Optimizing the Use of Aircraft Deicing and Anti-Icing Fluids
Notice bibliographique
Résumé
This report provides practical technical guidance on procedures and technologies to reduce the use of aircraft deicing and anti-icing fluids (ADAF) while maintaining safe aircraft operations across the wide range of winter weather conditions found in the United States and Canada. This guidance is presented as (1) a series of best management practices that are immediately implementable and (2) the detailed findings and recommendations of experiments to evaluate holdover time determination systems, spot deicing for aircraft frost removal, and ADAF dilutions. The report will be of direct interest to airport and airline staff responsible for aircraft deicing and anti-icing operations and the mitigation of their environmental impacts. Included with this report is a packet of 16 Fact Sheets describing promising technologies and procedures from Chapter 2, singly or in combination, in the form of readily implementable best management practices. Each Fact Sheet includes (1) a description of the technology or procedure; (2) implementation considerations; and (3) cost information. In 2016, the 16 Fact Sheets were reviewed to assess if they reflected current technologies and practices in the industry. That review resulted in updates to Fact Sheets 45, 55, and 56, and the creation of a new Fact Sheet 112. describing promising technologies and procedures from Chapter 2, in the form of readily implementable best management practices.\n
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».