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巨無霸空氣清淨機-鈣迴路碳捕獲技術

雷漢欣
・2014/10/14 ・1932字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 545 ・八年級
1.9 MWt鈣迴路捕獲二氧化碳先導型試驗廠
1.9 MWt鈣迴路捕獲二氧化碳先導型試驗廠

節能減碳已是全球趨勢,全世界的科學家都絞盡腦汁想要減少空氣中的二氧化碳,但為了維持城市的運作,火力發電廠、各種工業都無法避免持續燃燒生成二氧化碳。既然不能阻止石化燃料生成二氧化碳,那就想辦法消滅工廠呼出來的二氧化碳吧!

工研院綠能與環境研究所的團隊,在經濟部能源局補助計畫經費支持,經過多年的努力,研發了新型鈣迴路捕獲二氧化碳技術,可以捕獲工業廢氣中的二氧化碳,此技術已經從新竹的實驗室轉移到台泥花蓮和平水泥廠,實地建置全世界規模最大的鈣迴路試驗廠,每小時可捕獲1公噸的二氧化碳,並整合蒸汽水合反應器與多階旋風塔技術,提高吸附劑的活性和吸附效率,未來極具發展潛力,因此榮獲號稱科技研發奧斯卡獎的全球百大科技研發獎(R&D 100 Awards)

什麼是二氧化碳捕獲?簡單來說就是濾掉氣體中的二氧化碳。在高排碳工業使用碳捕獲技術可以大幅降低排放到空氣中的二氧化碳,二氧化碳的捕捉技術有很多種,工研院以鈣迴路作為二氧化碳的捕獲方法,利用氧化鈣(石灰)當作二氧化碳的吸附劑,原理就是這個可逆反應:CaO(S) + CO2(g) → CaCO3(s) ΔH = 180 kJ/mole。有點眼熟對吧?這是我們在高中化學課常見到的反應式,沒想到化學老師在課堂上舉的例子,竟然能用在現實世界減少燃燒煙氣中90%的二氧化碳排放!

鈣迴路碳捕捉技術原理
鈣迴路碳捕捉技術原理

鈣迴路碳捕獲系統主要由「碳酸化爐」和「煅燒爐」組成。含有二氧化碳的廢氣跟氧化鈣一起進入碳酸化爐,二氧化碳在600~700℃下被氧化鈣黏住,反應產生碳酸鈣。碳酸鈣再進入煅燒爐,在850~950℃的高溫分解為氧化鈣和二氧化碳氣體,在煅燒爐產生的氧化鈣可以回收到碳酸化爐裡,再次捕捉二氧化碳。透過這個系統捕獲的二氧化碳,再經過高壓低溫過程,將二氧化碳氣體變成液體,使濃度能達到食品級標準,可以用來補充台灣在乾冰、碳酸飲料等民生二氧化碳需求的缺口,也能用來養殖高經濟價值的微藻。

早期鈣迴路碳捕獲的技術會面臨吸附劑粉體循環量大、煅燒消耗能源較高,以及氧化鈣反覆循環後活性會降低的問題。必須要大幅改善,才可能進一步達到商業化的門檻。工研院團隊針對這部分投入研發,設計出兩項重大突破技術:「蒸汽水合反應器」以及「多階式旋風塔」。

理論上,氧化鈣有很高的二氧化碳吸附量,但實際上氧化鈣經過約二十次以上的「吸附二氧化碳-煅燒」循環後,吸附量就會逐漸下降到足以反應的活性。而二氧化碳吸附的反應量跟氧化鈣粒子的表面積有關,表面積越大,吸附量就越大。但是在煅燒過程中,氧化鈣內部的孔洞會阻塞,粉末之間也會發生局部燒結(結塊),造成氧化鈣的表面積減少,同時降低了二氧化碳的吸附量,長時間的反覆循環會使氧化鈣的活性僅剩約8到10%。工研院利用「蒸汽水合反應器」在碳酸化爐中通入蒸汽,減少燒結的現象,加上碳酸鈣遇水形成氫氧化鈣(Ca(OH)2)後會膨脹、使表面更新與面積變大,就能讓氧化鈣回收後還可以維持30到40%的活性。

同時工研院搭配二組四階段的旋風塔的設計,讓碳酸鈣粉體經過至少四次的旋風分離反應器,與熱煙氣能充分接觸,來提高熱能的利用效率,並能充分利用氧化鈣的活性、大幅提高二氧化碳的捕獲效率。整個鈣迴路系統採用直立式的設計,將碳酸化爐疊在煅燒爐上,可以減少占地面積,也能提高二氧化碳吸收效率,加上氧化鈣回收活性的提高,每公噸二氧化碳捕獲的成本可以降低到30美元以下,對商業化更有利。

