以拜耳法赤泥、煤矸石和粉煤灰等工业固废为基本原料在实验室制备了一种公路路面基层材料,并研究了其力学性能、耐久性能和环境性能.通过开展干湿循环以及冻融循环试验研究了该公路路面基层材料的耐久性能,并利用ICP浸出试验和放射性检测研究其环境性能.结果表明,赤泥-煤矸石基路面基层材料赤泥和煤矸石掺量之和75%、固废总掺量97%时,7 d养护后无侧限抗压强度达到6 MPa以上;经过20个干湿循环后,矿渣掺量为5%的路面基层试块强度为5.98 MPa,满足国家标准;经过5个冻融循环后,路面基层材料的7 d抗压强度仍然达到6.89 MPa,具有良好的耐久性能.浸出试验结果显示,浸出液中Na+浓度均符合国家饮用水标准,同时浸出液中Zn、Hg、Cu、Pb、Ni等重金属均未检测出;放射性试验结果表明,试验所用纯赤泥的放射性符合相应的国家标准.通过对该路面基层材料进行固碱分析以及能谱分析发现,硅铝体系能有效固结钠离子.此公路路面基层材料具有良好的环境效益和社会效益,拓宽了路面基层材料的选材范围

介绍了膏体技术基本概念和特点并统计了膏体技术在中国的发展历程,系统性分析了我国全尾砂浓密脱水技术、结构流管输技术、采场多场影响机制、新材料开发和膏体工程化实验室建设最新研究进展,同时对膏体技术在井下充填和地表堆存领域的实践效果进行了介绍.指出了膏体技术仍面临着严峻挑战,并将从数字化和智能化方面突破,实现浓度自适应控制、膏体精密制备、采场个性化充填和系统3D模块化设计装配,引领中国矿业绿色发展

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

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