Обоснование конструкции и основных конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Саитов Алексей Викторович

• Саитов Алексей Викторович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Саитов Алексей Викторович

ВВЕДЕНИЕ

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ

1.1 Состав бункерного зернового вороха и технология его обработки

1.2 Требования к продовольственному и семенному зерну основных зерновых культур

1.3 Физико-механические свойства основных зерновых культур и вредных примесей

1.4 Типы и процесс работы зерноочистительных машин для обработки основных зерновых культур от примесей

1.5 Анализ конструкций и процесса работы устройств для очистки зерна от примесей по плотности в жидкостях

1.6 Краткий обзор теоретических и экспериментальных исследований по проблеме разделения зернового материала по плотности в жидкости

1.7 Постановка цели и задач исследования

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ К ОБОСНОВАНИЮ КОНСТРУКЦИИ И ОСНОВНЫХ КОНСТРУКТИВНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ МАШИНЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ВРЕДНЫХ ПРИМЕСЕЙ ИЗ СЕМЯН ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В РАСТВОРЕ СОЛИ... 43 2.1 Обоснование конструктивно-технологической схемы и рабочего процесса машины выделения вредных примесей из семян зерновых

культур в растворе соли

2.2 Определение минимальной высоты расположения выпускного отверстия загрузочного бункера в машине выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

2.3 Математическое моделирование процесса погружения зерновок

в жидкости разной плотности

2.4 Анализ влияния угла наклона поверхности днища ванны машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур на погружение зерен в жидкости

2.5 Обоснование процесса вывода семян из ванны с раствором соли машины выделения вредных примесей

2.6 Выводы

3 ПРОГРАММА, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ УСТАНОВКИ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ

3.1 Программа экспериментальных исследований

3.2 Экспериментальные установки

3.2.1 Экспериментальная установка для исследования технологического процесса погружения зерна в жидкость разной плотности

3.2.2 Макетная установка для исследований выделения вредных примесей из семян зерновых культур в жидкости разной плотности

3.3 Приборы и оборудование, применяемые при проведении экспериментальных исследований

3.4 Методика проведения экспериментальных исследований и критерии оценки исследуемых процессов

3.4.1 Методика исследования зависимости распределения относительной частоты погружения одиночных зерен в жидкость от высоты падения

3.4.2 Методика исследования погружения зерна потоком в жидкость разной плотности

3.4.3 Методика исследований выделения вредных примесей из зернового материала в жидкости разной плотности

3.4.4 Методика исследований по определению скорости падения зерна

в жидкости разной плотности

3.4.5 Методика исследований по определению влияния угла наклона днища ванны машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур на погружение зерен в жидкости

3.5 Методика обработки полученных экспериментальных данных

4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВЫДЕЛЕНИЯ ВРЕДНЫХ ПРИМЕСЕЙ ИЗ СЕМЯН ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В РАСТВОРЕ СОЛИ

4.1 Исследование зависимости распределения относительной частоты погружения одиночных зерен в жидкость от высоты падения

4.2 Исследование погружения зерна потоком в жидкость разной плотности

4.3 Исследование выделения вредных примесей из зернового материала в жидкости разной плотности

4.4 Определение скорости падения зерна в жидкости разной плотности

4.5 Влияние угла наклона днища ванны машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур на погружение зерен в жидкости

4.6 Выводы

5 РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВЫДЕЛЕНИЯ ВРЕДНЫХ ПРИМЕСЕЙ ИЗ СЕМЯН ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В РАСТВОРЕ СОЛИ

5.1 Разработка конструкции опытного образца машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

5.2 Общая характеристика опытного образца машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

5.3 Исследование равномерности распределения зернового материала

по ширине ванны опытного образца машины МВС-1,0

5.4 Влияние зазора между днищем ванны и скребками транспортера семян и частоты его вращения на вынос водного раствора соли

5.5 Исследование расхода рабочего водного раствора соли при очистке семян зерновых культур от вредных примесей

5.6 Исследования качественных показателей рабочего процесса опытного образца машины МВС-1,0

5.7 Техническая оценка разработанной машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

5.8 Выводы

6 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МАШИНЫ МВС-1,0 ВЫДЕЛЕНИЯ ВРЕДНЫХ ПРИМЕСЕЙ ИЗ СЕМЯН ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В РАСТВОРЕ СОЛИ

6.1 Технико-экономическая эффективность применения машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли в технологической линии обработки зернового материала

6.2 Энергетическая эффективность использования разработанной машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Документы, подтверждающие техническую новизну машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в

растворе соли

Приложение Б. Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ по исследованию разделения зерновых материалов

в растворе соли

Приложение В. Технические средства для проведения исследований по выделению вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

Приложение Г. Результаты исследований технологического процесса выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворере

соли

Приложение Д. Техническая характеристика машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе

соли

Приложение Е. Результаты исследований и испытаний опытного образца машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

Приложение Ж. Технико-экономическая эффективность применения машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли

Приложение И. Документы о внедрении результатов выполненных

научных исследований

Приложение К. Значимые документы об апробации результатов научных исследований

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обоснование конструкции и основных конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Основным сырьем для производства наиболее важных продуктов питания людей и кормов животным является зерно сельскохозяйственных культур. Поэтому увеличение валового сбора зерна - важнейшая из задач, стоящих перед агропромышленным комплексом Российской Федерации, для обеспечения продовольственной безопасности. Одним из путей решения этого вопроса - это использование для посева высококачественного зернового материала, очищенного от вредных примесей [51, 53, 133, 212, 226].

В структуре валового сбора зерна особое место занимают хлебные культуры, такие как пшеница, рожь, овес и ячмень. Посевы этих культур бывают часто заражены грибковыми заболеваниями - головней и спорыньей, которые в зерновой массе являются вредными примесями. Спорынья чаще всего поражает рожь, которая является традиционной и наиболее распространенной в Нечерноземной зоне зерновой культурой в сельскохозяйственном производстве вследствие неприхотливости к условиям произрастания, способности давать достаточно высокие и гарантированные урожаи на почвах с невысоким плодородием. Сильная поражаемость ржи спорыньей объясняется продолжительностью цветения и особенностями строения ее цветков, для которых характерно перекрестное опыление, и они продолжительное время бывают открытыми. Во влажные годы спорынья в значительной степени также проявляется на пшенице, ячмене и овсе. При поражении спорыньей колосьев этих основных зерновых культур в период их созревания вместо зерен образуются склероции, которые являются ядовитыми [10, 25, 74, 75, 108, 116, 131, 219-224, 262, 263].

Современные зерноочистительные машины не могут за один технологический процесс выделить вредные примеси из зерна этих хлебных культур. Это связано с тем, что большинство вредных примесей имеют сопоставимые линейные размеры и парусность с зерном данных культур, коэффициент внутреннего скольжения и цвет из-за мутаций. Для выделения вредных примесей требуется многократный пропуск зернового материала через очистительные механизмы зерноочи-

стительного пункта. Это обстоятельство значительно повышает затратность технологического процесса очистки зерна от этих вредных примесей. Совершенствование конструкции этих машин не решает данную проблему [29, 76, 77, 98-100, 111, 142, 145, 199, 218].

Одним из свойств, по значениям которого большинство вредных примесей отличаются от зерна основных хлебных культур, является плотность, что делает возможность разделять их по этому критерию за один технологический процесс использованием водных растворов неорганических солей [27, 71, 77, 154, 172].

Поэтому разработка и исследование машины, обеспечивающей за один технологический процесс гарантированное выделение вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли при потерях зерна в отходы, соответствующих агротехническим условиям, является актуальной задачей [146, 149, 183, 243].

Степень разработанности темы. Эффективность производства зерна для пищевых, кормовых и семенных целей зависит во многом от качества послеуборочных работ, определяемого техническим уровнем развития зерноочистительных машин и оборудования. При этом научными исследованиями Алешкина А.В. [5], Андреева В.Л. [7], Буркова А.И. [14], Волхонова М.С. [20], Галкина В.Д. [21], Ги-евского А.М. [24], Дринчи В.М. [61], Ермольева Ю.И. [62], Злочевского В.Л. [67], Зюлина А.Н. [68], Косилова Н.И. [82], Курбанова Р.Ф. [86], Нелюбова А.И. и Ветрова Е.Ф. [107], Оробинского В.И. [110, 249, 251], Пивень В.В. [132, 232], Саитова В.Е. [163, 165, 167], Тарасенко А.П. [203, 251], Тиц З.Л. [100], Ямпилова С.С. [225], Schwanz H. и Kutter W. [246], Furuno Y., Matsui M. и Inoue E. [229], другими учеными и конструкторами [23, 80, 206, 227-229, 246, 253] решено большинство вопросов, связанных с разработкой зерноочистительных машин и поточных линий послеуборочной обработки зерна использованием методов механики [182, 200].

Отмечая достаточно высокую степень разработанности темы по созданию машин для очистки зерна от различных примесей следует констатировать, что в работах вышеуказанных авторов не рассматриваются вопросы очистки семян от вредных примесей с использованием водных растворов неорганических солей.

На основании проведенного анализа работ выдвинута научная гипотеза о

том, что получение продовольственного зерна, соответствующего стандартам, и элитного семенного материала с наибольшей биологической жизнеспособностью, очищенного от вредных примесей за один технологический процесс, возможна за счет разработки машины разделения компонентов зернового материала по плотности с использованием водных растворов неорганических солей, отличающейся простотой конструкции и малой удельной энергоемкостью технологического процесса.

В связи с этим возникает научная проблема, заключающаяся в том, что для создания простой по конструкции и малой удельной энергоемкостью технологического процесса машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли необходимо обосновать конструктивно-технологическую схему, состоящую из загрузочного бункера с выпускным отверстием, ванны и бака с водным раствором соли, выгрузных устройств семян и отходов, провести теоретические и экспериментальные исследования по оптимизации ее основных рабочих органов, получить достоверное экспериментальное подтверждение проведенных исследований, дать экономическую и энергетическую эффективность функционирования разработанной машины.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является обоснование конструкции и конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур по плотности применением водных растворов неорганических солей.

Для решения данной цели были поставлены следующие задачи:

- обосновать конструктивно-технологическую схему и рабочий процесс машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли, содержащей загрузочный бункер с выпускным отверстием, ванну и бак с водным раствором соли, выгрузные устройства семян и отходов;

- выполнить теоретические исследования по обоснованию конструкции и основных конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли;

- по экспериментальным данным получить математические модели процесса

функционирования машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли и определить рациональные конструктивно-технологические параметры ее основных рабочих органов;

- провести испытания в производственных условиях опытного образца машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли;

- определить экономическую и энергетическую эффективность применения машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли в технологической линии обработки зернового материала.

Научную новизну работы составляют:

- конструктивно-технологическая схема и рабочий процесс машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли;

- аналитические выражения по обоснованию конструкции и основных конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли;

- математические модели процесса функционирования машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли, позволяющие определить рациональные конструктивно-технологические параметры ее основных рабочих органов, на технические решения которых получены патенты РФ №№ 2689470, 2701660 и 2757605 на изобретение (приложение А).

Теоретическая и практическая значимость работы. Содержащие в диссертации аналитические зависимости применимы при обосновании конструктивных и технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в водном растворе неорганической соли.

Результаты практических исследований, выполненных благодаря грантам от Фонда Содействия Инновациям (г. Москва) по программам «УМНИК» и «СТАРТ», использованы при изготовлении опытного образца машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли, подтвердившей эффективность ее применения в технологической линии очистки зернового материала микропредприятия «ИП Хабибрахманов Р.Р.» Малмыжского района Кировской области, переданы и использованы Кировским ПКБ-филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ при

изготовлении усовершенствованной конструкции машины МВС-1У, а также материалы исследований используются в учебном процессе на инженерном факультете (с 2024 года институт инженерии и агробиотехнологии) ФГБОУ ВО Вятский ГАТУ.

Документы, подтверждающие об использовании и внедрении результатов выполненных научных исследований, приведены в приложении И.

Методология и методы исследования. В качестве объектов исследования выбраны технологический процесс выделения вредных примесей из семян по плотности в водном растворе соли, а предметом исследований являлись экспериментальные установки и опытный образец машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур.

Теоретические исследования проведены применением методов математического моделирования с использованием законов гидродинамики на основе системного анализа технологического процесса очистки семян зерновых культур от вредных примесей по плотности в водном растворе соли.

При выполнении экспериментальных исследований использованы стандартные и частные методики с применением физического и математического моделирования, сертифицированных приборов и современной вычислительной техники с пакетом программ для обработки результатов экспериментов.

Положения, выносимые на защиту. В диссертационной работе на основании выполненных исследований изложены научно обоснованные технические и технологические решения, имеющие существенное значение для развития страны. В соответствии с этим на защиту выносятся следующие положения:

- конструктивно-технологическая схема и рабочий процесс машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли, содержащей загрузочный бункер с выпускным отверстием, ванну и бак с водным раствором соли, выгрузные устройства семян и отходов;

- аналитические выражения по обоснованию конструкции и основных конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли;

- математические модели процесса функционирования машины выделения

вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли, позволяющие определить рациональные конструктивно-технологические параметры ее основных рабочих органов;

- результаты испытаний в производственных условиях опытного образца машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли;

- экономическая и энергетическая эффективность применения опытного образца машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли в технологической линии обработки зернового материала.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность основных выводов в заключении подтверждается результатами теоретических исследований, экспериментами, проведенными в лабораторных условиях с использованием физической модели и положительными результатами испытаний опытного образца машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли в хозяйственных условиях.

Научные исследования проведены в ФГБОУ ВО Вятский ГАТУ согласно выполнения научно-исследовательской, опытно-конструкторской и технологической работы гражданского назначения «Разработка экологически безопасных способов повышения посевных качеств и урожайных свойств семян сельскохозяйственных культур на основе защиты биотических и абиотических стрессов» (№ ГР 1210721000026-6) и ФГБНУ ФАНЦ Северо-Востока согласно выполнения научно-исследовательской работы «Создание высокоэффективных машинных технологий и технических средств для механизации растениеводства и животноводства, адаптированных к особенностям климатических условий Северо-Востока Европейской части России» (№ ГР 123011900028-9).

Основные положения диссертации доложены и оценены Дипломами, Грамотами и Сертификатами на Международных научных конференциях «Знания молодых - будущее России» (г. Киров, Вятская ГСХА, 2015.. .2021 гг.), XVIII Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы совершенствования технологии производства и переработки продукции сельского хозяйства. Мосо-ловские чтения» (г. Йошкар-Ола, Марийский ГУ, 2016 г.), II и V Международных

научно-практических конференциях «Методы и технологии в селекции растений и растениеводстве» (г. Киров, НИИСХ Северо-Востока, 2016, 2019 гг.), выставке и презентационной сессии «Областной инновационный конвент» (г. Киров, Вятский ГУ, 2017 г.), Международной научно-практической конференции «Развитие отраслей АПК на основе повышения эффективности использования ресурсного потенциала» (г. Киров, Вятская ГСХА, 2017, 2025 гг.), X Молодежном научно-инновационном конкурсе «УМНИК» (г. Киров, Вятский ГУ, 2017 г.), конкурсе V Российской национальной премии «Студент года-2018» (г. Казань, деревня Универсиады, 2018 г.), мероприятиях школы Открытый университет Сколково и Технопарк «Университетский» (г. Екатеринбург, фонд «Сколково», 2018 г.), 73, 78 и 98 открытом заседании Секции изобретателей, рационализаторов, инноваторов Кировской области (г. Киров, КРОО «НОВАТОР», 2018, 2021, 2022 гг.), 32 Московской Международной книжной выставке-ярмарке (г. Москва, ВДНХ, 2019 г.), конкурсе программы «СТАРТ» по направлению «Новые приборы и интеллектуальные производственные технологии» (г. Москва, Фонд содействия инновациям, 2020 г.), XV Международной научно-практической конференции «Наука-Технология-Ресурсосбережение» (г. Киров, Вятский ГАТУ, 2021-2025 гг.), II Международной научно-практической конференции «Обеспечение устойчивого развития в контексте сельского хозяйства, зеленой энергетики, экологии и науки о Земле» (г. Смоленск, Смоленская ГСХА, 2022 г.), конкурс-смотре изобретений и технологических инноваций «Донская сборка 2022» (г. Ростов-на-Дону, Донской ГТУ, 2022 г.).

Представленная на 23-й Российской агропромышленной выставке «Золотая осень-2021» (г. Москва, Минсельхоз России, 2021 г.) «Машина для выделения ядовитых примесей из зерна злаковых культур» награждена Дипломом и Серебряной медалью.

Значимые документы, подтверждающие об апробации результатов выполненных научных исследований, приведены в приложении К.

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 82 научных работах, в том числе 11 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 3 статьи в журналах, индексируемых в базах данных Web of Science, 10 статей в журналах,

индексируемых в базах данных Scopus, 10 статей в других журналах, 22 статьи в материалах научных конференций, издано 4 монографии, получено 13 патентов РФ на изобретения и полезную модель и 9 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ и базы данных. Список наиболее значимых результатов исследований по теме диссертации представлен в автореферате в 28 научных работах. Общий объем публикаций составляет 27,25 п. л., из которых 16,35 п. л. (60%) доля авторского вклада.

Структура и объем диссертации Диссертационная работа состоит из введения, шести разделов, заключения, списка основных обозначений и сокращений, списка использованной литературы из 295 наименований и приложений, изложена на 214 страницах машинописного текста, в котором содержится 57 рисунков, 23 таблицы и 9 приложений.

Выражаю искреннюю благодарность академику РАН, доктору технических наук, профессору, научному руководителю ФГБНУ ФАНЦ Северо-Востока Сысуеву Василию Алексеевичу; научному руководителю диссертации, доктору технических наук, профессору кафедры эксплуатации машин и технологического оборудования ФГБОУ ВО Вятский ГАТУ Курбанову Рустаму Файзулхаковичу; заведующему лабораторией механизации животноводства ФАНЦ Северо-Востока, доктору технических наук, профессору Савиных Петру Алексеевичу; кандидату физико-математических наук, доценту кафедры общетехнических дисциплин ФГБОУ ВО Вятский ГАТУ Фарафонову Вячеславу Георгиевичу; кандидату технических наук, инженеру-конструктору АО Малмыжский ремзавод Гатауллину Ринату Габдулловичу, которые принимали участие в работе на разных ее этапах при решении отдельных задач. Приношу также признательность сотрудникам ФГБОУ ВО Вятский ГАТУ, ФГБНУ ФАНЦ Северо-Востока за содействие и всестороннюю помощь при выполнении данной работы.

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ

ИССЛЕДОВАНИЙ

1.1 Состав бункерного зернового вороха и технология его обработки

Зерно является древнейшим продуктом питания человека, а в последствии с развитием производительности труда и достаточным его производством - кормом для сельскохозяйственных животных, а также сырьем для промышленности. Поэтому производство зерна имеет огромное значение в экономическом развитии Российской Федерации, обеспечивает безопасность страны на продовольственном рынке.

В настоящее время производство зерна достаточно механизировано. Уборка зерновых культур с сельскохозяйственных полей осуществляется самоходными зерноуборочными комбайнами, обмолоченная хлебная масса в которых накапливается в бункере и в ней могут содержаться различные примеси.

Бункерный зерновой ворох, доставленный от зерноуборочных комбайнов на пункты послеуборочной обработки, представляет собой смесь полноценного, мелкого, щуплого зерна основной культуры, зерен и семян других зерновых и зернобобовых культур и различных сорных растений, склероций спорыньи, половы, части стеблей, колосков, соцветий и листьев растений и трав, а также комочков почвы, песка и камушков. В зерновом ворохе могут быть также металлические примеси, которые попадают в него при уборке и перевозке (рисунок 1.1) [7, 14, 53].

Рисунок 1.1 - Классификация бункерного зернового вороха по компонентному составу

Мелкие и щуплые зерна основной культуры, а также семена и зерна других

зерновых и зернобобовых культур в зерновом ворохе составляют зерновую примесь, которая имеет некоторую пищевую и кормовую ценность для сельскохозяйственных животных [53, 263].

К сорной примеси относят всякую примесь, ухудшающую качество зерна, отрицательно влияющую на вкус, цвет и запах продуктов ее переработки. В эту группу входят минеральная и органическая примесь. Отдельной фракцией сорной примеси учитывается вредная примесь, которая представляет опасность для здоровья человека и животных [53, 263].

Минеральная примесь включает комочки земли и песка, камушки, а также металлические примеси. Данные примеси, попадая в продукты, вызывают ощущение хруста, могут вызвать желудочно-кишечные заболевания человека и животных, а потому должны быть полностью удалены из зернового материала.

Органическая примесь состоит из частей стебля растений, стержней колоса, соцветий и листьев растений, половы. Эта примесь относится к мертвому сору и по химическому составу является в основном одревесневшей клетчаткой, а потому не имеет даже кормовой ценности, но является благоприятной средой для развития микроорганизмов, загрязняет зерно и снижает его устойчивость при хранении.

К вредной примеси относятся ядовитые семена сорняков, которые не желательны в зерновой массе. Ядовитыми свойствами и горьким вкусом обладают семена горчака, плевела, куколя и прочих ядовитых растений. Кроме перечисленных семян сорных растений, к вредной примеси относятся грибковые заболевания культурных растений - головня и склероции (рожки) спорыньи [53, 262].

Засоренность зернового вороха сорными и зерновыми примесями зависит от почвенно-климатических условий, уровня агротехники, спелости хлебов, а также от качества работы зерноуборочных комбайнов. При этом содержание семян основной культуры в ворохе составляет от 85 до 98%, влажность вороха изменяется от 10 до 40%, а засоренность достигает от 1,0 до 25% [76, 133, 212, 226].

Поэтому для получения зерна, пригодного для пищевых, технических и семенных целей, необходима очистка бункерного зернового вороха, задачей которой является выделение всех примесей (рисунок 1.2) [194].

Рисунок 1.2 - Технологическая схема последовательности процесса послеуборочной обработки зернового вороха

Технология послеуборочной обработки зернового вороха предусматривает предварительную, первичную, вторичную очистку. При этом может предусматриваться активное вентилирование предварительно очищенного зернового вороха для временного его хранения [7, 14, 76, 202].

Предварительную очистку применяют для убранного зерна влажностью до 40%. При этом в очищенном зерне снижается содержание наиболее крупных и мелких примесей (с 15...20% до 3%), удаляется часть избыточной влаги, увеличивается его сыпучесть, облегчается за счет сыпучести сушка, повышается устойчивость зерна к самосогреванию и порче при временном хранении в насыпи [169].

Сушка, являющийся следующим этапом обработки зернового материала, предотвращает порчу зерна и улучшает его транспортирование при последующей обработке в технологической линии зернотока.

Первичной очистке подвергают свежеубранное зерно влажностью не более 22% или предварительно обработанное и высушенное зерно влажностью не более 18%. При этом из зерна выделяются крупные, легкие и мелкие примеси, дробленое и щуплое зерно. При этом содержание примесей в зерновом материале снижается

с 8...10% до 1...3%. Исходный зерновой ворох разделяется на три фракции: очищенное зерно, фуражные отходы и примеси [168].

Вторичная очистка способствует выделению из зерна близких к нему по размерам примесей, трудноотделимых семян сорняков. В результате исходный зерновой ворох разделяется на семенную фракцию, зерно второго сорта, легкие, мелкие и крупные примеси.

Продовольственное и фуражное зерно подвергают в основном предварительной и первичной очистке, а семенное - еще и вторичной.

Сортирование зерна - это процесс механического разделения очищенного от примесей зерна на фракции, различающиеся хлебопекарными (для продовольственного) или посевными (для семенного) качествами, приводящееся с целью получения высококачественного продовольственного и семенного материалов.

В результате обработки бункерного зернового вороха в зависимости от назначения очищенный продукт согласно принятых государственных стандартов должен соответствовать требованиям к продовольственному и семенному зерну.

1.2 Требования к продовольственному и семенному зерну основных

зерновых культур

В результате очистки бункерного зернового вороха из него должны быть удалены в максимальном количестве все примеси. В зависимости от продовольственных или фуражных целей к зерну предъявляют различные требования по содержанию примесей, в особенности по допустимому уровню в нем вредных примесей.

Предельно допустимые уровни содержания вредных примесей в зерне основных зерновых культур, поставляемом на пищевые и кормовые цели, представлены в таблице 1.1. Технический регламент Таможенного союза ТР ТС «О безопасности зерна» установил предельно допустимые уровни содержания спорыньи в зерне ржи и пшеницы, направляемом на пищевые цели - не более 0,05%, а головни и спорыньи в зерне ячменя - не более 0,1%, в зерне овса не допускается. Также содержание головни (кроме ячменя), горчака ползучего, плевела и куколя в данных культурах не допускается. В зерне ржи, пшеницы, ячменя и овса, поставляемом на кормовые цели,

спорынья и головня не должны превышать 0,1%, а куколь - не более 0,5%, содержание плевела и горчака ползучего не допускается [205].

Таблица 1.1 - Предельно допустимые уровни содержания вредных примесей в зерне основных злаковых культур, поставляемом на пищевые и кормовые цели

Наименование примеси Допустимый уровень примеси в зерне, %, не более

рожь пшеница ячмень овес

на пищевые цели

Куколь - - - -

Плевел - - - -

Горчак ползучий - - - -

Головня - - 0,1 -

Спорынья 0,05 0,05 0,1 -

на кормовые цели

Куколь 0,5 0,5 0,5 0,5

Плевел - - - -

Горчак ползучий - - - -

Головня 0,1 0,1 0,1 0,1

Спорынья 0,1 0,1 0,1 0,1

Такие жесткие требования к зерну, поставляемому на пищевые и кормовые цели, вызваны тем, что вредные примеси являются ядовитыми и оказывают влияние на здоровье человека, животных и птиц [75].

Семена куколя вызывают наркотические действия и разрушение красных кровяных телец, ухудшают цвет и структуру хлеба, придают ему горьковатый привкус. Зерновки плевела сильно ядовиты, попав в муку и хлеб вызывают головокружение, сонливость, потерю сознания, судороги. Семена горчака ползучего ядовиты и имеют горький вкус, вызывают судороги, парезы и расстройство пищеварения. Хлеб из муки, содержащей споры головни, вызывает раздражение слизистой оболочки кишечника и нарушение его деятельности. В склероциях спорыньи содержаться ядовитые вещества, вызывающие головокружение, слабость, судороги и наркотические галлюцинации, а в ряде случаев приводящие к смертельному исходу в результате паралича дыхательного центра [25, 131, 143, 224].

Семена зерновых культур, предназначенные для посева, должны быть доведены до сортовых и посевных кондиций. Нормативные требования на сортовые и

посевные качества семян классифицируют на оригинальные (ОС), элитные (ЭС), репродукционные для семенных (РС) и репродукционные для производства товарной продукции (РСт) [51].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Саитов Алексей Викторович, 2026 год

' / /

щ \ / / i

а

б

Рисунок 3.4 - Общий вид (а) и схема конструктивного исполнения пробоотборника (б) для определения равномерности распределения зернового материала по ширине ванны опытного образца машины МВС-1,0 выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли: 1 - корпус; 2 - днище; 3 - секции

Пробоотборник изготовлен из алюминиевой композитной панели (АКП) толщиной 0,004 м и состоит из корпуса 1 с днищем 2. Ширина пробоотборника составляет 0,420 м, а другая сторона имела длину 0,300 м. Высотой пробоотборник был изготовлен величиной в 0,150 м. Корпус 1 поделен плоскими перегородками на 6 равных секций 3 по 0,070 м. Для склеивания составных частей использован моментальный клей AVIORA «Монолит». Секции 3 пробоотборника обеспечивали индивидуальное взвешивание отобранных проб.

Измерение геометрических параметров при изготовлении экспериментальных установок, опытного образца машины и оборудования к нему осуществлялось применением металлической линейки 500, рулетки Полимер-3000 [46, 48].

Для статической фиксации процессов выделения вредных примесей из семян зерновых культур по плотности в водном растворе соли использовали фотоаппарат Canon Power Shot A 710 IS с разрешением матрицы 7,1 Мп [266]. Для изучения в динамике процессов движения зерна в жидкости различной плотности рж использовали видеокамеру Sony HDR-CX280E с частотой кадров в секунду 50 Гц [265], а для более подробного анализа видеосъемки применили телефон OnePlus 3T с частотой кадров в секунду 120 Гц [278].

3.4 Методика проведения экспериментальных исследований и критерии оценки исследуемых процессов

При проведении практических экспериментов по изучению процессов выделения вредных примесей из семян зерновых культур по плотности в водном растворе соли принят порядок постановки опытов, соответствующий последовательности пунктов намеченной программы исследований.

Практические опыты на экспериментальных установках для обоснования конструктивно-технологических параметров машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли проведены с использованием зерна озимой ржи сорта Фа-ленская 4, прошедшего вторичную очистку на зерноочистительной машине Петкус Гигант К-531. В качестве вредных примесей для проведения исследований были использованы склероции спорыньи, отобранные из навески данного зерна озимой ржи. Влажность зерна озимой ржи сорта Фаленская 4 и склероций спорыньи составляла 14% [34, 37].

При исследовании зависимости распределения относительной частоты погружения одиночных зерен в жидкость от высоты И падения, погружения зерна потоком в жидкость разной плотности рж, выделения склероций спорыньи из зернового материала в жидкости разной плотности рж для получения более достоверной информации практические опыты были проведены в трехкратной повторности (п = 3).

Температура * окружающего воздуха в помещении, где осуществлялось проведение практических опытов, составляла 20°С. Соответственно температура * воды (Н2О) и водного раствора хлористого натрия (№01) поддерживалась 20°С.

Необходимую подачу зернового материала при проведении экспериментальных исследований на установках и машине МВС-1,0 осуществляли регулировочной заслонкой изменением проходного сечения выпускного отверстия загрузочного бункера. При этом общую д и удельные ёуд, дуд зерновые нагрузки определяли по формулам [233]:

п т 1 1 "Ш;

д = 3600^Г-Ш , т/ч, £уЭ = —Ъ— , кг/(с-м), Чуд = ТТ^ — , кг/(с-м2), (3.1)

;=1 * ВП I =1 * ^к 1=1 *

где т; - масса ;-той фракции зернового материала, кг; * - продолжительность опыта, с;

ВП, Sk - ширина и площадь поперечного сечения выпускного отверстия загрузочного бункера, м2.

Высота h подачи зерна относительно поверхности жидкости разной плотности рж устанавливалась изменением положения загрузочного бункера перестановкой муфты с держателем по высоте вертикальной стойки лабораторного штатива экспериментальных установок 3.1 и 3.2.

Для приготовления водного раствора соли разной плотности рж использовали хлористый натрий (NaCl), которое осуществлялось изменением массовой доли wc растворенной соли - отношения массы mc растворенной соли к общей массе m раствора [19, 178, 257, 267].

3.4.1 Методика исследования зависимости распределения относительной частоты погружения одиночных зерен в жидкость от высоты падения

С целью определения минимальной высоты И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера относительно поверхности жидкости для преодоления ее поверхностного натяжения зерновками были проведены практические опыты по бросанию одиночных зерен озимой ржи сорта Фаленская 4 в воду (рж = 1000 кг/м3) и водный раствор хлористого натрия (КаС!) плотностью рж = 1090 и 1150 кг/м3 (рисунок 3.5) [173].

а

б

Рисунок 3.5 - Экспериментальная установка для исследования погружения в жидкость разной плотности рж одиночных зерен от высоты И падения: а - при погружении вдоль главной малой оси (плашмя); б - при погружении вдоль главной большой оси

Высоту И падения зерновок в воду или водный раствор соли изменяли при помощи набора металлических пластин, которые устанавливались над сосудом. Каждая пластина имела толщину 1,5-10-3 м, длину 0,28 м и ширину 0,04 м.

Зерновки в количестве 20 штук устанавливались на пластинку и сбрасывались в воду или в водный раствор соли, при этом падение зерен на поверхность воды или водного раствора соли происходило плашмя вдоль главной малой оси 2гз (2Ьз). Для ориентированного падения вдоль главной большой оси 1з (2аз) зерна зажимались пинцетом и сбрасывались в воду или водный раствор соли с исследуемой высоты И.

Относительную частоту погружения зерен в воду или водный раствор соли от высоты И падения определяли по выражению (%):

р = • 100, (3.2)

п1

где п1 - количество сбрасываемых зерен в воду или водный раствор соли, шт.; п2 - количество потонувших зерен в воде или водном растворе соли, шт.

3.4.2 Методика исследования погружения зерна потоком в жидкость разной

плотности

Определение эффективной высоты И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера при погружении зерна потоком в жидкость разной плотности осуществлялось на экспериментальной установке, представленной на рисунке 3.1.

Предварительно однофакторные практические опыты были проведены при подаче 10000 штук зерен в воду (рж = 1000 кг/м3) и в водный раствор хлористого натрия (№01) плотностью рж = 1030, 1060, 1090, 1120, 1150 и 1180 кг/м3 при удельной зерновой нагрузке ёуд = 0,674; 1,469; 2,871; 4,449 и 7,221 кг/(с-м), что соответствовало (10,0; 15,0; 20,0; 25,0 и 30,0)-10-3 м открытию выпускного отверстия загрузочного бункера экспериментальной установки. Высота подачи зернового материала в жидкость варьировалась от 20,0-10-3 м до 140,0-10-3 м через интервал 20,0-10-3 м. В дальнейшем для комплексного изучения процесса погружения зерна потоком в жидкость и его оптимизации была применена методика математической теории планирования эксперимента.

При варьировании высоты И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера и удельной зерновой нагрузки ёуд, осуществляемой открытием выпускного отверстия загрузочного бункера заслонкой 4, потонувшие зерна могут всплывать на поверхность жидкости разной плотности рж с захваченными пузырьками воздуха. Зерна, оказавшиеся на поверхности жидкости, сеткой 8 снимаются для подсчета количества не потонувших и всплывших с пузырьками воздуха зерен.

Долю не потонувших и всплывших с пузырьками воздуха зерен на поверхность жидкости разной плотности к числу брошенных зерен определяли по формуле (%):

п

Р3 = "1 • 100, (3.3)

п1

где п1 - количество подаваемых зерен в воду или водный раствор соли, шт.;

п3 - количество оказавшихся зерен на поверхности воды или водного раствора соли, шт.

3.4.3 Методика исследований выделения вредных примесей из зернового материала в жидкости разной плотности

Для определения эффективности выделения вредных примесей и выявление потерь ПЗ зерна в отходы при поточном погружении зернового материала в жидкость разной плотности были проведены практические опыты на экспериментальной установке, представленной на рисунке 3.2.

Подача зернового материала осуществлялась с высоты И = 60-10-3 м в воду (рж = 1000 кг/м3) и водный раствор хлористого натрия (№01) плотностью рж = 1030, 1060, 1090, 1120, 1150 и 1180 кг/м3 при варьировании удельной зерновой нагрузки ёуд со значениями 0,674; 1,469; 2,871; 4,449 и 7,221 кг/(с-м), что соответствовало (10,0; 15,0; 20,0; 25,0 и 30,0)-10-3 м открытию выпускного отверстия загрузочного бункера экспериментальной установки 3.2.

Зерновой материал состоял из 10000 штук зерен озимой ржи и 1000 штук вредных примесей (склероций спорыньи).

Доля РС выделенных вредных примесей (склероций спорыньи) к числу бро-

шенных потоком в воду и водный раствор соли вместе с зернами озимой ржи определялась по формуле (%) [240]:

Р = ^ ■ 100, (3.4)

С

n

5

где п5 - количество подаваемых в воду или водный раствор соли вредных примесей (склероций спорыньи) вместе с зернами озимой ржи, шт.;

п6 - количество оказавшихся вредных примесей (склероций спорыньи) на поверхности воды или водного раствора соли, шт.

Доля не потонувших зерен, даже при принудительном воздействии на них при помощи скребка 8 для удаления пузырьков воздуха с зерновок, которые составляют потери Пз зерна в отходы, определялась по формуле (%) [240]:

п = n± • 100, (3.5)

- З

n

где n1 - количество подаваемых в воду или водный раствор соли зерен, шт.; n4 - количество зерен на поверхности воды или водного раствора соли, не потонувшие даже при принудительном воздействии на них, шт.

3.4.4 Методика исследований по определению скорости падения зерна

в жидкости разной плотности

При проведении практических экспериментов рассматривали движение в воде (рж = 1000 кг/м3) и в водных растворах хлористого натрия (NaCl) с плотностью рж = = 1090 и 1150 кг/м3 отдельно взятых зерен озимой ржи. Для этого была использована ванна экспериментальной установки, представленной на рисунке 3.1.

Определение времени погружения зерновок в воду или водный раствор соли осуществляли между двумя метками, которые располагались на расстоянии 0,01 м от верхней кромки жидкости и от дна сосуда. Высота hn1 столба воды между данными метками составляла 0,135 м (рисунок 3.6) [174, 179, 180].

Минимальная высота h падения зерновок в воду или водный раствор соли, при которой происходило 100% преодоление поверхностного натяжения жидкости зерновками без захвата пузырька воздуха и погружение их в ней, составляла

0,060 м. Высота И падения зерновок обеспечивалась при помощи набора металлических пластин, устанавливаемых над сосудом. Зерновки устанавливались на верхнюю пластинку и сбрасывались в воду или водный раствор соли.

Рисунок 3.6 - Экспериментальная установка для исследования погружения зерна в жидкости разной плотности

Измерение размеров изготовленного прозрачного стеклянного сосуда, высоты Ии1 столба воды или водного раствора соли между метками, а также высоты И сбрасывания зерновок в воду или в водный раствор соли производили при помощи металлической линейки с миллиметровыми делениями [45].

Время и>з движения зерновки в воде или водном растворе соли между двумя метками определяли при помощи компьютерного секундомера [277].

Процесс движения зерновки в жидкости и секундомер фиксировали видеосъемкой телефоном ОпеР1ш 3Т с частотой 120 кадров в секунду и затем просматривали покадрово. С учетом фиксаций двух кадров, соответствующих касанию зерновкой верхней и нижней меток, время Ъ.з движения /-ой зерновки между данными метками столба жидкости определяли с точностью 2/120 с ~ 0,02 с [278].

Среднее арифметическое значение времени движения зерновок в жидкости определяли по выражению:

1 £

<ср, =-Х к3, (3.6)

£ /=1

где N - число измерений времени движения зерновок в жидкости, N = 20 шт.

Средние квадратические отклонения измерений времени движения зерновок в жидкости определяли по формуле [55, 66]:

5з к )=

К

1 Ы ( \2

7^x1.3 — tср.з /

N -1 £

(3.7)

Абсолютные погрешности измерений времени движения зерновок в жидкости определялись по выражению [66]:

М = р, ^3 3

(3.8)

где N - табличный коэффициент Стьюдента, определяемый по доверительной вероятности р = 0,95 и числу измерений N = 20, ^,95; 20 = 2,09 [66].

Общая погрешность измерений времени движения зерновок в жидкости равна:

Мгобщз = , (3.9)

где Аtинст. - инструментальная погрешность измерения времени движения зерновок в жидкости, А^нст. = 0,02 с.

