時事│#又見奈何橋

一台20噸油罐車過橋就出現問題，更別說重型裝甲戰車。
（橋梁維護是國民交通行車安全的重要議題）

南方澳斷橋事件須引以為戒，針對橋梁安全提出「五大主張」
1.建置橋梁即時雲端監測系統（如同洪汛、颱風水位、地震警示系統）
2.制定橋樑專業技術士證照及考試制度
3.品質查證報告書由專業技師簽證負責
4.以自動化無人飛行載具輔助擷取橋梁影像
5.建置BIM模型完整橋梁的生命週期及資訊開放應用

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【南方澳跨港大橋 斷橋事件】造成6死12傷

臺灣因為地形和地勢特殊，在道路交通建設多以橋梁型式，跨越重要的交通樞紐。在過去台灣經濟成長階段，政府所設計和建造完成的橋梁數量眾多，如今也漸漸進入老化劣化的狀態，政府更應全面性檢討與維護。

由南方澳跨港大橋斷裂面顯示，原因為支撐橋面的鋼索斷裂，工程界認為應查明「鋼索本身」與「鋼索連接橋梁處」是否出現異常。攤開官方公布的檢測與維修紀錄，完全無提及或處理鋼索項目，遭外界質疑檢測根本沒檢測到重點，健行科技大學亦證實，鋼纜內部鏽蝕檢測，並未在該中心受委託檢測項目。
雖然交通部早已頒布橋梁檢測規範及「臺灣地區橋梁管理資訊系統」（TBMS）應用，但交通部107年10月頒布的「公路橋梁檢測及補強規範」是針對一般性、經常性結構的橋梁（鋼筋混凝土、鋼梁），並沒有針對「特殊結構橋梁」檢視，而南方澳跨港大橋屬於「特殊結構橋梁」，在台灣少有，僅有個位數的「特殊結構橋梁」。
從交通部昨天公開的2016檢測報告發現，南方澳跨港大橋定期檢測項目共有23項，內容包含引道護欄、路燈鏽蝕、排水設施等，皆已改善完畢，但檢修項目未見疑似肇事關鍵的鋼索，報告亦沒提到該橋出現鋼索鏽蝕問題或是列入建議改善項目，因目前台灣國內橋梁管理系統所採用的『D.E.R&U』評等法在執行上較雖符合快速精簡的精神，記錄橋梁劣化狀況、維修的迫切性，但也出現檢修人員目測及橋梁檢測精準度的問題。

昨天中國江蘇國道高架橋倒塌，死傷難以估計，反觀台灣高鐵雲林段亦有地層下陷日益嚴重的問題，今年二月前內政部長李鴻源受訪指出高鐵沿線農地用水管制不落實土庫段下陷達到6.6公分(原預估3~4公分)，高鐵公司卻稱均勻沉陷在容許範圍，值得我們關心並檢討公共工程的維護與檢測。

「台灣民眾黨」未來進入國會，將推動關鍵少數的力量，橋樑檢測應全方面考量完善，以檢討制度為目標，以解決「制度害人」的問題。以下經由資深專業土木、結構技師、建築師、研究報告參考，綜合研究討論出以下五大主張：
（颱風、積水、結構性….等因素探討「南方澳斷橋事件」）

1️⃣建置橋梁即時雲端監測系統（如同洪汛、颱風水位、地震警示系統）
透過光纖監測橋梁或其他自動監測系統資料傳送至雲端，提供施工與管理單位一套即時之橋樑安全監測系統，監測資料於可隨時監看，一旦達到警戒值時，可以即時傳訊管理單位，更有效的達到即時防災與緊急處理。

2️⃣制定橋樑專業技術士證照及考試制度
臺灣橋梁檢測在人員缺乏專業技士的證照、缺乏基本圖資的輔助以及檢測人員目視檢測過於主觀判斷、缺乏精確度，為了提升橋梁檢測的精準度，政府除了應加強推廣教育訓練以外，還需推行相關證照的考試制度。並將橋梁的基本圖資或橋梁竣工圖建置完成，以降低定期檢測時人為的疏失。

