Производительность харвестеров на сплошных рубках

Машинизированная система для заготовки древесины с использованием сортиментного метода и однозахватного харвестера стала широко использоваться лесной промышленностью в лесах умеренной и бореальной зон, особенно в северных странах. Сегодня, почти 100% лесозаготовок в Швеции и Финляндии выполняются с использованием системы харвестер-форвардер [2,3]. В России значительный прогресс был сделан в последнюю декаду в применении сортиментного метода и его механизации, особенно на севере Европейской части России. Лесозаготовительные системы для сортиментного метода по сравнению с системами для хлыстового метода и заготовки деревьями снижают потребности в рабочей силе, улучшают безопасность труда и уменьшают риск для окружающей среды и размеры погрузочных площадок [4,5]. На практике машинизированная система для заготовки древесины деревьями, состоящая из валочно-пакетирующей машины, трелевочного трактора и сучкорезной машины или процессора, имеет большую производительность по сравнению с системой для сортиментной заготовки на основе однозахватного харвестера и форвардера, так как каждая операция осуществляется специализированной машиной [6-9]. Проведенные исследования [6-8] показали, что затраты при применении сортиментного метода лесозаготовки на 8-33% больше по сравнению с затратами на заготовку деревьями. Однако на севере Европейской части России высокая производительность при заготовке деревьями не означает меньшие затраты по сравнению с сортиментной заготовкой [9]. К тому же, следует иметь в виду, что большинство исследований проводились раннее, в условиях, когда сортиментный метод был новым, только что введенным лесозаготовительным способом, а заготовка деревьями была широко используемым методом. Более того, эти исследования проводились на делянках, на которых древостой не был пройден рубками ухода. Принимая во внимание то, что машинизированный сортиментный метод еще только осваивается в России, тогда как заготовка деревьями была разработана во времена Советского Союза и широко использовалась, дальнейшее улучшение производительности систем для сортиментного метода повысит экономическую эффективность лесозаготовительных операций в России. В настоящее время доля заготовки деревьями в общем объеме рубок составляет приблизительно 50%, доля сортиментного метода 30% и на хлыстовой метод заготовки приходится 20%. Доля сортиментной заготовки быстро увеличивалась в последнее время. В некоторых регионах России, например, в Карелии и Ленинградской области, уже сейчас более 70% рубок осуществляется с применением системы харвестер-форвардер [10].

Производительность харвестера зависит от многих факторов, таких, как состав древостоя, участок, характер поверхности, рельеф, мотивация и навыки оператора, характер крон, планирование работ, размер деревьев, число видов сортиментов, количество деревьев на участке, густота подроста и конструктивные особенности машин [11-19]. В особенности, производительность харвестера тесно связана с объемом ствола и породным составом древостоя [4,14,16,19,20]. Существующие модели для определения производительности однозахватных харвестеров [8,11,12,21-27] подходят, главным образом, для бореальных лесов, пройденных рубками ухода, лесных плантаций и хвойных пород. Всего лишь несколько исследований, в которых изучалась производительность однозахватных харвестеров, были выполнены в лесах России, не пройденных рубками ухода [9]. Целью данного исследования было разработать модель производительности харвестера как функцию от породного состава и среднего объема хлыста. С помощью такой модели потенциальные пользователи технологий для сортиментной заготовки могут определить собственные затраты на заготовку в различных условиях и оценить конкурентоспособность по сравнению с традиционными системами для заготовки деревьями. Результаты этого исследования смогут облегчить адаптацию сортиментного метода к условиям непрореженных смешанных лесов, особенно в тех компаниях, где изношенная отечественная техника и дешевая рабочая сила не стимулируют инвестиции в специально спроектированные лесные машины.

Данные и методы

Полевые исследования [28] были проведены в типичных условиях севера Европейской части России в 2008-2009 годах (Рис. 1).

Рис. 1. Расположение мест полевых исследований на карте северной части Европейской России.

