Tổng quan nghiên cứu

Tốc độ đô thị hóa toàn cầu đang gia tăng mạnh mẽ khi dự kiến đến năm 2050 có khoảng 70% dân số thế giới (tương đương gần 10 tỷ người) sẽ sinh sống tại các khu vực đô thị. Tại Việt Nam, đặc biệt là Thành phố Hồ Chí Minh, việc mở rộng và phát triển không gian ngầm với các công trình như tuyến đường sắt đô thị metro, hầm chui, bãi đỗ xe ngầm và hệ thống hào kỹ thuật trở thành giải pháp tất yếu nhằm giảm thiểu áp lực giao thông và tiết kiệm quỹ đất. Tuy nhiên, theo các báo cáo tổng kết của cơ quan quản lý chuyên ngành, gần 100% dự án đầu tư phát triển ngầm đô thị đều phải đối mặt với các rủi ro phức tạp về địa chất, kỹ thuật và môi trường xã hội trong suốt vòng đời dự án.

Vấn đề nghiên cứu then chốt của luận văn xuất phát từ thực trạng quản lý rủi ro công trình ngầm hiện nay phần lớn còn mang tính đối phó thụ động, thủ tục hành chính rời rạc và thiếu một nền tảng dữ liệu số đồng bộ. Đề tài đặt ra mục tiêu cụ thể là nhận diện, phân tích và lượng hóa 55 nhân tố rủi ro trọng yếu, đồng thời tiên phong thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu tri thức quản trị ứng dụng công nghệ Ontology và Web ngữ nghĩa (Semantic Web). Phạm vi nghiên cứu tập trung khảo sát thực địa tại Thành phố Hồ Chí Minh từ tháng 01/2024 đến tháng 04/2024. Đóng góp nổi bật của công trình là cung cấp công cụ truy xuất tự động giúp các bên liên quan rút ngắn khoảng 30% thời gian ra quyết định xử lý và giảm thiểu chi phí thiệt hại ước tính từ 15% đến 25% cho các dự án xây dựng ngầm hóa đô thị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng nền tảng lý luận vững chắc dựa trên chu trình quản lý rủi ro chuẩn hóa 6 bước của Viện Quản lý Dự án Hoa Kỳ (PMI) và quy trình quản trị rủi ro dự án của Schieg (2006). Đồng thời, đề tài kết hợp mô hình kiến trúc phân tầng Web ngữ nghĩa do Tim Berners-Lee khởi xướng để số hóa dữ liệu xây dựng. Ba khái niệm khoa học cốt lõi được áp dụng xuyên suốt bao gồm: Web ngữ nghĩa (Semantic Web), Bản thể học (Ontology) và Khung mô tả tài nguyên (RDF/OWL). Mô hình tổ chức dữ liệu rủi ro được phân cấp thành các cá thể (Individuals), lớp đối tượng (Classes), thuộc tính đối tượng (Object Properties) và quy tắc suy diễn logic thông qua ngôn ngữ truy vấn SPARQL. Khung lý thuyết này giúp chuyển hóa các dữ liệu rủi ro rời rạc từ khảo sát, thiết kế và thi công thành một mạng lưới tri thức ngữ nghĩa có tính liên kết cao, cho phép máy tính hiểu và tự động hóa quy trình cảnh báo rủi ro.

Phương pháp nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa phương pháp định tính và định lượng qua hai giai đoạn cụ thể. Giai đoạn 1 tiến hành khảo sát chuyên sâu nhóm 10 chuyên gia đầu ngành (trong đó 80% có trình độ đại học, 20% trình độ thạc sĩ; 60% có trên 10 năm kinh nghiệm) để sàng lọc từ 60 nhân tố ban đầu xuống còn 55 biến quan sát phù hợp với thực tiễn. Giai đoạn 2 áp dụng kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất có chủ đích, gửi đi 275 bảng câu hỏi khảo sát và thu về 230 phiếu (tỷ lệ phản hồi đạt 83,6%), trong đó có 220 phiếu hợp lệ (tỷ lệ 95,7%). Cỡ mẫu 220 hoàn toàn đáp ứng tiêu chuẩn tối thiểu gấp 4 lần số biến quan sát theo quy tắc kiểm định của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Ngọc Mộng (2005). Số liệu thu thập từ tháng 01/2024 đến tháng 05/2024 được xử lý trên phần mềm SPSS thông qua kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích khẳng định CFA. Toàn bộ cơ sở dữ liệu sau đó được số hóa trên phần mềm Protégé-OWL và kiểm chứng tính logic bằng công cụ SWRLTab.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả xử lý 220 mẫu khảo sát hợp lệ đã xác định chính xác 55 nhân tố rủi ro phân bổ trong 8 nhóm yếu tố chính với hệ số Cronbach's Alpha của từng nhóm đều đạt mức tin cậy cao trên 0,70. Về đặc trưng mẫu khảo sát, có tới 57% nhân sự sở hữu trên 5 năm kinh nghiệm thực tế (nhóm từ 5 đến 10 năm chiếm 34%, nhóm trên 10 năm chiếm 23%). Cơ cấu các bên tham gia thể hiện tính đại diện cao với 41% là nhà thầu thi công, 34% là chủ đầu tư, 18% là tư vấn thiết kế và 7% thuộc các đơn vị liên quan khác. Về loại hình công trình, 79% đối tượng khảo sát chuyên trách mảng công trình hạ tầng kỹ thuật (40%) và cầu đường (39%). Toàn bộ 55 biến quan sát đều đạt giá trị trung bình từ 2,87 đến 4,12 (vượt ngưỡng trung bình 2,5 theo thang đo Likert 5 mức độ). Đáng chú ý, nhân tố rủi ro gặp sự cố hiện trường (mã EE11) thuộc nhóm tiến độ được đánh giá có mức độ tác động cao nhất với điểm trung bình trên 4,10, theo sát bởi các rủi ro sai sót trong khảo sát địa chất và biến động chi phí phát sinh.

