Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,570

РАСЧЕТ УБОРОЧНО-ТРАНСПОРТНОГО ЗВЕНА

Тимшин Д.И. 1 Ушаков А.О. 1 Курбанов Р.Ф. 1 Саитов В.Е. 1
1 ФГБОУ ВО «Вятская государственная сельскохозяйственная академия»
Статья посвящена методике расчета состава уборочно-транспортного звена для уборки сельскохозяйственных культур с учетом нестабильности динамики уборочных работ. Для расчета состава звена учитывают максимальные суточные объёмы работ. В статье представлены результаты расчета уборочно-транспортного звена на уборке силосной массы в СПК «Красная Талица» Слободского района Кировской области с 2011 по 2015 гг. и уборки зерновых по Слободскому району Кировской области с 2012 по 2015 гг. Представлены сравнительные результаты расчетов при среднесуточном и максимальном объёме работ. Также в статье представлены график динамики заготовки силосной массы и график динамики уборки зерновых культур. Для различных вариантов и оперативности решения поставленных задач представлена номограмма для определения транспортных средств. Указано значение и факторы автомобильного транспорта в обслуживающем звене агропромышленного комплекса.
сельскохозяйственные грузы
динамика уборки
суточный темп работ
уборочно-транспортное звено
комбайновые агрегаты
транспортные агрегаты
1. Зангиев А.А., Лышко Г.П., Скороходов А.Н. Производственная эксплуатация машинно-тракторного парка. – М.: Колос, 1996. – 320 с.
2. Курбанов Р.Ф. Разработка и совершенствование ресурсосберегающих технологий и средств механизации производства объемистых растительных кормов: дис. … док. техн. наук: 05.20.01 / Курбанов Рустам Файзулхакович. – Киров, 2005. – 491 с.
3. Лукиных Г.Ф., Лукиных И.Г., Курбанов Р.Ф., Юдникова М.Т., Пушкарева Е.Г. Методология совершенствования систем технологий// Здоровье – питание – биологические ресурсы / Материалы международ. науч.-практ. конф., посвященной 125-летию со дня рождения академика Н.В. Рудницкого: В 2 т. – Киров: НИИСХ Северо-Востока, 2002. – Т. 1. – С. 592–598.
4. Миронюк С.К. Использование транспорта в сельском хозяйстве. – М.: Колос, 1982. – 287 с.
5. Организация транспортных процессов в АПК: краткий курс лекций для студентов I курса направления подготовки 110800.68 «Агроинженерия» / С.А.Макаров // ФГБОУ ВПО «Саратовский ГАУ». – Саратов, 2014. – 50 с.
6. Саитов В.Е. Повышение эффективности функционирования зерноочистительных машин путем совершенствования основных рабочих органов и пневмосистем с фракционной сепарацией: дис. … докт. техн. наук: 05.20.01 / Саитов Виктор Ефимович. – Чебоксары, 2014. – 519 с.
7. Саитов В.Е., Курбанов Р.Ф., Созонтов А.В. Состояние и перспективы развития инженерно-технической службы предприятий АПК // Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 6 (часть 1). – С. 70–74.
8. Шабанов Н.И. Резервы повышения эффективности комбайновой уборки зерновых культур / Н.И. Шабанов // Вестник аграрной науки Дона. – 2014. – № 28. Том 4. – С. 23–29.

Крупнейшим обслуживающим звеном агропромышленного комплекса (АПК) является транспортный. Определяющее значение в нём занимает автомобильный транспорт. Его значимость в транспортном звене АПК можно определить несколькими факторами: им перевозится подавляющий объем грузов, занимает определяющее значение в осуществлении производственных процессов сельского хозяйства.

Многие перевозки, осуществляемые в сельском хозяйстве, связаны с обслуживанием транспортно-производственных процессов, состоящих из последовательно выполняемых технологических, транспортных и грузовых операций. Сельскохозяйственные грузы имеют свою специфику, в некоторых из них происходят биохимические превращения. В связи с этим выдвигаются определенные требования к средствам и способам перевозки груза, регламентируя время и сроки проведения уборочно-транспортного процесса. Также основным фактором сельского хозяйства является то, что определяющее количество процессов выполняется под открытым небом и зависит от климатических, дорожных и почвенных условий [5].

Перевозка зелёной массы для скармливания, силосования и других целей в среднем составляет 30–50 % от общего объема перевозок урожая сельскохозяйственных культур. В связи с тем, что сроки уборки и транспортировки зеленой массы ограничены, для её перевозок требуется значительное количество транспортных средств.

Важным элементом уборочного процесса зерна является его транспортировка. Затраты на ее осуществление составляют 20–30 % от общих затрат на производство зерна [5].

Для сокращения потерь зерна при перевозке транспортные средства, помимо проверки технического состояния, оборудуются наставными бортами, борта уплотняются, для защиты от выдувания применяются пологи, закрывающие груз. В целях обеспечения защиты от возгорания на глушители транспортных средств устанавливаются искрогасители.

На сегодняшний день принято выделять две основные технологии перевозки зерна: бесперевалочную и перевалочную. При применении первой технологии зерно от уборочного агрегата в поле перемещается одним транспортным средством до места разгрузки, например, склада хранения или места первичной обработки. При второй же технологии в процессе транспортировки происходит перегрузка зерна от одного транспортного средства в другое. Для перегрузки применяются перевалочные заделы или компенсаторы-накопители.

Цель исследования

Целью исследования является расчет состава уборочно-транспортного звена для уборки сельскохозяйственных культур с учетом нестабильности динамики уборочных работ.

Материалы и методы исследования

Весомым резервом повышения эффективности использования в сельском хозяйстве автомобильного транспорта является совершенствование перевозок урожая с полей [2, 6, 7].

Для организации рационального взаимодействия комбайнов и транспортных средств на поле необходимо производить расчет уборочно-транспортного звена. Ритмичная работа автомобилей и комбайнов будет выполняться при соблюдении поточности работ. С учетом этого используют следующую методику расчетов [1, 8].

Вначале определяем суточный темп уборки:

tim01.wmf, (1)

где Рсут – суточный темп уборки, га/сут.;

F – общая площадь под многолетними травами на силос, га;

Dк – календарные сроки уборки, дни;

Кп – коэффициент погодности в период уборки.

Далее определяем часовую производительность комбайнового агрегата:

tim02.wmf, (2)

где Wк – часовая производительность комбайнового агрегата, га/ч;

Вк – ширина жатки, м;

Vк – средняя рабочая скорость кормоуборочных агрегатов, м/с;

τ – коэффициент использования времени кормоуборочного агрегата.

С учетом продолжительности работ суточная производительность одного комбайнового агрегата составит

tim03.wmf, (3)

где Wсут(к) – суточная производительность одного комбайнового агрегата, га/сут.;

Тсут – согласованная продолжительность рабочего дня, ч.

С учетом формул (1) и (3) количество комбайнов определится:

tim04.wmf (4)

Результаты расчетов округляем до целого в большую сторону.

Для расчета состава транспортного звена определяют часовую производительность комбайнового звена:

tim05.wmf, (5)

где Wчк – часовая производительность комбайнового звена, т/ч;

nк – количество комбайнов, шт.;

U – урожайность трав, т/га.

Часовая производительность одного автомобиля определяется по выражению

tim06.wmf. (6)

где Wт – часовая производительность автомобиля, т/ч;

Qг – грузоподъемность, т;

Кг – коэффициент использования грузоподъемности;

tр – продолжительность одного рейса транспортного агрегата, ч.

Из формул (5) и (6) определяем число автомобилей:

tim07.wmf, (7)

где Nт – расчетное число автомобилей, шт.

Результаты расчетов округляем до целого в большую сторону.

При необходимости расчетов следующей цепочки технологических звеньев поступают аналогично. Например, при перевозке силоса необходимо определить количество бульдозеров для работы на силосной траншее.

Суточная производительность одного бульдозера составляет

tim08.wmf (8)

где Wбул. – суточная производительность одного бульдозера, т/сут.;

Wбч – производительность бульдозера, т/ч.

Суточная производительность комбайновых агрегатов составляет:

tim09.wmf, (9)

где Wк.сут – суточная производительность комбайновых агрегатов, т/сут.

Расчетное число бульдозеров определяется по формуле

tim10.wmf (10)

Результаты расчетов округляем до целого в большую сторону.

В этой методике используют среднесуточный темп работ (1). Она является относительно постоянной. Однако в производстве динамика суточных объемов работ имеет нестабильный характер [2, 3]. Это подтверждают результаты исследований динамики уборки зерновых культур и силосной массы за 2012…2015 годы в конкретном хозяйстве и районе центральной агроклиматической зоны Кировской области.

Результаты исследования и их обсуждение

В статье представлены результаты расчета уборочно-транспортного звена на уборке силосной массы в СПК «Красная Талица» Слободского района Кировской области с 2011 по 2015 гг. и уборки зерновых по Слободскому району Кировской области с 2012 по 2015 гг.

На основании отчетных данных по уборке силоса в СПК «Красная Талица» с 2011 по 2015 годы был проведен анализ, а также анализ уборочного процесса зерновых культур в Слободском районе Кировской области с 2012 по 2015 годы. Данные уборочных процессов приведены графически на рис. 1 и 2.

tim1.tif

Рис. 1. Динамика заготовки силосной массы в СПК «Красная Талица»: Qmax – количество сельскохозяйственной культуры, убранной за год, тонн; Др – общее количество рабочих дней уборки; Qп – пиковый объем уборки сельскохозяйственной культуры, тонн; Дрп – количество рабочих дней уборки пикового объема

tim2.tif

Рис. 2. Динамика уборки зерновых в Слободском районе Кировской области

На рисунках четко заметен нестабильный характер суточных темпов работ. Наблюдаются пиковые объемы (Qп) работ, которые выполняются за несколько рабочих дней (Дрп). Чтобы оперативно управлять уборочными процессами, необходимо рассчитать потребность в составляющих уборочно-транспортного звена по ранее представленной методике, подставляя в выражение (4) вместо Рсут значение Qп.

Результаты анализа динамики уборки силоса и зерновых культур представлены в табл. 1 и 3. Расчеты агрегатов уборочно-транспортного звена представлены в табл. 2 и 4.

Таблица 1

Сравнительная оценка среднесуточного объема работ на уборке силоса

Годы

Средний темп, тонн (Qmax/Др)

Пиковый темп, тонн (Qп/Др.п)

Пиковый темп к среднему темпу, %

2011

148,1

524

353,8

2012

152,7

1060

694,2

2013

176,4

570

323,1

2014

200,4

662,5

330,6

2015

177,8

592

333,0

Таблица 2

Состав комбайнового, транспортного и бульдозерного комплекса

Годы

Суточная производительность, тонн

Wсут(к), т/сут

Nк, шт.

Wчк, т/ч

Wт, т/ч

Nт, шт.

Wбул., т/сут.

Wк.сут, т/сут.

Nб, шт.

При среднесуточном темпе уборки

2011

148,1

427,7

1

42,77

4,5

10

300

427,7

2

2012

152,7

1

42,77

10

427,7

2

2013

176,4

1

42,77

10

427,7

2

2014

200,4

1

42,77

10

427,7

2

2015

177,8

1

42,77

10

427,7

2

При пиковом темпе уборки

2011

524

427,7

2

85,54

4,5

19

300

855,4

3

2012

1060

3

128,3

29

1283,

5

2013

570

2

85,54

19

855,4

3

2014

662,5

2

85,54

19

855,4

3

2015

592

2

85,54

19

855,4

3

Таблица 3

Сравнительная оценка среднесуточного объема работ на уборке зерновых

Годы

Средний темп, тонн (Qmax/Др)

Пиковый темп, тонн (Qп/Др.п)

Пиковый темп к среднему темпу, %

2012

134,8

1000,0

741,7

2013

105,4

916,0

869,0

2014

293,3

1843,0

628,3

2015

249,6

2238,0

896,7

Таблица 4

Состав комбайнового и транспортного звена

Годы

Суточная производительность, тонн

Wсут(к), т/сут.

Nк, шт.

Wчк, т/ч

Wт, т/ч

Nт, шт.

При среднесуточном темпе уборки

2012

134,8

63,0

3

18,9

4,5

5

2013

105,4

2

12,6

3

2014

293,3

5

31,5

7

2015

249,6

4

25,2

6

При пиковом темпе уборки

2012

1000,0

63,0

16

100,8

4,5

23

2013

916,0

15

94,5

21

2014

1843,0

30

189,0

42

2015

2238,0

36

226,8

51

Из таблиц видно, что пиковый темп уборки больше среднего темпа при уборке силоса в 3–7 раз, а при уборке зерновых в 6–9 раз. Это ещё раз показывает, что погода и сроки уборки сельскохозяйственных культур имеют существенное влияние на темп уборки. В связи с этим возрастает потребность в составе комбайново-транспортного звена. В 2015 году при заготовке силоса при среднесуточном темпе уборки предприятию необходимы 1 комбайн, 10 автомобилей и 2 бульдозера, а при пиковом темпе уборки нужно 2 комбайна, 19 автомобилей и 3 бульдозера. При уборке зерна в 2015 году при среднесуточном темпе уборки требовалось 4 комбайна и 6 автомобилей, а при пиковом темпе 36 комбайнов, 51 автомобиль.

Для оперативного управления работой уборочно-транспортного звена необходимо выполнять расчёты с учетом изменяющихся условий. В настоящее время при использовании современных электронно-вычислительных машин и программ данные расчеты не займут много времени. Также для различных вариантов и оперативности решения поставленных задач можно использовать номограмму для определения транспортных средств, разработанную ВНИПТИМЭСХ (рис. 3). Зная время рейса автомобиля, можно определить число транспортных средств, необходимых для перевозки материала с поля от определенной группы комбайнов, работающих с известной производительностью [4].

tim3.tif

Рис. 3. Номограмма для определения числа транспортных средств, необходимых для перевозки зерна от комбайнов

Выводы

Анализ динамики уборочных процессов сельскохозяйственных культур (на примере уборки силоса и зерновых культур) показал, что процесс носит нестабильный характер. Расчеты с учетом пиковых суточных работ показывают разницу в техническом обеспечении уборочно-транспортного звена. Для решения возникшей проблемы в конкретных аграрных предприятиях необходимо найти резервы в технических средствах или использовать определенную часть возделываемых культур на различные цели, например, зерновые культуры – на корма (резервирование площадей посевов) с учетом складывающихся ситуаций.


Библиографическая ссылка

Тимшин Д.И., Ушаков А.О., Курбанов Р.Ф., Саитов В.Е. РАСЧЕТ УБОРОЧНО-ТРАНСПОРТНОГО ЗВЕНА // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – № 6-2. – С. 205-210;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=11649 (дата обращения: 15.09.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252