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石化腐蝕預測技術(shù)現狀與需求
    劉小輝  中國石化青島安全工程研究院

 


 摘要:針對石化系統的安全平穩運行,國內外已開(kāi)展了大量工作,并取得了較好的效果。但隨著(zhù)大數據、云計算的發(fā)展,以移動(dòng)設備和應用為核心,以云服務(wù)、移動(dòng)寬帶網(wǎng)絡(luò )、大數據分析等技術(shù)為依托的第三計算平臺已初步形成,為防腐蝕技術(shù)與信息技術(shù)的結合提供了一個(gè)嶄新的舞臺。因此,急需開(kāi)展石化腐蝕預測新技術(shù)和過(guò)程智能報警抑制方法研究,利用生產(chǎn)過(guò)程參數進(jìn)行腐蝕預測性分析,建立石化系統設備腐蝕管理系統,集腐蝕監檢測、腐蝕評估、腐蝕控制、防腐管理、遠程診斷與服務(wù)及設備管理于一體,一方面實(shí)現腐蝕動(dòng)態(tài)量化評估與監控,及時(shí)采取針對性防腐措施,實(shí)現設備預防性維修;另一方面基于設備腐蝕評估建立設備管理規范,實(shí)現風(fēng)險管控及設備完整性管理;同時(shí)基于腐蝕回路進(jìn)行工藝防腐管理,保障裝置運行安全,為石化設備防腐技術(shù)及管理邁向智能化提供技術(shù)支撐。
    關(guān)鍵詞腐蝕:動(dòng)態(tài)量化評估;預測;監控;預防性維修


1 石化面臨的壓力
    截至2018年底,我國煉油能力已達8.3億噸/年,穩居世界第二煉油大國。2018年新增了2225萬(wàn)噸,預計到2020年新增煉油能力0.7億噸,屆時(shí)我國的煉油總能力將達到9億噸/年,過(guò)剩1億噸以上。
    從經(jīng)營(yíng)主體看,我國形成了以中國石油、中國石化為主,中國海油、中國化工、中國兵器、地煉、外資及煤基油品企業(yè)等多元化市場(chǎng)主體的發(fā)展格局。從煉廠(chǎng)數看,中國石油26家,中國石化35家,中國海油12家,煤制油15家,其他煉廠(chǎng)100余家。
1.1石油化工行業(yè)競爭日益加劇
    石油化工行業(yè)發(fā)展逐步成熟,產(chǎn)能過(guò)剩的局面已日益加劇,裝置利用率也逐步下降。同時(shí),石油化工行業(yè)新裝置計劃投產(chǎn)的項目仍較多,廠(chǎng)家間的競爭將更加激烈,利潤由多變少,產(chǎn)品價(jià)格由高變低,行業(yè)存在加速洗牌的可能。    產(chǎn)能過(guò)剩導致的裝置開(kāi)工率降低,造成企業(yè)經(jīng)濟效益下降,石化行業(yè)競爭日益加劇。
1.2安全環(huán)保逐漸成為企業(yè)核心競爭力
    隨著(zhù)城市化快速發(fā)展,“化工圍城”“城圍化工”問(wèn)題日益顯現,加之部分企業(yè)安全意識薄弱,安全事故時(shí)有發(fā)生,行業(yè)發(fā)展與城市發(fā)展的矛盾凸顯,“談化色變”和“鄰避效應”對行業(yè)發(fā)展制約較大。如江蘇響水“3·21”爆炸事故過(guò)去一個(gè)月后,江蘇省化工行業(yè)的整治提升方案出臺,明確提出長(cháng)江干支流兩側1公里范圍內且在化工園區外的化工生產(chǎn)企業(yè)原則上2020年底前全部退出或搬遷,嚴禁在長(cháng)江干支流1公里范圍內新建、擴建化工園區和化工項目。隨著(zhù)環(huán)保排放標準不斷提高,行業(yè)面臨的環(huán)境生態(tài)保護壓力不斷加大。企業(yè)只有在保障安全環(huán)保的前提下,才能獲得良好的經(jīng)濟效益,安全環(huán)保已經(jīng)成為企業(yè)的核心競爭力。同時(shí),石化還面臨著(zhù)裝置設備腐蝕的高風(fēng)險及嚴重后果。


