Enhanced air traffic flow and capacity management under trajectory based operations considering traffic complexity

Tesi amb menció internacional.(English) The Air Traffic Flow and Capacity Management (ATFCM) aims at maintaining the forecast traffic demand below the estimated capacity in airports and airspace sectors. The purpose is to maintain the workload of the air traffic controllers under safe limits and avoid overloaded situations. At present, the demand and the capacity management initiatives are deployed separately. Given a forecast traffic demand, the different air navigation service providers allocate their air traffic control resources providing the airspace sectorisations. Then, the network manager addresses the remaining overloads by allocating delay using the CASA algorithm based on a ration-by-schedule principle. It should be noted that some ad-hoc flights might be re-rerouted or limited in cruise altitude in order to avoid congested airspace by submitting a new flight plan. Hence, the previously chosen sectorisations may be not optimum once the demand management initiatives are deployed. Moreover, the flexibility of the airspace users is limited since they cannot express their preferences. Furthermore, the demand and the capacity are currently measured using entry counts as proxy of the air traffic control workload, which is rather easy to measure or estimate. Yet, this metric cannot evaluate the difficulty to handle different traffic patterns inside the sectors leading to the use of capacity buffers. This PhD focuses on overcoming the limitations of the current ATFCM system outlined before by the introduction of complexity metrics (instead of entry counts) in order to measure the traffic load, the better consideration of the airspace users preferences allowing the possibility of submitting alternative trajectories to avoid congested airspace, and the holistic integration of the demand and capacity management into the same optimisation problem. First, the integration of two capacity management initiatives, i.e. Dynamic Airspace Configuration (DAC) and Flight Centric ATC (FCA), is studied proving some benefits when such integration is dynamic. Next, a new concept of operation is proposed where the airspace users have the option of submitting alternative trajectories and the network manager is the responsible for the demand management (delay allocation and choice of the used trajectory) and the capacity management (selection of the airspace sectorisation), considering a network-wide optimisation. This concept of operations is mathematically modelled with two Demand and Capacity Balancing (DCB) models addressing only demand management and three holistic DCB models where the demand and the capacity management measures are considered together in the same optimisation problem. A first model aims at choosing the best trajectory and delay allocation per flight while analysing the traffic load with entry counts at traffic volume level. It is solved in a realistic case study using the historical regulations providing a 76.84% of reduction in the arrival delay if compared to the current system.(Català) La gestió dels fluxos de trànsit i de la capacitat (ATFCM) té com a objectiu mantenir la demanda de trànsit prevista per sota de la capacitat estimada dels aeroports i els sectors de l’espai aeri. Actualment, les iniciatives de gestió de la demanda i de gestió de la capacitat es duen a terme separadament. Donada una previsió de trànsit, els diferents proveïdors de serveis de navegació aèria assignen els seus recursos proporcionant les sectoritzacions de l’espai aeri. Després l’administrador de la xarxa tracta les sobrecàrregues restants mitjançant l’assignació de retards utilitzant l'algoritme CASA, basat en l'ordenació per ordre d’arribada. A alguns vols també se’ls pot canviar la ruta o se’ls pot restringit l’altitud del creuer per tal d’evitar zones congestionades requerint la presentació d’un nou pla de vol. Així doncs, les sectoritzacions prèviament escollides poden ser no òptimes una vegada s’implementin les iniciatives de gestió de la demanda. A més, la flexibilitat dels usuaris de l’espai aeri és limitada ja que no poden expressar les seves preferències. Altrament, la demanda i la capacitat es mesuren actualment comptant el nombre d’arribades com a proxy de la càrrega de treball del control del trànsit aeri. No obstant això, aquesta mètrica no pot evaluar la dificultat de gestionar diferents patrons de trànsit dins els sectors, la qual cosa condueix a la utilització de marges de capacitat. Aquest PhD es centra en superar les limitacions de l’actual sistema d’ATFCM indicades anteriorment mitjançant la introducció de mètrics de complexitat (en lloc del número d’arribades) per a mesurar el trànsit, la millor consideració de les preferències dels usuaris de l’espai aeri permetent la possibilitat d’utilitzar trajectories alternatives per a evitar la congestió de l’espai aeri, i la integració holística de la gestió de la demanda i de la capacitat en el mateix problema d’optimització. Primer, s’estudia la integració de dues iniciatives de gestió de la capacitat: DAC i FCA. S’obtenen beneficis quan la integració és dinàmica. Després, es proposa un nou concepte operacional on els usuaris de l’espai aeri tenen l'opció de proposar trajectories alternatives i l’administrador de la xarxa és el responsable de la gestió de la demanda (assignació de retards i elecció de la trajectòria utilitzada) i de la capacitat (selecció de la sectorització de l’espai aeri) considerant l’optimització de tota la xarxa. Aquest concepte operacional es formula amb dos models de DCB que aborden només la gestió de la demanda i tres models holístics on la gestió de la demanda i de la capacitat es consideren conjuntament en el mateix problema d’optimització. Un primer model es centra en escollir la millor trajectòria i assignació de retard per vol, mentre que el trànsit s'avalua mitjançant el número d’arribades als volums de trànsit. Es resol un cas d’estudi realista on s’utilitzen les regulacions històriques aconseguint un 76.84% menys de retard a l'arribada si es compara amb els sistema actual. Un dels tres models holístics de s’estudia en detall, en concret el que utilitza mètriques de complexitat i optimitza les sectoritzacions de l’espai aeri escollint entre un seguit de configuracions disponibles. Aquest model es tracta amb un nou mètode híbrid presentat en aquest PhD i que combina la simulació del recuit i la programació dinàmica. En un primer cas d'estudi, aquest nou mètode es compara amb el mètode exacte resolt amb Gurobi proporcionant un millor rendiment principalment quan la dificultat del problema augmenta. En un segon cas d’estudi es realitza un estudi de sensibilitat del paràmetre que modela una penalització per a diferents configuracions consecutives. Finalment, es resol un escenari a gran escala amb el mètode híbrid proporcionant un 74.01% menys de retard a l'arribada i un 28.47% menys en el cost de la sectorització resultant en comparació amb un escenari de referència que representa les millors condicions del sistema actual.(Español) La gestión de los flujos de tráfico y de la capacidad (ATFCM) pretende mantener la demanda de tráfico prevista por debajo de la capacidad estimada de los aeropuertos y los sectores del espacio aéreo. Actualmente, las iniciativas de gestión de la demanda y de la capacidad se implementan por separado. Ante una previsión de tráfico, los diferentes proveedores de servicios de navegación aérea asignan sus recursos proporcionando las sectorizaciones del espacio aéreo. Después, el administrador de la red trata las sobrecargas restantes mediante la asignación de retrasos utilizando el algoritmo CASA basado en un principio de ordenación por orden de llegada. A algunos vuelos también se les puede cambiar de ruta o limitar la altitud de crucero para evitar la congestión del espacio aéreo requiriendo de un nuevo plan de vuelo. Así pues, las sectorizaciones elegidas anteriormente pueden no ser óptimas una vez que se implementen las iniciativas de gestión de la demanda. Adicionalmente, la flexibilidad de los usuarios del espacio aéreo es limitada ya que no pueden expresar sus preferencias. Además, la demanda y la capacidad se miden actualmente contando el número de llegadas como proxy de la carga de trabajo del control del tráfico aéreo. Sin embargo, esta métrica no puede evaluar la dificultad de controlar diferentes patrones de tráfico dentro de los sectores lo que conduce al uso de márgenes de capacidad. Este PhD se centra en superar las limitaciones del sistema de ATFCM actual descritas anteriormente mediante la introducción de métricas de complejidad (en lugar del número de llegadas) para medir la carga de tráfico, la mejor consideración de las preferencias de los usuarios del espacio aéreo permitiendo la posibilidad de la presentación de trayectorias alternativas para evitar la congestión, y la integración holística de la gestión de la demanda y de la capacidad en un mismo problema de optimización. Primero, se estudia la integración de dos iniciativas de gestión de la capacidad, DAC y FCA, demostrando beneficios cuando dicha integración es dinámica. A continuación, se propone un nuevo concepto operacional donde los usuarios del espacio aéreo tienen la opción de presentar trayectorias alternativas y el administrador de la red es el responsable de la gestión de la demanda (asignación de retrasos y elección de la trayectoria utilizada) y la gestión de la capacidad (selección de la sectorización), considerando una optimización de toda la red. Este concepto operacional se modela con dos modelos de DCB que abordan sólo la gestión de la demanda y tres modelos holísticos donde las medidas de gestión de la demanda y de la capacidad se consideran conjuntamente en el mismo problema de optimización. Un primer modelo pretende elegir la mejor asignación de trayectoria y retraso por vuelo mientras se analiza la carga de tráfico con el número de llegadas a nivel de volumen de tráfico. Se resuelve un caso de estudio utilizando las regulaciones históricas proporcionando un 76.84% de reducción en el retraso en la llegada si se compara con el sistema actual. El model holístico que utiliza métricas de complejidad y optimiza las sectorizaciones del espacio aéreo escogiendo entre un conjunto de configuraciones disponibles se estudia en detalle. Este modelo se trata con un nuevo método híbrido basado en el recocido simulado y la programación dinámica. En un primer caso de estudio, se compara este nuevo método con el método exacto resuelto con Gurobi proporcionando un mejor rendimiento cuando aumenta la dificultad del problema. En un segundo caso de estudio se realiza un estudio de sensibilidad del parámetro que modela una penalización para diferentes configuraciones consecutivas. Finalmente, se resuelve un escenario a gran escala con el método Híbrido proporcionando menores valores de retraso en llegada y menores costes en la sectorización resultante en comparación con un escenario de referencia que representa las mejores condiciones del sistema actual.Postprint (published version

