Methodologies for Collision Risk Computation = Metodologías para Cálculo de Riesgo de Colisión

Esta tesis aborda metodologías para el cálculo de riesgo de colisión de satélites. La minimización del riesgo de colisión se debe abordar desde dos puntos de vista distintos. Desde el punto de vista operacional, es necesario filtrar los objetos que pueden presentar un encuentro entre todos los objetos que comparten el espacio con un satélite operacional. Puesto que las órbitas, del objeto operacional y del objeto envuelto en la colisión, no se conocen perfectamente, la geometría del encuentro y el riesgo de colisión deben ser evaluados. De acuerdo con dicha geometría o riesgo, una maniobra evasiva puede ser necesaria para evitar la colisión. Dichas maniobras implican un consumo de combustible que impacta en la capacidad de mantenimiento orbital y por tanto de la visa útil del satélite. Por tanto, el combustible necesario a lo largo de la vida útil de un satélite debe ser estimado en fase de diseño de la misión para una correcta definición de su vida útil, especialmente para satélites orbitando en regímenes orbitales muy poblados. Los dos aspectos, diseño de misión y aspectos operacionales en relación con el riesgo de colisión están abordados en esta tesis y se resumen en la Figura 3. En relación con los aspectos relacionados con el diseño de misión (parte inferior de la figura), es necesario evaluar estadísticamente las características de de la población espacial y las teorías que permiten calcular el número medio de eventos encontrados por una misión y su capacidad de reducir riesgo de colisión. Estos dos aspectos definen los procedimientos más apropiados para reducir el riesgo de colisión en fase operacional. Este aspecto es abordado, comenzando por la teoría descrita en [Sánchez-Ortiz, 2006]T.14 e implementada por el autor de esta tesis en la herramienta ARES [Sánchez-Ortiz, 2004b]T.15 proporcionada por ESA para la evaluación de estrategias de evitación de colisión. Esta teoría es extendida en esta tesis para considerar las características de los datos orbitales disponibles en las fases operacionales de un satélite (sección 4.3.3). Además, esta teoría se ha extendido para considerar riesgo máximo de colisión cuando la incertidumbre de las órbitas de objetos catalogados no es conocida (como se da el caso para los TLE), y en el caso de querer sólo considerar riesgo de colisión catastrófico (sección 4.3.2.3). Dichas mejoras se han incluido en la nueva versión de ARES [Domínguez-González and Sánchez-Ortiz, 2012b]T.12 puesta a disposición a través de [SDUP,2014]R.60. En fase operacional, los catálogos que proporcionan datos orbitales de los objetos espaciales, son procesados rutinariamente, para identificar posibles encuentros que se analizan en base a algoritmos de cálculo de riesgo de colisión para proponer maniobras de evasión. Actualmente existe una única fuente de datos públicos, el catálogo TLE (de sus siglas en inglés, Two Line Elements). Además, el Joint Space Operation Center (JSpOC) Americano proporciona mensajes con alertas de colisión (CSM) cuando el sistema de vigilancia americano identifica un posible encuentro. En función de los datos usados en fase operacional (TLE o CSM), la estrategia de evitación puede ser diferente debido a las características de dicha información. Es preciso conocer las principales características de los datos disponibles (respecto a la precisión de los datos orbitales) para estimar los posibles eventos de colisión encontrados por un satélite a lo largo de su vida útil. En caso de los TLE, cuya precisión orbital no es proporcionada, la información de precisión orbital derivada de un análisis estadístico se puede usar también en el proceso operacional así como en el diseño de la misión. En caso de utilizar CSM como base de las operaciones de evitación de colisiones, se conoce la precisión orbital de los dos objetos involucrados. Estas características se han analizado en detalle, evaluando estadísticamente las características de ambos tipos de datos. Una vez concluido dicho análisis, se ha analizado el impacto de utilizar TLE o CSM en las operaciones del satélite (sección 5.1). Este análisis se ha publicado en una revista especializada [Sánchez-Ortiz, 2015b]T.3. En dicho análisis, se proporcionan recomendaciones para distintas misiones (tamaño del satélite y régimen orbital) en relación con las estrategias de evitación de colisión para reducir el riesgo de colisión de manera significativa. Por ejemplo, en el caso de un satélite en órbita heliosíncrona en régimen orbital LEO, el valor típico del ACPL que se usa de manera extendida es 10-4. Este valor no es adecuado cuando los esquemas de evitación de colisión se realizan sobre datos TLE. En este caso, la capacidad de reducción de riesgo es prácticamente nula (debido a las grandes incertidumbres de los datos TLE) incluso para tiempos cortos de predicción. Para conseguir una reducción significativa del riesgo, sería necesario usar un ACPL en torno a 10-6 o inferior, produciendo