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TECHNISCHES GEBIET
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Diese Offenbarung bezieht sich allgemein auf verteilte faseroptische Erfassungssysteme (DFOS), Methoden und Strukturen. Insbesondere werden Systeme und Verfahren zur Bewertung der Integrität von Versorgungsmasten durch verteilte akustische Abtastung (DAS) und maschinelles Lernen beschrieben.
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HINTERGRUND
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Wie Fachleute leicht erkennen werden, haben sich verteilte faseroptische Messsysteme und -methoden als sehr nützlich erwiesen und bieten eine Reihe nützlicher Dienste, wie z. B. die Messung verschiedener physikalischer Parameter wie Temperatur, Vibration, Dehnung usw., wodurch eine neue Ära der Infrastrukturüberwachung ermöglicht wird.
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Verteilte akustische Sensortechniken messen Dehnungsänderungen (Dehnung oder Kompression) von Glasfaserkernen, die in der Regel durch äußere Ummantelungen geschützt und durch Befestigungsstrukturen an Versorgungsmasten montiert/aufgehängt sind.
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Die Integrität von Versorgungsmasten ist sowohl für die Integrität der Versorgungsinfrastruktur als auch für die öffentliche Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Derzeit erfordert die Prüfung der Integrität von Versorgungsmasten gut ausgebildete Inspektoren/Mitarbeiter, die vor Ort Inspektionen durchführen, einschließlich Sichtprüfung, Hammertest, Graben um den Mast herum und Bohren in den Mast für Probenahmen. Dieses Inspektionsverfahren muss für jeden einzelnen Mast durchgeführt werden. Es ist daher recht arbeitsintensiv, zeitaufwändig, subjektiv, stark von der Erfahrung des einzelnen Inspektors abhängig und greift in die Maststruktur ein.
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ZUSAMMENFASSUNG
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Ein Fortschritt in der Technik wird gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung erzielt, die sich auf Systeme und Verfahren zur Bewertung der Integrität von Versorgungsmasten durch verteilte akustische Abtastung und maschinelles Lernen bezieht.
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Gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung und in scharfem Gegensatz zu den gegenwärtigen Methoden zur Bewertung der Integrität von Versorgungsmasten nutzen unsere erfindungsgemäßen Systeme und Methoden vorhandene Telekommunikations-Lichtwellenleiter, die an Versorgungsmasten aufgehängt oder anderweitig befestigt sind, als Sensormedien, erfassen die Schwingungssignale von Versorgungsmasten, die durch kontrollierte mechanische Stöße angeregt werden, aus der Ferne und analysieren die Schwingungsmerkmale, um den Integritätszustand einzelner Masten mithilfe eines maschinellen Lernmodells zu bewerten. Ein verteilter akustischer Abfragesensor (Distributed Acoustic Sensing, DAS) wird in einer Zentrale (central office CO) positioniert und mit einem Ende des Telekommunikations-Glasfaserkabels (Sensorfaser) verbunden, das an den zu prüfenden Versorgungsmasten angebracht ist. Dementsprechend können die Schwingungssignale von jedem einzelnen Punkt entlang der Sensorfaser kontinuierlich von der Fernabfrage erfasst und von einem Server aufgezeichnet werden, der sich ebenfalls in der Zentrale befinden kann. Zur Inspektion von Strommasten wird eine geschulte oder ungeschulte Person geschickt, um mechanische Schläge, z. B. Hammerschläge, auf jeden einzelnen Strommast auszulösen. Die Schwingungssignale, die durch die Schläge auf die Masten entstehen, werden anschließend identifiziert, erfasst und von einem maschinellen Lernmodell, das auf dem Server - oder anderen Analysekreisläufen/-geräten - läuft, zur Analyse, Bewertung und Berichterstattung verwendet.