Estudio de Ground Delay Programs y de estrategias de reducción de velocidad

En este trabajo se han estudiado los conceptos de Ground Delay Program (GDP) y de la Collaborative Decision Making (CDM). Se ha hecho un estudio estadístico de los GDPs sucedidos durante el 2006 en todos los aeropuertos de Estados Unidos de América y se han obtenido estadísticas sobre el número de GDPs, sus causas, los retrasos producidos y el número de vuelos afectados por aeropuerto. Los resultados obtenidos muestran que el 90% de los GDPs tuvieron lugar en únicamente 16 aeropuertos, siendo el aeropuerto de Newark (EWR), en Nueva York, el que acumuló más regulaciones. Respecto a las causas de los GDPs, se ha detectado que en el 74% de los casos son causados por condiciones meterológicas adversas. El 90% del total de minutos de retraso se repartieron en sólo 10 aeropuertos, con Chicago (ORD) como aeropuerto con m´as retrasos. Por otro lado, el 90% de los vuelos afectados tienen como destino sólo 10 aeropuertos, siendo, nuevamente, Chicago (ORD) el aeropuerto con más vuelos afectados. Se ha observado que exite una relación entre el número de vuelos afectados y el número de minutos de retraso. No obstante, la mayoría de los aeropuertos con mayor número de retrasos y vuelos afectados también ocupan un nivel elevado en la lista de aeropuertos con mayor n´umero de GDPs. Mediante el algoritmo K-means se han clasificado los GDPs en clusters de características similares. Los centroides de los clusters del aeropuerto de Newark (EWR) se han usado para simular una estrategia de reducción de velocidad en crucero. Con esta estrategia, parte del retraso asignado por el GDP se absorbe en el aire volando a una velocidad inferior que la nominal, pero que proporciona el mismo consumo de combustible que el vuelo nominal. En caso que el GDP se cancele, los aviones que vuelan más lentos pueden recuperar cierto tiempo del retraso, volviendo a la velocidad nominal, pero sin consumir combustible extra. Para realizar las simulaciones se han usado los datos del Enhanced Traffic Management System (ETMS) para general el tráfico hacia EWR de dos d´ıas del 2006. Se han clasificado las diferentes aeronaves en modelos de Airbus para poder obtener las performances mediante el programa Airbus PEP Suite y el tráfico se ha simulado usando el programa Future ATM Concepts Evaluation Tool (FACET). Con los resultados de las simulaciones se ha visto que el efecto de la reducció de velocidad depende del momento de cancelación del GDP y del número de vuelos en ese instante. Los resultados obtenidos de las simulaciones muestran que entre un 4% y un 5% del retraso se puede absorber en el aire. Si se simulan los GDPs de Newark, con los datos de los centroides, y se cancelan en el momento en que de media fueron cancelados, se obtiene que con la estrategia de recuperación de velocidad se puede recuperar un 7% más de retraso en el caso del cluster 1, un 33% en el cluster 2 y un 31% en el cluster 3, sin incrementar el consumo de combustible.English: The Ground Delay Program (GDP) and the Collaborative Decision Making (CDM) concepts have been studied in this project. A statistical analysis on all GDPs that occurred during 2006 in the United States of America has been done. Some statistics have been derived on the number of GDPs, their causes, the assigned delay and the number of affected flights per airport Results show that the 90% of the GDPs took place in only 16 airports, being Newark (EWR), in New York, the airport with more regulations. In addition, the 74% of the GDPs were caused by bad weather conditions and the 90% of the total delay was assigned only in 10 airports, being Chicago the airport with more delay assigned. A same behaviour was observed with the number of affected flights: the 90% of the flights had as a destination only 10 different airports and Chicago again, was the airport with more affected flights. A clear relationship exists between the number of affected flights and the assigned delay. However, many airports with more flights and delay are also in the highest positions of the number of GDPs per airport list. Using the K-means algorithm GDPs have been classified into clusters with similar characteristics. Cluster centroids for Newark (EWR) have been used to simulate a cruise speed reduction strategy aiming to absorb part of the assigned GDP delay airborne, by flying slower but consuming the same amount of fuel than in the nominal flight. In case the GDP is cancelled, aircraft flying at reduced speed can fly recover some delay, by speeding to the nominal speed, but without incurring with extra fuel consumption. The data from the Enhanced Traffic Management System (ETMS) has been used in order to simulate the traffic with destination EWR in two 2006 days. All aircrafts types has been classified into Airbus types and their performances have been computed using the Airbus PEP Suite. Finally, the traffic has been simulated using the Future ATM Concepts Evaluation Tool (FACET). The simulation results showed that the speed reduction effects depend on the cancellation time and the number of flights flying at that time. Results show that between 4% to 5% of the total delay can be absorbed in the air. Simulating the Newark GDPs, using the centroids data and cancelling them at their average cancellation time, a 7% of delay can be recovered in the cluster 1 using the speed reduction strategy, 33% in the cluster 2 and 31% in the cluster 3 at no extra fuel consumption

