Use of simulation modeling for optimization of configuration of soil cultivating units in the process of grain farming


Cite item

Full Text

Abstract

In order to select the optimal configuration of soil cultivating unit for working in a specific farm the use of simulation modeling of Monte-Carlo is proposed. As a result of model analysis, it is found that all units could be divided into four efficiency groups. Obtained simulation models could be successfully used in software of on-board computers of tractors.

Full Text

Процесс обработки почвы при возделывании зерновых культур относится к высокозатратным операциям. Определяющими показателями эффективности работы агрегата служат норма выработки (производительность) и расход топлива, которые, в свою очередь, зависят от сложности работ, глубины обработки почвы и состава агрегата (тип трактора и плуга) [1]. Выбор оптимального состава почвообрабатывающего агрегата для работы в конкретном хозяйстве затруднителен из-за многих детерминированных и случайных факторов [2-5]. Если принимать в качестве критерия минимальное количество топлива, это может оказаться не самым лучшим вариантом, поскольку велика вероятность получить малопроизводительный агрегат. Производительность агрегатов влияет на их количество при выполнении полевых работ, так как существуют определенные нормативные агротехнические сроки. Превышение агротехнических сроков приводит к снижению урожайности возделываемых культур. При поиске оптимума необходимо стремиться к меньшему количеству агрегатов, минимальным затратам на топливо, а также на компенсацию ущерба из-за срыва агротехнических сроков и уплотнения почвы при работе агрегатов, что можно представить следующим выражением [6, 7]: или (1) где - затраты на ГСМ, руб.; - общий ущерб от срыва агротехнических сроков и уплотнения почвы при проходе агрегатов, руб.; - глубина вспашки, см; - сменная норма выработки, га; - группа сложности работ; , , - коэффициенты аппроксимации; - удельная цена топлива, руб/л; - урожайность культуры, ц/га; - цена реализации данной зерновой культуры, руб/ц; - коэффициент интенсивности потерь урожая при отклонении от агротехнических сроков выполнения полевых работ; - площадь пахотного участка, га; - сменная норма выработки данного агрегата, га; - количество работающих агрегатов, шт.; - нормативное количество дней или смен для обработки участка; - фактическое увеличение плотности почвы, г/см3; - коэффициент снижения урожайности с учетом уплотнения почвы, = 0,08…0,1. Сложность дальнейших исследований по целевой функции заключается в наличии большого количества входных параметров, изменяющихся (чаще всего случайно) по объективным и субъективным причинам. Дальнейший аналитический анализ целевой функции лучше вести только с помощью имитационного моделирования. Среди математических моделей наряду с аналитическими, стохастическими, матричными, многомерными, оптимизационными, эволюционными выделяется особый тип - имитационные модели, связанные с использованием ЭВМ. Обычно под имитационной моделью понимают программу, которая в процессе ее реализации на ЭВМ позволяет имитировать поведение реальной системы в разных условиях. Имитационные модели представляют собой наиболее гибкий метод моделирования систем любой сложности, линейных и нелинейных, с обратной связью и сетями управления. Для построения имитационных моделей часто используют стохастический и автоматный способы математического описания. Стохастические модели исследуют сложное поведение случайных величин и для расчетов используют формулы принятых законов распределения. Объектами настройки в таких моделях выступают параметры распределений - средние, дисперсии, объемы выборок. Имитационное моделирование проводилось по методу Монте-Карло (Monte-Carlo simulation), который позволяет построить математическую модель с неопределенными значениями параметров и, зная их вероятностные распределения, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить вероятностное значение нужного параметра. Реализацию моделирования по методу Монте-Карло проводили с использованием специальной надстройки в программе Excel. По каждому почвообрабатывающему агрегату проводилось моделирование для трех нормативных значений агротехнических сроков (5, 10 и 15 дней) и отдельным агрофонам. По эффективности все агрегаты можно разделить на четыре группы (табл. 1): 1) агрегаты высокой эффективности с удельными затратами 1136-1342 руб/га: тракторы Т4-А, ДТ-75М, Агромаш-90ТГ с плугами ПН6-35; 2) агрегаты повышенной эффективности с удельными затратами 1358-1465 руб/га: тракторы John Deere, New Holland, Deutz-Fahr с 4-корпусными плугами John Deere, а также с 6-корпусными плугами Quivogne и Lemken 160-6; тракторы Т4-А, Т-150К с плугами ПН4-35 и ПЛН6-35; 3) агрегаты умеренной эффективности с удельными затратами 1492-1529 руб/га: тракторы Т-150К с плугами ПЛН6-35, ПЛН5-35, ПН4-40, Quivogne, Lemken; 4) агрегаты низкой эффективности с удельными затратами 1562-1745 руб/га: тракторы К701 с плугами ПТК9-35, ПГП7-40, ПП8-35; трактор Т-150К с плугами ПЛН4-35; тракторы МТЗ-1221 с плугами ПН4-35. Таблица 1 Ранжирование агрегатов по эффективности Эффективность (группа по составу агрегата) Удельные затраты, руб/га Состав агрегата Высокая (13) 1136-1342 Т4-A + ПН6-35 (ПЛН6-35) Высокая (15) ДТ-75М (Агромаш 90ТГ) + ПН6-35 (ПЛН6-35) Высокая (16) ДТ-75М (Агромаш 90ТГ ) + ПН4-35 Повышенная (4) 1358-1465 John Deere 8100, New Holland G-210, Fendt Favorit 822 + плуги IP1-4 - 4-корпусные John Deere Повышенная (5) ITr-180 + IP1-4 - John Deere 7810, Deutz-Fahr Agrotron 175, New Holland 8560 Повышенная (6) ITr-180 + IP1-6 - плуги 6-корпусные Quivogne и Lemken 160-6 Повышенная (7) Т-150К + ПЛН6-35 Повышенная (14) Т4-A + ПН4-35 Умеренная (8) 1492-1529 Т-150К + ПЛН5-35 Умеренная (9) Т-150К + ПН4-40 Умеренная (10) Т-150К + ПЛН4-35 Умеренная (11) МТЗ-1221 + IP1-6 (Euro Opal 5) Низкая (1) 1562-1745 К701 + ПТК9-35 Низкая (2) К700 + ПГП7-40 Низкая (3) К700 + ПП8-35 Низкая (12) МТЗ-1221 + ПН4-35 В зависимости от нормативного количества дней на обработку почвы и состава агрегата сформирована табл. 2, в которой приведены данные по количеству агрегатов и фактически необходимому количеству дней на обработку почвы при общих затратах на уровне 1750 руб/га. Так, например, для 1-й группы (К701 + ПТК9-35) при норме обработки почвы, равной 5 дням, необходимо иметь 9 агрегатов, и обработка пройдет за 10 дней; соответственно при норме 10 дней - 6 агрегатов и 15 дней; при норме 15 дней - 5 агрегатов и 18 дней. При таком общем значении затрат для 13-й группы (Т4-A + ПН6-35) соответственно при норме 5 дней нужно 6 агрегатов и 24 дня; при норме 10 дней - 5 агрегатов и 29 дней; при норме 15 дней - 4 агрегата и 36 дней. Отсюда видно, что при использовании более эффективных агрегатов требуется меньшее их количество и допустима задержка нормативных сроков обработки. Таблица 2 Сводные данные по количеству агрегатов и фактически необходимому количеству дней на обработку почвы Группа по составу агрегата Состав агрегата Количество агрегатов / фактическое количество дней на обработку Норма 5 дней Норма 10 дней Норма 15 дней 1 К701 + ПТК9-35 9/10 6/15 5/18 2 К700 + ПГП7-40 7/12 5/17 4/21 3 К700 + ПП8-35 10/12 7/17 6/19 4 ITr-220 + IP1-4 6/17 5/20 4/25 5 ITr-180 + IP1-4 7/17 6/20 5/24 6 ITr-180 + IP1-6 7/16 6/19 5/22 7 Т-150К + ПЛН6-35 8/16 6/21 5/25 8 Т-150К + ПЛН5-35 8/16 6/21 5/25 9 Т-150К + ПН4-40 8/16 6/21 5/25 10 Т-150К + ПЛН4-35 9/16 7/20 5/25 11 МТЗ-1221 + IP1-6 8/17 6/23 5/28 12 МТЗ-1221 + ПН4-35 9/17 7/25 6/25 13 Т4-А + ПН6-35 6/24 5/29 4/36 14 Т4-А + ПН4-35 8/21 7/22 6/28 15 ДТ-75М (Агромаш 90 ТГ) + ПН6-35 7/25 6/30 5/36 16 ДТ-75М (Агромаш 90 ТГ) + ПН4-35 9/23 8/26 6/34 Несмотря на то, что для отдельных групп оптимальное количество агрегатов кажется высоким, нужно обращать больше внимания на общие затраты. Так, для 4-й группы, если нанести на график зависимости количества агрегатов от удельных затрат (см. рисунок) точку 14 оптимума количества агрегатов, затраты составят 1350 руб/га. Если предприятие не может вывести на поле столько агрегатов, то можно спуститься по графику вниз - к точкам 12, 10, 8 и 6 с более высокими значениями затрат. Конечная точка соответствует 6 агрегатам при удельных затратах 1750 руб/га. Для сравнения, 1-я группа (трактор К701) при таких затратах имеет значение количества агрегатов, равное 9. Также произведена оценка эффективности замены почвообрабатывающего орудия, показавшая, что: - для трактора К-700 наиболее эффективно орудие типа ПГП7-40, при работе с ним затраты в среднем на 22% ниже, чем с ПТК9-35, и на 32% ниже, чем с ПП8-35; - для трактора Т-150К замена рабочего органа типа ПЛН6-35 не оказывает существенного влияния на эффективность - приводит к снижению затрат на 3% по сравнению с ПЛН5-35 и ПН4-40, на 9% по сравнению с ПЛН4-35; - на тракторах Т4-A и ДТ-75М замена орудий ПН6-35 на ПН4-35 приводит к снижению затрат на 16%. Таким образом, вид орудия оказывает влияние на эффективность работы почвообрабатывающего агрегата, но не для всех типов тракторов. Рассчитана также эффективность агрегатов при смене типа трактора при работе с одним и тем же орудием [6, 7]. Результаты показали низкую зависимость эффективности агрегата от замены трактора - в пределах 10%. Моделирование других агрофонов (2 - старопахотные земли, стерня зерновых колосовых и однолетних трав; 3 - поле после корнеклубнеплодов и перепашки) проводилось только для отдельных представителей от каждой группы. Оно показало, что для 1-й и 2-й групп на втором агрофоне значение общих удельных затрат практически не изменилось; на третьем агрофоне для всех категорий удельные затраты снизились. Агрофон сильнее влияет на группы, у которых в качестве силового агрегата используется трактора типа К-701, МТЗ-1221, Т-150К с соответствующими прицепными почвообрабатывающими орудиями. Таким образом, можно сказать, что совершенствование орудий обработки почвы приведет к повышению эффективности как данных агрегатов, так и наиболее эффективных, таких как John Deere, New Holland и др. Один из основных элементов ресурсосберегающих технологий в сельском хозяйстве - точное, или прецизионное, земледелие (precision agriculture). Оно получает все большее распространение во многих странах, в т.ч. и в России. Цель такого земледелия - получение максимальной прибыли при оптимизации с.-х. производства, экономии хозяйственных и природных ресурсов. При этом сохраняются возможности производства качественной продукции при минимальном воздействии на окружающую среду. Точное земледелие включает несколько этапов, основные из них: - сбор информации о хозяйстве, поле, культуре, машинно-тракторном парке; - анализ полученной информации и выдача сигналов управления; - выполнение предлагаемых решений - проведение агротехнологических операций. При наличии качественного адекватного программного обеспечения можно регулировать интенсивность технологических операций по ходу движения агрегата по полю (изменение норм высева и внесения удобрений, производительности, количества применяемых средств защиты растений). Решающую роль в этом процессе играет совершенствование информационных разработок, и особенно методов принятия решений - статических и динамических моделей, баз данных, баз знаний, экспертных систем. Полученные в данной работе модели могут успешно использоваться в программном обеспечении бортовых компьютеров тракторов и ПЭВМ главных специалистов. Аналогичным образом можно получить динамические модели и по другим технологическим процессам получения растениеводческой продукции. Разработанные модели позволят сделать еще один шаг к точному земледелию.
×

