vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2024-382-5-56-62vetpress-3071Research ArticleЗООТЕХНИЯZOOTECHNICSСистемы и методы оценки гомогенности кормовых смесей для сельскохозяйственных животныхSystems and methods for assessing the homogeneity of feed mixtures for farm animals (review)https://orcid.org/0000-0002-5948-9563МироноваИ. В.MironovaI. V.

Ирина Валерьевна Миронова, доктор биологических наук, профессор

ул. 50-летия Октября, 34, Уфа, 450001

ул. Космонавтов, 1, Уфа, 450064

Irina Valeryevna Mironova, Doctor of Biological Sciences, Professor

34 50th Anniversary of October Str., Ufa, 450001

1 Kosmonavtov Str., Ufa, 450064

mironova_irina_v@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0007-6794-4152ЛатыповаЭ. Х.LatypovaE. H.

Эмилия Хамзиевна Латыпова, аспирант

ул. 50-летия Октября, 34, Уфа, 450001

Emilia Khamzievna Latypova, Graduate Student

34 50th Anniversary of October Str., Ufa, 450001

Emiliya.latypova@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0918-2990НикитинЕ. А.NikitinE. A.

Евгений Александрович Никитин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, стр. 1, Москва, 109428

Evgeny Alexandrovich Nikitin, Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher

5 1st Institute passage, Moscow, 109428

https://orcid.org/0000-0001-7826-5197БлаговД. А.BlagovD. A.

Дмитрий Андреевич Благов, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

1-й Институтский проезд, 5, стр. 1, Москва, 109428

Dmitry Andreevich Blagov, Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher

5 1st Institute passage, Moscow, 109428

Башкирский государственный аграрный университет; Уфимский государственный нефтяной технический университетРоссияBashkir State Agrarian University; Ufa State Petroleum Technological UniversityRussian FederationБашкирский государственный аграрный университетРоссияBashkir State Agrarian UniversityRussian FederationФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation202425052024055662Copyright © Миронова И.В., Латыпова Э.Х., Никитин Е.А., Благов Д.А., 20242024Миронова И.В., Латыпова Э.Х., Никитин Е.А., Благов Д.А.Mironova I.V., Latypova E.H., Nikitin E.A., Blagov D.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/3071Актуальность

Актуальность.  Формируя  рацион  кормления  животных,  которые  содержатся  на  современных животноводческих  комплексах,  фермер  преследует  исключительно  рациональный  подход  с  точки зрения продуктивности поголовья и срока продуктивного существования животных. В первую очередь  обеспечение  этих  показателей  формирует  качество  кормления  животных,  выражаемое  в  общей питательной ценности рациона и качестве смешивания компонентов, входящих в его состав.

Методы

Методы.  Актуализация  направления  научного  исследования  была  произведена  на  основе  предварительного  литературного  обзора  современных  публикаций  в  международных  журналах  Journal of dairy science, Robotics and autonomous systems и Agriculture. Помимо этого, были проанализированы функциональные возможности современного аналитического оборудования мировых производителей,  используемого  в  сельском  хозяйстве.  Рассмотрены  технические  решения  экспонатов отраслевых выставок, а также сопроводительная документация. Изучены существующие методики определения  гомогенности  кормовых  смесей  для  сельскохозяйственных  животных,  определены преимущества и недостатки.

Результаты

Результаты.  Рассмотрены  существующие  методы  оценки  гомогенности  кормовых  смесей.  Предложена новая концепция построения системы определения гомогенности кормовых смесей оптическими методами, которая основана на экспресс-измерении оптических свойств компонентов кормовых смесей, на поверхности транспортерной ленты или смесительного агрегата, использование которой позволит управлять временными режимами смешивания кормов и оценивать исправность используемых машин и агрегатов.

Relevance

Relevance.  When  forming  a  diet  for  feeding  animals  that  are  kept  in  modern  livestock  complexes,  the farmer  pursues  an  exceptionally  rational  approach  in  terms  of  livestock  productivity  and  the  period  of productive  existence  of  animals.  First  of  all,  the  provision  of  these  indicators  forms  the  quality  of  animal feeding, expressed in the total nutritional value of the diet and the quality of mixing the components that make up its composition.