2石化是設備腐蝕的重災區
2.1  腐蝕造成的損失是巨大的
    眾所周知,腐蝕造成的損失約占國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值( GDP)的3% -5%,大于自然災害和其他各類(lèi)事故損失的總和。腐蝕不僅給我們造成重大財產(chǎn)損失和人員傷亡,還導致設施設備的結構損傷,縮短其壽命,污染環(huán)境,引起突發(fā)性災難事故。
    腐蝕與我們的生活息息相關(guān),由腐蝕引發(fā)的安全問(wèn)題、經(jīng)濟問(wèn)題、生態(tài)文明問(wèn)題至今還沒(méi)有得到徹底解決。
腐蝕是安全生產(chǎn)的大敵,這在石化領(lǐng)域表現得尤為突出。
2.2石化設備腐蝕觸目驚心
    由于原料劣質(zhì)化,中國和世界各國煉化企業(yè)均面臨新的挑戰,具體表現有高硫高酸高氯原油增多、脫鹽困難、腐蝕形態(tài)和部位復雜多樣化、輕油低溫部位腐蝕嚴重、高氯問(wèn)題尤其突出、新工藝設備的腐蝕等,總體上是
腐蝕控制問(wèn)題常態(tài)化,北美也不例外。
    從圖1~圖6可見(jiàn),石化設備腐蝕觸目驚心。圖1所示的是:由于高溫硫腐蝕導致流程管道減薄失去強度破裂;由于腐蝕監檢測及時(shí)發(fā)現減薄,采取了帶壓包盒子補焊措施,從而避免了破裂著(zhù)火事故發(fā)生;由于銨鹽垢下腐蝕導致穿孔。圖2所示的是:由于高溫環(huán)烷酸腐蝕導致塔內件整個(gè)爛掉;由于煙氣硫酸露點(diǎn)腐蝕導致對流爐管穿孔;由于低溫鹽酸腐蝕導致塔頂系統泄漏。圖3所示為加氫爐管受高溫硫與高溫氫協(xié)同作用導致的腐蝕破裂。圖4所示為水冷器管束腐蝕泄漏。圖5所示為( CUI)保溫層下發(fā)生的嚴重腐蝕。圖6所示為儲罐腐蝕產(chǎn)物硫化亞鐵自燃導致的事故。
    可見(jiàn),
石化腐蝕預測技術(shù)越發(fā)顯得重要,是我們防患未然、確保安全的專(zhuān)有技術(shù)和工具。

 




 


 


 


 

3 石化腐蝕預測技術(shù)簡(jiǎn)況
3.1  智能報警抑制方法研究
    近年來(lái),隨著(zhù)DCS(分布式控制系統)和EM(設備全生命周期管理平臺)在石化裝置中的廣泛應用以及石化行業(yè)信息化建設的不斷推進(jìn),大量數據被記錄和儲存下來(lái),包括過(guò)程歷史監測數據、過(guò)程裝備的可靠性數據(如不同類(lèi)型操作單元和設備的生產(chǎn)負荷數據、故障歷史記錄及維修記錄)、動(dòng)設備(泵、壓縮機、風(fēng)機)性能歷史記錄等已經(jīng)在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下進(jìn)行了按照數字化的方式存儲,并隨著(zhù)信息化建設的開(kāi)展和深入,數據量以幾何級速度增長(cháng)。以一個(gè)典型的煉化一體化企業(yè)為例,擁有30000個(gè)采樣點(diǎn),現場(chǎng)采樣率達到100次/秒,每年約產(chǎn)生495TB數據。海量數據一方面使得裝置的報警系統能更加準確精細地掌握運行狀態(tài),使智能化操作成為可能,另一方面也為腐蝕監檢測先進(jìn)報警系統的設計提出了挑戰。
3.2腐蝕監測與檢測的區別
    腐蝕
監測是獲取材料腐蝕過(guò)程或環(huán)境對材料的腐蝕性隨時(shí)間變化信息的活動(dòng)。
    腐蝕
檢測通常是對材料狀況在某一指定時(shí)間的測試,而腐蝕監測是在指定時(shí)間段內的一系列的測試。
   
