Размерно-качественные характеристики круглых сортиментов, заготавливаемых с применением многооперационных лесных машин
DOI:
https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-5-114-130Ключевые слова:
валочно-сучкорезно-раскряжевочная машина, stm-файл, файл ствола, StanForD2010, харвестер, производительность валочно-сучкорезно-раскряжевочной машины, Python, pandas, csv, скандинавская сортиментная технология заготовки древесиныАннотация
При работе многооперационных лесных машин необходимо проводить статистическую оценку параметров и объемов заготовленной древесины с целью увеличения выхода круглых лесоматериалов и повышения общей производительности лесозаготовительных работ. Современные валочно-сучкорезно-раскряжевочные машины оборудованы множеством датчиков системы контроля–управления архитектуры CAN, а также имеют в бортовой системе программное обеспечение, способное собирать и сохранять входные данные по разным типам файлов для поддержания непрерывной корректной работы машины. Одним из основных типов файлов являются форматы .stm (файлы ствола). Эти файлы представляются в двух видах: одни содержат информацию по каждому отдельному стволу дерева в разных файлах, а другие хранят все данные по всем стволам в одном. При анализе работ, проведенных на лесосеке, самым актуальным является применение второго типа stm-файлов. Однако использовать каждый раз файлы .stm для получения информации неудобно, поэтому возникает необходимость в преобразовании исходных данных в табличный формат для простоты их трансфера и принятия решений в условиях риска и неопределенности. Предложена методика трансфера таких данных в табличный формат .csv с помощью библиотек языка программирования Python pandas, numpy, seaborn, matplotlib, которые помогают быстро и эффективно обрабатывать большие массивы данных и отображают их графически. При трансфере были использованы данные, полученные при работе двух операторов на машине среднего класса Ponsse Ergo 8W в типичных природно-производственных условиях арендной базы АО «Монди СЛПК» (Республика Коми, зона средней тайги). Оценена эффективность работы операторов. Получены функции для определения объема ствола дерева на основе отчетных данных с лесных машин. Анализ структурированных данных о работе многооперационных лесных машин способствует совершенствованию принятия решений при последующей валке деревьев с выбором породы, что обеспечивает наибольший объем выхода круглых лесоматериалов. Кроме того, есть возможность корректировать сортиментные таблицы (APT-матрицы) для краткои среднесрочного планирования объемов заготовки сортиментов.
Для цитирования: Жук К.Д., Угрюмов С.А., Свойкин Ф.В., Свойкин В.Ф. Размерно-качественные характеристики круглых сортиментов, заготавливаемых с применением многооперационных лесных машин // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 5. С. 114–130. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-5-114-130
Скачивания
Библиографические ссылки
Азаренок В.А., Герц Э.Ф., Мехренцев А.В., Залесов С.В. Сортиментная заготовка древесины. М.: Инфра-М, 2021. 140 с. Mehrencev A.V., Azarenok V.A., Gerc E.F., Zalesov S.V. Assorted Wood Harvesting. Moscow, INFRA-M Publ., 2021. 140 p. (In Russ.). https://doi.org/10.12737/1141213
Герц Э.Ф. Оценка технологии лесопользования на лесосечных работах: моногр. Екатеринбург: УГЛТУ, 2003. 120 с. Gerts E.F. Assessment of Forest Management Technology in Logging Operations: Monograph. Yekaterinburg, UGLTU Publ., 2003. 120 p. (In Russ.).
Дербин В.М., Дербин М.В. Совершенствование сортиментной заготовки древесины // Лесотехн. журн. 2015. Т. 5, № 1(17). С. 128–135. Derbin V.M., Derbin M.V. Improving Cut-to-Length of Timber. Forestry Engineering Journal, 2015, vol. 5, no. 1(17), pp. 128–135. (In Russ.). https://doi.org/10.12737/11270
Евдокимов Б.П., Кормщикова З.И. Зарубежные лесные машины. Сыктывкар: СЛИ, 2009. 161 с. Evdokimov B.P., Kormshchikova Z.I. Foreign Forest Machines. Syktyvkar, SLI Publ., 2009. 161 p. (In Russ.).
Капустина Ю.А., Мехренцев А.В., Ростовская Ю.Н., Стариков Е.Н. Совершенствование информационного обеспечения как фактор устойчивого развития лесного сектора экономики // Леса России: политика, промышленность, наука, образование: материалы III междунар. науч.-техн. конф. Т. 2 / под ред. В.М. Гедьо. СПб.: СПбГЛТУ, 2018. С. 281–284. Kapustina Yu.A., Mekhrentsev A.V., Rostovskaya Yu.N., Starikov E.N. Improving Information Support as a Factor in Sustainable Development of the Forest Sector. Forests of Russia: Politics, Industry, Science and Education. Proceedings of the 3rd International Scientific and Technical Conference. Vol. 2. Ed. by V.M. Ged’o. Saint Petersburg, SPbFTU Publ., 2018, pp. 281–284. (In Russ.).
Мануковский А.Ю., Зорин М.В., Рудов С.Е., Куницкая О.А., Григорьев И.В. Программные комплексы современных лесных машин // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: сб. науч. ст. Казань: Конверт, 2020. С. 57–59. Manukovskiy A.Yu., Zorin M.V., Rudov S.E., Kunitskaya O.A., Grigorev I.V. Software Complexes of Modern Forest Machines. Priority Areas of Innovation in Industry: Collection of Academic Papers. Kazan, Konvert Publ., 2020, pp. 57–59. (In Russ.).
Никонорова Л.И., Тимофеев М.Г., Кузнецова А.П. Python как современный язык программирования // Наука и Образование. 2019. Т. 2, № 2. C. 263. Nikonorova L.I., Timofeev M.G., Kuznetsova A.P. Python as a Modern Programming Language. Nauka i Obrazovaniye, 2019, vol. 2, no. 2, art. 263. (In Russ.).
Самородницкий А.А., Свойкин В.Ф. К вопросу обработки стволов деревьев харвестером // Февральские чтения: сб. материалов науч.-практ. конф. по итогам науч.исследоват. работы 2017 г. преподавателей Сыктывкар. лесн. ин-та. Сыктывкар: СЛИ, 2018. С. 167–172. Samorodnitskiy A.A., Svoikin V.F. To the Issue of Processing Tree Trunks with a Harvester. February Readings: Proceedings of the Scientific and Practical Conference on the Results of Research Work of Lecturers of the Syktyvkar Forest Institute in 2017. Syktyvkar, SLI Publ., 2018, pp. 167–172. (In Russ.).
Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2020666691 РФ. Программа динамического расчета и графического представления выхода готовой продукции из отдельной части ствола stmLogic: № 2020665981: заявл. 04.12.2020: опубл. 14.12.2020 / К.Д. Жук, С.А. Угрюмов, Ф.В. Свойкин. Zhuk K.D., Ugryumov S.A., Svoikin F.V. The Program for Dynamic Calculation and Graphical Representation of the Output of Finished Products from a Separate Part of the stmLogic Shaft. Certificate of Registration of the Computer Program 2020666691 RF, No. 2020665981. 2020. (In Russ.).
Свойкин В.Ф., Молчанова А.А. Исследование выхода сортиментов на лесосеке в Республике Коми // Актуал. направления науч. исслед. XXI в.: теория и практика. 2015. Т. 3, № 9-2(20-2). С. 258–262. Svoikin V.F., Molchanova A.A. The Research Output of Assortments on the Cutting Area in the Republic of Komi. Current Directions of Scientific Research of the XXI Century: Theory and Practice, 2015, vol. 3, no. 9-2(20-2), pp. 258–262. (In Russ.). https://doi. org/10.12737/16481
Свойкин В.Ф., Яковлев Н.Г., Молчанова А.А. Методика оценки выхода сортиментов на лесосеке // Февральские чтения: сб. материалов науч.-практ. конф. проф.-преподават. состава Сыктывкар. лесн. ин-та по итогам науч.-исследоват. работы в 2012 г. Сыктывкар: СЛИ, 2013. С. 258–265. Svoikin V.F., Yakovlev N.G., Molchanova A.A. Methodology for Assessing the Yield of Assortments at the Logging Site. February Readings: Proceedings of the Scientific and Practical Conference on the Results of Research Work of Lecturers of the Syktyvkar Forest Institute in 2012. Syktyvkar, SLI Publ., 2013, pp. 258–265. (In Russ.).
