Đăng ký thành viên

AI tăng cường kiểm tra các dự án thủy điện và đập như thế nào

Khi nhu cầu năng lượng toàn cầu tăng lên và cơ sở hạ tầng lão hóa, ngành thủy điện và đập phải đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng trong việc đảm bảo hiệu quả vận hành, an toàn và tính bền vững về môi trường. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đáp ứng các nhu cầu này do những hạn chế cố hữu của chúng. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đang cho thấy vai trò mang tính đột phá trong việc giải quyết những thách thức này. Thông qua việc phân tích chính xác, ra quyết định theo thời gian thực và bảo trì tiên đoán, AI cung cấp nhiều giải pháp tăng cường kiểm tra và theo dõi các dự án thủy điện và đập.

Nước chảy từ đập tràn bị xói mòn của Đập Oroville, bang California vào ngày 11 tháng 2 năm 2017. Sau sự cố đập tràn, dự án đã được sửa chữa hoàn toàn và tích hợp các hệ thống theo dõi tiên tiến phát huy lợi thế AI (Ảnh st)

Việc kiểm tra, bảo trì đập và các công trình thủy điện là rất quan trọng để đảm bảo tính toàn vẹn về mặt cấu trúc, hiệu quả hoạt động và tuân thủ quy định. Theo truyền thống, các nhiệm vụ này bao gồm sự kết hợp giữa kiểm tra thủ công và thử nghiệm cơ khí, đòi hỏi nhiều công sức và thời gian. Hơn nữa, chúng thường khiến các kiểm tra viên phải phơi nhiễm các điều kiện nguy hiểm, chẳng hạn như điều hướng các bức tường đập dốc đứng, kiểm tra các cấu trúc dưới nước hoặc làm việc ở những khu vực xa xôi và khó tiếp cận. Các cuộc kiểm tra này còn bị cản trở bởi sai sót và tính chủ quan của con người, có thể dẫn đến các kết quả không nhất quán.

Ngoài ra, chi phí và thời gian liên quan đến việc tiến hành kiểm tra toàn diện còn làm hạn chế tần suất kiểm tra. Sự chậm trễ này làm tăng rủi ro không phát hiện kịp thời các vấn đề, khiến chúng leo thang thành các rắc rối đáng kể, bao gồm cả lỗi cấu trúc hoặc vận hành kém hiệu quả. Trước những hạn chế này, AI đã nổi lên như một công cụ chính để tăng cường và hiện đại hóa các thực hành kiểm tra, cung cấp độ chính xác, tốc độ và năng lực tiên đoán mà các phương pháp truyền thống không thể sánh kịp.

Năng lực biến đổi

AI đã đưa vào áp dụng một số năng lực biến đổi trong việc kiểm tra đập và các dự án thủy điện. Theo dõi tình trạng kết cấu là một trong những ứng dụng quan trọng nhất. Sử dụng dữ liệu từ máy bay không người lái, cảm biến và hình ảnh vệ tinh, các hệ thống AI phân tích các thành phần kết cấu để tìm dấu hiệu hao mòn, chẳng hạn như vết nứt, biến dạng hoặc xói mòn. Không giống như các cuộc kiểm tra thủ công, các hệ thống này có thể xử lý nhanh chóng những lượng lớn dữ liệu và phát hiện ra các bất thường mà mắt người có thể không nhận thấy. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, AI cải thiện đáng kể cả hiệu quả và độ chính xác.

Một lĩnh vực khác mà AI thể hiện tính vượt trội là bảo trì tiên đoán. Các nhà máy thủy điện dựa vào tuabin, máy phát điện và các máy móc khác dễ bị hao mòn theo thời gian. Các mô hình đã đào tạo trên dữ liệu tính năng theo lịch sử và thời gian thực có thể tiên đoán thời điểm các thành phần có nhiều khả năng hỏng hóc. Tầm nhìn xa này cho phép người vận hành lên lịch bảo trì chủ động, tránh việc ngừng hoạt động ngoài kế hoạch tốn kém và kéo dài tuổi thọ của các thiết bị quan trọng.

Theo dõi môi trường là một ứng dụng thiết yếu khác của AI. Các dự án thủy điện đôi khi có thể có tác động đáng kể đến các hệ sinh thái, từ việc thay đổi dòng chảy của sông đến ảnh hưởng tới quần thể cá. Các hệ thống do AI điều khiển phân tích dữ liệu từ các cảm biến môi trường, camera và hình ảnh vệ tinh để truy vết những thay đổi này. Ví dụ, các thuật toán có thể theo dõi các mô hình di cư của cá, tốc độ lắng đọng và số liệu chất lượng nước, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động để giảm thiểu các gián đoạn sinh thái.

Hơn nữa, AI đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro và chuẩn bị ứng phó khẩn cấp. Về bản chất, đập có thể gây ra những nguy cơ tiềm ẩn như lũ lụt trong trường hợp sự cố cấu trúc. Các hệ thống AI mô phỏng nhiều tình huống khác nhau bằng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để nhận dạng các điểm yếu và cải thiện các kế hoạch ứng phó khẩn cấp. Các công cụ này cũng có thể đưa ra các cảnh báo thời gian thực dựa trên dữ liệu cảm biến, giúp người vận hành phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa đang nổi lên.

Ứng dụng thực tế

Việc triển khai AI trong các dự án thủy điện và đập đã mang lại nhiều kết quả ấn tượng. Một ví dụ đáng chú ý là Đập Oroville ở bang California, Mỹ. Sau khi một sự cố đập tràn vào năm 2017 gây ra thiệt hại trên diện rộng và dẫn đến việc phải sơ tán, Đập Oroville đã kết hợp các hệ thống theo dõi tiên tiến phát huy lợi thế của AI. Máy bay không người lái trang bị camera độ phân giải cao chụp ảnh bề mặt đập, sau đó các thuật toán AI sẽ phân tích để phát hiện các vết nứt, xói mòn và các dấu hiệu xuống cấp khác. Hệ thống này không chỉ ưu tiên các sửa chữa mà còn học hỏi và cải thiện theo thời gian, nâng cao độ chính xác tiên đoán.

Đập Itaipu nằm trên biên giới Brazil-Paraguay, là một trong những nhà máy thủy điện lớn nhất thế giới. Hoạt động của đập rất quan trọng đối với cả hai quốc gia (Ảnh st)

Một ví dụ khác đến từ Đập Itaipu, nằm trên biên giới Brazil-Paraguay. Là một trong những nhà máy thủy điện lớn nhất thế giới, hoạt động của đập rất quan trọng đối với cả hai quốc gia. Để tối ưu hóa việc bảo trì tuabin, đập đã áp dụng các hệ thống AI phân tích dữ liệu từ các cảm biến lắp trong máy móc của đập. Các hệ thống này theo dõi các yếu tố như độ rung, nhiệt độ và kiểu mài mòn để tiên đoán thời điểm cần bảo trì. Cách tiếp cận này giúp giảm cả thời gian chết và chi phí bảo trì, đồng thời cải thiện hiệu suất của tuabin.

Đập Tam Hiệp (Trung Quốc) sử dụng AI để theo dõi môi trường ở quy mô chưa từng có (Ảnh st)

Tại Trung Quốc, Đập Tam Hiệp sử dụng AI để theo dõi môi trường trên quy mô chưa từng có. Do dự án này tác động rất lớn đến các hệ sinh thái nên các hệ thống do AI hỗ trợ giúp theo dõi mực nước, lắng đọng và mô hình di cư của cá. Ví dụ, camera dưới nước thu thập cảnh quay về đời sống thủy sinh, các thuật toán AI phân tích để nhận dạng loài và hành vi của chúng. Những hiểu biết này đã cung cấp thông tin cho các chiến lược nhằm giảm thiểu các gián đoạn sinh thái, chứng minh cách AI có thể liên kết các hoạt động thủy điện với các mục tiêu bảo tồn môi trường.

Đập Kariba (Nam Phi) đã phải đối mặt với những thách thức liên quan đến cơ sở hạ tầng đang lão hóa và điều kiện thời tiết cực đoan (Ảnh st)

Ở miền Nam châu Phi, Đập Kariba đã phải đối mặt với những thách thức liên quan đến cơ sở hạ tầng đang lão hóa và các điều kiện thời tiết cực đoan. Để giải quyết những vấn đề này, nhà điều hành đã lắp đặt một hệ thống cảnh báo sớm do AI hỗ trợ. Hệ thống này xử lý dữ liệu từ các cảm biến địa chấn, các đồng hồ đo áp suất nước và các trạm thời tiết để tiên đoán các nguy cơ tiềm ẩn theo thời gian thực. Trong những trận mưa lớn năm 2020, hệ thống này đã đưa ra cảnh báo thành công về mực nước đang dâng cao, cho phép chính quyền thực hiện các biện pháp phòng ngừa và ngăn chặn lũ lụt. Các ứng dụng như vậy minh họa tiềm năng của AI trong việc tăng cường khả năng sẵn sàng trước thảm họa và bảo vệ các cộng đồng phía hạ lưu.

Công nghệ hỗ trợ triển khai

Khi kết hợp với các công nghệ tiên tiến khác, hiệu quả của AI trong việc kiểm tra thủy điện và đập còn tăng cường hơn nữa. Máy bay không người lái và robot đóng vai trò quan trọng thông qua việc chụp ảnh các cấu trúc đập với độ phân giải cao và tạo các mô hình 3D. Robot dưới nước trang bị công nghệ sonar^(*) cũng vô cùng hữu ích trong việc kiểm tra các khu vực ngập nước khó tiếp cận một cách thủ công. Các thiết bị này thu thập các tập dữ liệu phong phú mà các hệ thống AI có thể phân tích.

Internet vạn vật (IoT) cung cấp một lớp hỗ trợ thiết yếu khác. Các cảm biến IoT lắp đặt trên các đập và nhà máy điện liên tục thu thập dữ liệu về các biến số như áp suất, nhiệt độ và độ rung. Các mô hình AI sử dụng thông tin thời gian thực này để đưa ra các tiên đoán chính xác và phát hiện các bất thường khi chúng phát sinh.Bản sao số là một công cụ mạnh mẽ khác trong hệ sinh thái AI. Các bản sao ảo của cơ sở hạ tầng vật lý này mô phỏng hành vi của các đập hoặc nhà máy thủy điện trong nhiều điều kiện khác nhau. Thông qua việc thử nghiệm các kịch bản trong môi trường kỹ thuật số, các kỹ sư có thể tinh chỉnh các chiến lược bảo trì, tối ưu hóa tính năng và đánh giá rủi ro dài hạn mà không làm gián đoạn hoạt động thực tế.

Phân tích không gian địa lý cũng bổ sung cho các hệ thống AI. Thông qua các hình ảnh vệ tinh và dữ liệu địa hình, các công cụ không gian địa lý có thể theo dõi biến dạng đất, những thay đổi của thảm thực vật và tích tụ trầm tích xung quanh các công trình đập. Những thông tin chi tiết này vô cùng có giá trị để hiểu được tính toàn vẹn của cấu trúc cũng như các tác động môi trường.

Lợi ích và thách thức của việc áp dụng AI

Việc tích hợp AI vào các cuộc kiểm tra thủy điện và đập mang lại rất nhiều lợi ích. Nó cải thiện tính an toàn bằng cách giảm nhu cầu kiểm tra viên đi vào các môi trường nguy hiểm, đồng thời tăng cường độ chính xác bằng cách giảm thiểu lỗi của con người và cung cấp phân tích nhất quán cho các tập dữ liệu phức tạp. Về mặt tài chính, bảo trì tiên đoán và theo dõi tự động giảm chi phí vận hành và thời gian chết, giúp các cuộc kiểm tra tiết kiệm chi phí hơn. Hơn nữa, AI hỗ trợ tính bền vững của môi trường bằng cách cung cấp thông tin chi tiết chính xác về tác động sinh thái và cho phép tuân thủ các quy định về môi trường.

Bất chấp những lợi thế này, vẫn có những thách thức trong việc triển khai các hệ thống AI. Một rào cản đáng kể là nhu cầu về các tập dữ liệu chất lượng cao và mở rộng để đào tạo các thuật toán AI. Nhiều dự án cơ sở hạ tầng cũ hơn thiếu hồ sơ dữ liệu toàn diện, hạn chế hiệu quả của các ứng dụng AI. Tích hợp với các hệ thống cũ là một thách thức khác, vì nhiều công trình thủy điện dựa vào công nghệ lỗi thời không tương thích với các giải pháp AI hiện đại. Ngoài ra, khoản đầu tư ban đầu cần thiết để triển khai các hệ thống AI có thể quá tốn kém, đặc biệt là đối với các nhà vận hành nhỏ hơn. Cuối cùng, phải giải quyết các cân nhắc về quy định và đạo đức, chẳng hạn như quyền riêng tư dữ liệu và tính minh bạch của thuật toán để đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm.

Tương lai của AI trong thủy điện và đập

Vai trò của AI trong kiểm tra thủy điện và đập sẽ mở rộng hơn khi các công nghệ tiếp tục tiến bộ. Những cải tiến như điện toán lề lưới điện vốn xử lý dữ liệu cục bộ thay vì dựa vào các hệ thống đám mây, sẽ giúp nâng cao tốc độ và độ tin cậy của các mô hình AI. Các thuật toán học máy sẽ trở nên tinh vi hơn, cải thiện độ chính xác tiên đoán và khả năng thích ứng của chúng. Việc áp dụng các cặp ghép đôi số và các thiết bị IoT nhiều hơn nữa sẽ tiếp tục cách mạng hóa cách thức theo dõi và bảo trì các đập và nhà máy thủy điện.

Sự cộng tác giữa các chính phủ, các nhà cung cấp công nghệ, và các bên liên quan trong ngành sẽ rất quan trọng trong việc thúc đẩy việc áp dụng AI. Các nhà hoạch định chính sách phải tạo ra các khuôn khổ hỗ trợ khuyến khích đổi mới trong khi vẫn đảm bảo ưu tiên hàng đầu đối với an toàn và tính bền vững. 

(*) Công nghệ sonar: Kỹ thuật sử dụng sự lan truyền âm thanh (thường là dưới nước) để tìm đường di chuyển, liên lạc hoặc phát hiện các đối tượng khác ở trên bề mặt, trong lòng nước hoặc dưới đáy nước, như các cá, tàu bè, vật thể trôi nổi hoặc chìm trong bùn cát đáy, v.v.

Biên dịch: Chu Thanh Hải

Theo “Waterpowermagazine”, số tháng 01/2025