Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của ngành xây dựng và truyền tải điện, kết cấu thép đóng vai trò then chốt trong các công trình dân dụng và công nghiệp. Tại Việt Nam, hệ thống lưới điện quốc gia trải dài hơn 25.301 km với hơn 60.000 trụ tháp sắt truyền tải điện, trong đó có hơn 8.000 km đường dây 500 kV. Liên kết bu lông là phương pháp chủ yếu để kết nối các cấu kiện thép trong các chân tháp truyền tải điện. Tuy nhiên, hiện tượng lỏng bu lông trong quá trình vận hành có thể gây ra hư hỏng nghiêm trọng, ảnh hưởng đến an toàn kết cấu và vận hành hệ thống điện.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển phương pháp chẩn đoán hiện tượng lỏng bu lông trong chân tháp truyền tải điện bằng cách kết hợp đáp ứng trở kháng cơ-điện và mạng nơ-ron nhân tạo. Nghiên cứu tập trung khảo sát đáp ứng trở kháng trong miền tần số từ 1 kHz đến 100 kHz, mô phỏng các mức độ lỏng bu lông khác nhau (0%, 10%, 20%, 50%) và xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo để xác định chính xác mức độ hư hỏng. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong việc chẩn đoán hiện tượng lỏng bu lông tại chân tháp truyền tải điện, sử dụng phần mềm ANSYS và IBM SPSS Statistics, với dữ liệu mô phỏng và thực nghiệm tại Việt Nam trong giai đoạn 2020-2021.

Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc nâng cao độ an toàn và tuổi thọ của các công trình truyền tải điện, đồng thời giảm thiểu rủi ro do hư hỏng kết cấu gây ra. Việc áp dụng phương pháp trở kháng kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo giúp phát hiện sớm, định vị chính xác và đánh giá mức độ lỏng bu lông, từ đó hỗ trợ công tác bảo trì, sửa chữa kịp thời, đảm bảo vận hành ổn định hệ thống điện quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: phương pháp trở kháng cơ-điện (Electro-Mechanical Impedance - EMI) và mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANNs).

  1. Phương pháp trở kháng cơ-điện (EMI):
    Phương pháp này sử dụng tấm cảm biến PZT (Lead Zirconate Titanate) gắn trên bề mặt kết cấu để đo đáp ứng trở kháng cơ-điện trong miền tần số cao (1 kHz – 100 kHz). Khi kết cấu bị hư hỏng như lỏng bu lông, các đặc trưng động học như khối lượng, độ cứng và hệ số cản thay đổi, dẫn đến sự biến đổi trong đáp ứng trở kháng. Phần thực của trở kháng được ưu tiên sử dụng vì độ nhạy cao với hư hỏng. Chỉ số RMSD (Root Mean Square Deviation) được dùng để đánh giá mức độ thay đổi giữa trạng thái bình thường và hư hỏng.

  2. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs):
    Mạng nơ-ron nhân tạo, đặc biệt là mô hình MLP (MultiLayer Perceptron), được sử dụng để phân loại và dự đoán mức độ lỏng bu lông dựa trên dữ liệu đáp ứng trở kháng thu thập được. Mạng gồm nhiều lớp nơ-ron với các hàm truyền phi tuyến như sigmoid, được huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược (back-propagation) để tối ưu trọng số liên kết. Việc sử dụng ANNs giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán mức độ hư hỏng so với chỉ sử dụng phương pháp trở kháng đơn thuần.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Đáp ứng trở kháng cơ-điện
  • Chỉ số RMSD
  • Mạng nơ-ron nhân tạo MLP
  • Hàm truyền sigmoid và hàm đồng nhất
  • Huấn luyện mạng bằng học có giám sát

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mô phỏng và thực nghiệm kết hợp với các công cụ phần mềm chuyên dụng:

  • Nguồn dữ liệu:
    Dữ liệu mô phỏng được tạo ra từ phần mềm ANSYS, mô hình phần tử hữu hạn chi tiết chân tháp truyền tải điện với các mức độ lỏng bu lông khác nhau (0%, 10%, 20%, 50%). Dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ các mẫu dầm thép và liên kết bu lông trong thực tế.

  • Phương pháp phân tích:
    Đáp ứng trở kháng được khảo sát trong miền tần số 1 kHz – 100 kHz. Chỉ số RMSD được tính toán để đánh giá sự khác biệt giữa trạng thái bình thường và hư hỏng. Mạng nơ-ron nhân tạo MLP được xây dựng và huấn luyện trên tập dữ liệu huấn luyện, sau đó kiểm tra trên tập dữ liệu kiểm tra để đánh giá độ chính xác chẩn đoán mức độ lỏng bu lông.

  • Timeline nghiên cứu:

    • Tháng 2/2021: Bắt đầu thu thập dữ liệu và mô phỏng mẫu dầm thép.
    • Tháng 3-5/2021: Mô phỏng chi tiết chân tháp truyền tải điện với các mức độ lỏng bu lông.
    • Tháng 6-7/2021: Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo, phát triển chương trình tự động khảo sát độ nhạy miền tần số.
    • Tháng 8/2021: Tổng hợp kết quả, viết luận văn và bảo vệ.

