This thesis aims to estimate the minimum number of Taxibots required within an airport to reduce emissions during the LTO (Landing and Take-Off) cycle, with a significant focus on local emission effects. The study is motivated by the considerable taxi-out and taxi-in times at airports worldwide, with average waiting times reaching up to 30 minutes. During this period, aircraft engines remain on, consuming kerosene and burdening airline economics, even though they are not constantly required for aircraft movement. Moreover, aircraft engines operate efficiently and emit relatively low pollutants only at high altitude and high speed, while during taxiing, the conditions are diametrically opposite. In recent years, a vehicle called the Taxibot has been developed and certified, which enables aircraft to be towed with engines off, leading to reduced emissions and fuel consumption. This thesis proposes a first-approximation calculation method for estimating fuel consumption and emissions in three scenarios: Present scenario: Current situation without the use of Taxibots, Future scenario: Use of Taxibots with the assistance of the Auxiliary Power Unit (APU), and Ideal scenario: Use of alternative systems integrated with the Taxibot to generate the power required for onboard utilities. The concept of technical availability is then used to determine the minimum number of Taxibots required at a given airport. Key features are: Calculation method for estimating fuel consumption and emissions, Analysis of three scenarios: present, future, and ideal, Determination of the minimum number of Taxibots using technical availability, and Consideration of the economic aspect and the European emissions trading system.
L'obiettivo di questa tesi di laurea magistrale in Ingegneria della Prevenzione e della Sicurezza nell'Industria di Processo è stimare il numero minimo di Taxibot necessari in un aeroporto per ridurre le emissioni durante il ciclo LTO (Landing and Take-Off), con un focus sugli effetti significativi sulle emissioni locali. Lo studio prende spunto dai tempi di taxi-out e taxi-in negli aeroporti di tutto il mondo, che presentano attese medie fino a 30 minuti. Durante questo periodo, i motori degli aeromobili rimangono accesi, consumando kerosene e gravando sull'economia delle compagnie aeree, pur non essendo necessari per la propulsione costante del velivolo. Inoltre, i motori aeronautici operano in modo ottimale e con emissioni ridotte solo ad alta quota e velocità, condizioni diametralmente opposte a quelle del rullaggio. Negli ultimi anni è stato sviluppato e certificato un mezzo denominato Taxibot, che consente il traino degli aeromobili a motori spenti, con conseguente riduzione di consumi ed emissioni. La tesi propone un metodo di calcolo di prima approssimazione per stimare consumi ed emissioni in tre scenari: Scenario presente: situazione attuale senza l'utilizzo di Taxibot, Scenario futuro: impiego di Taxibot con l'ausilio dell'Unità di Potenza Ausiliaria (APU), e Scenario ideale: utilizzo di sistemi alternativi e solidali al Taxibot per la generazione di energia per le utenze di bordo. Il concetto di "disponibilità tecnica" viene utilizzato per determinare il numero minimo di Taxibot necessari in un determinato aeroporto. La tesi valuta anche l'aspetto economico, considerando l'opportunità di sfruttare il sistema europeo per la compensazione delle emissioni per trarre vantaggio economico dall'adozione della tecnologia Taxibot. Non sono stati effettuati calcoli puntuali per un aeroporto specifico, ma è stato fornito un metodo di calcolo che qualsiasi aeroporto interessato all'utilizzo dei Taxibot può seguire per determinare: La convenienza tecnico-economica di tale scelta, Il numero minimo di Taxibot da acquistare in anticipo. La tesi fornisce un metodo di calcolo originale per la stima del numero minimo di Taxibot necessari per la riduzione delle emissioni locali in aeroporti di grandi dimensioni. L'implementazione del metodo di calcolo in un caso studio reale con dati specifici di un aeroporto permetterebbe di ottenere risultati concreti e di valutare l'effettiva efficacia della tecnologia Taxibot nella riduzione delle emissioni.
Implementazione dei Taxibot per la riduzione delle emissioni locali in aeroporti di grandi dimensioni: modellazione ed analisi per il dimensionamento delle flotte
Pompameo, Giuseppe
2022/2023
Abstract
This thesis aims to estimate the minimum number of Taxibots required within an airport to reduce emissions during the LTO (Landing and Take-Off) cycle, with a significant focus on local emission effects. The study is motivated by the considerable taxi-out and taxi-in times at airports worldwide, with average waiting times reaching up to 30 minutes. During this period, aircraft engines remain on, consuming kerosene and burdening airline economics, even though they are not constantly required for aircraft movement. Moreover, aircraft engines operate efficiently and emit relatively low pollutants only at high altitude and high speed, while during taxiing, the conditions are diametrically opposite. In recent years, a vehicle called the Taxibot has been developed and certified, which enables aircraft to be towed with engines off, leading to reduced emissions and fuel consumption. This thesis proposes a first-approximation calculation method for estimating fuel consumption and emissions in three scenarios: Present scenario: Current situation without the use of Taxibots, Future scenario: Use of Taxibots with the assistance of the Auxiliary Power Unit (APU), and Ideal scenario: Use of alternative systems integrated with the Taxibot to generate the power required for onboard utilities. The concept of technical availability is then used to determine the minimum number of Taxibots required at a given airport. Key features are: Calculation method for estimating fuel consumption and emissions, Analysis of three scenarios: present, future, and ideal, Determination of the minimum number of Taxibots using technical availability, and Consideration of the economic aspect and the European emissions trading system.| File | Dimensione | Formato | |
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