Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

0
1

文字

分享

0
0
1

【紀錄】M.I.C.╳科技大觀園:能源──從核能的那些骯髒事開始說起

Peggy Lo
・2014/07/10 ・12657字 ・閱讀時間約 26 分鐘 ・SR值 607 ・十年級

文 / 羅佩琪

唰──地脫下外套,露出胸前閃爍著耀眼藍光的弧形反應爐[1],講者廖英凱還沒開口,就清楚揭示了今晚的演講主題:核能。

曾在《廢核大遊行》擔任公民審核四的講者,也曾主持網路社群《核能流言終結者》的對談,長期協助國內反核、擁核團體釐清核能議題中的科學論述,PanSci專欄作者廖英凱再次登陸PanSci M.I.C.[2],嘗試放下社會火熱的反核、擁核對立,以「科學」為立場,分享(其實是澄清?)核能議題中的那些骯髒事。

適逢林義雄先生的反核四禁食行動,這次的M.I.C.在講者一貫的風趣生動中,似乎也夾帶了一抹沉重。而我們也不得不去思考:面對敏感複雜、佈滿對立荊棘的社會議題,除了科學真理,還有什麼是科學人可以 / 應該做的呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(雖然老梗但也真切,或許「尊重」就是那把開啟對話的鑰匙吧!)


https://www.youtube.com/watch?v=skQ_IPkrsB8

劃定守備範圍:今晚,我們談的是「核能議題中的科學」

2

「該不該要核四、核五六七八?」「假設我們不要核能,又該選擇什麼樣的能源?」面對能源議題的大哉問,廖英凱一開場,就明白指出須考量的面向是相當多元的:

● 經濟面:例如,哪一種發電比較便宜?
● 科學面:例如,哪一種發電比較安全?
● 社會政治面:例如,哪一種發電對蘭嶼人、對台灣人或對地球人比較好?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其中,「發電方式、發電產物的安全性」應該是自然科學最有能力處理的,也因此,今晚我們將從攸關核能安全、常被視為核能潛在風險的骯髒事們開始探討。

核能的骯髒事#01:核電廠核爆?
──科學家:「讓我們從鈾235濃度、連鎖反應、臨界質量談起。」

3

五月天的《入陣曲》網友Kuso的《連核爆》……在各種流行文化中,美麗(?)的蕈狀雲與核爆,似乎與核電廠畫上了等號。但,在現實世界,「核電廠核爆」真的會發生嗎?甚至,我們給定最極端的情況,例如:核電廠施工者是像X統沙拉油般的不肖商人,施工品質極差,在這樣嚴苛的條件下,核電廠是否可能核爆?[3]

要科學地回答這個問題,我們必須從「連鎖反應」的概念談起。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

核電廠與核彈的能量來源,都來自鈾原子的核分裂:一顆中子打到一顆鈾原子,分裂成氪和鋇這兩個蠻重的原子及三顆中子;如果這三顆中子繼續打到三顆鈾原子,就會繼續產生九顆中子……這,就是傳說中的「連鎖反應」,利用三倍數的指數成長,讓能量短時間內快速膨脹。

你可以想見,製造核彈者會希望這個連鎖反應產生的能量大、效率高,因此會把核彈的質量加大,並提高核彈彈頭的濃度,以讓所有被分裂出來的中子,都能有效地碰到下一顆鈾原子,讓連鎖反應持續發生;更先進的做法是,在核彈外圍包覆金屬,讓中子反彈,產生更有效率的連鎖反應──由此可知,「質量」與「濃度」,正是能否達成連鎖反應的關鍵。

4
▲提升核分裂能量、效率的方法:加大質量(中),提高密度、加上金屬外殼(右)。

也因此,我們稱達到連鎖反應所需的質量為臨界質量;而不同濃度下,臨界質量亦會不同。以鈾235為例,當濃度是100%,只需要47.5公斤就可以達到連鎖反應;但,當濃度下降到10%,臨界質量將超過一公噸;至於核電廠使用的,濃度介於3~5%鈾235,臨界質量是:無窮大。

5 (2)

至此,我們可以肯定地回答「核電廠會核爆嗎」這個問題了:不可能。核電廠所使用的鈾235濃度過低,所需臨界質量是人類無法企及的無窮大;既然不可能達到連鎖反應,自然也無法產生核爆。(既然低濃度的鈾235無法產生連鎖反應,核電廠的能量從哪來?核電廠的核分裂怎麼發生?請看這份延伸閱讀。)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

註:那福島核災的爆炸是怎麼回事?那不是核爆,是比核爆等級小得多的氫爆[3]。

核能的骯髒事#02:台灣的輻射值超標?
──科學家:「讓我們從輻射的組成談起。」

即使核電廠不會核爆,我們依然要面對已經存在的核廢料、核能輻射以及福島事故的意外的問題,這正是核能與其他發電方式最大的差異:核能發電的產物是有輻射的。奠基於對輻射的警覺與擔憂,許多環保團體、倡議組織近期也自發性發起「測量生活周遭的輻射值」行動:

6

上圖即是一例,2014年某場研討會中,與會者在立法院測量到每小時0.12μSv(微西弗);相對於此數值,知名反核人士劉黎兒女士曾撰文宣導「超過0.07μSv就是超標」,指稱全台測量到的輻射值普遍超標三至五倍以上。難道,這就是台灣核能輻射危機的醜陋真相?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

試圖解答這樣問題,我們可以從「輻射組成」來一步步驗證上述的說法。日常生活中我們會接觸到的輻射來源其實相當多樣:(數值單位:mSv/yr 毫西弗/年)[5]

7

  • 宇宙射線(0.26)、氡氣(0.435)、地表體外曝露(0.64)、地表體內曝露(0.28):都屬於背景輻射。
  • 醫療輻射(0.81):包括X光、斷層掃描等,是我們一生接受輻射的最大宗來源。
  • 其他人造輻射(0.01):過去人類在地球上投放的兩千餘顆核彈所產生的放射性落塵、職業曝露如放射治療師/核電廠員工會接觸到的輻射、核能及雜項設施如核廢料處置場的輻射。

由於醫療輻射僅見於醫療處所,背景輻射如宇宙射線則無所不在,WHO、ICRP及我國的原能會在設定輻射相關建議、規定時,多以「其他人造輻射」為規範項目,並以每人每年1mSv為上限。

帶著輻射組成的背景知識,我們重新檢視輻射量測的意義:假設我們跟蔡康永一樣,在遊行時拿著一支輻射偵測器,我們會量到什麼呢?

街頭不是醫院,不會有醫療輻射,氡氣要計算吸入人體內的影響值,跟體內曝露一樣無法量測,我們能偵測的數值其實僅剩宇宙射線、體外曝露及其他人造輻射三部分。根據上述調查,三者合計為0.91mSv/yr,約莫是0.104μSv/hr,這個數值與全球平均0.097μSv/hr[6]相距不遠。(更具體的形容:這大概是「吃一根香蕉獲取的輻射量」)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

不論台灣或全球,以輻射偵測器隨處量到的數值,顯然都大於0.07μSv;那,為什麼還會有劉黎兒女士「超過0.07μSv就是超標」的論述呢?我們試著重現劉女士的推導過程:

  • ICRP說每年超過1mSv超標:1mSv/yr = 0.11μSv/hr
    ➝正確。
  • 劉女士依8比2的體內、體外曝露拆分:體外曝露約佔0.02μSv/hr。
    ➝喔歐,出錯了!ICRP的1mSv是規範其他人造輻射,體內/外曝露都屬於背景輻射,兩者是沒有交集的。
  • 0.02μSv/hr再加上台灣沖積平原地帶的自然值0.05μSv/hr = 0.07μSv/hr,故超過0.07μSv/hr即為超標。
    ➝喔歐,出錯了!錯誤的上一步,推導出錯誤的結論。

對原始文獻的解讀偏誤,造成與大自然現狀相悖的結論。至於,台灣輻射值的現狀究竟如何?較允當的評斷及量測方式又為何?想了解更多,建議閱讀講者廖英凱在泛科學發表的專文做更深入的了解。

核能的骯髒事#03:核電廠逃命圈?
──科學家:「讓我們從LNT、線性無閾值模型談起。」

除了輻射偵測,核能議題中另一項引起眾多關注與非議的,正是逃命圈的距離標準。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

原能會目前核定的緊急應變計畫區範圍為八公里,雖然亦有是否增設為十六公里的討論[7],但無論如何,皆遠低於日本福島核災時的二十公里撤離圈……是台灣人命比較不值錢嗎?明明事關人命,撤離圈難道不是越大越好、越大越安全?

要審慎地回答這個問題,我們必須一步步追溯逃命圈法規制定時,應考量的科學基礎。流行病學統計發現[8]:當照射到100mSv以上的輻射,每再增加100mSv的輻射,罹癌的機率會增加0.55%。緊接著我們會問,那,照射到100mSv以下呢?由於目前尚無100mSv以下具統計意義的實驗數據,有三種常用的模型,作為輻射量與罹癌機率關係的可能詮釋:

8

【模型一】線性無閾值模型 Linear No Threshold(黃線)

這個模型認為:100mSv以下的規律會與100mSv以上相同,呈「每增加1mSv輻射、罹癌率增加0.55%」的線性關係。從字面拆解,「閾」是門檻的意思,「線性無閾值」是線性、沒有門檻;更白話的說,人類只要照射到輻射,不論劑量多低,都一定會增加致癌的機率。(重申:即使100mSv以下我們是沒有實驗數據可以佐證的)

【模型二】線性閾值模型Linear Threshold(藍線)

相反地,線性閾值(a.k.a.有門檻)模型認為,既然100mSv以下沒有實驗數據佐證,那顯然地,當人類被0~100mSv的輻射照射時,是不會增加任何致癌率的;一直要累積到100mSv,才會有0.55%的線性關係。

【模型三】毒物反應模型Hormesis Theory Effects(綠線)

這個有點反骨的模型則認為,在0~100mSv、這樣低劑量的輻射照射下,反而是會「降低」致癌率的。類似於現實世界中,台灣某些住在輻射鋼筋屋中的人、伊朗高原這個高背景輻射的居民,他們罹癌率反而比較低。[9][10][11]

補充:當然,這樣的推論有其限制,是否罹癌的原因很多,或許純粹只是因為這群人的社經地位較高、生活品質較好,致使其罹癌率較低。而原能會針對輻射屋居民的流行病學調查也發現,輻射屋居民在甲狀腺、乳房與婦科病等疾病明顯高於一般大眾,且對健康狀況的不確定性所產生耽憂的負面影響,更是難以估量。[12]

輻射值0~100mSv間,[致癌率以0.55%增加] vs [致癌率=0] vs [致癌率反而下降] ── 仔細比較三種模型,我們會發現,模型一(LNT模型)是最保守的,任何輻射劑量都會增加致癌率。

好,帶著這樣的認知,現在讓我們再次審視福島核災的二十公里逃命圈。

根據Ten Hoeve等人的研究[13],依最保守的LNT模型推算,日本政府二十公里逃命圈、共十六萬人的撤離決定,總計讓245人免於罹患癌症;這無疑地是好事。然而,我們同時必須理解,在這十六萬人的撤離過程中,卻有570人因心理不適、延誤治療、孤獨自殺等原因而死亡。

「假如你是核災時的日本政府,你會希望災民們留在原地、三十年後死於癌症……還是冒高一倍的立即死亡風險,依然撤離二十公里範圍內的居民?」這個兩難抉擇或許過於煽情,但也凸顯出:單以距離長短來判定逃命圈的適當性是不夠的,逃命圈並不能以「越大,就越安全」的思維論之

非核家園的想像:台灣的自然資源、再生能源

核爆、輻射量測、逃命圈,雖然民間對核能骯髒事的解讀有些許誤解,我們依然必須承認:核能輻射確實是棘手難解的問題,核廢料的處理也必須以「遠離人類、遠離生物圈」為原則。

那,如果我們往核能的反方向望去……在「非核家園」的世界中,台灣究竟握有多少自然資源的籌碼,能讓我們發展再生能源?

9

其實,依據2008年開始的《國科會能源國家型科技計畫》,台灣再生能源整體的潛力上限,是應付尖峰時期用電量25GW(GW=百萬瓩)仍綽綽有餘的31.19GW(編按:25GW是今年四月的數據,今年七月尖峰時期則已高達35GW了);亦即,如果未來我們能把台灣所有有潛力的自然資源都完全開發,別說核四,核一二三、所有火力發電廠都可以被取代。

怎麼做到的?正是憑藉著台灣的壯麗山川、豐隆物產。

陸、海、空齊備,再生能源遍地開花

從能源的「陸」軍看起:台灣本島多山,使水力發電得以發展,利用高低差產生位能,轉化成動能推動發電機產生電力。而在新竹至彰化沿海、墾丁一帶擁有較高的風能,這些地區也正是風力發電機陸續建置的區域。又,在小油坑、大屯山、宜蘭清水等溫泉區,我們得天獨厚地可以發展地熱發電,將冷水打到地底,並用地底的熱加溫,過程產生的能量即能轉化為電能;1980年代落成的宜蘭清水地熱發電廠雖在1993年因高故障率、低發電效率而停止運轉,但預計今年也將重新啟動,為台灣貢獻12MW(MW=百萬瓦)、約莫兩萬六千四百戶的電力。[14]

「海」軍則有兩大勢力,台灣西南海域蘊藏有可燃冰,可燃冰是一種甲烷水合物,亦即海中可開採的天然氣;東部海域則有黑潮,可以帶動海底架設的螺旋槳進行發電。

至於常被視為能源明日之星的「空」軍:太陽能,則分布在太陽能能量較高的嘉南平原及恆春,前者正好坐落於嘉義布袋至高雄佳冬,台灣古代曬鹽場的所在位置(可見咱們的祖先就已經知道太陽能發展的最佳場域了啊……);而四季如春的恆春,也正是因為太陽夠辣、太陽能量夠穩定,才成為比基尼辣妹雲集的春吶場地。

依照台灣所擁有的陸、海、空自然資源,我們可以標幟出台灣的再生能源地圖:

10 11

呼應前段所述,當這些再生能源完全開發,總發電量將是可以完全支撐起台灣用電量的31.19GW,我們可以成為一個只依賴再生能源、就能生存的國家。

但,再生能源完全開發的美好世界……真的會降臨嗎?

