GD&TĐ -Bằng sử dụng công nghệ 4G, nhóm sinh viên Đà Nẵng chẩn đoán chính xác các điểm rò rỉ của ống nước ngầm dưới đất, giảm thất thoát nước sạch.
|
|
| Giao diện phần mềm quản lý rò rỉ nước trong đường ống do nhóm xây dựng. |
Kịp thời xử lý
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 40m 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%.
Làm chủ công nghệ
TS Phạm Thanh Phong - Trưởng bộ môn Tự động hóa, Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, Đại học Đà Nẵng cho hay, hiện tại, ở những nhà máy nước Việt Nam, khi phát hiện vị trí bị rò rỉ, sẽ phải đưa máy siêu âm dò trực tiếp mới phát hiện chuẩn xác vị trí rò. Điều này gây mất nhiều thời gian, kinh phí lớn để khắc phục.
Hiện nhiều thiết bị có thể hỗ trợ cho việc chẩn đoán, tìm kiếm điểm rò rỉ trong hệ thống đường ống. Tuy nhiên, đa số công nghệ này đều phụ thuộc vào nước ngoài. Bên cạnh đó, các thiết bị cũng cần nhiều thời gian mới có thể phát hiện được vị trí rò rỉ, làm tốn kém kinh tế và gây hậu quả khác nếu điểm rò rỉ không được khắc phục kịp thời.
Thêm vào đó, một số thiết bị phải được tiếp xúc trực tiếp vào bề mặt đường ống, điều này rất khó áp dụng với những đường ống được chôn sâu dưới đất. Từ những lý do đó, nhóm nghiên cứu xây dựng mô hình hệ thống đường dẫn nước ống nước thông minh.
Trong thời đại công nghiệp 4.0 việc số hóa phương thức quản lý hệ thống cung cấp nước, hệ thống xử lý nước thải, hệ thống cung cấp nhiên liệu trong nhà máy… là rất quan trọng. Đặc biệt, giám sát, điều khiển và xác định nhanh chóng vị trí rò rỉ chất lỏng trong hệ thống đường ống đóng vai trò cần thiết để có thể kịp thời khắc phục, tránh gây tổn thất, lãng phí, ô nhiễm môi trường, thậm chí gây nguy hiểm cho con người.
Do phải sử dụng rất nhiều cảm biến nên trước mắt, 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...
Nhóm sinh viên hy vọng mô hình nghiên cứu này sẽ ứng dụng rộng rãi vào thực tế. 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.
Tin liên quan Nhóm sinh viên sáng chế thiết bị kiểm soát môi trường trồng nấm Nhóm sinh viên phát triển robot dẫn đường hỗ trợ người khiếm thị
