CN108838211B - 一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，涉及冷轧技术领域，所述方法包括：收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀；获得当前工况下各机架的热量值Q_si和Q_i；获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数；判断所述优化目标函数是否为最小；如果所述优化目标函数为最小，输出最佳乳化液浓度设定值C^y。通过对乳化液浓度的优化，实现了升降速过程轧制压力变化曲线的控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

Description

一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法

技术领域

本发明涉及冷轧技术领域，尤其涉及一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法。

背景技术

乳化液的润滑、冷却对冷连轧机组的生产起着举足轻重的影响，直接影响到冷连轧机的产量及产品质量，在国内对乳化液的分析与研究还是一个较新的研究领域，目前，对于冷连轧机组以控制升降速过程轧制压力变化曲线为目标的乳化液浓度研究，国内外尚未有相同或者相似专利存在。

但本申请发明人在实现本发明实施例中技术方案的过程中，发现上述现有技术至少存在如下技术问题：

现有技术中当乳化液浓度不合理时，可能会出现冷轧机组的轧制压力与轧制速度关系反常的现象，进而产生轧制压力倒挂现象，导致机组倒挂率上升，甚至出现板形问题，严重影响带钢的表面质量，致使产品质量降级的技术问题。

发明内容

本发明实施例通过提供一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，用以解决现有技术中当乳化液浓度不合理时，可能会出现冷轧机组的轧制压力与轧制速度关系反常的现象，进而产生轧制压力倒挂现象，导致机组倒挂率上升，甚至出现板形问题，严重影响带钢的表面质量，致使产品质量降级的技术问题，通过对乳化液浓度的优化，实现了升降速过程轧制压力变化曲线的控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，所述方法包括：收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀；获得当前工况下各机架的热量值 Q_si和Q_i；获得乳化液浓度优化目标函数；判断所述优化目标函数是否为最小；如果所述优化目标函数为最小，输出最佳乳化液浓度设定值C^y。

优选的，所述收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数，具体包括：收集冷连轧机组的主要设备参数；收集冷连轧机组的工艺特征参数；收集冷连轧机组主要轧制工艺参数；收集工艺润滑制度参数；定义轧制规程优化过程中所涉及到的过程参数。

优选的，所述给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀，还包括：计算各机架轧辊的弯辊力S_i和窜辊量δ_i；给定目标函数初始值F₀＝1×10¹⁰，乳化液浓度设定值的初始值C₀；给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC。

优选的，所述获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数，具体包括：计算当前工况下各机架的摩擦系数μ_i；计算当前工况下各机架的轧制压力P_i、打滑因子ψ_i、滑伤指数

判断第一不等式

是否同时成立；如果所述第一不等式成立，调用板形计算模型计算出当前工况下产品的成品板形值shape；判断第二不等式shape＜shape^*是否成立；如果所述第二不等式成立，计算乳化液浓度优化目标函数，目标函数的表达式为：

式中：n为机架数；ΔQ_si为热量标准差值。

优选的，所述方法还包括：如果所述第一不等式不成立，重新对工艺润滑制度进行设定，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC。

优选的，所述方法还包括：如果所述第二不等式不成立，重新分配乳化液浓度的初始值，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC。

优选的，所述判断所述优化目标函数是否为最小，还包括：如果所述优化目标函数是否不是最小，重新分配冷轧机组乳化液浓度的初始值；判断第三不等式C＜C_max是否成立；如果所述第三不等式不成立，则令k_j＝k_j+1，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度 C＝C₀+k_jΔC。

优选的，所述方法还包括：如果所述第三不等式成立，输出最佳乳化液浓度设定值C^y，完成冷连轧机组以升降速过程轧制压力变化曲线控制为目标的乳化液浓度控制。

本发明实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：

1、本发明实施例通过提供一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，所述方法包括：收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀；获得当前工况下各机架的热量值Q_si和Q_i；获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数；判断所述优化目标函数是否为最小；如果所述优化目标函数为最小，输出最佳乳化液浓度设定值C^y。用以解决现有技术中当乳化液浓度不合理时，可能会出现冷轧机组的轧制压力与轧制速度关系反常的现象，进而产生轧制压力倒挂现象，导致机组倒挂率上升，甚至出现板形问题，严重影响带钢的表面质量，致使产品质量降级的技术问题，通过对乳化液浓度的优化，实现了升降速过程轧制压力变化曲线的控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

2、本发明实施例通过所述获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数，具体包括：计算当前工况下各机架的摩擦系数μ_i；计算当前工况下各机架的轧制压力P_i、打滑因子ψ_i、滑伤指数

判断第一不等式

是否同时成立；如果所述第一不等式成立，调用板形计算模型计算出当前工况下产品的成品板形值 shape；判断第二不等式shape＜shape^*是否成立；如果所述第二不等式成立，计算乳化液浓度优化目标函数，目标函数的表达式为：

式中：n为机架数；ΔQ_si为热量标准差值。通过判断所述第一不等式与所述第二不等式是否成立，从而达到了获得乳化液浓度优化目标函数的技术效果。

3、本发明实施例通过所述判断所述优化目标函数是否为最小，还包括：如果所述优化目标函数是否不是最小，重新分配冷轧机组乳化液浓度的初始值；判断第三不等式C＜C_max是否成立；如果所述第三不等式不成立，则令 k_j＝k_j+1，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC；如果所述第三不等式成立，进一步达到了输出最佳乳化液浓度设定值C^y，完成了乳化液浓度的优化，实现对升降速过程轧制压力变化曲线的控制，降低了反常和倒挂现象的发生概率的技术效果。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法的具体流程示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，用以解决现有技术中当乳化液浓度不合理时，可能会出现冷轧机组的轧制压力与轧制速度关系反常的现象，进而产生轧制压力倒挂现象，导致机组倒挂率上升，甚至出现板形问题，严重影响带钢的表面质量，致使产品质量降级的技术问题，通过对乳化液浓度的优化，实现了升降速过程轧制压力变化曲线的控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案总体思路如下：收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀；获得当前工况下各机架的热量值Q_si和Q_i；获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数；判断所述优化目标函数是否为最小；如果所述优化目标函数为最小，输出最佳乳化液浓度设定值C^y。用以解决现有技术中当乳化液浓度不合理时，可能会出现冷轧机组的轧制压力与轧制速度关系反常的现象，进而产生轧制压力倒挂现象，导致机组倒挂率上升，甚至出现板形问题，严重影响带钢的表面质量，致使产品质量降级的技术问题，通过对乳化液浓度的优化，实现了升降速过程轧制压力变化曲线的控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

实施例一

本发明实施例提供了一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，请参考图1、图2，所述方法包括：

步骤110：收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；

进一步的，所述收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数，具体包括：收集冷连轧机组的主要设备参数；收集冷连轧机组的工艺特征参数；收集冷连轧机组主要轧制工艺参数；收集工艺润滑制度参数；定义轧制规程优化过程中所涉及到的过程参数。

具体而言，在发明实施例中，以某1420冷连轧机组为例，详细地介绍冷连轧机过程的乳化液浓度优化方法的具体实施过程。首先收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数，其中，所述收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数具体包括：收集冷连轧机组的主要设备参数，具体包括1-5#机架工作辊辊型分布ΔD_wij＝0(j为条元数)、1-5#机架中间辊辊型分布ΔD_wij＝0(j 为条元数)、1-5#机架支撑辊辊型分布ΔD_bij＝0、工作辊辊身长度L_w＝1420mm，工作辊直径D_wi＝{435.86,431.62,427.10,441.63,437.20}mm，中间辊辊身长度L_m＝1460mm，中间辊直径D_mi＝{491.12,485.91,487.00,496.76,492.60}mm，支承辊辊身长度L_b＝1420mm，支承辊直径D_bi＝{1290.26,1320.35,1296.59,1313.23,1281.54}mm，支承辊传动侧与工作侧压下螺丝中心距l_b＝2.55m，中间辊传动侧与工作侧弯辊液压缸中心距l_m＝2.65m，工作辊传动侧与工作侧弯辊液压缸中心距l_w＝2.56m，工作辊最大正弯辊力