Среднеразмерные колесные харвестеры John Deere (JD) 1270D с двигателем мощностью 160 кВт и рабочим весом 17 тонн были использованы в ходе полевых исследований. Все изученные харвестеры были оборудованы харвестерными головками JD 758 HD. В полевых условиях были изучены 38 харвестеров в 2008-2009 годах, из которых 9 работали в Карелии, 8 – в Вологодской и Архангельской областях, 16 – в Республике Коми, 2 – в Ленинградской и Тверской области и 1 – в Кировской области. Объем полученной древесины составил 1,4 млн м3. Харвестерами было заготовлено 4,3 миллиона деревьев. Вырубленные участки леса до этого не были пройдены рубками. Типичный исследовательский участок представлял собой разновозрастный смешанный древостой. Породный состав такой лесосеки включал ель (48%), сосну (19%), березу (22%) и осину (11%). Средний объем ствола на исследуемых лесосеках был между 0,13 и 0,53 м3, среднее значение 0,31 м3. Общий объем ликвидной древесины на участках был от 100 до 300 м3/га. Средний запас в изученных регионах был 152 м3, а среднее количество деревьев – 490 на гектар. Типичные почвы – глины, суглинки и супеси. Распределение объемов стволов и пород по регионам представлено в таблице 1.

Таблица 1. Распределение заготовленных деревьев по породам ( Р ) и среднему объему ствола (v).

	Заготовленный	Средний	Сосна		Ель		Береза		Осина
Регион	объем,	объем	P ,	v ,	P ,	v ,	P ,	v ,	P ,	v ,
	1000 м3	ствола, м3	%	м3	%	м3	%	м3	%	м3
Карелия	236	0,28	40	0,41	45	0,22	11	0,30	4	0,42
Вологодская обл.	298	0,31	6	0,58	55	0,27	28	0,34	11	0,46
Коми	685	0,32	16	0,33	50	0,30	22	0,32	12	0,49
Ленинградская обл.	52	0,34	5	0,42	37	0,25	27	0,38	31	0,45
Тверская обл.	70	0,38	43	0,41	28	0,32	16	0,36	13	0,42
Кировская обл.	30	0,38	7	0,75	62	0,32	27	0,48	4	0,88
Регионы в общем	1371	0,31	19	0,38	48	0,27	22	0,33	11	0,47

Харвестеры работали 7 дней в неделю, 24 часа в сутки, разделенных на дневную и ночную смены. Число разных типов заготовленных сортиментов было от 8 до 10, включая пиловочник и балансы из ели, сосны и березы, тонкомерный еловый/сосновый пиловочник, осиновые балансы и дровяную древесину [29].

Производительность каждого харвестера автоматически замерялась при выполнении обычных операций на лесосеках. Для сбора данных о производительности использовалась программа TimberLink 2.0 – новая версия системы мониторинга производительности и состояния машин JD. Собранные данные о производительности были перенесены с харвестеров для камеральной обработки с помощью накопителя на флэш-памяти. Процедура сбора данных состояла из получения предварительной информации, такой, как дата, время работы, время обработки, время движения, объем ствола, древесные породы и число деревьев, производительность обработки, расход топлива и некоторую дополнительную информацию. Дополнительная информация включала имя подрядчика, тип машины и харвестерной головки, а также местонахождение.

Лесозаготовительные операции изученных харвестеров были разделены на два отдельных временных элемента, которые были записаны с помощью системы TimberLink [30]. Один из временных элементов охватывал операции по выбору ствола, а второй временной элемент объединял операции по обработке ствола (обрезка сучьев и раскряжевка). Операции выбора ствола включают в себя все действия от заезда машины на делянку и движения манипулятором до начала спиливания ствола. Система TimberLink записывала время каждого действия в пределах операции по выбору ствола: время передвижения машины, время движения манипулятора и другое время.

Операции обработки ствола состоят из спиливания ствола, переноса ствола, обрезки сучьев и раскряжевки. TimberLink отмечал время, затраченное на каждую из операций по обработке ствола, при обработке стволов различных размеров.

Измерительная система харвестерных головок была использована для измерения диаметров секций и длин каждого дерева, для определения объемов стволов. Производительность машин была определена в м³ древесины заготовленной за 1 эффективный машино-час ( PMH) и за 1 машино-час обработки ствола (SprocMH) .

Эффективный машино-час PMH – это время выполнения машиной лесозаготовительных операций за вычетом задержек (технические поломки и прочие задержки). Таким образом, это время, затраченное машиной на выполнение своей главной задачи, а также время, затраченное на сопутствующие задачи. Короткие задержки, которые не могут быть легко отделены от производственной деятельности, были включены в эффективное время.

Машино-час обработки ствола (SprocMH) – это время, в течение которого машина выполняет операции валки и обработки ствола (спиливание ствола, обрезка сучьев, раскряжевка и движения харвестерной головкой). Отношение машино-часа обработки ствола ( SprocMH) к эффективному машино-часу ( PMH ) было выражено через коэффициент времени обработки ствола SprocR. Все данные полевых исследований были отфильтрованны в разные категории с использованием программы Excel, а кривые производительности были проанализированы с помощью SPSS 15.0 для Windows.

Результаты

Коэффициент времени обработки ствола ( SprocR) для каждого из харвестеров изменялся в широких пределах от 0,17 до 0,45 со средним значением 0,34 (Таблица 2).

Таблица 2. Распределение SprocR по регионам.

Регион Коэффициент времени обработки ствола SprocR Мин. Макс. Среднее Республика Карелия 0,23 0,43 0,30 Вологодская область 0,19 0,45 0,39 Республика Коми 0,30 0,41 0,35 Тверская, Ленинградская и Кировская области 0,17 0,34 0,25 Регионы в общем 0,17 0,45 0,34 о Кировская ■Тирская * Карелия * Вологодская ♦Ленинградская •Komi

Рис. 2. Отмеченные значения соотношения между объемом ствола и производительностью за SprocPMH для исследованных харвестеров.

Таблица 3. Средняя производительность машин, м3/SprocMH  и средний объем ствола по ключевым регионам северной части Европейской России.

i	Группа  ствольных Средняя производительность харвестера, м3/ S proc MH объемов,            Карелия         Вологодская   Коми           Регионы в м3 б. к.                                       обл.                            общем
1	2,71–3,20             111,6            114,0            119,8            118,6
2	2,21–2,70              109,5             102,3             114,2            111,1
3	1,71–2,20              101,4            95,0              109,1             104,9
4	1,21–1,70              95,1              83,6              94,5             92,7
5	0,81–1,20              75,0              71,2              78,9             77,1
6	0,51–0,80              59,4              56,5              62,9             61,5
7	0,31–0,50              43,8              42,1              47,4             46,1
8	0,16–0,30              29,6              28,5              32,7             31,3
9	≤0,15                  13,7              13,8              15,8              14,9
П	Таблица 4. Переменные степенной регрессионной модели по древесным породам и регионам. Порода   Переменные степенной регрессионной модели Карелия          Вологодская обл.  Коми            Регионы в общем b 0            b 1          b 0            b 1          b 0            b 1          b 0            b 1
1	Сосна     69,638    0,595    66,068    0,565    74,223    0,575    71,844    0,582
2	Ель        65,959    0,627    63,486    0,574    72,260    0,556    69,061    0,576
3	Береза     69,248    0,655    59,091    0,559    72,229    0,557    68,451    0,581
4	Осина     71,895    0,520    72,980    0,579    75,089    0,556    74,719    0,552

Объем ствола, м3

• Сосна, Карелия        в Сосна, Вологодская А Сосна. Коми

■4) ¹ Ель, Вологодская ^^Ель, Коми              ♦ Ель. Карелия

-*-Береза. Коми        —•—Береза, Карелия       -Я-Береза, Вологодская

-♦-Осина. Карелия      -в-Осина, Вологодская    —*—Осина. Коми

Рис. 3. Зависимость между объемом ствола и производительностью (м3/SprocPMH) для различных древесных пород и регионов.

Таблица 5 показывает распределение заготовленных деревьев по объемам стволов и породам деревьев.

Таблица 5. Распределение заготовленных деревьев по объемам стволов и породам деревьев для всех рассмотренных регионов.

i	Группа ствольных объемов, м3	Число заготовленных деревьев	Доля    заготовленных    деревьев    в зависимости от объема, %
			Сосна	Ель	Береза	Осина
1	2,71–3,20	1 585	0,04	0,06	0,01	0,04
2	2,21–2,70	7 016	0,16	0,25	0,07	0,12
3	1,71–2,20	23 282	0,53	0,79	0,27	0,34
4	1,21–1,70	73 843	1,70	2,34	1,05	1,47
5	0,81–1,20	200 888	4,62	6,26	3,37	5,15
6	0,51–0,80	457 038	10,50	14,18	8,60	12,12
7	0,31–0,50	699 412	16,07	19,53	14,60	17,87
8	0,16–0,30	1019 159	23,42	23,53	23,10	25,51
9	≤0,15	1868 974	42,95	33,00	48,92	37,35
	Всего	4351 197	100,0	100,0	100,0	100,0

Производительность однозахватного харвестера, выраженная в м³ за эффективный машино-час ( PMH) в условиях севера Европейской части России, может быть оценена с помощью формулы, представленной ниже, и переменных, приведенных в таблицах 3-6:

Р₂ — S_procR X ^Р_д &0 ^ ^i ^Vi s               i

где, P 2 - производительность харвестера за эффективный машино-час (м³/РМН), S proc R -коэффициент времени обработки ствола, v - объем ствола (м³), s - древесная порода (1=сосна,

2=ель, 3=береза, 4=осина), P_s - объемная доля каждой древесной породы в общем объеме заготовленной древесины, i - номер группы ствольных объемов ( i =1-9 в рассмотренных регионах), D i - доля каждой группы ствольных объемов в общем объеме заготовки b₀ и Ь 1 -переменные для каждой древесной породы и региона из таблицы 6.

В Таблице 6 даны результаты расчетов производительности харвестеров для Республики Карелия, Вологодской области, Республики Коми и для рассмотренных регионов в целом. Значение коэффициента времени обработки ствола (SprocR) было принято равным 0,25-0,55 с шагом увеличения, равном 0,05. Средняя производительность харвестера за PMH (R = 0,35) в Республике Карелия равна 10,6 м3/ч (средний объем ствола v = 0,28 м3), в Вологодской области равна 10,8 м3/ч (v = 0,31 м3), в Республике Коми равна 12,5 м3/ч (v = 0,32 м3) и для всего севера Европейской части России производительность равна 11,7 м3/ч (v = 0,31 м3). Сравнивая при одной и той же величине коэффициента SprocR значения производительности харвестеров, полученные для рассмотренных регионов с учетом среднего размера ствола и древесных пород, больших различий в производительности не было выявлено.

Обсуждение и заключение

Это исследование основывалось на большом количестве данных. Данные о производительности были собраны для 38 харвестеров в 6 наиболее лесистых регионах Европейской части России. В этом исследовании были использованные данные о 4,3 миллионах заготовленных деревьев и 1,4 миллионах м3 обработанной древесины, что составляло 11% от общей годовой заготовки леса в Республике Коми (0,69 миллиона м3), 4 % в Республике Карелия (0,24 миллиона м3) и 4 % в Вологодской области (0,30 миллиона м3).

В общем, производительность за PMH различалась в широких пределах между изученными харвестерами (от 4,3 до 14,9 м³, среднее значение 10,7 м³). Наименьшая средняя производительность для рассмотренных регионов была отмечена в Республике Карелия, 9,6 м³/ PMH , а наибольшая - в Республике Коми 11,6 м³/ PMH . Средние объемы ствола были 0,28 и 0,32 м³, соответственно. Производительность обработки ствола за 1 SprocMH также широко менялась между изученными харвестерами, от 16,0 до 49,5 м³, среднее значение 32,4 м³. Наименьшая производительность обработки ствола в рассмотренных регионах была отмечена в Вологодской области, 27,1 м³/ SprocMH , а наибольшая - в Республике Коми, 33,7 м³/ SprocMH .

Производительность харвестеров не отличалась существенно от данных, собранных в российских лесозаготовительных компаниях [9,31]. Однако, производительность харвестеров в Финляндии значительно выше, чем в рассмотренных регионах, не смотря на такой же размер стволов. По данным [32], средняя производительность обычных однозахватных харвестеров в финских лесозаготовительных компаниях для среднего объема 0,3 м³ была около 18 м³. PMH для сплошных рубок (больше на 7 м³/ PMH) . Объемная доля коры в общем объеме ствола с корой была оценена в 10%, это значение было использовано для перевода финских данных о производительности в сравнимые величины (из м³ в коре в м³ без коры).

Существует несколько возможных объяснений выявленных различий между производительностью харвестеров в России и Финляндии. Предыдущие исследования показали, что навыки оператора имеют значительное влияние на производительность лесозаготовительных операций [9,21,33,34]. Более того, меньшая производительность в России - это следствие отличий от Финляндии в размерах стволов и породного состава, которые в свою очередь являются результатами разных подходов к ведению лесного хозяйства в этих странах. Насаждения в Финляндии более или менее регулярно подвергаются уходу, тогда как в России древостои редко проходятся рубками ухода перед рубками главного пользования. Это является важным факторам, связанным с производительностью лесозаготовительных операций.

Таблица 6. Рассчитанная производительность,  м3/PMH,  для возможных значений коэффициента времени обработки ствола (SprocR) по регионам и древесным породам.

Коэфф	Республика Карелия					Вологодская			область		Республика			Коми			Регионы в целом
ициент S proc R	С	Е	Б	О	Ср	С	Е	Б	О	Ср	С	Е	Б	О	Ср	С	Е	Б	О	Ср
0,25	9,5	5,8	7,1	10,5	7,6	11,3	6,8	7,5	10,6	7,7	8,9	8,4	8,7	11,2	8,9	9,3	7,5	8,3	11,0	8,4
0,3	11,3	7,0	8,5	12,6	9,1	13,5	8,2	9,1	12,7	9,2	10,7	10,1	10,5	13,4	10,7	11,2	9,0	9,9	13,2	10,1
0,35	13,2	8,2	10,0	14,7	10,6	15,8	9,5	10,6	14,8	10,8	12,4	11,8	12,2	15,7	12,5	13,1	10,5	11,6	15,4	11,7
0,4	15,1	9,3	11,4	16,8	12,2	18,0	10,9	12,1	16,9	12,3	14,2	13,5	14,0	17,9	14,3	14,9	12,0	13,2	17,6	13,4
0,45	17,0	10,5	12,8	18,9	13,7	20,3	12,3	13,6	19,0	13,9	16,0	15,2	15,7	20,2	16,0	16,8	13,5	14,9	19,8	15,1
0,5	18,9	11,6	14,2	21,0	15,2	22,5	13,6	15,1	21,1	15,4	17,8	16,9	17,5	22,4	17,8	18,7	15,0	16,5	22,0	16,8
0,55	20,8	12,8	15,7	23,1	16,7	24,8	15,0	16,6	23,3	17,0	19,5	18,6	19,2	24,6	19,6	20,5	16,5	18,2	24,2	18,5

С-сосна, Е-ель, Б-береза, О-осина, Ср-средний породный состав в регионе

Соотношение времени, затраченного на обработку стволов, к эффективному машино-часу ( SprocR ) для изученных харвестеров было очень низким, и его значение менялось в широких пределах от 0,17 до 0,45. Харвестеры, работающие в Республике Коми, показали лучшее соотношение, среднее значение SprocR было 0,35. Для сравнения, в странах Северной Европы доля время обработки ствола в эффективном машино-часе составляет от 25% для рубок прореживания и до 55% для сплошных рубок [21,23,33]. Размер ствола имеет прямое влияние на долю времени обработки ствола ( SprocR ) в эффективном машино-часе. Особенно это заметно с увеличением среднего размера ствола, так как доля времени обработки ствола SprocR также растет. С точки зрения выполнения операций, российские лесозаготовительные компании очень нуждаются в повышении производительности машин, так как коэффициент использования изученных харвестеров колебался от 0,40 до 0,84 со средним значением 0,60. Эти компании все еще располагают значительным потенциалом более эффективного использования машин, и возможности повышения доли времени обработки ствола для снижения затрат должны быть изучены. Производительность машин может быть увеличена путем повышения доли времени обработки ствола за счет усовершенствованных методов работы. Результаты этого исследования и исследований, проведенных раннее [9], показали, что в некоторых лесозаготовительных компаниях рассмотренных регионов производительность харвестеров за PMH может быть удвоена. В общем, при увеличении доли времени обработки ствола до уровня стран северной Европы (0,55), производительность может быть увеличена до 16,7 м³/ PMH в Карелии, 17,0 м³/ PMH в Вологодской области, 19,6 м³/ PMH в Коми и 18,5 м³/ PMH в целом для рассмотренных регионов. При выполнении этого условия, средняя производительность обычных харвестеров в этих регионах сможет достичь уровня Финляндии Швеции. Существующая модель производительности харвестеров для севера Европейской части России подразумевает, что последующие исследования могут быть направлены на улучшение разработанных прогнозирующих моделей, что даст возможность прогнозировать производительность системы харвестер-форвардер для разных насаждений и условий работы. Различные сценарии могут быть смоделированы для выбора наиболее экономически эффективного использования машин в конкретных условиях в России и других странах бывшего СССР. Потенциальные пользователи харвестеров получают возможность рассчитывать собственные затраты для разных условий и оценивать конкурентоспособность альтернативных вариантов. Предложенные модели призваны также облегчить адаптацию полностью механизированного сортиментного метода к условиями лесов, не пройденных рубками ухода, особенно в тех компаниях, в которых по-прежнему используется изношенная отечественная техника и в которых дешевая рабочая сила препятствует инвестициям в специализированные лесные машины.