CN116882735A - 一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，属于化工装置风险预警与管控技术领域。一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，包括以下步骤：S1、确定关键安全指标；S2、设定安全标准；S3、监测和数据采集；S4、数据分析和风险评估；S5、风险修正和预警；S6、持续改进和优化。该方法中，引入实时数据流处理技术实时监测采集数据，通过Matplotlib结合Pandas创建动态热点图，形象展示实时数据的变化趋势，帮助工作人员快速理解数据并做出决策，且进行风险评估和预测之后会根据风险评估的结果和等级，有效提高解决化工危险应对措施的精确性，此外在优化更新方面除了对应用模型做到定期的监控和更新外，还考虑到安全指标的准确性和实时性。
Description
技术领域
本发明涉及化工装置风险预警与管控技术领域，更具体地说，涉及一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法。
背景技术
在化工过程中，存在着各种可能导致事故或危险的因素，包括温度、压力、流量以及化学品浓度，这些因素可以被量化为工艺安全指标，包括温度超过设定阈值、压力超过安全范围，而基于工艺安全指标的化工风险修正预警是指利用工艺安全指标对化工过程中的风险进行监测和评估，并及时发出预警，以采取相应的修正措施来降低潜在的安全风险。而目前化工风险修正预警方法在实时数据的显示以及风险提示上的呈现方式比较简单，实时数据的显示大多只是通过绘制图表，缺乏实时动态性，而风险提示上大多只是应用已有方法模型进行异常识别，缺乏更明了的风险等级划分。
发明内容
一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，包括以下步骤：
S1、确定关键安全指标：借助数据分析和机器学习技术，对历史数据进行挖掘和分析，整合多源数据，且借助可视化工具和技术，建立卷积神经网络模型并训练，确定一组关键的安全指标；
S2、设定安全标准：基于相关法规、行业标准或公司内部的安全要求为每个安全指标设定合理的安全标准或阈值；
S3、监测和数据采集：基于无线传感网络设置传感器和监测设备，并采集相应的数据，且通过引入数据流处理技术监测采集数据，并利用可视化工具和技术，将数据绘制成动态热点图；
S4、数据分析和风险评估：将监测和分析结果以动态热点图的方式呈现给操作员和管理人员，并通过数据流处理技术分析和处理采集数据，且构建风险模型并进行风险评估与等级划分；
S5、风险修正和预警：发现超过安全标准的异常情况或潜在风险，发出及时的预警通知，通过结合数据分析，提供针对具体风险事件的建议措施，以及相应的风险修正方案；
S6、持续改进和优化：定期回顾和评估预警系统的性能，通过分析事故案例、故障记录和安全检查结果，并根据实际运行情况完善安全指标，改进预警机制。
优选地，S1还包括如下步骤：
S1-1、数据收集和预处理：收集与化工工艺和安全相关的历史数据，包括传感器数据、操作记录、维护日志和事故报告，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值以及填充缺失值，确保数据的质量和完整性；
S1-2、特征工程：从原始数据中提取有意义的特征，以描述工艺状态和安全性，且根据领域知识和经验，选择与安全相关的特征，包括温度、压力、液位、流量和浓度，进行特征选择、降维，构建新的特征，以提高模型性能和效率；
S1-3、数据探索和可视化：基于可视化工具和技术，包括Matplotlib和Pandas，通过结合Pandas，使用Matplotlib创建动态热点图，对历史数据进行绘图制表，观察数据的分布，并识别与安全相关的关键特征；
S1-4、模型选择和训练：根据问题的特点和目标，采用监督学习算法，并基于卷积神经网络模型将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练和优化；
S1-5、模型评估和调优：使用测试集对模型进行评估，计算指标，包括准确率、召回率和F1值。根据评估结果，进行模型的调优，包括参数调整、特征选择和算法改进，以提高模型的性能和泛化能力；
S1-6、关键安全指标的确定：根据模型的结果和特征的重要性，采用相关性分析的方法确定一组关键的安全指标，并选择对工艺安全具有最大影响力的指标。
优选地，S3还包括如下步骤：
S3-1、数据采集：根据确定好的安全指标，使用传感器和检测仪表采集设备，收集化工过程中产生的数据，这些数据包括温度、压力、液位、流量和浓度，以及对于特定的工艺的安全相关数据；
S3-2、数据传输：将采集到的数据通过所述无线传感网络传输到数据处理和分析的中心；
S3-3、数据流处理技术：数据流处理技术是指对连续的数据流进行处理和分析的技术，所述数据流处理技术具体为Apache Kafka；
S3-4、特征提取：在数据流处理过程中，根据预先定义的特征提取方法，从数据流中提取关键特征，特征包括某个时间窗口内的统计量、趋势以及频谱分析结果。
优选地，S4还包括如下步骤：