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KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG
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Ein vollständigeres Verständnis der vorliegenden Offenbarung kann durch Bezugnahme auf die beiliegende Zeichnung erreicht werden, in der:
- 1 ist ein schematisches Diagramm eines verteilten faseroptischen Messsystems nach dem Stand der Technik;
- 2(A) ist eine schematische Darstellung des Modelltrainings gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung;
- 2(B) ist ein schematisches Diagramm, das die Bewertung der Integrität der Masten gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung zeigt;
- 3 ist ein schematisches Diagramm, das die Elemente und die Bewertung der Integrität von Versorgungsmasten gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung zeigt;
- 4 ist ein schematisches Diagramm, das einen Überblick über illustrative Vorgänge gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung zeigt;
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Die anschaulichen Ausführungsformen werden in den Abbildungen und der ausführlichen Beschreibung ausführlicher beschrieben. Ausführungsformen gemäß dieser Offenbarung können jedoch in verschiedenen Formen verkörpert werden und sind nicht auf die in der Zeichnung und der detaillierten Beschreibung beschriebenen spezifischen oder illustrativen Ausführungsformen beschränkt.
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BESCHREIBUNG
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Im Folgenden werden lediglich die Grundsätze der Offenbarung erläutert. Es wird daher anerkannt, dass Fachleute in der Lage sind, verschiedene Anordnungen zu entwickeln, die, obwohl sie hier nicht ausdrücklich beschrieben oder gezeigt werden, die Grundsätze der Offenbarung verkörpern und in deren Geist und Umfang enthalten sind.
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Darüber hinaus sind alle hier angeführten Beispiele und bedingten Ausdrücke nur zu pädagogischen Zwecken gedacht, um dem Leser das Verständnis der Grundsätze der Offenbarung und der von dem/den Erfinder(n) zur Förderung des Standes der Technik beigetragenen Konzepte zu erleichtern, und sind so auszulegen, dass sie keine Beschränkung auf diese speziell angeführten Beispiele und Bedingungen darstellen.
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Darüber hinaus sollen alle hierin enthaltenen Aussagen, die sich auf Prinzipien, Aspekte und Ausführungsformen der Offenbarung sowie auf spezifische Beispiele davon beziehen, sowohl strukturelle als auch funktionale Äquivalente davon einschließen. Darüber hinaus sollen solche Äquivalente sowohl derzeit bekannte Äquivalente als auch in der Zukunft entwickelte Äquivalente umfassen, d. h. alle entwickelten Elemente, die unabhängig von ihrer Struktur die gleiche Funktion erfüllen.
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So werden beispielsweise Fachleute erkennen, dass alle hierin enthaltenen Blockdiagramme konzeptionelle Ansichten von Schaltkreisen darstellen, die die Prinzipien der Offenbarung verkörpern.
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Sofern hier nicht ausdrücklich anders angegeben, sind die Figuren der Zeichnung nicht maßstabsgetreu gezeichnet.
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Als zusätzlichen Hintergrund möchten wir anmerken, dass verteilte faseroptische Sensorsysteme opto-elektronische Integratoren mit einer optischen Faser (oder einem Kabel) verbinden und die Faser in eine Anordnung von Sensoren umwandeln, die entlang der Länge der Faser verteilt sind. In der Tat wird die Faser zum Sensor, während der Abfragesender Laserlichtenergie in die Faser einspeist und Ereignisse entlang der Faserlänge erfasst.
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Wie Fachleute wissen und zu schätzen wissen, kann die DFOS-Technologie zur kontinuierlichen Überwachung von Fahrzeugbewegungen, Personenverkehr, Grabungsaktivitäten, seismischen Aktivitäten, Temperaturen, struktureller Integrität, Flüssigkeits- und Gaslecks und vielen anderen Bedingungen und Aktivitäten eingesetzt werden. Sie wird weltweit zur Überwachung von Kraftwerken, Telekommunikationsnetzen, Eisenbahnen, Straßen, Brücken, internationalen Grenzen, kritischen Infrastrukturen, terrestrischen und unterseeischen Stromleitungen und Pipelines sowie für Bohrlochanwendungen in der Öl- und Gasindustrie und für die verbesserte geothermische Stromerzeugung eingesetzt. Vorteilhaft ist, dass verteilte faseroptische Sensoren nicht durch die Sichtlinie oder den Zugang zu einer entfernten Stromversorgung eingeschränkt sind und - je nach Systemkonfiguration - in kontinuierlichen Längen von mehr als 30 Meilen mit Sensoren/Detektoren an jedem Punkt der Länge eingesetzt werden können. Daher können die Kosten pro Messpunkt über große Entfernungen von konkurrierenden Technologien in der Regel nicht erreicht werden.
