垃圾填埋場地下水監測網可行性評價
摘要：垃圾填埋場的特征及其分布廣泛，會對地下水造成嚴重污染。監測井網對監測污染羽起著極為重要的作用。本文對在垃圾填埋場建立的地下水監測系統的可*性進行了評價，對幾個監測系統的檢測概率進行比較。
關鍵詞：垃圾填埋場; 監測; 地下水
一、概述
垃圾填埋場分布廣泛，會嚴重影響地下水水質、人類健康，甚至生態環境。普通用語中，垃圾填埋場是指在土地上處理垃圾，然而，國際固體廢物組織將垃圾填埋場定義為“用工程方法將廢物在地面或地下處理，以防污染物對環境造成危害，通過土地修復后可以作為他用”。但是，一些研究表明，如果選擇的場地和設計的監測網不當，垃圾淋濾液會對環境，特別是對地下水水質造成嚴重污染。因此，評價由于垃圾填埋造成的地下水污染的潛在風險就顯得非常重要，設計垃圾填埋的防護層、監測和評價地下水中污染物的范圍、以及污染物對人類健康和環境造成的風險進行評價是其中三個主要的組成部分，而地下水水質監測系統在三者中起聯結作用，起著確定污染的可能性和嚴重性的作用。這樣，在設計垃圾填埋場時，必須要設計合理有效的監測網。然而，由于存在許多不確定性因素，通常很難保證特定的監測網可以監測到垃圾填埋場釋放的所有污染物。可能泄漏污染物的范圍和位置以及水文地質特征的空間變化，使得很難預測地下水和污染物流動途徑，從而會影響監測網的可*性。監測井的位置、深度和數量，污染物的化學特征，取樣等也是影響監測網監測概率的重要參數。
在實際工作中，根據相應規范來設計監測網。許多國家都采用了歐洲共同市場和美國環保總局(USEPA)的規則，這些規則要求在污染物到達允許邊界之前，建造足夠的監測井來監測污染物泄漏。最低要求是在下游建造三個監測井，在上游建造一個監測井。監測時間是30年，而監測井的位置、數量(高于最低要求)和深度則是根據垃圾填埋場的所有者和地方當局確定。在實際工作中無需考慮所有的不確定因素，一些學者從不同角度研究了這一復雜問題。Loaiciga等(1992)對地下水監測網設計進行了全面回顧，目前的研究方法可分為四類，分別是定性、模擬、變異和優化。Rouhani和Hall(1988)以基于方差縮減分析和介質分類的方法，研究了在設計監測網時取樣過程的重要性。Haug等(1989)用地質統計分析方法，對沿廢物管理設備邊界的監測井位置和間距進行了評價。在這些研究中，充分運用了地質統計方法，但是沒有模擬地下水流動和污染物運移方式。Hudak和Loaiciga(1993)提出了多目標方法，可以用來確定監測井位置，但是沒有考慮到不確定性。Meyer等(1994)的研究工作中，采用多目標隨機優化方法來確定監測井的位置，假定污染物泄漏是連續的，通過蒙特卡羅法模擬，這一方法將不確定性和水力傳導系數以及污染源位置結合起來。Storck等(1997)引入局部彌散，將這一模型擴展為三維模型，認為特定局部彌散的影響可以忽略不計。這些研究的主要缺陷在于，為了確定最優取樣方式，需要進行大量的計算工作。Hudak(2001)提出用繪圖方法在垃圾填埋場下游確定監測井的位置，在其隨后的工作中，對在受粒間孔隙控制的含水層中根據垂向和等距設計的監測井的監測能力進行評價。然而，Hudak在其研究工作中并沒有考慮由于地下不均勻性和污染物泄漏位置引起的不確定性。
本文通過全面考慮設計監測井時起重要作用的各種因素，分析在垃圾填埋場設計的地下水監測網的可*性。由于地下不均勻性、泄漏位置、介質彌散和監測井間距的不確定性對地下水監測系統可*性造成的影響，研究方法同前。除了Meyer等(1994)和Storck等(1997)的研究方法之外，本文主要考慮了監測井位置和初始污染源對垃圾填埋場釋放污染羽監測概率的影響。采用模擬模型，通過一系列的數值實驗對上述影響進行分析。與以前的研究不同，假定污染物泄漏是瞬時而非連續的，這是因為近來的垃圾填埋場設計和運行技術均有所提高，可以將污染物泄漏的可能性和泄漏量都控制到最小。此外，監測小規模的瞬時泄漏比監測大規模的連續泄漏要難得多。
二、模型描述
用基于模擬的模型來確定給定監測系統的功效，并結合不確定性考慮幾個參數對監測網設計的影響，采用蒙特卡羅法模擬由于垃圾填埋場處置不當引起的污染羽，由以下五步組成：
1．生成自由水力傳導場；
2．建立穩定態地下水流動模型來確定流速場；
3．生成自由泄漏點；
4．建立自由運移模型來確定污染羽濃度場，直到達到允許邊界為止；
5．檢驗給定監測井的濃度是否大于給定的閥值（監測限），來確定監測系統是否監測到了污染羽。
（一）模擬范圍和不確定性
用二維模型來模擬天然三維模型顯然不太合理，但是對于局部問題，特別是含水層水平面遠遠大于其厚度，二維模型得出的結論與實際情況偏差很小（Dagan，1986；Rubin，1990；Boggs等，1992）。然而，Freyberg（1986）研究表明，污染羽主要是在水平方向運動。Moltyaner等（1993）采用天然梯度測試，在Twin Lakes研究了方向對運移的影響，研究結果表明，沿平均流向的前40米，三維模型并不能比二維模型更好地表現污染羽的運移情況。因此，考慮到三維模擬所需的計算量太大，實際工作中采用二維含水層。在數據值實驗中，采用長Lx，寬Ly和單位厚度的三角形模型，模型邊界代表允許邊界。由于本文主要是研究不同介質的垃圾填埋場中地下水監測網的可*性，因此，重點是如何實現監測網的最佳監測能力。根據數學方法，在這種情況下，對于特定距離的垂直流動方向，最佳幾何形狀是使監測井位于同一條直線上。此外，對于數量一定的監測井，監測井應當在空間上均勻分布。當與垃圾填埋場的長度和監測井的數量（即監測垃圾填埋場釋放污染羽的監測井數量不足時）相比，污染羽太薄時，就應該采取其它方式。如果是以最佳監測能力為標準，就無需確定最佳取樣方式了。因此，可以在垃圾填埋場下游矩形邊界和允許邊界之間，距垃圾填埋場的不同位置建造幾個直線監測井系統，假設取樣是連續進行的。由于在本項研究中采用了二維模型，假設監測井完全穿透了含水層。不難想像，當采用3D模型時，監測系統的監測概率會有所下降，這是因為沒有完全穿透監測井：污染羽可能向上或向下通過井壁防護層。
在該模型中，將由于污染源位置和地下不均勻性造成的不確定性結合起來進行考慮。在本文研究中，地下不均勻性通過水力傳導系數的空間變化反映出來。因此，將水力傳導系數作為自由空間函數或自由場，對各向同性的水力傳導系數取自然對數［Y=ln(K)］，作為給定平均數、方差和相關長度的穩定高斯場的模型。采用回轉線（turning band）方法，生成與這些統計學參數有關的自由傳導系數場（Mantoglou和Wilson,1982）。
（二）地下水流動模型
由于污染物主要是通過天然通道遷移，因此，污染物在地下水中的運移主要取決于天然流動系統。在穩定態流動系統中模擬污染物運移時，流速場保持穩定；而在瞬時流動系統中，流速場隨時間變化而變化，這就要求在研究時間范圍內，建立多種模擬方式。用蒙特卡羅方法描述瞬時狀態的計算工作量非常大，在實際工作中不可行。因此，在本項研究中，假定二維穩定態飽和地下水在各向異性均質含水層中沿水平方向流動，以簡化水文地質環境，同時通過合理計算，也可以更好地了解地下不均勻性和不同介質對于監測污染羽的影響。另外，由于地下水水位和承壓水頭變化通常非常緩慢，因此，假定穩定態流動對于實際情況影響不大。另一方面，盡管流動方向通常是相關參數，對于污染羽運動有一定影響，但在本項研究中，假定流動方向從左向右，目的是為了以合理的計算成本進行模擬計算。不過，與在單一方向流動相比，流動方向的變化會造成污染物在更大的范圍內運移。這樣，可以預測給定距離（污染物濃度接近于臨界濃度）的監測系統的監測概率，會低于估計值。
