Calculation and Analysis of Aircraft Pollutant Emission Based on Time Wake Separation Mode under Coastal Airport and Headwind Conditions
Notice bibliographique
Résumé
During the final approach, the headwind leads to a reduction of landing rate, which affects the achieved capacity and the predictability of operation, time, fuel efficiency, and environmental pollution. Under headwind conditions, ground speed decrease results in increased flight time. Time-based separation (TBS) changes the separation rule of the final approach, which changes the distance separation between two aircrafts into a time separation. This paper introduces the time-based separation (TBS) based on the distance-based separation (DBS). According to the aircraft landing schedule of each airport, the ICAO (International Civil Aviation Organization) aircraft engine emission database, Boeing Fuel Flow Method 2 (BFFM2), and meteorological data of Pu-dong airport, this study uses the modified P3-T3 aviation pollutant emission model to calculate, respectively, the fuel consumption and pollutant emissions based on distance separation mode and time separation mode. According to the calculation results, TBS operation mode can save 32.52%, 19.12%, and 30.41% fuel, reduce 28.93%, 17.9%, and 29.29% CO, 31.02%, 19.36%, and 33.78% HC, 30.85%, 16.42%, and 28.67% NOx, respectively, compared with the DBS operation mode at three stages of the day. It ends that TBS has an obvious optimization effect on fuel consumption and pollutant emission compared with DBS from data.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».