Tổng quan luận án

Đề tài luận án tiến sĩ kỹ thuật "Nghiên cứu xây dựng thuật toán ngẫu nhiên tính toán tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu trên cơ sở ảnh hưởng của các yếu tố thời tiết" do nghiên cứu sinh Đặng Quang Việt thực hiện tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, chuyên ngành Khoa học Hàng hải (mã số: 9840106), dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Nguyễn Viết Thành và PGS. Nguyễn Minh Đức vào năm 2023.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Về phương diện chủ trương và khung pháp lý, Đảng Cộng sản Việt Nam đã ban hành Nghị quyết số 09-NQ/TƯ ngày 09/02/2007 về Chiến lược biển Việt Nam đến năm 2020 và Nghị quyết số 36-NQ/TƯ ngày 22/10/2018 về Chiến lược phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045. Về mặt quản lý nhà nước chuyên ngành hàng hải, ngày 19/03/2015, Việt Nam chính thức tham gia đầy đủ 6 Phụ lục của Công ước quốc tế về phòng ngừa ô nhiễm từ tàu biển (MARPOL 73/78). Nhằm cụ thể hóa các cam kết quốc tế, Bộ Giao thông Vận tải đã ban hành Thông tư số 40/2018/TT-BGTVT ngày 29/06/2018 quy định về thu thập và báo cáo tiêu thụ nhiên liệu của tàu biển Việt Nam, cùng Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia QCVN 26/2018/BGTVT và Thông tư số 09/2019/TT-BGTVT ngày 01/03/2019 về các hệ thống ngăn ngừa ô nhiễm biển của tàu.

Trong thực tế vận hành hàng hải quốc tế, nhiều hệ thống hỗ trợ tính toán tuyến đường khí tượng thương mại đã được triển khai như ChartCo, Hệ thống tối ưu hóa hoạt động tàu SPOS (Ship Performance Optimization System), AMI Seaware Routing, Sea Planner, hay Interactive Weather của Clearpoint. Tuy nhiên, tác giả chỉ ra các khoảng trống và rào cản kỹ thuật khiến các hệ thống này chưa thể phổ biến rộng rãi cho đội tàu biển Việt Nam:

  1. Chi phí đầu tư và duy trì bản quyền thương mại rất cao;
  2. Cơ chế thuật toán đóng gói kín ("hộp đen") và các dữ liệu thời tiết sử dụng không được công bố chi tiết, khiến thuyền viên khó tiếp cận và làm chủ công nghệ;
  3. Rào cản ngôn ngữ và sự thiếu hụt hướng dẫn khai thác đồng bộ theo các đặc tính kỹ thuật riêng của từng con tàu cụ thể;
  4. Các hệ thống hiện hữu chưa tính toán đầy đủ đặc tính điều động thực tế của tàu theo tác động tổng hợp của các yếu tố khí quyển - hải dương, chưa gắn kết chặt chẽ sự thay đổi chế độ vòng quay máy (rpm) với bài toán tiêu thụ nhiên liệu, cũng như chưa định lượng rủi ro chậm trễ lịch trình hay rủi ro gặp vùng thời tiết nguy hiểm khi các thông số đầu vào biến động.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu, xây dựng và ứng dụng thuật toán ngẫu nhiên (cụ thể là thuật toán bầy vi khuẩn cải tiến) để tính toán tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu mức tiêu thụ nhiên liệu dựa trên nguyên tắc "tàu đến cảng kịp lúc" (Just in Time - JIT), nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng và giảm phát thải khí nhà kính từ tàu biển.

Các nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được tác giả đánh số và xác lập gồm:

  1. Tổng hợp và làm chủ dữ liệu thời tiết số dạng lưới (GRIB 2 và netCDF) bao gồm sóng, gió từ Viện RISH và dòng chảy bề mặt từ cơ sở dữ liệu OSCAR;
  2. Ứng dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để xây dựng mô hình quan hệ xác định đặc tính thay đổi tốc độ và mức tiêu hao nhiên liệu của tàu theo từng điều kiện hành hải cụ thể;
  3. Thiết lập hàm mục tiêu tối ưu hóa nhiên liệu gắn với điều kiện ràng buộc thời gian đến cảng theo nguyên tắc Just in Time;
  4. Nghiên cứu cải tiến thuật toán tối ưu bầy vi khuẩn (BFOA) phù hợp với không gian tìm kiếm hàng hải và xây dựng phần mềm mô phỏng, tính toán kế hoạch chạy tàu tối ưu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Bản tin thời tiết biển (sóng, gió, dòng chảy); đặc tính suy giảm tốc độ tàu biển trong điều kiện hành hải thực tế; đặc tính tiêu thụ nhiên liệu của tàu biển; hàm mục tiêu tối ưu hóa nhiên liệu theo nguyên tắc Just in Time; thuật toán tối ưu hóa ngẫu nhiên bầy vi khuẩn (BFOA).
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Về dữ liệu thời tiết: Khai thác bản tin dự báo gió toàn cầu (GWM), bản tin sóng toàn cầu (GSM) định dạng GRIB 2 từ cơ sở dữ liệu RISH của Viện nghiên cứu phát triển bền vững khí quyển nhân loại thuộc Đại học Kyoto, Nhật Bản; và bản tin dòng chảy bề mặt đại dương thời gian thực định dạng netCDF từ dự án OSCAR thuộc Phòng thí nghiệm Sức đẩy phản lực (JPL Oceanography) thuộc Viện Công nghệ California (Caltech/NASA).
    • Về đặc tính tàu: Dữ liệu thực nghiệm thu thập từ tàu chở khí hóa lỏng MV Gas Nirvana trong giai đoạn vận hành từ ngày 01/04/2020 đến ngày 01/11/2020, xét trên các dải mớn nước (5m, 6m, 7m), hiệu số mớn nước (trim), góc gió tương đối (0° đến 180°) và các chế độ vòng quay chân vịt (rpm).
    • Về thuật toán: Tập trung nghiên cứu, cải tiến thuật toán vi khuẩn (BFOA) phục vụ bài toán tìm đường và tối ưu tốc độ hành trình.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu được tác giả điểm lại

Trong Chương 1, tác giả hệ thống hóa các nhóm giải pháp giảm phát thải khí nhà kính và nâng cao hiệu quả năng lượng theo khung hướng dẫn của Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO):

  • Nhóm giải pháp thiết kế tàu: Tăng tải trọng giảm trọng lượng tàu không; tối ưu hóa hình dạng thân vỏ để giảm lực cản (vốn chiếm tới 70% công suất tiêu hao của máy); tối ưu hóa hình dạng khí động học thượng tầng; cải thiện dòng theo của chân vịt; tích hợp năng lượng phụ trợ (sức gió thông qua diều/buồm, năng lượng mặt trời, năng lượng hạt nhân).
  • Nhóm giải pháp công nghệ máy: Điều chỉnh quá trình cháy, phun nhiên liệu áp lực cao, phun nước áp lực cao, tuần hoàn khí xả, xử lý nhiệt khí thải và phun bổ sung oxy.
  • Nhóm giải pháp nhiên liệu: Chuyển đổi sang nhiên liệu hàm lượng lưu huỳnh thấp, khí thiên nhiên hóa lỏng (LNG), nhiên liệu sinh học (Bio-methanol, Bio-ethanol), khí sinh học (Biogas), nhũ tương, hydro và amonia.
  • Nhóm giải pháp khai thác tàu: Giảm tốc độ khai thác; tối ưu hóa mớn nước và độ chúi; định kỳ làm sạch thân vỏ; thiết lập tuyến đường hàng hải khí tượng (phương pháp Isocrone - đường đẳng thời gian) và ứng dụng kỹ thuật Just in Time.

Tác giả cũng tổng thuật các phương pháp toán học và thuật toán tối ưu hóa đã được áp dụng trong bài toán dẫn tàu trên thế giới và tại Việt Nam:

Nhóm phương pháp / Thuật toán Công trình và tác giả tiêu biểu Đặc điểm ứng dụng trong hàng hải
Quy hoạch động (Dynamic Programming) Bellman (1957) [78, 86]; Laura Walther và cộng sự (2016) [23] Tìm đường đi ngắn nhất trên mạng lưới nút; tối ưu hóa tuyến đường thời tiết nhưng độ phức tạp tính toán tăng nhanh khi mở rộng biến trạng thái.
Thuật toán tìm đường Dijkstra A. Guedes Soares (2019) [51] Xây dựng tuyến đường an toàn dựa trên tập dữ liệu giám sát hành trình AIS.
Thuật toán Đàn kiến (ACOA) Tsou, Ming-Cheng & Hsueh, Chao-Kuang (2010) [50]; Luận án TS. Nguyễn Minh Đức (2010, 2012) [54, 57] Mô phỏng nồng độ pheromone để lập kế hoạch phòng ngừa va chạm tàu thuyền tự động trên cơ sở tích hợp dữ liệu radar, AIS, GPS.
Thuật toán Di truyền (GA) Các nghiên cứu tổng hợp [40] Tìm kiếm ngẫu nhiên theo cơ chế chọn lọc tự nhiên, lai tạo và đột biến để tìm tuyến tối ưu.
Phương pháp Isocrone & Tối ưu thời tiết Raphael Zaccone, Massimo Figari, Michele Martelli (2018) [26]; M. Nguyen và cộng sự (2013) [24] Lập tuyến đường tiêu thụ nhiên liệu tối thiểu trong các kịch bản thời tiết thực tế; kết hợp đa thang đo.
Thuật toán Vi khuẩn (BFOA) K.M. Passino (2002) [22, 25]; M. Nguyen và cộng sự (2012) [52]; Luận án TS. Phạm Ngọc Hà (2018) [18] Passino đề xuất nguyên lý tìm kiếm thức ăn; M. Nguyen ứng dụng BFOA tối ưu hàm chi phí tránh va; Phạm Ngọc Hà phát triển BFO thích nghi tính toán tuyến tìm kiếm cứu nạn vùng biển Ninh Thuận - Kiên Giang.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án giải quyết

Từ việc phân tích các công trình trên, tác giả xác định phương pháp đường đẳng thời gian truyền thống (Isocrone) có hàm mục tiêu bất biến là "thời gian hành trình nhỏ nhất", không cho phép điều chỉnh giảm tốc độ linh hoạt để tránh các vùng thời tiết bất lợi phía trước. Các thuật toán như quy hoạch động hay vét cạn gặp trở ngại lớn về tài nguyên xử lý khi đưa vào nhiều biến số thời tiết thực tế. Trong khi đó, thuật toán BFOA có ưu thế cấu trúc phân tán, tính tự chủ của cá thể cao, không đòi hỏi hàm mục tiêu khả vi hay hàm lồi. Luận án lựa chọn giải quyết bài toán: kết hợp việc giải mã dữ liệu khí tượng - hải dương số độ phân giải cao với việc mô hình hóa thực nghiệm đặc tính tàu bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, từ đó cải tiến thuật toán BFOA để tính toán đồng thời cả quỹ đạo không gian và chế độ vận hành máy tối ưu theo nguyên tắc Just in Time.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

  • Tuyến đường chạy tàu tối ưu: Được định nghĩa là tuyến đường dung hòa ba yêu cầu kỹ thuật: ngắn nhất, an toàn nhất và thời gian hành trình phù hợp nhất nhằm đem lại hiệu quả kinh tế cao nhất. Hiệu quả kinh tế của chuyến đi được biểu diễn qua công thức hàm chi phí tổng quát: $$B = Q_d \cdot t_d + Q_c \cdot t_c$$ Trong đó: $Q_d, Q_c$ lần lượt là định mức chi phí cho một ngày đêm tàu đỗ và một ngày đêm tàu chạy; $t_d, t_c$ là thời gian tàu đỗ và thời gian tàu chạy thực tế. Do chi phí khi tàu chạy lớn hơn rất nhiều so với tàu đỗ ($Q_c \gg Q_d$), tuyến đường tối ưu phải kiểm soát chặt chẽ thời gian hành trình $t_c$ gắn với tiêu thụ nhiên liệu. Các dạng quỹ đạo xem xét gồm đường hằng hướng (Rhumb line), cung vòng lớn (Great circle) và tuyến hàng hải hỗn hợp (Composite track).
  • Kế hoạch chạy tàu tối ưu và nguyên tắc Just in Time (JIT): Là kế hoạch phân bổ tốc độ và vòng quay chân vịt hợp lý trên từng phân đoạn tuyến đã vạch ra. Nguyên tắc JIT xác định tốc độ chạy tàu dựa trên thời điểm cảng đích ấn định sẵn sàng tiếp nhận, tránh hiện tượng tàu chạy tốc độ cao rồi phải neo chờ ngoài cảng gây lãng phí nhiên liệu và phát thải không cần thiết.
  • Nguyên lý thuật toán tối ưu bầy vi khuẩn (BFOA): Dựa trên mô hình sinh học của vi khuẩn Escherichia coli do Passino (2002) đề xuất, bao gồm bốn bước xử lý chính:
    1. Hóa ứng động (Chemotaxis): Quá trình vi khuẩn di chuyển tìm kiếm thức ăn thông qua việc bơi (swimming) và nhào lộn (tumbling);
    2. Tụ bầy (Swarming): Tương tác gián tiếp giữa các cá thể qua tín hiệu hóa học để thu hút nhau về phía nguồn dinh dưỡng cao;
    3. Sinh sản (Reproduction): Các cá thể có năng lượng tích lũy thấp sẽ bị loại bỏ, các cá thể khỏe mạnh nhân đôi để duy trì quy mô quần thể;
    4. Phân tán và đào thải (Elimination and Dispersal): Loại bỏ ngẫu nhiên một số cá thể và tạo mới cá thể ở vị trí ngẫu nhiên trong không gian tìm kiếm nhằm thoát khỏi cực trị địa phương.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

Luận án kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật:

  • Phương pháp chuyên gia: Lấy ý kiến các chuyên gia hàng hải để xác định trọng số, ngưỡng an toàn hàng hải và các thông số đầu vào của hàm mục tiêu;
  • Phương pháp tổng hợp dữ liệu: Xây dựng phần mềm trích xuất dữ liệu nhị phân GRIB 2 (sóng, gió) và netCDF (dòng chảy) thành tệp dữ liệu thời tiết hợp nhất;
  • Phương pháp bình phương nhỏ nhất (Least Squares Method): Hồi quy thực nghiệm chuỗi số liệu vận hành thực tế của tàu để lập hàm quan hệ phi tuyến giữa tốc độ tàu, lượng tiêu thụ nhiên liệu với các biến: chiều cao sóng, hướng sóng, tốc độ gió, hướng gió, tốc độ dòng chảy, số vòng quay máy (rpm), mớn nước (draft) và hiệu số mớn nước (trim);
  • Phương pháp mô phỏng số: Thiết kế thuật toán và xây dựng phần mềm trên môi trường ngôn ngữ Visual Basic 2010 (VB 2010), chạy mô phỏng các chuyến hành trình thực tế để đánh giá hiệu quả tối ưu.

Nguồn tư liệu và dữ liệu

  1. Dữ liệu khí tượng RISH: Bản tin dự báo gió toàn cầu (Global Wind Model - GWM) và bản tin dự báo sóng toàn cầu (Global Wave Model - GSM) định dạng GRIB 2 của Viện nghiên cứu phát triển bền vững khí quyển nhân loại (Đại học Kyoto). Dữ liệu được trích xuất từ 01/2020 đến 12/2020 (dữ liệu chi tiết nghiệm thu từ ngày 16/11/2020 đến 08/12/2020);
  2. Dữ liệu hải lưu OSCAR: Dữ liệu dòng chảy bề mặt đại dương thời gian thực (Ocean Surface Current Analyses Real-Time) định dạng netCDF thuộc Jet Propulsion Laboratory (JPL/NASA);
  3. Dữ liệu khai thác tàu thực tế: Nhật ký hành trình, báo cáo trưa (noon report) và số liệu lưu trữ tiêu thụ nhiên liệu của tàu chở khí hóa lỏng MV Gas Nirvana trong 7 tháng hoạt động liên tục (01/04/2020 – 01/11/2020).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu của đề tài luận án

Chương này tập trung phân tích cơ sở pháp lý và kỹ thuật liên quan đến hiệu quả năng lượng tàu biển, đồng thời tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước.

  • Trình bày 4 nhóm giải pháp giảm phát thải: thiết kế vỏ tàu, công nghệ động lực máy chính, chuyển đổi nhiên liệu sạch và quản lý khai thác tối ưu. Tác giả khẳng định giải pháp tối ưu hóa tuyến đường và kế hoạch chạy tàu là phương thức chi phí thấp, có thể áp dụng ngay trên đội tàu hiện hữu mà không cần can thiệp kết cấu.
  • Phân tích ưu - nhược điểm của các thuật toán tối ưu hóa: quy hoạch động (DP), đàn kiến (ACOA), vét cạn (EC), leo đồi (HCA), di truyền (GA) và bầy vi khuẩn (BFOA). Luận án chứng minh tính khả thi của BFOA trong giải quyết bài toán đa biến phi tuyến của ngành hàng hải.
  • Xác định cơ chế tác động của các yếu tố môi trường biển lên chuyển động tàu:
    • Sóng biển: Thành phần kháng lực sóng chiếm 20-30% tổng kháng lực khi tàu chạy chậm, nhưng tăng vọt lên 60-70% khi tàu chạy tốc độ cao. Dữ liệu thực nghiệm của tàu thử nghiệm có tốc độ khai thác 18 hải lý/giờ (kts) được phân tích theo 3 trường hợp: xuôi sóng, ngang sóng và ngược sóng;
    • Gió: Sinh ra sóng mặt biển và tạo lực cản trực tiếp lên phần thượng tầng kiến trúc tùy thuộc vào góc hướng gió tương đối ($0^\circ - 180^\circ$);
    • Hải lưu: Tác động trực tiếp làm tăng hoặc giảm vận tốc tuyệt đối của tàu đối với đáy biển.

Chương 2: Tổng hợp thông tin thời tiết phục vụ tính toán tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu

Nội dung chương 2 giải quyết khâu tiền xử lý dữ liệu khí tượng - hải dương phục vụ cho thuật toán tối ưu:

  • Khảo sát các kênh tiếp nhận thông tin khí tượng hiện hành trên buồng lái tàu biển: thiết bị gọi nhóm tăng cường Inmarsat C (EGC), máy thu Navtex, máy thu thời tiết Facsimile và nhận định sự cần thiết của dữ liệu số dạng lưới.
  • Nghiên cứu cấu trúc tệp GRIB 2 (Gridded Binary) của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO), phân tích các mẫu định nghĩa: mẫu định nghĩa lưới (Grid Definition Template - GDT), mẫu định nghĩa sản phẩm (Product Definition Template - PDT) và mẫu biểu diễn dữ liệu (Data Representation Template - DRT).
  • Lập trình xây dựng phần mềm trên Visual Basic 2010 để giải mã tự động các tệp GRIB 2 chứa bản tin dự báo gió toàn cầu và sóng toàn cầu từ cơ sở dữ liệu RISH (thực nghiệm trích xuất thành công các thư mục GSM và GWM giai đoạn 16/11/2020 – 06/12/2020).
  • Nghiên cứu cấu trúc tệp netCDF (Network Common Data Form) và lập trình mô-đun giải mã dữ liệu dòng chảy đại dương thời gian thực từ cơ sở dữ liệu OSCAR.
  • Xây dựng quy trình tự động ghép nối 3 trường dữ liệu (sóng, gió, dòng chảy) theo tọa độ địa lý và thời gian, tạo thành tệp dữ liệu thời tiết tổng hợp duy nhất phục vụ tính toán lập tuyến.

Chương 3: Tổng hợp, phân tích đặc tính thay đổi tốc độ và đặc tính tiêu thụ nhiên liệu của tàu biển trong từng điều kiện hành hải cụ thể bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất phục vụ tính toán tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu

Chương này xác lập cơ sở dữ liệu động học và tiêu hao năng lượng của tàu biển:

  • Thiết lập biểu mẫu chuẩn hóa để ghi nhận thông tin khai thác thực tế:
Biểu mẫu dữ liệu thực nghiệm Các thông số đầu vào được ghi nhận Mục đích sử dụng
Bảng 3.1 & Bảng 3.3: Bảng ghi đặc tính thay đổi tốc độ tàu Tốc độ tàu thực tế ($V$), chế độ vòng quay máy ($rpm$), mớn nước ($draft$), hiệu số mớn nước ($trim$), hướng và độ cao sóng, hướng và tốc độ gió, hướng và vận tốc dòng chảy. Xác định mức độ suy giảm vận tốc do ảnh hưởng của thời tiết tương ứng với từng chế độ khai thác.
Bảng 3.2 & Bảng 3.4: Bảng ghi đặc tính tiêu thụ nhiên liệu Suất tiêu hao nhiên liệu theo giờ/ngày đêm, chế độ máy ($rpm$), tình trạng tải trọng (mớn nước), các yếu tố khí quyển - hải dương tương ứng. Xác định quan hệ giữa chế độ tải động cơ và lượng dầu tiêu thụ trong từng điều kiện thời tiết.
  • Ứng dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để khớp các hàm số thực nghiệm phi tuyến, mô phỏng diễn biến tốc độ và lượng nhiên liệu tiêu thụ của tàu MV Gas Nirvana trong giai đoạn từ 01/04/2020 đến 01/11/2020 với các giá trị mớn nước 5m, 6m, 7m và góc gió tương đối từ 0° đến 180°.
  • Phát triển bộ phần mềm quản trị dữ liệu tích hợp bao gồm 3 phân hệ chức năng:
    • Phân hệ quản lý tính năng tốc độ tàu (Vessel Speed Performance Manager);
    • Phân hệ quản lý hành trình chuyến đi (Vessel Voyage Manager);
    • Phân hệ quản lý cấp phát và tiêu thụ nhiên liệu (Vessel Bunkering Manager).

Chương 4: Nghiên cứu, xây dựng thuật toán vi khuẩn cải tiến để tính toán tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu nhiên liệu dựa trên nguyên tắc Just in Time “Tàu đến cảng kịp lúc”

Chương 4 là phần trọng tâm về mặt thuật toán và thực nghiệm mô phỏng của luận án:

  • Định nghĩa không gian tìm kiếm hàng hải: Rời rạc hóa hành trình thành các chặng thông qua hệ thống các đường nút (waypoint lines) và điểm nút (waypoints - WPT) nằm giữa điểm xuất phát và cảng đích.
  • Thiết lập hàm mục tiêu tối thiểu hóa tổng lượng nhiên liệu tiêu thụ ($FC_{total}$) cho toàn bộ chuyến đi: $$FC_{total} = \sum_{i=1}^{N} FC_i(v_i, rpm_i, Wave_i, Wind_i, Current_i) \to \min$$ Dưới điều kiện ràng buộc: $$\sum_{i=1}^{N} \Delta t_i \le T_{ETA}$$ Trong đó: $\Delta t_i$ là thời gian chạy qua phân đoạn $i$; $T_{ETA}$ là thời điểm tàu được chỉ định cập cảng theo nguyên tắc Just in Time; các biến số sóng ($Wave$), gió ($Wind$), dòng chảy ($Current$) được cập nhật tự động từ tệp thời tiết tổng hợp tại thời điểm tàu đi qua phân đoạn $i$.
  • Cải tiến thuật toán bầy vi khuẩn (BFOA):
    • Biến đổi mỗi cá thể vi khuẩn đại diện cho một phương án tuyến đường hoàn chỉnh (chuỗi tọa độ điểm nút kèm chế độ vòng quay máy tương ứng trên từng đoạn);
    • Điều chỉnh bước nhảy hóa ứng động (Chemotaxis step size) thích nghi theo sai số thời gian và độ tiêu hao nhiên liệu để tăng tốc độ hội tụ;
    • Áp dụng kỹ thuật chỉnh sửa tuyến ngẫu nhiên nhằm loại bỏ các điểm nút vi phạm an toàn độ sâu (chân hoa tiêu UKC) hoặc đi vào vùng thời tiết cực đoan.
  • Xây dựng phần mềm tích hợp thuật toán BFOA cải tiến trên nền Visual Basic 2010. Tiến hành thử nghiệm mô phỏng thuật toán qua $n$ vòng lặp tính toán, so sánh phương án tuyến ngẫu nhiên ban đầu với tuyến tối ưu sau cùng, chứng minh mức tiết kiệm nhiên liệu trong khi vẫn thỏa mãn chính xác mốc thời gian cập cảng.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

  1. Làm chủ kỹ thuật xử lý dữ liệu thời tiết số chuyên ngành: Luận án đã xây dựng thành công thuật toán và mô-đun phần mềm giải mã trực tiếp hai định dạng dữ liệu khí tượng - hải dương toàn cầu tiêu chuẩn là GRIB 2 (từ Viện RISH, Đại học Kyoto) và netCDF (từ dự án OSCAR, JPL/NASA), cho phép tích hợp tự động dữ liệu dự báo sóng, gió và dòng chảy vào bài toán dẫn tàu mà không phải phụ thuộc vào các dịch vụ thương mại trung gian.
  2. Xác lập mô hình thực nghiệm tính năng tàu bằng phương pháp giải tích: Ứng dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để thiết lập bộ thông số quan hệ định lượng giữa chế độ vòng quay chân vịt (rpm), mớn nước (draft), độ chúi (trim) và ảnh hưởng của sóng, gió, dòng chảy đến sự suy giảm tốc độ và mức tiêu hao nhiên liệu của tàu.
  3. Cải tiến cấu trúc thuật toán bầy vi khuẩn (BFOA): Đề xuất giải pháp mã hóa tuyến đường hàng hải vào không gian tìm kiếm của bầy vi khuẩn, cải tiến bước hóa ứng động và cơ chế đào thải - phân tán để giải bài toán tối ưu hóa đa biến, kết hợp đồng thời việc lựa chọn quỹ đạo không gian và phân bổ tốc độ theo hàm mục tiêu tiêu thụ nhiên liệu gắn với điều kiện biên Just in Time.

Đóng góp thực tiễn và giải pháp đề xuất

  1. Phát triển phần mềm ứng dụng nội địa: Tạo lập phần mềm tính toán tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu hoàn chỉnh trên nền tảng Visual Basic 2010. Sản phẩm có giao diện tiếng Việt, dễ sử dụng, giúp đội ngũ thuyền trưởng và sĩ quan hàng hải Việt Nam chủ động lập kế hoạch chuyến đi, xóa bỏ rào cản ngôn ngữ và sự phụ thuộc vào các phần mềm đắt tiền của nước ngoài.
  2. Đáp ứng quy định pháp lý về môi trường: Kết quả nghiên cứu là công cụ hỗ trợ thiết thực cho các công ty vận tải biển Việt Nam thực hiện thu thập, báo cáo dữ liệu tiêu thụ nhiên liệu theo Thông tư số 40/2018/TT-BGTVT, xây dựng Kế hoạch quản lý hiệu quả năng lượng trên tàu (SEEMP) và đáp ứng các tiêu chuẩn giảm phát thải khí nhà kính bắt buộc của Công ước MARPOL 73/78.
  3. Mở rộng phạm vi hỗ trợ quản lý điều hành: Tác giả đề xuất ứng dụng phần mềm không chỉ trên các tàu biển chạy tuyến quốc tế mà còn có thể trang bị cho các Trung tâm Quản lý giao thông tàu thuyền (VTS) thuộc các Cảng vụ hàng hải nhằm giám sát, điều phối tốc độ tàu vào - rời luồng hợp lý, giảm ùn tắc và nâng cao an toàn khu vực vùng nước cảng biển.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Dữ liệu thực nghiệm để xây dựng mô hình suy giảm tốc độ và tiêu thụ nhiên liệu trong luận án mới chỉ được thực hiện trên một đối tượng cụ thể là tàu chở khí hóa lỏng MV Gas Nirvana, chưa bao quát đầy đủ các phân loại tàu vỏ lớn khác như tàu chở hàng rời trọng tải lớn (Capesize/Panamax) hay tàu container tốc độ cao.
  • Độ chính xác của bài toán tối ưu phụ thuộc hoàn toàn vào độ phân giải lưới không gian và tần suất cập nhật định kỳ của các nguồn dữ liệu số RISH và OSCAR; chưa xét đến các biến động dị thường thời gian thực xuất hiện giữa hai chu kỳ dự báo.
  • Luận án tập trung vào điều kiện hành hải đại dương; các giới hạn vận hành trong luồng hàng hải hẹp, khu vực có mật độ giao thông cao hoặc vùng chịu ảnh hưởng của các quy chế hàng hải đặc thù chưa được tích hợp chi tiết vào hàm ràng buộc.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng thu thập dữ liệu và kiểm chứng mô hình bình phương nhỏ nhất trên nhiều kiểu loại tàu biển có hình dáng thân vỏ, hệ động lực và công năng khai thác khác nhau nhằm hoàn thiện bộ thư viện dữ liệu tàu.
  • Nghiên cứu cơ chế kết nối truyền dữ liệu thời tiết trực tuyến qua hệ thống thông tin vệ tinh băng thông rộng (như Inmarsat FleetBroadband hoặc VSAT) để liên tục cập nhật dữ liệu khí tượng số tự động về phần mềm trên buồng lái theo thời gian thực.
  • Nghiên cứu giao tiếp phần mềm với Hệ thống Thông tin và Hiển thị Hải đồ Điện tử (ECDIS) theo chuẩn dữ liệu quốc tế để có thể truyền thẳng tuyến đường và kế hoạch chạy tàu tối ưu đã tính toán lên hải đồ công tác của sĩ quan trực ca.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu chuyên khảo kỹ thuật có giá trị tham khảo rõ ràng cho các nhóm đối tượng:

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Hàng hải: Cung cấp phương pháp luận chi tiết về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (thuật toán tối ưu hóa bầy vi khuẩn BFOA) vào bài toán điều khiển và khai thác tàu biển; phương pháp xử lý dữ liệu khí quyển - hải dương số; và phương pháp xử lý số liệu thực nghiệm hàng hải bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.
  • Đối với thuyền trưởng và sĩ quan hàng hải: Là tài liệu hướng dẫn nghiệp vụ về kỹ thuật lập kế hoạch hành trình hiện đại, làm rõ cơ chế tương tác giữa các yếu tố sóng, gió, dòng chảy với chế độ làm việc của máy chính và mức tiêu hao nhiên liệu, phục vụ việc dẫn tàu an toàn và tiết kiệm năng lượng.
  • Đối với các doanh nghiệp vận tải biển: Cung cấp giải pháp phần mềm nội địa giúp quản lý định mức nhiên liệu đội tàu, tối ưu hóa chi phí vận hành chuyến đi và thực thi các nghĩa vụ kiểm kê khí nhà kính theo quy chuẩn quốc tế.
  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước (Cục Hàng hải Việt Nam, các Cảng vụ hàng hải): Làm cơ sở tham khảo khoa học để xây dựng quy trình tiếp nhận và hướng dẫn tàu đến cảng theo nguyên tắc Just in Time tại các trung tâm VTS, góp phần hiện đại hóa công tác điều phối giao thông hàng hải.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng những nguồn dữ liệu thời tiết số cụ thể nào và định dạng tệp tin tương ứng là gì?

Luận án sử dụng hai nguồn dữ liệu thời tiết số toàn cầu:

  • Bản tin dự báo gió toàn cầu (GWM) và bản tin dự báo sóng toàn cầu (GSM) từ cơ sở dữ liệu của Viện nghiên cứu phát triển bền vững khí quyển nhân loại (RISH) thuộc Đại học Kyoto, Nhật Bản, được mã hóa dưới định dạng nhị phân GRIB 2 (Gridded Binary).
  • Dữ liệu phân tích dòng chảy bề mặt đại dương thời gian thực từ cơ sở dữ liệu của dự án OSCAR thuộc Phòng thí nghiệm Sức đẩy phản lực (JPL Physical Oceanography) thuộc Viện Công nghệ California (Caltech/NASA), được mã hóa dưới định dạng netCDF (Network Common Data Form).