unas 10 alarmas al año por satélite (considerando predicciones a un día) o 100 alarmas al año (con predicciones a tres días). Por tanto, la principal conclusión es la falta de idoneidad de los datos TLE para el cálculo de eventos de colisión. Al contrario, usando los datos CSM, debido a su mejor precisión orbital, se puede obtener una reducción significativa del riesgo con ACPL en torno a 10-4 (considerando 3 días de predicción). Incluso 5 días de predicción pueden ser considerados con ACPL en torno a 10-5. Incluso tiempos de predicción más largos se pueden usar (7 días) con reducción del 90% del riesgo y unas 5 alarmas al año (en caso de predicciones de 5 días, el número de maniobras se mantiene en unas 2 al año). La dinámica en GEO es diferente al caso LEO y hace que el crecimiento de las incertidumbres orbitales con el tiempo de propagación sea menor. Por el contrario, las incertidumbres derivadas de la determinación orbital son peores que en LEO por las diferencias en las capacidades de observación de uno y otro régimen orbital. Además, se debe considerar que los tiempos de predicción considerados para LEO pueden no ser apropiados para el caso de un satélite GEO (puesto que tiene un periodo orbital mayor). En este caso usando datos TLE, una reducción significativa del riesgo sólo se consigue con valores pequeños de ACPL, produciendo una alarma por año cuando los eventos de colisión se predicen a un día vista (tiempo muy corto para implementar maniobras de evitación de colisión).Valores más adecuados de ACPL se encuentran entre 5•10-8 y 10-7, muy por debajo de los valores usados en las operaciones actuales de la mayoría de las misiones GEO (de nuevo, no se recomienda en este régimen orbital basar las estrategias de evitación de colisión en TLE). Los datos CSM permiten una reducción de riesgo apropiada con ACPL entre 10-5 y 10-4 con tiempos de predicción cortos y medios (10-5 se recomienda para predicciones a 5 o 7 días). El número de maniobras realizadas sería una en 10 años de misión. Se debe notar que estos cálculos están realizados para un satélite de unos 2 metros de radio. En el futuro, otros sistemas de vigilancia espacial (como el programa SSA de la ESA), proporcionarán catálogos adicionales de objetos espaciales con el objetivo de reducir el riesgo de colisión de los satélites. Para definir dichos sistemas de vigilancia, es necesario identificar las prestaciones del catalogo en función de la reducción de riesgo que se pretende conseguir. Las características del catálogo que afectan principalmente a dicha capacidad son la cobertura (número de objetos incluidos en el catalogo, limitado principalmente por el tamaño mínimo de los objetos en función de las limitaciones de los sensores utilizados) y la precisión de los datos orbitales (derivada de las prestaciones de los sensores en relación con la precisión de las medidas y la capacidad de re-observación de los objetos). El resultado de dicho análisis (sección 5.2) se ha publicado en una revista especializada [Sánchez-Ortiz, 2015a]T.2. Este análisis no estaba inicialmente previsto durante la tesis, y permite mostrar como la teoría descrita en esta tesis, inicialmente definida para facilitar el diseño de misiones (parte superior de la figura 1) se ha extendido y se puede aplicar para otros propósitos como el dimensionado de un sistema de vigilancia espacial (parte inferior de la figura 1). La principal diferencia de los dos análisis se basa en considerar las capacidades de catalogación (precisión y tamaño de objetos observados) como una variable a modificar en el caso de un diseño de un sistema de vigilancia), siendo fijas en el caso de un diseño de misión. En el caso de las salidas generadas en el análisis, todos los aspectos calculados en un análisis estadístico de riesgo de colisión son importantes para diseño de misión (con el objetivo de calcular la estrategia de evitación y la cantidad de combustible a utilizar), mientras que en el caso de un diseño de un sistema de vigilancia, los aspectos más importantes son el número de maniobras y falsas alarmas (fiabilidad del sistema) y la capacidad de reducción de riesgo (efectividad del sistema). Adicionalmente, un sistema de vigilancia espacial debe ser caracterizado por su capacidad de evitar colisiones catastróficas (evitando así in incremento dramático de la población de basura espacial), mientras que el diseño de una misión debe considerar todo tipo de encuentros, puesto que un operador está interesado en evitar tanto las colisiones catastróficas como las letales. Del análisis de las prestaciones (tamaño de objetos a catalogar y precisión orbital) requeridas a un sistema de vigilancia espacial se concluye que ambos aspectos han de ser fijados de manera diferente para los distintos regímenes orbitales. En el caso de LEO se hace necesario observar objetos de hasta 5cm de radio, mientras que en GEO se rebaja este requisito hasta los 100 cm para cubrir las colisiones catastróficas. La razón principal para esta diferencia viene de las diferentes velocidades relativas entre los objetos en ambos regímenes orbitales. En relación con la precisión orbital, ésta ha de ser muy buena en LEO para poder reducir el número de falsas alarmas, mientras que en regímenes orbitales más altos se pueden considerar precisiones medias. En relación con los aspectos operaciones de la determinación de riesgo de colisión, existen varios algoritmos de cálculo de riesgo entre dos objetos espaciales. La Figura 2 proporciona un resumen de los casos en cuanto a algoritmos de cálculo de riesgo de colisión y como se abordan en esta tesis. Normalmente se consideran objetos esféricos para simplificar el cálculo de riesgo (caso A). Este caso está ampliamente abordado en la literatura y no se analiza en detalle en esta tesis. Un caso de ejemplo se proporciona en la sección 4.2. Considerar la forma real de los objetos (caso B) permite calcular el riesgo de una manera más precisa. Un nuevo algoritmo es definido en esta tesis para calcular el riesgo de colisión cuando al menos uno de los objetos se considera complejo (sección 4.4.2). Dicho algoritmo permite calcular el riesgo de colisión para objetos formados por un conjunto de cajas, y se ha presentado en varias conferencias internacionales. Para evaluar las prestaciones de dicho algoritmo, sus resultados se han comparado con un análisis de Monte Carlo que se ha definido para considerar colisiones entre cajas de manera adecuada (sección 4.1.2.3), pues la búsqueda de colisiones simples aplicables para objetos esféricos no es aplicable a este caso. Este análisis de Monte Carlo se considera la verdad a la hora de calcular los resultados del algoritmos, dicha comparativa se presenta en la sección 4.4.4. En el caso de satélites que no se pueden considerar esféricos, el uso de un modelo de la geometría del satélite permite descartar eventos que no son colisiones reales o estimar con mayor precisión el riesgo asociado a un evento. El uso de estos algoritmos con geometrías complejas es más relevante para objetos de dimensiones grandes debido a las prestaciones de precisión orbital actuales. En el futuro, si los sistemas de vigilancia mejoran y las órbitas son conocidas con mayor precisión, la importancia de considerar la geometría real de los satélites será cada vez más relevante. La sección 5.4 presenta un ejemplo para un sistema de grandes dimensiones (satélite con un tether). Adicionalmente, si los dos objetos involucrados en la colisión tienen velocidad relativa baja (y geometría simple, Caso C en la Figura 2), la mayor parte de los algoritmos no son aplicables requiriendo implementaciones dedicadas para este caso particular. En esta tesis, uno de estos algoritmos presentado en la literatura [Patera, 2001]R.26 se ha analizado para determinar su idoneidad en distintos tipos de eventos (sección 4.5). La evaluación frete a un análisis de Monte Carlo se proporciona en la sección 4.5.2. Tras este análisis, se ha considerado adecuado para abordar las colisiones de baja velocidad. En particular, se ha concluido que el uso de algoritmos dedicados para baja velocidad son necesarios en función del tamaño del volumen de colisión proyectado en el plano de encuentro (B-plane) y del tamaño de la incertidumbre asociada al vector posición entre los dos objetos. Para incertidumbres grandes, estos algoritmos se hacen más necesarios pues la duración del intervalo en que los elipsoides de error de los dos objetos pueden intersecar es mayor. Dicho algoritmo se ha probado integrando el algoritmo de colisión para objetos con geometrías complejas. El resultado de dicho análisis muestra que este algoritmo puede ser extendido fácilmente para considerar diferentes tipos de algoritmos de cálculo de riesgo de colisión (sección 4.5.3). Ambos algoritmos, junto con el método Monte Carlo para geometrías complejas, se han implementado en la herramienta operacional de la ESA CORAM, que es utilizada para evaluar el riesgo de colisión en las actividades rutinarias de los satélites operados por ESA [Sánchez-Ortiz, 2013a]T.11. Este hecho muestra el interés y relevancia de los algoritmos desarrollados para la mejora de las operaciones de los satélites. Dichos algoritmos han sido presentados en varias conferencias internacionales [Sánchez-Ortiz, 2013b]T.9, [Pulido, 2014]T.7,[Grande-Olalla, 2013]T.10, [Pulido, 2014]T.5, [Sánchez-Ortiz, 2015c]T.1. ABSTRACT This document addresses methodologies for computation of the collision risk of a satellite. Two different approaches need to be considered for collision risk minimisation. On an operational basis, it is needed to perform a sieve of possible objects approaching the satellite, among all objects sharing the space with an operational satellite. As the orbits of both, satellite and the eventual collider, are not perfectly known but only estimated, the miss-encounter geometry and the actual risk of collision shall be evaluated. In the basis of the encounter geometry or the risk, an eventual manoeuvre may be required to avoid the conjunction. Those manoeuvres