高空风能系统优化设计

21/24高空风能系统优化设计第一部分风能资源评估与选址优化 2第二部分叶轮设计与空气动力学优化 4第三部分塔筒结构设计与减振优化 6第四部分传动系统与控制策略优化 9第五部分电气系统设计与谐波抑制 13第六部分系统可靠性与故障诊断 16第七部分负荷预测与预测调度 19第八部分优化设计参数和决策支持 21

第一部分风能资源评估与选址优化关键词关键要点高空风能资源评估

1.测量技术：利用雷达、遥感技术、无人机和气球等先进设备，准确获取高空风速、方向和湍流特性。

2.数值模拟：采用计算流体力学模型，结合地形、地貌和气象数据，模拟高空风资源分布，并进行长期预测。

3.统计分析：对采集和模拟的风能数据进行统计分析，包括Weibull分布拟合、小时平均值计算和功率密度评估。

选址优化

1.环境影响评估：考虑风能系统对周边生态、鸟类、噪音和景观的影响，确定最佳选址。

2.电网接入：评估选址与电网连接的可行性，包括距离、容量和稳定性。

3.可持续性：综合考虑风能资源潜力、土地利用、环境保护和社会经济效益，选择可持续发展的最佳选址。风能资源评估与选址优化

引言

风能资源评估和选址优化是高空风能系统设计的基础。准确评估风能资源并选择合适的地点对于系统效率和投资回报至关重要。本文概述了风能资源评估和选址优化过程的关键步骤及其相关考虑因素。

步骤1：收集历史风能数据

收集长期历史风速和风向数据至关重要。这些数据可以从气象站、再分析模型或风资源地图中获得。

步骤2：开展现场风资源测量

在潜在的选址地点进行现场风资源测量，以验证历史数据并收集更详细的信息。测量包括安装风力测量塔或使用激光雷达（LiDAR）设备。

步骤3：分析风能资源

分析现场风资源测量数据以确定以下参数：

*平均风速

*功率密度

*魏布分布

*风剪切指数

步骤4：计算风能潜力

根据风能资源参数计算潜在的风能产量。风能潜力可以用年发电量(AEP)或容量因子来表示。

步骤5：识别选址限制因素

确定可能影响高空风能系统选址的限制因素，包括：

*地形

*障碍物

*土壤条件

*邻近人口中心

*环境影响

步骤6：评估选址备选方案

根据风能潜力和选址限制因素，评估和比较潜在的选址备选方案。考虑以下因素：

*風速分布

*可用面积

*安装难易度

*输电基础设施

步骤7：选择最佳选址

基于风能评估和选址优化过程，选择最适合高空风能系统的选址。考虑以下标准：

*最高风能潜力

*最低选址限制因素

*最佳成本效益

考虑因素：

*风能资源数据质量：历史数据和现场测量数据的精度和可靠性至关重要。

*微尺度风能变化：考虑地形、植被和其他因素对风能分布的影响。

*风能潜力不确定性：考虑风能预测的不确定性，并考虑影响因素。

*选址限制因素严重性：评估障碍物、土壤条件和环境影响的潜在影响和缓解措施。

*财务可行性：确保选址与风能系统的财务目标和成本效益相一致。

结论

风能资源评估和选址优化对于高空风能系统设计至关重要。通过仔细收集和分析数据，并考虑各种选址限制因素，可以确保选择最佳选址，最大限度地提高系统效率和投资回报。第二部分叶轮设计与空气动力学优化叶轮设计与空气动力学优化

一、叶轮设计

风力涡轮机叶轮的设计是至关重要的，因为它直接影响着涡轮机的效率和性能。叶轮的设计需要同时考虑气动、结构和制造方面的因素。

1.叶轮几何形状

叶轮几何形状是指叶片的形状、数量和尺寸。叶片形状通常采用流线型设计，以最大限度地减少阻力和增加升力。叶片数量和尺寸取决于所需的功率输出和额定风速。

2.叶片材料

叶片材料选择需要兼顾强度、重量和成本。常见的叶片材料包括玻璃纤维增强塑料（GFRP）、碳纤维增强塑料（CFRP）和木材。

3.叶轮直径

叶轮直径是叶轮外缘最远点与中心轴之间的距离。叶轮直径越大，捕获的风能越多，但相应的制造和安装成本也较高。

二、空气动力学优化

叶轮的空气动力学优化旨在提高其效率和降低噪声。空气动力学优化技术包括：

1.叶片旋转

叶片旋转是指叶片相对于叶轮平面倾斜的角度。旋转角度会影响叶片的升力和阻力系数，从而影响涡轮机的效率。

2.叶片间隙

叶片间隙是指相邻叶片之间的距离。叶片间隙太大，会降低效率，但间隙太小，又会增加涡轮机的制造和维护难度。

3.导叶

导叶安装在叶轮上游，可将气流导向叶轮，提高效率。导叶的形状和位置需要精心设计，以最大限度地减少流动损失。

4.湍流发生器

湍流发生器安装在叶片表面上，可产生湍流，从而改善叶片边界层处的流动条件，提高效率。

5.数值模拟

计算机数值模拟技术可用于预测叶轮的空气动力学性能。通过数值模拟，可以优化叶轮的设计参数，以获得最佳的效率和噪声水平。

三、优化效果

叶轮设计和空气动力学优化可以显著提高风力涡轮机的性能。优化后的叶轮可以：

*提高功率输出

*降低噪声水平

*提高效率

*降低维护成本

*延长叶轮使用寿命

具体优化效果取决于优化技术和涡轮机具体参数。优化后的涡轮机可以为可再生能源产业提供更清洁、更可靠的动力。第三部分塔筒结构设计与减振优化关键词关键要点【塔筒结构设计与减振优化】

1.轻量化设计：采用高强度材料和先进的结构形式，减轻塔筒重量，降低风荷载对塔筒的影响。

2.优化截面形状：采用圆柱形、锥形或异形截面，通过改变截面形状和尺寸，优化风荷载分布，减小塔筒弯曲应力和振动位移。

3.加固措施：在塔筒关键部位添加加强筋、支撑或阻尼器，增强塔筒承载能力和抗振性能，提高结构稳定性。

【高空风能系统气动载荷特性及影响】

塔筒结构设计与减振优化

1.塔筒结构设计

高空风能系统的塔筒通常由钢材或预应力混凝土制成，其结构设计需考虑以下因素：

*载荷要求：塔筒承受着风荷载、自重、重力荷载和冰荷载等多种载荷。设计时，必须确保塔筒能够承受这些载荷，并满足一定的安全裕度。

*材料选择：钢材和预应力混凝土具有不同的特性，设计时应根据塔筒的具体要求选择合适的材料。钢材具有强度高、重量轻的优点，但耐腐蚀性较差；预应力混凝土具有耐腐蚀性强、寿命长的优点，但重量较大。

*结构形式：塔筒的结构形式主要有锥形塔、圆柱形塔和桁架塔。锥形塔具有良好的受力性能和风阻较小的优点；圆柱形塔具有结构简单、易于施工的优点；桁架塔具有重量轻、造价低的优点。

2.减振优化

高空风能系统的塔筒容易受到风荷载的激励，产生振动。振动会影响塔筒的稳定性和寿命，因此需要采取措施进行减振优化。

2.1调谐质量阻尼器(TMD)

TMD是一种被动减振装置，由一个附连在主结构上的质量和一个调谐到结构固有频率的阻尼器组成。TMD的原理是通过与主结构的耦合，吸收并耗散主结构的振动能量，从而达到减振的目的。

2.2质量阻尼器(QMD)

QMD是一种类似于TMD的被动减振装置，但其质量与主结构直接相连，不通过额外的弹簧或阻尼器。QMD通过增加主结构的质量和阻尼，从而达到减振的目的。

2.3调谐液体阻尼器(TLD)

TLD是一种利用液体作为阻尼介质的被动减振装置。TLD通过液体与结构之间的相对运动产生阻尼力，从而达到减振的目的。TLD具有响应速度快、阻尼比大、适应性强的优点。

2.4风力涡流抑制器(VIVS)

VIVS是一种利用气动原理减振的装置。VIVS通过改变塔筒周围的气流流场，抑制涡流脱落，从而达到减振的目的。VIVS通常安装在塔筒的顶部或中间位置。

3.塔筒结构优化设计案例

针对某实际高空风能系统，采用以下步骤进行塔筒结构优化设计：

*确定设计参数：风荷载、自重、重力荷载和冰荷载等载荷要求；塔筒高度和直径等几何参数。

*选择结构材料和形式：根据载荷要求和几何参数，选择合适的高强度钢材并采用锥形塔结构形式。

*进行结构分析：采用有限元法分析塔筒的受力情况，并评估其稳定性和安全性。

*优化减振措施：根据振动分析结果，采用TLD和VIVS相结合的减振措施。

*验证优化效果：通过风洞试验或实测数据，验证优化后的塔筒结构能够有效减振。

优化后的塔筒结构具有以下优点：

*满足载荷要求，保证塔筒的稳定性和安全性；

*采用高效的减振措施，有效抑制塔筒振动；

*降低塔筒结构的重量和造价。

结论

塔筒结构设计与减振优化是确保高空风能系统安全可靠运行的关键环节。通过仔细考虑载荷要求、材料选择、结构形式和减振措施，可以设计出具有高承载能力、低振动和低成本的塔筒结构，为风能系统的稳定性和经济性提供保障。第四部分传动系统与控制策略优化关键词关键要点齿轮箱优化设计

1.采用高强度、低噪声材料，提高齿轮箱承载能力和运行可靠性。

2.优化齿轮轮廓设计和传动比，降低齿轮噪音和振动，提高传动效率。

3.采用先进的润滑系统，减少齿轮磨损，延长齿轮箱使用寿命。

轴承优化设计

1.选用具有高承载能力和低摩擦系数的轴承类型，提高轴承的承载能力和转速。

2.优化轴承安装结构和尺寸，保证轴承的稳定性和可靠性。

3.采用先进的密封和润滑技术，防止异物进入和润滑剂渗漏。

变桨系统优化设计

1.采用轻质、高强度材料，减轻变桨叶片重量，降低能耗和惯性。

2.优化叶片的气动形状和布置，提高叶片升力系数和减少阻力。

3.采用先进的控制算法，精确控制叶片角度，优化风能捕获效率。

发电机优化设计

1.采用高效率发电机，提高发电效率，降低损耗。

2.优化发电机结构和冷却系统，提高发电机可靠性和稳定性。

3.集成智能功能，如故障检测和预测，提高发电机维护效率。

控制策略优化

1.采用先进的控制算法，如变桨控制、最大功率点跟踪控制，优化风能捕获效率和发电效率。

2.集成传感器和数据分析技术，实时监测和分析系统运行状态，优化控制策略。

3.实现远程监控和控制，提高系统可靠性和维护效率。

智能化优化

1.采用人工智能技术，对系统数据进行分析和决策，优化控制策略和系统运行。

2.集成机器学习算法，实现自适应控制和故障预测，提高系统智能化和可靠性。

3.实现与物联网和云平台的互联互通，实现远程监控、故障诊断和优化决策。传动系统优化设计

高空风能系统的传动系统负责将叶轮产生的扭矩传递至地面发电机，其优化设计至关重要，可提高系统效率和可靠性。

*齿轮箱优化：

*采用高承载能力齿轮材料，如淬火钢或调质钢。

*优化齿轮齿形和齿数，降低噪音和振动。

*增加齿轮数量以提高传动比，降低轴承载荷。

*轴承优化：

*选择低摩擦和高承载能力的轴承，如滚动轴承或液压轴承。

*优化轴承布置，平衡径向和轴向载荷。

*采用先进的润滑系统，延长轴承寿命。

*挠性元件优化：

*应用联轴器补偿系统偏差和减轻振动。

*优化联轴器的刚度和阻尼特性，以匹配系统的动态响应。

控制策略优化

高空风能系统的控制策略通过调节叶片角和发电机转速来优化系统性能。

*最优叶片控制：

*采用先进的控制算法，如模型预测控制或神经网络控制。

*自适应调整叶片角，以最大化风能捕获和降低湍流影响。

*电机速度控制：

*应用变频驱动器(VFD)调节发电机速度。

*优化VFD参数，以保持电机速度稳定性和响应系统动态。

*系统稳定性控制：

*实施惯性补偿或阻尼器，以提高系统稳定性。

*设计冗余控制系统，以确保系统在故障情况下的稳定运行。

*远程监控与诊断：

*建立实时监控系统，监测系统关键参数和状态。

*应用故障诊断技术，及早发现和预防潜在问题。

优化设计方法

传动系统与控制策略优化涉及多学科建模、仿真和优化技术。

*模型开发：建立系统的详细物理模型，包括传动系统和控制策略。

*仿真分析：使用仿真工具评估系统性能，分析不同设计和控制策略的影响。

*优化方法：应用优化算法，如遗传算法或粒子群优化，以寻找优化解。

*实验验证：通过原型或现场测试验证优化后的设计和控制策略。

优化成果

优化后的传动系统和控制策略可实现以下收益：

*提高风能捕获效率，从而增加发电量。

*降低系统噪音和振动，改善环境影响。

*延长系统寿命，降低维护成本。

*增强系统稳定性和响应能力，提高可靠性。

通过优化传动系统和控制策略，高空风能系统可以实现更高的性能、更低的运营成本和更长的使用寿命，从而提高其可再生能源潜力。第五部分电气系统设计与谐波抑制关键词关键要点高压变流器谐波抑制

