星系生命力取決於能不能回收氣體再利用

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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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。

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。

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。

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。

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？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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• https://research.sinica.edu.tw/methan…
• https://www.sciencedirect.com/science…
• https://unfccc.saveoursky.org.tw/nir/…
• https://www.science.org/doi/10.1126/s…
• https://link.springer.com/article/10….
• https://www.nature.com/articles/s4146…
• https://www.nature.com/articles/s4155…
• https://www.scimonth.com.tw/archives/…

馬斯克的「氫能愚蠢說」被打臉了嗎？

馬斯克曾多次斷言發展氫能是個愚蠢的決定，更說氫氣不會自然出現在地球上。

然而今年 7 月，美國新創公司 Koloma 從比爾蓋茲與其他投資者手中，獲得了總計 9100 萬美元的融資，準備開採地下氫氣。今年 9 月，地質學家更是直接在法國的地底下發現大量氫氣，總量估計有 4,600 萬噸。
而且比起需要搭配綠能或是熱裂解設備才能製造的綠氫與灰氫，這些氫氣價格將會十分低廉，難道，氫氣的時代要到來了嗎？為了環保，我們得挖呀挖呀挖？

地球上真的還有氫氣嗎？

這張照片就能證明地底中含有氫氣？

這拍攝於澳洲的珀斯盆地，大大小小的圓圈被稱為仙女圈，在仙女圈內沒有植物生長，甚至向內凹陷形成鹽湖。當科學家調查這些仙女圈，他們意外發現土壤中竟然含有氫氣。氫氣與仙女圈之間的確切關係還未知，有人推測可能氫氣抑制了植物或是微生物菌落的生長，使得該區光禿甚至土壤流失。

我們知道氫氣是世界上最輕的氣體，一旦進入大氣，就會向上飄散，直至被拋至太空，離開大氣層。然而地球的大氣層中還是有少量的氫氣被束縛住，大氣濃度約為 0.55 ppm ，是臭氧的 13 倍。

但只要沒有進入大氣，還是被封在地底的氫氣因為不容易溢散，至今存量還很豐富。不只在澳洲，世界各地都觀察到了氫氣從地底向地表洩漏的情形。

第一炬奧運聖火至今還在燃燒？

位於土耳其奧林匹斯山山谷，就在希臘火神赫菲斯托斯的神廟廢墟上方，大大小小的火焰從土石間冒出，就好像赫菲斯托斯至今都還存在在該處一樣。該地的冒火處有十幾個，總燃燒面積高達 5000 平方公尺。

根據地質學家推估，這片火焰已經燃燒了 2500 年，根據史料比對，很有可能就是最早奧林匹克聖火的發源地。

地質學家調查了這股火焰的形成原因，發現從岩石中噴出的氣體，除了含有 87 % 的甲烷以外，還含有百分之 7.5 到 11 是氫氣。這股持續 2500 年間不斷冒出的氣體，根據地質學家推估，與石油、天然氣成因不同，並不是因為遺骸或微生物等生物原因才產生的。而是大地之母地球源源不斷提供給我們的，這又是怎麼一回事？

氫氣知多少：哪來這麼多地底氫氣？

地底的氫氣怎麼來？

這與岩石的變質作用息息相關，我們知道火成岩、沉積岩會在高溫高壓下產生變質作用，轉為性質截然不同的變質岩。而富含鎂與鐵的矽酸鹽類礦物，例如橄欖石、輝石，當他們在高溫環境下與水作用，會轉為蛇紋石、水鎂石、磁鐵礦等礦物，這個過程稱為蛇紋石化作用。

這種作用是一種化學反應，會將大量的水吸入岩石，讓岩石的密度下降。在反應結束後，除了礦物特性產生變化以外，還會生成副產物，也就是氫氣。如果地層中又剛好有二氧化碳存在，就會在高溫的環境下進一步甲烷化，將氫氣與二氧化碳轉成甲烷。

目前科學家認為，大部分地層中非生物性原因產生的的氫氣與甲烷，多是由這樣的過程產生的。奧林匹斯山的聖火，推測也是這樣產生的。

而對於地質學家來說，也代表尋找天然氫氣這一目標，也可以從盲目搜尋，轉為限縮在尋找有經歷過蛇紋石化作用的地層上。

但除了蛇紋石化作用以外，大自然還有兩種生產氫氣的主要方式：深層蘊藏與水的輻解。

地球內的氫氣

在地底深處，推測蘊藏著大量氫氣。它們深達地底，甚至可能存在於地函與地核之中。

我們現在的技術當然無法直接來個地心探險開採這些氣體，但科學家陸續從美國、俄羅斯、東歐等地的岩石鑽探結果可以觀察到，在越深的地方氫氣濃度越高。因此地質學家推測這些氫氣可能來自更深的地方，並正從橄欖岩緩緩地擴散，進入靠近地表的岩層之中。

然而，因為我們還無法進入地底，因此即便我們知道它們存在，但對於這些氫的形成原因目前還未有結論。有些科學家放眼整個太陽系的形成過程，推測在原始地球形成時，整顆行星包含地核之中就有氫的存在。而也有人認為，地核中的鐵元素與水反應，形成氧化鐵與一氫化鐵兩種物質型態，將氫存在地核之中。

這個問題的解答，就等待地球科學家為我們帶來解答吧。而且了解這些元素存在於地核、地函的形式，也可以解開許多未知謎團，例如地核的詳細組成分、地函存在異常低電阻區的原因、改善地函動力學模型，以及找出哥吉拉到底在哪裡等等。

輻射也能產生氫氣？

地殼中的釷、鈾等放射性元素，在漫長的衰變過程中，會緩慢地將地層中的水分子鍵結破壞，形成氧氣與氫氣。例如一顆 1 MeV 的 α 粒子，平均足以讓 10 個水分子解離。而當岩石擁有更高的孔隙率， α 粒子會更有機會與水分子產生作用，會有更高的氫氣產量。

但其實，考慮到衰變的速度以及放射性元素存在於地底的超低含量，這個方式的效率並不高，而且實際上 α 粒子用來解離水分子的能量只消耗了 1 % ，剩餘的能量都還是被附近的岩層吸收，以熱的形式消耗掉。

除了產量不高以外，理論來說在輻射發生的地方，應該要能看到氫氣與氧氣同時存在，但目前實地調查的結果，都只有發現氫氣。氧氣是否進一步參與了其他反應，或是已經逸散，或甚至這個理論需要再做調整，還需要更多的研究。

好的，我們知道氫氣是怎麼產生的，那麼重點是，我們到底有多少氫氣能用呢？

地底有多少氫氣？

世界各地都有發現自然氫氣的存在。對了，雖然這張地圖看起來氫氣的發現地點都集中在北亞與東歐，但這只是因為目前的探勘都聚集在這邊，並不代表真實的氫氣分布。

這些來自地底的氫氣，我們稱為地質氫，如果用顏色來分類，則稱為白氫或是金氫。如果氫氣的開採規模能像天然氣一樣龐大，白氫的價格，預計會落在每公斤 1 美元。

相比之下其他的氫氣生產方式，例如我們上次提到，由蒸汽重組產生的灰氫，售價約為 0.9~3.2 美元。由綠能生成的綠氫則是 3~7.5 美元。因此，如果白氫正式被大量使用，將大幅降低現在的氫氣價格，甚至帶動氫氣運輸、儲存、發電機組等產業鏈的發展，連帶降低其他顏色氫氣的隱含成本。

比爾蓋茲與氫能產業

與馬斯克看衰氫能不同，比爾蓋茲不僅投資白氫的開發，也投資了不少氫能產業。

例如他就投資了西班牙公司 H2SITE ，一間致力於氫能運輸與氫氣製造的公司。因為現在運輸氫氣的成本是製造氫氣的三倍，如果能降低運輸成本，將有助於整個氫氣產業的發展。在開採方面，各國也都開始投入地質氫的調查與開採技術研發。

美國地質調查局初步估計，全球地底下可能藏有百億噸的氫氣等著被開發，能滿足全人類數千年的能源需求。當然，這個數字並沒有考慮到開發的困難度，只是單純地以全球存量作分析。

但也有人正打算轉個念頭，何不將熱水注入富含鐵的岩層中，促使更多的氫氣產生？類似於地熱發電會使用的增強型地熱系統，只是我們獲得的不是直接的熱能，而是氫氣。

什麼？氫氣也是溫室氣體？

話說回來，氫氣真的會成為救世主嗎？先等等，事情可能沒那麼簡單。

氫氣作為最輕的氣體，存在於大氣的壽命大約只有兩年。但氫氣在存在的這段時間中，會與大氣中的羥自由基和其他氣體作用，產生一系列的反應。造成的結果包含增加甲烷停留在大氣的時間、臭氧的增加、與平流層中水氣的增加。

因此，氫氣屬於一種「間接」溫室氣體，氫氣的一百年全球暖化潛勢 GWP 100 ，被評估為 11.6 ，也就是以 100 為區間進行評估，氫氣的溫室效應是二氧化碳的 11.6 倍。

此外，我們對氫氣的研究還太少，所以才到現在才發現它就在我們的身邊。而就跟我們上次提到的一樣，大量使用天然氣，就意味會有許多天然氣洩漏。而伴隨著氫氣被大量開採，一定會有更多的氫氣被釋放到大氣之中。這對我們的大氣是否會產生負面效應，甚至於弊大於利，都還需要更多研究。

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• https://earthobservatory.nasa.gov/ima…
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