Цифровая трансформация управления техническим состоянием оросительной системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье представлены результаты анализа текущего состояния исследований в области технической эксплуатации оросительных систем и внедрения программ информационной поддержки в управление мелиоративной деятельностью. Обоснованы актуальность и целесообразность применения оптимизационного моделирования для планирования инвестиций на ремонтно-восстановительные работы в напряженных природно-хозяйственных условиях. В качестве инструментария оптимизации предложена многокритериальная нелинейная функция, реализуемая на основе генетических алгоритмов. Критерии оптимизации – максимумы площади орошения, снижения потерь воды и дохода водохозяйственной организации, планируемые от повышения технического состояния эксплуатируемых сооружений. Для реализации оптимизационной модели управления техническим состоянием оросительной системы разработана автоматизированная система планирования ремонтно-восстановительных мероприятий АСУ «Техническое состояние» и представлены результаты ее тестирования, проанализированы цели и задачи, определена ее функциональная структура. Исследованы информационные потоки на примере Красногвардейской оросительной системы в Крыму. Обосновано применение программного продукта серверной оболочки «1С: Предприятие 8» в качестве технологической платформы для разработки АСУ. Описана функциональная структура прикладного решения, включающая справочники, данные оперативного учета, алгоритмы обработки результатов и отчеты. Приведен интерфейс системы, примеры ввода данных и выходные формы. Обосновано использование ГИС для визуализации информации о планировании мероприятий по технической эксплуатации и анализу данных дистанционного зондирования. Установлено, что использование АСУ для реализации оптимизационных моделей управления техническим состоянием оросительной системы способствует эффективности работы, снижению издержек и повышению конкурентоспособности эксплуатационной организации.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Дмитрий Алексеевич Рогачев

ФГБНУ «ФНЦ ВНИИГиМ имени А.Н. Костякова»

Автор, ответственный за переписку.
Email: Rogachev.soft@gmail.com

Кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник

Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Балун О.В. Экологические режимы мелиорированных земель в Новгородской области // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2024. № 25(3). С. 435–443. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2024.25.3.435-443
  2. Векленко В.И., Солошенко Р.В., Долгополов А.В. Управление размерами и структурой посевов зерновых культур в Курской области // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2022. № 7. С. 232–238. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=49727226 EDN: MSFRLJ
  3. Демина Е.А., Роменская С.Е., Таранова Т.Ю., Чекмасова К.Ю. Влияние листовых подкормок жидкими комплексными удобрениями на урожайность и качество зерна яровой мягкой пшеницы // Земледелие. 2024. № 7. С. 25–26. https://doi.org/10.24412/0044-3913-2024-7-25-29
  4. Дробот В.А., Брусенцов А.С. Агромелиоративные приемы при поверхностной обработке почв // Год науки и технологий 2021: сб. тезисов по мат-лам Всерос. научно-практ. конф. Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2021. С. 252. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=46623388
  5. Журавлева Е.В., Милащенко Н.З., Сапожников С.Н., Трушкин С.В. Система увеличения производства высококачественного зерна пшеницы // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 34(3). С. 7–10. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10301
  6. Кирюшин В.И. Концепция развития земледелия в Нечерноземье. СПб.: ООО «Квадро», 2020. 276 с. Режим доступа: https://elibrary.ru/rzgopo
  7. Кирюшин В.И. Управление плодородием почв и продуктивностью агроценозов в адаптивно-ландшафтных системах земледелия // Почвоведение. 2019. № 9. С. 1130–1139. https://doi.org/ 10.1134/S0032180X19070062
  8. Мальчиков П.Н., Мясникова М.Г. Вклады массы 1000 зерен и числа зерен в прирост урожайности в процессе селекции твердой пшеницы в Самарском НИИСХ // Достижения науки и техники АПК. 2024. № 38(9). С. 10–16. https://doi.org/10.53859/02352451_2024_38_9_10
  9. Митрофанов Ю.И., Анциферова О.Н. Гребнистый способ посева зерновых культур на осушаемых землях // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2020. № 3. С. 301–312. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2020.21.3.301-312
  10. Митрофанов Ю.И., Гуляев М.В., Пугачева Л.В., Первушина Н.К. Новый способ щелевания осушаемых почв // Международный сельскохозяйственный журнал. 2022. № 5. С. 541–545. https://doi.org/10.55186/25876740_2022_65_5_541
  11. Попов Ф.А., Козлова Л.М., Носкова Е.Н. Влияние ресурсосберегающих технологий возделывания зерновых культур на продуктивность полевого севооборота // Аграрный вестник Верхневолжья. 2019. № 2(27). С. 12–15. https://doi.org/10.35523/2307-5872-2019-27-2-12-15
  12. Gyrka A.D., Gasanova I.I., Gyrka T.V., Bokun O.I. Growth, development and productivity of winter wheat depending on the different soil tillage and sowing systems // The Scientific Journal Grain Crops. 2018. Vol. 2(1). PР. 88–93. https://doi.org/10.31867/2523-4544-2018-2-1-88-93
  13. Jaswal A., Prasad D., Singh A., Singh M. Fertilizers and Their Role in Plant Growth. India, Delhi: Bright Sky. (Publ.). 2022. 77 p. https://doi.org/10.22271/bs.book.30.
  14. Lucena Marinho J., Ricardo Silva S., de Batista Fonseca I.C. Technological quality of wheat grains and flour as affected by nitrogen fertilization and weather condition // Emirates journal of food and agriculture. 2023. Vol. 34(12). PР. 997–1011. https://doi.org/10.9755/ejfa.2022.v34.i12.2977
  15. Natroshvili D., Lomishvili M. Determining the optimal sowing frequency and sowing norm of cereal crops // American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences. 2021. Vol. 78(1). PР. 73–82. URL: https://www.researchgate.net/publication/350655164_Determining_the_Optimal_Sowing_Frequency_and_Sowing_Norm_of_Cereal_Crops

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Алгоритм автоматизированного планирования мероприятий технической эксплуатации межхозяйственной оросительной системы.

Скачать (275KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Меню АСУ «Техническое состояние».

Скачать (366KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Система «Техническая эксплуатация» в конфигурации «1С: Предприятие 8».

Скачать (464KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Главная форма раздела «Объекты ОС».

Скачать (864KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Форма раздела «Объекты ОС» для ввода информации об основных характеристиках объекта и истории ремонтно-восстановительных работ.

Скачать (700KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Меню подсистемы «ГИС-визуализация» АСУ «Техническое состояние ОС».

Скачать (418KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Пример использования данных Росреестра в подсистеме «ГИС визуализация» на Красногвардейской оросительной системе (Республика Крым).

Скачать (968KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Балансовые показатели объектов эксплуатации (раздел «Отчет по объектам»).

Скачать (533KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Визуализация данных по количеству отказов объектов инфраструктуры (раздел «ГИС-Карта»).

Скачать (900KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

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».