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On the feasibility of model-based feedback control of vertical instability growth rate using out-vessel coils in ARC-like scenarios

यह शोध पत्र एक मॉडल-आधारित फीडबैक नियंत्रक का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो उच्च-दीर्घता (हाई-एलॉन्गेशन) वाले ARC-जैसे टोकामक में वर्टिकल इंस्टेबिलिटी ग्रोथ रेट को सीधे नियंत्रित करने के लिए वेसल के बाहर स्थित पोलोइडल फील्ड कॉइल्स का उपयोग करता है, जो इन-वेसल कॉइल्स की अनुपस्थिति के बावजूद सिम्युलेटेड परिदृश्यों के 83% मामलों में सफल स्थिरीकरण प्राप्त करता है।

मूल लेखक: Arunav Kumar, Cesar Clauser, Theodore Golfinopoulos, Jon C. Hillesheim

प्रकाशित 2026-08-25

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Arunav Kumar, Cesar Clauser, Theodore Golfinopoulos, Jon C. Hillesheim

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

एक फ्यूजन रिएक्टर के भीतर, अत्यधिक गर्म गैस जिसे प्लाज्मा कहा जाता है, एक आवेशित तरल (charged fluid) की तरह व्यवहार करती है जिसे चुंबकीय क्षेत्रों से बने एक पूर्ण, अदृश्य बोतल में रखा जाना चाहिए। एक शहर को बिजली देने के लिए पर्याप्त ऊर्जा उत्पन्न करने हेतु, इस प्लाज्मा को लंबा और पतला खींचा जाना चाहिए, एक ऐसा आकार जो इसके प्रदर्शन को बढ़ाता है लेकिन साथ ही इसे स्वाभाविक रूप से अस्थिर भी बनाता है। एक पेंसिल की तरह जो अपनी नोक पर संतुलित हो, एक लंबा प्लाज्मा स्तंभ आसानी से बगल की ओर झुक सकता है। यदि ऐसा होता है, तो डिस्चार्ज तुरंत समाप्त हो जाता है, और ऊर्जा का अचानक निकलना रिएक्टर की आंतरिक दीवारों को नुकसान पहुँचा सकता है। दशकों से, वैज्ञानिक इन लंबे स्तंभों को रिएक्टर वेसल के भीतर, प्लाज्मा के बहुत करीब रखे गए कॉइल्स (coils) का उपयोग करके स्थिर करते रहे हैं। हालाँकि, भविष्य के पावर प्लांट में, तीव्र गर्मी और विकिरण संभवतः इंजीनियरों को इन स्थिर करने वाले कॉइल्स को वेसल से बाहर, प्लाज्मा से और दूर रखने के लिए मजबूर करेंगे। यह दूरी चुंबकीय पकड़ को कमजोर कर देती है, जिससे प्लाज्मा को सीधा रखने का कार्य काफी कठिन हो जाता है।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और कमनवेल्थ फ्यूजन सिस्टम्स के शोधकर्ताओं ने यह पता लगाने के लिए अन्वेषण किया कि क्या एक नए प्रकार का कंप्यूटर कंट्रोलर इस समस्या का समाधान कर सकता है। उन्होंने भविष्य के फ्यूजन पावर प्लांट के एक विशिष्ट डिजाइन पर ध्यान केंद्रित किया जिसे ARC कहा जाता है, जो पूरी तरह से इन दूर स्थित, बाहरी कॉइल्स पर निर्भर करता है। प्लाज्मा को एक निश्चित स्थिति में रखने की कोशिश करने के बजाय, उनकी नई प्रणाली सीधे इस बात की निगरानी करती है कि प्लाज्मा कितनी तेजी से झुकना शुरू कर रहा है। झुकने की यह दर, जिसे 'ग्रोथ रेट' (growth rate) कहा जाता है, स्थिरता का वास्तविक माप है। इस संख्या पर वास्तविक समय (real time) में नज़र रखकर, कंट्रोलर समस्या पैदा करने लायक दूर जाने से पहले ही कार्रवाई कर सकता है। टीम ने इस प्रणाली के लिए एक डिजिटल मस्तिष्क बनाया जो एक मशीन लर्निंग मॉडल को एक परिष्कृत अनुकूलन एल्गोरिदम (optimization algorithm) के साथ जोड़ता है। मशीन लर्निंग वाला हिस्सा एक तेज़ विशेषज्ञ के रूप में कार्य करता है, जो प्लाज्मा के वर्तमान आकार और आंतरिक दबाव के आधार पर स्थिरता की भविष्यवाणी करता है, जबकि अनुकूलन एल्गोरिदम यह तय करता है कि प्लाज्मा को स्थिर रखने के लिए प्रत्येक बाहरी कॉइल को कितना वोल्टेज भेजा जाए।

इस विचार का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने विभिन्न स्थितियों के तहत काम करने वाले ARC रिएक्टर के हजारों कंप्यूटर सिमुलेशन चलाए। उन्होंने कोई भौतिक मशीन नहीं बनाई; इसके बजाय, उन्होंने एक विस्तृत आभासी वातावरण (virtual environment) बनाया जो प्लाज्मा के भौतिकी और कॉइल्स के विद्युत सर्किट की नकल करता है। इन सिमुलेशन में, उन्होंने विभिन्न चुनौतियाँ पेश कीं, जैसे प्लाज्मा के आकार को बदलना, कॉइल्स के लिए उपलब्ध शक्ति को कम करना, या अचानक आंतरिक झटकों का अनुकरण करना। परिणाम उत्साहजनक थे लेकिन स्पष्ट सीमाओं को भी प्रकट करते हैं। लगभग आधे परिदृश्यों में, कंट्रोलर ने प्लाज्मा को सफलतापूर्वक स्थिर रखा, वांछित ग्रोथ रेट को उच्च सटीकता के साथ बनाए रखा। अन्य एक-तिहाई मामलों में, इसने प्लाज्मा को क्रैश होने से बचाने में सफलता पाई, हालांकि इसमें कुछ कठिनाई या आदर्श लक्ष्य से मामूली विचलन हुआ। हालाँकि, शेष मामलों में, सिस्टम नियंत्रण खो बैठा। ये विफलताएं तब हुईं जब प्लाज्मा इतना अस्थिर था कि बाहरी कॉइल्स पर्याप्त जोर से विरोध करने में सक्षम नहीं थे, या जब प्लाज्मा इतनी नाटकीय रूप से बदल गया कि कंप्यूटर की भविष्यवाणियां अविश्वसनीय हो गईं।

यह अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालांकि एक लंबे, अस्थिर प्लाज्मा को दूरी से नियंत्रित करना संभव है, लेकिन इसके लिए एक बहुत ही विशिष्ट दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि केवल प्लाज्मा को एक निश्चित स्थान पर पकड़ने की कोशिश करना पर्याप्त नहीं है; कंट्रोलर को अस्थिरता के बढ़ने की गति को सक्रिय रूप से प्रबंधित करना चाहिए। उनका मशीन लर्निंग मॉडल महत्वपूर्ण था क्योंकि यह प्लाज्मा की जटिल, बदलती आंतरिक संरचना को ध्यान में रख सकता था, जिसे सरल मॉडल अक्सर छोड़ देते हैं। प्लाज्मा के आंतरिक दबाव और वर्तमान वितरण के बारे में वास्तविक समय का डेटा फीड करके, सिस्टम यह निर्णय लेने में सक्षम हुआ कि किन कॉइल्स का उपयोग करना है। सिमुलेशन ने दिखाया कि कंट्रोलर तब सबसे अच्छा काम करता है जब प्लाज्मा शुरुआत में बहुत अधिक अस्थिर न हो। जब अस्थिरता बहुत तेजी से बढ़ी, जो एक निश्चित सीमा को पार कर गई, तो बाहरी कॉइल्स के पास इसका मुकाबला करने के लिए पर्याप्त विद्युत शक्ति समाप्त हो गई, और प्लाज्मा झुक गया।

एक अन्य प्रमुख निष्कर्ष यह था कि यह प्रणाली तब नाजुक हो जाती है जब कई समस्याएं एक साथ होती हैं। यदि कॉइल्स के लिए उपलब्ध वोल्टेज थोड़ा कम हो जाता है और कंप्यूटर के सेंसर थोड़े विलंबित होते हैं, तो सिस्टम अभी भी काम कर सकता है। लेकिन यदि दोनों मुद्दे एक साथ आते हैं, तो कंट्रोलर विफल हो जाता है। यह सुझाव देता है कि भविष्य के पावर प्लांट को महत्वपूर्ण सुरक्षा मार्जिन के साथ डिज़ाइन किया जाना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि कॉइल्स के पास पर्याप्त शक्ति हो और सेंसर अत्यंत तेज़ हों। शोधकर्ताओं ने यह भी नोट किया कि उनकी प्रणाली केवल प्लाज्मा को झुकने से रोकने पर केंद्रित थी; यह प्लाज्मा के किनारे के विस्तृत आकार को सक्रिय रूप से नियंत्रित नहीं करती थी। उनके सिमुलेशन में, आकार स्थिर रहा क्योंकि प्रारंभिक स्थितियाँ बिल्कुल सटीक सेट की गई थीं। एक वास्तविक पावर प्लांट में, लंबे समय तक प्लाज्मा के आकार को बनाए रखने के लिए एक अलग नियंत्रण परत की आवश्यकता होगी, जो इस स्थिरता कंट्रोलर के साथ मिलकर काम करेगी।

अंततः, यह कार्य इस बात का रोडमैप प्रदान करता है कि भविष्य के फ्यूजन रिएक्टरों को कैसे नियंत्रित किया जा सकता है। यह सिद्ध करता है कि दूरस्थ कॉइल्स का उपयोग करना संभव है, बशर्ते कंट्रोलर प्लाज्मा के व्यवहार की भविष्यवाणी करने में पर्याप्त स्मार्ट और प्रतिक्रिया देने में पर्याप्त तेज़ हो। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि उसने फ्यूजन ऊर्जा की समस्या को हल कर लिया है, न ही यह सुझाव देता है कि यह विशिष्ट कंट्रोलर किसी वास्तविक रिएक्टर के लिए तैयार है। इसके बजाय, यह वर्तमान तकनीक के साथ संभव सीमाओं की पहचान करता है। यह दिखाता है कि जबकि भौतिकी बाहर से नियंत्रण की अनुमति देती है, त्रुटि की गुंजाइश बहुत कम है। आगे का रास्ता इन डिजिटल कंट्रोलर्स को परिष्कृत करने, मौजूदा रिएक्टरों पर उनका परीक्षण करने और यह सुनिश्चित करने में निहित है कि हार्डवेयर सख्त समय और शक्ति आवश्यकताओं को संभाल सके। यदि ये बाधाएं पार कर ली जाती हैं, तो एक ऐसे फ्यूजन पावर प्लांट का दृष्टिकोण जो सितारों की शक्ति को सुरक्षित रूप से आत्मसात कर सकता है, भले ही उसके स्थिर करने वाले चुंबक दूर रखे गए हों, वास्तविकता के एक कदम और करीब पहुँच जाता है।

तकनीकी सारांश: ARC जैसे परिदृश्यों में वर्टिकल इंस्टेबिलिटी ग्रोथ रेट के मॉडल-आधारित फीडबैक कंट्रोल की व्यवहार्यता

समस्या विवरण
उच्च-एलोंगेशन (high-elongation) टोकामक प्लाज्मा, जो उच्च संलयन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए आवश्यक हैं, स्वाभाविक रूप से अक्षीय $n=0$ मोड के प्रति वर्टिकल रूप से अस्थिर होते हैं। वर्तमान अनुसंधान उपकरणों में, इस अस्थिरता को इन-वेसल कॉइल्स का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है जो कम कपलिंग दूरी और उच्च बैंडविड्थ प्रदान करते हैं। भविष्य के फ्यूजन पावर प्लांट जैसे कि ARC डिजाइन में, ब्लैंकेट और वैक्यूम वेसल की बाधाओं के कारण इन-वेसल कॉइल्स अनुपस्थित हो सकते हैं, जिससे केवल दूर स्थित आउट-वेसल पोलोइडल फील्ड (PF) कॉइल्स ही स्थिरता के लिए बचेंगे। बढ़ी हुई स्टैंड-ऑफ दूरी चुंबकीय कपलिंग को कमजोर करती है और आवश्यक कंट्रोल एफर्ट को बढ़ा देती है। इसके अलावा, पारंपरिक प्रोपोर्शनल-डेरिवेटिव (PD) कंट्रोल, जो प्लाज्मा करंट सेंट्रॉइड स्थिति को नियंत्रित करता है, सीधे स्थिरता मार्जिन (ग्रोथ रेट, $\gamma_{gr}$ ) को नियंत्रित नहीं करता है। एक प्लाज्मा पोजीशन रेफरेंस को संतुष्ट कर सकता है, फिर भी खतरनाक रूप से उच्च ग्रोथ रेट के साथ काम कर सकता है, क्योंकि सेंट्रॉइड विस्थापन सीधे उन परिवर्तनों को प्रतिबिंबित नहीं करता है जो एलोंगेशन, इंटरनल इंडक्टेंस या प्रेशर प्रोफाइल के कारण अस्थिरता को बढ़ाते हैं। चुनौती एक ऐसा कंट्रोलर डिजाइन करने की है जो केवल आउट-वेसल एक्टुएटर्स का उपयोग करके सीधे $\gamma_{gr}$ को नियंत्रित करे, जबकि वर्टिकल स्टेबिलिटी, डबल-नल्ल (DN) फ्लक्स बैलेंस और प्लाज्मा शेप के बीच मल्टीवेरिएबल कपलिंग को प्रबंधित करे।

कार्यप्रणाली (Methodology)
लेखक एक मॉडल-आधारित फीडबैक कंट्रोलर का प्रस्ताव करते हैं जो प्राथमिक नियंत्रित चर के रूप में वर्टिकल इंस्टेबिलिटी ग्रोथ रेट ( $\gamma_{gr}$ ) को नियंत्रित करता है। इस आर्किटेक्चर में तीन एकीकृत घटक शामिल हैं:

नॉन-रिजिड स्टेबिलिटी के लिए मशीन लर्निंग सरोगेट:
एक न्यूरल नेटवर्क सरोगेट को वास्तविक समय में $\gamma_{gr}$ और एक्टुएटर करंट के प्रति इसकी संवेदनशीलता का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। रिजिड प्लाज्मा सन्निकटन के विपरीत, यह सरोगेट नॉन-रिजिड प्रोफाइल इनपुट: प्रेशर ग्रेडिएंट $P'(\psi)$ और टोरोइडल फील्ड फंक्शन टर्म $TT'(\psi)$ को स्वीकार करता है। यह मॉडल को उन प्रोफाइल-डिपेंडेंट विविधताओं को हल करने की अनुमति देता है जिन्हें इंटीग्रल पैरामीटर्स (जैसे इंटरनल इंडक्टेंस $\ell_i$ ) अलग नहीं कर सकते। आर्किटेक्चर एक ड्यूल-ब्रांच दृष्टिकोण का उपयोग करता है: एक मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (MLP) स्केलर इक्विलिब्रियम पैरामीटर्स (जैसे $I_p$ , $\ell_i$ , कॉइल करंट्स) को प्रोसेस करता है, जबकि एक 1D कन्वेशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) प्रोफाइल शेप्स को प्रोसेस करता है। इन शाखाओं को $\gamma_{gr}$ , पर्सर्ब्ड फ्लक्स, और करंट डेंसिटी आउटपुट करने के लिए फ्यूज किया जाता है। प्रशिक्षित सरोगेट पर ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन का उपयोग वास्तविक समय में स्टेट-डिपेंडेंट एक्टुएटर सेंसिटिविटी ( $\partial \gamma_{gr} / \partial I_{PF}^c$ ) की गणना करने के लिए किया जाता है।
कंस्ट्रेंड क्वाड्रेटिक प्रोग्राम (QP) कंट्रोलर:
कंट्रोलर प्रत्येक टाइम स्टेप पर कॉइल वोल्टेज कमांड ( $V_{PF}$ ) की गणना करने के लिए एक कंस्ट्रेंड QP का उपयोग करता है। कॉस्ट फंक्शन चार आउटपुट्स के लिए प्रेडिक्टेड और टारगेट वैल्यू के बीच के अंतर को कम करता है: ग्रोथ रेट ( $\gamma_{gr}$ ), DN फ्लक्स बैलेंस ( $\psi_r$ ), वर्टिकल पोजीशन ( $z$ ), और प्लाज्मा करंट ( $I_p$ )। QP स्पष्ट रूप से कॉइल वोल्टेज और करंट पर हार्ड कंस्ट्रेंट्स लागू करता है, जो आउट-वेसल पावर सप्लाई की भौतिक सीमाओं को दर्शाता है। कंट्रोलर स्पष्ट रूप से बाउंड्री शेप (एलोंगेशन, ट्रायंगुलैरिटी) को रेगुलेट नहीं करता है; यह माना गया है कि शेप को एक अलग आउटर लूप या फीडफॉरवर्ड डिजाइन द्वारा प्रबंधित किया जाता है।
सिमुलेशन एनवायरनमेंट:
सिस्टम का परीक्षण ARC V3A पावर प्लांट डिजाइन कॉन्फ़िगरेशन (हाई-फील्ड, कॉम्पैक्ट टोकामक) पर एक ऑफलाइन क्लोज्ड-लूप सिमुलेशन का उपयोग करके किया गया है। सिमुलेशन MEQ-FGE-L इक्विलिब्रियम इवोल्यूशन कोड (जिसमें पैसिव स्ट्रक्चर एडी करंट्स शामिल हैं) को PF कॉइल सर्किट्स और पावर सप्लाई के मॉडल्स के साथ कपल्स करता है। कंट्रोल साइकिल 1 kHz पर संचालित होती है।

मुख्य परिणाम
कंट्रोलर का मूल्यांकन इक्विलिब्रियम वेरिएशंस, एक्टुएटर डिग्रेडेशन और ट्रांजिएंट डिस्टर्बेंस को कवर करने वाले 24 क्लोज्ड-लूप सिमुलेशन केसों में किया गया।

परफॉरमेंस मेट्रिक्स: कंट्रोलर ने 50% मामलों में "पास" (सभी डिजाइन मानदंडों को पूरा करना), 33% में "मार्जिनल" (मानदंडों को मुश्किल से पूरा करना या रुक-रुक कर उल्लंघन होना), और 17% में "फेल" प्राप्त किया।
सफलता के मामले: बेसलाइन सिनेरियो ( $\kappa_{sep}=1.80$ ) में, कंट्रोलर ने $\gamma_{gr}$ को प्रारंभिक +4.2 s $^{-1}$ से 0.5 सेकंड के भीतर लक्ष्य 5 s $^{-1}$ तक रेगुलेट किया, और वर्टिकल एक्सकर्शन को माइनर रेडियस के 2% से नीचे बनाए रखा।
विफलता के मोड (Failure Modes):
- वोल्टेज अथॉरिटी लिमिट्स: बहुत उच्च प्रारंभिक ग्रोथ रेट वाले मामलों में (जैसे उच्च एलोंगेशन और पीक्ड करंट प्रोफाइल्स के कारण $\gamma_{gr} > 10$ s $^{-1}$ ), 500 V का वोल्टेज लिमिट अस्थिरता का मुकाबला करने के लिए अपर्याप्त था, जिससे विफलता हुई।
- कंपाउंड डिग्रेडेशन: जबकि व्यक्तिगत डिग्रेडेशन (जैसे कम वोल्टेज या बढ़ी हुई लेटेंसी) अक्सर प्रबंधनीय थे, लेकिन संयोजनों (जैसे लो वोल्टेज + हाई लेटेंसी) के कारण विफलता हुई, जिससे स्थिरता मार्जिन कई दिशाओं से कम हो गया।
- सरोगेट एक्सट्रपलेशन: बड़े ट्रांजिएंट डिस्टर्बेंस (जैसे अत्यधिक सॉ टूथ क्रैश) ने इक्विलिब्रियम को सरोगेट के ट्रेनिंग डिस्ट्रीब्यूशन से बाहर धकेल दिया, जिससे प्रेडिक्शन एरर और सेंसिटिविटी की अशुद्धि हुई, जिसके परिणामस्वरूप कंट्रोल का नुकसान या निरंतर दोलन (oscillation) हुआ।
शेप कपलिंग: बेसलाइन केस में, सेपरेट्रिक्स एलोंगेशन बिना किसी स्पष्ट शेप कंट्रोल के स्थिर ( $\pm 0.02$ ) रहा, जिसका श्रेय डोमिनेंट स्टेबलाइजिंग एक्टुएटर (PF5 डिफरेंशियल मोड) और शेप-सेटिंग फील्ड हार्मोनिक्स के बीच कमजोर कपलिंग को दिया गया है। हालांकि, लेखक नोट करते हैं कि निरंतर शेप इवोल्यूशन के लिए एक अलग कंट्रोल लेयर की आवश्यकता होगी।

महत्व और दावे
यह पेपर एक मॉडल-आधारित कंट्रोलर का उपयोग करके सीधे वर्टिकल इंस्टेबिलिटी ग्रोथ रेट को केवल आउट-वेसल कॉइल्स का उपयोग करके नियंत्रित करने की व्यवहार्यता (feasibility) को प्रदर्शित करने का दावा करता है।

डायरेक्ट ग्रोथ रेट रेगुलेशन: अध्ययन यह मान्य करता है कि पोजीशन के बजाय $\gamma_{gr}$ को सीधे नियंत्रित करने से बड़े वर्टिकल विस्थापन होने से पहले स्थिरता मार्जिन सिग्नल मिलता है, जिससे सुधार की विंडो बढ़ जाती है।
प्रोफाइल-अवेयर सरोगेट्स: यह कार्य सटीक रूप से अस्थिरता विविधताओं को कैप्चर करने के लिए (जो इंटीग्रल पैरामीटर्स मिस कर देते हैं) प्रोफाइल-अवेयर (नॉन-रिजिड) ML सरोगेट्स के उपयोग की आवश्यकता पर जोर देता है।
कंस्ट्रेंट हैंडलिंग: कंस्ट्रेंड QP दृष्टिकोण मल्टीवेरिएबल कपलिंग और एक्टुएटर लिमिट्स को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करता है, जो अनकंस्ट्रेंड या डीकप्ल्ड कंट्रोल रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
कंट्रोलेबिलिटी की सीमाएं: अध्ययन ने आउट-वेसल कंट्रोलेबिलिटी की सीमाओं को मैप किया है, यह पहचानते हुए कि वोल्टेज अथॉरिटी और चरम स्थितियों में स्टेबिलिटी सरोगेट की सटीकता प्राथमिक सीमित कारक हैं।

लेखक स्पष्ट रूप से कहते हैं कि यह कार्य भविष्य के प्रायोगिक सत्यापन के लिए एक आधार स्थापित करता है लेकिन यह एक अंतिम इंजीनियरिंग समाधान नहीं है। वे इस बात पर जोर देते हैं कि कंट्रोलर स्पष्ट रूप से बाउंड्री शेप को रेगुलेट नहीं करता है और निरंतर सिनेरियो इवोल्यूशन के लिए एक अलग शेप कंट्रोल लेयर के साथ कैस्केड आर्किटेक्चर की आवश्यकता है। परिणाम ऑफलाइन सिमुलेशन पर आधारित हैं, और हार्डवेयर-इन-द-लूप टेस्टिंग को अगला आवश्यक कदम माना गया है।

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