Improving the process of dosing ultrafine particles with vibration- electromechanical mixing

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

A promising direction for improving the balance of the diet of livestock and birds by trace element composition is the enrichment of ultradisperse particles of scarce trace elements. At the same time, it is important that they are evenly distributed throughout the entire volume of the feed mixture. The purpose of the study is to increase the uniformity of the distribution of ultrafine particles in the feed mixture by developing special equipment and modernizing the technological process. The use of new technologies for the preparation of feed mixtures based on the control of technological parameters makes it possible to obtain a product with specified functional parameters and preservation of nutritional properties. Analysis of theoretical studies of the process of dosing and mixing of ultrafine particles has shown that the best option for their movement in the flow of the mixture is laminar. The designed processing line provides for the separate supply of pre-mixed feed mixture and ultraparticles to the vibrating mixer. The efficiency of the mixing process in a vibrating mixer was evaluated using three sections of a feed mixture with ultraparticles of iron, zinc, cobalt and molybdenum powders. The optimal working parameters are achieved at the angular velocity of the vibrating mixer - 3…7 rad / s, the oscillation frequency - 9...37 Hz, the vibration mixing time - 113...333 s, the opening time of the controlled dispenser (feeding ultrafine particles into the vibrating mixer) - 5 …15 s. When using a controlled ultraparticle detector and a spherical impeller, the particles in the feed were distributed more evenly. The lowest effect on the value of this indicator in three sections of the feed mixture was noted for zinc (up to 2.7 %), followed by iron powders (up to 3.6 %) and molybdenum (up to 9.5 %). The developed equipment had the greatest impact on the uniformity of cobalt distribution (up to 20.5 %). At the same time, the deviation from the norm (0.5 mg/kg) did not exceed 2 %, that is, the value of the qualitative indicator of uniformity of distribution was equal to 98 %.

Авторлар туралы

V. Shakhov

Orenburg State Agrarian University

Email: shahov-v@yandex.ru
460014, Orenburg, ul. Chelyuskintsev, 18

V. Pushko

Orenburg State Agrarian University

460014, Orenburg, ul. Chelyuskintsev, 18

I. Boyko

Orenburg State Agrarian University

460014, Orenburg, ul. Chelyuskintsev, 18

V. Gerasimenko

Orenburg State Agrarian University

460014, Orenburg, ul. Chelyuskintsev, 18

P. Uchkin

Orenburg State Agrarian University

460014, Orenburg, ul. Chelyuskintsev, 18

I. Popov

Orenburg State Agrarian University

460014, Orenburg, ul. Chelyuskintsev, 18

Әдебиет тізімі

  1. Сыроватка В.И., Жданова Н.В., Обухов А.Д. Исследование кинетики движения ингредиентов лечебных кормов в шаровом смесителе // Российская сельскохозяйственная наука. 2021. № 2. С. 59-63.
  2. Мудров А.Г. Совершенствование смесителя "Турбула" // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 3 (54). С. 108-111.
  3. Построение математической модели процесса смешивания компонентов комбикормов / А. Г. Белов, В. А. Шахов, С. А. Соловьёв и др. // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2019. № 4.(78). С. 140-143.
  4. Есеев Е. А. Разработка процессов пневмосепарации с классификацией дисперсных материалов в динамическом кольцевом пространстве применительно к мукомольно-крупяному производству: дис. на соискание ученой степени доктора техн. наук. Барнаул, 2008. 216 с.
  5. Chkalova M., Shahov V., Pavlidis V. Effectiveness analysis of ways organizing production of combined feeds // Engineering for Rural Development. 2019. Vol. 18. P. 462-468.
  6. Современные инновационные подходы приготовления микродобавок в специализированной установке / В. А. Пушко, В. А. Шахов, С. В. Лебедев и др. // Достижения науки и техники АПК. 2018. № 4. Т. 32. С. 65-68.
  7. Каширин Д. Е., Полякова А. А. Исследование влияния конструктивно-технологических параметров смесителя - обогатителя концентрированных кормов на энергоемкость процесса смешивания // Вестник КрасГА У. 2016. № 9(120). С. 107-113.
  8. Баротермическая обработка ингредиентов комбикормов / В. И. Сыроватка, Н. В. Жданова, А. Н. Рассказов и др. // Инженерные технологии и системы. 2019. Т. 29. № 3. С. 428-442.
  9. Булатов С. Ю. Повышение эффективности приготовления кормов путем совершенствования конструкции и технологического процесса кормоприготовительных машин // Пермский аграрный вестник. 2017. № 1(17). С. 55-64.
  10. Development of equipment for producing feed mixtures with nanoparticles of scarce micronutrients / A. Belov, V. Shakhov, Y. Ushakov, at al // Engineering for Rural Development. 2020. Vol. 19. P. 1757-1762.
  11. Аналитическая модель смешивания сыпучих растительных компонентов / В. В. Матюшев, А. С. Аветисян, И. А. Чаплыгина и др. // Вестник КрасГА У. 2023. № 4 (193). С. 202-209.
  12. Савиных П. А., Турубанов Н. В., Зырянов Д. А. Результаты экспериментальных исследований процесса смешивания в горизонтальном ленточном смесителе // Тракторы и сельхозмашины. 2016. № 7. С. 32-36.
  13. Theoretical studies of the interaction between screw surface and material in the mixer / A. Marczuk, V. Sysuev, A. Aleshkin? et al. // Materials. 2021. Vol. 14. No. 4. P. 1-29. URL: https://www.mdpi.com/1996-1944/14/4/962 (дата обращения: 11.09.2023). doi: 10.3390/ma14040962.
  14. Морфо-биохимические показатели крови у бройлеров при коррекции рациона солями и наночастицами Cu / Е. А. Сизова, В. П. Королев, Ш. А. Макаев и др. // Сельскохозяйственная биология. 2006. Т. 51. № 6. С. 903-911.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».