鈣迴路捕獲二氧化碳先導試驗廠流程圖
鈣迴路捕獲二氧化碳先導試驗廠流程圖

跟常用來吸收二氧化碳的乙醇胺相比,以鈣迴路法捕捉二氧化碳所用的氧化鈣有很高的二氧化碳吸收容量(786mg CO2/g),產生的廢棄物可以再利用,對環境比較友善,整體的能源消耗也比較低,只需增加20%的額外能源耗用。研究團隊的徐恆文博士補充說:「現在的試驗廠只有1.9MWt的規模,我們預計將規模進一步擴大到15倍,若能克服技術上的問題,大型鈣迴路二氧化碳捕獲設備所排放的廢熱,將可以用來發電,再減低總體的額外耗能比例。」

工研院與水泥廠合作試驗鈣迴路碳捕獲技術有很多優勢。水泥廠本身就會排放大量的二氧化碳,鈣迴路使用的吸附劑是碳酸鈣(也就是水泥的原料:石灰石),對水泥廠來說,不需要再另外購買原料,失去吸附活性後的氧化鈣,也同樣可以進入水泥廠當作水泥原料。對水泥業而言,透過鈣迴路法減碳,使用潔淨能源,是非常智慧而環保的選擇。

本系列文章由工研院支持,PanSci編輯部策劃執行。


 

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雷漢欣
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PanSci的菜菜實習編輯,來自溫馨的動科系,心情好的時候喜歡說「你知道嗎!?」小故事,即使常得到「誰不知道阿.......」的冷眼回應,也不改其志。


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天文影像工具也能找腫瘤?——臺灣首創 3D 數位病理影像暨 AI 分析平臺

科技大觀園_96
・2022/01/23 ・2878字 ・閱讀時間約 5 分鐘

攝影師運用影像,留存許多珍貴的記錄,講述不少精彩的故事。但影像的力量,可不僅限於此。科學家和醫生也拍照錄像,只不過對象不是一般人事物,而是遙遠的星辰,或微小的組織細胞。而臺灣的科研團隊,更成功讓傳統病理影像突破 2D 平面限制,完整展現 3D 全貌,幫助我們看清病魔的真面目,奪得搶救性命的機會。

為什麽癌症大魔王如此棘手?

在臺灣十大死因排行榜上,癌症已蟬聯榜首將近四十年。原本安分工作的人體細胞,可能受到細菌或病毒的感染、環境中的重金屬、放射線等致癌因子的影響,走上叛變、不正常增生一途,變成惡性腫瘤——也就是癌症。癌細胞會破壞各種重要臟器,掠奪體内大部分營養,最終可能造成人體因器官衰竭、營養不良、併發症而死亡。

十大死因
109 年國人十大死因。(資料來源:衛生福利部

癌症療法中,化療是以化學藥物來毒殺癌細胞,卻因為專一性低,讓病患往往傷敵一千,自損八百。後來發展出的標靶藥物療法,雖然不會無差別攻擊,但治療效果有限,有些種類的癌症更可能出現抗藥性。狡猾的癌細胞,還會產生抑制免疫細胞活性的蛋白質,來避開免疫系統的偵察和追擊。而 2018 年獲得諾貝爾生理醫學獎的「免疫療法」,就是以投放癌細胞表現的蛋白質之阻斷劑,來維持免疫細胞的戰鬥力的突破性療法。

然而,癌細胞也不是省油的燈。它們會與周圍細胞,如血管、纖維母細胞、免疫細胞等打成一片,藉由分泌各式細胞因子,創造利於自己生長的小天地,即腫瘤微環境(Tumor microenvironment)。例如,癌細胞會在微環境促進血管新生,且具備免疫抑制能力,讓免疫細胞鎩羽而歸。這麽一來,即使是副作用較低的免疫療法,也可能無用武之地。

當醫學邂逅天文學,跨領域碰撞出新解方

目前,癌症的診斷與療程的決定,主要還是仰賴切片檢測所得到的影像。所謂的切片檢測,就像到腫瘤細胞大本營去刺探敵情,醫生藉由手術開刀、内視鏡或針筒取得檢體組織,透過這第一手的情報,來判識腫瘤型態和病情嚴重程度,才能擬定對抗癌細胞的有效戰略。

麻煩的是,顯微鏡下的切片樣本只能看見同一平面上的細胞間交互作用,組織上還有用來標示特定蛋白質活細胞的螢光染劑。要把有著會互相干擾螢光訊號的樣本影像,拼接成可以觀察細胞交互作用的三維影像,可讓腫瘤學家傷透了腦筋。不過這個難題的解方,就剛好掌握在以望遠鏡觀察無數星星的天文學家手中!

