CC BY
4
РАЗДЕЛ 3. ЭКОЛОГИЯ И ТЕХНОЛОГИИ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ
Научная статья УДК 636.2
АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ДЛЯ РАСЧЕТА ВЫБРОСОВ МЕТАНА
ОТ СИСТЕМ СБОРА, ХРАНЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НАВОЗА/ПОМЕТА
Эдуард Вадимович Васильев1, Эдуард Александрович Папушин2н, Дмитрий Анатольевич Максимов3, Екатерина Викторовна Шалавина 4, Светлана Николаевна Матейчик5
Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия
1 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-5910-5793 2Jpapushinea@yandex.ш, https://orcid.org/0000-0001-7035-4654 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-7032-3081 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-7345-1510 5 [email protected]
Аннотация. Снижение негативного воздействия сельскохозяйственного производства на окружающую среду и эффективное управление агроэкосистемами возможно только на основе методов, обеспечивающих точную оценку и прогнозирование их состояния. Существующие методики позволяют рассчитать уровень эмиссии и объем выделяющихся газов в атмосферу с погрешностью ±20%. Недостаток существующих методик - отсутствие коэффициентов, учитывающих природно-климатические, региональные особенности Российской Федерации, широкий диапазон используемых технологий, технологических процессов и операций при производстве сельскохозяйственной продукции. Целью исследования была разработка алгоритма определения коэффициентов для расчета выбросов метана от систем сбора, хранения и использования навоза/помета и их прогноза на основе развития ситуации по технико-технологической модернизации данных систем и изменения поголовья. Объектом исследований являлись системы сбора, хранения и использования навоза. Исследования были проведены с применением системного анализа, аналитических методов и обобщения результатов исследований из литературных источников. С учетом прогноза технико-технологической модернизации в системах сбора, хранения и переработки навоза ожидается увеличение коэффициента преобразования метана в молочном животноводстве в Зоне 1 (Северо-Западный федеральный округ) и Зоне 2 (Центральный федеральный округ, Приволжский федеральный округ, Южный федеральный округ и Северо-Кавказский федеральный округ) в связи с переходом на беспривязное содержание животных и получением полужидкого и жидкого навоза. В свиноводстве, в Зоне 1 коэффициент преобразования метана - без изменений, в Зоне 2 - снижение на 1%, в Зоне 3 (Уральский федеральный округ, Сибирский федеральный округ и Дальневосточный федеральный округ) - увеличение на 7,8%. В птицеводстве прогнозируется уменьшение коэффициента из-за увеличения доли технологии «Сухое хранение».
Прогнозные выбросы метана, на примере Белгородской области, показали увеличение по КРС от 0,49 до 0,66 тыс. т в год; по свиньям сокращение от 15,78 до 10,69 тыс. т в год; по птице незначительное увеличение от 0,89 до 0,92 тыс. т в год.
Ключевые слова: выбросы, метан, коэффициент выбросов, навоз, помет, система сбора, система хранения, алгоритм
Для цитирования: Васильев Э.В., Папушин Э.А., Максимов Д.А., Шалавина Е.В., Матейчик С.Н. Алгоритм определения коэффициентов для расчета выбросов метана от систем сбора, хранения и использования навоза/помета // АгроЭкоИнженерия. 2024. № 1(118). С. 107-118 https://doi.org/
Research article
Universal Decimal Code 636.2
ALGORITHM TO CALCULATE THE COEFFICIENTS FOR ESTIMATING METHANE EMISSIONS FROM ANIMAL/POULTRY MANURE HANDLING SYSTEMS
Eduard V. Vasilev1, Eduard A. Papushin2H, Dmitry A. Maksimov3, Ekaterina V. Shalavina4,
Svetlana N. Mateichik5
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia
[email protected] ORCID: 0000-0002-5910-5793 [email protected] ORCID: 0000-0001-7035-4654 [email protected] ORCID: 0000-0001-7032-3081 [email protected] ORCID: 0000-0002-7345-1510 5 [email protected]
Abstract. Environmental impact mitigation and effective management of agroecosystems is only possible by using the methods of accurate assessment and forecasting of their status. Available methods calculate the atmospheric emissions and the gas volumes released with an error of ± 20%. Their disadvantage is the lack of coefficients that would consider natural and climatic characteristics of regions in the Russian Federation, and a wide range of agricultural technologies, processes, and operations in place. The study purpose was to develop an algorithm to determine such coefficients for calculating methane emissions from animal/poultry manure handling systems. The study also looked at how the coefficients would vary under technical and technological modernization of these systems and changes in farm animals stock. The study object was manure collection and storage systems. The study applied the system analysis, analytical methods and generalization of research results from literature sources. Taking into account the forecast of technical and technological upgrade of manure handling systems, an increase in the methane conversion coefficient in dairy farming is expected in Zone 1 (Northwestern Federal District) and Zone 2 (Central Federal District, Volga Federal District, Southern Federal District and North Caucasian Federal District) owing to the transition to loose housing of animals and generation of semi-liquid and liquid manure. In pig farming, no changes were observed in Zone 1, a 1% decrease
was observed in Zone 2, and an 7.8% increase - in Zone 3 (Ural Federal District, Siberian Federal District and Far Eastern Federal District). In poultry farming, lower coefficient is forecast due to an increase in the share of "Dry Storage" technology. Forecast methane emissions, on the example of the Belgorod Region, showed an increase from 0.49 to 0.66 thousand tons per year for cattle, a decrease from 15.78 to 10.69 thousand tons per year for pigs, and a slight increase from 0.89 to 0.92 thousand tons per year for poultry.
Key words: emissions, methane, emission factor, animal manure, poultry manure, collection system, storage system, algorithm
For citation: Vasilev E. V., Papushin E.A., Maksimov D.A, Shalavina E.V., Mateichik S.N. Algorithm to calculate the coefficients for estimating methane emissions from animal/poultry manure handling systems. AgroEcoEngineering. 2024; 1(118): 107-118 (In Russ.) https://doi.org/
Введение. Сельское хозяйство оказывает значительное влияние на окружающую среду, ненадлежащая его организация может приводить к загрязнению воды и почвы, снижению биоразнообразия. Для эффективного управления агроэкосистемами требуется проведение их мониторинга и на его основе - прогнозирование состояния. Большое значение имеет применение методов и технологий, которые минимизируют негативное воздействие на окружающую среду [1-4]. Разработкой методик инвентаризации выбросов парниковых газов занимается Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) [5-7]. Расчёт парниковых газов осуществляется по Методическим рекомендациям проведения добровольной инвентаризации объёма выбросов парниковых газов в субъектах Российской Федерации с определением соответствующих коэффициентов для их расчёта17.
Неопределенности коэффициентов выбросов и данных о системах сбора, хранения и использования навоза/помета являются основными источниками погрешностей в оценках выбросов парниковых газов. Они возникают из-за неполноты данных, различий в методах расчета и неточности самих коэффициентов. Существующие методики позволяют рассчитать уровень эмиссии и объем выделяющихся газов в атмосферу с погрешностью ±20%. Основной недостаток методик - отсутствие коэффициентов, учитывающих природно-климатические, региональные особенности Российской Федерации, широкий диапазон используемых технологий, технологических процессов и операций при производстве сельскохозяйственной продукции [8-9].
Целью исследования была разработка алгоритма определения коэффициентов для расчета выбросов метана от систем сбора, хранения и использования навоза/помета и их прогноза на основе развития ситуации по технико-технологической модернизации данных систем и изменения поголовья.
Материалы и методы. При проведении исследований применялись системный анализ, аналитические методы и обобщение результатов исследований из литературных источников. Рассмотрены нормативные, руководящие и рекомендательные документы, методики, находящиеся в свободном доступе, литература и источники сети интернет.
На основе анализа распределения имеющегося поголовья и природно-климатических условий России в исследовании, принято деление территории РФ на три зоны [10]:
17 Методические рекомендации по проведению добровольной инвентаризации объема выбросов парниковых газов в субъектах Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/420278225 (дата обращения 7.03.2024)
109
- зона 1, включает Северо-Западный федеральный округ (СЗФО);
- зона 2, включает Центральный федеральный округ (ЦФО), Приволжский федеральный округ (ПФО), Южный федеральный округ (ЮФО) и Северо-Кавказский федеральный округ (СКФО);
- зона 3, включает Уральский федеральный округ (УФО), Сибирский федеральный округ (СФО) и Дальневосточный федеральный округ (ДФО).
В соответствие с этим делением проводилось прогнозирование развития ситуации по технико-технологической модернизации систем сбора, хранения и переработки отходов животноводства по принятым зонам. Использовались данные Росстата с 2001 по 2022 год по поголовью и производственным показателям, действующие федеральные и региональные программы развития АПК и индикаторы выполнения задач, поставленных Доктриной продовольственной безопасности [10].
Оценку и прогнозирование выбросов осуществляли в соответствии с методикой Руководящих принципов национальных инвентаризаций парниковых газов МГЭИК18 для Национального доклада о кадастре антропогенных выбросов с использованием полученных в результате исследования значений доли навоза (помета птицы) от категории/подкатегории скота. М£(глк) и МСГ(з,к) - коэффициенты преобразования метана для каждой системы £ сбора и хранения навоза и помета в каждом временном периоде Т по климатическому региону к.
Результаты. Оценка выбросов (рис. 1) включает в себя на первом этапе определение количества временных периодов. На втором этапе определяется М£(тл,к) в зависимости от структуры систем хранения, переработки отходов животноводства в каждом временном периоде для каждой категории животных/птицы на основе информации Росстата и региональных программ развития сельского хозяйства. Далее определяются значения МС¥@,к) для исследуемых зон с учетом климатических условий и определяется средневзвешенное значение МСЕ
18 Руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов, МГЭИК, 2006 [Электронный ресурс]. URL: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/russian/index.html (Дата обращения 03.03.2024)
Этап 4:
Определение средневзвешенного значения MCF
Рис. 1. Этапы определения средневзвешенного значения коэффициента преобразования
метана
Fig.1. Fig.2. Steps in determining the weighted average value of the methane conversion factor
Оценка выбросов осуществляется по разработанному алгоритму, блок-схема которого представлена на рисунке 2.
Рис. 2. Блок-схема алгоритма расчета коэффициентов годовых выбросов метана в результате сбора и хранения навоза и помета
I - климатические зоны; J - счетчик систем хранения; К - категории животных;
L - счетчик временных периодов; M - счетчик категорий животных; N - системы хранения;
V - временной период.
Fig. 2. Block diagram of the algorithm for calculating the coefficients of annual methane emissions from animal and poultry manure collection and storage. I - climatic zones; J - storage systems counter; K - animal categories; L -time periods counter; M -animal categories counter; N - storage systems; V - time period.
Алгоритм может быть описан следующим образом:
1. Задаются исходные данные: доля навоза (помета) по категориям животных (К), климатическим зонам (I) и системам хранения (N).
2. Подсчет количества временных периодов (V) для определения выбросов метана.
3. Подсчет количества систем хранения (N) в каждом временном периоде (V).
4. Выбор климатической зоны (I) для расчета коэффициента MCF.
5. Определение всех возможных значений MCF, в том числе и прогнозных.
6. Расчет средневзвешенного значения MCF и формирование соответствующей таблицы.
7. Расчет коэффициентов годовых выбросов метана в результате сбора и хранения навоза и помета для заданных категорий/ подкатегорий скота и птицы по климатическим зонам и временным периодам.
Результаты расчета и прогноза средневзвешенных значений коэффициента преобразования метана по предложенной модели и алгоритму представлены на рисунке 3.
25
КРС Свиньи Птица КРС Свиньи Птица КРС Свиньи Птица 2021 2030 2021 2030 2021 2030 2021 2030 2021 2030 2021 2030 2021 2030 2021 2030 2021 2030 Зона 1 Зона 2 Зона 3
Рис. 3. Средневзвешенные значения коэффициента преобразования метана MCF(sk) по зонам, группам животных и годам, % Fig. 3. Weighted average values of methane conversion factor MCF(sk) by zones, animal
groups and years, %.
С учетом прогноза технико-технологической модернизации в системах сбора, хранения и переработки навоза ожидается увеличение коэффициента преобразования метана в молочном животноводстве в зонах 1 и 2 в связи с переходом на беспривязное содержание животных и получением полужидкого и жидкого навоза. В свиноводстве, в зоне 1 - без
изменений, в зоне 2 - снижение на 1%, в зоне 3 - увеличение на 7,8%. В птицеводстве прогнозируется уменьшение коэффициента из-за увеличения доли технологии «Сухое хранение».
На основании полученных результатов проведены расчёты выбросов метана от систем хранения навоза/помёта для КРС, свиней и птиц на примере Белгородской области, по состоянию на 30.12.2021 г. и сделан прогноз на 2030 год. Результаты расчётов представлены в таблице.
Таблица. Выбросы метана в Белгородской области от систем переработки навоза и помета Table. Methane emissions in the Belgorod Region from animal and poultry manure processing
systems
Наименование Кадастр Факт Прогноз
Выбросы от коров, тысяч тонн в год 0,89 0,70 0,95
Выбросы от КРС (без коров), тысяч тонн в год 1,27 0,49 0,66
Выбросы от свиней, тысяч тонн в год 13,15 15,78 10,69
Выбросы от птицы, тысяч тонн в год 0,88 0,89 0,92
Результаты расчётов показали отличие кадастровых данных от данных, учитывающих изменения, которые произошли с применяемыми на предприятиях технологиями по работе с побочными продуктами животноводства. Это говорит о необходимости обязательного учёта изменений в технологиях и внесении соответствующих изменений значений применяемых коэффициентов при расчёте образования парниковых газов от систем сбора, переработки и хранения навоза/помета.
Обсуждение. В основном, для оценки выбросов метана применяется упрощенный метод, в котором используются данные о поголовье скота/птицы с разбивкой по категориям в сочетании с коэффициентами выбросов19. Представленный алгоритм описывает более сложный метод оценки, который требует подробной информации о характеристиках животных, применяемых технологий переработки и хранения навоза/помета.
Выбросы метана в большей степени происходят в результате обращения с жидким навозом. Широкий диапазон сезонных температур, распределение животноводческих ферм и различные системы сбора, хранения и переработки отходов животноводства означают, что следует использовать региональные коэффициенты преобразования метана (МСК), которые учитывают пространственно-дискретный климат и управление [11].
Выводы. Предложенный алгоритм расчёта выбросов, учитывающий соотношение основных типов систем сбора, хранения и использования навоза и птичьего помета с учётом прогнозных оценок технико-технологического развития животноводства и птицеводства и
19 Методические рекомендации по проведению добровольной инвентаризации объема выбросов парниковых газов в субъектах Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/420278225 (дата обращения 07.03.2024)
имеющихся климатических условий позволяет проводить оценку и прогнозирование выбросов.
С учетом прогноза технико-технологической модернизации в системах сбора, хранения и переработки навоза ожидается увеличение коэффициента преобразования метана в молочном животноводстве в зонах 1 и 2 в связи с переходом на беспривязное содержание животных и получением полужидкого и жидкого навоза. В свиноводстве, в зоне 1 - без изменений, в зоне 2 - снижение на 1%, в зоне 3 - увеличение на 7,8%. В птицеводстве прогнозируется уменьшение коэффициента из-за увеличения доли технологии «Сухое хранение».
Прогнозные выбросы метана, на примере Белгородской области, показали увеличение по КРС от 0,49 до 0,66 тыс. т в год; по свиньям сокращение от 15,78 до 10,69 тыс. т в год; по птице незначительное увеличение от 0,89 до 0,92 тыс. т в год.
Проведенные расчёты по предложенной модели показали отличие кадастровых данных от данных, учитывающих изменения, которые произошли с применяемыми на предприятиях технологиями по работе с побочными продуктами животноводства.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Власов В. А. Воронов Г.Е. Некоторые теоретические и практические проблемы, возникающие при обращении с жидкими отходами продукции животноводства (часть первая) // Право и государство: теория и практика. 2022. № 3(207). С. 205-209. https://doi.org/10.47643/1815-1337_2022_3_205.
2. Dhamodharan K., Varma V. S., Veluchamy C., Pugazhendhi A., Rajendran K. Emission of volatile organic compounds from composting: A review on assessment, treatment and perspectives // Science of The Total Environment. 2019. Vol. 695, 133725. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.133725
3. Bao M., Cui H., Lv Y., Wang L., Ou Y., Hussain N. Greenhouse gas emission during swine manure aerobic composting: Insight from the dissolved organic matter associated microbial community succession // Bioresource Technology. 2023. Vol. 373, 128729. https://doi .org/10.1016/j.biortech.2023.128729
4. Zhu Z., Li L., Dong H., Wang Y. Ammonia and greenhouse gas emissions of different types of livestock and poultry manure during storage // Transactions of the ASABE. 2020. Vol. 63. P. 1723-1733. https://doi.org/10.13031/trans.14079
5. Syp A., Osuch D. Assessing greenhouse gas emissions from conventional farms based on the farm accountancy data network // Polish Journal of Environmental Studies. 2018. Vol. 27 (3). P. 1261-1268 https://doi.org/10.15244/pjoes/76675
6. Schmithausen A., Schiefler IDI., Trimborn M., Gerlach K., Sudekum K., Pries M., Buscher W. Quantification of methane and ammonia emissions in a naturally ventilated barn by using defined criteria to calculate emission rates // Animals. 2018. Vol. 8 (5), 75. https://doi.org/10.3390/ani8050075
7. Schwarz D., Harrison M.T., Katsoulas N. Editorial: Greenhouse gas emissions mitigation from agricultural and horticultural systems // Frontiers in Sustainable Food Systems. 2022. Vol. 6, 842848. https://doi.org/10.3389/fsufs.2022.842848.
8. Илышева Н.Н., Балдеску Е.В. Совершенствование методического инструментария количественной оценки выбросов парниковых газов с учетом международного опыта //
Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2017. Т. 16. № 1. С. 108-126. https://doi.org/10.15826/vestnik.2017.16.1.006
9. Романовская А.А., Гинзбург В.А., Гладильщикова А.А. Возможности усовершенствования системы расчетного мониторинга антропогенных выбросов парниковых газов и черного углерода на территории Российской Федерации // Проблемы прогнозирования. 2023. № 6. С. 36-52. https://doi.org/10.47711/0868-6351-201-37-52
10. Шалавина Е.В., Васильев Э.В., Папушин Э.А. Анализ технологий переработки отходов животноводства в различных природно-климатических условиях России // АгроЭкоИнженерия. 2023. №. 3(116). С. 110-124 https://doi.org/ 10.24412/2713-2641-20233116-110-123
11. Rennie T. J., Grant B. B., Gordon R. J., Smith W. N., VanderZaag A. C. Regional climate influences manure temperature and methane emissions - A pan-Canadian modelling assessment // Science of The Total Environment. 2021. Vol. 750, 142278. https ://doi. org/ 10.1016/j. scitotenv.2020.142278
REFERENCES
1. Vlasov V.A., Voronov G.E. Some theoretical and practical problems that arise when handling liquid waste from livestock products (Part one). Law and the State: Theory and Practice. 2022; 3(207): 205-209 (In Russ.) https://doi.org/10.47643/1815-1337_2022_3_205
2. Dhamodharan K., Varma V. S., Veluchamy C., Pugazhendhi A., Rajendran K. Emission of volatile organic compounds from composting: A review on assessment, treatment and perspectives. Science of The Total Environment. 2019; 695, 133725. (In Eng.) https://doi .org/10.1016/j. scitotenv.2019.133725
3. Bao M., Cui H., Lv Y., Wang L., Ou Y., Hussain N. Greenhouse gas emission during swine manure aerobic composting: Insight from the dissolved organic matter associated microbial community succession. Bioresource Technology. 2023; 373, 128729. (In Eng.) https://doi .org/10.1016/j.biortech.2023.128729
4. Zhu Z., Li L., Dong H., Wang Y. Ammonia and greenhouse gas emissions of different types of livestock and poultry manure during storage. Transactions of the ASABE. 2020; 63: 1723-1733. (In Eng.) https://doi.org/10.13031/trans.14079
5 Syp A., Osuch D. Assessing greenhouse gas emissions from conventional farms based on the farm accountancy data network. Polish Journal of Environmental Studies. 2018; 27 (3): 1261-1268 (In Eng.) https://doi.org/10.15244/pjoes/76675
6. Schmithausen A., Schiefler IDI., Trimborn M., Gerlach K., Sudekum K., Pries M., Buscher W. Quantification of methane and ammonia emissions in a naturally ventilated barn by using defined criteria to calculate emission rates. Animals. 2018; 8 (5), 75. (In Eng.) https://doi.org/10.3390/ani8050075
7. Schwarz D., Harrison M.T., Katsoulas N. Editorial: Greenhouse gas emissions mitigation from agricultural and horticultural systems. Frontiers in Sustainable Food Systems. 2022; 6, 842848 (In Eng.) https://doi.org/10.3389/fsufs.2022.842848.
8. Ilysheva N.N., Baldesku E.V. Improving methodological tools quantitative estimates of greenhouse gas emissions based on international experience. Vestnik UrFU. Seriya ekonomika i upravlenie = Bulletin of Ural Federal University. Series Economics and Management. 2017;16 (1): 108-126. (In Russ.) https://doi.org/10.15826/vestnik.2017.16.1.006.
9. Romanovskaya A.A., Ginzburg V.A., Gladilshchikova A.A. Possibilities for improving the system of calculated monitoring of anthropogenic emissions of greenhouse gases
and black carbon on the territory of the Russian Federation. Problemy prognozirovaniya = Studies on Russian Economic Development. 2023; 34(6): 746-757 (In Russ.) https://doi.org/10.1134/S1075700723060138
10. Shalavina E.V., Vasilev E.V., Papushin E.A. Analysis of technologies for processing animal waste in different natural and climatic conditions of Russia. AgroEcoEngineering. 2023; 3 (116): 110-124 (In Russ.) https://doi.org/ 10.24412/2713-2641-2023-3116-110-123
11. Rennie T. J., Grant B. B., Gordon R. J., Smith W. N., VanderZaag A. C. Regional climate influences manure temperature and methane emissions - A pan-Canadian modelling assessment. Science of The Total Environment. 2021; 750, 142278. (In Eng.) https://doi .org/ 10.1016/j. scitotenv.2020.142278
Об авторах About the authors
Васильев Эдуард Вадимович канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 sznii6@ yandex.ru.ru ORCID: 0000-0002-5910-5793 Eduard V. Vasilev Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia sznii6@ yandex.ru.ru ORCID: 0000-0002-5910-5793
Папушин Эдуард Александрович канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 [email protected], ORCID: 0000-0001-7035-4654 Eduard A. Papushin Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia [email protected], ORCID: 0000-0001-7035-4654
Максимов Дмитрий Анатольевич канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела анализа и Dmitry A. Maksimov Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of
прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 ОЯСГО: 0000-0001-7032-3081 Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia ORCID: 0000-0001-7032-3081
Шалавина Екатерина Викторовна канд. техн. наук, старший научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 ОЯСГО: 0000-0002-7345-1510 Ekaterina V. Shalavina Cand. Sc. (Engineering), leading researcher, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia ORCID: 0000-0002-7345-1510
Матейчик Светлана Николаевна инженер-программист отдела анализа и прогнозирования экологической устойчивости агроэкосистем Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634 Россия, Санкт-Петербург, пос. Тярлево, Фильтровское ш. 3 Svetlana N. Mateichik software development engineer, Department of Analysis and Forecasting of Environmental Sustainability of Agroecosystems, Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia
Заявленный вклад авторов Все авторы внесли равный вклад в работу, в равной степени принимали участие в написании рукописи и несут равную ответственность. Authors' contribution All authors made an equal contribution to the work. The authors were equally involved in writing the manuscript and bear the equal responsibility for plagiarism.
Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов Conflict of interests The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this paper
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи. The authors have read and approved the final version of the manuscript.
Статья поступила в редакцию: 12.03.2024 Received: 12.03.2024
Одобрена после рецензирования: 22.03.2024 Approved after reviewing: 22.03.2024
Принята к публикации: 09.04.2024 Accepted for publication: 09.04.2024
Научная статья
УДК 637.112.5; 637.115 БО1:
ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ РОБОТИЗИРОВАННОЙ УСТАНОВКИ ПРЕДДОИЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ ВЫМЕНИ КОРОВ
Мухтар Ахмиевич Керимов1, Николай Вячеславович Муханов2, Дмитрий Владимирович Барабанов3^
1Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Санкт-Петербург, Россия 2,3ФГБОУ ВО Верхневолжский ГАУ, Иваново, Россия.
1Маг1ап-ге@уапёех.ги, https:orcid.org/0000-0003-0358-1114 2шкеш81@гашЫег.ги, https:orcid.org/0000-0003-1773-3625 [email protected], https:orcid.org/0000-0003-2199-8781
Аннотация. Применение доильных роботов позволяет исключить ручной труд при обслуживании дойного стада. Однако данные системы достаточно дороги для массового использования. Решением этой проблемы может стать разработка систем, позволяющих роботизировать отдельные технологические операции. Анализ литературы и патентных документов показал, что достаточно перспективным является роботизация подготовительных операций перед доением на доильных установках типа «Карусель» при помощи роботизированной установки преддоильной подготовки вымени коров, которая располагается на входе в доильный зал и выполняет подмыв и массаж вымени в автоматическом режиме. Создание такой установки, в первую очередь, требует разработки системы машинного зрения. В статье рассмотрена система машинного зрения роботизированной установки преддоильной подготовки вымени коров, построенная на базе двух 2D видеокамер. Целью исследования является оценка точности данного способа определения координат по величине погрешности. Исследование было проведено в три этапа. На первом этапе была оценена величина погрешности в определении координат предложенной системы машинного зрения. Установлено, что точность определения координат можно повысить при помощи угловых поправок, которые в различных точках рабочей области имеют разное значение. На втором этапе были построены математические модели, описывающие характер распределения угловых поправок в пределах рабочей
118
