The methodology for determining of the energy costs for the probabilistic nature of the load of a machine-tractor unit


Cite item

Full Text

Abstract

The random nature of the load is the main cause of deterioration of energy parameters and technical and economic indicators of machine-tractor units (MTU). Oscillations of the load lead to an increase in energy costs for technological processes. Direct fuel and energy costs should be determined and predicted with a high degree of reliability, taking into account the specifics of the work of the MTU and the dynamics of its performance of technological processes. The identification and optimization of energy costs of the MTU will ensure an increase in the efficiency of the technological processes and technologies of cultivation in crop production. The subject of the study is the development of mathematical models for determining and optimizing the direct energy costs of MTU equipped with advanced gas turbine engine (GTE) engines. The purpose of the research is to develop a methodology for determining the direct fuel and energy costs of MTU, taking into account the probabilistic nature of the load. The novelty of the research consists in the developed mathematical models and calculation algorithm, as well as optimization of the direct fuel and energy costs of MTU with GTE. The proposed methodology is developed on the basis of a systematic approach, generalization, and analysis of experimental data, mathematical modeling of processes. Experimental studies were carried out in laboratory facilities and in the field using modern measuring instruments and recording experimental data. The proposed methodology allows, with a probability of 0,90-0,95, to predict the optimal values of the direct fuel and energy costs of the MTU with GTE. As an example, the article gives examples of calculation and optimization of direct fuel and energy costs of plowing unit consisting of a Kirovets tractor with a GTD-350T gas turbine engine and a PNI-8/9-40 plow at various levels of turbocharger speed. It is established that at the 100 % level of the turbo compressor speed and the variation of the load variation coefficient from 0 to 0,333, the optimal values of the direct fuel and energy costs of the plowing unit increase from 543,0 to 723,12 MJ/ha. The same trend of increasing the direct fuel and energy costs of MTU is also observed in other levels of implementation of the turbo GTE turbocharger speed. It should be noted that with a decrease in the level of implementation of the turbocharger GTE's speed, direct fuel, and energy costs are increasing. The proposed methodology allows to determine and optimize the values of direct fuel and energy costs of MTU with GTE taking into account the probabilistic nature of the load under the specific conditions of their operation.

About the authors

N. I Dzhabborov

Federal State Budget Scientific Institution «Institute of Agroengineering and Ecological Problems of Agricultural Production» (IAEP)

Email: nozimjon-59@mail.ru
DSc in Engineering

V. S SHkrabak

Saint Petersburg State Agrarian University (St.Petersburg State Agricultural University)

Email: v.shkrabak@mail.ru
DSc in Engineering

References

  1. Методические рекомендации по топливно-энергетической оценке сельскохозяйственной техники, технологических процессов и технологий в растениеводстве. М.: ВИМ, 1989. 59 с.
  2. Агеев Л.Е. Основы расчета оптимальных и допускаемых режимов работы машинно-тракторных агрегатов. Л.: Колос, Ленинградское отделение, 1978. 296 с.
  3. Шкрабак В.С., Джабборов Н.И. Эффективность применения газотурбинных двигателей на тракторах сельскохозяйственного назначения // Тракторы и сельхозмашины. 2015. № 10. С. 46-48.
  4. Шкрабак В.С., Джабборов Н.И., Шкрабак Р.В., Федькин Д.С. Сравнительная оценка энергетической эффективности пахотных агрегатов на базе тракторов с дизельным и газотурбинным двигателями // Тракторы и сельхозмашины, 2016. № 2. С. 44-46.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2018 Dzhabborov N.I., SHkrabak V.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».