About the authors

S. V Oskin

Kuban State Agrarian University

B. F Tarasenko

Kuban State Agrarian University

V. A Drobot

Kuban State Agrarian University

Email: viktor.drobot.85@mail.ru

References

  1. Сборник нормативных материалов на работы, выполняемые машинно-технологическими станциями (МТС). - М.: Росинформагротех, 2001.
  2. Оськин С.В. Повышение экологической безопасности сельскохозяйственной продукции // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2011, №5.
  3. Тарасенко Б.Ф. Конструктивно-технологические решения энергосберегающего комплекса машин для предупреждения деградации почв в Краснодарском крае: Монография. - Краснодар: КубГАУ, 2012.
  4. Оськин С.В. Инновационные способы повышения экологической безопасности продукции // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. - 2013, №8.
  5. Тарасенко Б.Ф., Оськин С.В. Комплексный подход к технологии производства зерновых колосовых культур // Научный журнал КубГАУ. - 2013, №87(03).
  6. Тарасенко Б.Ф., Оськин С.В. Применение имитационного моделирования для оптимизации количества, состава и безопасности почвообрабатывающих агрегатов // Чрезвычайные ситуации: промышленная и экологическая безопасность. - 2014, № 3-4 (19-20).
  7. Тарасенко Б.Ф. и др. Имитационное моделирование при анализе почвообрабатывающих агрегатов // Научный журнал КубГАУ. - 2014, №102(08).

Copyright (c) 2015 Oskin S.V., Tarasenko B.F., Drobot V.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies