Cùng với xu thế cải cách hành chính, nâng cao hiệu quả hiệu lực của các cơ quan quản lý nhà nước… Trước thực trạng khan hiếm nguồn nước hiện nay, những nghiên cứu đổi mới công nghệ để áp dụng phương thức quản lý bền vững sử, dụng hiệu quả, tiết kiệm tài nguyên nước là vấn đề cấp bách, cần thiết.

Ứng dụng của AI trong quản lý nước và nước thải.

Các ứng dụng chính hiện có và tiềm năng của AI trong cấp nước và quản lý nước thải có thể được áp dụng để đánh giá hiệu suất; tối ưu hóa các hoạt động; phát hiện rò rỉ đường ống. Một số ứng dụng chính của AI trong cấp nước và quản lý nước thải. Mức độ ứng dụng của AI dao động từ các chatbot đơn giản để hỗ trợ khách hàng cho đến các hệ thống quan trọng để tư vấn hoặc hỗ trợ vận hành, duy trì việc xử lý nước và nước thải.

Ngoài ra, AI cũng hỗ trợ quản lý tổng hợp chu trình nước (ibid.). Một ứng dụng cụ thể của AI trong xử lý nước thải được phát triển bởi Công ty EMAGIN của Canađa. Sản phẩm này có thể được tích hợp vào các hệ thống hiện có để tối ưu hóa việc quản lý mạng lưới nước và nhà máy xử lý nước thải bằng cách cung cấp các hành động kiểm soát tối ưu, dựa trên việc học hỏi từ các hoạt động trong quá khứ, dữ liệu thời gian thực và các điều kiện dự báo.

Nó có thể tối ưu hóa quá trình phân hủy kỵ khí và sục khí bằng cách điều chỉnh chi phí năng lượng dựa trên cấu hình tải; hỗ trợ kiểm soát chất dinh dưỡng bằng cách tối ưu hóa các điểm đặt liều lượng hóa chất hướng vào ảnh hưởng (ví dụ: clorua sắt) để tăng cường kiểm soát phốt pho; cung cấp tính năng phát hiện đóng cặn, tắc nghẽn theo thời gian thực và tính toán tuổi thọ màng; tối ưu hóa các hệ thống xử lý nước thông thường và theo hướng màng, tăng cường quá trình keo tụ, đông tụ với việc kiểm soát liều lượng hóa chất dự đoán nhiều lớp tiên tiến và tối đa hóa khả năng phục hồi màng dựa trên các dự đoán về chất lượng nước cấp.

AI đang trở thành một công cụ thiết yếu trong cuộc chiến chống lãng phí nước. Ngăn ngừa lãng phí nước có tầm quan trọng đặc biệt ở các nước bị căng thẳng về nước hoặc khan hiếm nước. Mỗi lít nước lãng phí do rò rỉ, vỡ đường ống và các hiện tượng bất thường khác là một lít có thể cứu hoặc cải thiện cuộc sống cho nhiều người khu vực thiếu nước. Lượng nước thất thoát trước khi đến các hộ gia đình do vỡ đường ống ước tính khoảng 15% ở các nước phát triển và lên đến 50% ở các nước đang phát triển.

Một trong những ứng dụng lớn nhất của AI trong ứng dụng nước và vệ sinh là cung cấp những dữ liệu có thể thúc đẩy việc ra quyết định (ibid). Trong đó, dữ liệu người dùng và không gian địa lý có thể được sử dụng để quyết định nơi cần xây dựng các công trình vệ sinh, nước uống nhằm đáp ứng nhu cầu của hầu hết các cộng đồng dễ bị tổn thương. Thêm nữa, dữ liệu đó có thể được sử dụng để hiểu khoảng cách cung, cầu về nước và giúp cung cấp nước ở những nơi cần thiết nhất. Ngoài ra, dữ liệu đó còn có thể được sử dụng để tư vấn về quản lý nước tốt hơn và quản lý nước ở cấp lưu vực.

Ứng dụng AI trong TNN tại Việt Nam. Việt Nam chủ yếu được ứng dụng AI trong các nghiên cứu về phân tích dòng chảy, đánh giá dự báo chất lượng nước. Cao Hoàng Hải và cộng sự, 2019 đã ứng dụng 2 mô hình AI là Random Forest (RF) và Support Vector Machine (SVM/SVR) để dự báo thử nghiệm dòng chảy đến hồ sông Hinh trên lưu vực sông Ba. Hoàng Thị An và cộng sự, 2022 với nghiên cứu kết hợp mô hình thủy lực và AI trong mô phỏng chất lượng nước. Mô hình AI sử dụng thuật toán MLP - ANN xây dựng quan hệ hồi qui giữa lưu lượng nước sông và nồng độ các nguồn thải với các chỉ số chất lượng nước để dự báo chất lượng nước tại các vị trí kiểm soát theo các kịch bản kiểm soát và quản lý nguồn thải khác nhau một cách nhanh chóng. Các ứng dụng AI trong cung cấp nước, xử lý nước thải… hiện chưa có nhiều nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam.

Ứng dụng của IoT trong quản lý nước và nước thải.