1.高压变流器产生谐波的主要原因，包括变压器磁饱和、开关闭合瞬间涌流等。

2.谐波对系统的影响，如增加系统损耗、产生电压畸变、引起电气设备过热等。

3.谐波抑制措施，如采用多绕组变压器、使用谐波滤波器、优化系统参数等。

风力发电机变流器谐波抑制

1.风力发电机变流器产生的谐波类型，包括开关谐波、畸变谐波等。

2.谐波抑制方法，如采用多电平变流器、使用谐波滤波器、优化调制策略等。

3.谐波抑制效果评价指标，如总谐波失真率（THD）、谐波电流含量（IHC）等。

储能系统谐波抑制

1.储能系统谐波产生的原因，包括储能单元的自放电、逆变器开关等。

2.谐波对储能系统的影响，如缩短电池寿命、降低逆变器效率等。

3.谐波抑制措施，如采用谐波滤波器、优化储能单元配置、改进逆变器控制算法等。

谐波监测和分析

1.谐波监测方法，如傅里叶分析、快速傅里叶变换（FFT）等。

2.谐波分析工具，如谐波分析软件、频谱仪等。

3.谐波数据分析，包括谐波频谱、谐波失真度、谐波源识别等。

谐波协调控制

1.谐波协调控制原理，通过协调不同谐波源的相位和幅值来抑制总谐波。

2.谐波协调控制方法，如集中式控制、分布式控制等。

3.谐波协调控制目标，如降低系统谐波失真、提高电能质量等。

谐波抑制技术前沿

1.无源谐波滤波器新材料和新结构，如纳米材料、柔性材料等。

2.有源谐波滤波器新算法和新拓扑，如自适应谐波滤波、并联谐振等。

3.储能集成谐波抑制，利用储能系统的高开关频率特性抑制谐波。电气系统设计与谐波抑制

高空风能系统电气系统的设计应遵循以下原则：

*可靠性：系统应具有高可靠性，能承受瞬态故障、过电压和过电流。

*效率：系统应具有高效率，以最大限度地利用风能。

*安全性：系统应符合相关安全标准，以防止触电、火灾和爆炸等事故。

电气系统设计

高空风能系统电气系统主要包括以下组件：

*风力发电机：将风能转换为电能。

*变压器：升压输出电压。

*变频器：改变输出频率。

*逆变器：将直流电转换为交流电。

*汇流排：连接各组件。

*保护装置：保护系统免受过电压、过电流和短路等故障影响。

谐波抑制

风力发电机产生的电能中含有大量谐波，会对电网造成以下影响：

*功率因数降低：谐波会降低电网的功率因数，导致电能损耗增加。

*设备过热：谐波会使电网中的设备过热，缩短其使用寿命。

*通信干扰：谐波会干扰电网中的通信系统，导致数据传输错误。

为了抑制谐波，可以采用以下措施：

*无源谐波滤波器：使用电感和电容组成无源谐波滤波器，将谐波电流滤除。

*有源谐波滤波器：通过检测谐波电流，产生相位相反的补偿电流，抵消谐波电流。

*谐波补偿器：将一个谐波发生器并联在电网中，产生与谐波相反相位的电流，抵消谐波电流。

在设计电气系统时，应根据具体情况选择合适的谐波抑制措施。

电气系统设计与谐波抑制的优化

为了优化电气系统设计与谐波抑制，可以采取以下措施：

*合理选择风力发电机：选择具有低谐波畸变率的风力发电机。

*优化变压器参数：优化变压器的匝数比、铁芯尺寸和绕组结构，以抑制谐波。

*使用谐波滤波器：在电气系统中适当位置安装无源或有源谐波滤波器，以滤除谐波电流。

*控制变频器和逆变器：通过控制变频器和逆变器的开关频率和调制方式，抑制谐波的产生。

*采用谐波补偿器：根据电网中的谐波特征，选择合适的谐波补偿器，以抵消谐波电流。

通过对电气系统设计与谐波抑制的优化，可以提高系统效率、可靠性和安全性，同时减少谐波对电网的影响。第六部分系统可靠性与故障诊断关键词关键要点高空风能系统可靠性

1.系统冗余设计：采用备用组件或多余组件，增强系统在故障发生时的容错能力和恢复能力。

2.故障容限设计：通过冗余设计和故障隔离技术，确保系统在特定故障条件下仍能保持最低水平的操作性能。

3.预测性维护：运用传感器监测系统运行状态，识别潜在故障，并采取预防性措施，避免故障发生。

高空风能系统故障诊断

1.基于模型的故障诊断：建立系统物理模型或数学模型，通过比较实际运行数据和模型预测结果，诊断故障。

2.数据驱动的故障诊断：利用大数据技术分析历史运行数据，识别故障模式和特征，进行故障诊断。

3.混合故障诊断：综合模型和数据驱动的技术，提高故障诊断的准确性和可靠性，并实现故障预测和实时监控。高空风能系统的可靠性和故障诊断

高空风能系统，由于其独特的环境和工作条件，面临着比传统地面风力涡轮机更严峻的可靠性挑战。因此，系统可靠性和故障诊断对于确保其安全、高效运行至关重要。

1.可靠性影响因素

高空风能系统面临的主要可靠性影响因素包括：

*恶劣气候条件：高空风速大、湍流高，这对系统部件（如叶片、塔架）造成机械应力，可能导致疲劳和失效。

*极端温度：高空温度变化范围广，会导致材料应力、变形和腐蚀，影响系统组件的性能和寿命。

*闪电和雷击：高空风能系统高度突出，容易受到雷击，可能损坏电气设备和电子系统。

*维护困难：高空系统对维护作业构成挑战，导致维护成本高昂，增加故障风险。

2.故障诊断技术

为了提高高空风能系统的可靠性，需要开发和实施有效的故障诊断技术。这些技术包括：

2.1振动监测

叶片、塔架和其他关键部件的振动监测可以提供系统健康状况的早期指示。通过分析振动模式和幅度，可以识别潜在故障，如叶片不平衡或塔架共振。

2.2声学监测

声学监测可以检测系统中异常噪声，如叶片开裂或齿轮箱异常。通过分析噪声频率和强度，可以识别和定位具体的故障源。

2.3电气监测

电气监测涉及监测系统的电气参数，如电压、电流和功率。异常值可能表明发电机、电缆或变压器出现故障。

2.4视觉检查

定期进行视觉检查，包括使用无人机或爬塔检查，可以识别叶片损坏、塔架腐蚀和其他表面缺陷。

2.5远程监控和数据分析

远程监控系统能够实时收集和传输有关系统运行参数的数据。通过对这些数据进行分析，可以检测异常情况，并预测潜在故障。

3.故障诊断方法

故障诊断方法可以分为两类：

3.1基于模型的方法

基于模型的方法利用系统物理模型来预测健康状况。当实际测量值与模型预测值不一致时，可能存在故障。

3.2基于数据的算法

基于数据的算法，如机器学习和数据挖掘，使用历史数据训练模型，以识别故障模式。这些算法可以检测出传统方法难以发现的隐藏故障。

4.可靠性优化策略

提高高空风能系统可靠性的策略包括：

*部件优化：使用可靠性更高的材料和设计，提高部件的强度和耐久性。

*冗余设计：为关键部件提供冗余，以在出现故障时维持系统运行。

*预测性维护：根据故障诊断结果，实施预测性维护策略，以减少意外停机。

*故障预警系统：安装故障预警系统，以便在故障发生前及时通知操作人员。

*远程监控和支持：建立远程监控和支持系统，以便专家能够远程诊断和解决故障。

通过实施这些策略，可以提高高空风能系统的可靠性，保障其安全、高效运行，为可再生能源的发展做出更大贡献。第七部分负荷预测与预测调度负荷预测与预测调度

高空风能系统的有效运行高度依赖于准确的负荷预测和优化调度。负荷预测可以估计系统在未来一段时间内的电力需求，而预测调度则利用预测信息优化系统的运行，最大限度地提高能源利用率和减少运营成本。