Относительная погрешность определения скорости движения зерновки в жидкости определялась по формуле [66]:

^з =

Лt

общ.з

л.

+

Лк

п1

, (3.10)

к

V -ср.3 у V п1 у

где Акп1 - абсолютная погрешность определения высоты столба жидкости (половина цены деления линейки), Акп1 = 0,5 10-3 м;

кп1 - высота столба жидкости между нанесенными метками на стенке стеклянного сосуда кп1 = 0,135 м.

Тогда абсолютная погрешность косвенного определения скорости движения зерновки в жидкости выражается по формуле:

(3.11)

где иср.3 - среднее арифметическое значение скорости движения зерновок в жидкости, м/с.

Среднее арифметическое значение скорости движения зерновок в жидкости между нанесенными метками на стенке сосуда вычислялось по формуле:

Л»з -»сР.з ,

2

2

(3.12)

где - скорость /-ой зерновки при погружении ее в жидкости, м/с.

В результате доверительные интервалы для оценки достоверности средних значений скоростей движения зерновок в жидкостях с различной плотностью рж, полученных опытным путем, определяются по формуле [66]:

3.4.5 Методика исследований по определению влияния угла наклона днища ванны машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур

Для определения рационального угла наклона днища ванны машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли с целью гарантированного погружения зерен в жидкости и получение зависимости распределения доли соскользнувших зерен с наклонной поверхности от ее угла наклона были проведены практические опыты по подаче потоком зерен озимой ржи в воду (Н2О) плотностью рж = 1000 кг/м3.

Для этого экспериментальная установка, представленная на рисунке 3.2, была переоборудована, в которой имитационная стенка со скатными досками была заменена наклонной пластиной 8, устанавливаемой на торцевой стенке ванны 7 под загрузочным бункером 3 (рисунок 3.7).

Наклонная пластина 8 изготовлена шириной 0,20 м и длиной наклонной поверхности 0,21 м. Наклонная поверхность пластины 8 устанавливалась в ванну 7 на глубину 0,07 м от поверхности налитой воды с углами наклона 20, 30, 40, 50, 60 и 70 градусов по рискам, нанесенным на продольной стенке ванны 7. Под наклонной пластиной 8 для сбора соскользнувших зерен с нее размещалось сито 6.

Подача потоком зерен озимой ржи в количестве 10000 шт. осуществлялась из бункера 3 при удельной зерновой нагрузке = 0,674 кг/(с-м), что соответствовало открытию выпускного отверстия загрузочного бункера экспериментальной установки 10,0-10-3 м. Подача зерен озимой ржи потоком производили с высоты 0,05 м и 0,06 м.

(3.13)

на погружение зерен в жидкости

а

б

Рисунок 3.7 - Общий вид (а) и схема (б) экспериментальной установки для исследования влияния угла наклона днища ванны на погружение зерна в жидкости: 1 - лабораторный штатив; 2 - держатель; 3 - загрузочный бункер; 4 - регулировочная заслонка; 5 - скатная плоскость; 6 - сито; 7 - ванна; 8 - наклонная пластина; 9 - противовес

В качестве критерия оценки погружения зерен в воду по наклонной пластине принята доля зерен, сошедших с наклонной поверхности данной пластины (%):

Рп = • 100, П1

(3.14)

где п1 - количество подаваемых потоком в воду зерен, шт.;

п7 - количество сошедших зерен с поверхности наклонной пластины на дно ванны с водой, шт.

3.5 Методика обработки полученных экспериментальных данных

При проведении экспериментальных исследований исследуемые величины процессов выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли являются случайными в вероятностно-статистическом смысле, а потому количество опытов составляет не менее трех повторности [17, 65, 66].

Полученные графические зависимости опытных данных процессов выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли аппроксимированы

по методу наименьших квадратов [12].

Для исключения принятия гипотезы о случайной природе значений коэффициентов полученных уравнений проводилось сопоставление их расчетных значений ¿-статистики (tpac^) с табличным значением ¿-критерия Стьюдента (tma6n.) для уровня значимости а = 0,05 и числа степеней свободы n согласно дисперсионного анализа. Если расчетные значения t-статистики коэффициентов полученных моделей регрессии больше табличных значений t-критерия Стьюдента (tpac4, > tтабл), то статистическая значимость коэффициентов регрессии подтверждается. Об этом также свидетельствует то, что для каждого коэффициента моделей регрессии расчетный P-уровень значимости меньше принятого уровня значимости (P-Value < 0,05). В противном случае, когда tрасч. < (P-Value > 0,05) принимается гипотеза о случайной природе значения коэффициента уравнения, и соответствующая переменная исключается из структуры модели как неинформативный фактор. Для визуализации значимости коэффициентов регрессии в сравнении с табличным значением t-критерия Стьюдента приводилась графическая интерпретация [144].

Статистическую оценку достоверности полученных однофакторных линейных регрессионных моделей (соответствие трендовой модели экспериментальным данным) осуществляли сравнением фактических значений с расчетными и коэффициентом r корреляции, а нелинейных - корреляционным отношением (коэффициентом достоверности аппроксимации) R2(Rsqr). При величине r > 0,75 модель считается достоверной, а при уровне коэффициента R2(Rsqr) = 0,8.1,0 - хорошего качества. При значениях R2(Rsqr) < 0,75 линия тренда может значительно отличаться от полученных данных, что делает дальнейший анализ модели регрессии бесполезным [28, 50, 213].

Достоверность полученных многофакторных регрессионных моделей оценивали сравнением фактических значений с расчетными, скорректированным коэффициентом множественной детерминации R2 (Adj Rsqr), которая показывает процент вариации полученной функции вариацией его переменных. Оценку точности полученной нелинейной регрессионной модели осуществляли сравнением ее стандартной ошибки оценки (Standard Error of Est.) со стандартной ошибкой оценки (Standard

Error of Est.) линейной модели или другого порядка. Автокорреляцию между опытными данными оценивали критерием Durbin-Watson statistic (DW), которая изменяется от 0 до 4. Показатель DW = 0 соответствует положительной автокорреляции, при отрицательной автокорреляции DW = 4, а когда автокорреляция однозначно отсутствует, то статистика 1,5 < DW < 2,5. При уменьшении или увеличении показателя DW от этих значений, когда статистика 0 < DW < 1,5 и 2,5 < DW < 4, то автокорреляция ставится под сомнение или находится под вопросом. В случае наличия автокорреляции между опытными данными полученная формула регрессии обычно считается неудовлетворительной. Автокорреляция между опытными данными говорит о неверной спецификации модели, которую необходимо скорректировать, подобрав другую формулу зависимости или включить неучтенные до этого факторы. Регрессионные модели на адекватность реальному процессу в целом также оценивали с помощью F-критерия Фишера (F) для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (DF) к\, k2, определенных в результате дисперсионного анализа. Если расчетное значение F-статистики (Fpac4) модели регрессии больше табличного F- критерия Фишера (Fma6n), то значит объясненная дисперсия существенно больше, чем необъясненная, и регрессионная модель в целом по качеству и его параметрам значима и соответствует реальному процессу [106, 137, 255, 289].

При определении эффективной высоты h расположения выпускного отверстия загрузочного бункера относительно поверхности водного раствора соли при погружении зерна потоком использовалась методика планирования эксперимента. Для постановки опытов реализован трехфакторный почти ротатабельный план Бокса-Бенкина второго порядка, как наиболее подходящий по экономичности опытов и дающий достаточную информацию о происходящем процессе. В результате реализации матрицы планирования эксперимента и обработки опытных данных с помощью статистического пакета Statgraphics Plus 5.1 получена регрессионная модель. Для исключения о случайной природе значения коэффициентов уравнения проводилось сопоставление их расчетных значений F-статистики (Fpac4) с табличным значением F-критерия Фишера (Fma6n) для уровня значимости а = 0,05 и числа степеней свободы к1= m, к2 = n - m - 1, где n - число наблюдений, m - количество

факторов. Если расчетные значения F-статистики коэффициентов полученной модели регрессии больше табличного F-критерия Фишера (Ррасч. > Ртабл.), то статистическая значимость коэффициентов регрессии подтверждается. Об этом также свидетельствует то, что для каждого коэффициента модели регрессии расчетный P-уровень значимости меньше принятого уровня значимости (P-Value < 0,05). При условии, когда Ррасч. < Ртабл. (P-Value > 0,05) принимается гипотеза о случайной природе значения коэффициента уравнения, и соответствующая переменная исключается из структуры модели как неинформативный фактор. Оценку полученной адекватной по F-критерию Фишера с вероятностью p = 0,95 математической модели рабочего процесса поточного погружения зерна ржи по плотности в водном растворе соли производили сравнением фактических значений с расчетными, скорректированным коэффициентом множественной детерминации Я2с (R-squared (adjusted for d.f.)). Точность регрессионной модели оценивали стандартной ошибкой оценки (Standard Error of Est.) и средней абсолютной ошибкой (Mean absolute error), которая характеризует величину, на которую теоретические уровни, рассчитанные по модели, в среднем отклоняются от фактических. При значении средней абсолютной ошибки (Mean absolute error) менее 10% точность прогноза модели очень высокая, 10.20% - высокая, 20. 30% - удовлетворительная, более 30% - неудовлетворительная. Автокорреляцию между опытными данными оценивали критерием Durbin-Watson statistic (DW) и остаточной автокорреляцией (Lag 1 residual autocorrelation). Изучение полученной адекватной регрессионной модели осуществляли представлением ее в виде трехмерных графиков поверхности отклика [57, 70, 102, 201, 256].

Обработка экспериментальных данных осуществлялась с использованием персонального компьютера Acer Nitro 5 при помощи пакета программ офисной документации по статистической обработке данных Microsoft Word 2013, Microsoft Excel 2013, специальных программ по статистической обработке данных SigmaPlot 11.0 и Statgraphics Plus 5.1 и 19 [81, 93, 94, 255, 256, 269, 287].

Полученные зависимости по требованиям источника [138] представлены в удобной для технического анализа графической форме с использованием редактора векторной графики CorelDRAW Х8 [63, 254].

4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ВЫДЕЛЕНИЯ ВРЕДНЫХ ПРИМЕСЕЙ ИЗ СЕМЯН ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В РАСТВОРЕ СОЛИ

4.1 Исследование зависимости распределения относительной частоты погружения одиночных зерен в жидкость от высоты падения

При разработке машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур необходимо определить высоту И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера относительно поверхности раствора соли в ванне с целью гарантированного преодоления зерновкой сил поверхностного натяжения жидкости.

Для реализации поставленной цели исследований были проведены практические опыты по бросанию одиночных зерен озимой ржи в воду (рж = 1000 кг/м3) и водный раствор хлористого натрия (№С1) плотностью рж = 1090 и 1150 кг/м3 [148, 234].

Массив опытных данных погружения зерен в жидкость различной плотности рж вдоль главной малой оси (плашмя) от высоты И падения обработан применением программы Б1§шаР1о1 11.0 и представлен в виде распределения относительной частоты р (%), который приведен на рисунке 4.1. Полученные данные опытов и результаты регрессионного и дисперсионного анализов приведены в таблице Г. 1 приложения Г [192, 239].

При сбрасывании с пластинки вдоль главной малой оси (плашмя) зерен в воду (рж = 1000 кг/м3) относительная частота р1000(£) погружения от высоты И(х) падения описывается уравнением (%):

Р1000 = 51,043 - 8,948И + 0,453И2 - 0,005И3, Я2 = 0,997; (4.1)

при падении зерен в водный раствор соли плотностью рж = 1090 кг/м3 зависимость рююф = У(И(х)) имеет вид (%):

Р1090 = 61,075 - 8,789И + 0,367И2 - 0,004И3, Я2 = 0,999; (4.2)

а при падении зерен в водный раствор соли плотностью рж = 1150 кг/м3 зависимость Р1ш(^) = У(И(х)) описывается следующим выражением (%):

Р1150 = 73,596 - 9,725И + 0,369И2 - 0,003И3, Я2 = 0,997. (4.3)

Для удобства анализа погружения зерна в жидкость различной плотности рж в полученных выражениях (4.1), (4.2) и (4.3) высота И падения зерна на поверхность

водного раствора соли рассматривается в миллиметрах. Это обусловлено тем, что значение высоты И падения зерна важно в этих единицах измерения. Модель регрессии выбрана в виде полинома третьей степени потому, что кривая регрессии должна выходить на плато (константу), а линейная модель не может дать такое поведение кривой. Коэффициент ^2(Rsqr) достоверности аппроксимации опытных данных моделью второго порядка меньше значения этого параметра модели третьего порядка, и другие статистические параметры показывают не значимость модели второго порядка.

13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 к, Ю м 58

И - вода плотностью рж = 1000 кг/м3; I

- водный раствор хлористого натрия (№01) плотностью рж = 1090 кг/м3; I I - водный раствор хлористого натрия (№01) плотностью рж = 1150 кг/м3

Рисунок 4.1 - Распределения относительной частоты р(%) погружения зерен в жидкость вдоль главной малой оси (плашмя) от высоты И падения

Для исключения принятия гипотезы о случайной природе значений коэффициентов полученных уравнений проведено сопоставление их расчетных значений ¿-статистики (1расч) с табличным значением ¿-критерия Стьюдента (¿табл). Расчетные значения ¿-статистики (¿расч. ) свободного члена (у0) и коэффициентов модели регрессии р1000 =/(И) при И(а), И2(Ь) и И3(с) находятся в пределах X = |2,402.. .4,6631, а Р-уровень значимости составляет 0,003... 0,047. Табличное значение ¿-критерия Стьюдента (¿табл. ) для уровня значимости Р = 0,05 и числа степеней свободы (ОБ) п =7 для р1000 =ДИ) равно 2,36. Для

Р1090 = м Часч. = |7,564... 12,889| (Р = 0,0001), а /табл. = 2,23 при Р = 0,05 и (ОБ) п =10. ДляР1150 =/(И) Часп. = |7,549.12,5| (Р = 0,0001), а Хтабп. = 2,18 при Р = 0,05 и (ОБ) п =12.

Для визуализации результатов анализа при падении зерен озимой ржи вдоль главной малой оси (плашмя) на поверхность жидкости различной плотности рж графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии в сравнении с табличным значением /-критерия Стьюдента приведена на рисунке 4.2 [238].

У0 ^^^

а

Ь |

с

0 2 4 6 8 10

Расчетные значения ^статистики

а

уО а Ь с

0 2 4 6 8 10 12 14

Расчетные значения ^статистики

в

Рисунок 4.2 - Графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии погружения зерен озимой ржи в жидкость вдоль главной малой оси (плашмя): а - для модели регрессии р1000 = /(И); б - для модели регрессии Р1090 = /(И); в - для модели регрессии рП50 = /(И)

На графиках табличному значению /-критерия Стьюдента (/табл) соответствует вертикальная линия. Расчетные значения /-статистики для всех коэффициентов полученных моделей регрессии (4.1), (4.2) и (4.3) больше табличных значений /-критерия Стьюдента (/расч. > /табл.). Это подтверждает статистическую значимость свободного члена и коэффициентов при переменной И моделей регрессии. Об этом свидетельствует также то, что для каждого коэффициента моделей регрессии расчетный Р-уровень значимости меньше принятого уровня значимости (Р-Уа1ие) < 0,05.

Достоверность полученных регрессионных моделей (4.1), (4.2) и (4.3) выражается также малыми отклонениями фактических значений от расчетных, максимальные значения которых не превышают 2,9. 3,7%. Это свидетельствует о чрезвычайно высокой степени соответствия полученных трендовых моделей экспериментальным данным.

Расчетные значения ^статистики

б

При этом коэффициент ^2(Rsqr) достоверности аппроксимации показывает, что 99,7% вариаций функций р1000 = f(h) ир1150 = f(h), а также 99,9% вариации функции ршо = f(h) объясняется вариацией их переменной h, потому можно считать полученные модели достаточно хорошего качества.

Стандартные ошибки оценки (Standard Error of Estimate) моделей регрессии

(4.1), (4.2) и (4.3), показывающие стандартное отклонение остатков, составляют величину 2,445; 1,468 и 2,238 соответственно, которые значительно меньше аналогичных значений для линейного и второго порядка моделей регрессии. Это говорит о конкретном выборе моделей регрессии третьего порядка и их значимости.

Показатели Durbin-Watson statistic (DW) полученных моделей регрессии (4.1),

(4.2) и (4.3) соответственно имеют следующие значения 2,323; 2,023 и 1,554. Эти значения находятся в пределах 1,5 < DW < 2,5, а потому автокорреляция между опытными данными однозначно отсутствует.

Расчетное значение F-статистики (Fpac4), равное 756,314 для зависимости р1000 = f(h), в 173,9 раза больше табличного значения F-критерия Фишера (Fma6n,), которое для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (DF) ^1=3, k2 = 7 составляет 4,35. Для функции р1090 = f(h) расчетное значение F-статистики (Fpac4) равно 2832,763, которое в 763,6 раза больше табличного значения F-критерия Фишера (Fma6n), составляющее 3,71 для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (DF) k1=3, k2 = 10. Расчетное значение F-статистики (Fpac4.) для модели регрессии р1150 = f(h) составляет 1522,976 и оно превышает табличное значение F-критерия Фишера (Fma6„. = 3,49) для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (DF) k1=3, k2 = 12 в 436,4 раза. Соответственно, для рассматриваемых регрессионных моделей расчетные значения F-статистики больше табличных значений F-критерия Фишера (Fpac4. > Fma6„.). Значит объясненная дисперсия существенно больше, чем необъяснен-ная, и регрессионные модели в целом по качеству и его параметрам значимы.

Статистическая значимость результатов исследований, описываемых моделями регрессии (4.1), (4.2) и (4.3), также в целом подтверждается тем, что их расчетный P-уровень значимости, соответствующий значению 0,0001, меньше принятого уровня значимости (P-Value) < 0,05.

Следовательно, полученные регрессионные модели (4.1), (4.2) и (4.3) показывают аппроксимацию практически абсолютно достоверную, а потому информационно значимо характеризуют распределение относительной частоты р(%) погружения зерен озимой ржи в жидкость различной плотности рж вдоль главной малой оси (плашмя) от высоты И падения.

Из полученных зависимостей следует, что зерновки при падении в воду (рж = 1000 кг/м3) вдоль главной малой оси (плашмя) с высоты И < 13,0-10-3 м не способны преодолеть силу Еп.н. поверхностного натяжения жидкости и, соответственно, не тонут в ней. При дальнейшем увеличении высоты И часть зерен начинает тонуть в воде и при И = 28,0-10-3 м их количество, способное преодолеть силу Епн поверхностного натяжения воды, составляет 45%. Минимальная высота И, с которой все сброшенные с пластинки зерна начинают тонуть в воде, составляет 43,0-10-3 м.

При поступлении зерновок на поверхность водного раствора соли плотностью рж = 1090 кг/м3 вдоль главной малой оси (плашмя) с высоты И < 16,0-10-3 м они не тонут в ней из-за того, что не имеют достаточной кинетической энергии для преодоления силы Еп.н. поверхностного натяжения раствора. При высоте падения И = 34,0-10-3 м только 47% зерновок могут преодолеть силу Еп.н. поверхностного натяжения раствора, а при высоте И = 46,0-10-3 м - уже 90%. Стопроцентная относительная частота р1090 погружения зерен в водный раствор соли соответствует высоте падения И = 52,0-10-3 м.

При поступлении зерновок на поверхность водного раствора соли плотностью рж = 1150 кг/м3 вдоль главной малой оси (плашмя) с высоты И < 19,0-10-3 м сила ¥пм поверхностного натяжения жидкости ими не преодолевается. Увеличение высоты И падения зерновок с 22,0-10-3 м до 55,0-10-3 м обусловливает их относительную частоту р1150 погружения в водный раствор соли с 5% до 95% соответственно. Минимальная высота И погружения всех сбрасываемых зерновок в данную жидкость составляет 58,0-10-3 м.

На рисунке 4.3 приведены распределения относительной частоты р(%) погружения зерен озимой ржи в жидкость разной плотности рж вдоль главной большой оси от высоты И падения. Полученные данные опытов и результаты регрессионного и дисперсионного анализов применением программы по статистической обработке данных

Б1§шаР1оХ 11.0 представлены в таблице Г.2 приложения Г.

100

Р, %

80

60

40

20 0

3 6 9 12 15 18 21 К Ю м 24

I I - вода плотностью рж = 1000 кг/м3; I I - водный раствор хлористого натрия (№аС1) плотностью рж = 1090 кг/м3; I I - водный раствор хлористого натрия (№аС1) плотностью рж = 1150 кг/м3

Рисунок 4.3 - Распределения относительной частоты р(%) погружения зерен в жидкость вдоль главной большой оси от высоты И падения

При падении зерен озимой ржи вдоль главной большой оси относительная частота р1000(1) погружения в воду (рж = 1000 кг/м3) от высоты И(х) падения описывается уравнением (%):

Р1000 = - 61,0 + 22,071И - 0,754И2, Я2 = 0,995; (4.4)

при падении зерен в водный раствор соли плотностью рж = 1090 кг/м3 зависимость рю90(^) = АИ(х)) имеет вид (%):

Р1090 = - 48,5 + 16,970И - 0,486И2, Я2 = 0,992; (4.5)

а при падении зерен в водный раствор соли плотностью рж = 1150 кг/м3 зависимость р1150(1) = .ДИ(х)) описывается следующим выражением (%):

Р1150 = - 34,679 + 11,369И - 0,242И2, Я2 = 0,994. (4.6)

Для удобства анализа погружения зерна в жидкости разной плотности рж в полученных выражениях (4.4), (4.5) и (4.6) высота И падения зерна на поверхность водного раствора соли рассматривается в миллиметрах. Это обусловлено тем, что

/

* *

' / ь

/

-х

значение высоты h падения зерна важно в этих единицах измерения. Модель регрессии выбрана в виде полинома второй степени потому, что кривая регрессии должна выходить на плато (константу), а линейная модель не может дать такое поведение кривой. Коэффициент ^2(Rsqr) достоверности аппроксимации опытных данных моделью третьего порядка и другие статистические параметры, характеризующие значимость модели либо не больше значений таких же параметров модели второго порядка, либо незначительно отличаются.

Для подтверждения существенности полученных значений коэффициентов моделей регрессии проведено сравнение их расчетных значений /-статистики (tpacu) с табличным значением t-критерия Стьюдента (tma6k). Расчетные значения t-статистики (tpacu) свободного члена (у0) и коэффициентов модели регрессии рюоо = fh) при ^(а) и h2(b) находятся в пределах t = 16,264.9,9951, а P-уровень значимости составляет 0,010. 0,025. Табличное значение t-критерия Стьюдента (tma6n. ) для уровня значимости Р = 0,05 и числа степеней свободы (DF) n =2 для рюоо = fh) равно 4,3. Для ршо = fh) tpacu. = |5,643.9,183| (P = 0,003.0,011), а Wk = 3,18 при Р = 0,05 и (DF) n =3. Для Р115о =fh) tpacu. = |7,321.14,122| (P = 0,0001. 0,0007), а tmak. = 2,57 при Р = 0,05 и (DF) n =5.

Для визуализации результатов анализа при падении зерен озимой ржи вдоль главной большой оси на поверхность жидкости разной плотности рж графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии в сравнении с табличным значением t-критерия Стьюдента приведена на рисунке 4.4.

На графиках табличному значению t-критерия Стьюдента (tma6k.) соответствует вертикальная линия. Расчетные значения t-статистики для всех коэффициентов полученных моделей регрессии (4.4), (4.5) и (4.6) больше табличных значений t-критерия Стьюдента (tpacu. > tma6k). Это подтверждает статистическую значимость свободного члена и коэффициентов при переменной h моделей регрессии. Об этом свидетельствует также то, что для каждого коэффициента моделей регрессии расчетный P-уровень значимости (P-Value) < о,о5 - принятого уровня значимости.

Достоверность полученных регрессионных моделей выражается незначительными отклонениями фактических значений от расчетных, максимальные значения которых для функции р1ооо = fh) равно 4,3%, для функции р1о9о = fh) не превышает

5,8%, а для функции р1150 =fh) составляет 4,8%. Это свидетельствует о чрезвычайно высокой степени соответствия трендовых моделей экспериментальным данным.

у0 а b

уО а b

0 2 4 6 8 10 12 14 Расчетные значения t-статистики

в

Рисунок 4.4 - Графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии погружения зерен озимой ржи в жидкость вдоль главной большой оси: а - для модели регрессии р1000 = f(h); б - для модели регрессии р1090 = fh); в - для модели регрессии р1150 = fh)

При этом коэффициент ^2(Rsqr) достоверности аппроксимации показывает, что 99,5% вариации функции рюоо = fh) и 99,4% вариации функций ршо = fh), а также 99,2% вариации функций р1090 = fh) объясняется вариацией их переменной h, потому можно считать полученные модели достаточно хорошего качества.

Стандартные ошибки оценки (Standard Error of Estimate) моделей регрессии (4.4), (4.5) и (4.6), показывающие стандартное отклонение остатков, составляют величину 4,053; 4,737 и 3,395 соответственно, которые значительно меньше аналогичных значений для линейного и третьего порядка моделей регрессии. Это говорит о конкретном выборе моделей регрессии второго порядка и их значимости.

Показатели Durbin-Watson statistic (DW) полученных моделей регрессии (4.4) и (4.5) соответственно составляют 3,276 и 3,209. Эти значения соответствуют пределу 2,5 < DW < 4, то автокорреляция между опытными данными ставится под сомнение или находится под вопросом. Показатель Durbin-Watson statistic (DW) для модели регрессии (4.6) равен 2,075, который больше значения 1,5 и меньше числа

Расчетные значения t-статистики Расчетные значения t-статистики

а б

2,5, а потому автокорреляция между опытными данными однозначно отсутствует.