采用五點有限差分法（Five-point finite difference method）建立流動等式。根據Dirichlet和Neumann邊界來求解等式。根據地下水流動等式得到水頭后，就可以計算出達西速率。之后，根據介質的有效孔隙度將達西速率進行分解，就可以得到x方向和在y方向上的平均地下水流速。采用共軛法來解飽和不均勻介質地下水流動等式。
（三）運移模型
在本研究中，用水平對流彌散等式來表達污染物在地下的運移。假定污染物總量不變，與固體基質沒有進行相互作用。這一假定的原因是簡化為研究運移環境影響而進行的參數敏感性分析，也不考慮生物和化學作用，如延遲、衰減和微生物轉化的復雜因素，主要考慮介質的彌散和不均勻性，以一種簡單直接的方式影響監測概率。在不均勻介質中設計捕獲和監測污染物系統時，水平對流和彌散是最重要的運移機制。然而，生物作用通常會使特定有機污染物濃度降低，但是并不能保證毒性降低。另一方面，化學作用，如吸附/解吸或衰減可以使污染物運移速度明顯降低（Gorelick等，1993）。當考慮延遲時，污染物濃度的空間分布表現為在污染羽前端較陡，在后端較為平緩（Bear和Buchlin，1987）。因此，在本研究中，當考慮延遲時，估計監測系統的監測概率在污染初期。考慮穩定態流動范圍內瞬時污染羽遷移，二維水平對流彌散等式如下（Bear,1972）： （1）
其中，C是時間t內給定點（x,y）的污染物濃度；vx和vy分別是在x和y方向上的平均地下水流速；Dxx、Dxy、Dyx和Dyy分別是水力彌散張量的分量。得到每個水文傳導系數場的流速場后，就可以對運移等式進行求解（Elfeki，1996）。當0≤x≤Lx，0≤y≤Ly時，假定C（x,y,0）＝0，對于t≥0，邊界條件為，。
污染源位于模型范圍的上游。顆粒示蹤法是用大量的等體積顆粒代替初始污染物，在時空范圍內追蹤這些顆粒。通過對流顆粒運動和自由運動，建立彌散模型。幾個獨立的自由顆粒Walk形成彌散顆粒云，表現出污染物的分布特征。自由Walk模型是一種合適的方法，除了最初要采用柵格來獲得流速場外，再無需通過任何柵格進行計算。此外，數值彌散是用有限差和有限元方法求解水平對流彌散等式是常見的問題，但在自由Walk顆粒示蹤方法中不存在這一問題（Uffink,1990）。要詳細了解Walk顆粒示蹤方法，參見Kinzelbach（1986）的研究成果。
通過自由walk方法求解水平對流彌散運移等式，得出的結果是離散顆粒位移，而非濃度值。因此，離散柵格模型與求解地下水流動等式方法相似，分層將每一柵格的顆粒密度轉化為濃度。在x和Y方向和的柵格單位（i,j）的平均濃度為：
(2)
其中，Cij(t)是時間t柵格（i,j）的平均濃度；Mo是顆粒初始質量；nij(t)是t時間柵格（i,j）中的總顆粒數；N是釋放的總顆粒數量；是介質的孔隙度；hij是柵格厚度，在本項研究中取單位厚度。
（四）監測系統概率
在本項研究中，地下水監測系統的失效（Pf）的概率定義為系統不能監測污染羽的概率。因此，污染羽監測系統的概率（Pd）等于1－Pf。由于地下水監測系統由無數獨立的監測井組成，因此監測系統的概率取決于各獨立監測井的監測概率。根據監測井（mw）中污染物的濃度來監測污染羽，在時間t，Cmw等于或大于給定的閾濃度CTH。因此，在某一時間t，通過給定監測井監測給定污染羽的概率Pd(mw)等式如下：
（3）
將監測系統作為一個整體，系統的失效意味著所有監測井都不能監測污染羽。因此，對于由n個監測井組成的監測系統，系統的失效可以表達為n個獨立失效事件的交集。系統的監測概率（Pd）說明在所有模擬過程NMC中監測到污染羽的比率：
（4）
其中，是監測系統實現I的監測指標函數，即，如果對于給定監測系統，監測到模擬污染i，＝1，反之＝0。
三、數值實驗和結論討論
假定的數值實驗實例見圖1，在x方向長500m，在y方向長300m，每一方向的節點間距均為2m。一個矩形垃圾填埋場（L=120m，W＝50m）位于模擬區域左邊。穩定態地下水流動模型的邊界條件在y=0（底部邊界）和y=300m（頂部邊界）是零通量，從左向右沿邊界水頭穩定。選擇x=0和500m時的水頭值，使得水力梯度為0.001。假定孔隙度為0.25。對于給定平均值、方差和各向同性的相關排列結構，取各向同性水力傳導系數自然對數［Y=ln(K)］模擬為穩定高斯場的模型。算術平均值K為10m/天，而Y的方差在和之間。Y的各向同性協方差是相關長度的指數形式，＝20m。這樣就生成了數值實驗的500m自由水力傳導系數場。對于運移模型來說，在頂部和底部邊界采用零彌散能量，模型區的起始背景濃度值設置為0。在每一個蒙特卡羅運行過程中，選擇垃圾填埋場相同概率分布的污染源。數值實驗一般都是選擇點污染源。但是為了進行比較，一些計算過程中也選擇了一個柵格單位污染源和四個柵格單位污染源。在數值實驗中考慮了距垃圾填埋場下游邊界不同距離，呈一直線排列數量不同監測井組成的幾個監測系統（見圖1）。關于垃圾填埋場與流向的垂直距離L，為了統一，將監測井間距s和距垃圾填埋場的距離d進行標準化。nws(s/L)和ndfs（d/L）分別相應于標準化的監測井間距和標準化的距垃圾填埋場的距離。通過引入微尺度的縱向（）和橫向（）彌散度，將彌散加入到模型中。假定和的比率為1/10（根據Bear,1972）。取0.01～2m之間的不同值。在本文中，所有的模擬過程都采用總質量為1000g的2000個顆粒。根據靈敏度分析選擇顆粒數量，可以通過合理計算確定監測概率。三個污染物閾濃度CTH（檢測限）值分別為起始濃度的0.25、0.35和0.50%用于確定是否監測到了污染羽。監測井位于柵格單元中心。表1為數值實驗中用到的模型參數。當其它參數保持不變時，可以通過改變某一參數來確定該參數對于監測概率的影響。
（一）蒙特卡羅模擬數量的靈敏性
蒙特卡羅（MC）方法是模擬隨機現象最常用的方法，這一方法最大的缺陷是，結果是否精確在很大程度上取決于蒙特卡羅實現值的數量NMC。此外，因為要計算大量的蒙特卡羅實現值獲得可*的結果，就計算費用而言，這一方法要求很高。應當識別出Pd實際上是與NMC無關，從而使計算費用降至最低。因此，在評價監測概率時，在距污染源距離不同的不同監測系統中將Pd作為NMC的函數。采用了兩個不同的彌散度和，研究結果表明，隨NMC增加，Pd值下降，而在400～2000MC運行次數時呈漸近趨勢。由于在500MC運行次數給出一個可接受的收斂點，因此在數值實驗中采用500MC運行次數，這樣可以使得模擬計算更可行。
表1 數值實驗中用到的模型參數
（二）呈直線排列監測系統的井距和位置影響
通過研究監測井數量和位置對這些呈直線排列系統的影響，來研究監測系統的可*性。對距離不同，分別由3、4、6和12個（nws分別為0.33，0.25，0.17和0.08）監測井組成的監測系統，在不同的非均質和彌散條件下進行評價（見表1）。對于監測井呈直線排列的監測系統，最有效的設計模式是使監測井等間距分布。然而，必須意識到，監測井剛好位于垃圾填埋場的頂部或底部邊界，會使監測網效果非常差。就監測污染羽而言，位于邊界的監測井會被限制在僅監測起源于邊界或非常接近邊界泄漏的污染羽。為了預防邊界效應，提高呈直線排列監測井的效率，監測井不僅應當是等間距（s），而且應當在垃圾填埋場的頂部和底部邊界之間（s/2）。研究結果表明，距垃圾填埋場距離一定時，如預期結果一致，污染羽的監測概率隨監測井數量的增加而增加。另外，在所有數值實驗中，三個監測井（法規要求）監測系統的監測概率都相當低。已經證明，即使在污染羽最大的最佳環境，例如，在均質、高度彌散的特定介質（＝2m，＝0.2m）中，閾濃度非常低（起始污染物的0.25%），三個監測井的監測概率也不超過26.4%，而6個監測井和12個監測井的監測概率分別可以達到50%和94%。與橫向彌散和起始污染源的規模不同，CTH事實上不影響污染物的運移，但是可以確定給定監測系統是否可以監測到模擬污染羽。當CTH值減小時，Pd值增加，這是由于監測污染物能力有所提高，換句話說，是可以有效監測到的污染羽規模有所增加。當彌散值較低時，CTH的影響特別小，原因是，當平流起主導作用時，污染羽很窄，污染羽的邊界非常陡。事實上，閾濃度比其它物理參數的定義更精確，然而，在實際應用中，對于數值運移模型而言，由于計算費用和模擬參數的限制，不可能得到閾濃度。因此，了解在模型中采用閾濃度的結果高于或低于在野外中采用的值，這一點非常重要。要注意，CTH值低于野外采用的結果時，監測網設計值會比實際值更保守，反之亦然。因此，根據可利用的實際情況，包括模型參數、場地條件和所掌握的知識，實際上可以采用所需CTH最大值和最小值之間的中間值，這樣可以得到的結果更合理，從而可以設計出合適的監測網。在本文中，閾濃度值用初始濃度的百分比來表示，這樣，針對某種污染物最大允許排放量，可以設計出監測該污染物的監測網。在本文中，百分比可以代表監測的總污染物量，而無需考慮污染物類型，采用的點污染源初始濃度為4000mg/L，閾濃度初始污染物濃度的0.35%，即14mg/L。如果污染物是硝酸鹽（地下水中一種常見的污染物），那么0.35%具有一定的代表性，這是因為荷蘭地下水修復手冊（2000年）中指出，15mg/L說明存在硝酸鹽污染。另外，該手冊給出特定污染物如環己酮（作為農藥藥劑或燃料）或二乙二醇（用于印染）的最大允許排放量分別為15mg/L和13mg/L。另一方面，檻限值為14mg/L相應于28個顆粒，這一數量足夠確定一個柵格單元的濃度，對本文而言，足夠確定監測井中的濃度。因此，在本文的后半部分，主要是以起始污染源的0.35%作為閾濃度。然而，可以看出，目前多采用的在污染源下游設置三個監測井，總的來說不能充分監測污染羽和防止地下水污染，這是因為地下實際情況遠遠比任何模型都要復雜得多。
（三）介質彌散性的影響
已經證實控制污染羽運移的主要參數是介質的彌散性，這與Meyer等（1994）和Storck等（1994）的研究結果一致。縱向彌散性控制污染羽在水流方向上的遷移距離，橫向彌散性控制著垂直于水流方向的遷移距離（即污染羽的寬度）。對于呈直線排列的監測系統，主要考慮的是污染羽的寬度。如前所述，縱向與橫向彌散性的比率是常數10，因此，在介質均勻情況下，兩種不同監測系統中Pd均是的函數。研究結果表明，在距垃圾填埋場一定距離時，隨增加，Pd也在增加。當ndfs達到一定值，由于污染羽加寬，彌散性較高，Pd開始下降，特別是當＝0.2m（數值實驗中用到的最大值），即使在距污染源非常近的地方都可以見到這一現象（ndfs≤0.25）。
（四）地下非均質性的影響
地下非均質性，此處所指為水力傳導系數的空間變化，是控制污染物遷移的重要因素。水力傳導系數K在柵格單元是均質的，在較大范圍則是非均質的。變量Y是表征地下非均質程度的參數。變量Y變化大，相應的水力傳導系數值的變化范圍也大，產生的是非均質場；而變量Y變化小，產生的是均質場。研究結果表明，6個監測井和12個監測井的監測系統中，Pd是的函數，當ndfs等于0.5和1.25時， 分別等于0.001和0.05m。當水力傳導系數的變化增加時，監測系統的監測概率會降低，地下越不均勻，監測污染羽的難度也就越大。如前所述，這是因為污染羽形狀不規則所致。另一方面，分析結果表明，當監測系統位于污染源附近，ndfs＜0.25， ＜1時，非均質性的影響會降低。事實上，出現這種現象有兩個原因。首先，許多污染羽只能沿一個相關長度運移，在本實驗中相關長度是20m。換言之，當污染羽沿多個相關長度運移時，非均質性的影響起的控制作用就越大，這樣可以解釋當監測系統距污染源較遠時， 對Pd的影響非常顯著。其次，由于在距污染源較遠時（即ndfs＞0.25），彌散性較低或中等對污染羽運移的影響起主導作用，污染羽仍相對較窄。不過，分析結果也表明 ≥0.1m，ndfs＜0.25時，當非均質性增加時，Pd會降低。這是由于對于高度彌散介質，污染羽更多由彌散性控制，因此，在這種情況下，即使是距污染源非常近，彌散性和地下非均質性的共同作用對污染羽的控制作用也非常顯著。
（五）初始污染源規模的影響
本文的數值實驗已經證明，監測系統的效率很大程度上取決于控制模擬污染羽平均寬度的參數。污染源的初始規模可能也是直接影響污染羽寬度的另一個重要參數。前文所討論的數值實驗，假定起始污染源是在垃圾填埋場任意處選取的點源。本節中，通過加大污染源規模研究初始污染源（泄漏）規模的影響。因此，通過一個柵格單元（2×2m2）和四個柵格單元（4×4m2）計算初始污染源的規模，與點污染源采用同一流速場。研究結果表明，對于給定監測系統，當污染源初始規模增加時，監測能力也有所增加。這是由于污染源規模越大污染羽就越寬。然而，對于高度非均質和/或高度彌散介質而言，ndfs達到一定值時，盡管污染羽加寬，但是Pd值有所下降，這對前述提及的由于稀釋效應污染源規模較大也有效。
四、結論
本文對垃圾場的地下水監測系統可*性進行了評價。數值實驗結果表明監測系統的可*性主要取決于幾個參數，如介質的彌散性、非均質性、起始污染物泄漏規模、檢測閾、監測井的數量和位置。分析結果表明，由于側向彌散是控制污染羽規模的主要參數，因此這一參數對監測系統的影響非常顯著。隨著起始污染物規模和介質性的增加，監測系統的監測概率也在增加。當監測系統距垃圾填埋場非常接近，側向彌散值大于0.02m時，可以得到最大監測概率。這是由于，盡管隨著從污染源開始向外遷移污染羽范圍在加寬，但由于稀釋作用，濃度降至閾濃度以下。在高度彌散介質中不考慮地下非均質程度（ ＝2m，＝0.2m），當距污染源的標準化距離大于0.5時，標準化的井距為0.08（12個監測井系統）的監測系統，監測概率不足1%。
地下非均質性是影響監測系統可*性的另一個重要因素，可以控制污染物的運移和污染羽形狀。當水力傳導系數增加時，監測系統的監測概率下降。這是由于地下非均質性的指形效應（Fingering Effect）造成的。場地非均質性越強，污染羽形狀越不規則，監測概率就越低。然而，當監測系統在污染源附近，介質的橫向彌散性小于0.1m時，非均質性的影響作用不明顯。
分析結果表明初始污染源的規模是影響污染羽寬度的另一個因素。初始污染源（泄漏）規模越大，污染羽就越寬，因此，對于距污染源距離一定呈直線排列的監測系統來說，初始污染源規模越大，監測概率也越大。
在均質彌散性低的介質中，距污染源的標準化距離增加，監測系統的監測概率也在增加；但在彌散性較高的介質中，監測系統距污染源最近，得到的監測概率也最大。這是由于在高度彌散的介質中，可以不考慮地下的非均質性。即使由12個監測井組成的監測系統，當距污染源的標準化距離大于0.5時，也只能監測到不足1%的污染羽。當水力傳導系數增大時，也會出現類似的效應，這是由于當污染羽運移至距污染源較遠時，地下非均質性的作用非常顯著，污染羽的形狀就極不規則。當距污染源的標準化距離大于1.25，水力傳導系數大于或等于1.5時，由12井監測系統的監測概率不超過15%。這一分析結果表明，隨標準化的井距增加，監測概率也在增加。數值實驗的一個重要結論是，即使其它參數都取最佳值，3井監測系統的監測概率最多只能達到26.4%。因此，可以得出，實際工作中廣泛采用的污染源下游3井監測系統，根本不足以監測污染羽和防止地下水污染。
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