Tổng quan nghiên cứu

Ngành năng lượng tái tạo tại Việt Nam đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng ấn tượng từ 25% đến 30% mỗi năm, đóng vai trò then chốt trong quá trình chuyển dịch năng lượng quốc gia. Nhiều công trình điện gió ngoài khơi quy mô lớn đã đi vào vận hành như Trang trại điện gió Bạc Liêu công suất 99 MW (sản lượng dự kiến khoảng 400 triệu kWh/năm) và Nhà máy điện gió Tân Thuận quy mô 75 MW với 18 trụ tuabin vươn xa bờ tới 5,3 km. Tuy nhiên, môi trường biển khắc nghiệt với tác động liên tục của sóng, dòng chảy xói mòn đáy biển, bão gió phức tạp và tải trọng động lực học luôn đe dọa trực tiếp đến an toàn kết cấu công trình, đặc biệt là phần thân tháp thép và kết cấu móng giếng chìm (caisson foundation).

Thực tế vận hành cho thấy việc kiểm tra định kỳ bằng mắt thường hoặc phương pháp phá hủy truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế về chi phí, tính linh hoạt và độ an toàn. Vấn đề đặt ra là cần thiết lập một quy trình giám sát sức khỏe kết cấu (Structural Health Monitoring - SHM) không phá hủy, có khả năng phát hiện sớm, chính xác vị trí và định lượng mức độ hư hỏng.

Mục tiêu cốt lõi của luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng (thực hiện tại Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG TP.HCM, bảo vệ thành công vào tháng 07 năm 2022) là nghiên cứu tích hợp chuỗi phương pháp chẩn đoán động lực học: nhận diện sự xuất hiện hư hỏng qua độ dịch chuyển tần số và dạng dao động, xác định vị trí khuyết tật bằng phương pháp năng lượng biến dạng (MSE), và ước tính độ suy giảm kết cấu bằng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN). Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn khi tối ưu hóa chi phí bảo trì, ngăn ngừa rủi ro sụp đổ công trình và nâng cao độ an toàn vận hành cho hệ thống tuabin gió ngoài khơi.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên mô hình phân loại 4 cấp độ chẩn đoán hư hỏng kết cấu công trình của Doebling (1998): Cấp 1 (phát hiện sự hiện diện), Cấp 2 (xác định vị trí hình học), Cấp 3 (định lượng mức độ hư hại) và Cấp 4 (dự đoán tuổi thọ còn lại). Trong khuôn khổ đề tài, tác giả tập trung giải quyết trọn vẹn từ Cấp 1 đến Cấp 3.

Nền tảng lý thuyết chủ đạo bao gồm:

  • Lý thuyết dao động kết cấu dầm Euler-Bernoulli và chỉ số tương quan dạng dao động (Modal Assurance Criterion - MAC) do West và Allemang phát triển nhằm đánh giá mức độ tương quan tuyến tính giữa các vector dao động trước và sau hư hỏng (nhận giá trị từ 0 đến 1).
  • Phương pháp năng lượng biến dạng dạng dao động (Modal Strain Energy - MSE) do Kim và Stubbs phát triển, dựa trên nguyên lý độ biến dạng uốn cục bộ tỷ lệ thuận với đạo hàm bậc hai của dạng dao động. MSE có độ nhạy vượt trội so với các thông số dao động toàn cục.
  • Kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo Perceptron đa lớp (Multilayer Perceptron - MLP) kết hợp các hàm kích hoạt phi tuyến như Sigmoid và Hyperbolic Tangent (Tanh) để học các quy luật phi tuyến phức tạp giữa đặc trưng dao động đầu vào và mức độ hư hỏng đầu ra.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích số trên mô hình phần tử hữu hạn (PTHH) thông qua phần mềm SAP2000. Mô hình tuabin gió ngoài khơi móng giếng chìm được phân rã thành hệ thống phần tử dầm và vỏ với 21 điểm dữ liệu nút khảo sát phân bố dọc theo chiều cao thân tháp và hệ kết cấu móng.

