工研院特展 揭露六大永續技術

(台北內科週報第592期/2023年8月21日-2023年8月27日)

【ESG促進平台】最近,工研院於台南沙崙綠能科技示範場域舉辦「2023預見永續新商機、南台灣淨零排放論壇暨特展」,串聯產政學研25位專家與11家公協會能量,提出淨零排放趨勢下的創新應用、探索發展契機,尤其這次論壇聚焦全球跨域趨勢與淨零議題,展出超過20項減碳技術與服務,更受到各界矚目!

此次特展的重點技術與服務如下:

一、突破產業瓶頸-智慧型地熱電廠

工研院近年積極投入地熱探勘、產能測試、電廠建置及運維技術研發。在地熱探勘部分,今年度引進國外先進小孔徑鑽探取芯設備,產能測試更利用具專利技術之「自動化智慧精準產測系統」,協助台泥綠能公司等進行電廠建置評估;在電廠建置方面,與施蘭卜吉公司跨國合作,協助李長榮全陽地熱公司建置國內首座電潛泵(Electrical Submersible Pump;ESP)增產地熱電廠,將單井發電效益提升到1MW以上。此外,更將「智慧型地熱電廠」技術應用於全陽金崙地熱電廠,透過集成診斷模式整合雲端監控系統與AI大數據分析,智慧化管理地熱發電廠內易損壞設備,提前7天預知損壞,降低整體運維成本。

▲工研院開發「AI數位減碳解決方案」,具備智慧排程、參數優化兩大核心技術,優化工廠人、機、料資源配置,提升生產效率(照片係工業技術研究院提供)。

二、建立紡織業綠色供應鏈-低碳無毒微生物靛藍染料

丹寧產業所使用靛藍染料99%為化學合成方式生產,石化來源原料與過程產生之中間體,多具毒性與致癌風險,對環境與人員有害。於是,工研院整合生物化工、紡織工程技術的團隊投入研發能量,並選定具有大量研究基礎、生長速度快的大腸桿菌作為研究菌株,研發出具產業革命性的低碳無毒微生物靛藍染料生產技術,勇奪2021年愛迪生獎銀獎榮譽。此技術已與產業合作成立新品牌ecolindigo,可應用於丹寧布相關產品。

三、AI數位減碳解決方案-兩大核心智慧力爆發

工研院開發「AI數位減碳解決方案」,具備智慧排程、參數優化兩大核心技術,是1套針對高耗能產業各自製程特性,快速研發不需花費高成本更新設備的方案。透過智慧排程技術,加值企業資源管理系統(ERP)產業軟體升級,幫助ERP業者如鼎基資訊的金屬加工等客戶,優化工廠人、機、料資源配置提升生產效率。參數優化技術則是針對連續式製程,如石化、玻璃等製程參數優化節能,可以較低的能耗生產出同樣品質的產品,更已協助國內玻璃業者,透過AI模型找出玻璃原料、溫度與品質之最佳製程參數,產線減少2%碳排,也導入世界級石化大廠,突破反應站產率瓶頸,平均提升2.5%生產產率,相當於節省3.01%原料及能源耗用,每年減碳約6,500噸。

四、廢材變綠金-負碳循環資材應用技術產品

負碳循環資材多來自農業生產及加工過程中所產生之剩餘物,具有固碳增匯效果,可透過萃取、發酵、碳化以及改質技術,將其活性物質單離純化,或者木質類轉化成生物炭等附加價值材料,可應用於民生、建材、環保工業與農業資材等。負碳循環資材多源自植物、動物和微生物的非化石和可生物降解的有機材料。以剩餘資材再利用為發展基礎,通過熱化學或生物化學產生高附加價值重要轉換過程。負碳循環資材於生長過程吸存二氧化碳,尤其竹林每公頃可吸存固碳約50-100公噸,為一般闊葉樹的2-6倍,進而成為碳匯交易市場的目標物,再藉由綠色製程,減少加工碳排放,達到凈零排放。

▲工研院「工業排放環境感測與低碳處理管理技術」,係結合空品及水質感測器,導入市區環境空汙、放流水監測、工廠自主管理、智慧農業場域應用,並可應用於製程線上監測與優化,達到節能減碳成效(照片係工業技術研究院提供)。

五、網購綠色精算師-循環包材及物流調度平台

為改善網購產生的大量包材廢棄物,工研院以循環經濟角度切入,首創循環包材回收物流調度平台,規劃與電商平台、物流業合作,制定共同袋箱規格以減少採購成本,並增加回收據點以提高使用者回收的意願。同時,成功開發導入技術及大數據分析駕駛運送行為與碳足跡監控,提供最佳化里程路徑及最省油耗的運輸方案,藉由共享車輛資源、善用回頭車、活用長途運輸、城市運輸以及最後1哩外送,提高資源利用率及能源效率,比起傳統車輛排派的一般收貨作業,在運輸效率上至少提升10%,預計2030年可降低碳排量約3分之1。

六、環境守門員-工業排放環境感測與低碳處理管理技術

工研院結合空品與水質感測器,導入市區環境空汙、放流水監測、工廠自主管理、智慧農業場域應用,並可應用於製程線上監測與優化,達到節能減碳成效。其中,複合式空品感測器可克服戶外環境濕度、溫度、粉塵干擾,準確度與耐用性極佳,長效型水質感測器與系統則可透過光學式抗生物膜技術及精準定量技術,解決市售品須每週維護的長效問題,延長維護週期至1個月以上。複合式長效空品及水質感測器與聯網系統提供空品與水質即時量測參數,回饋給工廠生產製程參數調控,進而改善製程,並減少人工量測調控之碳排量,達成空品與水質的減排、減廢、減碳之目標。相較於人工量測調控,可節省10~20%的耗材碳排量,人員輪班碳排可節省20%以上。