「接下來,我要殘酷地戳破大家對再生能源的美好想像。」

才剛為在場觀眾建構美好的、非核家園的未來樣貌,廖英凱話鋒一轉,將大家從想像拉回現實。真實世界中,2014年4月份再生能源實際的發電量約為2.193GW,僅為完全開發的31.19GW的十五分之一:

12

當然,現在2.193GW,不代表未來沒有機會走到31.19GW;但是,這中間的差異,除了政府是否投注足夠資源、是否用心發展再生能源外,或許,還有一些(與核能輻射一樣)從根本地、棘手難解的問題。

【水力】環境危害(案例:萬里水力電廠開發案)

水力電廠的開發,代表需要阻斷一條河流來建置水壩與水庫,輕則改變河流的流量、流速,重則改變河流中的生態系(直白的想:魚顯然不可能跳過水庫的高牆……必須變更棲息處所、進行遷徙)。想進一步了解水力電廠開發對環境的危害,花蓮萬里水力電廠目前正在進行第二階段環評,《地球公民基金會》的花東辦公室投注了許多心力與研究在這個議題上,值得大家一同關注。

【風力】季節效率差異、低頻噪音(案例:苑裡風機開發案)

根據經濟部能源局、工研院的千架海陸風力機計畫,2030年有望建置1050架風機、供應約4.2GW,比核四的2.7GW還大的發電量,顯見風機的潛力。然而,受限於台灣的地理位置與地形,夏天風小冬日風大,容量因數[15]相差3-6倍,但偏偏,夏天卻是吹冷氣、用電量最高的尖峰時期。

13

風力發電的另一個問題是「噪音」。關注社會運動的朋友可能聽過的《苑裡反瘋車》行動,正是因為英華威風力發電集團在苗栗苑裡進行風機架設,而巨大風機所產生的低頻噪音波長長,繞射效果好,隔絕的困難度很高,也因此造成相當大的噪音公害。

註:風機有多巨大?具體地說,它是進擊的巨人中超大型巨人的一倍大!(嚇)

【地熱/黑潮】自然區開發、管路結垢與海水侵蝕

地熱發電多存於偏遠的森林山區,亦即,地熱電廠建置時我們勢必開發到我們最需要保護的自然區;而進行地熱發電、我們把水打到地底下再抽起時,管路中將溶有許多地底礦物,造成水管結垢──這個看似簡單的問題,卻是過去幾十年的地熱發電進展中,就連發展最快的美國、菲律賓也難以解決的。

14

與地熱發電碰到的問題雷同,分布於東部海域的黑潮發電在設置海底裝置時也會遇到防水、侵蝕問題,再加上東部海底地形崎嶇,施工難度甚高,電力從海上傳輸到岸上時又會碰到颱風侵擾。綜觀全世界,洋流發電尚未有成功商轉的案例。

【可燃冰】國際情勢問題

西南海域蘊含了豐富的可燃冰資源,但,也埋藏了最多的國際海域紛爭。一年前的廣大興案仍歷歷在目,西南海域涉及中國、菲律賓等國的複雜海域主權問題,讓可燃冰短期內可能淪為看的到、吃不到的自然資源。

15-16

【太陽能】晝夜/季節效率差異、製程汙染(案例:日月光K7廠)

太陽能在先進的高科技產業頗受重用,例如國際太空站就是使用太陽能。然而太陽能在地球的應用則存在了根本的限制:太陽會下山,而下山後我們還是得用電。晝夜發電效率的差異如下圖所示。

17

發電效率的巨大差異不只存在於晝夜間,也在季節間。與風力發電相反,夏天太陽大、冬天太陽小,太陽能似乎正好適合應付夏天的尖峰用電量:

18

然而(筆者OS:聽到這兩個字,就知道廖英凱又要來摧毀我們的想像了……),如果仔細研究上圖的縱軸,一樣是容量因數,風力發電的數值是0~100%,但在太陽能上限卻僅25%。簡易的解讀這相差四倍的級別:一天中有一半是黑夜,發電效率先打對折,再者,清晨、黃昏的發電效率也是低落的,折算下來,太陽能的發電效率最高目前僅達23.26%。

太陽能的另一個問題,again,又是環境汙染。太陽光電、太陽能電池的本質是半導體,雖然在此無法敘述半導體的整體製程,但至少我們可以利用近期的新聞做聯想:去年底爆發的日月光K7廠事件,正是因為製造半導體過程中排放大量汙水,造成嚴重的環境汙染;而在製造太陽能的主要製造國中國,許多太陽能電池的產地也爆發了大規模的汙染事件

「其實我們的科技,已經足夠先進來克服半導體製程的汙染……」帶著些許無奈,廖英凱說:「但科技無法解決的,是不良商人無止盡的貪婪。」

我們必須無奈地承認,這才是真實世界的樣貌

帶著對再生能源開發限制的了解,讓我們再次面對這個問題:台灣的再生能源,真的有機會從目前2.193GW發電量,走到「完全開發」的31.19GW嗎?除了風力季節差異、地熱結垢、太陽晚上會下山……等難解的根本性開發限制,所謂的完全開發,又將附帶多少我們不樂見的環境汙染、生態破壞與居民抗爭呢?

水力發電的案例或許可作為上述現象的註解。2008年《國科會能源國家型科技計畫》其實也預估了2025年的再生能源發電量,針對潛力上限5.04GW的水力發電,2025年的發電量預估卻與2014年是相同的1GW。雖然無奈,但我們似乎必須承認:再生能源的「完全開發」在各種自然、人為的現實限制下,的確存在了無法跨越的難解鴻溝。

19

當然,以上討論都奠基在「預估」上。基於對國科會、政府預估數據的質疑,台灣再生能源推動的關鍵組織《綠色公民行動聯盟》也曾在核四真實成本與能源方案報告中提出2025年發電量、電量需求的兩個版本預估:版本一,與能源國家型科技計畫的預估數據相近,以2010年的電量需求成長48%為預測基準;而相較下較樂觀的版本二,則以節能省電推行順利為前提,預估電量需求將呈零成長,維持2010年的水平:

20

綜觀能源國家型科技計畫、綠盟的預估版本,截至2025年為止,再生能源的比重將落在20%,以及一個極為理想的69%間──也就是說,不管悲觀或樂觀,在2025年以前的這十年間,我們是不可能單獨依賴再生能源生存的。

所以,剩下的差額(不管是80%或31%),該怎麼辦?

不得不的選擇:火力發電

延續非核家園的中心思想,排除掉核能,當再生能源仍不敷使用,我們的選項僅剩火力發電一途。而不論是台灣、或是廢核路上的典範德國,火力的確也都是難以割捨的發電來源。

21-22

23

上排的兩張圖,分別是台灣早上六點、晚上六點各發電廠的發電量,除去核能,保持一天恆定電力供應的仍是火力發電;下排則是德國2013年7月第一週的電力供應圖,每日規律波動的黃色區塊正是白天活躍、晚上歸零的太陽能(註:我們常聽到的「德國太陽能佔電力供應的一半」就是指白天的這個部分),最下方的紅色、藍色分別是核能與水力,而穩定佔據發電主力的,依然是咖啡色的火力發電。

回到我們先前提的差額電量來源問題:不管是悲觀的80%或樂觀的31%,這些再生能源無法負荷的部分,如果不使用核能,完全使用火力替代,又會是什麼樣的光景呢?按照台中火力發電廠的發電量換算,這31%~80%的電力約莫需要二~五座的火力發電廠。這聽起來似乎值得一試?如果未來十年我們有一個明確的政策目標,兩年蓋一座火力發電廠,十年我們就會有五座,來實現非核家園的夢想。

然而(Oh No…又是這個粉碎夢想的起手式……),透過火力發電來實現非核家園,是否也會帶來其他問題?這會是一個值得的投資嗎?

火力發電的美麗與哀愁

顯然,要解答這個問題,我們需要更了解火力發電。就從台灣的驕傲,也是全世界最大的火力發電廠:台中火力發電廠看起吧!

24-25

左圖是我們熟悉的台中火力發電廠正面外觀,轉180度、繞到圍牆後的世界,右圖是電廠內部的實際樣貌:黑色堆積如山的正是火力發電廠的燃燒原料:煤炭。這可以解答為什麼火力發電廠大多設置在海邊,因為只有船能運算這麼大量的煤炭;而擁有廣大內陸的國家如美國,就必須把火力發電廠蓋在鐵路旁,方便煤炭運送。

回到我們關心的核心問題:使用火力究竟會有什麼問題?除了空氣汙染造成火力發電廠附近居民較高的支氣管病變比例[16][17][18],火力發電最嚴重的產物依然是溫室效應,及其所連帶造成的氣候暖化。

26
▲二氧化碳濃度(藍線)與地球溫度(紅線)的變化趨勢圖。

除了北極熊可能會沒有地方住,氣候暖化與我們人類何干?舉一個與人類比較切身相關的例子。印度與孟加拉邊界的無人島嶼South Talpatti(或稱New Moore)長久存在兩國領土糾紛,然而就在2010年,這個島嶼被發現沉沒了,兩國因此激烈地指責是對方動用武力將此島炸沉(OS:我得不到的,你也別想要……?)。最後,經印度加爾各答學者Sugata Hazra分析衛星圖片,向BBC發布新聞稿,才指稱此島是因全球暖化,海平面上升淹沒的。除此之外,描述極端氣候的《明天過後》、前美國副總統高爾的紀錄片《不願面對的真相》,也都不斷提醒我們,溫室氣體、全球暖化可能潛藏的恐怖危機。

火力發電也有這麼多問題,看似走投無路的我們,到底該怎麼辦?這個全世界都在憂慮的問題,奸巧又厲害的商人比爾蓋茲提出了自己的見解。

蓋茲方程式:Innovating to zero

「這是我近年來學到最重要的一條公式。」廖英凱慎重的強調。

27

這條公式是由比爾蓋茲在2010年的TED演講提出,他估算人類未來會製造出來的二氧化碳量,將等於[人數]、[每人會使用的服務量]、[每單位服務需要的能源]、[生產每單位能源所製造的二氧化碳]的乘積。相同的分子、分母消去後,兩邊相等,這條公式的確成立。

仔細探究這四項變數:

  • P(↑):在可預期的未來,全球人數必然會繼續上升。
  • S(↑):每人可使用的服務也會上升,例如娛樂服務,從智障型手機到智慧型手機、從貪食蛇到itune store,以及醫療服務的日新月異。
  • E(↓):單位服務使用的能源是下降的,例如,從燈泡,到白熾燈泡、省電燈泡,再到LED,技術的進步正讓服務需消耗的能量下降,用電效率提高。
  • C(?):這將是左右這條公式的關鍵。

若以降低二氧化碳為目標,我們需要將C,每單位能源所產生的二氧化碳降到最低;而目前,其實存在一些發電方式是可以將這個變數降到零的,例如:剛才所提的再生能源、核分裂,以及科學家們心中的美好夢想:核融合。

根據這條公式,一個很棒的理念誕生:如果我們可以在能源產生的二氧化碳量努力,降低到零,理論上,我們可以將不會再產生任何二氧化碳。又,人類世界中必然還是有一些產業必須製造出二氧化碳,例如肥料製造、耗燃油的高空運輸,此時,我們就可以將二氧化碳的額度較無後顧之憂地留給他們。

尊重不同價值觀,看清「能源是有限的選擇題」

回顧上述介紹的台灣自然資源與再生能源,以及填補發電量差額所必須選擇的火力發電或核能發電,我們會哀傷的發現:面對未來,我們擁有的選擇並不多。能源的議題,至少在台灣,並不是一個開放式的問答題,而是一個非常、非常有限的選擇題。

既然選擇這麼有限、但每種能源又都有人反,該怎麼辦?戲謔的網友說:那不如請皮卡丘、雷神索爾用閃電來拚經濟好了:

28

「不論反對的理由你是否認同,或你認為有更好的選擇,我都必須鄭重呼籲:請尊重這群與你意見不同的人。」

一反淘氣詼諧的演講風格,廖英凱鄭重嚴肅地提醒在場MIC的夥伴:玩笑歸玩笑,但未來當我們遇到苗栗苑裡反風機、花蓮萬里反水庫、或是明天要開始為核能無限期絕食的林義雄先生時(編按:本場MIC恰好是2014/4/20,林先生絕食前一天),請千萬、千萬不要用戲謔的方式面對他們,請給予他們絕對的尊重──因為,他們是真正在用自己的生命在反對,在捍衛自己的價值觀的。

面對核能議題,除了互相尊重,廖英凱也推薦了另一個開啟對話空間的方法:自己來做預估吧!或許你不認同上述國科會、綠盟的能源預估,你對台灣能源的未來有自己的獨特想像,目前坊間其實有一些工具,是可以讓你進行個人化能源預測的,例如資料視覺化設計師李慕約製作的《發電成本計算機》。在這個計算機上,你可以自行設定你期望的未來GDP、人口成長率、用電量,並指定你希望有幾座火力、核能、風力電廠,搭配出屬於你的模擬國家中,專屬的能源配置。

總結

從核電廠核爆、輻射量測、逃命圈等核能骯髒事(?)的科學面釐清,到台灣的自然資源、再生能源的選項與限制,以及這樣的限制下使用火力將遇到的阻擾、比爾蓋茲對二氧化碳Down to Zero的想像……這場MIC的超時程度堪稱史上之冠,但,卻也只是核能議題中非常、非常少的一小部分。

帶著科學人的爛漫,廖英凱再次引用比爾蓋茲的話,作為結尾:

The barrier to change is not too little caring; it is too much complexity.
改變世界的阻礙,不是人類的冷漠,而是因為這個世界實在太複雜。

~Bill Gates  2007

螢幕截圖 2014-07-06 13.41.01

畢竟是爭議不斷的社會議題,本次M.I.C.的Q&A時段提問異常踴躍,有的直白尖銳、有的充滿憂懼,有的PanSci夥伴也試圖提出有建設性的問題:

Q:DIY的輻射量測,在什麼樣測量情況下會是有效的?
A:以演講中提到蔡康永用的輻射偵測器Air Counter_S來說,僅能量測Gamma射線,誤差值為±20%,實測上又容易受微波、溫度影響。以這樣的實際效果來說,可能只有在大量輻射外洩(例:核災真的發生時),測到足夠恐怖的數值、提醒我們逃難時,才能有具體實效了。

Q:是否有模型在計算核災發生後,輻射的擴散速度?
A:請參考中興大學環工系莊秉潔老師的FB

Q:可以簡介一下「頁岩油」嗎?是否可能取代石油?
A:(本題由也在現場的地科資深媒體人潘昌志代打回答簡單的說,過去我們採集石油的地點會有特定的封閉儲油條件,多在孔隙較大的地層;但因技術的進步,目前我們也可以在孔隙較小的地方採集榨油。但無論如何,頁岩油同樣會碰到排放二氧化碳的問題。

Q:恕我直白的問,以您的專業判斷,核四的風險是否可被接受?
A:(回答前,廖英凱先止血強調:「或許聽起來有點規避,但這是我真實的想法」)台灣目前並沒有一個合適的方式評斷各種發電方式的風險;能源的選擇是「兩害相權取其輕」,但怎麼判斷發電方式「有害」?依著不同的價值觀,每個人會有不同的判斷。

例如:蘭嶼居民會反對核廢料置放於蘭嶼,因為那是他的家園;但同時,也會有環保人士認為,需要在意北極熊的存續更優於人類的生存……北極熊、蘭嶼人、台灣人、地球人,誰比較重要?該用哪一種維度來思考能源議題是沒有正解的,端看你的價值選擇。


後記

本次M.I.C.在PanSci臉書上的即時討論熱絡程度並不亞於現場,甚至,多了一絲煙硝味。一張標註為「科學大腸花英凱大帝開講,談核能的骯髒事」的現場照片貼文,意外引發大批網友們的撻伐及討論,為「核能其實不骯髒」發聲護航。

作為在現場全程聆聽演講的聽眾,回家後看到PanSci臉書上的討論串其實是訝異的,除了因本次演講其實是釐清民眾對「骯髒的核能」做科學面釐清,另一方面,也對於以一張照片、一句註解來揣測演講內容的現象感到驚詫。但,轉念一想,或許這也正凸顯出當今社會對核能議題的重視、敏感及其難解的本質;在拾起反對 / 支持立場的盾牌前,先一步放下名為尊重與傾聽的城門吊橋──這,或許是我們都更該學習的吧!

29

註:

[1] 感謝道具復刻師馬可多 精心打造弧形反應爐。

[2] 廖英凱第一次擔任M.I.C.講者的紀錄文:M.I.C. IV之「未來」

[3] 講者強調:這部分的討論排除了「被真正的核彈打到」的情形。

[4] 福島核災氫爆的延伸閱讀:福島核災該是廢核的理由嗎?Fukushima Nuclear Disaster

[5] 資料出處:輻射防護簡訊34–財團法人輻射防護協會 (1998)。該調查的時間係1980至1995年,缺乏至今約二十年的資料。由於自然背景輻射不會有太大的變化,有較大進步幅度的醫學技術帶來的醫療輻射,其今日的數據可能與此份調查有較大差距;但講者廖英凱也強調,以上僅係他的個人推測。

[6] 數據引自台灣地區天然背景輻射介紹

[7] 「核能電廠緊急應變計畫區內民眾防護措施分析及規劃檢討修正」完成報告核子事故緊急應變計畫區範圍檢討報告

[8] ICRP, 2007. The 2007 Recommendations of the International Commission on Radiological Protection. ICRP Publication 103. Ann. ICRP 37 (2-4)

[9] Chen, W. L., et al. “Effects of cobalt-60 exposure on health of Taiwan residents suggest new approach needed in radiation protection.” Dose-Response 5.1 (2007): 63-75.

[10] Ghiassi-Nejad, M., et al. “Very high background radiation areas of Ramsar, Iran: preliminary biological studies.” Health Physics 82.1 (2002): 87-93.

[11] Borzoueisileh, Sajad, et al. “The assessment of cytotoxic T cell and natural killer cells activity in residents of high and ordinary background radiation areas of Ramsar-Iran.” Journal of medical physics/Association of Medical Physicists of India 38.1 (2013): 30.

[12] 「輻射屋居民流行病學調查及研究」委託研究計畫期末報告

[13]  Ten Hoeve, John E., and Mark Z. Jacobson. “Worldwide health effects of the Fukushima Daiichi nuclear accident.” Energy & Environmental Science 5.9 (2012): 8743-8757.

[14] 在國外還有一些滿成功的地熱發電實例,在自己的家後面挖約莫100公尺深的井,即可應用地熱提供家裡的暖氣、熱水等,詳見:Heat From The Earth: How To Heat With Near-surface Geothermal Energy.

[15] 容量因數的定義

[16] Nel, Andre. “Air pollution-related illness: effects of particles.” Science 308.5723 (2005): 804-806.

[17] Coal Ash-The toxic threat to our health and environment

[18] 媽祖請您要保祐:彰工火力發電廠說明會與會雜感

 

【關於 M. I. C.】

M. I. C.(Micro Idea Collider,M. I. C.)微型點子對撞機是 PanSci 定期舉辦的小規模科學聚會,約一個月一場,為便於交流討論,人數設定於三十人上下,活動的主要形式是找兩位來自不同領域的講者,針對同一主題,各自在 14 分鐘內與大家分享相關科學知識或有趣的想法,並讓所有人都能參與討論,加速對撞激盪出好點子。請務必認知:參加者被(推入火坑)邀請成為之後場次講者的機率非常的高!

本場演講由科技部「科普資源整合運用推廣計畫」支持,PanSci泛科學與國家高速網路與計算中心共同舉辦。歡迎大家到科技大觀園閱讀更多科學內容。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
Peggy Lo
23 篇文章 ・ 2 位粉絲
非典型的人生迷茫組,對資訊整理有詭異的渴望與執著。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
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

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

2
0

文字

分享

0
2
0
進軍太空產業!SpaceX 啟航,台灣太空中心佈局低軌衛星供應鏈——當商用電子產品從地面上太空,必經哪些環境測試?
宜特科技_96
・2024/12/02 ・4777字 ・閱讀時間約 9 分鐘

低軌衛星引爆全球商機,全球太空經濟在 2040 年預計突破 1 兆美元,許多國家跟科技大廠都加速投入太空市場,台灣也成立太空國家隊。但面對火箭與太空環境嚴苛的考驗,如何在地面模擬測試,使產品能在軌道順利運行?

