Airborne Soil-Derived Dust Hazards in Aviation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Airborne mineral dust poses a safety challenge for aviation. Several fatal accidents have happened in dust-laden air due to reduced visibility, strong gusty winds, and wind shear. Dust-induced icing also contributed at least to two fatal accidents. Furthermore, atmospheric dust has long- and short-term effects on aircraft operating conditions due to corrosion and abrasion on the aircraft surfaces and molten ingress deterioration of engine hot section components. The combined impact can increase operating and maintenance costs and increase the overall cost of ownership. While the scientific community has started preparing and providing products based on atmospheric dust modeling and observation, there are still important data and information gaps in the fundamental science. These include (i) insufficient data which could be used to better understand the effects of dust on aircraft as well as on ground systems and operations (e.g., four-dimensional information of dust mineralogy, cost–benefit analysis of the impact of dust on aviation along flight routes), (ii) the identification of airborne dust monitoring and modeling products and services that could enable the flow of relevant information in commercial aviation and in decision-making workflows, and (iii) the underdeveloped, unclear, or absent role of dust hazards in regulations and operational procedures as well as in the training, skill set, and knowledge base of pilots. This review is aimed at both academic and aviation stakeholders and presents the current state-of-the-art knowledge at the intersection of dust hazards, aviation safety, and impacts on flight operations and aircraft maintenance. Significance Statement Several fatal air traffic accidents and incidents have been clearly attributed to the presence of atmospheric dust. Furthermore, dust has long- and short-term effects on aircraft functioning due to corrosive, abrasive, and melting effects on the aircraft skin and engines, which represents a substantial cost of ownership risk for aviation. In the present article, we aim to bridge aviation stakeholders and research communities, synchronizing and facilitating their efforts to address emerging issues related to the intersection of dust hazards, aviation safety, and costs of operations and maintenance. We fill this gap by reviewing and highlighting the impacts of dust on aviation, introducing and discussing the added value of tailored products, and publishing recommendations for both data providers and end users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».