Развитие технологии внесения удобрений и структура парка машин


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Интенсивные и индустриальные технологии базируются на эффективном применении средств химизации. Однако возможности последних используются далеко не полностью. Недобор урожая зерновых, возделываемых по интенсивным технологиям, во многом был предопределен низким уровнем организации агрохимических работ. Успешное повышение эффективности применения всех видов удобрений и химических средств защиты растений возможно только на основе комплексной системы управления качеством выполнения технологических процессов (КСУ КТП), включающей взаимосвязанные организационные, технологические и социальные мероприятия. Технологический процесс применения твердых органических удобрений представляет собой совокупность технологических операций приготовления удобрений (компостов), их погрузки, транспортирования и заделки в почву, т.е. сложную систему. Для нее показателями эффективности служат неравномерность распределения питательных элементов на всей обрабатываемой площади и доза удобрений. Учитывая, что полная идентификация технологического процесса представляет собой комплексную задачу, в данной работе ограничимся установлением функциональных связей между показателями второго, третьего и четвертого уровней. Необходимость установления связи между этими уровнями обусловлена, в первую очередь, тем, что качество выполнения технологического процесса применения удобрений в производственных условиях определяется главным образом операциями их приготовления и внесения, поддающимися контролю и управлению. Для обоснования технологических допусков на выполнение этих операций вначале установим функциональную связь между показателями, характеризующими качество распределения питательных элементов в массе удобрений и распределения их физической массы по всему обрабатываемому полю и комплексным показателям качества распределения питательных элементов по этому же полю. По операции приготовления компостов устанавливают зависимости между такими входными показателями, как качество исходных компонентов (влажность, плотность, фракционный состав), их соотношение, и выходными - влажность, плотность и фракционный состав полученного удобрения, качество распределения питательных элементов в массе. В качестве технологических констант и параметров в зависимости должны также входить время приготовления, затраты энергии на приготовление и другие показатели. Эти данные необходимы для оптимизации операции приготовления и всего технологического процесса.

Об авторах

Г. Е Кокиева

ФГБОУ ВО Якутская государственная сельскохозяйственная академия

Email: kokievagalia@mail.ru
д.т.н. Якутск, Россия

С. А Войнаш

ФГБОУ ВО Новосибирский государственный аграрный университет

Email: sergey_voi@mail.ru
Новосибирск, Россия

Список литературы

  1. Короткевич А.В. Основы испытаний сельскохозяйственной техники: учеб. пособие для студ. с.-х. вузов. Минск: БАТУ, 1998. 442 с.
  2. Коваленко Н.Я. Экономика сельского хозяйства с основами аграрных рынков: Курс лекций. М.: ЭКМОС, 1998. 446 с.
  3. Кленин Н.И., Сакун В.А. Сельскохозяйственные и мелиоративные машины: учебник. М.: Колос, 2001. 552 с.
  4. Курчаткин В.В., Тельнов Н.Ф., Ачкасов К.А. и др. Надежность и ремонт машин: учеб. по агроинженер. специальностям. Под ред. В.В. Курчаткина. М.: Колос, 2000. 775 с.
  5. Кутейников В.К., Лосев Н.П., Четвертаков А.В. Механизация работ в садоводстве. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Колос, 1983. 319 с.
  6. Кутьков Г.М. Теория трактора и автомобиля. М.: Колос, 1996. 287 с.
  7. Коба В.Г., Брагинец Н.В. Механизация и технология производства продукции животноводства. М.: Колос, 1999. 528 с.
  8. Лачуга Ю.Ф., Ксендзов В.А. Теоретическая механика: учебник для студентов вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Колос, 2005. 576 с.
  9. Личман Г.И., Марченко Н.М. Механика и технологические процессы применения органических удобрений: монография. М.: ВИМ, 2001. 335 с.
  10. Митков А.Л., Кардашевский С.В. Статистические методы в сельхозмашиностроении. М.: Машиностроение, 1978. 360 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Кокиева Г.Е., Войнаш С.А., 2020

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».