Обнаружение попадания пепла в самолет

Для проверки этой статьи нужны дополнительные цитаты . Помогите улучшить эту статью , добавив ссылки на надежные источники . Материалы без ссылок могут быть оспорены и удалены. Найти источники:  «Ash Ingestion Detection for Aircraft» – новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( апрель 2023 г. ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

Обнаружение попадания пепла в самолеты (AIDA) — это проект FP7 ЕС, созданный консорциумом партнеров: Greenbank Group UK, Intelligent Systems Research Institute (ISRI), Innora, WLB, Lenis Global, AeroCARE и AeroSTAR, направленный на предотвращение попадания вулканического пепла в самолеты . ^[1] Проект представляет собой усовершенствованный прототип системы обнаружения вулканического пепла в воздухе, который использует специально разработанный машинный визуальный опрос вулканического пепла и интеллектуальный алгоритм анализа изображений для классификации скопления мусора на пепел и не пепел.

Прототип предназначен для модернизации на самолете, где он исследует воздух в вентиляционных или кондиционирующих каналах самолета. Путем опроса инородных тел с использованием двойного лучепреломления можно определить начальную классификацию «пепел» и «не пепел». Затем система подает подсчитанные частицы через систему триггера, которая вычисляет размер и скорость частиц, запуская камеру высокого разрешения. Собранные изображения проверяются с использованием распознавания поверхностных особенностей для проверки наличия вулканического пепла путем поиска известных поверхностных особенностей.

Наличие золы подсчитывается и дает раннее предупреждение пилоту , наземным службам и команде по техническому обслуживанию авиакомпании , чтобы потенциально избежать катастрофического отказа деталей самолета. Проведенные испытания показали четкие различия, которые можно увидеть между неоднородными силикатами (такими как песок и зола) и более однородными частицами. Долгосрочные испытания показали, что очистка системы потребуется регулярно при высоких нагрузках частиц, но ожидается, что это произойдет естественным образом в течение полета.

Оценка прототипа алгоритма классификации была завершена с подмножеством собранных результатов с использованием ручной сегментации частиц. Для полной автоматизации процесса потребовалась бы разработка. Результаты испытаний, проведенных в лабораторных условиях, показали 100% точность классификации золы как «золы» и 95% точность классификации песка как «не золы», что является очень многообещающим результатом.

Эти результаты свидетельствуют о том, что классификация частиц является чрезвычайно успешной, особенно с учетом того факта, что ошибка распределяется в сторону ложных положительных результатов, а не ложных отрицательных; классификатор не пропускает частицы вулканического пепла, что является важнейшим условием для обеспечения безопасности, поскольку ошибочная классификация частиц вулканического пепла как безвредных может оказаться гораздо более дорогостоящей, чем ошибочная классификация частиц песка как вредных.

• British Airways Flight 9 , инцидент с самолетом после попадания в организм вулканического пепла
• Рейс 867 авиакомпании KLM , инцидент с самолетом после попадания в организм вулканического пепла

• Официальный сайт