Tại sao không ứng dụng drone và AI vào quan trắc cảnh báo sự cố cầu Việt Nam?

Việc ứng dụng drone và AI vào quan trắc sẽ giúp giám sát liên tục sự rung động, chuyển động và thay đổi cấu trúc cầu, đường thường xuyên, giúp xác định được nguy hiểm tiềm tàng.

Ngày 9/9, do ảnh hưởng của mưa lũ cầu Phong Châu tại Phú Thọ bất ngờ đổ sập, khiến 10 phương tiện di chuyển trên cầu bị nước cuốn trôi và nhiều người mất tích. Cây cầu sập xuống nhanh chóng chỉ trong vòng 1 phút khiến rất nhiều người bất ngờ không kịp phản ứng. Điều này đòi hỏi cần có các cảnh báo sớm về hạ tầng giao thông ở Việt Nam để phát hiện các hiểm hoạ rình rập ở các công trình giao thông, đảm bảo an toàn cho phương tiện và con người khi tham gia giao thông.

Ngày nay đối với các công trình cầu, công tác quan trắc với độ tin cậy cao có ý nghĩa vô cùng quan trọng. Bên cạnh các chỉ tiêu chính là kiểm soát quá trình thi công cũng như phát hiện các hư hỏng hoặc suy giảm chất lượng trong quá trình khai thác, quan trắc cầu cũng cung cấp các số liệu định lượng cho công trình cầu, các số liệu có thể được sử dụng phục vụ công tác nghiên cứu, cải tiến phương pháp xây dựng, thiết kế công trình. Trong quá trình khai thác, các số liệu quan trắc được sử dụng để đánh giá mức độ phát triển của hư hỏng, xuống cấp, đánh giá năng lực của kết cấu, khả năng ứng xử trong các sự cố hoặc ứng xử bất thường của kết cấu, xây dựng phương án duy tu, sửa chữa, bảo đảm hoạt động bình thường và hoạt động của công trình.

Hiện nay, các hoạt động quan trắc khác nhau cho các nhịp cầu lớn đã được thiết lập tại nhiều nước trên thế giới và trong khu vực. Tại Việt Nam, hệ thống quan trắc được thiết kế và lắp đặt ở nhiều công trình cầu lớn như: Cầu Nhật Tân, cầu Nguyễn Văn Trỗi – Trần Thị Lý, cầu Cần Thơ, cầu Cao Lãnh, cầu Nhật Lệ 2, Cầu dây văng - nút giao thông Ngã Ba Quế …

Các công trình cầu nhịp lớn, kể cả các cầu dây văng, dây treo hay cầu vòm được coi là các công trình bán vĩnh cửu, tuy vậy theo thời gian, năng lực kết cấu của công trình sẽ giảm dần do nhiều nguyên nhân khác nhau như phong hóa, rỉ, nứt, cấu kiện liên kết thoái hóa, mỏi và các biến dạng. Bên cạnh đó, trong các trường hợp đặc biệt bất thường như bão, lũ, tai nạn, ứng xử làm việc giới hạn của kết cấu công trình bị thử thách trong những điều kiện khắc nhiệt nhất. Khi đó hệ thống quan trắc được trang bị và làm việc trong mọi điều kiện sẽ cho phép thu thập các số liệu ứng xử của kết cấu và hỗ trợ đánh giá một cách chính xác năng lực làm việc thực tế của kết cấu công trình là rất quan trọng.

Ngoài ra công việc đo đạc, đánh giá sức khỏe cầu có thể thực hiện thông qua việc kiểm tra đánh giá định kỳ. Tuy nhiên việc này đòi hỏi huy động nhân lực lớn, tốn thời gian và đôi khi còn đòi hỏicả việc ngừng lưu thông phương tiện trên cầu đề thực hiện xếp tải, đo đạc, chưa kể bản chất nguy hiểm của công việc này đối với nhân lực tham gia. Thêm vào đó việc kiểm tra, đánh giá định kỳ có thể ghi nhận được các hiện tượng nhất thời tại thời điểm diễn ra việc kiểm định, công việc này không thể bao quát được toàn bộ quá trình vận hành của cầu dưới dưới nhiều điều kiện khác nhau. Mặt khác một số hiện tượng nguy hiểm, chỉ xảy ra dưới một số tổ hợp điều kiện thực tế nhất định ví dụ như hiện tượng dao động của dây cáp treo do gió và mưa kết hợp, những điều kiện đó không thể được tạo ra do con người để phục vụ công việc kiểm định.

Vì vậy, việc xây dựng một hệ thống quan trắc tự động, cùng một lúc quan trắc được nhiều thông số và vận hành liên tục theo thời gian có thể thu thập, tích lũy được các dữ liệu quan trọng. Nhờ đó việc quan trắc, đánh giá khả năng làm việc của cầu có thể được toàn diện cũng như có thể sớm nhận ra những bất thường trong kết cấu để có biện pháp phù hợp kịp thời, tránh những hậu quả đáng tiếc. Đơn vị kiểm tra đánh giá cầu định kỳ nhờ đó mà có nguồn dữ liệu để tham khảo, bổ sung cho các kết quả đánh giá của mình.

Và với sự phát triển của công nghệ, đặc biệt sự xuất hiện của drone hay AI, hiện nay công tác quan trắc các hạ tầng giao thông như cầu đường có thể được thực hiện một cách dễ dàng hơn.

Theo ông Phạm Phú Thịnh, Phó Giám đốc MAJ Corp - một trong 3 nhà sản xuất thiết bị bay không người lái (UAV) được Bộ Quốc phòng cấp phép tại Việt Nam - sự xuống cấp, nứt, vỡ có thể xảy ra trong suốt quá trình thi công cũng như sau khi hoàn thành và đưa vào sử dụng một công trình giao thông. Chính vì thế, để có một hệ thống giao thông an toàn nói chung và hệ thống cầu đường nói riêng, việc giám sát liên tục sự rung động, chuyển động và thay đổi cấu trúc cầu thường xuyên giúp xác định được nguy hiểm tiềm tàng.

Mặt khác khi công trình trải qua thời gian sử dụng dài, việc bảo trì cũng rất quan trọng để đảm bảo cho công trình hoạt động ổn định. Vì thế, hệ thống quan trắc (monitoring) giám sát được lắp đặt ngay từ ban đầu tại các hạ tầng giao thông, đặc biệt là tại các cầu, không những giữ được độ an toàn mà còn tối ưu chi phí cho chu kỳ bảo trì hằng năm.

Ông Phạm Phú Thịnh cho biết, việc triển khai hệ thống quan trắc này hoàn toàn không khó khăn với trình độ của các kỹ sư Việt Nam hiện nay. Đồng thời, Việt Nam đã tự nghiên cứu và phát triển từ phần mềm đến phần cứng và hoàn toàn làm chủ được công nghệ này.

Bên cạnh đó, hệ thống quan trắc không chỉ dừng lại ở giám sát tĩnh tại một vị trí cố định mà còn có thể ứng dụng thiết bị bay không người lái vào hệ thống quan trắc giám sát cơ sở hạ tầng giao thông.

Với những tính năng như zoom quang học, mạng viễn thông 4G/5G, RTK (đo động thời gian thực)... hoàn toàn có thể khảo sát những công trình vượt sông như các cây cầu một cách chính xác, dễ dàng.

Phó Giám đốc MAJ chia sẻ, với việc đưa công nghệ vào hệ thống quan trắc cụ thể là thiết bị bay không người lái cùng với hệ thống xử lý dữ liệu bằng AI, sẽ khiến việc kiểm tra chất lượng công trình giao thông diễn ra một cách thường xuyên hơn, giữ sự an toàn cho việc di chuyển của người dân, giảm thiểu nhân công, máy móc khảo sát.

Thay vì phải dùng sức người thì thiết bị bay có thể khảo sát chất lượng từng vị trí từ mặt đường, dầm cầu, cột trụ và thậm chí là phía bên dưới gầm cầu. AI sẽ nhận diện và chẩn đoán sai hỏng vật lý như: Rỉ sét, nứt vỡ, thấm nước… để phát hiện sớm nhất những rủi ro, bảo đảm an toàn cho việc di chuyển của người dân.

Theo đó, giải pháp được MAJ đưa ra đó là sử dụng thiết bị bay không người lái được trang bị camera zoom, tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), bay cách vị trí cần khảo sát 10 -15m để đảm bảo an toàn cho việc di chuyển của người dân, sau đó sẽ di chuyển đến vị trí cần khảo sát. Hình ảnh trên camera của máy bay sẽ được truyền trực tiếp về tay cầm điều khiển và được lưu trữ với độ phân giải cao.

Chẳng hạn đối với một cây cầu, giải pháp này sẽ giúp: Khảo sát chất lượng của xà cầu: Tình trạng rỉ sét, xuống cấp...; Khảo sát chất lượng của cột đèn: Độ chắc chắn, kết cấu của cột...; Khảo sát chất lượng mặt đường: Độ nứt vỡ, lún của mặt đường...; Khảo sát chất lượng thanh chắn cầu.

Đối với việc khảo sát chất lượng gầm cầu, cột trụ cầu sẽ cần chủng loại máy móc chuyên dụng phù hợp với từng địa hình để có thể quan sát được chi tiết hơn.

Sau khi phát hiện các sự cố công trình, chẳng hạn như xuất hiện vết nứt, hệ thống AI sẽ chẩn đoán kích thước và mức độ nguy hiểm dựa trên những dữ liệu có sẵn để cảnh báo cho đơn vị khảo sát.

Với công nghệ LiDAR được trang bị, giải pháp này còn trở nên hiệu quả bằng cách thu thập dữ liệu 3D có độ phân giải cao về kết cấu cầu từ khoảng cách an toàn.

Được gắn trên máy bay không người lái hoặc phương tiện trên mặt đất, cảm biến LiDAR phát ra các xung laser bật ra khỏi bề mặt cầu và quay trở lại cảm biến.

Bằng cách đo thời gian để các xung laser này quay trở lại và tính toán khoảng cách di chuyển của chúng dựa trên tốc độ ánh sáng, LiDAR tạo ra dữ liệu đám mây điểm chính xác thể hiện từng chi tiết của cấu trúc cầu.

Không làm gián đoạn luồng giao thông, các kỹ sư có thể tiến hành phân tích thời gian thực dựa trên dữ liệu này để xác định bất kỳ dấu hiệu xuống cấp nào, chẳng hạn như vết nứt hoặc biến dạng, từ đó lên kế hoạch bảo trì hoặc sửa chữa cần thiết cho phù hợp.