CN114358593A - 一种基于pca模型的桥区轨道平顺度评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,通过综合TQI轨道质量指数,结合PCA模型分析评价桥区轨道的平顺度,克服了现有的局部不平顺幅值超限评分法难以反映线路实际状态、轨道不平顺质量指数评价法无法明确单项几何参数突出的缺陷,针对桥区轨道两孔间与墩台处存在不平顺现象进行单独划分单元,全面综合评价桥区轨道质量、对轨道检修计划提供客观指导依据的功能。本发明通过综合检测车周期性地检测桥区轨道几何平顺状态,对检测数据开展数据分析,基于TQI桥区轨道质量指数中各项指标中的阈值来诊断危害,评估桥区轨道状态。针对统计分析结果,对病害易发区域展开重点监测和检查,为预防性和预测性的管养提供了依据。
Description
技术领域
本发明属于轨道检测评价技术领域,具体涉及一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法。
背景技术
轨道是行车的主要技术装备,在日常运营过程中,随着时间推移,轨道在车辆的不稳定重复荷载作用下,会出现垂向、横向的动态弹性变形和永久变形,统称为轨道不平顺。桥区墩台由于其存在自然沉降现象,桥墩台附近轨道不平顺现象严重,桥区两孔间也会不平顺,尤其在高铁特大桥轨道(单孔跨大于150m)上更为明显。轨道的状态对列车的安全运行、乘客的旅行舒适、设备的使用寿命和养护费用起着决定性的作用。
桥梁作为轨道交通***的关键和控制部位,在现代交通中发挥着重要作用并占有着重要地位,桥区轨道的管养整修更是轨道管养的重中之重。对桥区轨道状态进行有效管理、实时掌握桥区轨道状态、保持线路设备的完整和质量的均衡,使列车以规定速度安全、平稳、不间断地运行,并尽量延长桥区轨道使用寿命,已逐渐成为国内外铁路工作者的重要研究课题。
随着列车行驶速度的提升,桥区轨道平顺度的检测由单一的轨检车检测转变为轨检车、车载添乘及人工添乘等多种检测方式相结合。但因此,迫切需要深入研究如何综合利用各种检测数据准确评价桥区轨道平顺状态,为科学地制定整修计划,合理安排日常养护提供参考。目前我国对轨道质量状态评价主要依靠轨检车进行的,实际使用的评价方法主要有两种:峰值扣分评价法和轨道质量指数评价法(TQI,Track Quality Index)。
峰值扣分评价法通过测量桥区轨道各参数每个测点的幅值大小来判断其测量值是否超过规定的限界,一般分为四级管理,将不同的超限等级划分为不同的扣分标准。峰值管理法仅用超限点峰值的大小、超限的数量及扣分多少,无法对桥区轨道区段的平均质量状态做出全面、科学、合理地评价,也很难客观地反映桥区轨道的实际状态。同时,使用峰值管理法评价轨道状态时,动态检查标准对检测结果的影响较大;三、四级超限扣分的权重较一、二级过大;检测***误差的影响大;无法反映超限长度的影响;无法反映桥区轨道不平顺变化率和周期性连续不平顺所产生的谐波的影响。
轨道质量指数一般以200m的桥区轨道区段作为单元区段,分别计算单元区段上左右高低、左右轨向、轨距、水平、三角坑等7项几何不平顺幅值的标准差,各单项几何不平顺幅值的标准差称为单项指数,将7个单项指数之和作为评价该区段桥区轨道平顺性综合质量状态的桥区轨道质量指数TQI,利用TQI来反映真实的桥区轨道质量状态,用数值明确表示各个桥区轨道区段的整体平顺性。桥区轨道质量指数评价法只能反映桥区轨道***的综合质量指标,无法确定各单项指标中对TQI影响的程度,并且轨道存在有限个局部超限点但整体TQI偏于平顺时,导致超限点被忽略;难以针对性地对桥区轨道提出维修养护,也难以确定合理的整修养护顺序。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,用于评价轨道的平顺度及制定线路养护维修计划。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为:一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,包括以下步骤:S1:划分桥区轨道的线路单元;
S2:采集桥区轨道平顺度原始数据;
S3:采用轨道平顺度质量指数评价法测算轨道质量指数TQI的管理值T;
S4:采用PCA模型计算单元综合评价值Z;
S5:根据T值确定各区段的整修顺序、根据Z值确定区段内几何参数的整修顺序,以此对轨道的不平顺度进行综合评价;根据评价结果确定是否对轨道进行整修;若是则确定整修顺序并执行步骤S6;若否则执行步骤S2;
S6:确定整修顺序。
按上述方案,所述的步骤S1中,具体步骤为:
S11:划分线路单元的区段长度为200m;
S12:划分轨道的线路单元的方法包括:
按桥区轨道的线型划分:线型包括直线线型、曲线线型和道岔线型;
按不同桥区轨道的结构划分;
按各桥墩、台中轴线前后划分与全部剩余桥跨轨道每200m划分;
按以两桥孔交点前后与剩余全部轨道每200m划分;
按运营单位的养护力量分布情况划分。
进一步的,所述的步骤S2中,具体步骤为:通过轨检车在线路单元上检测并记录桥区轨道原始数据;桥区轨道原始数据的几何参数包括左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑。
进一步的,所述的步骤S3中,具体步骤为:
S31:设σi为单项几何参数标准差(i=1,2,…,7,j=1,2…,n);n为线路单元区段中采样点的个数;xij为各项参数在线路单元区段中采样点的幅值;为各项参数在线路单元区段中连续点幅值xij的平均值;则单元轨道的轨道质量指数TQI的管理值为:
S32:计算区段轨道质量指数TQI的管理值T。
进一步的,所述的步骤S4中,具体步骤为:
S41:对单元数据进行标准化处理;设n为单元区段内采样点的个数,xn为在线路单元区段中采样点的原始幅值,用i=1,2,…,7分别代表几何参数左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑,第i项几何参数xn的取值分别记为i=[ai1,ai2…,ain];
第j个采样点的样本均值μj为:
第j个采样点的样本标准差sj为:
S42:建立PCA模型,获取单元综合评价值Z;
设rij为第i几何参数和第j个采样点的相关系数(i,j=1,2…,n),则:
几何参数的相关系数矩阵R为:
R=(rij)n×n;
计算几何参数相关系数矩阵的特征值及特征向量,解特征方程|λI-R|=0,求特征值λi并按大小顺序排列为λ1≥λ2≥…≥λn≥0;设uj=[u1j,u2j,…,unj]T,求解对应于特征值λi的标准化特征向量ui(i=1,2,…,n);设y1为第1主成分,y2为第2主成分,…,yn为第n主成分,由特征向量ui组成n个的新的采样点变量:
设p≤5,选择p个主成分计算综合评价值Z和主成分的贡献率bj:
累计贡献率为:
综合评价值Z为:
S43:将几何参数左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑的主成分值分别代入上式,得到各自的综合评价值Z。
进一步的,所述的步骤S42中,选取主成分的具体步骤为:
S421:累计贡献率达到85%以上时,取特征值λ1,λ2,…λi对应的第1,第2,…,第i个主成分;
若碎石图的趋势平稳,则选取主成分的数量满足要求;
选取特征值大于1的主成分。
进一步的,所述的步骤S5中,具体步骤为:
S51:根据T值的大小评价每公里桥区轨道的状态质量,以均衡、计划、优先三种方式制定大型养路机械维修或桥区轨道综合维修计划:
对于T≥100的线路,评价为优先,则优先列入维修计划,尽快安排成段维修;
对于0≤T≤100的线路,评价为计划,则根据T200值的大小合理安排维修或保养,适时对线路进行整修:
对于T=0的线路,评价为均衡,则避免成段扰动道床,只对超限峰值处所进行整修;
S52:根据几何参数的综合评价值Z的大小,确定对左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑的整修顺序。
一种计算机存储介质,其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序,该计算机程序执行一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法。
本发明的有益效果为:
1.本发明的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,通过综合TQI桥区轨道质量指数,结合PCA模型分析评价桥区轨道的平顺度,克服了现有的局部不平顺幅值超限评分法难以反映线路实际状态、轨道不平顺质量指数评价法容易忽略轨道局部严重不平顺的缺陷,实现了全面综合评价轨道质量、对轨道检修计划提供客观指导依据的功能。
2.本发明通过综合检测车周期性地检测桥区轨道几何平顺状态,对检测数据开展数据分析,基于TQI桥区轨道质量指数中各项指标中的阈值来诊断危害,评估桥区轨道状态。针对统计分析结果,重点关注异常数据的出现时间,分析其原因,并综合PCA模型分析分清主次,对病害易发区域展开重点监测和检查,为预防性和预测性的管养提供了依据。
附图说明
图1是本发明实施例的流程图。
图2是本发明实施例的原始数据空间分布图。
图3是本发明实施例的单元轨道状态图。
图4是本发明实施例的碎石图。
图5是本发明实施例的TQI桥区轨道状态图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参见图1,本发明实施例的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,包括以下步骤:
(1)线路单元划分。
在结合TQI单元长度200m基础上,按下面的原则进行划分:通过桥区轨道的线型来划分,或根据不同桥区轨道结构或者运营单位的养护力量分布情况来划分,或以各桥墩、台中轴线前后适量划分与全部剩余桥跨轨道每200m划分或以两桥孔交点前后适量与剩余全部轨道每200m划分。线路单元的划分可以根据线型来划分,也可以根据不同桥区轨道结构来划分,还可以根据运营单位养护力量分布来划分。综合目前国内,主要是按照线路直线、曲线和道岔基本线型进行划分,同时也要兼顾各站段养护力量分布特点进行划分,对于桥区轨道要着重注意在桥墩台附近与桥孔间的轨道单元。
(2)线路单元测量。
通过轨检车在线路单元上检测并记录桥区轨道的几何参数。桥区轨道的几何参数包括左右高低、左右轨向、轨距、水平、三角坑等七项几何参数。
(3)线路单元计算。
①计算TQI管理值:
②通过PCA模型确定几何参数对桥区轨道平顺度影响的综合评价值
1)首先将不同几何参数进行数据的标准化处理,避免不同量纲、不同数量级对桥区轨道平顺度评价结果的影响。用xn表示在单元区段中采样点的原始幅值(1km单元区段中n=4000)。用i=1,2,…,7分别代表几何参数左右高低、左右轨向、轨距、水平、三角坑,第i项的几何参数xn的取值分别记i=[ai1,ai2…,ain]。
同时,称
为标准化采样点变量。
2)计算几何参数的相关系数矩阵R
R=(rij)n×n;
计算几何参数相关系数矩阵的特征值及特征向量,首先解特征方程|λI-R|=0,求出特征值λi,并使其按大小顺序排列,λ1≥λ2≥…≥λn≥0;然后分别求出对应于特征值的标准化特征向量ui(i=1,2,…,n),其中uj=[u1j,u2j,…,unj]T,由特征向量组成n个的新的采样点变量。
其中,y1为第1主成分;y2为第2主成分;……;yn为第n主成分。
3)选择p(p≤5)个主成分计算综合评价值
主成分的贡献率:
累计贡献率:
主成分选取方法:
I.当累计影响率达到85%以上的特征值所对应的λ1,λ2,...λi所对应的第1,第2,…第i个主成分。
II.观察碎石图,当趋势变的平稳,则说明选取该主成分的数量比较合适。
III.选取特征值大于1的主成分。
综合影响力得分:
将各项几何参数的主成分值代入上式,得到得几何参数的综合排名。
(4)线路单元评价。
将200m区段桥区轨道不平顺质量指数TQI超过管理值的大小作为扣分T200值,每公里5个单元区段的扣分数T200值之和,简称“T值”。T值是根据单元区段内TQI值超过对应管理值的程度来确定的。
用于T200值计算的200m区段桥区轨道不平顺质量指数TQI管理值标准见表1。
表1用于T200桥区轨道不平顺质量指数TQI管理值标准
对于T200值,定义为该值未超过(小于等于)该速度等级的管理值,则该200m区段扣分T200值为0;该值大于管理值但小于等于“超过10%”管理值,则该200m区段扣分T200值为40分;该值大于“超过10%”管理值但小于等于“超过20%”管理值,则该200m区段扣分T200值为50分;该值大于“超过20%”管理值,则该200m区段扣分T200值为61分,见表2。
表2 200m单元区段T200值扣分数定义
TQI值 | 未超过管理值 | 超过管理值 | 超过10% | 超过20% |
T<sub>200</sub>值 | 0 | 40 | 50 | 61 |
按照每公里作为管理长度,则每公里所包含的5个200m单元区段的TQI扣分值之和为T,T值计算公式为:
根据T值的大小评价每公里桥区轨道状态质量,以均衡、计划、优先三种方式来制定大型养路机械维修或桥区轨道综合维修计划,其含义见表3。
表3整公里T值评价定义表
评价定义 | 均衡 | 计划 | 优先 |
每公里T值 | T=0 | 0≤T≤100 | T≥100 |
对于T≥100的线路,应优先列入维修计划,尽快安排成段维修;对于0≤T≤100的线路,应统筹兼顾,根据T200值的大小,合理安排维修或保养,适时对线路进行整修:对于T=0的线路,应避免成段扰动道床,只对超限峰值处所进行整修。同时根据7项几何参数的综合评价值Z的大小,确定对左右高低、左右轨向、轨距、水平、三角坑的整修顺序。
本发明的实施例如下:
(1)线路单元划分。
根据上述划分细则选取某铁路单线一整公里段作为五个线路单元,分别命名为a1,a2,a3,a4和a5。
表4某时段各单元桥区轨道平顺度几何参数数据
单元 | 轨距 | 水平 | 左高低 | 右高低 | 左轨向 | 右轨向 | 三角坑 | TQI值 |
a1 | 0.85 | 1.34 | 1.78 | 1.9 | 1.93 | 1.98 | 1.5 | 11.28 |
a2 | 1.92 | 1.79 | 2.66 | 2.42 | 4.31 | 4.34 | 1.97 | 19.41 |
a3 | 1.2 | 1.71 | 1.82 | 1.74 | 1.53 | 1.55 | 1.98 | 11.53 |
a3 | 0.92 | 1.71 | 2.44 | 2.28 | 1.33 | 1.34 | 1.97 | 11.99 |
a5 | 1.2 | 1.72 | 2.04 | 1.88 | 1.76 | 1.75 | 1.86 | 12.21 |
(2)线路单元计算。
TQI管理值计算如图2所示。
PCA模型计算主成分分析特征值、贡献率及累计贡献率如表5,碎石图如图4。
表5主成分分析结果
