Tổng quan luận án

Tai biến trượt lở đất xảy ra đột ngột với tốc độ di chuyển nhanh, gây thiệt hại nghiêm trọng về tính mạng con người, tài sản và cơ sở hạ tầng. Theo số liệu thống kê giai đoạn từ tháng 1 năm 2004 đến tháng 12 năm 2016 được trích dẫn trong luận án (Whiteley và cộng sự), toàn cầu ghi nhận 55.997 người thiệt mạng trong 4.862 vụ trượt lở đất không xuất phát từ nguyên nhân động đất, trong đó khu vực châu Á chiếm tần suất và quy mô vượt trội. Tại Việt Nam, địa hình đồi núi chiếm 3/4 diện tích lãnh thổ cùng lượng mưa trung bình năm từ 3.000 đến 4.500 mm và mật độ 5 đến 10 cơn bão hoặc áp thấp nhiệt đới mỗi năm khiến nguy cơ trượt lở đất do mưa diễn ra thường xuyên. Điển hình là sự cố trượt lở ngày 18 tháng 10 năm 2020 tại Đoàn kinh tế quốc phòng 337 (thôn Cợp, xã Hướng Phùng, huyện Hướng Hóa, tỉnh Quảng Trị) làm 22 cán bộ, chiến sĩ thiệt mạng.

Trước thực trạng đó, các giải pháp công trình (như kè đá, neo đất, thoát nước) thường đòi hỏi chi phí đầu tư lớn và khó khả thi trên diện rộng, trong khi giải pháp phi công trình thông qua hệ thống cảnh báo sớm mang lại hiệu quả bảo vệ với chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, khoảng trống nghiên cứu hiện nay là các hệ thống cảnh báo cấp vùng chủ yếu dựa vào quan hệ cường độ - thời gian mưa (ngưỡng mưa I-D), bỏ qua đặc tính cơ lý đất đá, địa hình và quá trình thấm cục bộ, dẫn đến tỷ lệ cảnh báo sai lệch cao. Ngược lại, các hệ thống quan trắc tiếp xúc trên quy mô sườn dốc lại gặp trở ngại về giới hạn năng lượng của nút cảm biến không dây trong môi trường đồi núi hiểm trở và thiếu sự tích hợp liên tục giữa dữ liệu đo đạc thực địa với mô hình số để dự báo theo kịch bản thời tiết.

Mục tiêu chung của luận án là nghiên cứu và xây dựng hệ thống giám sát, cảnh báo sớm trượt lở đất do mưa mang tên EWMRIL (Early Warning and Monitoring System for rainfall-induced landslide), tích hợp mạng cảm biến không dây với mô hình số tính toán ổn định sườn dốc, có khả năng dự báo ngắn hạn theo kịch bản thời tiết và triển khai thử nghiệm trên một sườn dốc điển hình tại tỉnh Hà Giang.

Các mục tiêu cụ thể được xác định gồm:

  1. Ứng dụng mạng cảm biến không dây (WSN) với các cột cảm biến phân bố trên sườn dốc để thu thập dữ liệu thời gian thực về tham số sườn dốc. Nghiên cứu, đề xuất cải tiến nhóm giải pháp tiết kiệm năng lượng cho nút cảm biến và nâng cao độ ổn định của hệ thống phù hợp với điều kiện hoạt động thực tế.
  2. Nghiên cứu, phát triển mô hình, giải thuật, nguyên tắc hoạt động của hệ thống cảnh báo và dự báo nguy cơ trượt lở đất do mưa; xây dựng hệ thống quan trắc biến dạng sườn dốc, diễn biến điều kiện thủy văn trên mặt và trong thân dốc; triển khai thử nghiệm hoạt động hệ thống ngoài thực địa.

Luận án tập trung giải quyết hai câu hỏi nghiên cứu:

  1. Mô hình và nguyên tắc hoạt động hệ thống giám sát, cảnh báo sớm trượt lở đất như thế nào để dự báo sớm, nâng cao độ chính xác cảnh báo trong điều kiện trượt lở sườn dốc bị chi phối bởi nhiều yếu tố?
  2. Giải pháp nào để kéo dài thời gian hoạt động của nút cảm biến đồng thời đảm bảo hệ thống giám sát hoạt động ổn định khi một số nút cảm biến bị hỏng trong điều kiện môi trường đồi núi, khó tiếp cận?

Đối tượng nghiên cứu của luận án là mô hình, cơ chế giám sát và cảnh báo trượt lở đất do mưa; mô hình phân tích thấm và ổn định sườn dốc kết hợp dữ liệu giám sát thời gian thực; mạng cảm biến không dây WSN và các giải pháp tiết kiệm năng lượng cho nút cảm biến. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở cơ chế kích hoạt trượt lở do mưa; quy mô không gian áp dụng ở phạm vi cục bộ trên một sườn dốc cụ thể với bề rộng và chiều dài khối trượt từ vài chục đến hàng trăm mét; phạm vi thời gian tập trung vào giám sát tức thời và dự báo ngắn hạn; địa bàn thử nghiệm thực địa là sườn dốc có nguy cơ trượt lở cao tại xã Nấm Dẩn, huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các công trình nghiên cứu trước đây liên quan đến đề tài được tác giả phân tích và tổng hợp theo các hướng tiếp cận chính:

Về cơ chế trượt lở do mưa và quan hệ ngưỡng mưa, Brand và cộng sự khi nghiên cứu tại Hồng Kông chỉ ra rằng chỉ cần độ ẩm đất tăng thêm 3% (từ 25% lên 28%) thì cường độ lực dính của đất đã suy giảm tới 1/3. Larsen và Simon nghiên cứu tại Puerto Rico ghi nhận lượng mưa tích lũy từ 100 đến 200 mm với cường độ khoảng 14 mm/giờ kéo dài vài giờ hoặc cường độ 2 đến 3 mm/giờ trong khoảng 100 giờ đủ điều kiện kích hoạt trượt lở. Li và Kong thống kê dịch chuyển sườn dốc theo lượng mưa giai đoạn 1998–2005 tại đập thủy điện phía Nam Trung Quốc. Iverson và cộng sự làm rõ chuyển động nghiêng là dấu hiệu khởi đầu của trượt lở. Maurizio cũng như Benjamin Mirus phân tích hàng trăm vụ trượt lở và chứng minh vai trò quyết định của lịch sử độ ẩm đất và hàm lượng nước thể tích trong việc xác định ngưỡng cảnh báo.

Về phương pháp quan trắc và hệ thống cảnh báo sớm, nhóm nghiên cứu của Towhata chế tạo hệ thống chi phí thấp sử dụng cảm biến đo nghiêng và đo độ ẩm đặt ở chân dốc, truyền dữ liệu qua Internet hoặc mạng di động. Uchimura và cộng sự thiết kế cột cảm biến đo nghiêng đa đoạn sử dụng gia tốc kế MEMS có độ phân giải 0,0025 độ, cảm biến thể tích nước độ phân giải 0,1%, chu kỳ lấy mẫu 10 phút; đưa ra ngưỡng chú ý khi tốc độ góc nghiêng đổi 0,01 độ/giờ và ngưỡng cảnh báo khi đạt 0,1 độ/giờ. Abhirup ứng dụng cảm biến MEMS theo dõi góc nghiêng ở các độ sâu khác nhau nhằm giảm xác suất báo động sai. Ramesh và cộng sự triển khai mạng WSN 3 cấp phân cụm tại Ấn Độ kết hợp năng lượng mặt trời. Terzis và cộng sự kết hợp WSN với phương pháp phần tử hữu hạn FEM nhưng thiếu thử nghiệm hiện trường. Giorgetti và cộng sự triển khai mạng 15 nút cấu hình cây tại Torgiovannetto (Ý), sử dụng giao thức TDMA ở lớp mạng để tăng thời gian ngủ của nút.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Chinh và cộng sự phát triển hệ thống WSN giám sát trượt lở sử dụng ngưỡng mưa để chuyển đổi cấu hình mạng sao - cây, đồng thời thử nghiệm kỹ thuật lấy mẫu nén sử dụng chuỗi hệ số ngẫu nhiên thực (TRNG).

Từ việc điểm cứu các công trình trên, luận án xác định hai khoảng trống nghiên cứu chính cần giải quyết:

  1. Việc chuyển đổi chế độ hoạt động của mạng cảm biến dựa trên ngưỡng mưa (như trong nghiên cứu của Chinh và cộng sự) không phản ánh đúng trạng thái an toàn thực tế của sườn dốc do hiện tượng trượt lở phụ thuộc vào áp lực nước lỗ rỗng và lịch sử thấm tích tụ. Do đó, cần một cơ chế chuyển đổi chế độ hoạt động của nút cảm biến dựa trên hệ số an toàn (Factor of Safety - FoS) được tính toán theo thời gian thực.
  2. Giải pháp lấy mẫu nén tín hiệu truyền thông không dây trước đây đòi hỏi thuật toán tạo chuỗi ngẫu nhiên thực phức tạp, gây tiêu hao năng lượng tính toán tại vi xử lý của nút cảm biến. Cần cải tiến phương pháp lấy mẫu nén bằng chuỗi giả ngẫu nhiên có độ phức tạp thấp nhằm giảm thời gian tính toán và tiết kiệm năng lượng cho phần cứng hạn chế tài nguyên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên cơ sở lý thuyết cơ học đất không bão hòa và lý thuyết dòng thấm ngầm hai chiều. Sự suy giảm cường độ kháng cắt của đất đá trên sườn dốc dưới tác động của mưa được mô tả thông qua phương trình dòng chảy ngầm:

$$\frac{\partial}{\partial x}\left(k_x \frac{\partial h}{\partial x}\right) + \frac{\partial}{\partial y}\left(k_y \frac{\partial h}{\partial y}\right) + q = m_w \gamma_w \frac{\partial h}{\partial t}$$

Trong đó:

  • $h$ là biến độ cao thủy lực của dòng chảy.
  • $k_x, k_y$ là hệ số thấm tương ứng theo phương ngang và phương dọc.
  • $q$ là thông lượng đặt tại biên.
  • $m_w$ là độ dốc của đường cong đặc trưng đất - nước (SWCC).
  • $\gamma_w$ là trọng lượng đơn vị của nước; $t$ là thời gian.

Trạng thái ứng suất và sức kháng cắt của đất chưa bão hòa được xác định theo mô hình cân bằng giới hạn (LESS):

$$\tau = c' + (\sigma - u_a)\tan\phi' + (u_a - u_w)\tan\phi_b$$

Trong đó:

  • $c'$ là lực dính kết hiệu dụng.
  • $\sigma$ là tổng ứng suất pháp.
  • $u_a$ là áp lực khí lỗ rỗng; $u_w$ là áp lực nước lỗ rỗng; $(u_a - u_w)$ là lực hút dính.
  • $\phi'$ là góc ma sát hiệu dụng; $\phi_b$ là góc ma sát biểu kiến.

Hệ số an toàn FoS được tính toán dựa trên tỷ số giữa cường độ kháng cắt chống trượt và ứng suất cắt gây trượt dọc theo mặt trượt tiềm năng:

$$FoS = \frac{c + (\gamma g H \cos\alpha - W \gamma_w)\tan\phi}{\gamma g H \sin\alpha}$$

Phương pháp nghiên cứu của luận án là phương pháp khoa học liên ngành, kết hợp giữa mô phỏng số và thực nghiệm kỹ thuật:

  • Phương pháp phân tích số: Sử dụng bộ công cụ phần mềm GeoStudio, bao gồm mô-đun SEEP/W áp dụng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) để phân tích dòng thấm phi ổn định và phân bố áp lực nước lỗ rỗng (PWP) theo thời gian; mô-đun SLOPE/W áp dụng phương pháp cân bằng giới hạn (LESS) để xác định mặt trượt tới hạn và tính toán hệ số an toàn FoS.
  • Phương pháp thiết kế phần cứng và mạng truyền thông: Xây dựng nút cảm biến không dây dựa trên bo mạch Waspmote PRO V1, mô-đun truyền nhận XBee-PRO hoạt động trên chuẩn không dây ZigBee (IEEE 802.15.4), cấu hình mạng chuyển đổi linh hoạt giữa cấu hình hình sao (star) và cấu hình cây (tree).
  • Kỹ thuật lấy mẫu nén cải tiến: Ứng dụng kỹ thuật lấy mẫu nén (Compressed Sensing - CS) kết hợp phương pháp đồng dư tuyến tính (Linear Congruential Generator - LCG) để tạo chuỗi giả ngẫu nhiên (PRNG), giảm khối lượng dữ liệu truyền qua vô tuyến và giảm thời gian thực thi của vi điều khiển.
  • Phương pháp quan trắc thực nghiệm: Đo dịch chuyển góc nghiêng sâu bằng chuỗi cảm biến gia tốc MEMS ADXL335 đặt trong các ống nối tiếp cách nhau 60 cm; đo áp lực nước lỗ rỗng bằng cảm biến kiểu dây rung và ống đứng; đo mưa bằng cảm biến đo mưa tự động.

Nguồn tư liệu và dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu khảo sát địa hình, địa mạo, cấu trúc địa chất, mẫu đất thí nghiệm xác định chỉ tiêu cơ lý trong phòng tại sườn dốc Nấm Dẩn (Xín Mần, Hà Giang); chuỗi dữ liệu thời gian thực về lượng mưa, áp lực nước lỗ rỗng và góc nghiêng thu thập từ hệ thống thử nghiệm ngoài hiện trường.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Cảnh báo sớm trượt đất do mưa

Chương này trình bày cơ chế vật lý của trượt lở đất do mưa, phân loại các hệ thống LEWS và phân tích tổng quan các công nghệ quan trắc hiện có. Tác giả tổng hợp 12 yếu tố phát sinh, phát triển trượt lở đất bao gồm: vỏ phong hóa, thạch học, địa mạo, lượng mưa, độ cao, phân cắt ngang, phân cắt sâu, độ dốc, hướng dốc, mật độ đứt gãy, mật độ giao thông và hiện trạng sử dụng đất.

Quá trình nước mưa thấm vào sườn dốc làm tăng độ ẩm thể tích, nâng cao mực nước ngầm, triệt tiêu lực hút dính mao dẫn và làm suy giảm góc ma sát trong của đất. Trượt nông thường xảy ra do các trận mưa ngắn có cường độ cao, trong khi trượt sâu thường phát sinh sau các đợt mưa kéo dài với cường độ trung bình do sự tích tụ áp lực nước lỗ rỗng trên bề mặt tiếp giáp của các lớp đất có tính thấm thấp.

Tác giả đánh giá chi tiết ưu, nhược điểm của các phương pháp quan trắc:

  • Công nghệ viễn thám và GIS cung cấp góc nhìn tổng thể trên diện rộng nhưng không quan trắc được các thông số thủy văn bên trong thân dốc và chu kỳ lấy mẫu dài.
  • Phương pháp quan trắc trực tiếp sử dụng cảm biến tiếp xúc (GPS, giãn kế wire extensometer, gia tốc kế MEMS, đầu đo PWP kiểu dây rung) cung cấp dữ liệu tức thời nhưng bị giới hạn về phạm vi không gian và chịu thách thức lớn về nguồn điện cấp.
  • Đánh giá các hệ thống LEWS quy mô sườn dốc cho thấy việc dựa thuần túy vào đường cong ngưỡng mưa I-D hoặc chỉ bố trí một điểm đo đơn lẻ dưới chân dốc không thể phát hiện các cung trượt hình thành từ phía trên sườn dốc. Luận án khẳng định sự cần thiết của một hệ thống mạng cảm biến không dây phân bố theo không gian, kết hợp dữ liệu đo thực với mô hình số tính toán FoS.

Chương 2. Nhóm giải pháp cải tiến tiết kiệm năng lượng trong hệ thống giám sát và cảnh báo trượt đất do mưa

Chương 2 tập trung vào giải pháp kéo dài tuổi thọ của mạng WSN phục vụ hệ thống EWMRIL. Kiến trúc phần cứng của nút cảm biến (SN) được xây dựng trên nền tảng Waspmote PRO V1, tích hợp mô-đun truyền thông vô tuyến XBee-PRO chuẩn ZigBee. Nút cảm biến đo nghiêng đa đoạn được chế tạo bằng cách ghép nối các đoạn ống đường kính 0,25 cm, chiều dài mỗi đoạn 60 cm chứa cảm biến gia tốc MEMS ADXL335 để đo dịch chuyển góc nghiêng ở các độ sâu khác nhau, từ đó quy đổi thành chuyển vị ngang tích lũy.

Nhóm tác giả đề xuất hai giải pháp cải tiến nhằm tiết kiệm năng lượng:

Thứ nhất, giải pháp chuyển đổi chế độ hoạt động linh hoạt dựa trên hệ số an toàn FoS. Khác với cách tiếp cận truyền thống chuyển đổi chế độ dựa vào ngưỡng lượng mưa, hệ thống đề xuất tính toán FoS liên tục từ mô hình số. Khi sườn dốc ở trạng thái an toàn ($FoS$ cao), các nút cảm biến hoạt động ở chế độ bình thường với chu kỳ ngủ sâu (deep sleep) kéo dài, giảm tần suất truyền tin. Khi giá trị $FoS$ suy giảm chạm ngưỡng nguy hiểm, hệ thống tự động kích hoạt chế độ cảnh báo, tăng tần suất lấy mẫu và truyền dữ liệu để giám sát sát sao diễn biến sườn dốc.

Thứ hai, kỹ thuật lấy mẫu nén cải tiến sử dụng thuật toán đồng dư tuyến tính (LCG) để tạo chuỗi giả ngẫu nhiên (PRNG). Thay vì sử dụng bộ tạo số ngẫu nhiên thực (TRNG) đòi hỏi cấu hình phần cứng mạnh và thời gian tính toán kéo dài, thuật toán LCG cho phép nút cảm biến Waspmote PRO V1 mã hóa tín hiệu gia tốc một cách nhanh chóng với độ phức tạp tính toán thấp.

Trạng thái / Tham số hoạt động Nút thiết bị đầu cuối (End Device) Nút định tuyến (Router)
Nền tảng vi điều khiển Waspmote PRO V1 Waspmote PRO V1
Chuẩn truyền thông ZigBee / XBee-PRO ZigBee / XBee-PRO
Chế độ hoạt động bình thường Chu kỳ ngủ sâu dài, tiêu thụ dòng ở mức $\mu\text{A}$ Chuyển tiếp định kỳ, duy trì đồng bộ
Chế độ cảnh báo (khi FoS giảm) Tăng tốc độ lấy mẫu, gửi gói tin liên tục Hoạt động thu phát liên tục
Phương pháp nén dữ liệu gia tốc CS với chuỗi giả ngẫu nhiên LCG Tiếp nhận, tổng hợp và chuyển tiếp
Tỷ số nén thử nghiệm ($r$) $r = 0,25$ và $r = 0,5$ Duy trì tỉ lệ phân phối gói PDR cao

Kết quả thực nghiệm cho thấy thời gian thực hiện thuật toán tạo chuỗi PRNG ngắn hơn đáng kể so với TRNG, giúp vi điều khiển nhanh chóng chuyển về chế độ nghỉ. Tín hiệu gia tốc tái tạo sau khi nén với tỷ số nén $r = 0,25$ và $r = 0,5$ bảo đảm độ chính xác dạng sóng, sai số tương đối nằm trong giới hạn cho phép phục vụ tính toán độ nghiêng.

Chương 3. Hệ thống giám sát và cảnh báo trượt đất do mưa

Chương 3 trình bày việc thiết kế tổng thể, quy trình vận hành hệ thống EWMRIL và kết quả thử nghiệm thực tế tại khối trượt xã Nấm Dẩn, huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang. Kiến trúc hệ thống gồm ba thành phần chính:

  1. Mạng cảm biến không dây phân bố: Gồm các cột cảm biến lắp đặt tại các khu vực đỉnh dốc, thân dốc và chân dốc. Mỗi cột tích hợp chuỗi cảm biến gia tốc ADXL335, đầu đo độ ẩm, đầu đo áp lực nước lỗ rỗng (PWP) ở các tầng độ sâu và trạm đo mưa.
  2. Trạm trung tâm và Gateway: Thu thập dữ liệu từ các nút cảm biến qua mạng ZigBee, truyền dữ liệu lên máy chủ cơ sở dữ liệu qua mạng di động/Internet, kết nối với giao diện giám sát web và ứng dụng di động.
  3. Trung tâm xử lý và mô hình số: Tích hợp phần mềm GeoStudio. Dữ liệu lượng mưa thời gian thực được nạp vào mô-đun SEEP/W để tính toán biến thiên áp lực nước lỗ rỗng và mực nước ngầm; kết quả này chuyển sang mô-đun SLOPE/W để tính toán hệ số an toàn FoS.

Điểm mấu chốt trong nguyên tắc làm việc của hệ thống là việc sử dụng dữ liệu PWP và mực nước ngầm đo thực tế tại hiện trường để liên tục hiệu chỉnh điều kiện biên và điều kiện ban đầu của mô hình SEEP/W, qua đó loại bỏ sai số tích lũy phát sinh trong quá trình mô phỏng phần tử hữu hạn.

Hệ thống thiết lập cơ chế cảnh báo 3 mức:

  • Mức 1 (An toàn): Biến dạng nằm dưới ngưỡng, $FoS > 1,3$.
  • Mức 2 (Chú ý / Cảnh báo sớm): Cường độ mưa gia tăng, áp lực nước lỗ rỗng tăng, $1,0 < FoS \le 1,3$; tăng chu kỳ lấy mẫu và gửi báo cáo kịch bản thời tiết.
  • Mức 3 (Nguy hiểm / Báo động khẩn cấp): Tốc độ biến dạng góc nghiêng vượt ngưỡng đặt trước hoặc $FoS \le 1,0$; phát tín hiệu cảnh báo tức thời đến người quản lý và cộng đồng dân cư.

Tại thực địa sườn dốc Nấm Dẩn, các cột cảm biến được định vị tại ba vị trí trọng yếu ký hiệu là A, B và C. Kết quả quan trắc và tính toán mô phỏng được đối sánh qua các kịch bản mưa:

  • Dưới kịch bản mưa 200 mm/ngày kéo dài trong 15 ngày, mô hình số thể hiện sự suy giảm liên tục của FoS tương quan chặt chẽ với tốc độ dâng cao của mực nước ngầm và biến đổi PWP qua các mốc thời gian: ngày thứ nhất, ngày thứ 5, ngày thứ 8 và ngày thứ 10.
  • Kết quả mô phỏng áp suất nước lỗ rỗng tại các vị trí A, B, C bằng SEEP/W cho thấy sự trùng khớp cao với số liệu đo thực tế từ các đầu đo PWP lắp đặt trong hố khoan tại sườn dốc Nấm Dẩn.
  • Sự tương thích giữa số liệu mô phỏng và đo đạc thực tế khẳng định quy trình hiệu chỉnh điều kiện biên bằng dữ liệu quan trắc thời gian thực đã kiểm soát tốt sai số tính toán, bảo đảm độ tin cậy cho công tác cảnh báo.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đã đạt được các kết quả khoa học và đóng góp mới sau:

  1. Đề xuất cải tiến nhóm giải pháp tiết kiệm năng lượng cho hệ thống giám sát và cảnh báo trượt lở đất do mưa trên phạm vi sườn dốc sử dụng mạng cảm biến không dây:

    • Đề xuất và hiện thực hóa cơ chế chuyển đổi chế độ làm việc của nút cảm biến linh hoạt dựa trên hệ số an toàn FoS (tính toán từ mô hình số tích hợp dữ liệu hiện trường) thay vì chuyển đổi theo ngưỡng mưa. Giải pháp này giúp giảm tiêu thụ năng lượng khi sườn dốc ở trạng thái an toàn và tập trung tài nguyên thu thập dữ liệu khi xuất hiện nguy cơ mất ổn định.
    • Cải tiến kỹ thuật lấy mẫu nén (CS) cho tín hiệu gia tốc đo nghiêng thông qua việc ứng dụng chuỗi giả ngẫu nhiên bằng thuật toán đồng dư tuyến tính (LCG), giúp giảm đáng kể thời gian tính toán của vi xử lý trên nút cảm biến Waspmote PRO V1 và giảm tải dữ liệu truyền thông không dây. Đóng góp này được công bố trong các bài báo khoa học số (1), (2), (3) và (5) thuộc danh mục công trình của tác giả.

  2. Đề xuất mô hình, quy tắc hoạt động và triển khai thử nghiệm hệ thống EWMRIL tích hợp mạng WSN với mô hình số sườn dốc:

    • Xây dựng mô hình tích hợp dữ liệu quan trắc thời gian thực (mưa, áp lực nước lỗ rỗng, góc nghiêng) vào phần mềm GeoStudio (SEEP/W và SLOPE/W) để phân tích thấm và tính toán FoS theo các kịch bản thời tiết, đồng thời sử dụng dữ liệu PWP thực tế để hiệu chỉnh điều kiện biên, giảm thiểu sai số tích lũy của mô hình số.
    • Thiết lập nguyên tắc vận hành kết hợp cảnh báo tức thời (dựa trên ngưỡng biến dạng góc nghiêng của chuỗi cảm biến gia tốc ADXL335) và dự báo nguy cơ ngắn hạn (dựa trên diễn biến FoS tính toán).
    • Triển khai lắp đặt và kiểm chứng thành công hệ thống trên sườn dốc thực tế tại xã Nấm Dẩn, huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang; chứng minh tính tương thích giữa kết quả tính toán mô phỏng và dữ liệu đo thực nghiệm. Đóng góp này được công bố trong các bài báo khoa học số (3) và (4) thuộc danh mục công trình của tác giả.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất: Luận án kiến nghị áp dụng mô hình EWMRIL tích hợp cho các vị trí sườn dốc xung yếu gần khu dân cư và công trình giao thông trọng điểm ở miền núi phía Bắc và miền Trung; đề xuất triển khai hệ thống quan trắc đa tầng (cả trên mặt và theo chiều sâu thân dốc) nhằm bảo đảm phát hiện đầy đủ các cơ chế trượt nông và trượt sâu.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu:

