【中鋼AI現場1：1千5百度高熱密閉生產環境如何監控？】高爐AI應用大剖析

中鋼靠間接量測高爐生產數據，一步步打開黑盒子，運用AI即時監控爐況，提早預測異常生產狀況即時應變

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉

高爐之於鋼廠，是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後，會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦，加入其他次要原料後，就會來到鋼鐵融煉的第一站，高爐。

高爐的作用，就是透過一連串高溫熔融反應，將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易，實際上，高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋，每一座高爐，都集合了非常多系統於一身，包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節，每個系統互相搭配，才能維持高爐穩定運作。

這個系統中，真正煉製鐵之處，就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理，是從上方加入煉鐵原料，以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式，盡量將原料均勻散布其中，再透過周邊的熱風爐，將空氣加熱，從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐，來加熱、還原，將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。

熔煉過程中，中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤，來取代部分焦炭作為還原劑，可降低煉焦爐的負荷，並有利於爐熱調節；而爐內產生的高爐氣，也能在淨化後用來發電，並作為熱風爐及廠內的燃料，來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣，則會分開取出，各自進行下一步的加工或販售。

許雍達指出，這套高爐生產的做法，早從十多年前就持續運作至今，但在過去，高爐內部高溫、密閉且不易觀測，難以得知爐況是否符合預期，「比如原料一層一層加入之後，到底分佈均不均勻？又要如何在爐溫下降之前，提早預測來因應？」

這些問題，隨著IoT與AI技術日漸成熟，中鋼開始蒐集更多生產數據，逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。

落地27項高爐智慧應用，更即時掌握高爐生產動態

中鋼約從3年前開始，致力於研發高爐AI，不只開發高爐爐況監控的相關應用，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等，截至今年初，已經完成27項高爐智慧應用的開發，依據應用的特性與適用場域，分散部署在4座高爐中。

由於高爐本身就像是一個黑盒子，為了掌握高爐的生產狀況，中鋼在高爐上裝設了多種感測器，就是要靠各種生產數據，一步步將盒子打開。

比如說，從高爐上方布料時，雖然是均勻旋轉布料，但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變，為了監控布料狀況並適時調整，中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀，來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上，中鋼也裝測了溫度感測器，透過爐壁溫度變化頻率，來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。

不只如此，為了預測爐熱變化，中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，開發AI預測未來爐熱；也運用爐溫爐壓分布的異常數值，找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警，就是要讓產線人員盡早發現問題，才能提前調整生產參數來因應。

而且，針對所有開發的生產數據監控與AI應用，中鋼開發了綜合爐況評分機制，能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況，為高爐當下的運行表現評分，讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況，「中鋼自己設定的目標，是要隨時大於89分以上，」許雍達說。

克服AI落地挑戰，中鋼導入一站式生產數據監控平臺

中鋼過去開發AI應用時，是由技術人員設法取得生產數據，開發出AI模型，再由IT單位開發成應用程式，個別部署到現場中控室的單機電腦中。

許雍達指出，這個做法面臨了三大挑戰。首先，當時從生產環境蒐集到的資料，位於封閉式的生產系統中，為避免透過外部線路存取資料時，可能帶來的資安風險，「研究人員不能輕易的取得生產數據資料，分析費時費力。」

再加上，每一支開發完成的應用程式，都必須部署到中控室的單機電腦中，透過視窗介面來呈現，在應用程式分散在多臺電腦的情況下，增加了電腦、網路的維護工作。不只如此，隨著蒐集到的資料量更大，AI分析也需要更大量的硬體運算需求，原有的主機資源逐漸不敷使用。

這三大挑戰，讓中鋼在2019年底，率先在二號高爐場域，規劃建置AIoT智慧分析平臺，更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發，利用二號高爐在去年大修的期間，同步導入該場域。

這套AIoT平臺最主要的目的，是要將分散部署在不同電腦的AI應用，整合到同一個Ｗeb平臺中，讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站，登入帳密，就能一站式管理高爐所有的生產資訊。

建置過程中，中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板，也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺，供技術人員更方便的分析取用資料，更建置了專屬AI應用的硬體資源，取代分散部署到電腦主機的方法。

許雍達指出，AIoT平臺上線後，中控人員不只能即時查看重要的生產資訊，當高爐發生任何異常狀況，平臺也會自動觸發告警，並顯示操作指引，讓員工可以依照指示排除異常，將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。

比如說，當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊，就能利用過去一段時間的溫度變化，去推測結塊情形的演變，系統也會提供操作指引，來建議員工應使用哪一種應對模式，才不會導致結塊問題更嚴重。

處置完成後，員工也可以直接在介面中回報，將此次事故處理過程提交出去，作為歷史維運紀錄，而且，過去類似事故的處理方法與結果，也會同步附件於操作指引的介面中，提供緊急處理時參閱。

除了上線網頁版的AIoT監控平臺，中鋼也接續打造了行動裝置版本，只要安裝到手機上，具登入權限的中控人員，就能隨時隨地掌握生產即時動態，了解異常狀態資訊。

今年初，二號高爐完成大修，這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃，要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示，更長久的計畫，則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組，並且整合到AIoT平臺來監控運用，「這樣一來，我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據，如果有異況，高爐也能同步調整、配合。」

高爐AI應用大剖析

「高爐出了問題，就得降風停產，如果能見微知著，在發生狀況前預先防範，就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭，一句話點出高爐AI的重要性。

用AI煉鐵，導入27項高爐場域智慧應用，被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中，中鋼不只開發高爐爐況分析監控，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。

其中，高爐本身的爐況監測，更是AI開發的重點任務，因為高爐就像是一個黑盒子，為了掌控高爐的生產狀況，中鋼得在高爐上裝設多種感測器，以AI監控生產數據，才能提前發現問題，並及早因應。

因此，在眾多應用中，中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用，揭密1,500度高熱密閉的生產環境，如何靠AI監控。

1 爐內布料情形監控

技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀，偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況，並將資料視覺化

效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期

將原料從爐頂添加到高爐時，過去無法得知實際布料狀況，但現在，中鋼在爐頂布建掃描感測儀器，就能即時偵測原料在高爐內的分佈，同時透過爐內的熱像儀，掃描粉塵、高溫氣體的分佈，就能比對得知目前氣流是否穩定，布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據，以視覺化的方式來呈現。

2 管道流預警AI

技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值，來預測管道流異常

效用 提早預測管道流異常發生可能性，調整生產參數來因應

一般來說，高爐運作的理想情況，是從下面鼓風，爐氣均勻往上傳遞，將原料還原熔融。但是，若爐氣無法穩定通過爐料，而是累積在某個區塊，就可能因為壓力蓄積過大往上竄出，造成爐頂洩壓閥排放，或造成設備損傷。「氣集中在一個地方，壓力大到一個程度就會往上衝，就好像人打嗝，不能等到衝上來，要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。

為了提早發現管道流的情形，中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點，分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現，若結合兩者數值，發現壓力差超過異常值，或是局部溫度過高，AI判斷為管道流異常可能發生，「系統會發出預警，引導操作人員先降低風壓、風量，」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示，越早預測出管道流異常，就能越早調整生產參數，來避免管道流發生。

3 爐壁厚度監測AI

技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性，訓練AI靠爐壁溫度變化，判斷爐壁厚薄

效用 預測爐壁冷卻元件受損情形，安排檢修時程

高爐爐壁冷卻元件（冷卻壁）若被蝕破，就可能造成嚴重的生產危機。然而，單從高爐外觀，無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度，中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況，定期檢修，來降低意外風險。

要監測爐壁厚薄，中鋼在爐壁裝設測溫感測器，找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋，一般來說，爐壁變薄後，測得的爐壁溫度會升高，雖然鐵水在壁面結塊或脫落，也會造成可能造成溫度改變，但相較於正常爐壁狀況，溫度變化頻率會較為劇烈。

因此，中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化，結合實際探鑽的厚度訓練AI模型，再套用到高爐其他測溫點位上，來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。

4 爐壁結塊預測AI

技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形

效用 監測到爐壁溫度變化異常，提早因應避免結塊情形惡化

高爐溫度一旦降低，就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上，若爐壁的結塊大量滑落，導致爐氣異常溢出，就可能發生操作上的危險，「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大，掉落時打到鼓風嘴，導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。

為了維持爐況穩定與操作安全，中鋼開發了爐壁結塊預測AI，當發現溫度變化波動越來越小，就能推測爐壁內部結塊，並提前調整高爐的生產條件，避免結塊情形更嚴重。

許雍達表示，這套AI應用目前部署在三、四號高爐，因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同，更容易發生產生爐壁結塊問題，較有應用AI的急迫性。

5 爐熱溫度預測AI

技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預測未來爐熱

效用 預測未來2～4小時內的爐熱變化，提前調整生產參數來因應

對於正在生產鐵水的高爐來說，必須維持一定的爐熱，高爐才能穩地熔煉鐵水，若溫度異常大幅下降，就可能造成爐冷危機，需花費許多時間調整加熱，一旦惡化至鐵水凝固無法排出，復原工作會很困難。

「發生一次就是上億的損失，所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。

中鋼在建立爐熱溫度預測AI時，就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預知未來2～4小時的爐熱趨勢，藉此訓練出爐熱預測的AI，若預測到未來爐熱可能下降，就能即時調整生產參數，微調風溫、噴煤量，來維持爐熱的穩定。

6 鼓風嘴噴煤預警AI

技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常

效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像，減少人力監控負擔

中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤，來減少原料焦炭的使用，同時，也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過，粉煤噴吹的狀況，過去需要人工監控，透過攝影機將風口影像傳輸到中控室，來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形，而且，需監控的影像還不只一個，光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。

為了減少人力的負擔，中鋼正在運用歷史監測影像，訓練影像辨識AI，來自動監診噴煤槍設備，找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。

7 高爐原料粒徑分析AI

技術關鍵 透過原料粒徑影像資料，訓練AI進行粒徑分析

效用 即時辨識原料粒徑大小與分布，調整入料情形來降低燃料率

將原料送入高爐時，若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均，有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算，高爐燃燒料率每減少1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小，即時計算進入到高爐原料粒徑分布，以及是否混雜到其他原料等情況，再根據分析結果來調整原料分布，有助於穩定爐況、降低燃料率。

附圖：光是二號高爐，中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用，投資的金額雖大，但帶來的效益更可觀，預估每年可以降低成本3,270萬元，減少排放溫室氣體2,217噸。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142938

