Sustainable Aircraft Operation

While the world aims toward carbon neutrality, the reduction of carbon footprint in the aviation industry has been addressed as well. Under the initiative, we have been conducting academia-industry collaborative researches to realize fuel reduction during regularly  scheduled commercial flights.

世界的にカーボンニュートラルが推進される中、航空機の運航においても環境負荷の低減が求められています。そこで、航空会社や企業と共同で、航空機の飛行にかかる燃料消費を削減する運航について、社会実装に向けた研究を進めています。

ｰ Research on reducing fuel consumption ｰ

燃料消費量削減に向けて

【Fixed-flight Path Angle Descent (FPA descent)】

航空機の降下角を固定した継続降下運用

As a method to improve fuel efficiency during descent, the Continuous Descent Operation (CDO), in which an aircraft descends continuously from the starting point of the descent on a cruise, is already in operation. However, the current CDO, which is categorized as Profile Descent (PD), follows aircraft reference trajectories optimally calculated by computer system equipped in each aircraft, thus their trajectories differ from flight to flight because the most fuel-efficient vertical path is calculated based on the aircraft weight, wind, temperature, and aircraft type characteristics. Therefore, although CDO is more effective in reducing fuel consumption compared to the conventional atair-cased descent directed by air traffic controllers, CDO has been introduced only during the nighttime and early morning hours when there are few aircraft in the congestion zone at limited airport (e.g. Kansai International Airport) for safety reasons, and its implementation has been limited in number. With this background, our research proposed Fixed-flight Path Angle (FPA) descent which realizes both fuel reduction and operational feasibility of pilot and air traffic controllers.

燃料効率を向上させる手法として、降下時に航空機が巡航時の降下開始地点から連続して降下する「連続降下運航（Continuous Descent Operation：CDO）」が既に運用されています。しかし、現在のCDOはプロファイル降下（Profile Descent：PD）に分類され、各航空機に搭載されたコンピューターシステムによって最適に計算された航空機の参考軌道に従います。PDでは、航空機の重量、風、気温、機体タイプの特性に基づいて最も燃費効率の良い垂直経路が計算されるため、フライトごとに軌跡が異なります。したがって、CDOは従来の航空管制官による誘導に比べて燃料消費量を削減する効果がありますが、安全上の理由からCDOは混雑区域における航空機が少ない夜間や早朝に限定された空港（例：関西国際空港）でのみ導入され、導入数も限られています。この背景から、私たちの研究では、燃料削減とパイロットおよび航空管制官の操作の実現可能性の両方を実現する「固定飛行経路角（Fixed-flight Path Angle：FPA）降下」を提案し、航空会社や企業と共同で実装に向けた研究開発を進めています。

Fig. 1 explains conceptual diagram of our proposing FPA descent method. Applying the FPA descent enables aircraft to follow defined vertical trajectory using computer system currently implemented into commercial aircraft.  The FPA descent method demonstrated satisfies the altitude restrictions specified for air traffic control by using a certain descent angle, and also clarifies and unifies the vertical descent path. In a series of A320 flight simulator experiments in 2022, the FPA descent realized a high environmental load reduction effect of approximately 190lbs/flight compared to the conventional descent method and no problems with the pilots' operation and workload. A series of flight demonstration using scheduled commercial A320 flight conducted in December in 2022 and February in 2023 resulted that the FPA descent achieved maximum 230 lbs, and average around 150 lbs fuel reduction per flight under actual air traffic operation outside of hours when the current CDO was applied. These success encourages airline companies, and we are accelerating the implementation and expansion in the near future.
図1は、私たちが提案するFPA降下の概念図を説明しています。FPA降下を適用することで、現在、ボーイングやエアバス社製の航空機に実装されているコンピューターシステムを使用して、航空機が指定された垂直軌道（降下角）に従うことができます。FPA降下は、特定の降下角度を使用して航空交通管制が指定する高度制限を満たし、垂直降下経路を明確に統一することができます。2022年に行われたA320フライトシミュレーターを用いた一連の実験では、FPA降下法は従来の降下方法と比べて約190ポンド/フライトの環境負荷削減効果を実現し、パイロットの操作や作業量に問題ないことを確認しました。また、2022年12月と2023年2月に行われたA320の定期運航便による一連の飛行実証では、現行のCDOが適用されない時間帯において、実際の航空交通のもと、FPA降下は最大230ポンド、平均約150ポンドの燃料削減効果を実現しました。そこで、複数の航空会社と連携し、FPA降下の実装とさらなる展開を加速させています。