測試掛片是最廣泛應用和最可靠的方法。腐蝕監測通常依賴(lài)于電子腐蝕傳感器或探頭,它們布設在感興趣的環(huán)境(如戶(hù)外空氣或海水)中,或插入封閉系統內部(如介質(zhì)液體或氣體流動(dòng)的管路或儲存的容器中)。電子腐蝕傳感器或探頭連續或半連續地發(fā)出和金屬系統腐蝕有關(guān)的信息。
    在如今的電子信息化時(shí)代,大部分工業(yè)過(guò)程參數,如溫度、壓力、pH值和流量,由自動(dòng)反饋回路控制器控制。唯有引入這些參數控制器和相應的可靠的傳感器,才有可能準確地操控這些參數以實(shí)現生產(chǎn)自動(dòng)化控制。
    腐蝕是一個(gè)極端復雜的過(guò)程,在流程工業(yè)中至少包含兩相,尤其是石化裝置大部分是多相流。
    腐蝕監測是多學(xué)科課題。進(jìn)入不同的體系要求不同的方法或采用多種方法的結合。常見(jiàn)的情況有,需要兩種或更多方法同時(shí)使用以適當地監測給定的體系。應針對給定的不同體系選擇不同的監測技術(shù)。
3.3腐蝕預測技術(shù)舉例
3.3.1腐蝕回路分析

    腐蝕回路分析分為簡(jiǎn)單分析和詳盡分析兩大類(lèi),如圖7和圖8所示。

 




3.3.2  電感腐蝕探針的應用
    用于指導工藝防腐、原油混煉、高溫注劑和高溫選材,能夠及時(shí)反映工藝變化(見(jiàn)圖9)。

 


 

3.3.3在線(xiàn)超聲波定點(diǎn)測厚監測
如圖10所示,可以實(shí)現不開(kāi)孔、卡箍式安裝或管道焊接螺柱安裝;測厚數據采用無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )模式傳輸,即利用網(wǎng)關(guān)和路由器,將數據傳送到遠程數據平臺;實(shí)現連續測厚監測。

 


3.3.4在線(xiàn)pH值監測
    如圖II所示,通過(guò)對pH值的在線(xiàn)監測,實(shí)現工藝防腐藥劑注入自動(dòng)調節;同時(shí)還可以預測漏點(diǎn)部位,及時(shí)采取工藝防腐的有效措施,避免局部強烈腐蝕并失控。

 


3.3.5氫通量檢測(Hydrosteel技術(shù))
    如圖12所示,采用非插拔式氫探針緊貼于測點(diǎn),經(jīng)過(guò)幾分鐘后,迅速顯示出因腐蝕而生成氫的滲透量,反應靈敏度高達lpL/( cm2• S)(注:lpL= 10-12 L),可在500℃的高溫環(huán)境下工作,適用于煉制高酸原油裝置的環(huán)烷酸腐蝕監測及有氫逸出的腐蝕環(huán)境

 

3.3.6紅外熱成像檢測
    這是一個(gè)比較成熟的應用技術(shù),如圖13所示,可用于監測泠壁反再系統設備的內襯是否脫落,爐管是否結焦局部過(guò)燒,尤其是對空冷溫度場(chǎng)的掃查之后可以幫助我們迅速判斷介質(zhì)是否偏流,間接反映垢下腐蝕狀況。還可以監測電氣開(kāi)關(guān)觸點(diǎn)是否過(guò)熱等。

 

3.3.7循環(huán)水系統腐蝕檢測
    現在已經(jīng)有了比較成熟的循環(huán)水系統腐蝕泄漏檢測系統,如圖14所示。
    以上所列的部分傳統的腐蝕監檢測技術(shù),只能照顧到一個(gè)點(diǎn),不能夠真正起到全面預測腐蝕的作用。
    也就是說(shuō),傳統的腐蝕監檢測技術(shù)已不能適應如今的電子信息化時(shí)代

 


3.4數據分析
    數據分析是指用適當的統計和計算機方法對收集的數據進(jìn)行分析,把隱沒(méi)在雜亂無(wú)章數據中的信息集中、萃取和提煉出來(lái),找到研究對象的內在規律,最大化地開(kāi)發(fā)數據資料的功能,發(fā)揮數據的作用。
    由于數據為多種不同特征的參量,在時(shí)間、空間、可信度和表達方式上不盡相同,側重點(diǎn)和用途也不相同,因此需要將信息進(jìn)行融合,即對多方位采集的局部環(huán)境下的不完整數據加以綜合,消除多源數據間可能存在的冗余和矛盾信息,降低不確定性,形成對系統的一致性描述。
    常用的信息融合方法有加權平均法、卡爾曼濾波法、貝葉斯估計法、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )法等。
    深度學(xué)習是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種機器學(xué)習領(lǐng)域的新研究方向,其起源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),是基于樣本數據通過(guò)一定的訓練方法得到包含多個(gè)層級的深度網(wǎng)絡(luò )結構,每個(gè)層級之間的連接強度在學(xué)習過(guò)程中修改并決定網(wǎng)絡(luò )的功能。
    深度學(xué)習可通過(guò)學(xué)習深層非線(xiàn)性網(wǎng)絡(luò )結構,實(shí)現復雜函數逼近,表征輸人數據分布式表示,并找到數據的內部結構,發(fā)現變量之間的真正關(guān)系形式,展現了強大的從少數樣本集中學(xué)習數據集本質(zhì)特征的能力。
3.5腐蝕數據研究
    針對腐蝕學(xué)科,李曉剛教授原創(chuàng )了“腐蝕大數據”的概念,指出材料腐蝕學(xué)科是嚴重依賴(lài)數據的學(xué)科,由于腐蝕過(guò)程及其材料所處環(huán)境的復雜性,傳統的碎片化腐蝕數據已經(jīng)不能適應行業(yè)發(fā)展的需要。他提出了腐蝕基因組工程理論體系,明確了處理“腐蝕大數據”的關(guān)鍵是建立標準化“腐蝕大數據”數據倉庫以及“腐蝕大數據”的分析利用。
    然而,煉油裝置是一個(gè)
非常復雜的腐蝕系統,影響腐蝕的因素非常多,其中最主要的是原料中的硫、氮、氧、氯及重金屬和雜質(zhì)等腐蝕介質(zhì)的含量,以及設備運行過(guò)程中的溫度、壓力、流速等操作參數。若要進(jìn)行腐蝕預測,保證系統可靠運行,就需要對各種復雜的數據進(jìn)行細化歸類(lèi),最具代表性的有以下5個(gè)方面:
    (1)原油性質(zhì)參數:主要包括原油物理性質(zhì)、餾分分布情況等;
    (2)工藝條件參數:主要包括操作溫度、操作壓力、流量、物料成分等;
    (3)腐蝕介質(zhì)參數:主要包括腐蝕介質(zhì)含量、結構、分布、相態(tài)等:
    (4)工藝防腐措施:主要包括注水、注劑等措施。
    (5)腐蝕監檢測參數:主要包括
掛片重量、鐵離子分析數據、設備壁厚或管道金屬損失量變化等,最終統一轉化為腐蝕速率。
    以上相關(guān)數據,煉油企業(yè)均具有成熟的手段進(jìn)行調控或采集,在發(fā)現腐蝕隱患和指導解決腐蝕問(wèn)題方面起到了良好的效果。
    針對海量的數據,企業(yè)通常利用信息化方式將其進(jìn)行分析處理。然而,如某煉化公司所統計,其在各個(gè)裝置運行期間,DCS系統每天會(huì )產(chǎn)生過(guò)程歸檔數據約4.7億個(gè),2015年10月期間產(chǎn)生各類(lèi)報警信息月8500條,工藝操作記錄約9500條,這些工藝管理、設備管理和安全管理的基礎信息,使用率卻不及每天歸檔的4.7億個(gè)的10%。在DCS系統產(chǎn)生的龐大數據量中,同類(lèi)信息的時(shí)間跨度存在不同,且腐蝕監測系統是典型的多源傳感器系統,分布在不同的控制系統和不同的生產(chǎn)裝置中,技術(shù)管理人員在橫向統計分析時(shí)耗時(shí)耗力,很可能錯過(guò)發(fā)現隱患和解決問(wèn)題的時(shí)機。
    此外,國內大部分石化企業(yè)通常采用OPC加實(shí)時(shí)數據庫的方式,將這些原始數據采集到專(zhuān)門(mén)的管理平臺上,若工藝條件發(fā)生變化,數據不能及時(shí)得到更新,則無(wú)法真實(shí)同步反應工廠(chǎng)各裝置的實(shí)時(shí)情況。
    國外的煉油企業(yè)早在20世紀90年代就開(kāi)始將煉油行業(yè)傳統的掛片檢測、壁厚檢測升級到在線(xiàn)電化學(xué)監測,并開(kāi)始意識到需要針對腐蝕相關(guān)數據進(jìn)行分析和有效利用,建立模型用于間接摧測腐蝕狀態(tài)。先后出現了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測模型、Fe 2+ /Fe 3+預測模型、Hemandez人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測模型等。
    中國石化青島安全工程研究院近年
開(kāi)發(fā)了一套集在線(xiàn)、離線(xiàn)監檢測數據于一體的為腐蝕分析提供便利的腐蝕數據管理系統,其次運用深度學(xué)習方法對煉油企業(yè)累積的海量數據進(jìn)行深度分析,對關(guān)鍵裝置的工藝參數和水質(zhì)分析數據進(jìn)行學(xué)習訓練,建立關(guān)鍵信息(切水鐵離子濃度、pH值、設備壁厚)與其他監測量之間的黑盒模型,達到根據工藝狀態(tài)快速、準確地進(jìn)行預測的目的,為指導企業(yè)腐蝕防護工作奠定理論和技術(shù)基礎(見(jiàn)圖15和圖16)。


 


    針對裝置的生產(chǎn)實(shí)時(shí)工藝操作數據、原料及側線(xiàn)分析數據和水質(zhì)分析化驗數據,首先進(jìn)行數據深度學(xué)習訓練,利用支持向量機回歸方法建立初步回歸模型,然后采用遺傳算法對回歸模型中的參數進(jìn)行詳細優(yōu)化,進(jìn)而建立了一種集成深度學(xué)習和支持向量機回歸的原油加工裝置腐蝕關(guān)鍵參量的預測方法,預測精度高,能夠實(shí)現預測值與實(shí)際值最大偏差不高于10%。
    腐蝕預測模型避免了受成本和技術(shù)限制,生產(chǎn)中難以對腐蝕關(guān)鍵參量進(jìn)行實(shí)時(shí)掌控的問(wèn)題,及時(shí)的數據預測可為切實(shí)指導裝置防腐工作提供技術(shù)支持。

4技術(shù)需求與建議
4.1腐蝕監測急需解決的問(wèn)題
    (l)腐蝕監測傳感器的智能化和低成本化;
    (2)腐蝕預測模型與腐蝕數據挖掘;
    (3)數據的標準化和云平臺;
    (4)腐蝕在線(xiàn)狀態(tài)監測:煉化裝置的腐蝕監檢測從單一的、離線(xiàn)的檢測向實(shí)時(shí)在線(xiàn)的狀態(tài)監測發(fā)展;
    (5)腐蝕數據驅動(dòng)決策:通過(guò)腐蝕預測模型、數據挖掘技術(shù)發(fā)現規律,實(shí)現狀態(tài)監測+診斷決策。
4.2腐蝕數據研究方向——大塑膠分析技術(shù)
    雖然大多數煉廠(chǎng)已經(jīng)上了腐蝕監檢測設施,且積累了大量監檢測數據,但由于腐蝕機理的復雜性和影響因素的多樣性,難以建立可靠的腐蝕演化模型,不能對腐蝕的發(fā)展趨勢進(jìn)行準確的預判。
    同時(shí),受成本和技術(shù)的限制,生產(chǎn)中也難以對能夠表征腐蝕嚴重程度的參量進(jìn)行實(shí)時(shí)監測,以致工藝狀態(tài)發(fā)生波動(dòng)時(shí),不能及時(shí)根據變化對工藝防腐參數(如注水注劑)進(jìn)行調整。
    處于快速發(fā)展中的煉化企業(yè)不斷轉向自動(dòng)化、信息化、智能化、智慧化模式,對如何提高數據利用效率、提高企業(yè)經(jīng)濟效益和社會(huì )效益提出了新要求,基于大數據分析技術(shù)的腐蝕預測將是腐蝕研究領(lǐng)域發(fā)展的新方向。因此,整合龐大的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數據,通過(guò)實(shí)時(shí)數據感知、監控裝置運行狀態(tài)和異常情況、診斷故障類(lèi)型與部位、預測關(guān)鍵參數的發(fā)展趨勢并評估風(fēng)險等級,對生產(chǎn)參數進(jìn)行優(yōu)化控制,實(shí)現提前預防和調整,使生產(chǎn)過(guò)程平穩安全高效進(jìn)行。
    同時(shí),我們從現在開(kāi)始,應著(zhù)手考慮如何建立“智慧防腐”,即以數字防腐為基礎、智能防腐為核心、智慧防腐為目標。
4.3“智慧防腐”建設分三步走
    第一步:數字防腐。布設大量傳感器,重點(diǎn)開(kāi)發(fā)能夠實(shí)現面掃的腐蝕監檢測技術(shù),收集和積累腐蝕數據,構建腐蝕大數據庫,實(shí)現可視化。構建可視化的設備防腐管理系統,通過(guò)二三維一體化平臺與傳統的設備管理系統相結合,實(shí)現設備防腐信息的可視化、集成化和維修作業(yè)協(xié)同化。
    第二步:智能防腐。對“腐蝕大數據”分析利用,實(shí)現防腐智能管控、智能運維、智能監檢測,建立標準化數據倉庫。
    第三步:智慧防腐。防腐業(yè)務(wù)智慧化,實(shí)現整體優(yōu)化及標準化,包括體系化管理、智慧防控鏈、材料腐蝕基因組工程優(yōu)化。
4.4腐蝕與防護中應用大數據分析技術(shù)
    整合龐大的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數據,通過(guò)實(shí)時(shí)數據感知、監控裝置運行狀態(tài)和異常情況、診斷故障類(lèi)型與部位、預測關(guān)鍵參數的發(fā)展趨勢并評估風(fēng)險等級,對生產(chǎn)參數優(yōu)化控制,實(shí)現提前預防和調整,使生產(chǎn)過(guò)程平穩安全高效進(jìn)行。
4.5智能化的煉化設備腐蝕信息系統
    以腐蝕為抓手建立健全石化靜設備管理體系,實(shí)現腐蝕數據集中管理和綜合分析、腐蝕狀態(tài)量化評估與監控預警、防腐專(zhuān)家遠程診斷與服務(wù),滿(mǎn)足設備防腐管理需求。建議第一步
將日常的人工定點(diǎn)測厚改為智能化的實(shí)時(shí)定點(diǎn)測厚,第二步針對重點(diǎn)腐蝕部位大量采用在線(xiàn)監測手段,實(shí)現腐蝕數據集中管理和綜合分析、腐蝕狀態(tài)量化評估與監控預警、防腐專(zhuān)家遠程診斷與服務(wù),滿(mǎn)足設備防腐管理需求。
4.6設備的本質(zhì)安全要靠智能化來(lái)實(shí)現
    從石化的腐蝕與防護技術(shù)現狀看,腐蝕無(wú)疑是安全生產(chǎn)的大敵,任務(wù)依然艱巨,設備仍未全面達到本質(zhì)安全要求。
4.7石化腐蝕預測工作永遠在路上
    由于裝置長(cháng)周期運行、原料不穩定、設備新度系數降低、人員質(zhì)素參差不齊以及承包商管理難等因素的影響,石化腐蝕預測工作應是常做常新,永遠在路上。
    應清醒地認識到,我們正處在一個(gè)由工業(yè)社會(huì )過(guò)渡到信息社會(huì )的加速轉型時(shí)期,經(jīng)濟新常態(tài)、全球經(jīng)濟一體化發(fā)展趨勢等在很犬程度上加劇了行業(yè)競爭的嚴峻性。
    可喜的是,
腐蝕與防護新技術(shù)層出不窮,為我們提供了強有力的技術(shù)支撐。展望未來(lái),石化腐蝕預測技術(shù)前景看好,大有可為。

 


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