Forskere ved SINTEF har jobbet med optimalisering innenfor trafikk på vei og jernbane i 25 år. De siste årene har de også brukt modellene i lufttrafikk.

– Vi ser at optimaliseringssystemet vårt kan finne de best mulige sekvensene og tidspunktene for når hvert enkelt fly skal benytte rullebanen, sier Patrick Schittekat ved SINTEF.

– Systemet kan planlegge detaljerte baner for det enkelte fly, automatisk foreslå en ny bane og kontinuerlig ta hensyn til informasjonen den mottar.

Schittekat tror det er mulig å forbedre punktligheten på flyavgangene med inntil 60 prosent.

Kortere ventetid

Det er mange forhold som hindrer høy effektivitet ute på en rullebane. Det er mange programvaresystemer å forholde seg til og trafikken styres fra ulike steder. De som leder flyavganger og de som overvåker fly som går inn for landing, sitter fysisk atskilt i ulike tårn. Systemene mellom disse må forbedres hvis det skal bli mer effektivt.

– Fly takser ut og venter i kø før de kan ta av. Mange stopper opp og bruker mye drivstoff. Når mange fly skal ta av samtidig, er det ikke uvanlig å måtte vente både fem og ti minutter, sier Schittekat.

– Her kan man oppnå 30 prosent kortere ventetid og i tillegg øke sikkerheten.

Optimaliseringsmodellen tar hensyn til grunnregler og fysiske begrensninger som eksisterer på en flyplass, som restriksjoner for radiusstørrelse når et fly snur og enveis takseringsbaner.

Modellen setter opp kjøreruter som ikke er i konflikt med hverandre, og rundt hvert fly trekkes et sikkerhetsområde som varierer i størrelse og form alt etter blant annet fart, aktivitet og vingespenn. Disse feltene må ikke overlappes når forskerne beregner de beste løsningene for bevegelse på bakken.

Optimalisering

Forskerne prøver å forbedre programvaren i tårnet ved hjelp av matematikk og optimering. Det tikker inn data til en flyveleder hele tiden, og han bør hele tiden få presentert den aller beste løsningen for god utnyttelse av rullebanen.

Optimeringsmodellen får kontinuerlig data om status for alle flybevegelser på bakken og i luftrommet nær flyplassen. Denne informasjonen kommer fra to andre systemer levert av svenske Saab og franske Thales.

– Vi sender så forslag til landingstider og avgangstider tilbake til de to før vi igjen mottar nye data – alt i en evigvarende loop, sier Schittekat.

– Noen fly kan av ulike årsaker ikke følge planen, men ny info fører til at algoritmene justerer planen og kommer med nye forslag i løpet av 0,05 sekunder.

Forskerne må finne fram til beste løsning og arbeidsdeling mellom menneske og maskin.

– Vi trenger å forske mer for å finne den ideelle arbeidsfordelingen mellom optimeringssystemet og kontrollørene, sier SINTEF-forskeren. – Derfor har vi startet et internt, strategisk prosjekt som tar for seg dette.

Mindre fly i bevegelse på flyplassen

De norske forskerne har samarbeidet med det svenske Luftfartsverket (LFV) og gjort tester og simuleringer på Arlanda ved Stockholm. LFVs store simuleringsplattform i Malmö er nesten som virkelighetens Arlanda. Her er det et rom med avgangstårn, et annet rom med ankomstkontroll og et tredje rom med rutekontroll, samt at fem–seks piloter er til stede.

– Arlanda flyplass har testet kombinasjonen av avgang og ankomst tidligere uten tilstrekkelig effekt. Det de prøvde på, var et fast repeterende mønster, som for eksempel to ankomster og to avganger de neste to timene. Men trafikken er ikke så jevn og forutsigbar at dette er effektivt.

– Avgangene og ankomstene må i langt større grad flettes sammen dynamisk. Vi testet de ulike systemene en hel uke og observerte hvordan flyvelederne reagerer og kommuniserer når ankomst og adgang kombineres. Faktisk var det mindre stress hos flyvelederne med en slik kobling, sier Schittekat.

Det er også gjort simuleringer og tester for Hamburg flyplass. Også her viste resultatene at det nye systemet førte til at trafikken gled bedre, det var mindre fly i bevegelse på flyplassen, og flyvelederne opplevde mindre stress.