Để giải quyết bài toán biên rải rác khi trích xuất dạng dao động, phương pháp sai phân trung tâm bậc hai được áp dụng nhằm tính xấp xỉ độ cong dạng dao động. Quy tắc phản xạ gương được sử dụng cho biên tự do/khớp và quy tắc đối xứng áp dụng cho biên ngàm.

Dữ liệu mô phỏng được chia thành các kịch bản hư hỏng chi tiết: suy giảm độ cứng thân tháp (7%, 20%, 40%), suy giảm độ cứng chi tiết neo (Anchor) và gân gia cường (Stiffener), cùng hiện tượng mất cát trong móng giếng chìm với tỷ lệ chiều sâu từ 31% đến 70%. Hiệu suất định vị hư hỏng được lượng hóa qua mô hình Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) với các chỉ số Accuracy và Recall. Sau đó, tập dữ liệu dạng dao động chuẩn hóa được đưa vào phần mềm IBM SPSS để huấn luyện mạng MLP theo tỷ lệ phân chia tập huấn luyện (Training), kiểm tra (Testing) và xác thực (Validation), giúp định lượng chính xác độ suy giảm kết cấu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích động lực học kết cấu tuabin gió mang lại các kết quả định lượng cụ thể:

Thứ nhất, tần số dao động tự nhiên của kết cấu rất nhạy bén với sự xuất hiện của hư hỏng. Khi độ cứng kết cấu suy giảm từ 7% đến 40%, độ biến thiên tần số phần trăm ở các dạng dao động uốn ban đầu theo phương X và Y lệch rõ rệt so với trạng thái nguyên vẹn ban đầu. Chỉ số MAC giảm từ 1,00 xuống các mức thấp hơn, xác nhận sự hiện diện của biến dạng cục bộ.

Thứ hai, phương pháp năng lượng biến dạng (MSE) kết hợp chuẩn hóa chỉ số $Z_j$ xác định chính xác 100% vị trí các phân tử bị suy giảm độ cứng trên thân tháp cũng như các cấu kiện ngầm dưới móng. Bằng cách khảo sát dải ngưỡng hư hỏng từ $Z_0 = 5%$ đến $Z_0 = 30%$, tác giả nhận thấy việc chọn ngưỡng phù hợp giúp loại bỏ hoàn toàn các điểm nhiễu biên. Chỉ số Recall đạt mức tối đa 100% trong khi chỉ số Accuracy duy trì ổn định trên 90%.

Thứ ba, mạng nơ-ron nhân tạo MLP thể hiện năng lực vượt trội trong việc giải bài toán ngược định lượng hư hỏng. Mạng dự đoán mức độ suy giảm độ cứng 7%, 20%, 40% và các mức chiều sâu mất cát $H/L = 31%$ và $H/L = 70%$ với độ sai lệch cực kỳ nhỏ, sai số dự báo nằm trong ngưỡng kiểm soát dưới 5% đến 6%.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân vật lý của các phát hiện trên xuất phát từ hiện tượng khi một vùng kết cấu bị suy giảm độ cứng hoặc mất liên kết nền cát, năng lượng biến dạng uốn tại khu vực đó sẽ phân bố lại, tạo nên sự đột biến về độ cong dạng dao động.

Các dữ liệu chẩn đoán trong nghiên cứu có thể được trực quan hóa rất hiệu quả thông qua hệ thống đồ thị: đồ thị đường biểu diễn phần trăm thay đổi tần số theo từng mode dao động, đồ thị cột so sánh chỉ số Accuracy và Recall giữa các ngưỡng $Z_0$, và biểu đồ phân tán ma trận nhầm lẫn thể hiện độ bao phủ giữa vùng hư hỏng dự đoán so với vùng hư hỏng thực tế.

