CC BY
14
УДК 631.331
ВИРТУАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРЕЛЬЧАТОЙ ЛАПЫ ПОСЕВНОГО АГРЕГАТА
© 2015
В.В. Косолапов, кандидат технических наук, доцент кафедры «Технический сервис» Е.В. Косолапова, старший преподаватель кафедры «Технический сервис»
Нижегородский государственный инженерно-экономический институт, Княгинино (Россия)
Аннотация. В данной статье рассматривается актуальность проведения ис-следований геометрических параметров сошниковой группы посевного агрегата, а именно стрельчатой лапы, для повышения рентабельности возделывания сахарной свеклы за счет снижения себестоимости её производства. Приводятся доводы, регламентирующие основные требования, предъявляемые к посеву, а именно оптимальное размещение семянки в массиве почвы на границе двух слоёв, нижнего влажного, для обеспечения более быстрого проклёвывания семени, и верхнего взрыхлённого, для снабжения кислородом и снижения испаряемости влаги. Для достижения данной цели предлагается модернизированная сошниковая группа, состоящая из прикатывающего бороздообразующего колеса и стрельчатой лапы, которая срезает почву до базовой глубины, и позволяет минимизировать влияние некачественной предпосевной подготовки. Именно исследование влияние геометрических параметров стрельчатой лапы на результат посева описывается в данной статье. Применение технологии решения численным конечно-объёмным методом по средствам программного комплекса FlowVision фирмы Тесис позволило снизить трудоёмкость выполненных работ и обеспечить одинаковые условия проведения экспериментов для всех типов исследуемых образцов. Приведена программа виртуальных исследований. Изменяемыми параметрами в расчетной модели являются, скорость движения и глубина погружения рабочего органа, плотность среды. Основным оценочным параметром, в нашем случае, является давление, создаваемое внутри почвенной среды и непосредственно на поверхности клина. Анализ полученных результатов, расчета оценочных коэффициентов регрессии, определения значимости каждого из них, проверки адекватности моделей и построения графических изображений поверхностей откликов проведен с использованием вычислительной техники по средствам программного комплекса Portable Statgraphics Centurion 15.2.11.0. При выполнении расчета составлена матрица факторного эксперимента, факторами которой являлись x - угол наклона груди и х2 - угол раствора крыльев стрельчатой лапы. За критерий оптимизации приняты динамическое давление P и чистота очистки посевного ложа. По результатам виртуального эксперимента были получены модели регрессии, описывающие влияние изучаемых факторов на критерии оптимизации. Построены поверхности откликов. Представлены соответствующие выводы и рекомендации.
Ключевые слова: виртуальные исследования, геометрические параметры, заделка семян, качество, посевной агрегат, стрельчатая лапа, точность посева, давление, почва, обработка, оптимизация, FlowVision.
Сахарная свекла - основной источник сырья для промышленного получения сахара в России, в том числе и в Нижегородской области. Несмотря на малое содержание сахарозы в корнеплодах (всего 15 - 20 %), данная культура является более предпочтительным сырьём, чем, например, сахарный тростник (10 - 17 %) [1, с. 115].
Однако нестабильное состояние свекловичной отрасли, уменьшение посевных площадей, непостоянство получаемого урожая и валового сбора сахарной свеклы, привели к росту цен на сахарный песок и переходу на импортный сырец, что неблагоприятно сказывается на продовольственной безопасности страны в целом.
Возникает необходимость снижения себестоимости производства сахарной свеклы. Поэтому повышение урожайности сахарной свеклы и снижение затрат на её возделывание является одной из актуальных проблем организаций, занимающихся поставкой сырья для сахарных заводов.
Одним из направлений увеличения урожайности является посев. Именно от качества посевных работ будет зависеть прорастание и дальнейшее развитие растения. Основным требованием, предъявляемым к посеву, является оптимальное размещение зерновки в массиве почвы на границе двух слоёв, нижнего влажного, для обеспечения более быстрого проклёвывания семени, и верхнего взрыхлённого, для снабжения кислородом и снижения испаряемости влаги.
На практике разместить семечко согласно указанным требованиям с помощью известных сошников достаточно трудно ввиду возможного осыпания почвы на дно и (или) непроизвольного изменения глубины заделки из-за некачественной предпосевной обработки. Поэтому необходимо разработать технологию посева и агрегат, для её осуществления, позволяющий производить независимое открытие базовой поверхности с последующим созданием борозды, с уплотнением ей дна и стенок, для увеличения точности заделки семян. При этом рабочий орган должен обеспечивать одновременное взрыхление снятого почвенного слоя с последующей укладкой его обратно в рабочую зону.
Для достижения данной цели необходимо применить для посева сахарной свеклы сошниковую группу. Она должна состоять из стрельчатой лапы, которая будет срезать почву до базовой глубины, и позволит минимизировать влияние некачественной предпосевной подготовки, и прикатывающего бороздообразующего колеса, обеспечивающего смятия почвы в зоне высева семян без возможного переуплотнения, и создания бороздки до глубины сева [2, с.95].
Программа виртуальных исследований
С целью подтверждения теоретических изысканий, связанных с определением оптимальной геометрии рабочего органа - стрельчатой лапы, на этапе проектирования, а также уменьшения объёма поисковых исследований в условиях почвенного канала, предлагается применить решение численным конечно-объёмным методом по средствам программного комплекса FlowVision фирмы Тесис. Это позволит снизить трудоёмкость выполняемых работ и обеспечить одинаковые условия проведения эксперимента для всех типов исследуемых образцов. Благодаря применению данного программного комплекса мы получим возможность визуализации взаимодействия рабочего органа с почвенной массой и определения её возможных деформации.
Для решения поставленных задач за основу взята методика виртуальных экспериментов по С. Г. Мударисову, методом численного решение уравнений динамики сплошных сред [3, с. 39]. Была спроектирована модель виртуальной среды, аналогичная геометрическим параметрам реальной лабораторной установки - «почвенный канал» и ряд моделей исследуемой стрельчатой лапы с различными геометрическими параметрами, с целью их оптимизации. Виртуальные модели проектировались в среде автоматизированного проектирования (САПР), поддерживающего систему твердотельного построения (CAD/CAM - технологии). В частности использовался программный комплекс САПР SolidWorks.
При проектировании виртуальных моделей стрельчатых лап, исследуемыми параметрами являются углы наклона граней клина - угол крошения ß , угол раствора
режущих кромок укл и угол подъёма груди (угол атаки) тры, позволяющие получить значение оказываемого на а (рисунок 1). ™ поверхность клина давления (рисунок 4 «б»), давления в
объеме рабочей среды (рисунок 4 «г»), траекторию движения частиц (рисунок 4 «а») и др.
Рисунок 1 - Геометрическая схема стрельчатой лапы предлагаемой сошниковой группы
При выборе данных параметров за основу принималась теории процессов обработки почв и проектировании почвообрабатывающих машин основоположником которых принято считать академика В.П. Горячкина [4, 5]. Подобными исследованиями занимались В.А. Желиговский [6], А.Н. Зеленин [7], Р.Л. Зенков [8], А.С. Кушнарев [9], Н.Н. Маслов [10], М.Е. Мацепуро [11], Г.Н. Синеоков и И.М. Панов [12], А.С. Терентьев [13], В.В. Бедных, В.В. Леванидов, П.Г. Свечников [14], Л.В. Гячев [15], Н.У. Вахитов [16], М.Н. Летошнев [17], Н.П. Ларюшин, А.В. Мачнев, В.В. Шумаев [18], А.А. Ногтиков, А.Л. Глотов, Д.С. Сазанов [19], и др.
В работах указанных авторов представлены теоретические доводы позволяющие обосновать физический процесс перемещения почвы по поверхности рабочего почвообрабатывающего органа, в полной мере применимые для лаповых сошников.
Согласно теоретическим расчетам, давление, создаваемое при взаимодействии клина и почвы, будет тем меньше, чем меньше эти параметры относительно посевного ложа [20, с. 155]. Именно поэтому и были спроектированы различные модели стрельчатых лап.
Изменяемыми параметрами в расчетной модели являлись, скорость движения и глубина погружения рабочего органа, плотность среды.
Спроектированные модели импортировались в среду FlowVision, где была выделена расчетная область, определённая объемом исследуемого пространства, с заданием уравнения математической модели и граничных условий на поверхности тел (рисунок 2). Основной задачей являлось соблюдение условий, позволяющих выполнить адекватное сопоставление результатов теоритических расчетов и экспериментов. В исследуемом случае модель - это канал, размеры которого много больше размеров подвижного тела и достаточные для исключения его влияния на рабочий орган. Технологические параметры устанавливаются при импортировании объекта. При расчете использовался метод отслеживания свободной поверхности по средствам уравнения переноса функции заполнения VOF, уравнения турбулентности отключены, не учитывались уравнения вихреобразования, сжимаемости и поверхностного натяжение.
На модель накладывалась расчетная сетка, состоящая из 384670 ячеек, с адаптацией 2-го уровня на границах поверхности рабочего органа (рисунок 3).
На основе представленной модели рассматривался процесс взаимодействия рабочих органов, имеющих различные геометрические параметры, с рабочей средой, с последующим получением визуальных и численных значений и характера поведения. Критериями оценки качества работы стрельчатой лапы были приняты параме-
Рисунок 2 - Расчетная область и распределение граничных условий: 1 - стенка; 2 - свободная поверхность; 3 - подвижное тело, граничное условие стенка (не протекание); 4 - условие выхода
Рисунок 3 - Расчетная область и распределение граничных условий
Рисунок 4 - Расчетные параметры: а - характер движения частиц; б - динамическое давление на поверхности клина; в - изолинии в горизонтальной плоскости; г - давление создаваемое в среде, в горизонтальной плоскости
Преимуществом данного метода является полная изоляция исследуемой виртуальной модели от внешних факторов и обеспечение абсолютно идентичных условий для всех типов исследуемых рабочих органов. Необходимо, так же, учитывать процесс формирования посевного ложа, процент его «засорения» комочками почвы и осыпания стенок борозды внутрь. Соответственно необходимо определить оптимальный баланс сочетания этих факторов.
Полученные результаты позволят выявить пределы оптимальных величин геометрии стрельчатой лапы с дальнейшим подтверждением в лабораторных условиях.
Анализ результатов производится в постпроцессоре Flowvision. На основе анализа данных, созданных по супер-групп и слоев «объем фазы» - пространство, «цветовые контуры» - давление, «изолинии» - давление и др.
Качество подготовки ложа определим визуально по средствам расчета и изображения векторного поля, цветовых контуров поля давления (рисунок 5), траектории движения частиц (рисунок 6). В свою очередь траектории движения частиц будут зависеть от углов наклона трехгранного клина и направления действия давления в данной системе.
Таблица 1 - Матрица плана эксперимента
а) б)
Рисунок 5 - Векторное (а) и скалярное (б) поля давлений в рабочем объёме
Факторы Кодовое число Уровень варьирования
-1 0 +1
Угол наклона груди, град X1 30 45 60
Угол раствора крыльев, град X2 40 60 80
Рисунок 6 - Визуализация возможной траектории движения частиц почвы
Основным оценочным параметром, в нашем случае, является давление, создаваемое внутри почвенной среды и непосредственно на поверхности клина. Давление будет обуславливаться процессами трения почвы о поверхность клина и трения между частицами почвы.
Расчет велся в вертикально-продольном сечении на расстоянии 40 мм от линии движения сошника.
Достоверность аппроксимации полученной модели R2 составила 97,49 %. Для графического анализа модели регрессии была построена объемная модель поверхности отклика, анализ которой позволяет выявить влияние факторов на критерий оптимизации Р. Увеличение критерия Р происходит при увеличении факторов х1 и х2, что объясняется увеличением вертикальной составляющей давления (рисунок 8).
Анализ влияния указанных факторов на критерий оптимизации - чистота посевного ложа, при 95 % доверительной вероятности, уравнение регрессии имеет следующий вид:
K = 312,714- 6,42381.x - 1,94286. + 0,0384127. + 0,012381.x. + 0,00535714x2, (2)
Р,Па
ш о
Ш 500 Ш 1000 1500 Ш 2000 Ш 2500 Ш 3000 Ш 3500 4000 4500 Ш 5000 Ш 5500
Р
(X 1000,01 2
Рисунок 8 - Зависимость давления (Р) от угла наклона груди (а) и угла раствора крыльев (Ь)
Достоверность аппроксимации полученной модели R2 составила 98,01 %. Для графического анализа модели регрессии построена объемная модель поверхности отклика, анализ которой позволяет выявить влияние факторов на критерий оптимизации К. Увеличение критерия К, т. е. увеличение числа частиц попавших в рабочую зону бороздообразующего колеса, происходит при уменьшении углов - факторов х1 и х2 (рисунок 9).
а) б)
Рисунок 7 - Эпюра давления (а) и скалярное поле (б) на поверхности клина
Анализ полученных результатов, расчета оценочных коэффициентов регрессии, определения значимости каждого из них, проверки адекватности моделей и построения графических изображений поверхностей откликов, проведен с использованием вычислительной техники по средствам программного комплекса Portable Statgraphics Centurion 15.2.11.0. При выполнении расчета составлена матрица факторного эксперимента, факторами которой являлись x1 - угол наклона груди и x2 - угол раствора крыльев стрельчатой лапы. За критерий оптимизации приняты динамическое давление P и чистота очистки посевного ложа K.
По результатам виртуального эксперимента получены модели регрессии, описывающие влияние изучаемых факторов на критерии оптимизации.
В первом случае (рисунок 8), при определении влияния факторов на давление, после исключения незначительных коэффициентов, при 95 % доверительной вероятности, мы имеем следующее уравнение регрессии:
P = -1569,44 + 14,4444-xl+47,5-x2 -0, 48148Ц2 +1,08333-x1■x2 -0,395833-x22, (1)
Рисунок 9 - Зависимость объема почвенных частиц, попавших в зону дна борозды, от угла наклона груди (а) и угла раствора крыльев (Ь)
Зона очистки выбрана с учетом конструктивных требований к расстоянию от прикатывающего бороздообра-зующего колеса до стрельчатой лапы и зоны контакта колеса с почвой. Объем и траектория частиц выбраны в постпроцессоре FlowVision через функцию «линии тока» по объёму (рисунок 6).
При этом проведена горизонтальная секущая плоскость на уровне рабочей глубины. Определены количество линий, попавших в зону образования посевного ложа. Эти линии и позволили построить искомые зависимости (рисунок 9).
Визуализация и анализ процессов, проходящих в ра-
бочей среде при движении стрельчатой лапы, проведены по сечениям в поперечной и горизонтальной плоскостях, по длине и высоте сошника (рисунок 11).
/
Рисунок 10 - Возможное движение почвенной массы по поверхности клина в зависимости от углов наклона трехгранного клина
Рисунок 11 - Скалярное поле и изолинии давления в поперечных сечениях сошника
Для выбора приемлемой геометрии исследуемого сошника и обеспечения описанных выше условий, произведено сведение полученных откликов поверхностей в модель двумерного сечения (рисунок 12).
град
30 35 40 45 50 55 60 град
Рисунок 12 - Совмещение двумерных сечений для определения оптимальной геометрии лапового сошника с обеспечением требуемых параметров
В результате обработки экспериментальных данных, полученных по результатам проведенных виртуальных испытаний, можно рекомендовать принять значения исследуемых факторов, равных: угол подъема груди (х1) -40...45°; угол раствора крыльев (х2) - 60...70°. При этом среднее значение давления составляет от 2,0 до 2,5 кПа, а чистота посевного ложа достаточна для обеспечения требуемого качества базовой поверхности для бороздо-образующего колеса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Зубенко В. Ф. Сахарная свекла (издание второе, пе-
реработанное и дополненное). К., «Урожай», 1979. 416 с.
2. Совершенствование технологии посева сельскохозяйственных культур / А. С. Добышев // Промышленность и сельское хозяйство. Сборник статей. 2010. /электр. дан. Режим достура URL: М1р: // forindustry.wordpress.com / 2010 / 05 / 25 / sovershenstvovanie-tehnologii.
3. Мударисов С. Г., Муфтеев В. Г., Марданов А. Р., Фархутдинов И. М. Моделирование рабочей поверхности плуга в САПР // Известия международной академии аграрного образования. 2008. № 7. С. 37-40.
4. Горячкин В. П. Собрание сочинений в 3-х т. М. : Колос, 1965. Т.1. 720 с.
5. Горячкин В. П. Собрание сочинений в 3-х т. М. : Колос, 1965. Т.2. 455 с.
6. Желиговский В. А. Элементы теории почвообрабатывающих машин и механической технологии сельскохозяйственных материалов. Тбилиси: Изд. Грузинский СХИ, 1960. 148 с.
7. Зеленин А. Н. Резание грунтов. М. : Наука, 1959. 360 с.
8. Зенков Р. Л. Механика сыпучих грунтов. М. : Машиностроение, 1964. 270 с.
9. Кушнарев А. С., Кочев В. И. Механико-технологические основы обработки почвы. Киев. : Урожай, 1989. 144 с.
10. Маслов Н. Н. Основы механики грунтов и инженерной геологии. М. : Высшая школа, 1968. 235 с.
11. Мацепуро М. Е. Вопросы земледельческой механики. Минск: Гос. изд-во БССР, 1959. 388 с.
12. Синеоков Г. Н., Панов И. М. Теория и расчет почвообрабатывающих машин. М. : Машиностроение, 1977. 328 с.
13. Терентьев А. С. Исследование работоспособности конструкций рабочих органов для заделки удобрений и предпосевной подготовки почвы // Сборник научных трудов профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов - Р. : РГСХА, 2002. С. 82-86.
14. Бедных В. В., Леванидов В. В., Свечников П. Г. Процесс формирования пласта почвы рабочим органом. // Механизация и автоматизация сельского хозяйства, № 4. М. : 1986. С. 18-21.
15. Гячев Л. В. Теория лемешно-отвальной поверхности. // Министерство сельского хозяйства РСФСР, Азово-Черноморский институт механизации сельского хозяйства. Зерноград : [б. и.], 1961. 317 с.
16. Вахитов Н. У. Исследование влияния конструктивных параметров сош-ника на процесс высева // Совершенствование конструкций сельскохозяйственной техники : Сб. науч. работ. Уфа. С. 73-77.
17. Летошнев М. Н. Сельскохозяйственные машины: теория, расчет, проек-тирование и испытание: учебное пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М. : Сельхозгиз, 1955. 764 с.
18. Ларюшин Н. П., Мачнев А. В., Шумаев В. В. Лабораторные исследова-ния сошника сеялки-культиватора с бороздообразующим рабочим органом // Нива Поволжья. 2008. № 3. С. 60-63.
19. Ногтиков А. А., Глотов А. Л., Сазанов Д. С. Сошник для внутрипочвенно-разбросного посева // механизация и электрификация сельского хозяйства. 1996. № 2. С. 29-30.
20. Зангиев А. А., Шпилько А. В., Левшин А. Г. Эксплуатация машинно-тракторного парка. М. : КолосС, 2008. 320 с.
VIRTUAL RESEARCHES OF THE LANCET PAW THE SOWING UNIT
© 2015
V.V. Kosolapov, the candidate of technical sciences, the associate professor of the chair «Technical service» E.V. Kosolapova, the senior teacher of the chair «Technical service» Nizhny Novgorod State Engineering-Economic Institute, Knyaginino (Russia)
Abstract. In the given article the urgency of carrying out of researches of geometrical parameters plough groups of the sowing unit, namely a lancet paw, for increase of profitability of cultivation of a sugar beet due to decrease in a net cost of its manufacture is considered. The reasons regulating fundamental requirements, shown to crop, namely optimum accommodation of a grain in a file of ground on border of two layers, bottom damp, for maintenance of faster seed germination, and top loosened, for supply by oxygen and decrease moisture evaporation are resulted. For achievement of the given objective the group consisting from packer boristheblade of a wheel and a lancet paw which cuts off ground up to base depth is offered modernized plough, and allows minimizing influence of poor-quality proceeding preparation. Research influence of geometrical parameters of a lancet paw on results of crop is described in given article. Application of technology of the decision by a numerical certainly-volumetric method on means of program complex FlowVision of firm Tesis has allowed to lower labor input of the executed works and to provide identical conditions of carrying out of experiments for all types of investigated samples. Are resulted the program of virtual researches. Changeable parameters in rated model are, speed of movement and depth of immersing of working body, density of environment. In the basic estimated parameter, in our case, the pressure created inside of the soil environment and specifically on a surface of a wedge is. The analysis of the received results, calculation of estimated factors of regress, definition of the importance of each of them, checks of adequacy of models and constructions of graphic representations of surfaces of responses, is lead with use of computer facilities on means of program complex Portable St Statgraphics Centurion 15.2.11.0. At performance of calculation the matrix of factorial experiment which factors were x - angle of a slope of a breast and x - angle of a solution of wings of a lancet paw is made. For criterion of optimization dynamic pressure P and cleanliness of clearing sowing lying down are accepted. By results of virtual experiment the models of regress describing influence of studied factors on criterion of optimization have been received. Surfaces of responses are constructed. Appropriating conclusions and recommendations are presented.
Keywords: virtual researches, geometrical parameters, grain sealing, quality, the sowing unit, a lancet paw, accuracy of crop.
УДК 631.614
БОРЬБА ЗА ЗЕМЛЮ: ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАЛЕЖНЫХ ЗЕМЕЛЬ
© 2015
О.И. Орлова, преподаватель кафедры «Физико-математические науки» Нижегородский государственный инженерно-экономический институт, Княгинино (Россия)
Аннотация. Несмотря на то, что Россия занимает первое место в мире по наличию земельных ресурсов и входит в пятерку лидеров по площади пашни, в настоящее время выведено из оборота до 40 млн пашни из 120 млн га. Эти земли переведены в залежь и трансформируются под влиянием естественных и антропогенных процессов, таких как почвообразование, залужение, заболачивание, задернение, зарастание бурьяном, кустарником, порослью берез и сосен. Самый простой и наименее затратный способ увеличить площадь продуктивной пашни и тем самым резко поднять аграрный потенциал страны - возращение в оборот этих 40 млн га. Для принятия технологического решения по возврату залежных земель в пашню необходимо предварительно провести осмотр, анализ и дать оценку состояния растительного покрова. В зависимости от степени зарастания земель растительностью применяют различные технологии окультуривания земель. Выбор способа обработки этих земель и средств механизации определяется состоянием растительного покрова, типом почвы, ее гранулометрическим составом и другими агрофизическими свойствами.В статье рассмотрены два метода обработки земель, находящихся на первой стадии зарастания, либо прошедших предварительную подготовку: с применением механической обработки почвы; без применения механической обработки почвы (no-till технологии). Механическая обработка почвы - это воздействие на нее рабочими органами орудий с целью создания определенного соотношения в ней объемов, занятых твердой фазой и порами. Механическая обработка является одним из древнейших приемов в земледелии. Система нулевой обработки почвы (no-till) - современная система земледелия, при которой почва не обрабатывается, а ее поверхность укрывается специально измельченными остатками растений - мульчей. Технология no-till основана на отказе от пахоты (no-till от англ. означает «не пахать»). В работе рассмотрены преимущества и недостатки каждой из технологий земледелия. Приведена сравнительная таблица по основным технологическим критериям.
Ключевые слова: дернина, дренаж, залежные земли, залужение, культуртехнические работы, мезофильная и ксе-рофильная растительность, мульча, механическая обработка, плотнокустовые злаки, система нулевой обработки почвы, технология no-till.
Россия занимает первое место в мире по наличию земельных ресурсов и входит в пятерку лидеров по площади пашни. Но даже при наличии благоприятных природных условии, она отстает по эффективности и продуктивности использования ресурсов от стран с сопоставимыми показателями.
Согласно официальным источникам в настоящее время в России выведено из оборота и не используется от 30 до 40 млн га пашни из 120 млн га, числящихся на балансе сельскохозяйственных предприятий. Большинство из них выведено из оборота 10-15 лет назад. Эти земли переведены в залежь и трансформируются под влиянием естественных и антропогенных процессов, таких как почвообразование, залужение, заболачивание, задерне-ние, зарастание бурьяном, кустарником, порослью берез и сосен [1]. Больше всего залежей сосредоточено в
Нечерноземной зоне и на северо-западе страны в силу социальных причин [2]. Можно ожидать, что при сложившейся в стране политике в отношении аграрного сектора произойдет дальнейшее сокращение посевных площадей, что имеет негативные социальные и экономические последствия. Дальнейшее протекание этих процессов может привести к трудно обратимым последствиям. Самый простой и наименее затратный способ увеличить площадь продуктивной пашни и тем самым резко поднять аграрный потенциал страны - возращение в оборот этих 40 млн га. С вязи с тем, что земли находятся в пределах действующих предприятий, в отличие от 50-х годов прошлого века, стоит вопрос не об освоении необжитых территорий, а только о возобновлении обработки когда-то плодоносившей земли [1].
Зарастание залежных земель растительностью про-
