Đường dây điện và hành lang an toàn lưới điện là một trong những cơ sở hạ tầng quan trọng của một quốc gia để đảm bảo an ninh và an toàn năng lượng. Tuy nhiên, việc giám sát hành lang an toàn lưới điện và đường dây điện không phải là công việc dễ dàng. So sánh giữa các công nghệ đo vẽ, thu thập và xử lý dữ liệu nhận thấy LiDAR là một công nghệ cho độ chính xác trong việc thu nhận dữ liệu về đối tượng khảo sát. Do đó, hoàn toàn có khả năng sử dụng trong việc phân tách hành lang an toàn lưới điện.
Đặt vấn đề
Các phương pháp truyền thống để phân loại và giám sát đường dây điện bao gồm khảo sát mặt đất và khảo sát trên không. Cách thực hiện của các phương pháp này không thay đổi trong nhiều thập kỷ qua. Việc kiểm tra, khảo sát được thực hiện bởi các nhóm đi bộ hoặc từ trực thăng.
Trong những năm gần đây, sự phát triển của Máy bay không người lái (UAV – Unmanned Aerial Vehicle) và các công nghệ hình ảnh kỹ thuật số cung cấp một nền tảng mới để kiểm tra và giám sát, phân loại đường dây điện. Phương pháp kiểm tra UAV gồm hai phần: Thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu. Trong phần thu thập dữ liệu, UAV sẽ được điều khiển và vận hành từ xa để thu thập hình ảnh cho các mục tiêu kiểm tra. Sau đó các hình ảnh hoặc video này được gửi đến đội ngũ có kỹ năng nghiệp vụ để phân tích dữ liệu. Với ưu điểm giá thành rẻ, tính bảo mật cao và hiệu quả, triển khai UAV giám định thay truyền thống các phương pháp dựa trên lao động thủ công đã được thử một cách chuyên sâu.
Hình 1. UAV sử dụng cho phân loại và phát hiện đường dây điện [1]
.jpg)
Phân loại đường dây điện và các đối tượng xung quanh rất quan trọng đối với việc quản lý năng lượng điện và an toàn hành lang lưới điện. Việc trích xuất các đối tượng địa lý bằng cách sử dụng dữ liệu đám mây điểm LiDAR (Light Detection and Ranging). Nhiều phương pháp phân loại đã được áp dụng để phân loại các đối tượng như mặt đất, cây cối và tòa nhà. Hơn nữa, các nghiên cứu đã được thực hiện để làm tăng độ chính xác của các phương pháp phân loại trong các ứng dụng phân tách đường dây điện và hành lang an toàn lưới điện. Tuy nhiên, những nghiên cứu này không quan tâm đến các yếu tố liên quan ảnh hưởng đến kết quả phân loại, bao gồm quy mô phân đoạn, trích chọn đặc trưng, sự đa dạng của bộ phân loại và độ phân bố phức tạp của các địa vật có liên quan đến đường dây điện. Hơn nữa, độ chính xác của phân loại có liên quan trực tiếp đến việc lựa chọn vùng lân cận, bộ phân loại và bộ thuộc tính được trích chọn theo từng khu vực [4].
Khả năng sử dụng của dữ liệu LiDAR trong phân tách hành lang an toàn lưới điện
Sản phẩm thu được từ công nghệ LiDAR là tập hợp các điểm có tọa độ và độ cao với mật độ dày đặc được thu nhận một cách chính xác. Tập hợp điểm này được gọi là đám mây điểm LiDAR. Ta có thể tạo ra các mô hình 3D của bề mặt Trái đất và đặc trưng của bề mặt từ đám mây điểm LiDAR [3].
Công nghệ LiDAR ngày càng trở nên quan trọng trong những thập kỷ gần đây đối với nhiều ứng dụng liên quan đến bản đồ bề mặt Trái đất. Các hệ thống LiDAR trên không hoạt động trực tiếp và nắm bắt thông tin 3D của các vật thể trên bề mặt, từ đó, tạo ra các đám mây điểm 3D được tham chiếu địa lý có độ chính xác cao mô tả cấu trúc của khu vực khảo sát. Mặc dù ALS có thể giúp xây dựng các mô hình DTM cực kỳ chính xác, một số ứng dụng khác cũng đã được phát triển để dự đoán và lập bản đồ các đặc điểm khác nhau của thảm thực vật và nhiều đặc điểm khác mà các ngành như lâm nghiệp, sinh thái học và đất đai quan tâm. ban quản lý [4].
Với dữ liệu LiDAR ta có thể quan sát sự phân bố điểm đường dây điện theo chiều dọc có nguồn gốc từ chiều cao, với giả định rằng điểm cùng độ cao sẽ thuộc về một loại đối tượng, điểm cao hơn thuộc về đối tượng cao hơn. Trong trường hợp không có các thuộc tính được ghi lại cho phép loại bỏ có chọn lọc một số điểm khỏi quá trình phân loại, những điểm thuộc cấu trúc nhân tạo có thể vô tình được phân loại vào lớp thảm thực vật. Là những cấu trúc cao thường thấy trong cảnh quan thiên nhiên, do đó, sự xuất hiện của các tháp truyền tải và dây dẫn có thể tạo ra một nguồn lỗi đáng kể trong các mô hình phân lớp. Do đó, để giải quyết vấn đề này các phương pháp phân loại được yêu cầu để tạo thuận lợi cho các phân tích mô tả thảm thực vật nằm ngay bên dưới hoặc trong vùng lân cận của các đường dây điện [4].
Việc sử dụng dữ liệu thu được từ LiDAR phục vụ cho bài toán phân loại đường dây điện và hành lang an toàn lưới điện có nhiều lợi điểm.
Trước hết, các điểm mặt đất thu được từ LiDAR là rất phong phú. Các đặc trưng địa hình cũng được thu nhận đầy đủ, chính vì thế, tách các điểm địa hình với các điểm bên trên bề mặt Trái đất được thực hiện nhanh chóng và cho độ chính xác cao. Lúc này, để nhận dạng những điểm đường dây điện ta có thể tách những điểm có cùng chung độ cao và cường độ phản xạ. Các đám mây điểm đường dây điện được trích xuất theo sự phân bố hình học của chúng và được phân chia thành các cụm bằng cách áp dụng các thuật toán phân cụm như Kmean hay Euclide.
Thứ hai, các thuật toán phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR được nhiều nhà khoa học công bố và thực hiện. Các kết quả đã được thử nghiệm và đánh giá độ chính xác trên nhiều bộ dữ liệu. Từ đó, có thể thấy, bộ dữ liệu và các phương pháp là đủ tin cậy để thực hiện bài toán phân loại đường dây điện và hành lang an toàn lưới điện.
So với các kỹ thuật phân loại đường dây điện dựa trên hình ảnh như viễn thám hay UAV, LIDAR trực tiếp tạo ra các đám mây điểm 3D dày đặc mô tả hình học với các thông tin thuộc tính được mô tả trong phần 2.1.2. Mật độ điểm thu nhận của LiDAR là thường trong khoảng 1–10 điểm/m2, tùy thuộc vào độ cao chuyến bay và cấu hình máy quét [7]. Đây là những thông tin có giá trị phục vụ cho bài toán phân loại. Do đó, sử dụng hệ thống LIDAR có thể giải quyết các vấn đề như an toàn hoặc yêu cầu kỹ thuật cao. Ví dụ, để chặt hạ các cây cao ảnh hưởng đến hành lang an toàn đường dây điện, giữa dây dẫn và thảm thực vật. Do đó, mô hình đường dây điện 3D có thể dễ dàng cung cấp để quản lý rủi ro của đường dây điện giữ an toàn và tiết kiệm thời gian và chi phí [8]. Từ các đám mây điểm dày đặc được tạo ra từ LiDAR tầm cao giúp tăng độ chính xác có thể cung cấp các mô hình đường dây điện 3D đồng thời có thể cung cấp thông tin ngữ nghĩa về các đối tượng.
Kết luận
Tuy đã có nhiều quy định trong đảm bảo hành lang an toàn lưới điện. Điều này không thể đảm bảo việc hành lang sẽ được đảm bảo an toàn. Vì thế, cần thiết phải có phương pháp phù hợp, được thực hiện nhanh chóng và có độ chính xác để từ đó giúp cho quá trình phát hiện, kiểm tra được dễ dàng.
Trong các công nghệ hiện nay đang được sử dụng, LiDAR nổi lên là công nghệ có nhiều ưu điểm vượt trội cho độ chính xác cao. Khi sử dụng dữ liệu LiDAR trong bài toán hành lang an toàn lưới điện, cần thiết phải lựa chọn và đưa ra được thuật toán phù hợp cũng như cần chuẩn hóa bộ dữ liệu để nhằm loại bỏ nhiễu cũng như các giá trị không mong muốn.
Lời cảm ơn: Cảm ơn đề tài mã số T22-03 đã tài trợ cho bài báo này.
Tài liệu tham khảo
1. Luis F. Luque-Vega, Bernardino Castillo-Toledov Alexander Loukianovbv, Luis Enrique Gonzalez-Jimenez, “Power Line Inspection Via an Unmanned Aerial System Based on the Quadrotor Helicopter,” trong MELECON 2014 - 2014 17th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference, Beirut, Lebanon, 2014;
2. Yanjun Wang, Qi Chen, Lin Liu, Xiong Li, Arun Kumar Sangaiah, Kai Li, “Systematic Comparison of Power Line Classification Methods from ALS and MLS Point Cloud Data,” Remote Sensing, tập 10, số 8, 2018;
3. Patrick Chazette, Julie Totems, Laurent Hespel và nnk, Principle and physics of the LiDAR measurement, ISTE Press by Elservier, 2016;
4. Jean Romain Roussei, Alexis Achim, David Auty, “Classification of high-voltage power line structures in low density ALS data acquired over broad non-urban areas,” Computer Science, 2021;
5. Chi Chen, Bsheng yang, Shuang Song, Xiangyang Peng, Ronggang Huang, “Automatic Clearance Anomaly Detection for Transmission Line Corridors Utilizing UAV-Borne LIDAR Data,” Remote Sensing, tập 10, số 613, 2018;
6. PhD Eng. Andreea CĂLUGĂRU, Assist. PhD Eng. Cristian MOISE, “IDENTIFICATION OF CRITICAL AREAS ON POWER LINES USING LIDAR AND ARCGIS PRO SOFTWARE,” Journal of Young Scientist, tập 7, pp. 171-174, 2019.
NGUYỄN THỊ HỮU PHƯƠNG
Trường Đại học Mỏ - Địa chất
Nguồn: Tạp chí Tài nguyên và Môi trường số 6 (Kỳ 2 tháng 3) năm 2023
Mỗi năm, Việt Nam thải ra hơn 100.000 tấn ắc quy axit chì, phần lớn được tái chế thủ công tại các làng nghề, gây ô nhiễm chì và axit nghiêm trọng cho đất, nước và không khí. Trong khi đó, có tới 84% ắc quy bị hỏng chỉ vì hiện tượng sunfat hóa, một quá trình có thể đảo ngược nếu được xử lý đúng kỹ thuật. Nắm bắt thực trạng này, Viện Nghiên cứu Thiên tai và Môi trường (RIDES) đã phát triển công nghệ tái tạo ắc quy bằng xung điện cao tần không hóa chất, giúp “hồi sinh” ắc quy cũ, khôi phục 70-95% dung lượng, giảm đáng kể lượng chất thải nguy hại ra môi trường. Tuy nhiên, để công nghệ xanh này được áp dụng rộng rãi, Việt Nam cần khẩn trương hoàn thiện khung pháp lý, tiêu chuẩn kỹ thuật và cơ chế hỗ trợ doanh nghiệp, hướng tới mục tiêu “1 triệu ắc quy xanh” - bước đi cụ thể trong lộ trình kinh tế tuần hoàn và phát thải ròng bằng 0 (Net Zero).
Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải.
Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế.
Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).
Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ.
Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa.
