Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Mã – sông Chu có tổng diện tích tự nhiên đạt 28.490 km2, đóng vai trò huyết mạch trong phát triển kinh tế và bảo đảm an ninh nguồn nước khu vực Bắc Trung Bộ. Tuy nhiên, sự phân bố dòng chảy mặt trong năm có tính bất cân đối sâu sắc: lượng mưa và dòng chảy trong mùa lũ (tháng 5 đến tháng 11) chiếm từ 65% đến 75% tổng lượng nước cả năm, trong khi mùa khô (tháng 12 đến tháng 4 năm sau) chỉ chiếm từ 25% đến 35%. Hồ Cửa Đạt là công trình thủy lợi – thủy điện trọng điểm trên sông Chu với tổng dung tích 1.364 triệu m3 và dung tích hữu ích 793,7 triệu m3, đảm nhiệm đồng thời nhiều trọng trách cấp thiết: cấp nước tưới cho 86.862 ha đất canh tác, cấp 7,715 m3/s cho sinh hoạt và công nghiệp, phát điện công suất 97 MW, đồng thời xả tăng cường tối thiểu 30,42 m3/s để đẩy mặn hạ du giữ nồng độ mặn tại cầu Hàm Rồng dưới ngưỡng 1‰.

Vấn đề nghiên cứu then chốt xuất phát từ mâu thuẫn sử dụng nước gay gắt giữa mục tiêu phát điện (đòi hỏi duy trì cột nước cao) và yêu cầu xả tưới tiêu mùa cạn khi tổng nhu cầu dùng nước toàn vùng lên tới 4.547 triệu m3. Nghiên cứu xác lập mục tiêu tối ưu hóa quy trình điều tiết nước mùa kiệt (giai đoạn 2011 – 2012) cho hồ chứa Cửa Đạt bằng việc tích hợp thuật toán Trí tuệ nhân tạo Logic Mờ (Fuzzy Logic Mamdani) và mô hình diễn toán thủy lực MIKE 11 HD. Kết quả ứng dụng thuật toán mờ đã nâng cao hiệu suất đáp ứng nhu cầu nước của hồ chứa thêm 80% so với quy trình xả vận hành thực tế, giải quyết hài hòa xung đột lợi ích giữa các ngành kinh tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba trụ cột lý thuyết vững chắc: Lý thuyết điều tiết hồ chứa đa mục tiêu (Multi-objective Reservoir Operation), Lý thuyết Tập mờ và Hệ suy luận mờ Mamdani (Fuzzy Mamdani Inference System), cùng Lý thuyết thủy lực dòng chảy không ổn định một chiều (1D Unsteady Flow) dựa trên hệ phương trình Saint-Venant. Trong thực tế quản lý nguồn nước, bài toán điều tiết hồ chứa luôn đối mặt với tính bất định cao của lượng dòng chảy đến và nhu cầu dùng nước theo thời gian thực.

Bốn khái niệm kỹ thuật trọng tâm định hình khung phân tích bao gồm:

  1. Hàm liên thuộc (Membership Function): Hàm số xác định độ thuộc của một biến số vào tập mờ trong khoảng [0, 1].
  2. Biến ngôn ngữ (Linguistic Variables): Chuyển đổi các đại lượng vật lý thực (mực nước hồ từ 73 m đến 110 m, lưu lượng đến từ 0 đến 3.000 m3/s, nhu cầu nước hạ du từ 0 đến 200 m3/s) thành các trạng thái định tính (Rất thấp, Thấp, Trung bình, Cao, Rất cao).
  3. Hệ quy tắc suy luận IF – THEN: Cấu trúc tri thức chuyên gia để xác định chính xác lưu lượng xả tối ưu.
  4. Diễn toán thủy lực (Hydraulic Routing): Mô phỏng lan truyền sóng lũ và phân phối lưu lượng nước dọc theo chiều dài 100 km sông Chu và 410 km sông Mã.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu được thu thập đồng bộ từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia và Công ty Trách nhiệm hữu hạn Một thành viên Sông Chu. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm chuỗi số liệu khí tượng thủy văn đo đạc liên tục trong hơn 20 năm tại 12 trạm thủy văn quan trắc chủ lực (tiêu biểu như Cửa Đạt, Cẩm Thủy, Hồi Xuân, Giang, Bái Thượng), dữ liệu vận hành thực tế giai đoạn 2011 – 2013 của nhà máy thủy điện Cửa Đạt, cùng cỡ mẫu nông nghiệp chi tiết trên 86.862 ha canh tác thuộc hai phân vùng Bắc sông Chu và Nam sông Mã.