Methods

Methods. The updating of the direction of scientific research was carried out on the basis of a preliminary literary  review  of  modern  publications  in  the  international  journals  Journal  of  dairy  science,  Robotics and  autonomous  systems  and  Agriculture.  In  addition,  the  functionality  of  modern  analytical  equipment from  world  manufacturers  used  in  agriculture  was  analyzed.  The  technical  solutions  of  the  exhibits  of industry  exhibitions,  as  well  as  the  accompanying  documentation,  are  considered.  The  existing  methods for  determining  the  homogeneity  of  feed  mixtures  for  farm  animals  have  been  studied,  advantages  and disadvantages have been identified.

Results

Results .  The  existing  methods  for  estimating  the  homogeneity  of  feed  mixtures  are  considered.  A  new concept has been proposed for constructing a system for determining the homogeneity of feed mixtures by  optical  methods,  which  is  based  on  express  measurement  of  the  optical  properties  of  feed  mixture components on the surface of a conveyor belt or mixing unit, the use of which will allow you to manage the temporary modes of mixing feeds and assess the serviceability of the machines and units used.

животноводствокормлениеприготовление кормовых смесейкомбикормагомогенностьоценка качества смешиванияanimal husbandryfeedingpreparation of feed mixturescompound feedshomogeneityassessment of mixing qualityReferencesКосилов В.И., Иргашев Т.А., Ребезов М.Б., Клочкова М.А. Затраты кормов и возрастная динамика живой массы молодняка овец цигайской породы и ее помесей с эдильбаевской породой. Кишоварз. 2020; (4): 56–60. https://elibrary.ru/jfxgpcKosilov V.I., Irgashev T.A., Rebezov M.B., Klochkova M.A. Cost of feed and age-related dynamics of a live weight of young sheep Tsigay breed and its insalivate with Edilbaev breed. Kishovarz. 2020; (4): 56–60 (in Russian). https://elibrary.ru/jfxgpcИргашев Т.А., Байгенов Ф.Н., Каримова М.О., Олимов С.Х., Ребезов М.Б., Быкова О.А. Влияние бентонита и бентонитсодержащего премикса на расход кормов, рост и развитие телят. Мичуринский агрономический вестник. 2022; (1): 43–48. https://elibrary.ru/okaczbIrgashev T.A., Baigenov F.N., Karimova M.O., Olimov S.H., Rebezov M.B., Bykova O.A. Influence of bentonite and bentonite-containing premix on feed consumption, growth and development of calves. Michurinsk agronomy bulletin. 2022; (1): 43–48 (in Russian). https://elibrary.ru/okaczbКосилов В.И., Рахимжанова И.А., Салихов А.А., Ребезов М.Б., Миронова И.В., Перевойко Ж.А. Влияние уровня кормления и генотипа на возрастную динамику живой массы чистопородных и помесных телок. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022; (1): 208–212. https://doi.org/10.37670/2073-0853-2022-93-1-208-212Kosilov V.I., Rakhimzhanova I.A., Salihov A.A., Rebezov M.B., Mironova I.V., Perevoiko Zh.A. Influence of feeding level and genotype on age dynamics of live weight of purebred and crossbred heifers. Izvestia Orenburg State Agrarian University. 2022; (1): 208–212 (in Russian). https://doi.org/10.37670/2073-0853-2022-93-1-208-212Конганбаев Е.К., Асенова Б.К., Смольникова Ф.Х., Ребезов М.Б. Исследование зерновых однокомпонентных кормов, применяемых в кормлении цыплят-бройлеров. Международная научно-практическая конференция, посвященная памяти В.М. Горбатова. М.: Федеральный научный центр пищевых систем им. В.М. Горбатова. 2015; 235–237. https://elibrary.ru/vbdkrhKonganbaev E.K., Asenova B.K., Smolnikova F.Kh., Rebezov M.B. Study on grain monocomponent feed used in feeding broiler chickens. International scientific and practical conference dedicated to the memory of Vasily Matveevich Gorbatov. Moscow: Gorbatov›s All-Russian Meat Research Institute. 2015; 235–237 (in Russian). https://elibrary.ru/vbdkrhТрепалина Е., Галкин А. Тест-системы для контроля ионофорных кокцидиостатиков в кормах. Комбикорма. 2015; (5): 83–85. https://www.elibrary.ru/trlhkfTrepalina E., Galkin A. Test systems for the control of ionophoric coccidiostatics in feed. Compound feeds. 2015; (5): 83–85 (in Russian). https://www.elibrary.ru/trlhkfDjuragic O., Levic J., Sredanovic S., Lević L. Evaluation of homogeneity in feed by method of microtracers®. Archiva Zootechnica. 2009; 12(4): 85–91.Djuragic O., Levic J., Sredanovic S., Lević L. Evaluation of homogeneity in feed by method of microtracers®. Archiva Zootechnica. 2009; 12(4): 85–91.Rocha A.G., Montanhini R.N., Dilkin P., Tamiosso C.D., Mallmann C.A. Comparison of different indicators for the evaluation of feed mixing efficiency. Animal Feed Science and Technology. 2015; 209: 249–256. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2015.09.005Rocha A.G., Montanhini R.N., Dilkin P., Tamiosso C.D., Mallmann C.A. Comparison of different indicators for the evaluation of feed mixing efficiency. Animal Feed Science and Technology. 2015; 209: 249–256. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2015.09.005Latvietis J., Priekulis J., Eihvalde I. Problems of cow feeding in robotic milking and loose handling conditions. Engineering for Rural Development. Proceedings of the 7th International Scientific Conference. Jelgava. 2008; 270–274.Latvietis J., Priekulis J., Eihvalde I. Problems of cow feeding in robotic milking and loose handling conditions. Engineering for Rural Development. Proceedings of the 7th International Scientific Conference. Jelgava. 2008; 270–274.Gayathri S.L., Panda N. Chelated minerals and its effect on animal production: A review. Agricultural Reviews. 2018; 39(4): 314–320. https://doi.org/10.18805/ag.R-1823Gayathri S.L., Panda N. Chelated minerals and its effect on animal production: A review. Agricultural Reviews. 2018; 39(4): 314–320. https://doi.org/10.18805/ag.R-1823Єгоров Б.В., Макаринська А.В., Ворона Н.В. Особливості технології виробництва високооднорідних кормових добавок. Зернові продукти і комбікорми. 2014; (2): 37–40. https://www.elibrary.ru/wjxqftYegorov B.V., Маkаrinskaya A.V., Gоntsa N.V. Features of production technology of highly homogenous feed additives. Zernovì produkti ì kombìkorma. 2014; (2): 37–40 (in Ukrainian). https://www.elibrary.ru/wjxqftHerrman T., Behnke K. Testing Mixer Performance. MF-1172. Kansas State University Agricultural Experiment Station and Cooperative Extension Service. 1994; 4.Herrman T., Behnke K. Testing Mixer Performance. MF-1172. Kansas State University Agricultural Experiment Station and Cooperative Extension Service. 1994; 4.Robles V., González L.A., Ferret A., Manteca X., Calsamiglia S. Effects of feeding frequency on intake, ruminal fermentation, and feeding behavior in heifers fed high-concentrate diets. Journal of Animal Science. 2007; 85(10): 2538–2547. https://doi.org/10.2527/jas.2006-739Robles V., González L.A., Ferret A., Manteca X., Calsamiglia S. Effects of feeding frequency on intake, ruminal fermentation, and feeding behavior in heifers fed high-concentrate diets. Journal of Animal Science. 2007; 85(10): 2538–2547. https://doi.org/10.2527/jas.2006-739Rego G. et al. A portable IoT NIR spectroscopic system to analyze the quality of dairy farm forage. Computers and Electronics in Agriculture. 2020; 175: 105578. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105578Rego G. et al. A portable IoT NIR spectroscopic system to analyze the quality of dairy farm forage. Computers and Electronics in Agriculture. 2020; 175: 105578. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105578Samadi, Wajizah S., Munawar A.A. Rapid and Simultaneous Determination of Feed Nutritive Values by Means of Near Infrared Spectroscopy. Tropical Animal Science Journal. 2018; 41(2): 121–127. https://doi.org/10.5398/tasj.2018.41.2.121Samadi, Wajizah S., Munawar A.A. Rapid and Simultaneous Determination of Feed Nutritive Values by Means of Near Infrared Spectroscopy. Tropical Animal Science Journal. 2018; 41(2): 121–127. https://doi.org/10.5398/tasj.2018.41.2.121Yang Z. et al. Development and validation of near-infrared spectroscopy for the prediction of forage quality parameters in Lolium multiflorum. PeerJ. 2017; 5: e3867. https://doi.org/10.7717/peerj.3867Yang Z. et al. Development and validation of near-infrared spectroscopy for the prediction of forage quality parameters in Lolium multiflorum. PeerJ. 2017; 5: e3867. https://doi.org/10.7717/peerj.3867Marchesini G., Serva L., Garbin E., Mirisola M., Andrighetto I. Near-infrared calibration transfer for undried whole maize plant between laboratory and on-site spectrometers. Italian Journal of Animal Science. 2018; 17(1): 66–72. https://doi.org/10.1080/1828051x.2017.1345660Marchesini G., Serva L., Garbin E., Mirisola M., Andrighetto I. Near-infrared calibration transfer for undried whole maize plant between laboratory and on-site spectrometers. Italian Journal of Animal Science. 2018; 17(1): 66–72. https://doi.org/10.1080/1828051x.2017.1345660Ren G., Sun Y., Li M., Ning J., Zhang Z. Cognitive spectroscopy for evaluating Chinese black tea grades (Camellia sinensis): near‐infrared spectroscopy and evolutionary algorithms. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2020; 100(10): 3950–3959. https://doi.org/10.1002/jsfa.10439Ren G., Sun Y., Li M., Ning J., Zhang Z. Cognitive spectroscopy for evaluating Chinese black tea grades (Camellia sinensis): near‐infrared spectroscopy and evolutionary algorithms. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2020; 100(10): 3950–3959. https://doi.org/10.1002/jsfa.10439Sánchez M.-T., Torres I., de la Haba M.-J., Chamorro A., Garrido-Varo A., Pérez-Marín D. Rapid, simultaneous, and in situ authentication and quality assessment of intact bell peppers using near-infrared spectroscopy technology. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2019; 99(4): 1613–1622. https://doi.org/10.1002/jsfa.9342Sánchez M.-T., Torres I., de la Haba M.-J., Chamorro A., Garrido-Varo A., Pérez-Marín D. Rapid, simultaneous, and in situ authentication and quality assessment of intact bell peppers using near-infrared spectroscopy technology. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2019; 99(4): 1613–1622. https://doi.org/10.1002/jsfa.9342Andueza D., Picard F., Martin-Rosset W., Aufrère J. Near-infrared spectroscopy calibrations performed on oven-dried green forages for the prediction of chemical composition and nutritive value of preserved forage for ruminants. Applied Spectroscopy. 2016; 70(8): 1321–1327. https://doi.org/10.1177/0003702816654056Andueza D., Picard F., Martin-Rosset W., Aufrère J. Near-infrared spectroscopy calibrations performed on oven-dried green forages for the prediction of chemical composition and nutritive value of preserved forage for ruminants. Applied Spectroscopy. 2016; 70(8): 1321–1327. https://doi.org/10.1177/0003702816654056Harper M.T. et al. Short communication: Preference for flavored concentrate premixes by dairy cows. Journal of Dairy Science. 2016; 99(8): 6585–6589. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11001Harper M.T. et al. Short communication: Preference for flavored concentrate premixes by dairy cows. Journal of Dairy Science. 2016; 99(8): 6585–6589. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11001Królczyk J., Tukiendorf M. Using the methods of geostatic function and Monte Carlo in estimating the randomness of distribution of a two-component granular mixture during the flow mixing. Electronic Journal of Polish Agricultural Universities. 2005; 8(4): 78.Królczyk J., Tukiendorf M. Using the methods of geostatic function and Monte Carlo in estimating the randomness of distribution of a two-component granular mixture during the flow mixing. Electronic Journal of Polish Agricultural Universities. 2005; 8(4): 78.Eisenberg D. Mix with Confidence. International Milling Flour & Feed. 1994; 31–33.Eisenberg D. Mix with Confidence. International Milling Flour & Feed. 1994; 31–33.Kumar S., Lahlali R., Liu X., Karunakaran C. Infrared spectroscopy combined with imaging: A new developing analytical tool in health and plant science. Applied Spectroscopy Reviews. 2016; 51(6): 466–483. https://doi.org/10.1080/05704928.2016.1157808Kumar S., Lahlali R., Liu X., Karunakaran C. Infrared spectroscopy combined with imaging: A new developing analytical tool in health and plant science. Applied Spectroscopy Reviews. 2016; 51(6): 466–483. https://doi.org/10.1080/05704928.2016.1157808Berzaghi P. Cherney J.H., Casler M.D. Prediction performance of portable near infrared reflectance instruments using preprocessed dried, ground forage samples. Computers and Electronics in Agriculture. 2021; 182: 106013. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106013Berzaghi P. Cherney J.H., Casler M.D. Prediction performance of portable near infrared reflectance instruments using preprocessed dried, ground forage samples. Computers and Electronics in Agriculture. 2021; 182: 106013. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106013Барашков Н.Н., Писаренко П.В., Крикунова В.Ю., Сахно Т.В., Крикунов О.А. Ферромагнитные микротрейсеры как индикаторы качества однородности комбикормов для животноводства и птицеводства. Зернові продукти і комбікорми. 2016; (3): 34–40. https://www.elibrary.ru/xchsvxBarashkov N.N., Pysarenko P.V., Krikunova V.Yu., Sakhno T.V., Krikunov О.A. Ferromagnetic microtracers and their use for evaluation of the homogeneity of feed for agricultural animals and poultry. Zernovì produkti ì kombìkorma. 2016; (3): 34–40 (in Russian). https://www.elibrary.ru/xchsvxSakhno T., Krykunova V., Sakhno Y., Barashkov N., Eisenberg D. Preparation of ferromagnetic liquid containing mixed iron oxide/manganese oxide nanoparticles and its use for mixer studies in liquids feeds. Physics of Liquid Matter: Modern Problems. 7th International Conference. Abstracts. Kyiv. 2016; 147.Sakhno T., Krykunova V., Sakhno Y., Barashkov N., Eisenberg D. Preparation of ferromagnetic liquid containing mixed iron oxide/manganese oxide nanoparticles and its use for mixer studies in liquids feeds. Physics of Liquid Matter: Modern Problems. 7th International Conference. Abstracts. Kyiv. 2016; 147.Barashkov N., Eisenberg D., Eisenberg S., Mohnke J. Ferromagnetic microtracers and their use in feed applications. Feed Technology. XII International Symposium. Novi Sad. 2008.Barashkov N., Eisenberg D., Eisenberg S., Mohnke J. Ferromagnetic microtracers and their use in feed applications. Feed Technology. XII International Symposium. Novi Sad. 2008.Krolczyk J. The effect of mixing time on the homogeneity of multi-component granular systems. Transactions of FAMENA. 2016; 40(1): 45–56.Krolczyk J. The effect of mixing time on the homogeneity of multi-component granular systems. Transactions of FAMENA. 2016; 40(1): 45–56.Corrigan O.I., Wilkinson M.L., Ryan J., Harte K., Corrigan O.F. The Use of Microtracers® in a Medicated Premix to Determine the Presence of Tiamulin in Final Feed. Drug Development and Industrial Pharmacy. 1994; 20(8): 1503–1509. https://doi.org/10.3109/03639049409038386Corrigan O.I., Wilkinson M.L., Ryan J., Harte K., Corrigan O.F. The Use of Microtracers® in a Medicated Premix to Determine the Presence of Tiamulin in Final Feed. Drug Development and Industrial Pharmacy. 1994; 20(8): 1503–1509. https://doi.org/10.3109/03639049409038386Bagliacca M., Paci G., Marzoni M., Lisi E. Impiego di particelle di ferro colorate (Microtracers©) come traccianti dei mangimi e per il controllo della miscelazione. Large Animals Review. 2002; 8(2): 9–12.Bagliacca M., Paci G., Marzoni M., Lisi E. Impiego di particelle di ferro colorate (Microtracers©) come traccianti dei mangimi e per il controllo della miscelazione. Large Animals Review. 2002; 8(2): 9–12.Nikkhah A. Barley grain for ruminants: A global treasure or tragedy. Journal of Animal Science and Biotechnology. 2012; 3: 22. https://doi.org/10.1186/2049-1891-3-22Nikkhah A. Barley grain for ruminants: A global treasure or tragedy. Journal of Animal Science and Biotechnology. 2012; 3: 22. https://doi.org/10.1186/2049-1891-3-22Черкасов Р.И., Адигамов К.А., Воронин В.В., Гапон Н.В., Сизякин Р.А. Оценка качества смешивания сыпучих материалов с различным размером фракций. Современные проблемы науки и образования. 2015; (2–2): 169. https://www.elibrary.ru/uzjahnCherkasov R.I., Adigamov K.A., Voronin V.V., Gapon N.V., Sizyakin R.A. Quality assessment of loose mix materials with different grain size. Modern problems of science and education. 2015; (2–2): 169 (in Russian). https://www.elibrary.ru/uzjahnДемин О.В., Смолин Д.О., Першин В.Ф. Оценка качества смеси сыпучих материалов на основе анализа их цифровых изображений. Современные проблемы науки и образования. 2013; (2): 157. https://www.elibrary.ru/rxuokpDemin O.V., Smolin D.O., Pershin V.F. Qualification mixes bulk materials based on their digital images. Modern problems of science and education. 2013; (2): 157 (in Russian). https://www.elibrary.ru/rxuokpNikkhah A. Optimizing Barley Grain Use by Dairy Cows: A Betterment of Current Perceptions. Progress in Food Science and Technology. New York: Nova Science Publishers Inc. 2011; 1: 165–178.Nikkhah A. Optimizing Barley Grain Use by Dairy Cows: A Betterment of Current Perceptions. Progress in Food Science and Technology. New York: Nova Science Publishers Inc. 2011; 1: 165–178.Restle J., Faturi C., Pascoal L.L., Rosa J.R.P., Brondani I.L., Filho D.C.A. Processamento do grão de aveia para alimentação de vacas de descarte terminadas em confinamento. Ciência Animal Brasileira. 2009; 10(2): 497–503.Restle J., Faturi C., Pascoal L.L., Rosa J.R.P., Brondani I.L., Filho D.C.A. Processing oats grain for cull cows finished in feedlot. Ciência Animal Brasileira. 2009; 10(2): 497–503 (in Portuguese).Nikitin E.A., Pavkin D.Yu., Izmailov A.Yu., Aksenov A.G. Assessing the Homogeneity of Forage Mixtures Using an RGB Camera as Exemplified by Cattle Rations. Applied Sciences. 2022; 12(7): 3230. https://doi.org/10.3390/app12073230Nikitin E.A., Pavkin D.Yu., Izmailov A.Yu., Aksenov A.G. Assessing the Homogeneity of Forage Mixtures Using an RGB Camera as Exemplified by Cattle Rations. Applied Sciences. 2022; 12(7): 3230. https://doi.org/10.3390/app12073230Pavkin D.Yu., Belyakov M.V., Nikitin E.A., Efremenkov I.Yu., Golyshkov I.A. Determination of the Dependences of the Nutritional Value of Corn Silage and Photoluminescent Properties. Applied Sciences. 2023; 13(18): 10444. https://doi.org/10.3390/app131810444Pavkin D.Yu., Belyakov M.V., Nikitin E.A., Efremenkov I.Yu., Golyshkov I.A. Determination of the Dependences of the Nutritional Value of Corn Silage and Photoluminescent Properties. Applied Sciences. 2023; 13(18): 10444. https://doi.org/10.3390/app131810444Никитин Е.А., Семенюк В.С. Анализ проблем эффективного приготовления кормовой смеси в современном животноводстве. Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. 2019; (2): 158–163. https://www.elibrary.ru/kjpyilNikitin E.A., Semenyuk V.S. Analysis of feed mixture effective preparation’s problems in the modern farming. Journal of VNIIMZH. 2019; (2): 158–163 (in Russian). https://www.elibrary.ru/kjpyilБеляков М.В., Никитин Е.А., Ефременков И.Ю. Эффективность фотолюминесцентного метода контроля гомогенности кормовых смесей в животноводстве. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022; 16(3): 55–61. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-3-55-61Belyakov M.V., Nikitin E.A., Efremenkov I.Yu. Efficiency of the Photoluminescent Method for Monitoring the Homogeneity of Feed Mixtures in Animal Husbandry. Agricultural Machinery and Technologies. 2022; 16(3): 55–61 (in Russian). https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-3-55-61Кирсанов В.В., Беляков М.В., Никитин Е.А., Благов Д.А., Михайличенко С.М. Спектральный анализ как инструмент определения качества смешивания многокомпонентной кормовой смеси. Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2023; (3): 41–46. https://www.elibrary.ru/rcobbxKirsanov V.V., Belyakov M.V., Nikitin E.A., Blagov D.A., Mikhailichenko S.M. Spectral analysis as a tool for determining the mixing quality of a multicomponent feed mixture. Vestnik Bashkir State Agrarian University. 2023; (3): 41–46 (in Russian). https://www.elibrary.ru/rcobbxКирсанов В.В., Павкин Д.Ю., Никитин Е.А., Кирюшин И.A. Применение систем технического зрения для диагностики качества кормов КРС. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2021; 22(5): 770–776. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2021.22.5.770-776Kirsanov V.V., Pavkin D.Yu., Nikitin E.A., Kiryushin I.A. Application of technical vision systems for diagnosing the quality of cattle feed. Agricultural Science Euro-North-East. 2021; 22(5): 770–776 (in Russian). https://doi.org/10.30766/2072-9081.2021.22.5.770-776Lednev V.N., Sdvizhensky P.A., Grishin M.Yu., Nikitin E.A., Gudkov S.V., Pershin S.M. Improving Calibration Strategy for LIBS Heavy Metals Analysis in Agriculture Applications. Photonics. 2021; 8(12): 563. https://doi.org/10.3390/photonics8120563Lednev V.N., Sdvizhensky P.A., Grishin M.Yu., Nikitin E.A., Gudkov S.V., Pershin S.M. Improving Calibration Strategy for LIBS Heavy Metals Analysis in Agriculture Applications. Photonics. 2021; 8(12): 563. https://doi.org/10.3390/photonics8120563Горлов И.Ф. и др. Влияние новой пребиотической кормовой добавки на естественную резистентность и продуктивность свиней крупной белой породы. Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2023; (3): 36–41. https://www.elibrary.ru/cbmmhiGorlov I.F. et al. The effect of new prebiotic feed additive on large white breed pigs natural resistance and productivity. Vestnik Bashkir State Agrarian University. 2023; (3): 36–41 (in Russian). https://www.elibrary.ru/cbmmhi

The authors declare that there are no conflicts of interest present.