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कार्यात्मक दस्तावेज़ प्रभाव की सबसे बड़ी क्षमता वाले क्षेत्र में सबसे उन्नत शोध का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक वर्किंग पेपर पूरी तरह से मूल लेख होना चाहिए जिसमें कई तकनीकों या दृष्टिकोणों को शामिल किया गया हो, भविष्य के अनुसंधान दिशाओं में अंतर्दृष्टि प्रदान की गई हो और संभावित अनुसंधान अनुप्रयोगों का वर्णन किया गया हो।

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संपादक की पसंद के लेख दुनिया भर की पत्रिकाओं के अकादमिक संपादकों की सिफारिशों पर आधारित होते हैं। संपादक पत्रिका में हाल ही में प्रकाशित लेखों की एक छोटी संख्या का चयन करते हैं जिनके बारे में उनका मानना ​​है कि वे पाठकों के लिए विशेष रुचि के होंगे या उनके शोध क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण होंगे। इसका उद्देश्य जर्नल के विभिन्न शोध क्षेत्रों में प्रकाशित कुछ दिलचस्प कार्यों का अवलोकन प्रदान करना है।

अयाका मियामोतो अयाका मियामोतो स्किलिट प्रीप्रिंट्स.ओआरजी गूगल स्कॉलर मयंक वी. बेंडरकर मयंक वी. बेंडारकर स्किलिट प्रीप्रिंट्स.ओआरजी गूगल स्कॉलर* और दिमित्री एन. मौरिस दिमित्री एन. मौरिस स्किलेट प्रिंटर्स

प्राप्त: 27 जून, 2022 / संशोधित: 25 जुलाई, 2022 / स्वीकृत: 11 अगस्त, 2022 / प्रकाशित: 17 अगस्त, 2022

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वाणिज्यिक हवाई यातायात में वृद्धि और पर्यावरण में सुधार की आवश्यकता को देखते हुए, एक अल्पकालिक यातायात कटौती रणनीति की आवश्यकता है। क्योंकि नई प्रौद्योगिकियों को बाजार में आने में समय लगता है, परिचालन सुधार जो मौजूदा विमानों का उपयोग करते हैं और नए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता नहीं होती है, इस लक्ष्य के लिए उपयुक्त हैं। जबकि विमानन द्वारा एकत्र किए गए डिजिटल डेटा, जैसे आगमन/प्रस्थान आंकड़े और उड़ान डेटा, का अच्छी तरह से उपयोग किया गया है, सुरक्षा रिपोर्ट के हिस्से के रूप में एकत्र किए गए पाठ्य डेटा का उपयोग इसकी पूरी क्षमता से नहीं किया गया है। यह आलेख परिचालन दक्षता के माप के रूप में देरी का उपयोग करते हुए, उड़ान देरी और रद्दीकरण के उच्च-स्तरीय कारणों की पहचान करने के लिए उड़ान पाठ डेटा का उपयोग करने की एक पद्धति प्रस्तुत करता है। डेटाबेस एविएशन सेफ्टी रिपोर्टिंग सिस्टम (एएसआरएस) से लिया गया है, जिसमें टेक्स्ट, कथा और मेटाडेटा प्रारूपों में स्वैच्छिक सुरक्षा घटना रिपोर्ट शामिल हैं। कहानियों को वर्गीकृत और कल्पना करने के लिए कार्यप्रणाली प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण, के-क्लस्टरिंग और टी-डिस्ट्रीब्यूशन स्टोकेस्टिक नेबर नेस्टिंग (टी-एसएनई) के माध्यम से आयामी कमी का उपयोग करती है। विधि ने 7 मुख्य समूहों और कुल 23 उप-समूहों की पहचान की। उपसमूह विषयों और संख्यात्मक डेटा द्वारा प्रकट उड़ान देरी के कारणों के बीच तुलना से पता चलता है कि एएसआरएस डेटाबेस विधि के माध्यम से देरी के मुख्य कारण के रूप में सेवा की पहचान करके देरी के कारणों की पहचान करने के लिए एक अद्वितीय सुरक्षा परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है। मौसम।

तीव्र जलवायु परिवर्तन के सामने, वाणिज्यिक विमानन को इसके पर्यावरणीय प्रभाव को कम करना होगा। यूरोपीय आयोग के 2050 रोडमैप ने 75% CO2 का उत्सर्जन कटौती लक्ष्य निर्धारित किया है

कटौती, 90% एनओएक्स कटौती और 65% शोर में कमी [1]। आईसीएओ और आईएटीए द्वारा समान उत्सर्जन कटौती लक्ष्य निर्धारित किए गए हैं, जिससे विमानन में शुद्ध CO2 उत्सर्जन कम हो गया है।

