CN112287550B - 基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法 - Google Patents

基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法，属于轧钢技术领域。该方法首先获取头部厚差参数，通过随机森林算法选出前20％的参数；然后用主成分分析法提取特征，保留特征值贡献率85％的主成分，利用T2和SPE统计量检测头部厚差状况；再通过绘制各参数贡献图确定头部厚差原因；最后用主成分分析控制器优化过程参数，并给出调整量。通过该方法对影响热轧带钢头部厚差的过程参数进行重要度排序和特征提取，再通过控制图和贡献图对头部厚差进行检测和诊断，最终通过主成分分析控制器优化过程参数，可以快速分析头部厚差原因，并优化过程参数使头部厚差回到合理区间。

Description

基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法
技术领域
本发明涉及轧钢技术领域，特别是指一种基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法。
背景技术
在热连轧生产过程中，带钢厚度质量影响后续工序的带钢质量，带钢整体厚度精度主要受带钢头部厚度制约，而头部厚度质量主要决定于厚度设定模型的精度。头部厚度设定模型中的关键参数大多是经过假设或简化，模型计算完成后，都会引入自适应计算模型，进一步对预设定模型进行修正，提高预设定模型精度。
厚度设定模型建立在数学机理模型和统计学模型基础之上，目前广泛应用于热连轧机组模型***中。由于需求方所提订单需求的不同，产品在换辊、换规格、换钢种后轧制情况发生较大变化，原有的厚度设定模型较易出现给定参数不准确的现象，最终导致头部厚度偏差过大。在实际生产过程中，一旦热轧带钢出口头部厚度出现较大偏差，锁定厚度设定模型中相应给定不准确的工艺参数和模型参数是提高头部厚度精度的基本要求之一。
随着传感器和计算机技术的发展，带钢生产过程中采集和存储丰富数据成为可能，基于数据驱动的方法应用于提升热轧带钢头部厚度质量成为可能。对大量生产历史数据采用主成分分析算法进行建模后，发现原有厚度设定模型参数给定不准确或者多个参数之间的相关关系给定不准确导致头部厚度偏差过大。
现有较多的文献对提升厚度精度进行了研究，但主要都是运用统计学的方法，针对单一变量给定不准的问题提升设定模型精度，包括改善变形抗力及温度等自学习系数、精轧入口温度、张力补偿等方法，进而改善轧制力预报精度，以达到改善头部厚度质量的目的。论文《热轧无取向硅钢首块钢头部厚度超差原因及控制对策》(河南冶金,2019)主要介绍了对精轧入口高温计进行调整，运用最小二乘法求解与温度相关的变形抗力修正系数的三个影响因子与轧制力的增量关系以及对各钢种单独建立自学习TRD等，但是这些方法都只考虑了单一变量对提升厚度精度的作用。发明专利《通过张力补偿提升精轧带钢轧制力和厚度精度的综合控制方法》(申请号201310102345.3)通过张力补偿提升精轧带钢轧制力和厚度精度的综合控制方法，但是该方法只考虑了提升在三种不同张力状态下热轧带钢轧制力模型与辊缝模型的设定精度，进而提升厚度精度。上述文献和专利中的方法均未能考虑各变量之间的相关性给定不准确导致的带钢头部厚度偏差过大，容易导致调整一个参数导致各参数均发生变化，进而导致头部厚度偏差较大的状况。
针对优化单一变量以提升轧制力预报模型精度进而提升厚度精度的方法存在的缺陷，在热轧生产过程中，收集生产过程中的轧制过程数据和模型计算输出日志等，对影响热轧带钢头部厚度偏差的过程参数进行重要度排序和主元提取，再通过控制图和贡献图对头部厚差进行检测和厚差原因诊断，最终通过主成分分析控制器优化过程参数。快速自动锁定头部厚度超差的带钢并确定头部厚度超差的原因，最终优化过程参数使头部厚度偏差回归至合理范围内。
发明内容
