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2020/11/30版

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※本資料からの無断転載を禁じます。
クリーンエネルギー「富岳」プロジェクト 第１回シンポジウム プログラム

タイトル
日程
開催場所
プログラム
受付開始
開始
開会挨拶
第1部

文部科学省「富岳」成果創出加速プログラム「スーパーシミュレーションと AI を連携活用した実機クリーンエネルギーシステムのデジタルツインの構築と活用」
第1回シンポジウム
2020年10月27日（火）13：30－17：30 （受付開始 13：10）
オンライン https://zoom.us/webinar/register/WN_32dADaX8SlySPI6IAbddqg

13:10
13:30 司会 山田知典（東京大学大学院工学系研究科・准教授）
13:30
吉村 忍（プロジェクト代表者、東京大学大学院工学系研究科・教授）
13:45
開会挨拶およびプロジェクト概要紹介
燃焼・ガス化炉のスーパーシミュレーション
司会 渡邊裕章（九州大学総合理工学研究院・教授）
13:45 30分 牧野尚夫（電力中央研究所）
石炭火力の低炭素化・脱炭素化に向けた技術開発の状況と富岳に期
待する役割

閉会挨拶

14:15 20分 吉村 忍（東京大学大学院工学系研究科・教授）
プロジェクト全体像
15分 渡邊裕章（九州大学総合理工学研究院・教授）
FFR-CombによるCO2回収型IGCC用ガス化炉解析
15分 山田知典（東京大学大学院工学系研究科・准教授）
ADV_Solidの富岳チューニング＆非弾性解析
25分 質疑応答
15:30
洋上ウィンドファームのスーパーシミュレーション
司会 植田祐子（(株)ウインドエナジーコンサルティング）
15:40 30分 今村 博（(株)ウインドエナジーコンサルティング）
洋上風力発電のロードマップと「富岳」への期待
16:10 10分 飯田明由（豊橋技術科学大学・教授）
プロジェクト全体像
16:20 15分 内田孝紀（九州大学応用力学研究所・准教授）
小野謙二（九州大学情報基盤研究開発センター・教授）
RIAM-COMPACT富岳チューニングと風車ウエイク解析
16:35 15分 加藤千幸（東京大学生産技術研究所・教授）
FFBの富岳におけるチューニング
16:50 15分 陳 順華（東京大学大学院工学系研究科・特任研究員）
吉村 忍（東京大学大学院工学系研究科・教授）
洋上大型風車ブレードの流体構造連成・疲労損傷解析
17:05 20分 質疑応答
17:25
黒瀬良一（京都大学大学院工学研究科・教授）

終了

17:30

休憩
第2部

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URL: http://www.iea.org/publications/freepublications/ publication/Wind_2013_Roadmap.pdf.

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2020

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2020

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第1回クリーンエネルギー「富岳」シンポジウム
平成２年１０月２７日（火）オンライン開催

スーパーミュレーションとAIを連携活用した実機クリーンエネルギーシステムのデジタルツインの構築と活用

FFR-CombによるCO2回収型IGCC用ガス化炉解析渡邊 裕章
九州大学 大学院総合理工学研究院

CO2回収型石炭ガス化複合発電システム
 従来型IGCC + CCS

SteamST

Air

 CCS設備運用に大きなコスト

N2

HRSG
HRSG

GT
GT

CO2
separator

O2

Shift
converter 送電端効率：41% → 32%

Coal
Coa

GCU
GCU

 CO2燃焼前回収方式

Gasifier

Steam

C 2
COCondenser to beliliquefied Oxy-fuel型IGCC + CCS （本提案）ST Oxy-fuel型CO2回収方式

 シフト変換器やCO2吸収装置が

不要

CO2

O2

Condenser
nden

HRSG
HRS
SG

GT
GT
T

O2

GCU
GCU

GT-ST（試算値））

Coal

Gasifier 送電端効率：42% （1500degC

Steam
m

CO2
to be
liquefiedliquefie

CO2+SteamOki et al., Energy Procedia, 4(2011)2

Oxy-fuel型O2-CO2吹きガス化炉
 2室2段噴流床方式
生成ガス
冷却器

HRSGへ

 旋回上昇流

リダクタ

旋回流により，溶融した灰粒子を捕集し，高温ガスとの分離を行う．

石炭／CO2

 溶融スラグ排出

ガス化ガス
GTへ

石炭／CO2

コンバスタ

コンバスタとリダクタの2つの反応容器からなる．それぞれにバーナを設置して，空気比を制御する．

チャー／CO2

チャー捕集器捕集された灰粒子は，溶融スラグと して コ ンバ ス タ 底 部 か ら 流 下
し，炉外へ排出される．

 チャーリサイクルシステム

O2／CO2
溶融スラグ

未燃粒子のチャーは，チャー捕集
器により全量回収されて，コンバスタへ再投入される．

石炭ガス化炉の概略

3

Oxy-fuel型O2-CO2吹きガス化炉の開発課題
O2-CO2吹き条件における炉内現象の解明と予測技術の開発• 石炭粒子のガス化（固気）反応の促進
CO2の投入による反応温度の低下
イメージ：空気燃焼（O2/N2=21%/79%）と同等の温度を維持するには，O2/CO2=25〜30%/75〜70%とする必要がある．

CO2の投入によるCO2ガス化反応の促進
C + CO2 → 2CO
dC= f (PCO2 , Tp , ...)dt4

Oxy-fuel型O2-CO2吹きガス化炉の開発課題
O2-CO2吹き条件における炉内現象の解明と予測技術の開発• 石炭粒子のガス化（固気）反応の促進• 溶融スラグの安定排出
CO2の投入による反応温度の低下
効率向上のための酸素比低減による反応温度の低下

5

生成ガス
生成ガス
冷却器
冷
リダクタ
リ
ダクタ

,0*  

(,

ガス化炉の効率とスラグ排出の関係

HRSGへ

炉内温度（酸素比）
 45

石炭／CO2

良好な溶融スラグ流れ

ガス化ガス
GTへ

石炭／CO2

コンバスタ

チャー／CO／
2

チャー捕集器O2／CO2

,0*
溶融スラグ

%



悪化した溶融スラグ流れ• ガス化炉の効率維持とスラグ安定排出のためには，最適点を見極める必要がある．
• 反応容器の冷却系を含む系全体で熱的なバランスを評価する必要がある．

6

Oxy-fuel型O2-CO2吹きガス化炉の開発課題
O2-CO2吹き条件における炉内現象の解明と予測技術の開発• 石炭粒子のガス化（固気）反応の促進• 溶融スラグの安定排出
実機への適用に向けたデジタルツインの構築• ラボスケール炉におけるV&V• ベンチスケール炉におけるV&V

7

石炭ガス化反応モデリングx : 反応率
石炭粒子

３つの化学反応プロセス① 熱分解（揮発分放出）
Coal → Volatiles + Char

迅速昇温

Volatiles : CH4 , H2 , CO, CO2 , H2 O

x = 0.1② 気相反応（揮発分燃焼含む）
CH4 + 0.5O2 → CO + 2H2
H2 + 0.5O2 → H2 O
CO + 0.5O2 → CO2
CH4 + H2 O → CO + 3H2
CO + H2O ↔ CO2 + H2

x = 0.6③ チャーガス化反応（固気反応）
Char + 0.5O2 → COChar + CO2 → 2CO
灰粒子

x = 0.9

石炭反応プロセスモデル

Char + H2 O → CO + H2
8

チャーガス化反応モデル

Umemoto et al., Fuel, 103(2013)

 反応メカニズム
Char + 0.5O2 → COChar + CO2 → 2COChar + H2 O → CO + H2
Char gasification rate dx/dt|x=0.5 [s-1]CO2 concentration [vol%]チャー粒子のポーラス構造モデル
dx
=
dt



k p i Si =

kpi (1 − x)



1 − Ψi ln(1 − x)

i

i

Mc
x=1−
Mc0

 Model 1: 単純加算モデル
kpi =

kpi =

Model 3Model 2
オリジナルL-H型モデル2
LG, Coal D
Ptotal 0.1 MPaチャー反応モデル予測値と実験値との比較
 Model 3: 活性点部分共有モデル

k11 PCO2
1 + k12 PCO2 + k13 PCO + k22 PH2 O + k23 PH2+Exp.

H2O concentration [vol%]k11 PCO2
k21 PH2 O+
1 + k12 PCO2 + k13 PCO
1 + k22 PH2 O + k23 PH2

 Model 2: 活性点線形共有モデル

Model 1
オリジナルL-H型モデル1

kpi =k21 PH2 O
1 + k12 PCO2 + k13 PCO + k22 PH2 O + k23 PH2

k11 PCO2
1 + k12 PCO2 + k13 PCO + a/ck22 PH2 O + a/ck23 PH2+

k21 PH2 O
1 + bck12 PCO2 + bck13 PCO + k22 PH2 O + k23 PH92

溶融スラグ流モデリング松隈，日本エネルギー学会誌, 94(2015)

Case1

Case2

Case3

Case4

Case5

Case6

!#

kg/m3

994

994

994

994

994

2700

.#

Pa s

3.6

3.6

6.4

6.4

8.6

5

1:$

mN/m

55.4

55.4

55.4

55.4

55.4

400

*5

mL/s

0.175

0.476

0.172

0.435

0.339

0.5



実験装置
• 気液二相流モデル：VOF法• VOF関数移流項スキーム：HRIC差分
差分• 表面張力モデル：CSFモデル



Case1

Case1







case1

case2

case3

case4

case5



0.69

0.58

0.37

0.61

0.44



0.92

1.01

0.83

1.07

1.04



1.41

1.17

1.28

1.22

1.39



1.04

0.99

0.62

0.97

0.99



1.47

1.16

1.40

1.19

1.37

10

壁面への付着・衝突
VOF方程式∂ρφ ∂ρuj φ
+
= φ̇
∂t
∂xj

Lagrange粒子の壁面への衝突・付着

灰粒子付着による生成項

粒子の質量と体積の関係

Lagrange粒子の液相面への衝突・付着

mp = Vp · ρp

粒子付着とボイド率変化の関係
αn+1

αn VCV +
=
VCV



Vp

試計算概略

11

試計算結果

解析手法
固気相

739

'  "#'739

'
0 .7
39
" $  &$!"  739 " "$'$"
$  $739
=&
%"     #& 739
",+ ) =
% (*21<6-(* ; #= % -
(*
*/

液相

!739  
0 .7 58<4:
39$739 $739"  , +  =  21<6 ; #= %
21<6
(*

*/

-

 #

 #
12

解析対象・条件
石炭性状
水分

6.9

揮発分
固定炭素
灰分

41.2
47.4
4.5
66.38
4.86
16.1
1.03
0.1

C
H
O
N
S

石炭ガス化研究設備（電力中央研究所所有）

検討ケース
酸素比

0.54

O2 vol%25

CO2 vol%25•

炉形式：2室2段噴流床

N2 vol%50•

圧力：2.0 MPa•

容量：100 kg/h (760kWth)

計算条件等
並列数

9,216

時間刻み

5 x 10-6 s

物理時間

approx.10 s

Wall clock time

240 hrs.

石炭ガス化研究炉の概略

13

ラボスケール石炭ガス化炉の反応（燃焼・ガス化・粒子追跡・灰溶融）・伝熱・冷却，変形の世界初マルチスケール・マルチフィジクス
統合シミュレーション（スーパーシミュレーション）の実現

14ガス化炉内流れの概観

実験映像

T

カメラ位置
ガス化炉内の温度分布と粒子分布

ガス化炉内の溶融スラグ流れ
15

実験との比較，およびコード改良による精度向上

中心軸上ガス温度分布




ガス化炉出口ガス組成16

双方向連成解析による炉内ガス組成分布17

双方向連成解析による燃焼部と炉容器部の温度分布18双方向連成解析による炉内温度分布

19

今後の計画
ラボスケール石炭ガス化炉（電中研炉）の双方向連成解析とV&V• FFR-Comb 㱻 REVOCAP̲Coupler 㱻
ADVENTURE̲Thermalの双方向連成解析を達成．ほぼ妥当な結果が得られてきている．
ラボスケール炉におけるV&Vへ
ベンチスケール石炭ガス化炉（三菱実験炉）のモデル構築
と試解析

20

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Maryland
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National Grid
Brookhaven National Lab
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Science 366, 443 (2019)
Grand challenges in the science of wind energy(i) Improved understanding of the physics
of atmospheric flow in the critical zone of wind
power plant operation(ii) materials and system dynamics of individual
wind turbines(iii) optimization and control of fleets of windplants comprising hundreds of individual
generators working synergistically within thelarger electric grid system.

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6WHS%DFNZDUG6XEVWLWXWLRQ
6ROYHWKHUHVWXQNQRZQVFigure 1. Communication pattern for CR in the 8-unknown case,showing the dataﬂow between each equation, labeled e1 to e8.
Letters e and e stand for updated equation.
!  

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REAL_TYPE* d, REAL_TYPE* a,
REAL_TYPE* c, REAL_TYPE* d1,
REAL_TYPE* a1, REAL_TYPE* c1, double& flop){
const int ss = 0x1 << (pn-1);   
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REAL_TYPE* tmp;
tmp = a; a = a1; a1 = tmp;
tmp = c; c = c1; c1 = tmp;
tmp = d; d = d1; d1 = tmp;}}

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クリーンエネルギー「富岳」プロジェクト 第1回シンポジウム 2020年10月27日
加藤千幸（東京大学生産技術研究所 革新的シミュレーション研究センター長）

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IEA. Wind energy technology roadmap, 2013 edition.
URL: http://www.iea.org/publications/freepublications/ publication/Wind_2013_Roadmap.pdf.

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FFB
Buffer Region 2-1
䝞䝑䝣䜯㡿ᇦ2-1

1260 m (10D)ADVENTURE_Solid✚ᒙ」ྜᮦᩱᛂຊゎᯒ

Buffer Region 1-1
䝞䝑䝣䜯㡿ᇦ1-1

1260 m (10D)Flow

175 m (1.4D)
334.4 m(2.7D)
478.8 m(3.8D)

እ㒊㡿ᇦ2
Outer
Region 2
Blade
Region 2ື⩼㡿ᇦ2⣼✚⑂ປᦆയゎᯒ䝞䝑䝣䜯㡿ᇦ2-2
BufferRegion 2-2
ື⩼㡿ᇦ1
Blade
Region 1

Outer Region 1እ㒊㡿ᇦ1BufferRegion 1-2
䝞䝑䝣䜯㡿ᇦ1-2

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E1 (GPa)

E2 (GPa)

E3 (GPa)G12 (GPa)

G23 (GPa)

G31 (GPa)

ʋ12

ʋ23

ʋ31

ρ(kg/m3)

Gelcoat

3.44

3.44

3.44

1.32

1.32

1.32

0.30

0.30

0.30

1235.0E-LT5500

41.80

14.00

14.00

2.63

2.63

2.84

0.28

0.37

0.09

1920.0

SNL
Triax

27.70

13.65

13.65

7.20

7.20

7.20

0.39

0.39

0.19

1850.0

Saertex

13.60

13.30

13.30

11.80

11.80

11.80

0.49

0.49

0.48

1780.0

Foam

0.26

0.26

0.26

0.02

0.02

0.02

0.30

0.30

0.30

200.0

UD
carbon114.50

8.39

8.39

5.99

5.99

6.47

0.27

0.36

0.02

1220.0[3] Chen, X., Zhao, W., Zhao, X. L., & Xu, J. Z. (2014). Failure test and finite element simulation ofa large wind turbine composite blade under static loading. Energies, 7(4), 2274-2297.

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Description

1

0.87

0.80

8.0%

1st flapwise bending

2

1.06

0.98

7.8%

1st edgewise bending

3

2.68

2.28

14.8%

2nd flapwise bending

4

3.91

3.43

12.2%

2nd edgewise bending

5

5.57

5.13

7.9%

3rd flapwise bending

6

6.45

7.39

14.6%

1st torsion[3] Resor, B. R. (2013). Definition of a 5MW/61.5 m wind turbine blade reference model. Albuquerque,
7
New Mexico, USA, Sandia National Laboratories, SAND2013-2569 2013.

䝤䝺䞊䝗ヲ⣽ᵓ㐀䝰䝕䝹䜢⏝䛔䛯ᅛ᭷್ゎᯒ㻔㻔㻞㻛㻟㻕

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8䝤䝺䞊䝗ヲ⣽ᵓ㐀䝰䝕䝹䜢⏝䛔䛯ᅛ᭷್ゎᯒ㻔㻔㻟㻛㻟㻕

䝰䞊䝗䠐

䝰䞊䝗䠒

䝰䞊䝗䠑

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URL:
https://blackburnnews.com/sarnia/sarnianews/2015/08/03/storms-reportedlydamage-wind-turbine/#!prettyPhoto.
Katnam K B, Comer A J, Roy D, et al.
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an overview[J]. The Journal of Adhesion,
2015, 91(1-2): 113-139.

10㻭㻰㼂㻱㻺㼀㼁㻾㻱㼋㻲㼍㼠㼕㼓㼡㼑䛾䛾䝣䝻䞊䝏䝱䞊䝖

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9 ཧ↷ゎᯒ䠄ὶయຊ䛺䛧䠅㻦• 㻯㻭㻿㻱㻌㻡㻦㻌㻌㔜ຊ䛾䜏䛒䜚㻧• 㻯㻭㻿㻱㻌㻢㻦㻌㻌㐲ᚰຊ䛾䜏䛒䜚㻧• 㻯㻭㻿㻱㻌㻣㻦㻌㻌㔜ຊ䛒䜚䚸㐲ᚰຊ䛒䜚

Figure: Schematical diagram of
the uniform inlet flow loading.

12

ゎᯒ஦౛
 ⩼ඛ➃䛾ὶయຊ䛾᫬้Ṕᛂ⟅(a) Traction history along x direction (Unit: Pa)(b) Traction history along y direction (Unit: Pa)

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9 㼤㻘㻌㼥㻘㻌㼦᪉ྥ䛾ὶయຊ䝺䞁䝆
9 㻔㻞㻜㻜㻌㻼㼍㻘㻌㻤㻡㻜㻌㻼㼍㻕㻘㻌㻔㻙㻝㻞㻜㻌㻼㼍㻘㻌㻙㻞㻜㻌㻼㼍㻕㻘㻌
9 㻔㻤㻜㻜㻌㻼㼍㻘㻌㻟㻜㻜㻜㻌㻼㼍㻕㻌㻌(c) Traction history along z direction (Unit: Pa)

13

ゎᯒ஦౛
 ⩼ඛ➃䛾ὶయຊ䛾䝣䞊䝸䜶䝇䝨䜽䝖䝷䝮㼠㼞㼍㼚㼟㼒㼛㼞㼙㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㼒㼘㼡㼕㼐㻌㼠㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻌㻔㼎㼘㼍㼐㼑㻌㼠㼕㼜㻕(a) spectrum curve along x direction

9 ὶయຊ䛾୺䛯䜛࿘Ἴᩘᡂศ䛿㻢㻚㻜㻌㻴㼦௨ୗ(b) spectrum curve along y direction(c) spectrum curve along z direction

14

ゎᯒ⤖ᯝ
 ὶయຊୗ䛾ᵓ㐀ᛂ⟅㻔㻯㻭㻿㻱㻌㻝㻕 ⩼᰿䜢ᅛᐃ䚸ᒙ≧」ྜᮦᩱせ⣲䚸┤஺␗᪉ᛶ䝰䝕䝹䚸䠍ᅇ㌿ 㔜ຊ䛺䛧䚸㐲ᚰຊ䛺䛧

Figure: Dynamic response of the 5MW blade under wind loads (TSR=7).

15

ゎᯒ⤖ᯝ
 ⑂ປᦆയศᕸ 㻔㻯㻭㻿㻱㻌㻝㻕
Root is constrained; laminated composite elements; orthotropic material model; 1 㔜ຊ䛺䛧䚸㐲ᚰຊ䛺䛧
revolution.
 Without gravity force; without centrifugal force.

㼐㼍㼚㼓㼑㼞㼛㼡㼟㻌㼞㼑㼓㼕㼛㼚㼐㼍㼚㼓㼑㼞㼛㼡㼟㻌㼞㼑㼓㼕㼛㼚
Figure: Fatigue damage distribution of the blade working for 20 years.

16

ゎᯒ஦౛
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17

ゎᯒ஦౛
 ⩼ඛ➃䛾ኚ఩᫬้Ṕ䛾ẚ㍑㻔㻯㻭㻿㻱㼟㻌㻡㻙㻣㻕xy

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9 ๓䛾⤖ㄽ䛸ྠ䛨㻚㻌

18

ゎᯒ஦౛
 ⩼ඛ➃䛾ኚ఩᫬้Ṕ䛾ẚ㍑㻔㻯㻭㻿㻱㼟㻌㻝㻙㻠㻕xyFouriertransform(a) X-displacement versus time curves

9 㔜ຊ䛿㼤ኚ఩䛻ᙳ㡪䚹㐲ᚰຊ䛾ᙳ㡪䛿䜟䛪䛛
9 㔜ຊ䛿ప࿘Ἴᩘ㻔㻜㻚㻞㻌㻴㼦㻕䛾ኚ఩ኚື䛻ᙳ㡪䛩䜛㻚㻌(b) spectrum curves

16/39
19

ゎᯒ஦౛
 ⩼ඛ➃䛾ኚ఩᫬้Ṕ䛾ẚ㍑㻔㻯㻭㻿㻱㼟㻌㻝㻙㻠㻕xyFouriertransform(a) Y-displacement versus time curves

9 㔜ຊ䛸㐲ᚰຊ䛾ᙳ㡪䛿᫂䜙䛛䛷䛺䛔㻧
9 ኚ఩ኚື䛻ᑐ䛩䜛ᙳ㡪䜒᫂䜙䛛䛷䛺䛔(b) spectrum curves

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max: 0.0155
EID: 74031
max: 0.0012
EID: 133666

max: 1.2e-7
EID: 133666

max: 0.0152
EID: 74031

max: 0.0011
EID: 122820

max: 0.0011
EID: 122820(a) without gravity force and without centrifugal force(b) with gravity force

max: 0.0177
EID: 74031 max: 0.0008
EID: 133666

max: 2.3e-7
EID: 133666
max: 0.0011
EID: 122820(c) with centrifugal force

max: 0.0180
EID: 74031

max: 0.0011
EID: 122820(d) with gravity force and with centrifugal force22௒ᚋ䛾ィ⏬
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