Từ phát hiện rò rỉ đến bảo trì dự đoán: AI đang thay đổi cách quản lý hạ tầng nước như thế nào?

Khi quản lý đường ống chuyển từ “tìm và sửa” sang quản lý bằng dữ liệu

Một trong những thách thức của hệ thống cấp nước là những sự cố nằm dưới lòng đất thường không thể quan sát trực tiếp. Rò rỉ có thể tồn tại trong một thời gian trước khi xuất hiện dấu hiệu rõ ràng trên mặt đất.

Vì vậy, xu hướng quản lý hạ tầng nước hiện nay đang chuyển dần từ cách tiếp cận “find and fix” – tìm thấy rồi sửa chữa sang các phương pháp chủ động hơn, dựa trên dữ liệu, giám sát và phân tích. World Bank cũng xác định phát hiện rò rỉ chủ động, phân tích dữ liệu, bảo trì dự đoán và quản lý tài sản là những thành phần quan trọng trong quá trình số hóa ngành nước.

AI có thể hỗ trợ gì trong quản lý rò rỉ nước?

Cần phải nói trước rằng, AI không thể thay thế hoàn toàn kỹ thuật viên tại hiện trường cũng như nhà quản lý vận hành. Giá trị của AI nằm ở khả năng xử lý và phân tích dữ liệu, giúp nhận diện những tín hiệu hoặc xu hướng bất thường mà con người khó theo dõi liên tục.

Một hệ thống quản lý hiện đại có thể kết hợp:

Dữ liệu lưu lượng và áp lực.
Dữ liệu từ cảm biến và data logger.
Tín hiệu âm học của đường ống.
Vị trí bất thường trên GIS.
Lịch sử kiểm tra và sửa chữa.
Dữ liệu vận hành của mạng lưới.

Từ đó, dữ liệu có thể được sử dụng để hỗ trợ xác định khu vực cần kiểm tra, ưu tiên bảo trì và theo dõi tình trạng tài sản.

World Bank ghi nhận các chương trình Digital Water đang tập trung vào những ứng dụng như giám sát theo thời gian thực, phát hiện rò rỉ, phân tích nâng cao/AI, bảo trì dự đoán và quản lý tài sản.

Công nghệ dò rò rỉ là “điểm chạm” của dữ liệu ngoài hiện trường

Để xây dựng hệ thống quản lý dựa trên dữ liệu, trước tiên cần có dữ liệu đáng tin cậy từ hiện trường. Đây là vai trò của các thiết bị dò rò rỉ bằng công nghệ âm học.

Ví dụ, High Sense Solutions PERIJA PLUS được trang bị smart Geophone, bộ lọc tín hiệu, data logger và GPS; thiết bị có thể ghi nhận dữ liệu tiếng ồn rò rỉ và hỗ trợ tạo báo cáo khảo sát tương thích với GIS.

Trong khi đó, PERIJA Mini VPro sử dụng cảm biến áp điện, có chế độ Automatic Water Leakage Judgment và kết nối Bluetooth với thiết bị Android để vận hành, ghi nhận, phân tích và lập báo cáo.

Như vậy, một lần khảo sát không chỉ tạo ra kết quả “có rò rỉ hay không”, mà còn có thể tạo ra dữ liệu khảo sát có thể lưu trữ và sử dụng trong các quy trình quản lý tiếp theo.

Từ dữ liệu rò rỉ đến quản lý tài sản đường ống

Hãy hình dung một mạng lưới cấp nước có hàng nghìn tài sản dưới lòng đất. Nếu thông tin về đường ống, vị trí van, lịch sử sửa chữa và kết quả dò rò rỉ chỉ nằm trên giấy hoặc trong những bảng dữ liệu riêng biệt, việc đánh giá toàn bộ mạng lưới sẽ khó khăn hơn.

Khi dữ liệu được số hóa, quy trình có thể được tổ chức theo hướng: Khảo sát → Thu thập dữ liệu → Xác định bất thường → Định vị → Cập nhật GIS → Đánh giá tình trạng → Ưu tiên sửa chữa → Theo dõi lịch sử tài sản.

Đây là nền tảng để tiến tới Asset Management – quản lý tài sản hạ tầng nước dựa trên dữ liệu.

High Sense Solutions: từ thiết bị dò rò rỉ đến dữ liệu quản lý

Các giải pháp của High Sense Solutions tập trung vào dò tìm rò rỉ nước bằng công nghệ âm học và hỗ trợ quản lý dữ liệu khảo sát.

Hệ thống của hãng bao gồm các thiết bị như PERIJA PLUS, PERIJA Mini VPICK-UP và PERIJA Mini VPro. Theo thông tin nhà sản xuất, các thiết bị có thể kết hợp cảm biến âm học, Automatic Leak Judgment, Bluetooth, GPS, data logger và ứng dụng để phân tích, ghi nhận và lập báo cáo.

Đối với các đơn vị cấp nước, khu đô thị, khu công nghiệp và doanh nghiệp quản lý hạ tầng, đây có thể là một bước đầu để xây dựng quy trình quản lý dựa trên dữ liệu:

Phát hiện rò rỉ → Số hóa kết quả khảo sát → Tích hợp dữ liệu hạ tầng → Phân tích → Ưu tiên bảo trì.

Bảo trì dự đoán: bước tiếp theo của quản lý hạ tầng nước

Thay vì chỉ sửa chữa sau khi đường ống gặp sự cố, dữ liệu lịch sử có thể được sử dụng để xác định những tài sản cần được kiểm tra hoặc bảo trì trước. Đây là cơ sở của Predictive Maintenance – bảo trì dự đoán. Tuy nhiên, không nên hiểu rằng AI có thể tự động dự đoán chính xác mọi sự cố đường ống. Hiệu quả của mô hình phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, dữ liệu lịch sử, đặc điểm mạng lưới và phương pháp phân tích. Vì vậy, bước đầu tiên vẫn là thu thập dữ liệu hiện trường có chất lượng và có cấu trúc.

Số hóa ngành nước không đơn giản là đưa thêm AI vào hệ thống.

Một hệ thống thông minh cần bắt đầu từ những dữ liệu thực tế: đường ống nằm ở đâu, tài sản nào đang được quản lý, tình trạng hiện tại như thế nào và những bất thường đã được phát hiện ở đâu. Khi dữ liệu hiện trường được thu thập và quản lý có hệ thống, các công nghệ phân tích nâng cao mới có cơ sở để hỗ trợ đơn vị vận hành đưa ra quyết định.

Từ một điểm rò rỉ được phát hiện hôm nay, dữ liệu có thể trở thành một phần của hồ sơ tài sản và giúp đơn vị quản lý đưa ra quyết định tốt hơn trong những lần kiểm tra tiếp theo. Đó chính là hướng đi từ dò tìm rò rỉ → quản lý dữ liệu → quản lý tài sản → hạ tầng nước thông minh.