S4-1、分析：使用数据流处理技术对提取的特征进行分析，包括异常检测、模式识别和预测分析；
S4-2、构建风险模型：基于训练好的卷积神经网络模型进行风险评估和预测，通过输入新的数据样本，经过卷积神经网络模型的前向传播，得到风险预测结果，并根据结果进行智能风险等级分类。
优选地，S5还包括如下步骤：
S5-1、建议措施：根据风险评估的结果，生成针对具体风险事件的建议措施，包括的警报通知、操作指导、紧急停工以及设备调整；
S5-2、风险修正方案：根据风险评估和建议措施，制定相应的风险修正方案，包括工艺调整、设备改进、操作规程优化以及人员培训；
S5-3、实施和监控：将建议措施和风险修正方案实施到现场，并持续监控其效果，并通过数据流处理技术，跟踪风险修正方案的实施情况和效果。
优选地，S6还包括如下步骤：
S6-1、安全指标更新：对关键安全指标进行持续的监测和更新，通过定期收集新的数据，并使用最新的数据训练和更新模型，以确保安全指标的准确性和性；
S6-2、方案持续改进：根据数据分析和反馈信息，不断改进风险修正方案和预测模型，利用监督学习算法，从数据中学习并优化模型；
S6-3、模型监控和更新：对模型进行定期的监控和更新，跟踪模型的性能和表现，发现模型性能下降或不适用于新的数据，重新训练或调整模型。
相比于现有技术，本发明的优点在于：
（1）本发明中，引入实时数据流处理技术实时监测采集数据，且通过使用Matplotlib结合Pandas创建动态热点图，形象展示实时数据的变化趋势，有效帮助工作人员更直观观察并分析化工过程的风险，帮助工作人员快速理解数据并做出决策。
（2）本发明中，在利用实时数据流处理技术对提取的特征进行实时分析的同时，基于训练好的卷积神经网络模型进行风险评估和预测，并根据风险评估的结果和等级，生成针对具体风险等级的建议措施和风险修正方案，进行及时调整，帮助降低风险的发生概率以及减轻风险的影响，有效提高解决化工危险应对措施的精确性，加快工作人员判断选择应对方案。
（3）本发明中，除了对应用模型做到定期的监控和更新外，还考虑到安全指标的准确性和实时性，通过定期收集新的数据，并使用最新的数据训练和更新模型，以适应工艺和安全风险的变化，并根据实时数据分析和反馈信息，不断改进风险修正方案和预测模型，顾及到优化更新的多个考虑点，有效提高了针对化工风险修正预警的准确性与实时性。
附图说明
图1为本发明的整体方法流程图。
实施方式
实施例
而目前化工风险修正预警方法在实时数据的显示以及风险提示上的呈现方式比较简单，实时数据的显示大多只是通过绘制图表，缺乏实时动态性，而风险提示上大多只是应用已有方法模型进行异常识别，缺乏更明了的风险等级划分。
请参阅图1，一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，包括以下步骤：
S1、确定关键安全指标：借助数据分析和机器学习技术，通过对历史数据的挖掘和分析，包括温度、压力、液位、流量以及浓度，并借助可视化工具和技术，将历史数据绘制成图表和散点图，同时整合多源数据，包括传感器数据、操作记录、维护日志和历史事故数据，通过建立卷积神经网络模型并训练，确定一组关键的安全指标；
S1还包括如下步骤：
S1-1、数据收集和预处理：收集与化工工艺和安全相关的历史数据，包括传感器数据、操作记录、维护日志和事故报告，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值以及填充缺失值，确保数据的质量和完整性；
S1-2、特征工程：从原始数据中提取有意义的特征，以描述工艺状态和安全性，且根据领域知识和经验，选择与安全相关的特征，包括温度、压力、液位、流量和浓度，且针对特定的工艺，还需要考虑特定工艺的风险特点，包括燃料气浓度、以及原料挥发毒性以及催化剂活性，之后再进行特征选择、降维，构建新的特征，以提高模型性能和效率；
S1-3、数据探索和可视化：基于可视化工具和技术，包括Matplotlib和Pandas，Matplotlib是一个Python的数据可视化库，提供了广泛的绘图功能，而Pandas是一个基于Python的开源数据处理和分析库。它提供了用于数据操作和分析的高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，通过结合Pandas，可以使用Matplotlib对历史数据进行绘图制表，观察数据的分布，探究数据之间的相关性，以帮助发现数据的模式和趋势，并识别与安全相关的关键特征；
S1-4、模型选择和训练：根据问题的特点和目标，采用监督学习算法，并基于卷积神经网络模型将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练和优化，监督学习算法是一类机器学习算法，监督学习通过使用标记好的训练数据集来进行模型的训练和学习，而卷积神经网络模型是监督学习算法中的一种具体实现方式，它使用多层神经元组成的网络结构来进行学习和预测；
S1-5、模型评估和调优：使用测试集对模型进行评估，计算指标，包括准确率、召回率和F1值。根据评估结果，进行模型的调优，包括参数调整、特征选择和算法改进，以提高模型的性能和泛化能力；
S1-6、关键安全指标的确定：根据模型的结果和特征的重要性，采用相关性分析的方法确定一组关键的安全指标，并选择对工艺安全具有最大影响力的指标；
S2、设定安全标准：基于相关法规、行业标准或公司内部的安全要求为每个安全指标设定合理的安全标准或阈值。
具体的，收集与化工工艺和安全相关的历史数据，包括传感器数据、操作记录、维护日志和事故报告，并对数据进行预处理，借助数据分析和机器学习技术挖掘和分析开始数据，并借助Matplotlib和Pandas工具将历史数据绘制成图表和散点图，之后通过建立卷积神经网络模型并训练，确定一组关键的安全指标，并基于相关法规、行业标准或公司内部的安全要求为每个安全指标设定合理的安全标准或阈值。
S3、实时监测和数据采集：基于无线传感网络设置传感器和监测设备，并采集相应的数据，且通过引入实时数据流处理技术实时监测采集数据，且利用可视化工具和技术，将实时数据绘制成动态热点图；
S3还包括如下步骤：
S3-1、数据采集：根据确定好的安全指标，使用传感器和检测仪表采集设备，实时收集化工过程中产生的数据，这些数据包括温度、压力、液位、流量和浓度，以及对于特定的工艺的安全相关数据；
S3-2、数据传输：将采集到的实时数据通过无线传感网络传输到数据处理和分析的中心，确保数据能够快速、可靠地传输到指定的位置；
S3-3、数据流处理技术：实时数据流处理技术是指对连续的数据流进行实时处理和分析的技术，实时数据流处理技术具体为Apache Kafka，Apache Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理大规模的数据流，Apache Kafka具有可扩展性、容错性和持久性特点，可以用于实时数据流的收集、传输和存储；
S3-4、特征提取：在数据流处理过程中，根据预先定义的特征提取方法，从数据流中提取关键特征，特征包括某个时间窗口内的统计量、趋势以及频谱分析结果，用于描述数据的特点和变化。
具体的，根据确定好的安全指标，使用传感器和检测仪表采集设备，实时收集化工过程中产生的数据，将采集到的实时数据通过无线传感网络传输到数据处理和分析的中心，引入实时数据流处理技术实时监测采集数据，且通过结合Pandas，可以使用Matplotlib创建动态热点图，可以形象展示实时数据的变化趋势，有效帮助专业工作人员观察并分析化工过程的风险。
S4、数据分析和风险评估：将实时监测和分析结果以动态热点图的方式呈现给操作员和管理人员，直观地展示当前的工艺状态、关键指标的变化和趋势，帮助用户快速理解数据并做出决策，且通过实时数据流处理技术实时分析和处理采集数据，识别异常情况和潜在风险，且根据数据分析的结果和领域知识，构建风险模型并进行风险评估与等级划分；
S4还包括如下步骤：
S4-1、实时分析：使用实时数据流处理技术对提取的特征进行实时分析，包括异常检测、模式识别和预测分析，实时分析的目的是识别潜在的风险、异常行为或预测未来的状态，其中异常检测用于识别与正常模式不符的异常数据点或数据模式，模式识别用于识别特定的数据模式或事件，且这些模式可以是频繁项集、序列模式、关联规则，而预测分析是根据历史数据的模式和趋势，预测未来的状态或趋势；
S4-2、构建风险模型：基于训练好的卷积神经网络模型进行风险评估和预测，通过输入新的数据样本，经过卷积神经网络模型的前向传播，得到风险预测结果；
S5、风险修正和预警：发现超过安全标准的异常情况或潜在风险，发出及时的预警通知，通过结合实时数据分析，提供针对具体风险事件的建议措施，以及相应的风险修正方案；
S5还包括如下步骤：
S5-1、建议措施：根据风险评估的结果和等级，生成针对具体风险事件的建议措施，包括实时的警报通知、操作指导、紧急停工以及设备调整，帮助降低风险的发生概率以及减轻风险的影响；
S5-2、风险修正方案：根据风险评估和建议措施，制定相应的风险修正方案，包括工艺调整、设备改进、操作规程优化以及人员培训，以减少或消除潜在的风险；
S5-3、实施和监控：将建议措施和风险修正方案实施到现场，并持续监控其效果，并通过实时数据流处理技术，跟踪风险修正方案的实施情况和效果；
S6、持续改进和优化：定期回顾和评估预警系统的性能，通过分析事故案例、故障记录和安全检查结果，并根据实际运行情况完善安全指标，改进预警机制；
S6还包括如下步骤：
S6-1、安全指标更新：对关键安全指标进行持续的监测和更新，以适应工艺和安全风险的变化，通过定期收集新的数据，并使用最新的数据训练和更新模型，以确保安全指标的准确性和实时性；
S6-2、方案持续改进：根据实时数据分析和反馈信息，不断改进风险修正方案和预测模型，利用监督学习算法，从数据中学习并优化模型，提高风险识别和预测的准确性和效果；
S6-3、模型监控和更新：对模型进行定期的监控和更新，跟踪模型的性能和表现，发现模型性能下降或不适用于新的数据，重新训练或调整模型。
具体的，使用实时数据流处理技术对提取的特征进行实时分析，当发现超过安全标准的异常情况或潜在风险，发出及时的预警通知，此外基于训练好的卷积神经网络模型进行风险评估和预测，通过输入新的数据样本，经过卷积神经网络模型的前向传播，得到风险预测结果，通过对比相关法规、行业标准或公司内部的安全要求，划分风险等级，并根据风险评估的结果和等级，生成针对具体风险等级的建议措施和风险修正方案，进行及时调整，帮助降低风险的发生概率以及减轻风险的影响，且修正之后还需要对关键安全指标进行持续的监测和更新，通过定期收集新的数据，并使用最新的数据训练和更新模型，以确保安全指标的准确性和实时性，并根据实时数据分析和反馈信息，不断改进风险修正方案和预测模型，且需要对模型进行定期的监控和更新，跟踪模型的性能和表现，在发现模型性能下降或不适用于新的数据，要及时重新训练或调整模型。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，其特征在于：一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，包括以下步骤：
S1、确定关键安全指标：借助数据分析和机器学习技术，对历史数据进行挖掘和分析，整合多源数据，且借助可视化工具和技术，建立卷积神经网络模型并训练，确定一组关键的安全指标；
S2、设定安全标准：基于相关法规、行业标准或公司内部的安全要求为每个安全指标设定合理的安全标准或阈值；
S3、监测和数据采集：基于无线传感网络设置传感器和监测设备，并采集相应的数据，且通过引入数据流处理技术监测采集数据，并利用可视化工具和技术，将数据绘制成动态热点图；
S4、数据分析和风险评估：将监测和分析结果以动态热点图的方式呈现给操作员和管理人员，并通过数据流处理技术分析和处理采集数据，且构建风险模型并进行风险评估与等级划分；
S5、风险修正和预警：发现超过安全标准的异常情况或潜在风险，发出及时的预警通知，通过结合数据分析，提供针对具体风险事件的建议措施，以及相应的风险修正方案；
S6、持续改进和优化：定期回顾和评估预警系统的性能，通过分析事故案例、故障记录和安全检查结果，并根据实际运行情况完善安全指标，改进预警机制。
2.根据权利要求1的一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，其特征在于，S1还包括如下步骤：
S1-1、数据收集和预处理：收集与化工工艺和安全相关的历史数据，包括传感器数据、操作记录、维护日志和事故报告，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值以及填充缺失值，确保数据的质量和完整性；
S1-2、特征工程：从原始数据中提取有意义的特征，以描述工艺状态和安全性，且根据领域知识和经验，选择与安全相关的特征，包括温度、压力、液位、流量和浓度，进行特征选择、降维，构建新的特征，以提高模型性能和效率；
S1-3、数据探索和可视化：基于可视化工具和技术，包括Matplotlib和Pandas，通过结合Pandas，使用Matplotlib创建动态热点图，对历史数据进行绘图制表，观察数据的分布，并识别与安全相关的关键特征；
S1-4、模型选择和训练：根据问题的特点和目标，采用监督学习算法，并基于卷积神经网络模型将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练和优化；
S1-5、模型评估和调优：使用测试集对模型进行评估，计算指标，包括准确率、召回率和F1值。根据评估结果，进行模型的调优，包括参数调整、特征选择和算法改进，以提高模型的性能和泛化能力；
S1-6、关键安全指标的确定：根据模型的结果和特征的重要性，采用相关性分析的方法确定一组关键的安全指标，并选择对工艺安全具有最大影响力的指标。
3.根据权利要求1的一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，其特征在于，S3还包括如下步骤：
S3-1、数据采集：根据确定好的安全指标，使用传感器和检测仪表采集设备，收集化工过程中产生的数据，这些数据包括温度、压力、液位、流量和浓度，以及对于特定的工艺的安全相关数据；
S3-2、数据传输：将采集到的数据通过所述无线传感网络传输到数据处理和分析的中心；
S3-3、数据流处理技术：数据流处理技术是指对连续的数据流进行处理和分析的技术，所述数据流处理技术具体为Apache Kafka；
S3-4、特征提取：在数据流处理过程中，根据预先定义的特征提取方法，从数据流中提取关键特征，特征包括某个时间窗口内的统计量、趋势以及频谱分析结果。
4.根据权利要求1的一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，其特征在于，S4还包括如下步骤：
S4-1、分析：使用数据流处理技术对提取的特征进行分析，包括异常检测、模式识别和预测分析；
S4-2、构建风险模型：基于训练好的卷积神经网络模型进行风险评估和预测，通过输入新的数据样本，经过卷积神经网络模型的前向传播，得到风险预测结果，并根据结果进行智能风险等级分类。
5.根据权利要求1的一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，其特征在于，S5还包括如下步骤：
S5-1、建议措施：根据风险评估的结果，生成针对具体风险事件的建议措施，包括的警报通知、操作指导、紧急停工以及设备调整；
S5-2、风险修正方案：根据风险评估和建议措施，制定相应的风险修正方案，包括工艺调整、设备改进、操作规程优化以及人员培训；
