CN108989417A - 海洋有机污染物浓度智能监测系统 - Google Patents

海洋有机污染物浓度智能监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了海洋有机污染物浓度智能监测系统，该系统包括有机污染物浓度感知装置和分析预警装置，有机污染物浓度感知装置用于采集待监测海洋区域的有机污染物浓度数据；分析预警装置用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并根据污染严重程度发出预警信号；所述有机污染物浓度感知装置包括多个部署于所述待监测海洋区域边缘的汇聚节点，以及多个部署于所述待监测海洋区域内的传感器节点；汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络。

Description

海洋有机污染物浓度智能监测系统
技术领域
本发明涉及海洋监测技术领域，具体涉及海洋有机污染物浓度智能监测系统。
背景技术
传统的海洋有机污染物浓度监测主要是采用设置定点监测站、抽样调查、现场观察和测量等方法，这些监测方法不仅耗费人力、物力、财力资源而且效率也十分低下。
发明内容
针对上述问题，本发明提供海洋有机污染物浓度智能监测系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了海洋有机污染物浓度智能监测系统，该系统包括有机污染物浓度感知装置和分析预警装置，有机污染物浓度感知装置用于采集待监测海洋区域的有机污染物浓度数据；分析预警装置用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并根据污染严重程度发出预警信号；所述有机污染物浓度感知装置包括多个部署于所述待监测海洋区域边缘的汇聚节点，以及多个部署于所述待监测海洋区域内的传感器节点；汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中根据低功耗自适应集簇分层型协议对传感器节点进行分簇并选取簇头，在簇头的通信范围内选择一个传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的有机污染物浓度数据后生成数据包并上报至对应的簇头；汇聚节点主要用于将各簇头发送的有机污染物浓度数据汇总发送至分析预警装置。
优选地，所述传感器节点包括用于监测待监测海洋区域的有机污染物浓度的传感器和用于将传感器信号转换为对应的有机污染物浓度数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
优选地，所述分析预警装置包括分析处理模块和预警模块，所述分析处理模块用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并输出污染严重程度分析结果；所述预警模块在待监测海洋区域的污染严重程度超过设定的阈值时发出预警信号。
优选地，所述分析处理模块包括阈值预设单元和判断单元；阈值预设单元用于预设各有机污染物浓度的安全阈值；判断单元用于将有机污染物浓度数据与相应的安全阈值进行比较，在有机污染物浓度数据超出相应的安全阈值时，判断该有机污染物浓度数据异常，并根据异常的有机污染物浓度数据数量确定待监测海洋区域的污染严重程度。
本发明的有益效果为：本发明基于无线传感器网络技术，实现了对待监测海洋区域有机污染物浓度的自动实时监测和在线预警，节省了人力物力。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的海洋有机污染物浓度智能监测系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的分析预警装置的结构示意框图。
附图标记：
有机污染物浓度感知装置1、分析预警装置2、分析处理模块10、预警模块20。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明实施例提供了海洋有机污染物浓度智能监测系统，该系统包括有机污染物浓度感知装置1和分析预警装置2，有机污染物浓度感知装置1用于采集待监测海洋区域的有机污染物浓度数据；分析预警装置2用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并根据污染严重程度发出预警信号；所述有机污染物浓度感知装置包括多个部署于所述待监测海洋区域边缘的汇聚节点，以及多个部署于所述待监测海洋区域内的传感器节点；汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中根据低功耗自适应集簇分层型协议对传感器节点进行分簇并选取簇头，在簇头的通信范围内选择一个传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的有机污染物浓度数据后生成数据包并上报至对应的簇头；汇聚节点主要用于将各簇头发送的有机污染物浓度数据汇总发送至分析预警装置。
在一个实施例中，所述传感器节点包括用于监测待监测海洋区域的有机污染物浓度的传感器和用于将传感器信号转换为对应的有机污染物浓度数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
在一个实施例中，如图2所示，所述分析预警装置2包括分析处理模块10和预警模块20，所述分析处理模块10用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并输出污染严重程度分析结果；所述预警模块20在待监测海洋区域的污染严重程度超过设定的阈值时发出预警信号。
其中，所述分析处理模块10包括阈值预设单元和判断单元；阈值预设单元用于预设各有机污染物浓度的安全阈值；判断单元用于将有机污染物浓度数据与相应的安全阈值进行比较，在有机污染物浓度数据超出相应的安全阈值时，判断该有机污染物浓度数据异常，并根据异常的有机污染物浓度数据数量确定待监测海洋区域的污染严重程度。在一种实施方式中，可以设置第一、第二、第三数量阈值，异常的有机污染物浓度数据数量超过第一数量阈值但未超过第二数量阈值时，设置污染严重程度为低等程度污染；异常的有机污染物浓度数据数量超过第二数量阈值但未超过第三数量阈值时，设置污染严重程度为中等程度污染等等。在一种实施方式中，可以根据不同类型的异常的有机污染物浓度数据数量来确定待监测海洋区域的污染严重程度。例如，当多种类型的异常的有机污染物浓度数量都超过某个设定的阈值时，判定污染严重程度为重度污染等。本实施例对此不作限定。
本发明上述实施例基于无线传感器网络技术，实现了对待监测海洋区域有机污染物浓度的自动实时监测和在线预警，节省了人力物力。
在一个实施例中，在簇头的通信范围内选择一个传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，具体为：
(1)计算簇头的通信范围内所有传感器节点的位置权值，并按照位置权值由大到小的顺序对传感器节点进行排序，形成中继节点候选列表：
式中，Qij表示簇头i的通信范围内第j个传感器节点的位置权值，Di，j表示簇头i与所述第j个传感器节点之间的距离，Ri为簇头i的通信距离；ni，j为位于所述第j个传感器节点通信范围内的传感器节点个数，Ni为簇头i所在簇内的传感器节点个数；φ1、φ2为设定的权重系数；
(2)选择中继节点时，根据传感器节点的当前剩余能量更新中继节点候选列表中各传感器节点的位置权值，根据更新后的位置权值由大到小的顺序对各传感器节点重新排序：
式中，Qij 1表示更新后的簇头i的通信范围内第j个传感器节点的位置权值，Qij 0表示更新前的所述第j个传感器节点的位置权值；Ei，j为所述第j个传感器节点的当前剩余能量，Emin为设定的最小能量值；
(3)在更新后的中继节点候选列表中，选取排在最前的传感器节点作为中继节点。
本实施例在簇头的通信范围内选择一个传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的有机污染物浓度数据后生成数据包并上报至对应的簇头，分担了簇头的负载，从而避免了簇头能量的过度消耗；本实施例进一步提供了一种新的中继节点选择机制，该机制首先根据传感器节点的位置计算传感器节点的位置权值，在簇头需要选择中继节点时，再基于能量因素来更新该位置权值，并选择更新后位置权值最大的传感器节点作为中继节点，计算简单便捷；通过该机制，能够选择能量较为充足、位置较佳的中继节点，有利于提高有机污染物浓度数据传输的可靠性，节省将有机污染物浓度数据传输至簇头的能量消耗，从而在整体上节省了系统在有机污染物浓度数据采集方面的成本。
在一个实施例中，基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径；设簇头a所能通向的汇聚节点数目为m，簇头a在数据传输阶段将有机污染物浓度数据分流发送至所能通向的m个汇聚节点。
其中，基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径，包括：
(1)簇头c0定期产生一定数量的前向蚂蚁报文，随机选择通信范围内的另一个簇头进行转发，并启动第一超时时钟，所述前向蚂蚁报文携带有簇头c0的节点标识；
(2)当前向蚂蚁报文δ到达簇头c1时，簇头c1在其通信范围内概率地选择一个没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头，继续转发前向蚂蚁报文δ；
(3)若簇头c1已选择簇头c2转发前向蚂蚁报文δ，则将自身的节点标识加入前向蚂蚁报文δ的地址链表，按照下列公式更新前向蚂蚁报文δ中记录的当前链路总开销，并将前向蚂蚁报文δ发送给簇头c2：
St＝St-1+Dij×S
式中，St表示更新后的链路总开销，St-1表示更新前的链路总开销，初始时链路总开销为0，S为设定的单位距离链路开销值；
(4)按照(2)、(3)继续转发前向蚂蚁报文δ，直至将其发送到任意一个汇聚节点；
