Nghiên cứu do nhóm sinh viên Dương Thị Thanh Hà, Đoàn Anh Văn, Nguyễn Tấn Quý, Nguyễn Quang Vinh và Phạm Thanh Vỹ, đang học tại Khoa Điện - Điện tử, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng thực hiện trong 2 năm nhằm kịp thời xử lý rò rỉ, giảm thất thoát nước.
Dương Thị Thanh Hà, đại diện nhóm cho biết, hiện các phương pháp dùng để chống rò rỉ nước chủ yếu quan sát bằng mắt thường. Việc này mất nhiều thời gian và không hiệu quả với các đường ống chôn sâu bị rò rỉ nước ngầm. Với máy dò siêu âm được đánh giá độ chính xác cao, tuy nhiên thiết bị này có phạm vi phát hiện nhỏ, cần nhiều thời gian để xác định rò rỉ. Theo đó, nhóm xây dựng hệ thống chẩn đoán rò rỉ nước ứng dụng công nghệ 4G mục đích khắc phục những nhược điểm trên.
Hệ thống được nhóm thiết kế gồm phần cứng là các cảm biến lưu lượng và áp suất gắn ở hai đầu của nhánh đường ống cần giám sát và ở trung tâm điều khiển cách xa đường ống. Khối phần cứng này có chức năng thu thập các dữ liệu của cảm biến và truyền về trung tâm thông qua mạng không dây 4G.
Nhóm cũng xây dựng phần mềm với thuật toán xử lý dữ liệu của cảm biến gắn ở hai đầu đường ống để đưa ra vị trí rò rỉ. Trên phần mềm có giao diện hiển thị các thông số của hệ thống đường ống như vị trí điểm rò rỉ, lưu lượng và áp suất nước.
Khi hệ thống hoạt động, các cảm biến lưu lượng và áp suất trong đường ống truyền dữ liệu về trung tâm giám sát thông qua kết nối mạng 4G. Trung tâm giám sát có máy tính nhúng ứng dụng thuật toán chẩn đoán vị trí điểm rò rỉ. Khi thông số từ cảm biến thay đổi bất thường, tín hiệu được truyền lên ứng dụng và phát cảnh báo cho người vận hành biết được vị trí điểm rò rỉ và đưa ra phương án xử lý kịp thời.
Để đánh giá tính khả thi, nhóm tạo hệ thống ống nước dài 40 m chia làm hai nhánh, có gắn cảm biến hai đầu để thực nghiệm. Dọc đường ống bố trí các van để giả lập rò rỉ. Nhóm đo khoảng cách từ các van đến đầu đường ống để so sánh với các vị trí rò rỉ ước lượng từ thuật toán. Khi mở hai van để tạo ra hai điểm rò rỉ ở vị trí 8,3 m và 13,5 m. Kết quả sau khoảng 10 giây, hệ thống trả kết quả chính xác điểm rò rỉ. Thử nghiệm nhiều lần, nhóm đánh giá hệ thống có độ sai số khoảng 0,4%.
Theo Thanh Hà, các đường ống nước thường được chôn dưới lòng đất nên biết được chính xác vị trí sẽ giúp ích rất nhiều trong việc khắc phục sự cố, tiết kiệm nước thất thoát, bảo vệ môi trường. Sắp tới, nhóm định hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng các mô hình toán học cho hệ thống phức tạp. Mô hình này xét đến các thành phần bất định như độ mài mòn của đường ống, ma sát của dòng nước... để đưa ra kết quả chính xác hơn.
TS Phạm Thanh Phong, Giảng viên Khoa Điện - Điện tử, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng, đánh giá cao kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, ông cho rằng, dự án của nhóm đang dừng ở thử nghiệm trên mô hình, chưa có điều kiện đầu tư thực nghiệm từ hệ thống đường ống thực tế của thành phố.
Theo TS Phong, hệ thống giám sát của nhóm gắn cảm biến ở hai đầu của nhánh đường ống, nên với một mạng lưới phức tạp cần phải gắn nhiều cảm biến. Do đó, hệ thống này phù hợp trong việc lắp đặt ở các ống nước tổng, cấp nước cho một khu vực rộng ở một quận, phường, nhà máy... "Thực tế hiện nay nhiều đơn vị đã thiết lập hệ thống cảm biến gắn trên mạng lưới đường ống nhằm quản lý dữ liệu cấp nước. Do đó, phần mềm do nhóm xây dựng có thể áp dụng ngay nếu được các cơ quan quản lý nước cho phép", TS Phong nói.
Nghiên cứu của nhóm giành giải Nhất - Sinh viên nghiên cứu khoa học Đại học Đà Nẵng năm học 2023 - 2024.
Hà An