但仔細研究後,好像還真有這麼一回事。這種能發電,又不產二氧化碳的巫術到底是什麼?大量使用天然氣後,又有哪些隱憂是我們可能沒注意到的?

去碳燃氫是什麼?

去碳燃氫,指的是改良現有的天然氣發電方式,將甲烷天然氣的碳去除,只留下乾淨的氫氣作為燃燒燃料。在介紹去碳燃氫之前,我們想先針對我們的主角天然氣問一個問題。

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最近不論台灣、美國或是許多國家,都提升了天然氣發電的比例,但天然氣發電真的有比較好嗎?

好像還真的有。

根據聯合國底下的政府間氣候變化專門委員會 IPCC 的計算報告,若使用火力發電主要使用的煙煤與亞煙煤作為燃料,並以燃燒率百分之百來計算,燃料每釋放一兆焦耳的能量,就會分別產生 94600 公斤和 96100 公斤的二氧化碳排放。

如果將燃料換成天然氣,則大約會產生 56100 公斤的二氧化碳,大約只有燃燒煤炭的六成。這是因為天然氣在化學反應中,不只有碳元素會提供能量,氫元素也會氧化成水並放出能量。

圖/pexels

除了碳排較低以外,煤炭這類固體燃料往往含有更多雜質,燃燒時又容易產生更多的懸浮顆粒例如 PM 2.5 ,或是溫室效應的另一主力氧化亞氮(N2O)。具體來說,產生同等能量下,燃燒煤炭產生的氧化亞氮是天然氣的 150 倍。

當然,也別高興這麼早,天然氣本身也是個比二氧化碳更可怕的溫室氣體,一但洩漏問題也不小。關於這點,我們放到本集最後面再來討論。

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燃燒天然氣還是會產生二氧化碳?

雖然比較少,但也有燃煤的六成。像是綠能一樣的零碳排發電方式,不才是我們的終極目標嗎?別擔心,為了讓產生的二氧化碳量減到最小,我們可以來改造一下甲烷。

圖/unsplash

在攝氏 700 至 1100 度的高溫下,甲烷就會和水蒸氣反應,變成一氧化碳和氫氣,稱為蒸汽甲烷重組技術。目前全球的氫氣有 9 成以上,都是用此方式製造的,也就是所謂的「灰氫」。

而產物中的一氧化碳,還可以在銅或鐵的催化下,與水蒸氣進一步進行水煤氣反應,變成二氧化碳與氫氣。最後的產物很純,只有氫氣與二氧化碳,因此此時單獨將二氧化碳分離、封存的效率也會提升不少,也就是我們在介紹碳捕捉時介紹的「燃燒前捕捉」技術。

去碳燃氫又是什麼?

圖/pexels

即便我們能將甲烷蒸氣重組,但只要原料中含有碳,那最終還是會產生二氧化碳。那麼,我們把碳去掉不就好了?去碳燃氫,就是要在第一步把甲烷分解為碳和氫氣。這樣氫氣在發電時只會產生水蒸氣,而留下來的碳黑,也就是固態的碳,可以做為其他工業原料使用,提升附加價值。

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在氫氣產業鏈中,我們習慣將氫氣的來源做顏色分類。例如前面提到蒸氣重組後得到的氫氣被稱為灰氫,而搭配碳捕捉技術的氫,則稱為藍氫。完全使用綠能得到的氫,例如搭配太陽能或風力發電,將水電解後得到最潔淨的氫,則稱為綠氫。而介於這兩者之間,利用去碳燃氫技術分解不是水而是甲烷所得到的氫,則稱為藍綠氫。

但先不管它叫什麼氫,重點是如果真的不會產生二氧化碳,那我們就確實多了一種潔淨能源可以選擇。這個將甲烷一分為二的技術,聽起來應該也不會太難吧?畢竟連五◯悟都可以一分為二了,甲烷應該也行吧。

甲烷如何去碳?

甲烷要怎麼變成乾淨的氫氣呢?

很簡單,加溫就好了。

圖/giphy

只要加溫到高過攝氏 700 度,甲烷就會開始「熱裂解」,鍵結開始被打斷,變成碳與氫氣。

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等等等等…為了發電還要耗費能源搞高溫熱裂解,划算嗎?

甲烷裂解確實是一個吸熱反應,也就是需要耗費能量來拆散原本的鍵結。根據反應式,一莫耳甲烷要吸收 74 千焦耳的熱量,才會裂解為一莫耳的碳和兩莫耳的氫氣。但是兩莫耳的氫氣燃燒後,會產生 482 千焦耳的熱量。淨能量產出是 408 焦耳。與此相對,直接燃燒甲烷產生的熱量是 891 千焦耳。

而根據現實環境與設備的情況,中研院與台電推估一公噸的天然氣直接燃燒發電,與先去碳再燃氫的方式相比,發電量分別為 7700 度和 4272 度。雖然因為不燃燒碳,發電量下降了,但也省下了燃燒後捕存的成本。

要怎麼幫甲烷去碳呢?

在近二十幾年內,科學家嘗試使用各種材料作為催化劑,來提升反應效率。最常見的方式,是將特定比例的合金,例如鎳鉍合金,加熱為熔融態。並讓甲烷通過液態的合金,與這些高溫的催化劑產生反應。實驗證實,鎳鉍合金可以在攝氏 1065 度的高溫下,轉化 95% 的甲烷。

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中研院在 2021 年 3 月,啟動了「 Alpha 去碳計畫」,進行去碳燃氫的設備開發。但團隊發現,盡管在理論上行得通,但實際上裝置就像是個不受控的火山一樣,熔融金屬與蒸氣挾帶著碳粒形成黏稠流體,不斷從表面冒出,需要不斷暫停實驗來將岩漿撈出去。因此,即便理論上可行,但熔融合金的催化方式,還無法提供給發電機組使用。

去碳燃氫還能有突破嗎?

有趣的是,找了好一大圈,驀然回首,那人卻在燈火闌珊處。

最後大家把目光放到了就在你旁邊,你卻不知道它正在等你的那個催化劑,碳。其實過去就有研究表明碳是一種可行的催化劑。但直到 201 3年,才有韓國團隊,嘗試把碳真的拿來做為去碳燃氫的反應催化劑。

圖/pexels

他們在高溫管柱中,裝填了直徑 30 nm 的碳粒。結果發現,在 1,443 K 的高溫下,能達到幾乎 100 % 的甲烷轉化。而且碳本身就是反應的產物之一,因此整個裝置除了碳鋼容器以外,只有碳與氫參與反應,不僅成本低廉,要回收碳黑也變得容易許多。

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目前這個裝置需要加緊改良的,就是當碳不斷的積蓄,碳粒顆粒變大,反應會跟著下降。如何有效清除或更換濾網與反應材料,會是能否將此設備放大至工業化規模的關鍵。

最後,我們回頭來談談,在去碳燃氫技術逐漸成熟之後,我們可能需要面對的根本問題。

天然氣是救世主,還是雙面刃?

去碳燃氫後的第一階段,還是會以天然氣為主,只混和 10 % 以下的氫氣作為發電燃料。

這是因為甲烷的燃燒速度是每秒 0.38 公尺,氫氣則為每秒 2.9 公尺,有著更劇烈的燃燒反應。因此,目前仍未有高比例氫氣的發電機組,氫氣的最高比例,通常就是 30 % 。

目前除了已成功串連,使用 10 % 氫氣的小型發電機組以外。台電預計明年完成在興達電廠,使用 5 % 氫氣的示範計畫,並逐步提升混和氫氣的比例。根據估計,光是 5 % 的氫氣,就能減少每年 7000 噸的二氧化碳排放。

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但隨著天然氣的使用量逐步提高,我們也應該同時留意另一個問題。

天然氣洩漏導致的溫室效應,是不可忽視的!

根據 IPCC 2021 年的報告,若以 20 年為評估,甲烷產生的溫室效應效果是二氧化碳的 82.5 倍,以 100 年為評估,效果為 29.8 倍,是僅次於二氧化碳,對於溫室效應的貢獻者第二名。這,不可不慎啊。

圖/unsplash

從石油、天然氣井的大量甲烷洩漏,加上運輸時的洩漏,如果沒有嚴格控管,我們所做的努力,很有可能就白費了。

非營利組織「環境保衛基金」曾在 2018 年發表一篇研究,發現從 2012 到 2018 年,全球的甲烷排放量增加了 60 % ,從煤炭轉天然氣帶來的好處,可能因為甲烷洩漏而下修。當然,我們必須相信,當這處漏洞被補上,它還是能作為一個可期待的發電方式。

圖/giphy

另一篇發表在《 Nature Climate Change 》的分析研究就說明,以長期來看,由煤炭轉為天然氣,確實能有效減緩溫室氣體排放。但研究也特別提醒,天然氣應作為綠能發展健全前的過渡能源,千萬別因此放慢對於其他潔淨能源的研究腳步。

去碳燃氫技術看起來如此複雜,為什麼不直接發展綠氫就好了?

確實,綠氫很香。但是,綠氫的來源是電解水,而反應裝置也不可能直接使用雜質混雜的海水,因此若要大規模發展氫能,通常需要搭配水庫或海水淡化等供水設施。另外,綠氫本來就是屬於一種儲能的形式,在台灣自己的綠能還沒有多到有剩之前,當然直接送入電網,還輪不到拿來產綠氫。

圖/unsplash

相比於綠氫,去碳燃氫針對的是降低傳統火力發電的碳排,並且只需要在現有的發電廠旁架設熱裂解設備,就可以完成改造。可以想像成是在綠能、新世代核能發展成熟前的應急策略。

當然,除了今天提到的灰氫、藍氫、綠氫。我們還有用核能產生的粉紅氫、從地底開採出來的白氫等等,都還沒介紹呢!

除了可以回去複習我們這一集的氫能大盤點之外,也可以觀看這個介紹白氫的影片,一個連比爾蓋茲都在今年宣布加碼投資的新能源。它,會是下一個能源救世主嗎?

最後,也想問問大家,你認為未來 10 年內,哪種氫能會是最有潛力的發展方向呢?

  1. 當然是綠:要押當然還是壓最乾淨的綠氫啦,自產之前先進口也行啊。
  2. 肯定投藍:搭配碳捕捉的藍氫應該會是最快成熟的氫能吧。
  3. 絕對選白:連比爾蓋茲也投資的白氫感覺很不一樣。快介紹啊!

什麼?你覺得這幾個選項的顏色好像很熟悉?別太敏感了,下好離手啊!

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邁向淨零排碳的未來:去碳燃氫技術!
研之有物│中央研究院_96
・2022/12/10 ・6194字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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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|廖英凱
  • 責任編輯|簡克志
  • 美術設計|蔡宛潔

高排碳發電方式的轉型

氣候變遷是全球議題,為了降低碳排放,發展低碳電力相當重要。臺灣目前主要使用天然氣發電,雖然排碳量較燃煤發電低,仍屬高碳排的發電方式,若未來要達到 2050 淨零排放,勢必要開發更多的低碳電力。

中央研究院「研之有物」專訪院內物理研究所陳洋元研究員,他與團隊應用天然氣催化裂解的理論,突破各種技術限制,打造出「去碳燃氫」(methane pyrolysis)裝置,使得燃氣發電可以更進一步減少碳排放,目前成果已接近歐盟需求,並預計陸續擴大運用至商用發電機組。

陳洋元向研之有物團隊介紹「去碳燃氫」技術。
圖|研之有物

因人類工業活動排放的二氧化碳而導致的氣候變遷問題,已是當代人類亟欲解決的難題。近幾年,國際組織與科學機構也不斷地強調減少碳排放的必要,以及調整減碳標準。2014 年聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的綜合評估報告指出,人類應在 2100 年以前削減 90% 的碳排。

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但到了 2018 年的全球暖化特別報告時,IPCC 則將標準加嚴,人類需在 2050 年時達到「淨零排放」,亦即「人為溫室氣體的排放量,扣除透過碳匯碳捕等移除量後為零」。2021 年下半年,世界各大工業國也陸續提出在 2050 年前後達到該國淨零排放的政策目標和政策路徑。

在世界潮流的推動下,2021 年 4 月總統蔡英文在世界地球日的活動,宣示臺灣將努力在 2050 年達到淨零排放。同年中研院在廖俊智院長的主導下,啟動了「Alpha 去碳計畫」,院內物理所的陳洋元研究員與研究團隊也開始為臺灣的「去碳燃氫」技術建立基礎。

把天然氣變成氫氣,真的可能嗎?先來看看過去科學家怎麼做吧!

降低天然氣碳排的方法

為能達到降低碳排的能源轉型,又需兼顧產業發展的用電需求,臺灣目前的能源規劃,預估在 2025 年時,再生能源發電量佔比約 15.2%,其餘則為 45% ~60% 的燃氣發電與 25% ~40% 的燃煤發電所組成,到 2050 年時,樂觀理想情境中再生能源發電量佔比可逾 60%,剩下則以燃氣發電為主。

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儘管燃燒天然氣(甲烷)的理論排碳量,約只有燃燒煤炭的一半,但每燃燒 1 噸的甲烷,仍會產生 2.75 噸的二氧化碳排放,這與淨零排放的目標,仍有相當大的差異。因此,當代天然氣的運用,必須回應如何有效降低碳排放。

大抵來說,降低天然氣的碳排可以分成兩種不同方向的策略,其一是「碳捕捉、再利用與封存carbon capture, utilisation and storage, CCUS)」,方式是將燃燒後的二氧化碳,捕捉下來再利用,如應用於綠藻養殖、水泥製造等,或是將二氧化碳壓縮後封存於耗竭油氣庫這種地質結構上的特殊封閉構造,或是封存於海底富含鹽水的地層構造。

碳捕捉、再利用與封存(CCUS),就是將燃燒產生的二氧化碳,收集與分離出來,拿去工廠再利用或是封存於特殊地層。
圖|研之有物(資料來源|聯合國歐洲經濟委員會

然而碳捕存的技術與概念新穎且須有特定地質條件配合,要能達到具規模的運用仍有相當技術門檻需突破,且碳捕存在臺灣多年來也持續面臨政治及環保爭議,發展進度緩慢。

另一種策略方向,則是「燃料轉換」,將化石能源的天然氣,全部或部分替換為零碳的能源,例如利用微生物分解利用農業等方式生產的有機物質來產生「生質甲烷」(註1)作為燃料;利用大量的無碳電力,電解水後分解為氫氣和氧氣,再將氫氣做為燃料;或是再利用無碳電力將二氧化碳與氫氣合成為甲醇、甲烷、氨等「載氫劑(hydrogen carrier)」以利運送和利用。

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還有一種備受矚目的燃料轉換方式,是直接將甲烷裂解為氣態的氫氣和固態的碳黑(carbon black):

只要有足夠的能量,甲烷就能裂解為固態碳和氫氣。
圖|研之有物

其核心原理為,若能提供甲烷分子每莫耳 74 千焦耳的能量,就能把碳原子與氫原子的鍵結打斷,而關鍵在於如何提供能量以及如何提升使用能量的效率。

1999 年,M. Steinberg 發現當溫度夠高時,甲烷鍵結被打斷的效率隨之提升,而提出「甲烷熱裂解」(thermal decomposition of methane, TDM)技術,該技術是將甲烷處於高於 700°C 的高溫環境,使甲烷裂解為氫氣與固體的碳。固體碳可以穩定的儲存,不會增加大氣中的二氧化碳,也可以做為工業生產的原物料使用。

為進一步提升甲烷分解的效率與商業價值,近二十餘年來,許多針對 TDM 的研究,引入了各種催化劑,作為熱解甲烷的反應環境。目前常使用特定比例的惰性合金作為催化劑,將合金加熱成熔融態,當甲烷氣體通過液態合金時,即開始分為氫氣與固態碳。

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加熱溫度越高、氣體通過的熔融合金管柱越長,則甲烷熱裂解的程度越高,例如以一公尺長的管柱環境,利用不參與反應的 1175°C 熔融錫金屬,則可轉化 78% 的甲烷;利用具催化性的熔融金屬如 27% Ni–73% Bi 合金,則可在 1065°C 達成 95% 之甲烷轉化

如圖所示,此為天然氣裂解的簡易流程,當天然氣進入管柱時,需要熔融合金 Ni-Bi 作為催化劑,以便在高溫環境下轉化為固態碳(C)和氫氣(H2)。
圖|研之有物(資料來源|Science

為什麼需要催化劑?為了降低化學反應的難度。

化學反應的過程就像冒險者從小鎮(反應物)出發,克服山頂上的巨龍(活化能),並取得山谷寶藏(生成物)。而催化劑就像是幫冒險者開外掛的流浪法師,短暫加入冒險者一伙,開啟原本沒有的秘密通道,讓冒險者不用打龍就輕鬆取得寶藏。
圖|研之有物(資料來源|chemorphesis

實際運用上的限制與問題

以裂解方式生產氫氣的技術,有可能會成為未來氫能發展最主流的方向,歐盟針對氫能發展的預估中,即認為到 2050 年時,歐盟所使用的氫能會有 55% 來自於甲烷裂解,有 30% 來自目前化工產業較成熟使用的天然氣重組,以及 15% 來自於水電解產氫。

因此,2021 年 3 月起,在廖俊智院長的主導下,中研院啟動了「Alpha 去碳計畫」,目的在發展熱催化、電漿裂解等各種技術方法,以達成去碳產氫的發電目標。物理所陳洋元研究員的團隊,也開始在院內建構甲烷熱裂解的裝置,試圖為我國建立起去碳燃氫的技術基礎。

然而,儘管催化性熔融金屬的理論可行,在實務運作上此方法卻有其瓶頸,陳洋元研究員的團隊發現,當裂解後產生的氫氣和碳從熔融金屬表面冒出時,熔融金屬的蒸氣會把碳包住而在金屬表面變成如岩漿般的黏稠流體,必須不斷暫停實驗把岩漿給撈出去,使得學理上雖可高效率地裂解甲烷,但仍難以放大規模至發電機機組或提供給發電業使用。

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上述催化性熔融金屬用在天然氣裂解,理論上可行,但是陳洋元團隊實作發現,熔融金屬的蒸氣會把碳包住,會在金屬表面(如管壁)形成岩漿般的黏稠流體,必須不斷暫停實驗,把廢碳渣撈出去。
圖|研之有物(資料來源|Science、陳洋元)

體認到催化性熔融金屬的限制後,陳洋元研究員開始尋找其他也可具有類似催化效果的材質。其中一種可行的催化劑,就是碳黑本身。過去針對催化反應的研究中,即發現碳本身即是一種理想的催化劑。在甲烷裂解的過程中,研究者可以透過利用不同形式、結構與表面積的碳,來調控碳的催化活性

2013 年,韓國研究者 Seung Chul Lee 等人提出用碳黑作為催化劑的甲烷熱裂解裝置設計,其概念是將高溫管柱中,裝填直徑 30 nm 的碳粒作為催化劑,使甲烷通過高溫碳粒時,被催化裂解為氫氣和碳,再透過集塵器與過濾器捕捉碳黑。

2013 年韓國 Seung Chul Lee 等人提出了利用碳黑作為催化劑的甲烷熱裂解裝置。
圖|Korean Journal of Chemical Engineering

雖然概念裝置已提出逾十年,但至今市面上仍未有成功商業化與量產的設備。由於催化劑和裂解後的碳都是相同的物質,因此隨反應時間增加,實驗裝置中的碳黑會不斷吸附。

因此,該實驗設計若要能用於實務上的燃氣電廠減碳,關鍵就在如何能維持或定時減少高溫管柱中積存的碳;如何能延長集塵設備與濾網的更換週期,以須確保裝置能不間斷的長時間運作;以及如何與既有燃氣機組的系統結合。

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Alpha 去碳計畫:以局部比例的氫氣代替甲烷

面對過去研究的基礎與限制,中研院的團隊已在開發利用碳黑作為催化劑的甲烷熱裂解裝置,且能搭配自動化的清除積碳、與更新集塵、過濾器,使熱裂解裝置能持續性地運作。

熱裂解的裝置設計上,也並非追求極致的甲烷轉換率,由於氫氣比甲烷擁有更劇烈的燃燒反應,如在空氣中的燃燒速度,甲烷為 0.38 公尺/秒,但氫氣則高達 2.9 公尺/秒,這使得氫氣爆燃的衝擊力遠大於甲烷。

因此,目前仍未有純氫氣或高比例氫氣的商品化發電機組,而多以在甲烷中混合 10% ~30% 的氫氣,達到局部比例的減碳,因此在裝置設計上,須同步調控所產製氫氣與甲烷的比例,使發電機能持續燃燒固定成分比例的甲烷氫氣混合物。

中研院天然氣熱裂解裝置的實體照片。天然氣高溫裂解系統,包含:控溫電子儀器、高溫爐與流量計。放大區域顯示高溫爐上面的構造,白色為隔熱棉,石英管管壁已經有少許的碳渣附著。
圖|研之有物(資料來源|陳洋元)