pyBADA: Easy BADA integration in Python for rapid prototyping

The base of aircraft data (BADA) model provides accurate modelling of aircraft performances over the complete flight envelope for flight simulation and prediction applications. BADA is based on a generic total energy model, which performance functions (e.g., drag, maximum and minimum thrust, fuel flow) are particularised for each aircraft type with coefficients included in the BADA databases. BADA has a high reputation within the academic and research world, thus it is widely used for air traffic management research applications. This poster presents the architecture and capabilities of pyBada, a Python-based software designed for the easy integration of the BADA model in trajectory simulation, prediction and optimisation applications.Peer ReviewedPostprint (published version

Would airspace users accept potential delays or reroutings for a discount in route charges? Results of a stated preferences survey

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Sensitivity analysis of maximum circulation of wake vortex encountered by en-route aircraft

Wake vortex encounters (WVE) can pose significant hazard for en-route aircraft. We studied the sensitivity of wake vortex (WV) circulation and decay to aircraft mass, altitude, velocity, density, time of catastrophic wake demise event, eddy dissipation rate, wing span, span-wise load factor, and WV core radius. Then, a tool was developed to compute circulations of WV generat-ed/encountered by aircraft en-route, while disregarding unrealistic operational conditions. A comprehensive study is presented for most aircraft in the Base of Aircraft Data version 4.1 for different masses, altitudes, speeds, and separation values between generator and follower air-craft. The maximum WV circulation corresponds to A380-861 as generator: 864 and 840 m2/s at horizontal separation of 3 and 5 NM, respectively. In cruise environment, these WV may de-scend 1000 ft in 2.6 min and 2000 ft in 6.2 min, while retaining 74% and 49% of their initial strength, respectively. The maximum circulation of WV encountered by aircraft at horizontal separation of 3 NM from an A380-861 is 593, 726, and 745 m2/s, at FL200, FL300, and FL395, re-spectively. At 5 NM, the circulations decrease down to 578, 708, and 726 m2/s. Our results allow reducing WVE simulations only to critical scenarios, and thus perform more efficient test pro-grams for computing aircraft upsets en-route.This research was funded by SESAR Joint Undertaking (SJU), grant number 699247, as part of the European Union’s Horizon 2020 (H2020) research and innovation program: R-WAKE projectPeer ReviewedPostprint (published version

Enhanced Demand and Capacity Balancing based on alternative trajectory options and traffic volume hotspot detection

Nowadays, regulations in Europe are applied at traffic volume (TV) level consisting in a reference location, i.e. a sector or an airport, and in some traffic flows, which act as directional traffic filters. This paper presents an enhanced demand and capacity balance (EDCB) formulation based on constrained capacities at traffic volume level. In addition, this approach considers alternative trajectories in order to capture the user driven preferences under the trajectory based operations scope. In fact, these alternative trajectories are assumed to be generated by the airspace users for those flights that cross regulated traffic volumes, where the demand is above the capacity. For every regulated trajectory the network manager requests two additional alternative trajectories to the airspace users, one for avoiding the regulated traffic volumes laterally and another for avoiding it vertically. This paper considers that the network manager allows more flexibility for the new alternative trajectories by removing restrictions in the Route Availability Document (RAD). All the regulated trajectories (and their alternatives) are considered together by the EDCB model in order to perform a centralised optimisation minimising the the cost deviation with respect to the initial traffic situation, considering fuel consumption, route charges and cost of delay. The EDCB model, based on Mixed-Integer Linear Programming (MILP), manages to balance the network applying ground delay, using alternative trajectories or both. A full day scenario over the ECAC area is simulated. The regulated traffic volumes are identified using historical data (based on 28th July of 2016) and the results show that the EDCB could reduce the minutes of delay by 70%. The cost of the regulations is reduced by 11.7%, due to the reduction of the delay, but also because of the savings in terms of fuel and route charges derived from alternative trajectories.Peer ReviewedPostprint (published version

A Fast and Flexible Aircraft Trajectory Predictor and Optimiser for ATM Research Applications

Trajectory prediction and optimisation algorithms will be the keystone for a successful trajectory based operations concept implementation, where accurate predictions and optimal trajectories will be needed for a wide variety of look-ahead times and operational contexts. The main goal of this paper is to present the architecture and capabilities of an aircraft trajectory prediction and optimisation framework suitable for various air traffic management research applications. The flexibility of this framework, called DYNAMO, allows for an easy implementation and assessment of actual and future concepts of operation, considering at the same time realistic weather data and aircraft performance models. In addition, its design enables the use for real-time applications and when a large set of trajectories needs to be rapidly generated for simulation and benchmarking purposes. The performance of the frameworPeer ReviewedPostprint (published version

CREATE - D5.2: Procedures validation identifying potential benefits and risks and stakeholders implementation suggestions - Exercise Results

This report is the deliverable “D5.2 - Procedures validation identifying potential benefits and risks and stakeholders implementation suggestions” of the H2020 SESAR CREATE project. The purpose of this document is to provide the exercise results of the “proof-of-concept” exercise of the CREATE concept of operations (CONOPS) and its solutions (SOL) developed under the previous work packages: • CREATE-SOL-1: Multi-scale multi-pollutant air quality system (AQS); • CREATE-SOL-2: Framework for multi-aircraft environmentally-scored weather-resilient optimized 4D-trajectories in the flight execution phase, WAAP = Weather Avoidance for extended air traffic control (ATC) planning. • CREATE-SOL-3: CO2 and non-CO2 balanced environmental scores module. The main exercise objective was to test the integrated concept of the various computational modules related to the CREATE solutions, and to investigate if the solutions provide operational benefits for the following use-cases; • TMA Naples ¿ reduced local air quality (LAQ) impacts and efficient thunderstorm evasion; • En-Route North-Atlantic tracks extending into the European Civil Aviation Conference (ECAC) area ¿ reduced environmental impacts in terms of CO2 and non-CO2 combined metric in climate sensitive areas (CSA) related to contrail formation regions (CFR), and efficient contrail and thunderstorm evasion. The methodology for the exercise was provided in the exercise plan, i.e. “D5.1 - software design for validation scenarios execution”.[4] The exercises were set up to assess the solutions for maturity level TRL1.Preprin

Effects of capacity sharing on delays and re-routings in European ATM

In this paper we analyse the effects of capacity sharing between Area Control Centres on delays and re-routings. We assume two different design options for capacity sharing (within Air Navigation Service Providers and within Functional Airspace Blocks) and compare them to a baseline scenario. Using the CADENZA optimization and simulation model, we build a case study of a busy day in the ECAC area, using 100 different scenario runs in order to capture traffic variability as well as capacity reductions. Results show that capacity sharing leads to a decrease of delay and re-routing costs that outweighs the additional costs of enabling capacity sharing even if we assume relatively high additional costs per shared sector-hour. Moreover, it can be shown that capacity sharing within ANSPs already delivers 3/4 of the benefits that can be achieved via capacity sharing within FABs.This project has received funding from the SESAR Joint Undertaking within the framework of SESAR 2020 and the EU's Horizon 2020 research and innovation programme under the Grant Agreement Number 893380.Peer ReviewedPostprint (published version

Data-driven estimation of flights’ hidden parameters

This paper presents a data-driven methodology for the estimation of flights’ hidden parameters, combining mechanistic and AI/ML models. In the context of this methodology the paper studies several AI/ML methods and reports on evaluation results for estimating hidden parameters, in terms of mean absolute error. In addition to the estimation of hidden parameters themselves, this paper examines how these estimations affect the prediction of KPIs regarding the efficiency of flights using a mechanistic model. Results show the accuracy of the proposed methods and the benefits of the proposed methodology. Indeed, the results show significant advances of data-driven methods to estimate hidden parameters towards predicting KPIs.This work has received funding from SESAR Joint Undertaking (JU) within SIMBAD project under grant agreement No 894241. The JU receives support from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme and the SESAR JU members other than the UnionPeer ReviewedPostprint (author's final draft