Введение
Цифровые технологии активно внедряются во все сферы деятельности человека, исключением не стал и АПК, так цифровизация отрасли является одной из целей стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов на период до 2030 года [1, 6]. В концепции цифровизации сельского хозяйства на первом этапе необходимо обеспечить сбор большого количества самых разнообразных данных о ходе технологического процесса, чтобы в дальнейшем их можно было обработать и принять решение [10]. Рассмотрим технологию утилизации соломы с точки зрения возможности применения цифровых технологий (Рисунок 1). Рисунок 1 – Технологическая схема утилизации соломы в качестве удобрения с обозначением входных и выходных параметров: Уб – биологическая урожайность убираемой культуры, кг/га; W – влажность убираемой культуры, %; Уз – урожайность зерна, кг/га; Wз – влажность зерна, %; Ус – урожайность соломы, кг/га; Wс – влажность соломы, %; Вр-р – ширина разбрасывания измельченной массы, м; Вв – ширина валка, м; Нв – высота валка, ρ – плотность соломы в валке кг/м3; Qр-р – расход рабочего раствора, кг/с; NPK д.в. – количество вносимых азота, фосфор, калия в кг д.в.; Тоб – время окончания обработки, с; Wп – влажность почвы, %; Vр-я(пр) – скорость разложения соломы (прогноз), кг/с.
Материалы и методы
Так, во время уборки всего биологического урожая зерноуборочным комбайном, в качестве входных данных можно определять урожайность убираемой культуры (Уб) и её влажность (W), далее после попадания зерна в бункер определять его урожайность (Уз) и влажность (Wз) [7], зная эти параметры, рассчитать урожайность соломы (Ус) и влажность (Wс). На основании полученных данных можно корректировать работы транспортно-обслуживающих агрегатов, сокращая время технологического обслуживания на 10-15%. Когда солома покидает зерноуборочный комбайн в измельчённом виде определяем ширину разбрасывания (Вр-р), если же она минует соломоизмельчитель, то следующей машине нужно определить параметры валка: ширину (Вв), высоту (Нв), а также плотность соломы в валке (ρ) и её влажность (Wс) [2], что позволит обеспечить дифференцированную обработку рабочим раствором биопрепарата-деструктора.
Результаты
При внесении биопрепаратов-деструкторов (или жидких азотных удобрений) важно знать расход рабочего раствора (Qр-р), а также количество вносимых веществ, например азота, фосфора и калия в кг д.в. [8]. Так как после обработки биопрепаратами солома должна быть заделана в почву (длительное нахождение на поверхности почвы снижает эффективность биопрепаратов) важно определять время окончания обработки (Тоб). При заделке соломы в почву, можно определять влажность почвы (Wп) и на основании всех данных строить прогноз о скорости протекания процесса разложения соломы в почве (Vр-я(пр)). Например, в агрегате для утилизации незерновой части урожая в качестве удобрения реализуется технология машинного зрения [2, 8]. Машина работает по валку соломы и при помощи сканирующего устройства по специально разработанному алгоритму определяет профиль валка (Рисунок 2), рассчитывает подачу растительной массы и расход рабочего раствора, требуемого для обеспечения нормы внесения (реализуется дифференцированное внесение). Рисунок 2 – Модель валка, построенная по данным сканирующего устройства
Результаты
Следует отметить, что установка видеокамер и съёмка технологического процесса, особенно в опасных и труднодоступных местах, также становится возможной с применением цифровых технологий.
Обсуждение
На рисунке 3 показаны снимки с видео камер со стороны разравнивающего устройства (а) [5] и на выходе измельчённой и обработанной рабочим раствором соломы (б), а также снимок, полученный при помощи квадрокоптера (в). В работе Тимошинова М.Г. [7] отмечается, что при помощи видеокамер и специально разработанных алгоритмов можно обеспечить распознавание машиной информации для дальнейшего принятия решений. Так, например, на основе данных видеокамер можно оценить загрузку ротора валкового измельчителя (оценивая величину заглубления разравнивающего устройства и объём измельчённой растительной массы, выходящих на различных распределительных заслонках и сопоставляя данные с моделью валка, полученного сканирующим устройством). Рисунок 3 – Снимки с видеокамер: а – работа разравнивающего устройства; б – момент обработки измельчённой растительной массы рабочим раствором; в – фото, полученное с квадрокоптера, обрабатываемое поле.
Обсуждение
При разложении соломы в почве происходят гнилостные процессы, сопровождающиеся выделением фенольных соединений, которые угнетают развитие последующих растений [3]. Поэтому оценку о протекании процесса разложения растительных остатков можно осуществлять по развитию всходов последующих растений. Для этих целей лучшим образом подходят беспилотные летательные аппараты. Также, учитывая, что на разложения соломы необходим азот, можно отслеживать развитие растений по азотному питанию при помощи «N-тестера».
Выводы
Таким образом, использование цифровых технологий позволяет осуществить сбор объективных данных о технологических процессах, однако для обработки всей поступающей информации необходимо разрабатывать алгоритмы, чтобы машины могли принимать решения в автоматическом режиме.