【Fuel Reduction at Airport and it's Surrounding Airport】

空港および周辺空域における航空交通の燃料消費削減

Reducing fuel consumption in aircraft operations at airports and surrounding airspace is an urgent challenge. However, the fuel consumption during aircraft ascent, descent, and ground movements depends on factors such as aircraft weight, wind, temperature, aircraft type characteristics, and airline policies, making it difficult to accurately estimate. In this research, we collaborate with airlines to obtain Quick Access Recorder (QAR) data, which includes time-series data of fuel consumption during flight, and combine it with meteorological data to develop machine learning models that can be used for fuel estimation. Through this collaboration, we aim to not only develop applications that can be utilized by operation experts but also apply the models to assessment indicators for airport operations, aircraft operations, and air traffic management systems, contributing to the advancement of SDGs in the aviation industry.

In addition, we are working to generate a post-takeoff climb path that minimizes fuel consumption by combining a fuel consumption prediction model constructed using machine learning and a genetic algorithm (Fig. 2). In optimizing aircraft climb, there are many factors to consider, such as wind and other environmental factors, interference with other aircraft, and noise issues on the ground. Therefore, we have created a simulation environment for the airspace around airports, and by repeating experiments for various cases, we aim to design highly feasible routes.

空港および周辺空域における航空機運航の燃料消費削減は喫緊の課題ですが、航空機の上昇・降下および地上走行にかかる燃料消費量は、航空機の重量、風、気温、機体タイプの特性、航空会社の方針等に依存しており、精度よく推定できるモデルがまだありません。そこで本研究では、航空機が飛行中に消費した燃料消費の時系列データなどを含むQAR（Quick Access Recorder）データ等を航空会社から提供頂き、気象データなどと組み合わせることで、燃料推定に利用できる機械学習モデルを研究開発しています。企業との共同研究により、運航関係者が利用できるアプリケーションの開発に応用する他にも、空港運用、航空機運航、管制運用、航空交通管理システム等の評価指標にも活用し、航空業界のSDGs促進を目指しています。

また、機械学習により構築した燃料消費量予測モデルと遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、燃料消費量を最小化するような離陸後上昇経路の生成に取り組んでいます(図2)。航空機の上昇を最適化する上では、風などの環境要因や他の航空機との干渉、地上への騒音問題など考慮すべき事項が数多く存在します。そこで、空港周辺空域のシミュレーション環境を構築し、様々なケースを想定して実験を繰り返すことで、実現性の高い経路設計を目指しています。

【Reduce fuel consumption of air traffic at Narita Airport】

成田空港での航空交通の燃料消費削減

We are focusing on the “Single Engine Taxi” operation, in which one of the engines stops after landing and the aircraft taxi on the ground, to estimate its fuel reduction effect and to study more effective implementation methods. By analyzing actual aircraft operation data provided by airlines, we are able to accurately extract information such as how much fuel is actually consumed while on the ground and what routes are being taxied (Fig. 3).

Furthermore, by using machine learning, we have constructed a model that can predict fuel flow more accurately than the ICAO and BADA estimation models, and by combining it with an airport surface simulator (Fig. 4), we aim to realize fuel consumption prediction that simulates actual air traffic on the airport .

着陸後に片方のエンジンを停止して地上を走行する「Single Engine Taxi」という運用に注目し、その燃料削減効果の推定やより効果的な実施方法の検討を進めています。航空会社様から頂いた実際の航空機運航データを分析することで、実際に地上走行中にどれほどの燃料を消費しているのか、どのような経路を走行しているのか(図3)等の情報を正確に抽出することを可能としています。

さらに、機械学習を用いることでICAOやBADAの推算モデルより高精度に燃料流量を予測できるモデルを構築し、空港面シミュレータ(図4)と組み合わせることで、実際の空港面での航空交通を模擬した燃料消費量予測の実現を目標にしています。

ｰ Aviation and Meteorology ｰ

航空機と気象

The impact of aviation on global warming does not depend solely on CO2 emissions, but also on non-CO2 elements such as NOx emissions and contrail cirrus formation. We aim to quantify the impact of non-CO2 elements of aircraft emissions and to develop air traffic management method to reduce the total environmental impact by aviation. 

航空機による地球温暖化への影響は、CO2のみによってもたらされるわけではなく、非CO2要素（NOxや飛行機雲　等）にも関係するとされています。そこで、気象分野の研究室との学際的連携により、非CO2要素の影響の定量化及び航空交通の改善を通じた環境負荷低減に向けた研究を進めています。

【Environmental Impact of Contrail Cirrus】

飛行機雲による気候への影響

IPCC AR6 lists aviation contrails as one of the individual components of human influence on radiative forcing. A previous study shows that many flights around Japan generate persistent contrails and the percentage of contrail generating flights is higher than other areas of the globe (Fig. 5). Thus, it is required to evaluate the environmental impact caused by contrail cirrus and take appropriate actions to manage its formation if necessary.

It is known that contrail cirrus is generated when an aircraft flies through airspace where certain atmospheric conditions (such as relative humidity over ice and temperature) are met. As shown in Figure 6, contrail impacts on climate depends on the flight’s external condition. Generally, contrails during night have more warming effect than during daytime because they only trap heat from Earth's surface during night while they also reflect sunlight back into space (this leads to cooling effect) during daytime.

気候変動に関する政府間パネル（IPCC）による第6次評価報告書では、放射強制力に影響を及ぼす人的な要因の一つとして飛行機雲を挙げています。特に、図5のとおり、日本周辺においては長時間持続する飛行機雲を発生させる航空交通量が多く（円が大きく）、かつ全体に占める割合も高い（赤に近い）とする先行研究も存在しており、飛行機雲による環境への影響を適切に評価し、必要に応じてその発生を抑制に向けた取組みを進めていく必要があると言えます。

飛行機雲は、氷に対する相対湿度や気温などが一定の条件を満たす領域を航空機が通過した場合に生成される場合があるとされています。ただし、全ての飛行機雲が必ずしも気候変動を促進するような効果があるとは限りません。図6に示すように、昼前の時間帯における飛行機雲は太陽光を宇宙空間に反射し、地表からの放射を妨げますが、夜間の時間帯における飛行機雲は地表からの放射を妨げるのみであり太陽光の反射を伴わないため、昼前の時間帯における飛行機雲に比べてより大きな温暖化効果をもたらすとされています。

【Accurate Meteorological Data (ClimCORE)】

高解像度の気象再解析データの活用

Because whether flights form contrails or not depends on the external conditions of flights, more accurate meteorological data is required for better prediction. Although a mesoscale weather grid data (MSM) over Japan is provided by the Japan Meteorological Agency (JMA), it does not include relative humidity data above 30,000 ft (aircraft cruising altitude). Therefore, it is hard to use it for contrail prediction.

ClimCORE is a collaborative project by the University of Tokyo and JMA. ClimCORE project aims to reproduce the overall regional atmospheric conditions consistently in 4D over a long period by re-analyzing MSM data and observation data from satellites and other sources.

We are participating in the ClimCORE project and are carrying out prediction of contrails using more accurate reanalysis data with a finer lateral and vertical resolution (Fig. 7).

上述のとおり、飛行機雲の生成有無は航空機の周囲の環境条件に依存することから、より正確な評価を行うためには精緻な気象データが求められます。現在も日本上空のメソスケールの数値予報モデル（MSM）は気象庁により整備されていますが、航空機の巡航高度（30,000ft以上）での相対湿度情報が含まれておらず活用が難しい状態にありました。

東京大学先端科学技術センターでは気象庁との連携により、運用中のMSMデータや衛星等による観測データを活用して日本領域再解析を行い、地域的な大気状態の全体像を長期にわたり均質にかつ矛盾なく４次元的に再現することを目的としたClimCOREと呼ばれるプロジェクトを実施しています。

私たちは、ClimCOREプロジェクトに参画し、同プロジェクトによる高精度なデータを用いて飛行機雲に関する解析を進めています（図7）。

【Contrail prediction around Japan】

日本上空での飛行機雲の発生予測

By applying a set of conditions for forming contrails to the ClimCORE reanalysis data, we identified areas where contrails can be formed (Fig. 8). In addtion, we assessed the effectiveness of ATC measures, such as altitude changes, for contrail mitigation. The results indicated that altitude changes of up to 2000 ft can suppress most of the occurrence of contrails (Fig. 9).

私たちは、飛行機雲が発生しうる大気の条件をClimCORE気象再解析データに適用することにより、飛行機雲が発生しやすい領域の分析を行なっています（図8）。さらに、高度変更等の航空交通管理上の措置を行うことによる飛行機雲抑制効果の評価を行なっており、2000ftまでの高度変更により、飛行機雲の発生の大部分を抑制可能であることが示されました（図9）。