Расчетное значение Р-статистики (Ррасч.), равное 217,522 для зависимости Р1000 = /(И), в 11,449 раза больше табличного значения Р-критерия Фишера (Ртабл.)., которое для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (ОБ) ^1=2, к2 = 2 составляет 19,0. Для функции рш0 = /(И) расчетное значение Р-статистики (Ррасч.) равно 176,378, которое в 18,469 раза больше табличного значения Р-критерия Фишера (Ртабл.), составляющее 9,55 для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (ОБ) к1=2, к2 = 3. Расчетное значение Р-статистики (Ррасч.) для модели регрессии р1150 = /(И) составляет 417,565 и оно превышает табличное значение Р-критерия Фишера (Ртабл. = 5,79) для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы (ОБ) к1=2, к2 = 5 в 72,118 раза. Соответственно, для рассматриваемых регрессионных моделей расчетные значения Р-статистики больше табличных значений Р-критерия Фишера (Грасч. > Ртабл). Значит объясненная дисперсия существенно больше, чем необъясненная, и регрессионные модели в целом значимы.

Адекватность описания происходящих процессов моделями регрессии (4.4), (4.5) и (4.6) также в целом подтверждается тем, что их расчетный Р-уровень значимости меньше принятого уровня значимости (Рмю = 0,0046 < 0,05; Р1090 = 0,0008 < 0,05; РШ0 = 0,0001 < 0,05;).

Следовательно, полученные регрессионные модели (4.4), (4.5) и (4.6) характеризуют аппроксимацию практически абсолютно достоверную, а потому информационно значимо описывают распределение относительной частоты р (%) погружения зерен озимой ржи в жидкость разной плотности рж вдоль главной большой оси от высоты И падения.

При поступлении зерновок вдоль главной большой оси на поверхность воды (рж = 1000 кг/м3) с высоты И < 3,0-10-3 м сила Рп.н. поверхностного натяжения жидкости ими не преодолевается. Поэтому зерна не тонут в воде, а плавают на его поверхности. Увеличение высоты И падения зерновок с 6,0-10-3 м до 12,0-10-3 м обусловливает их относительную частоту р1000 погружения в воду с 40% до 95% соответственно. При высоте И > 15,0-10-3 м все зерна, поступающие на поверхность воды, тонут в ней.

При падении вдоль главной большой оси с высоты И < 3,0-10-3 м в жидкость плот-

ностью рж = 1090 кг/м3 зерновки также не способны преодолеть силу Рп.н. его поверхностного натяжения и их относительная частотар1090 = 0%. Повышение высоты И падения обусловливает увеличение показателя р1090: при И = 6,0-10-3 м показатель р1090 = 30%, при И = 9,0-10-3 м значение р1090 = 70%, при И = 12,0-10-3 м показатель р1090 составляет 85%, при И = 15,0-10-3 м -рю90 = 95% и при высоте И > 18,0-10-3 м -рШ0 = 100%.

При поступлении зерен на поверхность водного раствора соли плотностью рж = 1150 кг/м3 вдоль главной большой оси с высоты И = 6,0-10-3 м их относительная частотар1150 погружения составляет только 20%. Увеличение высоты И падения зерен до 18,0-10-3 м обусловливает уже 90% погружение в водный раствор соли, а 100% погружение зерен происходит при высоте падения И = 24,0-10-3 м.

В отличие от проведенных опытов по погружению отдельно взятых зерен в воду, результаты экспериментов по бросанию зерновок в водный раствор соли разной плотности рж показывают увеличение высоты И падения для их 100% погружения. Это объясняется тем, что водный раствор соли имеет большую плотность рж и больший коэффициент поверхностного натяжения, чем вода. Поэтому зерновка должна иметь большую кинетическую энергию в момент падения в раствор, а, следовательно, падать с большей высоты И для гарантированного преодоления сил поверхностного натяжения.

Таким образом, опытным путем установлено, что при падении одиночных зерен вдоль главной малой оси (плашмя) 100% погружение в воду (рж = 1000 кг/м3) происходит при высоте И падения не менее 43,0-10-3 м, а при падении вдоль главной большой оси - при высоте И падения не менее 15,0-10-3 м. В случае 100% погружения зерен в водный раствор хлористого натрия (№С1) плотностью рж = 1090 и 1150 кг/м3 минимальная высота И составляет 18,0-10-3 и 24,0-10-3 м при падении вдоль главной большой оси и 52,0-10-3 и 58,0-10-3 м - при падении вдоль главной малой оси (плашмя) соответственно. Проведенные эксперименты согласуются с результатами теоретических исследований, приведенные в разделе 2.2 [204, 252].

При разработке машины выделения вредных примесей из семян в растворе соли поступление зерна в жидкость из загрузочного бункера будет происходить потоком. В этом случае необходимо учесть нежелательного захвата пузырька воздуха зернами

и всплытие их в результате этого на поверхность водного раствора соли, которые могут быть удалены в отходы, а потому в дальнейших исследованиях необходимо оценить долю РЗ не потонувших и всплывших на поверхность водного раствора соли с пузырьками воздуха зерен.

4.2 Исследование погружения зерна потоком в жидкость разной плотности

Для оценки минимальной высоты И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера относительно поверхности жидкости для преодоления ее поверхностного натяжения при погружении зерна потоком в воду (рж = 1000 кг/м3) и водный раствор соли (№01) плотностью рж = 1090 кг/м3 и варьировании удельной зерновой нагрузкой gуд были предварительно проведены однофакторные опыты на экспериментальной установке, приведенной на рисунке 3.1 [236].

Из проведенных опытов установлено, что с увеличением удельной зерновой нагрузки gуд при любом фиксированном значении высоты И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера доля не потонувших и всплывших на поверхность воды РЗшо и водного раствора соли Р^ зерен возрастает. При этом между исследуемыми параметрами существует нелинейная связь, а поверхность отклика Р^ несет идентичную информацию, что и поверхность отклика РЗ . Однако значения РЗ возрастают на порядок, вследствие повышения коэффициента поверхностного натяжения водного раствора соли по сравнению с водой, для преодоления которого зерновому потоку требуется большая высота И подачи. Минимальные значения РЗ и Р^ фиксируются в области И = (40,0. 80,0)-10"3 м при любой удельной зерновой нагрузке gуд.

Вследствие этого для определения оптимальных параметров высоты И подачи, удельной зерновой нагрузки gуд и плотности рж водного раствора соли на процесс погружения зерна в жидкость применен почти ротатабельный план Бокса-Бенкина второго порядка, как наиболее подходящий по экономичности опытов и дающий достаточную информацию о происходящем процессе в данном случае [201].

Варьирование удельной зерновой нагрузки gуд осуществлялось со значениями

0,674; 3,948 и 7,221 кг/(с-м), что соответствовало открытию выпускного отверстия загрузочного бункера экспериментальной установки 10,0; 20,0 и 30,0-10-3 м.

Высота И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера относительно уровня жидкости в ванне устанавливалась 20,0; 80,0 и 140,0-10-3 м.

Плотность рж воды составляла 1000 кг/м3, а водного раствора соли (№01) -1090 и 1180 кг/м3 [72, 181, 198].

Кодированные обозначения изучаемых факторов, уровни и интервалы их варьирования, выбранные на основании предварительных исследований [236], представлены в таблице 4.1.

Таблица 4.1 - Факторы, их уровни и интервалы варьирования

Название факторов, их Кодированное Уровни факторов Интервал

обозначение и еди- обозначение ниж- сред- верх- варьиро-

ницы измерения факторов ний -1 ний 0 ний +1 вания

Высота расположения

выпускного отверстия загрузочного бункера над

поверхностью водного раствора соли И, 10-3 м х1 (Factor_A) 20 80 140 60

Удельная зерновая нагрузка ёуд, кг/(см) (Factor_B) 0,674 3,948 7,221 3,274

Плотность воды и вод- Хз (Factor_C)

ного раствора соли рж, 103 кг/м3 1, 0 1,09 1,18 0,09

В качестве критерия оптимизации выбрана доля P3(Var_1) не потонувших и всплывших на поверхность водного раствора соли с пузырьками воздуха зерен при погружении потоком в воду и водный раствор хлористого натрия (NaCl) разной плотности рж зернового материала озимой ржи сорта Фаленская 4.

Матрица планирования, полученные данные опытов и результаты регрессионного анализа приведены в таблице Г.3 приложения Г [192].

В результате реализации матрицы планирования эксперимента и обработки опытных данных с помощью статистического пакета Statgraphics Plus 5.1 [217, 256] получена регрессионная модель для доли P3(Var_1) не потонувших и всплывших

на поверхность жидкости разной плотности с пузырьками воздуха зерен, которая имеет вид (%)[147]:

Р3 = 3,1 + 0,363^ + 0,688х2 + 2,9х3 - 0,875х1х2 + 0,1х1х3 + 0,25х2х3 +

2 2 2 (4-7)

+ 1,163x \ + 1,363x2 + 0,038х32.

Из результатов регрессионного анализа следует, что скорректированный коэффициент множественной детерминации Я2с (R-squared (adjusted for d.f.)) показывает, что 93,113% вариации функции РЗ = f (h, gyd, рж) объясняется вариацией его переменных h, gyd и рж, потому можно считать полученную модель хорошего качества. Стандартная ошибка оценки (Standard Error of Est.) модели регрессии показывает стандартное отклонение остатков, которые составляют незначительную величину 0,661, что говорит о точности регрессионной модели. Средняя абсолютная ошибка (Mean absolute error), характеризующая величину, на которую теоретические значения, рассчитанные по модели, в среднем отклоняются от фактических, имеет малое значение, равное 0,317. Это также свидетельствует о высокой точности полученной регрессионной модели. Показатель Durbin-Watson statistic составляет 2,448, который больше значения 1,5 и меньше числа 2,5. Значит зависимость следующего значения остатков от предыдущих не существует, а потому автокорреляция между опытными данными однозначно отсутствует. Данное утверждение подтверждает также остаточная автокорреляция (Lag 1 residual autocorrelation) 0,226, которую можно считать близкой к нулю.

Однако в полученной регрессионной модели (4.7) расчетные значения F-статистики (Fpac4) четырех коэффициентов регрессии при х1(А), .^(АС), .2.х3(ВС) и .3.3(СС), имеющих значения F-Ratio = 2,41; 0,09; 0,57 и 0,01 соответственно, меньше табличного значения F-критерия Фишера (Fma6n), которое для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы ^1=3, k2 = 11 составляет 3,59 (Fpac4. < Fma6„.). Статистическая незначимость данных четырех коэффициентов регрессии также подтверждается тем, что их P-уровень значимости (P-Value) больше принятого уровня значимости (РХ1(А) = 0,1814 > 0,05; Р.Ш(ас) = 0,7743 > 0,05; Р^вс) = 0,4833 > 0,05 и Р*3*3(сс) = 0,9174 > 0,05).

Графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии в сравнении

с табличным значением /-критерия Стьюдента (tma6n), приведена также на рисунке 4.5а. На графике Парето табличное значение t-критерия Стьюдента (tma6n) для уровня значимости а = 0,05 и числа степеней свободы n =5 составляет 2,57. Этому значению на графике соответствует вертикальная линия. Расчетные значения t-статистики только пяти коэффициентов регрессии при -з(С), .12(B), х2х2(ВВ), х1х1(АА) и х1х2(АВ) больше табличного значения t-критерия Стьюдента (tpacu. > tma6n). Это подтверждает статистическую значимость данных коэффициентов модели регрессии (4.7).

Standardized Pareto Chart for Var 1 Standardized Pareto Chart for Var 1

C:Factar_C BB AA

B:Factor_B AB

A:Factor_A ВС AC CC

Рисунок 4.5 - Графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии для исследуемого критерия оптимизации РЗ(Уаг_1) в сравнении с табличным значением /-критерия Стьюдента: а - до исключения незначимых коэффициентов регрессии; б - после исключения незначимых коэффициентов регрессии

Тогда, в результате исключения незначимых коэффициентов регрессии из выражения (4.7) математическая модель рабочего процесса погружения зерна потоком в водный раствор соли описывается следующим уравнением (%):

Р3 = 3,123 + 0,688х2 + 2,9х3 - 0,875л. +1,159*2 + 1,359.x2. (4.8)

В полученной регрессионной модели (4.8) расчетные значения ^статистики (Ррасч.) всех коэффициентов регрессии, составляющие значения Б-Кайо = = 7,81.171,59, больше табличного значения ^-критерия Фишера (Гтабп), которое для уровня значимости 0,05 и числа степеней свободы ^1=3, к2 = 11 составляет 3,59 (Ррасч. > Ртабл.). Статистическая значимость данных пяти коэффициентов регрессии также подтверждается тем, что их Р-уровень значимости (Р-Уа1ие), имеющие значения 0,00001.0,0209, меньше принятого уровня значимости (Р-Уа1ие < 0,05). Графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии в сравнении с таб-

личным значением ¿-критерия Стьюдента, приведена также на рисунке 4.5б. На графике Парето табличное значение ¿-критерия Стьюдента (¿табл), для уровня значимости а = 0,05 и числа степеней свободы n =9 составляет 2,26, которому соответствует вертикальная линия. Расчетные значения ¿-статистики всех коэффициентов регрессии больше табличного значения ¿-критерия Стьюдента (¿расч. > ¿табл). Поэтому гипотеза о случайной природе значений коэффициентов регрессии исключается.

