Том 19, № 4 (2022)

Обложка

Весь выпуск

Статьи

Расчет транспортно-эксплуатационных показателей усовершенствованной плоской сплоточной единицы

Васильев В.В.

Аннотация

Реализация транспортировки древесины по водным объектам Российской Федерации специализированными транспортно-технологическими схемами, функционирующими на базе плоских сплоточных единиц, требует совершенствования данных сплоточных единиц по направлению сокращения затрат на их изготовление. Рассмотрена усовершенствованная плоская сплоточная единица, приспособленная к сплотке в специальной сплоточной машине. Конструктивной особенностью сплоточной единицы является соединение гибкими связями рядов круглых лесоматериалов, уложенных перпендикулярно друг другу, с обязательной фиксацией между собой крайних круглых лесоматериалов первого (нижнего) и третьего рядов, а также второго и четвёртого рядов с помощью скоб. Это даёт возможность снизить затраты на изготовление плоской сплоточной единицы с обеспечением высокой жёсткости, а следовательно, и волноустойчивости конструкции. Для осуществления планирования сплава древесины в плоских сплоточных единицах и обеспечения дальнейшего безопасного выполнения сплавных работ предложена методика расчёта основных транспортно-эксплуатационных показателей усовершенствованной сплоточной единицы. В приведённой методике представлен расчёт габаритных размеров сплоточной единицы, объёма содержания в ней древесины, коэффициента полнодревесности, коэффициента запаса плавучести, осадки, волноустойчивости, жёсткости, прочности, расхода сплоточного такелажа. Каждый из этих показателей рассчитывается с учётом конструктивных особенностей усовершенствованной плоской сплоточной единицы, габаритов сплавного хода, размера используемых круглых лесоматериалов, плотности сплавляемой древесины и всех внешних сил, действующих на сплоточную единицу при её эксплуатации. Приведённые показатели обеспечивают плоскую сплоточную единицу определёнными характеристиками, на основании которых осуществляется первоначальное планирование транспортировки лесоматериалов по водным объектам и рассчитывается эффективность сплава древесины на базе усовершенствованной плоской сплоточной единицы. Выполнение сплава древесины на базе рассмотренной усовершенствованной плоской сплоточной единицы с предварительным расчётом её основных транспортно-эксплуатационных показателей по представленной методике даст возможность ввести в эксплуатацию малые и средние реки, обеспечив этим выполнение полного цикла поставок древесины потребителям водным транспортом.
Resources and Technology. 2022;19(4):1-22
pages 1-22 views

Математическое моделирование оценки степени покрытия растительностью территорий инфраструктурных объектов

Платонов А.А., Платонова М.А.

Аннотация

В рамках надлежащего содержания ряда линейных инфраструктурных объектов (полос отвода автомобильных и железных дорог, охранных зон линий электропередачи, трасс газо-, нефте- и продуктопроводов и иных) нередко на их территориях осуществляют удаление произрастающей нежелательной древесно-кустарниковой растительности. Авторами статьи было установлено, что при организации и проведении указанных работ не уделяется должного внимания вопросам оценки их качества. Существующие способы и методы оценки качества работ по удалению нежелательной растительности не обеспечивают объективного суждения об эффективности выполненных мероприятий по очистке территорий инфраструктурных объектов от указанной растительности, при этом в качестве оценочного критерия практически повсеместно используется показатель густоты произрастающей на площади в 1 га растительности. Выявлено, что данный показатель, определяемый с большой долей субъективности, не всегда способен адекватно оценить степень зарастания обследуемой территории. Целью исследования являлась разработка математической модели оценки степени покрытия нежелательной древесно-кустарниковой растительностью территорий инфраструктурных объектов с обоснованием критерия, позволяющего оценить качество выполнения работ по удалению указанной растительности. Для реализации целей исследования авторами была разработана математическая модель, учитывающая предварительно выявляемые характеристики произрастающей растительности (количество экземпляров, площадь проекций крон) и параметры обследуемой территории (площадь исследуемого участка и фактическая площадь, на которой произведено удаление растительности) и иные параметры. В качестве выходного показателя разработанной математической модели авторами предложено использовать критерий непроектного покрытия территорий нежелательной растительностью. В статье представлен пример оценки качества выполняемых мероприятий по удалению растительности с территории полосы отвода железных дорог для ряда исходных данных. Разработанный авторами критерий непроектного покрытия территорий линейных инфраструктурных объектов нежелательной древесно-кустарниковой растительностью может быть применён при организации работ по удалению указанной растительности для обоснования применения необходимой системы машин и механизмов, а также при оценке качества выполнения работ по очистке территорий инфраструктурных объектов от нежелательной растительности.
Resources and Technology. 2022;19(4):23-41
pages 23-41 views