3️⃣品質查證報告書由專業技師簽證負責
台灣目前有近3萬座橋梁，由於當前臺灣缺乏適切的技術士證照，因此負責承攬的工程顧問公司，擔任橋梁目視檢測的成員素質良莠不齊。而橋梁目視檢測工作的人力成本高，亦可能發生橋梁目視檢測從業人員因循苟且，透過歷史紀錄判斷、沿用舊資料以降低成本，造成橋梁檢測的品質下滑，檢測報告準確性堪憂。
「品質查證報告書」應由土木、結構工程技師等簽證， 依《技師法》第16 條規定「技師執行業務所製作之圖樣及書表，應由技師本人簽署並加蓋技師執業圖記」辦理依法負責，如此一來專業技師將會仔細審視橋梁的「品質查證報告書」對自己的專業負責，杜絕過去因橋樑未全面性檢測而造成人民生命安全威脅的弊病。

4️⃣以自動化無人飛行載具輔助擷取橋梁影像
運用「無人載具」及「無線傳輸」進行橋梁檢監測是未來之趨勢，即時影像傳輸、微小裂縫尺寸的定量解析、飛行器的續航力及穩定性可專案開發。並由國內研究開發或由國外引進小型之橋梁檢測車、自走平台、檢測手臂或光學式量測儀器，以科學數據監測、降低檢測時的人為疏失。

5️⃣建置「BIM」模型完整橋梁的生命週期資訊應用
導入「BIM」建築資訊模型（Building Information Modeling）的概念，使目視或影像檢測資料能正確並有系統地應用，將能提升整體橋梁維護效率，增加資料查詢、統計的速度，並避免檢測資料因為繁瑣不齊無法有效運用。亦可以建立獨特性橋梁及追蹤每個橋梁構件，並以顏色標記各構件的劣化程度與生命周期，讓維護單位了解應檢修汰換時間。然而現行交通部的橋梁檢測規範並未包含鋼纜，因此形成景觀導向的「特殊結構橋梁」後續維護管理缺口，可藉由「BIM」 改善。

時事│又見奈何橋│全文👉 https://reurl.cc/gvQRGX

專有名詞：
「BIM 」建築資訊模型（Building Information Modeling）
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BB%BA%E7%AF%89%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%A8%A1%E5%9E%8B

參考資料：

20191001影／南方澳大橋斷坍　蔡英文第一時間口誤「油罐車失火造成」　總統府回應了
https://www.ettoday.net/news/20191001/1547057.htm#ixzz621rKcHwk

20191004獨家／M1A2T戰車恐難過橋
https://tw.news.yahoo.com/%E7%8D%A8%E5%AE%B6m1a2t%E6%88%B0%E8%BB%8A%E6%81%90%E9%9B%A3%E9%81%8E%E6%A9%8B-101858428.html

20190223李鴻源：高鐵雲林段 地層下陷6.6公分
https://udn.com/news/story/7266/3659963

20190304彰雲路段地層下陷問題緩解！高鐵掛保證：安全無虞
https://newtalk.tw/news/view/2019-03-04/214701

20191010中國江蘇國道高架橋倒塌！多輛平面道路轎車砸毀死傷難估
https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/2942876

雲林民國74年至106年累積下陷分析
http://www.lsprc.ncku.edu.tw/index.php/2015-07-07-03-53-57/thl-all-subsidence-2/2015-09-30-01-51-01/239-81-103.html

圖片來源： #柯文哲德義勇軍們
#台灣民眾黨 #民眾黨 #南方澳斷橋 #
柯文哲 台灣民眾黨
何景榮 吳達偉Z9 板橋立委候選人 徐立信-阿信律師服務站

學精油要學"化學"!? 先別說"精油化學"這玩意有多難了，我連讀他的相關名詞都感覺到困難喔、不信，來! 這個"萜烯"你想這怎麼念呢? 香菇的菇嗎? 哈哈、為了這"精油化學"我決定重修化學課了啦!! 來跟著我一起"學"、整理我的心得給你瞧瞧了 先從認識字開始吧! "萜"注音是 ㄊㄧㄝ ，"萜烯"是讀做"貼吸"，我的老天鵝、這玩意又是三小啊 網路上可以查到到精油相關化學組成資料很多，但難道得用"背"的方式嗎? 這不是我喜歡的學習方式，所以~ 我決定先來搞懂一下這些念起來都很困難的東西是啥先~~ 這個"萜烯"你想這怎麼念呢? 香菇的菇嗎? 化學這玩意發展真的很古老，若單從字面解釋就是「變化的學問」之意，化學主要研究的是化學物質互相作用的科學，英文中的 "化學 chemistry" 一字的語源有多種說法，其中我覺得最有趣的一種說法就是由 "鍊金術 alchemy" 這字轉變過來的。所以! 鋼之煉金術!! 痾..拖走… 發啥神經… 當代化學大致分為四大學門，各學門又有許多延伸的子學門和應用化學領域。物理化學是從物理角度分析化學原理的化學學門，可謂近代化學的原理根基。分析化學開發分析物質成分、結構與量的方法，使化學物質成分得以定性或定量，化學物質結構得以確定。當代分析化學著重儀器分析，像我之前文章中提到檢測精油的氣相層析質譜儀 GC-MS就屬這部分當中發展出來的。有機化學研究 [ 68 more words ]
https://9i543.com/1945/learning/

Tricia Wang（王聖捷）是在中國上海IDEO服務的人類學家，之前也曾為Nokia收集質性資料（資料不被Nokia重視，後來的事大家都知道了），她在2015年曾大聲呼籲在「大數據」(big data)之外，企業也更應該重視由人類學家、質性資料研究者所搜集來的「厚數據」(thick data)。Tricia相關文章都以英文出版，這篇文章是Tricia在中文領域少見的一篇，清晰地點出質性資料在創新領域的應用潛力。

對於應用人類學於產業的朋友，這篇文章很有參考價值。
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自從諾基亞的那次工作經歷以來，企業組織這種過度重視定量數據而忽略定性數據的做法就一直讓我感到非常不解。隨着大數據時代的崛起，我發現這種情況開始愈演愈烈，一些公司不惜扣減花在以人為本調研上的預算，而寧願花重金投資在大數據技術上。人類學定性研究工作在大數據時代下的生存現狀讓我深感憂心。

在當前這個以數據為驅動的世界，人類學研究工作（經常以市場調研、設計調研和定性調研的形式在行業里出現）正面臨一個非常嚴重的認識誤區。經常會聽到人們談論說，人類學研究的數據樣本量太小，人類學研究數據是「小數據」，就像當時諾基亞高層說的一樣。

由於缺少概念性文字來快速界定人類學研究在大數據時代的價值，自去年開始我一直在用「厚數據」（在此向Clifford Geertz致意！）這個詞來表示我對綜合性研究法的提倡和支持。厚數據是指利用人類學定性研究法來闡釋的數據，旨在揭示情感、故事和意義。厚數據難以量化，但能從少量樣本中就解讀出深刻的意義和故事。厚數據與大數據截然不同，定量數據需要依賴大量的樣本，同時藉助新技術來捕捉、存儲和分析數據。要讓大數據變得可分析，它就必須經過一個正常化、標準化的定義和歸類過程，這個過程會在無形之中剔除數據中所包含的背景、意義和故事。而厚數據恰恰能防止大數據在被解讀的過程中丟失這些背景元素。

「厚數據是指利用人類學定性研究法來闡釋的數據，旨在揭示情感、故事和意義。」

整合大數據和厚數據能讓企業站在全局的高度，更全面、更徹底地把握任何情形。企業要縱觀全局，就必須同時運用大數據和厚數據，從中獲得不同類型的洞察，獲得豐富的廣度和深度。大數據需要藉助大量樣本來揭示特定模式，而厚數據只要藉助少量樣本就能從深層次解讀出各種以人為本的模式。厚數據依賴人的學習活動，而大數據依賴機器的學習活動。厚數據體現着各種數據關係背後的社會背景，而大數據體現的是從一系列特定定量數據中提煉出的洞察。厚數據技術能包容不可化約的複雜性，大數據技術則是通過分離變量來明確模式。厚數據缺少廣度，大數據缺少深度。



（以上引用網頁原文）
http://www.hksilicon.com/articles/802705