Khi cơ sở hạ tầng đô thị tiếp tục cũ đi, làm thế nào để phát hiện rò rỉ và bất thường trong đường ống tải bắn cá càng sớm càng tốt và hạn chế thất thoát tài nguyên tải bắn cá đã trở thành vấn đề quan trọng đối với nhiều chính quyền và doanh nghiệp địa phương Quản lý tải bắn cá bằng công nghệ cơ sở hạ tầng thông minh sử dụng AI đang thu hút sự chú ý như một giải pháp cho những vấn đề này

Quản lý cấp tải bắn cá bằng AI hỗ trợ phát hiện sớm rò rỉ tải bắn cá

Trong quản lý cấp tải bắn cá thông thường, những bất thường thường được xác định thông qua những thay đổi về điều kiện mặt đường, thông báo và kiểm tra định kỳ, đồng thời thường mất thời gian và công sức để xác định thực tế vị trí rò rỉ tải bắn cá Ngược lại, trong hệ thống phát hiện rò rỉ tải bắn cá sử dụng AI, các cảm biến IoT được lắp đặt tại nhiều điểm khác nhau trong mạng lưới đường ống tải bắn cá liên tục thu thập dữ liệu như áp lực tải bắn cá, tốc độ dòng chảy và độ rung AI phân tích các mô hình biến động để ước tính những bất thường vô hình dưới lòng đất Hệ thống này đã được khen ngợi vì khả năng giảm chi phí sửa chữa và thất thoát tải bắn cá bằng cách phát hiện các rò rỉ tải bắn cá và các bất thường ở giai đoạn đầu

Điểm mạnh của hệ thống này là nó không chỉ phát hiện sự hiện diện hay vắng mặt của điều bất thường mà còn tìm hiểu những khác biệt nhỏ giữa hành vi bình thường và điều kiện bất thường, đồng thời có thể chỉ ra khả năng rò rỉ tải bắn cá ở giai đoạn đầu Tình trạng của đường ống tải bắn cá bị ảnh hưởng bởi những biến động trong quá trình sử dụng theo thời gian và môi trường xung quanh, do đó, việc sử dụng phương pháp chỉ sử dụng một ngưỡng nhất định để xác định những bất thường có thể gây ra sai số hoặc kết quả dương tính giả AI có thể đánh giá dữ liệu dựa trên những thay đổi phức tạp này, giúp thu hẹp mục tiêu điều tra tại chỗ dễ dàng hơn và giúp hoạt động bảo trì hiệu quả hơn

Hơn nữa, trong những năm gần đây, việc sử dụng không gian đã có nhiều tiến bộ, chẳng hạn như sử dụng AI để phân tích dữ liệu sóng điện từ thu được từ vệ tinh, dữ liệu sóng phản xạ từ tải bắn cá máy, dữ liệu nhiệt độ bề mặt đất, hồ sơ rò rỉ tải bắn cá trong quá khứ, số năm chôn cất, vv và hiển thị các khu vực có nguy cơ rò rỉ tải bắn cá cao dưới dạng bản đồ nhiệt trên bản đồ Phân tích dữ liệu vệ tinh đã giúp thu hẹp khu vực nghi ngờ rò rỉ tải bắn cá xuống bán kính khoảng 100 mét

(Hình 1) Hình ảnh hệ thống sử dụng AI để phân tích dữ liệu sóng phản xạ từ tải bắn cá máy từ vệ tinh nhằm xác định các khu vực rò rỉ tải bắn cá
(Nguồn: Trích từ Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch “Xu hướng mới nhất trong quản lý cấp tải bắn cá”)

Singapore đang đẩy mạnh quản lý tài nguyên tải bắn cá tiên tiến

Ở tải bắn cá ngoài, đang có phong trào đáng chú ý trong việc sử dụng AI để quản lý tài nguyên tải bắn cá, bao gồm cả việc phát hiện rò rỉ tải bắn cá và coi AI là một phần trong quá trình phát triển cơ sở hạ tầng đô thị tổng thể Một ví dụ tiêu biểu cho điều này là sáng kiến ​​ở Singapore Với diện tích đất đai hạn chế, Singapore yêu cầu nguồn cung cấp tải bắn cá ổn định và sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên nên ngoài các hồ chứa riêng của hòn đảo, tải bắn cá này còn phải phụ thuộc vào nguồn cung cấp tải bắn cá qua đường ống từ các tải bắn cá láng giềng Để giải quyết những vấn đề này, quốc gia đang nỗ lực giải quyết các vấn đề về tải bắn cá, chẳng hạn như bằng cách áp dụng quản lý và giám sát nguồn cung cấp tải bắn cá dựa trên AI

Hệ thống quản lý tải bắn cá thông minh của Ban Tiện ích Công cộng (sau đây gọi là "PUB"), đóng vai trò trung tâm trong chiến lược quản lý tài nguyên tải bắn cá của Singapore, giám sát mạng lưới tải bắn cá bằng cảm biến và AI Bằng cách xây dựng mạng lưới tải bắn cá thông minh này, các thiết bị IoT có thể phát hiện rò rỉ tải bắn cá trong thời gian thực và kết quả là tỷ lệ tải bắn cá không có doanh thu (tải bắn cá không tạo ra doanh thu do rò rỉ, vv) đã giảm 10% Bản song sinh kỹ thuật số của PUB cũng có thể dự đoán lũ lụt và vào năm 2020 đã có báo cáo về các trường hợp thu gom tải bắn cá mưa được tối ưu hóa bằng cách số hóa hệ thống thoát tải bắn cá

Trong dự báo nhu cầu tải bắn cá, PUB sử dụng AI để phân tích mô hình nhu cầu vào các ngày trong tuần và cuối tuần, đồng thời thực hiện các điều chỉnh dựa trên thời tiết Điều này đã cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động của các nhà máy xử lý tải bắn cá Hơn nữa, trong lĩnh vực thoát tải bắn cá, tình trạng của đường ống được đánh giá tự động bằng cách sử dụng phân tích AI từ hình ảnh camera quan sát

Ở những khu vực như Singapore, nơi toàn bộ thành phố đang trở nên thông minh hơn, quản lý tải bắn cá không phải là giải pháp độc lập mà được coi là một phần của cơ sở hạ tầng thông minh hỗ trợ nền tảng của thành phố, có khả năng tương thích với việc sử dụng dữ liệu trong các lĩnh vực khác như năng lượng, giao thông và phòng chống thiên tai

(Hình 2) Lưu thông tài nguyên tải bắn cá ở Singapore (Nguồn: Trích từ trang web của PUB)

Các sáng kiến Water DX sử dụng AI đang lan rộng ở Nhật Bản

Tại Nhật Bản, mối quan tâm đến DX tải bắn cá sử dụng AI và IoT ngày càng tăng trong bối cảnh có các vấn đề như cơ sở hạ tầng tải bắn cá cũ, thiếu lao động cũng như chi phí bảo trì và quản lý ngày càng tăng Phát hiện rò rỉ tải bắn cá nói riêng là một chủ đề quan trọng để bảo trì hiệu quả với ngân sách và nhân sự hạn chế, đồng thời cần phải chuyển từ hoạt động và kiểm tra tuần tra thông thường dựa trên các quy tắc thực nghiệm sang quản lý bảo trì dựa trên dữ liệu

Ví dụ: tại bắn cá online đổi thưởng, chúng tôi đang tận dụng kiến thức đã tích lũy được trong lĩnh vực truyền thông và cơ sở hạ tầng để phát triển các sáng kiến liên quan đến việc giám sát và cải tiến hoạt động của thiết bị nước Sử dụng dữ liệu thiết bị đường ống nước, dữ liệu rò rỉ nước và dữ liệu lớn về môi trường do Cục Công trình Nước nắm giữ, xác suất rò rỉ nước trong tương lai được dự đoán cho từng đường ống Bằng cách làm rõ các ưu tiên thay mới, điều này sẽ giúp ngăn ngừa rò rỉ nước và kéo dài tuổi thọ của đường ống

Đối với hệ thống phát hiện rò rỉ tải bắn cá sử dụng AI, việc chỉ giới thiệu công nghệ mới là chưa đủ; nó cũng cần được thiết kế để bao gồm việc lắp đặt cảm biến, chuẩn bị môi trường liên lạc, tích lũy dữ liệu và phối hợp với các hoạt động tại chỗ Theo nghĩa này, vai trò của những người vận hành có bí quyết thực tế về quản lý cơ sở hạ tầng sẽ càng trở nên quan trọng hơn trong tương lai

(Hình 3) Hình ảnh chẩn đoán hư hỏng đường ống bằng AI (Nguồn: Trích từ Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch “Xu hướng mới nhất trong Quản lý cấp tải bắn cá”)