Nghiệm thu đề tài NCKH cấp Trường “ Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo biên độ giãn nở của đập hồ thủy điện sử dụng cảm biến môi trường và công nghệ học sâu”

Đề tài do TS. Hà Văn Phương,Trường Điện - Điện tử, Đại học Công nghiệp Hà Nội và nhóm nghiên cứu thực hiện. PGS.TS. Hoàng Mạnh Kha, Hiệu trưởng Trường Điện - Điện tử làm Chủ tịch Hội đồng, điều hành buổi nghiệm thu diễn ra chiều 30/6.

PGS.TS Hoàng Mạnh Kha - Chủ tịch Hội đồng điều hành buổi nghiệm thu

Đề tài trình bày tổng quan về công tác giám sát và dự báo hiện tượng giãn nở tại các đập thủy điện, nêu bật các khái niệm cơ bản liên quan đến nghiên cứu đồng thời chỉ ra những vấn đề cấp thiết trong việc đảm bảo an toàn cho hệ thống thủy điện tại Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu và yêu cầu ngày càng cao trong vận hành mang tính ổn định, hiệu quả. Đề tài trình bày cơ sở lý thuyết liên quan bao gồm phương thức thu thập dữ liệu tại các đập thủy điện thông qua hệ thống cảm biến môi trường với mô hình học sâu được sử dụng trong bài toán dự báo. Phần trọng tâm của đề tài tập trung vào việc thiết kế hệ thống thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình dự báo biên độ giãn nở của đập và trình bày các kết quả thực nghiệm. Đây là phần thể hiện rõ tính ứng dụng và năng lực triển khai của nhóm nghiên cứu đồng thời minh chứng cho tính khả thi của đề xuất trong thực tiễn.

TS. Hà Văn Phương thay mặt nhóm nghiên cứu trình bày kết thực hiện đề tài trước Hội đồng

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu với nhiều diễn biến phức tạp, các hiện tượng thời tiết cực đoan có thể gây ra những tác động nghiêm trọng đến công trình thủy điện, đặc biệt là các đập hồ chứa. Việc dự báo sự giãn nở của đập do ảnh hưởng của các yếu tố môi trường có ý nghĩa quan trọng trong công tác giám sát, vận hành an toàn và phòng ngừa rủi ro. Do vậy, đề tài có ý nghĩa thực tiễn rõ rệt, nâng cao năng lực quản lý và giảm thiểu tổn thất khi xảy ra sự cố.

Đánh giá đề tài, các thành viên Hội đồng nghiệm thu nhận xét đề tài có tính ứng dụng cao và phù hợp với xu thế phát triển khoa học - công nghệ hiện nay, sử dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học sâu vào bài toán dự báo. Việc tích hợp công nghệ này vào giám sát công trình thủy lợi – thủy điện không chỉ mang tính cấp thiết mà còn thể hiện tính đổi mới, sáng tạo trong nghiên cứu, thể hiện rõ tính ứng dụng và năng lực triển khai của nhóm nghiên cứu, đồng thời minh chứng cho tính khả thi của đề xuất trong thực tiễn.

Nội dung nghiên cứu logich, bố cục hợp lý, sản phẩm đầy đủ so với đăng kí trong hợp đồng. Hội đồng cũng yêu cầu nhóm tác giả cần bổ sung một số chi tiết để nội dung báo cáo hoàn chỉnh hơn.

Đề tài được Hội đồng nghiệm thu đánh giá loại Khá./.