解密台灣AI低碳水泥：全循環材料，不用高溫燒了，碳排大減90

傳統水泥每公噸碳排高達900公斤！

在大樓、橋梁、隧道等建築中，全都少不了水泥的身影，但水泥在生產過程中，卻會排放大量二氧化碳。根據McKinsey數據顯示，全球約有7％碳排來自水泥業，在低碳風潮下，如何降低水泥碳排成了關注焦點。

工研院材料與化工研究所組長邱國創指出，水泥碳排大致可分為兩階段，前段開採和運輸約占總碳排30%，後段經1,500度高溫鍛燒製成熟料水泥則占70%，每生產1公噸的水泥，就產生高達900公斤的二氧化碳，碳排驚人。

在水泥產業之外，臺灣鋼鐵業也有大量爐碴、爐石等副產品需要去化，在循環經濟思維下，團隊以循環材料為主體，以常溫的無機聚合反應技術，取代高溫鍛燒製程，不僅大幅降低水泥碳排，更催生新世代的綠色建材。

所謂的無機聚合反應，是利用鋁矽酸鹽，於常溫鹼性環境下產生膠結反應，使產品具有機械強度。邱國創舉例，就像農民曆中的食物中毒表，某些特定食物個別吃都沒問題，但如果兩個同時吃的話，可能就會引起身體不適。

「我們的技術，就是讓不應該碰在一起的物質，全都碰在一起，加入酸鹼誘發化學反應，以化學能取代熱能。」這樣的方式，不僅不用開採全新料源，製作過程也不需要高溫鍛燒，加水一樣也能凝固硬化，相比傳統水泥，可大幅減少高達90%的碳排。

循環材的原料複雜，每批的元素組成也大不相同，大幅提高配方排列組合的複雜度。圖片來源：工研院

過去團隊投入無機聚合技術已久，但應用在循環材料上卻有全新挑戰，「最大關卡就是料源變異度極大，」傳統的水泥製程配方固定，但循環材的原料複雜，每批的元素組成也大不相同，大幅提高配方排列組合的複雜度，因而影響產出水泥的特性和強度，若光靠人工實驗找出最佳配方解，十分曠日廢時。

不僅原料組成複雜，還要兼顧化學反應的先後順序及反應速度，不是一次把原料全都倒入攪拌，就能完工。邱國創笑說，以前研發工業產品，都希望無機聚合反應愈快愈好，馬上就能變成產品銷售，

但水泥不是，從原來的循環材原料開始，到預拌成半成品、半成品輸送，再到現場施工硬化，最後水泥強度的成果，是要等水泥乾掉20天後才能顯現，「這個過程的每一步都要監控，每一個化合反應都要了解。」

面對複雜的配方計算和化合反應，團隊導入AI智慧平台，只要輸入每批循環材的元素組成資訊，AI便會動態一鍵生成最佳化配方，不僅操作方式簡單，又能確保產品品質，有助後續商業化落地，「水泥最重要的就是信賴度問題，這麼多循環材料回來，都要變成一個穩定產品，技術才有推廣的可能。」

但訓練AI模型又是另一道關卡。循環材料源太多，每隔幾天才能產出一筆實驗資料，短時間內很難累積大量的樣本數據。團隊發展的AI系統，是以小數據生成大數據，先由AI產生初步配方，再經由團隊實驗驗證配方組合是否達到需求，接著產生新數據，再丟回AI系統，不斷訓練之下，AI愈趨精準，目前準確率已經超過8成。

邱國創坦言，若光靠人工計算和實驗，可能3年都做不完；但導入AI以後，團隊大概只花了不到1年的時間進行實驗驗證，就找到最佳化配方，大幅縮短研發時間。不僅強度和傳統水泥一樣，也可依據客戶要求調整配方，生產不同強度和耐磨耗度的水泥。

由於建材要求強度，目前臺灣因法規問題，這種新型態的水泥還無法應用在建築結構上，但工研院已和預拌廠業者合作，將新興的低碳水泥用於邊坡、護堤等非結構型的公共工程上。

回首這些年的研發歷程，邱國創有感而發地說，每當在實驗室小量驗證可行後，就要放大到實場驗證階段，團隊用貨車把料源一噸一噸載到現場預拌，親自體會現場操作的問題，「你如果沒有到大太陽下去曬一下，了解工人的辛苦，你不會知道配方應該怎麼改，才能被使用者接受。」

起初老師傅有時會質疑配方，但看到成品愈來愈有模有樣，也逐漸信服，當第一塊水泥產品真正試驗成功時，也是團隊最有成就感的時刻，「工研院很多的研究，不是為了現在，而是瞄準未來需求。」未來在低碳與碳稅議題的雙重壓力下，加上水泥料源愈來愈稀缺，相信低碳水泥的應用空間也會更加寬廣。

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