Определение характеристик потока почвогрунта, формируемого лесопожарным грунтометом методами оптического распознавания и оптического измерения

Гнусов М.А., Драпалюк М.В., Попиков П.И., Дручинин Д.Ю., Бухтояров Л.Д., Ступников Д.С.

Аннотация

Проведение полевых экспериментальных исследований является неотъемлемой частью процесса разработки и исследования сельскохозяйственных и лесных орудий. Грунтометательная техника, применяемая для тушения и предупреждения лесных низовых пожаров, проходит ряд теоретических и лабораторно-полевых исследований. От момента отрыва фрезерным рабочим органом до момента встречи с кромкой лесного низового огня почвогрунт находится в полете в виде фрагментов, перемещающихся в воздушной среде под действием законов аэродинамики и противодействующих сил. Значительный рост вычислительной мощности компьютеров, развитие процесса моделирования, а также совершенствование алгоритмов предоставило возможность повысить прогресс по применению компьютерного зрения и методов оптического измерения при проведении научных исследований. Цель работы - определение характеристик движения потока почвогрунта в воздушной среде методами оптического распознавания и оптического измерения по видеоряду. Для достижения поставленной цели исследования необходимо выявить наиболее эффективный метод оптического распознавания, позволяющий с высокой надежностью отделить поток почвогрунта от фона и разработать математический аппарат, позволяющий по каждому кадру видеозаписи полевого эксперимента определить характеристики потока почвогрунта, формируемого лесопожарной грунтометательной техникой. В ходе проведения научных исследований нами были проверены пять основных методов оптического распознавания по видеоряду, для определения наиболее эффективного метода отделения изображения потока почвогрунта от фоновых изображений (деревьев, веток, травы и т.д.): разделение по цветам, разделение по яркости, комбинация методов по цветам и по яркости, определение изображения фона (предварительное или путем усреднения множества видеокадров) и отделение движущихся объектов на видеокадре от фона, выделение размытых в движении участков кадров. Анализ методов показал, что комбинированный цвето-яркостный метод максимально эффективен для реализации поставленной в работе цели. Исходя из формы траектории движения потока почвогрунта установлено, что лесопожарный грунтомет подает поток почвогрунта под углом 35º к горизонту с начальной скоростью 14 м/с, при этом дальность метания почвогрунта составляет 11 м. По мере движения потока почвогрунта скорость сначала снижается с 14 м/с до 6 м/с из-за полета почвогрунта вверх и перехода кинетической энергии в потенциальную, затем увеличивается с 6 м/с до 8 м/с по мере падения почвогрунта на поверхность за счет перехода потенциальной энергии в кинетическую. Угол оседания частиц почвогрунта на поверхность составляет около 73° к горизонту, что благоприятствует тушению кромки лесного низового пожара.
Resources and Technology. 2022;19(4):42-63
pages 42-63 views

Методика и результаты экспериментальных исследований воздействия лесных машин с гусеничным движителем на почвогрунты на склонах

До Т.А., Григорьев Г.В., Каляшов В.А., Новгородов Д.В., Григорьева О.И., Хитров Е.Г.

Аннотация

При работе на склонах колёсные лесные машины (харвестеры, форвардеры, скиддеры) со встроенными в трансмиссию лебёдками обычно оснащаются съёмными гусеницами для повышения устойчивости и эффективности работы. При разработке горных склонов системами машин, включающими специальные самоходные лебёдки, даже на крутых склонах эффективно работают гусеничные валочно-пакетирующие машины. Поэтому изучение процесса воздействия лесных машин с гусеничным движителем на почвогрунты горных лесосек является достаточно актуальным. Представленная работа посвящена экспериментальной проверке в лабораторных условиях положений ранее выполненных теоретических исследований. С учётом полученных результатов на настоящем этапе изучения планировалось проведение экспериментальных исследований, основываясь при моделировании на геометрическом подобии (1 : 15, коэффициент для пересчёта линейных параметров k = 15). Оригинальный лабораторный стенд был собран на кафедре «Технология и оборудование лесного комплекса» Арктического государственного агротехнологического университета. В результате статистической обработки полученных экспериментальных данных установлено, что отклонения теоретических значений несущей способности почвогрунта, находящегося под воздействием гусеничного движителя, не превышают границ, связанных с погрешностями экспериментального определения данной величины. Отклонения находятся в пределах 13 %. Отклонения теоретических значений допустимого среднего давления гусеничного движителя на почвогрунт не превышают границ, связанных с погрешностями экспериментального определения данной величины. Отклонения находятся в пределах 14 %.
Resources and Technology. 2022;19(4):64-84
pages 64-84 views

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Вычерова Н.Р., Будевич Е.А., Беляев А.Э.

Аннотация

Для большинства стран мира лесные пожары продолжают оставаться серьёзной проблемой. В настоящее время существует множество способов борьбы с ними. В основном направлены они все на снижение ущерба, причинённого пожарами, с использованием методов их раннего обнаружения. По подсчетам Рослесхоза, в среднем размер ущерба от лесных пожаров в год составляет порядка 20 млрд рублей, из них от 3 до 7 млрд – ущерб лесному хозяйству (потери древесины). В статье рассматривается использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для регулярного патрулирования потенциально опасных зон распространения огня с использованием преимуществ искусственного интеллекта (ИИ) и возможностью самостоятель-ной обработки полученной информации. Это позволяет БПЛА использовать методы компьютерного видения для обнаружения дыма или огня, на основе информации, получаемой от их видеокамер
Resources and Technology. 2022;19(4):85-101
pages 85-101 views

Математическая модель определения общей стоимости ресурсов лесных земель с учётом уровня развития лесотранспортной сети

Ковалев Р.Н., Еналеева - Бандура И.М., Баранов А.Н., Григорьева О.И., Григорьев И.В.

Аннотация

В современных экономических условиях, учитывая принципы устойчивого развития территорий лесного фонда, перед лесной отраслью стоит задача обеспечения многоцелевого, рационального, непрерывного, неистощимого лесопользования. Очевидно, что одним из ключевых факторов достижения устойчивого управления лесопользованием является эффективность управления стоимостью лесных благ как объектов национального богатства. Данное обстоятельство обусловливает необходимость определения величины показателя суммарной стоимости ресурсов леса. При этом транспортная сеть на территории лесного фонда (ТСЛФ) имеет решающее значение, поскольку без неё невозможен любой вид лесопользования, а следовательно, и аспект преобразования стоимости лесных ресурсов в части валовой выручки от их реализации. Соответственно, транспортная доступность лесных земель является основным фактором при определении оценки ресурсного потенциала территорий лесного фонда. Таким образом, в условиях соблюдения принципов устойчивого развития лесных территорий одной из ключевых задач является разработка моделей определения величины суммарной стоимости лесных благ на основе комплексного подхода в условиях многоцелевого лесопользования с учётом уровня развития лесотранспортной сети. В этой связи в данной статье произведён анализ основных методологических подходов к общей экономической оценке ресурсов леса. Посредством произведённого анализа выявлено, что существующие методики оценки общей стоимости лесных благ, в основном, ориентированы на аспект рубок спелых и перестойных насаждений. Прочие виды лесопользования и так называемые «невесомые полезности лесов» либо не учитываются, как и уровень развития транспортной сети, либо методы их учёта недостаточно проработаны. Данное обстоятельство является причиной возможности недооценивания ресурсного потенциала лесных территорий, что, в свою очередь, может привести к утрате лесоучастков, ценных как экономически, так и экологически. В этой связи актуальным научным направлением становится разработка комплексной модели расчёта общей экономической стоимости лесных благ в динамической постановке с учётом уровня развития транспортной сети на территории лесного фонда на базе эколого-экономического критерия. В основе представленного в статье методологического аппарата лежит инструментарий экономико-математического моделирования в контексте комбинаторного подхода с учётом динамики входных параметров. Модель представлена с помощью подробного описания всех входящих в неё зависимостей, отмечены преимущества её применения.
Resources and Technology. 2022;19(4):102-117
pages 102-117 views

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».