DCS工艺设备及流程仿真建模-gPROMS,在红土镍矿湿法冶炼领域的通用应用方向

发布时间:2026/7/7 16:43:18

DCS工艺设备及流程仿真建模-gPROMS,在红土镍矿湿法冶炼领域的通用应用方向 一、gPROMS在红土镍矿湿法冶炼中的五大应用方向总览应用方向核心价值关键技术落地难度预期效益① 核心工艺机理建模与参数优化​降低酸耗、提高浸出率HPAL动态机理模型、缩核模型★★★☆☆酸耗降低10-15%Ni浸出率≥95%② 关键设备数字孪生与故障预判​延长高压釜运行周期分布式参数模型、结垢预测★★★★☆清垢周期从26天延长至半年以上③ 全流程物料与能量集成优化​降低蒸汽消耗、提高回收率全流程物料衡算、能量集成★★★★★蒸汽消耗降低15-20%回收率提升2-3%④ 工艺安全与操作培训​降低操作失误风险动态仿真、异常工况模拟★★★☆☆事故率降低50%达产周期缩短30%⑤ 与DCS系统联动的实时优化​实时闭环优化OPC UA对接、软测量★★★★★能耗降低5-8%物耗降低3-5%二、五大应用方向的详细解析2.1 方向一核心工艺机理建模与参数优化2.1.1 工艺背景红土镍矿高压酸浸HPAL是湿法冶炼的核心环节在245-270℃、4-5MPa条件下利用浓硫酸选择性浸出镍和钴同时抑制铁、铝等杂质的溶解。关键反应NiO H₂SO₄ → NiSO₄ H₂O (主反应快速)CoO H₂SO₄ → CoSO₄ H₂O (主反应快速)Fe₂O₃ 3H₂SO₄ → Fe₂(SO₄)₃ 3H₂O (副反应需抑制)Al₂O₃ 3H₂SO₄ → Al₂(SO₄)₃ 3H₂O (副反应需抑制)MgO H₂SO₄ → MgSO₄ H₂O (耗酸反应矿石依赖)2.1.2 gPROMS建模框架# # gPROMS HPAL动态机理模型框架# # 1. 模型结构定义MODEL HPAL_Autoclave# 1.1 变量声明VARIABLE# 几何参数V_reactor AS Volume # 反应器有效容积 (m³)L_reactor AS Length # 反应器长度 (m)D_reactor AS Diameter # 反应器直径 (m)N_compartments AS Integer # 隔室数量# 操作参数T_reactor AS Temperature # 反应温度 (K)P_reactor AS Pressure # 反应压力 (Pa)F_slurry AS FlowRate # 矿浆进料流量 (kg/s)F_acid AS FlowRate # 硫酸进料流量 (kg/s)tau AS ResidenceTime # 停留时间 (s)# 矿浆特性C_Ni_ore AS Concentration # 矿石中Ni品位 (wt%)C_Co_ore AS Concentration # 矿石中Co品位 (wt%)C_Mg_ore AS Concentration # 矿石中Mg品位 (wt%)C_Fe_ore AS Concentration # 矿石中Fe品位 (wt%)d_particle AS ParticleSize # 矿粉平均粒径 (m)porosity AS Porosity # 矿粉孔隙率# 反应进度X_Ni AS Conversion # Ni浸出率 (%)X_Co AS Conversion # Co浸出率 (%)X_Fe AS Conversion # Fe浸出率 (%)X_Mg AS Conversion # Mg浸出率 (%)# 液相组成C_Ni_liquid AS Concentration # 液相Ni浓度 (g/L)C_Co_liquid AS Concentration # 液相Co浓度 (g/L)C_Fe_liquid AS Concentration # 液相Fe浓度 (g/L)C_Mg_liquid AS Concentration # 液相Mg浓度 (g/L)C_H2SO4 AS Concentration # 游离酸浓度 (g/L)# 经济指标Acid_consumption AS Mass # 吨矿酸耗 (kg/t ore)Steam_consumption AS Energy # 吨矿蒸汽消耗 (MJ/t)# 1.2 模型方程EQUATION# ---- 缩核反应动力学模型 ----# 未反应收缩核模型 (Shrinking Core Model)# 适用于镍钴在酸中的浸出过程# 反应速率常数 (Arrhenius方程)k_Ni A_Ni * exp(-Ea_Ni / (R * T_reactor))k_Co A_Co * exp(-Ea_Co / (R * T_reactor))k_Fe A_Fe * exp(-Ea_Fe / (R * T_reactor))k_Mg A_Mg * exp(-Ea_Mg / (R * T_reactor))# 缩核模型 - 反应控制阶段# 1 - (1 - X)^(1/3) k * C_acid^n * t / (rho_p * r_0)FOR i IN [Ni, Co, Fe, Mg] DO1 - (1 - X_i)^(1/3) k_i * C_H2SO4^n_i * tau / (rho_particle * d_particle/2)END# ---- 多组分热力学平衡 ----# 高温高压下的非理想溶液模型# 采用Pitzer模型计算活度系数gamma_i Pitzer_ActivityCoefficient(T_reactor, C_j_liquid)a_i gamma_i * C_i_liquid / C_ref# 溶解度积控制K_sp_Fe(OH)3 a_Fe3 * a_OH-^3K_sp_Al(OH)3 a_Al3 * a_OH-^3# ---- 物料衡算 ----# Ni元素守恒F_slurry * C_Ni_ore * X_Ni F_liquid_out * C_Ni_liquid# 酸消耗衡算F_acid * C_acid_in F_liquid_out * C_H2SO4 Sigma(stoich_i * F_slurry * C_i_ore * X_i)# ---- 能量衡算 ----# 反应热 蒸汽加热 矿浆升温 散热损失Q_steam Q_reaction Q_slurry_heating Q_heat_loss# ---- 目标函数优化用----# 最大化Ni浸出率# 最小化吨矿酸耗Objective w1 * X_Ni - w2 * Acid_consumptionEND MODEL2.1.3 参数优化框架2.1.4 印尼MHP项目落地适配2.2 方向二关键设备数字孪生与故障预判2.2.1 工艺背景高压釜是HPAL工艺的核心设备长期处于250℃、4.5MPa、强酸性(pH1)​ 的极端工况下。主要故障模式包括2.2.2 gPROMS数字孪生模型# # gPROMS 高压釜数字孪生模型# MODEL Autoclave_DigitalTwin# 1. 分布式参数模型沿釜长方向离散化PARAMETERN_z AS Integer : 20 # 轴向离散节点数N_r AS Integer : 5 # 径向离散节点数VARIABLE# 空间分布变量T(z, r) AS Temperature # 温度场 (K)C_H2SO4(z, r) AS Conc # 酸浓度场 (g/L)C_Ni(z, r) AS Conc # Ni浓度场 (g/L)C_Ca(z, r) AS Conc # Ca浓度场 (g/L) [结垢相关]u_z(z, r) AS Velocity # 轴向速度 (m/s)# 结垢相关变量Scale_thickness(z) AS Length # 结垢层厚度 (mm)Scale_growth_rate(z) AS Rate # 结垢生长速率 (mm/day)Heat_transfer_coeff(z) AS Coeff # 传热系数 (W/m²·K)# 健康状态指标Health_index AS Real # 设备健康指数 (0-100%)Remaining_useful_life AS Time # 剩余使用寿命 (days)EQUATION# ---- 2. 流体动力学方程 ----# 连续性方程FOR z IN [1:N_z] DOd(u_z(z))/dz 0 # 不可压缩流体近似END# ---- 3. 传热方程 ----# 能量守恒含反应热FOR z IN [1:N_z] DOrho * Cp * u_z(z) * d(T(z))/dz lambda * d²(T(z))/dz² Q_reaction(z)- U(z) * (T(z) - T_steam) * A_heat / V_reactorEND# 传热系数随结垢厚度衰减FOR z IN [1:N_z] DO1/U(z) 1/U_clean Scale_thickness(z) / lambda_scaleEND# ---- 4. 结垢动力学模型 ----# 石膏(CaSO₄·2H₂O)结垢FOR z IN [1:N_z] DO# 过饱和度驱动S_CaSO4 C_Ca(z) * C_SO4(z) / K_sp_CaSO4(T(z))# 成核速率J_nucleation A_nuc * exp(-B_nuc / (ln(S_CaSO4))^2)# 生长速率G_crystal A_growth * (S_CaSO4 - 1)^g * exp(-Ea_growth/(R*T(z)))# 结垢厚度变化d(Scale_thickness(z))/dt G_crystal * M_molar / rho_scaleEND# ---- 5. 故障预判逻辑 ----# 健康指数计算Health_index 100 * (1 - max(Scale_thickness) / Scale_threshold)# 剩余使用寿命预测Remaining_useful_life (Scale_threshold - max(Scale_thickness))/ d(max(Scale_thickness))/dt# 预警触发条件ALARM WHEN Health_index 60 THENMESSAGE 高压釜结垢严重建议安排清理ACTION 降低处理量10%提高酸浓度5%ENDALARM WHEN Remaining_useful_life 7 THENMESSAGE 高压釜将在7天内达到清理阈值ACTION 准备备件安排停检修计划ENDEND MODEL2.2.3 结垢预测与清垢周期优化工况传统清垢周期优化后清垢周期延长倍数年节省停机时间褐铁矿为主35天120天3.4倍22天腐泥土为主26天85天3.3倍25天混合矿30天100天3.3倍24天优化措施措施效果实施难度局部酸度优化釜尾补酸结垢速率降低40%低阀门改造矿浆流速优化防滞留区结垢速率降低25%中挡板改造温度程序优化防局部过热结垢速率降低15%低DCS程序修改阻垢剂在线注入结垢速率降低60%中加药系统2.3 方向三全流程物料与能量集成优化2.3.1 工艺背景红土镍矿湿法冶炼全流程包括矿浆制备 → HPAL浸出 → 闪蒸降温 → CCD逆流洗涤→ 中和除杂 → 萃取分离 → 结晶/电积全流程涉及复杂的物料循环和能量集成传统分段优化无法实现全局最优。2.3.2 gPROMS全流程模型架构# # gPROMS 全流程物料与能量集成模型# FLOWSHEET Whole_Process# 1. 单元模块实例化UNIT# 浸出工段HPAL_1 AS HPAL_AutoclaveHPAL_2 AS HPAL_AutoclaveHPAL_3 AS HPAL_AutoclaveFlash_tank AS Flash_Evaporator# 洗涤工段CCD_1 AS CounterCurrent_DecanterCCD_2 AS CounterCurrent_DecanterCCD_3 AS CounterCurrent_DecanterCCD_4 AS CounterCurrent_Decanter# 中和除杂工段Neutralization AS CSTR_ReactorThickener_1 AS Thickener# 萃取工段Extraction_1 AS MixerSettlerExtraction_2 AS MixerSettlerStripping AS MixerSettler# 结晶工段Crystallizer AS DTB_CrystallizerCentrifuge AS SolidLiquid_Separator# 能量回收单元HeatExchanger_1 AS HeatExchangerHeatExchanger_2 AS HeatExchangerSteam_Generator AS WasteHeat_Boiler# 2. 物料流连接STREAM# 矿浆进料Feed_slurry FROM Outside TO HPAL_1.Inlet# HPAL串联Stream_HPAL_1_2 FROM HPAL_1.Outlet TO HPAL_2.InletStream_HPAL_2_3 FROM HPAL_2.Outlet TO HPAL_3.Inlet# 闪蒸Stream_HPAL_3_Flash FROM HPAL_3.Outlet TO Flash_tank.InletStream_Flash_Vapor FROM Flash_tank.Vapor TO HeatExchanger_1.HotSideStream_Flash_Liquid FROM Flash_tank.Liquid TO CCD_1.Inlet# CCD洗涤Stream_CCD_1_2 FROM CCD_1.Overflow TO CCD_2.WashInletStream_CCD_2_3 FROM CCD_2.Overflow TO CCD_3.WashInletStream_CCD_3_4 FROM CCD_3.Overflow TO CCD_4.WashInletStream_Pregnant FROM CCD_1.Underflow TO Neutralization.InletStream_Tailings FROM CCD_4.Underflow TO Outside# 中和除杂Stream_Neutralized FROM Neutralization.Outlet TO Thickener_1.InletStream_Product_Liquid FROM Thickener_1.Overflow TO Extraction_1.InletStream_Residue FROM Thickener_1.Underflow TO Outside# 萃取Stream_Raffinate FROM Extraction_1.Raffinate TO OutsideStream_Loaded_Org FROM Extraction_1.OrgOut TO Stripping.OrgInStream_Strip_Liq FROM Stripping.AqOut TO Crystallizer.Inlet# 结晶Stream_Crystal_Slurry FROM Crystallizer.Outlet TO Centrifuge.InletStream_Product FROM Centrifuge.Solid TO OutsideStream_Mother_Liq FROM Centrifuge.Liquid TO Outside# 能量流Stream_Steam FROM Steam_Generator.Outlet TO HPAL_1.SteamInletStream_HotWater FROM HeatExchanger_1.ColdSide TO Steam_Generator.Inlet# 3. 全局优化问题定义OPTIMIZATION# 决策变量OPTIMIZEAcid_to_ore_ratio # 酸矿比HPAL_temperature # HPAL温度CCD_wash_ratio # CCD洗涤比Neutralization_pH # 中和pHExtraction_O_A_ratio # 萃取相比Recycle_ratio # 母液回用比# 约束条件SUBJECT TONi_recovery 0.95 # Ni总回收率≥95%Co_recovery 0.90 # Co总回收率≥90%Product_purity 0.995 # 产品纯度≥99.5%Acid_consumption 400 # 吨矿酸耗≤400kgSteam_consumption 2.5 # 吨矿蒸汽消耗≤2.5吨# 目标函数最大化净利润MAXIMIZEProfit Revenue(Ni, Co) - Cost(Acid, Steam, Electricity, Labor)END FLOWSHEET2.3.3 能量集成优化结果优化方案蒸汽消耗(t/t ore)电力消耗(kWh/t ore)余热回收率(%)年节省能源成本(万元)基准方案2.88535—方案1: 闪蒸蒸汽回用2.282551200方案2: CCD热水回用1.978651800方案3: 母液热回收1.775722200方案4: 废热发电1.5608028002.4 方向四工艺安全与操作培训2.4.1 工艺背景红土镍矿湿法冶炼涉及高温(270℃)、高压(5MPa)、强酸(H₂SO₄)操作风险极高。典型异常工况包括2.4.2 gPROMS操作培训仿真平台# # gPROMS 操作培训仿真平台# MODULE Operator_Training_Simulator# 1. 正常工况模型MODEL Normal_Operation# 包含完整的HPAL、闪蒸、CCD、中和、萃取模型# 运行在实时模式下1秒仿真 1秒真实时间END# 2. 异常工况注入模块MODEL Fault_Injection# 可注入的故障类型FAULT_TYPEAcid_Leak # 酸泄漏Slurry_Interrupt # 矿浆断供Heater_Failure # 加热失效Agitator_Stop # 搅拌器卡停Pressure_Relief # 安全阀起跳Scaling_Severe # 严重结垢# 故障注入参数PARAMETERfault_type AS FAULT_TYPEfault_start_time AS Timefault_severity AS Real (0-100%)# 故障对工艺参数的影响EQUATIONCASE fault_type OFAcid_Leak:F_acid_leak fault_severity/100 * F_acid_normalC_H2SO4_reactor C_H2SO4_normal * (1 - fault_severity/100)Slurry_Interrupt:F_slurry_in F_slurry_normal * step(fault_start_time)# 矿浆流量在故障时刻阶跃为0Heater_Failure:Q_steam Q_steam_normal * (1 - fault_severity/100)T_reactor T_reactor_normal - integral(Q_deficit / Cp / mass)Agitator_Stop:N_stirrer N_stirrer_normal * step(fault_start_time)# 搅拌转速阶跃为0# 传质系数下降kLa kLa_normal * 0.1Pressure_Relief:P_reactor P_atm # 瞬间泄压至常压# 闪蒸剧烈温度骤降T_reactor T_reactor - Delta_H_vap * F_vapor / (Cp * mass)Scaling_Severe:U_heat U_heat_clean * exp(-fault_severity/20)# 传热系数指数衰减ENDEND# 3. 操作员评分系统MODEL Performance_EvaluationVARIABLEscore_overall AS Real (0-100) # 综合评分score_response_time AS Real # 响应时间评分score_action_correctness AS Real # 操作正确性评分score_safety AS Real # 安全性评分EQUATION# 响应时间评分越快越好score_response_time 100 * exp(-response_time / 60)# 操作正确性评分与标准操作对比score_action_correctness 100 * similarity(user_actions, standard_actions)# 安全性评分避免危险状态score_safety 100 * (1 - max(0, (T_max - T_safe) / (T_critical - T_safe)))# 综合评分score_overall 0.3 * score_response_time 0.4 * score_action_correctness 0.3 * score_safetyENDEND MODULE2.4.3 培训效果评估培训科目传统培训合格率gPROMS仿真培训合格率提升幅度正常开停车85%98%13%紧急泄压操作45%92%47%酸泄漏应急处置55%88%33%温度失控处理40%85%45%多故障并发处理25%75%50%2.5 方向五与DCS系统联动的实时优化2.5.1 技术架构┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ gPROMS实时优化平台 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤││ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐│ │ gPROMS机理模型 │ │ 数据驱动校正模块 │ ││ │ (HPAL/CCD/萃取) │◄──►│ (在线参数估计) │ ││ └──────────┬──────────┘ └──────────┬──────────┘│ │ │ ││ ▼ ▼ ││ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 优化求解器 (gOPT) │ ││ │ 目标最大化利润 / 最小化成本 / 满足约束 │ ││ └──────────────────────────┬───────────────────────────────┘ ││ │ ││ ▼ ││ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ OPC UA 通信接口 │ ││ └──────────────────────────┬───────────────────────────────┘│▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ DCS控制系统 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ││ │ 西门子PCS7 │ │ Yokogawa │ │ Emerson │ ││ │ │ │ CENTUM VP │ │ DeltaV │ ││ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘2.5.2 软测量模型# # gPROMS 软测量模型在线估计不可测参数# MODEL SoftSensor# 1. 输入DCS可测INPUTT_reactor_meas AS Real # 反应温度 (℃)P_reactor_meas AS Real # 反应压力 (MPa)F_acid_meas AS Real # 酸流量 (m³/h)F_slurry_meas AS Real # 矿浆流量 (m³/h)pH_meas AS Real # 出口pHDensity_meas AS Real # 出口密度 (kg/m³)# 2. 输出软测量估计值OUTPUTC_Ni_est AS Real # 估计Ni浓度 (g/L)C_Co_est AS Real # 估计Co浓度 (g/L)C_Fe_est AS Real # 估计Fe浓度 (g/L)C_H2SO4_est AS Real # 估计游离酸浓度 (g/L)X_Ni_est AS Real # 估计Ni浸出率 (%)Scale_thick_est AS Real # 估计结垢厚度 (mm)# 3. 状态观测器扩展卡尔曼滤波EQUATION# 状态预测基于机理模型dX/dt f(X, u) w # 状态方程y h(X) v # 观测方程# 卡尔曼增益计算K P * H * inv(H * P * H R)# 状态更新X_hat X_pred K * (y_meas - y_pred)# 误差协方差更新P (I - K * H) * P_pred# 输出软测量值C_Ni_est X_hat[1]C_Co_est X_hat[2]C_Fe_est X_hat[3]C_H2SO4_est X_hat[4]X_Ni_est X_hat[5]Scale_thick_est X_hat[6]END MODEL2.5.3 实时优化效果优化指标优化前优化后改善幅度年效益(万元)Ni浸出率(%)93.596.22.7%3200吨矿酸耗(kg/t)385342-11.2%860吨矿蒸汽耗(t/t)2.62.2-15.4%520产品合格率(%)91.297.86.6%650设备利用率(%)82.591.38.8%1100合计​———6330​三、直接落地的建模步骤框架以方向一为例3.1 项目准备阶段第1-2周步骤任务内容交付物负责人1.1收集HPAL工艺设计资料PID、物料衡算、操作手册工艺资料包工艺工程师1.2收集历史操作数据DCS趋势、化验数据、生产报表数据包至少6个月数据工程师1.3确定建模范围与边界条件建模范围说明书项目经理1.4制定模型验证方案对比指标、验收标准验证方案文档仿真工程师3.2 模型开发阶段第3-6周步骤任务内容技术要点预计工时2.1建立HPAL热力学模型Pitzer电解质模型参数拟合40h2.2建立缩核反应动力学模型参数辨识A、Ea、n60h2.3建立反应器流体动力学模型轴向扩散多隔室串联40h2.4建立能量衡算模型反应热蒸汽加热散热30h2.5模型集成与调试单元测试集成测试40h3.3 模型校准阶段第7-8周步骤任务内容校准方法验收标准3.1稳态工况校准对比10组稳态工况数据Ni浓度误差5%3.2动态工况校准对比3组升/降温过程温度响应误差3℃3.3参数灵敏度分析Morris方法筛选关键参数识别Top 5敏感参数3.4模型不确定性量化Monte Carlo模拟预测区间宽度10%3.4 优化应用阶段第9-12周步骤任务内容优化工具预期成果4.1酸矿比优化gOPT (SQP算法)酸耗降低10-15%4.2温度程序优化gOPT (多重打靶法)Ni浸出率提升1-2%4.3配矿方案优化随机规划酸耗波动降低50%4.4多目标Pareto优化NSGA-II酸耗vs浸出率Pareto前沿3.5 工业验证阶段第13-16周步骤任务内容验证方法成功标准5.1离线验证历史数据回测用未参与校准的数据验证预测误差10%5.2在线开环验证建议值对比模型建议值与操作值对比建议值优于操作值5.3在线闭环验证短期投用模型建议值写入DCS运行24小时无异常5.4长期运行考核连续运行30天效益指标达标3.6 项目交付阶段第17-18周交付物内容格式模型文件完整的gPROMS模型源码.gPROMS技术报告建模方法、校准过程、验证结果PDF操作手册模型使用说明、参数调整指南PDF培训资料操作人员培训PPT、视频教程PPTMP4维护计划模型更新周期、责任人员Excel四、项目效益测算表4.1 投资估算项目金额(万元)说明gPROMS软件许可年度80含gPROMSgOPT模块建模咨询服务200外部专家80人天硬件服务器50高性能计算工作站DCS接口开发60OPC UA通信模块人员培训304人×2周培训试运行与验证80现场调试16周合计​500​—4.2 年度效益测算效益项改善幅度年节约量单价年效益(万元)硫酸消耗降低12%7200吨800元/吨576蒸汽消耗降低15%22500吨200元/吨450Ni回收率提升2%200吨15万元/吨3000Co回收率提升1.5%15吨30万元/吨450设备利用率提升8%29天50万元/天1450产品合格率提升6%——650合计​———6576​4.3 投资回报分析指标数值总投资500万元年净效益6576万元投资回收期0.09年约1个月5年净现值(NPV)2.8亿元内部收益率(IRR)100%五、总结与建议5.1 实施优先级建议优先级应用方向推荐理由建议启动时间⭐⭐⭐⭐⭐方向一HPAL机理建模与参数优化效益最大、见效最快立即启动⭐⭐⭐⭐方向二高压釜数字孪生解决核心设备瓶颈第2季度⭐⭐⭐⭐方向五DCS实时优化持续增效、闭环控制第3季度⭐⭐⭐方向三全流程集成优化全局最优、潜力大第4季度⭐⭐⭐方向四操作培训仿真安全投入、长期价值穿插进行5.2 成功关键因素数据质量至少6个月的DCS历史数据是模型校准的基础团队配置需要工艺专家懂湿法 仿真专家懂gPROMS IT专家懂DCS渐进式实施先单点突破HPAL再扩展到全流程管理层支持数字化转型是一把手工程需要持续的资源和政策支持5.3 印尼MHP项目特别提示针对印尼红土镍矿MHP/AL项目建议重点关注矿石特性差异印尼褐铁矿与腐泥土矿的矿物学特性差异大模型需分别校准本地化团队培养印尼本地工程师掌握gPROMS建模技能降低长期运维成本气候适应性印尼热带气候对设备散热、矿浆温度的影响需纳入模型供应链波动硫酸、蒸汽等公用工程的供应波动对工艺的影响需建模评估

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