Но даже после того, как пассажиры скреплены пряжкой в, ожидание может продолжиться – когда самолет покидает ворота, только чтобы сидеть на гудронированном шоссе, присоединяясь к длинной очереди полетов, ждущих взлета. Такая перегруженность взлетно-посадочной полосы может держать самолет, не работающий в течение часа или больше, жгущий ненужное топливо.Теперь инженеры в MIT разработали стоящую в очереди модель, которая предсказывает, сколько времени самолет будет ждать перед взлетом, учитывая погодные условия, движение взлетно-посадочной полосы и поступающие и исходящие графики полетов. Модель может помочь авиадиспетчерам прямые отъезды более эффективно, минимизировав перегруженность взлетно-посадочной полосы.
Например, если диспетчер знает, что самолет вряд ли взлетит в течение получаса, он может держать самолет у ворот, чтобы не способствовать резервным копиям взлетно-посадочной полосы.Хэмса Бэлэкришнэн, адъюнкт-профессор аэронавтики и астронавтики и технических систем в MIT, говорит, что в тестах в различных американских аэропортах, модель поощрила диспетчеров сдерживать полеты в течение определенного времени суток, приведя к значительной экономии топлива.
«В наших полевых тестах мы показали, что было несколько промежутков времени, когда Вы могли уменьшить свое время такси на 20 процентов, сдерживая самолет», говорит Бэлэкришнэн. «Каждый проводимый воротами самолет экономит 16 – 20 галлонов топлива, потому что это не не работает. И это складывает».Balakrishnan и бывший аспирант Яннис Симэйэкис издали их результаты в журнале Transportation Science.
Команда работает над аэропортами по всей стране, чтобы далее проверить модель.Сколько времени до взлета?
Много факторов могут способствовать перегруженности аэропорта, которая может создать пробки носа к хвосту среди отъезда из полетов. В 2007 Бэлэкришнэн проанализировал исходные операции в международном аэропорту имени Джона Кеннеди, Ньюаркском международном аэропорту Свободы и международном аэропорту Филадельфия, и показал, что эти центры были переполнены 10 – 20 процентов времени: В Ньюарке пассажиры, путешествующие в переполненные периоды, испытали среднюю взлетно-посадочную полосу, рулящую времена 52 минут против 14 минут в менее занятые периоды.Бэлэкришнэн говорит отдельные решения о том, когда самолеты пододвигают обратно от ворот, может способствовать проблеме.«Это главным образом на лету», говорит она. «Иногда, если есть диспетчер с большим опытом или интуицией, они могли бы на самом деле решить, что сдержат самолет.
Исторически, тем не менее, они не делают, они просто позволяют всем пойти. Который является, почему у Вас есть очереди из 40 самолетов, ждущих во взлетно-посадочной полосе. И Вы хотите избежать этого».Чтобы предотвратить расширенные очереди взлетно-посадочной полосы, Balakrishnan и Simaiakis разработали модель, чтобы предсказать едущее на такси время.
Модель состоит из двух модулей; первое вычисляет время прохождения самолета от ворот до исходной взлетно-посадочной полосы, принимая во внимание любые взаимодействия с другим прибытием и отъездом из полетов. Например, самолету, возглавляемому к ясной взлетно-посадочной полосе, вероятно, придется пересечь активный сегмент, вызвав задержку того, что это ехало на такси. Второй модуль оценивает стоящую в очереди задержку отдельной взлетно-посадочной полосы – время, которое требуется для самолета, чтобы взлететь после присоединения к очереди для взлета.
Факторы модели во многих исходных данных, включая условия видимости, pushback времена отъезда из полетов и конфигурации взлетно-посадочной полосы, и определяют продукцию включая количество взлетов каждые 15 минут, общего количества выруливающего самолета, количество самолета, ждущего своей очереди для взлета, и сколько времени самолет должен будет, вероятно, ждать перед взлетом.Подготовка для отъезда (измерение)Balakrishnan и Simaiakis проверили модель, используя данные из базы данных Federal Aviation Administration’s Aviation System Performance Metrics, которая содержит pushback времена и времена взлета для каждого полета, отступающего от 77 крупнейших американских аэропортов. База данных также включает конфигурации взлетно-посадочной полосы и местные погодные условия в каждом аэропорту.
Команда использовала данные 2011 года из Ньюаркской Свободы обучить модель, затем использовала модель, чтобы предсказать перегруженность аэропорта и длину очередей взлета, используя pushback времена с 2007 и 2010. Исследователи нашли, что результаты модели соответствовали фактическим данным с обоих лет, предсказывая длину очередей, плюс или минус два самолета.Бэлэкришнэн говорит, что стоящая в очереди модель предает гласности диспетчеры точные предсказания того, на что была бы похожа перегруженность аэропорта, если бы они приняли определенные меры, такие как непрерывное подталкивание самолетов назад от ворот. Диспетчеры могут тогда использовать эти предсказания, чтобы приспособить их pushback времена, чтобы избежать резервной копии взлетно-посадочной полосы.
«Если Вы предсказываете, что только 10 самолетов, вероятно, взлетят за следующие 15 минут, Вы, вероятно, не имеете к самолету выпуска 25 от ворот», говорит Бэлэкришнэн. «В конечном счете Вы хотите найти правильное количество самолета, который Вы должны выпускать, чтобы удостовериться, что у Вас нет огромной суммы перегруженности на земле, и в то же время Вы не морите взлетно-посадочную полосу голодом».В дополнение к Ньюаркской Свободе команда проверила стоящую в очереди модель в международном аэропорту Логан Бостона, аэропорту Ла Гуардия в Нью-Йорке, международном аэропорту Шарлотты Дуглас в Северной Каролине и аэропорту Филадельфии.
До сих пор результаты предполагают, что модель может быть легко осуществлена в исходных процедурах – решающая цель, поскольку национальная система авиации, как ожидают, испытает широко распространенную перегруженность в ближайшие годы.«В 2022, там будет общесистемной перегруженностью, и вера состоит в том [что] большая часть выгоды операционного менеджмента аэропорта собирается прибыть из своего рода исходного измерения», говорит Бэлэкришнэн. «В чем Вы нуждаетесь, чтобы сделать, исходное измерение – способ предсказать то, что на самом деле собирается произойти и использовать это для метра.
Таким образом, мы строим модели, чтобы помочь нам достигнуть этого».