[发明专利]航班运行风险获取方法、系统和计算机设备在审
| 申请号: | 201910754507.9 | 申请日: | 2019-08-15 |
| 公开(公告)号: | CN110443521A | 公开(公告)日: | 2019-11-12 |
| 发明(设计)人: | 刘铁祥;果旭;李孟格;杨明;张旭;刘学敏 | 申请(专利权)人: | 中国国际航空股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 杨瑾瑾;林蕾 |
| 地址: | 101300 北京市顺*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 航班 风险源 风险因素 权重 计算机设备 数据系统 解析 抽取 风险模型 航空事故 预先设置 运行计划 安全度 匹配 预警 起飞 评估 | ||
1.一种航班运行风险获取方法,其特征在于,包括:
根据目标航班的运行计划,从各数据系统中抽取目标航班的各风险源对应的数据;
对各所述风险源对应的数据进行解析,与预先设置的各风险因素及权重进行匹配,得到所述目标航班的各所述风险源包括的各风险因素的值及其对应的权重;
利用各所述风险源包括的各风险因素的值及其对应的权重,以及风险模型,得到所述目标航班的总风险值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用各所述风险源包括的各风险因素的值及其对应的权重,以及风险模型,得到所述目标航班的总风险值,包括:
将各所述风险源包括的各风险因素的值和权重输入所述风险模型,所述风险模型为根据各风险源与各风险因素的关联关系建立的风险树形模型,所述风险树形模型的每个节点表示一个风险因素;
得到所述风险树形模型输出的所述目标航班的各所述风险源的风险值,以及所述目标航班的总风险值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
各所述风险源包括机组风险源、航线风险源、飞机风险源和机场风险源中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
接收客户端的航班运行风险查询请求,所述航班运行风险查询请求中包括待查询航班的标识信息和时间范围;
根据所述待查询航班的标识信息,查询在所述时间范围内所述待查询航班的风险记录,得到所述待查询航班的运行风险;
向所述客户端发送所述待查询航班的运行风险。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据各航班的风险记录,向客户端推送相关航班的运行风险;或
根据各航班的风险记录对各航班的运行风险进行统计,得到各航班的运行风险统计结果。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,各所述数据系统包括以下一个或多个:飞行员管理系统、飞行员资质管理系统、航空安全管理系统、操作管理信息系统、气象系统、飞机技术资料数据化管理系统、可靠性系统、航行通告系统和电子航图系统。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,
所述机组风险源包括的风险因素为飞行员训练表、航线经验、机场经验、工作经验、飞行员职业周期、排班信息、飞行员执勤记录、飞行员英语等级、飞行员安全事件、飞行状态、飞行员资质、综合能力测评、任务书记录中的至少一项;或者,
所述飞机风险源包括的风险因素为机型标准、维修记录、保留故障DD信息、飞机故障、飞机利用率、最低设备清单MEL、飞机停场信息中的至少一项;或者,
所述航线风险源包括的风险因素为天气限制、航行通告、受干扰航线中的至少一项;或者,
所述机场风险源包括的风险因素为运行限制、机场标高、跑道标准、特殊机场、天气标准、机场关闭信息、机场重要通告、备降标准、气象信息中的至少一项。
8.一种航班运行风险获取系统,其特征在于,包括:
抽取模块,用于根据目标航班的运行计划,从各数据系统中抽取目标航班的各风险源对应的数据;
解析模块,用于对各所述风险源对应的数据进行解析,与预先设置的各风险因素及权重进行匹配,得到所述目标航班的各所述风险源包括的各风险因素的值及其对应的权重;
风险模型模块,用于利用各所述风险源包括的各风险因素的值及其对应的权重,以及风险模型,得到所述目标航班的总风险值。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述风险模型模块还用于将各所述风险源包括的各风险因素的值和权重输入所述风险模型,所述风险模型为根据各风险源与各风险因素的关联关系建立的风险树形模型,所述风险树形模型的每个节点表示一个风险因素;得到所述风险树形模型输出的所述目标航班的各所述风险源的风险值,以及所述目标航班的总风险值。
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