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Enregistrement W7018871301

Electrification of Airport Operations:
\nElectric Powered Tow-Truck Utilization
\nin Taxiing Operations

2019· dissertation· en· W7018871301 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAviationFuel efficiencyElectrificationCivil aviationAirplaneGreenhouse gasRunwayConsumption (sociology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT
\nCivil aviation has steadily increased over the past decades and plays an essential role in connecting
\npeople and countries across the world. According to the International Civil Aviation Organization
\n(ICAO, 2018), passenger traffic has grown with an average of 5.4% between 1995 and 2015. ICAO
\nestimates the demand for aviation to continue increasing by an annual rate of 4.3% until 2035 and
\n4.1% until 2045. Among several crucial objectives of air transportation system problems, the
\nminimization of fuel consumption has a profound impact on both the economic viability of airline
\ncompanies and the impact of air-transportation in the environment.
\nAlthough aviation is not currently the leading cause of global warming, industry development, and
\nthe increase in air transportation will make it a significant factor for global warming over the
\ncoming decades. Predicting the impact of aviation on economic and environmental systems
\nrequires investigations at different stages of air transport operations. One of the strategies to reduce
\nthe fuel consumption of aviation is to optimize the fuel burn during airplane ground movement
\n(taxiing) in airports. The main reason is that aircraft ground movement is a significant source of
\nfuel consumption and emissions at an airport (e.g., it is estimated that aircraft burn about 7% of
\ntheir fuel during this stage of the flight). Among different ways of taxiing operation in an airport,
\nelectrification of ground transportation has proven to be one of the most efficient ways which have
\nmany advantages such as reducing fuel consumption and emission of greenhouse gases with low
\nmaintenance cost. However, it should be noted that electric-powered vehicles can be a beneficial
\nand efficient way of taxiing in airports if the electricity is clean. Clean electricity is produced from 
\nIV
\nrenewable and non-emitting sources such as wind, sun, and water. Using electric-powered vehicles
\nin airports might not be the optimal option if the electricity is produced by burning fossil fuels like
\ncoal. Nowadays, in many provinces of Canada, the produced electricity is clean, and the
\ngovernment is determined to have 90% clean electricity across Canada by 2030.
\nThe presented study discusses the scheduling of aircraft towing tractors at the airport in order to
\nminimize the fuel consumption and environmental emission of airplane engines and towing
\ntractors. In this study, we developed a Mixed Integer-Linear Programming (MILP) model to
\nschedule electric-powered towing vehicles (pushback Tugs) to provide taxiing services to aircraft.
\nThe proposed MILP solution enables aircraft to request a towing vehicle when it is available or
\nperform traditional taxiing operations by using aircraft engines to minimize operating costs, which
\nincludes delay/earliness costs, fuel consumption cost, and towing cost. We concluded that the
\nhybrid system for taxiing operation which includes both traditional engine powered solutions and
\nthe proposed electric-powered towing vehicle approaches, is the optimal solution. Through
\nsensitivity analysis, the proposed taxiing operations planning model determines the optimum
\nnumber of towing vehicles in an airport.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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