МОДЕЛІ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НАВІГАТОРОМ ПРИ НЕЯВНИХ УЗГОДЖЕННЯХ З ПРАВИЛАМИ МППСС
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2019.1.20.031-039
Анотація
Метою статті є побудова моделі сприйняття штурманом складних ситуацій, де неузгоджені правила МППСС. У реальних умовах виникає протиріччя між вимогами міжнародних правил та високим трафіком морських перевезень. Особливі ускладнення у роботі судноводія виникають також під час виконання маневрів при розходженні суден з багатьма цілями, що також супроводжується факторами стресу та невизначеності. Такі обставини суттєво впливають на рівень безпеки під час переходу у проливах та небезпечних районах мореплавання.
З метою більш глибокого аналізу було проведено ряд експериментів засобами морських навігаційних стимуляторів у рамках проведення тренажерної підготовки з кадетами що підтверджують гіпотезу статті про виникнення ситуацій які змушують судноводія відхилятися від правил МППСС. Враховуючи даний факт у статті було запропоновані моделі щодо визначення стратегії поведінки судноводіїв під час нестандартних ситуацій при розходженні з суднами у вузькостях.
Для побудови даних моделей проведено формальний аналіз ситуацій, що дозволяє спроектувати систему підтримки прийняття рішень для зменшення ризиків та аварійності на морському транспорті.
У статті визначено що під час виникнення помилок членами навігаційної вахти на капітанському містку при управлінні судном виникають несанкціоновані зміни ролей, коли член вахти тимчасово замінює іншого без дозволу капітана або старшого помічника. Таким чином формується стала реакція що змушує в окремих випадках спотворювати як спектр уваги кожного учасника ситуації так і сприяти розвитку практичних навичок щодо подолання складних ситуацій відповідно до кваліфікаційних вимог судноводія.
Враховуючи складність навігаційної ситуації, а також можливість прояву несприятливих погодних умов та інтенсивність морського трафіку за розпорядженням капітана вахта може бути підсилена що також впливає на модель поведінки кожного судноводія і формує його стратегію на майбутнє.
У статті наводяться формальні підходи що враховують фактори швидкості руху судна, кваліфікацію штурмана і ситуації, що впливають на формування стратегій маневрування. Наведені ілюстрації показують складності і неоднозначні з точки зору правил обставини. Важливим фактором для прийняття рішень залишається здатність адекватного сприйняття ситуації штурманом. Наводиться аргументація на користь застосування навігаційних інформаційних систем ECDIS і AIS, наведені приклади, що вказують на труднощі прийняття рішень в момент скупчення великої кількості суден.
Приводиться залежність між сприйняттям службової інформації штурманом і виборі стратегій маневрування. Дано рекомендації з розробки системи підтримки прийняття рішень штурманів в складних навігаційних умовах. Запропоновано підходи застосування системи підтримки прийняття рішень, а також формування даних про штурмана.
Посилання
Havold, J. I. (2010). Safety culture and safety management aboard tankers. Reliability Engineering & System Safety, Vol. 95, Issue 5, 511-519. DOI: 10.1016/j.ress.2010.01.002.
Rolf, J. Bye & Asbjørn L. Aalberg (2018) Maritime navigation accidents and risk indicators: An exploratory statistical analysis using AIS data and accident reports. Reliability Engineering & System Safety, Vol. 176, 174–186. DOI: 10.1016/j.ress.2018.03.033.
Ming-Cheng, Tsou. (2016). Multi-target collision avoidance route planning under an ECDIS framework. Ocean Engineering, Vol. 121, 268–278. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2016.05.040.
Puisa, R., Lin, L., Bolbot, V. & Vassalos, D. (2018). Unravelling causal factors of maritime incidents and accidents. Safety Science, 110(A), 124–141. DOI: 10.1016/j.ssci.2018.08.001.
Zinchenko, S., Nosov, P., Mateichuk, V., Mamenko, P. &Grosheva, O. (2019). Automatic collision avoidance with many targets, including maneuvering ones. MNPK pamiati profesoriv Fomina Yu. Ya. i Semenova V. S. (FS-2019), 24 – 28 kvitnia 2019, Odesa – Stambul – Odesa,343–349.
Zinchenko S., Nosov P., Mateichuk V., Mamenko P. & Grosheva O. (2019). Use of navigation simulator for development and testing ship control systems. MNPK pamiati profesoriv Fomina Yu. Ya. i Semenova V. S. (FS-2019), 24 – 28 kvitnia 2019, Odesa – Stambul – Odesa,
350–355.
Özkan, Uğurlu, Serdar, Yıldız, Sean, Loughney & Jin, Wang (2018). Modified human factor analysis and classification system for passenger vessel accidents (HFACS-PV). Ocean Engineering, Vol. 161, 47–61. DOI:10.1016/j.oceaneng.2018.04.086.
Emre, Akyuz. (2016). Quantitative human error assessment during abandon ship procedures in maritime transportation. Ocean Engineering, Vol. 120, 21–29. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2016.05.017.
Xi Y. T., Yang Z. L., Fang Q. G., Chen W. J., &Wang J. (2017). A new hybrid approach to human error probability quantification–applications in maritime operations. Ocean Engineering, Vol. 138, 45-54. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2017.04.018.
Nosov P. S., Ben A. P., Matejchuk V. N., Safonov M. S. (2018) Identification of “Human error” negative manifestation in maritime transport. Radio Electronics, Computer Science, Control. Zaporizhzhia National Technical University, № 4 (47), 204–213. DOI: 10.15588/1607-3274-2018-4-20.
Tor A., Johansen, Andrea, Cristoforo & Tristan Perez. (2016). Ship Collision Avoidance Using Scenario-Based. Model Predictive Control. IFAC.
Ventikos N. P., Papanikolaou A. D., Louzis K. & Koimtzoglou A. (2018). Statistical analysis and critical review of navigational accidents in adverse weather conditions. Ocean Engineering, Vol. 163, 502–517. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2018.06.001.
Yuanzhi, Zhang, Erjia, Ge. (2013). Temporal scaling behavior of sea-level change in Hong Kong – Multifractal temporally weighted detrended fluctuation analysis. Global and Planetary Change, Vol. 100, 362–370. DOI: 10.1016/j.gloplacha.2012.11.012.
Seabrooke, W., Hui, E. C. M, Lam, W. H. K. & Wong, G. K.C. (2003) Forecasting cargo growth and regional role of the port of Hong Kong. Cities, 20(1), 51–64.
DOI: 10.1016/S0264-2751(02)00097-5.
