Tesis:
Safety performance functions to predict separation minima infringements in en-route airspace
- Autor: DELGADO-AGUILERA JURADO, Raquel
- Título: Safety performance functions to predict separation minima infringements in en-route airspace
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S.I. AERONÁUTICA Y DEL ESPACIO
- Departamentos: SISTEMAS AEROESPACIALES, TRANSPORTE AEREO Y AEROPUERTOS
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/77384/
- Director/a 1º: ARNALDO VALDÉS, Rosa María
- Resumen: Air traffic control (ATC) plays a crucial role in ensuring the safety of aircraft operations and maintaining efficient airspace utilization. One significant challenge faced by ATC is the prevention of Separation Minima Infringements (SMIs), which occur when the prescribed minimum separation between aircraft is compromised. SMIs pose a serious risk to aviation safety and require proactive measures for their prediction and prevention.
The development of predictive models, known as Safety Performance Functions (SPFs), has emerged as a valuable approach for understanding and anticipating safety events in various industries. By utilizing organizational, technical, human, and procedural precursors, SPFs enable the identification of factors that contribute to SMIs and their potential impact. Consequently, the creation of effective SPFs for ATC sectors can enhance the ability to characterize and predict SMIs, leading to improved safety management strategies.
This thesis aims to address the aforementioned challenge by establishing a comprehensive set of objectives. The primary objective is to create SPFs for predicting SMIs by leveraging relevant precursors specific to ATC operations. These SPFs will serve as mathematical models that elucidate the relationships between precursors and safety events, providing valuable insights into the causal factors influencing SMIs.
To achieve this objective, a baseline SPF model will be constructed, focusing on characterizing and predicting SMIs in specific ATC sectors. This will involve the development of a rigorous mathematical background, a systematic methodological approach, and a thorough model development process. The application of the SPF model to different use cases and its subsequent validation will provide valuable insights into its effectiveness and applicability.
Bayesian Networks (BN) will be employed as the chosen technique for developing the SPF model, given their proven capabilities in predictive modeling. By integrating available knowledge about SMI causality and precursors with comprehensive data analysis, a robust conceptual framework will be established. This framework will encompass the evolution of aircraft routes, the analysis of Closest Point of Approach (CPA), and the underlying processes leading to SMIs.
Furthermore, the SPF model will incorporate the assessment of various ATM barriers and event trees to capture different aspects of conflict management within ATC operations. These include the assessment of aircraft interaction, potential conflict, conflict detection, conflict resolution, STCA probability, and conflict resolution after STCA.
The adaptation of the generic BN model to specific ATC sectors will be achieved through the generation of sector-specific conditional probability tables derived from collected data. This process will involve meticulous data processing, parametric learning, sensitivity analysis, and forward analysis to determine thresholds for variables impacting safety performance in different scenarios.
Validation of the SPF model will be a critical aspect of this research. Traditional BN goodness-of-fit techniques will be utilized during the development and tuning of each subnetwork. Additionally, a specific validation approach will be employed for the entire BN hyperstructure, considering its complexity and the interdependencies among the subnetworks.
By accomplishing these objectives, this thesis strives to advance the understanding of safety management in air traffic control and contribute to the development of proactive measures for predicting and preventing Separation Minima Infringements. The results obtained from this research will provide valuable insights for enhancing the safety and efficiency of ATC operations, ultimately contributing to the continued improvement of aviation safety.
RESUMEN
El control del tráfico aéreo (ATC) juega un papel crucial en garantizar la seguridad de las operaciones de las aeronaves y mantener una utilización eficiente del espacio aéreo. Uno de los desafíos más importantes que enfrenta el ATC es la prevención de las Infracciones a las Separaciones Mínimas (SMI, por sus siglas en inglés), que ocurren cuando se compromete la separación mínima prescrita entre las aeronaves. Las SMI representan un riesgo serio para la seguridad de la aviación y requieren medidas proactivas para predecirlas y prevenirlas.
El desarrollo de modelos predictivos, conocidos como Funciones de Desempeño de Seguridad (SPFs, por sus siglas en inglés), se ha convertido en un enfoque valioso para comprender y anticipar eventos de seguridad en diversas industrias. Al utilizar precursores organizativos, técnicos, humanos y procedimentales, las SPFs permiten identificar los factores que contribuyen a las SMI y su impacto potencial. En consecuencia, la creación de SPFs efectivas para los sectores de ATC puede mejorar la capacidad de caracterizar y predecir las SMI, lo que conduce a estrategias mejoradas de gestión de la seguridad.
Esta tesis tiene como objetivo abordar el desafío mencionado anteriormente mediante el establecimiento de un conjunto integral de objetivos. El objetivo principal es crear SPFs para predecir las SMI aprovechando precursores relevantes específicos de las operaciones de ATC. Estas SPFs servirán como modelos matemáticos que explican las relaciones entre los precursores y los eventos de seguridad, brindando información valiosa sobre los factores causales que influyen en las SMI.
Para lograr este objetivo, se construirá un modelo base de SPF, centrándose en la caracterización y predicción de las SMI en sectores específicos de ATC. Esto implicará el desarrollo de un riguroso marco matemático, un enfoque metodológico sistemático y un proceso exhaustivo de desarrollo del modelo. La aplicación del modelo SPF a diferentes casos de uso y su posterior validación proporcionarán información valiosa sobre su efectividad y aplicabilidad.
El modelo SPF incorporará la evaluación de varias barreras de ATM y árboles de eventos para capturar diferentes aspectos de la gestión de conflictos dentro de las operaciones de ATC. Estos incluyen la evaluación de la interacción de las aeronaves, los posibles conflictos, la detección de conflictos, la resolución de conflictos, la probabilidad de STCA (Short Term Conflict Alert) y la resolución de conflictos después de la STCA.
La adaptación del modelo BN genérico a sectores específicos de ATC se logrará mediante la generación de tablas de probabilidades condicionales específicas del sector derivadas de datos recopilados. Este proceso implicará un meticuloso procesamiento de datos, aprendizaje paramétrico, análisis de sensibilidad y análisis hacia adelante para determinar umbrales para las variables que afectan el desempeño de seguridad en diferentes escenarios.
La validación del modelo SPF será un aspecto crítico de esta investigación. Se utilizarán técnicas tradicionales de ajuste de bondad de ajuste de BN durante el desarrollo y ajuste de cada subred. Además, se empleará un enfoque específico de validación para toda la hiperestructura de BN, considerando su complejidad y las interdependencias entre las subredes.
Al lograr estos objetivos, esta tesis se esfuerza por avanzar en la comprensión de la gestión de la seguridad en el control del tráfico aéreo y contribuir al desarrollo de medidas proactivas para predecir y prevenir las Infracciones a las Separaciones Mínimas. Los resultados obtenidos en esta investigación proporcionarán información valiosa para mejorar la seguridad y eficiencia de las operaciones de ATC, contribuyendo en última instancia a la mejora continua de la seguridad de la aviación.