本发明为了解决上述背景中提到的问题，做到头部厚差的自动精确诊断并对过程参数进行优化，提供一种基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法。
该方法首先获取影响头部厚差的过程参数，通过随机森林算法挑选出排名20％重要参数建立历史数据集；在此基础上使用主成分分析法进行主元提取，保留特征值贡献率85％的主成分个数，利用T2统计量和SPE统计量及它们的控制限检测头部厚度超差状况；之后通过绘制各变量对统计量的贡献图确定头部厚度超差的原因；最后运用主成分分析控制器优化过程参数，对过程参数进行优化，并给出调整量。
该方法具体包括步骤如下：
(1)获取影响头部厚差的过程参数，通过随机森林算法挑选出排名前20％的参数并建立历史数据集；
(2)对历史数据集进行标准化处理以消除量纲的影响，之后使用主成分分析法进行主元提取，保留特征值贡献率不少于85％的主成分个数并利用T2统计量和SPE统计量检测头部厚度超差状况；
(3)通过绘制各变量对统计量的贡献图确定头部厚度超差的原因；
(4)运用主成分分析控制器优化过程参数，对过程参数进行优化，并给出调整量。
步骤(1)中的过程参数包括粗轧来料参数和精轧厚度设定模型参数，随机森林算法挑选参数公式如下：
Xi(im)＝∑(errOOB2-errOOB1)/N
其中：Xi(im)为第i个过程参数的重要性衡量指标；errOOB1为随机森林算法的每棵决策树相应的袋外数据(OOB)的袋外数据误差；errOOB2为随机对袋外数据的所有特征加入噪声干扰后,再次计算的袋外数据误差；选取m(im)个参数作为后续的建模参数，m(im)由下式确定：
m(im)≥Nsum×p
Nsum为原始参数总数，N为随机森林中决策树的数目，p为选取的参数个数和原始参数总数的比值。为了以最少的参数数目保证后续模型的精度，选取该比例值为20％；
步骤(2)中使用通用的Z-score方法对数据进行标准化处理，消除量纲的影响。
标准化处理后对数据进行主元提取的公式如下：
X(im)＝TLT+E
其中：X(im)∈Rn×m为重要参数构成的数据集，n为板带序号，m为重要参数个数；T∈Rn×k为主元得分矩阵，L∈Rm×k为载荷矩阵，E∈Rn×m为残差矩阵，k≤m为提取的主元个数。；
取定k值的公式如下：
其中：λi为主元得分矩阵的特征根经降序排列后第i个特征根的特征值。其值是通过Jacobi迭代方法计算协方差矩阵的特征值求得的。通常情况下，k值根据可展示性和精度的要求进行调整。本发明保留累计特征值贡献率前85％以上的特征根对应的主元个数，这样能够保证模型保留足够的有效信息。
通过T2统计量和SPE统计量可以检测生产过程中的异常，其公式如下：
式中，是由前k个主元对应的特征值构成的对角矩阵，I∈Rm为单位矩阵，/>和/>分别是显著水平为α的T2统计量和SPE统计量的控制限，其计算式分别为：
其中，F(k,n-1,α)代表显著性水平为α，自由度为k和n-1时F分布的临界值，通过查F分布表获得；θ是n次采样计算的SPE统计量的平均值，δ是n次采样计算的SPE统计量的方差；/>为显著性水平为h的χ2值，其值可以通过查χ2表找出。
如果T2统计量和SPE统计量超过了控制限，则判定过程在置信度为α的条件下出现了厚度超差。
步骤(3)具体为：在第i个样本点(假设其为经步骤2检测的异常样本)中，第j个变量对SPE统计量的贡献值按如下公式进行计算：
式中，X(im)ij为数据集X(im)第i个样本的第j个参数，为数据集X(im)第i个样本的第j个参数的重构值；
将异常样本中各变量对SPE统计量的贡献值绘制成贡献图，其中贡献值越大的变量就越可能是导致头部厚度超差的原因所在。
步骤(4)具体为：
由产品头部厚差构成输出变量Delta(h)，利用主元回归的思想构建头部厚差预测模型，公式如下：
Delta(h)＝TB+F
其中：Delta(h)为实际头部厚差值，B为主元回归模型系数，F为回归模型误差，T为主元得分矩阵；
计算出的头部厚度调整量为：
Delta(Y)＝Delta(h)-Delta(h合理)
其中，Delta(h合理)为头部厚差合理范围值，头部厚度实际值受设备状态的影响，由于热连轧液压控制***存在30～50μm的扰动，本文中该值取为50μm；
由此可以对各过程参数进行优化，给出各参数调整量，公式如下：
ΔX(im)＝ΔTLT＝Delta(Y)B-1LT
再将Delta(X(im))进行反标准化，则调整量应为
其中，DX(im)为ΔX(im)的标准差组成的对角矩阵。
实际生产过程中，有些过程参数，如来料厚度、宽度等不可调，仅考虑改变有限的可调的过程参数，可调的过程参数选定为给定不准确的过程参数，则上式可改为
其中，ΔX(im)可调为可调的过程参数矩阵，L可调为与之对应的载荷矩阵；ΔX(im)不可调为可调的过程参数矩阵，L不可调为与之对应的载荷矩阵。
最终求得：
ΔX(im)可调＝ΔT×L可调 -1
由于ΔX(im)可调为标准化后得到的调整量，将ΔX(im)可调反标准化后得到的实际调整量为：
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
上述方案中，通过该方法对影响热轧带钢头部厚差的过程参数进行重要度排序和特征提取，再通过控制图和贡献图对头部厚差进行检测和诊断，最终通过主成分分析控制器优化过程参数，可以快速分析头部厚差原因，并优化过程参数使头部厚差回到合理区间。
附图说明
图1为本发明的基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法头部厚差过程参数优化流程图；
图2为本发明的头部偏薄带钢的厚度曲线图；
图3为本发明的头部偏厚带钢的厚度曲线图；
图4为本发明实施例中PCA算法T2和SPE统计量结果图，其中，(a)为各参数对T2统计量结果图，(b)为各参数对SPE统计量结果图；
图5为本发明的热轧头部厚度超差带钢各参数对SPE统计量的贡献图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明提供一种基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法。
该方法包括步骤如下：
(1)获取影响头部厚差的过程参数，通过随机森林算法挑选出排名前20％的参数并建立历史数据集；
(2)对历史数据集进行标准化处理以消除量纲的影响，之后使用主成分分析法进行主元提取，保留特征值贡献率不少于85％的主成分个数并利用T2统计量和SPE统计量检测头部厚度超差状况；
(3)通过绘制各变量对统计量的贡献图确定头部厚度超差的原因；
(4)运用主成分分析控制器优化过程参数，对过程参数进行优化，并给出调整量。
步骤(1)中的过程参数包括粗轧来料参数和精轧厚度设定模型参数，随机森林算法挑选参数公式如下：
Xi(im)＝∑(errOOB2-errOOB1)/N
其中：Xi(im)为第i个过程参数的重要性衡量指标；errOOB1为随机森林算法的每棵决策树相应的袋外数据(OOB)的袋外数据误差；errOOB2为随机对袋外数据的所有特征加入噪声干扰后,再次计算的袋外数据误差；
选取m(im)个参数作为后续的建模参数，m(im)由下式确定：
m(im)≥Nsum×p
Nsum为原始参数总数，N为随机森林中决策树的数目，p为选取的参数个数和原始参数总数的比值。为了以最少的参数数目保证后续模型的精度，选取该比例值为20％；
步骤(2)中使用通用的Z-score方法对数据进行标准化处理后仍记为Xi(im)，消除量纲的影响。
标准化处理后对数据进行主元提取的公式如下：
X(im)＝TLT+E
其中：X(im)∈Rn×m为重要参数构成的数据集，n为板带序号，m为重要参数个数；T∈Rn×k为主元得分矩阵，L∈Rm×k为载荷矩阵，E∈Rn×m为残差矩阵，k≤m为选取的主元个数。
取定k值的公式如下：
其中：λi为主元得分矩阵的特征根经降序排列后第i个特征根的特征值。其值是通过Jacobi迭代方法计算协方差矩阵的特征值求得的。通常情况下，k值根据可展示性和精度的要求进行调整。本发明保留累计特征值贡献率前85％以上的特征根对应的主元个数，这样能够保证模型保留足够的有效信息。
通过T2统计量和SPE统计量可以检测生产过程中的异常，其公式如下：
式中，是由前k个主元对应的特征值构成的对角矩阵，I∈Rm为单位矩阵，/>和/>分别是显著水平为α的T2统计量和SPE统计量的控制限，其计算式分别为：
其中，F(k,n-1,α)代表显著性水平为α，自由度为k和n-1时F分布的临界值，通过查F分布表获得；θ是n次采样计算的SPE统计量的平均值，δ是n次采样计算的SPE统计量的方差；/>为显著性水平为h的χ2值，其值可以通过查χ2表找出。
如果T2统计量和SPE统计量超过了控制限，则判定过程在置信度为α的条件下出现了厚度超差。
步骤(3)在第i个样本点(假设其为经步骤2检测的异常样本)中，第j个变量对SPE统计量的贡献值按如下公式进行计算：
式中，X(im)ij为数据集X(im)第i个样本的第j个参数，为数据集X(im)第i个样本的第j个参数的重构值；
将异常样本中各变量对SPE统计量的贡献值绘制成贡献图，其中贡献值越大的变量就越可能是导致头部厚度超差的原因所在。
步骤(4)具体为：
由产品头部厚差构成输出变量Delta(h)，利用主元回归的思想构建头部厚差预测模型，公式如下：
Delta(h)＝TB+F
其中：Delta(h)为实际头部厚差值，B为主元回归模型系数，F为回归模型误差，T为主元得分矩阵；
计算出的头部厚度调整量为：
Delta(Y)＝Delta(h)-Delta(h合理)
其中，Delta(h合理)为头部厚差合理范围值，头部厚度实际值受设备状态的影响，由于热连轧液压控制***存在30～50μm的扰动，本文中该值取为50μm；
由此可以对各过程参数进行优化，给出各参数调整量，公式如下：
ΔX(im)＝ΔTLT＝Delta(Y)B-1LT
再将Delta(X(im))进行反标准化，则调整量应为
其中，DX(im)为ΔX(im)的标准差组成的对角矩阵。
实际生产过程中，有些过程参数，如来料厚度、宽度等不可调，仅考虑改变有限的可调的过程参数，可调的过程参数选定为给定不准确的过程参数，则上式可改为
其中，ΔX(im)可调为可调的过程参数矩阵，L可调为与之对应的载荷矩阵；ΔX(im)不可调为可调的过程参数矩阵，L不可调为与之对应的载荷矩阵。
最终求得：
ΔX(im)可调＝ΔT×L可调 -1
由于ΔX(im)可调为标准化后得到的调整量，将ΔX(im)可调反标准化后得到的实际调整量为：
头部厚差过程参数优化流程如图1所示。
在具体实施过程中，以某1450热连轧生产线为例，从现场获取四个月共计44032块带钢，质量指标为头部厚度偏差，其余120维粗轧来料和精轧设定模型数据为过程参数。
根据这些数据，利用本发明对带钢头部厚差过程参数进行优化。
步骤一：获取影响头部厚差的过程参数后，使用随机森林算法，计算各参数的重要性，之后确定对重要度排名前20％的24维参数。
表1热轧现场头部厚差过程参数特征
步骤2：选取其中一个轧辊周期的带钢生产数据，质量指标为头部厚度偏差，其余24维数据为过程参数，对其特征值进行统计，见表1。之后按照Z-score方法对过程参数进行标准化处理，取其中一个轧辊周期53块板带建立主元模型，保留85％的有效信息，将数据集由24维降为8维，之后计算出各样本的统计量，见图2和图3；其中超过控制限的样本为模型检测出的头部厚度超差的样本；
步骤3：接下来计算热轧头部厚度超差带钢各参数对SPE统计量的贡献值，绘制贡献图，见图4，其中F7带钢计算变形抗力(x2)、F7厚度修正系数(x16)、F7头部轧制力修正系数(x22)贡献率较大；
步骤4：以第52块带钢为例，其厚度偏差为124μm，计算出Y的回归模型，如下：
Delta(h)＝2.668t1+4.197t2+3.690t3+1.861t4+1.175t5+0.330t6+0.331t7-1.137t8
Delta(Y)＝(124-50)/11.833＝6.2532
最终根据步骤4中的计算公式计算出各给定不准的参数的调整量为：
ΔX可调＝[Δx2,Δx16,Δx22]＝[-10.772,-0.003,0.073]
统计在表2中如下：