有著不同特徵的衆多天體,就像是組織中發出不同螢光訊號、數百萬計的細胞。天體在宇宙中的相對位置與相互關係,也類比於細胞間的交互作用。這般異曲同工之妙,讓美國約翰 · 霍普金斯大學的腫瘤學家和天文學家決定並肩作戰,利用天文學的影像處理工具,來建立分析腫瘤切片影像的模型,這個跨領域碰撞的研究成果——AstroPath,更在今年 6 月登上 Science 期刊。

天體
有著不同特徵的衆多天體,就像是組織中發出不同螢光訊號、數百萬計的細胞。圖/pixabaywikipedia

臺灣打造全球第一個 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺!

腫瘤學家和天文學家的跨界合作,大大提高了組織切片影像分析的效率,表現令人贊嘆。不過臺灣研究團隊跑得更前面,直接突破傳統薄切片的限制,以獨家專利取得組織完整的立體影像,還進一步藉助人工智能之力,創立全世界首個 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺!

這個實現 Taiwan No.1 的團隊,緣起於國立清華大學生科系的楊嘉鈴教授研究團隊,邀請清華大學腦科學中心江安世院士團隊、分子與細胞生物所張大慈教授團隊及清華大學腦科學中心林彥穎研究員,携手合作克服過去 3D 組織影像的技術瓶頸。透過科技部價創計劃的輔導,承接了光電、生醫、影像及 AI 各領域最先進技術的捷絡生物科技股份有限公司 (JelloX Biotech Inc.) 在 2018 年成立。

捷絡生技獨步全球的病理檢驗平臺,包含了關鍵的三大部分:(1)快速組織澄清、(2)高速影像擷取及(3)3D 人工影像智慧分析。

流程示意圖
3D 人工智慧影像分析流程示意圖。圖/捷絡生技公司

過去 3D 組織影像無法實現,最大的難點,在於無法突破組織的透光障礙。捷絡生技專利化的光學組織澄清技術,最厲害之處是讓檢體樣本不被破壞就可以「變透明」,達到清水般的穿透率。傳統樣本處理,會經過物理切片及脫水,組織結構發生形變無可避免,讓病理全貌難以被量化和標準化來進行評估。但這項獨家的組織澄清處理技術,可最大程度保存樣本原來的面貌,還能讓樣本進行重複染色,再利用於各式生物檢驗。更重要的是,不再是單一切面的樣本,讓全自動影像掃描擷取,從不可能變得可能。

把檢體樣本透明化之後,研究團隊接著以高速鐳射顯微鏡,對樣本進行全身掃描後,數位縫合平行多叠影像。只要搭配適當的染色技術,就可迅速取得比傳統檢測還多百倍資訊量的高精度 3D 腫瘤影像。這些病理組織樣本的全景 3D 細節,讓醫生可以更清楚判別癌細胞的型態、分佈與周圍細胞的交互作用。

研究團隊也沒有停留在 3D 影像產製的完善,更抓緊大數據、巨量分析的趨勢,目標是要提供 AI 自動化病理組織影像分析。研究團隊建立不同癌症的 3D 數位病理影像資料庫,讓電腦進行機器學習,透過癌組織的特徵辨識訓練,目前已可得到超過 90 % 的準確度。AI 自動化分析能克服傳統人工判讀模式潛藏的誤差(如不同判讀者的差異、視覺疲勞與檢體採樣量不足等問題),大大減輕臨床病理醫師的工作負擔,加快診斷的效率。癌症的治療,就像與死神賽跑,所以盡速決定對風險最小、成效最佳的療法,對提高病患的存活率至關重要。

未來,捷絡生技這個領先全球的 3D 數位病理檢驗暨 AI 分析平臺,預期可實際應用在檢測藥物的穿透性、篩選適合免疫療法的病患、分析腫瘤微環境等方向。不管是從美國或是臺灣的例子,都讓我們看見不同領域相互激蕩的成果,並非止步於學術象牙塔的研究,而是可以被實際應用在日常生活中的技術。

參考資料


 

科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。