漿板運動成長沙市民避暑「涼方」
2026-02-23 16:28 7,538次浏览傍晚時分，銅陵有色銅冠建安建材公司物理實驗室內燈光通明。研發人員朱延明緊盯電腦屏幕，反覆調試著一座黃金礦尾砂的配方參數。屏幕上跳動的數值背後，是他對「讓固廢成為性價比最高的井下充填料」的執著追求。 這位中國地質大學畢業的90後工程師，正用7年1000餘次實驗積累的智慧，將曾堆積成山的工業固廢轉化為「綠色寶藏」。截至目前，他帶領團隊累計消耗工業固廢140萬噸，協同處置尾礦約1000萬噸，實現營收近4億元，讓「點廢成金」從願景變為現實。 用55次試驗敲開固廢資源化大門 2016年盛夏，剛走出校門的朱延明帶著對材料科學的熱忱，入職銅陵有色銅冠建安建材公司。彼時，公司正籌備30萬噸膠凝材料生產線項目，計劃用膠凝材料耦合尾砂充填礦井。這份與自己所學的專業高度契合的工作一下子激起了朱延明的興趣。2018年，24歲的朱延明被破格提拔為技術部副部長。當時，膠凝材料以水泥和石灰為鹼激發劑，不僅水化熱高、耐久性差，且單位水泥用量大，充填成本居高不下。 「能不能用工業固廢替代水泥？」這個念頭隨即在朱延明心中生根發芽。他從周邊工廠收集來鋰渣、銅冶煉渣、粉煤灰等12種固廢，在實驗室搭起「實驗場」。 一開始，實驗並不順利。8個月裡，54次配比實驗接連碰壁。鋼渣替代水泥時強度不足，粉煤灰比例稍高就影響和易性，這些難題一直難以攻克。 直到第55次試驗，朱延明終於找到平衡點。用5%的鋼渣替代水泥，既保證強度又降低成本，讓膠凝材料的固廢含量從80%提升至85%。這項突破讓《新型膠凝材料》項目摘得2019 年銅陵有色集團科技創新三等獎。 成功填充11座礦山井下採空區 初嘗勝果的朱延明並未止步。「要做就做徹底的全固廢膠凝材料，剔除水泥、石灰和天然石膏這些不可再生資源！」朱延明給自己提出了一個衝刺的目標。 2020年，他帶領7名大學生組建研發小組，向這一行業難題發起衝擊。 沒有現成技術參考，他們就從原料基礎分析做起。鋰渣的活性激發溫度、鋼渣的粉磨細度、鹼渣的 pH 值波動……每一個參數，他們都要經過上百次驗證。 2021年3月，初代全固廢膠凝材料研製成功，可擴大試驗時，充填體強度突然「跳水」。朱延明盯著固廢進貨單沉思：「問題會不會出在新進原料上？」化學分析結果印證了猜測：這批工業副產石膏的三氧化硫含量低了20%，鹼渣的氫氧化鈣含量少了10%。 「固廢成分的細微波動，都可能影響最終性能。」這個發現讓團隊豁然開朗。 此後的無數日夜，他們像「找茬」般記錄各種變量。最終，團隊建立起包含 127 個配方的全固廢膠凝材料資料庫，可精準匹配不同礦山尾砂特性。 這項成果迅速落地：11座礦山井下採空區被成功填充，充填體強度達標且成本降低15%。《有色冶煉渣充填膠凝材料製備理論與技術》獲中國黃金協會科技獎一等獎，2024 年更入選聯合國「無廢城市」減汙降碳典型案例，讓中國技術站上國際舞臺。 讓固廢在公路路基「安新家」 「井下充填能消納的尾砂有限，得給固廢找更大的用武之地。」朱延明又將目光投向基礎設施建設。2023年10月，他帶領團隊嘗試將銅礦尾砂、全固廢膠凝材料與土壤、碎石耦合，研製高速公路路基填築材料。 實驗室裡，他們反覆測試不同配比的抗壓強度、水穩定性，經過上百次優化確定最佳配方。2024年，347國道與330國道的工業試驗驗證了技術可行性。 「每百公裡標準四車道高速公路路基處理，可消耗銅尾礦30萬噸、全固廢膠凝材料5萬噸，節約水泥5萬噸，減少碳排放3萬噸。」朱延明算了一筆「綠色帳」。 如今，團隊參與制定的《銅尾礦作道路材料應用技術規程》已成為安徽省地方標準，填補該領域技術空白，更多「固廢變寶藏」的故事即將上演。 「看著堆積如山的尾礦變成堅實路基，那種成就感無法替代。」朱延明說。這位90後工程師用7年時間證明：青春的力量，既能紮根實驗室的方寸之間，也能撐起生態文明的廣闊天地。
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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