CC BY
80
Information about the authors Shchirov Vladimir Nikolaevich - Candidate of Technical Sciences, associate professor, head of the Service and maintenance of road transport department, Azov-Black Sea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8(86359) 36-2-12. E-mail: 1956 [email protected].
Parkhomenko Galina Gennadievna - senior research worker of the Field husbandry mechanization department, North Caucasian Scientific Research Institute of Mechanization and Electrification of Agriculture (Zernograd). Phone: 8(86359) 32-4-98.
УДК 004.9:637.125
КОМПЬЮТЕРНАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА НА ФЕРМЕ И ИНДИВИДУАЛЬНЫХ УДОЕВ КОРОВ
© 2013 г. И.Н. Краснов, Е.В. Назарова, В.Н. Литвинов
Представлена компьютерная модель, предназначенная для прогнозирования индивидуальных удоев коров в течение суток, любого месяца года и за год, которая позволяет осуществлять планирование производства молока на ферме и анализировать продуктивность животных по всему стаду.
Возможно использование её как на крупных молочных фермах и комплексах, так и в фермерских хозяйствах.
Ключевые слова: молочная продуктивность, производство, молоко, прогнозирование, планирование, удои, уровень, интенсивность, лактация.
The computer model intended for forecasting of individual milk yields of cows within a day, any month of year and in a year who allows to carry out planning of milk production at a farm and to analyze efficiency of animals on all herd is presented. The possibility of using it as a large dairy farms and complexes, as well as on farms is considered.
Key words: dairy efficiency, production, milk, forecasting, planning, yields of milk, level, intensity, lactation.
В пределах породы и возраста коров уровень, характер и качественная сторона их молочной продуктивности находятся в зависимости от действия двух групп факторов [1]:
• наследственных породных и индивидуальных особенностей животных, обусловливаемых генами;
• условий их существования и эксплуатации.
Под действием этих факторов способность коров секретировать молоко непрерывно меняется. Знание причин и закономерностей изменчивости позволяет в течение года систематически вести учёт и оценку продуктивных качеств животных и осуществлять планирование производства
молока на ферме и индивидуальных удоев каждой коровы.
На основе анализа статистических данных, материалов публикаций об изменчивости уровня молочной продуктивности коров и их обобщения обоснованы факторы, определяющие процесс планирования производства молока по стаду [2].
К ним относятся:
• возраст коров в лактациях;
• возраст и живая масса тёлочек при первом осеменении;
• продолжительность сервис-периода;
• своевременный запуск коров и продолжительность сухостойного периода;
• сезон отёла.
Изучено влияние этих факторов на способность коров секретировать молоко.
В результате анализа известных исследований интенсивности и устойчивости лактации коров различных пород построен усреднённый график изменения молочной продуктивности в пределах одной лактации в процентах от общего количества молока за год [3], что позволило получить теоретические зависимости для определения предполагаемого надоя молока от коровы по месяцам и дням лактации.
На основе вышеизложенного составлена описательная информационная модель процесса планирования удоев [2, 3].
Цель настоящей работы - создание компьютерной модели процесса прогнозирования производства молока на ферме и индивидуальных удоев кров.
Прежде чем приступить к созданию любой компьютерной модели, необходимо определить, что является её исходными данными и результатами её работы, а также каким образом будет представлена эта информация.
В рассматриваемой модели исходными являются следующие данные о коровах:
• индивидуальный номер;
• кличка;
• дата рождения;
• номер последней завершённой лактации;
• удой за последнюю завершённую лактацию;
• дата последнего отёла.
Они хранятся в таблице «Исходные данные» базы данных «Прогнозирование производства молока на ферме и удоев коров» (рис. 1). Каждая строка таблицы содержит информацию об одной корове. Число строк в таблице равно количеству коров в стаде.
Результатами работы модели являются:
• предполагаемые индивидуальные
удои коров по месяцам лактации;
• плановые индивидуальные удои коров по месяцам календарного года и
за год;
• плановые среднесуточные индивидуальные удои коров в каждом календарном месяце;
• среднесуточные и среднемесячные удои молока на одну дойную корову, а также валовой удой по стаду по месяцам планируемого года и за год. Алгоритм процесса прогнозирования
удоев схематично представлен на рисунке 2. Он состоит в следующем:
1. По данным времени отёлов коров устанавливаются планируемые даты их запусков, исходя из того, что продолжительность лактации животных составляет 305...310 дней.
2. Устанавливаются месяцы сухостойных периодов. При этом если дата запуска коровы приходится на первую половину месяца (до 15-го числа включительно), то первым месяцем сухостоя считается данный месяц, если на вторую половину -началом сухостоя будет следующий календарный месяц. Текущий месяц в этом случае считается дойным.
3. Рассчитываются планируемые даты осеменения животных, учитывая, что коров необходимо оплодотворять после отёла по первой или второй течке, а тёлочек осеменять впервые к 16.18 месяцам. По полученным датам осеменения определяются даты отёлов в планируемом году.
4. По уравнению (1) рассчитываются возможные молочные продуктивности коров за следующие (планируемые) лактации, используя коэффициенты изменения удоев с возрастом, приведённые в таблице 1 [3].
<2Р1 = б • (к +100)/100, кг , (1)
где Qpl - молочная продуктивность
коровы за всю планируемую лактацию, кг; Q - молочная продуктивность коровы за предыдущую лактацию, кг; к - коэффициент изменения удоев коров с возрастом, %.
Продуктивности первотёлок устанавливаются, исходя из их среднего удоя по стаду.
Индивидуальный номер • | Кличка ■ Дата рождения • Но «ер последней лактации • Удой за последнюю лактацию ■ Дата отёла ■ .
1852 Ночка 23.09.2004 4 3766 25.04.2011
1853 Умница 14.10.2004 4 3723 19.03.2011
1854 Ласточка 21.10.2004 4 3720 28.03.2011
1855 Чернявка 25.11.2004 4 3815 30.04.2011
1857 Добрёнка 17.12.2004 4 3730 19.05.2011
1859 Белянка 01.01.2005 4 3749 03.04.2011
1860 Рада 02.01.2005 4 3713 02.05.2011
1865 Кроха 08.01.2005 4 3700 09.04.2011
1866 Любимка 25.01.2005 4 3747 22.02.2011
1869 Глаша 03.02.2005 4 3668 02.03.2011
1871 Февралька 10.02.2005 4 3679 10.04.2011
1872 Жасмина 05.03.2005 4 3830 01.06.2011
1876 Детка 05.03.2005 4 3630 07.05.2011
1879 Лётка 06.03.2005 4 3782 01.06.2011
1885 Зорька 09.03.2005 4 3771 13.03.2011
1886 Марфуша 11.03.2005 4 3794 12.03.2011
1887 Малышка 20.03.2005 4 3810 27.02.2011
1888 Буренка 26.03.2005 4 3724 30.05.2011
1891 Грация 04.04.2005 4 3785 01.06.2011
1892 Груня 20.04.2005 4 3712 24.07.2011
1904 Красавка 29.06.2005 3 3598 01.04.2011
Запись; к < 30 из 100 » м к; Нет филыра Поиск [Г] и
_________ |.__ _ ._______рва
Рис. 1. Таблица для ввода исходных данных
Таблица 1
Коэффициенты изменения удоев коров по сравнению с предыдущими лактациями
Сравниваемые лактации 2/1 3/2 4/3 5/4 6/5 7/6 8/7 9/8 10/9
Коэффициенты изменения удоев, % +13,3 +8,2 +3,2 +2,1 +2 0 0 -4 -6
Начало
I - номер текущей строки б таблице, Нит!1о\^ -число строк б таблице
Рис. 2. Схема алгоритма 40
Импорт данных из таблицы "Исходные данные" базы данных
1=1 Ь1итИо\л/, /1=1
Рис. 2. Схема алгоритма (продолжение)
0
3кспорт данных в таблицу 2 - "Плановый удой молока по стаду 6 течение календарного года" /
ОпродЕЛЕниЕ сроднЕсуточных плановых у до Ев коровы в каждом калЕндарном месяце
Зкспорт данных в таблицу 3 - "Среднесуточные плановые удои коров в каждом календарном месяце"
ОпрЕдЕЛЕниЕ структуры плановых на до Ев по стаду в тЕЧЕниЕ года и возможного валового удоя
Зкспорт данных в / таблицу 4 - "Структура / плановых надоев по стаду, / в течение года"
I < /\lumRow
Рис. 2. Схема алгоритма (окончание) 42
1. Возможные молочные продуктивности коров, полученные на предыдущем шаге алгоритма, распределяются по месяцам лактаций. Для этого по уравнению (2)
рассчитываются усреднённые удои животных mi в г-ом месяце лактации, выраженные в процентах от общего количества молока за год [3]:
mi = 0,00001683907243-i8-0,000644964126-i7+0,00968835999312-i6 --0,06876139490889-i5+ 0,180448647661Н4 + 0,50949260405821-i3 --4,63680185805601-i2+10,31259567058226-i+ 5,8993299270388, %, где ie[0; 10], Л i =1.
(2)
Затем определяются среднемесячные удои коров в килограммах М^р1):
М,(Ор1) = , кг. (3)
2. Величины, найденные при выполнении первых пяти шагов алгоритма, экспортируются в таблицу 1 - «Планирование индивидуальных удоев коров по месяцам лактации».
3. По уравнению (1) рассчитываются возможные молочные продуктивности коров за текущие неоконченные к началу планируемого календарного года периоды лактации.
4. Полученные на предыдущем шаге алгоритма удои коров распределяются по месяцам лактаций. При этом возможные ежемесячные продуктивности устанавливаются по уравнению (3).
5. Возможные усреднённые ежемесячные удои распределяются по месяцам планируемого календарного года.
6. Для каждой коровы подсчитывает-ся плановый годовой удой.
7. Возможные индивидуальные удои коров за каждый месяц планируемого года и за год экспортируются в таблицу 2 -«Плановый удой молока по стаду в течение календарного года».
8. Определяются среднесуточные плановые удои коров в каждом календарном месяце.
9. Значения удоев, найденные на предыдущем шаге алгоритма, экспортируются в таблицу 3 - «Среднесуточные плановые удои коров в каждом календарном месяце».
10. Устанавливается структура плановых удоев по стаду в течение года: возможные среднесуточные и среднемесячные удои молока на одну дойную корову и ва-
ловой удой по стаду по месяцам планируемого года и за год.
11. Полученные на 14-м шаге алгоритма значения экспортируются в таблицу 4 - «Структура плановых надоев по стаду в течение года».
Программная реализация предложенного алгоритма выполнена в среде Visual Studio 2010 на языке С# с использованием платформы .NET Framework 4. Исходные данные хранятся в таблице базы данных «Прогнозирование производства молока на ферме и удоев коров», представляющей собой файл Microsoft Access 2010 (*.mdb). Информация из таблицы считывается программно. Связь программного обеспечения с базой данных осуществляется посредством технологии ADO.NET.
Интерфейс компьютерной модели приведён на рисунке 3.
Чтобы запустить её на выполнение, нужно в окно «Исходные данные» ввести необходимую информацию о коровах и «щёлкнуть» по кнопке «Расчёт». Для вывода результатов работы модели служит окно, расположенное в нижней части экрана. Оно содержит строку меню со следующими пунктами:
• Таблица 1 - Планирование индивидуальных удоев коров по месяцам лактации;
• Таблица 2 - Плановый удой молока по стаду в течение календарного года;
• Таблица 3 - Среднесуточные плановые удои коров в каждом календарном месяце;
• Таблица 4 - Структура плановых надоев по стаду в течение года;
• Графики.
Рис. 3. Интерфейс программы
«Перемещаясь» по пунктам меню, можно просматривать результаты расчёта и графические зависимости, отражающие структуру надоев.
Представленная компьютерная модель позволяет осуществлять планирование производства молока на ферме и анализировать продуктивность животных по всему стаду. Её использование возможно как на крупных молочных фермах и комплексах, так и в фермерских хозяйствах.
Литература
1. Красота, В.Ф. Разведение сельскохозяйственных животных / В.Ф. Красота, В.Т. Лобанов, Т.Г. Джапаридзе. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва: Колос, 1983. - 413 с.
2. Назарова, Е.В. Прогнозирование производства молока на ферме и удоев коров / Е.В. Назарова // Высокоэффективные технологии и технические средства в сельском хозяйстве. - Донская аграрная научно-практическая конференция «Инновационные пути развития агропромышленного комплекса: задачи и перспективы»: международный сборник научных трудов. -ФГБОУ ВПО АЧГАА. - Зерноград, 2012. -С. 222-231.
3. Назарова, Е.В. Планирование и контроль молочной продуктивности коров / Е.В. Назарова // Вестник аграрной науки Дона. - Зерноград, 2012. - № 2. - С. 59-62.
4. Солдатов, А.П. Практикум по технологии производства молока и говядины / А.П. Солдатов, Л.П. Табакова, Г.П. Табаков. - Москва: Колос, 1999. - 168 с.
Сведения об авторах
Краснов Иван Николаевич - д-р техн. наук, профессор кафедры механизации и технологии производства и переработки сельскохозяйственной продукции Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8(86359) 43-1-71.
Назарова Елена Владимировна - канд. техн. наук, доцент кафедры информационных технологий и управляющих систем Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8(86359) 42-3-31.
Литвинов Владимир Николаевич - канд. техн. наук, заведующий кафедрой информационных технологий и управляющих систем Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8-918-517-21-38.
44
Information about the authors
Krasnov Ivan Nikolaevich - Doctor of Technical Sciences, professor of the Mechanization and technology for production and processing of agricultural products department, Azov-Black Sea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8(86359) 43-1-71.
Nazarova Yelena Vladimirovna - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the Information technology and management systems department, Azov-Black Sea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8(86359) 42-3-31.
Litvinov Vladimir Nikolaevich - Candidate of Technical Sciences, head of the Information technology and management systems department, Azov-Black Sea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8-918-517-21-38.
УДК 631.358
ПРОИЗВОДСТВО БИОГАЗА И УДОБРЕНИЙ НА ЖИВОТНОВОДЧЕСКИХ ФЕРМАХ
© 2013 г. С.И. Кононенко, Н.П. Ледин, Е.Л. Мурадова
Рассматриваются вопросы по комплексному решению задач переработки стоков животноводческих ферм. Разработана биогазовая установка и технология получения биогаза и органических удобрений. Представлена техническая характеристика биогазовой установки и определены параметры работы. Определены условия, способствующие повышению эффективности работы биогазовых установок.
Ключевые слова: биогаз, анаэробное сбраживание, биогазовая установка, навоз, органические удобрения, биореактор, температурный режим, параметры.
The questions for the integrated waste processing tasks livestock farms are considered. Biogas setup and technology of receiving biogas and organic fertilizers is developed. The technical characteristics of biogas setup are presented and work parameters are determined. The conditions conducive to improving the efficiency of biogas plants are defined.
Key words: biogas, anaerobic fermentation, biogas plant, manure, organic fertilizer, biore-actor, temperature conditions, parameters.
Развитие отечественного агропромышленного комплекса и его базовой отрасли - сельского хозяйства происходит в сложной и одновременно противоречивой ситуации. С одной стороны, в стране получили дальнейшее развитие крупные агропромышленные формирования, что позволяет увеличить объёмы производства продукции животноводства и растениеводства. С другой стороны, положительные изменения не обеспечили необходимых воспроизводственных возможностей в аграрной сфере экономики [1].
В условиях возрастающего спроса на энергоресурсы и роста тарифов на них, а
также ухудшения экологии, сокращения запасов нефти, угля и газа особое значение для нашего государства и для мирового сообщества приобретают вопросы энергосбережения и поиска новых альтернативных источников энергии.
Переработка сельскохозяйственных отходов на биогазовых установках может обеспечить хозяйство биогазом, который можно использовать в любых бытовых газовых приборах и высокоэффективными органическими биоудобрениями, применение которых увеличит продуктивность почвы на 10-30%. В настоящее время, в результате инициативы фермеров, ряда
