Với chủ đề AI đang cực hot hiện nay - AI đã tràn lan khắp mọi ngóc ngách lẫn ngành nghề - ngành cấp thoát nước cũng không ngoại lệ. Giờ chúng ta sẽ điểm qua những ứng dụng AI trong đường ống dẫn nước nhé.
1. Phát hiện rò rỉ bằng AI - ứng dụng phổ biến nhất hiện nay
Đây là mảng AI được triển khai thực tế nhiều nhất trong ngành nước.
Cách hoạt động:
Kết hợp cảm biến âm thanh (acoustic), áp suất, lưu lượng, rồi dùng AI phân tích để phát hiện bất thường trước khi vỡ ống. Các tiện ích và nhà cung cấp công nghệ đang nhanh chóng triển khai giải pháp AI phát hiện rò rỉ, đánh giá tín hiệu âm thanh, biến động áp suất và mô hình dòng chảy để xác định các bất thường cho thấy rò rỉ. Bằng cách kết hợp cảm biến cố định, khảo sát di động và dữ liệu hiệu suất mạng lịch sử, các hệ thống này giúp ưu tiên can thiệp hiện trường, giảm cảnh báo sai và rút ngắn thời gian phản hồi.
Ví dụ triển khai thực tế:
- Ở Thụy Điển, công ty nước VA SYD sử dụng hệ thống SIWA Leak Finder để phát hiện và loại bỏ rò rỉ trên đường ống nước bằng trí tuệ nhân tạo, và đã giảm tỷ lệ nước thất thoát (non-revenue water) từ 10% xuống dưới 8%, phát hiện được cả những rò rỉ nhỏ chỉ 0,5 lít/giây. Hệ thống được huấn luyện dựa trên dữ liệu áp suất và lưu lượng lịch sử để phân biệt bất thường với vận hành bình thường.
- Ở Mỹ, có nền tảng AquaSentinel đang thử nghiệm - một hệ thống AI được xây dựng để phát hiện sự cố ống ngầm trước khi chúng trở thành vỡ ống tốn kém, tuy kết quả hiện tại chủ yếu đến từ mô phỏng chứ chưa áp dụng thực địa rộng rãi.
2. Ở Việt Nam đã có gì?
- Tại Hải Dương (Hải Phòng), có dự án ứng dụng công nghệ thông minh Wi-Plat chống thất thoát nước, sử dụng thiết bị nghe và truyền tín hiệu âm thanh dựa trên nền tảng bản đồ số, điện toán đám mây và phần mềm phân tích dữ liệu thông minh để xác định chính xác điểm rò rỉ theo thời gian thực. Sau 1 tháng thử nghiệm, tỷ lệ thất thoát nước tại 2 khu vực đã giảm xuống còn 10,1% và 8,8%.
- Ở TP.HCM, vấn đề thất thoát nước từng rất nghiêm trọng - theo thống kê, khoảng 30% lượng nước bị hao tổn trong quá trình phân phối, so với Tokyo chỉ 3% và Singapore 4%. Một nhóm sinh viên Bách Khoa TP.HCM từng đoạt giải với ý tưởng ứng dụng di động giúp người dân báo rò rỉ, cho thấy nhu cầu công nghệ trong ngành này ở VN đã có từ lâu, và giờ AI đang tiếp nối hướng đó ở quy mô lớn hơn.
3. Các ứng dụng AI khác trong ngành
- Dự đoán tuổi thọ/hỏng hóc đường ống (predictive maintenance): các ứng dụng như giám sát áp suất/lưu lượng, phát hiện rò rỉ, bảo trì dự đoán và dự báo nhu cầu giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và giảm nước thất thoát, đồng thời tối ưu phân bổ nhân lực và tuân thủ quy định.
- Digital twin (bản sao số) mạng lưới ống nước: mô phỏng toàn bộ hệ thống ống để dự đoán điểm yếu trước khi xảy ra sự cố - theo xu hướng chung, có sự chuyển dịch từ kiểm tra định kỳ sang giám sát đường ống liên tục bằng AI, tăng cường sử dụng mô hình học máy âm thanh để phát hiện rò rỉ ngầm, tích hợp bản sao số mạng lưới nước để mô phỏng và dự đoán, cùng phát hiện vi rò rỉ theo thời gian thực trước khi xảy ra hỏng hóc rõ rệt.
- Phân loại và chẩn đoán sự cố tự động: AI không chỉ báo "có bất thường" mà còn phân biệt loại sự cố - AI giúp phân biệt nhanh giữa vỡ ống, sự kiện giống ô nhiễm, lỗi cảm biến và các nhiễu loạn khác để cải thiện việc điều phối và phản ứng của người vận hành.
4. Tương lai ống nước sẽ ra sao với AI?
Xu hướng chung theo các chuyên gia ngành: các bước tiếp theo trong lĩnh vực Smart Water Utility sẽ được thúc đẩy bởi hệ thống phát hiện rò rỉ tiên tiến, phân tích bằng AI, giám sát âm thanh, hình ảnh vệ tinh và tích hợp nền tảng dữ liệu mở để cải thiện hiệu suất mạng lưới. Các công ty tiện ích giờ đây có thể huy động cảm biến qua đêm, triển khai đội kiểm tra di động được dẫn dắt bởi mô hình AI và điều chỉnh dòng chảy vận hành linh hoạt dựa trên phát hiện rò rỉ thời gian thực.
Điểm quan trọng: lời hứa dài hạn của AI trong ngành nước không phải là một mô hình hoàn hảo duy nhất, mà là một hệ thống học tập liên tục được cải thiện khi càng nhiều dữ liệu vận hành, nhãn sự cố và tín hiệu hiệu chuẩn được tích lũy - nghĩa là công nghệ này sẽ ngày càng chính xác hơn theo thời gian, không phải "xong là xong".