主成分序号 | 特征值 | 贡献率 | 累计贡献率 |
1 | 4.4130 | 0.6905 | 0.6905 |
2 | 1.6491 | 0.2748 | 0.9654 |
3 | 0.1664 | 0.0277 | 0.9931 |
4 | 0.0321 | 0.0054 | 0.9985 |
5 | 0.0090 | 0.0015 | 0.9999 |
6 | 0.0003 | 0.0001 | 1.0000 |
根据三种选取方式,可以看出,前两个特征根的累计贡献率就达到96%以上;碎石图在第三个成分开始明显变缓;特征值在1以上的也只有前两个成分。三种选取方式结果相同,主成分分析效果很好。下面选取前两个主成分进行综合评价,对桥区轨道影响程度排名及综合评价结果表6。
表6桥区轨道平顺度影响程度综合评分及排名
(4)线路单元评价。
通过TQI桥区轨道状态图可以看出,在被检时段a2单元TQI超限20%,整公里桥区轨道T值为61,应列维修计划,并重点关注a2单元;基于线路单元综合检测车数据来从总体上评价各桥区轨道不平顺参数对TQI的综合影响时,可由单元综合评价值Z来评价。在选取的线路单元中,由表6可知单元综合评价值Z依次为2.5459、2.3244、1.7427、0.7274、-1.9267、-2.0225和-3.3911,由此可见左高低、三角坑、右高低和水平对桥区轨道平顺度影响较大,轨距对桥区轨道平顺度影响最小。由此分析,应优先对a1单元的高低水平和三角坑进行维护,同时应尤为重视对桥区轨道平顺度影响较大的其它参数。
本发明在分析国内外桥区轨道状态评价方法的基础上,借鉴其研究的优点,针对国内现有研究的现状,利用综合检测数据分析国内的桥区轨道状态发展趋势;依靠现代的信息技术,提出如何利用检测数据进行桥区轨道状态分析,从桥区轨道单元不平顺、轨道区段整体不平顺、重点影响因素等角度确定桥区轨道状态评价模型。
本发明引入了TQI桥区轨道质量指数,结合主成分分析法(Principal ComponentAnalysis,PCA),实现有针对性地对各区段桥区轨道几何不平顺的分析,首先确定单元区段上的整公里T值,确定区段是否列入整修计划,然后通过PCA模型确定左右高低、左右轨向、轨距、水平、三角坑等7项几何不平顺指标对桥区轨道平顺状态的影响程度,以此明确影响桥区轨道平顺度的主要原因,最后通过数据的统计特征确定具体的整修计划,提高整修效率,减小整修成本。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点,其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施,本发明的保护范围不限于上述实施例。所以,凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰,均在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:划分桥区轨道的线路单元;
S2:采集桥区轨道平顺度原始数据;
S3:采用轨道平顺度质量指数评价法测算轨道质量指数TQI的管理值T;
S4:采用PCA模型计算单元综合评价值Z;
S5:根据T值确定各区段的整修顺序、根据Z值确定区段内几何参数的整修顺序,以此对轨道的不平顺度进行综合评价;根据评价结果确定是否对轨道进行整修;若是则确定整修顺序并执行步骤S6;若否则执行步骤S2;
S6:确定整修顺序。
2.根据权利要求1所述的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,其特征在于:所述的步骤S1中,具体步骤为:
S11:划分线路单元的区段长度为200m;
S12:划分轨道的线路单元的方法包括:
按桥区轨道的线型划分:线型包括直线线型、曲线线型和道岔线型;
按不同桥区轨道的结构划分;
按各桥墩、台中轴线前后划分与全部剩余桥跨轨道每200m划分;
按以两桥孔交点前后与剩余全部轨道每200m划分;
按运营单位的养护力量分布情况划分。
3.根据权利要求2所述的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,其特征在于:所述的步骤S2中,具体步骤为:通过轨检车在线路单元上检测并记录桥区轨道原始数据;桥区轨道原始数据的几何参数包括左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑。
5.根据权利要求4所述的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,其特征在于:所述的步骤S4中,具体步骤为:
S41:对单元数据进行标准化处理;设n为单元区段内采样点的个数,xn为在线路单元区段中采样点的原始幅值,用i=1,2,…,7分别代表几何参数左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑,第i项几何参数xn的取值分别记为i=[ai1,ai2…,ain];
