【還能怎樣】徐盺煒：頁岩氣革命對能源發展之影響

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

文／曾泰琳｜台灣大學地質科學系

隨著國際油價的上漲，人們不斷努力尋找石油替代能源或是精進探採技術以提高產能，終於在 1990 年末於北美地區成功開採頁岩油氣並開始量產。開採過程中的關鍵步驟之一是將加壓液體灌入地底，使緊實的頁岩層產生微小裂縫，再通過這些相連通的孔隙將底下的油氣沖洗（flush）到地面上蒐集，這種高端的技術稱為水力壓裂法（hydraulic fracturing），此原理也常被應用在地熱能源的開發以加強地熱流通量。雖然水力壓裂技術已存在數十年，也一直有所改進，近期學者們卻開始對這種破壞岩石的開採方式表示關切，因為在這些生產區已出現一些「不尋常」的地震活動。

美國中部地區的統計結果顯示地震在近幾年有明顯暴增的跡象（下圖）。規模大於等於三的地震數量由 1973–2008 年間平均每年24 個增加到 2009–2014 間的 193 個，而現在單是 2014 年就有 688 個地震發生。地震發生頻率增加的地方並不是隨機的，而是在特定的區域，許多是油氣開採作業區附近，有的則鄰近回收水灌注井（wastewater-injection well），因此懷疑地震是人類活動引起而非自然發生。雖然被懷疑為觸發的地震其最大規模都在 4.5 至 5.5 之間，在台灣只能算是中型有感，但在平常沒什麼地震活動的美國中部就顯得相當突兀，也有一些災情傳出。要分辨人為與天然地震並不容易，需要好的佐證資料，提升對小地震的偵測能力。

這幾年來陸續有學者針對油氣開採區做詳細的地震觀測，想要藉此了解注水與地震的關係及特性。以美國 Ohio 的 Township 為例，2014 年的地震群在其發生的空間與時間皆可跟水力壓裂工地的施作對應上，於是可以認定地震是被誘發的，而觀測到的地震規模普遍都在芮氏規模三以下。

最近 2015 年 1 月 23 日在加拿大 Alberta 的 Crooked Lake 則發生了一起芮氏規模 4.4（地震矩規模 3.8）的有感地震。加拿大學者試著監控井壓及地震活動的變化，將地震以雙叉分法（double-difference）精確定位，結果證實 2011~2013 年的群震活動在附近數公里外之作業井施行灌注的時間相符，兩者時間序列的交互相關高達 99%，井壓大約 60 MPa。隨後該區又在 2015 年 6 月 13 日發生一起同樣規模的地震，顯然類似的活動可以不斷發生。

從斷層面解來看，這類地震都比較像是屬於剪切錯動型態的地震，並沒有很強的體積變化或非力偶分量。地震規模及數量則可進一步推求 b 值（即大地震與小地震的數量比關係），這些地震的 b 值估算約為 0.8–0.9，與水力壓裂產生裂隙所直接造成的地震（b 值 ~2）不同，因此一般相信這些地震可能是原已存在的老斷層被觸發而引起錯動。

到底水力壓裂如何影響地震的發生呢？斷層錯動需要達到一定的有效應力人為的影響（無論注水或抽水）都可能造成應力與孔隙壓力的變化，當剪切力上升、正向力下降、以及孔隙壓力增加之時較容易達到斷層破裂（或錯動）條件而引發地震。一般來說地震誘發可以是發生地本身的應力受到擾動，也可能是距離較遠的觸發，兩種狀況都被發現過。誘發地震發生時會釋放原本累積在斷層上的大地應力（tectonic stress），跟天然地震其實沒什麼不同。

那麼這種被誘發的地震規模能到多大呢？這個問題目前尚未有定論，原本 2015 年初所發生的 Alberta 地震被認為是加拿大觸發型地震中規模最大的一個，沒想到 2015 年 8 月時又出現一個更大的類似地震在加拿大 British Columbia，規模為 4.5，而 2011 年美國 Oklahoma 中部所發生的規模 5.7 地震也被懷疑與注水有關。由於這種利用注水壓裂岩石的方法在開採工程上已經變得相當普遍，站在地震危害的角度來說，未來應要持續評估它對環境所可能產生的影響，謹慎看待。

資料來源：

• Ellsworth (2013) Injection-Induced Earthquakes. Science, 341, doi:10.1126/science.1225942.
• Rubinstein and Mahani (2015) Myths and Facts on Wastewater Injection, Hydraulic Fracturing, Enhanced Oil Recovery, and Induced Seismicity. Seismol. Res. Lett., 86, 1060-1067, doi:10.1785/0220150067.
• Schultz et al. (2015) Hydraulic Fracturing and the Crooked Lake Sequences: Insights Gleaned from Regional Seismic Networks. Geophys. Res. Lett., 42, 2750-2758, 10.1002/2015GL063455.
• Skoumal et al. (2015) Earthquakes Induced by Hydraulic Fracturing in Poland Township, Ohio. Bull. Seismol. Soc. Am., 105, 189-197, doi:10.1785/0120140168.