最大负弯辊力

中间辊最大正弯辊力

最大负弯辊力

收集冷连轧机组的工艺特征参数，主要包括临界打滑因子ψ^*＝0.46、临界热滑伤指数

安全系数ξ＝0.9；收集冷连轧机组主要轧制工艺参数，主要包括带材的初始强度σ_s0＝410MPa、加工硬化系数k_s＝1.2、带材的宽度B＝1190mm、来料的厚度h₀＝2.5mm、各机架出口厚度h_i＝{1.566,0.816,0.490,0.316,0.300}mm、各机架的出口速度v_i＝{145，231，445， 741，1150，1210}m/min、各机架的张力分布值T_i＝{8.9，22.4，15.5，9.3，6.0，3.3}MPa、成品带材所许可的最大板形值shape^*＝13I；收集工艺润滑制度参数，包括乳化液流量设定值w_i＝{5300,5550,5750,5850,6550}L/min、乳化液初始温度T＝61.2℃、乳化液浓度最小值C_min＝0.5％、乳化液浓度设定最大值C_max＝5.0％；定义轧制规程优化过程中所涉及到的过程参数，主要包括各机架工作辊的弯辊力S_i、各机架工作辊的窜辊量δ_i、机架的轧制压力P_i、机架的打滑因子ψ_i、末机架带钢的出口板形值shape、各机架的摩擦系数μ_i。

步骤120：给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀；

进一步的，所述给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀，还包括：计算各机架轧辊的弯辊力S_i和窜辊量δ_i；给定目标函数初始值F₀＝1×10¹⁰，乳化液浓度设定值的初始值C₀；给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC。

具体而言，给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀，其中，所述给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀具体包括：为了最大限度地提高机组对出口板形的调节能力，令第i机架轧机工作辊弯辊力

中间辊弯辊力

中间辊窜动量设置为基态δ_i＝0；给定目标函数初始值F₀＝1×10¹⁰，乳化液浓度设定值的初始值C₀＝0.8％；给定乳化液浓度设定步长ΔC＝0.01％，定义乳化液浓度中间过程参数k_j＝0，乳化液浓度 C＝C₀+k_jΔC＝0.8％。

步骤130：获得当前工况下各机架的热量值Q_si和Q_i；

具体而言，计算出当前工况下各机架生产该典型规格产品时的机组产生的总热量Q_si，所述总热量Q_si为净增热量，是已经去除了通过支承辊、中间辊、工作辊表面及带钢等散失在周围的空气中的热量和被带钢带走的热量，是需要乳化液才能带走的热量。其中所述总热量Q_si＝{2.432055,3.653534,3.683562,3.795983,5.053576}×10⁶kJ；计算出当前工况下各机架生产该典型规格产品时的乳化液带走的热量Q_i＝{5.556534,5.935672,6.053256,6.325677,7.958536}×10⁶kJ。

步骤140：获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数；

进一步的，所述获得乳化液浓度优化目标函数，具体包括：计算当前工况下各机架的摩擦系数μ_i；计算当前工况下各机架的轧制压力P_i、打滑因子ψ_i、滑伤指数

判断第一不等式

是否同时成立；如果所述第一不等式成立，调用板形计算模型计算出当前工况下产品的成品板形值shape；判断第二不等式shape＜shape^*是否成立；如果所述第二不等式成立，计算乳化液浓度优化目标函数，目标函数的表达式为：

式中：n为机架数；ΔQ_si为热量标准差值。

进一步的，所述方法还包括：如果所述第一不等式不成立，重新对工艺润滑制度进行设定，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC。

进一步的，所述方法还包括：如果所述第二不等式不成立，重新分配乳化液浓度的初始值，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC。

具体而言，所述获得乳化液浓度优化目标函数具体包括以下步骤：首先计算出当前工况下，冷连轧机组在轧制过程中各机架的摩擦系数μ_i＝{0.0835,0.0723,0.0651,0.0536,0.0435}；再以当前工况下的摩擦系数μ_i、各机架间张力设定值T_i、各机架出口厚度h_i、带材的初始变形抗力σ_s0以及变形抗力强化系数k_s为初始条件，计算出当前压下制度、张力制度、工艺润滑制度下1-5#机架的轧制压力P_i＝{7021,7231,6832,5600,5035}kN、打滑因子ψ_i＝{0.103,0.231,0.305,0.323,0.332}、滑伤指数

为了保证轧制过程的顺利进行，相关工艺参数不应该超过其临界值，故判断第一不等式

是否同时成立，如果所述第一不等式成立，则调用板形计算模型计算出当前工况下产品的成品板形值shape＝12.5I，为了保证成品板形满足用户需求，继续判断第二不等式shape＜shape^*是否成立，如果所述第二等式成立，计算乳化液浓度优化目标函数，目标函数的表达式为：

式中：n＝5；ΔQ_si＝100000kJ。如果所述第一不等式

不成立，则重新对工艺润滑制度进行设定，转入此步骤：给定乳化液浓度设定步长＝0.01％，定义乳化液浓度中间过程参数＝0，乳化液浓度＝0.8％，继续依次执行以上步骤，直到所述第一不等式成立为止；如果所述第二不等式shape＜shape^*不成立，则重新分配乳化液浓度的初始值，转入此步骤：给定乳化液浓度设定步长＝0.01％，定义乳化液浓度中间过程参数＝0，乳化液浓度＝0.8％，继续依次执行以上步骤，直到所述第二不等式成立为止。

步骤150：判断所述优化目标函数是否为最小；

步骤160：如果所述优化目标函数为最小，输出最佳乳化液浓度设定值C^y。

进一步的，所述判断所述优化目标函数是否为最小，还包括：如果所述优化目标函数是否不是最小，重新分配冷轧机组乳化液浓度的初始值；判断第三不等式C＜C_max是否成立；如果所述第三不等式不成立，则令k_j＝k_j+1，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度 C＝C₀+k_jΔC。

进一步的，所述方法还包括：如果所述第三不等式成立，输出最佳乳化液浓度设定值C^y，完成冷连轧机组以升降速过程轧制压力变化曲线控制为目标的乳化液浓度控制。

具体而言，在计算出所述乳化液浓度优化目标函数F(X)后，接下来判断所述优化目标函数是否为最小，即就是判断Powell条件是否成立，其中，所述判断所述优化目标函数是否为最小具体包括：如果所述Powell条件成立，即就是所述优化目标函数为最小，则输出最佳乳化液浓度设定值C^y＝4.27％，完成冷连轧机组以升降速过程轧制压力变化曲线控制为目标的乳化液浓度控制。如果所述Powell条件不成立，则重新分配冷轧机组乳化液浓度的初始值，紧接着判断所述第三不等式C＜C_max是否成立，如果所述第三不等式不成立，则令k_j＝k_j+1，转入此步骤：给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC，继续依次执行以上步骤，直到所述第三不等式成立为止；如果所述第三不等式成立，则输出最佳乳化液浓度设定值C^y＝4.27％，从而完成冷连轧机组以升降速过程轧制压力变化曲线控制为目标的乳化液浓度控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

本发明实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：

1、本发明实施例通过提供一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，所述方法包括：收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值C₀；获得当前工况下各机架的热量值Q_si和Q_i；获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数；判断所述优化目标函数是否为最小；如果所述优化目标函数为最小，输出最佳乳化液浓度设定值C^y。用以解决现有技术中当乳化液浓度不合理时，可能会出现冷轧机组的轧制压力与轧制速度关系反常的现象，进而产生轧制压力倒挂现象，导致机组倒挂率上升，甚至出现板形问题，严重影响带钢的表面质量，致使产品质量降级的技术问题，通过对乳化液浓度的优化，实现了升降速过程轧制压力变化曲线的控制，大大降低了反常和倒挂现象的发生概率，提高了成品带材的表面质量的技术效果。