【夜航．永安梧棲．複沓的光輝】（黑潮島航0603）
　　
1、孤獨而親密
　
到漁港附近的旅館時已近午夜，不遠處是我曾經求學的地方，小鎮看起來坦然卻有陌生感，那陌生感把我的記憶推遠。斜對面的豆漿店看起來跟台北的很像，卻可以從同樣食物的處理與排列方式感受到不同。臺灣是一個小到足夠演化出區域差異的島。
　
由於鋒面來襲，「多羅滿號」（暱稱小多）在船長與黑友（黑潮伙伴）們的討論下提早出航，並且停在永安避風，我因此錯過了花蓮到八斗子、八斗子到永安的兩個航次，但卻多了兩天和家人與貓咪相處的時間。今天則是決定凌晨四點集合出發，五點啟航。
　
也許說「我們決定」是錯的，無論如何，船能否航行決定者都是海，人只能在海的意志下做決定，那決定帶著依附性。
　
漁港的節奏和城市不同，小多停靠在三艘並排船隻的最外側，我背著相機跳過第二艘船，看見船艙裡的漁民亮燈熟睡著，幾乎可以聽到他的呼吸聲。
　
燈光在黑色的海面形成銀色的光斑，船一發動遂如鞭運動起來，這是我今年第一次離岸。
　
　
黑暗中的海幽魂的氣息，人類航海第一個挑戰並非風暴，而是黑暗。康拉德最了解，這世界上最難抗拒的黑暗就是大海與內心，它們迷人又危險。
　
凌晨5點26分，小多到達第一個觀測點，轉為怠速前進。三組採樣人員早已在我自顧自地調整攝影裝備時運作起來。「水深31米！」指揮室傳來海圖的數據，溶氧檢測手冠榮先把鐵桶拋進海中取樣，隨即裝瓶檢測海水PH值、鹽度和溶氧。觀測點面對的是新竹南寮舊漁港，也就是頭前溪的出海口，我打開PeakFinder，對著遠方幾不可見的山巒起伏，查閱島嶼的眾神。那裡有南插天、塔曼、內鳥嘴、李棟、尖石、泰矢生、石麻達、大霸尖、哈堪尼、馬那邦…….。水從神的國度來，往黑暗而去。
　
海水取樣完成以後，小八（珮珍，這次主要的懸浮微粒調查員）和協助者世潔從船尾放出Manta網，那是專門設計來攔截懸浮微粒的器具。Manta入海後船長隨即以2.4-3浬的速度前進，讓海水濾經網面，留下痕跡。5:26分紀錄座標後小八喊走，5:51紀錄座標後起網，志工靖淳複頌記錄著各項數據。
　
Manta起網後，水下聲音記錄手則拋出繫上浮球的錄音筆，讓船和錄音筆拉開一段距離後熄火等待。時間一到，觀測員在海面上尋找浮球的方向，指揮船長目標物所在位置回收錄音筆。
　
航行過的人就知道，海的聲音和引擎聲會在你的耳邊心臟互相競爭，除此之外海上幾乎沒辦法聽到其它聲音。人和人交談得用吼的，得用擴音器，使用肢體語言，或者靠近對方的耳朵。也許是這樣，讓海上的工作者看起來格外孤獨或格外親密。他們各自站得遠遠的，又各自貼得如此靠近。
　
　　
2、和以被物
　
6點43分，船的前方出現了巨大的海上風車。海水藍而近黑，有一種綢緞的光澤。欣怡告訴我，這是白海豚記錄的北界，去年才建置的風機童話般地在海上轉動。我想到台南存有台灣唯一一間近兩百年歷史的風神廟，正殿門上懸有信徒捐贈的寫著「和以被物」的匾。
　
人們過去對自然力量總是恐懼的，恐懼引來崇拜，引來祈求。而現在我們想掌握它了。離岸風電是近年西岸發電設備的重大議題，倡議者認為海上風機的產出能量比岸上風機要高出40%，反對者認為這樣的工程忽略了海中生物，施工污染，低頻噪音，以及對候鳥飛行路徑的影響。
　
為了將風機固定在颱風頻仍的島嶼海域，水下打樁的工程十分巨大。部分研究者認為打樁產生的高頻震波很可能對海洋哺乳動物產生影響。特別是這個計畫並非是這兩支示範風機而已，若未來形成大規模的風場，運作亦將大幅度改變風場海域的聲景。我時常在關注大杓鷸生態的蔡嘉陽先生臉書上看到他為鳥類撞擊風機的高度風險提出呼籲。
　
不久前我在香港的新聞裡看到他們正進行著「土地大辯論」，其中中原地產主席施永青認為，「環保並非社會的唯一考慮，港人的居住權亦是社會必須照顧的環節」。至於環保團體憂慮，填海會讓稀有物種失去棲息地，他竟說長毛象、劍齒虎和袋熊等生物相繼滅絕，對生物多樣性造成了一定破壞，但其生態位置很快便被其他生物替代，而現時有不少物種處於快將滅絕邊緣，「中華白海豚只是其中一種，由於這類物種數量已十分稀少，在生態環境中扮演的角色已很小，其存亡已影響有限」。
　
問題是長毛象、劍齒虎並不為了施永青的房地產利益而滅絕的，而生物在人類文明快速演化的數千年來，退讓得已經太多了，即使多考慮一點，都不配說是償還。
　
「小多」從兩架風機旁穿繞而過，海水如同牡蠣的殼，閃現著光澤，這種雲母般的光澤時現時滅，無法採集。
　　
　
3、複沓的光輝
　
第二個觀測點是後龍溪的出海口（水深13.3米），第三個觀測點則是苑裡漁港口（水深23米），第四個觀測點則是梧棲漁港口，也就是大甲溪的出海口（水深23.7米）。
　
海面隨著陽光變綠，遠方出現了清楚的海潮線，零星的，獨行的斑蝶循著海面低空飛過，與我肉眼辨識不出的燕鷗數量約略等同。
　
三組操作人員，面對漸漸上升的氣溫，重複做著同樣的工作。拋擲、採水、分析、報數值，放出Manta、收回Manta、清洗Manta、打開水下收音器、繫上浮球、放出收音器、回收收音器…….。
　
每當「小多」一怠速時，海的力量就大了起來，船上的人把腳步跨大，從小腿、大腿到脊椎兩側的肌群明顯施力對抗浪暈。不過身體都知道，躺下、坐著與站立時，對抗海浪所費的能量差異甚大，在不穩定的平面上用陸上生物演化出的身體工作，疲憊會在上岸後加倍顯現。
　
每回檢測員開始作業我就跟著站在後艙，舉起相機體會與他們一起身體勞動的感覺。科學研究事實上與藝術創作非常相似，它們都有著徒勞無功的複沓階段。
　
或許需要採樣上百個檢測點那些數據才會出現些微意義，或許同一個檢測點要採樣十年才能解讀出人的力量正如何影響著海，這種漫長、不能肯定盡頭，卻不能有任何環節不一致的行動，讓看似無聊的複沓產生了光輝。
　　
　
4、Manta
　
我聽了發音近似Meta，問了洪亮才知道是Manta。Manta是鬼蝠魟（Manta birostris），牠是一種性慢熟的卵胎生魚種，雌雄常偕行，大部分每次僅生產一胎，因此在中藥需求的獵捕壓力，以及自身特殊的生態習性下，成了瀕危物種紅皮書（Red list）中的易危物種（Vulnerable，VU）。
　
收集懸浮微粒的儀器，似乎是以三個結構組成的，方口的主體與兩翼，正好就像鬼蝠魟呈現一個三角形。兩側的結構是為了在海上拖曳時的平衡而設計的，而網子則是按照美國五環流基金會的設計圖，在臺灣特別訂製。據說目前在臺灣使用方口的Manta做懸浮微粒調查的民間單位僅有兩個，不久前曾邀我參與另一個海上塑膠垃圾探勘活動的綠色和平（綠色和平的顏寧小姐，常在臉書分享海洋塑膠微粒的相關研究），則使用收集口為圓形的浮游生物網，不過這僅是收集口的差異，採樣的結果主要是看網目的粗細。
　
Manta蒐集回來的懸浮微粒滯留在330微米的網上（網目決定了所攔截的微粒大小），小八用清水將其集中到網子的尖端處，那裡有一個旋鈕，可以把尖端的網子拆卸下來，倒進漏斗收集起來。東良拿著第三個觀測點的採集瓶讓我拍攝，裡頭有水母、小魚，肉眼不可見的有機生物，以及近年已成國際研究重要課題的塑膠微粒。但一切得送回檢驗室再用溶劑分解後，才能得到可靠數據。
　
有意思的是，在參與這段航程之前，我完成的一篇短篇小說〈恆久受孕的雌性〉，裡頭設計的海中攝影機，也取名為「魟」，我想這就像人類科技往往是一種「仿生藝術」，我們的想像力總在演化的萬物變異裡顯得渺小。
　
不知道為什麼，東良握著採集罐的手，讓我覺得他正「掌握」著一個具體而微的生態系。數位相機裡的影像，給我的感覺不是科學的，而是寓言的。據說有時浪大，反而蒐集到的樣本顯得清澈，因為懸浮垃圾暫時被打到水面底下，我們不可見的地方。
　　
　
5、《四百歲的睡鯊與深藍色的節奏》
　
漁夫不會讚歎海的美麗，我遇過的農夫從來不會停留腳步跟我一樣等待夕陽，或望著奇萊山發呆。雪豹不知道自己的步伐絕美，熊鷹也不會明白自己獨特視覺能力裡藏有的美學天賦。
　
無論再美麗的風景也會習慣，身體會疲倦，也會想念陸地的穩定。採樣小組在工作完畢後，指揮室會傳來下一段航程的距離。伙伴們於是都開始補充食物，或者默默地、安靜地讓身體休息。
　
我因為昨晚幾乎沒睡，因此時不時閉起雙眼，體力恢復了，船身震盪不太激烈的時候我就翻開手邊的書。
　
這本挪威作家摩頓‧史托克奈斯（Morten Strøksnes）的著作，寫的是一段追捕格陵蘭鯊（睡鯊）的歷程。2007年我曾自助旅行到過挪威，與瑞典、丹麥一樣，挪威也是海之國度，國民擁有船隻的比例相當高。
　
摩頓一個好友雨果是個航海迷，一次突如其來的莽撞提議，勾動了作者對海洋的痴迷，兩個男人居然決定駕著小艇試圖獵捕待在深海裡長達七至八公尺，重達一千兩百公斤的格陵蘭鯊。
　
原本你預期會是一本挪威版的、袖珍版的《白鯨記》或是《青年與海》，但實際打開卻發現是一本自然史。挪威與海洋的情感氣息，似乎和在新大陸「拓荒」殖民的美利堅大不相同。摩頓以「夏、秋、冬、春」的結構描述這段「尋鯊之旅」，卻更像是不帶氣瓶的自由潛水、高山攀登，捕到鯊只是這兩個男人沉浸一整年「海上經驗」的華麗藉口。
　
我們一邊讀著偶爾（真的是非常偶爾）才出現的鯊蹤，多數時候是摩頓展示著他想要訴說的自然史、海洋研究、北歐的海洋探險史、漁業史與挪威史，我們會讀到蘭波十六歲時從未到過海上所寫的海洋詩，會知道寫作《金銀島》的史蒂文生，如果根據家庭傳統，應該成為燈塔建築師。這就是摩頓的「深藍色的節奏」吧。
　
兩個男人與一艘充氣小艇真的能捕獲格陵蘭鯊嗎？我認為摩頓與雨果都不是笨蛋，因為捕鯊不是目的，與海洋相處才是。在寂寞的海上，他們各自展示著說故事的能力，其中一個故事和我過去講過的大象故事同樣哀傷。
　
1903年，一頭叫做托普西（Topsy）的大象踩死了兩名動物員工，後來在紐約一座主題樂園裡遭到公開處決。這個處決甚至是售票的。
　
「人們把某種以銅礦製成的涼鞋裝在大象腳上，然後輸入七千伏特的交流電。他們本來想把牠用吊車吊死，不過沒能成功。這樣做的目的，是為了打響那座主題樂園的知名度。整個『行刑過程』被湯瑪斯‧愛迪生的電影公司錄影下來，這部影片就叫做《電擊大象》。」
　
由於這個段落太過黑暗哀傷，我想回去找蘭波那首海洋詩，卻忘了摺頁，怎麼也翻不到。然後「小多」就在陽光燦亮的近午入港了。
　

【化工系原子力顯微鏡原理與技術研討會】

奈米科技是未來產業發展的關鍵技術之一，而具高解析的觀測技術更是不可或缺。原子力顯微鏡(AFM)為應用相當廣泛的奈米表面分析技術，可探測樣品的的表面形貌、粒徑大小、表面粗糙度、高度差和間距等。而原子力顯微鏡的應用領域也非常廣泛，像是高分子、金屬材料、陶瓷、生物及固體材料等，皆可以使用AFM觀測，對於奈米科技領域之發展將有大幅度的提升。

●研討會資訊●

日期:2016.05.04
地點:臺灣大學化工系2樓 工223會議室
主持人:戴子安教授
講師:Dr. David BECK and Dr.Peng CHENG

主辦單位 :臺灣大學化工系
協辦單位:牛津儀器公司(Asylum Research)

研討會流程及報名資訊請參見以下圖片