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Die faseroptische Sensorik misst Veränderungen in der „Rückstreuung“ von Licht, die in einer optischen Sensorfaser auftreten, wenn die Sensorfaser auf Vibrationen, Dehnungen oder Temperaturänderungen trifft. Wie bereits erwähnt, dient die Sensorfaser über ihre gesamte Länge als Sensor, der in Echtzeit Informationen über die physikalische Umgebung/Umgebung und die Integrität/Sicherheit der Faser liefert. Darüber hinaus ermöglichen die verteilten faseroptischen Messdaten eine genaue Lokalisierung von Ereignissen und Bedingungen, die an oder in der Nähe der Messfaser auftreten.
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Ein schematisches Diagramm zur Veranschaulichung der allgemeinen Anordnung und Funktionsweise eines verteilten faseroptischen Sensorsystems nach dem Stand der Technik ist in 1 dargestellt. In 1 ist eine optische Sensorfaser zu sehen, die ihrerseits mit einem Abfragegerät (Interrogator) verbunden ist. Wie bekannt, sind moderne Abfragesysteme Systeme, die ein Eingangssignal für die Faser erzeugen und reflektierte/gestreute und anschließend empfangene Signale erkennen/analysieren. Die Signale werden analysiert, und es wird ein Ausgangssignal erzeugt, das die Umgebungsbedingungen entlang der Faser angibt. Die auf diese Weise empfangenen Signale können aus Reflexionen in der Faser resultieren, z. B. Raman-Rückstreuung, Rayleigh-Rückstreuung und Brillion-Rückstreuung. Es kann sich auch um ein Signal in Vorwärtsrichtung handeln, das die Geschwindigkeitsdifferenz mehrerer Moden nutzt. Ohne die Allgemeingültigkeit zu verlieren, wird in der folgenden Beschreibung von einem reflektierten Signal ausgegangen, obwohl die gleichen Ansätze auch auf ein vorwärts gerichtetes Signal angewendet werden können.
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Ein modernes DFOS-System besteht aus einem Abfragegerät (Interrogator), das periodisch optische Impulse (oder ein beliebiges kodiertes Signal) erzeugt und diese in eine optische Faser einspeist. Das eingespeiste optische Impulssignal wird entlang der optischen Faser übertragen.
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An Stellen entlang der Faser wird ein kleiner Teil des Signals gestreut/reflektiert und an das Abfragesystem zurückgegeben. Das gestreute/reflektierte Signal enthält Informationen, die das Abfragesystem zur Erkennung verwendet, wie z. B. eine Änderung des Leistungspegels, die beispielsweise auf eine mechanische Vibration hinweist.
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Das reflektierte Signal wird in den elektrischen Bereich umgewandelt und im Interrogator verarbeitet. Anhand der Impulsinj ektionszeit und der Zeit, zu der das Signal erkannt wird, bestimmt das Abfragegerät, von welcher Stelle entlang der Faser das Signal kommt, und kann so die Aktivität an jeder Stelle entlang der Faser erfassen.
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Distributed Acoustic Sensing (DAS)/ Distributed Vibrational Sensing (DVS) Systeme detektieren Vibrationen und erfassen akustische Energie entlang der Länge der optischen Sensorfaser. Vorteilhafterweise können bestehende, verkehrsführende Glasfasernetze genutzt und in einen verteilten akustischen Sensor umgewandelt werden, der Echtzeitdaten erfasst. Klassifizierungsalgorithmen können zur Erkennung und Lokalisierung von Ereignissen wie Lecks, Kabelfehlern, Einbrüchen oder anderen abnormalen Ereignissen, einschließlich akustischer und/oder Vibrationen, verwendet werden.
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Derzeit werden verschiedene DAS/DVS-Technologien eingesetzt, wobei die gängigste auf der kohärenten optischen Zeitbereichsreflektometrie (coherent optical time domain reflectometry C-OTDR) basiert. C-OTDR nutzt die Rayleigh-Rückstreuung, so dass akustische Frequenzsignale über große Entfernungen erfasst werden können. Ein Abfragesystem sendet einen kohärenten Laserimpuls entlang einer optischen Sensorfaser (Kabel). Die Streustellen in der Faser bewirken, dass die Faser wie ein verteiltes Interferometer mit einer Messlänge, die der Pulslänge entspricht (z. B. 10 Meter), wirkt. Akustische Störungen, die auf die Sensorfaser einwirken, führen zu einer mikroskopisch kleinen Dehnung oder Stauchung der Faser (Mikrodehnung), was eine Änderung der Phasenlage und/oder der Amplitude der Lichtimpulse bewirkt, die die Faser durchlaufen.
