为研究风冷镍渣作为细骨料代替河砂制备地质聚合物砂浆的可行性，研究了镍渣细骨料的碱集料反应和其他相关性能。结果表明，即使在地质聚合物的强碱性孔溶液内，镍渣细骨料也未发生明显的碱集料反应，在80℃、1 mol/L的NaOH溶液中浸泡120 d后无明显膨胀；镍渣细骨料颗粒与地质聚合物基体间连接紧密，无明显碱硅酸盐凝胶相产物生成；镍渣细骨料的硬度较高，代替河砂可提高砂浆的抗压强度，其120 d的抗压强度可达76.6 MPa。因此，风冷镍渣细骨料可代替河砂用于制备地质聚合物砂浆。

为了提高餐饮油烟颗粒物捕集效率，设计了异向旋转叶片盘离心分离装置，并通过Fluent软件模拟仿真计算及实验验证，研究油烟颗粒物浓度、叶片盘转速和叶片盘结构参数对颗粒物分离效率的影响。仿真模拟表明：内圈叶片数量为36片、倾角为27°，外圈叶片数量为76片、倾角为14°，中间轮毂直径为102 mm的双圈叶片盘为最优结构。实验结果表明：在气流速度为3.68 m/s的工况下，当最优结构的叶片盘转速为1 800 r/min时，单层旋转叶片盘对颗粒物的捕集效率为65.36%；当双层叶片盘间距为60 mm、转速均为1 800 r/min时，双层异向旋转叶片盘对颗粒物的捕集效率为82.53%。

为研究某城市的水质污染情况，对某城市2022年5大主要水系17个河流断面水质的14项指标进行取样分析，通过主成分分析法得出电导率、溶解氧、高锰酸盐指数和五日生化需氧量等为主要的污染因子；鉴于目前河流水质污染的实际情况，重点选取溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、总氮、总磷和氨氮等指标进行分析，并从时间和空间的维度揭示了不同水系各个断面的水质变化特征。结果显示，水质在不同季节和汛期表现出显著差异，总体趋势为秋季>春季>夏季>冬季，且汛期优于非汛期；溶解氧指标的季节变化独立于整体水质的变化趋势，呈现为冬季>春季>秋季>夏季，且非汛期优于汛期。

<正>陈天明，1982年出生，江苏射阳人，教授，工学博士，博士生导师，江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人,江苏省优秀科技创新团队“水产养殖污染风险识别与防控”负责人，江苏省环保装备智能化工程研究中心副主任,江苏省室内环境污染防治学会理事，江苏省低碳技术学会“拔尖青年科学家”,江苏省生态环境评估中心环境影响评价技术评审专家。陈天明教授主要从事环境污染控制、生态修复、环保装备设计与运行等方面的技术研发与应用推广。

为研究聚乙烯醇（PVA）纤维对磷酸镁胶凝材料（MPC）力学性能的影响，采用数字图像相关技术（DIC），分析了不同养护龄期下、不同掺量的PVA纤维改性MPC试件的抗压、抗折和拉伸性能。结果发现，掺入PVA纤维能够显著增强MPC试件的力学性能，使其承载能力和塑性变形能力增强，从而降低了应变、减轻了应力集中、改善了脆性破坏、抑制了裂纹扩展。主要原因是随着掺入纤维含量的增加，掺入纤维通过缠结、弯曲和桥接效应，以及水化产物的积累，提高了MPC试件的抗裂性、能量吸收和应力传递，从而增强了MPC基复合材料。

相位计算作为条纹投影轮廓术关键技术之一，对重构精度有重要影响。针对系统的非线性影响导致相位信息存在非线性误差，以及传统的双N步相移法虽能有效校正误差，但测量效率较低的情况，提出基于希尔伯特变换的误差校正方法。该方法通过希尔伯特变换将原有的加性相位误差转化为乘性相位误差，在相位计算时可以实现误差抵消；同时该方法只需一组投影条纹图像便可校正误差，在保证测量精度的同时，提高了测量效率。

针对退役风电叶片传统填埋、焚烧处理方式的局限性，以及常见回收技术中热回收和化学回收皆因回收成本和技术问题无法实现产业化回收利用的问题，简述了国内外风电产业发展与退役风电叶片回收利用技术，重点综述了目前主流的机械回收技术，总结分析了各类机械回收技术及应用领域的优缺点，最后展望了机械回收的发展趋势，提出退役风电叶片的梯次利用是机械回收批量化利用技术重要的研究方向。

为研究温度对室内污染物扩散特性的影响，以盐城市亭湖区某居民小区14层两室两厅住宅为研究对象，利用ANSYS Fluent数值模拟软件模拟不同室内温度下室内污染物扩散的浓度场和速度场分布情况。结果表明：在室内温度为15～25℃时，温度升高对甲醛和甲烷气体的扩散均有促进作用，且两种污染物的扩散均有明显分层现象，具体表现为甲烷气体主要聚集在房间上部，最大质量分数可达到1.8%，甲醛气体主要聚集在房间下部，最大质量分数可达到100%；随着温度升高，室内层高1.2 m处各监测点平均甲烷质量分数由0.19%上升至0.29%，增大约0.53倍，各监测点平均甲醛质量分数由79%上升至91%，增大约0.15倍；相同温度下，甲醛浓度随高度升高呈递减趋势，甲烷浓度随高度升高呈递增趋势。

针对传统小龙虾苗种分拣方法会对苗种造成物理和应激伤害，且小龙虾苗种耐受性较低的问题，本文提出一种基于机器视觉的小龙虾苗种质量估计方法，以实现无接触式优质苗种质量估计。通过工业相机拍摄不同规格的小龙虾苗种图像，首先对小龙虾苗种图像进行预处理，然后采用K-means聚类算法进行图像分割，最后运用形态学运算和泛洪算法处理提取小龙虾苗种轮廓，并使用像素统计法提取小龙虾苗种像素数量特征参数。利用最小二乘法对像素数量和质量进行数据拟合，其中二次多项式拟合相关性最好可达到0.954 0，测试平均相对误差4.60%，实验证明该方法可以满足小龙虾苗种质量估计的要求。

针对传统ORB-SLAM2算法在动态场景下的关键帧信息不足问题，提出了一种基于RGBD相机的改进关键帧选取算法。通过增加帧间运动量和转角因数筛选关键帧，并优化特征点跟踪，提高了关键帧选取的准确率；在原有三线程基础上，新增稠密建图和八叉树线程，构建稠密点云地图并压缩成八叉树地图；最后在TUM数据集上验证了算法的有效性。结果表明，改进关键帧选取的ORB-SLAM2算法在保证系统实时性的同时，显著提升了系统跟踪定位精度，降低了轨迹误差，构建的八叉树地图内存占用低，可直接于机器人导航规划。