National Transport Library Research Database

Kvantitativ riskbedömning - Utvidgning till UAM (QRA-XUAM) (Quantitative Risk Assessment - Extension to UAM (QRA-XUAM))

  • Linköpings universitet, Universitet eller högskola, 202100-3096
Sponsors, duration, budget: Trafikverket ; 2025-05-01 -- 2028-05-01 ; 4 570 000 kronorRegistration number:
  • Trafikverket 2024/99687
Summary: Vårt framgångsrika innovativa QRA-projekt utvecklade kvantitativa högfidelitetsriskmodelleringsmetoder (HFRM) och utforskade deras integration i ramverket för Specific Operations Risk Assessment (SORA). Det visade att kvantitativ riskbedömning är avgörande för digitalisering och automatisering av U-space:s förmåga att utfärda flygtillstånd eftersom den konservativa kvalitativa delen av SORA ensam kräver en omfattande arbetsinsats och tenderar dessutom att överskatta riskklassen. Baserat på resultaten från QRA-projektet identifierades flera avgörande forskningsbehov för kvantitativ riskbedömning: att ta hänsyn till dynamisk befolkningstäthet, ta hänsyn till urbana vindfält för att säkerställa att drönare kan flyga säkert, effektivt och tillförlitligt i komplexa stadsmiljöer, och utvärdera den potentiella risken för egendom på marken. Eftersom QRA-projektet fokuserade på drönare, vars förlust är försumbar jämfört med tredjepartsrisken för människor och bemannade flygplan, tog det inte hänsyn till förstapartsrisken för själva fordonet, vilket är kritiskt för UAM-operationer som kan ha människor ombord. Därför syftar QRA-XUAM-projektet, som bygger på arbete och resultaten i QRA-projektet och tar hänsyn till nyss nämnda öppna frågor, till att flytta gränserna för kvantitativ riskbedömning av U-space-operationer på tre sätt: 1) genom att utvidga våra kvantitativa riskbedömningsmodeller till att fungera med personbärande UAM-operationer; 2) genom att förbättra markriskmodellerna som utvecklats i QRA-projektet för att inkorporera dynamisk befolkningstäthetsdata samt utvärdering av risker för kritisk infrastruktur och förväntade ekonomiska skador på egendom på marken; 3) genom att utveckla en väderriskbedömningsmodell baserad på hyperlokalt väder. Dessa kommer att implementeras i den webbaserade prototypen för interaktivt riskbedömningsverktyg med öppen källkod som tidigare utvecklats i QRA-projektet. Målet är således att möjliggöra en mer exakt, datadriven utvärdering av riskerna involverade i UAM-operationer, och därmed underlätta deras säkra integration. QRA-XUAM-projektet kommer också att validera den praktiska tillämpbarheten av de utvecklade metoderna genom fallstudier i olika svenska städer som t.ex. Skellefteå, Norrköping eller andra förslag från referensgruppen. Genom att överbrygga klyftan mellan kvalitativa och kvantitativa metoder kommer QRA-XUAM att bidra till effektiv hantering av UAM-operationssäkerhet, avsevärt minska riskerna för allmänheten och därmed öka den sociala acceptansen.Summary: Our QRA project developed quantitative High-Fidelity Risk Modeling (HFRM) methodologies and explored their integration into the Specific Operations Risk Assessment (SORA) framework. It demonstrated that quantitative risk assessment is crucial for digitalization and automation of U-space’s flight authorization service because without it the conservative qualitative part of SORA alone requires excessive manpower and tends to overestimate the risk class of operations. Based on the results of QRA project we identified several crucial research needs for quantitative risk assessment: taking into account dynamic population density, taking into account urban wind fields for ensuring that drones can operate safely, efficiently, and reliably in complex urban environments, and evaluating the potential risk to property on the ground. Also, since the QRA project focused on drones, loss of which is negligible compared to the 3rd-party risk that they expose uninvolved people and manned aircraft to, it did not take into account the 1st-party risk to the vehicle itself. The project aims to push the boundaries of quantitative risk assessment of U-space operations in three ways: 1) by extending our quantitative risk assessment models to work with people-carrying UAM operations; 2) by enhancing the ground risk models developed in the QRA project to incorporate dynamic population density data as well as evaluation of risks to critical infrastructure and expected economic damage to non-critical property on the ground; 3) by developing a weather risk assessment model based on hyperlocal weather. These will be implemented in the web-based open-source interactive risk assessment tool prototype developed earlier in the QRA project. The goal thus is to enable a more accurate, data-driven evaluation of the risks. The project will also validate the practical applicability of the developed methods through case studies in various Swedish cities such as Skellefteå, Norrköping or other suggestions by the reference group. By bridging the gap between qualitative and quantitative approaches, QRA-XUAM will contribute to the efficient management of UAM operational safety, significantly decreasing the risks to the public and increasing social acceptance.
Item type: