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變身國王 自己決定電要怎麼發

劉珈均
・2015/03/17 ・3518字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 575 ・九年級

英國2050 Calculator網站:「你能將二氧化碳排放量減至1990年代基準的20%,避免劇烈的氣候變遷嗎?」。(圖:截圖自該網站)
英國2050 Calculator網站:「你能將二氧化碳排放量減至1990年代基準的20%,避免劇烈的氣候變遷嗎?」。(圖:截圖自該網站)

「讓一條公路上的汽車都使用生質能源!」

「讓建築大樓用電的10%靠再生能源,自己的用電自己發!」

如果讓你掌管一座城市,擔任呼風喚雨的國王,可以隨心所欲在滑鼠彈指間蓋一座核電廠或廢除它、豎立起幾座離岸風力發電機、多種植幾十公頃生質燃料要用的田──當然各種選擇都必須付出相應的代價,你的大臣、NGO也會叨叨絮絮的告訴你──這是你專屬的城市,你會怎麼選擇生活方式、分配發電組合?

2050能源供需模擬器」(2050 MyCalculator)便由此而生!點入介面,便一腳踏進能源界的模擬城市,自己發想策略,設法維持城市的能源供需。英國「能源及氣候變遷部」(Department of Energy & Climate Change)率先在2009研發能源模擬器,以情境分析為基礎,讓大家身歷其境,自己考量要如何行動。類似RPG遊戲,遊戲中有各種狀況、限制、要付出的代價(能源風險、成本、排碳量、電費),玩家可以任意改變各種發電組合與生活方式,能源模擬器會計算並告知,在該情境之下,能源供需是否達成平衡,同時能源安全、碳排與其他項目會發生什麼變化。

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工研院綠能所隨即跟進,2013完成台灣版的能源供需模擬器,並改良設計為更平易近人的遊戲。英國「能源及氣候變遷部」首席科學顧問、劍橋大學教授大衛˙馬凱(David MacKay)、工研院綠能所所長胡耀祖分別為英台兩款能源模擬器的主導者,他們在二月的「2050能源供需情境模擬器國際研討會」相聚,聊聊「建城」的過程與心得。

劍橋大學教授大衛˙馬凱(David MacKay)
劍橋大學教授大衛˙馬凱(David MacKay)
工研院綠能所所長胡耀祖。
工研院綠能所所長胡耀祖。

 

 

 

 

 

 

 

 

從桌遊紙卡到風靡各國的模擬城市

這款「能源模擬器」由英國吹向世界各地,比利時、日本、韓國、中國、巴西、印度、印尼、越南、南非……包含台灣在內,目前全世界共有18個國家依自身狀況,建設各自的能源模擬器。

英國是全球第一個將節能減碳目標賦予法律意義的國家,2008年英國制定「能源法」(Energy Act 2008)與「氣候變遷法」(Climate Change Act),明定減碳目標與時程,預定在2020年前達成15%能源來自再生能源、在2050年將二氧化碳排放量減至1990基準的20%,並建立碳預算系統,提供排放交易機制的基礎。

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英國「能源及氣候變遷部」首席科學顧問、劍橋大學教授大衛˙馬凱(David MacKay)說,美好的想望得加上可靠的計算,才不會產生不切實際、設計不良的政策。面對盤根錯節的能源議題也是,必須同時考量供需兩端的現實需求與限制,再作判斷。

英國的能源模擬器從紙卡遊戲、網路圖表,演變為帥氣如電影《阿凡達》漂浮島的情境模擬。
英國的能源模擬器從紙卡遊戲、網路圖表,演變為帥氣如電影《阿凡達》漂浮島的情境模擬。

馬凱演講時提到,其實這款能源模擬器的最初原型只是紙卡遊戲,他的學生艾蜜莉亞˙麥爾維爾(Emilia Melville)重視互動,她設計了一款紙卡,上面標示各種發電資訊,參與者拿著紙卡拼貼發電組合、討論影響與後果。後來這紙卡遊戲放上網路,又覺得單只有圖表資訊太枯燥,繼續一代代改良,並加入能源成本等更多資訊,才變成現在這帥氣模樣。

馬凱說,要模擬各種能源搭配、計算該情境會帶來什麼影響,必須取得龐大資料作為支撐,過程中與政府各部門溝通、取得信任和共識是最困難的,DECC還曾經認為模擬器的地圖顯示了太多資訊,有國安顧慮。不過,模擬器開發完成後,英國已用這項工具蒐集數萬筆資料作為制定能源政策的依據。

影響能源供需的許多因素會不時波動,馬凱說,接下來英國團隊計畫加強視覺化,並將資料庫更新的時程縮短,讓模擬器能更切合地反映能源供需變化。

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入境隨俗到台灣

工研院從過去四五十年累積的環境與能源資料提取,並納入台灣自有的130項低碳能源技術、整合為34個情境。他國模擬器大多無遊戲互動版本,比起原本的英國模擬器樣貌,台灣還加入了經濟成長率的連動性、碳排放量估算、限電代價等指標,這些都是變動條件,每三個月至半年要更新一次,胡耀祖開玩笑說:「經濟學家給我的GDP一年變動五六次,我們學工程的人真不習慣。」而在核能取捨的選項,模擬器也列出核一至核三是否延役、核四是否商轉的排列組合。

能源政策與氣候變遷、科技發展、國家環境相互牽動,減碳的必要性帶出了再生能源發展議題,長期而言,再生能源有利減碳,但站在供應端的立場,就必須注意電力充足與穩定性,若有任何時刻供應不足,就必須用傳統燃煤燃氣補充,而這又回到成本與政策討論,大家願意付出多大的代價維持供電條件。

台灣的能源模擬器簡易遊戲版介面,另有進階版、Excel核心運算模型、讓大眾討論意見的能源論壇。
台灣的能源模擬器簡易遊戲版介面,另有進階版、Excel核心運算模型、讓大眾討論意見的能源論壇。

當然,降低成本的渴望也會促使科技研發往前推進,胡耀祖說:「現在看太陽能發電成本就與3年前差了一半!」但另一方面,科技也有其限制,例如台灣研究碳捕捉與封存技術(CCS)已有十年經驗,可抓下電廠煙囪的二氧化碳,甚至獲得素有科技界奧斯卡獎之稱的「R&D 100 Awards」。但胡耀祖認為,20年內還無法利用CCS解決碳排問題,因為「捕捉碳之後沒有地方存!一聽要把二氧化碳打入地底,在當地幾乎沒獲得任何人支持。」工研院轉而找水泥廠合作「碳迴路」,將二氧化碳100%回收、液化重新使用,多的還可以賣給乾冰、碳酸飲料等民生二氧化碳需求。胡耀祖說,IEA提到CCS可貢獻3%至17%的減碳量,前提是有地方存,否則作到如工研院現在的進展後就會停滯了。

模擬器的選擇分成「Level 1」至「Level 4」四種等級,像光譜的兩端,靠向Level 1的一端是放任、不刻意作改變;Level 2是國家的政策現狀;Level 4則是「理論上可行就定下了」,必須極有魄力地改變社會,有時甚至顯得極端。

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胡耀祖說,四個等級的每個參數都有所本,都是經過學者討論、共識決而定下的。他舉例,估算地熱的發電量有許多不同的意見,循環量、土地的加熱狀況、溫度維持等各種條件充滿假設與計算,各方計算的數據可達十倍差異,團隊便邀集學者溝通、論辯,取各專家協商之後公認的可接受值;對於口號響亮的「陽光屋頂百萬座」計畫,綠能所團隊花了快一年半的時間才敲定面積計算方式,自己人就「吵半天」,不斷計算、對照各處數據才公布;土地面積是建設規模的侷限,若為了保護白海豚,不在牠們的棲地建置離岸風機,反映成數據便必須將200支風機移往更深水處,這又牽動工程難度、成本與地質考察,加上政府希望帶動台灣發展離岸風機產業,重新計算後,總裝置容量達6.2GM的離岸風機時程便要往後延五年。其他發電方式的參數也比照處理,胡耀祖說,公布的數值不一定可如實執行,但那些數據都是經過縝密精算的潛能。

淬鍊民意 不再雞同鴨講或「西瓜偎大邊」

胡耀祖說:「這款模擬器是為了幫助大眾在事實認定的基礎上作價值判斷。」有了開放平台、有了具公信力的數據資料,便能促進有效溝通,開放的數據也方便大家相互確認各方的論證;馬凱亦抱持類似觀點,他強調,他們並不推行特定解決方案,方案要自己想,模擬器的用意在於提供論證、充分告知各種能源搭配的影響後果。

路徑反映著玩家的選擇,匯聚起來便成民意所趨,可能從中解讀大眾對能源發展的意見。台灣的能源模擬器自2013年上線,工研院會定期向經濟部報告模擬器的成果與意見,目前累積七千多筆有效路徑,胡耀祖說,目前的路徑數還不足以分析出具統計意義的結論,未來會繼續分析這些路徑背後的意義。

胡耀祖說,根據調查,能源局的節能標章已達80%的認知度,「但這花了十年的時間才達成,期間經過兩次計畫補助。」工研院計畫從學校切入,對大學生與高中生開設講座與工作坊推廣能源模擬器,從教育著手,知識會擴散較快。

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回到本文首段的兩個問題,馬凱說,如果把生質燃料所需的植物就種在路旁,假設公路為雙線道、車輛時速為60英哩、行駛30英哩便要用掉一加侖燃料、車間距為80公尺,一年一平方公里的田地可產生1200公升的生質燃料,計算之後,公路旁邊的田要綿延8公里寬的面積才足以供應所需;讓建築物自己發電供應10%的方案是大倫敦市政廳(the Greater London Authority)於2005提出,「Strata SE1」落實了這想法,它是倫敦最高的住宅大樓,特殊之處在於頂部嵌入三座9米高的風機,設計者估算那3支19KW的風機能為該建築物提供8%的能源,但馬凱指出,若真如照該設計運作,成本會比使用低碳能源高十倍。

價值選擇須以知識基礎作為支撐,正如馬凱演講時說的:「美好的想望得加上可靠的計算,才不會產生不切實際、設計不良的政策。」而模擬器的存在意義正是提供數據、論證與知識,充分告知每個抉擇在各層面掀起的影響,讓個人有穩固的資訊後盾作最終決定。

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劉珈均
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PanSci 特約記者。大學時期主修新聞,嚮往能上山下海跑採訪,因緣際會接觸科學新聞後就不想離開了。生活總是在熬夜,不是趕稿就是在屋頂看星星,一邊想像是否有外星人也朝著地球方向看過來。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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新北「氣候行動徵件」活動總獎金 8 萬元 號召青年展開行動成為氣候領袖
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/23 ・1247字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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全球正面臨急遽的氣候變遷,世界公民必須共同面對,環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」,鼓勵臺灣青年從校園或社區出發,針對觀察到的環境問題提出行動方案,入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容,最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金,更有機會放眼國際,於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,徵件日期至 6 月 24 日截止,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與!

報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示,新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇,建立與青年交流對話的平台,今(113)年更持續與紐約荒野中心(The Wild Center)攜手,號召青年以行動應對氣候變遷,培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上,青年的角色非常重要,去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser,分享了許多紐約青年行動案例,像是大學生於學院頂樓設置太陽能板,實現「上課教室自主發電」的校園計畫,又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等,引起與會臺灣青年們的廣大迴響,提出許多問題進行討論。

新北市環保局「2023 新北青年氣候論壇」,邀請到美國紐約荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser(左 3),分享了許多紐約青年行動案例

環保局長期關注青年行動力,辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動,致力推動全齡化的環境教育,今發布的「氣候行動團隊創意徵件」,進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者,提出自己的問題觀察與創意解方,並真正落實行動,由青年自己決定從何處開始改變,即使是日常生活中觀察到看似微小的行動,都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區,甚至整座城市。

環保局說明,氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生,透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案,徵件至 6 月 24 日止,經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐,同時由環保局媒合專業導師進行線上課程,最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選,優勝的隊伍除可獲得獎勵金外,更能持續推展氣候行動並製成行動影片,影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享,讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會,歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與,徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址:https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章:https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站:https://greenage2024.com

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本文轉自新北市政府環境保護局網站

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溫室效應有救了?把二氧化碳埋進地底吧!  
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/25 ・1389字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 台灣中油股份有限公司 委託,泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加,各國紛紛宣布淨零排放(Net Zero Emissions)的目標,聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術(Carbon Capture Utilization and Storage,簡稱 CCUS)」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

CCUS 示意圖。圖/INPEX CCS and CCUS Business Introduction Video 2022 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼? 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存,進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段,也就是將二氧化碳抓下來,並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳,可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢?現在已經能主動把二氧化碳抓下來!?抓下來的二氧化碳又去了哪裡?》。 

至於捉下二氧化碳之後,該存放在哪裡呢?科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯,地底可不只有石頭跟蜥蜴人,只要這些石頭中存在孔隙,就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在,我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

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封存的地質條件也很簡單,第一,要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」,通常是砂岩。第二,有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石,用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」,常見的是頁岩。只要儲集層在下,蓋層在上,就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存? 

臺灣由東往西,從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽,都有深度達 10 公里的廣大沉積層,並且砂岩與頁岩交替出現,可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點,有個很直接的作法,就是參考石油、天然氣的儲存場域就好,也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間,重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田,主要集中在西部的苗栗與臺南一帶,在 1959~2016 年,累計產了 500 億立方公尺的天然氣,和超過 500 萬公秉的凝結油。 

臺灣油氣田位置圖。圖/《科學發展》2017 年 6 月第 534 期
鐵砧山每年封存 10 萬噸二氧化碳(相當於通霄鎮 1/3 人口一年的二氧化碳排放量)。圖/台灣中油

而至今這些枯竭油氣田,適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田,不只是封閉型背斜構造,更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後,從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式,已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層,進行小規模的二氧化碳注入,作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測,驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

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