本文轉載自「星期五的地質– Friday Geology」，由中華民國地質學會授權轉載。

今年 2015年 7月 1日，位於龍門的核四廠正式封存。這座三十幾年來於興建過程中曾停建再復建的核能發電廠，尚在測試階段，未曾正式啟用，就進入三年的封存計畫。近年來，核四爭議遲遲未能停消，反核、擁核的爭論也未曾平息。

能源議題無庸置疑與我們的過去、現在跟未來息息相關，關於能源的使用跟發展，我們還「能」怎麼做呢？

由工業技術研究院、PanSci 泛科學與經濟部能源局聯合主辦的還「能」怎樣—公民的能源通識課，一共有八場，全台跑透透，而首場就在8/6於台北正式開跑。這次講座的講者總共有兩位，分別是 PanSci泛科學的專欄作者 廖英凱以及成功大學資源工程系副教授 謝秉志。

這次邀請的兩位講者，對於能源議題的知識領域各有所長。廖英凱介紹一般民眾較為關心的台灣再生能源（風力、太陽能、海洋能、地熱能）及非再生能源（火力發電、核能）發展及現況；講者謝秉志則介紹較不為一般大眾所熟知的非傳統能源─（非傳統）油氣能源（頁岩氣、油砂、天然氣水合物）的潛力和發展。

由核能議題探討台灣能源供應狀況──廖英凱

能源議題分成三個面向 – 經濟、政治社會、安全 ，期中最能以科學角度解釋的便是安全問題,它主要又可分成兩部分 :

一、發電方式是不是安全的？
二、發電方式的相關產物是不是安全的。

其中，大家最關心的當然就是核電問題，我們可以用幾個簡單的問答來

Q：核電廠在極端的狀況下會發生核爆嗎？
A：不可能。

因為要產生核爆，要足夠多的中子撞擊，而核電廠所使用的鈾235濃度過低，用產生核爆所需的臨界質量是人類無法企及的無窮大（最左邊的紅線）；既然不可能達到幾何級數般的連鎖反應，自然也無法產生核爆。就像啤酒不能燒，但酒精濃度較高的高梁酒、藥用酒精是可以燃燒的道理類似。

Q：既然低濃度的鈾 235無法核爆，核電廠的能量從哪來？核電廠的核分裂怎麼發生？
A：核電廠用低濃度的鈾 235，運用精準控制中子數量和速度（還要叫中子慢一點），讓中子撞擊產生的核分裂足以引發下一次撞擊。

Q：福島核災的爆炸是怎麼一回事？
A：那不是核爆，是比核爆等級小得多的氫爆，但是氫爆把反應爐廠房炸開導致輻射外洩。

Q：人類在地球上已經丟過多少顆核彈？
A： 2053 顆。

核廢料主要分為兩種 : 高放射性廢棄物與低放射性廢棄物。高放射性廢棄物也稱作「用過核子燃料」、「乏燃料」，全部源自於核能發電產物。這些發電產物的處理程序大概是 :

1.從反應爐取出。

2.濕式貯存（貯存在核電廠的水槽裡冷卻）五年以上。

3.轉乾式貯存四十年（臺灣目前處在這個階段）。

4.尋找適合之深地質永久貯存或是回收再利用再處理。

另一種比較常見的低放射性廢棄物，主要也是來自於台灣的核能發電（包括核電廠除役的建材），其他醫療、工業、農業及學術研究。

相較於高放射性廢棄物，低放射性廢棄物的處置方式比較簡單 : 先固化封裝（包含金屬或粉末，都會先水泥化再放進桶子裡）、再設計一些工程結構或埋在地質障蔽（例如小山丘），尋找近地表處置或坑道存放。目前政府也想另尋較低爭議的低放射性廢棄物貯存地，有在考慮台東縣達仁鄉及金門縣烏坵鄉，但目前進度仍止於徵詢地方意見。

台灣再生能源發展狀況

若不想用核能發電，我們還有什麼其他自然資源可以運用在發電上呢？河川、風力、地熱、海洋能（洋流發電、溫差發電、波浪發電、潮汐發電）、太陽能等再生能源雖然發展前景看好，但是在發展這些自然資源的同時，也別忘了它們的發展阻力。

．水力發電：會影響河川生態。

．風力發電：受季節性影響，台灣夏天風小冬天風大，發電高峰和用電高峰錯置。除此之外，也可能帶來環境公害：噪音、陰影，甚至影響沿海生態。

．地熱發電：開發地都位處森林、山區及偏遠地區，有水土保護疑慮，目前的計劃案都停留在環評未過的階段，也還有管路結構和高溫鑽探等技術層面的問題仍待克服。

．洋流發電：設備必須符合防水、抗侵蝕，加上海底地形造成施工難度高，加上易受颱風來襲時可能造程設備損壞，建設完成後也可能造成漁業生態浩劫及航安問題。（地熱及洋流發電在台灣要進展到可以實際投入發電的階段，可能尚需5到10年的時間）

