一种航空运行风险的分析评估预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种航空运行风险的分析评估预测方法及系统，属于航空服务技术领域，该方法包括：信息收集端获取航空工作中的事件信息，发送给分析端；所述分析端获取事件信息后确定事件性质，识别出信息中包含的危险源并记录工作人员处理事件的措施，生成事件报告发送给事件库；评估预测端访问事件库，确定事件的诱因，并利用评估模型计算出航空工作状态的风险值并输出风险评价以及风险趋势；通过展示端可视化展示航空工作中的风险评价和风险趋势。通过收集航空运行过程中的突发事件，并将事件发送给分析端进行结构化处理，生成事件报告的格式，再由评估预测端对事件的风险进行评估和预测，得到可视化的风险评估和风险趋势展示表。

【技术实现步骤摘要】
一种航空运行风险的分析评估预测方法及系统
本专利技术涉及航空运行服务
，特别涉及一种航空运行风险的分析评估预测方法及系统。
技术介绍
航空公司日常运行过程时常产生不安全事件，ICAO、CAAC和航空公司都具备完善的不安全事件收集、上报、分析、处置的强制要求和程序指导。航空公司日常运行大量采用信息系统作为支撑，大量事件已经实现了自动触发和采集(包括QAR、FOC、AOC、MIS等)，结合完善的主动报告机制(包括不限于员工报告、机长报告、隐患报告等)，确保航空公司能够第一时间掌握运行事件。但是由于数据量的庞大，且缺乏工作人员来实时监督收集到的信息，因此对于航空运行的监管存在工作量大、效率低以及容易出现误差的问题，并且庞大的数据对管理人员来说，存在查看起来不够方便的问题，因此不能直观的判断出航空运行中所存在的风险及风险趋势。
技术实现思路
本专利技术的目的就在于为了解决上述航空运行中会出现不安全事件，由于数据量庞大，导致监管起来效率低、不够直观以及无法预测到风险的问题而提供一种航空运行风险的分析评估预测方法及系统，具有对不安全事件进行分析评估和预测，实现航空运行的可视化监管，使航空服务更加的安全可靠的优点。本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的，一种航空运行风险的分析评估预测方法，包括：信息收集端获取航空工作中的事件信息，发送给分析端；所述分析端获取事件信息后确定事件性质，识别出信息中包含的危险源并记录工作人员处理事件的措施，生成事件报告发送给事件库；评估预测端访问事件库，确定事件的诱因，并利用评估模型计算出航空工作状态的风险值并输出风险评价以及风险趋势；通过展示端可视化展示航空工作中的风险评价和风险趋势。优选的，所述信息收集端收集的事件信息为航空工作中触发事件后上报的数据，其中该数据分为主动报告数据、系统触发数据以及事件调查数据。优选的，所述分析端确定的事件性质为不安全状态事件和重大风险事件，不安全状态事件和重大风险事件通过航空运行手册中的风险值来判断。优选的，所述不安全状态事件以差错因素和威胁因素作为诱因，差错因素为因运行人员的行为或不作为，与组织或与运行人员意图或预期有所偏差导致的事件，威胁因素为运行人员所能控制之外的事件或差错，导致增加运行复杂性的事件。优选的，所述不安全状态事件中的诱因确定方法为：通过多元线性回归算法计算与产生不安全状态具有的关联性的不安全状态事件发生条件；计算各个导致不安全状态事件发生的条件的贡献度，得到威胁因素条件和差错因素条件在整体条件的占比，从而确定不安全状态事件中的诱因。优选的，所述评估预测端的风险评估模型的评估算法为情景分析法、蒙特卡洛模拟法、事件树分析法或贝叶斯分析法。一种航空运行风险的分析评估预测系统，使用所述的分析评估预测方法，包括：信息收集端，具有数据接收和数据发送端口，用于采集航空工作中的事件信息以及转发事件信息；分析端，用于获取所述信息收集端的事件信息，并对事件信息进行性质分析、危险源识别、记录处理措施和生成事件报告；事件库，用于存储事件报告；评估预测端，用于对事件报告中的事件进行风险评估和风险趋势预测；展示端，用于展示所述评估预测端评估和预测的数据。优选的，所述分析端包括分析管理模型，该分析管理模型由系统、重大风险、不安全状态、威胁、差错和控制措施，用于对事件信息的数据进行结构化处理。优选的，所述展示端内置有可视化展示工具，通过对风险评估和风险趋势数据进行可视化处理，展示给用户。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过收集航空运行过程中的突发事件，并将事件发送给分析端进行结构化处理，生成事件报告的格式，再由评估预测端对事件的风险进行评估和预测，得到可视化的风险评估和风险趋势展示表，从而方便了航空公司对航空运行状态的监管，降低航空运行的风险，且可视化的评估和预测结果，也更加方便用户观看。附图说明图1为本专利技术的分析评估预测方法运行流程图。图2为本专利技术的不安全状态事件中的诱因确定方法流程图。图3为本专利技术的分析评估预测系统框架示意图。图4为本专利技术的分析管理模型框架示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1所示，一种航空运行风险的分析评估预测方法，包括：步骤S1、信息收集端获取航空工作中的事件信息，发送给分析端，所述信息收集端收集的事件信息为航空工作中触发事件后上报的数据，其中该数据分为主动报告数据、系统触发数据以及事件调查数据，主动报告数据为运行及管理人员主动上报的事件数据包括隐患报告、员工报告和机长报告，系统触发数据是各个采集端口自动获取的数据，包括QAR、FDM、AOC和MIS。步骤S2、所述分析端获取事件信息后确定事件性质，识别出信息中包含的危险源并记录工作人员处理事件的措施，生成事件报告发送给事件库，所述分析端确定的事件性质为不安全状态事件和重大风险事件，不安全状态事件和重大风险事件通过航空运行手册中的风险值来判断，在航空运行手册中，各个事件的风险值具有等级划分，以阀值作为衡量不安全状态事件和重大风险事件的标准，超过一定风险值的事件被定义为重大风险事件，而低于阀值的事件被定义为不安全状态事件，所述不安全状态事件以差错因素和威胁因素作为诱因，差错因素为因运行人员的行为或不作为，与组织或与运行人员意图或预期有所偏差导致的事件，威胁因素为运行人员所能控制之外的事件或差错，导致增加运行复杂性的事件，在海量事件中发现导致事件发生的关键因素和因素评价，并及时准确输出和预警，提醒航空公司当前需要重点管理的因素，避免因素叠加出现较大运行偏差和不安全事件。如图2所示，所述不安全状态事件中的诱因确定方法为：步骤S201、通过多元线性回归算法计算与产生不安全状态具有的关联性的不安全状态事件发生条件；步骤S202、计算各个导致不安全状态事件发生的条件的贡献度，得到威胁因素条件和差错因素条件在整体条件的占比，从而确定不安全状态事件中的诱因。步骤S3、评估预测端访问事件库，确定事件的诱因，并利用评估模型计算出航空工作状态的风险值并输出风险评价以及风险趋势，所述评估预测端的风险评估模型的评估算法为情景分析法、蒙特卡洛模拟法、事件树分析法或贝叶斯分析法。步骤S4、通过展示端可视化展示航空工作中的风险评价和风险趋势。如图3所示，一种航空运行风险的分析评估预测系统，使用所述的分析评估预测方法，包括：信息收集端，具有数据接收和数据发送端口，用于采集航空工作中的事件信息以及转发事件信息；分析端，用于获取所述信息收集端的事件信息，并对事件信息进行性质分析、危险源识别、记录本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种航空运行风险的分析评估预测方法，其特征在于，包括：/n信息收集端获取航空工作中的事件信息，发送给分析端；/n所述分析端获取事件信息后确定事件性质，识别出信息中包含的危险源并记录工作人员处理事件的措施，生成事件报告发送给事件库；/n评估预测端访问事件库，确定事件的诱因，并利用评估模型计算出航空工作状态的风险值并输出风险评价以及风险趋势；/n通过展示端可视化展示航空工作中的风险评价和风险趋势。/n

【技术特征摘要】
1.一种航空运行风险的分析评估预测方法，其特征在于，包括：
信息收集端获取航空工作中的事件信息，发送给分析端；
所述分析端获取事件信息后确定事件性质，识别出信息中包含的危险源并记录工作人员处理事件的措施，生成事件报告发送给事件库；
评估预测端访问事件库，确定事件的诱因，并利用评估模型计算出航空工作状态的风险值并输出风险评价以及风险趋势；
通过展示端可视化展示航空工作中的风险评价和风险趋势。


2.根据权利要求1所述的一种航空运行风险的分析评估预测方法，其特征在于，所述信息收集端收集的事件信息为航空工作中触发事件后上报的数据，其中该数据分为主动报告数据、系统触发数据以及事件调查数据。


3.根据权利要求1所述的一种航空运行风险的分析评估预测方法，其特征在于，所述分析端确定的事件性质为不安全状态事件和重大风险事件，不安全状态事件和重大风险事件通过航空运行手册中的风险值来判断。


4.根据权利要求3所述的一种航空运行风险的分析评估预测方法，其特征在于，所述不安全状态事件以差错因素和威胁因素作为诱因，差错因素为因运行人员的行为或不作为，与组织或与运行人员意图或预期有所偏差导致的事件，威胁因素为运行人员所能控制之外的事件或差错，导致增加运行复杂性的事件。


5.根据权利要求4所述的一种航空运行风险的分析评估预测方法，其特征在于，所述不安全状态事件中的诱因确定方法为：
通过多元线性回...

【专利技术属性】
技术研发人员：金亚东，胡占桥，黄祥兵，
申请(专利权)人：如东信息技术服务上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31