Обоснование технологических решений при сушке травы Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

ISSN 0131-5226.Теоретический и научно-практический журнал.

ИАЭП. 2017. Вып. 93.

4. Джабборов Н.И., Федькин Д.С. Научные принципы повышения энергоэффективности технологических процессов обработки почвы техническими средствами блочно-модульной структуры //ВИЭСХ. Инновации в сельском хозяйстве. 2015. № 3 (13), с. 58-61.

5. Джабборов Н.И., Федькин Д.С. Террадинамика почвообрабатывающих машин //Научный журнал «Молодой ученый, № 11 (91), 2015. - С. 311-315.

6. Джабборов Н.И., Евсеева С.П., Семенова Г.А. Рабочий орган для рыхления почвы. Патент на полезную модель РФ № 169104. Заявка № 2016141036. Приоритет полезной модели 18 октября 2016. Зарегистрировано в Государственном реестре полезных моделей Российской Федерации 03 марта 2017 г.

УДК 631.171:55

ОБОСНОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ СУШКЕ ТРАВЫ

В.Д. ПОПОВ, д-р техн. наук, академик РАН; А.М. ВАЛГЕ, д-р техн. наук;

А.И. СУХОПАРОВ, канд. техн. наук

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства», Санкт-Петербург, Россия

В статье приведён численный метод прогнозной оценки эффективности принимаемого технико-технологического решения при заготовке кормов из трав. Объектом технологического процесса является трава, характеристики которой существенно меняются в процессе влагоотдачи. Чем быстрее происходит сушка травы, тем выше энергетическая и питательная ценность производимых кормов для сельскохозяйственных животных. Включение в технологический процесс технических средств, интенсифицирующих процесс влагоотдачи, ведёт к увеличению затрат. Для сравнительной оценки различных технологий по заготовке кормов из трав требуемого качества были разработаны динамические модели технологий, по которым определяется объём травы, подвергаемой воздействию, на каждом этапе технологического процесса с учётом погодных условий. Прогнозируя вероятность благоприятных погодных условий, рассчитывается объём заготовки кормов при различной интенсивности механических воздействий на провяливаемую травяную массу в естественных полевых условиях. Оценка эффективности технико-технологического решения производится по выходным показателям затрат. Сравнение различных альтернатив заготовки кормов из трав в естественных полевых условиях и при досушивании в хранилищах и выбор рационального варианта технологии на определённом этапе технологического процесса осуществляется на базе метода «теория игр».

Ключевые слова: заготовка кормов, провяливание травы, динамическая модель, вероятность погодных условий, выбор технологии, теория игр.

SUBSTANTIATION OF TECHNOLOGICAL SOLUTIONS FOR GRASS DRYING

V.D. POPOV, DSc (Engineering), Full Member of the Russian Academy of Sciences;

A.M. VALGE, DSc (Engineering); A.I. SUKHOPAROV, Cand. Sc. (Engineering)

64

Технологии и технические средства механизированного производства продукции

растениеводстваи животноводства________________________________________

Federal State Budget Scientific Institution “Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production” (IEEP), Saint Petersburg, Russia

The article describes a numerical method for predictive assessment of viability of technical-technological solutions in grass forage making. The object of this technological process is grass, the characteristics of which vary significantly during its drying. The quicker is the grass drying, the higher is the energy and nutritional value of produced forage for farm animals. Application of machines and equipment, which intensify the drying process, results in higher costs. For comparative estimation of different technologies for grass forage making of required quality, the dynamic models of such technologies were developed, which determine the amount of grass affected at each stage of the technological process with due account for weather conditions. Predicting the probability of favorable weather conditions, the amount of forage production under different intensity of mechanical stress on the dried grass in natural field conditions is calculated. Output indicators of costs estimate the viability of technical and technological solutions. Different options of grass forage making under natural field conditions and with additional drying in the storages are compared based on the “game theory” method. This method is also used to choose the most rational option of the technology at a certain stage of the technological process.

Keywords: the production of feed, wilting the grass, the dynamic model, the probability of weather conditions, choice of technology, game theory.

ВВЕДЕНИЕ

Технологический процесс заготовки кормов из трав включает в себя следующие операции:

- скашивание;

- сушка (провяливание) с ворошением и сгребанием;

- подбор с измельчением или прессованием;

- погрузка с транспортировкой;

- закладка на хранение.

Из приведённых операций наиболее длительной по времени и обусловливаемой влиянием большого количества факторов является процесс сушки скошенной травы [1]. Скашивается трава при влажности 70-85% и для удаления из неё влаги в зависимости от вида заготавливаемого корма и при благоприятных погодных условиях требуется 1 -3 дня.

В процессе реализации технологии во всех операциях трава является объектом воздействия, поэтому технологию можно представить как динамическую систему, развивающуюся как по времени, так и в пространстве координат состояния травы. Изменение состояния происходят от воздействия сельскохозяйственных машин, выполняющих конкретные операции. А на скорость сушки травы, основное же влияние оказывают погодные условия.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Производительность сельскохозяйственных машин следует принять как вектор управления, следовательно, технологию можно представить в виде следующей

математической модели при следующих начальных условиях Z1 (0) = Q, zt (0) = 0 :

Z = U, (1)

где Z - вектор состояния травы на каждой из операций;

U - вектор управления травой на каждой из операций.

65

ISSN 0131-5226.Теоретический и научно-практический журнал.

ИАЭП. 2017. Вып. 92.

Раскрывая составляющие векторов уравнение (1) можно записать в следующем виде при исходных условиях:

Zj(0 = Щ при Q > 0 - скашивание;

i2{t + т) = и2 при z.\ (t) > 0 - провяливание;

Z3(t) = U3 пРи Z2(0 >0 -подбор; (2)

Z4(t) = u4 пРи -3(!) > 0 - погрузка с транспортировкой;

Z5(t) = и5 при z4 (0 > 0 - закладка на хранение.

Решение системы (2) может быть выполнено численным методом. В случае выпадения осадков происходит остановка в реализации технологии, поскольку часть травы на всех операциях получает дополнительное увлажнение. Работа технологии возобновляется после прекращения выпадения осадков и решение системы (2) продолжается при других начальных условиях, соответствующих конкретной ситуации. Учитывая, что в системе (2) правые части не содержат слагаемых с собственными и соседними переменными, то решение системы может быть выполнено графическим способом для любых начальных условий. На рис. 1 такое решение приведено.

Для решения системы (2) принимаем одну размерность для всех операций - гектар (га). По оси ординат откладывается значение объема работ, который должен быть выполнен всеми операциями (например, 100 га). По оси абсцисс откладывается время в днях. Если производительность машин на каждой из операций постоянна (и = const), то объем работ выполненных каждой из операций определяется уравнением прямой линии в виде:

У1=Щ-Ч, (3)

где t2 - время проваливания до заданной влажности, дн.

Для согласования операций по производительности должно соблюдаться соотношение:

Щ>Щ+\. (4)

На рис. 1 а) прямая 1 показывает операцию скашивания, которая начинается при t = Он заканчивается при t = 6 дн. Длительность провяливания принята равной трем дням (при заготовке сена) и прямая 2 показывает операцию сгребания после проваливания. Прямые 3, 4, 5, 6 показывают развитие операций подбора, погрузки, транспортировки, закладки на хранение. Они могут начинаться совместно с операцией 2 или с некоторой небольшой задержкой (1-3 часа). Уборка заканчивается на 13 день после выполнения всего объема работ.

66

Технологии и технические средства механизированного производства продукции

уастениеводстваи животноводства________________________________________

Объем

уборки, а)

га

Рис. 1. Динамика технологий заготовки кормов с операцией

провяливания а) при отсутствии осадков в период уборки б) при выпадении осадков на четвертый день уборки.

Операции: 1 - скашивание; 2 - провяливание; 3 - подбор; 4- погрузка;

5 - транспортировка; 6 - закладка на хранение.

Количество травы, находящейся на каждой из операций выявляется в результате графического построения. Скошенная трава переходит в стадию провяливания. Длительность проваливания составляет три дня, после чего начинается операция подбора. Интенсивность подбора должна быть не ниже скашивания, поэтому проводим линию 2 параллельно линии 1 (см. рис.1 а)). До начала подбора количество травы на стадии провяливания увеличивается, так как продолжается скашивание, после трех дней проваливания количество провяливаемой травы стабилизируется и составляет:

q = ul-t2. (5)

где их - производительность на скашивании, га/ч.

После скашивания всей площади на шестой день уборки, количество провяливаемой травы уменьшается и достигнет нуля после девятого дня при завершении операции проваливания. Прямая 3 определяет операцию подбора. Динамика изменения количества

67

ISSN 0131-5226.Теоретический и научно-практический журнал.

ИАЭП. 2017. Вып. 93.

травы на каждой операции определяется разностью между прямыми, например 2 и 3 на восьмой день уборки. Соединяя полученную точку с днем начала уборки (3 день) и днем окончания погрузки и транспортировки получим треугольник 8', верхняя сторона которого определяет динамику изменения количества травы на данной операции. Аналогично строятся треугольники 9’, 10’, 1Г, которые характеризуют динамику изменения количества травы на операциях подбора, погрузки с транспортировкой, закладки на хранение. Анализируя полученную диаграмму можно отметить, что наибольшее количество травы скапливается на операции провяливания, которое определяется соотношением (5). Чем больше производительность скашивания и время провяливания, тем большее количество травы будет на операции провяливания, которая протекает в полевых условиях и подвержена влиянию погодных условий.

В случае выпадения осадков диаграмма динамики технологии может быть построена при других начальных условиях (см. рис.1 б). Предположим, что четвертый день оказался неблагоприятным по погодным условиям и осадки прекратились на пятый день. Проведем оси координат, как показано на рис.1 б). На время выпадения осадков технология останавливается и возобновляет работу после прекращения осадков на пятый день. Линия 1 характеризует продолжение операции скашивания и количество травы на операции

провяливания начинает увеличиваться с значения С]\ или того количества травы, которая оказалась под осадками при провяливании на четвертый день уборки. Проваливание продолжается три дня, подбор начинается на седьмой день. Количество травы на провяливании определяется соотношением:

q2>ql+ul-t2*2-ql. (6)

Если в период проваливания выпадут еще осадки, то количество травы на провяливании увеличится еще на qx, то есть увеличение происходит по закону арифметической прогрессии и при частом выпадении осадков вся площадь уборки трав окажется на стадии провяливания.

Погодные условия конкретного региона оцениваются показателем вероятности благоприятных погодных условий. Так для Северо-Запада России в период уборки трав вероятность благоприятных погодных условий составляет р — 0,4 [2]. Рассмотрим

использование этого показателя для оценки количества благоприятных дней в период уборки трав. Экономически обоснованный срок уборки злаковых трав составляет п — 20 дней. Среднее количество благоприятных дней определяется соотношением:

Хср=п-Р = % дн. (7)

Среднеквадратическое отклонение для биноминального распределения определяется по соотношению:

сг = = 2,2. (8)

Аппроксимируя при n > 10 биноминальное распределение нормальным по правилу «трех сигм» определим нижний и верхний пределы количества благоприятных дней:

Хшж =Хср -ЗСГ = 1,4 дН.,

Хверх = Хср +ЗСГ = 14,6 дН.

68

Технологии и технические средства механизированного производства продукции

растениеводстваи животноводства________________________________________

Средний срок провяливания травы до влажности 17% в условиях Северо-Запада составляет три дня, поэтому при неблагоприятных условиях достаточного времени для проваливания не будет и до кондиционной влажности сено необходимо досушивать в хранилище. Выполненный анализ проваливания травы [3] выявил три периода снижения влажности травы:

с 75% до 40% - 1 период, с 40% до 25% - 2 период, с 25% до 17% - 3 период.

Для условий Северо-Запада длительность каждого периода составляет примерно один день. За первый период влажность снижается до 40% и такую траву можно досушивать в хранилище, но при этом значительно возрастают энергозатраты, а, следовательно, и себестоимость заготавливаемого корма. Поэтому возникает задача определения компромиссного соотношения использования технологий с полевой сушкой до кондиционной влажности и досушиванием в хранилище.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

При заготовке кормов в условиях неопределенных погодных условий технолог должен принимать решение по рациональному использованию технологий провяливания в поле и досушивания в хранилище. Одним из методов решения данной задачи является использование «теории игр» [4], одна из задач которой рассматривает игру с погодными условиями в период заготовки кормов, как неантагонистическим партнером, т е. не преследующим цели получения максимальной прибыли.

Рассмотрим оптимальную стратегию игры «2x2», представленной в таблице 1, где в качестве игроков выступают «Технолог» и «Погода».

Мат эица игры имеет вид:

Технолог Погодные условия

Благоприятные Неблагоприятные

Сено полевой сушки, (Т1) ап ап

Сено досушенное в хранилище, (Т2 ) ап ап

На возможные действия природы по погодным условиям технолог может принимать два решения:

- использовать полевую сушку сена до кондиционной влажности;

- досушивать сено в хранилище после провяливания скошенной массы до влажности 35-40%.

Эта задача не имеет однозначного решения в пользу одного из вариантов, а имеет смешанное решение по рациональному использованию обоих вариантов. Система уравнений игры имеет вид [4]:

аи' Р\ +а2х • р2 =и а12-р1+а22-р2=и, (9)

Pi+P2=l

\

где d-ij - стоимость кормов по i-ой технологии в j-x условиях, руб/т.;

Р\, р2 - вероятности использования технологий Т| и Тг;

69

ISSN 0131-5226.Теоретический и научно-практический журнал.

ИАЭП. 2017. Вып. 93.

V - возможная цена игры (выигрыш или проигрыш).

Решение системы (9) дает оптимальное соотношение использования технологий:

Pi =

^22 ^21

^^11 ^ #22 #12 #21

Р 2 =

^11 ^12

и =

6^11 I 6^22 #12 #21

6^22 * #| | #12 * #21 6^11 I #22 #i2 #21

(10)

Пример: Известно, что стоимость сена полученного с досушиванием примерно в пять раз выше сена с полевой сушкой, тогда примем условную стоимость: j = 1,0 тыс. руб./т;

а

12

5,0 тыс. руб./т; а21 — 5,0 тыс. руб./т; а12 — 4,0 тыс. руб./т. Решение системы (10) дает:

рх = 0,2; р2 = 0,8; и — 4,25

Для обеспечения надежности заготовки сена 80% должно быть заготовлено с использованием досушивания в хранилище. Стоимость игры составляет 4,25, т. е. если не придерживаться такой стратегии заготовки, то потери технолога будут соизмеримы со стоимостью всего сена или оно, вообще, не будет заготовлено.

ВЫВОДЫ

1. Разработанная динамическая модель технологий заготовки кормов с операцией провяливания позволяет рассчитать динамику развития технологии и определить количество травы на каждой операции для всего периода заготовки.

2. Расчет вероятности благоприятных погодных условий для Северо-Запада показывает, что возможны случаи когда в период заготовки кормов количество благоприятных дней будет недостаточным для провяливания сена до кондиционной влажности в полевых условиях.

3. Для повышения надежности технологии заготовки сена целесообразно методом теории игр определить оптимальное соотношение между количеством сена полученным при полевой сушке и досушивании в хранилище.

ЛИТЕРАТУРА

1. Попов В.Д., Сухопарое А.И. Информационная и структурная модели управления технологиями в растениеводстве // Вестник РАСХН. - 2010. - №3. - С. 7-8.

2. Сечкин В.С. и др. Справочник. Заготовка и приготовление кормов в Нечерноземье, 2 изд. Л:. - Агропромиздат, - 1988. - 480 с.

3. Валге А.М., Попов В.Д. Динамика сушки травы в полевых условиях НИПТИМЭСХ ИЗ РФ // Сб. науч. трудов, вып.65. С-Пб: - 1995, - С. 43-49.

4. Вентцель Е.С. Исследование операций. М: Советское радио. - 1972. - 550 с.

70