(5)汇聚节点oj收到簇头c0产生的前向蚂蚁报文6时启动第二超时时钟，对于在第二超时时钟超时前收到的多个簇头c0产生的前向蚂蚁报文，汇聚节点oj选择当前链路总开销最小的前向蚂蚁报文作为标准前向蚂蚁报文，并根据标准前向蚂蚁报文产生后向蚂蚁报文，将后向蚂蚁报文沿着标准前向蚂蚁报文的逆路径发送出去，其中后向蚂蚁报文携带有标准前向蚂蚁报文的地址链表、汇聚节点oj标识、链路总开销；
(6)当簇头c3收到簇头c4发送的后向蚂蚁报文时，提取簇头c4的节点标识以及汇聚节点oj标识，并保存在本地，簇头c3更新自身至簇头c4的链路的信息素浓度：
式中，T(c3，c4)′表示更新后的簇头c3，c4之间链路上的信息素浓度，T(c3，c4)为更新前的簇头c3，c4之间链路上的信息素浓度，ρ为信息素的挥发度；为将标准前向蚂蚁报文从始发的簇头发送至汇聚节点oj总的跳数；ΔT为预设常量，表示一次更新中所释放的信息素的总量；为位于簇头c3的通信范围内的簇头个数，表示位于簇头c3的通信范围内的第个簇头到汇聚节点oj的距离，表示位于簇头c3的通信范围内的所有簇头到汇聚节点oj的距离的平方之和；
(7)当前簇头按照后向蚂蚁报文的地址链表指示的信息继续转发后向蚂蚁报文，直至后向蚂蚁报文到达簇头c0；
(8)簇头c0对在第一超时时钟超时之前收到的后向蚂蚁报文，按照(6)提取、更新相应的信息，从而得到与收到的后向蚂蚁报文数量相同的到不同汇聚节点的最优路径；其中簇头c0收到一个后向蚂蚁报文，表示有一条通向该后向蚂蚁报文所记录的汇聚节点的最优路径。
本实施例基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径，当簇头到一个汇聚节点拥有多条路径时，由汇聚节点选择当前链路总开销最小的前向蚂蚁报文作为标准前向蚂蚁报文，并根据标准前向蚂蚁报文产生后向蚂蚁报文，将后向蚂蚁报文沿着标准前向蚂蚁报文的逆路径发送出去，从而使得对于通向同一个汇聚节点的多条路径，始终能够选择总链路开销最小的路径作为通向该汇聚节点的最优路径，有利于延长无线传感器网络的生命周期。
其中，簇头c1在其通信范围内按照下列公式概率地选择一个没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头，继续转发前向蚂蚁报文δ：
式中，Pa表示簇头c1在其通信范围内选择第a个簇头来转发前向蚂蚁报文δ的概率，表示簇头c1与所述第a个簇头的链路上的信息素浓度，表示簇头c1与其通信范围内没有转发过前向蚂蚁报文δ的第b个簇头的链路上的信息素浓度，为簇头c1通信范围内没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头数量；Φa为所述第a个簇头的当前可用缓存的大小，Φb为所述第b个簇头的当前可用缓存的大小；为簇头c1与所述第a个簇头之间的距离；为簇头c1与所述第b个簇头之间的距离；Na为所述第a个簇头所在簇内的传感器节点个数，Nb为所述第b个簇头所在簇内的传感器节点个数，min(Da-0)为所述第a个簇头到最近的汇聚节点的距离，min(Db-o)为所述第b个簇头到最近的汇聚节点的距离；λ1、λ2、λ3、λ4皆为设定的权重系数。
本实施例对蚁群优化算法的概率选择公式进行改进，重新设定了概率的选择公式，根据该概率公式选择一个没有转发过前向蚂蚁报文6的簇头，继续转发前向蚂蚁报文δ，能够使得距离越近且越接近汇聚节点、缓存更足的簇头具有更大的概率被选择转发前向蚂蚁报文，有利于缩短蚂蚁所寻找的路径长度，从而有利于减少系统总的能量开销，均衡网络中各簇头的能量消耗；本实施例在概率选择公式中进一步考虑了簇头对应的簇规模，使得在选取下一跳簇头时尽量避免选择负载较大的簇头来转发前向蚂蚁报文，有利于进一步均衡网络中各簇头的负载。
在一个实施例中，簇头a在数据传输阶段将有机污染物浓度数据分流发送至所能通向的m个汇聚节点，包括：
(1)设簇头a到汇聚节点oα的最优路径为La→oα，其中α＝1，...，m，簇头a具有的到汇聚节点的最优路径集合为{La→oα，α＝1，...，m}，按照下列公式计算{La→oα，α＝1，...，m}中各最优路径的权重：
式中，为中的最优路径的权重，为最优路径的链路总开销，该链路总开销从对应的后向蚂蚁报文携带的信息获取；表示中的第b条最优路径，为后向蚂蚁报文中携带的最优路径的链路总开销；
(2)将簇头a到汇聚节点oα的各最优路径的权重比作为所述各最优路径的分流比例，按照分流比例将需要发送的有机污染物浓度数据分为多个数据包，所述多个数据包具有相同的数据包识别信息，所述分流比例用于指示沿着中的每一条最优路径传输的所述数据包的大小相对于所述需要发送的有机污染物浓度数据的大小的比例；
(3)按照所述分流比例沿中各最优路径对所述多个数据包分别进行传输。
在一个实施例中，所述按照分流比例将所述需要发送的有机污染物浓度数据分为多个数据包，包括：
将所述需要发送的有机污染物浓度数据分成固定值大小的所述多个数据包，其中最后一个所述数据包的大小小于或等于所述固定值；或者，将所述需要发送的有机污染物浓度数据分成符合所述分流比例的所述数据包。
例如，当簇头a的可达汇聚节点只有2个时，假如根据最优路径的链路总开销确定的分流比例为2:1，在进行有机污染物浓度数据的划分时，可以将所述需要发送的有机污染物浓度数据分成2个数据包，该2个数据包的大小比例为2:1。这样，就可以根据确定的分流比例2:1，把第一个数据包分流到第一条最优路径，从而发送至对应的汇聚节点，把第二数据包分流到第二条最优路径传输。另外，也可以将有机污染物浓度数据分为更多个数据包，只需在分配每个数据包的最优路径时满足相应的分流比例即可。
本实施例设定了有机污染物浓度数据的分流策略，通过该分流策略，可以充分利用簇头的多条最优路径的网络资源传送有机污染物浓度数据，通过有机污染物浓度数据的分流，可以避免同一个汇聚节点附近的簇头过早地死亡，从而延长无线传感器网络的生命期，在一定程度上提高有机污染物浓度数据传输的可靠性。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.海洋有机污染物浓度智能监测系统，其特征是，包括有机污染物浓度感知装置和分析预警装置，有机污染物浓度感知装置用于采集待监测海洋区域的有机污染物浓度数据；分析预警装置用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并根据污染严重程度发出预警信号；所述有机污染物浓度感知装置包括多个部署于所述待监测海洋区域边缘的汇聚节点，以及多个部署于所述待监测海洋区域内的传感器节点；汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中根据低功耗自适应集簇分层型协议对传感器节点进行分簇并选取簇头，在簇头的通信范围内选择一个传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的有机污染物浓度数据后生成数据包并上报至对应的簇头；汇聚节点主要用于将各簇头发送的有机污染物浓度数据汇总发送至分析预警装置。
2.根据权利要求1所述的海洋有机污染物浓度智能监测系统，其特征是，所述传感器节点包括用于监测待监测海洋区域的有机污染物浓度的传感器和用于将传感器信号转换为对应的有机污染物浓度数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
3.根据权利要求1或2所述的海洋有机污染物浓度智能监测系统，其特征是，所述分析预警装置包括分析处理模块和预警模块，所述分析处理模块用于根据有机污染物浓度数据分析待监测海洋区域的污染严重程度，并输出污染严重程度分析结果；所述预警模块在待监测海洋区域的污染严重程度超过设定的阈值时发出预警信号。
4.根据权利要求3所述的海洋有机污染物浓度智能监测系统，其特征是，所述分析处理模块包括阈值预设单元和判断单元；阈值预设单元用于预设各有机污染物浓度的安全阈值；判断单元用于将有机污染物浓度数据与相应的安全阈值进行比较，在有机污染物浓度数据超出相应的安全阈值时，判断该有机污染物浓度数据异常，并根据异常的有机污染物浓度数据数量确定待监测海洋区域的污染严重程度。
5.根据权利要求1所述的海洋有机污染物浓度智能监测系统，其特征是，在簇头的通信范围内选择一个传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，具体为：
(1)计算簇头的通信范围内所有传感器节点的位置权值，并按照位置权值由大到小的顺序对传感器节点进行排序，形成中继节点候选列表：
式中，Qij表示簇头i的通信范围内第j个传感器节点的位置权值，Di,j表示簇头i与所述第j个传感器节点之间的距离，Ri为簇头i的通信距离；ni,j为位于所述第j个传感器节点通信范围内的传感器节点个数，Ni为簇头i所在簇内的传感器节点个数；φ1、φ2为设定的权重系数；
(2)选择中继节点时，根据传感器节点的当前剩余能量更新中继节点候选列表中各传感器节点的位置权值，根据更新后的位置权值由大到小的顺序对各传感器节点重新排序：
式中，Qij 1表示更新后的簇头i的通信范围内第j个传感器节点的位置权值，Qij 0表示更新前的所述第j个传感器节点的位置权值；Ei,j为所述第j个传感器节点的当前剩余能量，Emin为设定的最小能量值；
(3)在更新后的中继节点候选列表中，选取排在最前的传感器节点作为中继节点。
6.根据权利要求1所述的海洋有机污染物浓度智能监测系统，其特征是，基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113777257A (zh) * 2021-09-02 2021-12-10 湖南汇青环保科技有限公司 一种水质在线监测大数据分析方法、系统及存储介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102944656A (zh) * 2012-10-23 2013-02-27 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种在线水质监测系统