负荷预测

负荷预测是估计未来一定时间范围内的电力需求过程。它对于高空风能系统至关重要，因为系统必须根据预期的需求调整其发电量。负荷预测方法可分为以下几类：

*时序方法：根据历史负荷数据预测未来负荷。这些方法包括指数平滑、ARIMA（自回归综合移动平均）模型和季节性ARIMA模型。

*因果方法：考虑影响负荷的外部因素，如天气、经济活动和人口统计数据。

*机器学习方法：利用机器学习算法从历史数据中学习预测关系。这些方法包括支持向量机、决策树和神经网络。

预测调度

预测调度是一个优化过程，利用负荷预测信息确定高空风能系统的最优运行策略。其目标是最大化能源利用率，同时遵守系统约束条件。预测调度方法可分为以下几类：

*确定性调度：假设负荷预测是准确的，并根据该预测确定最优调度方案。

*随机调度：考虑负荷预测的不确定性，并使用鲁棒优化或随机动态规划等技术来制定调度策略。

*实时调度：利用实时测量数据来调整调度策略，以应对负荷的实际变化和系统故障。

高空风能系统负荷预测与预测调度的具体应用

在高空风能系统中，负荷预测和预测调度具有以下具体应用：

*发电预测：预测高空风能系统的发电量，以便根据需求调整发电计划。

*并网管理：确保高空风能系统以稳定的方式连接到电网，同时满足电网频率和电压要求。

*储能优化：确定储能系统（如电池）的最佳充放电调度策略，以补充风能发电的间歇性。

*电网稳定性：通过预测负荷变化和风电输出，预测调度可以帮助稳定电网，防止频率波动和电压崩溃。

结论

负荷预测和预测调度是高空风能系统优化设计中的重要方面。准确的负荷预测可以为系统提供未来需求的清晰视图，而优化调度可以最大限度地利用可再生能源发电，同时确保系统的安全性和可靠性。通过结合先进的预测技术和优化算法，高空风能系统可以有效地集成到电网中，为可持续和可靠的能源供应做出贡献。第八部分优化设计参数和决策支持关键词关键要点【优化目标函数的制定】

1.明确优化目标，例如最大化风能利用率、最低化风力机载荷或成本；

2.建立数学模型来量化优化目标，考虑风力机的气动、结构和控制特性；

3.考虑约束条件，例如风场资源、环境影响和安全规范。

【空气动力设计优化】

优化设计参数和决策支持

引言

优化高空风能系统设计至关重要，以最大限度地提高其能量捕获和成本效益。优化涉及确定关键设计参数，例如涡轮机尺寸、塔高和叶片配置，以满足特定的性能和经济目标。

设计参数选择

影响高空风能系统性能的关键设计参数包括：

*涡轮机尺寸：涡轮机的直径和功率额定值会影响其能量捕获。

*塔高：更高的塔架使涡轮机能够接触到更强的风速，提高发电量。

*叶片配置：叶片数量、形状和材料会影响涡轮机的效率和寿命。

*锚固系统：锚固系统应承受高风力和振动，同时保持稳定性。

优化方法

用于优化高空风能系统设计的方法包括：

*数值模拟：使用计算机模型预测不同设计参数下的系统性能。

*统计方法：利用历史风数据和统计技术确定最佳设计。

*多目标优化：考虑多个性能指标，例如能量输出、成本和环境影响的优化。

决策支持工具

为了支持高空风能系统的设计决策，可以使用各种工具：

*географическойинформационнойсистемы(ГИС)：用于分析风资源和确定适合该系统的潜在位置。

*计算机辅助设计(CAD)软件：用于创建详细的系统设计并评估其可行性。

*决策支持系统(DSS)：集成了地理信息系统、CAD软件和其他工具，为决策者提供信息化支持。

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