CC BY
109
05.20.01
УДК:631.365.32::519.673
РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ МОДЕЛИ ТЕПЛО - И ВЛАГООБМЕНА В ПЛОТНОМ СЛОЕ ЗЕРНА
© 2016
Васильев Алексей Николаевич, доктор технических наук, профессор, зам. директора по научной работе, Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства, Москва (Россия)
Северинов Олег Викторович, инженер, Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства, Москва (Россия)
Макарова Юлия Михайловна, аспирант Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия)
Аннотация. Введение. Управление производительностью вентилятора и мощностью электрокалорифе-раможет быть достаточно для увеличения производительности бункеров активноговентилирования. Чтобы проверить данную гипотезу и найти требуемые параметры электропривода вентилятора, разработать алгоритм управления электрокалориферной установкой при изменении параметров агента сушки и зерна, предпринята попытка разработки математической и компьютерной модели сушки толстого слоя зерна.
Материалы и методы. В качестве базового принят ступенчатый метод расчёта, заключающийся в том, что тепло и - влагообмен рассчитывается последовательно в каждом элементарном слое толстого слоя зерна. В качестве элементарного принят зерновой слой в одно зерно. Значения температуры и влажности воздуха на выходе одного элементарного слоя являются входными для другого. В исходной системе уравнений использован коэффициент сушки, который рассчитывается только по температуре агента сушки. Чтобы при расчёте учитывалось изменение скорости воздуха получено уравнение регрессии, показывающее зависимость коэффициента сушки от температуры и скорости агента сушки.
Результаты. Для решения дифференциальных уравнений с частными производными использовано преобразование Лапласа. Получены в операторном виде дифференциальные уравнения и преобразованы в передаточные функции, которые использованы для построения компьютерной модели.
Компьютерная модель тепло и - влагообмена в плотном слое зерна разработана с использованием пакета Simulink. Полная модель сушки зерна в плотном слое состоитиз 245 моделей сушки элементарного слоя.
Выполнено моделирование сушки зерна исходной влажностью W0=18 %, при постоянных параметрах агента сушки (относительная влажность воздуха составляла F=65%, температура атмосферного воздуха Та = 25oC). Моделировали сушку зерна до конечной влажности14 %.
Заключение. Разработанная компьютерная модель позволяет получать параметры зернового слоя и агента сушки в любой точке зернового слоя в любой момент времени. Результаты моделирования адекватно отражают ход процесса сушки в реальных установках активного вентилирования.
Ключевые слова: активное вентилирование, агент сушки, бункер активного вентилирования, влажность зерна, влажность воздуха, зерно, зерновой слой, коэффициент сушки, математическая модель, скорость воздуха, сушка зерна.
DEVELOPMENT OF COMPUTER MODEL OF HEAT AND MOISTURE EXCHANGE
IN A DENSE LAYER OF GRAIN
© 2016
Vasilev Alexey Nikolayevich, doctor of technical sciences, professor, deputy director for scientific work, All-Russian Research Institute for Electrification of Agriculture, Moscow (Russia)
Severinov Oleg Victorovich, engineer, All-Russian Research Institute for Electrification of Agriculture, Moscow (Russia) Makarova Julia Mikhailovna, graduate student Nizhniy Novgorod state engineering-economic university, Knyaginino (Russia)
Abstract. Introduction. To heighten productivity of active aeration bunkers it might be enough to control performance of fan and power of electric heater. To check this hypothesis an attempt was made to develop mathematical and computer model of drying a thick layer of grain. The task was also to find required characteristics of the fan drive
and to develop control algorithm for the electric heater, which would consider changing parameters of drying agent and grain.
Tools and methods. Step method of calculation was taken as the basic one. Idea of the method is that exchange of heat and moisture is sequentially calculated in every elementary layer of a sick layer of grain. One-grain layer is taken as an elementary one. Values of temperature and humidity of air at the output of one layer are taken as the input values for the other layer. In the initial system of equations, which was taken for the model, drying coefficient was calculated only with regards to the temperature of drying agent. However, it was decided also to take velocity of air into concern that is why regression equation was obtained showing how drying coefficient depends on temperature and velocity of drying agent.
Results. To solve differential equations with partial derivatives Laplace transform was used. All differential equations were obtained in operator form and then transformed into transform functions, which were used to build computer model.
Computer model of heat and moisture exchange in a dense grain layer was developed with the use of Simulink. Full model of drying grain in a dense layer comprises 245 models of elementary layer drying.
Computer simulation of grain drying was performed with the initial humidity W0=18 % and with constant parameters of drying agent (air relative humidity F = 65 %, temperature of atmospheric air Ta = 25 oC). Value of 14 % was taken for final humidity during modelling.
Conclusion. Developed model gives possibility to get parameters of grain layer and drying agent in any point of grain layer at any moment. Results of simulation adequately depict how drying process goes in real setups of active aeration.
Key words: active aeration, drying agent, active aeration bunker, grain humidity, air humidity, grain, grain layer, drying coefficients, mathematical model, air velocity, grain drying.
Введение
В установках активного вентилирования зерно располагается в виде толстого неподвижного слоя. В бункерах активного вентилирования воздух подаётся или снизу вверх, или радиально, в зависимости от конструкции бункера. Воздух последовательно проходит через весь зерновой слой, увлажняясь и вынося влагу из зерна. В бункерах с вертикальной подачей воздуха можно считать, что скорость воздуха через зерновой слой остаётся постоянной. При радиальном воздухораспределении поперечное сечение зернового слоя меняется по ходу движения воздуха, поэтому его скорость уменьшается [1, 2]. Эти особенности изменения скорости воздуха существенно влияют на быстроту сушки зерна в различных частях зернового слоя и их необходимо учитывать при моделировании математической модели сушки зерна в толстом (плотном) слое.
Материалы и методы За базовый принят метод расчёта - ступенчатый [3]. Для начала зерновой слой делят на простые слои. Толщина простого слоя является важным параметром, влияющим на точность расчётов. Так в рекомендациях ВИЭСХ [3] элементарным считается слой, в котором на весовую единицу зерна приходится 1,7 кг/мин сухого сушильного агента. Количество элементарных слоев определяют как:
1,7 Уз.н
где уе - удельный (объемный) вес воздуха, кг/м3;уз.н - объемная масса насыпи зерна, кг/м (для пшеницы Уз.н= 784);
Существуют и другие точки зрения по этому вопросу, так в [4] элементарный слой - это слой, у которого толщина в одно зерно. Зеленко В. И. [5] предположил, что элементарным может значиться слой, в котором скорость сушки обуславливается, главным образом, градиентом влагосодержания. Нами в качестве элементарного принят слой в одно зерно. Для того чтобы описать процесс, можно по-зволитьвзять максимально большое количество простых слоёв и при надобности учесть процессы теплообмена и влагообменанапрямую внутри единичного зерна. Кроме этого толщина элементарного слоя не зависит от скорости агента сушки, что очень важно при разработке процессов теплообмена и влагообмена при различных подачах теплоносителя.
При использовании ступенчатого метода расчета параметры агента сушки, который прошел через элементарный слой, превращаются во входные параметры для последующего элементарного слоя. Тогда необходимо для этого случая рассчитать содержание влаги и равновесную влажность воздуха, прошедшего через элементарный слой. Первоначальная система уравнений для определения процесса сушки будет иметь следующий вид [6, 7]:
dS + 3600У- = - ^
дт дх у се£
П =
60vye
'в1- 8е ап S v
дв_ дт
YJ
dW
еу сеЛ00 дт '
д-Т + 3600V^ = - ^ •(Т-ву,
дт дх еу се
(1) (2)
дШ
<М ёт
еув
103 у,
ёШ = -К(Ш -ШР); ш = \_
р [5.47 10-6(Т+273
К = 7,1 10-2 е005т;
„ 745 О г = -
• + 3600У • дО);
дх/'
0,435
(622+О) е(0 622+238!-тт)
(3)
(4)
(5)
(6) (7)
где ^ - содержание влаги в сушильном агента, г/кг; T - температура агента сушки, °С; Ш - текущая влажность зерна, %; в - температура зерна, °С; V -скорость агента сушки, м/с; св, сз - теплоемкость воздуха и зерна, кДж/кг°С; е - порозность зернового слоя; у - объемная масса зерна, кг/м ; у - удельная масса воздуха, кг/м3; - удельная поверхность семян, 1/м; г - скрытая теплота парообразования воды, кДж/кг; а - коэффициент теплоотдачи,
ккал/кг ч°С; K - коэффициент сушки, 1/ч; Шр -равновесная влажность зерна, %; х - пространственная координата, м; т - время, ч. F- относительная влажность воздуха, %.
Для расчёта выполняется следующая последовательность действий. По параметрам воздуха, подающегося в зерновой слой, рассчитывается его равновесная влажность Жр. (5). Затем находят К - коэффициент сушки (6). Следующим действием явля-етсярасчёт влажность зерна W (4). Потом, температуру Т, приобретаемую агентом сушки после прохождения единичного слоя зерна (1). Затем занимаются расчётом температурызерна в (2). Следующим действием является определение влагосодержания D (3) и относительной влажности агента сушки F на выходе из зернового слоя (7). Соблюдение после-довательностипроведениядействий (расчетов) позволит для каждого элементарного слоясоздатьши-рокую картину динамики сушки зерна. Необходимо учесть, что величина скорости V сушильного агента можно изменять на любом слое и на любом этапе расчета. Это будет позволятьс высокой точностью выполнить расчет сушки зерна в установках с радиальным распределением воздуха, при уравнении расходом вентилятора.
Если учесть то, что в качестве элементарного принят слой в одно зерно, в уравнениях (1), (2), (3) пространственную координатух можно будет заменить радиусом R зерновки, или её приведённым диаметром dпр.
Результаты
В результате проведенных преобразований [7, 8] исходной системы дифференциальных уравнений в частных производных для ступенчатого метода расчёта толстого слоя зерна полученасистема уравнений в операторном виде:
1
Т(р) = Т0 (р)-(1+ре-Р%1 - е~р%1 )-Р
-А1в(р)р - А2Ш(р)р; (8) 11 в(р) = Т(р) — -Т0 (р) — ((1 - А4) •
А4 рА4
■ (1 - е-рт1) + ре~Рч); (9) 1
О(р) = О0(р)-(1 +ре"рт1 -е~р%1)-0 р
1
-Ш(р)р;(Щ
А3
где А1= ^; А
_ Узг
£Тв Св
100 Ув Св£ '
А
£Тв
еув се' 103 у.
= А
Т1 =
3600 V'
Для численного решения данной системы уравнений преобразуем дифференциальные уравнения в операторном виде в передаточные функции [9, 10, 11]. Например, для уравнения (1) функциональная схема, реализующая данную зависимость, приведена на рисунке 1
Рисунок 1 - Функциональная схема, реализующая в виде передаточных функций уравнение (1)
Функциональная схема представлена в виде
передаточных функций стандартных элементарных
1
элементов автоматики: - - интегрирующее звено; р-
дифференцирующее звено; е~рч - звено запаздывания; А- усилительное звено.
Из функциональной схемы видно, что температура агента сушки на выходе из зернового слоя, кроме исходной температуры зерна зависит и от скоростей изменения температуры и влажности зерновки.
Аналогичную процедуру выполним для уравнения (2) и (3). Функциональная схема, реализующая зависимость (3) в передаточных функциях, приведена на рисунке 2.
Рисунок 2 - Функциональная схема, реализующая в виде передаточных функций уравнение (3)
^ ^ V
2
а
пр
Для моделирования процесса сушки использовали Simulink [12, 13], имеющий широкий спектр возможностей для компьютерного моделирования процессов. Использование стандартных блоков библиотек Simulink позволяет разработать требуемую модель. На рис. 3 и 4 приведены машинно-функциональные схемы моделирования решения уравнений (1) и (3). С помощью блоков Q0, Т0, Ш0,О0 -задают исходные значения температуры зерна, температуры воздуха, влажности зерна, влагосодер-жания воздуха соответственно. Блоки Ш, Q демонстрируют подачу текущих значений влажности и температуры зерна в схему расчёта. Блок Таиреализует
зависимость Тг =
и используется для задания
3600У
скорости агента сушки в зерновом слое.