Thảo luận kết quả

Phân tích định lượng cho thấy sự tương tác phức tạp giữa điều kiện tự nhiên bất định và năng lực phối hợp của các bên tham gia dự án tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả này tương thích với các nghiên cứu của Reilly (2000) và Sopren Degn (2006) khi nhấn mạnh tính dễ tổn thương của công trình ngầm trước các biến đổi địa chất và áp lực xã hội đô thị. Mô hình phân tích nhân tố khẳng định CFA chỉ ra rằng năng lực quản lý của đơn vị tư vấn và biện pháp thi công của nhà thầu có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao, trực tiếp chi phối chất lượng công trình. Dữ liệu thực nghiệm có thể được trực quan hóa sinh động thông qua biểu đồ tròn biểu diễn cơ cấu chuyên môn, biểu đồ cột xếp hạng 55 chỉ số rủi ro và sơ đồ đường dẫn mô hình cấu trúc CFA. Điểm tiến bộ vượt bậc của luận văn so với các nghiên cứu trước đây của Rui Wang (2016) là việc thiết lập thành công 12 tập luật truy vấn ngữ nghĩa SWRL trên nền tảng Ontology, hỗ trợ hệ thống tự động suy diễn mối quan hệ giữa rủi ro nguồn gốc và giải pháp xử lý kỹ thuật một cách trực quan và minh bạch.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả phân tích thực nghiệm và mô hình dữ liệu tri thức, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược nhằm tối ưu hóa công tác quản trị rủi ro công trình ngầm đô thị:

Thứ nhất, Chủ đầu tư và Ban Quản lý dự án cần chủ động ban hành quy trình quản lý rủi ro số hóa toàn diện ngay từ giai đoạn chuẩn bị dự án, tích hợp hệ thống Ontology để chuẩn hóa danh mục 55 rủi ro và phân bổ trách nhiệm rõ ràng, hướng đến mục tiêu giảm thiểu tối thiểu 20% các sai sót phát sinh trong vòng 6 tháng đầu thực hiện.

Thứ hai, Nhà thầu thi công xây dựng phải thiết lập kế hoạch ứng phó kỹ thuật số định kỳ theo tuần đối với các sự cố bất ngờ về địa chất, mực nước ngầm và biến động vật tư, đảm bảo duy trì tỷ lệ hoàn thành các mốc tiến độ thi công ngầm đạt trên 95% theo cam kết hợp đồng.

Thứ ba, Đơn vị Tư vấn thiết kế và Thẩm tra cần nâng cao chất lượng hồ sơ khảo sát địa chất thủy văn thông qua việc kết hợp dữ liệu Semantic Web với mô hình thông tin công trình BIM, phấn đấu kiểm soát sai lệch thông số kỹ thuật dưới mức 5% trong suốt giai đoạn thiết kế kỹ thuật từ quý 3/2024.

Thứ tư, Cơ quan quản lý nhà nước như Sở Xây dựng cần sớm xây dựng khung hướng dẫn và tiêu chuẩn hóa cơ sở dữ liệu tri thức rủi ro công trình ngầm dùng chung, thực hiện thí điểm tại 2 đến 3 dự án hạ tầng ngầm trọng điểm tại Thành phố Hồ Chí Minh trước năm 2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung nghiên cứu mang giá trị thực tiễn và tính học thuật cao cho 4 nhóm đối tượng chính trong ngành xây dựng:

Nhóm Chủ đầu tư và Ban Quản lý dự án: Cung cấp khung đánh giá rủi ro định lượng và công cụ truy xuất tự động, giúp chủ đầu tư giám sát chặt chẽ ngân sách, hạn chế chi phí đền bù và đảm bảo tiến độ giải ngân vốn đầu tư công đạt trên 90%.

Nhóm Nhà thầu thi công công trình ngầm: Hỗ trợ chỉ huy trưởng và kỹ sư hiện trường nhanh chóng tra cứu quy tắc ứng phó khi gặp sự cố kỹ thuật hầm ngầm thông qua các tập luật logic, tối ưu hóa năng suất thiết bị và giảm thiểu tai nạn lao động xuống mức 0%.

Nhóm Đơn vị Tư vấn thiết kế và Giám sát: Đóng vai trò như cẩm nang tra cứu rủi ro khảo sát và thiết kế, giúp hoàn thiện hồ sơ địa chất và nâng cao độ chuẩn xác trong công tác thẩm định bản vẽ thi công với độ tin cậy trên 95%.

Nhóm Giảng viên, Nghiên cứu sinh và Học viên chuyên ngành Quản lý xây dựng: Làm tài liệu tham khảo mẫu mực về phương pháp kết hợp giữa kỹ thuật thống kê nâng cao (Cronbach's Alpha, EFA, CFA) và công nghệ Web ngữ nghĩa tiên tiến (Protégé-OWL) trong chuyển đổi số ngành xây dựng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Công nghệ Ontology và Semantic Web giải quyết khó khăn gì trong quản lý rủi ro xây dựng ngầm? Công nghệ Ontology giúp chuẩn hóa các khái niệm, thuộc tính và mối quan hệ phức tạp của 55 nhân tố rủi ro thành cấu trúc mạng lưới tri thức logic. Khi kết hợp cùng Semantic Web và câu lệnh truy vấn SPARQL, hệ thống cho phép tự động hóa việc tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ và đề xuất phương án ứng phó kỹ thuật chính xác chỉ trong vài giây.

  2. Cỡ mẫu 220 phiếu khảo sát có đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy khoa học không? Cỡ mẫu 220 hoàn toàn thỏa mãn nguyên tắc thống kê chuẩn mực của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Ngọc Mộng (2005), yêu cầu số mẫu tối thiểu gấp 4 đến 5 lần số biến quan sát (55 biến). Tỷ lệ phản hồi hợp lệ đạt 95,7% từ các chuyên gia có trên 5 năm kinh nghiệm đảm bảo tính khách quan vững chắc cho mô hình EFA và CFA.

  3. Nhóm nhân tố rủi ro nào được đánh giá có mức độ tác động cao nhất tại Thành phố Hồ Chí Minh? Kết quả kiểm định thực nghiệm xác định nhóm rủi ro tiến độ và sự cố hiện trường (mã EE11) đạt điểm đánh giá trung bình cao nhất trên 4,10 điểm. Nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ địa chất đô thị phức tạp, mật độ dân cư đông đúc và các vướng mắc trong giải phóng mặt bằng thi công ngầm.

  4. Nền tảng cơ sở dữ liệu trên phần mềm Protégé-OWL có dễ dàng tích hợp và mở rộng không? Hệ thống Protégé-OWL được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở Java với cấu trúc mô đun linh hoạt. Nền tảng này cho phép người quản lý dễ dàng cập nhật thêm các cá thể, lớp rủi ro mới và hoàn toàn tương thích để liên kết trực tiếp với mô hình thông tin công trình BIM trong các giai đoạn tiếp theo.

  5. Doanh nghiệp xây dựng có thể ứng dụng kết quả của luận văn vào thực tế như thế nào? Các doanh nghiệp có thể tiếp nhận ngay bộ danh mục 55 rủi ro và các tập luật phản ứng nhanh được đóng gói trong luận văn để thiết lập quy trình quản trị rủi ro nội bộ. Việc này giúp tiết kiệm khoảng 30% chi phí xây dựng hệ thống ban đầu mà vẫn đảm bảo tính chuẩn hóa học thuật cao.

Kết luận

Những đóng góp trọng tâm và định hướng phát triển của luận văn thạc sĩ bao gồm:

  • Nhận diện và lượng hóa toàn diện hệ thống 55 nhân tố rủi ro đặc thù thuộc 8 nhóm trong các dự án ngầm hóa đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Ứng dụng thành công công nghệ hiện đại Ontology và Semantic Web trên phần mềm Protégé để số hóa toàn bộ mạng lưới dữ liệu tri thức rủi ro công trình ngầm.
  • Chứng minh độ tin cậy khoa học vững chắc thông qua phân tích 220 mẫu khảo sát chuyên gia với các kiểm định thống kê chuyên sâu Cronbach's Alpha, EFA và CFA.
  • Xây dựng 12 tập luật truy vấn logic SWRL thông minh, cho phép tra cứu tự động và hỗ trợ ra quyết định ứng phó rủi ro chính xác theo thời gian thực.
  • Cung cấp hệ thống giải pháp đồng bộ và phân định rõ trách nhiệm cho 4 nhóm chủ thể chính tham gia vào chuỗi giá trị xây dựng đô thị.

Về định hướng phát triển tiếp theo, công trình mở ra tiềm năng tích hợp nền tảng tri thức Ontology vào quy trình mô hình hóa thông tin công trình BIM 5D và trí tuệ nhân tạo (AI) trong giai đoạn 2024 - 2026. Các nhà quản lý dự án, kỹ sư trưởng và đơn vị tư vấn hãy chủ động khai thác và ứng dụng ngay nguồn tri thức giá trị từ luận văn này để nâng cao năng lực quản trị rủi ro cho các công trình ngầm đô thị hiện đại.