Разработка цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Владимиров Федор Евгеньевич

• Владимиров Федор Евгеньевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Владимиров Федор Евгеньевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

1.1 Зооветеринарное обоснование технических решений для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

1.2 Обоснование необходимости мониторинга уровня pH содержимого рубца крупного рогатого скота

1.3 Анализ существующих цифровых систем для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

Выводы по главе

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ И ОБОСНОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЦИФРОВОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ МОНИТОРИНГА ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

2.1 Обоснование конструктивных параметров датчика-болюса

2.2 Математическая модель взаимодействия датчика-болюса со стенками сетки и пищевода крупного рогатого скота

2.3 Математическая модель выявления половой охоты на основе индекса двигательной активности крупного рогатого скота

2.4 Математическая модель для мониторинга руминации крупного рогатого скота

2.5 Алгоритм выявления отклонений физиологического состояния крупного рогатого скота

Выводы по главе

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ЦИФРОВОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ МОНИТОРИНГА

ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

3.1 Программа и методика лабораторных исследований цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

3.1.1 Исследование коэффициента трения болюса в пищеводе

3.1.2 Исследование устойчивости материалов конструкции болюса к агрессивной рубцовой среде

3.1.3 Исследование потерь мощности сигнала болюса

3.1.4 Исследование точности измерения датчика двигательной активности

3.1.5 Исследование точности измерения датчиков рН и температуры

3.2 Методика натурных исследований цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

3.2.1 Характеристика предприятий ООО «Каштановка» и ООО «Имени Тимирязева»

3.2.2 Исследование точности измерения двигательной активности и температуры крупного рогатого скота

3.2.3 Методика исследования возможности выявления отклонений физиологического состояния крупного рогатого скота

3.2.4 Методика исследования влияния времени суток на физиологические показатели крупного рогатого скота

3.2.5 Методика исследования по определению зависимостей между физиологическими показателями крупного рогатого скота

Выводы по главе

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ЦИФРОВОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ МОНИТОРИНГА

ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

4.1 Разработка цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

4.1.1 Общее описание системы

4.1.2 Общая концепция разработки модуля болюса

4.1.3 Выбор элементной базы

4.2 Результаты проведения лабораторных исследований цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

4.2.1 Результаты исследования коэффициента трения болюса в пищеводе

4.2.2 Результаты исследования устойчивости к агрессивной рубцовой среде

4.2.3 Результаты исследования потерь мощности сигнала болюса

4.2.4 Результаты исследования точности измерения датчика измерения двигательной активности

4.2.5 Результаты исследования точности датчиков pH и температуры

4.3 Результаты проведения натурных исследований цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

4.3.1 Результаты исследования алгоритма измерения двигательной активности и температуры

4.3.2 Результаты проверки возможности выявления отклонений физиологического состояния крупного рогатого скота

4.3.3 Результаты оценки влияния времени суток на физиологические показатели крупного рогатого скота

4.3.4 Результаты исследования по определению зависимости между физиологическими показателями крупного рогатого скота

Выводы по главе

ГЛАВА 5. ОБОСНОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТ ПРИМЕНЕНИЯ ЦИФРОВОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ МОНИТОРИНГА ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

5.1 Расчет себестоимости цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

5.2 Расчет окупаемости цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Свидетельство ЭВМ на программу для автоматического выявления предстоящего отела молочных коров

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельство ЭВМ на программу для автоматического выявления половой охоты молочных коров

ПРИЛОЖЕНИЕ В Свидетельство ЭВМ на программу для автоматического выявления возможных и начинающих заболеваний молочных коров

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Акт натурных испытаний системы

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Акт натурных испытаний системы

ПРИЛОЖЕНИЕ Е Диплом международной выставки животноводства, племенного дела и кормопроизводства «AGROS 2024 EXPO» за «Лучшую научную разработку»

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Диплом XXVI российской агропромышленной выставки «Золотая осень 2023» «За успешное внедрение инноваций в сельском хозяйстве»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Внедрение технологий интенсивного ведения скотоводства и разведения высокопродуктивных животных сопровождается ростом заболеваемости у коров, что наносит значительный экономический ущерб отрасли. Например, ежегодно в странах Европы до 50% коров подвергаются выбраковке из-за заболеваний конечностей, приводящих к снижению продуктивных и репродуктивных качеств животных [1].

Молочная продуктивность коров зависит от количества и качества потребляемых кормов. Качество определяется тем, насколько концентрация белков, углеводов, жиров, минеральных веществ и витаминов в пище соответствует потребностям стельных коров в лактационный период. Перед отелом и сразу после него наблюдается снижение потребления кормов, что приводит к недостаточному поступлению питательных веществ для компенсации увеличивающейся молочной продуктивности [2], [3].

Для компенсации дефицита питательных веществ организм коровы использует запасы жиров, белков и минералов, что нарушает обмен веществ и способствует возникновению различных заболеваний, таких как пневмония, кахексия, ацидоз рубца, воспаление репродуктивных органов и, как следствие, выбраковка животного [4], [5].

Симптомами ацидоза рубца у коров являются диарея, уменьшение аппетита, снижение удоев молока, что может привести к другим заболеваниям, таким как токсикоз, тимпания, кетоз, ламинит, общая слабость. Чаще всего встречается субклинический ацидоз, при котором pH рубца составляет от 5,6 до 6,0. Это заболевание серьезно влияет на здоровье коров и снижает производительность молочных ферм [6].

Непрерывный неинвазивный мониторинг состояния крупного рогатого скота (далее КРС) с использованием различных технологий потенциально может стать мощным инструментом управления здоровьем поголовья на откормочных площадках и в системах молочного производства. Кроме того, точность и специфичность традиционной клинической оценки заболеваний КРС оставляет

желать лучшего, а раннее дистанционное выявление заболеваний с помощью передовых технологических систем может повысить точность и своевременность выявления заболеваний. Регулярное наблюдение за поведением коров посредством современных технологий позволяет получить ценные данные для оценки их здоровья и благополучия, что способствует повышению эффективности животноводства [7], [8].

Мониторинг поведения коров позволяет выявить признаки заболевания на ранней стадии, даже до появления клинических симптомов. Например, снижение реакции на внешние раздражители и активности может указывать на надвигающийся мастит за несколько часов до повышения температуры [9]. Анализ циркадных ритмов активности коров за два дня до появления симптомов также может сигнализировать о проблемах со здоровьем. Эти наблюдения открывают возможности для своевременного вмешательства и сокращения использования лекарств. Традиционные методы наблюдения являются трудоемкими и требуют значительных затрат времени персонала фермы. Сегодня есть доступные датчики и инструменты для точного животноводства, которые дают возможность непрерывно контролировать состояние животных. Акселерометры могут регистрировать активность, а анализ изображений может предоставить дополнительные данные о циркадном ритме животных [10], [11].

Ключевыми аспектами в мониторинге поведения коров являются сбор данных, их обработка и интерпретация. Для эффективного обнаружения ранних признаков заболевания необходимо умело оценивать нормальное поведение животных и выявлять отклонения от него. Машинное обучение (МО) может значительно помочь в изучении поведения. МО заключается в обучении модели, которая соответствует характеристикам данных без каких-либо априорных гипотез. Затем модель может помочь классифицировать данные по группам в соответствии с заданным критерием [12]-[15].

Степень разработанности темы

Механизацией и автоматизацией технологического процесса оценки здоровья КРС в разное время занимались Полянцев Н.И., Иванов Ю.А.,

Иванов Ю.Г., Бессарабов Б.Ф., Вашутин А.А., Воронин Е.С., Борчерз М.Р., Чанг Ю.М., Праудфут К.Л., Уодсворт Б.А., Стоун А.Э., Бьюли Дж.М., Бакаре А.Г., Ндоу С.П., Мадзимуре Дж., Чимонио М., Алсаод М., Ромер К., Кляйнманнс Дж., Хендриксен К., Роуз-Мейерхофер С., Пламер Л., Бушер У. и другие. Представленные ученые не только внесли значительный вклад в изучение физиологических параметров КРС, но и сыграли важную роль в развитии и внедрении цифровых технологий в молочном животноводстве.

Объект исследования - цифровое устройство для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота.

Предмет исследования - процесс мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота.

Цель исследования - повышение эффективности цифрового мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота на основе разработки датчиков-болюсов.

Задачи исследования:

1. Провести анализ существующих методов и технических средств для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота.

2. Разработать математические модели и алгоритмы взаимодействия болюса со стенками пищевода и сетки желудка, выявления половой охоты, предстоящего отела, признаков возможных заболеваний, мониторинга руминации, а также уровней кормления и поения крупного рогатого скота.

3. Обосновать параметры и разработать цифровое устройство для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота.

4. Разработать программу экспериментальных исследований цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота в лабораторных и производственных условиях.

5. Провести экспериментальные исследования цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота в лабораторных и производственных условиях.

6. Провести технико-экономическую оценку эффективности внедрения цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота.

Научную новизну работы составили:

1. Математические модели взаимодействия датчика-болюса со стенками пищевода и сетки желудка, а также мониторинга руминации, на основе которых определены его основные конструктивные параметры, учитывающие функцию формы ткани и вязкоупругие свойства внутренней поверхности желудочно-кишечного тракта крупного рогатого скота.

2. Аналитические корреляционные зависимости между показателями двигательной активности, температуры и рН содержимого рубца крупного рогатого скота.

3. Математическая модель и алгоритмы выявления половой охоты, предстоящего отела, возможных заболеваний, мониторинга уровня кормления и поения с выдачей соответствующих рекомендаций о физиологическом состоянии крупного рогатого скота.

Теоретическая значимость исследования заключается в модели взаимодействия датчика-болюса со стенками пищевода, сетки желудка и руминации, на основе которой определены его основные конструктивные параметры, в установлении взаимосвязей между двигательной активностью, показателями рН и температуры рубцового содержимого, продуктивностью и репродуктивными параметрами коров на основе анализа данных, полученных с помощью цифровых технологий; в алгоритме и математической модели выявления признаков половой охоты, приближающегося отела, потенциальных заболеваний, мониторинга кормления и поения.

Практическая значимость исследования заключается в разработанном комплексе аппаратно-программных технических средств для дистанционного мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота, включающего в себя датчик-болюс, базовую станцию и программное обеспечение. Новизна подтверждается свидетельствами ЭВМ №2 2023613141 от 12.02.2023, №2 2022684592

от 15.12.2022, № 2022684394 от 13.12.2022, Актами натурных испытаний по апробации в производственных условиях молочных ферм ООО «Имени Тимирязева», а также ООО «Каштановка».

Теоретическая и методологическая основа исследования.

В исследовании применялись современные технологии математического моделирования, конечно-элементного анализа и трехмерного моделирования, реализованные в программных комплексах КОМПАС-3D и SolidWorks. Обработка данных осуществлялась с помощью Microsoft Excel, SPSS Statistics и специально разработанного программного обеспечения на базе Matlab. Исследовательские процедуры проводились с использованием современного оборудования: искусственная рубцовая среда, стенд для моделирования активности КРС, измерительные приборы (рН-метр, термометр) и инструменты (штангенциркуль, линейка).

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель взаимодействия датчика-болюса со стенками пищевода и сетки желудка, а также мониторинга руминации, на основе которых определены его основные конструктивные параметры, учитывающие функцию формы ткани и вязкоупругие свойства внутренней поверхности желудочно-кишечного тракта крупного рогатого скота.

2. Аналитические корреляционные зависимости между показателями двигательной активности, температуры и pH содержимого рубца крупного рогатого скота.

3. Математическая модель и алгоритмы выявления половой охоты, предстоящего отела, возможных заболеваний, мониторинга уровня кормления и поения с выдачей соответствующих рекомендаций о физиологическом состоянии крупного рогатого скота.

Степень достоверности и апробация результатов работы.

Достоверность результатов исследования обеспечена использованием современных методик, сертифицированных приборов и оборудования, методов статистического анализа, интерпретации и обработки полученных данных.

Полученные результаты были опубликованы в авторитетных научных изданиях и представлены на международных конференциях. Разработанное цифровое устройство для мониторинга физиологического состояния КРС прошла лабораторную проверку в ведущих научно-исследовательских учреждениях, таких как ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, НИУ МИЭТ и МГАВМиБ - МВА имени К.И. Скрябина, а также апробацию в производственных условиях в молочных фермах СХПК Племзавод «Майский», ООО «Бородулинское», ООО «Имени Тимирязева» а также ООО «Каштановка».

Апробация результатов работы.

Промежуточные этапы диссертации были представлены на следующих научных конференциях: Международные научно-технические конференции, организованные на базе ФГБНУ ФНАЦ ВИМ (г. Москва, 2018 - 2021 гг.), Международная научно-практическая конференция «Инновационные идеи молодых исследователей для агропромышленного комплекса России» (г. Пенза, 2020 г.), V Международная научно-практическая конференция «Передовые достижения науки в молочной отрасли» (Вологодская обл., 2023 г.). Исследования и эксперименты, проведенные при работе над данной диссертацией, стали основой для выполнения научного гранта в рамках программы Фонда содействия инновациям У.М.Н.И.К.

По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, в том числе 14 работ в рецензируемых изданиях, из которых: 9 работ в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 2 статьи в научных изданиях, включенных в международную базу данных Web of Science и Scopus, получены 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ, опубликованы 3 публикации в сборниках материалов международных и всероссийских научных конференций, а также 1 монография.

Структура и объем диссертации.

Работа состоит из введения, основной части, содержащей пять глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, словаря терминов, списка литературы, 7 приложений. Работа изложена на 154 страницах печатного текста, содержит 63 рисунка, 24 таблицы, список литературы из 80 наименований источников литературы.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ КРУПНОГО

РОГАТОГО СКОТА 1.1 Зооветеринарное обоснование технических решений для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота

Репродуктивная способность животных является одним из важнейших факторов, влияющих на прибыльность животноводческих предприятий. Понимание биологических механизмов, связанных с получением приплода, может быть важным инструментом управления для увеличения реализованного дохода [16], [17].

