CC BY
24
borozdy pri poverhnostnyh sposobah poliva [The theory of permeability of perforated film coating furrows in surface irrigation methods], Innovacionnye tekhnologii v nauke i obrazovanii ITNO 2016: sb. nauch. trudov nauch.-metod. konf., posvyashch. 85-letiyu DGTU (g. Rostov-on-Don - p. Divnomorskoe 11-17 sentyabrya 2016). - Rostov-on-Don, 2016, pp. 484-487. (In Russian)
5. Kaurichev I.S. Praktikum po pochvovedeniyu [Practice exercises in soil science], M., Kolos, 1980, pp. 71—82. (In Russian)
6. Shtokolov D.A., Skuratov N.S. Metodiki po opredele-niyu skorosti vpityvaniya vody v pochvu, parametrov poverhnostnyh sposobov poliva, ob"emnoj massy i naimen'shej vlagoem-kosti pochvy, otbora pochvennyh obrazcov na analiz [Procedure for determining the speed of water absorption into the soil, the parameters of surface irrigation methods, volume mass and the lowest soil moisture capacity, soil sampling for analysis], Novocherkassk, YuzhNIIGiM, 1985, 58 p. (In Russian)
7. Aver'yanov S.F. Voprosy ustanovleniya velichin fil'tra-cionnyh poter' v sisteme orositel'nyh kanalov (podpertaya fil'tra-ciya) [The determining issues of seepage losses quantities from irrigation canals (backed filtering)], Gidrotekhnika i meli-oraciya, 1950, No 10, pp. 31-40. (In Russian)
8. Kemper W.D., Ruffing B.I., Bondurant I.A. Furrow intake rates and water managerment, Trans ASAE, St. Josep, Mich, 1982, vol.25, № 2, p. 333-339.
9. Carrier G.F., Munk W.H. On the diffusion of tides into permeable rock, Proc. Simpos. ApplMath, 1954, V. 5, p. 89-95.
10. Richards L.A. Capillary conduction of liquids through porous mediums, Physics, 1931, v. 1, No 5, p. 316-321.
11. Montaghimu S., Mitchell J. Pulsed trickling effects on soil moisture distribution, Water Resources Bulletin, 1983, 19. 4, pp. 605-612.
12. Van Zyi J. L. Jnfluence de 1' irrigation suz la crois-sauceet la qualite des vignes et raisings de Colombar, Bull. O. L, 1985, V. 58, 648/649, pp. 173-188.
Сведения об авторах
Апальков Александр Федосеевич - кандидат технических наук, профессор кафедры «Эксплуатация транспортных систем и логистика», ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (Ростов-на-Дону, Российская Федерация). Тел.: +7-904-343-49-61. E-mail: apalkov. ngma @ bk. ru.
Апальков Сергей Александрович - кандидат технических наук, доцент кафедры «Сервис транспортных и технологических машин», Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт - филиал ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет» (Новочеркасск, Российская Федерация). Тел.: +7-928-628-86-22. E-mail: apalkov. ngma @ bk. ru.
Погорелов Николай Петрович - кандидат технических наук, доцент кафедры «Электротехника и электроника», ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (Ростов-на-Дону, Российская Федерация). Тел.: +7-918-586-52-19. E-mail: pony. 47 @ mail. rur.
Information about the authors
Apalkov Alexander Fedoseevich - Candidate of Technical Sciences, professor of the Operation of transport systems and logistics department, FSBEI HE «Don State Technical University» (Rostov-on-don, Russian Federation). Phone: +7-904-343-49-61. E-mail: apalkov.ngma@bk.ru.
Apalkov Sergey Aleksandrovich - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the Service of transport and techno-logical machines department, Novocherkassk Engineering and Land Reclamation Institute - branch of FSBEI HE «Don State Agrarian University» (Novocherkassk, Russian Federation). Phone: +7-928-628-86-22. E-mail: apalkov.ngma@bk.ru.
Pogorelov Nikolay Petrovich - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the Electrical engineering and elec-tro-nics department, FSBEI HE «Don State Technical University» (Rostov-on-Don, Russian Federation). Phone: +7-918-586-52-19. E-mail: pony.47@mail.ru.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
УДК 631.316.728
АЛГОРИТМЫ КОНТРОЛЯ НАПРЯЖЕНИЯ И ТОКА В РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ, ПИТАЮЩИХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
© 2019 г. В.А. Шелест, Н.И. Цыгулев, А.П. Синегубое, П.В. Бабина
В настоящее время значительно возросли требования к надежности электроснабжения, энергоэффективности и энергосбережения, что в свою очередь сейчас является одним из важнейших направлений в развитии электрических сетей. Согласно Энергетической стратегии России на период до 2030 года важнейшей задачей является реформирование электрических сетей путем перевода всей информации в цифровой код, то есть всеобщая цифровизация сетей. Значительная часть работы интеллектуальных систем связана с получением и обработкой различной информации. В распределительных электрических сетях, питающих сельскохозяйственных потребителей, выполняется контроль режимов работы электрооборудования путем оценки электрических величин - напряжение, ток, мощность и частота. Наиболее востребованной информацией являются уровни электрических напряжений и токов. Соответственно, информация о напряжениях и токах в распределительных электрических сетях, питающих сельскохозяйственных потребителей, также должна быть представлена в цифровом коде. В настоящее время в энергетике существуют разработанные на базе микроконтроллеров измерительные преобразователи, которые преобразуют аналоговую информацию в цифровую. В статье обоснована необходимость создания простых алгоритмов контроля напряжений и токов для встраиваемых устройств систем управления в распределительных электрических сетях, питающих сельскохозяйственных потребителей. Предложенные алгоритмы обеспечивают допустимую погрешность измерения
для контроля за уровнями токов и напряжений. Особое внимание уделено разработке алгоритмов, обеспечивающих необходимое быстродействие. Результаты выполненной работы использованы для измерения токов во встраиваемых системах контроля и управления. Разработанные алгоритмы позволили исключить влияние апериодической слагающей переходного процесса в электрических сетях на погрешность измерения.
Ключевые слова: цифровизованные распределительные электрические сети, энергосбережение, интеллектуализация сетей, контроль электрических величин, напряжение, ток, алгоритмы контроля, микроконтроллер, апериодическая составляющая, цифровизация сетей.
At present, the requirements for reliability of power supply, energy efficiency and energy saving have significantly increased, which in its turn is now one of the most important directions in the development of electric networks. According to the Energy strategy of Russia for the period up to 2030, the most important task is to update the electrical networks by converting all information into a digital code, that is, the total digitalization of networks. A significant part of the intelligent systems work is associated with the various information receiving and processing. Control of electrical equipment operational conditions inelectrical distribution facilities supplying agricultural consumers is performed by evaluating electrical quantities - voltage, current, power and frequency. The most popular information is the levels of electrical voltages and currents. Accordingly, information on voltages and currents in electrical distribution facilities supplying agricultural consumers should bealso provided in a digital code. At present, in power engineering there aremeasuring converters, developed on the basis of microcontrollers, which convert analog information into digital one. In the article it is substantiated the need for creation simple algorithms for monitoring voltages and currents for embedded devices of control systems in distribution electrical networks, supplying agricultural consumers. The proposed algorithms provide an acceptable measurement error for monitoring current and voltage levels. Particular attention is paid to the development of algorithms that provide the necessary speed of response. The results of this work are used for measuring currents in embedded monitoring and control systems. The developed algorithms made it possible to exclude the influence of the aperiodic component of the transient process in electrical networks on the measurement error.
Keywords: digitalized electrical distribution networks, energy saving, intellectualization of networks, control of electrical quantities, tension, current, control algorithms, microcontroller, aperiodic component, digitalization of networks.
Введение. В настоящее время в связи с переходом сельскохозяйственного производства на промышленную основу, где производство и переработка продукции осуществляется на высоком уровне механизации и автоматизации производственных процессов, для большинства сельскохозяйственных объектов характерен непрерывный режим работы. Соответственно, значительно возросли требования к надежности электроснабжения, энергоэффективности и энергосбережения, что в свою очередь сейчас является одним из важнейших направлений в развитии электрических сетей. Новое направление развития электроэнергетики - цифровизация электрических сетей [1, 2], в том числе питающих сельскохозяйственных потребителей. Современный уровень электроники и информационных технологий придает этим системам свойства искусственного технического интеллекта, а интеллектуализация сложных систем, в свою очередь, является важнейшим этапом развития современной техники. Значительная часть работы интеллектуальных систем связана с получением и обработкой различной информации. В распределительных электрических сетях [3, 4, 5, 6] выполняется контроль режимов работы электрооборудования путём оценки электрических величин - напряжение, ток, мощность и частота. Наиболее востребованной информацией являются уровни электрических напряжений и токов. Соответственно, повышение надежности работы распределительных электрических сетей, питающих сельскохозяйственных потребителей, может быть решено путем контроля этих электрических величин.
Согласно Энергетической стратегии России на период до 2030 года России важнейшей задачей является реформирование электрических сетей путем перевода всей информации в цифровой код, то есть всеобщая цифровизация сетей [1, 2].
Соответственно, информация о напряжениях и токах в распределительных электрических сетях, питающих сельскохозяйственных потребителей, также должна быть представлена в цифровом коде. В настоящее время в энергетике существуют разработанные на базе микроконтроллеров измерительные преобразователи, которые преобразуют аналоговую информацию в цифровую [7, 8, 9]. Эти устройства реализованы в отдельных корпусах и отвечают высоким метрологическим требованиям, однако, для использования в качестве встраиваемых устройств они малопригодны. Кроме того, микроконтроллеры в них выполняют только функцию аналого-цифрового преобразования (АЦП).
Во встраиваемых устройствах необходимо применять достаточно простые микроконтроллеры, которые должны совмещать функции контроля, управления и измерения. Для управления электрооборудованием сельскохозяйственных объектов необходимо техническое, а не коммерческое измерение контролируемых величин. Это позволяет упростить алгоритмы преобразования электрических величин - напряжения и тока в цифровой сигнал и применить малогабаритные микроконтроллеры. Например, можно применить микроконтроллер Р1С12Р675, который имеет всего 8 выводов. При наличии 4-канального 10-разрядного АЦП достаточная память программ и данных. В работе [10] показано применение этого микроконтроллера для построения измерительного преобразователя.
Методика исследования. Двойную задачу контроля напряжений и токов можно свести только к измерению напряжений, предусмотрев преобразование токов в напряжения. Однако особенностью токов является наличие в них апериодической слагающей, величина которой носит случайный характер. Апериодическая слагающая вносит значительную погрешность в результат измерения. Можно подождать зату-
хания апериодической составляющей тока (напряжения) или применить низкочастотный фильтр. В обоих случаях время получения результата измерения увеличивается, что для интеллектуальных электрических систем не приемлемо. В связи с этим требуется разработка алгоритма, который обеспечивает правильное измерение при наличии апериодической составляющей тока (напряжения).
Необходимо определить требования к допустимой величине измеряемого напряжения. Микроконтроллеры измеряют напряжение положительной полярности в диапазоне от 0 до 5 В. Переменное напряжение необходимо выпрямлять или смещать на 2,5 В. В первом случае необходимо выполнять прецизионное выпрямление, что в свою очередь усложняет схему преобразователя. В данной работе отдано предпочтение смещению, что позволяет измерять переменное напряжение в пределах от -2,5 В до +2,5 В. А вот при измерении тока, преобразованного в напряжение, апериодическая составляющая может принимать значение, близкое к амплитуде, и амплитудное значение измеряемого напряжения не должно превышать 1,25 В.
В процессе исследования выявленной проблемы использованы методы системного анализа, теоретического и экспериментального исследования.
С целью получения быстродействующего алгоритма измерения напряжения на входе микроконтроллера при наличии апериодической составляющей предлагается использовать первые три экстремума напряжения после начала преобразования.
Амплитуда переменной составляющей напряжения определяется по формуле
ие1+ие з
ит =
-2 ий
(1)
где ив1, ив2, ивз - экстремумы напряжения, из которых удалено смещение.
Программная реализация этого алгоритма достаточно простая, что позволяет использовать простые микроконтроллеры. Время измерения напряжения не превышает полтора периода промышленной частоты. Алгоритм обеспечивает достаточное быстродействие.
Далее, оценим погрешность такого алгоритма. Разумеется, при отсутствии апериодической составляющей она равна нулю, то есть при измерении напряжений электрооборудования предлагаемый алгоритм не вносит погрешность в результат измерения.
При измерении токов необходимо учитывать влияние апериодической составляющей, то есть, чем больше апериодическая составляющая, тем больше погрешность. Кроме того, погрешность зависит от величины постоянной времени переходного процесса в электрооборудовании Та. На основании проведенных исследований выявлено, что наибольшая погрешность предлагаемого алгоритма будет при постоянной времени Та = 0,0091 с и составит +3,7%. Такая большая величина погрешности для контроля токов в электрооборудовании не приемлема. Исходя из того, что погрешность всегда положительная, результат измерения токов можно снизить на 1,85% и тогда погрешность будет находиться в пределах ± 1,85%.
Дальнейший анализ показал, что наличие трех экстремумов достаточно для точного вычисления амплитуды напряжения. Для этого было получено следующее выражение:
■ 9 ■
(2)
ит =
^ т
ие1иез~ие2 \ие1+2ие2+иез\
Очевидно, при вычислении по этой формуле (2) предлагаемый алгоритм не вносит погрешность в результат измерения при любой апериодической составляющей.
Но при вычислении амплитуды напряжения в установившемся режиме, когда апериодическая составляющая отсутствует и все экстремумы равны между собой по модулю, в результате вычисления получается неопределённость вида 0/0. Это противоречие легко преодолевается. Когда экстремумы имеют близкие значения по модулю, необходимо добавить к ним одинаковое смещение, превышающее разность между ними, и неопределённости вида 0/0 не будет.
В формуле (2) необходимо выполнять умножение двухбайтовых чисел, что, безусловно, несколько усложняет программную реализацию алгоритма. Все зависит от доступного ресурса микроконтроллера, который будет загружен другими задачами контроля и управления.
Заключение. В настоящее время для повышения надежности электроснабжения, энергоэффективности и энергосбережения распределительных электрических сетей вообще, и сетей АПК, в частности, используется цифровизация электрических сетей. Повышение надёжности систем релейной защиты и управления цифровизованных сетей в установившемся и переходном режимах достигается путём реализации их на базе простых встраиваемых микроконтроллеров с несложными алгоритмами обработки информации о контролируемых токах и напряжениях.
В связи с этим исследована возможность измерения токов и напряжений для трёхфазной системы. При частоте микроконтроллера 4 МГц получено для каждой фазы 4 замера мгновенного значения в течение одной миллисекунды.
Разработанные алгоритмы обеспечивают допустимую погрешность измерения величин токов и напряжений. Эти алгоритмы исключают влияние апериодической слагающей переходного процесса в электрических сетях на погрешность измерения и обеспечивают необходимое быстродействие. Результаты выполненной работы использованы для измерения токов во встраиваемых системах контроля и управления.
Литература
1. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года / Министерство энергетики Российской Федерации. Режим доступа: ИИрэ: //minenergo.gov.ru/node/ 1026 (дата обращения: 01.10.2018).
2. «Дорожная карта» «Энерджинет» национальной технологической инициативы / Министерство энергетики Российской Федерации. - Режим доступа: ИИрэ:/ /minenergo.gov.ru/node/8916 (дата обращения: 01.10.2018).
