Liquid Manure Hauling Capacity of Custom Applicators Using Tank Spreader Systems
Notice bibliographique
Résumé
In the last several years livestock farms in the Great Lakes Region have expanded and increased in size. With more livestock comes more manure handling and a greater transport distance to reach the expanding land base needed for land application. Because hauling and spreading large volumes of manure can greatly impact peak labor demand and the timeliness of tillage and planting, many farm managers are using custom hire of manure hauling and land application. A time-and-motion study of 13 liquid manure hauling systems on 10 farms using custom hauling services in Michigan, Ohio, and Ontario, Canada was done in 2006-2008. Representative time and material flow rates were used to model the hauling capacity of tank spreader systems as a function of spreader tank volume and transport distance. Simulated hauling rates were fit to a general model to develop machinery system-specific coefficients to predict an effective hauling capacity of tractor-drawn and truck-drawn spreader tanks, and hauling systems using truck-drawn nurse tanks for over-the-road transport to tractor-drawn spreader tanks for field spreading. The machinery-system specific coefficients are presented in a convenient reference table and can be used to estimate liquid manure hauling capacity over a range of tank volume and travel distance. Compared to standard tractor-drawn tank spreaders, spreaders drawn with high-speed tractors and truck-drawn spreaders had an advantage with longer hauls. Compared to injection with a 6-shank injector a broadcast application with a 26495-L (7000-gal) high-speed tractor-drawn spreader increased the hauling rate 25% near storage and 17% with a 3.2-km (2-mile) haul. The hauling rate of tank spreader systems was most sensitive to an increase in tank volume and travel speed. A 20% increase in tank volume increased the effective hauling rate about 8% with a 0.16-km (0.1-mile) haul and more than 16% with a 16-km (10-mile) haul. A 20% increase in travel speed had little effect when hauling near storage, but increased the hauling rate more than 7% with a 3.2-km (2-mile) haul, and more than 14% with a 16-km (10-mile) haul.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».