KR20130116093A (ko) * 2012-04-12 2013-10-23 (주)티엘씨테크놀로지 Ｕｓｎ을 이용하여 해양 환경을 모니터링하기 위한 시스템 및 그 방법
CN104219789A (zh) * 2014-08-19 2014-12-17 东南大学 一种用于水位监测的wsn信息感知系统及方法
CN104602313A (zh) * 2015-01-20 2015-05-06 上海海事大学 一种海上搜救无线传感网的环境自适应路由方法
US20170131173A1 (en) * 2015-11-09 2017-05-11 The King Abdulaziz City For Science And Technology Method and system for providing a time-based schedule for monitoring one or more properties of an asset using a plurality of mobile sensor nodes in a wireless sensor network
CN106937349A (zh) * 2015-12-29 2017-07-07 扬州大学 基于移动汇聚节点和蚁群算法的无线传感器网路由协议
CN107360612A (zh) * 2017-06-30 2017-11-17 内蒙古大学 一种基于蚁群多路径的无线传感器网络的数据传输方法
CN107426683A (zh) * 2017-09-13 2017-12-01 潘荣兰 一种污水智能监测系统
CN107525904A (zh) * 2017-08-18 2017-12-29 潘荣兰 无线水质监测系统
CN108020644A (zh) * 2018-01-02 2018-05-11 潘远新 水产品养殖水质监测系统
CN108055685A (zh) * 2017-12-29 2018-05-18 北京农业信息技术研究中心 无线传感器网络中的簇头节点和传感器节点

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130116093A (ko) * 2012-04-12 2013-10-23 (주)티엘씨테크놀로지 Ｕｓｎ을 이용하여 해양 환경을 모니터링하기 위한 시스템 및 그 방법
CN102944656A (zh) * 2012-10-23 2013-02-27 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种在线水质监测系统
CN104219789A (zh) * 2014-08-19 2014-12-17 东南大学 一种用于水位监测的wsn信息感知系统及方法
CN104602313A (zh) * 2015-01-20 2015-05-06 上海海事大学 一种海上搜救无线传感网的环境自适应路由方法
US20170131173A1 (en) * 2015-11-09 2017-05-11 The King Abdulaziz City For Science And Technology Method and system for providing a time-based schedule for monitoring one or more properties of an asset using a plurality of mobile sensor nodes in a wireless sensor network
CN106937349A (zh) * 2015-12-29 2017-07-07 扬州大学 基于移动汇聚节点和蚁群算法的无线传感器网路由协议
CN107360612A (zh) * 2017-06-30 2017-11-17 内蒙古大学 一种基于蚁群多路径的无线传感器网络的数据传输方法
CN107525904A (zh) * 2017-08-18 2017-12-29 潘荣兰 无线水质监测系统
CN107426683A (zh) * 2017-09-13 2017-12-01 潘荣兰 一种污水智能监测系统
CN108055685A (zh) * 2017-12-29 2018-05-18 北京农业信息技术研究中心 无线传感器网络中的簇头节点和传感器节点
CN108020644A (zh) * 2018-01-02 2018-05-11 潘远新 水产品养殖水质监测系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郭文静: "无线传感器网络生命期优化路由协议的研究", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113777257A (zh) * 2021-09-02 2021-12-10 湖南汇青环保科技有限公司 一种水质在线监测大数据分析方法、系统及存储介质

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