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World File Search System事故预防
DCMA 手册 8210-2 - 飞机操作
• 定义国防准备报告系统流程 • 将 AO-401 培训要求重新定义为 401A（课堂）和 401B（实习） • 阐明授予前调查流程 • 阐明收到的临时值班 (TDY) 机组人员支持类型 • 更新豁免和批准流程 • 增加针对政府设施的设施问题/短缺的协调流程 • 修订当地操作程序 (LOP) 要求 • 阐明非地面和飞行风险条款 (GFRC) 合同的流程 • 阐明航班安排和书面开始时间不晚于时间 • 重新定义定位和奖励飞行 • 阐明站外静态展示流程 • 建立事故预防分析程序 • 重新调整风险管理下的危险识别程序 • 阐明航空安全官 (ASO) 现场检查计划的目的 • 阐明事故响应演习的目的和期望 • 阐明飞机扣押流程 • 更新事故阈值 • 阐明观察员的飞机操作检查流程
TAC 攻击 1964 年 6 月 TAC 机组长 - 空战指挥部
我们目前的调查系统表面上揭示了事故和事件的原因。然而，整个指挥部的调查人员和审查机构往往集中甚至只将他们的努力局限于纠正显而易见的因素。结果，许多不太明显但同样重要的原因被忽视了。例如，当事故发生是因为某人违反了指令时，我们必须找出他违反指令的原因。其他人是否违反了指令并树立了危险的先例？指令措辞是否不当或含糊不清？涉事人员是否知道该指令？如果不知道，为什么？通过更认真地探究每起事故和事件的明确原因背后的模糊原因，然后采取迅速而明确的行动纠正每个薄弱环节，我们可以在每次调查中学到更多并取得更多成就。几乎无一例外，对每起事故或事件进行坚定而深入的检查都会发现值得积极改进的可疑领域，即使这些领域并非直接原因。每个主管都必须认识到这一宝贵的事故预防工具，并通过自己的努力独立扩大每次正式调查的范围。
希尔空军基地指令 91-201
本指令正式建立并实施希尔空军基地 (HAFB) 指令武器安全计划，符合 (IAW) 国防部爆炸物安全条例 (DESR) 6055.09_DAFMAN 91-201、爆炸物安全标准和空军指令 (AFI) 91-202、美国空军事故预防计划。本指令适用于所有单位，包括分配给希尔空军基地 (HAFB) 的租户单位，以及犹他州试验和训练场 (UTTR) 和犹他州小山试验中心的租户单位（驻扎或临时值班）。使用空军 (AF) 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR)；通过适当的职能指挥链将 AF 表格 847 从现场路由。确保根据本出版物中规定的流程创建的所有记录均按照空军指令 (AFI) 33-322《记录管理和信息治理计划》进行维护，并按照空军记录信息管理系统 (AFRIMS) 记录处置计划 (RDS) 进行处置。本出版物中使用任何特定制造商、商业产品、商品或服务的名称或标记并不意味着空军的认可。
引用：Maduabuchi E. (2024) 人工智能 (AI) 在石油作业过程安全累积风险可视化中的应用：概念框架，国际工程与先进技术研究杂志 12 (1), 33-49
摘要：在运营工厂中预防重大工艺安全事故的关键挑战之一是缺乏一个集成系统/模型，该系统/模型将安全关键屏障的缺陷/偏差所带来的风险汇总在一起，以供运营决策。基于此背景，开发了一个模型/框架，用于评估和可视化尼日利亚尼日尔三角洲石油设施中安全关键屏障受损引起的工艺安全风险的累积。基于对该模型的审查，确定了对基于网络的智能软件的需求。因此，通过广泛的文献综述和焦点小组参与者进行了一项探索性研究，以开发用于工艺安全累积风险可视化的基于网络的智能软件的概念框架。研究结果表明，该概念框架提供了一种使用人工智能 (AI) 技术开发基于网络的智能软件的新方法，用于实时可视化工艺安全累积风险图。关键词：工艺安全、累积风险评估、人工智能、重大事故预防、石油作业
Billy Buddy针对网络欺凌
摘要 - 该项目介绍了与机器学习能力集成的基于嵌入式智能事故预防和预防系统的设计和实施。该系统旨在用于监视各种参数，包括驾驶员的透眼，心率，酒精含量，事故检测车辆定位以及环境因素，以提高道路安全并预防事故。该系统结合了与多个传感器连接的Raspberry Pi控制器，包括USB摄像头，心率传感器，酒精传感器，MEMS传感器，GPS模块，超声波传感器和GSM模块。Raspberry Pi从这些传感器中处理数据，以监视驾驶员的状况，车辆状态和周围环境。摄像机不断检测到驾驶员的眼睛，提供了对其机敏和嗜睡水平的见解。心率传感器监视驾驶员的心率，提供其他压力或疲劳的指标。酒精传感器测量驾驶员呼吸中的酒精含量，提醒驾驶员是否受到影响。发生潜在的事故，MEMS传感器会检测到车辆加速度或方向的突然变化，表明碰撞。同时，超声波传感器检测附近车辆的接近度，从而增强了碰撞检测。
安全管理的系统化、量化方法
20世纪70年代之前，无论是研究者还是企业，安全管理主要关注事故预防。1970年以后，随着故障树、事件树等系统安全技术的建立，安全管理被广泛应用于安全管理。SMS这一术语首次在论文中提出（Kysor，1973）。与此同时，一些专门的安全组织相继成立，如美国职业安全健康管理局（OSHA）、美国健康与安全执行局（HSE）、世界安全组织（WSO）等，发布法规、收集事故信息，提高安全管理意识。20世纪80年代，壳牌、埃克森美孚、帝斯曼等多家企业都建立了自己的安全管理体系，这其实就是其正式安全管理框架的雏形。1990年以后，随着支撑SMS发展的众多技术的不断完善，SMS逐渐成熟。例如，新的计算机技术有助于开发安全信息系统，为风险控制和安全相关数据分析提供先进的方法。一般来说，安全管理经历了三个阶段：个人风险管理、强化培训和事故调查；技术、法规和事故调查；企业管理安全方法和日常运营数据收集与分析。
Leica MS50/TS50/TM50 - 用户手册 - 知识库
注意 使用远程控制产品时，可能会挑选出并测量无关目标。注意事项：在远程控制模式下测量时，请务必检查结果的合理性。注意 将产品指向太阳时要小心，因为望远镜的功能相当于放大镜，可能会伤害您的眼睛和/或导致产品内部损坏。注意事项：请勿将产品直接指向太阳。警告 在动态应用（例如放样程序）期间，如果用户不注意周围的环境条件（例如障碍物、挖掘或交通），则有发生事故的危险。注意事项：产品负责人必须让所有用户充分了解存在的危险。警告 工作现场固定不充分可能导致危险情况，例如在交通、建筑工地和工业设施中。注意事项：始终确保工作现场得到充分保护。遵守有关安全和事故预防以及道路交通的规定。警告 如果产品使用的配件未正确固定，并且产品受到机械冲击（例如撞击或掉落），则产品可能会损坏或人员受伤。注意事项：设置产品时，请确保配件正确调整、安装、固定并锁定到位。避免使产品受到机械应力。
欧洲陆军小册子 385-15-5，2023 年 5 月 25 日
SCOTT T. CHANCELLOR 欧洲和非洲陆军文件管理部负责人 摘要。本手册为领导者在规划运行编队的体能训练时提供了标准的事故预防指南。 变更摘要。此次修订在整个修订过程中进行了管理更改。 适用性。本手册适用于驻扎或训练在美国欧洲陆军空军行动区内的 USAREUR-AF 分队和地区联军。 记录管理。根据本手册规定的流程创建的记录必须根据 AR 25-400-2 进行识别、维护和处置。记录标题和说明可在陆军记录信息管理系统中找到，网址为 https://www.arims.army.mil 。 补充。未经美国欧洲陆军空军总部参谋长办公室安全部 (mil 537-3092) 批准，任何组织不得对本手册进行补充。 表格。 AE、AEA 和更高级别的表格可通过欧洲和非洲陆军出版物 (AEPUBS) 网站获取，网址为 https://www.aepubs.eur.army.mil/ 。建议改进。本手册的提议者是美国欧洲陆军驻军空军总部参谋长办公室安全部。用户可以通过向安全部发送电子邮件（网址为 usarmy.wiesbaden.usareur-af.list.safety-office-mbx ）来建议改进本手册。分发。本手册发布在 AEPUBS 上，网址为 https://www.aepubs.eur.army.mil/ 。
起飞期间飞机事故分析
4-5-2020 进一步提升通用航空飞行安全：飞机起飞事故分析 黄晨宇 内布拉斯加大学奥马哈分校 美国国家运输安全委员会（NTSB）的数据显示，2014 年至 2019 年，通用航空（GA）占美国航空运输相关事故和事故征候总数的 76%。查明原因是飞机事故调查中最重要的任务之一，也是主动预防飞机事故的关键策略。由于飞机配置、飞行运行环境和机组人员工作量的变化，飞机和机组人员在飞行的每个阶段的表现不同，因此飞机事故的原因可能因飞行阶段而异。大多数事故发生在最后进近和着陆阶段，许多研究人员从不同角度对其进行了研究。然而，关于起飞阶段的飞行安全研究却很少，而起飞阶段是通用航空飞机事故和事故征候数量第二多的阶段。充分了解通用航空飞机起飞事故的原因对于制定更有效的飞机起飞风险缓解和事故预防对策至关重要。本研究的目的是通过分析美国国家运输安全委员会发布的飞机事故调查报告来了解通用航空飞机起飞事故的原因。为了更好地了解通用航空飞机起飞事故的原因，以下研究旨在
文章 人工智能 (AI) 在高风险行业职业健康与安全 (OHS) 领域的进步
摘要：本研究探讨了人工智能 (AI) 在高风险行业职业健康与安全 (OHS) 领域的进展，强调了人工智能在降低全球职业事故和疾病发病率方面发挥的关键作用，每年约有 230 万人因此丧生。传统的 OHS 实践往往无法完全预防工作场所事故，这主要是由于人为风险评估和管理的局限性。人工智能技术的整合在自动化危险任务、增强实时监控和通过综合数据分析改进决策方面发挥了重要作用。讨论的具体人工智能应用包括用于危险操作的无人机和机器人、用于环境监测的计算机视觉以及用于预防潜在危险的预测分析。此外，人工智能驱动的模拟正在增强培训方案，显著提高工人的安全性和效率。支持这些人工智能应用有效性的各种研究表明，风险管理和事故预防方面取得了显著改善。通过从被动安全措施转变为主动安全措施，人工智能在职业健康和安全中的实施代表了一种变革性方法，旨在大幅减轻高危行业职业伤害和死亡的全球负担。