2. Phương pháp bình phương nhỏ nhất được ứng dụng để giải quyết bài toán nào trong luận án?

Phương pháp bình phương nhỏ nhất được tác giả ứng dụng trong Chương 3 để xác lập các hàm thực nghiệm phi tuyến mô phỏng mối quan hệ định lượng giữa điều kiện hành hải thực tế và tính năng vận hành của tàu. Cụ thể, phương pháp dùng để tính toán hai đặc tính then chốt: đặc tính suy giảm tốc độ tàu và đặc tính tiêu hao nhiên liệu theo sự thay đổi đồng thời của các biến số: chiều cao và hướng sóng, tốc độ và hướng gió, vận tốc dòng chảy, chế độ vòng quay trục chân vịt (rpm), mớn nước (draft) và hiệu số mớn nước (trim).

3. Thuật toán ngẫu nhiên nào được lựa chọn để giải bài toán tối ưu và tác giả nêu những ưu điểm gì của thuật toán này?

Tác giả lựa chọn thuật toán tối ưu dựa trên phương pháp tìm kiếm thức ăn của bầy vi khuẩn (Bacterial Foraging Optimization Algorithm - BFOA) do Passino đề xuất năm 2002. Tác giả nêu 4 ưu điểm chính:

  1. Tính phân tán và tự chủ cao của các cá thể vi khuẩn, việc một vài phần tử rơi vào nghiệm xấu không làm ảnh hưởng đến khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục của cả quần thể;
  2. Dễ dàng mở rộng quy mô bầy vi khuẩn để giải quyết các bài toán phức tạp thông qua cơ chế tương tác gián tiếp;
  3. Sử dụng các công thức toán học cơ bản, dễ lập trình và thời gian xử lý nhanh trên máy tính cá nhân;
  4. Không đòi hỏi hàm mục tiêu phải có tính khả vi hay hàm lồi, rất phù hợp với bài toán hàng hải chứa nhiều biến số gián đoạn và phi tuyến.

4. Luận án đã thử nghiệm mô hình thực tế trên con tàu nào và dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian nào?

Tác giả đã thu thập dữ liệu thực tế và chạy thử nghiệm mô hình trên tàu chở khí hóa lỏng MV Gas Nirvana. Dữ liệu vận hành được ghi nhận liên tục trong khoảng thời gian từ ngày 01/04/2020 đến ngày 01/11/2020, bao gồm các dữ liệu về chuyến hành trình, các cấp mớn nước 5m, 6m, 7m, góc gió tương đối từ 0° đến 180° cùng số liệu tiêu thụ nhiên liệu thực tế tương ứng với từng chế độ máy.

5. Nguyên tắc Just in Time (“tàu đến cảng kịp lúc”) đóng vai trò như thế nào trong bài toán tối ưu tuyến đường của luận án?

Nguyên tắc Just in Time (JIT) đóng vai trò là điều kiện biên thời gian trong bài toán tối ưu hóa. Thay vì bắt tàu chạy ở vận tốc cao nhất để đến sớm rồi phải thả neo chờ cầu bến gây lãng phí nhiên liệu, nguyên tắc JIT xác định chính xác thời điểm cảng đích sẵn sàng tiếp nhận tàu ($T_{ETA}$). Dựa vào mốc thời gian này, thuật toán sẽ tính toán để tàu chạy ở dải tốc độ thấp và ổn định trên toàn tuyến, từ đó giảm tối đa lượng nhiên liệu tiêu thụ và cắt giảm lượng khí nhà kính phát thải trong suốt chuyến đi.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Đặng Quang Việt đã giải quyết một vấn đề kỹ thuật có ý nghĩa thực tiễn đối với ngành hàng hải trong bối cảnh các quy chuẩn quốc tế về giảm phát thải khí nhà kính đang được áp dụng bắt buộc. Bằng việc làm chủ công nghệ giải mã dữ liệu thời tiết số độ phân giải cao (RISH, OSCAR) và mô hình hóa tính năng tàu bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, nghiên cứu đã cải tiến thành công thuật toán bầy vi khuẩn (BFOA) để tối ưu hóa đồng thời tuyến đường và chế độ vận hành máy theo nguyên tắc Just in Time. Công trình đã xây dựng được bộ công cụ phần mềm hoàn chỉnh bằng tiếng Việt, mở ra khả năng ứng dụng thực tế trên đội tàu biển và các trung tâm quản lý giao thông hàng hải tại Việt Nam.