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意外保险计划摘要
团体意外险保险是一种有限福利保险，由位于新泽西州纽瓦克的 Prudential Financial 公司 Prudential Insurance of America 签发。Prudential 的意外险不能替代医疗保险，后者为医疗治疗（包括住院、手术和医疗费用）提供福利，并且不提供此类费用的报销。小册子证书包含所有详细信息，包括可能适用的任何保单排除、限制和约束。如果本文件与 Prudential Insurance Company of America 签发的小册子证书/团体合同存在差异，则以团体合同为准。请联系 Prudential 了解更多信息。合同条款可能因州而异。合同系列：83500。
反应性引发事故条件下核燃料行为的最新报告
燃料安全的关键领域之一是了解燃料在设计基准事故条件下的行为，例如反应性引发事故 (RIA)。2010 年，WGFS 发布了第一份关于 RIA 下燃料行为的最新报告（《反应性引发事故 (RIA) 条件下的核燃料行为：最新报告，2010》），涵盖了有关场景、与燃料行为相关的关键现象、测试方法、测试结果、预测计算机代码和最新计算机分析结果的信息。在过去十年中，RIA 中燃料行为的知识库得到了扩展，WGFS 认为有必要更新最新报告。
主题：对军事设施和国民警卫队设施中水成膜泡沫使用以及意外泄漏/泄漏的响应和报告
根据 2021 财年 NDAA 第 318 条，国防部各部门必须报告任何 AFFF 使用情况，或超过 10 加仑 AFFF 浓缩液或 300 加仑混合泡沫的泄漏情况。在 24 小时内，应通过适当的指挥系统将通知转发给国防部环境和能源复原力副助理部长办公室 (ODASD(E&ER))，电子邮件为 osd.pentagon.ousd-a-s.mbx.asds-environment@mail.mil。本政策及其报告要求实施了 2021 财年 NDAA 要求，并取代了之前的 ASD(S) 备忘录“水成膜泡沫使用和泄漏报告”（日期为 2020 年 1 月 13 日）。常规维护活动 1、码头船舶测试以及完全控制和处置 AFFF 的培训和测试活动不构成根据本政策需要报告的使用或泄漏。本报告必须使用附件 1 中的模板（24 小时 AFFF 释放和响应报告电子表格）包含以下信息：
重大事故预防中的人为因素和组织因素
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人为因素和维护文档对航空安全的影响：通过 PEAR 框架分析 15 年的事故数据
无论对飞机进行何种类型的维护，都应使用说明为完成维护活动的航空技术人员提供指导，并概述要执行和完成的维护项目。但是，使用说明并不能保证正确和正确地完成维护活动，因为说明可能有误，并且/或者维护人员可能会误解、曲解或不正确地遵循概述的程序。由此产生的维护错误可能会导致飞机事故，正如中西部航空 5481 航班所表明的那样。为了了解与书面维护说明相关的人为因素如何导致飞机事故，研究人员使用人员 (P)、环境 (E)、行动 (A)、资源 (R) - PEAR - 框架，定性分析了 2003 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间在美国第 121 部分或第 135 部分运营下发生的 12 起飞机事故，这些事故的促成因素或因果因素是维护说明相关错误。详细的事故信息（包括事故原因）取自美国国家运输安全委员会 (NTSB) 提供的飞机事故报告。研究结果表明，维护活动（特别是维护说明的充分性和正确使用）在很大程度上受到人为因素的影响，例如整体 o
在严重反应堆事故中形成的吸附和冷凝期碘的动力学
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
第 40 卷 | 第 1 期 同行评审文章 #2 1-27-2022 与第 14 节 CFR 第 91 部分运营相关的天气相关事故和事件数据分析 Thomas Long 中央华盛顿大学
近年来，机载气象设备越来越受欢迎，各种类型的设备都被引入驾驶舱。尽管它们很有效，但它们并不总能处理所有与天气有关的事件，例如大风、湍流和风切变。本文研究了与飞行阶段和天气事件相关的死亡率。分析数据来自美国国家运输安全委员会 (NTSB) 和航空安全报告系统 (ASRS) 数据库。研究了与通用航空相关事故和事件相关的天气条件，以更好地了解各种与天气有关的事件中最常见的具体因素。这两个数据库产生了 30,877 起事故/事件记录。本研究根据 14 CFR 第 91 部分一般操作和飞行规则从 NTSB 数据库中审查了 17,325 起事故和事件，以确定哪些是由天气引起的。在整个调查过程中，共发生了 1,382 起与天气有关的事故和事件。死亡率最高的飞行阶段是机动和航路阶段（28%）。在总共 30,877 起事故/事件记录中，有 13,552 起报告在 ASRS 数据库中。其中 358 起与天气有关。航路 (52%) 是飞行过程中发生与天气有关的事故/事件最多的阶段。
使用数据挖掘对航空事故进行分类...
全球长途旅行的交通工具。随着技术的发展，这种交通方式取得了长足的进步。除了技术发展之外，由于其快速安全的交通，客运量也在逐渐增加。相比之下，飞机事故的死亡率相当高，一次事故就会有数百人死亡。本研究旨在对几起飞机事故进行分类，以找出关键因素及其对事故的总体影响。在本研究中，收集了自 2000 年以来全球范围内与上述事故相关的适当数据，然后使用顺序最小优化、决策树 (J48) 和朴素贝叶斯进行分析。结果表明，决策树算法为研究提供了最准确的结果。最后，对每个阶段都提出了适当的意见，以减少事故。如果考虑到这些评估，航空运输将更加可靠，从而将人员伤亡降至最低。
客船事故敏感性指数 - 框架和案例研究
从船舶和乘客安全的角度来看，持续监测和评估客船的运行脆弱性和事故敏感性至关重要。尽管现有的脆弱性监测解决方案主要来自水密门操作，但文献中缺少事故敏感性评估和监测的综合框架。因此，本文提供了一种直接的方法，利用根植于与人类表现相关的第一原理的坚实基础的启发式方法。所提出的方法可以评估在公海和沿海航行中运行的船舶的事故敏感性。所提出的框架基于可观察和相关因素，这些因素会影响航行员的表现，从而影响事故概率。框架的布局以及所开发模型的参数基于海事和航空领域的文献调查、从海事专家那里获得的知识以及使用内部开发的船舶相遇模拟器进行的广泛模拟。随后，该模型应用于选定的案例研究，涉及两种不同的船舶类型，即大型游轮和 RoPax 船。本文提出的案例研究的结果表明，所分析的船舶在大多数时间里发生事故的可能性可以忽略不计（87%），而 1% 的案例被标记为非常高