Geri Dön

Association rule mining for identifying factors in dynamic positioning incidents and accidents

Dinamik konumlandırma kazalarına ait faktörlerin birliktelik kural madenciliği ile tanımlanması

PDF İndir

  1. Tez No: 854200
  2. Yazar: TUĞFAN ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PELİN BOLAT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Deniz Bilimleri, Denizcilik, Gemi Mühendisliği, Marine Science, Marine, Marine Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Dinamik konumlandırma, geminin pozisyonunun ve pruva değerinin aktif itme kuvveti aracılığıyla otomatik olarak kontrol edilebildiği bir sistemdir. Sistem, önceden belirlenmiş limitlere ayarlandıktan sonra, gemiyi istenen bir pozisyonda ve pruvada, örneğin bir açık deniz platformuna veya başka bir yapıya mümkün olduğunca yakın tutabilir; hatta gemiyi istenen bir rota üzerinde hareket ettirebilir. Dinamik konumlandırma sistemleri, açık deniz endüstrisi için önemli bir teknolojik gelişme sağlamaktadır. DP sistemi sürekli olarak, DPO (Dinamik Konumlandırma Operatörü) olarak adlandırılan yetkili bir operatör tarafından izlenmeli ve gerekli ayarlar yapılmalıdır. DP sistemi, geminin pozisyonunu istenilen koordinatta tutabilmek için en az bir pozisyon referans sistemi ile birlikte pruva değerini korumak üzere cayro pusulalardan veri alır. İstenilen pruva değerinden veya pozisyondan bir sapma olduğunda, oluşan farklılık sistem tarafından otomatik ve sürekli olarak tespit edilir. Gemiyi istenilen pruvaya veya pozisyonaa geri getirmek için gerekli ayarlamalar DP sistemi tarafından otomatik olarak yapılır. Geminin pruvası ve pozisyonu için gerekli ayarlar, DPO tarafından belirlenir ve daha sonra DP kontrol sistemi tarafından işlenerek geminin itici ve ana tahrik sistemlerine kontrol sinyalleri sağlanır. DP kontrol sistemi her zaman aktif olan her bir tahrik ünitesine optimum itme gücünü tahsis etmeyi amaçlar. Pruva ve pozisyon hesaplamaları, matematiksel model tarafından üretilen tahmini verilerle karşılaştırılır. Saptanan farklılıklar daha sonra modelin güncellenmesi için kullanılır. DP kazaları genellikle iki kategoriye ayrılır; LoR (yedekleme kaybı) ve LoP (pozisyon kaybı). Pozisyon kaybı kazaları da iki farklı türe ayrılabilir; drift-off (sürüklenme) ve drive-off (uzaklaşma). Deniz kazalarının nedenlerini inceleyen birçok araştırma, çeşitli araştırmacılar tarafından yapılmıştır. Ancak, dinamik konumlandırma kazalarının sebeplerine ilişkin literatürde çok fazla çalışma bulunmadığı tespit edilmiştir. Bu doktora tezi, birliktelik kural madenciliği ve Apriori algoritmasını kullanarak DP kazalarının potansiyel nedenlerine yönelik kapsamlı bir araştırma yapmayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, dinamik konumlandırma kazalarındaki güçlü birliktelik kurallarının belirlenmesi ve DP kazalarının oluşumunu etkileyen faktörlerin analiz edilmesi hedeflenmektedir. Birliktelik analizi, büyük veri kümesinde gizlenmiş önemli ilişkileri bulma konusunda etkilidir. Veri kümelerini analiz etmek ve güçlü birliktelik kurallarının tanımlanması için Weka programı kullanılmıştır. Yeni Zelanda'daki Waikato Üniversitesi tarafından geliştirilen Weka programı, bir makine öğrenme çalışma tezgahıdır ve kullanıcı dostu bir arayüz ile veritabanı analizi imkanı sunmaktadır (Garner, 1995). Weka programı, kullanımı kolay bir açık kaynaklı makine öğrenimi yazılım programı olup, grafik kullanıcı arayüzü, standart terminal uygulamaları veya Java API (Uygulama Programlama Arayüzü) aracılığıyla erişilebilmektedir. (Frank vd., 2005). Bu araştırmanın sonuçları, DP kazalarına sebep olan en yaygın ana ve ikincil nedenleri ortaya çıkarılmıştır. Doktora tezi sonuçları, DPO'ların faktörler arasındaki potansiyel etkileşimi anlamalarını ve gelecekteki olası DP kazalarını azaltmak için çözümler ve öneriler sunmalarını sağlayacaktır. Çalışmada kullanılan ilk ham veriler, 2004 ve 2021 yılları arasında gerçekleşen toplam 1352 dinamik konumlandırma (DP) kazaları ile istenmeyen DP olaylarını içermekte olup, IMCA (Uluslararası Denizcilik Müteahhitleri Birliği) veri tabanından temin edilmiştir. Filtreleme sürecinden geçirildikten sonra, toplam 691 DP kazası, DP kazalarına neden olan potansiyel faktörleri ve bu faktörler arasındaki ilişkileri belirlemek amacıyla analiz için kullanılmıştır. Genel olarak, sonuçlar DP kazaları için önemli ana nedenlerin sırasıyla thruster/pervane sistemleri (24%), bilgisayar kaynaklı (15%), güç kaynaklı (14%), PRS (pozisyon referans sistemi) kaynaklı (13%) ve insan faktörüne bağlı arızalar (%9) olduğunu ortaya koymaktadır. İkinci olarak, 2017'den 2021'e kadar olan beş yıllık dönemde, insan faktöründen (54.5%), elektrik sorunlarından (13.5%) oranında kaynaklanan ikincil nedenlerde önemli bir artış olmuştur. Sonuçlara göre, insan faktörünün DP kazalarının oluşumunda önemli bir rol oynadığı ortaya çıkmakta olup, bulgular ışığında aşağıdaki sonuçlar ve öneriler sunulmaktadır. Yapılan analizlere göre, bir düğmeye yanlışlıkla basmanın DP kazalarında 55.2%'lik bir oranla en yaygın tetikleyici unsure olduğu saptanmıştır. Yanlış veya stand-by (bekleme) düğmesine basmanın oranı ise 13.1% olarak belirlenmiştir. Diğer tetikleyici diğer faktörler arasında personelin bilgi eksikliği 15% ve yanlış komut verme ise 6.6% oranında bulunmaktadır. Güçlü birliktelik kuralları açısından, pozisyon kaybı (LoP) ile sonuçlanan kazalar incelendiğinde, fırtına, ölü dalga ve dalgalar, ani akıntı değişimi gibi çevresel faktörlere sahip öncüllerin her zaman (drift-off) sürüklenme ile sonuçlandığı belirlenmiştir. İkinci olarak, eğer ana neden güçle ilgili arızalar ise, sonuç 100% oranında (drift-off) sürüklenme ile sonuçlanmakta; ancak ana neden veya ikincil neden insan faktörü ile ilgili ise, sonuç 75% oranında (drift-off) sürüklenme kazası ile neticelenmektedir. Bu kazalar arasında, stand-by düğmesine basılmasının, 100% oranında (drift-off) sürüklenmeye sebep olduğu tespit edilmiştir. Kötü prosedürlere sahip ikincil nedenlerin de 67% oranında (drift-off) sürüklenme kazalarına yol açtığı belirlenmiştir. Eğer ana neden thruster/pervane sistemleri kaynaklı ise, sonuç 65% oranında (drift-off) sürüklenme kazası ile sonuçlanmaktadır. Öte yandan, öncül neden pozisyon referans sistemi (PRS) ile ilgili arızalardan kaynaklanıyorsa, sonuç 85% oranında (drive-off) uzaklaşma kazaları ile sonuçlanmaktadır. Sonuçlar ayrıca (drive-off) uzaklaşma kazalarının çoğunun Destek Gemisi (PSV) operasyonları sırasında, (drift-off) sürüklenme kazalarının çoğunun ise sondaj operasyonları sırasında meydana geldiğini göstermektedir. Bulgu-1: 'DP personelinin bilgi eksikliği' DP kazalarını tetiklemede 15%'lik bir orana sahiptir. Ayrıca, 'yanlış komut verilmesi' 6.6%'lık bir orana sahiptir. Bu durumun kişisel deneyim ve bilgi eksikliği ile ilgili olduğu düşünülmektedir. Öneri-1: Daha fazla pratik deneyim edinmek için DP simülatör kurs süresinin artırılması önerilmektedir. Aday DPO'lar, DP simülatöründe ne kadar çok zaman geçirirlerse o kadar çok pratik deneyime sahip olacaklardır. Simülatör ortamında acil durum ve kazaları canlandırarak, DPO'ların deneyim kazanmalarını sağlamanın, gerçek kazalara kıyasla maliyet açısından daha uygun olduğu ön görülmektedir. Bulgu-2: Uygulama sırasında kazanılan deneyimin daha etkili olduğu değerlendirilmektedir. NI'nin mevcut gerekliliklerine göre; DP simülatör kursundan (Seviye-3) sonra mecburi deniz hizmet süresi 60 aktif DP günüdür. Aday DPO'lar için DP Temel Giriş kursundan (Seviye-1) sonra, DP Simülatör kursundan (Seviye-3) önce gerçekleştirilen maksimum 30 aktif DP gününü ileri staj aşamasına (Seviye-4) transfer etme seçeneği vardır. Öneri-2a: Bir DP deniz hizmet günü, günde sadece iki saat içerdiğinden, DP simülatör kursunu (Seviye-3) tamamladıktan sonra gerekli olan (60) gün aktif DP deniz hizmet süresinin yetersiz olduğu düşünülmektedir. Sonuç olarak, politika yapıcılara yönelik bir diğer öneri; DP deniz hizmet gününün 2 saat olan süresinin artırılması ya da Seviye-4 süresince toplanması gerekli (60) gün olan aktif DP deniz hizmet süresinin yükseltilmesidir. Bu değişiklik sayesinde aday DPO'lar pratik deneyim kazanmak için daha fazla şansa sahip olacaklardır. (İlişkili referans kurallar: 1.7, 1.8, 2.1, 2.2, 2.7, 2.11, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 4.2, 4.9, 4.10 ve 4.17) Öneri-2b: Seviye-4 süresince talep edilen mecburi aktif DP günlerinin sadece DP Simülatörü eğitimi (Seviye-3) tamamlandıktan sonra icra edilmesi önemle tavsiye edilmektedir. DP Simülatörü kursundan (Seviye-3) önce kazanılan fazladan aktif deniz süresi günleri Seviye-4 gibi daha ileri aşamalara aktarılmamalıdır. (İlişkili referans kurallar: 1.7, 1.8, 2.1, 2.2, 2.7, 2.11, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 4.2, 4.9, 4.10 ve 4.17) Bulgu-3: Güçlü ilişkilendirme kurallarına göre, çevresel faktörler her zaman LoP (pozisyon kaybı) drift-off (sürüklenme) kazasıyla sonuçlanmaktadır. Öneri-3: Kötü hava koşullarında (fırtına, soliton, akıntı gibi) DP sistemiyle alakalı yapılması gerekenler göz önünde tutularak, DP operasyonları ile birleştirilmiş meteoroloji eğitiminin tüm DPO'lara verilmesi tavsiye edilmektedir. Ayrıca, DP vardiyası tutarken sürekli gözcülük yapılması ve hava koşullarının izlenmesi önemlidir. (İlişkili referans kurallar: 1.5, 2.1, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 4.1 ve 4.5) Bulgu-4: Sonuçlar, Tablo 5.1'de görüldüğü üzere, DP olaylarının başlıca nedenlerinin thruster ve pervanelerle ilgili arızalar (24%), bilgisayarla ilgili arızalar (15%), güçle ilgili arızalar (14%), PRS arızaları (13%) ve insan faktörüyle ilgili arızalar (9%) olduğunu ortaya koymaktadır. Öneri-4a: Güç kesintisi (black-out) geri kurtarma eğitimi, DP sisteminde görev alan mürettebat için büyük önem taşımaktadır. Tüm DP operatörleri ve ERO'lar gemilerinin spesifik özelliklerini, güç kesintisi (black-out) geri kurtarma sürecini ve süresini bilmekten sorumludur. (İlişkili referans kurallar: 5.3) Öneri-4b: Ek olarak, DP personeline (DPO'lar, Gemi Makine Mühendisleri, ETO'lar) gemilerine katılmadan önce bazı eğitimlerin verilmesi tavsiye edilir; geminin pervane/tahrik sistemi eğitimi, güç yönetimi eğitimi (Farklı tahrik sistemleri kavram ve sınırlamaları, güç kesintisi (black-out) önleme ve geri kurtarma süreci, vb. (İlişkili referans kurallar: 5.3) Bulgu-5: Bu tez çalışmasının sonuçlarına göre, yanlışlıkla bir düğmeye basmanın 55,2%'lik oranla DP kazalarını tetikleyen önemli bir neden olduğu saptanmıştır. Öneri-5: Gelecekteki araştırmalar için farkındalığı artırmak ve DP kazalarına yönelik riskleri en aza indirmek amacıyla insan faktörü ve durumsal farkındalığa ilişkin daha detaylı bir analiz yapılması önerilmektedir. Bu çalışmanın kısıtlamaları, araştırmacıların DP kazalarındaki hatalara katkıda bulunabilecek insan faktörünün durumsal farkındalığının ayrıntılı bir analizini yapmasına izin vermemektedir. Bulgu-6: Bu tez çalışmasının sonuçlarına, DP kazalarının sayısının artmaya devam ettiğini kanıtlamaktadır. Öneri-6: DPO'ların DP acil durumları sırasında nasıl hareket edeceklerine dair özel bir kurs almaları önemle tavsiye edilmektedir. Bu simülatör tabanlı bir eğitim olup, operatörlerin nasıl tepki vereceğini gösteren DP Acil Durumları olarak adlandırılır; -Tüm rüzgar sensörlerinin kaybedilmesi durumunda ne yapılmalıdır? -Tüm cayro pusulaların kaybedilmesi durumunda ne yapılmalıdır? -Bir veya daha fazla PRS (pozisyon referans sistemi) kaybedildiğinde ne yapılmalıdır? -Güç kesintisi (black-out) durumunda ne yapılmalıdır? -Yedekleme kaybı (LoR) olması durumunda ne yapılmalıdır? -Drift-off sürüklenme (LoP) durumunda ne yapılmalıdır? -Drive-off uzaklaşma (LoP) durumunda ne yapılmalıdır? -Deniz akıntısında bir değişiklik veya rüzgar hızında bir değişiklik, bora, fırtına, soliton vb. gibi ani bir çevresel değişiklik olması durumunda yapılması gerekenler nelerdir? Bulgu-7: DP kazalarına karışan gemi tipi/operasyon türü dalgıç gemileri (17.3%), sondaj gemileri (16.4%), ROV gemileri (14.6%) ve platform destek/kargo gemileri (12.5%) olarak sıralanabilir. Dalgıç ve sondaj gemilerindeki DP ekipman sınıfının çoğunlukla DP-3 donanımlı, diğer tip gemilerdeki DP ekipman sınıfının ise DP-2 veya DP-1 donanımlı olduğu saptanmıştır. Bir destek gemisi ile bir sondaj gemisinde kazanılan DP deneyiminin nitelik olarak, uygulanan DP saatlerinin ise nicelik olarak aynı olmadığı anlaşılmaktadır. DP sistemi ve prensipleri temelde benzer olsa da, farklı tipteki açık deniz gemilerinin ve bu gemilerdeki yapılan operasyonların içeriği birbirinden farklı olabilmektedir. Öneri-7: Bu kapsamda, sektör için gemi tiplerine göre uzmanlık programı geliştirilmesi önerilmektedir. DPO, çalışacağı gemi tipine uygun uzmanlık sertifikasına sahip olmadığı sürece, özel bilgi ve deneyim kazanana kadar, belli bir süre veya DP saati biriktirene kadar, sınırsız DPO sertifikasına haiz olsa bile herhangi bir sorumluluk almadan, ilave DPO (stajyer DPO) olarak o tip gemide istihdam edilebilir. Ayrıca, DP gemi işletmecileri/operatörleri, DP operasyonlarında görev alan personeline (DPO'lar, Gemi Makine Mühendisleri ve ETO'lar) gemi tipine uygun tanıma (familiarization) eğitimi sağlamalıdır. Bu eğitim modülü, uzaktan/evden eğitim olarak adlandırılır ve gemiye katılmadan önce verilmelidir. Örneğin, sondaj gemisine tanıma eğitimi, ilgili personelin gemiye katılmadan önce, görev yapacağı gemiye özgü DP sisteminin marka ve modelini, yazılımını, ekipman türlerini ve diğer ilgili kısımlarını öğrenmesi için uygun müfredat programı hazırlanmalıdır. Uzaktan/Evden eğitim modülüne göre, DP operasyonlarından sorumlu ilgili personel, görev yapacağı gemiye ait bazı önemli belgeleri de gözden geçirmelidir. Bu dokümanlar arasında gemiye ait son FMEA, yıllık DP deneme raporları, DP operasyon el kitabı, (varsa) DP kaza/arıza raporları, en son DP denetim raporu, WSOG, TAM, CAMO, vb. yer almaktadır. DPO'ların eğitiminin güçlendirilmesi, eğitim içeriğinin ve kalitesinin iyileştirilmesi hiç şüphesiz DP operatörlerinin kalitesini artıracak ve insan hatasından kaynaklanan DP kazalarının meydana gelme olasılığını azaltacaktır. Gelecekte yapılacak çalışmalara atfen, farklı tipteki DP sistemli gemiler için DPO'ların yetkinlik faktörleri daha detaylı bir şekilde belirlenebilir. Çalışma sayesinde, makine öğrenimi veya Bayesian ağ yöntemi gibi yöntemler aracılığıyla belirli bir gemi tipi veya olay modeli alınarak yetkinlik faktörlerine ulaşılabilir. Ek olarak, durumsal farkındalık bireylerin daha uyanık olmalarını ve acil durumlarda DPO'lar için hayati öneme sahip olan daha iyi karar vermelerini sağlar. Araştırmacıların, farkındalığı artırmak ve DP kazalarına yönelik riskleri en aza indirmek için insan faktörü ve durumsal farkındalık ile ilgili daha detaylı analizler yapmaları gelecekteki çalışmalar için tavsiye edilmektedir. Açık deniz operasyonlarında yaşanan olası kazaların sonuçları genellikle karşılanamayacak kadar maliyetli ve zararlı olmaktadır. Bu nedenle, eğitim maliyetleri şirketlerin yıllık bütçelerinde büyük bir yüzdeyi kapsamaktadır. Bu çalışmanın sonunda, DP kazalarının nedenleri ile ilgili olarak açık deniz operasyonlarına farklı bir bakış açısı ve etkili bir kaynak desteği sağlanması hedeflenmektedir. Özellikle, DP gemi işletme şirketleri, DP eğitim merkezleri ve DP operatörleri, DP kazalarına sebep olabilecek faktörleri ve bu faktörler arasındaki güçlü ilişkileri daha iyi anlayabilmek için bu çalışmayı bir kılavuz olarak kullanabileceklerdir. Bu araştırma aynı zamanda DPO'ların risklerden önceden şüphelenmelerini ve çok geç olmadan önlem almalarını sağlayacaktır. Sonuç olarak, bu doktora tez çalışması, dinamik konumlandırma (DP) sistemli gemilerde meydana gelen kazaların nedenleri üzerine kapsamlı bir inceleme sunmaktadır. Ana nedenler arasında thruster/pervane sistem arızaları (24%), bilgisayar arızaları (15%), güç kaynaklı arızalar (14%), pozisyon referans sistemi arızaları (13%), ve insan faktörüne bağlı arızalar (9%) öne çıkmaktadır. Özellikle, 2017'den 2021'e kadar olan dönemde insan faktöründen kaynaklanan ikincil nedenlerde önemli bir artış (54.5%) gözlemlenmiştir. Bu çalışma neticesinde, DP operatörlerinin eğitimine ve yetkinliğine odaklanarak, sektöre özel eğitim programları ve uzmanlık sertifikalarının geliştirilmesi önerilmektedir. Son olarak, gelecekteki çalışmalar için farkındalığı artırmak ve riskleri en aza indirmek adına daha detaylı analizlerin yapılması önemlidir. Bu çalışmaların sonuçları, gelecekteki DP kazalarını azaltmak için sektördeki paydaşlar için değerli bir kılavuz sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Dynamic Positioning (DP) systems play a pivotal role in the offshore industry, automating vessel position and heading control. This study investigates thoroughly into the causes of DP incidents using association rule mining, specifically the Apriori algorithm within the Weka program, developed by the University of Waikato. The dataset, drawn from the International Maritime Contractors' Association (IMCA) database spanning 2004 to 2021, encompasses 691 DP incidents, providing a robust foundation for analysis. Dynamic Positioning is hailed as a technological boon in the offshore industry, ensuring vessels maintain specific positions and headings automatically. Despite its advantages, the need for vigilant monitoring persists, managed by Dynamic Positioning Operators (DPOs). This study aims to reveal the causes of DP