基于模糊BN和SHELLO模型的管制人为因素安全风险分析

被引：17

作者：

梁曼 ^{[1
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徐肖豪 ^{[1
]}

邹少孚 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国民航大学空中交通管理学院

[2] 中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室

[3] 南京航空航天大学民航学院

[4] 民航华东地区空中交通管理局

来源：

中国安全科学学报 | 2013年 / 23卷 / 11期

关键词：

空中交通管制(ATC); 安全风险分析; 模糊贝叶斯网络; 人为因素; SHELLO模型;

D O I：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.11.012

中图分类号：

V355 [空中管制与飞行调度];

学科分类号：

08 ; 0825 ;

摘要：

为量化空中交通管理人为因素安全风险,识别相关风险的关键事件,将组织因素引入传统SHELL模型,将其拓展成新的空管人为因素分析模型SHELLO。利用贝叶斯网络,构建事故的致因关系。利用5年统计资料,计算管制员本身(L)、管制员与其他人员之间(L-L)、管制员与软件之间(L-S)、管制员与硬件之间(L-H)、管制员与环境之间(L-E)、管制员与组织之间(L-O)各基本风险事件的条件概率。针对"航空器之间距离小于规定间隔"事件进行了案例研究。结果表明:当这种事件发生时,有75%的概率与L因素有关,57%的概率与L-S有关,53%的概率与L-H有关,管制员自身是造成该事件的关键原因。

引用

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