ARPA

Dec 25, 2023

미국 에너지부 첨단 연구 프로젝트 기관(ARPA-E)은 항공이 환경에 미치는 영향을 줄이기 위한 새로운 기술과 도구를 개발하기 위해 최대 1,000만 달러의 자금 지원을 발표했습니다. ARPA-E 광범위한 탐색 주제 FOA의 일부인 자금은 하늘의 항공기 유도선을 줄이는 예측 실시간 배출 기술(PRE-TRAILS) 주제를 위한 것입니다. (DE-FOA-0002784)

항공기는 연료를 소비하고 응축 흔적의 형태로 이산화탄소와 수증기를 포함한 다양한 배출물을 배출합니다. 이러한 응축 흔적, 즉 비행운은 항공기 배출수가 차갑고 습한 주변 공기와 혼합될 때 발생합니다. 대부분의 비행운은 10분 이내에 사라지므로 문제가 되지 않습니다.

그러나 핵 생성 지점과 특정 대기 조건(예: 얼음 과포화 지역(ISSR))이 존재하는 경우 엔진 배기 가스로 인해 지속적인 비행운이 형성될 수 있으며, 이로 인해 항공기 유도 권운(AIC)으로 알려진 지속적인 권운이 생성될 수 있습니다. . 이러한 상부 대기 구름은 몇 시간 동안 지속될 수 있으며 수백 킬로미터에 걸쳐 성장할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 비행운은 전 세계 CO2 배출량의 약 2%로 추정되는 전체 항공 부문의 CO2 배출량과 거의 동일한 수준으로 전 세계 복사 강제력에 기여할 가능성이 있는 것으로 나타났습니다.

불행히도 현재 조종사, 항공 교통 관제사 및 항공 우주 시스템 설계자는 특정 비행으로 인해 지속적인 권운이 발생할 수 있는지 여부에 대한 정보가 거의 또는 전혀 없습니다.

ARPA-E는 비행기가 지속적인 AIC를 생성할 가능성이 있는지 여부를 조종사와 지상 관제사에게 실시간으로 알릴 수 있는 항공 비행운을 예측하는 시스템("항공 조종 예측 시스템", ACPS)의 개발을 계획하고 있습니다. 이 새로운 시스템은 다음의 개발을 촉진할 수 있습니다.

회피 전략 - 지상 통제에 의한 비행기의 방향을 보다 유리한(AIC가 아닌) 비행 궤적으로 변경하는 것을 허용합니다. 및/또는

온보드 완화 기술.

거의 실시간 AIC 예측 모델의 사용 계획. 비행 데이터 및 기타 환경 데이터 소스는 비행 계획 중에 최선의 AIC 예측 모델로 동화됩니다. 현재 비행의 추가 현장 데이터, 이전 또는 다음 비행의 현장 데이터, 위성 또는 지상 기반 소스의 관측 데이터는 모델 출력을 제한하고 개선하여 예측이 향상되고 기내 의사결정 지원이 향상됩니다. 조종사/비행 운영자에게 간단한 모니터링 및 보고를 통해 또는 지속적으로 최적화된 전술적 비행 경로를 통해. 프로그램 결과는 관찰을 사용하여 검증된 정확한 AIC 예측을 수행하는 데 필요한 AIC 예측 모델 및 데이터 또는 센서입니다.

ACPS의 개발은 특히 어려울 것입니다. 부분적으로는 항공기가 통과한 후 AIC가 몇 시간 후에 형성될 수 있기 때문입니다. 이러한 예측 모델은 동적 대기 조건과 엔진 배출을 모두 고려해야 합니다. 예를 들어, 이를 위해서는 내장 센서 시스템의 현장 데이터와 지상 및/또는 위성 기반 소스 및 이전 비행 보고서의 항공기 외부 관측 데이터를 동화해야 할 수 있습니다.

관심 있는 기술 분야. PRE-TRAILS의 목적은 항공기가 지속적인 항공기 유도 권운(AIC)을 생성할 가능성이 있는지 여부를 "실시간"으로 높은 신뢰도로 조종사나 비행 운영자에게 알릴 수 있는 예측 기능의 개발을 지원하는 것입니다. 완전히 개발되기 몇 시간 전에요. 자금 지원을 위한 각 프로젝트 제안서는 항공 비행운 예측 시스템을 개발하기 위해 다음 세 가지 기술 영역을 다루어야 합니다.

항공기, 환경 데이터 및 센서 개발: 구상된 예측 기능에 대한 충분한 교육 및 검증 데이터를 제공하려면 새로운 센서 또는 환경 데이터 소스가 필요할 수 있습니다. 비행운 형성 조건은 슈미트-애플만 기준(Schmidt-Appleman criterion)으로 식별됩니다. 즉, 특정 온도에서 수증기 함량이 액체 포화 상태에 도달하고 핵 생성 지점이 있는 포화 조건에 도달합니다. 특히 중요한 것은 비행기가 대기 ISSR을 통과하여 AIC로 이어질 때 형성되는 지속적인 비행운입니다. 지속적인 비행운 형성 방식은 Schmidt-Appleman과 ISSR 기준의 조합이므로 이러한 매개변수를 실시간으로 정확하게 식별할 수 있는 센서(예: 10ppm 이하의 대기 상층 습도를 측정할 수 있는 센서 시스템)가 특히 중요합니다.