青島港完成首單船用甲醇加注業務
2025-11-06 21:18 5,347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。
2025世界機器人大會於8月8日-12日在北京舉辦。8月9日，在大會主論壇上，英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian在發言時表示，中國在機器人領域是一種「特別」的存在，這裡恰好具備所有產業發展必要的條件，這得以讓我們順利邁入機器人新時代。中國擁有幾乎全球一半的開發者和研究人員，他們身處前沿領域並且來自頂尖高校，其中一些還是在計算機科學和人工智慧領域最傑出的學府。 Rev Lebaredian認為，機電一體化技術與過去幾十年的技術有所不同，過去我們主要聚焦於虛擬數字空間的二進位信息技術，而機電一體化技術關乎物理世界，其專業知識涵蓋如何在物理世界中製造產品，以及材料背後的技術、零部件製造技術，還需要構建一個包含所有必要元素的生態系統，從而打造出堅固耐用、性價比高、實用、快速且功能強大的機器人。世界上真的沒有其他國家能像中國這樣擁有這些能力，中國龐大的製造業基礎至關重要，它不僅讓我們掌握了製造這些機器人的方法，還能讓我們學會如何部署它們，並從部署過程中總結經驗，進而改進下一代產品。(謝龍飛 夏青華 何凌霄)
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