针对中国民航高速增长与深度脱碳的矛盾,单一可持续航空燃料(SAF)路径面临技术天花板与需求增长抵消困境。构建融合混合整数规划(MIP)与系统动力学(SD)的FLEET(Flight Legs per Equivalent aircraft Turnover)模型,建立“微观运营-宏观...针对中国民航高速增长与深度脱碳的矛盾,单一可持续航空燃料(SAF)路径面临技术天花板与需求增长抵消困境。构建融合混合整数规划(MIP)与系统动力学(SD)的FLEET(Flight Legs per Equivalent aircraft Turnover)模型,建立“微观运营-宏观政策”双向反馈机制,量化多路径(SAF、新技术飞机及运营优化)协同减排效应。研究发现:SAF掺混比例在0~30%区间,每提升10%可减排12.7%;超30%后,边际效益显著递减,受原料缺口和PtL(Power-to-Liquid)技术瓶颈制约。强制掺混情景(SAF为50%+GDP年增速5.5%)下,2050年,碳排放较2019年仍增73%,其增幅受运输量波动(±0.5%)和SAF实际掺混效率(±5%)影响;最优组合情景(SAF为65%+新技术飞机40%+运营优化30%+市场机制15%)可实现2050年减排49.19%,单位政策激励减排量是单一SAF路径的2.3倍,形成技术互补、成本协同、减排乘数效应,证明了多路径协同的必要性。碳配额价格突破200元·t^(-1)是触发航司技术跃迁的关键阈值,响应存在主体与区域异质性(东部枢纽减排效率1.35 t·万元^(-1)大于西部支线0.87 t·万元^(-1))。本文揭示了中国民航减排需突破单一技术依赖,提出“技术-原料-政策”三阶段协同路线图(2025—2035年HEFA(Hydroprocessed Esters and Fatty Acids)规模化;2035—2045年原料多元化;2045—2050年政策深化),为分阶段政策设计和工程应用提供量化依据。展开更多
飞机油耗区间估计是航空公司系统规划和运行决策的重要依据,针对传统油耗估计中对实际业载和航程差异分散特征以及运行环境和驾驶员操作习惯等因素变化的不确定性未能充分考虑而影响整体区间估计结果的问题,提出一种基于数据偏离性和密...飞机油耗区间估计是航空公司系统规划和运行决策的重要依据,针对传统油耗估计中对实际业载和航程差异分散特征以及运行环境和驾驶员操作习惯等因素变化的不确定性未能充分考虑而影响整体区间估计结果的问题,提出一种基于数据偏离性和密度分布欠采样US-D-DD(under-sampling based on data deviation and density distribution)的飞机油耗区间估计方法。对于同一机型的全部航程,在考虑数据的偏离性和密度分布的同时,运用相关向量机(RVM)建立飞机油耗区间估计模型,获得一定置信水平的飞机油耗区间估计结果。依据给出的综合评估指标,将考虑数据分布特性前后的结果进行对比,实验结果表明,该方法取得了更好的区间估计效果,验证了其有效性。展开更多
文摘针对中国民航高速增长与深度脱碳的矛盾,单一可持续航空燃料(SAF)路径面临技术天花板与需求增长抵消困境。构建融合混合整数规划(MIP)与系统动力学(SD)的FLEET(Flight Legs per Equivalent aircraft Turnover)模型,建立“微观运营-宏观政策”双向反馈机制,量化多路径(SAF、新技术飞机及运营优化)协同减排效应。研究发现:SAF掺混比例在0~30%区间,每提升10%可减排12.7%;超30%后,边际效益显著递减,受原料缺口和PtL(Power-to-Liquid)技术瓶颈制约。强制掺混情景(SAF为50%+GDP年增速5.5%)下,2050年,碳排放较2019年仍增73%,其增幅受运输量波动(±0.5%)和SAF实际掺混效率(±5%)影响;最优组合情景(SAF为65%+新技术飞机40%+运营优化30%+市场机制15%)可实现2050年减排49.19%,单位政策激励减排量是单一SAF路径的2.3倍,形成技术互补、成本协同、减排乘数效应,证明了多路径协同的必要性。碳配额价格突破200元·t^(-1)是触发航司技术跃迁的关键阈值,响应存在主体与区域异质性(东部枢纽减排效率1.35 t·万元^(-1)大于西部支线0.87 t·万元^(-1))。本文揭示了中国民航减排需突破单一技术依赖,提出“技术-原料-政策”三阶段协同路线图(2025—2035年HEFA(Hydroprocessed Esters and Fatty Acids)规模化;2035—2045年原料多元化;2045—2050年政策深化),为分阶段政策设计和工程应用提供量化依据。
基金supported by Science and technology fund of China General Administration of Civil Aviation ( No: MY0421808)National Natural Science Foundation of China ( No: 60832011 )Tianjin scientific and technological research program ( No: 06YFGZGX00700)
基金supported by National Key Technology Research and Development Program of Chin ( Grant No. 2012BAC20B03)Science and Technology Foundation of CAAC ( Grant No. MHRD201121)Special Program for Energy Saving and Emission Reduction of CAAC( Grant No. DPDSR0010)
基金supported by Sponsored by National Key Technology Research and Development Program of China (No. 2012BAC20B03)Special Program for Energy-Saving and Emission Reduction of CAAC(No. DPDSR0010)
文摘飞机油耗区间估计是航空公司系统规划和运行决策的重要依据,针对传统油耗估计中对实际业载和航程差异分散特征以及运行环境和驾驶员操作习惯等因素变化的不确定性未能充分考虑而影响整体区间估计结果的问题,提出一种基于数据偏离性和密度分布欠采样US-D-DD(under-sampling based on data deviation and density distribution)的飞机油耗区间估计方法。对于同一机型的全部航程,在考虑数据的偏离性和密度分布的同时,运用相关向量机(RVM)建立飞机油耗区间估计模型,获得一定置信水平的飞机油耗区间估计结果。依据给出的综合评估指标,将考虑数据分布特性前后的结果进行对比,实验结果表明,该方法取得了更好的区间估计效果,验证了其有效性。
