(57)【要約】本発明は、降水による着氷リスクを決定するための方法および装置に関する。本発明によれば、従来公知の降水の測定が、降水から付着された実際の氷の量の測定と組み合わされる。これらの測定は、さらなるパラメータ情報、例えば防氷液の量およびタイプを受け取ることができる組合せユニットで組み合わされる。従来に比べ、例えば防氷液が塗布された飛行機の翼での着氷リスクのかなり信頼できる決定が得られ、したがって現在の天候状況で飛行機が氷の影響を受けないことを確信することができる保留時間ＨＯＴの信頼できる算出が達成される。
2005536389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
降水による着氷のリスクを決定する方法であって、そこでは気温が測定され、また降水のタイプおよび降水量が推定される方法において、
前記降水に含まれる実際の氷の量を決定するための測定が行われること、および該測定からの複数の結果が、着氷のリスクを判断するために組み合わされることを特徴とする着氷リスク決定方法。
【請求項２】
前記降水のタイプが、前記降水に含まれる凍結粒子と液体との比を決定するための測定に基づいて推定されることを特徴とする請求項１に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項３】
凍結粒子と液体との比を求めるための前記測定が、それ自体公知の光学測定、およびそれに続く計算によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項４】
測定が、降水の総計相当液体量を求めるために行われることを特徴とする請求項１に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項５】
前記降水に含まれる実際の氷の量を決定するための前記測定が、露点測定に基づいた計算として行われることを特徴とする請求項１に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項６】
前記降水に含まれる実際の氷の量を決定するための前記測定が、実際の氷形成の測定として行われることを特徴とする請求項１または請求項５に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項７】
前記測定が表面要素の提供を含み、該表面要素は所定の表面積を有し、また所定の期間中に大気に対して移動するようになされ、それに続いて、前記期間中に前記表面要素に堆積した氷の量が測定されることを特徴とする請求項６に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項８】
前記表面要素の温度が、大気の温度に本質的に一致するようになされていることを特徴とする請求項６に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項９】
前記表面の温度が、前記期間中に別の所定の温度を有するようになされていることを特徴とする請求項６に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１０】
堆積した氷の量の測定に続いて、該測定前の速度を大幅に超える速度で前記表面要素と大気との間で相対移動が一時的に与えられ、それに続いて、付着した氷のさらなる測定が行われることを特徴とする請求項７から請求項９までのいずれか一項に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１１】
前記表面要素と大気との間の前記相対速度が、１または複数の回転可能な表面要素の回転速度を制御することによって制御されることを特徴とする請求項７から請求項１０までのいずれか一項に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１２】
前記氷の付着力が、互いに異なる速度での数度の回転の後での、堆積した氷の量の測定によって測定されることを特徴とする請求項１１に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１３】
大気と、前記表面要素に堆積した前記氷との間の空気抵抗が測定されることを特徴とする請求項１１に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１４】
前記測定が行われる前に、前記表面要素に、所定の濃度および所定の量で防氷液が塗布されることを特徴とする請求項７から請求項１３までのいずれか一項に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１５】
表面に所定のタイプおよび濃度の防氷液が塗布され、該表面での氷付着のリスクが、
前記防氷液のタイプおよび濃度の情報と、
降水に含まれる固体粒子と液体との比を決定する前記測定の結果の情報と、
降水に含まれる現在の氷の量を決定する前記測定の結果の情報と
に基づいて計算されることを特徴とする請求項１から請求項１４までのいずれか一項に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１６】
前記リスクが計算されて保留時間として示されることを特徴とする請求項１５に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１７】
保留時間を推定するために複数のマニュアル表が使用され、前記表は、異なる降水タイプに従って分類されており、降水に含まれる現在の氷の量、および液体粒子と固体粒子との降水の比の前記知識が、前記降水タイプを定義するために使用されることを特徴とする請求項１５に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１８】
防氷液の前記濃度が、保留時間、および測定された着氷リスクに応じて決定されることを特徴とする請求項１５に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項１９】
コンピュータで実行されるように構成されたエキスパート・システムであって、測定に基づいて着氷リスクを推定することができるように構成されたエキスパート・システムが前記計算のために使用されること、および
前記エキスパート・システムが、堆積した実際の氷の量に関する情報を受け取るように、また計算された氷の量と実際の氷の量との相違に基づいて、前記付着した氷の量を計算するための計算モデルのパラメータを調整するように、構成されていること
を特徴とする請求項１から請求項１８までのいずれか一項に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項２０】
前記コンピュータが、地理的に異なる場所に位置する他のコンピュータと通信接続するようにされていること、および前記エキスパート・システムが、入力された気象パラメータに応答して着氷リスクに関する将来の変化を前もって計算するように構成されていることを特徴とする請求項１９に記載の着氷リスク決定方法。
【請求項２１】
降水の反射率を測定するための光学手段と、
空気に対して測定表面要素を移動させるため、および所与の期間中に前記表面要素に堆積した氷の量を測定するための機械的手段と、
前記測定を組み合わせるための電子手段と
の組合せを有することを特徴とする、請求項１に記載の着氷リスク決定方法を実施するための装置。
【請求項２２】
降水のタイプおよび前記防氷液の濃度の関数として保留時間についての経験的な値に関する情報を格納するためのデータ・ストレージを有することを特徴とする、防氷液に関する保留時間の計算を行うための請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
降水による前記着氷を推定するための数学モデルを有すること、および前記電子手段が、氷の量に関する推定値と実際の測定値とを比較し、その最適化のためにモデルのパラメータを調整するように構成されていることを特徴とする請求項２１または請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
降水による着氷リスクを予想するための設備であって、異なる地理的位置に配置され、空気物質の移動に関する気象情報を受け取るように構成された、請求項２１から請求項２３までに記載された種類の装置をいくつか有していることを特徴とする設備。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、降水による着氷リスクを決定する方法に関する。本発明は特に、限定的ではないけれども、航空交通に関連して着氷リスクを決定することに関する使用を意図している。
【背景技術】
【０００２】
氷形成のリスクがあるとき、航空交通は様々なタイプおよび濃度の防氷液を使用するが、問題は、現在の天候状況の下で防氷液がどのくらい長く効果を保つかを推定することである。これは「保留時間」と呼ばれ、以下「ＨＯＴ」と記す。
【０００３】
国際航空機構が、いくつかの防氷液、およびかなり少数の防氷液の濃度に関する保留時間の時間区間（ｔｉｍｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌ；あるいは時間区間値）を示す表を発行している。現在利用可能な唯一のツールであるこれらの表は、２つの主要な不確定要因を伴っている。その第１は、表に列挙された時間区間が、大きなマージン、例えば最小で３０分、最大で６０分のマージンを伴って与えられていることであり、第２は、これらの表が、例えば雪や過冷却水など降水のタイプに従って分けられているので、降水を正しく推定することができる場合にしか使用できないことである。推定の最終的な責任は操縦士にあり、すなわち操縦士は、操縦室内から、しばしば追風などの気象状況下で、激しく加熱され且つ傾斜した窓を通して降水のタイプを推定し、次いで表に与えられた最小および最大時間区間を判断する。
【０００４】
典型的には凝固点より５℃〜８℃上の温度範囲で生じる非常に多様なタイプの降水が空港での長時間遅延の原因となり、そしてしばしば離陸の許可を得るために飛行機が長時間待機しなければならず、この間に防氷液は、降水状況に応じてより早く、またはより遅く消費される。
【０００５】
現在までに、１４１件の航空機事故が氷の堆積に起因しており、それに伴い１２００名の死亡者が出ている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、ＨＯＴの決定を可能にする方法であって、その決定が、従来技術で使用されている主観的な推定ではなく、実際の測定に基づいている方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この目的は、請求項１の特徴部分に従って実施される方法によって達成される。そのままでは、降水のタイプまたは相当液体量の決定は、どのくらいの量の氷が形成されるかを表すためには行うことができない。これは、（知られている方法では）過冷却水と通常の水とを区別することができないためである。この不確定性は、まさに着氷のリスクが最大である温度範囲、すなわち０℃前後で最大である。
【０００８】
請求項１の特徴部分に従って測定を組み合わせることにより、防氷液が使用されるときに氷形成のリスクの推定に重要となる条件の完全であり客観的な測定が達成される。組合せおよびその重要性は、図２および図３の文脈でさらに詳細に説明される。
【０００９】
本発明に従って組み合わされる２つの測定は、個別の装置の使用によって、または組み合わされた装置によって行うことができる既知の技法によって、それぞれ個別に得ることができる。例えば、相当液体量を、米国特許第５４３４７７８号で教示されている技法によって求めることができる。
【００１０】
好ましい実施例によれば、降水中の氷の実際の含有量は、実際の氷形成の測定によって、例えばＷＯ００／５４０７８号で教示される技法によって求められる（請求項６参照）。
【００１１】
一実施例によれば、表面要素の温度は、本質的に大気の温度になるようになされており、しかし別法として、表面要素の温度を、他の所定の温度を有するように制御することもできる。この文脈では、翼内の燃料の温度または噴射塗布された防氷液の温度などのパラメータが関連する場合がある。
【００１２】
ＷＯ００／５４０７８号で教示される装置により、一方で氷が付着するようにし、他方で大部分の水滴が落とされるようにする速度で、いくつかの表面要素が回転される。請求項１０に記載の方法を実施することにより、遅い回転が実際の氷形成を減らさないことを保証し、高速の回転は、付着した氷の量が重量測定される前に回転子に水が残っていないことを保証する。氷の量は、重量計測とは別の方法で求めることもできる。
【００１３】
さらに、例えば請求項１１から請求項１４で特徴付けられる種類のさらなる測定を行うことが好都合である。
【００１４】
氷形成のリスクの信頼できる測定を、塗布された防氷液のタイプおよび濃度の情報と組み合わせることによって、所与の天候状況で飛翼が氷の影響を受けないと予測される保留時間ＨＯＴの、より信頼できる推定を実現することができる。本発明によって、従来技術に比べて不確かさを非常に小さくしてＨＯＴを与えることができるようになる（図２および図３の文脈での説明を参照のこと）。
【００１５】
しかし、しばしば、特に航空交通の分野では、比較的保守的な手法が採用されることがある。これは明らかに、良く定義された保留時間の利用に操縦士が慣れるまでにある程度の時間がかかることに関わっている。間違いなく、公知の表はしばらくの間、降水のタイプを決定するために不確かな要素がどれであったか調べられるであろう。請求項１７で教示したように本発明を実施することにより、本発明から得られる客観的な判断を使用して、降水の実際の組成について信頼できる指示を与えることができる。
【００１６】
次いで操縦士は、本発明による保留時間が表で与えられる最大区間内にあることを最初に確認することで安全感を得ることができ、その後、本発明による保留時間を、信頼でき良く定義された制限として完全に確信して使用することができる。
【００１７】
当然、安全性が最優先事項である。ただし、防氷液は高価であり、安全な飛行を得るために必要以上に多く防氷液を塗布することは費用の浪費であり、不必要な汚染を伴うという側面もある。請求項１５に記載したように本発明を実施することによって、所望の保留時間を達成するために塗布すべき防氷液の最小必要濃度を求めることができる。
【００１８】
上述の利点とは別に、本発明は、全く新たな観点を示すオプションを提供している。降水の量を求めるための測定機器を、実際に付着した氷の量を測定するための測定機器と組み合わせることにより、請求項１９に記載したような自己学習エキスパート・システムを作るというオプションである。本発明によれば、最大で５分または１０分前に適用された実際の天候状況の測定に基づいて、従来使用されている保留時間よりもはるかに信頼できる保留時間が得られる。公知の表は、計算モードで記録することができる経験的な状況に基づいており、またいくつかのパラメータは、計算モデルの計算された氷の付着量と実際に測定された氷の量との比較によって自動的に調整可能である。それにより、氷のリスクを正しく予測することができる。様々な空港にあるコンピュータを互いに接続し、気象データを入力することによって、モデルを拡張し、気象データに基づいて他の空港での氷のリスクの推定を提供することができ、この推定を、これらの空港での現在測定される積氷と比較することができ、それに続いて、計算モデルを動的に最適化することができる。
【００１９】
本発明は、また、請求項１に記載の方法を実施するための装置に関する。この装置は、請求項２１に記載の構成によって特徴付けられる。
【００２０】
好ましくは、装置は、保留時間に関する経験的な情報を有するデータ・ストレージも含み、それによって実際の保留時間のはるかに信頼できる算出を提供する（請求項２２参照）。
【００２１】
装置はまた、例えば保留時間を推定するための数学モデルを有するコンピュータを特徴としてもよく、このモデルはいくつかの調整可能なパラメータを有している。請求項２３に記載されるように、推定された結果を実際に測定された結果と比較することによってパラメータを調整することができ、それによって自己学習エキスパート・モデルを達成することができる。
【００２２】
本発明はまた、請求項２４に教示した設備に関する。
【００２３】
次に、図面を参照して、本発明を以下の説明によってさらに詳細に説明する。
【実施例】
【００２４】
図１に、ＨＯＴの推定のために使用される表（カナダ運輸省、２００２年６月）を示す。この表は「後ろ向き」に使用され、すなわち操縦士が、視程の法定マイル（１２個のセルに与えられた数値）を推定する。雪での視程を推定するとき、重要なことは明るいか暗いかであり、さらに温度もまた関わってくる。この表は、降雪が「強い」か、「並」か、あるいは「弱い」かを推定するために使用される。次いで、降水における相当水量に関する区間を「強い／並／弱い」の関数として示す別の表（図示せず）が使用され、それが分かると、ＨＯＴに関する時間区間を相当水量の関数として得るためのさらなる表（図示せず）を用いることが可能になる。
【００２５】
したがって、図１の文脈で教示される方法は、とりわけ視程および明暗の度合いの推定に基づいている。
【００２６】
２００２年７月２９日にアメリカ大気研究センター（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｏｆ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ）が、図１に関連して教示されるように視程を決定パラメータとして使用するのは不適切であることの科学的な根拠を説明する記事を発行した。要するに、この推定はかなり不確かであるということになる。
【００２７】
図２は、図２に示された６つの降水タイプの１つとして降水のタイプを類別することができる場合にＨＯＴ時間区間を示す別の知られている表を示す。この表は、様々な温度区間、および防氷液の３つの異なる混合比に関して使用することができる。
【００２８】
図２に示す表を使用するときの方法を図３に例示する。図３は、基本的に説明を要さずに分かるようになっており、したがって図３については少しだけ補足説明をする。図３では３つの推定がなされていることが特に注目を引く。３０分ごとに配信される現在の天候に関する情報（ＭＥＴＡＲ）に関連して、みぞれの場合には、弱いみぞれか強いみぞれかを推定することが必要である。次いでこの第１の推定が、相当する降水タイプに変換される。例では、降水タイプは弱い着氷性の雨である。表を用いると、実際には、（図２の「弱い着氷性の雨」と見出しが付いた欄の一番上の行に対応する）１５〜３０分の保留区間が与えられる。したがって、時間区間の上限が下限の２倍として与えられ、これは安心感を与えるものではない。さらに、操縦士は、空気の速度または空気の湿度が高いと思われる場合にＨＯＴが減少することについて推定を行わなければならず、最後に、操縦士は、仮にあるとすれば、降水がどのように変化する可能性があるかを推定しなければならない。
【００２９】
実際には、これは、離陸の操縦をしている操縦士が、典型的には追風の状況で、大きく傾いて加熱された窓ガラスを通して、降水が何から成っているか（水、雪、みぞれ、過冷却水など）を判断できなければならないことを意味する。これらの条件では、操縦士は、離陸の許可を長く待たなければならず、時間が経つにつれて、防氷液が依然として有効であるか推定を行わなければならず、用いることができるのは図２に示される非常に大きな不確かさだけである。悪条件では、ＨＯＴは７分程の短さになる場合がある。したがって、表がＨＯＴを３０分程と示すとき、事故が起こる。
【００３０】
降水の組成を測定するための公知の測定機器は、水滴サイズを測定し、雪と水の配分、温度、露点などを推定することができるが、水滴が過冷却されているか否か判別することはできない。しかしこれは氷形成のリスクの推定に重要である。
【００３１】
次に図４を参照する。図４は、図２に示した表と同様の表を示し、ただし、新たな測定パラメータ、すなわち氷係数および相当水量が導入されている。
【００３２】
降水の相当水量（表の左側に温度と組み合わされている）が、所与の期間中に消費される防氷液の量に非常に重要であることは言うまでもない。したがって、相当液体量を表に導入し、それに関する情報をＭＥＴＡＡＲを通じて３０分ごとに受信することは当業者に明らかかもしれない。この時間区間は非常に大きいが、積氷のリスクがあるときは相当液体量をより頻繁に送信することが選択肢であることは明らかである。しかし別の問題がより大きく、すなわち相当水量を求めるために従来使用されている測定方法が０℃前後で約３０％の不正確さを伴っているという事実のせいで、本発明によって解決される問題は最も大きなものである。従来知られている測定方法は、付着した液滴のうちどれほどが過冷却されており、どれほどが過冷却されていないかを判別することができなかった。本発明によれば、降水中の実際の潜在氷含有量の尺度は、図４に数字１〜９で示されている尺度である。氷係数に関するディメンジョンは、単位時間に単位表面に付着する氷の重量である。
【００３３】
本発明に従って氷係数と相当水量とを組み合わせることによって、図４から得られるように、図２による従来技術によって得ることができるものに比べてはるかに正確なＨＯＴに関する時間／区間を信頼できる形で提供することができる。
【００３４】
例えば、見出し「雪」の下で表が調べられ、氷係数が２であり、相当水量が０．４〜０．８８ｍｍの間であると仮定される場合、ＨＯＴに関する分単位の値に関するかなり正確な情報を得ることができる。しかし、しばしば、（例えば氷係数２での）実際の氷形成のリスクが、表で与えられた相当水量、すなわち０．４〜０．８と必ずしも相関しない場合がある。例えば、氷係数が５と測定され、しかし水当量が０．４〜０．８の範囲内であると測定されることが考えられる。これは、降水のほぼ全てが過冷却水であるためであり、したがって氷係数５の下で表を見て、０．４〜０．８であった水当量を無視することを選択することが一実施例の選択肢である。
【００３５】
あるいは、氷係数が１と測定され、しかし水当量が０．４〜０．８と測定される可能性がある。この場合は氷形成のリスクは比較的低いが、それでも、例えば０℃以下での雪などある量の降水が依然として残り、これは、氷係数が１の場合よりも多量の防氷液を消費する。一実施例によれば、氷係数測定または相当水量測定の最悪と成り得る方が、ＨＯＴの計算に関する起点として選択される。
【００３６】
氷係数と相当水量との組合せに関する上述した実施例は、本発明を利用する単純化した形態である。上で与えた説明に基づき、試験、計算、および経験的な表に基づいて、氷係数と相当水量の重要性を重み付けすることができ、それにより充分な量の防氷液が塗布され、それと同時に、余剰量の防氷液の使用が避けられることが保証されることを理解されたい。
【００３７】
表４は、ＨＯＴに関するいくつかの代表的な分数指標を含む。そのような値は、前記測定に基づいた計算によって調整されるだけでなく、航空交通局によって作られる安全性要件に基づいて調整される。
【００３８】
本発明によれば、本発明がＨＯＴに関するかなり正確な値を可能にするので、降水のタイプを読み取ったり、様々な降水タイプを判別したりする必要がもはやないことに留意されたい。降水のタイプが図４に依然として含まれている理由は、本明細書で後で論じる保守的傾向、および本発明によってより正確に降水のタイプを決定できるためである（これは、本発明によってＨＯＴをより正確に求めることができることとも相関する）。
【００３９】
図５は、降水中に含まれる液体および凍結粒子の密度の測定のためのそれ自体は公知の装置１と、降水によって付着した氷の実際の量の測定のための装置２との概略図である。本発明によれば、これらの測定結果が計算機ユニット内で組み合わされる。この計算機ユニットは、保留時間ＨＯＴ、降水の組成、および防氷液の濃度など様々な出力信号を生成することができる。計算機ユニットは、降水の組成に応じたＨＯＴに関する経験的な値や防氷液の濃度のタイプなど他のパラメータ値も受信する。
【００４０】
上述したように、降水中の氷の実際の量を測定するための装置は、例えば空港内に立てられた標準的な表面要素に積もった量の正確な結果を提供することができるＷＯ００／５４００７８号によって知られている装置によって特定することができる。それにより、液体降水のどれほどが過冷却されているかを求めることができる。しかし、防氷液がどれほど早く消費されるかをそこから導出することはできない。これは、消費が降水のタイプに依存するためである（図２に示す表を参照のこと）。降水タイプに基づく保留時間の経験的な表で起点を取り、それを実際の氷形成を測定するための装置と組み合わせれば、高い信頼性で降水のタイプを決定することができ、したがって、公知の表の大きな不確かさを減らすことができ、また多くの場合、図３に示される計算機ユニットでのパラメータとして防氷液の濃度のタイプも入力されるときには、ＨＯＴに関する分単位の値に置き換えることができる。
【００４１】
航空機産業ではある程度の保守的傾向が優勢であることが知られており、したがって多くの操縦士は、本発明による客観的であり正確な保留時間を「古い」表の教示と比較することを好むことが予想される。本発明によって述べ、教示するように、降水タイプの正確な定義も達成され、これも操縦士が読み取ることができ、操縦士はそれにより「古い」表を参照することができる。
【００４２】
氷付着による事故の防止に従来付随していた非常に高い不確定性は、当然、非常に高価であり且つ汚染物質である防氷液の過剰な消費を伴っていた。本発明によって達成される正確な結果によって、「後ろ向き」に計算することも可能であり、すなわち開始パラメータとして例えば３５分の保留時間が必要であることが計算機ユニットに知らされた場合に、計算機ユニットは、防氷液のタイプおよび濃度を定義する出力信号を生成することができる。図５に、必要なタイプの防氷混合物の計算のかなり詳細な例を示し、それと同時に、図５に、装置１と装置２からの結果が組み合わされる様子を例示する。
【００４３】
図５は、図１に示す装置１によって典型的に得られる測定を説明している。これらの測定は、単独では、雨と過冷却雨とを区別することができないという欠点を伴っており、しかし、本発明に従って装置１からの測定と装置２からの測定とを組み合わせることによって、積もった氷の実際の量を求めることができ、それによって従来技術で可能なものに比べてはるかに信頼できるＨＯＴの推定が達成される。呼称「装置１」および「装置２」が、２つの物理的に異なる装置である必要は必ずしもなく、むしろそれらは、図５でそれぞれセル１１および１２で適用され説明される測定原理を表現していることに留意されたい。また物理的な移動があると、装置２は、小さな付着力をもつ非常に細かい雪の強い降水と、それ相応に大きな付着力をもつ湿った雪の形での弱い降水とを区別することができない。しかしこの違いは、反射率の相違に基づいて装置１によって簡単に求めることができる。したがって、２つの測定原理１および２は、降水のタイプの信頼できる決定を実現するために特に有利な形で互いに補い合う（セル１３参照）。好ましい実施例によれば、装置２での測定は、測定の信頼性をさらに高めるために、測定要素に対する異なる回転速度で行われる。実際、測定要素の典型的な移動の場合に装置１と２によって行われる測定を即時に組み合わせても、みぞれ（水／雪）と、他の水と氷粒子との混合物（例えば水／ひょう）との区別はできない。この区別は、いくつかの異なる回転速度で装置２での測定を行うことによって得ることができ、その際、様々な氷粒子と水の様々な旋回特性を考慮することができる。この測定がセル１４に例示されており、それによってセル１５で、降水の性質のさらに信頼できる決定が得られる。これは、例えば図２に示す表が使用されたときに従来技術の主要な問題であった。降水タイプの信頼できる決定が、セル１６および１７に示される経験的な数値と組み合わされると、セル１８でＨＯＴの非常に信頼できる算出を得ることができる。この非常に信頼できる算出は、実際には、「後ろ向きに計算する」ことも可能にする。すなわち、セル１８で非常に正確なＨＯＴが分かっているときに、所望の耐用時間（セル１９）と組み合わせることによって、１２分の耐用時間を有することが望まれる場合に防氷液を防氷液８８％と水１２％の混合比にすべきであると導出することができる（セル２０参照）。
【００４４】
図と関連して与えられた値は単なる例にすぎないことに留意されたい。なぜなら一式の値のセットは非常に包括的なものであり、また実施には航空交通局と協働して定義されるものだからである。
【００４５】