3. Абрамов, Ю.В. Построение интеллектуальных распределительных сетей / Ю.В. Абрамов, Н.И. Цыгулев, В.В. Абрамов II Кибернетика энергетических систем: сборник материалов XL научного семинара по тематике «Электроснабжение», г. Новочеркасск, 25-26 сентября 2018 г.; Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова. - Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2018.-С. 80-83.
4. Кравченко, В.Ф. Определение потерь энергии в электрических сетях методом средних суток / В.Ф. Кравченко, В.К. Хлебников II Известия вузов. Электромеханика. -2000.-№3,-С. 82-83.
5. Долженков, А.В. Измерительный преобразователь или цифровой прибор: что выбрать? / А.В. Долженков, В.А. Алексеев II Автоматизация в промышленности. - 2017. -№4.-С. 51-52.
6. Deschamps, J. Digital Systems / J. Deschamps, E. Valderrama, L. Teres. - New York: Springer, 2016. - 248 c.
7. D'Antona, G. Digital Signal Processing for Measurement Systems / G. D'Antona, A. Ferrero. - New York: Springer, 2006.-267 c.
8. Расчёт и анализ токов замыкания на землю в электрических сетях с изолированной нейтралью / А.Г. Му-рый, Д.Е. Доблаев, В.А. Шелест, Н.И. Цыгулёв, В.К. Хлебников II Известия вузов. Сев.-Кав. регион. Технические науки. -2017,-№4.-С. 64-70.
9. Shelest, V.A. Ground fault current calculation and analysis programme / V.A. Shelest, N.I. Tsygulev, V.K. Khlebni-kov II International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2017 - Proceedings. - 2017. - URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8076265.
10. Шелест, В.А. Измерительный преобразователь / В.А. Шелест, И.В. Шелест, P.M. Кипкеев II Техычна электродинамка. Тематичний випуск: «Проблеми сучасноТ электротехнки». - 2004. - Ч. 7. - С. 13-16.
References
1. Energeticheskaya strategiya Rossii na period do 2030 goda [Russia's energy strategy until 2030], Ministerstvo energe-tiki Rossijskoj Federacii, Rezhim dostupa: https: //minenergo.gov.ru/node/1026 (data obrashcheniya: 01.10.2018). (In Russian)
2. «Dorozhnaya karta» «Enerdzhinet» nacional'noj tekh-nologicheskoj iniciativy [«Roadmap»«Energynet» of the national technology initiative], Ministerstvo energetiki Rossijskoj Federacii, Rezhim dostupa: https://minenergo.gov.ru/node/8916 (data obrashcheniya: 01.10.2018). (In Russian)
3. Abramov Yu.V., Tsygulev N.I., Abramov V.V. Postroe-nie intellektual'nyh raspredelitel'nyh setey [The construction of intelligent distribution networks], Kibernetika energeticheskih sistem: sbornik materialov nauchnogo seminara po tematike «Elek-trosnabzhenie», g. Novocherkassk, 25-26 sentyabrya 2018 g., Yuzhno-Rossijskij gosudarstvennyj politekhnicheskij universitet (NPI) imeni M.I. Platova, Novocherkassk: YURGPU(NPI), 2018, pp. 80-83. (In Russian)
4. Kravchenko V.F., Hlebnikov V.K. Opredelenie poter' energii v elektricheskih setyah metodom srednih sutok [Determination of energy losses in electrical networks by the medium-day method], Izvestiya vuzov. Elektromekhanika, 2000, No 3, pp. 82-83. (In Russian)
5. Dolzhenkov A.V., Alekseev V.A. Izmeriteinyj preobra-zovatei ili cifrovoj pribor: chto vybrat'? [Measuring transducer or digital device: what to choose?], Avtomatizaciya v promyshlen-nosti, 2017, No 4, pp. 51-52. (In Russian)
6. Deschamps J., Valderrama E., Teres L. Digital Systems, New York: Springer, 2016, 248 p.
7. D'Antona G., Ferrero A. Digital Signal Processing for Measurement Systems, New York: Springer, 2006, 267 p.
8. Muryj A.G., Doblaev D.E., Shelest V.A., Tsygu-lyov N.I., Hlebnikov V.K. Raschyot i analiz tokov zamykaniya na zemlyu v elektricheskih setyah s izolirovannoj nejtral'yu [Calculation and analysis of earth fault currents in electrical networks with isolated neutral], Izvestiya vuzov. Sev.-Kav. region. Tekhni-cheskie nauki, 2017, No 4, pp. 64-70.
9. Shelest V.A., Tsygulev N.I, Khlebnikov V.K. Ground fault current calculation and analysis programme: International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2017, Proceedings. 2017, URL: https: //ieeexplore.ieee.org/document/8076265.
10. Shelest V.A, Shelest I.V, Kipkeev R.M. Izmeritel'nyj preobrazovatel' [Measuring transducer], Tekhnichna elektrodi-namika. Tematichnij vipusk: «Problemi suchasnoT elektrotekhniki», 2004, Ch. 7, pp. 13-16.
Сведения об авторах
Шелест Владимир Александрович - кандидат технических наук, доцент кафедры «Интеллектуальные электрические сети», ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация). E-mail: vshel@yandex.ru.
Цыгулёв Николай Иосифович - доктор технических наук, профессор кафедры «Интеллектуальные электрические сети», ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация). E-mail: ncygulev@mail.ru.
Синегубов Александр Петрович - кандидат технических наук, доцент кафедры «Интеллектуальные электрические сети», ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация). E-mail: sinegubow@yandex.ru.
Бабина Любовь Витальевна - кандидат технических наук, доцент кафедры «Интеллектуальные электрические сети», ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет», ведущий специалист Министерства промышленности и энергетики Ростовской области (г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация). E-mail: babinalv@yandex.ru.
Information about the authors
Shelest Vladimir Aleksandrovich - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the Intelligent electrical networks department, FSBEI HE «Don State Technical University» (Rostov-on-Don, Russian Federation). E-mail: vshel@yandex.ru.
Tsygulev Nikolay losifovich - Doctor of Technical Sciences, professor of the Intelligent electrical networks department, FSBEI HE «Don State Technical University» (Rostov-on-Don, Russian Federation). E-mail: ncygulev@mail.ru.
Sinegubov Alexander Petrovich - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the Intelligent electrical networks department, FSBEI HE «Don State Technical University» (Rostov-on-Don, Russian Federation). E-mail: sinegubow@yandex.ru.
Babina Lubov Vitalievna - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the Intelligent electrical networks department, FSBEI HE «Don State Technical University» (Rostov-on-Don, Russian Federation). E-mail: babinalv@yandex.ru.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
УДК 631.362.3
СНИЖЕНИЕ ТРАВМИРОВАНИЯ ЗЕРНА ПРИ ПОСЛЕУБОРОЧНОЙ ОБРАБОТКЕ © 2019 г. А.П. Тарасенко, В.И. Оробинский, A.M. Гиевский, И.В. Баскаков, А.В. Чернышое, М.К. Харитонов
В последние годы в России объём производства зерна значительно возрос. Однако качество посевного материала в нашей стране оставляет желать лучшего. Для получения семян, отвечающих требованиям ГОСТа, необходимо снижать уровень травмирования зерна при производстве зерновых культур. Особое внимание необходимо уделять послеуборочной обработке выращенного урожая. При уборке посевного материала следует применять роторные зерноуборочные комбайны. Они позволяют получать более качественный бункерный ворох, чем барабанные аналоги, которые травмируют до 21,83% вымолачиваемых зёрен. В статье рассматриваются причины, вызывающие повреждение зерна, виды травм и их наличие в зерновом ворохе озимой пшеницы. Приведено влияние различных видов сельскохозяйственных машин на лабораторную всхожесть семян. Выявлено, что для получения высококачественного товарного и семенного материала необходимо выделять из зернового вороха зёрна биологически неполноценные, дроблёные, травмированные, в плёнке, а также засорители на самой ранней стадии послеуборочной обработки. Желательно из технологии подготовки семян исключить протравливатель, который травмирует более 33% обрабатываемого материала. Установлено, что фракционирование сортировальными решётами с размером отверстий 2,6 мм позволит улучшить качество очистки озимой пшеницы. При этом выделится 79,5% биологически неполноценных зёрен, 50% дроблёных зерновок, 37,5% зерна в плёнке и 78,3% засорителей. Фракционирование позволит исключить из технологической линии один сепаратор и транспортирующее оборудование, обслуживающее его. Использование данных рекомендаций сократит количество повреждённых зёрен в период послеуборочной обработки, что отразится на повышении качества не только товарного, но и посевного материала.
Ключевые слова: зерно, семена, травмирование, фракционирование, очистка, послеуборочная обработка, интенсивность дыхания компонентов зернового вороха.
In recent years, the volume of grain production in Russia has increased significantly. However, the quality of seed in our country leaves much to be desired. To obtain seeds that meet the requirements of GOST, it is necessary to reduce the level of grain injury in the production of grain crops. Special attention should be paid to post-harvest processing of the grown crop. When harvesting seed, rotary combine harvesters should be used. It allows to get a better bunker pile, than drum-type counterparts, which injure to the 21,83% threshing beans. The article deals with the causes of grain damage, types of injuries and their presence in the grain heap of winter wheat. The influence of different types of agricultural machines on the laboratory germination of seeds is given. It is revealed that for receiving high-quality commodity and seed material it is necessary to allocate from grain heap of grain biologicey defective, crushed, injured, in a film, and also weeds at the earliest stage of postharvest processing. It is desirable to exclude the etchant from the seed preparation technology, which injures more than 33% of the processed material. It was found that fractionation by sorting sieves with a hole size of 2,6 mm will improve the quality of winter wheat cleaning. At the same time, 79,5% of biologically defective grains, 50% of crushed grains, 37,5% of grain in the film and 78,3% of weeds will be released. Fractionation allows to exclude from processing line single separator and transporting equipment that supports it. The use of these recommendations will reduce the number of damaged grains during post-harvest processing, which will affect the quality of not only commercial, but also sowing material.
Keywords: grain, seeds, injury, fractionation, cleaning, post-harvest processing, respiration rate of grain heap components.
Введение. Ключевой задачей агропромышленного комплекса является стабильное наращивание производства зерна. После распада СССР сельское хозяйство в нашей стране переживало нелёгкие времена. Это отразилось на снижении производства зерновых культур. Однако с началом XXI века в Российской Федерации наметилась устойчивая тенденция роста валового сбора практически всех возделываемых растений. Так, за период с 2000 по 2003 года российским аграриям удалось собрать в среднем за 4 года 75,905 млн тонн зерна. В следующих трёх четырёхлетках валовой сбор зерновых культур неумолимо рос на 3,27, 11,375, 17,57 млн т соответственно (рисунок). Стоит заметить, что рост производства зерна в большей степени обосновывается увеличением урожайности растений, нежели повышением площадей
посева. Рекордный урожай удалось получить в 2017 году, когда было намолочено 128 млн т зерновых и зернобобовых культур. Подобных значений не было почти 40 лет. Лишь в 1978 году ещё в бывшем СССР с территории современной России было получено 127,8 млн т зерновых и зернобобовых культур. По оперативным данным Министерства сельского хозяйства, в текущем году по состоянию на 5 октября, российским аграриям удалось намолотить 104 млн тонн зерна при средней урожайности 25,6 ц/га. Всего 15-20 лет назад такие цифры были недостижимы, поскольку Россия на тот момент являлась импортёром зерновой продукции. При этом урожайность пшеницы, как правило, не превышала в среднем 17-18 ц/га. Одной из причин столь незначительного производства зерновых культур являлось плохое качество семян и недостаточное техно-