從減碳效益來比較傳統天然氣發電和部分比例的去碳燃氫發電,以目前大潭電廠最新燃氣機組的熱效率 60% 來計算,每噸天然氣燃燒,可提供 9300 度的發電量,並排出 2.75 公噸的二氧化碳。

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但若能將其中 30% 的甲烷高溫裂解後,將氫氣與天然氣混燒,因氫氣的燃燒熱較低,且需額外提供裂解所需的能量,此時每噸天然氣則能發出 7400 度的電量,但碳排放降低為 1.92 公噸的二氧化碳,並生產 0.225 公噸的固體純碳。

也就是說,以大潭燃氣電廠為例,若將 30% 的甲烷裂解,產生氫氣與天然氣混燒,最終是以減少 20% 的發電量為代價,換得 30% 的減碳效益,以及具有精密工業、高產值化工業運用潛力的高純度碳黑原料。

目前中研院的 Alpha 去碳計畫已完成了將甲烷熱裂解裝置與 13 kW 天然氣發電機串聯,混燒 10% 氫氣燃料的概念驗證。

預計在 2025 年以前,將陸續擴大至針對建築物規模使用的 65 kW 燃氣渦輪發電機;和針對廠房、工商業用途使用的 1~2 MW 商用燃氣機組;以及與既有大型燃氣電廠使用的 170 MW 燃氣機組結合,以此建立我國去碳燃氫的產業鏈。

中研院將與業界合作,目標在 2025 年以前,推出裂解效率可達 40% 的去碳燃氫裝置,使臺灣天然氣發電的碳排達到歐盟訂定的永續標準。

開闢臺灣淨零排放的路徑

面對氣候變遷的威脅,世界各國無不積極且緊迫地尋找能達到零碳排放的方式,然而多數國家在有限的自然資源條件下,風力與太陽光電等再生能源的發電規模和穩定程度仍遠不及大型發電廠。

因此 2021 年起世界各國,相繼提出了符合淨零與永續精神的天然氣使用規準。2022 年 2 月,歐盟批准了有助實現歐盟環境目標的「永續活動分類法」與「氣候授權補充法案」,其中針對燃氣發電廠的規範,是要求 2035 年以前須完全由天然氣轉向低碳燃料或再生能源燃料;或是 2030 年前施工但每度電少於 270 克二氧化碳排放量,才能獲得永續金融投資的優惠。

以此作為標準來檢驗目前臺灣的燃氣發電,較先進且尚有機組興建中的大潭發電廠,碳排係數約低於每度電 388 克二氧化碳排放,若能順利搭配裂解效率 30% 的去碳燃氫技術,則碳排係數可降為每度電 271.6 克二氧化碳排放,幾乎符合歐盟的標準。

若再能輔以部分比例的生質甲烷混燒,排出二氧化碳又有部分比例利用碳捕存處理,至少就能使我國在未來最主要使用的天然氣,能符合目前歐盟看待永續能源的標準。

目前中研院陳洋元團隊打造的去碳燃氫技術,能利用臺灣既有天然氣和燃氣電廠的基礎建設,維持穩定的基載電力供給,又能達到減碳的效益,預計將是未來幾年內,能有效提供臺灣減碳成果的重要技術方向。

然而,去碳燃氫技術也因減碳目的而降低燃氣的發電量,這會使臺灣已經擴大天然氣使用的政策方向還要更加強化,如增加更多的天然氣進口量,興建更多的天然氣接收站、儲存槽與管線。近年烏俄戰爭帶來世界性天然氣的短缺,以及第三天然氣接收站的興建帶來海岸生態的危害,使用天然氣仍有難以忽視的環境與社會風險。

中研院的去碳燃氫技術,可能不是淨零未來的唯一選項,但傾力推動這項技術,才有機會在邁向淨零未來的過程中,爭取到足以讓永續與潔淨能源普及的時間。

中研院陳洋元團隊打造的「去碳燃氫」技術,利用臺灣既有天然氣和燃氣電廠的基礎建設,維持穩定的電力供給,又能達到減碳的效益,預計將是未來幾年內,能有效提供臺灣減碳成果的重要技術方向。
圖|研之有物

註解

  • 註1:生質甲烷的概念是,透過微生物分解農業生產的有機物質,由此生產甲烷,這種有機物的碳,是來自植物光合作用的固碳反應。因此理論上不會使用到地底下的化石碳,比天然氣還要減碳。

延伸閱讀:

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook