Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh môi trường nước thải tại các đô thị lớn như Hà Nội đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng về ô nhiễm và suy giảm chất lượng, việc nâng cao năng lực quản trị an ninh môi trường nước thải trở nên cấp thiết. Theo báo cáo của Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, hiện có khoảng 187 điểm đen ô nhiễm môi trường trên địa bàn thành phố, trong đó nguồn nước mặt và nước ngầm bị suy giảm cả về trữ lượng và chất lượng. Tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng mà còn đe dọa sự phát triển bền vững của thành phố. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng công nghệ Internet of Things (IoT) kết hợp với hệ thống quan trắc tự động nhằm nâng cao năng lực quản trị an ninh môi trường nước thải tại Hà Nội trong giai đoạn 2022-2030. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng mô hình quan trắc, giám sát và điều khiển hệ thống xử lý nước thải từ xa, đồng thời đề xuất các giải pháp công nghệ và quản trị phù hợp. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng xử lý nước thải, giảm thiểu chi phí vận hành và tăng cường hiệu quả quản lý môi trường, góp phần bảo vệ nguồn nước và sức khỏe cộng đồng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: lý thuyết quản trị an ninh phi truyền thống và mô hình quản trị an ninh công nghệ. An ninh phi truyền thống được hiểu là trạng thái an toàn, ổn định và phát triển bền vững của cá nhân, cộng đồng và quốc gia trước các nguy cơ phi quân sự, phi chính trị như ô nhiễm môi trường và biến đổi khí hậu. Mô hình quản trị an ninh công nghệ tập trung vào việc bảo vệ hệ thống công nghệ khỏi các rủi ro, đảm bảo tính bảo mật, toàn vẹn và sẵn có của dữ liệu và thiết bị. Ba khái niệm trọng tâm trong mô hình này gồm: an toàn công nghệ (S1), ổn định công nghệ (S2), phát triển bền vững công nghệ (S3), cùng với quản trị rủi ro công nghệ (C1). Công thức tổng quát được áp dụng là:

$$ S'S = (S1 + S2 + S3) - C1 $$

trong đó $S'S$ là năng lực quản trị an ninh công nghệ của chủ thể. Ngoài ra, luận văn còn sử dụng các khái niệm về mạng cảm biến không dây (WSN), mô hình IoT với 4 lớp cơ bản (thiết bị, mạng, hỗ trợ dịch vụ, ứng dụng) và các giao thức điều khiển truy cập (MAC) như FDMA, TDMA, CDMA để xây dựng hệ thống quan trắc nước thải hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận liên ngành, kết hợp thu thập dữ liệu sơ cấp và thứ cấp. Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo của Trung tâm Quan trắc Tài nguyên và Môi trường Hà Nội giai đoạn 2014-2016, các văn bản pháp luật như Thông tư 10/2017/TT-BTNMT, Nghị định 36/2017/NĐ-CP. Dữ liệu sơ cấp được thu thập qua khảo sát và phỏng vấn sâu với cán bộ quản lý, kỹ thuật viên và nhân viên vận hành các trạm xử lý nước thải tại Hà Nội. Cỡ mẫu khảo sát gồm hơn 50 cán bộ và nhân viên liên quan. Phân tích dữ liệu sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, so sánh và tổng hợp. Quá trình nghiên cứu diễn ra trong khoảng thời gian từ 2018 đến 2023, với các giai đoạn chính gồm thu thập dữ liệu, phân tích thực trạng, xây dựng mô hình ứng dụng IoT và đề xuất giải pháp quản trị an ninh môi trường nước thải.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Thực trạng năng lực quản trị an ninh công nghệ tại Trung tâm Quan trắc Tài nguyên và Môi trường Hà Nội (TTQT): Mức độ ổn định công nghệ được đánh giá trung bình 2.84/5, cho thấy còn nhiều hạn chế trong bảo trì, cập nhật và vận hành hệ thống công nghệ quan trắc. Tần suất đào tạo và kiểm chuẩn hệ thống chưa đáp ứng yêu cầu, dẫn đến nguy cơ mất an toàn và giảm hiệu quả quản lý.

  2. Hiệu quả ứng dụng công nghệ IoT trong quan trắc nước thải: Việc sử dụng cảm biến UV254 của Aqualabo giúp đo nhanh các chỉ số BOD và COD thông qua hệ số hấp thụ quang phổ (SAC), giảm thời gian lấy mẫu và phân tích truyền thống từ nhiều giờ xuống còn vài phút. Điều này giúp phát hiện sớm các biến động chất lượng nước thải, hỗ trợ vận hành trạm xử lý kịp thời.

  3. Mạng cảm biến không dây (WSN) và giao thức truyền thông: Các giao thức MAC như TDMA và CDMA được áp dụng hiệu quả trong việc truyền dữ liệu từ các node cảm biến đến trung tâm điều khiển, đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy cao trong môi trường có nhiều thiết bị và nhiễu sóng. Việc sử dụng mạng cảm biến không dây giúp giảm chi phí lắp đặt và tăng khả năng mở rộng hệ thống.

  4. Tác động của hệ thống quan trắc tự động đến quản trị an ninh môi trường: Hệ thống quan trắc tự động giúp giảm thiểu nhân lực vận hành, tăng cường giám sát liên tục và cảnh báo kịp thời các sự cố ô nhiễm. Theo khảo sát, hơn 70% cán bộ vận hành đánh giá hệ thống IoT giúp nâng cao hiệu quả quản lý và giảm thiểu rủi ro môi trường.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng công nghệ IoT kết hợp mạng cảm biến không dây là giải pháp khả thi và hiệu quả để nâng cao năng lực quản trị an ninh môi trường nước thải tại Hà Nội. Mức độ ổn định công nghệ còn thấp phản ánh thực trạng thiếu đồng bộ trong bảo trì và cập nhật thiết bị, điều này tương đồng với các nghiên cứu trong ngành công nghệ thông tin về quản trị rủi ro công nghệ. Việc áp dụng cảm biến UV254 giúp rút ngắn thời gian phân tích, tăng tính kịp thời trong xử lý nước thải, phù hợp với yêu cầu quản lý môi trường hiện đại. Mạng cảm biến không dây với các giao thức MAC đã chứng minh khả năng truyền dữ liệu ổn định trong môi trường phức tạp, giảm chi phí và tăng tính linh hoạt so với hệ thống có dây truyền thống. Các biểu đồ so sánh mức độ ổn định công nghệ trước và sau khi áp dụng IoT có thể minh họa rõ sự cải thiện về hiệu quả vận hành. Ngoài ra, việc giảm nhân lực vận hành và tăng cường giám sát liên tục góp phần giảm thiểu rủi ro ô nhiễm và nâng cao chất lượng xử lý nước thải, phù hợp với mục tiêu phát triển bền vững của thành phố.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường bảo trì và cập nhật hệ thống công nghệ: TTQT cần xây dựng lịch trình bảo trì định kỳ và cập nhật phần mềm, phần cứng theo tiêu chuẩn quốc tế trong vòng 1-2 năm tới. Chủ thể thực hiện là ban lãnh đạo TTQT phối hợp với các nhà cung cấp công nghệ và đơn vị tư vấn chuyên nghiệp.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực nhân sự: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về quản trị an ninh công nghệ và vận hành hệ thống IoT cho ít nhất 5 cán bộ kỹ thuật trong vòng 12 tháng. Đồng thời, tuyển dụng hoặc đào tạo cán bộ có chứng chỉ quốc tế về quản lý chất lượng và công nghệ.

  3. Mở rộng ứng dụng mạng cảm biến không dây: Triển khai mở rộng hệ thống mạng cảm biến không dây với giao thức TDMA và CDMA tại các trạm xử lý nước thải trọng điểm trong 3 năm tới nhằm tăng cường khả năng giám sát và truyền dữ liệu ổn định.

  4. Xây dựng trung tâm điều khiển và giám sát từ xa: Phát triển trung tâm điều khiển tập trung, tích hợp dữ liệu từ các cảm biến IoT để giám sát, phân tích và điều khiển hệ thống xử lý nước thải từ xa, dự kiến hoàn thành trong vòng 2 năm. Chủ thể thực hiện là Sở Tài nguyên và Môi trường phối hợp với TTQT và các đối tác công nghệ.

  5. Hoàn thiện khung pháp lý và chính sách hỗ trợ: Đề xuất bổ sung các quy định về quản lý, vận hành và bảo mật hệ thống quan trắc tự động trong các văn bản pháp luật hiện hành nhằm tạo hành lang pháp lý thuận lợi cho việc ứng dụng công nghệ mới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cán bộ quản lý môi trường tại các sở, ban ngành: Giúp hiểu rõ về ứng dụng công nghệ IoT trong quản lý nước thải, từ đó xây dựng chính sách và kế hoạch quản lý hiệu quả.

  2. Nhân viên kỹ thuật và vận hành trạm xử lý nước thải: Nâng cao kiến thức về công nghệ cảm biến, mạng không dây và phương pháp vận hành hệ thống quan trắc tự động.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành quản trị an ninh phi truyền thống, công nghệ môi trường: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thực tiễn về quản trị an ninh công nghệ trong lĩnh vực môi trường nước thải.

  4. Doanh nghiệp cung cấp giải pháp công nghệ môi trường: Tham khảo mô hình ứng dụng IoT và mạng cảm biến để phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu quản lý nước thải đô thị.

Câu hỏi thường gặp

  1. IoT có vai trò gì trong quản trị an ninh môi trường nước thải?
    IoT giúp thu thập dữ liệu liên tục, tự động từ các cảm biến, hỗ trợ giám sát chất lượng nước thải kịp thời và chính xác, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý và xử lý.

  2. Mạng cảm biến không dây có ưu điểm gì so với hệ thống có dây?
    Mạng không dây giảm chi phí lắp đặt, dễ mở rộng, có khả năng tự tổ chức và phục hồi, phù hợp với môi trường phức tạp và nhiều thiết bị như hệ thống quan trắc nước thải.

  3. Các chỉ số BOD và COD được đo như thế nào trong hệ thống IoT?
    Thông qua cảm biến UV254 đo hệ số hấp thụ quang phổ (SAC), từ đó ước lượng nhanh các chỉ số BOD và COD mà không cần lấy mẫu và phân tích truyền thống mất nhiều thời gian.

  4. Làm thế nào để đảm bảo an ninh công nghệ trong hệ thống quan trắc?
    Cần áp dụng các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập, xác thực người dùng và bảo vệ vật lý thiết bị để ngăn chặn truy cập trái phép và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.

  5. Những thách thức chính khi triển khai IoT trong quản lý nước thải là gì?
    Bao gồm chi phí đầu tư ban đầu, yêu cầu bảo trì và cập nhật thiết bị, đào tạo nhân sự vận hành, cũng như đảm bảo an ninh mạng và bảo mật dữ liệu trong môi trường phức tạp.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình ứng dụng công nghệ IoT kết hợp hệ thống quan trắc tự động nhằm nâng cao năng lực quản trị an ninh môi trường nước thải tại Hà Nội.
  • Kết quả khảo sát và phân tích cho thấy mức độ ổn định công nghệ hiện tại còn thấp, cần có các giải pháp bảo trì, cập nhật và đào tạo nhân sự phù hợp.
  • Việc áp dụng cảm biến UV254 và mạng cảm biến không dây giúp cải thiện đáng kể hiệu quả giám sát và xử lý nước thải, giảm chi phí vận hành và nhân lực.
  • Đề xuất các giải pháp cụ thể về kỹ thuật, quản lý và chính sách nhằm phát triển hệ thống quan trắc và trung tâm điều khiển từ xa trong giai đoạn 2022-2030.
  • Khuyến nghị các cơ quan quản lý, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu tiếp tục phối hợp triển khai và hoàn thiện các giải pháp công nghệ để bảo vệ nguồn nước và nâng cao an ninh môi trường bền vững.

Hành động tiếp theo: Khởi động dự án thí điểm ứng dụng IoT tại một số trạm xử lý nước thải trọng điểm, đồng thời tổ chức đào tạo chuyên sâu cho cán bộ kỹ thuật trong vòng 12 tháng tới.