図６に、本発明のいくつかのさらに他の利点を示す。図３で述べた計算機ユニットは、ここでは、予測される結果を推定するための数学モデルを備えたより大きなコンピュータの構成要素である。予測された結果は、形成された氷の実際の量の後で行われる実際の測定とコンピュータで比較され、ずれがある場合には、数学モデルのパラメータの調整が自動的に行われ、この様式では数学モデルは自己学習エキスパート・モデルとなる。これが達成されるための前提条件は、まさに本発明による組合せである。すなわち、モデルに入力されるいくつかの信頼できる測定結果が提供され、数学モデルの自動調整を行うために使用される「真の」結果に関する正確な知識が提供されることである。氷の実際の量を測定するための装置は、様々な形で精密なものにすることができることを理解されたい。例えば装置内で様々な回転および温度シーケンスで特定の手順を実行し、それに続いて積もった氷の量の測定、氷の構造の測定、空気抵抗の測定、氷の密度の測定を行うことができ、また防氷液を表面要素に噴射塗布することもオプションである。実際には、交通が密であるときには、予定されている各飛行機への防氷液の塗布の前にそのような測定の全てを即座に行うことはできず、しかし交通があまり密でないときには、これらの測定が数学モデルの最適化に寄与し、それによって防氷液が飛行機に塗布される直前に行われるかなり短時間の測定の信頼性が大幅に高まる。
【００４６】
図７に、本発明をエキスパート・システムと組み合わせて使用する方法を例示する。セル２１〜２４での機能は、上述の説明を鑑みればすぐに理解できるものである。したがってセル２５は、図５の文脈で説明したように、図４に示す組合せユニットによって実現することができる結果を含む。セル２６は、一方では、最近計算された結果および以前に計算された結果に関する情報を含み、これが一番最近の結果と比較されたときに、エキスパート・モデルのパラメータを最適化することができ、それによりセル２７で、より良く定義された両結果が得られ、例えば２０分前に結果を予想するというオプションが提供される（セル２８参照）。
【００４７】
基本的に、図８に、着氷のリスクに関連する情報の地球規模ネットワークを構成する方法を示す。本発明によれば、気象情報を用いて計算を補うことができる。図８は、北海に位置する低気圧前線を概略的に示し、ここでは、ロンドンの空港３１の１つにあるコンピュータが、着氷のリスク、および前線通過中のリスクの分布の正確な知識を含んでいる。この情報と気象情報は、まずビルン３２で、次いでコペンハーゲン３３で使用することができ、後で前線通過時にそこで行われる調整を、前線が通過する際にストックホルムの空港３４で使用することができる。
【００４８】
航空交通安全性の上述した大幅な改善は、公知のエキスパート・システムを、従来知られている着氷のリスクの経験的であり非常に不確定な判断と組み合わせても得ることができなかった。本発明によって達成される高い不正確さは、改良型の計算モデルを使用して個々の空港で信頼できる値を与えることを可能にし、また他の空港で行われる測定によって信頼性をさらに高めることができるようにする。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】特にカナダで使用されている公知の表を示す図である。
【図２】特にヨーロッパで使用されているさらに他の公知の表を示す図である。
【図３】従来技術によってＨＯＴが推定される方法を例示する図である。
【図４】本発明に従って高い精度で時間区間を与えることができる方法を示す図である。
【図５】本発明の原理を概略的に示す図である。
【図６】図５に示される計算ユニットの機能の一例を示す図である。
【図７】エキスパート・システムと組み合わされた本発明の実施例を示す図である。
【図８】図７で示される実施例が機能する方法を示す図である。
【図９】大きな距離および期間にわたって配信される、氷のリスクを予測するための気象情報と、本発明とを、どのように組み合わせるかを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【手続補正書】
【提出日】平成17年5月31日(2005.5.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
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【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
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【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
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【国際調査報告】
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