Оценка эффективности работы транспортного обслуживания кормоуборочных комбайнов при уборке кукурузы на силос в условиях Новосибирской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Выполнена оценка эффективности работы предприятия, по уборке кукурузы на силос за счет позиционирования и мониторинга транспортных средств. Проведен расчет необходимой мощности кормоуборочного комбайна для выполнения бесперебойной работы обслуживающих транспортных средств, которые отвечают за транспортировку зеленной массы. Выявлено несогласованность между отъездами загруженных транспортных средств и приездами порожних транспортных средств. Отсутствие средств позиционирования и мониторинга негативно сказывается на производительность уборочно-транспортного процесса. В результате исследований было установлено, что фактическая производительность кормоуборочного комбайна при уборке кукурузы на силос значительно ниже, чем теоретическая производительность. Путем экспериментов было выявлено простои кормоуборочных комбайнов на поле из-за неправильной организации транспортного обслуживания. При анализе состояния парка кормоуборочных комбайнов и транспортных средств выявилось требования новых подходов в решении транспортных задач, способствующих коренному улучшению транспортного процесса при уборке силосных культур. Полученные расчеты и закономерности изменения технико-технологических параметров могут быть использованы для проектирования новых, специальных сельскохозяйственных транспортных средств, а также в уборочно-транспортном процессе для определения требуемого количества транспортных единиц, при транспортировке измельченной зеленной массы. Получены на основании экспериментальных данных закономерности изменения объема кузова транспортного средства от массы прицепа и зависимости изменения объема кузова транспортного средства от массы прицепа при транспортировках зеленной массы. На основании анализа статистических данных и производственной эксплуатации в сельскохозяйственных предприятиях Новосибирской области имеется острая нехватка технологического транспорта или его отсутствие.

Об авторах

Р. Р Галимов

Новосибирский государственный аграрный университет; Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий РАН

Email: rufangalimov@yandex.ru
Новосибирск, Россия

К. Ю Максимович

Новосибирский государственный аграрный университет; Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий РАН

Email: kiri-maksimovi@mail.ru
Новосибирск, Россия

В. В Тихоновский

Новосибирский государственный аграрный университет

Email: tvv@nsau.edu.ru
к.т.н. Новосибирск, Россия

С. А Войнаш

Новосибирский государственный аграрный университет

Email: sergey_voi@mail.ru
Новосибирск, Россия

Список литературы

  1. Candiago S. et al. Evaluating multispectral images and vegetation indices for precision farming applications from UAV images // Remote sensing. 2015. Vol. 7. №. 4. P. 4026-4047.
  2. Bershickiy Y.I. et al. Application of" flexible" durations of field work in the economic justification of the composition combine fleet of agriculture organizations // Polythematic Online Scientific Journal of Kuban State Agrarian University. 2015. P. 1715-1729.
  3. Кузнецова Н.А., Ильина А.В., Пукач Г.В. Ресурсосберегающие технологии и проблемы их внедрения в полеводстве // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2017. №. 3(67). С. 62-66.
  4. Ткачев А.Н. и др. Приоритетные направления развития агропромышленного комплекса России. 2018. 413 с.
  5. Усанова З.И., Фаринюк Ю.Т., Павлов М.Н. Резервы интенсификации производства кукурузы на силос в условиях Верхневолжья // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2018. № 1. С. 79-83.
  6. 6. Машков С.В., Казакова Е.С. Теоретические основы и практические методы определения потребности аграрных предприятий в технике // Вестник СамГУПС. 2018. № 1. С. 15-20.
  7. Кушнарев Л.И. и др. Модернизация системы технического сервиса аграрно-промышленного комплекса. Scientificmagazine" Kontsep, 2015. 440 с.
  8. Школяренко А.М. Влияние высоких технологий на мировой рынок сельскохозяйственных товаров: диссертация.. кандидата Экономических наук: 08.00.14; [Место защиты: ФГАОУ ВО «Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации»], 2018. 212 с.
  9. Терехин Э.А. Оценка сезонных значений вегетационного индекса (NDVI) для детектирования и анализа состояния посевов сельскохозяйственных культур // Исследование Земли из космоса. 2015. № 1. С. 23-31.
  10. Зеленская Т. Г. и др. Экологические аспекты органического земледелия // Вестник АПК Ставрополья. 2019. № 3. С. 51-56.
  11. Полухин А.А. Техническая модернизация сельского хозяйства России в условиях международной интеграции и экономических санкций // RJOAS: Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. 2015. № 6. С. 41.
  12. Зубина В. А. Разработка программного средства для формирования оптимального состава тракторного парка в условиях ограниченности ресурсов // Плодоводство и ягодоводство России. 2017. Т. 50. С. 142-147.
  13. Галимов Р.Р., Максимович К.Ю. Оценка эффективности работы модели уборки кормовых культур в условиях Западной Сибири // Ползуновский альманах. 2020. № 1. С. 69-71.
  14. Галимов Р.Р. Анализ состояния машинно-тракторного парка и кормоуборочных комбайнов в НСО // Молодежь, инновации, технологии. 2019. С. 34-35.
  15. Rogovskii I.L., Hneniuk M.V., Voinash S.A., Galimov R.R., Sokolova V.A. and Bespalova V.V. Research on losses of technical preparedness of forage harvesters combines by level of seasonal service accumulation // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2020. Т. 1679. №. 4. С. 042035.
  16. Galimov R., Maksimovich K., Tikhonovskiy V. Evaluation of combines transport support effectiveness for harvesting silage crops in Western Siberia // E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2020. Т. 175. С. 05030.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Галимов Р.Р., Максимович К.Ю., Тихоновский В.В., Войнаш С.А., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».