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DOT/FAA/AM-22/06 航空安全航空医学办公室华盛顿特区 20591 带注释的参考书目 (1997 – 2021)：航空公司运营中无人机系统的机组人员和人员配备要求 Peter T. Hu 1、Brittany Nelson 1、Blake L. Nesmith 1、Kevin W. Williams 2 1 Cherokee Nation 3S, LLC 俄克拉荷马城，俄克拉荷马州 73125 2 美国联邦航空管理局民用航空医学研究所 俄克拉荷马城，俄克拉荷马州 73125 2022 年 7 月最终报告
16. 摘要 越来越多地需要将无人机系统 (UAS) 用于一系列目前超出书面法规范围的新应用，包括出租车服务、包裹递送、农作物喷洒等。现行《联邦法规法典》第 14 章第 107 部分限制了 UAS 的航空公司应用。特别是，14 CFR 第 107 部分法规没有明确涉及 14 CFR 第 121 部分（即航空公司运营）和 14 CFR 第 135 部分（即通勤航空运营）。无人驾驶操作中的机组人员和人员配备要求已得到广泛研究，对此进行注释是本文件的重点，但 UAS 应用和 UAS 自动化的近期和持续发展导致机组人员的角色和职责发生变化。这份带注释的参考书目将有助于为从最后一英里到高空长航时操作的未来法规提供信息，以便这些 UAS 的新应用可以安全地集成到国家空域系统 (NAS) 中。本注释书目旨在汇总机组人员和人员配备文献，为航空公司运营中有关 UAS 操作员的未来法规提供参考。它涵盖了有关机组人员和人员配备、自动化、培训、测试以及值班和休息要求的一系列文献。文章是通过搜索与无人驾驶操作和机组人员和人员配备要求相关的关键词从 PsycINFO、Google Scholar 和联邦航空管理局 (FAA) 技术图书馆数据库收集的。七十六篇文章被确定为与本文献综述相关。文章包括实证研究、荟萃分析、文献综述和组织指南。本注释书目分为两个主要部分：无人机系统和载人操作，并附有相关小标题。这些小标题是根据一般发现生成的，即机组人员和人员配备需求应由运营需求决定，而 UAS 自动化的快速发展导致机组人员的角色发生变化。标准化 UAS 操作员机组人员和人员配备要求将支持 UAS 安全有效地融入 NAS。对于美国联邦航空局和行业利益相关者来说，这仍然是一项重要举措。
DOT/FAA/AM-22/06 航空安全航空医学办公室华盛顿特区 20591 带注释的参考书目 (1997 – 2021)：航空公司运营中无人机系统的机组人员和人员配备要求 Peter T. Hu 1、Brittany Nelson 1、Blake L. Nesmith 1、Kevin W. Williams 2 1 Cherokee Nation 3S, LLC 俄克拉荷马城，俄克拉荷马州 73125 2 美国联邦航空管理局民用航空医学研究所 俄克拉荷马城，俄克拉荷马州 73125 2022 年 7 月最终报告
16. 摘要 越来越多地需要将无人机系统 (UAS) 用于一系列目前超出书面法规范围的新应用，包括出租车服务、包裹递送、农作物喷洒等。现行《联邦法规法典》第 14 章第 107 部分限制了 UAS 的航空公司应用。特别是，14 CFR 第 107 部分法规没有明确涉及 14 CFR 第 121 部分（即航空公司运营）和 14 CFR 第 135 部分（即通勤航空运营）。无人驾驶操作中的机组人员和人员配备要求已得到广泛研究，对此进行注释是本文件的重点，但 UAS 应用和 UAS 自动化的近期和持续发展导致机组人员的角色和职责发生变化。这份带注释的参考书目将有助于为从最后一英里到高空长航时操作的未来法规提供信息，以便这些 UAS 的新应用可以安全地集成到国家空域系统 (NAS) 中。本注释书目旨在汇总机组人员和人员配备文献，为航空公司运营中有关 UAS 操作员的未来法规提供参考。它涵盖了有关机组人员和人员配备、自动化、培训、测试以及值班和休息要求的一系列文献。文章是通过搜索与无人驾驶操作和机组人员和人员配备要求相关的关键词从 PsycINFO、Google Scholar 和联邦航空管理局 (FAA) 技术图书馆数据库收集的。七十六篇文章被确定为与本文献综述相关。文章包括实证研究、荟萃分析、文献综述和组织指南。本注释书目分为两个主要部分：无人机系统和载人操作，并附有相关小标题。这些小标题是根据一般发现生成的，即机组人员和人员配备需求应由运营需求决定，而 UAS 自动化的快速发展导致机组人员的角色发生变化。标准化 UAS 操作员机组人员和人员配备要求将支持 UAS 安全有效地融入 NAS。对于美国联邦航空局和行业利益相关者来说，这仍然是一项重要举措。
美国最大的可再生能源供电交通站，设有现场绿色氢气生产设备维护和交通运营中心（E
AlphaStruxure 可帮助组织实现雄心勃勃、量身定制的能源转型 — 无需资本支出或复杂性。作为客户能源即服务系统的所有者，我们完全负责您在弹性、可靠性、温室气体减排和成本稳定性方面的长期目标。具体方法如下：
企业服务运营中心 - 职位描述 - 文职
首席服务运营 (CSO) 负责 NCI 机构分配的责任区 (AOR) 内的年度服务运营。此外，CSO 还担任机构命令的签字机构，涉及将人员和设备部署到运营和演习中，并负责向总经理 (GM) 和参谋长 (COS) 通报 CIS 运营态势。对于正在过渡到服务的新 CIS 服务，CSO 将执行 GM 委派的业务变更授权职责，为 NCI 机构和接收运营社区做好准备，以维持业务连续性运营。CSO 负责与运营用户社区建立和维持最高级别的客户关系。此外，CSO 还要在面向运营用户的 CIS 支持部门与 NCIA 服务所有者 (SO) 提供的基础基础设施服务之间实施最佳业务运营。CSO 的机构自己的企业服务运营中心 (ESOC) 负责协调面向客户和支持客户的各个能力。CSO 负责所有资产管理和所有北约拥有的 CIS 设备的后勤支持。
提高运营中的能源效率：一项基于实践的研究
摘要 本文介绍了一个基于实践的框架，用于分析提高运营能源效率的开发工作如何与企业级可持续发展战略以及运营战略相互作用，以及它们是否确实提高了公司各个组织层面的运营能源效率。为了制定该框架，我们进行了一项定性研究，采用了多重访谈法。基于对三家公司的此类努力的分析，本文认为提高运营能源效率是一个动态过程，涉及参与者之间相互竞争的逻辑之间的相互作用。研究结果表明，提高运营能源效率的开发工作虽然来源不同，但通常可以归因于发起这些工作的参与者的动机。因此，本文提出，运营能源效率的任何改进都取决于对提高公司能源效率负有官方责任或个人兴趣的参与者之间相互竞争的逻辑相互作用的累积效应。进一步说，通过让不同的参与者参与不断实现改进，提高运营能源效率的过程可以被视为可持续性实践的背景。
Mehdi Rahmani-Andebili 编辑 人工智能在智能电网规划和运营中的应用
© 编辑（如适用）和作者，经 Springer Nature Switzerland AG 独家许可 2022 本作品受版权保护。所有权利均由出版商独家和排他性地授权，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在缩微胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或现在已知或今后开发的类似或不同的方法的权利。本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等并不意味着，即使在没有具体声明的情况下，这些名称也不受相关保护法律和法规的约束，因此可以免费用于一般用途。出版商、作者和编辑可以放心地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实和准确的。出版商、作者或编辑均不对本文所含材料或任何可能出现的错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图中的司法管辖权主张和机构隶属关系保持中立。
NUREG/CR-7294，“探索在核电站运营中使用人工智能和机器学习的先进计算工具和技术”
本报告介绍了爱达荷国家实验室为核管理委员会 (NRC) 开展的项目，该项目旨在探索用于运营核电站的先进计算工具和技术，例如人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。该报告回顾了核数据源，重点关注可通过先进计算工具和技术应用的运营经验数据。描述了来自不同来源的工厂特定数据和通用（国内和国际）数据。该报告描述了统计数据与 AI/ML 之间的关系，然后介绍了监督和无监督学习中最广泛使用的 AI/ML 算法。该报告回顾了先进计算工具和技术在核工业各个领域的最新应用，例如反应堆系统设计和分析、工厂运行和维护以及核安全和风险分析。该报告介绍了该项目对 AI/ML 技术在提高先进计算能力方面的潜在适用性的见解，先进的工具和技术如何有助于理解安全和风险，以及需要哪些信息才能为决策者提供有意义的见解。
文献综述和带注释的参考书目（1990 – 2019）：航空公司运营中考虑无人机系统的工作时间、轮班工作和操作员疲劳
16.摘要 人们对将无人机系统 (UAS) 用于商业运营的兴趣日益浓厚。《联邦航空法规》第 14 章 (14 CFR) 第 121 和 135 部分未考虑航空公司使用小型 UAS (sUAS) 的运营，而第 107 部分规定了 sUAS 的最大重量限制。除非直接参与军事行动或获得联邦航空管理局 (FAA) 的豁免，否则不允许超过此重量限制的 UAS 进行民用运营。本文献综述和带注释的参考书目旨在整合和集中值班时间、轮班工作和疲劳文献，以便为航空公司运营中有关 UAS 运营商的未来政策和法规提供信息。它涵盖了 1990 年至 2019 年期间与无人和载人操作相关的值班时间、轮班工作、疲劳和疲劳风险管理方面的一系列文献。还讨论了可能影响操作员疲劳体验的人为因素 (HF) 和人体工程学考虑因素。搜索的文章来自 PsychINFO、Google Scholar 和 FAA 技术图书馆数据库，使用与无人和航空公司运营和疲劳相关的关键字。此外，使用 Google Scholar“引用”功能进行正向搜索有助于确定与该主题相关的其他文献。一百零五篇文章（59 篇文献综述/组织指南，46 项实证研究）讨论了无人和载人操作中的值班时间、轮班工作和疲劳。相关带注释的参考书目将研究文献分为三个主要部分（无人机系统、载人操作和美国军事飞行员执勤时间规定），并附有相关小标题。在载人操作中，执勤时间、轮班工作和疲劳问题已得到广泛研究，但在无人操作中研究较少。UAS 中的执勤时间、轮班工作和疲劳问题主要在军事航空和海上操作中进行研究，而这两类操作之外的研究则更普遍地关注人类如何与无人系统互动。这凸显了在 UAS 操作中进一步研究执勤时间、轮班工作和疲劳的必要性，以及需要进一步考虑 UAS 定义和分类标准以及 UAS 融入国家空域系统 (NAS)，以最大限度地降低风险并最大限度地提高人员和财产的运营安全性。此项研究任务与更广泛的研究组合一起提供，以支持 FAA 为制定未来 UAS 航空公司运营中值班时间、轮班工作和疲劳方面的政策和法规所做的努力。
地面站和网络运营中心
网络控制 (NC) 团队和相关的网络和系统控制室（别名“系统”室）是 GSOC 运营链的一部分。该团队由 24/7 轮班工人和支持技术人员组成，他们协调轮班团队并控制“系统”室的工作和运营。这个房间是一个中央枢纽，所有 GSOC 控制室或外部合作伙伴的所有连接（运营和技术）都在这里路由到世界各地的地面站。作为一个永久驻扎的岗位，它还充当所有项目和所有站点的语音联络中心（通过电话或专用语音会议系统），例如在紧急情况下能够快速响应。此外，此功能还需要在节假日或 GSOC 调度办公室无人值守的夜间协调特殊联系请求。“系统”的主要任务包括日常运行中的网络控制、LEOP 中的 NOPE 支持、GSOC 中的连接和网络监控。
MRO 运营中的航空数据分析
随着每一代民用飞机产生更多的在翼数据，机队逐渐与地面建立更紧密的联系，可以发现更多机会来提高维护、维修和大修 (MRO) 操作的效率。数据正成为飞机运营商的宝贵资产。传感器以更高的采样率测量和记录数千个参数。然而，数据本身并没有任何用途。只有分析才能释放它们的价值。数据分析方法可以很简单，利用可视化，也可以更复杂，利用复杂的统计和人工智能算法。每个问题都需要用最合适、最不复杂的方法来解决。在 MRO 操作中，可以确定两大类在翼数据分析问题。第一类需要识别模式，从而对不同的维护和大修过程进行分类和优化。第二类问题需要识别罕见事件，例如零件的意外故障。这类问题依赖于在大型数据集中检测有意义的异常值。这里可以提出不同的机器学习方法，例如孤立森林和逻辑回归。总体而言，数据分析在维护或故障预测中的应用是一个潜力巨大的科学领域。由于其复杂性，航空数据分析在 MRO 运营中的机会很多。随着 MRO 服务越来越注重长期合同，拥有正确预测方法的维护组织将具有优势。数据可访问性和数据质量是两个关键因素。同时，与数据传输和数据处理相关的众多技术发展可以为未来带来希望。