Phương pháp chọn mẫu phi xác suất có chủ đích (Purposive Representative Sampling) được áp dụng nhằm lựa chọn chu kỳ thủy văn mùa khô điển hình năm 2011 – 2012 để tối ưu hóa vận hành, đồng thời trích xuất các trận lũ năm 2006 và 2008 phục vụ công tác hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Lý do lựa chọn tổ hợp phương pháp phân tích:

  • Phần mềm CROPWAT 8.0: Chuẩn hóa tính toán nhu cầu bốc thoát hơi nước tiềm năng theo phương pháp Penman-Monteith và hệ số cây trồng Kc cho từng tuần suất 10 ngày.
  • Thuật toán Logic Mờ Mamdani trên nền tảng MATLAB: Lựa chọn nhờ khả năng thích ứng linh hoạt với dữ liệu thủy văn phi tuyến và dễ dàng tích hợp ràng buộc thực tế mà các mô hình quy hoạch tuyến tính truyền thống khó đáp ứng.
  • Mô hình MIKE 11 HD: Giải hệ phương trình liên tục và động lượng bằng sơ đồ sai phân ẩn 6 điểm Abbott-Ionescu với 2 bước lặp, cho phép mô phỏng chính xác mạng lưới sông phân nhánh phức tạp. Toàn bộ quy trình tính toán và kiểm định hoàn thành trong giai đoạn 2013 – 2014.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, nghiên cứu đã định lượng hóa toàn diện cấu trúc sử dụng nước tại lưu vực hạ du với tổng nhu cầu đạt 4.547 triệu m3. Trong cơ cấu này, lưu lượng nước phục vụ phát điện của thủy điện Cửa Đạt chiếm tỷ trọng chi phối lớn nhất lên đến 67% tổng lượng nước sử dụng; lĩnh vực nông nghiệp phục vụ 86.862 ha lúa và hoa màu chiếm 28%; trong khi nhu cầu sinh hoạt và công nghiệp duy trì mức lưu lượng 7,715 m3/s, chiếm tỷ lệ dưới 5%.

Thứ hai, thuật toán vận hành mờ tối ưu đã chứng minh tính ưu việt vượt trội khi giúp hồ Cửa Đạt đáp ứng tốt hơn 80% nhu cầu dùng nước mùa kiệt so với quy trình xả thực tế trong giai đoạn 2011 – 2012. Lượng nước xả được phân bổ nhịp nhàng theo sát các đợt căng thẳng thời vụ của lúa xuân và mía đường.

Thứ ba, mô hình thủy lực MIKE 11 HD đạt độ tin cậy rất cao trong việc kiểm chứng đường xả dòng chảy. Hệ số hiệu quả Nash-Sutcliffe (NASH) tại các trạm khống chế quan trọng như Bái Thượng, Xuân Khánh, Lý Nhân và Giàng đạt mức từ 0,85 đến 0,92 trong cả hai giai đoạn hiệu chỉnh năm 2006 và kiểm định năm 2008, với sai số mực nước đỉnh duy trì dưới 5%.

Thứ tư, phương án xả mờ tối ưu bảo đảm duy trì lưu lượng xả đáy thường xuyên, giữ mực nước trạm Xuân Khánh luôn ở mức an toàn dưới 13,71 m và bảo đảm lưu lượng đẩy mặn lớn hơn 30,42 m3/s, khống chế độ mặn trạm Hàm Rồng dưới 1‰.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi khiến quy trình vận hành truyền thống gặp thiếu hụt nước vào cuối mùa khô (tháng 3 đến tháng 5) là do các nhà quản lý thường áp dụng biểu đồ điều phối cố định dạng bậc thang. Cách tiếp cận cũ này dẫn đến việc xả quá mức trong giai đoạn đầu vụ để phát điện, khiến dung tích hữu ích 793,7 triệu m3 bị suy giảm sớm trước khi bước vào cao điểm khô hạn. Ngược lại, hệ thống mờ Mamdani với tập 60 quy tắc điều khiển đã thiết lập quan hệ phi tuyến mềm dẻo giữa 3 biến đầu vào: mực nước hồ (73 – 110 m), dòng chảy đến hồ (50 – 3.000 m3/s) và nhu cầu hạ du 10 ngày (10 – 160 m3/s) để quyết định lưu lượng xả chính xác.

So với các công trình nghiên cứu sử dụng thuật toán tiến hóa SCE trên hồ Hòa Bình hay thuật toán quy hoạch động trên hồ Ramganga (Ấn Độ), mô hình Logic Mờ thể hiện ưu thế nổi bật về tốc độ phản hồi tính toán thực thời và khả năng ra quyết định tin cậy ngay cả khi số liệu đo đạc thủy văn có độ nhiễu. Trong thực tế triển khai, các tập dữ liệu vận hành này được trực quan hóa tối ưu thông qua hệ thống biểu đồ đường thủy đồ (Hydrograph) so sánh dòng chảy thực tế với dòng chảy mô phỏng mờ, kết hợp bảng ma trận phân phối lưu lượng 10 ngày. Cách thức trực quan này giúp đội ngũ kỹ sư vận hành nhận biết rõ ràng các thời điểm có chênh lệch lưu lượng từ 35 m3/s đến 50 m3/s để chủ động điều chỉnh cửa van xả kịp thời.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, bốn nhóm giải pháp mang tính hành động cao được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả quản trị nguồn nước:

  1. Ứng dụng tích hợp phần mềm điều khiển Logic Mờ vào hệ thống SCADA tại cụm đầu mối hồ chứa Cửa Đạt: Triển khai cài đặt module tính toán mờ tự động hóa trong quý I/2025, hướng tới mục tiêu giảm độ trễ ra quyết định xả xuống dưới 15 phút và nâng cao hiệu suất cấp nước mùa kiệt lên 85% (Chủ thể thực hiện: Công ty Trách nhiệm hữu hạn Một thành viên Sông Chu phối hợp đơn vị tư vấn công nghệ).
  2. Hiện đại hóa mạng lưới trạm quan trắc thủy văn tự động và truyền số liệu thời gian thực: Lắp đặt bổ sung 10 trạm đo mưa tự động và 05 trạm đo lưu lượng dòng chảy đến tại khu vực thượng nguồn biên giới Việt – Lào trước tháng 12/2026, bảo đảm cung cấp dữ liệu đầu vào chuẩn xác cho mô hình mờ (Chủ thể thực hiện: Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Bắc Trung Bộ).
  3. Tái cơ cấu lịch thời vụ và áp dụng công nghệ tưới tiết kiệm nước: Chuyển đổi cơ cấu cây trồng trên 15.000 ha đất canh tác lúa kém hiệu quả sang các loại cây công nghiệp ngắn ngày có hệ số Kc thấp, giảm từ 15% đến 20% tổng lượng nước tưới nông nghiệp trong lộ trình 2025 – 2027 (Chủ thể thực hiện: Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn tỉnh Thanh Hóa).
  4. Ban hành quy chế phối hợp vận hành liên hồ chứa theo thời gian thực trên lưu vực sông Mã – sông Chu: Thiết lập cơ chế giám sát liên ngành định kỳ hàng tuần, duy trì cam kết dòng chảy tối thiểu sau đập Bái Thượng không dưới 30,42 m3/s nhằm bảo đảm tiêu chuẩn độ mặn Hàm Rồng dưới 1‰ (Chủ thể thực hiện: Ủy ban Nhân dân tỉnh Thanh Hóa phối hợp Cục Quản lý Tài nguyên Nước).

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả của luận văn mang lại giá trị thực tiễn và học thuật cho 4 nhóm đối tượng chính:

  1. Đội ngũ kỹ sư và ban quản lý vận hành hồ đập thủy lợi, thủy điện: Sử dụng trực tiếp tập quy tắc mờ IF – THEN và đường cong điều phối tối ưu để áp dụng trong công tác điều tiết thực tế tại hồ Cửa Đạt và các hồ chứa đa mục tiêu có dung tích trên 500 triệu m3.
  2. Giảng viên, nhà nghiên cứu và học viên cao học ngành Kỹ thuật Tài nguyên nước, Thủy văn, Thủy lực: Tham khảo khung phương pháp luận kết hợp giữa thuật toán Trí tuệ nhân tạo (Fuzzy Logic Mamdani), mô hình thủy lực 1D (MIKE 11 HD) và mô hình tính nhu cầu nước cây trồng (CROPWAT 8.0) làm tài liệu giảng dạy và nghiên cứu mở rộng.
  3. Cán bộ hoạch định chính sách tại các cơ quan quản lý nhà nước: Khai thác bức tranh tổng thể về cơ cấu 4.547 triệu m3 nhu cầu nước trên lưu vực sông Mã – Chu để xây dựng quy hoạch phân bổ tài nguyên nước bền vững và lập phương án ứng phó hạn mặn cấp tỉnh.
  4. Chuyên gia phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm công nghệ thủy lợi số: Ứng dụng thuật toán mờ và ma trận biến liên thuộc để lập trình các hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh (DSS) phục vụ chuyển đổi số ngành nông nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao hồ Cửa Đạt vẫn đối mặt với nguy cơ thiếu nước trong mùa khô dù có dung tích toàn bộ lên đến 1.364 triệu m3? Dù sở hữu dung tích lớn, hồ Cửa Đạt phải gánh vác cùng lúc 5 mục tiêu khắt khe với tổng nhu cầu nước lên tới 4.547 triệu m3. Trong khi đó, lượng dòng chảy đến trong 6 tháng mùa khô chỉ chiếm khoảng 25% đến 35% tổng lượng nước năm, gây ra tình trạng thiếu hụt cục bộ nếu không có quy trình phân bổ lưu lượng khoa học.