．太陽能發電：夜晚和日照不足其他的替代能源。另外，太陽能板的構造為半導體，製程有產生污染之疑慮，雖然在台灣尚未發生，但大陸已經有相關汙染事件

據工研院能源局及綠色公民行動聯盟的報告指出，再生能源發展未來潛力有限，在2025年，再生能源也。若是想要非核家園，以德國2013年的一周（7/1~7/7）用電量為例，白天太陽能發電約占總發電量1/3，然而大部分的發電量還是倚賴火力發電。回到台灣，若是在再生能源全力開發後，再加蓋2~5座台中火力發電廠的發電量，想必就能解決用電問題。但提到火力發電，就絕不能不提煤碳燃燒產生的空氣汙染、氣候變遷、全球暖化及全球暖化後續帶來的問題和影響。

以比爾蓋茲提出的公式：CO₂ = P × S × E × C（人類產生的排碳量 = 人數 × 每一個人使用的服務 × 這些服務所消耗的能源 × 以及生產這些能源所產生的二氧化碳）這個公式來思考，隨著全球人口數目、科技的發展，全球暖化和氣候變遷的問題恐怕難以避麵，雖然許多人都說要發展再生能源跟綠能，但以臺灣的環境而言，未來能源並不是個容許無限想像的問答題──恐怕是一個選擇非常有限的選擇題。

油氣能源的現在與未來──謝秉志

呼應比爾蓋茲提出的 CO₂ = P × S × E × C 公式，因為世界人口只會增加，經濟、科技的發展也需要許多能源，對於能源的需求只會越來越高，儘管大家都希望再生能源的發展可以讓化石能源比例壓低，根據一些比較有權威性的報導，在 2035年時，除非再生能源有突破性的進展，化石能源預計還是會佔七成。

其中，油氣資源主要可以分作兩大項：傳統油氣資源和非傳統油氣資源，非傳統油氣資源比較有名的例子，包含美國的頁岩氣、台灣有可能發展的天然氣水合物和加拿大的油砂。

非傳統油氣資源──頁岩氣、油砂

首先是這兩年最火紅的頁岩氣。顧名思義就是從頁岩岩層裡所開採的天然氣，在過去，因為技術層面的問題，導致頁岩氣資源難以被運用，但是在水力壓裂法（Hydraulic fracturing）技術日益成熟後，各國也重新開始省視頁岩氣的可能性。

例如：美國因為成功地商業化開採頁岩氣，已經是全世界最大的天然氣生產國，預計到 2040年，美國有將百分之五十的天然氣會來自頁岩氣，到了 2080年甚至有可能達到能源自主，成為第五個能源自主的國家。

接下來是最早出現的非傳統油氣─油砂。油砂是一種含有高粘度石油的砂子，必須要使用特殊方法讓它流動才能生產出來，，加拿大是唯一將油砂商業化開採的國家，也因此成為世界石油蘊藏量第三大的國家。

天然氣水合物─台灣的機會

再來看一下台灣的機會—天然氣水合物。

所謂的天然氣水合物，又稱可燃冰或甲烷氣水合物，天然氣水合物通常存在於海面下，必須派出探勘船進行震波測勘，如果我們發現反射面和海床的形狀平行我們稱為擬海底反射（BSR）就是天然氣水合物最底層的訊號，因為在天然氣水合物的下方通常是天然氣層，其密度很低，聲波從高密度的地方進入低密度的地方訊號差異會很大，所以就會出現強烈的擬海底反射訊號。

天然氣的開採說來容易，只要挖一口井到達天然氣水合物的地層裡面，把壓力降低，就會造成物質流動，天然氣就自然流出來了 。問題是，在海域上鑽井要價不菲，成功率只有七分之一，總投入的成本更是可觀，所以儘管台灣的西南海域藏有全世界最龐大的天然氣資源，據推估大約有兩兆七千億立方公尺資源量，但礙於技術瓶頸尚未突破，眼前並無商業化的機會。

二氧化碳捕獲與封存

提到油氣資源，不免就得一併提到碳排放的問題。二氧化碳封存的概念其實很簡單，就是「從地下來，回到地下」，在自然界也有非常多的例子。在美國有許多濃度超過百分之九十純二氧化碳氣層，在地底存放了上百萬年，也沒有發生任何意外。

台灣目前已經有相當成熟的地下儲氣技術──台灣飛牛牧場旁的鐵砧山上有一個很有名的鐵砧山儲氣窖，這個儲氣窖原本是生產天然氣的地層，天然氣使用完畢之後，地層結構就變成儲氣窖，經過多次地震測試確定是相當安全，可見二氧化碳地質封在台灣技術上已經是可行的了。

但即使可行，我們如果要進行碳封存，首要之務是與當地居民妥善溝通，當地民眾也必須完全參與了解達成共識，民眾擔心的點有幾個：會不會發生地震、會不會外漏等等，科學家一定要好好與民眾說明與溝通。