CC BY
18
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
DOI: 10.32786/2071-9485-2022-02-54 RESEARCH AND MATHEMATICAL MODELING OF THE KINETICS OF DRYING WINTER WHEAT GRAIN
S. I. Bogdanov, A. P. Darmanyan, M. A. Markin
Volgograd State Agrarian University, Volgograd Received 19.04.2022 Submitted 26.05.2022
Abstract
Introduction. Grain drying is an integral part of the post-harvest processing of grain crops, in particular winter wheat grains. An important technological parameter of the grain drying process is the drying time, which determines the size of the equipment and its performance. The grain drying time depends on the type of grain crop, its initial moisture content, gluten content and drying temperature. The results of experimental studies of the grain drying process are known. However, at present, the kinetic regularities of the grain drying process have not been studied, and a mathematical model has not been found by which it would be possible to determine the drying time from the initial moisture content to the final one, depending on the characteristics of the grain and the drying temperature. Object. The object of the study was the kinetics of the drying process of winter wheat grain obtained from the Training and Research and Production Center «Gornaya Polyana» (Volgograd) with a gluten content of 26,4 and 31,2 under laboratory conditions. Grain in the amount of 15 g with an initial moisture content in the range (17,5-24%) was dried using a moisture meter of the MX-50 weight series at a temperature from 100 °C to 160 °C with an interval of 10 °C. The initial moisture content of the grain was determined by moistening it and checking the actual moisture content using dielcometric moisture meters SUPERTECH AGROLA and Wile 55. During the drying process, grain mass values were recorded at certain intervals and recalculation was carried out to determine the moisture content. There were 42 experiments, 21 for each gluten value, at an ambient temperature of 23°C and a relative humidity of 48%. Materials and methods. An analysis of the obtained drying curves showed that the kinetics of winter wheat grain drying is a complex non-linear process in time, in which grain moisture changes from the initial value to the final value, which depends on the drying temperature. Using all the experimental grain drying curves obtained for 2 values of gluten (26.4 and 31.2), 3 values of initial moisture content and 7 values of temperature in the range of 100 - 160 °C, drying times tc (sec) were determined as the time required for the grain to reach the final moisture content Wk =14%. On the basis of multiple correlation and regression analysis, it was shown that the gluten of winter wheat grain (26.4 and 31.2) does not have a significant effect on the drying time, while the drying temperature and the initial moisture content of the grain are indicators that determine the drying time from the value of the multiple correlation coefficient is 0.952. Using the methods of multiple regression analysis, a linear mathematical model was found to determine the drying time tc and the statistical significance of the coefficients for its two indicators (initial moisture content W0, % and drying temperature T°C) was proved in the following form: tc = 123,2 + 10,4 * W0 — 1,4 *T + £ (sec). Results and conclusions. The kinetic curves of the drying process of winter wheat grains depending on the initial moisture content and drying temperature have been obtained. It was revealed that the gluten of winter wheat within 26,4 - 31,2 does not affect the drying time. A linear mathematical model has been found to determine the drying time tc depending on the initial moisture content of the grain and the drying temperature. It is proved that both indicators (initial humidity and temperature) have the same elasticity in relation to the drying time. Based on a comparison of the calculated values of tc with the actual values of the drying times, it is shown that the average relative error in determining tc is 11%, which indicates a "good" quality of the found mathematical model.
Key words: grain, winter wheat, initial moisture, gluten, drying temperature, drying kinetics, modeling, correlation analysis, regression analysis.
Citation: Bogdanov S.I., Darmanyan A.P., Markin M.A. Research and mathematical modeling of the kinetics of drying winter wheat grain. Proc. of the Lower Volga Agro-University Comp. 2022. 2(66). 439-448 (in Russian). DOI: 10.32786/2071-9485-2022-02-54.
Author's contribution. All authors of this research paper have directly participated in the planning, execution, or analysis of this study. All authors of this paper have read and approved the final version submitted.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
439
***** ИЗВЕСТИЯ *****
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: № 2 2022
НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
УДК 51-74:664.7.047
ИССЛЕДОВАНИЕ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КИНЕТИКИ СУШКИ ЗЕРНА ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ
С. И. Богданов, кандидат технических наук, доцент А. П. Дарманян, доктор технических наук, профессор М. А. Маркин, ассистент
Волгоградский государственный аграрный университет, г. Волгоград Дата поступления в редакцию 19.04.2022 Дата принятия к печати 26.05.2022
Актуальность. Сушка зерна является неотъемлемой частью послеуборочного процесса обработки зерновых культур, в частности зерна озимой пшеницы. Важным технологическим параметром процесса сушки зерна является время сушки, которое определяет размеры оборудования и его производительность. Время сушки зерна зависит от сорта зерновой культуры, его начальной влажности, содержания в ней клейковины и температуры сушки. Известны результаты экспериментальных исследований процесса сушки зерна. Однако в настоящее время не изучены кинетические закономерности процесса сушки зерна, а также не найдена математическая модель, с помощью которой можно было бы определять время сушки от начальной влажности до конечной, в зависимости от характеристик зерна и температуры сушки. Материалы и методы. Объектом исследования являлась кинетика процесса сушки зерна озимой пшеницы, полученной из УНПЦ «Горная поляна» (г. Волгоград) с содержанием клейковины 26,4 и 31,2, в лабораторных условиях. Зерно в количестве 15 г с начальной влажностью в диапазоне (17,5-24 %) подвергалось сушке с использованием влагомера весовой серии МХ-50 при температуре от 100 до 160 °С с интервалом 10 °С. Первоначальная влажность зерна устанавливалась путем его увлажнения и проверкой реальной влажности с помощью диэлькометрических влагомеров СУПЕРТЕХ АГРОЛА и Wile 55. В процессе сушки через определенные промежутки фиксировались значения массы зерна и проводился перерасчет для определения влажности. Было проведено 42 эксперимента по 21 эксперименту для каждого значения клейковины при температуре окружающей среды 23 °С и относительной влажности воздуха 48 %. Результаты и обсуждение. Анализ полученных кривых сушки показал, что кинетика сушки зерна озимой пшеницы представляет сложный нелинейный процесс во времени, в котором влажность зерна изменяется от начального значения до конечного значения, которое зависит от температуры сушки. С помощью всех полученных экспериментальных кривых сушки зерна для 2-х значений клейковины (26,4 и 31,2), 3-х значений начальной влажности и 7-ми значений температуры в интервале 100-160 °С было определено время сушки тс (сек) как время, необходимое для достижения зерном конечной влажности Wk =14 %. На основе множественного корреляционного и регрессионного анализа показано, что клейковина зерна озимой пшеницы (26,4 и 31,2) не оказывает существенного влияния на время сушки, в то время, как температура сушки и начальная влажность зерна являются показателями, которые определяют время сушки со значением множественного коэффициента корреляции 0,952. Методами множественного регрессионного анализа найдена линейная математическая модель для определения времени сушки тс и доказана статистическая значимость коэффициентов для двух ее показателей (начальная влажность W0,% и температура сушки T0C) в следующем виде тс = 123,2 + 10,4 * Wq — 1,4 * Т + £(сек). Выводы. Получены кинетические кривые процесса сушки зерна озимой пшеницы в зависимости от начальной влажности и температуры сушки. Выявлено, что клейковина зерна озимой пшеницы в пределах 26,4 - 31,2 не влияет на время сушки. Найдена линейная математическая модель для определения времени сушки тс в зависимости от начальной влажности зерна и температуры сушки. Доказано, что оба показателя (начальная влажность и температура) имеют одинаковую эластичность по отношению к времени сушки. На основе сравнения расчетных значений тс с реальными значениями времен сушки показано, что средняя относительная ошибка определения тс составляет 11 %, что свидетельствует о «хорошем» качестве найденной математической модели.
Ключевые слова: зерно озимой пшеницы, начальная влажность зерна, клейковина, температура сушки зерна, кинетика сушки зерна.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Цитирование: Богданов С. И., Дарманян А. П., Маркин М. А. Исследование и математическое моделирование кинетики сушки зерна озимой пшеницы. Известия НВ АУК. 2022. 2(66). 439448. DOI: 10.32786/2071-9485-2022-02-54.
Авторский вклад. Все авторы настоящего исследования принимали непосредственное участие в его планировании, выполнении и анализе результатов. Все авторы настоящей статьи ознакомились с представленным окончательным вариантом и одобрили его.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов.
Введение. Сушка зерна является неотъемлемой частью послеуборочного процесса обработки зерновых культур, в частности зерна озимой пшеницы. В процессе сушки зерно с первоначальной влажностью в пределах 17,5-24 % высушивают до конечной влажности Ид. < 14 %. Традиционно в качестве теплоносителя для сушки зерна используют горячий воздух, который продувают через слой зерна в различных конструкциях сушилок: барабанных, шахтных, конвейерных и др. [1, 2, 5]. Важным технологическим параметром процесса сушки зерна является время сушки тс, которое определяет размеры оборудования и его производительность. Время сушки зерна зависит от сорта зерновой культуры, ее начальной влажности, содержания в ней клейковины и температуры теплоносителя. Известны экспериментальные исследования процессов сушки различных зерновых культур [7-10, 14], однако экспериментальные исследования процесса сушки зерна озимой пшеницы при различных значениях клейковины не проводились. Кроме того, в настоящее время математические модели кинетики сушки зерна не позволяют полностью автоматизировать процесс сушки зерна и в конечном счете создают трудности при разработке эффективной системы управления этим процессом.
В то же время в настоящее время известно много статистических методов, которые успешно используют в виде прикладных программных продуктов для математического моделирования различных сложных объектов, включая объекты сельскохозяйственного назначения [13, 15].
Целью настоящего исследования является экспериментальное исследование процесса сушки зерна озимой пшеницы и формирование на основе этих исследований математической модели для определения времени сушки в зависимости от технологических параметров и характеристик зерна.
Материалы и методы. Объектом исследования является процесс сушки зерна озимой пшеницы в лабораторных условиях. В качестве лабораторной установки использовался влагомер весовой серии МХ-50, позволяющий определять влажность сыпучих материалов при воздействии различных температурных режимов. Исходным материалом послужило зерно озимой пшеницы из УНПЦ «Горная поляна» (г. Волгоград) с характеристиками, которые приведены в таблице 1.
Таблица 1 - Характеристики исследуемого зерна
Table 1 - Characteristics of t ie studied grain
Содержание Клейковины / Content gluten Качество клейковины, ИДК / Gluten quality Натура зерна, г/л / Grain unit Содержание белка, % / Content squirrel
26.4 82 750 15.6
31.2 102 750 17.8
При проведении экспериментов варьировались следующие показатели: содержание клейковины (26,4 и 31,2), начальная влажность зерна (17,5 % - 24 %) и температура теплоносителя от 100 °С до 160 °С с интервалом 10 °С. Всего было проведено 42
441
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
эксперимента по 21 эксперименту для каждого значения клейковины. Методика проведения экспериментов заключалась в следующем. Сначала устанавливалась первоначальная влажность зерна путем его увлажнения, причем необходимая масса влаги определялась по следующей формуле [3]:
М = т * (М^), (1)
ЧОО-И^
где М - масса влаги, необходимая для достижения требуемой влажности зерна (г); т - масса увлажняемого зерна (г); Шк - требуемая влажность зерна (%); WО - начальная влажность зерна I
Реальная влажность увлажненного зерна контролировалась по пробам зерна с помощью диэлькометрических влагомеров СУПЕРТЕХ АГРОЛА и Wile 55. Затем проводился процесс сушки путем нагревания зерна пшеницы на влагомере весовом серии МХ-50: с помощью встроенных весов, отвешивали 15 граммов увлажненного зерна, выбирали встроенную программу для сушки зерна при постоянном поддержании температурного режима и в режиме реального времени снимали изменение массы зерна во времени. По истечении 40 минут высушенное зерно помещалось в диэлькометрический влагомер Wile 55 и измерялась конечная влажность зерна, затем, зная начальную и конечную влажности зерна, была определена влажность, которая соответствовала каждому значению массы зерна. Экспериментальные исследования проводились при температуре окружающей среды 23 °С и относительной влажности воздуха 48 %. В каждом эксперименте влажность зерна измерялась через определенные интервалы времени, в результате чего для каждого значения клейковины были получены кривые сушки при различных начальных влажностях и для каждой температуры в исследуемом интервале.
