Більше продуктивності без недоліків
Під час планування молотильних потужностей виникає запитання: чи слід ураховувати резерви продуктивності у вигляді більшої машини, чи краще перейти на повне використання встановленої потужності комбайна. Ухвалити правильне рішення важко через різні умови збирання й, отже, потрібної продуктивності.
“Технологія оптимізації має великий потенціал для економії коштів”
Сьогодні використовується тільки частина встановленої потужності зернозбирального комбайна. Тому актуальним є переосмислити збирання врожаю. За оцінками фахівців із зернозбиральних комбайнів, у середньому на полі використовується тільки 50% установленої потужності зернозбирального комбайна. Важливим чинником для кращого використання встановленої потужності є послідовна й безперервна оптимізація машини. Системи автоматизації для зернозбиральних комбайнів — це сучасний підхід до підвищення продуктивності збирання й подальшого зниження витрат. Результати дослідження, які провів автор, показують, що з оптимізованою машиною може бути до 20% більше продуктивності, як порівняти з неоптимізованими машинами. Проте чи можна збільшити продуктивність, не знижуючи якість і знижуючи витрати на процес?
Оптимізація роторних зернозбиральних комбайнів
У рамках випробування комбайна під час навчального курсу поблизу Мосонзольнока (Угорщина) у 2018 році було досліджено вплив оптимізації комбайна на різні машини (роторні комбайни) різних виробників. Мета оптимізації — досягти максимальної пропускної здатності за хорошого потоку врожаю та якісного зерна. У цьому дослідженні в період із червня по серпень 2018 року було відібрано 109 зразків пшениці із зернового бункера машини. Всі машини збирали врожай на одному й тому самому полі, тому умови збирання були приблизно однаковими, щоб визначити вплив оптимізації (і кращого завантаження машини) на якість зерна — визначалася кількість січки й незернового матеріалу.
На навчальному курсі групі операторів було поставлено завдання з допомогою експерта оптимізувати роботу зернозбиральних комбайнів різних виробників для підвищення продуктивності (більшої пропускної здатності та якості продукції). Процес завжди починався зі стандартного налаштування відповідно до специфікацій виробника. Потім машини були оптимізовані для максимальної швидкості руху вперед, щоб збільшити пропускну здатність із максимальним рівнем втрат (1%), а також максимальним рівнем подрібненого зерна (2%) і стороннього матеріалу (2%). Результати цих досліджень наведено в табл. 1. В результаті оцінювання було виявлено вміст подрібненого зерна від 0,07 до 1,89% із середнім умістом від 0,6 до 0,87%. Уміст сторонніх речовин у зразках варіювався від 0,04 до 4,13%. Загальна середня кількість подрібненого зерна становила 0,68%, а загальна кількість стороннього матеріалу — 0,73%.
Якщо допустима кількість подрібненого зерна й стороннього матеріалу перевищується під час доставки на місце зберігання, елеватори або зернотрейдери стягують плату за сторонні домішки або утримання. Залежно від умов поставки трейдера відсоток подрібненого зерна дуже обмежується. Це, як правило, від 2 до 5%. Для стороннього матеріалу це близько 2%. Таким чином, підвищений уміст подрібненого зерна та стороннього матеріалу в зразку не обов’язково впливає на фермера під час продажу зерна. Крім того, в багатьох випадках трейдери розраховуються за фіксованою ставкою і не враховують або не вимірюють фактичні значення. Тому витрати на виробництво якісного зерна за допомогою зернозбирального комбайна не обов’язково винагороджуються зернотрейдерами.
Різні розрахунки для різних типів зерна
Однак до насіннєвих господарств висувають інші правила: тут важливо, щоб схожість була якомога вищою. Збільшення кількості подрібненого зерна значно впливає на цей показник. Пошкодження ендосперму (зовнішньої оболонки зерна) також може знизити схожість приблизно на 10%. У виборі молотильної системи (молотильного барабана, ротора або гібрида) слід ураховувати цільове використання зерна. Різні молотильні системи впливають на схожість більш або менш агресивного молотильного ефекту.
Крім того, слід також розглянути питання, скільки подрібненого зерна потрапляє в поле у вигляді втрат. Залежно від марки комбайна й тестової установки на полі залишається від 10 до 50% подрібненого зерна внаслідок обмолоту, тобто в середньому 30%. Втрати в полі у вигляді подрібненого зерна фермер після обмолоту не бачить, бо таке зерно майже не сходить, залишаючи зелені смуги в полі.
Незалежно від подальшого використання врожаю втрати через подрібнене зерно вже є під час обмолоту. Наведений розрахунок у табл. 2 показує суму цих втрат. Щоб порівнювати й класифікувати показники роторних машин, гібридну машину також було випробувано в тих самих умовах. У середньому на цій машині було визначено таке: 3,39% — подрібненого зерна і 1,12% — домішок. Наскільки високими можуть бути очікувані грошові втрати, проілюстровано на прикладі подрібненого зерна в пробі в кількості 0,07 і 3,39 %. Оскільки подрібнене зерно в зерновому бункері більше не може використовуватися для виробництва насіння, воно розглядається як втрати.
