ARPA

Dec 25, 2023

Die Advanced Research Projects Agency – Energy (ARPA-E) des US-Energieministeriums kündigte eine Finanzierung von bis zu 10 Millionen US-Dollar für die Entwicklung neuer Technologien und Werkzeuge zur Reduzierung der Umweltauswirkungen der Luftfahrt an. Die Finanzierung ist Teil der ARPA-E Broad Exploratory Topics FOA und dient dem Thema „Predictive Real-time Emissions Technologies Reducing Aircraft Induced Lines in the Sky“ (PRE-TRAILS). (DE-FOA-0002784)

Flugzeuge verbrauchen Treibstoff und emittieren eine Reihe von Emissionen, darunter Kohlendioxid und Wasserdampf in Form von Kondensstreifen. Diese Kondensstreifen – Kondensstreifen – entstehen, wenn sich Flugzeugabgase mit kalter, feuchter Umgebungsluft vermischen. Die meisten Kondensstreifen lösen sich in weniger als zehn Minuten auf und sind unbedenklich.

Wenn jedoch Keimbildungsorte und bestimmte atmosphärische Bedingungen vorliegen (z. B. eisübersättigte Regionen (ISSR)), können Triebwerksabgase zur Bildung anhaltender Kondensstreifen führen, die wiederum anhaltende Zirruswolken erzeugen können, die als flugzeuginduzierte Zirruswolken (AIC) bekannt sind. . Diese oberen atmosphärischen Wolken können stundenlang bestehen bleiben und sich über mehrere Hundert Kilometer erstrecken.

Jüngste Studien haben gezeigt, dass Kondensstreifen wahrscheinlich in einem Ausmaß zum globalen Strahlungsantrieb beitragen, der ungefähr dem der CO2-Emissionen des gesamten Luftverkehrssektors entspricht, der schätzungsweise etwa 2 % der gesamten globalen CO2-Emissionen ausmacht.

Leider haben Piloten, Fluglotsen und Luft- und Raumfahrtsystemdesigner derzeit kaum oder gar keine Informationen darüber, ob ein bestimmter Flug zu anhaltenden Zirruswolken führen kann.

ARPA-E sieht die Entwicklung eines Systems zur Vorhersage von Kondensstreifen in der Luftfahrt vor (ein „Aviation Contrail Predictive System“, ACPS), das in der Lage wäre, Piloten und Bodenlotsen in Echtzeit darüber zu informieren, ob ein Flugzeug wahrscheinlich dauerhafte AIC erzeugt. Dieses neue System könnte die Entwicklung von Folgendem fördern:

Vermeidungsstrategien – Ermöglichen der Umlenkung von Flugzeugen durch die Bodenkontrolle auf günstigere (Nicht-AIC-)Flugbahnen; und/oder

On-Board-Abschwächungstechnologien.

Eine geplante Verwendung eines AIC-Vorhersagemodells nahezu in Echtzeit. Flugdaten und andere Umweltdatenquellen werden während der Flugplanung in ein Best-Guess-AIC-Vorhersagemodell integriert. Weitere In-situ-Daten vom aktuellen Flug, In-situ-Daten von früheren oder folgenden Flügen und Beobachtungsdaten von Satelliten- oder bodengestützten Quellen würden die Modellausgabe einschränken und verbessern, was zu besseren Vorhersagen und einer besseren Entscheidungsunterstützung während des Fluges führen würde durch einfache Überwachung und Berichterstattung an den Piloten/Flugbetreiber oder durch kontinuierlich optimierte taktische Flugführung. Das Programmergebnis ist das AIC-Vorhersagemodell und die Daten oder Sensoren, die für eine genaue, anhand von Beobachtungen validierte AIC-Vorhersage erforderlich sind.

Die Entwicklung eines ACPS wird eine besondere Herausforderung darstellen – auch weil sich AIC mehrere Stunden nach dem Durchgang eines Flugzeugs bilden kann. Diese Vorhersagemodelle müssen sowohl dynamische atmosphärische Bedingungen als auch Motoremissionen berücksichtigen. Dies kann beispielsweise die Assimilation von In-situ-Daten von Bordsensorsystemen sowie von Off-Flugzeug-Beobachtungsdaten aus boden- und/oder satellitengestützten Quellen und früheren Flugberichten erfordern.

Technische Interessengebiete. Das Ziel von PRE-TRAILS besteht darin, die Entwicklung einer Vorhersagefähigkeit zu unterstützen, die einen Piloten oder Flugbetreiber in „Echtzeit“ und mit hoher Zuverlässigkeit darüber informieren könnte, ob ein Flugzeug wahrscheinlich sogar persistente, durch Flugzeuge induzierte Zirruswolken (AIC) erzeugt Stunden, bevor sie vollständig entwickelt sind. Jeder Projektvorschlag für die Finanzierung muss sich mit den folgenden drei Technologiebereichen befassen, um ein Luftfahrt-Kondensstreifen-Vorhersagesystem zu entwickeln:

Flugzeug-, Umweltdaten- und Sensorentwicklung: Möglicherweise sind neue Sensoren oder Umweltdatenquellen erforderlich, um ausreichende Trainings- und Validierungsdaten für die geplanten Vorhersagefunktionen bereitzustellen. Bedingungen zur Bildung von Kondensstreifen werden durch das Schmidt-Appleman-Kriterium identifiziert: Der Wasserdampfgehalt erreicht unter bestimmten Temperatur- und Sättigungsbedingungen in Gegenwart von Keimbildungsstellen die Flüssigkeitssättigung. Besonders wichtig sind anhaltende Kondensstreifen, die entstehen, wenn Flugzeuge durch die atmosphärische ISSR fliegen und zu AIC führen. Da es sich bei der anhaltenden Kondensstreifenbildung um eine Kombination aus Schmidt-Appleman- und ISSR-Kriterien handelt, sind Sensoren, die in der Lage sind, diese Parameter in Echtzeit genau zu identifizieren, von besonderem Interesse, z. B. Sensorsysteme, die in der Lage sind, die obere Luftfeuchtigkeit bei oder unter 10 ppm zu messen.

Prädiktive Modellierung: Fortschrittliche Berechnungsmethoden für maschinelles Lernen, die im letzten Jahrzehnt entwickelt wurden, ermöglichen die Untersuchung größerer Mengen von Eingabedaten und die Untersuchung komplexer multivariater Korrelationen, um komplexere Probleme als je zuvor zu lösen. ARPA-E ist an Projektteams interessiert, die untersuchen, ob solche Methoden genutzt werden können, um ein Echtzeit-Vorhersagesystem für die AIC-Entwicklung zu entwickeln. Um Vermeidungs- und Schadensminderungsstrategien zu unterstützen, ist es wichtig, dass jedes Vorhersagemodell einigermaßen genaue Ergebnisse liefert und falsch-positive (Typ I) und falsch-negative (Typ II) Fehler minimiert. Für die Zwecke dieses Sondierungsthemas kann dies im ausgewogenen F-Score (F1-Score) erfasst werden, der das harmonische Mittel aus Präzision und Erinnerung darstellt. Es ist wichtig, dass ausreichend Vertrauen in das Modell besteht, um Vermeidungs- und Schadensminderungslösungen zu ermöglichen und gleichzeitig unnötige und aufwändige Umleitungen zu minimieren.

Beobachterdaten: Ein Vorhersagemodell muss trainiert und validiert werden. Für ein Kondensstreifen-Vorhersagesystem für Flugzeuge werden hierfür wahrscheinlich Beobachter und zusätzliche Sensoren erforderlich sein. Es wird erwartet, dass die Teams ausreichend relevante Flug- und Beobachterdaten aus verfügbaren Quellen oder speziellen Flugtests erhalten müssen, um echte AIC-Beobachtungen und -Validierungen zu liefern, und nicht nur theoretische Studien. Darüber hinaus sieht ARPA-E einen Mechanismus zur Meldung von Kondensstreifen und zur Aggregation von Beobachtungsdaten vor, der aktuelle Tools für die Meldung von Turbulenzen nachahmt und in Zukunft dazu dienen könnte, die Fähigkeiten der AIC-Vorhersagemodellierung kontinuierlich zu verfeinern und zu verbessern.

Gepostet am 24. Februar 2023 in ARPA-E, Luft- und Raumfahrt, Emissionen, Markthintergrund | Permalink | Kommentare (0)