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Bevor ein nächster Laserpuls übertragen wird, muss ein vorheriger Puls Zeit gehabt haben, die gesamte Länge der Sensorfaser zu durchlaufen und seine Streuungen/Reflexionen zurückzugeben. Die maximale Pulsrate wird also durch die Länge der Faser bestimmt. Daher können akustische Signale gemessen werden, die mit Frequenzen bis zur Nyquist-Frequenz variieren, die in der Regel die Hälfte der Impulsrate beträgt. Da höhere Frequenzen sehr schnell abgeschwächt werden, liegen die meisten für die Erkennung und Klassifizierung von Ereignissen relevanten Frequenzen im unteren Bereich von 2 kHz.
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Wie bereits erwähnt, messen verteilte akustische Messverfahren (Distributed Acoustic Sensing, DAS) Dehnungsänderungen (Dehnung oder Kompression) von optischen Sensorfasern, die in der Regel Teil einer größeren Kabelbaugruppe sind, die durch eine äußere Ummantelung geschützt ist und mit Hilfe von Befestigungsstrukturen an Versorgungsmasten montiert/aufgehängt wird. Die Bewertung der Integrität oder die Überwachung des Zustands der Versorgungsmasten kann auf der Grundlage des Antwortsignals einer manuellen Anregung (Hammerschlag oder Frequenzsweep) am Mast durchgeführt werden.
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Gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung wird DAS verwendet, um Schwingungssignale von einzelnen Masten aus der Ferne zu erfassen und die Daten in einer Zentrale (central office CO) zu speichern, so dass die gesamte Datenanalyse und - bewertung in einem CO und nicht vor Ort durchgeführt wird. Darüber hinaus werden Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Schwingungsmerkmale von Versorgungsmasten zu analysieren und deren Integritätszustand zu bewerten. Dadurch wird die Arbeit vor Ort erheblich vereinfacht/reduziert auf die Durchführung einiger sofortiger mechanischer Schläge auf jeden Mast, z. B. durch mehrmaliges mechanisches Schlagen mit einem Hammer. Darüber hinaus erfordern solche einfachen Arbeiten vor Ort weder viel Ausbildung noch Erfahrung oder Geschick, so dass die Ausbildungskosten für das Inspektionspersonal sinken. Infolgedessen ist die Inspektion von Masten effizienter, kostengünstiger und objektiver, wenn Systeme und Verfahren gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung eingesetzt werden.
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Um die Unversehrtheit des Mastes zu beurteilen, wird ein DAS-Abfragesystem, das sich im Inneren eines CO befindet, optisch mit einem Ende eines Glasfasersensorkabels verbunden und so konfiguriert, dass es die Dehnungsänderungen entlang des Glasfasersensorkabels kontinuierlich überwacht. Ein sofortiger mechanischer Schlag, z. B. ein Hammerschlag, wird auf den Zielmast ausgeübt. Da das Lichtwellenleiter-Sensorkabel am Mast (oder in ausreichender Nähe) montiert/aufgehängt/befestigt ist, versetzt die Mastvibration aufgrund des mechanischen Stoßes auch das Lichtwellenleiter-Sensorkabel in Schwingung und erzeugt Dehnungsänderungen im Lichtwellenleiter-Sensorkabel, die als DAS-Signale erfasst und in einem Server gespeichert werden, der sich in der Zentrale befinden kann - oder über ein Netzwerk verfügbar ist. Der Vorgang des Erzeugens eines mechanischen Stoßes und der Aufzeichnung der entsprechenden Schwingungssignale kann an jedem Mast einige Male wiederholt werden. Schließlich werden die gespeicherten DAS-Signale zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen oder zur Bewertung der Integrität der Masten verwendet. Bei dem Modell-Training werden die DAS-Signale der Zielmasten zusammen mit ihren bekannten Integritätsbedingungen zum Trainieren eines maschinellen Lernmodells verwendet. Bei der Bewertung der Mast-Integrität werden die DAS-Signale der Zielmasten in das vorab trainierte maschinelle Lernmodell eingegeben, und das Modell erzeugt Ausgaben, die auf einen oder mehrere Mast-Integritätszustände hinweisen. Dieser Prozess kann mehrfach wiederholt werden, um die Genauigkeit der Bewertung zu erhöhen. Ein einziger DAS-Abfragesender kann zur Erfassung der Schwingungssignale aller an das Glasfaserkabel angeschlossenen Masten verwendet werden. Und die DAS-Signalerfassung kann an mehreren Masten gleichzeitig durchgeführt werden.
