Alle som har kjørt bil på glatt føre kan forstå litt av den situasjonen piloten i et passasjerfly står overfor før en landing om vinteren. En vanlig personbil veier under to tonn og kjører sjelden fortere enn 80-90 km/t på vinterføre – hvis føreren har litt vett – mens et passasjerfly kan veie over 60 tonn under landing, med en hastighet på opptil 270 km/t.

– Under slike forhold er det naturligvis en fordel hvis piloten vet hvor glatt det er på rullebanen i god tid før landingen begynner. Da kan piloten beregne den beste fordelingen av bremseeffekt mellom de tre systemene som står til rådighet: Hjulbremsing, motorbremsing og flapsbremsing, forteller professor Arne Huseby ved Matematisk institutt på UiO.

You can also read this article in English

Huseby har vært sentral i utviklingen av informasjonssystemet IRIS (Integrated Runway Information System), som nå er i bruk ved 16 norske flyplasser. Flyplassene har egne værstasjoner og temperaturmålere i rullebanene, og systemet samler inn en mengde data om alle forhold som kan påvirke flyenes bremselengde. Dataene brukes til å beskrive forholdene på hver enkelt flyplass på en femtrinnsskala fra «Poor» til «Good».

Styres fra en server i Bergen

– Det var mye vanskeligere å utvikle dette systemet enn alle trodde til å begynne med. Det vanskeligste lå i at vi måtte kombinere mange ulike fagdisipliner, forteller professor Arne Huseby. Foto: Bjarne Røsjø/UiO Bruk bildet.

I dag fungerer IRIS slik at en dataserver i Bergen fortløpende tar imot vær- og banedata fra 16 norske flyplasser. Gjennom hele vinteren kjører serveren en spesialutviklet algoritme med ett minutts mellomrom – og dersom beregningene viser at landingsforholdene er vanskelige, sendes et varsel til bakkemannskapene ved den aktuelle flyplassen. De får varselet opp på en dataskjerm og kan formidle informasjonen videre til pilotene.

– Varselet fra serveren går altså ikke direkte til pilotene, fordi dette primært skal være et støttesystem for bakkemannskapene. Årsaken er blant annet at kommunikasjonen til pilotene er underlagt et veldig strengt internasjonalt regelverk, forteller Huseby.

Seniorrådgiver Stig Jone Nevland ved Avinors seksjon for flysidedrift har bare rosende ord om IRIS-systemet.

– Avinor ligger i verdenstoppen når det gjelder vinterdrift av flyplasser, og IRIS-systemet har bidratt vesentlig til dette. I tillegg har vi satset mye på opplæring, forteller Nevland.

– Vi har fått gode tilbakemeldinger fra flyselskapene på vinterdriften vår, og pilotene forteller at IRIS er et nyttig støtteverktøy som gir dem mer nøyaktige friksjonstall. SAS og Norwegian er faktisk så fornøyd at de har gitt oss tilgang til sensitive flydata over mange år. Dermed er det ingen andre i verden som sitter med bedre data enn Avinor når det gjelder det vi kaller friksjonsbegrensede landinger, altså landinger på glatt rullebane, tilføyer Nevland.

Sjarmerende idé …

Initiativet til prosjektet kom opprinnelig fra Avinor, som omkring århundreskiftet så et behov for å gi bedre informasjon til piloter som skulle lande i Norge under vinterforhold.

Rullebanene må naturligvis stenges under brøyting, men det er ikke lenger nødvendig å stenge for å gjennomføre friksjonsmålinger. Foto: Espen Solli, Oslo Lufthavn AS. 

– På den tiden måtte bakkemannskapene stenge rullebanen for å sende ut en mann med en bil påmontert en friksjonsmåler når de så at forholdene kunne bli vanskelige. Deretter ble det utarbeidet en såkalt SnowTam-rapport (Snow Warning To Airmen) med blyant og papir, og det hele var nokså tungvint. Dessuten var friksjonsmålingene ganske upålitelige, forteller Huseby.

Avinor begynte forbedringsprosjektet med å digitalisere og automatisere rapportformatet, men hadde også en ambisjon om å utarbeide banerapporter uten å måtte stenge rullebanen for å gjennomføre friksjonsmålinger. Det burde jo kunne gå an å måle en rekke faktorer som for eksempel temperatur i bakken og lufta, luftfuktigheten og nedbørsmengder, samt siktmåling og vindhastighet. Det var en sjarmerende idé, forteller Huseby.

... men den var for enkel

– Det ble gjennomført en forstudie som tydet på at det burde gå an å påvise en statistisk sammenheng mellom værparametere og baneforhold. Optimismen rådet, og i 2004 og 2005 samlet vi inn en mengde værdata. Vi samlet også inn store mengder data fra flyene som hadde landet: bremsetrykk, flapsposisjon, motor-reversering og pådrag, flyets vekt og landingshastighet. Tanken var at man skulle finne en sammenheng som deretter kunne brukes til å utarbeide varsler til pilotene, forteller Huseby.

– Men det viste seg snart at den sjarmerende ideen også var naiv. Vi skjønte etterhvert at sammenhengene mellom værdata, flydata og bremseeffekt var veldig kompliserte. Ett av problemene var at sammenhengene mellom en rekke forhold, som friksjon og temperatur, ikke er lineære. Det vet alle som har forsøkt å smøre ski til bruk ved ulike temperaturer, forteller Huseby.

På dette tidspunktet ble også Avinors meteorolog Marit Rabbe trukket med i Iris. Basert på hennes innsikt ble det beskrevet en rekke scenarier som kunne skape vanskelige landingsforhold, og professor Huseby omformulerte scenariene til et matematisk språk som kunne forstås av en datamaskin.

– Dette var avgjørende for å komme videre i prosjektet. Vi måtte også ta hensyn til at baneforholdene i øyeblikket kan være et resultat av temperaturendringer og andre ting som kan ha skjedd opptil fire timer i forveien, forteller han.

Vil du har flere forskningsnyheter om realfag og teknologi? Følg oss på Facebook eller abonner på nyhetsbrevet vårt.

Boeing var veldig interessert

På dette tidspunktet manglet deltakerne i IRIS-prosjektet fortsatt opplysninger om hvor mye passasjerflyenes ulike bremsesystemer – hjulbremsing, motorbremsing og flaps-justering – bidrar til den totale oppbremsingen.

– Løsningen ble at vi dro over til Boeing i USA, som var veldig interessert i det vi jobbet med. De hadde allerede utarbeidet en modell med data fra en rekke landinger, og med data fra den modellen kunne vi interpolere oss fram til ganske gode estimater for flyenes opplevde friksjon på ulike rullebaner, forteller Huseby.

Arne Huseby og kolleger som fysikeren Alex Klein-Paste ved NTNU har nå i fellesskap utviklet en værmodell, en nedbørsmodell og en banemodell. Disse modellene kjøres på serveren i Bergen gjennom hele vinterhalvåret. IRIS-systemet byr på flere fordeler enn at landingene blir mindre stressende for pilotene og tryggere for passasjerene, forteller Huseby.

– Hvis piloten får beskjed om at rullebanen er tørr og har god friksjon, kan hjulbremsene brukes så mye som mulig allerede kort etter landing. Da slipper piloten å bruke opp mye drivstoff under motorbremsingen, og det er en fordel for både miljøet og kostnadene. I tillegg kan bakkemannskapene redusere bruken av kjemikalier på rullebanen hvis IRIS viser at landingsforholdene er gode, utdyper han.

IRIS-systemet er foreløpig ikke blitt eksportert, men både Huseby og Nevland har merket en viss interesse fra andre land med et klima som likner det norske.

Tverrfaglighet og Big Data

– Det var mye vanskeligere å utvikle dette systemet enn alle trodde til å begynne med. De matematiske og statistiske metodene som brukes, er ikke så kompliserte, men det vanskelige lå isteden i at vi måtte kombinere mange ulike fagdisipliner: matematikk, statistikk, fysikk og meteorologi, samt kunnskap fra piloter, bakkemannskaper og flyfabrikanter. Jeg har i hovedsak fungert som en katalysator, som har oversatt de involverte fagdisiplinenes kunnskaper til matematikk, forteller Huseby.

– Det har også vært en utfordring at vi etterhvert måtte håndtere veldig store datamengder. I dag tikker det inn en mengde data fra 16 norske flyplasser hvert eneste minutt i vinterhalvåret. Alt sammen blir lagt inn i en SQL-database (Structured Query Language), hvor algoritmen vi har utviklet gjør kontinuerlige søk til de daglige varslene.

– Jeg hadde på ett tidspunkt åtte datamaskiner i sving for å gjøre statistiske analyser av landingene flere år tilbake, og den analysen tok flere uker. Nå har vi strukturert dataene på en smartere måte, som gjør slike analyser mye raskere, smiler Huseby.

Stig Jone Nevland forteller at Avinor er så fornøyd med IRIS, og med samarbeidet med forskerne ved UiO og NTNU, at de tar sikte på å underskrive en forlenget samarbeidsavtale.

– Det kan også bli aktuelt å ta IRIS-systemet i bruk på flere norske flyplasser. Kanskje ikke på flyplasser som Røst, hvor det er typisk to helikopterlandinger om dagen, men på for eksempel værutsatte flyplasser på Nordvestlandet. Datateknologien har jo gjort så store fremskritt at det er realistisk å installere systemet også på litt mindre flyplasser enn de som allerede bruker det i dag, sier Nevland.

Kontakt:

Professor Arne Huseby, Matematisk institutt

Vitenskapelige artikler:

• Klein-Paste, Alex; Huseby, Arne; Anderson, John; Giesman, Paul; Bugge, Hans Jørgen; Langedahl, Tor Børre. Braking performance of commercial airplanes during operation on winter contaminated runways. Cold Regions Science and Technology 2012;Volum 79-80. s. 29-37
• Huseby, Arne; Rabbe, Marit. A scenario based model for assessing runway conditions using weather data. 11th International Probabilistic Safety Assessment and Management Conference and the Annual European Safety and Reliability Conference 2012, 25-29 June 2012, Helsinki, Finland. Curran Associates, Inc. 2012 ISBN 978-1-62276-436-5. s. 5092-5101
• Huseby, Arne; Klein-Paste, Alex; Bugge, Hans Jørgen. Assessing airport runway conditions—A Bayesian approach. I: Reliability, risk and safety : back to the future. CRC Press 2010 ISBN 978-0-415-60427-7. s. 2024-2032
• Huseby, Arne; Rabbe, Marit. Predicting airport runway conditions based on weather data. I: Safety, Reliability and Risk Analysis: Theory, Methods and Applications. CRC Press 2009 ISBN 978-0-415-48516-6. s. 2199-2206
• Søderholm, Bjørn; Bugge, Hans Jørgen; Huseby, Arne; Rabbe, Marit; Klein-Paste, Alex; Bergersen, Erling; Skjøndal, Per. Integrert Rullebane InformasjonsSystem (IRIS). Oslo: Avinor 2009

Mer på Titan.uio.no:

• Kan 3D-printede "helikopterfrø" fly lenger enn de naturlige?
• Grønland i 3D gir ny innsikt
• Teleskopet som fløy fra Sverige til Canada