第j个采样点的样本均值μj为:
第j个采样点的样本标准差sj为:
S42:建立PCA模型,获取单元综合评价值Z;
设rij为第i几何参数和第j个采样点的相关系数(i,j=1,2…,n),则:
几何参数的相关系数矩阵R为:
R=(rij)n×n;
计算几何参数相关系数矩阵的特征值及特征向量,解特征方程|λI-R|=0,求特征值λi并按大小顺序排列为λ1≥λ2≥…≥λn≥0;设uj=[u1j,u2j,…,unj]T,求解对应于特征值λi的标准化特征向量ui(i=1,2,…,n);设y1为第1主成分,y2为第2主成分,…,yn为第n主成分,由特征向量ui组成n个的新的采样点变量:
设p≤5,选择p个主成分计算综合评价值Z和主成分的贡献率bj:
累计贡献率为:
综合评价值Z为:
S43:将几何参数左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑的主成分值分别代入上式,得到各自的综合评价值Z。
6.根据权利要求5所述的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,其特征在于:所述的步骤S42中,选取主成分的具体步骤为:
S421:累计贡献率达到85%以上时,取特征值λ1,λ2,…λi对应的第1,第2,…,第i个主成分;
若碎石图的趋势平稳,则选取主成分的数量满足要求;
选取特征值大于1的主成分。
7.根据权利要求5所述的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法,其特征在于:所述的步骤S5中,具体步骤为:
S51:根据T值的大小评价每公里桥区轨道的状态质量,以均衡、计划、优先三种方式制定大型养路机械维修或桥区轨道综合维修计划:
对于T≥100的线路,评价为优先,则优先列入维修计划,尽快安排成段维修;
对于0≤T≤100的线路,评价为计划,则根据T200值的大小合理安排维修或保养,适时对线路进行整修:
对于T=0的线路,评价为均衡,则避免成段扰动道床,只对超限峰值处所进行整修;
S52:根据几何参数的综合评价值Z的大小,确定对左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑的整修顺序。
8.一种计算机存储介质,其特征在于:其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序,该计算机程序执行如权利要求1至权利要求7中任意一项所述的一种基于PCA模型的桥区轨道平顺度评价方法。
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
CN114818998A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-07-29 | 浙江大学 | 一种无砟轨道基床翻浆冒泥病害状态判别方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107358339A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-17 | 西安交通大学 | 一种基于大数据的轨道质量状态评估方法 |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107358339A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-17 | 西安交通大学 | 一种基于大数据的轨道质量状态评估方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
李再帏等: "线路轨道状态时域与频域评价方法关系分析", 《铁道建筑》 * |
杨翠平等: "基于多时域特征量的轨道不平顺状态综合评估", 《铁道标准设计》 * |
林怀青等: "基于PCA和SVM的轨道不平顺状态识别", 《测控技术》 * |
王志鹏等: "基于机器学习的地铁轨道几何劣化规律个性化建模研究", 《都市快轨交通》 * |
田新宇等: "轨道几何不平顺幅值管理与均值管理的相关性分析", 《中国铁路》 * |
白磊: "铁路轨道健康管理网格化分析决策模型研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114818998A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-07-29 | 浙江大学 | 一种无砟轨道基床翻浆冒泥病害状态判别方法 |
CN114818998B (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-13 | 浙江大学 | 一种无砟轨道基床翻浆冒泥病害状态判别方法 |
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