Sinitsyna I.V. Exploring Engineering Trends and Technology with Python // Тр. Междунар. науч.-метод. конф. «Информатизация инженерного образования» — ИНФОРИНО-2014. М.: МЭИ, 2014. С. 11–12. Sinitsyna I.V. Exploring Engineering Trends and Technology with Python. Proceedings of the International Scientific and Methodological Conference “Informatization of Engineering Education” – INFORINO-2014. Moscow, MEI Publ., 2014. pp. 11–12.
Adebayo A.B., Han H.-S., Johnson L. Productivity and Cost of Cut-to-Length and Whole-Tree Harvesting in a Mixed-Conifer Stand. Forest Products Journal, 2007, no. 57, iss. 6, pp. 59–69.
Alstott J., Bullmore E., Plenz D. Powerlaw: A Python Package for Analysis of Heavy-Tailed Distributions. PLoS ONE, 2014, vol. 9, iss. 1, art. e85777. https://doi. org/10.1371/journal.pone.0085777
Arlinger J., Möller J. Information Exchange with CTL Machines, Recent Development of StanForD – A Communication Standard. Proceedings of the 3rd Forest Engineering Conference. Mont-Tremblant, Canada, 2007.
Fleischer M. Geschichte der Holzernte in Handarbeit. Proekte Verlag Cornelius GmbH, Halle/S, 2009. 212 p. (In Ger.).
Heinimann H.R. Productivity of a Cut-to-Length Harvester Family – An Analysis Based on Operation Data. Council on Forest Engineering (COFE) Conference Proceedings: “Appalachian Hardwoods: Managing Change”. Snowshoe, WV, 2001. Available at: https:// cofe.org/pdfs/COFE_2001.pdf (accessed 18.07.21).
Hesse K. Components and Systems for Tractor, Stacker and Combine. Elchingen, Bosch Rexroth Mobile Training, 2003, pp. 18–20.
Kemmerer J., Labelle E.R. Using Harvester Data from On-Board Computers: A Review of Key Findings, Opportunities and Challenges. European Journal of Forest Research, 2021, vol. 140, pp. 1–17. https://doi.org/10.1007/s10342-020-01313-4
Linhares M., Sette Júnior C.R., Campos F., Yamaji F.M. Harvester and Forwarder Machines Efficiency and Operational Performance in Forest Harvesting. Pesquisa Agropecuária Tropical, 2012, vol. 42, no. 2, pp. 212–219. (In Portuguese). https://doi. org/10.1590/S1983-40632012000200007
Marchi E., Chung W., Visser R., Abbas D., Nordfjell T., Mederski P.S., McEwan A., Brink M., Laschi A. Sustainable Forest Operations (SFO): A New Paradigm in a Changing World and Climate. Science of the Total Environment, 2018, vol. 634, pp. 1385–1397. https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.04.084
Marshall H. On-Board Machine Stability Information System. Harvesting Technical Notes. Report No. HTN05-01. Rotorua, NZ, 2013. 5 p.
Möller J., Arlinger J., Hannrup B., Larsson W., Barth A. Harvester Data as a Base for Management of Forest Operations and Feedback to Forest Owners. Proceedings of the 4th Forest Engineering Conference “Innovation in Forest Engineering: Adapting to Structural Change”. White River, South Africa, 2011.
Olivera A., Visser R. Development of Forest-Yield Maps Generated from Global Navigation Satellite System (GNSS)-Enabled Harvester StanForD Files: Preliminary Concepts. New Zealand Journal of Forestry, 2016, vol. 46, art. 3. https://doi.org/10.1186/ s40490-016-0059-x
Operation Manual, Spare Parts Catalog Ponsse Ergo. Issue 0230197-0390001. Finland, 2012. 2541 p.
Standard for Forest Data and Communications. Skogforsk, 2007. 10 p. Available at: www.skogforsk.se/contentassets/b063db555a664ff8b515ce121f4a42d1/ stanford_maindoc_070327.pdf (accessed 18.07.21).
User Manual. Drive and Control Systems for Combine Harvesters and Forage Harvesters. RE 98071. Bosch Rexroth AG, 2001. 16 p.
User Manual. Ergo Operation and Maintenance Manual. Ponsse Oyj, Finland, 2006. 958 p.
User Manual. Operator Book Ponsse Opti 4G.4.705. Ponsse Oyj, Finland, 2009. 382 p.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