So với các công trình nghiên cứu trước đây vốn chỉ dừng lại ở việc phát hiện sự cố tổng thể (Cấp 1) hoặc chỉ áp dụng cho dạng dầm công-xôn đơn giản, luận văn này đã hoàn thiện chuỗi quy trình khép kín từ Cấp 1 đến Cấp 3 trên kết cấu không gian phức tạp của tuabin gió biển móng giếng chìm. Việc kết hợp ma trận nhầm lẫn để tối ưu hóa ngưỡng $Z_0$ giải quyết triệt để bài toán cảnh báo nhầm (False Positive), tạo tiền đề vững chắc cho việc ứng dụng trên các công trình thực địa.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chuyển giao hiệu quả kết quả nghiên cứu vào thực tiễn quản lý và vận hành điện gió ngoài khơi, các giải pháp trọng tâm bao gồm:

  • Lắp đặt hệ thống cảm biến gia tốc đa trục và thiết bị thu thập dữ liệu tự động tại tối thiểu 15 đến 21 vị trí xung yếu trên thân tháp và móng tuabin. Ban quản lý dự án và các chủ đầu tư trang trại điện gió cần thực hiện lộ trình này trong vòng 12 đến 24 tháng nhằm giảm thiểu 35% chi phí bảo dưỡng đột xuất.
  • Chuẩn hóa quy trình lọc nhiễu và thiết lập ngưỡng chẩn đoán $Z_0$ ở mức từ 5% đến 30% tùy theo từng bộ phận kết cấu. Đơn vị tư vấn kiểm định công trình nên áp dụng định kỳ 6 tháng một lần để duy trì độ nhạy phát hiện hư hỏng (Recall) đạt trên 98%.
  • Xây dựng phần mềm giám sát tích hợp thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo MLP trên nền tảng điện toán đám mây. Đội ngũ kỹ sư kết cấu và chuyên gia công nghệ thông tin phối hợp triển khai trong 6 đến 12 tháng, giúp rút ngắn 80% thời gian xử lý dữ liệu rung động thời gian thực.
  • Hoàn thiện khung tiêu chuẩn kỹ thuật ngành về quy trình thử nghiệm không phá hủy (NDT) và đánh giá an toàn động lực học cho móng giếng chìm tuabin gió biển. Bộ Công Thương phối hợp cùng Bộ Xây dựng ban hành hướng dẫn kỹ thuật trong giai đoạn 2024–2026, góp phần kéo dài tuổi thọ vận hành công trình thêm 5 đến 10 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và phương pháp trong luận văn đem lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm đối tượng:

  • Kỹ sư kết cấu và chuyên gia giám sát sức khỏe công trình (SHM): Tiếp cận chi tiết quy trình tính toán sai phân độ cong dạng dao động, phương pháp xử lý điều kiện biên ngàm/khớp và kỹ thuật ma trận nhầm lẫn để thiết kế hệ thống quan trắc cho công trình biển.
  • Chủ đầu tư và đơn vị quản lý vận hành trang trại điện gió: Vận dụng mô hình chẩn đoán để chuyển đổi từ bảo trì thụ động sang bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance), tối ưu hóa hiệu quả kinh tế cho các dự án điện gió ngoài khơi công suất từ 50 MW đến trên 100 MW.
  • Giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Kỹ thuật Xây dựng/Cơ học: Sử dụng tài liệu như một cẩm nang mẫu mực về ứng dụng phương pháp phần tử hữu hạn (SAP2000) kết hợp công cụ trí tuệ nhân tạo (IBM SPSS Neural Network) để giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp.
  • Cơ quan quản lý nhà nước và đơn vị kiểm định độc lập: Tham khảo cơ sở lý luận và bằng chứng thực nghiệm để xây dựng quy chuẩn đánh giá an toàn, cấp phép gia hạn tuổi thọ cho các công trình năng lượng tái tạo ven biển.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao phương pháp năng lượng biến dạng (MSE) lại ưu việt hơn trong việc xác định vị trí hư hỏng so với việc chỉ phân tích tần số dao động tự nhiên?

Tần số dao động tự nhiên là đại lượng đặc trưng mang tính toàn cục, phản ánh sự thay đổi chung của toàn bộ kết cấu nhưng không đủ độ nhạy để chỉ ra tọa độ khuyết tật cụ thể. Ngược lại, phương pháp MSE dựa trên sự thay đổi độ cong dạng dao động cục bộ, cho phép phóng đại mức độ biến dạng tại vị trí suy giảm độ cứng, giúp định vị chính xác từng phân tử hư hỏng.

