Tổng quan luận án
Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Xây dựng mô hình vận hành hợp lý công trình thủy lợi Dầu Tiếng để phục vụ cấp nước và phòng lũ hạ du sông Sài Gòn" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Nguyễn Văn Lanh dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS Lê Văn Dực, chuyên ngành Kỹ thuật Tài nguyên Nước (Mã số: 9.12), tại Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam và Viện Khoa học Thủy lợi Miền Nam (Năm 2021).
Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu
Công trình thủy lợi hồ chứa nước Dầu Tiếng được xếp vào loại công trình thủy lợi cấp đặc biệt liên quan trực tiếp đến an ninh quốc gia. Hồ đảm nhiệm các nhiệm vụ đa mục tiêu:
- Cung cấp nước tưới cho 110.868 ha đất nông nghiệp.
- Cấp nước cho công nghiệp và sinh hoạt với lưu lượng 45 $\text{m}^3/\text{s}$.
- Xả nước đẩy mặn, pha loãng chất ô nhiễm và hỗ trợ tạo nguồn tưới cho 28.800 ha ven sông Sài Gòn và 32.317 ha ven sông Vàm Cỏ Đông.
- Tạo môi trường nuôi trồng thủy sản, phát triển du lịch, khai thác thủy điện, điều hòa sinh thái và phòng, giảm lũ cho hạ du sông Sài Gòn.
Sự gia tăng dân số, phát triển kinh tế nhanh chóng tại các tỉnh Tây Ninh, Bình Dương, Bình Phước, Long An và TP. Hồ Chí Minh đã làm thay đổi đáng kể nhu cầu sử dụng nước so với thiết kế ban đầu. Đồng thời, tác động của biến đổi khí hậu làm gia tăng hiện tượng thời tiết cực đoan:
- Trong mùa cạn: Dòng chảy đến hồ không đủ bù lượng bốc hơi và tổn thất; nguồn nước cấp phụ thuộc hoàn toàn vào lượng nước tích trữ từ mùa mưa năm trước. Các năm hạn hán nghiêm trọng (2005, 2011, 2016) dẫn đến diễn biến xâm nhập mặn phức tạp trên sông Sài Gòn và sông Vàm Cỏ Đông.
- Trong mùa lũ: Thời gian dòng chảy lũ tập trung về hồ diễn ra nhanh hơn và khó lường. Điển hình như:
- Trận lũ tháng 10/2000 (01/10 - 30/10/2000): Tổng lượng lũ về hồ $927{,}51 \times 10^6\text{ m}^3$, tổng lượng xả $587{,}92 \times 10^6\text{ m}^3$, mực nước hồ tăng thêm 1,31 m.
- Trận lũ tháng 9/2014 (05/9 - 19/9/2014): Tổng lượng lũ trong 15 ngày đạt $380 \times 10^6\text{ m}^3$, mực nước hồ tăng 1,63 m.
- Trận lũ tháng 10/2016 (06/10 - 03/11/2016): Tổng lượng lũ trong 28 ngày đạt $806{,}98 \times 10^6\text{ m}^3$, mực nước hồ tăng 3,52 m.
- Đợt lũ do bão số 9 năm 2018: Tổng lượng lũ trong 62 giờ là $121{,}71 \times 10^6\text{ m}^3$, lưu lượng đỉnh lũ lớn nhất $Q_{\text{đến Max}} = 3.573\text{ m}^3/\text{s}$, mực nước hồ tăng nhanh nhất đạt 6 cm trong 1 giờ.
Quy trình vận hành hiện hành còn nhiều bất cập, thiếu các công cụ dự báo và điều hành theo thời gian thực (real-time). Khi xảy ra tình huống ngoài quy trình, người vận hành thường phải dựa vào kinh nghiệm cảm tính, dẫn đến hiệu quả tích nước và điều tiết xả lũ chưa đạt mức tối ưu. Do đó, việc nghiên cứu giải pháp vận hành hợp lý kết hợp công nghệ mô phỏng số và trí tuệ nhân tạo là yêu cầu cấp thiết.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của luận án là:
- Xây dựng cơ sở khoa học và giải pháp dự báo dòng chảy đến hồ Dầu Tiếng trong mùa cạn và mùa lũ.
- Xác định giải pháp xả nước đẩy mặn tối ưu tại trạm bơm Hòa Phú trên sông Sài Gòn.
- Thiết lập công cụ hỗ trợ điều hành xả lũ hợp lý theo thời gian thực nhằm đảm bảo tích - cấp nước hiệu quả, an toàn công trình và cắt giảm lũ cho hạ du sông Sài Gòn.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Công trình hồ chứa nước Dầu Tiếng; các yếu tố khí tượng, thủy văn, thủy lực, chất lượng nước (độ mặn) thuộc lưu vực và vùng hạ du hệ thống sông Sài Gòn - Đồng Nai.
- Phạm vi phương pháp: Tập trung vào các giải pháp phi công trình phục vụ vận hành thời gian thực.
- Phạm vi không gian: Toàn bộ lưu vực hồ Dầu Tiếng và vùng hạ du hệ thống sông Đồng Nai - Sài Gòn chịu ảnh hưởng điều tiết.
Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án
Các hướng nghiên cứu quốc tế
Các nghiên cứu vận hành hồ chứa trên thế giới tập trung vào hai nhánh chính:
- Tối ưu hóa quy trình điều hành: Seyed Jamshid Mousavi và Mohammad Karamouz (sử dụng quy hoạch động DP); Xiang Li, Shenglian Guo, Pan Liu, Guiya Chen (điều khiển động giới hạn mực nước đón lũ có xét dòng chảy ngẫu nhiên); Nagesh Kumar và M. Janga (tối ưu hóa đàn kiến ACO so sánh với giải thuật di truyền GA); V. Ganesan Shanthi (thuật toán GA cho hồ Pechiparai); Li Chen, James McPhee, William W.G. Yeh (thuật toán MMGA đa mục tiêu); Ebrahimi (ứng dụng GA cho hồ Jiroft); Chun-Tian Cheng và K. Chau (phát triển phần mềm SOPs tại Trung Quốc); Xiang-Yang Li et al. (hệ thống dự báo lũ WFFS nền Web); Chih-Chiang Wei và Nien-Sheng Hsu (mô phỏng vận hành thời gian thực trên lưu vực sông Tanshui); Giha Lee et al. (mô hình OHyMoS cho hồ Daechung); Bahram Malekmohammadi, Banafsheh Zahraie, Reza Kerachian (kết hợp GA, GIS, K-NN và HEC-RAS cho hệ thống hồ Bakhtiari - Dez); Bertrand Richaud et al. (kỹ thuật tối ưu - mô phỏng Pareto cho hồ Hòa Bình); Salehi Neyshabouri (kết hợp MIKE 11 và NSGA-II).
- Dự báo dòng chảy thủy văn bằng trí tuệ nhân tạo: Zedeh Mehdi et al. (ứng dụng mạng Perceptron đa lớp MLP với thuật toán Levenberg-Marquardt LM, SCG, GDX); Shahrokh Asadi et al. (kết hợp giải thuật di truyền GA và LM tối ưu hóa mạng nơ-ron); Muhammad Tayyab et al. (so sánh FFBPNN, GRNN, RBFNN trên lưu vực sông Kim Sa); Vahid và Nourani (ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo cảm xúc EANN cho lưu vực Mosselle và Lobbs Hole Creek).
Các hướng nghiên cứu trong nước
- Vận hành hệ thống hồ chứa: Hoàng Thanh Tùng, Vũ Minh Cát, Robeto Ranzi (hệ thống sông Cả); Lương Hữu Dũng (mô hình NAM và MIKE 11 cho lưu vực sông Ba); Nguyễn Thượng Bằng (mô hình GRG tối ưu hóa thủy lợi - thủy điện sông Lô - Gấm - Chảy); Lâm Hùng Sơn (nhận dạng quy mô và dạng lũ); Nguyễn Thế Hùng và Lê Hùng (quy hoạch động trên ngôn ngữ Delphi cho hồ Định Bình và A Vương); Ngô Lê Long, Henrik Madsen, Dan Rosbjerg (tổ hợp MIKE 11 và SCE cho hồ Hòa Bình); Nguyễn Văn Hạnh et al. (phần mềm điều hành thời gian thực hồ Tuyền Lâm); Tăng Đức Thắng et al. (công cụ xác định độ mở cửa van tràn); Hà Ngọc Hiến et al. (vận hành chống lũ thời gian thực hệ thống sông Đà - Lô); Tô Thúy Nga (phần mềm MOPHONG-LU trên lưu vực Vu Gia - Thu Bồn); Nguyễn Sơn Hùng (kinh nghiệm vận hành hồ chứa Nhật Bản).
- Dự báo khí tượng thủy văn và ứng dụng ANN: Lê Văn Nghinh et al. (Neuro Solution và MVR tại Bình Định, Quảng Trị); Hà Quang Thụy và Phạm Thị Hoàng Nhung (mạng MLP huấn luyện BP dự báo nước đến hồ Hòa Bình với $R^2 = 0{,}8737$); Nguyễn Trung Tính, Trần Văn Tỷ, Huỳnh Vương Thu Minh (tích hợp 5 mô hình GCMs theo trọng số cho ĐBSCL); Ngô Lê An et al. (đánh giá phương pháp hiệu chỉnh mưa phi tham số bằng chỉ số MAE); Ngô Lê An và Nguyễn Thị Bích Ngọc (kết hợp HEC-HMS, HEC-RESSIM và BOLAM sông Ba); Nguyễn Đăng Tính (ANN cảnh báo hạn hán Tây Nguyên); Huỳnh Ái Phương và Đào Nguyên Khôi (module nntool Matlab cho lưu vực Sêrêpôk).
- Nghiên cứu liên quan trực tiếp đến hồ Dầu Tiếng: Nguyễn Tuấn Long và Đinh Công Sản (mô hình NAM tính toán dòng chảy 3 mô hình mưa); Trịnh Thị Xuân Phương (tích hợp GIS và ANN bằng giao thức DDE); Nguyễn Văn Lanh (tính toán thủy văn - thủy lực bằng NAM và MIKE 11 phục vụ quy trình mùa lũ); Nguyễn Thành Phong (nghiên cứu ngập lụt vùng ven sông Sài Gòn - Đồng Nai).
Khoảng trống nghiên cứu luận án giải quyết
Mặc dù đã có các công trình nghiên cứu riêng lẻ, việc vận hành hồ Dầu Tiếng vẫn thiếu một mô hình tổng hợp theo thời gian thực có khả năng:
- Dự báo dòng chảy mùa cạn ngắn hạn và trung hạn (1 ngày, 10 ngày, 30 ngày) bằng công cụ phi tuyến linh hoạt (ANN).
- Thiết lập quy tắc xả đẩy mặn định lượng chính xác về thời điểm và lưu lượng căn cứ vào độ lệch pha triều - mặn tại trạm bơm Hòa Phú.
- Tự động hóa trích xuất dự báo mưa toàn cầu (ECMWF) kết hợp mạng lưới mưa thực đo để mô phỏng dòng chảy lũ trước 3 đến 5 ngày bằng mô hình MIKE NAM, đáp ứng khung pháp lý của Quyết định số 1895/QĐ-TTg.
- Xây dựng phần mềm điều tiết lũ thời gian thực có xét đến mực nước triều hạ du sông Sài Gòn.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết và khái niệm
- Mô hình vận hành hợp lý hồ chứa nước: Là mô hình tích hợp các công cụ toán học, thủy văn, thủy lực và trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa việc phân bổ nguồn nước theo các ràng buộc quy trình, mục tiêu khai thác và trạng thái hệ thống tại thời điểm vận hành.
- Vận hành thời gian thực (Real-time operation): Quá trình ra quyết định điều tiết (đóng/mở cống, xả tràn) dựa trên dữ liệu khí tượng thủy văn quan trắc tức thời và các dự báo ngắn hạn được cập nhật liên tục.
Phương pháp nghiên cứu
Luận án kết hợp đồng bộ các nhóm phương pháp định tính và định lượng:
- Phương pháp quan sát khoa học và thu thập thông tin: Thu thập chuỗi số liệu khí tượng, lượng mưa, mực nước, lưu lượng và chất lượng nước lịch sử.
- Phương pháp phân tích, tổng hợp, phân loại và hệ thống hóa lý thuyết: Đánh giá các nghiên cứu về lý thuyết tối ưu hóa, phương trình thủy lực và thuật toán học máy.
- Phương pháp điều tra và thống kê toán học: Xử lý dữ liệu định lượng, phân tích tương quan, đánh giá độ tin cậy và sai số.
- Phương pháp thực nghiệm mô phỏng: Thực nghiệm trên các kịch bản số liệu lịch sử và các đợt vận hành thực tế.
- Phương pháp mô hình toán:
- Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Cấu trúc mạng Perceptron đa lớp (MLP) với giải thuật lan truyền ngược sai số (Backpropagation - BP), công cụ Neural Network Toolbox trong Matlab.
- Mô hình thủy lực MIKE 11: Giải hệ phương trình Saint-Venant 1 chiều bằng sơ đồ sai phân 6 điểm ẩn Abbott để mô phỏng thủy lực và xâm nhập mặn (mô-đun AD).
- Mô hình mưa - dòng chảy MIKE NAM: Mô phỏng hình thành dòng chảy từ mưa trên lưu vực hồ Dầu Tiếng dựa trên phân chia diện tích 13 trạm đo bằng phương pháp đa giác Thiessen.
- Kỹ thuật trích xuất dữ liệu trực tuyến: Sử dụng giao thức HTTP trích xuất dự báo thời tiết từ các mô hình toàn cầu (ECMWF, GFS, NEMS) qua nền tảng số.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| MÔ HÌNH VẬN HÀNH HỢP LÝ |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|--> MÙA CẠN: Mô hình ANN (MLP/BP) --> Dự báo dòng chảy (1 ngày, 10 ngày, 30 ngày)
| Mô hình MIKE 11 --> Xả đẩy mặn Hòa Phú (trước 48h, Q >= 120 m3/s)
|
|--> MÙA LŨ: Dự báo mưa ECMWF --> Hiệu chỉnh tương quan hồi quy
Mô hình MIKE NAM --> Dự báo lũ về hồ trước 3-5 ngày
Chương trình điều tiết--> Tính toán lưu lượng xả an toàn hạ du
Các chỉ số đánh giá hiệu quả mô hình
Độ chính xác của các mô hình dự báo và mô phỏng được định lượng thông qua các chỉ số thống kê chuẩn quốc tế:
- Sai số căn bậc hai bình quân (RMSE):
$$\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (Q_{\text{obs},i} - Q_{\text{sim},i})^2}$$
- Sai số trung bình tuyệt đối (MAE):
$$\text{MAE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} |Q_{\text{obs},i} - Q_{\text{sim},i}|$$
- Hệ số tương quan ($r$):
$$r = \frac{\sum (Q_{\text{obs}} - \bar{Q}{\text{obs}})(Q{\text{sim}} - \bar{Q}{\text{sim}})}{\sqrt{\sum (Q{\text{obs}} - \bar{Q}{\text{obs}})^2 \sum (Q{\text{sim}} - \bar{Q}_{\text{sim}})^2}}$$
- Hệ số hiệu quả Nash-Sutcliffe ($\text{NSE}$ hoặc $R^2$):
$$\text{NSE} = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(Q_{\text{obs},i} - Q_{\text{sim},i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(Q_{\text{obs},i} - \bar{Q}_{\text{obs}})^2}$$
Nguồn cơ sở dữ liệu sử dụng
- Số liệu địa hình: Bản đồ số độ cao DEM, tài liệu mặt cắt ngang lòng sông hạ du sông Sài Gòn - Đồng Nai, quan hệ $Z \sim W$ (mực nước - dung tích) hồ Dầu Tiếng.
- Số liệu khí tượng thủy văn: Chuỗi số liệu mưa, mực nước, lưu lượng tại trạm Bến Súc, Nhà Bè, Thủ Dầu Một, Vũng Tàu, Cảng Sài Gòn và 13 trạm đo mưa trên lưu vực.
- Số liệu độ mặn: Quan trắc mặn tại trạm bơm Hòa Phú, Nhà Bè giai đoạn 2010, 2011, 2013 và 2016.
Nội dung chính theo từng chương
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về công tác quản lý, vận hành hồ chứa đa mục tiêu trên thế giới và tại Việt Nam.
1. Tổng quan nghiên cứu về vận hành hồ chứa
Tác giả phân loại các nghiên cứu thành hai nhóm kỹ thuật phi công trình chính:
- Nghiên cứu xây dựng quy trình, công cụ hỗ trợ vận hành tối ưu hóa (sử dụng quy hoạch động, giải thuật di truyền, logic mờ).
- Dự báo các yếu tố đầu vào phục vụ vận hành (mô hình khí hậu toàn cầu, mô hình mưa - dòng chảy, mạng nơ-ron nhân tạo).
2. Tổng quan về công trình thủy lợi hồ Dầu Tiếng
- Trình bày vị trí địa lý, quy mô công trình, đặc điểm lưu vực sông Sài Gòn, các thông số kỹ thuật thiết kế chính và nhiệm vụ cấp nước sau khi bổ sung nước từ hồ Phước Hòa.
- Đánh giá các quy trình vận hành hiện hành: Quyết định liên quan đến quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Đồng Nai, các quy định mực nước đón lũ, mực nước tích hợp lý.
- Phân tích yêu cầu thực tiễn: Nhu cầu cấp nước sinh hoạt - công nghiệp tăng cao, áp lực mặn xâm nhập sâu tại Hòa Phú trong mùa kiệt, diễn biến lũ tập trung nhanh trong mùa mưa đòi hỏi phải có công cụ hỗ trợ điều hành linh hoạt.
3. Định hướng nghiên cứu
Xác định hướng tiếp cận hệ thống, phân chia nhiệm vụ khoa học thành 4 bài toán cụ thể: dự báo dòng chảy mùa cạn, quy tắc xả đẩy mặn, dự báo dòng chảy mùa lũ và chương trình điều tiết lũ thời gian thực.
| Thông số / Chỉ tiêu |
Giá trị thiết kế / Đặc trưng |
Ghi chú văn bản |
| Cấp công trình |
Cấp đặc biệt |
Liên quan an ninh quốc gia |
| Diện tích tưới nông nghiệp |
110.868 ha |
Trực tiếp từ hệ thống |
| Cấp nước công nghiệp, sinh hoạt |
45 $\text{m}^3/\text{s}$ |
Vùng kinh tế trọng điểm phía Nam |
| Cấp nước hỗ trợ sông Sài Gòn |
28.800 ha |
Tạo nguồn tưới ven sông |
| Cấp nước hỗ trợ sông Vàm Cỏ Đông |
32.317 ha |
Tạo nguồn tưới ven sông |
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP LUẬN VỀ VẬN HÀNH HỢP LÝ HỒ CHỨA NƯỚC DẦU TIẾNG
Chương 2 thiết lập nền tảng lý thuyết và thuật toán cho các công cụ toán học được triển khai trong luận án.
1. Một số khái niệm và tiêu chuẩn đánh giá
- Định nghĩa mô hình vận hành hợp lý và vận hành theo thời gian thực.
- Thiết lập hệ thống tiêu chuẩn sai số mô hình ($\text{RMSE}$, $\text{MAE}$, $r$, $\text{NSE}$).
2. Cơ sở phương pháp dự báo dòng chảy mùa cạn bằng ANN
- Kiến trúc mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp (MLP): Gồm tầng đầu vào (input layer), các tầng ẩn (hidden layers) và tầng đầu ra (output layer).
- Thuật toán học lan truyền ngược sai số (Backpropagation) với các hàm kích hoạt phi tuyến dạng Sigmoid tiếp tuyến và Sigmoid logistic.
- Quy trình chuẩn hóa số liệu đầu vào: Lượng mưa quá khứ $P(t-k)$, lưu lượng quá khứ $Q(t-k)$, mực nước hồ $Z(t-k)$.
3. Cơ sở phương pháp xả nước đẩy mặn
- Lý thuyết lan truyền chất và xâm nhập mặn vùng cửa sông chịu ảnh hưởng bán nhật triều.
- Sơ đồ sai phân 6 điểm ẩn Abbott giải hệ phương trình đạo hàm riêng mô tả dòng chảy không ổn định và khuếch tán độ mặn trong mô hình MIKE 11:
- Phương trình liên tục:
$$\frac{\partial Q}{\partial x} + \frac{\partial A}{\partial t} = q$$
- Phương trình động lượng:
$$\frac{\partial Q}{\partial t} + \frac{\partial (\alpha \frac{Q^2}{A})}{\partial x} + g A \frac{\partial h}{\partial x} + \frac{g Q |Q|}{C^2 A R} = 0$$
4. Cơ sở phương pháp dự báo dòng chảy mùa lũ
- Phương pháp tự động kết nối và trích xuất dữ liệu dự báo mưa số trị dạng lưới từ mô hình thời tiết ECMWF qua giao thức HTTP.
- Nguyên lý cân bằng ẩm và chuyển đổi mưa - dòng chảy của mô hình MIKE NAM với cấu trúc 4 tầng trữ (trữ bề mặt, trữ sát mặt, trữ ẩm rễ cây và trữ nước ngầm).
5. Cơ sở phương pháp tính toán điều tiết lũ
- Phương trình cân bằng nước hồ chứa trong thời đoạn $\Delta t$:
$$\frac{V_{t+\Delta t} - V_t}{\Delta t} = \frac{Q_{\text{đến}, t} + Q_{\text{đến}, t+\Delta t}}{2} - \frac{Q_{\text{xả}, t} + Q_{\text{xả}, t+\Delta t}}{2}$$
- Thiết lập thuật toán điều tiết lũ xét đến các ngưỡng an toàn công trình, mực nước dâng bình thường, mực nước đón lũ và khả năng thoát lũ kết hợp đỉnh triều tại hạ du.
CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP VÀ ỨNG DỤNG HỖ TRỢ VẬN HÀNH HỒ CHỨA NƯỚC DẦU TIẾNG
Chương 3 trình bày các kết quả tính toán, kiểm tra, kiểm định mô hình và ứng dụng vào thực tế vận hành công trình.
1. Nghiên cứu dự báo dòng chảy về hồ trong mùa cạn
- Tác giả lập và thử nghiệm các kịch bản dự báo dòng chảy hàng ngày, trung bình 10 ngày sau và trung bình 30 ngày sau.
- Kết quả kiểm định các kịch bản (KB-2, KB-DB10-2, KB-DB30-1) trong giai đoạn 2012 - 2016 cho thấy mạng ANN mô phỏng sát chuỗi thực đo, các chỉ số $\text{NSE}$ đều đạt mức tin cậy cao, hỗ trợ tích cực cho việc lập kế hoạch cấp nước mùa kiệt.
2. Nghiên cứu xả nước đẩy mặn tại trạm bơm Hòa Phú trên sông Sài Gòn
- Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình MIKE 11: Sử dụng chuỗi số liệu mực nước, lưu lượng và độ mặn thực đo tại các trạm Nhà Bè, Thủ Dầu Một, Hòa Phú, Bến Súc trong các mùa khô năm 2010, 2011 và 2013. Chỉ số NASH và sai số độ mặn chứng minh mô hình mô phỏng chính xác diễn biến lan truyền mặn.
- Xác định mối quan hệ pha triều - mặn:
- Phân tích thời gian lệch pha đỉnh triều giữa trạm Vũng Tàu và trạm Cảng Sài Gòn.
- Xác định thời gian lệch pha giữa đỉnh triều Cảng Sài Gòn/Vũng Tàu với thời điểm đỉnh mặn xuất hiện tại trạm bơm Hòa Phú.
- Quy tắc xả nước tối ưu:
- Thời điểm bắt đầu mở xả tại hồ Dầu Tiếng: Trước 48 giờ so với thời điểm độ mặn bắt đầu đạt đỉnh tại trạm bơm Hòa Phú.
- Chế độ xả: Xả liên tục trong 32 giờ với lưu lượng tối thiểu $120\text{ m}^3/\text{s}$ trong một chu kỳ triều cường.
- So sánh phương án xả gián đoạn (mỗi đợt 4 giờ) và xả liên tục từ 20 đến $240\text{ m}^3/\text{s}$, chứng minh phương án xả liên tục $120\text{ m}^3/\text{s}$ đạt hiệu quả đẩy mặn vượt trội và tiết kiệm nguồn nước so với lượng nước thực tế đã xả năm 2010.
- Ứng dụng thực tế: Kiểm chứng qua đợt xả đẩy mặn đợt 8 và đợt 9 năm 2016, kiểm soát độ mặn tại Hòa Phú luôn dưới ngưỡng cho phép.
3. Nghiên cứu dự báo dòng chảy về hồ Dầu Tiếng trong mùa lũ
- Trích xuất dữ liệu mưa dự báo từ các mô hình toàn cầu (GFS, NEMS, ECMWF). Đánh giá chỉ số tương quan $r$ và $\text{MAE}$ cho thấy mô hình ECMWF có độ chính xác cao nhất trên lưu vực hồ Dầu Tiếng.
- Thiết lập phương trình hồi quy tuyến tính hiệu chỉnh dữ liệu mưa dự báo theo bước thời gian 3 giờ và 1 ngày.
- Mô phỏng tái hiện thành công dòng chảy lũ cơn bão số 9 (tháng 11/2018) và các mùa lũ 2017, 2018 bằng mô hình MIKE NAM (với bộ thông số hiệu chỉnh tối ưu và trọng số Thiessen cho 13 trạm đo). Mô hình cho phép dự báo trước dòng chảy lũ từ 3 đến 5 ngày.
4. Nghiên cứu tính toán điều tiết lũ hồ Dầu Tiếng
- Xây dựng chương trình tính toán điều tiết lũ tự động hóa với giao diện trực quan, tiếp nhận thông tin mưa dự báo, lưu lượng đến và mực nước triều trạm Vũng Tàu.
- Ứng dụng thử nghiệm điều tiết cho trận lũ kiểm tra cực hạn $\text{P} = \text{PMF}$ (Probable Maximum Flood):
- Kết quả mô phỏng cho thấy lưu lượng xả lớn nhất qua công trình là $2.102{,}87\text{ m}^3/\text{s}$.
- Cắt giảm được $4.532{,}13\text{ m}^3/\text{s}$ so với đỉnh lũ tự nhiên về hồ, bảo đảm an toàn đập và giảm áp lực ngập lụt cho hạ du sông Sài Gòn.
Kết quả và những đóng góp mới
Đóng góp về mặt lý thuyết và phương pháp
- Đề xuất giải pháp dự báo dòng chảy về hồ Dầu Tiếng trong mùa cạn theo thời gian thực dựa trên ứng dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), cho phép dự báo lưu lượng đến hồ hàng ngày, trung bình 10 ngày và trung bình 30 ngày sau với độ chính xác cao.
- Xác lập cơ sở khoa học định lượng cho giải pháp xả nước đẩy mặn tại trạm bơm Hòa Phú trên sông Sài Gòn:
- Xác định chính xác thời điểm bắt đầu xả nước tại hồ Dầu Tiếng là trước 48 giờ so với thời điểm mặn bắt đầu đạt đỉnh tại Hòa Phú.
- Xác định quy mô xả tối ưu là xả liên tục trong 32 giờ với lưu lượng tối thiểu $120\text{ m}^3/\text{s}$ trong một đợt triều cường.
Đóng góp về mặt ứng dụng thực tiễn
- Lập chương trình tự động trích xuất và xử lý dữ liệu mưa dự báo từ mô hình thời tiết toàn cầu ECMWF; kết hợp với mạng lưới 13 trạm đo mưa thực tế trên lưu vực thông qua mô hình MIKE NAM để mô phỏng dòng chảy lũ về hồ trước từ 3 đến 5 ngày. Giải pháp này hỗ trợ đắc lực công tác vận hành hồ theo thời gian thực, đáp ứng các yêu cầu quy định tại Quyết định số 1895/QĐ-TTg ngày 25/12/2019 của Thủ tướng Chính phủ.
- Xây dựng chương trình phần mềm tính toán điều tiết lũ chuyên biệt cho hồ Dầu Tiếng có liên kết với điều kiện thủy triều hạ du. Kết quả thử nghiệm với trận lũ thiết kế cực hạn ($\text{P} = \text{PMF}$) khẳng định khả năng cắt giảm đỉnh lũ $4.532{,}13\text{ m}^3/\text{s}$, giữ lưu lượng xả cực đại ở mức $2.102{,}87\text{ m}^3/\text{s}$.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế: Nghiên cứu tập trung vào các giải pháp phi công trình cho lưu vực hồ Dầu Tiếng và sông Sài Gòn; độ chính xác dự báo lũ phụ thuộc vào sai số của các bản tin dự báo thời tiết toàn cầu và mật độ phân bố trạm đo mưa tự động.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Tích hợp tự động hóa đường truyền dữ liệu quan trắc thời gian thực (SCADA/IoT) từ trạm đo về phần mềm điều hành trung tâm.
- Mở rộng bài toán tối ưu hóa điều tiết liên hồ chứa cho toàn bộ hệ thống lưu vực sông Đồng Nai (kết hợp đồng thời các hồ Dầu Tiếng, Trị An, Thác Mơ, Cần Đơn, Srok Phu Miêng).
Giá trị tham khảo
Luận án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao đối với:
- Cơ quan quản lý và vận hành: Công ty TNHH MTV Khai thác Thủy lợi Dầu Tiếng - Phước Hòa, Ban chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn các tỉnh Tây Ninh, Bình Dương, Long An, Bình Phước và TP. Hồ Chí Minh trong công tác lập kế hoạch cấp nước mùa khô và xả lũ mùa mưa.
- Cơ quan hoạch định chính sách: Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Bộ Tài nguyên và Môi trường trong việc rà soát, cập nhật Quy trình vận hành liên hồ chứa lưu vực sông Đồng Nai.
- Cộng đồng nghiên cứu và đào tạo: Nghiên cứu sinh, học viên cao học, giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật Tài nguyên nước, Thủy văn, Thủy lực công trình trong việc ứng dụng công cụ ANN, mô hình MIKE 11, MIKE NAM và khai thác dữ liệu khí tượng số trị toàn cầu.
Câu hỏi thường gặp
1. Mô hình ANN được ứng dụng như thế nào trong bài toán dự báo dòng chảy mùa cạn về hồ Dầu Tiếng?
Luận án sử dụng cấu trúc mạng Perceptron đa lớp (MLP) với thuật toán học lan truyền ngược sai số (Backpropagation) và hàm kích hoạt Sigmoid tiếp tuyến. Mô hình nhận các véc-tơ đầu vào là chuỗi lượng mưa, mực nước và lưu lượng quá khứ để dự báo dòng chảy đến hồ theo 3 khung thời gian: hàng ngày, trung bình 10 ngày và trung bình 30 ngày sau, phục vụ điều phối tích nước.
2. Nguyên tắc xác định thời điểm và lưu lượng xả đẩy mặn tối ưu tại trạm bơm Hòa Phú là gì?
Dựa trên phân tích tương quan lệch pha sóng triều từ trạm Vũng Tàu/Cảng Sài Gòn đến trạm bơm Hòa Phú, luận án xác định thời điểm mở xả tại hồ Dầu Tiếng phải tiến hành trước 48 giờ so với khi mặn đạt đỉnh tại Hòa Phú. Chế độ xả tối ưu là xả liên tục trong 32 giờ với lưu lượng tối thiểu đạt $120\text{ m}^3/\text{s}$ trong một đợt triều cường, giúp hạ thấp độ mặn hiệu quả mà vẫn tiết kiệm dung tích trữ của hồ.
3. Mô hình dự báo thời tiết toàn cầu nào được chọn để mô phỏng lũ về hồ Dầu Tiếng và thời gian dự kiến trước là bao lâu?
Qua so sánh sai số và hệ số tương quan giữa các mô hình GFS, NEMS và ECMWF, luận án chứng minh mô hình ECMWF phù hợp nhất cho lưu vực hồ Dầu Tiếng. Khi kết hợp dữ liệu mưa ECMWF đã hiệu chỉnh hồi quy với mô hình MIKE NAM, thời gian dự kiến dòng chảy lũ về hồ đạt từ 3 đến 5 ngày trước khi lũ xuất hiện.
4. Kết quả tính toán điều tiết lũ cho trận lũ cực hạn PMF của luận án đạt được chỉ số nào?
Trong kịch bản lũ cực hạn $\text{P} = \text{PMF}$, chương trình điều tiết lũ đã tính toán cắt giảm đỉnh lũ tự nhiên từ hồ về hạ du được $4.532{,}13\text{ m}^3/\text{s}$, với lưu lượng xả tràn lớn nhất được kiểm soát ở mức $2.102{,}87\text{ m}^3/\text{s}$, bảo đảm an toàn tuyệt đối cho đập chính và giảm thiểu ngập lụt vùng hạ du sông Sài Gòn.
Kết luận
Luận án của tác giả Nguyễn Văn Lanh đã giải quyết trọn vẹn bài toán khoa học và thực tiễn về vận hành hợp lý công trình thủy lợi cấp đặc biệt hồ Dầu Tiếng bằng phương pháp phi công trình. Tác giả đã tích hợp thành công mô hình mạng nơ-ron nhân tạo ANN trong dự báo dòng chảy mùa cạn, xác lập quy trình xả đẩy mặn định lượng tại trạm bơm Hòa Phú, và xây dựng công cụ dự báo lũ sớm từ 3-5 ngày bằng mô hình MIKE NAM kết hợp dữ liệu ECMWF cùng phần mềm điều tiết lũ thời gian thực. Các kết quả nghiên cứu là luận cứ kỹ thuật phục vụ trực tiếp công tác quản lý an toàn công trình, phòng chống thiên tai và phát triển kinh tế - xã hội bền vững trên lưu vực sông Sài Gòn - Đồng Nai.