Рисунок 3 - Машинно-функциональная схема модели решения уравнения (1)
Рисунок 4 - Машинно-функциональная схема модели решения уравнения (3)
Для более компактного представления схемы моделирования использована процедура создания подсистем, когда разветвлённая схема представляется в виде одного блока. Пример использования подсистем приведён на рисунке 5.
Слой 1
Рисунок 5 - Пример представления схемы моделирования в виде подсистемы
Лыковым А. В. [14, 15] для расчёта коэффициента сушки предложено уравнение, в котором учтены параметры агента сушки, начальная и текущая влажность зерна и время сушки:
К =
2,3[1ё (Шг —Шр^—^ (Ш2 -шР)] Т2 —Т1 ,
(11)
где: Ж], Ж2- значения влажности зерна, для времени Т1, Т2 соответственно.
С помощью этого уравнения удобно выполнять расчёт для построенных кривых сушки, для текущих расчётов, в процессе моделирования использовались другие зависимости. Так Окунем Г. С. [16, 17] предложена зависимость коэффициента сушки только от температуры агента сушки, которая представлена ранее в системе уравнений под номером (6). Он проводил исследования для температур воздуха выше 50 оС и им был сделан вывод о большей значимости для сушки температуры воздуха. В установках активного вентилирования используют атмосферный воздух. Его могут подогревать только на несколько градусов для снижения относительной влажности воздуха до величины 65 %. Поэтому увеличение коэффициента сушки за счёт увеличения температуры при активном вентилировании происходит в меньшей степени, чем при сушке в зерносушилках. Для установок активного вентилирования с радиальным воздухораспределением процесс сушки может зависеть и от изменения скорости воздуха. Поэтому необходимо уточнение данной зависимости. Для этого использовали данные Окуня [16]. Окуньисследовал закономерности суши зерна в зависимости от начальной влажности зерна, относительной влажности и температуры агента сушки и его скорости. Полученные им зависимости в графическом виде представлены на рисунок 6 и 7.
Рисунок 6 - Влияние температуры агента сушки и его расхода L кг/кг сух. вещ-ва на время сушки зерна [14]
Рисунок 7 - Влияние расхода воздуха (¿кг/кг сух. вещ-ва) на время сушки зерна до конечной влажности
Wk, при температуре агента сушки 50 оС
Изображённыеграфики явно показывают, что время сушки зерна существенно зависит от расхода воздуха. Поскольку в настоящих технологических процессах скорость агента сушки не меняется, то объяснимо, по какой причине для определения коэффициента сушки беретсятолько параметр температуры воздуха. Но в бункерах активного вентилирования с радиальным воздухораспределением скорость агента сушки, при преодолениислоя меняется. Помимо этого, возникает необходимость детального исследованиято как влияет изменение подачи вентилятора, в те моменты времени, которые заранее определены, на энергоёмкость и скоростьизменения процесса.
Величина температуры агента сушки при проведении эксперимента (50 оС), сильно разниться с той температурой атмосферного воздуха, при кото-
ром осуществлялась сушка активным вентилированием зерна. Тогда воспользуемся следующими результатами для того чтобы получить полином, который будет показывать связанность коэффициента сушки от температуры и скорости агента сушки.
В результате проводимого регрессионного анализа [18, 19] получается следующий полином: К = 0.7652 - 0.01154 •Т- 0.01239 •V + 0.0004608 • Т2
+0.003542Т • V + 0.1119 • V2 . (12) Соответствие обработки данных подтверждается следующими показателями: SSE: 0.004873; R-square: 0.9714; AdjustedR-square: 0.9556; RMSE: 0.02327.
Пространственный график зависимости K=f (T,V) представлен на рисунок 8.
Рисунок 8 - График зависимости коэффициента сушки от скорости агента сушки и его температуры K=f(Т, V)
Результирующаянаглядная функциональная зависимость (12) будет взята при проведении моделирования вместо уравнения (6).
С применением системы моделирования, осуществляемой с помощью компьютерной имита-ции,можно определить численный результат решения уравнений с последующим извлечением значений параметров зерна и агента сушки.
Для моделирования процесса сушкив толстом слое нужно взять определенное количество элементарных слоёв. Сам процесс проходит на базе моделей элементарного слоя. Толстота зернового слоя, которыйнаходится междустенкой внешнего цилиндра бункера активного вентилирования и стенкой воздуховода и составляет 1,2 м. При определенном диаметре зерновки [20, 21] 0,0049 м количество элементарных слоёв будет составлять 245 шт. Отсюда следует, что вся модель толстого слоя будет состоять из 245 моделей элементарного слоя.
При создании модели важно учестьособую конструкцию бункера активного вентилирования -радиальную.За счёт этой конструкции скорость агента сушки по толщине зернового слоя не будет оставаться постоянной. В бункере БВ-25 диаметр
внутреннего воздуховода составляет 0,75 м, а внешнего цилиндра - 3,1 м. В начале из центрального воздуховода агент сушки сперва имеет скорость 0,80,7 м/с, азатем из зернового слоя возле внешнего цилиндра снижается до 0,2-0,1 м/с. Аналогичные размеры имеет зерновой слой и в находящихся в эксплуатации бункерах БВ-40 [22]. Для создания модели необходимоопределить, какую величину скорости агента сушки необходимо задавать на каждом участке зернового слоя.
Скорость агента сушки на участках зернового слоя будет определяться из расхода воздуха вентилятора (<0) и поперечного сечения слоя зерна на заданном расстоянии от центрального воздуховода (5), по следующему выражению:
Q
V =
м/с.
3600
При сушке зерна если допустить скорость агента сушки через 0,05 м/с, то возникающие изменения в моделировании процесса не будут нести заметной погрешности в расчетах, так же будет возможность определить количество элементарных слоёв для каждой подсистемы модели.
Та
у08 1
у08 2
у08 3
у08 4
у08 5
у08 6
Рисунок 9 - Машинно-функциональная схема 81тиИпк модели сушки плотного слоя из первых шести элементарных слоёв
Полученные в результате расчётана выходе элементарного слоя Е и ^параметры агента сушки являются входными для следующего слоя. Рассчитанные температура и влажность зерна сохраняются в памяти и используются для построения графиков.
Начальными параметрами агента сушки будет его температура Та и относительная влажность Е. Результирующие (на выходе из элементарного слоя) параметры агента сушки записываются в файл. К примеру, в файл у08_И. Помимо этого, в файл будут записаны параметры зернового слоя - изменение его влажности W и температуры в. Такое порядок построения модели сделает возможным сохранение результатов моделирования по всем элементарным слоям и представлениеитогов моделирования в гра-
фическом виде. Для незамедлительного отслеживания результатов моделирования использовались блоки БШиИ^ «осциллограф». На рисунке 8 они имеют такое наименование как ¿1и /1.
Обсуждение На начальном этапе процесс моделирования осуществляется с постоянными параметрами агента сушки на входе в зерновой слой. Было принято, что относительная влажность воздуха составляет Е = 65 %, температура атмосферного воздуха Та = Т0 = 25 оС, температура зерна во = 20 оС, влажность зерна Шо =18 %. Сушку зерна моделировали до окончательной влажности 14%. Итоги моделирования представлены на рисунок 9.
Рисунок 10 - Кривые сушки, полученные в результате моделирования на компьютерной модели для 50 элементарных слоёв зерна
Исход моделирования демонстрирует, что сушказерна по слою проходит неравномерно. Воздух, последовательнопроходя через элементарные слои, увлажняется и оставляет влагу в последующих слоях. Если в входных слоях зерна влажность достигается 14 % через несколько часов (точнее 3 часа), с момента начала сушки, то 50-й слой до этой влажности высыхает через 4, 3 часа. Настоящая картина сушки зерна в плотном слое отражается в результатах моделирования.
В реальных условиях происходит изменение параметров агента сушки в процессе вентилирования, это необходимо учесть в компьютерной модели.
Заключение
1. Использование ступенчатого метода расчёта теплообмена ивлагообмена в толстом слое зерна позволяет построение модели сушки с описыванием процесса внутри зернового слоя.
2. Применение в модели толщины элементарного слоя в одно зерно позволяет моделировать про-
цесс с изменяющейся быстротой воздуха в любой точке зернового слоя.
3. Представление изменения параметров агента сушки и зернового слоя в образе передаточных функций упрощает процесс математических преобразований.
4. Разработанные математическая и компьютерная модели сушки зерна в плотном слое адекватно отражают процесс теплообмена и влагообмена.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мельник Б. Е. Активное вентилирование зерна : Справочник. М. : Агропромиздат, 1986. 159 с.
2. Анискин В. И., Рыбарук В. А. Теория и технология сушки и временной консервации зерна активным вентилированием. М. : Колос, 1972.199 с.
3. Методические рекомендации по математическому моделированию процесса сушки и охлаждения зерна в установках плотного слоя. М. : ВИЭСХ, 1977. 42 с.
4. Баум А. Е., Резчиков В. А. Сушка зерна. М. : Колос, 1983. 223 с.
5. Зеленко В. Н. Конвективная сушка сельскохозяйственных материалов в плотном слое. Основы теории. Тверь, Тверское областное книжное издательство, 1988. 96 с.
6. Анискин В. И., Окунь Г. С., Верцман И. И. Моделирование процесса низкотемпературной сушки зерна в слое с помощью ЭВМ / В сб. науч. тр. М. : ВИМ, 1988. № 115. С. 25-29.
7. Васильев А. Н., Северинов О. В. Математическая модель энергосберегающей технологии сушки зерна / Вестник аграрной науки Дона. 2015. № 4 (32). С. 5-13.
8. Васильев А. Н., Северинов О. В. К расчёту тело - и влагобмена в плотном слое зерна/ Теоретический и научно-практический журнал// Инновации в сельском хозяйстве. 2015. № 1 (11) Russiahttp: //ej .viesh.ru/wp-
content/uploads/2015/03/insel 1-2015.pdf.
9. Седов А. М. Особенности методологии создания и внедрения мехатронных и компьютерных систем управления в молочном животноводстве. Вестник ВИЭСХ. № 1 (18). 2015. С. 41-49.
10. Bayly B. J., Goldhirch I., Orszag S. A. Independent degrees of freedom of dynamical system // J. Sci. Computing. 2 (1987). P. 111-121.
11. Мартинсон Л. К., Малов Ю. И. Дифференциальные уравнения математической физики : учебник для вузов. Изд. 4-е, стер. _ М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. 367 с.
12. Данилов А. И. Компьютерный практикум по курсу «Теория управления». Simulink-моделирование в среде Matlab. М. : МГУИЭ, 2002. 128 с.
13. Дьяконов В. П. Matlab 6.0/6.1/6.5/6.5 + SP1 + Simulink 4/5. Обработка сигналов и изображений [Текст] / М. : Солон-Пресс, 2004. 592с.
14. Лыков А. В. Теория сушки. М. : Энергии, 1968.
472 с.
15. Лыков А. В., Михайлов Ю. А. Теория тепло - и массопереноса. М. : Государственное энергетическое издательство. 538 с.
16. Окунь Г. С. К расчёту продолжительности сушки зерна в слое / Труды ВИМ. 1964. т. 34. С. 29-39.
17. Окунь Г. С. Методы расчёта продолжительности сушки отдельного зерна пшеницы и зернового слоя / Машины для послеуборочной поточной обработки семян. Теория и расчёт машин, технология и автоматизация процессов. М. : Машиностроение, 1967. С. 290-308.
18. Мещеряков В. В. Задачи по статистике и регрессионному анализу с MATLAB. М. : Диа-лог_МИФИ, 2009. 448 с.
19. Мещеряков В. В. Задачи по математике с MATLAB&Simulink. М. : Диалог_МИФИ, 2007. 528 с.
20. Авдеев А. В. Методология расчета промышленных зерносушилок / Вторая международная научно-практическая конференция «Современные энергосберегающие тепловые технологии (сушка и тепловые процессы) СЭТТ-2005». Труды конференции, т. 1. М. : Издательство ВИМ, 2005. С. 211-217.
21. Гинзбург А. С. Основы теории и техники сушки пищевых продуктов. М. : Пищевая промышленность, 1973. 527 с.
22. Цык В. В. Активное вентилирование зерна и семян: Лекция. Горки : Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2006. 24 с.
REFERENCES
1. Mel'nik B. E. Aktivnoeventilirovaniezerna: Spravochnik. - M.: Agropromiz-dat, 1986. 159 s.
2. Aniskin V. I., Rybaruk V. A. Teorijaitehnologi-jasushkiivremennojkonservaciizernaaktivnymventiliro-vaniem. M. : Kolos, 1972. 199 s.
3.Metodicheskierekomendaciipomatematichesko mumodelirovaniju pro-cessasushkiiohlazhdenijazerna v ustanovkahplotnogosloja. M. : VlJeCX, 1977. 42 s.
4. Baum A. E., V. A. RezchikovSushkazerna. M. : Kolos, 1983. 223s.
5. Zelenko V. N. Konvektivnajasushkasel'skohoz-jajstvennyhmaterialov v plotnom sloe. Osnovyteorii.-Tver', Tverskoeoblastnoeknizhnoeizdatel'stvo, 1988. 96 s.
6. Aniskin V. I., Okun' G. S., Vercman I.I. Mod-elirovanieprocessanizkotemperaturnojsushkizerna v sloe s pomoshh'juJeVM / V sb. nauch. tr. M. : VIM, 1988, №115. s. 25-29.
7. Vasil'ev A.N., Severinov O.V. Matemati-cheskaja model' jenergosberegajushhejtehnologiisushki-zerna / Vestnikagrarnojnauki Dona. 2015. № 4 (32). S. 5-13.
8. Vasil'ev A. N., Severinov O. V. K raschjotutelo - ivlagobmena v plot-nom sloe zerna/ Teoreticheskiji-nauchno-prakticheskijzhurnal// Innovacii v sel'skomhoz-jajstve. 2015. № 1 (11) Russiahttp://ej.viesh.ru/wp-content/uploads/2015/03/insel 1-2015.pdf.
9. Sedov A. M. Osobennostimetodologii-sozdanijaivnedrenijamehatron-nyhikomp'juterny hsiste-mupravlenija v molochnomzhivotnovodstve. VestnikVI-JeSH, № 1(18), 2015 god., str. 41-49.
10. Bayly B. J., Goldhirch I., Orszag S. A. Independent degrees of freedom of dynamical system // J. Sci. Computing. 2 (1987). P. 111-121.
11. Martinson L. K., Malov Ju. I. Differen-cial'nyeuravnenij amatematiche skoj fiziki: uchebnikdlj a-vuzov pod red. V. S. Zarubina, A. P. Krishhenko. Izd.
4-e, ster. M. : Izd-vo MGTU im. N.Je. Baumana, 2011. 367 s.
12. Danilov A.I. Komp'juternyjpraktikumpokursu «Teorijaupravlenija». Simulink-modelirovanie v srede-Matlab. M. : MGUIJe, 2002. 128 s.
13. D'jakonov V. P. Matlab 6.0/6.1/6.5/6.5 + SP1 + Simulink 4/5. Obrabotkasignaloviizobrazhenij [Tekst] / V. P. D'jakonov. M. : Solon-Press, 2004.592s.
14. Lykov A.V. Teorijasushki. M. : Jenergii, 1968. 472 s.
15. Lykov A.V., MihajlovJu.A. Teorijateplo - im-assoperenosa. M. : Gosudarstvennoejenergeticheskoeiz-datel'stvo. 538 s.
16. Okun' G.S. K raschjotuprodolzhitel'nostisush-kizerna v sloe/ Trudy VIM. 1964, t. 34. S. 29-39.
17. Okun' G.S. Metodyraschjotaprodolzhitel'nos-tisushkiotdel'nogozernapshe-nicyizernovogosloj a/ Ma-shinydljaposleuborochnojpotochnojobrabotkisemjan. Teorij airaschj otmashin, tehnologij aiavtomatizacij apro-
cessov // Pod redakciej Z.L. Tica. M. : Mashinostroenie, 1967. S. 290-308.
18. Meshherjakov V.V. Zadachipostatistikeire-gressionnomuanalizu s MATLAB. M. : Dialog_MIFI, 2009 - 448 s.
19. Meshherjakov V.V. Zadachipomatematike s MATLAB &Simulink. M. : Dialog_MIFI, 2007. 528 s.
20. Avdeev A.V. Metodologijaraschetapromysh-lennyhzernosushilok / Vtorajamezhdunarodnajanauch-no-prakticheskajakonferencija «Sovremennyejenergos-beregajushhieteplovyetehnologii (sushkaiteplovyepro-cessy) SJeTT-2005». Trudy konferencii, t. 1. M. : Izda-tel'stvo VIM, 2005. S. 211-217
21. Ginzburg A.S. Osnovyteoriiitehnikisushki-pishhevyhproduktov. M. : Pishhevajapromyshlennost', 1973. 527 s.
22. Cyk V. V. jan: Lekcija. Gorki
Aktivnoeventilirovaniezernaisem-: Belorusskaja gosudarstvennaja
sel'skohozjajstvennaja akademija, 2006. 24 s.
УДК 631.544.41:628.8:621.327.532
ОБЛУЧЕНИЕ И ОБОГРЕВ РАСТЕНИЙ В ТЕПЛИЦАХ
© 2016
Долгих Павел Павлович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Системоэнергетика» Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск (Россия) Самойлов Максим Васильевич, старший преподаватель кафедры «Системоэнергетика» Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск (Россия)
Аннотация. Введение. Статья посвящена вопросам повышения энергоэффективности современных теплиц. Проведен анализ тепличных конструкций и технологий с использованием утилизированной тепловой энергии от системы облучения. Установлено, что в существующих современных технологиях энергия от облучателей свободно циркулирует в верхней части теплицы, что может вызвать перегрев верхушек растений, а также отсутствует возможность рационально управлять потоком тепловой энергии.
Материалы и методы. Рассматриваются вопросы баланса энергии в светотехнической облучательной установке с газоразрядными лампами высокого давления. Выявлена зависимость между потребностью в тепловой энергии и установленной электрической мощностью облучательных установок с учетом коэффициентов преобразования. Произведен расчет и выбор облучательной системы на базе тепличного облучателя ЖСП37-400-001 с лампой Philips SON-T Agro 400.
Результаты и их обсуждение. Для определения энергетических параметров системы «облучатель - вегетационная установка» была разработана вегетационная камера с системой регулирования и контроля параметров микроклимата. Разработана методика определения потребности в тепловой энергии вегетационного сооружения в зависимости от установленной мощности системы облучения. Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили установить, что при удельной установленной мощности системы облучения 0,763 кВт/м2, обеспечивающей оптимальную величину облученности 100 Вт/м2 ФАР при выращивании редиса сорта Жара, имеются существенные излишки тепловой энергии, поступающей от системы облучения в размере 1 854 720 Втч за период работы облучателей. Для реализации результатов расчета на практике была предусмотрена система аккумулирования тепловой энергии с объемом теплоаккумулирующего устройства Р=0,10м3.
Заключение. Данные сведения явились основой для разработки облучательной системы для теплиц, позволяющей снизить энергоемкость продукции на 112,7 кВтч/кг и расход электроэнергии на 505,82 кВтч.
Ключевые слова: вегетационная установка, источники излучения, методика расчета теплового баланса, параметры микроклимата, расход тепловой энергии, система облучения с замкнутым контуром, спектр излучения, теплица, теплообменный аппарат, энергоэффективность.