Из полученного уравнения (4.8) следует, что на показатели РЗ большее влияние оказывает плотность рж(.3) водного раствора соли и в меньшей мере высота h(.1) подачи зерна и удельная зерновая нагрузка gyd(.2). Достоверность полученной регрессионной модели выражается малыми отклонениями фактических значений от расчетных |РЗ - РЗ |, составляющие по модулю 0,0230.1,0798%. Скорректированный коэффициент множественной детерминации Я2с (R-squared (adjusted for d.f.)) показывает, что 93,8% изменения функции РЗ = f (h, gyd, рж) объясняется вариацией его переменных h, gyd и рж. Остальные 6,2% изменения функции РЗ = f (h, gyd, рж) объясняются факторами, не учтенными в принятой модели. Потому можно считать полученную регрессионную модель достаточно хорошего качества. Стандартная ошибка оценки (Standard Error of Est.) модели регрессии показывает стандартное отклонение остатков, которые составляют незначительную величину 0,626, что говорит о точности регрессионной модели. Средняя абсолютная ошибка (Mean absolute error), характеризующая величину, на которую теоретические значения, рассчитанные по модели, в среднем отклоняются от фактических, имеет малое значение, равное 0,340. Это также свидетельствует о высокой точности полученной регрессионной модели. Показатель Durbin-Watson statistic составляет 2,588, и поскольку P-значение, равное 0,0832, больше 0,05, то нет признаков последовательной автокорреляции между опытными данными. Данное утверждение подтверждает также остаточная автокорреляция (Lag 1 residual autocorrelation) 0,295, которую можно считать близкой к нулю.

Следовательно, полученная регрессионная модель (4.8) адекватно описывает реальный процесс, а потому значима и информационно способна характеризовать присутствие РЗ зерна на поверхности водного раствора соли при поточном погруже-

нии в результате варьирования значений высоты И расположения выпускного отверстия загрузочного бункера над поверхностью раствора, удельной зерновой нагрузки ёуд и плотности рж водного раствора соли.

Для анализа адекватной регрессионной модели (4.8) использована объемная графика поверхностей отклика при фиксировании на нулевом уровне факторов х^И), Х2(ёуд) и Х3(рж). Поверхности отклика представлены на рисунке 4.6.

При фиксировании фактора х3(рж = 1090 кг/м3) на нулевом уровне поверхность отклика, представленного на рисунке 4.6а, показывает, что при высоте подачи зерна И = 20,0-10-3 м (х1 = -1) доля РЗ не потонувших и всплывших на поверхность водного раствора соли с пузырьками воздуха зерен при наименьшей удельной зерновой нагрузке ёуд = 0,674 кг/(с-м) (х2 = -1) составляет 4,079%, а с повышением удельной зерновой нагрузки ёуд значение РЗ увеличивается и при ёуд = = 7,221 кг/(с-м) (х2 = 1) равно 7,205%. Это обусловлено тем, что значительное количество зерен с такой высоты И не могут преодолеть силу поверхностного натяжения жидкости.

Повышение высоты И(х1) подачи зерна на поверхность водного раствора соли вызывает возрастание критерия РЗ, которое при высоте подачи зерна И = 140,0-10-3 м (х1 = 1) и удельной зерновой нагрузке ёуд = 0,674 кг/(с-м) (х2 = -1) составляет 5,829%, а при данной высоте И и удельной зерновой нагрузке ёуд = 7,221 кг/(с-м) (х2 = 1) равно 5,460%. Это обусловлено захватом зернами пузырьков воздуха, группированием их в комочки и активным всплытием их на поверхность раствора.

Область минимальных значений РЗ наблюдается при высоте подачи зерна И = (44,0...80,0)-10-3 м (х1 = -0,6.0,2) и удельной зерновой нагрузке ёуд = = 0,674.3,412 кг/(с-м) (х2 = -1.-0,2), которые составляют 3,051.3,388%.

Причем при высоте подачи зерна И = 56,0-10-3 м (х1 = -0,4) и удельной зерновой нагрузке ёуд = 1,359.3,412 кг/(с-м) (х2 = -0,4.-0,6) фиксируются минимальные значения РЗ, которые составляет соответственно 3,111 и 3,176%, что обусловливается исключением захвата пузырьков воздуха зернами.

"°'2 0,2 о 6 фактор хДсЬгХ; '

1

а

"°'2 0,2 о,6

фактор дг/йслог^!

б

-0,6

"°'2 0,2 0,6 фактор Х2/Гас1ог X,

2 в

1 V I

1 _1

-0 2°-2°^ у&Р

Рисунок 4.6 - Поверхности отклика, характеризующие долю РЗ(Уаг_1) не потонувших и всплывших на поверхность воды и водного раствора соли с пузырьками воздуха зерен при х3 (рж) = 0 (а), х2^уд) = 0 (б) и и х1(И) = 0 (в)

При фиксировании на нулевом уровне фактора Х2(ёуд = 3,948 кг/(с-м)) поверхность отклика (рисунок 4.6б) функции РЗ = /(И, рж) показывает, что при любом значении высоты И(х1) подачи зерна на поверхность воды и водного раствора соли с увеличением плотности рж(х3) жидкости значения РЗ возрастают. При этом значения анализируемой переменной РЗ в угловых точках х1 = -1(И = 20,0-10-3 м) и х3 = -1 (рж = 1000 кг/м3), а также х1 = 1(И = 140,0-10-3 м) и х3 = -1(рж = 1000 кг/м3) составляют 1,383%. При показателях х1 = -1(И = 20,040-3 м) и х3 = 1(рж = 1180 кг/м3), а также х1 = 1(И = 140,040-3 м) и х3 = 1(рж = 1180 кг/м3) значение РЗ равно 7,183%. При этом наименьшие показатели РЗ фиксируются в области варьирования высоты И = (56,0 . 92,0)-10-3 м (х1 = -0,4. 0,2), которые при рж = 1000 кг/м3 (х3 = -1) составляют 0,409.0,269% соответственно, а при увеличении плотности рж (х3) жидкости показатели РЗ имеют меньшие значения по сравнению с его угловыми точками. Это связано с тем, что при небольших высотах И(х1) до 56,0-10-3 м зерна не могут преодолеть силу поверхностного натяжения жидкости, а при высотах И(х1) более 92,0-10-3 м происходит захват зернами пузырьков воздуха и всплытие их на поверхность раствора.

Поверхность отклика для функции РЗ =/(ёуд, рж) (рисунок 4.6в), полученная при фиксировании фактора х1(И = 80,0-10-3 м) на нулевом уровне несет идентичную информацию, что и поверхность отклика количества РЗ = /(И, рж) (рисунок 4.6б) не потонувшего и вплывшего зерна на поверхность воды и водного раствора соли при фиксировании на нулевом уровне фактора х2(ёуд = 3,948 кг/(с-м)). При этом с повышением удельной зерновой нагрузки ёуд(х2) и плотности рж(х3) жидкости значения Рз возрастают. Так при х2 = -1(ёуд = 0,674 кг/(с-м)) и х3 = -1(рж = 1000 кг/м3) значение РЗ составляет 0,895%, а с повышением плотности рж жидкости возрастает и при х3 = 1 (рж = 1180 кг/м3) Рз = 6,695%. Для Х2 = 1(ёУд = 7,221 кг/(с-м)) и Х3 = -1(рж = 1000 кг/м3) значение РЗ уже составляет 2,270%, а при х3 = 1 (рж = 1180 кг/м3) РЗ = 8,070%. Наименьшие показатели РЗ с увеличением плотности рж жидкости фиксируются в области варьирования удельной зерновой нагрузки ёуд(х2) = 0,674.3,412 кг/(с-м) (х2 = -1.-0,2), которые при рж = 1000 кг/м3 (х3 = -1) составляют 0,895. 0,140% соответственно, а при рж = 1180 кг/м3 (х3 = 1) равны 6,695.5,940% соответственно. По-

вышение доли РЗ зерна, оказавшееся на поверхности жидкости, с увеличением удельной зерновой нагрузки ёуд(х2) связано тем, что ядро более плотного зернового потока, создавая каверну, увлекает за собой воздушный пузырь, который затем всплывает на поверхность жидкости, увлекая за собой часть зерна. Повышение плотности рж водного раствора соли также вызывает увеличение значения РЗ.

Таким образом, исходя из проведенных исследований погружения потоком зерна озимой ржи сорта Фаленская 4 в воду (рж = 1000 кг/м3) и водный раствор хлористого натрия (№01) разной плотности рж следует, что на показатели Рз большее влияние оказывает плотность рж(х3) водного раствора соли и в меньшей мере высота И(х1) подачи зерна и удельная зерновая нагрузка ёуд(х2). Наименьшие значения доли РЗ не потонувших и всплывших на поверхность воды и водного раствора соли с пузырьками воздуха зерен при разной плотности рж жидкости и удельной зерновой нагрузке ёуд достигаются при высоте подачи зерна И = 56,0-10-3 м, что согласуется с теоретическими исследованиями, приведенными в разделе 2.2.

С точки зрения конструкционной целесообразности для проведения последующих исследований высоту расположения выпускного отверстия загрузочного бункера необходимо принять И = 60,0-10-3 м. При данных показателях высоты И расположения загрузочного бункера относительно поверхности водного раствора соли в ванне не будет происходить захвата пузырька воздуха зерновкой.

4.3 Исследование выделения вредных примесей из зернового материала

в жидкости разной плотности

Для определения эффективности выделения вредных примесей и выявление потерь ПЗ зерна в отходы при поточном погружении зернового материала в жидкость от удельной зерновой нагрузки ёуд при разной плотности рж водного раствора соли проведены практические опыты с использованием макетной установки, представленной на рисунке 3.2.

Результаты экспериментов по погружению потоком зернового материала озимой ржи сорта Фаленская 4 в воду (рж = 1000 кг/м3) и водный раствор хлористого натрия (№01) разной плотности рж при варьировании удельной зерновой

нагрузкой gуд приведены на рисунке 4.7. Высота И подачи зернового материала из загрузочного бункера на поверхность жидкости составляла 0,060 м [164].

Рс,%

60 40 20 0

0,674 1,469

2,871

4,449

7,221 1000 а

1120 1090 1060 1030

/

/

/

/

/

э X

П3, / /

/ / /

% / / / /

3 /

/ /

/ /

2 /

РжУ

1090 1060 1030

1180

кг/м3

кг/(с-м)7;221 б

1000

Рисунок 4.7 - Зависимости доли РС выделенных склероций спорыньи (а) и потерь ПЗ зерна в отходы (б) при погружении потоком в воду и водный раствор хлористого натрия (№01) зернового материала озимой ржи от удельной зерновой нагрузки gуд при разной плотности рж жидкости

Зависимость доли РС выделенных склероций спорыньи при погружении потоком в воду и водный раствор хлористого натрия (№01) зернового материала озимой ржи от удельной зерновой нагрузки gуд при разной плотности рж жидкости описывается уравнением (%):

Рс = -3524,385 - 0,575gуд + 6,084^ " 0,310gу^д - 0,003рЖ , Я = 0,960 (49) Из полученного уравнения (4.9) следует, что на показатель РС большее влияние оказывает плотность рж водного раствора соли, чем удельная зерновая нагрузка gуд. Достоверность полученной регрессионной модели выражается малыми отклонениями фактических значений от расчетных | РС - РС |, составляющие 0,6.11,6%. Скорректированный коэффициент множественной детерминации Я2 (Аф Яэдг) показывает, что 96,0% изменения функции РС = ^уд, рж) объясняется вариацией ее переменных gуд и рж. Остальные 4,0% изменения функции РС = ^уд, рж) объясняются факторами, не учтенными в принятой модели. Потому можно считать полученную регрессионную модель достаточно хорошего качества (приложение Г, таблица Г.4) [192].

Поверхность отклика (рисунок 4.7а) показывает, что наибольшие показатели РС выделения склероций спорыньи осуществляются при удельных зерновых нагрузках ёуд = 0,674 и 1,469 кг/(см). Так, при поступлении зернового материала в воду (рж = 1000 кг/м3) РС = 14 и 13% соответственно, а в водный раствор соли плотностью рж = 1030 кг/м3 значение РС возрастает и составляет 28 и 27% соответственно. Значительное повышение доли РС выделения склероций спорыньи происходит при увеличении плотности рж водного раствора соли с 1090 до 1120 кг/м3, при которых средние значения РС для ёуд = 0,674 кг/(с м) составляют 84,0 и 98,0% соответственно, а для ёуд = 1,469 кг/(с м) - 83,0 и 97,0% соответственно. При плотности рж водного раствора соли 1150 кг/м3 происходит 100% всплытие склероций спорыньи на поверхность раствора. Дальнейшее увеличение плотности рж водного раствора соли вызывает только гарантированное выделение всех склероций спорыньи.

При высоких удельных зерновых нагрузках ёуд происходит снижение выделения склероций спорыньи их зернового материала, поступающего в воду и водный раствор соли разной плотности рж. Так, при поступлении зернового материала с удельной зерновой нагрузкой ёуд = 2,871; 4,449 и 7,221 кг/(см) в воду (рж = 1000 кг/м3) значение РС уменьшается и составляет 11,0; 8,0 и 1,0% соответственно, а при поступлении в водный раствор соли плотностью рж = 1030 кг/м3 выделение склероций возрастает и РС = 25,0; 22,0 и 10,0% соответственно, но ниже по сравнению с ёуд = 0,674 и 1,469 кг/(см). Полное выделение склероций спорыньи также не достигается даже при значительном увеличении плотности рж водного раствора соли, которое при отмеченных удельных зерновых нагрузках ёуд и плотности раствора рж = 1150 кг/м3составляет 95,0; 90,0 и 79,0% соответственно, а при плотности раствора рж = 1180 кг/м3 - 97,0; 93,0 и 80,0%.

Повышенное значение РС выделения склероций спорыньи при небольших удельных зерновых нагрузках ёуд = 0,674 и 1,469 кг/(см) обусловлено тем, что ядро зернового потока при поступлении в жидкость на небольшой глубине рассыпается, увеличивая межзерновое расстояние, и склероции, отделяясь от основного потока зерна, всплывают на поверхность водного раствора соли.

Уменьшение выделения склероций спорыньи при больших удельных зерновых нагрузках gyd = 2,871.7,221 кг/(см) связано с тем, что ядро зернового потока при поступлении в жидкость рассыпается на большей глубине, увлекая некоторое количество склероций спорыньи. В результате часть склероций спорыньи оказываются на дне ванны экспериментальной установки, которые затем выносятся вместе с очищенными семенами.

Зависимость потерь ПЗ зерна в отходы (рисунок 4.7б) при погружении потоком в воду и водный раствор хлористого натрия (NaCl) зернового материала озимой ржи от удельной зерновой нагрузки gyd при разной плотности рж жидкости описывается уравнением (%):

ПЗ = 137,4158 + 0,0018^уд - 0,2699рж - 0,0002^ - 0,0001^, Я2 = 0,969. (4.10)

Из уравнения (4.10) следует, что на потери ПЗ зерна в отходы существенное влияние оказывает плотность рж водного раствора соли, удельная зерновая нагрузка ёуд практически не влияет на показатель ПЗ. Достоверность полученной регрессионной модели выражается малыми отклонениями фактических значений

от теоретических \ПЗ -ПЗ |, составляющими 0,060.0,347%. Скорректированный коэффициент множественной детерминации Я2 (Аф Яэдг) показывает, что 96,9% изменения функции Пз = /(ёуд, рж) объясняется вариацией ее переменных ёуд и рж. Остальные 3,1% изменения функции ПЗ = /(ёуд, рж) объясняются факторами, не учтенными в принятой модели. Потому можно считать полученную регрессионную модель достаточно хорошего качества (приложение Г, таблица Г.5) [192].

Из поверхности отклика, представленного на рисунке 4.7б в виде объемной гистограммы, следует, что потери ПЗ зерна в отходы при погружении в воду (рж = 1000 кг/м3) в среднем равны 0,25%, а при плотности рж водного раствора соли 1030, 1060 и 1090 кг/м3 средние значения ПЗ составляют 0,67, 0,84, и 1,25% соответственно. При значениях плотности водного раствора соли рж = 1120 и 1150 кг/м3 потери ПЗ зерна в отходы увеличиваются до 1,75 и 2,52%, что связано с повышением коэффициента поверхностного натяжения раствора. Потери ПЗ зерна в отходы при плотности водного раствора соли рж = 1180 кг/м3 составляют 4,32%, что не превышают агротехнические требования к машинам окончательной очистки зерна.

Таким образом, исходя из проведенных исследований разделения зернового материала, состоящего из зерна озимой ржи и склероций спорыньи влажностью 14%, на фракции при погружении его потоком в воду и водный раствор хлористого натрия (№01) при температуре 20°С при высоте подачи И = 60,0-10-3 м следует, что более существенное влияние на технологический процесс оказывает плотность рж водного раствора соли, чем удельная зерновая нагрузка gуд. При плотности водного раствора соли рж = 1150 кг/м3 и удельной зерновой нагрузке ёуд = 0,674. 1,469 кг/(см) происходит 100% всплытие склероций спорыньи на поверхность раствора, а потери ПЗ зерна в отходы при этом не превышают 2,52%, что соответствуют агротехническим требованиям на машины окончательной очистки зерна.

4.4 Определение скорости падения зерна в жидкости разной плотности

Результаты проведенных практических экспериментов по падению зерновки в жидкости (приложение Г, таблица Г.6) [192] приведены в виде зависимости времени [190] и скорости юз погружения зерна озимой ржи на глубину Ии1 = 0,135 м между метками в воде (рж = 1000 кг/м3) и водных растворах соли (рж = 1090 и 1150 кг/м3) от номера х№ проведенного опыта, которые представлены на рисунке 4.8 [73].

Зависимость времени 1г,3 погружения зерна озимой ржи в воде (рж = 1000 кг/м3) от номера х№ проведенного опыта показывает, что пределы варьирования времени кз1000 в опытах составляют 1,11.1,81 с. Среднее значение времени /ср.з1000 погружения зерновок соответствует значению 1,52 с. Среднее квадратическое отклонение 531000 измерений времени движения зерновок в воде равно 0,178 с, а абсолютная погрешность Д/з1000 составляет 0,083 с. Общая погрешность Д/общз1000 измерений времени движения зерновок равна 0,086 с.

При этом минимальная скорость из т„, 1000 погружения зерна на глубину 0,135 м равна 0,074 м/с, а максимальная Юз тах1ооо = 0,121 м/с. Среднее арифметическое значение скорости юср.з1000 зерновки из экспериментальных данных согласно выражению (3.12) составляет 0,091 м/с.

Тогда, в соответствии с выражением (3.10) относительная погрешность £и

определения скорости движения зерновок равна 0,060. В результате абсолютная погрешность Диз1ооо косвенного определения скорости движения зерновки в воде согласно выражению (3.11) составляет 0,005 м/с. Доверительный интервал иф.з1000 ± Диз1000 скорости погружения зерновок с надежностью р = 0,95 составляет 0,086. 0,096 м/с. 2,8 '„»с

2,4

2,0

1,6

1,2 0,8

0 2 4 6 8 10 12 14 16 х№,шъ 20

а

0,14

и3, м/с 0,12

0,10

0,08

0,06

0,04

0 2 4 6 8 10 12 14 16 х№, шт. 20

б

Рисунок 4.8 - Зависимости времени и (а) и скорости юз (б) погружения зерновок озимой ржи в воде плотностью рж = 1000 кг/м3 (■■—о......), в водных растворах хлористого натрия (№01) плотностью рж = 1090 кг/м3 (— -О- —) и рж = 1150 кг/м3 (—Д—) от номера х№ проведенного опыта

Пределы варьирования времени Ъ.з в опытах при движении зерен в водном

растворе соли плотностью рж = 1090 кг/м3 составляют 1,40.2,20 с. Среднее значение времени tcp.3l090 погружения зерновок соответствует значению 1,76 с. Среднее квадратическое отклонение 5з1090 измерений времени движения зерновок равно 0,207 с, а абсолютная погрешность At3l090 составляет 0,097 с. Общая погрешность &1общ.з1090 измерений времени движения зерновок равна 0,099 с.

При этом минимальная скорость из min. 1090 погружения зерна равна 0,061 м/с, а максимальная юз max1090 = 0,096 м/с. Среднее арифметическое значение скорости Юср.з 1090 зерновки при этой плотности рж жидкости равно 0,078 м/с. Тогда, в соответствии с выражением (3.10) относительная погрешность £и определения скорости

движения зерновки составляет 0,060. В результате абсолютная погрешность Аюз1090 косвенного определения скорости движения зерновки в жидкости согласно выражению (3.11) составляет 0,005 м/с. Доверительный интервал юср.з1090 ± Аюз1090 скорости погружения зерновок с надежностью р = 0,95 составляет 0,073.0,083 м/с.

В практических опытах при погружении зерен в водном растворе соли плотностью рж = 1150 кг/м3 время tu их движения составляет 1,63.2,57 с. Среднее значение времени ^р.з1150 погружения зерновок соответствует значению 2,05 с. Среднее квадратическое отклонение Зз1150 измерений времени движения зерновок равно 0,242 с, а абсолютная погрешность А^1150 составляет 0,113 с. Общая погрешность А^бщз1150 измерений времени движения зерновок равна 0,115 с.

При этом минимальная скорость из min1150 погружения зерна равна 0,053 м/с, а максимальная Юз max1150 = 0,083 м/с. Среднее арифметическое значение скорости Юср.з1150 зерновок из полученных опытных данных составляет 0,067 м/с. Тогда, в соответствии с выражением (3.10) относительная погрешность ^^ определения скорости движения зерновки составляет 0,060. В результате абсолютная погрешность Аюз1150 косвенного определения скорости движения зерновки в жидкости согласно выражению (3.11) составляет 0,004 м/с. Доверительный интервал юсрз1150 ± Аюз1150 скорости погружения зерновок с надежностью р = 0,95 составляет 0,063 . 0,071 м/с.

Сравнение экспериментальных и теоретических исследований показывает, что время tср.з погружения цилиндрических зерновок больше времени погружения реальных зерновок, которое больше такого же времени tср.з для сфероидальных зерновок.

Это объясняется тем, что цилиндр как геометрическая форма зерновки отличается от формы реальной зерновки большей площадью миделевого сечения, входящей в силу ^ гидродинамического сопротивления (2.29) жидкости движению в ней зерновки. У цилиндра это площадь прямоугольника и равна 2гз1з. Миделево сечение реальной зерновки будет вписываться в прямоугольник, поэтому ее площадь меньше площади прямоугольника. Кроме того, цилиндр является плохообтекаемым телом в отличии от реальной зерновки, поэтому для него коэффициент с =1,2 гидродинамического сопротивления больше по значению чем для реальной зерновки [169].

Из соотношения для силы ГС гидродинамического сопротивления (2.29) следует, что сила ГС гидродинамического сопротивления, действующая на цилиндрическую зерновку больше такой же силы, действующей на реальную зерновку. Поэтому время падения цилиндрической зерновки больше времени падения реальной, а скорость меньше, что видим по результатам исследования.

Для сфероидальной модели зерновки значение коэффициента с гидродинамического сопротивления жидкости меньше такого же коэффициента реальных зерновок, так как они не имеют идеальную сфероидальную геометрическую форму. Следовательно, сила гидродинамического сопротивления жидкости, действующая на реальную зерновку больше такой же силы (2.45), действующей на сфероидальную зерновку, отсюда скорость падения реальной зерновки в жидкости будет меньше скорости сфероидальной зерновки.

Сопоставление расчетных значений Псрмод средних арифметических значений скоростей иср.теор. зерновок двух моделей (цилиндрической и сфероидальной) погружения в жидкостях различной плотности рж с экспериментальными иср.з показало, что они одного порядка и практически имеют близкие значения. Относительное различие в процентах скоростей данных зерновок, определяемое по формуле (%) [171]:

=

»^ _и

^ср.мод ^ср.з

■ 100, (4.1)

^ср.мод

показывает, что при погружении зерновки в воде (рж = 1000 кг/м3) составляет не более 1,1%, а в водных растворах хлористого натрия (N01) плотностью рж = 1090 и 1150

кг/м3 - 2,6 и 4,7% соответственно. Это свидетельствует о том, что проведенные эксперименты по погружению зерен в жидкостях различной плотности рж согласуются с теоретическими исследованиями для цилиндрической и сфероидальной зерновок.

Поэтому, полученные теоретические формулы для определения скорости из погружения в жидкости зерновок цилиндрической и сфероидальной форм, можно использовать при разработке машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли для обоснования ее конструктивно-технологических параметров с целью выполнения ею с надлежащей эффективностью технологического процесса.

4.5 Влияние угла наклона днища ванны машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур на погружение зерен в жидкости

При разработке машины выделения вредных примесей из семян зерновых культур в растворе соли необходимо определить угол а наклона днища ванны между транспортерами вывода семян и отходов. При определенном угле а наклона днища ванны возможно скопление погрузившихся на нее зерен. Это обстоятельство будет ухудшать технологический процесс вывода зерна из ванны наружу [241].

Результаты проведенных практических опытов погружения зерен озимой ржи на дно ванны с водой (рж = 1000 кг/м3) по поверхности наклонной пластины от угла а ее наклона к горизонту при подаче зерна потоком представлены на рисунке 4.9 [230].

Полученные данные опытов и результаты регрессионного и дисперсионного анализов применением программы по статистической обработке данных Б1§шаР1о1 11.0 представлены в таблице Г.7 приложения Г [192].

При подаче зерна потоком с высоты И = 0,050 и 0,060 м на поверхность воды (рж = 1000 кг/м3) зависимости распределения доли РП50 и РП60 погружения зерен озимой ржи на дно ванны по поверхности наклонной пластины от угла а ее наклона к горизонту описывается следующими уравнениями (%) [6]:

Рп50 = - 117,829 + 7,966а - 0,070а2, Я2 = 0,971; (4.12)

Рп60 = - 131,386 + 8,099а - 0,069а2, Я2 = 0,962. (4.13)

Для подтверждения значимости полученных значений коэффициентов моделей регрессий проведено сравнение их расчетных значений /-статистики (/расч.) с табличным значением /-критерия Стьюдента (/табл). Графическая интерпретация значимости коэффициентов регрессии для исследуемых критериев РП50 и РП60 в сравнении с табличным значением /-критерия Стьюдента представлена на рисунке 4.10.

100