  • Phạm vi ứng dụng của hệ thống mới tập trung ở quy mô cục bộ trên từng sườn dốc đơn lẻ (kích thước vài chục đến hàng trăm mét), chưa mở rộng cho quy mô diện rộng hoặc lưu vực.
  • Việc lắp đặt các cột cảm biến đa đoạn đo nghiêng và đầu đo PWP đòi hỏi kỹ thuật khoan sâu vào thân dốc, dẫn đến chi phí triển khai ban đầu tương đối cao và gặp khó khăn tại các địa hình có độ dốc quá lớn hoặc bị chia cắt mạnh.
  • Hệ thống truyền thông vô tuyến ZigBee (XBee-PRO) có cự ly truyền dẫn giới hạn, chịu ảnh hưởng bởi độ che phủ của thảm thực vật rậm rạp trong mùa mưa.

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Nghiên cứu tích hợp các công nghệ truyền thông không dây tầm xa, công suất thấp như LoRaWAN để gia tăng khoảng cách truyền dữ liệu giữa các nút cảm biến và Gateway ở địa hình đồi núi phức tạp.
  • Phát triển các thuật toán tự động hóa hiệu chỉnh tham số cơ lý đất nền theo thời gian thực dựa trên các kỹ thuật học máy khi tiếp nhận dữ liệu quan trắc mới.
  • Mở rộng thử nghiệm hệ thống trên nhiều sườn dốc có đặc tính địa chất, thạch học và hình thái trượt khác nhau để chuẩn hóa quy trình phân tích và đánh giá ngưỡng cảnh báo.

Giá trị tham khảo

Luận án có giá trị tham khảo cho các nhóm đối tượng cụ thể:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật điện tử, Viễn thông, Hệ thống nhúng và IoT: Có thể tham khảo phương pháp thiết kế nút cảm biến năng lượng thấp, kỹ thuật nén dữ liệu CS sử dụng bộ tạo số giả ngẫu nhiên LCG trên vi điều khiển, và giải pháp định tuyến mạng WSN thích nghi trong môi trường tự nhiên khắc nghiệt.
  • Các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực Địa kỹ thuật, Kỹ thuật công trình, Địa chất thủy văn và Quản lý thiên tai: Có thể tham khảo quy trình tích hợp dữ liệu quan trắc hiện trường (mưa, áp lực nước lỗ rỗng, góc nghiêng) vào mô hình phần tử hữu hạn SEEP/W và mô hình cân bằng giới hạn SLOPE/W để tính toán hệ số an toàn FoS phục vụ dự báo sạt lở.
  • Cơ quan quản lý nhà nước, ban chỉ huy phòng chống thiên tai và tìm kiếm cứu nạn cấp tỉnh, huyện: Có thêm cơ sở khoa học và giải pháp kỹ thuật khả thi để xây dựng các trạm cảnh báo sớm trượt lở đất tại các điểm nóng có nguy cơ đe dọa các tuyến giao thông huyết mạch và khu dân cư vùng cao.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án giải quyết bài toán tiết kiệm năng lượng cho nút cảm biến trong mạng WSN bằng những giải pháp kỹ thuật cụ thể nào? Tác giả đề xuất hai giải pháp chính: thứ nhất là chuyển đổi linh hoạt chế độ hoạt động của nút cảm biến giữa chế độ bình thường (ngủ sâu kéo dài) và chế độ cảnh báo (tăng tần suất gửi dữ liệu) dựa trên giá trị hệ số an toàn FoS tính toán thời gian thực; thứ hai là áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén (Compressed Sensing) với chuỗi hệ số giả ngẫu nhiên sinh ra từ thuật toán đồng dư tuyến tính (LCG), giúp giảm thời gian chạy của vi xử lý Waspmote PRO V1 và giảm thể tích dữ liệu phát sóng vô tuyến.

2. Cột cảm biến đo nghiêng trong hệ thống EWMRIL được cấu tạo như thế nào để phát hiện chuyển vị của sườn dốc? Cột cảm biến đo nghiêng được thiết kế dưới dạng nhiều đoạn nối tiếp nhau, mỗi đoạn ống có chiều dài 60 cm và đường kính 0,25 cm, bên trong chứa cảm biến gia tốc MEMS ADXL335 cùng mạch điện tử. Thiết bị xác định góc nghiêng dựa trên hình chiếu của vector trọng trường lên các trục cảm biến, sau đó áp dụng công thức lượng giác để quy đổi sự biến thiên góc nghiêng thành giá trị dịch chuyển ngang tích lũy ở các độ sâu khác nhau trong lòng đất.

3. Tại sao việc chuyển đổi chế độ làm việc của nút cảm biến theo hệ số an toàn FoS lại ưu việt hơn so với theo ngưỡng mưa? Hiện tượng trượt lở đất không phát sinh trực tiếp bởi lượng mưa bề mặt mà do lượng nước thấm tích tụ làm gia tăng áp lực nước lỗ rỗng, nâng cao mực nước ngầm và suy giảm cường độ kháng cắt của đất. Sử dụng ngưỡng mưa có thể dẫn đến việc nút cảm biến phải hoạt động liên tục khi mưa lớn nhưng đất chưa bão hòa (lãng phí pin), hoặc ngược lại, nút cảm biến ngủ khi mưa đã tạnh nhưng áp lực nước lỗ rỗng bên trong thân dốc vẫn ở mức nguy hiểm. Chuyển đổi theo FoS phản ánh chính xác trạng thái ổn định cơ học thực tế của sườn dốc.

4. Mô hình số sườn dốc trong luận án được xây dựng bằng phần mềm nào và dữ liệu thực tế đóng vai trò gì trong mô hình? Mô hình số được xây dựng trên bộ phần mềm GeoStudio, sử dụng mô-đun SEEP/W để phân tích quá trình thấm và mô-đun SLOPE/W để phân tích ổn định cân bằng giới hạn nhằm tính FoS. Dữ liệu giám sát thực tế (lượng mưa, áp lực nước lỗ rỗng và mực nước ngầm từ các đầu đo PWP) được nạp liên tục vào mô hình để cập nhật và hiệu chỉnh điều kiện biên, giúp triệt tiêu sai số tích lũy trong quá trình mô phỏng số.

5. Địa bàn thử nghiệm thực địa của luận án nằm ở đâu và kết quả đối chứng giữa mô phỏng với thực tế đạt được điều gì? Hệ thống EWMRIL được triển khai thử nghiệm tại sườn dốc có nguy cơ sạt lở cao thuộc xã Nấm Dẩn, huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang với các vị trí cột cảm biến A, B, C. Kết quả đối sánh cho thấy diễn biến áp suất nước lỗ rỗng mô phỏng từ SEEP/W dưới các kịch bản mưa (như kịch bản 200 mm/ngày) trùng khớp với giá trị quan trắc thực tế tại hiện trường, chứng minh mô hình có độ tin cậy cao trong việc phản ánh trạng thái thủy văn sườn dốc.

Kết luận

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật điện tử đã giải quyết hoàn chỉnh vấn đề nghiên cứu và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm trượt lở đất do mưa (EWMRIL) quy mô sườn dốc thông qua sự kết hợp liên ngành giữa mạng cảm biến không dây WSN và mô hình số địa kỹ thuật GeoStudio. Công trình đóng góp hai giải pháp kỹ thuật nổi bật gồm: cơ chế chuyển đổi chế độ làm việc của nút mạng theo hệ số an toàn FoS kết hợp lấy mẫu nén giả ngẫu nhiên LCG nhằm tối ưu hóa năng lượng, và quy trình hiệu chỉnh điều kiện biên mô hình số bằng dữ liệu thủy văn thời gian thực để nâng cao độ chính xác cảnh báo. Kết quả thử nghiệm thực tế tại xã Nấm Dẩn, huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang đã xác thực tính đúng đắn của giải pháp thiết kế, mở ra khả năng ứng dụng hiệu quả trong công tác phòng chống và giảm nhẹ thiên tai trượt lở đất tại các vùng núi Việt Nam.