Detecting Sustainable Aviation Fuel Use from Aircraft Exhaust Emission Signatures: A Cross Validated Machine Learning Approach

Sürdürülebilir havacılık yakıtı (SAF) kullanımı, bir uçağın fiilen ne yakıt yaktığına dair bağımsız bir fiziksel kontrol yapılmaksızın, evrak tabanlı gözetim zinciri muhasebesi yoluyla kredilendirilmektedir. Bu kontrolün yalnızca egzoz imzasından yola çıkılarak yapılıp yapılamayacağını test ediyoruz. Arşivlenmiş NASA DC-8 uçuş kampanyası verileri kullanılarak; motor telemetrisi veya yakıt kaydı girdisi olmaksızın, on üç partikül ve gaz fazı emisyon indeksi yardımıyla geleneksel JP-8 yakıtını %50 oranındaki bir HEFA biyoyakıt karışımından ayırmak üzere dört klasik makine öğrenmesi sınıflandırıcısı eğitilmiştir. Üç bağımsız uçuş üzerinde gerçekleştirilen "bir uçuşu dışarıda bırakma" (leave-one-flight-out) çapraz doğrulama yöntemi altında, sınıflandırıcılardan dördü üçü tutulan her bir uçuşta %63,2'lik çoğunluk sınıfı taban çizgisini aşarak %80–83 oranında ortalama doğruluk oranına ulaşmıştır. Ayırt edici sinyal, HEFA karışımlarının düşük aromatik içeriğiyle tutarlı olarak, yalnızca uçucu olmayan (kurum) partikül indekslerinde yoğunlaşmış ve bu indeksler için anlamlı bulunmuştur. İkinci bir kampanya kullanılarak planlanan tutarlılık kontrolü, bir hassasiyet analizini geçememiş ve olumsuz bir bulgu olarak rapor edilmiştir. Bu sonuçlar, SAF muhasebesi için telemetriden bağımsız kanıtların uygulanabilirliğini desteklemekte ve sınırlarını çizmektedir.