Основной целью отечественного скотоводства является увеличение производства молока и говядины. Для достижения этой цели необходимо создать условия, которые стимулируют сельскохозяйственных производителей. Ключевые факторы, влияющие на увеличение объемов производства, включают в себя генетическую ценность, продуктивные характеристики и технологии обслуживания животных: продуктивность, систему кормления, численность стада, технологии производства и уровень квалификации персонала [18], [19].

Репродуктивный цикл коров можно разделить на шесть стадий [20]:

1) Препубертатный период - растущие телки не имеют эстрального цикла (анэстрального).

2) Половое созревание - начинается с первой течки. В возрасте около одиннадцати месяцев телята обычно вступают в стадию полового созревания. Возраст полового созревания зависит от генетики (породы отличаются началом полового созревания) и веса (более низкий прирост веса может замедлить половое созревание).

3) Эстральные циклы - продолжаются с равномерными интервалами, обычно составляющими 21 (±3) день. На этой стадии оплодотворение необходимо проводить во время стоячей половой охоты, которая обычно длится 15 (±9) часов.

4) Стельность - после успешного оплодотворения корова стельна примерно 281 (±11) дней. Во время стельности у коров нет циклов. Срок стельности зависит от количества, породы и пола плода [21].

5) Отел - может произойти в течение нескольких часов или даже через день после того, как стельная корова станет беспокойной [22]. Другие исследования показывают, что химические и физические изменения происходят за 48 часов до отела [23], [24].

6) Послеотельный период - период восстановления после отела обычно длится > 40 дней, и в это время у коров снова начинается анэструс, поскольку у нее нет признаков течки. После этой стадии снова начинается эстральный цикл.

Эстральные циклы и отел можно рассматривать как два критических этапа в отношении эффективности размножения. Во время эстрального цикла необходимо определить правильное время для осеменения, чтобы сократить время между отелом и стельностью (стадия шестая, послеродовая). Во время отела часто требуется акушерская помощь, чтобы избежать травм и обеспечить выживание коровы и теленка. Более короткие интервалы отела и каждое выжившее животное приводят к увеличению количества телят в течение всей жизни коровы и, следовательно, к увеличению производства молока (у молочного скота) и производства мяса (у мясного скота).

Эстральный цикл коров с типичным интервалом в 21 день можно разделить на следующие четыре фазы, которые показаны на рисунке 1.1 [25], [26]:

1 Эструс * Метаэструс Диэструс Проэструс Эструс * г

1 II II II II II 1 1 II 21/0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 21/0 2

День эстралы-юго цикла

1 - овуляция и начало цикла Рисунок 1.1 - Четыре фазы эстрального цикла коров

1) Проэструс (предтечка) - изменения в поведении коровы (процесс обнюхивания других коров, удары головой по другим коровам, попытки оседлать их), начинающаяся за два-три дня до начала половой охоты, указывают на приближающееся начало нового менструального цикла. Эта фаза наступает до начала текущего менструального цикла, поэтому она фактически относится к предыдущему.

2) Эструс (течка) - половое возбуждение - от 28 до 36 часов коровы или телки находятся в эструсе. В течение промежутка времени от девяти до восемнадцати часов они проявляют признаки охоты, такие как садка на других коров и рефлекс неподвижности, т.е. она позволяет делать садку на себя. Овуляция происходит в конце охоты, заявленной как день 1 цикла.

3) Метаэструс (послетечка) - после овуляции у коровы наступает метэструс, который длится два-три дня (или послетечка), когда симптомы охоты ослабевают и исчезают. Кроме того, во время этой фазы вокруг вульвы часто появляется кровянистая слизь.

4) Диэструс (межтечка) - в остальную часть эстрального цикла корова не проявляет половой активности около 16 дней.

Рисунок 1.2 иллюстрирует эстральный цикл коров с гормональными изменениями и растущими структурами яичников. Ткань лопнувшего фолликула (красные звезды в оранжевых кружках) превращается в желтое тело (называемое ЖТ и визуализируемое оранжевыми кружками) примерно на пятый день цикла и вырабатывает прогестерон (синий), гормон, необходимый для установления и поддержания беременности. Лютеиновая фаза с преобладанием прогестерона (соответствует фазе диэструса) длится с 5-го по 17-й день и представляет собой период полового покоя [27], [28].

1 — фаза эструса, 2 — овуляции, 3 — желтое тело, 4 — уровень прогестерона, 5 — уровень простагландина F2a, 6 — фолликулы, 7 — уровень лютеинизирующего гормона,

8 — уровень эстрогена

Рисунок 1.2 - Иллюстрация эстрального цикла коров

Примерно на 17-й день ЖТ будет лизироваться, если в результате предыдущей овуляции не наступила стельность. Это делает матка, вырабатывающая гормон простагландин F2а (далее И^2а и окрашенный в красный цвет), который вызывает регрессию ЖТ в последующие 3-5 дней. Если животное было успешно оплодотворено и стельно, выброс И^2а из матки предотвращается эмбрионом, и ЖТ продолжает вырабатывать прогестерон. В этот момент животное снова попадает в фазу проэструса [29].

Рост фолликулов (желтые кружки) в яичнике контролируется фолликулостимулирующим гормоном (ФСГ) и лютеинизирующим гормоном (ЛГ), которые вырабатываются гипофизом. При высвобождении ФСГ начинает расти группа фолликулов, но остается и созревает только один фолликул из группы, тогда как остальные отмирают и регрессируют. Когда животное не беременно и находится в конце эстрального цикла (когда ЖТ уже лизирован), концентрация

прогестерона в крови очень низкая. Этот процесс способствует увеличению уровня ЛГ, что в итоге приводит к овуляции. Возникновение этого гормона (показано коричневым цветом) стимулируется эстрогеном (изображенным фиолетовым цветом), вырабатываемым в фолликулах, что в свою очередь влияет на поведение коров и способствует их зачатию. При высокой концентрации прогестерона в крови (во время лютеиновой фазы или во время стельности) созревший фолликул также начинает регрессировать, и начинает развиваться новая группа. Во время эстрального цикла обычно рекрутируются от двух до трех групп фолликулов (фолликулярные волны) [27].

Яйцеклетка может быть оплодотворена в течение 6 - 24 часов после овуляции [29], поэтому время овуляции должно быть каким-то образом определено. Как упоминалось ранее, коровы во время полового цикла меняют свое поведение в проэструс и фазу эструса и проявляют разные признаки течки.

Визуальное наблюдение является широко используемым методом обнаружения половой охоты. Он включает в себя распознавание и регистрацию признаков охоты обученным наблюдателем. Наблюдаемые признаки охоты включают в себя садку или попытку садки на другую корову, стояние, чтобы быть оседланной другой коровой, нюханье других самок, следование за другими коровами, мычание, подавленный аппетит, нервное и возбужденное поведение, грязь на задних и боковых сторонах тела коровы, взлохмаченная шерсть на хвосте, отек и покраснение вульвы, прозрачные слизистые выделения из влагалища и слизь, размазанная по крупу.

Самый верный признак половой охоты — это когда корова или телка позволяет другой корове сделать садку на нее, пока сама остается стоять. Это называется стоячей половой охотой. Корова может захотеть оседлать других, но может не согласиться на то, чтобы ее оседлали вне стоячей охоты. Обычно это указывает на то, что у нее либо наступает, либо прекращается стоячая течка [30].

Стоячая половая охота обычно длится от пяти до десяти секунд, и поэтому важно тщательно наблюдать. Наблюдение, проводимое фермерами или пастухами, должно проводиться не менее двух раз в день, для достижения наилучших

результатов рано утром и поздно вечером в течение не менее 30 минут каждое. Коровы должны наблюдаться вдали от кормушек и стоек для сена (голодный скот может быть больше заинтересован в корме) и должны находиться на нескользкой земле с большим количеством свободного пространства [30]. Более продолжительные наблюдения повышают эффективность выявления охоты (таблица 1.1), но не позволяют рабочим выполнять другие работы [31].

Таблица 1.1 - Эффективность обнаружения охоты для различных периодов наблюдения и количества

Количество наблюдений Заблюдаемый период

10 минут 20 минут 30 минут 60 минут

1 раз в день 22% 31% 36% 39%

2 раза в день 33% 43% 55% 61%

3 раза в день 45% 55% 65% 71%

4 раза в день 49% 61% 71% 78%

П.Л. Сенгер проанализировал множество публикаций и заявил, что эффективность обнаружения охоты составляет < 50% в большинстве молочных стад, а анализ прогестерона показал, что до 30% всех осеменений проводится вне течки. Увеличение размера стада также приводит к снижению частоты обнаружения охоты из-за меньшего количества рабочей силы на одну корову [32].

В нерабочее время 68% коров проявляют признаки половой охоты (таблица 1.2), поэтому большинство проявляемых признаков не могут быть визуально распознаны пастухами.

Таблица 1.2 - Процент коров с признаками половой охоты в разное время суток

Время дня Коровы с признаками охоты, %

6:00 - 12:00 22

12:00 - 18:00 10

18:00 - 00:00 25

00:00 - 6:00 43

Поэтому можно использовать некоторые вспомогательные средства для выявления охоты [33]:

• Маркеры для подбородка, установленные на быках или коровах, получавших тестостерон, или быках-пробниках. Маркер закрепляют на спину или круп оседлой коровы. Анализ количества краски на корове приводит к обнаружению охоты.

• Маркеры корня хвоста используются на многих молочных фермах [34]. Маркер, мелок или паста наносятся на хвост коров, у которых ожидается течка. Если у коровы стоячая охота, краска стирается. Чтение меловой полоски требует наблюдения и некоторой практики.

• Чувствительные к давлению подушечки, приклеенные к хвосту животного, можно использовать для поиска животных в охоте. При длительном нажатии подушечка меняет свой цвет. Животные, которые были оседланы чаще и дольше, будут демонстрировать более значительное изменение окраски.

• Электронные средства обнаружения охоты описаны в разделе 1.3.

Температура тела также меняется, когда эстральный цикл является самым

низким за один-два дня до эструса, высоким в день эструса и снова низким во время овуляции. Изменение температуры дополнительно анализировалось и подтверждалось в других исследованиях [35], [36].

Также увеличение физической активности во время эструса наблюдалось при видеосъемке коров и анализе видеозаписи каждого дня в отношении количества верховых животных, кормления, питья, отдыха и ходьбы [37]. Коровы проявляют большую активность в ночной период (как уже указано в таблице 1.2).

Более точное определение охоты в сочетании с искусственным осеменением может увеличить коэффициент воспроизводства и, следовательно, повысить прибыльность [38]. Финансовые потери из-за пропущенной охоты в России оцениваются от 440 до 1300 рублей в сутки за пропущенную охоту (в зависимости от времени после отела) [39].

Продолжительность стельности коров колеблется от 270 до 292 дней. В конце стельности отел инициируются гипоталамо-гипофизарной осью плода (рисунок 1.3), вырабатывающей адренокортикотропный гормон (АКТГ), который вызывает рост надпочечников плода и приводит к выработке кортизола.

Целью кортизола плода является плацента, где он вызывает повышение концентрации эстрогена (ЭГ) у матери. В ответ на выделение ЭГ повышается уровень простагландина F2a (П^2а), что приводит к регрессии желтого тела, а также к прекращению продуцирования прогестерона и выработке рецепторов окситоцина. Повышенный ПГФ2а также вызывает высвобождение окситоцина и пролактина (гипофиз) и релаксина (яичник). Эти материнские гормональные изменения приводят к расширению родовых путей, началу сокращения матки, материнскому поведению, синтезу молока и способности извергать молоко [40].

1 - гормоны, оказывающие стимулирующее действие, 2 - неизвестные стадии Рисунок 1.3 - Предлагаемая последовательность событий, ведущих к отелу

Температура тела тесно связана с гормональными изменениями (особенно прогестерона) у коров, что приводит к ее изменению за 48 часов до отела до 1°С [41]. Другими внешними признаками приближающегося отела являются: начало набухания вымени, отек вульвы и расслабление связок таза. В процессе отела следующие признаки дают информацию о его ходе (в порядке появления):

беспокойство, начало отела, давление в животе, обнаружение и разрыв аллантохориона, разрыв амниона, появление ножек теленка и теленок на земле [42].

Аоки и др. сравнили два различных подхода к обнаружению отела путем анализа температуры коровы. В «методе тех же часов» температура в определенное время суток сравнивается с тем же временем предыдущего дня. При разнице температур > 0,3°С или > 0,5°С в течение более трех часов выявлен отел. Этот метод привел к 100% обнаружению. При сравнении максимальных и минимальных значений температуры дня с предыдущими днями была достигнута более низкая скорость обнаружения 75% [19].

Петтерсон и др. проанализировали отелы за 15 лет и выяснили, что из 6,7% павших телят (893 из 13 296 отелов) 68,8% умерли в течение 4 дней после родов из-за дистоции, причем примерно половины этих потерь можно было бы избежать, оказывая помощь при отеле [43].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Владимиров Федор Евгеньевич, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Столярова О. А. Интенсификация как фактор эффективного развития молочного скотоводства / О. А. Столярова, Ю. В. Решеткина // Сурский вестник. -2020. - № 2(10). - С. 79-82.

2. Алексеев С. А. Интенсификация кормопроизводства как фактор эффективного развития молочного скотоводства: специальность 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в т.ч.: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; экономика предпринимательства; маркетинг; менеджмент; ценообразование; экономическая безопасность; стандартизация и управление качеством продукции; землеустройство; рекреация и туризм)»: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / С. А. Алексеев, 2022. -192 с. - EDN AQDHFH.

3. Позолотина В. А. Анализ рынка молока и молочной продукции в России / В. А. Позолотина, Г. Н. Глотова, В. Н. Морозова // Инновационный вектор развития отечественного АПК: Материалы III Национальной научно-практической конференции с международным участием, посвященной памяти доктора технических наук, профессора Н.В. Бышова, Рязань, 23 ноября 2023 года. - Рязань: Рязанский государственный агротехнологический университет, 2023. - С. 299-306.

4. Барашкин М. И. Этиологические факторы заболеваний крупного рогатого скота при промышленных технологиях / М. И. Барашкин, О. Г. Петрова // Ветеринария Кубани. - 2014. - № 3. - С. 13-14.

5. Лопатин С. В. Ацидоз рубца - один из основных факторов риска болезней пальцев у коров / С. В. Лопатин, А. А. Самоловов // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии им. В.Р. Филиппова. - 2013. -№ 2(31). - С. 7-11.

6. Астахова Д. П. Основные причины, формы контроля и проявления ацидоза / Д. П. Астахова, В. Г. Рядчиков, Е. В. Душкин // Эффективное животноводство. - 2015. - № 9(118). - С. 9-11.

7. Dzermeikaitè K. Innovations in Cattle Farming: Application of Innovative Technologies and Sensors in the Diagnosis of Diseases / K. Dzermeikaitè, D. Bacèninaitè, R. Antanaitis R // Animals. - 2023. - V. 13(5). P. 780. https://doi.org/10.3390/ani13050780.

8. Zeineldin M. On-Farm Point-of-Care Diagnostic Technologies for Monitoring Health, Welfare, and Performance in Livestock Production Systems / V. K. Yata, A. K. Mohanty, E. Lichtfouse // Sustainable Agriculture Reviews 54. Sustainable Agriculture Reviews. - 2021. - V. 20 (54). https://doi.org/10.1007/978-3-030-76529-3_7.

9. Wagner N. Detection of changes in the circadian rhythm of cattle in relation to disease, stress, and reproductive events / N. Wagner, M. M. Mialon, K. H. Sloth, R. Lardy, D. Ledoux, M. Silberberg, A. de Boyer des Roches, I. Veissier // Methods. -2021. - V. 186. - P. 14-21. doi: 10.1016/j.ymeth.2020.09.003.

10. Palacios C. A high cattle-grazing density alters circadian rhythmicity of temperature, heart rate, and activity as measured by implantable bio-loggers / C. Palacios, J. Plaza, J. A. Abecia // Frontiers in Physiology. - 2021. - V. 12. https://doi.org/10.3389/fphys.2021.707222.

11. Colditz I. G. Indicators of functional integrity in production animals / I. G. Colditz, E. G. Smith A. B., Ingham S. D. // Animal Production Science. - 2023. -V. 63. - P. 825-843. DOI: 10.1071/an23029.

12. Weary D. M. Board-invited review: Using behavior to predict and identify ill health in animals / D. M. Weary, J. M. Huzzey, M. A. G. Von Keyserlingk //Journal of Animal Science. - 2009. - V. 87(2). - P. 770-777. https://doi.org/ 10.2527/jas.2008-1297/

13. González L. A. Changes in feeding behavior as possible indicators for the automatic monitoring of health disorders in dairy cows / L. A. González, B. J. Tolkamp,

M. P. Coffey, A. Ferret, I. Kyriazakis //Journal of Dairy Science. - 2008. - V. 91(3). - P. 1017-1028. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0530.

14. Soltani M. Detection of poultry egg freshness by dielectric spectroscopy and machine learning techniques / M. Soltani, M. Omid // LWT-Food Science and Technology. - 2015. - V. 62(2). - P. 1034-1042. https://doi.org/10.1016/jlwt.2015.02.019.

15. Torney C. J. Assessing rotation-invariant feature classification for automated wildebeest population counts / C. J. Torney, A. P. Dobson, F. Borner, Lloyd- D. J. Jones,

D. Moyer, H. T. Maliti, J. G. C Hopcraft // PloS ONE. - 2016. - V. 11(5), e0156342. DOI: 10.1371/journal.pone.0156342.

16. Дунин И. М. Состояние мясного скотоводства в Российской Федерации / И. М. Дунин, Д. В. Бутусов, Г. И. Шичкин, Сафина Г.Ф., Чернов В.В., Ласточкина О.В., Тяпугин С. Е., Боголюбова Л. П., Никитина С. В., Матвеева Е. А., Тяпугин Е.

E. // Ежегодник по племенной работе в мясном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации. Пос. Лесные Поляны: ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела». - 2020. - С. 3-16.

17. Егоркина Ю. С. Современное состояние мясного скотоводства в Российской Федерации / Ю. С. Егоркина // В мире научных открытий: Материалы IV Международной студенческой научной конференции, Ульяновск, 20-21 мая 2020 года. - Ульяновск: Ульяновский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина. - 2020. - № 3(1). - С. 246-252.

18. Фасехзода И. С. Формирование стратегии экономической безопасности в условиях рыночной экономики / И. С. Фасехзода, С. Д. Тиллоева // Просвещение и познание. - 2021. - № 4 (4). - С. 3-20.

19. Решеткина Ю. В. Основные направления развития молочного скотоводства на основе кооперации малых форм хозяйствования региона / Ю. В. Решеткина, О. А. Столярова // Региональная экономика: теория и практика. - 2019. - Т. 17, - № 2 (461). - С. 356-368. DOI 10.24891/re.17.2.356.

20. Parish J. A. The Estrous cycle of Cattle / J. A. Parish, J. E. Larson, R. C. Vann // Mississippi State University in cooperation with US Department of Agriculture. -2010. - V. 2616.

21. Сковородин Е. Н. Морфология желтых тел яичников коров / Е. Н. Сковородин, Г. В. Базекин // Актуальные проблемы ветеринарной медицины, биотехнологии и морфологии. - 2021. - С. 13-17.

22. Мороз М. Т. Современные факторы интенсификации молочного скотоводства / М. Т. Мороз, В. С. Грачев, Е. Б. Прокопчук // Научное обеспечение развития АПК в условиях импортозамещения: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург

- Пушкин, 2022 года. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный аграрный университет. - 2022. - С. 129-133.

23. Wang J. Machine-Learning Techniques Can Enhance Dairy Cow Estrus Detection Using Location and Acceleration Data / J. Wang, M. Bell, X. Liu, G. Liu // Animals. - 2020. - V. 10(7). - P. 1160. https://doi.org/10.3390/ani10071160.

24. Aoki M. Predicting time of parturition from changing vaginal temperature measured by data-logging apparatus in beef cows with twin fetuses / M. Aoki, K. Kimura, O. Suzuki // Anim Reprod Sci. - 2005. - V. 86(1-2). - P. 1-12. doi: 10.1016/j.anireprosci.2004.04.046.

25. Гредягина М. А. Яичник, его строение. Особенности организации эстрально-овариального цикла в разные периоды у коров / М. А. Гредягина // Научные труды студентов Ижевской ГСХА: Сборник статей. - Ижевск: Ижевская государственная сельскохозяйственная академия. - 2022. - Т. 1 (14). - С. 603-607.

- EDN CXZDDX.

26. Зимина А. А. Морфология половой системы самки дельфина / А. А. Зимина, Л. А. Минюк // Стуловские чтения: сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции студентов, Самара, 25 мая 2023 года. - Кинель: Самарский государственный аграрный университет. - 2023. -С. 86-89. - EDN YQHAAG.

27. Göllnitz S. Untersuchung von Beziehungen zwischen Indikatoren der Energiebilanz und dem Wiederbeginn der zyklischen Ovarfunktion bei Hochleistungskühen post partum / Göllnitz S. // PhD thesis, Freie Universität Berlin. -2007. - P. 68. http://dx.doi.org/10.17169/refubium-8083.

28. Parish J. A. Estrus (heat) detection in cattle / J. A. Parish, J. E. Larson, R. C. Vann // Publication P2610. Mississippi State University Extension Service. - 2010. - P.

4. P0D-01-16.

29. Odau S. Untersuchungen zur Regulation der Prostagglandinsynthese im bovine Ovidukt / S. Odau // PhD thesis. Freie Universität. Berlin. - 2006. - P. 118. http: //dx.doi. org/10.17169/refubium-6762.

30. Shu H. Recent advances on early detection of heat strain in dairy cows using animal-based indicators: A review / H. Shu, W. Wang, L. Guo, J. Bindelle // Animals. -2021. - V. 11(4). - P. 980. https://doi.org/10.3390/ani11040980.

31. Idris M. Non-invasive physiological indicators of heat stress in cattle / M. Idris, J. Uddin, M. Sullivan, D. M. McNeill, C. J. Phillips // Animals. - 2021. - V. 11(1).

- P. 71. doi: 10.3390/ani11010071.

32. Senger P. L. The estrus detection problem: new concepts, technologies, and possibilities / Senger P. L. // J Dairy Sci. - 1994. - V. 77(9). P. 2745-53. doi: 10.3168/jds.S0022-0302(94)77217-9.

33. Wang F. K. Non-invasive cattle body temperature measurement using infrared thermography and auxiliary sensors / F. K. Wang, J. Y. Shih, P. H. Juan, Y. C. Su, Y. C. Wang // Sensors. - 2021. - V. 21(7). - P. 2425. https://doi.org/10.3390/s21072425.

34. Wang S. Alterations in vaginal temperature during the estrous cycle in dairy cows detected by a new intravaginal device - a pilot study / S. Wang, H. Zhang, H. Tian, X. Chen, S. Li, Y. Lu, L. Li, D. Wang // Tropical Animal Health and Production. - 2020.

- V. 52. - P. 2265-2271. https://doi.org/10.1007/s11250-020-02199-5.

35. Higaki S. Calving prediction in dairy cattle based on continuous measurements of ventral tail base skin temperature using supervised machine learning /

5. Higaki, K. Koyama, Y. Sasaki, K. Abe, K. Honkawa, Y. Horii, T. Minamino, Y.

Mikurino, H. Okada, F. Miwakeichi, H. Darhan, K. Yoshioka // Journal of dairy science.

- 2020. - V. 103(9). - P. 8535-8540. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17689.

36. Барсукова О. Е. Характеристика фенотипических признаков фертильности, молочной продуктивности и выживаемости коров голштинской породы в зависимости от возраста первого отела / О. Е. Барсукова // Генетика и разведение животных. - 2021. - № 1. - С. 44-52. https://doi.org/10.31043/2410-2733-2021-1-44-52.

37. Hemalatha R. J. Detection Of Estrus In Bovine Using Machine Learning / R. J. Hemalatha, S. P. SonaShree, T. R. Thamizhvani, V. Vijayabaskar // In 2021 Seventh International conference on Bio Signals, Images, and Instrumentation (ICBSII). - 2021.

- P. 1-5. DOI: 10.1109/ICBSII51839.2021.9445184.

38. Boneya G. Sexed semen and major factors affecting its conception rate in dairy cattle / G. Boneya // Int. J. Adv. Res. Biol. Sci. - 2021. - Т. 8. - № 1. - С. 99-107. DOI:10.22192/ijarbs.2021.08.01.012

39. Гукежев В. М. Эффективность воспроизводства молочного скота, факторы ее определяющие / В. М. Гукежев, М. С. Габаев, Ж. Х. Жашуев // Аграрная наука-сельскому хозяйству. - 2021. - С. 489-495.

40. Fuller W. B. Pregnancy and Parturition / W. B. Fuller, L. Neal // First Journal of Animal Science. - 1983. - V. 57(2). - P. 425-460. https://doi.org/ 10.2527/animalsci 1983.57Supplement_2425x.

41. Lammoglia M. A. Body temperature and endocrine interactions before and after calving in beef cows / M. A. Lammoglia, R. A. Bellows, R. E. Short, S. E. Bellows, E. G. Bighorn, J. S. Stevenson, and R. D. Randel // Journal of Animal Science. - 1997. V. 75(9). - P. 2526-2534. DOI: 10.2527/1997.7592526x.

42. Berglund B. External signs of preparation for calving and course of parturition in Swedish dairy cattle breeds / B. Berglund, J. Philipsson, O. Danell // Animal Reproduction Science. - 1987. - V. 15(1-2). - P. 61-79. https://doi.org/10.1016/0378-4320(87)90006-6.

43. Aoki M. Predicting time of parturition from changing vaginal temperature measured by data-logging apparatus in beef cows with twin fetuses / M. Aoki, K. Kimura,

O. Suzuki // Anim. Reprod. Sci. - 2005. - V. 86(1-2). - P. 1-12. doi: 10.1016/j.anireprosci.2004.04.046.

44. Бакиров Б. Групповая профилактика ацидоза рубца у коров / Б. Бакиров, Н. Рузикулов, Б. Хайитов, А. Абдурасулов // Вестник Ошского государственного университета. Сельское хозяйство: агрономия, ветеринария и зоотехния. - 2023. - №. 4(5). - С. 50-56. https://doi.org/10.52754/16948696_2023_4_7

45. AlZahal O. Ruminai temperature may aid in the detection of subacute ruminai acidosis / O. AlZahal, E. Kebreab, J. France, M. Froetschel, B. W., J. McBride // Journal of Dairy Science. - 2008. - V. 91(1). - P. 202-207. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0535.

46. Воронов Д. В. Показатели рН содержимого рубца у коров, больных ацидозом, при различных способах получения пробы / Д. В. Воронов, Ю. Н. Бобер // Ученые записки учреждения образования Витебская ордена Знак почета государственная академия ветеринарной медицины. - 2017. - Т. 53. - № 3. - С. 1821.

47. Oetzel G. R. Diagnosis and management of subacute ruminal acidosis in dairy herds / G. R. Oetzel // Veterinary Clinics: Food Animal Practice. - 2017. - V. 33(3). - P. 463-480. https : //doi.org/ 10.1016/j.cvfa.2017.06.004.

48. Еловикова Д. А. Лечение и профилактика ацидоза рубца у коров / Д. А. Еловикова, И. И. Калюжный // Проблемы и пути развития ветеринарной и зоотехнической наук. - 2022. - С. 55-59.

49. Бакиров Б. Микробиологические и метаболические аспекты ацидоза рубца у высокопродуктивных коров / Б. Бакиров, Б. Н. Хайитов, Ю. Улугмуродов // Вестник Ошского государственного университета. - 2021. - № 1-2. - С. 210-214. https://doi.org/10.52754/16947452_2021_1_2_210.

50. Скачков Д. В. Способ выявления нарушения обменных процессов у коров с кетозом и ацидозом рубца / Д. В. Скачков // Каталог научных и инновационных разработок ФГБОУ ВО Омский ГАУ: сборник материалов по итогам научно-исследовательской деятельности. - Омск: Омский государственный

аграрный университет имени П.А. Столыпина. - 2023. - С. 494-496. - EDN HMPCJH.

51. Kaufmann T. Rumenozentese: eine geeignete Methode zur pH-Bestimmung im Pansensaft beim Rind? / T. Kaufmann, A. Steiner, M. Kirchofer, D. Strabel, A. Ewy // Schweiz. Arch. Tierheilkl. - 2007. - V. 149. - P. 301. - 306. https://doi.Org/10.1024/0036-7281.149.7.301.

52. Seemann G. Untersuchungen zur Haufigkeit der subklinischen Pansenazidose und zur Zuverlassigkeit ublicher Diagnostika / G. Seemann, M. Spohr // Proceedings of the 32nd FortbildungsveransLabordiagnostik in der Bestandsbetreuung. -Tierklinik Leipzig. - Germany. - 2007. - P. 16-19.

53. Rustomo B. Acidogenic value of feeds II. Effects of rumen acid load from feeds on dry matter intake, ruminal pH, fibre degradability and milk production in the lactating dairy cow / B. Rustomo, O. AlZahal, J. P. Cant, M. Z. Fan, T. F. Duffield, N. E. Odongo, B. W. McBride // Canadian Journal of Animal Science. - 2006. - V. 86(1). - V. 119-127. https://doi.org/10.4141/A04-075/.

54. Nordlund K. V. Herd-based rumenocentesis: a clinical approach to the diagnosis of subacute rumen acidosis / Nordlund, E.F. Garrett, G.R. Oetzel, K.V. // Compend. Contin. Educ. Pract. Vet. - 1995. - V. 17(8). - P. 48-56.

55. Smith V.R. In vivo studies of hydrogen ion concentrations in the rumen of the dairy cow / V.R. Smith // Smith J. Dairy Sci. - 1941. - V. 24(8). - P. 659-665. 10.3168/jds.S0022-0302(41)95446-2.

56. Dado R.G. Continuous computer acquisition of feed and water intakes, chewing, reticular motility and ruminal pH of cattle / R.G. Dado, M.S. Allen // J. Dairy Sci. - 1993. - V. 76(6). - P. 1589-1600. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(93)77492-5.

57. Keunen J. E. Effects of a subacute ruminal acidosis model on the diet selection of dairy cows / J. E. Keunen, J. C. Plaizier, L. Kyriazakis, T. F. Duffield, T. M. Widowski, M. I. Lindinger, B. W. McBride // J. Dairy Sci. - 2002. - V. 85(12). - P. 33043313. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(02)74419-6.

58. O. AlZahal. Ruminal temperature may aid in the detection of subacute ruminal acidosis / O. AlZahal, E. Kebreab, J. France, M. Froetschel, B.W. McBride // J. Dairy Sci. - 2007. - V. 91(1). - P. 202-207. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0535.

59. Adams A. E. Using temperature-sensing reticular boluses to aid in the detection of production diseases in dairy cows / A.E. Adams, F.J. Olea-Popelka, I.N. Roman-Muniz // J. Dairy Sci. - 2013. - V. 96(3). - P. 1549-1555. https://doi.org/10.3168/jds.2012-5822.

60. Alsaaod M. Electronic detection of lameness in dairy cows through measuring pedometric activity and lying behavior / M. Alsaaod, C. Römer, J. Kleinmanns, K. Hendriksen, S. Rose-Meierhöfer, L. Plümer, W. Büscher // Appl. Anim. Behav. Sci. - 2012. - V. 142(3-4). - P. 134-141. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2012.10.001.

61. Кирсанов В. В. Сравнительный анализ и подбор систем мониторинга здоровья КРС / В. В. Кирсанов, Ф. Е. Владимиров, Д. Ю. Павкин, С. С. Рузин, С. С. Юрочка // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. - 2019. - № 1(33). - С. 27-31.

62. Heatime™ HR. Standalone real-time cow monitoring system that provides a complete reproduction and health monitoring solution, with no PC required. URL: https://www.allflex.global/na/product/heatime-hr-system/ (дата обращения 13.07.2024).

63. Smartbow: Advanced Dairy Cow Monitoring. URL: https://www.smartbow.com/ (дата обращения 13.07.2024).

64. SmaXtec: Early detection for dairy cows with bolus technology. URL: https://smaxtec.com/de/ (дата обращения 13.07.2024).

65. Moocall: Livestock Monitoring Systems. URL: https://www.moocall.com/ (дата обращения 13.07.2024).

66. Заводова А. А. Особенности строения желудка верблюда и крупного рогатого скота / А. А. Заводова, Т. П. Шубина // Авиценна. - 2019. - № 52. - С. 2830.

67. Herdt T. H. Digestion: The Fermentative Process / T. H. Herdt, B. G. Klein // Cunningham's Textbook of Veterinary Physiology (Sixth Edition); W.B. Saunders. -2020. - P. 339-360. ISBN 9780323552271. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-55227-1.00031-4.

68. King K. W. Density and size as factors affecting passage rate of ingesta in the bovine and human digestive tracts / K. W. King, W. E. C. Moore // Journal of Dairy Science. - 1957. - V. 40 (5). - P. 528-536. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(57)94516-2.

69. Sliker L. J., Frictional resistance model for tissue-capsule endoscope sliding contact in the gastrointestinal tract / L. J. Sliker, G. Ciuti, M. E. Rentschler, A. Menciass // Tribology International. - 2016. - V. 102. - P. 472-484. https://doi.org/10.1016Zj.triboint.2016.06.003.

70. Scheurwater J. Pressure measurement in the reticulum to detect different behaviors of healthy cows / J. Scheurwater, M. Hostens, M. Nielen, H. A. Heesterbeek, Schot, R. van Hoeij, H. Aardema // PLoS One. - 2021. - V. 16 (7). - e0254410. DOI: 10.1371/journal.pone.0254410.

71. Hamilton A.W. Identification of the Rumination in Cattle Using Support Vector Machines with Motion-Sensitive Bolus Sensors / A.W. Hamilton, C. Davison, C. Tachtatzis, I. Andonovic, C. Michie, H.J. Ferguson, L. Somerville, N.N. Jonsson // Sensors. - 2019. - V. 19 (5). - P. 1165. https://doi.org/10.3390/s19051165.

72. Kumar V. Ultrasonographic, radiographic diagnosis and management of esophageal obstruction in Jaffarabadi buffaloes and Gir cattle / V. Kumar, J. V. Vadalia, A. M. Patel, A. Prasad, S. H. Talekar, P. B. Patel // Buffalo Bulletin. - 2016. - V. 35 (4). - P. 549-556.

73. Stanforth K. In vitro modelling of the mucosa of the oesophagus and upper digestive tract: narrative review / K. Stanforth, P. Chater, I. Brownlee, M. Wilcox, C. Ward, J. Pearson // Annals of Esophagus. - 2022. - V. 5. - P. 21. https://doi.org/10.21037/A0E-20-90.

74. DIN-Normenausschuss Kunststoffe (FNK), Plastics Standards Committee. Beuth GmbH; DIN EN ISO 175:2011-03 - Kunststoffe - Prüfverfahren zur Bestimmung des Verhaltens gegen flüssige Chemikalien. s.l. - 2011. - P. 28. ICS 83.080.01.

75. Владимиров Ф. Е. Разработка цифровой системы для оценки физиологического состояния крупного рогатого скота / Ф. Е. Владимиров, С. О. Базаев, А. Р. Хакимов // Аграрная наука. - 2023. - № 10. - С. 73-78. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-375-10-73-78.

76. Владимиров Ф. Е. Разработка методов и средств зоотехнического контроля в скотоводстве для управления физиологическим состоянием стада / Ф. Е. Владимиров, С. О. Базаев, Д. Ю. Павкин, С. С. Юрочка // Главный зоотехник. -2023. - № 1(234). - С. 32-46. https://doi.org/10.33920/sel-03-2301-04.

77. Владимиров Ф. Е. Выявление подострого ацидоза и клинического мастита у дойных коров с помощью цифровой системы внутреннего мониторинга / Ф. Е. Владимиров, С. О. Базаев, С. С. Юрочка, А. Р. Хакимов // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. - 2024. - Т. 71. - № 2(55). - С. 107-112. https://doi.org/10.22314/2658-4859-2024-71-2-107-112.

78. Dorokhov A. S. Diagnosing sub-acute rumen acidosis in cows in the post-calving period with digital technologies / A. S. Dorokhov, Y. A. Ivanov, V. V. Kirsanov, D.Y. Pavkin, F.E. Vladimirov // Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinaria e Zootecnia. - 2021. - V. 73(2). - P. 271-276. https://doi.org/10.1590/1678-4162-12170.

79. Юрочка С. С. Разработка методов определения биометрических и температурных параметров вымени лактирующих животных на основе оптических технологий: специальность 05.20.01 «Технологии и средства механизации сельского хозяйства»: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Юрочка Сергей Сергеевич, 2022. - 170 с.

80. Самсонова Т. С. Массовые заболевания крупного рогатого скота в условиях напряженной экологической обстановки: особенности диагностики и терапии / Т. С. Самсонова // АПК России. - 2018. - Т. 25, № 1. - С. 147-153.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Свидетельство ЭВМ на программу для автоматического выявления предстоящего отела молочных коров

РТССЖЖотЛ «ДШРАЩШШ

мим

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2022684394

Программа для автоматического выявления предстоящего отела молочных коров на основании данных о активности и температуры

Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) (ЛС!)

Авторы Панкин Дмитрий Юрьевич (Я11), Владимиров Федор Евгеньевич (Я11), Довлатов Игорь Мамедяревич (Я II), Юрочка Сергей Сергеевич (Я и)

1«

Заявка №2022683543

Дата поступления 02 Декабря 2022 Г.

Дата государственной регистрации в Реестре программ для эвм 13 декабря 2022 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Ю.С. Зубов

ТУ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Свидетельство ЭВМ на программу для автоматического выявления половой

охоты молочных коров

ПРИЛОЖЕНИЕ В Свидетельство ЭВМ на программу для автоматического выявления возможных и начинающих заболеваний молочных коров

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Акт натурных испытаний системы

Ак1 прове к'ння испьниннй системы моннториша здоровья КРС

Испытуемый образец: Место проведения испытаний: Время проведения испытаний: Испытания проводили:

Система мониторинга здоровья КРС:

1) Базовая станция (БС) - 1 шт.

2) Болюс рН - 5 шт. Организация: ООО «имени Тимирязева» Адрес: Татарстан респ.. БалтасинскиЙ район, с. Норма, ул. Казанская, д. 3

Начало испытаний: 22 ноября 2023 года Окончание испытаний: 23 ч>ар!а 2024 года

ФГБНУ ФНАЦВИМ НИУ МИЭТ

ООО «имени Тимирязева» ООО «АгроБиоТест»

Результазы испытаний

В ходе проведения испытаний зафиксированы функциональные характеристики системы, представленные в таблице 1.

№ Функциональные характеристики системы Результаты испытаний

1 Измерение рН желудка КРС в течение 90 дней Подгверждено

2 Определение количества актов питья животного Подтверждено

3 Обнаружение начальной стадии ацидоза Подгверждено |

4 Определение половой охоты Подтверждено

5 Определение клинического мастита 1 1о,ттверждсно

6 Определение субклинического мшцита Подтверждено

Дополнительные мак-риалы иривслсж.1 н оЭДЫ'лишш К

_АУ .^^кЧдр /

ТО

Директор

ООО «имени I имирязева»

Генеральный директор ООО «АгроБиоТес г»

т

4

л

Г

14ководитель научного направления I . «Механизация животноводства» / ФГЫ1У ФНАЦВИМ

11роректор по инновационном) развитию НИУ МИЭТ

¿Г

\ Исрафнлов Б.С. ^мылев В. А. г , Павкин Д.Ю

Перевсрзев АЛ.

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Акт натурных испытаний системы

Акт проведения испытаний системы мониторинга здоровья КР(

Испытуемый образец:

Система мониторинга здоровья КРС:

I) Вазовая станция (ВС) 1 пп

Время проведения испытаний:

Место проведения испытании:

2) Болюс рН - 20 шт. Организация ООО «Каштановка» Адрес: Калининфадская обл . ы.о. Гвардейский, п Красный Начало испытаний: 30 января 2024 года Окончание испытаний 01 июля 2024 года

Испытания проводили:

ФГБНУ ФНАЦ ВММ

ООО хКашгановка» ООО «Новотех»

Результаты испытаний

В ходе проведения испытаний зафиксированы функциональные характеристики системы, представленные в габлице I.

№ Функциональные характерна гики сисгемы Результаты испытаний

1 Измере1гие рН желудка КРС в течение 90 дней 11одт верждено

Определите количества актов питья животного Подтверждено

3 Обнаружение начальной стадии ацидоза Подтверждено

4 5 Определение подовой охоты Подтверждено

Определение клинического мастита Подтверждено

6 Определение субклинического мастита Подтверждено

Дополнительные материалы при во.

Директор

ООО «Каштановка»

Генеральный дирек! ор ООО «Новотех»

Научный сотрудник ФГБНУ ФНАЦ ВИМ

Дрозд А Н

Степанов А.Е

Владимиров ФЕ.

ПРИЛОЖЕНИЕ Е Диплом международной выставки животноводства, племенного дела и кормопроизводства «AGROS 2024 EXPO» за «Лучшую научную разработку»

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Диплом XXVI Российской Агропромышленной выставки «Золотая осень 2023» «За успешное внедрение инноваций в сельском хозяйстве»

СМ