根据主成分分析控制器计算结果，52号样本厚度偏差调至50μm，则F7机架带钢计算变形抗力需要调小10.772，F7厚度修正系数需要调小0.003，F7头部轧制力修正系数需要调大0.073。
表2主成分分析控制器给出的过程参数调整量统计表
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法，其特征在于：包括步骤如下：
(1)获取影响头部厚差的过程参数，通过随机森林算法挑选出排名前20％的参数并建立历史数据集；
(2)对历史数据集进行标准化处理以消除量纲的影响，之后使用主成分分析法进行主元提取，保留特征值贡献率不少于85％的主成分个数并利用T2统计量和SPE统计量检测头部厚度超差状况；
(3)通过绘制各变量对统计量的贡献图确定头部厚度超差的原因；
(4)运用主成分分析控制器优化过程参数，对过程参数进行优化，并给出调整量；
所述步骤(4)具体为：
由产品头部厚差构成输出变量Delta(h)，利用主元回归的思想构建头部厚差预测模型，公式如下：
Delta(h)＝TB+F
其中：Delta(h)为实际头部厚差值，B为主元回归模型系数，F为回归模型误差，T为主元得分矩阵；
计算出的头部厚度调整量为：
Delta(Y)＝Delta(h)-Delta(h合理)
其中，Delta(h合理)为头部厚差合理范围值，取为50μm；
由此对各过程参数进行优化，给出各参数调整量，公式如下：
ΔX(im)＝ΔTLT＝Delta(Y)B-1LT
再将Delta(X(im))进行反标准化，则调整量应为
其中，为ΔX(im)的标准差组成的对角矩阵；
实际生产过程中，上式改为
其中，ΔX(im)可调为可调的过程参数矩阵，L可调为与之对应的载荷矩阵；ΔX(im)不可调为可调的过程参数矩阵，L不可调为与之对应的载荷矩阵；
最终求得：
ΔX(im)可调＝ΔT×L可调 -1
由于ΔX(im)可调为标准化后得到的调整量，将ΔX(im)可调反标准化后得到的实际调整量为：
2.根据权利要求1所述的基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法，其特征在于：所述步骤(1)中的过程参数包括粗轧来料参数和精轧厚度设定模型参数，随机森林算法挑选参数公式如下：
Xi(im)＝∑(errOOB2-errOOB1)/N
其中：Xi(im)为第i个过程参数的重要性衡量指标；errOOB1为随机森林算法的每棵决策树相应的袋外数据OOB的袋外数据误差；errOOB2为随机对袋外数据的所有特征加入噪声干扰后,再次计算的袋外数据误差，N为随机森林中决策树的数目。
3.根据权利要求1所述的基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法，其特征在于：所述步骤(2)中主元提取的公式如下：
X(im)＝TLT+E
其中：X(im)∈Rn×m为重要参数构成的数据集，n为板带序号，m为重要参数个数；T∈Rn×k为主元得分矩阵，L∈Rm×k为载荷矩阵，E∈Rn×m为残差矩阵，k≤m为选取的主元个数；
取定k值的公式如下：
式中，λi为主元得分矩阵的特征根经降序排列后第i个特征根的特征，其值通过Jacobi迭代方法计算协方差矩阵的特征值求得；
通过T2统计量和SPE统计量可以检测生产过程中的异常，其公式如下：
式中，是由前k个主元对应的特征值构成的对角矩阵，I∈Rm为单位矩阵，/>和/>分别是显著水平为α的T2统计量和SPE统计量的控制限，其计算式分别为：
其中，F(k,n-1,α)代表显著性水平为α，自由度为k和n-1时F分布的临界值，通过查F分布表获得；θ是n次采样计算的SPE统计量的平均值，δ是n次采样计算的SPE统计量的方差；/>为显著性水平为h的χ2值，通过查χ2表找出；
如果T2统计量和SPE统计量超过了控制限，则判定过程在置信度为α的条件下出现了厚度超差。
4.根据权利要求1所述的基于主成分分析控制器的带钢头部厚差过程参数优化方法，其特征在于：所述步骤(3)中各变量对统计量的贡献图具体确定贡献过程为：在第i个样本点中，第j个变量对SPE统计量的贡献值按如下公式进行计算：