Phương pháp nghiên cứu đảm bảo tính khoa học, kết hợp giữa mô phỏng số và phân tích dữ liệu thực nghiệm, sử dụng các chỉ số đánh giá hư hỏng và công nghệ trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả chẩn đoán.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Độ tin cậy của mô phỏng đáp ứng trở kháng:
    So sánh đáp ứng trở kháng của mẫu dầm thép mô phỏng và thực nghiệm trong miền tần số 1 – 30 kHz cho thấy sự tương đồng cao, với sai số RMSD dưới 5%, xác nhận độ tin cậy của phương pháp mô phỏng.

  2. Khả năng phát hiện vị trí bu lông bị lỏng:
    Mô phỏng chi tiết chân tháp truyền tải điện với các mức độ lỏng bu lông (10%, 20%, 50%) cho thấy chỉ số RMSD tăng rõ rệt tại vị trí bu lông bị lỏng, với giá trị RMSD tăng từ khoảng 0.02 (trạng thái bình thường) lên đến 0.15 – 0.25 tùy mức độ lỏng, cho phép xác định chính xác vị trí hư hỏng.

  3. Ảnh hưởng của miền tần số khảo sát:
    Kết quả khảo sát độ nhạy miền tần số cho thấy miền tần số 80 – 90 kHz có độ nhạy cao nhất trong việc phát hiện hiện tượng lỏng bu lông, với chỉ số RMSD tăng trung bình 30% so với các miền tần số khác. Việc lựa chọn miền tần số phù hợp giúp nâng cao độ chính xác chẩn đoán.

  4. Hiệu quả của mạng nơ-ron nhân tạo trong chẩn đoán mức độ lỏng:
    Mạng nơ-ron MLP được huấn luyện trên dữ liệu đáp ứng trở kháng đã đạt độ chính xác chẩn đoán mức độ lỏng bu lông trên 92% đối với các mức độ 10%, 20%, 50%. Mạng cũng cho phép phân biệt chính xác các mức độ lỏng khác nhau, vượt trội hơn so với chỉ số RMSD đơn thuần.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự thành công trong việc chẩn đoán hiện tượng lỏng bu lông là do phương pháp trở kháng cơ-điện nhạy với các thay đổi cục bộ trong kết cấu, đặc biệt là khi sử dụng tấm cảm biến PZT với kích thước nhỏ và khả năng phát hiện tại miền tần số cao. Việc mô phỏng phần tử hữu hạn chi tiết chân tháp truyền tải điện giúp tái hiện chính xác các trạng thái hư hỏng, từ đó cung cấp dữ liệu đầu vào chất lượng cho mạng nơ-ron nhân tạo.

So với các nghiên cứu trước đây, kết quả nghiên cứu này khẳng định tính khả thi và hiệu quả của việc kết hợp phương pháp trở kháng với mạng nơ-ron nhân tạo trong chẩn đoán hư hỏng kết cấu thép, đặc biệt là hiện tượng lỏng bu lông. Việc tự động khảo sát miền tần số nhạy cảm giúp giảm thiểu thời gian xử lý và tăng độ chính xác, khắc phục hạn chế của các phương pháp thủ công trước đây.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ đáp ứng trở kháng theo tần số, bảng so sánh chỉ số RMSD tại các vị trí bu lông và các mức độ lỏng, cũng như biểu đồ kết quả huấn luyện và kiểm tra mạng nơ-ron nhân tạo để minh họa độ chính xác chẩn đoán.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống giám sát trở kháng cơ-điện tại các chân tháp truyền tải điện:
    Lắp đặt tấm cảm biến PZT tại các vị trí bu lông trọng yếu để theo dõi liên tục đáp ứng trở kháng, giúp phát hiện sớm hiện tượng lỏng bu lông. Mục tiêu giảm thiểu thời gian phát hiện xuống dưới 24 giờ, thực hiện trong vòng 12 tháng, do các đơn vị quản lý vận hành điện thực hiện.

  2. Phát triển phần mềm tích hợp mạng nơ-ron nhân tạo để tự động chẩn đoán mức độ lỏng:
    Xây dựng phần mềm ứng dụng trên nền tảng IBM SPSS hoặc tương đương, tự động phân tích dữ liệu trở kháng và đưa ra kết quả chẩn đoán mức độ lỏng bu lông với độ chính xác trên 90%. Thời gian hoàn thành trong 6 tháng, do các nhóm nghiên cứu và công ty công nghệ thực hiện.

  3. Đào tạo nhân lực chuyên môn về kỹ thuật trở kháng và mạng nơ-ron nhân tạo:
    Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo cho kỹ sư vận hành và bảo trì hệ thống truyền tải điện nhằm nâng cao năng lực sử dụng công nghệ mới. Mục tiêu đào tạo ít nhất 50 kỹ sư trong 1 năm.

  4. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng phương pháp cho các loại hư hỏng khác trong kết cấu thép:
    Tiếp tục nghiên cứu áp dụng phương pháp trở kháng và mạng nơ-ron nhân tạo để phát hiện các dạng hư hỏng như nứt, ăn mòn, mỏi vật liệu trong kết cấu thép. Thời gian nghiên cứu dự kiến 2 năm, do các viện nghiên cứu và trường đại học phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư vận hành và bảo trì hệ thống truyền tải điện:
    Học viên và kỹ sư có thể áp dụng phương pháp chẩn đoán hiện tượng lỏng bu lông để nâng cao hiệu quả bảo trì, giảm thiểu rủi ro sự cố, đảm bảo vận hành an toàn.

  2. Nhà nghiên cứu và giảng viên ngành kỹ thuật xây dựng và cơ khí:
    Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu mới, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan đến chẩn đoán sức khỏe kết cấu.

  3. Công ty công nghệ phát triển phần mềm và thiết bị giám sát kết cấu:
    Tham khảo để phát triển các sản phẩm phần mềm chẩn đoán tự động và thiết bị cảm biến PZT ứng dụng trong giám sát kết cấu thép.

  4. Quản lý dự án và chủ đầu tư công trình truyền tải điện:
    Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng kế hoạch bảo trì, nâng cao độ an toàn và tuổi thọ công trình, giảm thiểu chi phí sửa chữa khẩn cấp.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phương pháp trở kháng cơ-điện là gì và tại sao được sử dụng trong chẩn đoán lỏng bu lông?
    Phương pháp này đo đáp ứng trở kháng của tấm cảm biến PZT gắn trên kết cấu, nhạy với các thay đổi cục bộ như lỏng bu lông. Ví dụ, khi bu lông bị lỏng, độ cứng kết cấu giảm, làm thay đổi đáp ứng trở kháng, giúp phát hiện sớm hư hỏng.

  2. Mạng nơ-ron nhân tạo giúp gì trong việc chẩn đoán mức độ lỏng bu lông?
    Mạng nơ-ron nhân tạo phân tích dữ liệu trở kháng phức tạp, học từ các mẫu huấn luyện để dự đoán chính xác mức độ lỏng bu lông, vượt trội hơn các phương pháp thống kê truyền thống.

  3. Miền tần số nào phù hợp nhất để khảo sát hiện tượng lỏng bu lông?
    Nghiên cứu cho thấy miền tần số 80 – 90 kHz có độ nhạy cao nhất, giúp phát hiện và định vị chính xác hiện tượng lỏng bu lông trong chân tháp truyền tải điện.

  4. Phương pháp này có thể áp dụng cho các loại kết cấu khác không?
    Có thể áp dụng cho nhiều loại kết cấu thép và bê tông cốt thép, đặc biệt trong các công trình có liên kết bu lông, tuy nhiên cần điều chỉnh mô hình và dữ liệu phù hợp với từng loại kết cấu.

  5. Làm thế nào để giảm thiểu ảnh hưởng của yếu tố môi trường như nhiệt độ đến kết quả chẩn đoán?
    Có thể sử dụng các thuật toán bù nhiệt độ và lựa chọn miền tần số phù hợp để giảm thiểu ảnh hưởng của nhiệt độ, đồng thời thiết kế hệ thống cảm biến có khả năng ổn định trong điều kiện môi trường thay đổi.

Kết luận

  • Phương pháp kết hợp đáp ứng trở kháng cơ-điện và mạng nơ-ron nhân tạo hiệu quả trong chẩn đoán hiện tượng lỏng bu lông tại chân tháp truyền tải điện.
  • Mô phỏng phần tử hữu hạn và dữ liệu thực nghiệm cho thấy độ tin cậy cao với sai số RMSD dưới 5% trong mô phỏng và độ chính xác chẩn đoán mức độ lỏng trên 92%.
  • Miền tần số 80 – 90 kHz được xác định là vùng tần số nhạy cảm nhất, giúp nâng cao độ chính xác chẩn đoán.
  • Chương trình tự động khảo sát độ nhạy miền tần số giúp giảm thời gian xử lý và tăng hiệu quả chẩn đoán.
  • Đề xuất triển khai hệ thống giám sát và đào tạo nhân lực để ứng dụng rộng rãi trong thực tế, đồng thời mở rộng nghiên cứu cho các dạng hư hỏng khác.

Tiếp theo, cần triển khai thử nghiệm thực địa tại các công trình truyền tải điện lớn, đồng thời phát triển phần mềm chẩn đoán tích hợp để hỗ trợ vận hành và bảo trì. Độc giả và các đơn vị liên quan được khuyến khích áp dụng và phát triển nghiên cứu nhằm nâng cao an toàn và hiệu quả vận hành hệ thống truyền tải điện quốc gia.