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自然崩落法漏斗放矿规律三维模拟
2018-03-30
为了优选自然崩落法低损贫的放矿方案,引进REBOP 软件开展镍矿下盘、上盘及中部多排漏斗放矿规律三维数值模拟及损贫预测。结果表明,3 种方案均匀放矿30 d 后放矿点上方均形成近70 m 的移动单元体及超30m 的放矿单元体。矿体下盘、上盘及中部放矿时平均出矿率依次为85. 6%、85. 4% 及85. 7%,出矿品位依次为0. 56%、0. 43%及0. 47%。此外,下盘放矿时极限放出矿量及放出矿石品位均优于其他方案,且放矿周期内矿石品位均达到设计品位,故优选为最佳放矿方案。
Series No. 501ꢀ Marchꢀ 2018 金ꢀ ꢀ 属ꢀ ꢀ 矿ꢀ ꢀ 山ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 总第 501期 METAL MINE 2018 年第 3 期 ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 自然崩落法漏斗放矿规律三维模拟 1 2 2 黄明清 ꢀ 王贻明 ꢀ 高ꢀ 谦 ( 1. 福州大学紫金矿业学院,福建 福州 350116;2. 北京科技大学土木与资源工程学院,北京 100083) 摘ꢀ 要ꢀ 为了优选自然崩落法低损贫的放矿方案,引进 REBOP 软件开展镍矿下盘、上盘及中部多排漏斗放矿规 律三维数值模拟及损贫预测。 结果表明,3 种方案均匀放矿 30 d 后放矿点上方均形成近 70 m 的移动单元体及超 30 m 的放矿单元体。 矿体下盘、上盘及中部放矿时平均出矿率依次为 85. 6% 、85. 4% 及 85. 7% ,出矿品位依次为 0. 56% 、0. 43% 及 0. 47% 。 此外,下盘放矿时极限放出矿量及放出矿石品位均优于其他方案,且放矿周期内矿石品位 均达到设计品位,故优选为最佳放矿方案。 关键词ꢀ 崩落法ꢀ 损贫预测ꢀ 极限放出矿量ꢀ 放矿优化 ꢀ ꢀ 中图分类号ꢀ TD853. 36ꢀ ꢀ ꢀ 文献标志码ꢀ Aꢀ ꢀ ꢀ 文章编号ꢀ 1001-1250(2018)-03-151-05 ꢀ DOIꢀ 10. 19614 / j. cnki. jsks. 201803028 ꢀ Three-dimensional Simulation of Hopper Ore Drawing Regularity in Natural Caving 1 2 2 Huang Mingqing ꢀ Wang Yiming ꢀ Gao Qian ( 1. College of Zijin Mining,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China; 2 . Civil and Resource Engineering School,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China) Abstractꢀ To obtain an optimized ore-drawing scheme with low ore loss and dilution in natural caving,the software RE- BOP was introduced to conduct three-dimensional simulation and loss-dilution prediction of multiple hopper drawing with re- gard to hanging wall,footwall and medium drawing in nickel mine. Results showed that an Isolated Movement Zone (IMZ) of nearly 70 m in height and an Isolated Extraction Zone (IEZ) of higher than 30 m were formed at drawing points after uniformly ore drawing for 30 days under three schemes. The ore-drawing percentages of hanging wall,footwall and medium drawing were sequentially 85. 6% ,85. 4% and 85. 7% ,while the drawn ore grades were sequentially 0. 56% ,0. 43% and 0. 47% . Addition- ally,the maximal drawn ore volume and the ore grades of footwall were higher than that of other schemes,and drawn grades throughout the production period reached the designed grades,therefore the footwall drawing was selected as the optimized ore drawing scheme. Keywordsꢀ Caving,Loss-dilution prediction,Maximal ore-drawn volume,Optimization of ore drawing ꢀ ꢀ 自然崩落法具有采准工程简单、机械化程度高、 分析。 然而,由于生产中放矿过程周期长、出矿强度 高、矿岩性质复杂、矿石品位变化大,物理放矿模型的 研究结果与工程实际仍有较大的偏差。 采矿成本低等优点,是金属矿床地下开采最高效的采 [ 1] 矿方法之一 。 自然崩落法放矿过程中崩落矿石与 围岩持续接触混合, 矿石贫化率一般高达 20% ~ 相对物理模拟,数值模拟具有针对性强、操作时 3 0% ,因此,放矿方式及其控制是实现矿石安全、高 间短、数据可靠、模拟过程可视化等优点,因而受到越 [ 3-4] 。 数学放矿模型基于随机 质、高效回采的关键因素。 国内外采矿工作者通常采 取改进采场结构参数、加强放矿管理、优化放矿口尺 来越多研究人员的关注 介质理论,将崩落矿岩视为具有特定品位的离散型颗 粒介质,并采用放矿理论来模拟放出体的损贫变化规 [ 2] 寸等措施来提高矿石回收率及降低贫化率 。 这些 工作大多建立在物理放矿模型及其理论分析的基础 上,将矿岩理想化为颗粒介质进行漏斗放矿流动形态 [ 5] 律。 2002 年,孙豁然等 开发了 SLS 崩落放矿模拟 系统,实现了崩落法放矿的结构参数优化及随机介质 收稿日期ꢀ 2018-01-23 基金项目ꢀ 中国博士后科学基金项目( 编号:2017M610773),国家重点研发计划项目( 编号:2017YFC0602900),国家自然科学基金项目( 编号: 1674012)。 作者简介ꢀ 黄明清(1986—),男,讲师,博士。 5 · 151· 总第 501 期ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 金ꢀ ꢀ 属ꢀ ꢀ 矿ꢀ ꢀ 山ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2018 年第 3 期 [ 6] 放矿的三维仿真。 姜谙男等 进一步模拟了不同进 lator Based On PFC)开展自然崩落法放矿过程模拟。 首先,采用 Rockware 建立与矿床地质品位、物理力学 性质接近的矿体地质模型;其次,引进 REBOP 软件 模拟放矿过程。 REBOP 2. 2 放矿过程模拟分成 4 个 阶段:①建立崩落块体模型,确定崩落矿块的矿石品 位、矿岩密度、内摩擦角等参数;②确定放矿点位置、 放出口形状与尺寸;③确定每一放矿口放矿计划;④ 放出过程中颗粒移动和放出体问题的求解。 模拟目 标是获得放矿点每日放出量、累计放出矿量及放出矿 石品位随时间变化规律,同时实现放矿口上部矿岩移 动单元体形态和放出体积的三维可视化。 路尺寸及崩矿步距条件下的放矿试验,优化放矿参数 [ 7] 后将矿石回收率提高至 90. 3% 。 类似地,朱焕春 总结了离散元软件 PFC 在矿山崩落采矿中的应用, 并采用 PFC2D 优化了寒姆金矿多排放矿漏斗的放矿 [ 8] 顺序。 最近,D Villa 等 采用 PCSLC 系统模拟了分 段崩落法中多分段出矿情况,通过分析放出矿量、金 属品位、贫化率等参数,提出了高效的放矿计划。 前 人的研究在不同程度上发展了数学放矿模型,减少了 崩落法放矿过程中矿石的贫化损失。 然而,以上模拟 难以实现放矿过程中矿石品位空间演化的可视化,也 难以揭示极限放出矿量与矿石品位变化趋势的关系。 因此,有必要引进更先进的数值模拟软件,开展不同 位置、不同放矿方式条件下的矿石损贫控制研究。 本研究拟通过模拟不同位置漏斗布置条件下的 放矿规律及损贫预测,优选低损贫的自然崩落法放矿 方式。 首先,基于矿体工程地质条件,采用 Rockware 软件建立矿产地质模型;其次,引进 Rebop2. 2 放矿模 型软件分别模拟矿体下盘放矿、上盘放矿及中部放矿 时移动单元体、放出单元体的位移、速度等动态发展 规律,分析放出矿石量及金属品位随放矿时间变化特 征;最后,进一步对比 3 种放矿方式的极限放出矿量 及其对应的安全性、矿石品位差异,优选出适用于矿 山的放矿方式。 1. 3ꢀ 建立模型 采用 4 个角点坐标,确定矿块尺寸为 140 m×180 m×150 m,其中矿块单元为 5 m×5 m×5 m 的立方体 单元(如图 1),本研究中矿块共划分成 30 240 个单 元。 每个单元具有相同的矿石品位,通过单元形心坐 标及矿石品位模拟整个矿块,即由 30 240 行 xyzG 的 数据列表来确定实际矿床,其中 x、y、z 分别代表矿块 单元的形心坐标,G 代表单元形心处的 Ni 品位(如图 2)。 1 ꢀ 模型与方法 1 . 1ꢀ 工程条件 某镍矿体走向约 600 m,倾向南西,倾角 50° ~ 0°,Ni 平均品位 0. 66% ,矿体赋存于较稳定的含矿 8 超基性岩及母岩,上盘为边缘绿泥石片岩软弱带和断 层破碎带,下盘为混合岩。 矿山采用自然崩落法开 采,矿石可崩性较好,出矿能力 5 000 t/ d,Ni 平均出 矿品位 0. 55% 。 采用铲运机在平底结构巷道的端部 出矿,巷道断面(宽×高 = 4 m×3. 8 m)即为放出口尺 寸,放矿漏斗高 12 m,边墙倾角 80°;模拟中段拉底水 平 1 570 m,出矿水平 1 554 m。 与放矿模型相关的矿 图 1ꢀ 单元矿块的矿床地质模型 Fig. 1ꢀ Geological model of the deposit in elemental block 岩物理力学参数见表 1。 表 1ꢀ 放矿模型中的矿岩物理力学参数 Table 1ꢀ Physical and mechanical parameters of ore and rocks in the drawing model 崩落矿 岩密度 始孔隙率 最大孔隙率 摩擦角 矿岩原 移动单元体 崩落矿岩 崩落块度 崩落块度 直径均值 均方差 3 / (kg/ m ) / % / % / (°) / m / m 图 2ꢀ 放矿模型矿块 Ni 品位分布 2 790 0. 35 0. 45 33 0. 2 0. 05 Fig. 2ꢀ Ni grades distribution of ore block in drawing model 1 . 2ꢀ 模拟软件 采用美国 Itasca 公司开发的 REBOP(Rapid Emu- 1. 4ꢀ 模拟过程 2 根据设计出矿强度,采矿生产面积 8 534 m ,每 · 152· ꢀ ꢀ ꢀ 黄明清等:自然崩落法漏斗放矿规律三维模拟ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2018 年第 3 期 2 个放矿点面积 144 m ,则生产所需的放矿点约 60 个, 放矿点排距 12 m×12 m,故计算得每个放矿点出矿量 为 83. 5 t/ d。 本研究分别模拟矿体上盘放矿、下盘放 矿及中部放矿等 3 种不同位置的漏斗放矿方案的放 矿规律,以优选具有最佳矿石回收率和贫化率指标的 放矿方案。 图 6)。 随着放出矿石量的增加,放出体向上部覆岩 移动,废石开始混入,因此导致矿石品位的降低。 然 而,因 A01 所处的矿体地质品位变化复杂,导致 Ni 品 位在放矿过程中反而略有升高。 2 ꢀ 结果与讨论 2 . 1ꢀ 下盘放矿规律 选取矿体下盘 A01 ~ A03 这 3 个放矿漏斗分析, 其移动单元体(IMZ)及放出单元体(IEZ) 位移、速度 矢量图见图 3、图 4。 各放矿点以 83. 5 t/ d 规模均匀 放矿 30 d 后,放矿点上方形成约 67 m 高的移动椭球 体和约 33 m 高的放出椭球体。 图 5ꢀ 放矿点每日放出量随放矿时间变化曲线 Fig. 5ꢀ Variation curve of daily drawn ore volume at drawpoints with ore drawing time ◆ ■ △ —A01; —A02; —A03 图 6ꢀ 放矿点每日放出 Ni 品位随放矿时间变化曲线 Fig. 6ꢀ Variation curve of daily Ni grades at drawpoints with ore-drawing time 图 3ꢀ 放矿点 IMZ 和 IEZ 位移矢量 Fig. 3ꢀ Displacement vector graph of IMZ and IEZ at drawpoints ◆ ■ △ —A01; —A02; —A03 2. 2ꢀ 上盘放矿规律 采取均匀放矿方式连续放矿 30 d 后,位于上盘 的 K01 ~ K04 这 4 个放矿漏斗的移动单元体、放出单 元体形态如图 7、图 8 所示。 上盘放矿时放出移动单 元及放出体高度与下盘放矿时较接近,分别为 63 m 及 35 m。 图 4ꢀ 放矿点 IMZ 和 IEZ 速度矢量 Fig. 4ꢀ Velocity vector graph of IMZ and IEZ at drawpoints 均匀放矿时,各放矿口的每日放出量及变化趋势 较接近,每日放出量在初始 6 d 逐渐增加,此后在 75 t/ d 上下波动,30 d 后 A01 ~ A03 的出矿率分别为 8 5. 7% 、86. 1% 及 85. 7% (如图 5)。 除 A01 外,各放 矿口出矿 Ni 品位随放出时间逐渐减小,其中位于中 间的 A02 放矿口 Ni 品位从 0. 59% 减小到 0. 55% (如 图 7ꢀ 放矿 30 d 时移动单元体形态 Fig. 7ꢀ IMZ profiles after ore drawing for 30 days · 153· 总第 501 期ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 金ꢀ ꢀ 属ꢀ ꢀ 矿ꢀ ꢀ 山ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2018 年第 3 期 图 10ꢀ 每日放出矿石 Ni 品位随时间变化曲线 Fig. 10ꢀ Variation curve of daily Ni grades with ore drawing out time ◆ ■ ▲ ● —K01; —K02; —K03; —K04 G03、G04 漏斗。 尽管各放矿口矿石品位相差较大, 但 30 d 内最大出矿品位(0. 45% ~ 0. 49% )及平均出 矿品位(0. 44% ~ 0. 47)均低于设计品位(0. 55% )。 图 8ꢀ 放矿 30 d 时放出单元体形态 Fig. 8ꢀ IMZ profiles after ore drawing out for 30 days 累计放出矿量变化曲线(见图 9)表明,采用均匀 放矿方式时,4 个放矿漏斗累计放出矿量均随着放矿 时间的增加而线性增加,且最终放出矿量极为接近, 平均值为 2 140 t。 进一步分析放出矿石 Ni 品位(见 图 10)发现,由于上盘拉底水平的矿体品位较低,放 矿初始 4 d 内矿石品位停滞在 0. 25% ~ 0. 33% 的较 低水平;随着放矿移动单元体向上发展,矿石品位在 4 ~ 13 d 近似线性增长,此后维持在约 0. 43% 的水 平。 然而,放出矿石的平均品位(0. 39% ~ 0. 41% ) 及放矿结束时的瞬时品位(0. 41% ~ 0. 44% ) 均低于 设计的截止品位(0. 55% ),且远低于下盘放矿方式。 Pierce 发现,漏斗放矿时细颗粒贫矿可能从上水平优 图 11ꢀ 放出矿石 Ni 品位随时间变化曲线 Fig. 11ꢀ Variation curve of Ni grade with the ore-drawing time ◆ ■ ▲ ● —G01; —G02; —G03; —G04 [ 9] 先渗流至下水平,从而降低矿石放出品位 。 由于 本研究矿体上盘为软弱带和破碎带,放矿时围岩混入 时间长、程度高,故上盘放矿时更易造成矿石品位的 进一步恶化。 2. 4ꢀ 极限放出矿量比较 自然崩落法的放矿效果不仅取决于矿块的崩落 特性、矿岩条件以及矿石品位,也取决于不同的放矿 方案。 如前所述,下盘放矿时 30 d 后放矿品位仍高 于设计截止品位,而上盘放矿及中部放矿时,放矿 30 d 内放矿品位均未达到设计品位。 调整放矿时间及 放矿方式,直至放出矿石品位达到平均截止品位,此 时的放出矿量即为极限放出矿量。 本节进一步模拟 不同位置漏斗的放矿规律,分析各放矿点的放出矿 量、放出品位与截止品位的关系,从而得到极限放出 矿量。 对于下盘放矿,选取 A01 放矿漏斗进行 64 d、放 矿规模为 167 t/ d 的均匀放矿过程模拟。 结果表明, 图 9ꢀ 放矿口累计放出矿量随时间变化曲线 Fig. 9ꢀ Variation curve of accumulated ore-drawn volume at drawpoint with time 64 d 后漏斗上方形成高达 120 m 的移动单元体,放矿 2 . 3ꢀ 中部放矿规律 选择位于矿块中部的 32 和 38 漏斗共 4 个放矿 过程中 Ni 品位随放矿时间呈对数正态分布曲线。 该 曲线特征与矿床地质条件相符,即放矿漏斗位于品位 较高的矿体中,故稳定出矿时矿体品位在水平方向上 呈“8”字分布。 如图 12 所示,放矿 39 ~ 42 d 时 Ni 放 出品 位 最 高 ( 0. 59% ), 且 后 32 d 的 放 出 品 位 # # 漏斗进行模拟,30 d 后放出矿石品位随放矿时间的 变化关系见图 11。 可以看出,除 G03 外,其它 3 个漏 斗放出矿石品位均随着放矿时间逐渐升高,且靠近下 盘 的F04、F05漏斗放出品位明显高于靠近上盘的 [ 10] (0. 56% )略高于前 32 d(0. 58% )。 Calson 等 认为 · 154· ꢀ ꢀ ꢀ 黄明清等:自然崩落法漏斗放矿规律三维模拟ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2018 年第 3 期 REBOP 模拟的放出矿石品位略高于矿石地质品位, 而本研究中放矿 64 d 后瞬时品位接近截止品位,故 此时终止放矿,对应的极限放矿量为 9 339. 4 t。 计放矿量的增加而逐渐升高,但只有下盘放矿时放出 品位始终高于设计品位,而上盘、中部在放矿周期内 放出品位均低于设计品位。 ( 3)极限放出矿量受矿岩特性、地质品位、放矿 时间及放矿方案等因素影响,上盘及中部放矿易造成 矿石持续损失贫化,下盘放矿时累计放出矿量及放出 矿石品位均优于其他方案,故优选为最佳放矿方案。 参ꢀ 考ꢀ 文ꢀ 献 [ 1]ꢀ Castro R,Gonzales F,Arancibia E. Development of a gravity flow nu- merical model for the evaluation of drawpoint spacing for block / pan- el caving[ J]. Journal of the Southern African Institution of Mining and Metallurgy,2009,109(7):393-400. 图 12ꢀ 极限放出矿量时放出 Ni 矿石品位 Fig. 12ꢀ Ni grade profiles corresponding to the maximal ore drawing volumes [2]ꢀ Trueman R,Castro R,Halim A. Study of multiple draw-zone interac- tion in block caving mines by means of a large 3D physical model ◆ ■ ▲ —A01; —K02; —P03 [ J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 对于上盘放矿,选取 K01 矿漏斗进行 64 d 均匀 放矿模拟。 结果表明,放矿的移动范围已发展到上部 2 008,45(7):1044-1051. [ 3]ꢀ Chitombo G P. Cave mining:16 years after Laubscher's 1994 paper ' 1 00 m 围岩中,放矿前 10 d 内,放出矿石品位随累计 Cave mining – state of the art'[ J]. Mining Technology,2010,119 放出量的增加而提高,此后矿石品位逐渐降低,直至 降到废石品位(见图 12)。 尽管 64 d 后累计放出量 高达 9 342. 9 t,但此时 Ni 品位已降低至 0. 25% ,基 本上属于废石。 考虑到位于上盘的 K01 ~ K04 的 4 个漏斗均位于矿岩接触带,矿石地质品位较低,因此, 本研究认为上盘放矿漏斗可不再保留。 ( 3):132-141. [4]ꢀ Melo F,Vivanco F,Fuentes C,et al. Kinematic model for quasi static granular displacements in block caving:Dilatancy effects on draw- body shapes[J]. International Journal of Rock Mechanics and Min- ing Sciences,2008,45(2):248-259. [ [ [ 5]ꢀ 柳小波,孙豁然,赵德孝,等. 崩落放矿计算机仿真系统软件的 设计与开发[J]. 金属矿山,2002,318(12):49-52. 对于中部放矿,选取 F05 漏斗进行 34 d、放矿规 模 167 t/ d 的均匀放矿模拟。 图 14 表明,放矿期内矿 石品位在前 27 d 逐渐增加,27 d 时最大出矿品位为 Liu Xiaobo,Sun Huoran,Zhao Dexiao,et al. Software design and de- velopment computer simulation system for ore caving-drawing[ J]. Metal Mine,2002,318(12):49-52. 6]ꢀ 姜谙男,赵德孝,王水平,等. 无底柱崩落采矿大断面结构参数 的数值模拟研究[J]. 岩土力学,2008,29(10):2642-2646. Jiang An’nan,Zhao Dexiao,Wang Shuiping,et al. Numerical simu- lation of structural parameters of large section pillarless sublevel ca- ving[J]. Rock and Soil Mechanics,2008,29(10):2642-2646. 7]ꢀ 朱焕春. PFC 及其在矿山崩落开采研究中的应用[J]. 岩石力学 与工程学报,2006,25(9):1927-1931. 0 0 . 5% ,随后 持 续 下 降, 放 矿 期 内 平 均 出 矿 品 位 为 . 48% 。 按 设 计 贫 化 率 12% 计 算, 累 计 放 出 的 5 210. 4 t 矿石品位均低于设计品位。 模拟结果与现 场观测结果一致,即除靠近下盘的矿石品位较高外, 整个盘区的品位均较低。 不同位置的漏斗放矿模拟结果表明,上盘及中部 放矿容易丢失下盘品位较高的矿石,同时降低矿石放 出品位,从而增加矿石的损失与贫化。 下盘放矿时极 限放出矿量及放出矿石品位指标均优于上盘放矿及 中部放矿,故优选为最佳放矿方案。 Zhu Huanchun. PFC and application case of caving study[J]. Chi- nese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2006,25 (9 ): 1 927-1931. [8]ꢀ Villa D,Diering T. A new mine planning tool for sub level caving mines[C]∥ Proceedings of the Second International Symposium on Block and Sublevel Caving. Perth:Australian Centre for Geomechan- ics,2010:237-252. 3 ꢀ 结ꢀ 论 ( 1)结合 Rockware 矿体地质模型,REBOP 软件 [ 9]ꢀ Pierce M E. A Model for Gravity Flow of Fragmented Rock in Block Caving Mines [ D ]. Queensland: The University of Queensland, 2010. 可有效分析自然崩落法不同放矿方案下的放矿规律 及损贫预测。 矿体下盘、上盘及中部均匀放矿后,放 矿点上方均形成近 70 m 的移动单元体及超 30 m 的 放矿单元体,3 种方案平均出矿率约 85. 6% 。 [10]ꢀ Carlson G,Tyler D,Dewolfe C,et al. Understanding gravity flow for mix and dilution modeling at Henderson mine[C]∥Proceedings of Mass Min 2004. Santiago:Mineria Chilena,2004:231-237. ( 2)下盘放矿过程放出矿石品位随放矿时间逐 ( 责任编辑ꢀ 徐志宏) 渐减小,上盘放矿品位变化呈现初期停滞、中期线性 增长、后期稳定的规律,而中部放矿时矿石品位随累 · 155·
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