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2(A) ist ein schematisches Diagramm, das das Modell-Training gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung veranschaulicht; 2(B) ist ein schematisches Diagramm, das die Bewertung der Integrität von Versorgungsmasten gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung veranschaulicht; und 3 ist ein schematisches Diagramm, das die Elemente für die Bewertung der Unversehrtheit von Versorgungsmasten gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung und deren Bewertung veranschaulicht.
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Mit gleichzeitiger Bezugnahme auf diese Abbildungen kann man das Implementierungsschema wie folgt betrachten.
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Verbinde den DAS-Interrogator optisch mit einem Ende des Glasfasersensorkabels, um die Schwingungen des Glasfasersensorkabels als DAS-Signale zu erfassen. Erzeuge einen sofortigen mechanischen Schlag, z. B. einen Hammerschlag, auf einen Zielmast an einer beliebigen Position oder in einer beliebigen Richtung, wie in 3 dargestellt. Dadurch wird der Mast sofort in Schwingung versetzt und somit auch das aufgehängte/oberirdische Glasfasersensorkabel am Mast (oder das unterirdische Sensorkabel in ausreichender Nähe zum Mast) in Schwingung versetzt. Diese Vibration des Glasfaser-Sensorkabels wird vom DAS-Abfragesystem erfasst und anschließend als DAS-Signal aufgezeichnet. Oftmals muss dieser Schritt an jedem Mast mehrmals wiederholt werden, um ein ausreichendes Modelltraining oder eine Bewertung der Mastintegrität zu ermöglichen.
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Um ein Modell für die Bewertung der Mastintegrität zu trainieren, wird die DAS-Signalerfassung in Schritt 2 an mehreren Masten mit bekannten Integritätsbedingungen durchgeführt. Die DAS-Signale dieser Masten und ihre Integritätsbedingungen werden verwendet, um das maschinelle Lernmodell für die Klassifizierung des Mastintegritätszustands zu trainieren. Dieser Schritt führt zu einem vortrainierten Modell für die Mastintegritätsbewertung und muss nur einmal für dasselbe Glasfaserkabel durchgeführt werden.
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Sobald das Modell trainiert ist, können DAS-Signale von beliebigen Testmasten, die sich entlang der Glasfaserkabelstrecke befinden, in das Modell eingespeist werden. Dieses trainierte (vortrainierte) Modell wird verwendet, um die DAS-Signale in verschiedene Mastintegritätszustandsklassen zu klassifizieren. Auf diese Weise werden die Integritätsbedingungen der Testmasten bestimmt/erhalten. Wenn das vortrainierte Modell fertig ist und nicht aktualisiert werden muss, kann ein weiterer Trainingsschritt übersprungen werden.
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4 ist ein schematisches Diagramm, das einen Überblick über illustrative Vorgänge gemäß den Aspekten der vorliegenden Offenbarung zeigt.
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Wie aus dieser Abbildung ersichtlich, bietet die vorliegende Offenbarung ein System und ein Verfahren zur Bewertung der Integrität von Versorgungsmasten, indem vorhandene Telekommunikations-Glasfaserkabel als Sensorkabel, sofortige mechanische Einwirkungen auf die Masten, DAS-Technologie und ein maschinelles Lernmodell verwendet werden. Ein sofortiger mechanischer Aufprall erzeugt ein Vibrationsereignis auf dem Glasfaserkabel, das an einem Zielmast befestigt/aufgehängt ist, was von der DAS erfasst/aufgezeichnet wird. Durch Anwendung eines maschinellen Lernmodells auf die DAS-Signale wird der Integritätszustand des Zielmastes ermittelt.
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An dieser Stelle haben wir diese Offenbarung zwar anhand einiger spezifischer Beispiele dargestellt, aber die Fachleute werden erkennen, dass unsere Lehren nicht so beschränkt sind. Dementsprechend sollte diese Offenbarung nur durch den Umfang der beigefügten Ansprüche begrenzt werden.