S5-3、实施和监控：将建议措施和风险修正方案实施到现场，并持续监控其效果，并通过数据流处理技术，跟踪风险修正方案的实施情况和效果。
6.根据权利要求1的一种基于工艺安全指标的化工风险修正预警方法，其特征在于，S6还包括如下步骤：
S6-1、安全指标更新：对关键安全指标进行持续的监测和更新，通过定期收集新的数据，并使用最新的数据训练和更新模型，以确保安全指标的准确性和性；
S6-2、方案持续改进：根据数据分析和反馈信息，不断改进风险修正方案和预测模型，利用监督学习算法，从数据中学习并优化模型；
S6-3、模型监控和更新：对模型进行定期的监控和更新，跟踪模型的性能和表现，发现模型性能下降或不适用于新的数据，重新训练或调整模型。
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Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| CN117350179A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 威科电子模块（深圳）有限公司 | 一种用于实现厚膜烧结工艺的安全控制方法及系统 |
| CN117391458A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-12 | 四川省寰宇众恒科技有限公司 | 基于数据分析的安全生产风险检测预警方法及系统 |
| CN117455245A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 赛飞特工程技术集团有限公司 | 一种用于企业安全生产的风险智能评定系统 |
| CN117474343A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 中交第一航务工程勘察设计院有限公司 | 石化港区危险源安全风险预警方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117496431A (zh) * | 2023-11-03 | 2024-02-02 | 广州准捷电子科技有限公司 | 一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法 |
| CN117539875A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-09 | 广东北区教育科技有限公司 | 一种练习题库定期更新在线管理方法 |
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- 2023-06-28 CN CN202310772257.8A patent/CN116882735A/zh active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117539875A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-09 | 广东北区教育科技有限公司 | 一种练习题库定期更新在线管理方法 |
| CN117496431A (zh) * | 2023-11-03 | 2024-02-02 | 广州准捷电子科技有限公司 | 一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法 |
| CN117350179A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 威科电子模块（深圳）有限公司 | 一种用于实现厚膜烧结工艺的安全控制方法及系统 |
| CN117350179B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-02-20 | 威科电子模块（深圳）有限公司 | 一种用于实现厚膜烧结工艺的安全控制方法及系统 |
| CN117391458A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-12 | 四川省寰宇众恒科技有限公司 | 基于数据分析的安全生产风险检测预警方法及系统 |
| CN117391458B (zh) * | 2023-12-08 | 2024-02-27 | 四川省寰宇众恒科技有限公司 | 基于数据分析的安全生产风险检测预警方法及系统 |
| CN117455245A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 赛飞特工程技术集团有限公司 | 一种用于企业安全生产的风险智能评定系统 |
| CN117474343A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 中交第一航务工程勘察设计院有限公司 | 石化港区危险源安全风险预警方法、装置、设备及存储介质 |
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