Стабільна якість зерна
Вплив оптимізації комбайна на якісні параметри зібраного зерна автор дослідив уже у 2017 році. Для цього відібрали 23 зразки зерна (пшениці) від однороторних зернозбиральних комбайнів однакової марки й серії. З них три були поодинокими зразками і десять пар зразків, причому один зразок був відібраний до оптимізації продуктивності. Визначали якісні параметри: схожість, домішки, число падінь і кількість січки. Спочатку були прийняті відповідні параметри, вибрані водієм, а потім налаштування змінили для оптимізації комбайна для максимальної пропускної спроможності.
Упродовж цього дослідження не було виявлено жодних змін у кількості січки й домішок до і після оптимізації машини. Обидва значення були на рівні нижчому від 0,6% за вагою до й після оптимізації. Крім того, схожість на хорошому рівні — в середньому 96%, так що була досягнута схожість, характерна для насіннєвого зерна. Оптимізація не чинила негативного впливу на якість зерна. Це також вказує на те, що однороторні комбайни, як правило, легко налаштувати, коли мова заходить про пошук правильних налаштувань для хорошої якості зерна.
Взяття й аналіз проб
Перш ніж відібрати зразок або почати дослідження, важливо розуміти його мету. Для отримання правдивих результатів потрібно, щоб усі порівнювані машини працювали в однакових умовах. Найкраще це робити на одному полі й поруч, бо тільки так можна створити однакові умови.
У разі пшениці, принаймні, один зразок вагою 250 г необхідний для визначення домішок і подрібненості зерна. Його відбирають безпосередньо із зернового бункера. В ідеалі проба має бути взята із середини потоку шнека, що заповнює зерновий бункер. Зразок масою 250 г просівають через сито з прорізами 3,55 і 1,0 мм таким чином, щоб можна було визначити великі й дрібні домішки. Зразок 250 г ділять на підвибірки від 50 до 100 г за допомогою дільника зразків. Часткову пробу розділяють на складники за допомогою сит із розміром чарунок 3,55, 2 і 1 мм. Фракції повторно сортують вручну так, що подрібнене зерно, зморщене зерно, грубу й дрібну сировину можна зважувати окремо. Великі й малі домішки залишаються на ситі 3,55 мм і під ситом 1 мм. На ситі 1 мм залишаються подрібнені й зморщені зерна, а на ситі 2 мм — цільні зерна.
Згідно з правилами відбору проб для зернових культур, які будуть розглянуті для закупівлі запасів (Міністерство сільського господарства Німеччини BMEL 2017).
Вплив оператора
Оптимізація пропускної здатності можлива без негативного впливу на якість зерна. Крім чинників, описаних вище, великий вплив має оператор зернозбирального комбайна. Рівень продуктивності різних операторів може варіюватися в межах 30%. Якщо комбайн доведено до межі протягом тривалішого періоду часу для досягнення оптимального використання машини, оператор досягає верхньої межі дуже швидко.
Після 4–5 год роботи на межі, водії зазвичай повертаються до свого режиму, що означає зниження швидкості руху й, отже, зниження продуктивності.
Крім того, постійне зростання складності зернозбиральних комбайнів вимагає вищого рівня кваліфікації й досвіду водіїв, у результаті чого стає все важче знайти кваліфікованих водіїв взагалі.
Тому потрібно вибрати процес підвищення продуктивності, який підтримує водія або зменшує його помилки. Один із варіантів — найняти змінного водія для заміни звичайного через певний період часу. Другий варіант — перерви в роботі водія. Однак це призводить до втрат через зупинку комбайна — близько 5 євро/хв.
Третій варіант полягає в підтримці водія за допомогою систем автоматизації для оптимізації машини чи повністю автоматичного налаштування машини до певного рівня якості та її автоматичного обслуговування. Сучасні системи оптимізації спрямовані на збільшення пропускної здатності й мають різні датчики, встановлені для підтримки прийнятного рівня втрат за збереження високої якості роботи. Якість роботи можна визначити, наприклад, за кількістю домішок і подрібненого зерна за допомогою камер й обробки зображень. За наявності камер на зерносховищах і чистих елеваторах можна аналізувати потоки. На основі цього можна оптимізувати машини, а згодом забезпечити дотримання параметрів якості. Оператор повинен установити бажаний рівень якості один раз, а потім машина налаштовується і постійно працює в рамках установлених параметрів відсоткового подрібненого зерна й домішок. Водночас врегульовується швидкість переміщення, таким чином оптимізується обсяг на зумовленому рівні втрат. Вартість цих систем на сьогодні становить від 13 тис. до 25 тис. євро. Згідно з наведеним вище розрахунком, ці системи окупають себе протягом короткого періоду часу, просто уникаючи втрат через наявність подрібненого зерна.
ВИСНОВОК
В оптимізації роботи зернозбиральних комбайнів слід ураховувати не тільки витрати на збирання й продуктивність, а також майстерність оператора. Однороторні й двороторні зернозбиральні комбайни пройшли випробування на високу якість зерна. Гібридний комбайн обробляв урожай агресивніше. Тут тонша оптимізація може ще більше поліпшити результати. Водій відігравав головну роль у всіх тестових машинах. Автоматична система оптимізації може позитивно впливати на всі системи з погляду підвищення продуктивності, зниження витрат і продуктивності операторів, і, таким чином, може дуже швидко окупитися.