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उत्सर्जन 2050 तक जारी रहेगा [2]। हवाई अड्डे और इंजन में सुधार, टिकाऊ विमानन ईंधन का उपयोग, और सीओ उत्सर्जन गतिविधियों पर अंकुश लगाने के लिए सरकारी नियमों और आर्थिक उपायों की शुरूआत।

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शुद्ध शून्य कार्बन प्राप्त करने के लिए उत्सर्जन और बेहतर संचालन और हवाई यातायात प्रबंधन चार प्रमुख अनुसंधान क्षेत्र हैं

2050 तक उत्सर्जन [3]। विमान ईंधन दक्षता में सुधार अधिक इलेक्ट्रिक आर्किटेक्चर [4, 5] या हाइब्रिड-इलेक्ट्रिक पावरट्रेन के विकास [6, 7] के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। हालाँकि, बैटरी ऊर्जा घनत्व [8] और सुरक्षा और विश्वसनीयता [9, 10] के मुद्दों के कारण, इन अवधारणाओं में दशकों लगेंगे। ग्लोबल वार्मिंग के प्रति मानवता की प्रतिक्रिया की तात्कालिकता को देखते हुए, बाजार में आने के लिए नए, अत्यधिक कुशल विमान या नई प्रणोदन प्रौद्योगिकियों की प्रतीक्षा करना पर्याप्त नहीं है। संचालन और हवाई यातायात प्रबंधन में सुधार अधिक तेजी से लागू किया जा सकता है, नए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता नहीं है और मौजूदा विमानों का उपयोग किया जा सकता है, इस क्षेत्र में अनुसंधान में कम समय में विमानन के पर्यावरणीय प्रदर्शन में सुधार करने की क्षमता है। यह कार्य परिचालन दक्षता के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है जो सुरक्षा और यात्री संतुष्टि में सुधार करते हुए उत्सर्जन और लागत को कम कर सकता है।

निरंतर परिचालन और एटीएम अनुसंधान में प्रोफ़ाइल अनुकूलन, नेविगेशन प्रौद्योगिकी सुधार और मौसम संबंधी सुधार शामिल हैं। उदाहरण के लिए, निरंतर लैंडिंग प्रक्रियाएं हवाई अड्डे पर पहुंचने के बाद नॉन-स्टॉप लैंडिंग जारी रखने की अनुमति देती हैं। इसका मतलब यह है कि लंबी उड़ान खंड परिभ्रमण ऊंचाई पर हैं, जो अधिक कुशल है, कम बिजली की आवश्यकता होती है और इसलिए कम उत्सर्जन होता है। नेविगेशन सुधारों में एडीएस-बी (स्वचालित लिंक्ड निगरानी-प्रसारण) तकनीक का उपयोग शामिल है, जो विमान के सटीक नियंत्रण की अनुमति देता है। अंत में, एफएए की नेक्स्ट जेनरेशन एयर ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम (नेक्स्टजेन) नेटवर्क-सक्षम मौसम तकनीक मौसम संबंधी देरी को कम करने के लिए उन्नत वास्तविक समय की मौसम की जानकारी प्रदान करती है, जिसमें दक्षता में सुधार के लिए मौजूदा मौसम का उपयोग करने की क्षमता होती है [11]। उड़ान विलंब ऐसी परिचालन दक्षता निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक मीट्रिक है। उड़ान में देरी को कम करना पर्यावरणीय और वित्तीय अर्थ रखता है। पर्यावरणीय दृष्टिकोण से, उड़ान में देरी को कम करने से विमान के अपटाइम को अनुकूलित और कम किया जा सकेगा, जिससे विमानन परिचालन उत्सर्जन में कमी आएगी। वित्तीय दृष्टिकोण से, उड़ान विलंब लागत के प्रभाव के लिए एक सांख्यिकीय लागत अनुमान मॉडल विकसित करने वाले एक अध्ययन में पाया गया कि लगभग 20% एयरलाइन उड़ानें 15 मिनट से अधिक देरी से पहुंचती हैं, जिससे सालाना अरबों डॉलर की लागत आती है [12]। उदाहरण के लिए, 2007 में अमेरिकी अर्थव्यवस्था के लिए उड़ान में देरी की लागत $32.9 बिलियन आंकी गई थी, जिसका आधे से अधिक हिस्सा यात्रियों से वसूला गया था [12]। इस समस्या को और जटिल बनाने के लिए, जैसे-जैसे हवाई परिवहन की मांग बढ़ती है, देरी बढ़ने की उम्मीद है, क्योंकि देरी गैर-रेखीय रूप से बढ़ती है, जैसा कि ज्ञात है, जैसे-जैसे हवाई परिवहन प्रणाली की क्षमता करीब आती है [12]। देरी से यात्रियों का उड़ान अनुभव बाधित होगा, हवाई यात्रा का पर्यावरणीय प्रभाव बढ़ेगा और एयरलाइंस, ग्राहकों और वैश्विक अर्थव्यवस्था पर वित्तीय बोझ पड़ेगा।

विमानन उद्योग हर दिन विभिन्न स्रोतों से और विभिन्न प्रारूपों में बड़ी मात्रा में गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा एकत्र करता है, जिसमें हवाई यातायात नियंत्रण वॉयस रिकॉर्डिंग, फ्लाइट क्रू लिखित रिपोर्ट और जहाज पर उपकरणों से उड़ान डेटा शामिल है। ऐसे कई शोध कार्य हैं जो विमान संचालन का विश्लेषण करने के लिए इन डिजिटल विमानन डेटा का उपयोग करते हैं [13, 14]। इसके कारणों को निर्धारित करने के लिए उड़ान पाठ डेटा के अपेक्षाकृत कम अध्ययन किए गए हैं, क्योंकि वे पारंपरिक कम्प्यूटेशनल विश्लेषण विधियों के लिए उपयुक्त नहीं हैं [15]। उड़ान पाठ डेटा का उपयोग उड़ान विलंब की जांच करने और उसे कम करने का एक नया तरीका है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और कम्प्यूटेशनल डेटा विश्लेषण जैसी मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग करके, पाठ्य डेटा को न्यूनतम मैन्युअल प्रयास के साथ हेरफेर किया जा सकता है। यह अध्ययन उड़ान में देरी के कारणों की पहचान करने के लिए विमानन पाठ डेटा में मशीन लर्निंग को लागू करने में अंतर को संबोधित करता है।

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वर्तमान कार्य दो शोध प्रश्नों को संबोधित करता है। सबसे पहले, परिचालन संबंधी अक्षमताओं, विशेषकर उड़ान में देरी के कारण क्या हैं? दूसरा, क्या पाठ्य डेटा में ऐसी जानकारी होती है जिसे डिजिटल डेटा के माध्यम से नहीं देखा जा सकता है? इस शोध के अंतिम उत्पाद एक पुनरावर्ती एनएलपी क्लस्टरिंग पद्धति हैं जिन्हें किसी भी टेक्स्ट-आधारित डेटा स्रोत तक बढ़ाया जा सकता है और चयनित टेक्स्ट-आधारित डेटासेट में उपलब्ध जानकारी के आधार पर उड़ान देरी के कारणों की पहचान की जा सकती है। इस परियोजना के लिए चुने गए विमानन डेटाबेस को इसकी उपलब्धता, कथा पाठ डेटा के समावेश और परिचालन डेटा के समावेश के लिए चुना गया था। इस अध्ययन के लिए आवश्यक परिचालन जानकारी उड़ान में देरी के कारण होने वाली घटनाओं का एक विस्तृत विवरण है। विमानन घटनाओं की वर्णनात्मक रिपोर्ट एफएए दुर्घटना और घटना सूचना प्रणाली, एनटीएसबी डेटाबेस और विमानन सुरक्षा रिपोर्टिंग सिस्टम (एएसआरएस) जैसे डेटाबेस में पाई जा सकती है। इस अध्ययन के लिए ASRS डेटाबेस यहां ऑनलाइन उपलब्ध है: https://asrs.arc.nasa.gov/ (16 जून, 2022 को एक्सेस किया गया)। ASRS पायलटों, हवाई यातायात नियंत्रकों सहित फ्रंटलाइन विमानन कर्मियों से मुफ्त, गोपनीय सुरक्षा डेटा संग्रहीत करता है। और इंजीनियर।, पायलट और नियंत्रक, पाठ्य कथाएँ और विभिन्न मेटाडेटा जो उड़ान की विशेषता बताते हैं। ये कथाएँ नीति विकास, मानवीय कारकों, शिक्षा और प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए एकत्र की जाती हैं। ASRS एक व्यापक फ़िल्टरिंग प्रणाली प्रदान करता है जो उपयोगकर्ता को उन रिपोर्टों को निकालने की अनुमति देता है जो उनके से मेल खाती हैं मानदंड, जैसे दिनांक। प्रारूप निर्यात किए जा सकते हैं।

डिजिटल मेटाडेटा या निगरानी रिकॉर्ड का उपयोग करके उड़ान में देरी के विशिष्ट कारणों की पहचान की गई। संयुक्त राज्य अमेरिका में उड़ान में देरी के एक अध्ययन में पाया गया कि खराब मौसम, एयरलाइन उपकरण, या हवाई अड्डे पर तकनीकी समस्याएं मुख्य कारण थे [16]। पोस्ट ऑपरेशंस असेसमेंट टूल डेटाबेस के आधार पर नेशनल एयरस्पेस सिस्टम (एनएएस) के विलंब आंकड़ों से पता चला कि 2000 में आगमन और प्रस्थान में 69% देरी यातायात की मात्रा, रनवे देरी और एटीसी उपकरणों की समस्याओं के कारण हुई थी। , और अन्य कारण [17]। जाँच पड़ताल

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