沈 伟，徐小波，何 迅，杨慧荣，阚细武，唐 青，张 宽
（1.中国民航局第二研究所，四川成都 610041；
2.民航成都物流技术有限公司，四川成都 611430）
近年来，随着我国经济水平的不断提高，航空运输作为现代交通体系中较为快捷的运输方式，得到了快速发展。2019 年，我国的机场旅客年吞吐量达12.6 亿人次，北京首都国际机场的年旅客吞吐量更是突破1 亿人次，旅客吞吐量达1 000 万人次的运输机场有37 个[1]。机场行李处理系统承载旅客托运行李业务——航站楼两大核心功能“人流、物流”之一，是机场体量最大、构成最复杂的关键运营系统，直接影响航空安全、航班正点率及旅客体验，已成为机场运营愈发倚重的核心系统，是航站楼内唯一一项纳入行业许可管理的系统[2]。
EBS 是整个行李处理系统的重要子系统，负责早到行李的存储与释放。由于机场托运行李具有多样性和不规则性，在采用翻盘分拣机（Tilt Tray Sorter，TTS）作为行李处理系统分拣模式的机场一直应用输送机存储早到行李，此模式下EBS 占用航站楼面积大，且不同存储策略下，EBS 存储线有效利用率也大不相同，造成资源的浪费[3-4]。因此，对EBS 的设计及优化分析对提高整个行李处理系统的有效利用率具有重要的实际意义。
按照国际航空运输协会（International Air Transport Association，IATA）发布的标准，根据机场吞吐量不同，主要有人工EBS和自动EBS两种模式。一般情况下，早到行李流量小于或等于250件/小时且在任何时候EBS行李中存储量都小于或等于1 000件的情况下采用人工存储模式；
早到行李流量大于250件/小时或在任何时间早到行李中存储量大于1 000 件的情况下采用自动存储模式。该文主要针对中大型枢纽机场，研究自动EBS 的设计及优化。
现阶段，机场通常能接受距计划起飞时间240 min 以内航班的中转行李和始发离港行李，将距航班计划起飞时间150 min 之前到达的行李定义为早到行李，EBS 即存储距航班起飞240 min 至150 min 之间到达机场值机柜台的行李。EBS 模型如图1 所示。
图1 EBS模型
如图1 所示，EBS 由一条条并列的输送机构成，该系统共有18 条输送线用于存储早到行李。存储早到行李时，行李从入口进入EBS，按照“步进”方式进行存储，行李完全离开上游输送机光眼时，下游输送机电机停机，直到上游有行李到来时继续前进，达到在输送机上存行李的目的[5]。释放早到行李时，按照“先放先走”的原则顺序释放行李，当一条输送机行李释放完成后，另一等待释放的存储线开始释放行李，释放完成的输送机可以开放给其他航班进行存储[6]。
2.1 机场规模预测
机场EBS 的配置与机场类型、飞行区等级、适航天数、年旅客吞吐量、行李系数、行李处理系统处理模式、机场周边轨道交通情况、机场运营管理策略等息息相关。该文以华东片区长三角地区某省会干线机场为例，以下简称A 机场，进行EBS 优化分析[7]。
根据A 机场总体规划、初步设计、深化设计说明等权威文件，该机场2030 年航空参数预测如表1 所示，后文将参照该指标参数进行推算及详述[8]。
表1 机场2030年航空参数预测
A 机场现有三座航站楼满足4 000 万人次的国内旅客，新建的航站楼服务于3 600 万人次国内旅客和全部的1 400 万人次国际旅客。
2.2 行李处理系统规划
行李处理系统作为航站楼最复杂的机电工程，由始发系统、分拣系统、到港系统、中转系统、EBS、大件行李系统、空框回收系统、应急备份系统、信息与控制系统等子系统组成，各子系统相互配合，共同完成机场旅客行李的托运、安检、输送、存储、分拣等过程[9]。
根据新建航站楼规划，设计从北至南为A-G 值机岛，每个值机岛有两条输送线，再编号为A1、A2、……以此类推，其中，C 岛为远期预留，本期不建设。本期建成后，A、B、D、E 岛服务于国际及港澳台旅客，F、G 岛服务于国内旅客，国内、国际早到行李分别存储在国内EBS 和国际EBS 区，整个行李处理系统模型如图2 所示。由于国内、国际旅客行李分开处理，该文对国际EBS 进行设计及仿真优化。
如图2 所示，A 机场离港行李处理系统主要包括始发系统、分拣系统、GTC、国内EBS、国际EBS 系统等，配合信息管理及控制系统共同完成行李的托运、安检、输送、早到存储、分拣等功能。
图2 A机场离港行李处理系统
2.3 EBS配置
EBS 存储线配置需根据航空预测参数、机场运营相关系数等计算而得，相关数据如表2 所示。
表2 机场运行相关系数
相关参数计算公式如下：
日平均离港旅客量（万人次）：
高峰日离港旅客量（万人次）：
高峰日离港旅客行李量（件）：
高峰日早到行李件数（件）：
理论早到存储位数：
基于相关参数和以上计算公式，计算可得理论早到存储位的需求为548，由于该EBS 采用“步进”方式存储行李，且各航班离开EBS 时间也不尽相同，则EBS 位有效利用率有限，再结合该航站楼土建预留情况，本航站楼共设计18 条EBS 线，其中，上层14 条存储线，下层4 条存储线，每条存储线长度34.5 m。每条存储线的容量不低于34 件行李，总容量不低于612 件，可满足EBS 最大存储需求。同时，增设一条弃包线，用于回流未被分配存储线或跟踪丢失的行李，以处理异常情况。EBS 设计模型如图1所示。
EBS 仿真优化的基本思想是根据机场实际安装设备的尺寸及参数在仿真平台Emulate 3D 中进行1∶1 建模，按照机场实际运营管理方式及控制策略对行李处理全系统进行全天候仿真模拟，采集并记录EBS 运行数据，分析EBS 占用情况，提出优化方案，再次仿真验证，实现EBS 的最大化利用[10-11]。
3.1 EBS仿真分析
行李处理系统的仿真模拟就是将静态的规划设计方案以动态的运行系统呈现，从而评估运行指标和参数。对于系统而言，由“静”至“动”的驱动依据就是航班时刻表。该文所应用的A 机场航班时刻满足设计年吞吐量、高峰小时吞吐量、航班架次、机型比等设计参数，机场航班波与机场现有航班波波形相同且能实现完全覆盖，以此航班时刻表作为该文研究的基础数据具有较高的可信度[12-13]。
旅客通常在距航班计划起飞时间前240 min 以内到达机场办理值机手续，基于排队理论、IATA 机场开发指导手册、支持向量机回归算法预测分析[14]，可得机场托运行李旅客到达机场时间分布规律，即国际离港行李到达机场分布规律，如图3 所示。
图3 国际离港行李到达机场时间分布规律
如图3 所示，根据航班时刻表、行李系数、离港行李到达机场时间分布规律，定义距航班起飞150 min 以前的行李为早到行李，可计算出A 机场国际离港行李分布情况如图4 所示。
图4 国际离港行李分布情况
现阶段，EBS 通常采用按航班号存储早到行李，即一条存储线同时段只能被一个航班占用。若某航班早到行李量大于该条存储线的容量，则可占用第二条存储线；
若EBS 的18 条存储线均被占用，则该时段未被分配资源的早到行李经弃包线输送至TTS分拣，距离航班起飞前150 min 时，则航班对应滑槽开放，早到行李可被释放并输送至对应滑槽，距航班起飞前30 min，该滑槽关闭回收[15-16]。基于此存储策略，按照机场实际运营管理模式，所有行李按标记的值机柜台和时间离散出现在值机柜台，在行李处理系统中进行安检、输送、早到存储、分拣，经过全天候24 h 仿真模拟运行，实时记录EBS 占用情况，EBS 存储线占用率如图5 所示。
分析图5，按航班号分配存储线模式下，EBS 存储线出现了三个占用率较高的时段，在5:00-6:00 达到了88.89%，平均占用率为39.93%，设计过程中EBS 线已考虑了冗余情况，可仍然出现了资源相对紧张情况，若在春运、暑运或其他航班增多的情况下，仍采用按航班分配EBS 线模式可能出现资源不够的情况。
图5 EBS存储线占用率
3.2 EBS优化仿真分析
仿真模拟运行过程中，部分小机型仅有几件或十几件早到行李，却仍被分配一条存储线，说明EBS线有效利用率较低。
该文采用按时间段分配存储线模式进行仿真分析，即把存储线按每30 min 的时间段标记，进入EBS的行李再根据存储线的释放时间是否满足本航班对应滑槽的开放时间选择EBS 线存储，到达存储线标记的释放时间后，再统一释放该存储线的行李；
若同一时段需释放的早到行李较多，则该时段可标记多条存储线，以满足行李在对应滑槽开放后可尽快释放的需求。在输入数据及分配方案不变的情况下，基于此存储策略进行全天候24 h 仿真模拟，EBS 存储线占用率如图6 所示。
图6 EBS存储线占用率
如图6 所示，按时间段存储早到行李策略下，各时段存储线占用率均较低，即使在早到行李最高峰时间存储线占用率也仅为61.11%，EBS 资源紧张状况得到较为明显改善。按航班号分配存储线和按时间段分配存储线占用率对比情况如图7 所示。
由图7，通过对比发现，采用按时间段分配存储线存储早到行李可明显提升存储线的有效利用率，平均占用率由39.93%降低为26.7%，最高占用率由88.89%降低为61.11%，明显缓解EBS 线资源紧张的局面。
图7 EBS存储线占用率对比
仿真模拟运行过程中，记录了EBS 各时段行李数量，按航班号和按时间段分配存储线两种模式下早到行李在EBS 中实时行李数量对比如图8 所示。
图8 EBS实时行李数量对比
分析图8，采用按时间段分配存储线存储早到行李模式下，EBS 的实时行李数量更多，EBS 压力更大，每件早到行李在系统中的平均存储时间增加了322 s，基于按时间段的释放机制，在高峰时段多条存储线同时释放早到行李，EBS 行李再次进入TTS，可能出现系统瓶颈点，增加整个系统运行压力。
3.3 改进的EBS优化仿真分析
基于按航班号分配存储线和按时间段分配存储线的优化方案存储早到行李方式均存在一定的运行风险。EBS 均设计较长的存储线存储早到行李，由于输送线较长，就会造成存储线利用率低或早到行李回流线压力增大情况。
该文提出一种改进的EBS 设计方法，基于A 机场新建航站楼，在预留空间不变的情况下，对EBS 进行工艺流程改进，减少每条输送线的长度，形成更多的存储单元。如图9 所示。
如图9所示，将原有超过30 m 的输送线更改为两条更短的输送线，新增两个早到行李出口，则改进的EBS 有36 条存储线，每条存储线的容量不低于16 件行李，总容量不低于576 件。
图9 改进的EBS工艺流程布局
基于改进的EBS 工艺流程布局，在输入数据及运营策略不变的情况下，采用按航班号分配存储线模式进行全天候24 h 仿真模拟，按航班号分配存储线和改进设计后的按航班号分配存储线占用率对比如图10 所示。
图10 按航班号分配存储线占用率对比
由图10 对比发现，均采用按航班号分配存储线模式下，改进后的EBS 存储线占用率大幅度降低，平均占用率由39.93%降低为25.93%，最高占用率由88.89%降低为61.11%，优化效果明显。
基于改进的EBS 的工艺流程布局，在输入数据及运营策略不变的情况下，采用按时间段分配存储线模式进行全天候24 h 仿真模拟，按时间段分配存储线和改进设计后的按时间段分配存储线占用率对比如图11 所示。
图11 按时间段分配存储线占用率对比
由图11 对比发现，均采用按时间段分配存储线模式下，改进设计后EBS 存储线占用率仍能继续降低，平均占用率由26.7%降低为最低的24.1%，最高占用率仍为61.11%，具有优化效果。
EBS 在按航班号和按时间段分配存储线模式早到行李在EBS 平均存储时间如表3 所示。
表3 早到行李在EBS中平均存储时间
如表3 所示，按航班号分配存储线模式下早到行李在EBS 中存储的时间更短；
早到行李在改进的EBS 中存储的时间更短；
在改进的EBS 中按时间段分配存储线模式下，EBS 线平均占用率达到最低值24.1%，所有早到行李的平均占用时间也降低至3 293 s，存储线有效利用率具有明显的增大效果。
1）通过模拟机场行李处理系统实际运营，EBS采用按航班号分配存储线模式下，进行全系统仿真分析，EBS 能满足机场未来对其处理能力的要求，但存在潜在风险，在春运、暑运或航班增加的情况下可能出现资源不够用的情况。
2）输入条件及运营策略不变，EBS 采用按时间段分配存储线模式下，进行全系统仿真优化分析，存储线平均占用率较按航班号分配存储线模式降低了13.23%。
3）通过对EBS 工艺流程优化后，在改进的EBS采用按时间段分配存储线模式下，进行全系统仿真分析，早到行李在EBS 中平均存储时间较改进前按时间段分配存储线模式降低了39 s，存储线平均占用率较改进前按航班号分配存储线模式降低了15.83%，达到最低值24.1%，实现了EBS 的优化设计，为机场实际运营提供了数据支撑。
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