Результаты и обсуждение. Типичные экспериментальные кривые сушки, полученные в результате проведенного исследования, показаны на рисунках 1 и 2.
Рисунок 1 - Кривые сушки зерна озимой пшеницы с начальной влажностью 24 % при различной температуре сушки для двух значений клейковины
Figure 1 - Drying curves of winter wheat grain with an initial moisture content of 24% at different temperatures for two values of gluten
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА, НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
2
О
О 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600
Время сушки t, сек
Рисунок 2 - Кривые сушки зерна озимой пшеницы с начальной влажностью 18 % при различной температуре сушки для двух значений клейковины
Figure 2 - Drying curves of winter wheat grain with an initial moisture content of 18 % at different temperatures for two values of gluten
Как видно из полученных кривых, кинетика сушки зерна озимой пшеницы представляет сложный нелинейный процесс во времени, в котором влажность зерна изменяется от начального значения до конечного значения, которое зависит от температуры сушки. Полученные нами экспериментальные кривые сушки зерна озимой пшеницы при всех исследованных параметрах имеют схожий вид с кривыми сушки, приведенными в научных работах [4, 5, 11, 12]. Но в этих работах отсутствует показатель клейковины зерна как фактора, влияющего на параметры сушки, хотя в инструкции по сушке продовольственного зерна этот фактор имеется.
С помощью всех полученных экспериментальных кривых сушки зерна для 2-х значений клейковины (26,4 и 31,2), 3-х значений начальной влажности и 7-ми значений температуры в интервале 100-160 оС было определено время сушки тс (сек) как время, необходимое для достижения зерном конечной влажности Wk =14 %. Средствами 1111 Statistica 12.0 [15] на рисунке 3 построена гистограмма всех полученных значений тс, из которой видно, что данное распределение близко к нормальному распределению и позволяет для дальнейшего математического моделирования использовать методы корреляционного и регрессионного анализа.
Поэтому далее с помощью найденных значений тс в среде MS Excel был выполнен множественный корреляционный анализ с целью выявления зависимости (тесноты связи) времени сушки тс от различных показателей, результаты которого в виде значений частных коэффициентов корреляции rY,X приведены в таблице 2.
Как видно из полученных значений частных коэффициентов корреляции, величина клейковины зерна не оказывает существенного влияния на время сушки (rY,X = 0,06). В то же время самое сильное влияние на время сушки оказывает температура
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
сушки Оуд = - 0,737) и слабое влияние - начальная влажность (г^х = 0,582). Значение множественного коэффициента корреляции, полученное в результате регрессионного анализа, дало величину 0,952, а значение нормированного R-квадрата - 0,897. Это говорит о том, что два показателя: «начальная влажность» и «температура сушки» - характеризуют почти 90 % объясненной дисперсии в общей дисперсии времени сушки. Все это подтверждает сделанный ранее вывод об очень сильном влиянии на время сушки только двух параметров (начальная влажность и температура сушки).
Рисунок 3 - Гистограмма распределения времен сушки для всех экспериментов: пунктирная линия - нормальное распределение
Figure 3 - Histogram of the distribution of drying times for all experiments: dotted line - normal distribution
Таблица 2 - Значения частных коэффициентов корреляции для различных показателей процесса сушки зерна озимой пшеницы
Table 2 - Values of partial correlation coefficients for various indicators of the drying process _of winter wheat grain
Показатель / Indicator Время сушки / Drying time Начальная влажность / Initial humidity Температура сушки / Temperature drying Клейковина / Gluten
Время сушки / Drying time 1,000
Начальная влажность / Initial humidity 0,582 1,000
Температура сушки / Temperature drying -0,737 0,000 1,000
Клейковина / Gluten 0,060 0,000 0,000 1,000
Поэтому для математического моделирования процесса сушки зерна озимой пшеницы были использованы два показателя: начальная влажность WQ и температура сушки Т, в качестве которых были использованы их средние значения для двух значений клейковины. Предполагая линейную зависимость времени сушки от этих двух показателей, выполнили множественный регрессионный анализ в среде MS Excel, результаты которого приведены в таблице 3.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Таблица 3 - Результаты множественного регрессионного анализа для времени сушки _Table 3 - Results of multiple regression analysis for drying time_
Показатель / Indicator Коэффициент / coefficient Стандартная ошибка / standard error t-статистика / t-statistic Р-значение / p-value
Y-пересечение / Y-intersection 123,2 26,91 4,6 0,000
Начальная влажность / Initial humidity 10,4 1,12 9,2 0,000
Температура сушки / Temperature drying -1,4 0,12 -11,1 0,000
Как видно из таблицы 3, найденные значения коэффициентов линейной регрессии для начальной влажности и температуры сушки статистически значимы на уровне 0,05, о чем свидетельствуют Р-значения этих коэффициентов, которые оказались близкими к нулю. Поэтому математическую модель для времени сушки зерна озимой пшеницы можно представить в виде следующей линейной зависимости:
тс = 123,2 + 10,4 * И/о - 1,4 *Т + £, (2)
где тс - время сушки зерна (сек), И/0 - влажность высушиваемого зерна (%), Т- температура сушки зерна (ОС ), £ - случайная величина.
Для выяснения роли двух исследованных показателей в формировании результата - времени сушки далее были рассчитаны коэффициенты эластичности Эi, которые для двухфакторной модели У=А(Х1,Х2) рассчитываются по следующей зависимости:
Э1 = а1* | (3)
где щ - значение коэффициента ьго показателя, Х1 - среднее значение ьго показателя, У -среднее значение результата.
Для начальной влажности расчет по формуле (3) дал Э^о = 10,4 * = 1,26, а для
Т
температуры сушки - Эт = 1,4 * — = 0,98. Полученные значения эластичности свидетель-
тс
ствуют о том, что при изменении начальной влажности на 1 % по отношению к своему среднему значению время сушки изменится приблизительно на 1,3 % по отношению к своему среднему значению. Аналогично, при изменении температуры сушки на 1 % по отношению к своему среднему значению время сушки также изменится приблизительно на 1 % по отношению к своему среднему значению. Так как такие изменения (вариации) приблизительно равны, можно считать, что оба показателя (начальная влажность и температура) имеют одинаковую эластичность по отношению ко времени сушки.
Для проверки прогнозных качеств найденной математической модели были выполнены расчеты времени сушки по выражению (2) тс(расчет), которые для сравнения с экспериментально измеренными значениями тс(эксп.) представлены на рисунке 4 вместе с 95 % - доверительными интервалами в среде 1111 Statistica 12.0 [15]. Из рисунка 4 ясно видно, что в интервале значений времени сушки тс = (120-160), сек. имеет место хорошее соответствие вычисленных значений с экспериментально измеренными значениями тс (линейная зависимость тс(расчет) = тс(эксп.)) на уровне значимости 0,05 (95 % - доверительный интервал). Небольшие отклонения имеют место при очень малых временах сушки (меньше 120 сек) и при больших (более 280 сек).
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Так как ранее было доказана справедливость нормального распределения для всех экспериментально измеренных времен сушки (рисунок 3), то для количественной оценки точности расчетов тс по модели (2) была вычислена средняя относительная ошибка Еотн.:
— ivn '
- 1"
vi расч.|
* 100 = 11%,
(4)
где т; - экспериментальное значение времени сушки; т^ расч - время сушки, рассчитанное по модели (2); т - среднее значение времени сушки; п - число экспериментов.
Так как величина ошибки Еотн= 11 % меньше 15 %, то это свидетельствует о «хорошем» качестве математической модели (2). 280
100
120
140
160
180
200 220 Predicted Values
240
260
230
300
320
0,95 Conf .Int.
Рисунок 4 - Корреляционное поле и линия регрессии с 95% -доверительным интервалом для линейной модели хс(расчет) = Хфксп.): Predicted Values - время сушки, вычисленное по модели (2);
Observed Values - экспериментально измеренное время сушки
Figure 4 - Correlation field and regression line with 95% confidence interval for the linear model Tc(caicUiation) = Tc(exp> Predicted Values - drying time calculated by model (2); Observed Values - experimentally measured drying time
Таким образом, найденная математическая модель в виде выражения (2) позволяет оценивать время сушки зерна озимой пшеницы с приемлемой точностью для заданных характеристик зерна и температуры сушки в интервале 100 - 160 оС. Также с помощью выражения (2) можно рассчитать производительность сушилки для заданного объема зерна и температуры сушки. Кроме того, если использовать такой показатель, как «температура сушки Т» в качестве управляющего воздействия, то можно создать эффективную систему управления данным процессом.
Выводы. Проведено исследование кинетики сушки зерна озимой пшеницы в лабораторных условиях, получены зависимости влажности зерна в интервале (17,5 - 24 %) от времени (сек) для двух значений клейковины (26,4 и 31,2) и для различных значений температуры сушки Т в интервале 100 - 160 оС. С помощью найденных кинетических кривых определены значения времени сушки тс как время, необходимое для достижения конечной влажности зерна 14 % в зависимости от характеристик зерна и температуры сушки.
На основе множественного корреляционного и регрессионного анализа показано, что клейковина зерна (26,4 и 31,2) не оказывает существенного влияния на время сушки, в то время как температура сушки и начальная влажность зерна являются показателями, которые определяют время сушки со значением множественного коэффициента корреляции 0,952.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Для описания времени сушки зерна озимой пшеницы тс методами множественного регрессионного анализа найдена линейная математическая модель и доказана статистическая значимость коэффициентов для двух ее показателей (начальная влажность W0, % и температура сушки ТОС) в следующем виде тс = 123,2 + 10,4* W0 — 1,4* Т + г(сек). Доказано, что оба показателя (начальная влажность и температура) имеют одинаковую эластичность по отношению ко времени сушки. Расчеты по найденной математической модели в сравнении с реальными значениями времен сушки показали, что средняя относительная ошибка определения тс составляет 11 %, что свидетельствует о «хорошем» качестве математической модели.
Библиографический список
1. Антонов Н. M., Богданов С. И., Mакeвнина Е. И. Обоснование конструктивно-режимных параметров установки для тепловой обработки зерна // Известия Нижневолжского агроуниверси-тетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2012. № 1 (25). С. 135-138.
2. Бражевский В. В., Жеребцов А. С., Кизуров А. С. Анализ зерносушилок // Вестник Государственного аграрного университета Северного Зауралья. 2017. № 1(36). С. 93-100.
3. Бузоверов С. Ю., Лобанов В. И., Протасов Н. С. Влияние степени увлажнения зерна в процессе гидротермической обработки на качество и выход муки // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2018. № 1 (159). С. 172-176.
4. Васильев А. Н., Васильев А. А., Цымбал А. А. Mодeлированиe СВЧ-конвективной сушки зерна при движении его в активной зоне // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 3 (32). С. 319-329.
5. Голованчиков А. Б., Meрeнцов Н. А., Балашов В. А. Оценка влияния обратного перемешивания сушильного агента на технологические и геометрические параметры барабанной сушилки // Химическая промышленность сегодня. 2017. № 5. C. 50-56.
6. Mалин Н. И. Mодeлированиe кинетики двухступенчатой прямоточной сушки зерна // Евразийский союз ученых. 2019. № 12-5 (69). С. 11-16.
7. Mаcалимов И. Х., Каримов Х. Т., Павленко В. А. Mатeматичecкая модель сушки зерна ячменя инфракрасным нагревом в вакууме // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 3 (32). С. 95-101.
8. Обоснование математических моделей переменного теплоподвода при сушке зерна / M. Г. Загоруйко, M. Е. Белышкина, Р. А. Mарин, И. А. Башмаков // Аграрный научный журнал. 2021. № 11. С. 87-92.
9. Пахомов В. И., Газалов В. С., Буханцов К. Н. Регрессионная математическая модель двухэтапной комбинированной электротехнологии высокотемпературной конвективной сушки и озоновоздушной обработки зерна // Тракторы и сельхозмашины. 2019. № 1. С. 81-95.
10. Рогачев А. Ф., Шатырко Д. В. Mатeматичecкоe моделирование процесса послеуборочной сушки зерна // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2015. № 4 (40). С. 168-174.
11. Станкевич Г. Н., Валентюк Н. А. Исследование кинетики сушки зерна амаранта // Актуальные проблемы сушки и термовлажностной обработки материалов в различных отраслях промышленности и агропромышленном комплексе: сборник научных статей Первых Meж-дународных Лыковских научных чтений, посвящённых 105-летию академика А. В. Лыкова. Mоcква: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2015. С. 244-246.
12. Тертычная Т. Н., Шевцов А. А., Куликов С. С. Экспериментально-статистическое исследование процесса сушки зерна тритикале при противоточно-прямоточном продувании зернового слоя // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2020. Т. 82. № 4 (86). С. 38-46.
13. Darmanyan A. P., Bogdanov S. I. IOP Earth Environ: Conf. Ser. Sci. 2022. V. 965. 012058. https://iopscience.iop.org/issue/1755-1315/965/1_
14. Modeling of the management of the microwave grain drying process / S. Morozov, K. Kuzmin, D. Pogodin [et al.] // E3S Web of Conferences: 2018 International Science Conference on Business Technologies for Sustainable Urban Development, SPbWOSCE 2018. St. Petersburg: EDP Sciences, 2019. P. 02142.
15. Tokarev K. E. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020. V. 488. 012047.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Информация об авторах Богданов Сергей Иванович, доцент, кандидат технических наук, заведующий кафедрой «Электрооборудование и электрохозяйство предприятий АПК» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр-т Университетский, д. 26) тел. +7 (8442) 41-11-27. Email: [email protected]
Дарманян Анатолий Петрович, профессор, доктор технических наук, профессор кафедры «Электрооборудование и электрохозяйство предприятий АПК» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр-т Университетский, д. 26) тел. +7 (8442) 41-11-27. E-mail: [email protected]
Маркин Михаил Андреевич, ассистент кафедры «Электрооборудование и электрохозяйство предприятий АПК» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр-т Университетский, д. 26) тел. +7 (8442) 41-11-27. E-mail: [email protected]
DOI: 10.32786/2071-9485-2022-02-55 WAYS TO SOLVE THE PROBLEM OF COMPLEX IMPROVEMENT OF ELECTRICAL SAFETY IN AGRICULTURAL PRODUCTION
E. V. Vasilyeva1, E. A. Yakovenko1, N. N. Chibinev1, V. M. Fedorov2
1 South Russian State Polytechnic University named after M. I. Platov, Novocherkassk 2Novocherkassk Engineering and Land Reclamation Institute named after A. K. Kortunov -branch of the Don State Agrarian University, Novocherkassk
Received 08.04.2022 Submitted 25.05.2022
Summary
This article shows the problems of electrical safety in agriculture in Russia and the causes of injuries in agricultural production. The general statistics of deaths from electrical injuries in our country are given. The features of the operation of electrical installations of agricultural production are indicated. The necessity of providing and using special protective uniforms for electrical engineering personnel working in agriculture is substantiated.
Abstract
Introduction. The purpose of the study is to focus attention on the reduction of electrical injuries among agricultural workers when using modern means of electrical protection. The correctness of the disclosure of the causes of electrical injuries significantly increases the effectiveness of the developed electrical safety measures. The analysis of statistics of electrical injuries in rural areas is an important condition for its prevention and the creation of safe equipment. The prevention of electrical injuries is based on technical and organizational measures, the implementation of which contributes to the exclusion of injury to agricultural workers by electric current, causing harm to their health from the action of electromagnetic fields. Materials and methods. To solve this problem, statistical data on fatal accidents from electric current at agricultural facilities were summarized, processed and analyzed. In the process of selecting statistical data, methods of both continuous and selective research were used. Results and conclusions. To reduce cases of electrical injuries in rural areas, it is necessary to provide high-quality training not only for electrical personnel, but also for all users of small-scale mechanization equipment in safe techniques and methods of work, timely monitoring of the condition and opera-bility of power supply systems and power plants. The equipment of small-scale mechanization means with a combined protection system «Protective shutdown device - zeroing», will provide reliable protection of their users from electrical injuries, while maintaining the high efficiency of protective shutdown devices and the reliability of its operation. Personal protective equipment based on fire-resistant and dielectric materials is not able to replace safe methods of work in electrical installations at agricultural facilities. However, their use will significantly reduce the risk of getting electrotrauma from the action of an electric arc, as well as significantly increase the chances of survival of those affected.
Key words: electrical safety, agriculture, production, electrical injuries, statistics, causes of injuries, electrical personnel, high-risk work, electrical equipment.