incidents through association rule mining, offering a comprehension into the factors contributing to these incidents. The DP control system relies on data from gyro compasses and position reference systems (PRS) to maintain a vessel's heading and position. During DP operations, the setpoints for the ship's heading and position are defined by the DPO and then processed by the dynamic positioning control system, which provides control signals for both the thrusters and main propulsion systems of the vessel. The DP control system consistently aims to distribute the most efficient thrust to each of its propulsion units that are currently operational. The heading or position measurements are compared to the predicted data generated by the mathematical model. Subsequently, the variations are applied to modify the model. DP incidents, categorized into loss of redundancy and loss of position, pose significant risks, and understanding their causes is imperative for the industry's safety. Loss of position incidents can also be divided into two different types: drift-off and drive-off. While numerous studies investigate the causes of marine accidents, a noticeable gap exists in understanding the factors contributing specifically to DP incidents. This research aims to address this gap by employing association rule mining to identify patterns and relationships within a dataset comprising 1352 incidents from the IMCA database. The Apriori algorithm, integrated into the Weka program, was employed for association rule mining. Weka, a machine-learning workbench, provided a user-friendly interface for dataset analysis. The initial dataset was filtered to 691 incidents for in-depth exploration. The dataset's origin from the IMCA, a reputable source in the maritime offshore industry, enhances the study's credibility. Analysis reveals primary causes of DP incidents, with thrusters and propulsion failures (24%), computer failures (15%), power-related failures (14%), PRS-related failures (13%), and human factor-related failures (9%) dominating. Secondary causes, notably human factors (54.5%) and electrical problems (13.5%), exhibited an upward trend from 2017 to 2021. In-depth association rule analysis provides insights into the triggers and outcomes of DP incidents. Accidentally pressing buttons (55.2%) and pressing wrong (standby) buttons (13.1%) emerged as significant triggers. Environmental factors, particularly squalls, swells, and waves, were strongly associated with drift-off incidents (100%). Specific causes, such as power-related failures, thruster or propulsion failures, and PRS-related failures, exhibited distinct outcomes, contributing to a nuanced understanding of DP incidents. Based on findings, recommendations focus on enhancing DPO training and industry practices. Suggestions include extending the duration of DP simulator courses, revising sea time requirements, and introducing specialized certifications for each vessel types. Simulator-based training should encompass specific actions during emergencies, blackout recovery, and responses to environmental changes. Extending DP Simulator Courses: Recognizing the significance of practical knowledge, it is recommended to increase the duration of DP simulator courses. This extended training period allows trainee DPOs to gain hands-on experience in a simulated environment, comparing real-life and simulator incidents. Revising Seatime Requirements: Current sea time requirements post DP simulator course completion may be insufficient for gaining the necessary practical experience. Policymakers are encouraged to consider extending the DP sea time duration (currently set at 2 hours for each DP sea time day) or extending the mandated overall sea time, currently set at 60 days, providing prospective DPOs with more hands-on opportunities. Moreover, it is not recommended to transfer any surplus active sea time days acquired prior to the DP simulator course (Phase 3) to subsequent phase (Phase 4). Specialized Certification: A specialized certification program is proposed, wherein DPOs gain certification based on their experience with specific vessel types. This approach ensures that DPOs possess vessel-specific knowledge before assuming responsibilities, enhancing overall competency. Industry stakeholders are encouraged to develop expert specialization programs, allowing DPOs with extensive experience on specific types of vessels to obtain specialized certificates, ensuring they possess the requisite knowledge for their roles. Simulator-Based Emergency Training: DPOs are recommended to undergo simulator-based emergency training covering various scenarios, such as blackout recovery, response to environmental changes, and actions during emergencies. This ensures DPOs are well-prepared for critical situations. Meteorology Training: Given the association of environmental factors with drift-off incidents, meteorology training combined with DP operations is recommended. This training should include actions during not only emergencies, but also extreme weather conditions such as squalls, solitons, unpredictable changes in current, etc. Additionally, maintaining continuous and vigilant watchkeeping is of significant importance for ensuring the safety of operations. Power-related Training: Considering the significant impact of power-related failures, blackout recovery training is highlighted as crucial. DPOs, EROs, ETOs, should be well-versed in blackout recovery processes and vessel-specific characteristics. Additionally, it is recommended to provide comprehensive training for DP key personnel before they embark on their vessel assignment. This training should encompass ship-specific thruster/propulsion training, as well as power management training, covering the concept of different propulsion systems, their limitations, and blackout prevention and recovery processes. Home Training Modules: DP vessel managers and operators should implement home training modules for personnel engaged in DP operations. These modules, covering significant documents related to the vessel and its operations, enhance familiarity and competence. These documents encompass a variety of materials, including, but not limited to, the most recent FMEA and DP annual trial reports of the joining vessel, the DP operation manual, DP incident or failure reports (if any), the latest DP audit report, WSOG, TAM, CAMO, etc. Human Factor Analysis: A more detailed analysis of human factors and situational awareness is recommended for future research. Understanding the intricacies of human error and awareness can contribute to minimizing risks associated with DP incidents. Competency Factor Analysis: For future studies, competency factors of DPO for different types of DP vessels can also be identified in more detail. By means of the work, the competency factors can be achieved by taking a specific vessel type or incident model and employing advanced approaches such as machine learning or Bayesian network analysis, among others. Situational Awareness: Further studies should also explore human factors and situational awareness in greater detail. Situational awareness is vital for DPOs during emergencies, and detailed analysis can contribute to better decision-making and risk mitigation. This condensed summary provides a detailed overview of the original thesis, retaining the essence of the research while presenting key findings and recommendations. Understanding the causes of DP incidents is crucial for enhancing safety in the offshore industry. The comprehensive recommendations aim to guide industry stakeholders, DP vessel managers and operators, training centers, and policymakers in implementing effective measures to reduce the occurrence of DP incidents and improve overall safety standards. The implications of this research extend beyond the academic realm, addressing the substantial financial stakes in the offshore industry. By identifying causes and providing targeted recommendations, this study offers a practical guide for industry practitioners. Potential directions for future research include detailed competency factors, advanced analytical approaches, and in-depth analyses of human factors and situational awareness. In conclusion, this study illuminates the complexities of DP incidents, providing a comprehensive understanding of causes and recommending measures to enhance safety. Given the substantial financial implications of incidents in the offshore industry, this research contributes to a proactive approach, allowing stakeholders to anticipate and address risks effectively.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    809312

    Yolcuk değerlerine etki eden faktörlerin veri madenciliği ile analizi: Kahramanmaraş örnek çalışması

    Analysis of factors affecting travel behavior by data mining: A case study of Kahramanmaraş

    İBRAHİM CAN TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    UlaşımSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN

  2. Tez No

    359744

    Karadeniz Teknik Üniversitesi Farabi Hastanesi Biyokimya Laboratuvarı test sonuçlarından veri madenciliği yolu ile örüntü çıkarma

    Pattern extraction from Karadeniz Technical University Farabi Hospital Biochemistry Laboratory medical tests using data mining techniques

    YASEMİN ZEYNEP ENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL TURHAN

  3. Tez No

    324762

    Birliktelik kuralları ile Van Gölü için mekânsal-zamansal veri madenciliği

    Spatio-temporal data mining with association rules for Lake Van

    MUHAMMED FATİH ALAEDDİNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN

  4. Tez No

    551263

    Türk karasularında meydana gelen gemi kazalarının analizi: Bir veri madenciliği uygulaması

    Analysis of ship accidents in Turkish territories: A data mining application

    AHMET KARABACAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    DenizcilikDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KÖSEOĞLU

  5. Tez No

    374541

    Cep telefonu kullanıcı davranışı modelleme

    Mobile phone user behavior modelling

    DUYGU SİNANÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU

Geri Dön