Thuật toán Logic Mờ Mamdani vượt trội hơn phương pháp điều phối truyền thống ở những điểm nào? Phương pháp truyền thống vận hành dựa trên các ngưỡng cứng cố định, thiếu linh hoạt trước biến động thời tiết. Logic Mờ Mamdani sử dụng hàm thuộc và các biến ngôn ngữ mềm dẻo, cho phép tích hợp trực tiếp kinh nghiệm vận hành thực tế và thích ứng nhanh với độ bất định của dòng chảy đến, giúp nâng cao tỷ lệ đáp ứng nước thêm 80%.

Mô hình thủy lực MIKE 11 HD đóng vai trò gì trong kết quả nghiên cứu của luận văn? MIKE 11 HD giữ vai trò mô phỏng diễn toán dòng chảy xả từ hồ Cửa Đạt về hạ lưu sông Chu và sông Mã. Với chỉ số Nash-Sutcliffe đạt từ 0,85 đến 0,92, mô hình bảo đảm kiểm chứng chính xác việc lưu lượng xả mờ đáp ứng đầy đủ mực nước tại các vị trí khống chế hạ du như trạm Bái Thượng và trạm Xuân Khánh.

Ngành kinh tế nào tiêu thụ nguồn nước lớn nhất từ hồ Cửa Đạt trong mùa kiệt? Thủy điện là ngành tiêu thụ nguồn nước lớn nhất, chiếm 67% tổng nhu cầu dùng nước để vận hành 2 tổ máy công suất 97 MW với lưu lượng turbine tối đa 156,26 m3/s. Nông nghiệp tưới cho 86.862 ha chiếm 28%, trong khi cấp nước sinh hoạt và công nghiệp duy trì ổn định 7,715 m3/s chiếm dưới 5%.

Quy trình vận hành tối ưu này có thể chuyển giao cho các hồ chứa khác tại Việt Nam không? Hoàn toàn khả thi. Khung thuật toán Logic Mờ kết hợp mô hình thủy lực MIKE 11 có tính tổng quát rất cao, dễ dàng tùy biến hàm thuộc và tập quy tắc IF – THEN để áp dụng thành công cho các hồ chứa đa mục tiêu lớn như Tháp Bà, Hòa Bình hay Trị An.

Kết luận

  • Luận văn đã thiết lập thành công mô hình tối ưu hóa vận hành mùa khô cho hồ chứa Cửa Đạt bằng thuật toán Trí tuệ nhân tạo Logic Mờ Mamdani kết hợp mô hình thủy lực MIKE 11 HD.
  • Định lượng chính xác bức tranh phân bổ nguồn nước hạ du với tổng nhu cầu 4.547 triệu m3, làm rõ tỷ trọng sử dụng của thủy điện (67%), nông nghiệp (28%) và sinh hoạt – công nghiệp (dưới 5%).
  • Chứng minh phương án điều tiết mờ giúp cải thiện 80% khả năng cấp nước so với quy trình xả thực tế giai đoạn 2011 – 2012, bảo đảm an toàn mực nước trạm Xuân Khánh dưới 13,71 m và lưu lượng đẩy mặn trên 30,42 m3/s.
  • Mô hình thủy lực đạt độ chuẩn xác vượt trội với chỉ số Nash-Sutcliffe dao động từ 0,85 đến 0,92 tại 4 trạm quan trắc kiểm định chủ chốt.
  • Đề xuất lộ trình 4 giải pháp đồng bộ giai đoạn 2025 – 2030 nhằm tích hợp thuật toán vào SCADA, hiện đại hóa 10 trạm đo mưa tự động và thúc đẩy chuyển đổi số công tác quản lý tài nguyên nước.

Nghiên cứu mở ra bước tiến mới trong việc hiện đại hóa công tác vận hành hồ đập tại Việt Nam. Các cơ quan quản lý và đơn vị khai thác công trình thủy lợi cần nhanh chóng triển khai chuyển giao công nghệ, ứng dụng giải pháp điều phối mờ thông minh vào thực tiễn để bảo vệ an ninh nguồn nước và phát triển kinh tế bền vững.