Quản lý nguồn cung cấp nước đang trở thành một nhiệm vụ quan trọng đối với các thành phố, các cơ sở cung cấp nước trên toàn thế giới, đặc biệt trong bối cảnh thực hiện cùng phát triển kinh tế - xã hội và ứng phó với biến đổi khí hậu. Cùng với đó, IoT đang được điều chỉnh rộng rãi hơn để phù hợp với nhu cầu riêng của việc giám sát mạng lưới nước. Lượng nước rò rỉ và vỡ đường ống trung bình trên toàn cầu là từ 30% - 35%, thậm chí ở một số khu vực, tỷ lệ này có thể lên tới 50% - 60%. Lượng nước rò rỉ lớn như vậy đã đẩy các công ty cấp nước vào khó khăn với tình trạng sản xuất và cung cấp nước không tạo ra doanh thu. Sự ra đời của đồng hồ thông minh IoT, với khả năng thu thập dữ liệu lớn, giúp giải quyết khó khăn đang tồn tại trên.

Cụ thể, đồng hồ thông minh cho phép các công ty cấp nước thường xuyên đọc đồng hồ của khách hàng trong ngày, cung cấp cho khách hàng dữ liệu tiêu thụ nước theo thời gian thực, cũng như nhanh chóng phát hiện thất thoát nước trong hệ thống (ibid.). Từ đó, có thể thấy, đồng hồ thông minh vừa hỗ trợ công ty cấp nước giám sát quá trình cấp nước, quản lý rủi ro, hỗ trợ tăng doanh thu, vừa giúp người tiêu dùng sử dụng nước tiết kiệm, hiệu quả, phù hợp với nhu cầu và khả năng kinh tế.

Tại Việt Nam, Công ty TNHH MTV Thoát nước Hà Nội đã triển khai Trung tâm giám sát hệ thống thoát nước, với chức năng theo dõi diễn biến mưa, quản lý lượng mưa, mực nước, giám sát tình hình hoạt động của các trạm bơm, cửa điều tiết, camera giám sát điểm ngập úng trên hệ thống thoát nước… Ứng dụng bản đồ cảnh báo ngập úng trên các thiết bị di động thông minh có thể hỗ trợ người dân biết được các thông tin như: Bản đồ các điểm đo lượng mưa, vị trí các điểm ngập, hình ảnh theo thời gian thực tại điểm ngập, tìm đường đi tránh ngập, cảnh báo mưa giông, gửi thông tin trực tiếp về sự cố, điểm ngập úng về Trung tâm điều hành.

Cơ hội và thách thức trong ứng dụng IoT.  Việc triển khai IoT trên quy mô lớn sẽ có tác động sâu sắc đến ngành nước, vì nó sẽ thúc đẩy việc sử dụng nước hiệu quả, cải thiện quản lý nước, giảm thiểu ô nhiễm nguồn nước, từ đó giảm chi phí vận hành của các công ty cấp và thoát nước. IoT có thể đảm bảo chất lượng nước và tăng cường khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu, cả hai vấn đề đang gây nhức nhối trong khu vực trong những năm gần đây. Liên quan đến đảm bảo chất lượng nước, hệ thống cảm biến có thể được lắp đặt tại các vùng nước để thu thập dữ liệu liên quan đến lưu lượng, số lượng và chất lượng nước. Các dữ liệu thu thập đó có thể được truyền tải đến hệ thống qua các thiết bị IoT. Các cảm biến hỗ trợ IoT cho phép những người ra quyết định phát hiện các vấn đề như vị trí đường nước bị ô nhiễm từ các nhà máy xử lý nước thải hay vùng nước bị phú dưỡng do sản xuất nông nghiệp, trên cơ sở đó để đưa ra các biện pháp khắc phục phù hợp.

Ứng dụng các công nghệ mới như AI, IoT và Big data cần đồng bộ.

Để có thể cung cấp các giải pháp cho hệ thống phân phối để chuyển nước một cách linh hoạt đến các khu vực có nhu cầu cao hơn tại bất kỳ thời điểm nào; phát hiện rò rỉ nước ở giai đoạn đầu, nhờ đó giảm đáng kể khả năng thất thoát nước; giám sát các nhà máy xử lý chất thải để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và lên lịch bảo trì thiết bị dựa trên dữ liệu lịch sử, đòi hỏi những ứng dụng công nghệ mới đồng bộ. Các cuộc khủng hoảng nước thường liên quan đến việc quản lý nước kém và có thể khẳng định rằng không một công nghệ đơn lẻ nào có đủ khả năng giải quyết tất cả các vấn đề. Vì vậy, việc lựa chọn công nghệ tích hợp và các hệ thống quản lý nước, nước thải cần phải giữ một cách nhìn tổng thể, liên ngành.

Tuy nhiên, việc thu thập và lưu trữ các bộ dữ liệu khổng lồ có thể tạo ra các lỗ hổng và rủi ro mới, cũng như làm gia tăng tình trạng bất bình đẳng.... Ví dụ, những người có trình độ học vấn, mức thu nhập thấp hơn sẽ gặp khó khăn trong việc truy cập hoặc tiếp cận các nội dụng trực tuyến hơn so với những người có mức thu nhập cao hơn. Điều đó sẽ nới rộng “khoảng cách kỹ thuật số” trong xã hội.

Trong bối cảnh phát triển khoa học công nghệ trên thế giới, Việt Nam cũng đã và đang thực hiện nhiều chính sách nhằm ứng dụng công nghệ 4.0 như: chính sách phát triển hạ tầng phục vụ dữ liệu lớn với Đề án “Phát triển Hệ tri thức Việt số hóa; Hỗ trợ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0 với Chương trình khoa học và công nghệ trọng điểm cấp quốc gia giai đoạn đến năm 2025: “Hỗ trợ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0”.

Trung tâm Truyền thông tài nguyên và môi trường