本文轉載自宜特小學堂〈從地面到太空 商用衛星電子零組件必經的測試〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

點擊圖片收看影片版

自從 1957 年第一顆人造衛星發射後,現今已有近萬顆衛星在太空飛行,並且數量持續增加中。衛星已經跟我們的日常生活密不可分,例如地圖導航、實況轉播等,另外.俄烏戰爭中使用「星鏈」衛星通訊連網,台灣也在今年四月的花蓮地震首次使用低軌衛星技術,協助災區通訊。因此,發展衛星科技除了民生用途,也深具國家安全考量。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

台灣從 2019 年到 2029 年,於第 3 期「國家太空科技發展長程計畫」投入超過新台幣 400 億元,進行低軌通訊衛星的研製、規劃國家發射場與人才培育。工研院估算,至 2030 年全球每年將發射 1,700 顆衛星升空,屆時將創造至少 4,000 億美元的產值。根據美國衛星產業協(Satellite Industry Association)預計,全球太空經濟在 2040 年更有望突破 1 兆美元,其中衛星產業占比上看 88%,達 9,252 億美元。

衛星按軌道高度可分成低軌(LEO<2,000 Km)、中軌(MEO<10,000 Km)以及地球同步軌道衛星(GEO~35,800 Km),重量從幾公斤到數百公斤不等,其中 SpaceX Starlink 低軌通訊衛星近年轉商業化,開啟了新太空經濟模式。另外立方衛星(CubeSat)造價門檻相對低,成為切入衛星技術研究的熱門標的。衛星產業鏈日趨成熟,以及衛星發射和製造成本的降低,帶來龐大的太空商機,相應的電子零組件需求亦隨之增加,讓不少廠商對邁向太空市場摩拳擦掌。

衛星依據軌道高度的分類。圖/宜特科技

衛星是由幾個次系統整合而成,包含姿態控制、電力、熱控、通訊、推進和酬載(Payload)…等。例如遙測衛星(Remote Sensing Satellite),它的功能是繞地球軌道拍攝照片,其中姿態控制次系統使鏡頭能維持對著地球方向;影像感測器則是攝取影像的酬載,電力次系統負責電力儲存與電源管理,最後將照片透過通訊次系統傳回地面。

衛星內部有我們熟知的各種電子零組件,正統太空規的電子零組件要價不斐,且某些零件因各國管制政策不易取得,而商用現貨(Commercial Off-the-Shelf,簡稱 COTS),例如電腦、手機和汽車採用的電子零組件,價格親民、性能良好,供貨也較充沛,近年採用 COTS 執行太空任務是相當熱門的趨勢。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
衛星的次系統。圖/宜特科技

那麼,COTS 電子零組件要上太空,必須經過哪些驗證測試?本文將從火箭發射環境、太空環境,逐一說明 COTS 欲跨入太空應用將面臨的挑戰和驗證測試方式。

3.2.1 發射!火箭發射對電子零組件的影響

1. 振動測試

衛星在地面製造組裝,需考量溫度、濕度、粉塵汙染等影響;組裝好的衛星搭乘火箭從地面發射,首先會承受火箭的劇烈振動,振動測試機可以在地面模擬火箭發射,以垂直與水平方向進行振動測試。不同的火箭有不同的振動大小,例如美國 SpaceX 獵鷹重型火箭的振動測試參數,以每秒鐘 10~2,000 次的振動頻率,重力加速度到幾十倍,振動測試可用來確認衛星或電子零組件在經歷發射過程仍能正常運作。

美國 SpaceX 獵鷹重型火箭發射。圖/p.7, SPACE X FALCON USER’s GUIDE, August 2021

立方衛星振動測試。圖/Sat Search

2. 音震測試

火箭發射過程會產生音震(Acoustic Noise),尤其是面積大且薄的零件,特別容易受音震影響,例如太陽能電池板,天線面板等。音震可能會使這些零件破裂、機構損壞、功能異常。音震艙就是用來模擬火箭所產生的音震,測試時將液態氮汽化,此時液態氮體積會瞬間膨脹數百倍產生巨大壓力,再經由喇叭將氣流動能轉為聲波導入音震艙,測試音震艙內的衛星或零件。

音震艙測試。圖/European Space Agency

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

3. 衝擊測試

當火箭離開地面抵達一定的高度時,各節火箭引擎開始陸續分離,接著整流罩展開釋放衛星入軌,這些過程都會產生衝擊(Shock),對衛星內部零件的焊接點、晶片,或其他脆性材料都是嚴苛的考驗。因此需要在地面先進行衝擊測試,了解衛星與其電子零組件對巨大衝擊的耐受程度。

火箭整流罩打開釋放衛星。圖/German Aerospace Center 

衝擊測試。圖/金頓

4. 電磁相容性測試

此外,因為各種電子零組件集中在火箭狹小空間內,衛星跟火箭之間的電磁干擾可能會影響任務,因此衛星在發射前也需經過電磁相容性測試(EMC),確保衛星所使用的電子零組件不會與火箭之間互相干擾。

電磁相容性測試。圖/ European Space Agency

  1. 熱真空循環測試

低軌衛星以每秒七公里的時速飛行,大約九十分鐘繞行地球一圈,衛星繞軌飛行處於真空環境,同時也會面臨溫差挑戰,當衛星被太陽正面照射時,其溫度高達攝氏 120 度,遠離太陽時,溫度可能低到零下 120 度。另外,真空環境可能使電子零組件因散熱不良燒毀,真空低壓也會造成零組件材料分解、腔體洩漏(Leak),或是零組件釋氣(Outgassing)產生汙染。

熱真空循環測試(Thermal Vacuum Cycling Test)可模擬太空環境真空狀態與溫度變化,測試時會將衛星或電子零組件架設於極低壓力的真空艙內,再經設備以輻射、傳導方式對衛星或電子零組件升降溫以模擬太陽照射,此時衛星或電子零組件處於通電運作狀態,須即時監控觀察其功能是否正常。熱真空循環通常測試為期一週甚至更長,也是衛星或電子零組件常見的失效項目。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

熱真空艙測試。圖/TriasRnD

  1. 輻射測試

少了大氣層的保護,電子零組件在太空環境會直接面對輻射的衝擊。以地球軌道而言,輻射環境包含輻射帶(Van Allen Belts)、銀河宇宙射線(Galactic Cosmic Rays,簡稱GCR)以及太陽高能粒子(Solar Energetic Particles,簡稱SEP),這些輻射環境充斥大量的電子、質子,以及少數的重離子(Heavy Ion)等,若擊中衛星的電子零組件可能造成資料錯亂(Upset)、當機,甚至永久性故障。衛星在軌道運行壽命短則幾個月,長則數十年,衛星在軌道運行時間越長,受輻射衝擊影響就越大。

地球軌道輻射環境。圖/宜特科技

輻射對電子零組件的影響有以下三大類:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

太空輻射對電子零組件的三大效應。圖/ESA

  1. 總電離劑量效應(Total Ionizing Dose Effect,簡稱TID)

電子零組件在太空環境長期累積大量質子與電子輻射是 TID 效應的主因, TID 會造成 MOS 電晶體 Threshold Voltage 緩慢飄移,零件漏電因此逐漸增加,漏電嚴重時則會導致零件燒毀。衛星可視為大型的無線行動裝置,依賴太陽能蓄電,電力相當珍貴,若衛星內諸多的電子零件都在漏電,將造成衛星電力不足而失聯或失控。

  1. 位移損傷效應(Displacement Damage,簡稱DD)

質子對電子零組件會產生另一種非輻射效應,稱為位移損傷效應(DD),屬長期累積大量質子的物理性損傷,質子會將半導體零件內的矽原子打出晶格外,形成半導體的缺陷,零件漏電也會逐漸增加,其中光電零件對 DD 效應較敏感,例如影像感測元件,DD 會造成影像品質降低,另外也會使衛星使用的太陽能電池(Solar Cell)轉換效率下降。

  1. 單一事件效應(Single Event Effect,簡稱SEE) 

TID 與 DD 可以看成慢性病,是電子零組件長期在軌累積大量質子與電子作用所造成的漏電效應,SEE 就是屬於急性症狀,隨機發生又難以預測。質子與重離子都會造成電子零組件的 SEE 效應,而重離子比質子更容易引發 SEE,太空環境的重離子數量雖然相對少,但殺傷力強,一顆重離子就可能使電子零組件當機或損壞。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

SEE 造成的故障可分成 Soft ERROR 與 Hard Error 兩大類。 Soft Error 的徵狀為資料錯亂、當機、功能異常等,重啟電路可恢復其運作,但若電子零組件對輻射很敏感,當機頻率過高則會影響任務執行,因此需以輻射測試評估其事件率(Event Rate)。Hard Error 則是永久性故障,例如重離子容易引發半導體零件栓鎖(Latch-Up)現象,若沒有對應機制,零件可能因大電流燒毀,因此 SEL (Single Event Latch-Up)是太空電子零件輻射耐受度最重要的指標之一。

單一事件效應的各種現象。圖/宜特科技

太空環境有各種能量的粒子,包含:質子、電子、重離子…,能量越高的粒子可穿透越厚的物質或外殼。低能量的粒子可被衛星外殼(鋁)阻擋,但衛星發射成本主要以重量計價,外殼厚度相當有限(通常為幾毫米厚的鋁材);而高能量的粒子則會穿透衛星外殼,影響電子零組件運作,因故使用於太空環境的電子零組件必定會被輻射影響,在上太空前必須經過輻射測試評估其特性。COTS 電子零組件,都有一定的抗輻射能力,但是必須經測試了解輻射耐受度是否適用於太空任務需求。

美國 NASA 的太空輻射實驗室。圖/NASA

COTS 電子零組件上太空前必須經過「發射環境測試」,包括模擬火箭發射時所產生的振動、音震、衝擊、電磁相容性測試,以及太空環境熱真空循環和輻射測試等,更多的測試項目就不一一細數,通過這些測試後,更重要的是取得「飛行履歷」(Flight Heritage),將產品發射上太空,若能成功執行各種任務,取得越多飛行履歷,產品的身價就越高,太空產業非常重視飛行履歷,飛行履歷也是產品的最佳保證書!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

宜特是亞洲最完整的太空環境測試第三方實驗室, 2019 年與國研院太空中心合作推動台灣太空產業發展。自 2021 年加入台灣太空輻射環境驗測聯盟以來,我們已完成多種電子零組件的輻射測試,涵蓋了類比、數位、記憶體、射頻等。我們將持續建構更完整的太空環境驗證測試能量,提供一站式服務。協助廠商可專注於產品的設計與製造。

本文出自 www.istgroup.com

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

宜特科技_96
13 篇文章 ・ 4 位粉絲
我們了解你想要的不只是服務,而是一個更好的自己:) iST宜特自1994年起,以專業獨家技術,為電子產業的上中下游客戶, 提供故障分析、可靠度實驗、材料分析和訊號測試之第三方公正實驗室

0

1
0

文字

分享

0
1
0
「護國神山」越高 電力壓力越大:臺灣海洋能是解方?
PanSci_96
・2024/11/07 ・3553字 ・閱讀時間約 7 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

半導體廠和資料中心的耗電量巨大,隨著護國神山的持續壯大,台灣的電力供應是否還能承受這種壓力?

或許,大海能夠給予我們答案。

在我們的周遭,有一個龐大且源源不絕的能源,但卻長期被我們所忽視——大海。太平洋上的鄰居夏威夷,已經部署了一座 1.25 百萬瓦特(1.25MW)的波浪能發電示範裝置,並即將併入夏威夷的電網。雖然這個發電量看似不大,但一台裝置只需要 38 公尺長、18 公尺寬的空間。想要放置更多的裝置,需要更大的空間嗎?大海有的是空間。

看來從海洋中擷取能源,或許就是台灣能源的終極解答。但為什麼還沒有人大力投入這個領域呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

從海洋擷取能源

事實上,從海洋中獲取能量的想法並不新鮮。利用海洋的物理或化學特性所開發的能源,稱為海洋能。海洋能可以大致分為多種不同的形式,每種原理各有不同。

首先是波浪能。夏威夷建設的波浪能示範電廠,就是利用波浪的上下運動所產生的位能變化,或者是利用波浪中海水運動所帶有的動能,來產生電力。值得一提的是,無風不起浪。波浪的產生及其動能的來源,來自於風吹過海面時所產生的摩擦力。而風的出現,可能來自地球自轉,或者是太陽加熱地表和空氣所產生的氣壓差,空氣從高壓區流向低壓區,進而產生風。因此,波浪能的源頭其實是地球和源源不絕的太陽能,被視為永續能源。

其次是潮汐能。月球的引力是潮汐漲退的主要原因。潮汐造成海洋水位的變化,產生位能;同時,漲潮和落潮的水流也帶有動能,這兩種能量都可以用來發電。

另一種是海流能。這是利用海洋中洋流流動的能量。例如,台灣附近的黑潮,水流方向不論冬夏,都是由南向北,而且流速相當快,約每秒 1 至 2 公尺。只要在海流中放置水輪機,就能驅動發電機發電。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

接下來是較為特殊的兩種方式。溫差能(OTEC,Ocean Thermal Energy Conversion)利用海水表面和深海之間的溫度差來發電。我們知道,海水表面因為受到太陽照射,溫度較高;越往深海,溫度越低,一般溫差可達 14 至 25 攝氏度。我們可以利用這個溫差來發電,原理類似地熱發電。OTEC 系統除了發電外,還可以結合海水淡化、海洋養殖和空調冷卻系統等多種用途,可謂一舉多得。

最後是鹽差能。這是利用鹹水和淡水之間的鹽度差異所產生的化學電位差來發電。發電廠通常建設在河水和海水的交界處,將海水和淡水當作一個巨大的化學電池的兩極。

台灣適合發展海洋能嗎?

海洋每年蘊藏的能源遠超全球發電需求,潛力無窮。 圖/envato

地球表面約有 70% 是海洋,蘊藏著無窮的潛力。國際能源總署(IEA)在 2007 年發布的報告預估,海洋每年蘊藏了 21,100 到 93,100 太瓦小時的發電量。作為對比,根據統計公司 Statista 的資料,2022 年全球總發電量為 29,165 太瓦小時。也就是說,海洋蘊藏的能源,足以供給全球所需,甚至可能多出數倍。

海洋能除了蘊藏量龐大之外,發電不需要佔用陸地,又屬於不會造成環境污染的可再生能源,具備多重優勢。既然如此,為什麼我們不大力發展海洋能呢?畢竟台灣四面環海,感覺應該非常有利於開發海洋能。但事實上,不是每一種發電方式都適合台灣。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

根據工研院於 2018 年整理的資料,台灣的地理環境較有潛力發展的是波浪能、溫差能和海流能。在詳細介紹這些能夠發多少電之前,我們先有個概念作為對照。2023 年,台電系統(不包括民營電廠)發電總裝置容量約為 55 吉瓦(GW),而目前封存的核四,兩部機組的總裝置容量為2.7 GW。

首先,波浪能發電適合的區域包括東北角外海、富貴角一帶,以及澎湖和雲林、彰化外海,發電功率有望達到 2.4 GW。溫差能發電適合的範圍則在花蓮、台東外海,具有 2.8 GW 的發電潛力。至於海流能發電,適合的地區在富貴角、澎湖水道(台澎海峽),以及東部外海的黑潮,共有 4.2 GW 的發電潛力。此外,在金門和馬祖,也有一些潮汐能發電的潛力。

總計而言,台灣的海洋能蘊藏量至少有 9.4 GW 的潛力,相當於七部核能機組的發電量。這樣的發電潛力也意味著巨大的經濟價值,估計海洋能市場的產值可達數兆台幣。

發展海洋能的困難之處

既然海洋能蘊藏量龐大,為什麼我們至今未見台灣有大規模的海洋能開發計畫呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

首先,海洋能的技術發展仍存在許多挑戰。在各種海洋能中,潮汐發電目前最接近成熟的商業化階段,且已有正在運作的商業發電廠。例如,全球有十多座潮汐發電廠在運作中,其中韓國的始華湖潮汐發電廠是全球最大的,發電容量達 254 MW。此外,還有一些潮汐發電廠處於規劃或建造階段。

然而,潮汐發電的效益取決於潮差(滿潮和乾潮之間的水位差)的大小。一般而言,需要潮差達到 5 公尺以上才有經濟效益。台灣除了金門、馬祖等外島之外,潮差均不足5公尺,因此潮汐發電的潛力較低,並非首選。

至於台灣適合發展的波浪能、溫差能和海流能,目前全球的發展進度都較為遲緩。以波浪能發電為例,雖然蘇格蘭曾有過小規模的商業化案例,但已經退役。不過,最近也有新的波浪能計畫正在進行,包括本文開頭提到的夏威夷案場,這是愛爾蘭公司 OceanEnergy 在夏威夷設置的波浪能轉換器 OE-35,裝置容量為 1.25 MW。另外,瑞典公司 CorPower Ocean 在葡萄牙設置了 C4,裝置容量為 600 kW。雖然規模不大,但已達到商業化的程度,有望在不久的將來成為新的商業化發電方式。

至於溫差能、海流能和鹽差能,都還處於技術發展或小規模實驗測試階段,距離成功商業化發電還有一段路要走。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

那麼,海洋能發展緩慢的原因是什麼呢?技術層面是一大挑戰。首先,海水對電器設備具有腐蝕性。同時,海上的強風大浪可能造成設備損壞。海洋生物也會附著在設備上,影響其運作效能。因此,打造耐用且抗生物附著的海洋能發電設備,本身就是一個巨大挑戰。

海洋能發展緩慢因設備易腐蝕、受強風大浪及生物附著影響。圖/envato

此外,即使我們能夠製造出能夠承受各種海洋環境的發電裝置,是否能長期高效地發電也是一個問題。如果無法建立耐用且具有一定規模的海洋能發電設施,成本將無法下降,進而阻礙海洋能的開發。

台灣在海洋能開發的進展

波浪能方面,工研院開發了「懸浮點吸收式波浪發電」系統,包含具有運動模組和浮筒模組的上浮體,以及具有穩定作用的下浮體。當波浪經過時,上、下浮體會產生相對運動,能量擷取系統藉此吸收波浪的能量。

國家海洋研究院則與台灣海洋大學合作,進行「振盪水柱式波浪發電系統」的研究。該系統利用波浪的上下擺動,擠壓空氣艙內的空氣,將空氣擠出至口徑較小的排氣口,造成空氣流速加快,進而驅動排氣孔中的扇葉發電。成大也有實驗室透過數值分析軟體,進行發電裝置最佳化設計的研究。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

海流能方面,國家海洋研究院、台灣大學、中山大學和台灣海洋大學均參與了「浮游式洋流發電機組」的研發。發電機艙採流線型設計,類似一台風箏。機艙後方的葉片在受到洋流衝擊後轉動,驅動發電機產生電力。目前,20 kW 級的發電機組「錨碇」已在90公尺深的海中初步測試成功。中研院也正在研發 100 kW 等級的渦輪機,預計今年在台東外海下水測試。

在進度較慢的溫差能發電方面,台泥預計在和平火力發電廠打造台灣第一個溫差能發電系統。

未來展望與政策目標

不知不覺中,台灣在海洋能的開發上已經投入了不少資源,雖然還需接受海洋環境的考驗,但前景可期。根據目前的政策目標,台灣將從技術較為成熟的海洋能開始,分階段推進。目標是在 2030 年完成 10 萬瓦特到 100 萬瓦特等級的示範發電機組,並於 2035 年設置 100 萬瓦特到 1000 萬瓦特的商業發電機組。根據屆時的技術發展狀況,期望在 2050 年達成裝置容量 1.3 至 7.5 GW 的目標。

在政策執行方面,海洋能開發涉及多個部會的管轄,如環境部、農業部漁業署、內政部國土管理署等。為簡化申請流程並促進開發,設立單一窗口相當重要。值得一提的是,根據最近的消息,台灣已有民間公司提交了 100 kW 的波浪能示範電廠申請,預計最快在 2025 年完成台灣首個海洋能示範場。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

台灣作為四面環海的島國,有機會在這個領域取得突破,為未來的能源供應找到新的解決方案。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

PanSci_96
1262 篇文章 ・ 2411 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。