2、本发明实施例通过所述获得乳化液浓度优化乳化液浓度优化目标函数目标函数，具体包括：计算当前工况下各机架的摩擦系数μ_i；计算当前工况下各机架的轧制压力P_i、打滑因子ψ_i、滑伤指数

判断第一不等式

是否同时成立；如果所述第一不等式成立，调用板形计算模型计算出当前工况下产品的成品板形值 shape；判断第二不等式shape＜shape^*是否成立；如果所述第二不等式成立，计算乳化液浓度优化目标函数，目标函数的表达式为：

式中：n为机架数；ΔQ_si为热量标准差值。通过判断所述第一不等式与所述第二不等式是否成立，从而达到了获得乳化液浓度优化目标函数的技术效果。

3、本发明实施例通过所述判断所述优化目标函数是否为最小，还包括：如果所述优化目标函数是否不是最小，重新分配冷轧机组乳化液浓度的初始值；判断第三不等式C＜C_max是否成立；如果所述第三不等式不成立，则令k_j＝k_j+1，给定乳化液浓度设定步长ΔC，定义乳化液浓度中间过程参数k_j，乳化液浓度C＝C₀+k_jΔC；如果所述第三不等式成立，进一步达到了输出最佳乳化液浓度设定值C^y，完成了乳化液浓度的优化，实现对升降速过程轧制压力变化曲线的控制，降低了反常和倒挂现象的发生概率的技术效果。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种冷连轧过程的乳化液浓度优化方法，其特征在于，所述方法包括：

收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数；

给定冷轧机组乳化液浓度设定值初始值

；

获得当前工况下各机架的热量值

和

，其中，

为各机架机组产生的总热量；

为乳化液带走的热量；

获得乳化液浓度优化目标函数；

其中，所述获得乳化液浓度优化目标函数，具体包括：

计算当前工况下各机架的摩擦系数

；

计算当前工况下各机架的轧制压力

、打滑因子

、滑伤指数

；

判断第一不等式

是否同时成立，式中：

为临界打滑因子；

为临界热滑伤指数；

为安全系数；

如果所述第一不等式成立，调用板形计算模型计算出当前工况下产品的成品板形值

；

判断第二不等式

是否成立，式中：

为成品带材所许可的最大板形值；

如果所述第二不等式成立，计算乳化液浓度优化目标函数，目标函数的表达式为：

，式中：

为机架数；

为热量标准差值；

判断所述优化目标函数是否为最小；

其中，所述判断所述优化目标函数是否为最小，包括：

如果所述优化目标函数不是最小，重新分配冷连轧机组乳化液浓度的设定值；

如果所述优化目标函数为最小，判断第三不等式

是否成立，式中：C _max 为乳化液浓度设定最大值；如果所述第三不等式不成立，则令

，给定乳化液浓度设定步长

，定义乳化液浓度中间过程参数

，重新分配乳化液浓度设定值

；如果所述第三不等式成立，输出最佳乳化液浓度设定值

，完成冷连轧机组以升降速过程轧制压力变化曲线控制为目标的乳化液浓度控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集并定义冷连轧机组的主要设备与工艺参数，具体包括：

收集冷连轧机组的主要设备参数；

收集冷连轧机组的工艺特征参数，包括：临界打滑因子

、临界热滑伤指数

、安全系数

；

收集冷连轧机组主要轧制工艺参数；

收集工艺润滑制度参数；

定义轧制规程优化过程中所涉及到的过程参数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述第一不等式不成立，重新分配乳化液浓度的设定值，给定乳化液浓度设定步长

，定义乳化液浓度中间过程参数

，乳化液浓度设定值

。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述第二不等式不成立，重新分配乳化液浓度的设定值，给定乳化液浓度设定步长

，定义乳化液浓度中间过程参数

，乳化液浓度设定值

。

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