Ngưỡng hư hỏng $Z_0$ được xác định như thế nào để đảm bảo không xảy ra hiện tượng cảnh báo giả?

Ngưỡng $Z_0$ được thiết lập dựa trên tỷ lệ phần trăm của chỉ số hư hỏng chuẩn hóa lớn nhất dọc theo kết cấu. Bằng việc phân tích ma trận nhầm lẫn, ngưỡng $Z_0$ từ 5% đến 30% được chứng minh là tối ưu, giúp cân bằng hoàn hảo giữa việc bao phủ toàn bộ vùng nứt hỏng thực tế (Recall đạt 100%) và loại bỏ các cảnh báo sai lệch tại vùng nguyên vẹn.

Mạng nơ-ron nhân tạo MLP giải quyết bài toán định lượng mức độ hư hỏng như thế nào?

Mạng MLP đóng vai trò là công cụ giải bài toán phi tuyến tính phức tạp. Bằng cách nạp vector dạng dao động đã chuẩn hóa vào lớp đầu vào, qua các lớp ẩn sử dụng hàm kích hoạt Sigmoid hoặc Tanh, mạng sẽ tính toán và xuất ra chính xác tỷ lệ phần trăm suy giảm độ cứng (7%, 20%, 40%) hoặc độ sâu mất cát móng giếng chìm với sai số dưới 6%.

Làm thế nào để tính toán độ cong dạng dao động tại các vị trí nút biên khi đo đạc thực tế?

Tại các nút biên thiếu điểm đo liền kề, nghiên cứu áp dụng công thức sai phân trung tâm bậc hai kết hợp phương pháp ngoại suy hình học: gán giá trị nút ảo theo nguyên tắc phản xạ đối xứng ngược chiều đối với biên tự do/khớp và đối xứng cùng chiều đối với liên kết ngàm tuyệt đối, đảm bảo tính liên tục của hàm độ cong.

Quy trình chẩn đoán trong luận văn có thể triển khai thực tế trên các trang trại điện gió tại Việt Nam không?

Quy trình hoàn toàn có tính khả thi cao vì mô hình số trong luận văn được thiết lập dựa trên các thông số hình học và cơ lý của tuabin gió móng giếng chìm thực tế tại miền Tây Nam Bộ. Khi đưa vào vận hành thực tế, chỉ cần lắp đặt mạng lưới cảm biến gia tốc để trích xuất tần số và dạng dao động là có thể áp dụng ngay thuật toán chẩn đoán.

Kết luận

  • Thiết lập thành công chuỗi giải pháp giám sát sức khỏe kết cấu (SHM) toàn diện từ Cấp 1 đến Cấp 3 cho công trình tuabin gió ngoài khơi móng giếng chìm.
  • Khẳng định độ nhạy bén của tần số dao động tự nhiên và chỉ số MAC trong việc phát hiện sớm sự xuất hiện khuyết tật kết cấu.
  • Chứng minh phương pháp năng lượng biến dạng dạng dao động (MSE) kết hợp tối ưu hóa ngưỡng $Z_0$ định vị chính xác 100% tọa độ hư hỏng phần thân tháp và móng giếng chìm.
  • Ứng dụng xuất sắc mạng nơ-ron nhân tạo MLP để định lượng chính xác độ suy giảm độ cứng và tỷ lệ mất cát với độ tin cậy cao, sai số dưới 6%.
  • Hoàn thiện hệ thống tiêu chí đánh giá khoa học dựa trên ma trận nhầm lẫn (Accuracy, Recall), tạo nền tảng chuyển giao công nghệ vững chắc.

Trong lộ trình 6 đến 12 tháng tới, các nghiên cứu tiếp theo cần tập trung thu thập dữ liệu đo đạc thực tế từ hiện trường để kiểm chứng mô hình, đồng thời trong 12 đến 24 tháng hướng đến việc tích hợp trí tuệ nhân tạo thời gian thực trên thiết bị IoT biên. Hãy liên hệ và kết nối ngay với các nhóm nghiên cứu chuyên sâu về kỹ thuật xây dựng công trình biển để nhận toàn văn tài liệu và cùng hợp tác triển khai giải pháp quan trắc thông minh cho các dự án điện gió!