式中，X(im)ij为数据集X(im)第i个样本的第j个参数，为数据集X(im)第i个样本的第j个参数的重构值；第i个样本点为经步骤(2)检测的异常样本；
将异常样本中各变量对SPE统计量的贡献值绘制成贡献图，其中贡献值越大的变量就越可能是导致头部厚度超差的原因所在。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113011491A (zh) * 2021-03-17 2021-06-22 东北大学 一种主成分分析协同随机森林的热连轧带钢宽度预测方法
CN113656456A (zh) * 2021-08-13 2021-11-16 上海铸世自动化科技有限公司 压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法
CN116577718A (zh) * 2023-04-13 2023-08-11 中国电力科学研究院有限公司 一种对电容式电压互感器进行在线监测的方法及***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103286142A (zh) * 2013-06-13 2013-09-11 北京首钢自动化信息技术有限公司 一种冷连轧动态变规格时的动态辊缝补偿方法
CN103469137A (zh) * 2013-09-07 2013-12-25 鞍钢股份有限公司 一种热镀锌镀层厚度动态变规格预设控制方法
CN103884359A (zh) * 2014-04-17 2014-06-25 哈尔滨工业大学 一种基于主元分析算法的卫星陀螺部件故障诊断方法
CN108759745A (zh) * 2018-06-05 2018-11-06 上汽大众汽车有限公司 基于多元统计分析的白车身故障检测方法及检测装置
CN109675935A (zh) * 2019-03-06 2019-04-26 北京科技大学 一种变控制限的ipca轧制过程在线故障诊断方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103286142A (zh) * 2013-06-13 2013-09-11 北京首钢自动化信息技术有限公司 一种冷连轧动态变规格时的动态辊缝补偿方法
CN103469137A (zh) * 2013-09-07 2013-12-25 鞍钢股份有限公司 一种热镀锌镀层厚度动态变规格预设控制方法
CN103884359A (zh) * 2014-04-17 2014-06-25 哈尔滨工业大学 一种基于主元分析算法的卫星陀螺部件故障诊断方法
CN108759745A (zh) * 2018-06-05 2018-11-06 上汽大众汽车有限公司 基于多元统计分析的白车身故障检测方法及检测装置
CN109675935A (zh) * 2019-03-06 2019-04-26 北京科技大学 一种变控制限的ipca轧制过程在线故障诊断方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Multi-response optimization of R2R gravure printing using orthogonal array and principal component analysis as a weighting factor;Ho Anh Duc Nguyen .etc;《The international journal of advanced manufacturing technology》;3595-3606 *
基于主成分分析的水轮机组导轴承异常诊断方法研究;赵明 等;《云南电力技术》;第47卷(第6期);24-27 *
热轧工艺过程和质量管控平台的研发和应用;邵健 等;《轧钢》;第35卷(第2期);6-11 *

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