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让煤更加“清洁”——记全国矿物加工专家、中国矿业大学教授赵跃民******

　　光明日报记者 苏雁 光明日报通讯员 陆金玉 刘尧 李秀

　　煤炭，远古太阳的精灵，闪耀着亿万年的光辉，在中国乃至世界能源史、工业史上都具有举足轻重的地位。

　　在中国煤炭界，就有这样一个人，他以国家需求为导向，扎根煤海矿山，攻克了干法选煤、高效筛分等世界性难题，为绿色低碳中国建设作出了重大贡献。他，就是我国矿物加工专家、中国矿业大学教授赵跃民。

　　一生不变的信念

　　1982年，本科学习机械专业的赵跃民考入中国矿业学院北京研究生部，他惊喜地收到了著名选矿专家陈清如教授的一封信。陈清如向他介绍了选煤发展的方向，希望他能够读自己的研究生。当时对选煤尚不了解的他并没多想就同意了，从此与选煤结下不解之缘。

　　陈清如，中国工程院院士，我国矿物加工学科的奠基人和开拓者之一。在湿法选煤长期占据历史主流的条件下，他创造性提出了空气重介质流化床干法选煤理念。

　　作为陈清如的第一位硕士生，也是第一位博士生，赵跃民跟随导师以矿为家，进行技术攻坚。1994年，世界上第一座空气重介质流化床干法选煤工业性试验系统在中国调试成功，在世界选煤界引起轰动。这意味着缺水和高寒地区及遇水易泥化的煤炭分选从此有了另一种可能。

　　1998年，陈清如由于年事已高，把干法选煤的重担交给了赵跃民。

　　赵跃民带领团队与唐山神州机械集团等产学研用合作，自主创新，经过多年的攻关，突破了国内外传统湿法和风力选煤的模式，研制了新一代干法重介质流化床与大型复合式干法分选机，开发了模块式高效干法选煤工艺系统。2013年，世界上第一座模块式干法重介质流化床选煤厂新疆公司（现为国家能源集团新疆能源有限责任公司）矿区拔地而起，成功选出了灰分小于3.5%的超低灰煤，在国内外首次实现了煤炭高精度干法分选，为我国干旱缺水地区、高寒地区及易泥化煤炭高效洁净分选提供了有效途径。中国煤炭工业协会在鉴定意见中写道：“该技术居国际领先，是世界选煤技术的重大突破。”

　　“煤炭高效干法分选关键技术及应用”这一创新成果获得了2018年国家科技进步奖二等奖。国际选煤权威期刊主编评价说：“中国是干法选煤的领先者。”美国、日本、加拿大等国学者长期跟踪着赵跃民团队的研究。

　　一个挑战接着一个挑战

　　从基础理论的提出，到实验室实验、中间试验，再到工业化试验，最后到技术的大规模工业运用，每行一步，都要爬坡过坎，付出巨大的心血。

　　事非经过不知难，成如容易却艰辛。

　　20世纪末，随着我国工业生产、社会经济发展对能源的需求越来越大，我国煤炭工业快速发展，选煤领域新的问题也接踵而来。行业的痛点，正是科研的切入点。

　　“必须尽快攻破这些卡脖子问题！”赵跃民带着团队不分昼夜开展研究，成功研制出世界上第一台大型超静定振动筛，开发了高性能大型振动筛分技术，一举改变了国内大型振动筛完全依靠进口的局面，并且迅速打入国际市场，在全国14个大型煤炭基地得到了广泛运用，获2014年国家技术发明二等奖。

　　如何让更多的矿产资源（煤炭、金属矿、非金属矿等）得到清洁高效的利用？围绕细颗粒含量多、水分含量高、易泥化、近筛孔尺寸颗粒多这样的难筛分矿物，多年来，赵跃民以问题为导向，一步步摸索探求着，取得了一项项骄人的成绩——在国际上首次建立了筛体—粒群耦合筛分理论，开发了分布激振与刚柔耦合弹性筛分技术，使得难筛分矿物的高效筛分不再是难题。

　　一群人接力奔跑

　　赵跃民在选煤领域作出了卓越贡献。他是我国选煤领域第一个国家自然科学基金创新研究群体学术带头人，是国家杰出青年科学基金获得者和长江学者特聘教授，也是国家级教学名师。

　　他对学生的严谨让一些贪图舒服的学生“望风而逃”。对学生的论文，他最反复询问的一句话是——“这个数据你做了多少次，是否经过反复的验证”？很多时候，他的追问让学生冒汗。

　　但他又是开明的、开放的，一直坚持开放式的课题研讨。“搞科研得敢闯‘无人区’。只有你敢发表对这件事的看法，才有灵感的碰撞，产生一个新的思路、新的研究内容。”

　　国家杰出青年科学基金项目入选者段晨龙教授，常年深入生产一线，与工人吃住行一道，攻克干法分选与筛分、二次资源利用技术难题。国家重大人才工程青年项目入选者、80后特聘教授董良，瞄准智能精准分选、煤基碳材料构筑等开展研究。特聘教授张博33岁承担国家重点研发计划青年科学家项目，聚焦于研究低品质煤脱灰脱水问题。中国科协青年人才托举工程入选者、90后副教授江海深，不论严寒酷暑，在内蒙古、新疆等选煤厂，深入一线钻研3mm以下矿物深度筛分。

　　奔波于各大煤矿，穿梭于选煤车间，开展选煤智能化关键技术攻关，加强“一带一路”国家科技合作……如今，赵跃民和他的团队仍在“洁净煤”的路上努力奔跑着，为了那个几代矿大人共同的梦想——还祖国碧水蓝天！

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 08版）

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）