will be associated to a reduction in the fuel for the mission orbit maintenance, and thus, may reduce the satellite operational lifetime. Thus, avoidance manoeuvre fuel budget shall be estimated, at mission design phase, for a better estimation of mission lifetime, especially for those satellites orbiting in very populated orbital regimes. These two aspects, mission design and operational collision risk aspects, are summarised in Figure 3, and covered along this thesis. Bottom part of the figure identifies the aspects to be consider for the mission design phase (statistical characterisation of the space object population data and theory computing the mean number of events and risk reduction capability) which will define the most appropriate collision avoidance approach at mission operational phase. This part is covered in this work by starting from the theory described in [Sánchez-Ortiz, 2006]T.14 and implemented by this author in ARES tool [Sánchez-Ortiz, 2004b]T.15 provided by ESA for evaluation of collision avoidance approaches. This methodology has been now extended to account for the particular features of the available data sets in operational environment (section 4.3.3). Additionally, the formulation has been extended to allow evaluating risk computation approached when orbital uncertainty is not available (like the TLE case) and when only catastrophic collisions are subject to study (section 4.3.2.3). These improvements to the theory have been included in the new version of ESA ARES tool [Domínguez-González and Sánchez-Ortiz, 2012b]T.12 and available through [SDUP,2014]R.60. At the operation phase, the real catalogue data will be processed on a routine basis, with adequate collision risk computation algorithms to propose conjunction avoidance manoeuvre optimised for every event. The optimisation of manoeuvres in an operational basis is not approached along this document. Currently, American Two Line Element (TLE) catalogue is the only public source of data providing orbits of objects in space to identify eventual conjunction events. Additionally, Conjunction Summary Message (CSM) is provided by Joint Space Operation Center (JSpOC) when the American system identifies a possible collision among satellites and debris. Depending on the data used for collision avoidance evaluation, the conjunction avoidance approach may be different. The main features of currently available data need to be analysed (in regards to accuracy) in order to perform estimation of eventual encounters to be found along the mission lifetime. In the case of TLE, as these data is not provided with accuracy information, operational collision avoidance may be also based on statistical accuracy information as the one used in the mission design approach. This is not the case for CSM data, which includes the state vector and orbital accuracy of the two involved objects. This aspect has been analysed in detail and is depicted in the document, evaluating in statistical way the characteristics of both data sets in regards to the main aspects related to collision avoidance. Once the analysis of data set was completed, investigations on the impact of those features in the most convenient avoidance approaches have been addressed (section 5.1). This analysis is published in a peer-reviewed journal [Sánchez-Ortiz, 2015b]T.3. The analysis provides recommendations for different mission types (satellite size and orbital regime) in regards to the most appropriate collision avoidance approach for relevant risk reduction. The risk reduction capability is very much dependent on the accuracy of the catalogue utilized to identify eventual collisions. Approaches based on CSM data are recommended against the TLE based approach. Some approaches based on the maximum risk associated to envisaged encounters are demonstrated to report a very large number of events, which makes the approach not suitable for operational activities. Accepted Collision Probability Levels are recommended for the definition of the avoidance strategies for different mission types. For example for the case of a LEO satellite in the Sun-synchronous regime, the typically used ACPL value of 10-4 is not a suitable value for collision avoidance schemes based on TLE data. In this case the risk reduction capacity is almost null (due to the large uncertainties associated to TLE data sets, even for short time-to-event values). For significant reduction of risk when using TLE data, ACPL on the order of 10-6 (or lower) seems to be required, producing about 10 warnings per year and mission (if one-day ahead events are considered) or 100 warnings per year (for three-days ahead estimations). Thus, the main conclusion from these results is the lack of feasibility of TLE for a proper collision avoidance approach. On the contrary, for CSM data, and due to the better accuracy of the orbital information when compared with TLE, ACPL on the order of 10-4 allows to significantly reduce the risk. This is true for events estimated up to 3 days ahead. Even 5 days ahead events can be considered, but ACPL values down to 10-5 should be considered in such case. Even larger prediction times can be considered (7 days) for risk reduction about 90%, at the cost of larger number of warnings up to 5 events per year, when 5 days prediction allows to keep the manoeuvre rate in 2 manoeuvres per year. Dynamics of the GEO orbits is different to that in LEO, impacting on a lower increase of orbits uncertainty along time. On the contrary, uncertainties at short prediction times at this orbital regime are larger than those at LEO due to the differences in observation capabilities. Additionally, it has to be accounted that short prediction times feasible at LEO may not be appropriate for a GEO mission due to the orbital period being much larger at this regime. In the case of TLE data sets, significant reduction of risk is only achieved for small ACPL values, producing about a warning event per year if warnings are raised one day in advance to the event (too short for any reaction to be considered). Suitable ACPL values would lay in between 5•10-8 and 10-7, well below the normal values used in current operations for most of the GEO missions (TLE-based strategies for collision avoidance at this regime are not recommended). On the contrary, CSM data allows a good reduction of risk with ACPL in between 10-5 and 10-4 for short and medium prediction times. 10-5 is recommended for prediction times of five or seven days. The number of events raised for a suitable warning time of seven days would be about one in a 10-year mission. It must be noted, that these results are associated to a 2 m radius spacecraft, impact of the satellite size are also analysed within the thesis. In the future, other Space Situational Awareness Systems (SSA, ESA program) may provide additional catalogues of objects in space with the aim of reducing the risk. It is needed to investigate which are the required performances of those catalogues for allowing such risk reduction. The main performance aspects are coverage (objects included in the catalogue, mainly limited by a minimum object size derived from sensor performances) and the accuracy of the orbital data to accurately evaluate the conjunctions (derived from sensor performance in regards to object observation frequency and accuracy). The results of these investigations (section 5.2) are published in a peer-reviewed journal [Sánchez-Ortiz, 2015a]T.2. This aspect was not initially foreseen as objective of the thesis, but it shows how the theory described in the thesis, initially defined for mission design in regards to avoidance manoeuvre fuel allocation (upper part of figure 1), is extended and serves for additional purposes as dimensioning a Space Surveillance and Tracking (SST) system (bottom part of figure below). The main difference between the two approaches is the consideration of the catalogue features as part of the theory which are not modified (for the satellite mission design case) instead of being an input for the analysis (in the case of the SST design). In regards to the outputs, all the features computed by the statistical conjunction analysis are of importance for mission design (with the objective of proper global avoidance strategy definition and fuel allocation), whereas for the case of SST design, the most relevant aspects are the manoeuvre and false alarm rates (defining a reliable system) and the Risk Reduction capability (driving the effectiveness of the system). In regards to the methodology for computing the risk, the SST system shall be driven by the capacity of providing the means to avoid catastrophic conjunction events (avoiding the dramatic increase of the population), whereas the satellite mission design should consider all type of encounters, as the operator is interested on avoiding both lethal and catastrophic collisions. From the analysis of the SST features (object coverage and orbital uncertainty) for a reliable system, it is concluded that those two characteristics are to be imposed differently for the different orbital regimes, as the population level is different depending on the orbit type. Coverage values range from 5 cm for very populated LEO regime up to 100 cm in the case of GEO region. The difference on this requirement derives mainly from the relative velocity of the encounters at those regimes. Regarding the orbital knowledge of the catalogues, very accurate information is required for objects in the LEO region in order to limit the number of false alarms, whereas intermediate orbital accuracy can be considered for higher orbital regimes. In regards to the operational collision avoidance approaches, several collision risk algorithms are used for evaluation of collision risk of two pair of objects. Figure 2 provides a summary of the different collision risk algorithm cases and indicates how they are covered along this document. The typical case with high relative velocity is well covered in literature for the case of spherical objects (case A), with a large number of available algorithms, that are not analysed in detailed in this work. Only a sample case is provided in section 4.2. If complex geometries are considered (Case B), a more realistic risk evaluation can be computed. New approach for the evaluation of risk in the case of complex geometries is presented in this thesis (section 4.4.2), and it has been presented in several international conferences. The developed algorithm allows evaluating the risk for complex objects formed by a set of boxes. A dedicated Monte Carlo method has also been described (section 4.1.2.3) and implemented to allow the evaluation of the actual collisions among a large number of simulation shots. This Monte Carlo runs are considered the truth for comparison of the algorithm results (section 4.4.4). For spacecrafts that cannot be considered as spheres, the consideration of the real geometry of the objects may allow to discard events which are not real conjunctions, or estimate with larger reliability the risk associated to the event. This is of particular importance for the case of large spacecrafts as the uncertainty in positions of actual catalogues does not reach small values to make a difference for the case of objects below meter size. As the tracking systems improve and the orbits of catalogued objects are known more precisely, the importance of considering actual shapes of the objects will become more relevant. The particular case of a very large system (as a tethered satellite) is analysed in section 5.4. Additionally, if the two colliding objects have low relative velocity (and simple geometries, case C in figure above), the most common collision risk algorithms fail and adequate theories need to be applied. In this document, a low relative velocity algorithm presented in the literature [Patera, 2001]R.26 is described and evaluated (section 4.5). Evaluation through comparison with Monte Carlo approach is provided in section 4.5.2. The main conclusion of this analysis is the suitability of this algorithm for the most common encounter characteristics, and thus it is selected as adequate for collision risk estimation. Its performances are evaluated in order to characterise when it can be safely used for a large variety of encounter characteristics. In particular, it is found that the need of using dedicated algorithms depend on both the size of collision volume in the B-plane and the miss-distance uncertainty. For large uncertainties, the need of such algorithms is more relevant since for small uncertainties the encounter duration where the covariance ellipsoids intersect is smaller. Additionally, its application for the case of complex satellite geometries is assessed (case D in figure above) by integrating the developed algorithm in this thesis with Patera’s formulation for low relative velocity encounters. The results of this analysis show that the algorithm can be easily extended for collision risk estimation process suitable for complex geometry objects (section 4.5.3). The two algorithms, together with the Monte Carlo method, have been implemented in the operational tool CORAM for ESA which is used for the evaluation of collision risk of ESA operated missions, [Sánchez-Ortiz, 2013a]T.11. This fact shows the interest and relevance of the developed algorithms for improvement of satellite operations. The algorithms have been presented in several international conferences, [Sánchez-Ortiz, 2013b]T.9, [Pulido, 2014]T.7,[Grande-Olalla, 2013]T.10, [Pulido, 2014]T.5, [Sánchez-Ortiz, 2015c]T.1.

Service Capacity Reserve under Uncertainty by Hospital’s ER Analogies: A Practical Model for Car Services

We define a capacity reserve model to dimension passenger car service installations according to the demographic distribution of the area to be serviced by using hospital?s emergency room analogies. Usually, service facilities are designed applying empirical methods, but customers arrive under uncertain conditions not included in the original estimations, and there is a gap between customer?s real demand and the service?s capacity. Our research establishes a valid methodology and covers the absence of recent researches and the lack of statistical techniques implementation, integrating demand uncertainty in a unique model built in stages by implementing ARIMA forecasting, queuing theory, and Monte Carlo simulation to optimize the service capacity and occupancy, minimizing the implicit cost of the capacity that must be reserved to service unexpected customers. Our model has proved to be a useful tool for optimal decision making under uncertainty integrating the prediction of the cost implicit in the reserve capacity to serve unexpected demand and defining a set of new process indicators, such us capacity, occupancy, and cost of capacity reserve never studied before. The new indicators are intended to optimize the service operation. This set of new indicators could be implemented in the information systems used in the passenger car services.

Service capacity reserve under uncertainty by hospital's ER's analogies: a practical model for car services

El objetivo de esta investigación consiste en definir un modelo de reserva de capacidad, por analogías con emergencias hospitalarias, que pueda ser implementado en el sector de servicios. Este está específicamente enfocado a su aplicación en talleres de servicio de automóviles. Nuestra investigación incorpora la incertidumbre de la demanda en un modelo singular diseñado en etapas que agrupa técnicas ARIMA, teoría de colas y simulación Monte Carlo para definir los conceptos de capacidad y ocupación de servicio, que serán utilizados para minimizar el coste implícito de la reserva capacidad necesaria para atender a clientes que carecen de cita previa. Habitualmente, las compañías automovilísticas estiman la capacidad de sus instalaciones de servicio empíricamente, pero los clientes pueden llegar bajo condiciones de incertidumbre que no se tienen en cuenta en dichas estimaciones, por lo que existe una diferencia entre lo que el cliente realmente demanda y la capacidad que ofrece el servicio. Nuestro enfoque define una metodología válida para el sector automovilístico que cubre la ausencia genérica de investigaciones recientes y la habitual falta de aplicación de técnicas estadísticas en el sector. La equivalencia con la gestión de urgencias hospitalarias se ha validado a lo largo de la investigación en la se definen nuevos indicadores de proceso (KPIs) Tal y como hacen los hospitales, aplicamos modelos estocásticos para dimensionar las instalaciones de servicio de acuerdo con la distribución demográfica del área de influencia. El modelo final propuesto integra la predicción del coste implícito en la reserva de capacidad para atender la demanda no prevista. Asimismo, se ha desarrollado un código en Matlab que puede integrarse como un módulo adicional a los sistemas de información (DMS) que se usan actualmente en el sector, con el fin de emplear los nuevos indicadores de proceso definidos en el modelo. Los resultados principales del modelo son nuevos indicadores de servicio, tales como la capacidad, ocupación y coste de reserva de capacidad, que nunca antes han sido objeto de estudio en la industria automovilística, y que están orientados a gestionar la operativa del servicio. ABSTRACT Our aim is to define a Capacity Reserve model to be implemented in the service sector by hospital's emergency room (ER) analogies, with a practical approach to passenger car services. A stochastic model has been implemented using R and a Monte Carlo simulation code written in Matlab and has proved a very useful tool for optimal decision making under uncertainty. The research integrates demand uncertainty in a unique model which is built in stages by implementing ARIMA forecasting, Queuing Theory and a Monte Carlo simulation to define the concepts of service capacity and occupancy, minimizing the implicit cost of the capacity that must be reserved to service unexpected customers. Usually, passenger car companies estimate their service facilities capacity using empirical methods, but customers arrive under uncertain conditions not included in the estimations. Thus, there is a gap between customer’s real demand and the dealer’s capacity. This research sets a valid methodology for the passenger car industry to cover the generic absence of recent researches and the generic lack of statistical techniques implementation. The hospital’s emergency room (ER) equalization has been confirmed to be valid for the passenger car industry and new process indicators have been defined to support the study. As hospitals do, we aim to apply stochastic models to dimension installations according to the demographic distribution of the area to be serviced. The proposed model integrates the prediction of the cost implicit in the reserve capacity to serve unexpected demand. The Matlab code could be implemented as part of the existing information technology systems (ITs) to support the existing service management tools, creating a set of new process indicators. Main model outputs are new indicators, such us Capacity, Occupancy and Cost of Capacity Reserve, never studied in the passenger car service industry before, and intended to manage the service operation.

Contributions to uncertainty reduction in the estimation of PV plants performance

Esta tesis doctoral presenta un procedimiento integral de control de calidad en centrales fotovoltaicas, que comprende desde la fase inicial de estimación de las expectativas de producción hasta la vigilancia del funcionamiento de la instalación una vez en operación, y que permite reducir la incertidumbre asociada su comportamiento y aumentar su fiabilidad a largo plazo, optimizando su funcionamiento. La coyuntura de la tecnología fotovoltaica ha evolucionado enormemente en los últimos años, haciendo que las centrales fotovoltaicas sean capaces de producir energía a unos precios totalmente competitivos en relación con otras fuentes de energía. Esto hace que aumente la exigencia sobre el funcionamiento y la fiabilidad de estas instalaciones. Para cumplir con dicha exigencia, es necesaria la adecuación de los procedimientos de control de calidad aplicados, así como el desarrollo de nuevos métodos que deriven en un conocimiento más completo del estado de las centrales, y que permitan mantener la vigilancia sobre las mismas a lo largo del tiempo. Además, los ajustados márgenes de explotación actuales requieren que durante la fase de diseño se disponga de métodos de estimación de la producción que comporten la menor incertidumbre posible. La propuesta de control de calidad presentada en este trabajo parte de protocolos anteriores orientados a la fase de puesta en marcha de una instalación fotovoltaica, y las complementa con métodos aplicables a la fase de operación, prestando especial atención a los principales problemas que aparecen en las centrales a lo largo de su vida útil (puntos calientes, impacto de la suciedad, envejecimiento…). Además, incorpora un protocolo de vigilancia y análisis del funcionamiento de las instalaciones a partir de sus datos de monitorización, que incluye desde la comprobación de la validez de los propios datos registrados hasta la detección y el diagnóstico de fallos, y que permite un conocimiento automatizado y detallado de las plantas. Dicho procedimiento está orientado a facilitar las tareas de operación y mantenimiento, de manera que se garantice una alta disponibilidad de funcionamiento de la instalación. De vuelta a la fase inicial de cálculo de las expectativas de producción, se utilizan los datos registrados en las centrales para llevar a cabo una mejora de los métodos de estimación de la radiación, que es la componente que más incertidumbre añade al proceso de modelado. El desarrollo y la aplicación de este procedimiento de control de calidad se han llevado a cabo en 39 grandes centrales fotovoltaicas, que totalizan una potencia de 250 MW, distribuidas por varios países de Europa y América Latina. ABSTRACT This thesis presents a comprehensive quality control procedure to be applied in photovoltaic plants, which covers from the initial phase of energy production estimation to the monitoring of the installation performance, once it is in operation. This protocol allows reducing the uncertainty associated to the photovoltaic plants behaviour and increases their long term reliability, therefore optimizing their performance. The situation of photovoltaic technology has drastically evolved in recent years, making photovoltaic plants capable of producing energy at fully competitive prices, in relation to other energy sources. This fact increases the requirements on the performance and reliability of these facilities. To meet this demand, it is necessary to adapt the quality control procedures and to develop new methods able to provide a more complete knowledge of the state of health of the plants, and able to maintain surveillance on them over time. In addition, the current meagre margins in which these installations operate require procedures capable of estimating energy production with the lower possible uncertainty during the design phase. The quality control procedure presented in this work starts from previous protocols oriented to the commissioning phase of a photovoltaic system, and complete them with procedures for the operation phase, paying particular attention to the major problems that arise in photovoltaic plants during their lifetime (hot spots, dust impact, ageing...). It also incorporates a protocol to control and analyse the installation performance directly from its monitoring data, which comprises from checking the validity of the recorded data itself to the detection and diagnosis of failures, and which allows an automated and detailed knowledge of the PV plant performance that can be oriented to facilitate the operation and maintenance of the installation, so as to ensure a high operation availability of the system. Back to the initial stage of calculating production expectations, the data recorded in the photovoltaic plants is used to improved methods for estimating the incident irradiation, which is the component that adds more uncertainty to the modelling process. The development and implementation of the presented quality control procedure has been carried out in 39 large photovoltaic plants, with a total power of 250 MW, located in different European and Latin-American countries.

A methodology to estimate uncertainty for emission projections through sensitivity analysis

Air pollution abatement policies must be based on quantitative information on current and future emissions of pollutants. As emission projections uncertainties are inevitable and traditional statistical treatments of uncertainty are highly time/resources consuming, a simplified methodology for nonstatistical uncertainty estimation based on sensitivity analysis is presented in this work. The methodology was applied to the “with measures” scenario for Spain, concretely over the 12 highest emitting sectors regarding greenhouse gas and air pollutants emissions. Examples of methodology application for two important sectors (power plants, and agriculture and livestock) are shown and explained in depth. Uncertainty bands were obtained up to 2020 by modifying the driving factors of the 12 selected sectors and the methodology was tested against a recomputed emission trend in a low economic-growth perspective and official figures for 2010, showing a very good performance. Implications: A solid understanding and quantification of uncertainties related to atmospheric emission inventories and projections provide useful information for policy negotiations. However, as many of those uncertainties are irreducible, there is an interest on how they could be managed in order to derive robust policy conclusions. Taking this into account, a method developed to use sensitivity analysis as a source of information to derive nonstatistical uncertainty bands for emission projections is presented and applied to Spain. This method simplifies uncertainty assessment and allows other countries to take advantage of their sensitivity analyses.

What role does climate change play in agricultural market uncertainty? An integrated assessment taking into account market-driven adjustments

Recent studies point to climate change being one of the long-term drivers of agricultural market uncertainty. To advance in the understanding of the influence of climate change on future agricultural market developments, we compare a reference scenario for 2030 with alternative simulation scenarios that differ regarding: (1) emission scenarios; (2) climate projections; and (3) the consideration of carbon fertilization effects. For each simulation scenario, the CAPRI model provides global and EU-wide impacts of climate change on agricultural markets. Results show that climate change would considerably affect agrifood markets up to 2030. Nevertheless, market-driven adaptation strategies (production intensification, trade adjustments) would soften the impact of yield shocks on supply and demand. As a result, regional changes in production would be lower than foreseen by other studies focused on supply effects.