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World File Search System事故报告
飞机事故报告 (oas/2006/11/10/f)
通知塔台，一架直升机在通往 Delta Steel Company, Ovwian, Aladja, Delta State 的路上坠毁。Osubi 机场消防部门转移到现场，该地点位于机场东南约 10 公里处。最初的救援行动由目击者和路人进行。三人从残骸中撤离，第四人受重伤，被发现在飞机外。三名幸存者中的一人后来在医院去世。
飞机事故报告 helios 航空公司 hcy522 航班波音...
1.6.3.5.2 客舱氧气系统.............................................................................. 32 1.6.3.5.2.1 乘客氧气............................................................................... 32 1.6.3.5.2.2 乘客便携式氧气............................................................................... 33 1.6.4 客舱和驾驶舱门............................................................................................. 34 1.6.4.1 客舱门....................................................................................................... 34 1.6.4.2 驾驶舱门....................................................................................................... 36 1.7 气象信息.................................................................................................... 36 1.8 助航设备.................................................................................................... 36 1.9 通信.................................................................................................... 37 1.9.1 无线电通信故障............................................................................................. 37 1.9.2 从尼科西亚 ACC 移交给阿蒂奈 ACC................................................................ 38 1.10 机场信息................................................................................................ 38 1.10.1 拉纳卡机场................................................................................................ 38 1.10.2 雅典国际机场“El.2 管制员.................................................... 66
飞机事故报告 1/2004，事故调查部，1999 年 8 月 22 日波音 MD11 B-150 在香港国际机场发生的事故报告
概要................................................................................................................................1
BC 能源监管机构 (BCER)/EMCR 事故报告热线
第 2 部分：角色和职责 2.1 现场响应团队 2.2 主要响应人员 2.3 一般安全设备和资源清单 2.4 响应团队结构 2.5 危机管理团队启动 2.6 危机管理团队维护 2.7 危机管理团队工作人员角色 2.8 危机管理团队角色 2.9 指挥人员角色图表 2.10 运营部门角色图表 2.11 规划部门角色图表 2.12 后勤部门角色图表 2.13 财务/行政部门角色图表 2.14 公共安全角色图表 2.15 空气监测模块 2.16 接待中心代表模块 2.17 路障模块 2.18 流动人员模块 2.19 接线员模块 2.20 五步持续响应指南 2.21 目标会议 2.22 策略会议 2.23 规划会议 2.24 运营简报2.25 规划“P”
飞机事故报告-4/2008（adc/2006/10/29/f）
11 时 21 分，飞机获得滑行许可，滑行至 22 号跑道等待位置。飞行员立即请求风向，风速为“210 级可变风速，8 节”。不久之后，控制塔台传输的风向为西南风，风速为 15 节。滑行期间，控制塔台通知 ADK 053 航班有阵风。风速最初为 35 节，然后在 1 分钟内变为 28 节。11 时 25 分，当飞机在等待点时，机组再次收到西南风 15 节通知。此时，维珍尼日利亚 042 号航班的飞行员在无线电中说“在我看来风速为 35 节”，然后表示他将等待天气好转，他确实这样做了。此后，ADK 053 号航班机组请求起飞许可，并获准右转进入航线。
ECCOMAS 专题会议 - Strathprints
尽快从事故中学习的能力可以防止重复犯错。两起事故之间的时间间隔很短，这两起事故发生的飞机型号相同：波音 737-8 MAX。然而，从重大事故中学习并随后更新已开发的事故模型已被证明是一个繁琐的过程。这是因为安全专家需要很长时间来阅读和消化信息，因为事故报告通常非常详细、冗长，有时语言和结构也很难理解。研究了一种从事故报告中自动提取相关信息并更新模型参数的策略。已经开发了一种机器学习工具，并根据之前专家对几份事故报告的意见对其进行了训练。目的是对于发布的每份新事故报告，机器可以在几秒钟内快速识别出更相关的特征——而不是等待几天才能得到专家意见。这样，模型就可以更快、更动态地更新。提供了对 2018 年狮航事故初步事故报告的应用，以展示机器学习方法的可行性。关键词：贝叶斯网络更新、事故报告、不确定性量化、机器学习、波音 737-8 MAX。
机器学习和自然语言处理用于预测航空事故报告中的人为因素
摘要：在航空领域，人为因素是安全事故的主要原因。多年来，人们开发了能够评估人为状态和管理风险的智能预测系统来识别和预防人为因素。然而，缺乏大量有用的标记数据往往是这些系统开发的障碍。本研究提出了一种从航空事故报告中识别和分类人为因素类别的方法。对于特征提取，开发了文本预处理和自然语言处理 (NLP) 管道。对于数据建模，考虑了半监督标签扩展 (LS) 和监督支持向量机 (SVM) 技术。采用随机搜索和贝叶斯优化方法进行超参数分析和模型性能改进，以 Micro F1 分数衡量。最佳预测模型在分类框架的每个级别分别获得了 0.900、0.779 和 0.875 的 Micro F1 得分。所提出方法的结果表明，基于文本数据的人为因素分类可以获得良好的预测性能。尽管如此，建议在未来的研究中使用更大的数据集。
欧洲直升机公司 AS332 L2 超级美洲豹飞机事故报告
1.6 飞机信息 9 1.6.1 飞机描述 9 1.6.2 主要特点 10 1.6.3 重量和平衡数据 11 1.6.4 运行性能 11 1.6.5 发动机控制装置 12 1.6.6 主齿轮箱和发动机至主减速器连接轴 14 1.6.7 自由轮装置 16 1.6.8 应急浮动装置 17 1.6.9 外部负载承载 18 1.6.10 飞机记录和监控系统 19 1.6.11 燃油信息 20 1.6.12 维护记录 20
飞机事故报告 - 2008 年 4 月 (adc/2006/10/29/f)
11 时 21 分，飞机获得滑行许可，滑行至 22 号跑道等待位置。飞行员立即请求风向，风速为“210 级可变风速，8 节”。不久之后，控制塔台传输风速为西南风，风速为 15 节。滑行时，控制塔台通知 ADK 053 航班有阵风。风速最初为 35 节，然后在 1 分钟内变为 28 节。11 时 25 分，当飞机处于等待点时，机组人员再次收到西南风 15 节的通知。这时，维珍尼日利亚 042 号航班的飞行员在无线电中说：“在我看来，时速为 35 节”，然后表示他要等待天气好转，他也确实这么做了。此后，ADK 053
识别事故诱因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo