九游app官网下载，九游app官网下载，据theaircurrent网站1月16日报道，大数据在空客避免潜在灾难性事故中发挥了关键作用。两个案例，其中一个此前并不广为人知，展现了空客公司的 Skywise 平台如何产出具有实际意义的安全洞察。

　　2022 年 8 月 17 日，一架大型空客 A330neo 客机报告称发动机引气系统中的高压阀门出现泄漏，随后欧盟航空安全局立即向这款宽体飞机的运营商发布了紧急适航指令（AD）。该指令即刻生效，禁止飞行机组在特定配置下起飞，包括关闭空调组件、开启辅助动力装置（APU）引气和/或关闭发动机引气 —— 而部分（并非全部）A330neo 运营商此前会采用这些配置以在起飞时获得更高性能。

　　紧急适航指令相对少见，欧盟航空安全局通常每年针对所有机型发布一二十条，而普通适航指令则有400至500条。紧急适航指令在存在不安全状况且需立即采取行动时发布。在这一案例中，美国联邦航空管理局在次日也采用了该紧急适航指令。指令指出，引气系统高压阀门泄漏可能使下游的压力调节阀暴露在破坏性高压下，而压力调节阀故障可能导致下游管道内压力和温度过高，进而可能致使管道爆裂，最终导致飞机失去控制。

　　适航指令虽告知运营商应采取的措施，但并不总能阐明其中关联。此次紧急适航指令以及后续替代它的各项指令，均未解释在 “关闭空调组件”“开启 APU 引气” 或 “关闭发动机引气” 的起飞配置与高压阀门泄漏之间的联系。实际上，阀门泄漏引发了空客内部的一项安全调查，结果发现 A330neo 的气动系统存在一个此前未被报道的潜在灾难性缺陷。

　　为探寻阀门泄漏的原因，空客工程师借助公司的大数据平台 Skywise 寻找线索。通过对比运行和传感器数据，他们最终确定在特定起飞配置下，引气监控计算机（BMC）中的软件 —— 该软件控制着从飞机的遄达 7000 发动机引出的高温、高压引气 —— 未能正确控制从发动机高压端口计量空气的高压阀门。过大的应力导致阀门夹紧销（或夹子）故障，进而损坏密封并导致泄漏。这种泄漏可能通过连锁故障序列，使高温高压空气逸出到机翼中，造成重大损害。

　　问题一经查明，空客立即通知了欧盟航空安全局，并建议发布紧急适航指令，宁可接受由此导致的运营中断，也不愿冒着在较长时间内发生灾难性事故的风险。在随后两年里，随着更多解决方案的研发，后续的适航指令指导运营商更换受影响的夹子，并最终更新 BMC 软件以修正其逻辑，这最终使得最初的运行和维护限制得以放宽。

　　从历史上看，像这样隐藏的故障主要是在严重事件或事故发生后的调查中才被发现（最著名的例子是 2018 年和 2019 年波音 737 Max 的两起坠毁事故）。而 A330neo 案例对整个航空业（包括正在设计高度数字化飞机的新进入者）之所以意义重大，在于它展示了如何在故障对人员或财产造成损害之前，利用数据将其揭示出来。

　　在《航空潮流》就工程调查相关问题询问空客后，该公司安排负责空客产品安全的飞行安全 - 安全增强总监伊恩・古德温，就 A330neo 案例以及公司更广泛地利用数据保障安全的方法进行了讨论。

　　现代飞机设计和认证方法要求工程师预测设计可能出现故障的各种方式，估算这些故障发生的可能性，并针对任何不可接受的风险实施缓解措施。然而，随着飞机变得越来越复杂，设计工程师和认证机构愈发难以预见设计在现实世界中所有运行条件下可能出现的所有故障。

　　借助 Skywise 平台 —— 该产品最为人所知的是它能提高航空公司的运营效率和飞机制造商的生产效率 —— 空客展示了其海量数据如何在设计和运营之间搭建起一座安全桥梁，产生有助于确保飞机持续适航的既定流程的深刻见解。

　　古德温解释说：“每个人都在谈论数据九游会·j9官方网站，，但关键是获取数据并将其转化为可用技术信息。” 他表示，数据并非人类分析的替代品，“但它是一个非常有用的工具，能让我们了解正在发生的事情，并支持决策过程。”

　　空客于 2017 年巴黎航展上与大数据分析专家帕兰提尔技术公司合作推出了 Skywise 平台。（前空客商用飞机首席执行官法布里斯・布雷吉耶在 2018 年至 2024 年期间担任帕兰提尔法国公司董事长。）Skywise 整合了来自众多不同来源的数据，包括现代飞机上收集的大量飞行和健康及使用数据，A330neo 每天约收集 500GB，而像 A350 这样的最新一代飞机每天收集多达 1TB。核心平台为参与的航空公司提供了各种数字工具，并作为其他服务的基础，包括预测性维护和健康监测。

　　任何大规模的数据收集必然涉及到谁将使用这些数据以及用于何种目的的敏感性问题。由于参与 Skywise 完全是自愿的，该平台的成功依赖于航空公司对空客所谓 “共享价值” 商业模式的信任，即航空公司和制造商都能从运营数据的共享中受益。安全并非该商业模式的唯一支柱，但却是重要组成部分。

　　古德温说：“关于共享数据的一切都是自愿的，因为如果航空公司不同意，数据就不会被共享。” 他强调了利用运营数据以提升安全的重要性，“我们不希望出现航空公司说‘停，我们不会共享数据了，因为你们出于不当目的使用数据’的情况。”

　　如今，空客报告称，超过 11,900 架飞机连接到该平台（一些用户还借助 Skywise 分析其他制造商飞机的数据）。随着越来越多的航空公司加入 Skywise，共享的数据越来越多，该平台作为分析和预测建模工具（包括用于安全目的）的价值也日益凸显。

　　古德温说：“有了更多数据，我们就能看到更全面的情况。我们可以进行优先级排序，而在运营和安全方面，优先级排序非常重要。所以如果我们发现一个问题，我们可以确定安全风险是什么，确定受影响的范围，然后我们可以对关键问题进行优先级排序。” 古德温表示，最高优先级的风险与他所说的 “四大风险” 相关：飞行中失控、可控飞行撞地、空中相撞和跑道偏离。

　　在 A330neo 案例中，空客公司能够在设计问题引发事故或事件之前识别并解决它，这是航空业长期以来一直追求的那种积极主动的安全成功案例。但 Skywise 也被用于支持对严重事件的正式调查。

　　其中一起事件发生在 2022 年 4 月，当时一架葡萄牙航空的 A320 客机，配备两台 CFM56 发动机，在丹麦哥本哈根机场试图在强侧风条件下降落。飞机降落在 30 号跑道并展开了推力反向器，每台发动机通过四个阻流门改变发动机风扇气流方向，以辅助飞机刹车。

　　标准降落操作程序规定，一旦推力反向器展开，机组人员必须进行全停降落。然而，飞机机长（事故报告中如此称呼）对飞机的姿态感到不安，选择中止降落并进行复飞九游会·j9官方网站，。

　　当他将推力杆完全向前推时，右侧（2 号）发动机推力反向器的阻流门收起并锁定，2 号发动机如预期开始加速至起飞和复飞推力。然而，左侧（1 号）发动机推力反向器的阻流门没有收起，1 号发动机保持怠速。机组人员在复飞过程中难以控制飞机，但最终还是得以爬升，关闭了 1 号发动机，并以单发进近方式安全降落。

　　起初并不清楚为什么 2 号推力反向器能够收起，而 1 号却不能，但调查最终将可能的原因追溯到 CFM56 发动机电子控制单元（ECU）的软件逻辑。当推力杆从反向位置向前移动时，每台发动机的 ECU 会根据各自一侧主起落架的压缩情况计算 “地面” 或 “飞行” 状态，而启动收起序列需要 “地面” 状态。但两台发动机的这些计算是独立进行的，由于计算延迟和推力杆的微小错位，它们之间的时间可能会略有偏差。

　　在葡萄牙航空的这起事件中，2 号发动机的 ECU 计算出 “地面” 状态，并命令推力反向器收起并锁定。然后该发动机正常加速。然而，短暂的不同步加上左侧起落架的一次颠簸，意味着 1 号发动机的 ECU 计算出 “飞行” 状态，未能成功命令其推力反向器收起。ECU 的自动怠速功能 —— 旨在防止在飞行中产生过大的反向推力 —— 检测到推力反向器仍处于展开状态，并阻止 1 号发动机加速。

　　在与调查人员的面谈中，机长和副驾驶都表示他们知道选择反向推力后必须降落的标准操作程序。然而，他们都不太清楚自己是否选择了反向推力，并且都确信选择起飞和复飞推力会使推力反向器收起 —— 这并非不合理的假设，因为对其他空客机型的审查发现，只有 CFM56 发动机的 ECU 采用了这种特殊逻辑。

　　丹麦事故调查委员会得出结论，机长中止降落的决定并非故意违反标准操作程序，而是基于错误认知和对遵守标准操作程序重要性认识不足的 “失误”。

　　通过深入研究 Skywise 数据，空客得以确定并非只有这一名机长如此。

　　根据该事件的最终报告，对 31 家运营商的 340 万次航班的分析表明，在整个 A320 系列飞机（包括 Ceo 和 Neo 型号的四种不同发动机配置）中，选择推力反向器后中止降落 / 复飞的情况大约每百万次航班发生一次。虽然百万分之一的概率看似极低，但将这一比率应用于所有在役的 A320 飞机及其利用率后表明，此类中止降落事件平均每月发生一次。

　　如此高的频率促使空客推进对 CFM56 - 5B（服役中最常见的 CFM56 - 5 变体）的 ECU 软件进行修改，以增强在已选择推力反向器但又拒绝降落情况下的收起逻辑。该公司表示，这项计划于 2025 年实施的修改将防止此类事件再次发生。空客还针对飞行机组人员开展了一项教育活动，包括修订飞行机组操作手册，并制作文章和培训视频以提高对该问题的认识。

　　在上述 A330neo 和 A320 案例中，Skywise 被调查人员用作资源，他们已经知道自己想要回答的问题：这些高压阀门为什么会泄漏？飞行员在选择反向推力后进行复飞的频率是多少？在理想的未来，Skywise 数据还可以通过使用人工智能（AI）和机器学习（ML）在差异对安全构成风险或导致飞机因维护需要停飞之前识别出差异，从而成为安全警报的来源，进而在现有用于预测性和预防性维护的数据使用基础上，进一步提高安全性和运营效率。

　　古德温表示：“在我们未来想要实现的世界里，有可能（利用）人工智能、机器学习来发现问题，并说‘等等，根据我们所看到的所有数据，这不对劲，因此这是你需要关注的事情’。” 然而，部署任何此类 AI/ML 警报功能都必须谨慎，以确保其足够可靠并能提供有价值的信息。

　　目前，识别所谓的 “微弱信号” 主要还是依靠人类，即那些有经验的观察者认为不太对劲的事件和情况。据古德温介绍，空客目前用于识别安全问题的许多微弱信号都来自现场报告 —— 比如 A330neo 上引气系统高压阀门泄漏的报告，所以他说 “报告事件非常重要”。

　　欧洲航空安全局在最近修订的一份安全信息公告中强调了这一点，该公告专门针对涉及商业航空运输的大型飞机中人为干预事件的报告。公告解释说，飞机制造商在对飞机进行认证时会对飞行机组人员的行为做出某些假设，需要在运营环境中识别与这些假设的任何偏差。

　　该公告指出：“持续适航系统的有效性取决于运营商以系统和全面的方式让制造商了解可能揭示缺陷的事件 / 事件或趋势，这些缺陷可能需要对驾驶舱设计、操作程序、培训或三者的组合进行评估。”

　　为了阐明强制报告的相关预期，该公告列举了众多应报告的干预类型示例，包括感知错误、决策错误、响应执行错误和沟通错误。这些包括飞行机组人员未能检测到视觉或听觉信号、误触旋钮或按钮，或者过早、过晚或顺序错误地执行操作等情况。孤立来看，这些行为可能仅仅被归结为飞行员失误，但其中任何一个都可能是揭示飞机设计或培训中更系统性问题的微弱信号。

　　古德温说：“当谈到安全时，你总是着眼于闭环。将某物投入使用固然很好，但如果我们随后能够监测其有效性，我们就能知道我们是否在正确的时间、以正确的方式做了正确的事情。这就是数据的另一个优势 —— 它使我们能够实现闭环。”