zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Kiến trúc - Xây dựng

Giải pháp thu thập dữ liệu sử dụng mạng Lora trong hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối phục vụ công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường bộ

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Báo xấu

40
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết giới thiệu một giải pháp công nghệ cho hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng IoT (Internet of Things) áp dụng trong các hệ thống cảnh báo sớm. Hệ thống được xây dựng trên cơ sở phân tích, tính toán và quản lý các số liệu đo đạc tự động.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giải pháp thu thập dữ liệu sử dụng mạng Lora trong hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối phục vụ công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường bộ

Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải GIẢI PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU SỬ DỤNG MẠNG LORA TRONG HỆ THỐNG XỬ LÝ THÔNG TIN TÍCH HỢP TRÊN NỀN TẢNG VẠN VẬT KẾT NỐI PHỤC VỤ CÔNG TÁC CẢNH BÁO SẠT LỞ TRÊN HỆ THỐNG GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ Ngô Thanh Bình1*, Tống Anh Tuấn1, Cồ Như Văn1, Nguyễn Hải Trường2 1 Trường Đại học Giao thông Vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội 2 Công ty VEGI JSC, 68 Nguyễn Cơ thạch, Cầu Diễn, Nam Từ Liêm, Hà Nội * Tác giả liên hệ: Email: ngobinh74@utc.edu.vn; Tel: 0947699777 Tóm tắt. Bài báo giới thiệu một giải pháp công nghệ cho hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng IoT (Internet of Things) áp dụng trong các hệ thống cảnh báo sớm. Hệ thống được xây dựng trên cơ sở phân tích, tính toán và quản lý các số liệu đo đạc tự động. Các kết quả đo áp lực nước lỗ rỗng dùng để tính toán hệ số ổn định mái taluy thay đổi theo thời gian mưa bằng mô hình số kết hợp của mô hình SEEP/W và SLOPE/W. Các dữ liệu này, kết hợp với các dữ liệu của hệ thống đo rung động trực tiếp và một số dữ liệu thời tiết khác, là các yếu tố cơ bản để tính toán đưa ra thông tin cảnh báo sớm hiện tượng sạt trượt đất. Sản phẩm của hệ thống góp phần tăng cường công tác đảm bảo an toàn giao thông. Từ khóa: Hệ thống quản lý gián sát, hệ thống cảnh báo sớm sụt trượt, Lorawan, IoT - Internet of Things. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Độ bền của khối đất, sự phá hủy khối đất hay đá cũng như liên quan tới nghiên cứu hiện tượng dịch chuyển đất đá trên các bờ dốc thực sự có hệ thống và bài bản đã được triển khai từ các thế kỷ 15-18 cho đến nay [1], [4], [5]. Ngoài việc đề cập đến vị trí phân bố các trượt lở, các nhà khoa học đã tập trung làm sáng tỏ cơ chế dịch chuyển, loại hình, đặc điểm địa hình, cấu trúc địa chất, điều kiện địa chất thủy văn, các hoạt động kinh tế - xây dựng công trình như là các yếu tố ảnh hưởng đến động lực và quy luật phát sinh, phát triển dịch chuyển đất đá. Các giải pháp chính cho hệ thống cảnh báo sớm hiện tượng sụt trượt đất đá được sử dụng dựa trên hai cơ sở là: Không ảnh, bao gồm ảnh viễn thám và ảnh UAV (Unmanned Aerial Vehicle), dùng cho dự báo các khối dịch chuyển có thể quan sát được và được khảo sát trong thời gian dài [6], [9]; và Hệ thống quan trắc trực tiếp trên nền tảng vạn vật kết nối IoT (Internet of Things) [2]. Giải pháp xây dựng các hệ thống cảnh báo sớm trên cơ sở IoT sẽ thu nhận và xử lý tín hiệu được ghi lại từ hiện trường sử dụng các thiết bị quan trắc đo đạc chuyển vị/dao động của mái đất đá và phát tín hiệu liên tục, kịp thời cảnh báo mỗi khi có sự rung -195-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải động dịch chuyển lớn của khối đất đá. Bên cạnh đó, hệ thống còn phân tích dựa trên thông tin từ các thiết bị đo đạc lượng mưa và mực nước ngầm [8], [15]. Ở Việt Nam, sự mất ổn định đất đá trên bờ dốc hay mái dốc xảy ra khá phổ biến. Cụ thể, hiện tại tuyến giao thông đường bộ trên địa bàn tỉnh Tuyên Quang nói chung, cụ thể trên quốc lộ 2C chưa có công trình nghiên cứu nào đã triển khai về hệ thống cảnh báo sớm hiệm tượng sạt trượt đất đá. Vị trí km 114+700 trên quốc lộ 2C là điểm có nguy cơ cao. Bên cạnh vị trí này hiện đã từng sạt lở đang xếp rọ đá để giữ ổn định mái taluy. Thời điểm hiện tại rọ đá đang bị đẩy trôi, hiện đang được tiến hành tháo dỡ và xếp lại. Nhu cầu cấp bách là cần có nghiên cứu lắp đặt hệ thống cảnh báo sớm hiện tượng sụt trượt đất đá cho địa điểm này. Hình 1. Vị trí khảo sát trên hệ thống giao thông đường bộ tỉnh Tuyên Quang tại Km114+700, QL2C. 2. GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ TRONG HỆ THỐNG 2.16. Cơ sở lý thuyết Đặc tính chuyển động của dòng thấm (2D) không ổn định trong đất không bão hòa và đẳng hướng biểu thị sự cân bằng giữa chênh lệch thể tích dòng chảy vào và ra đối với một phân tố với tốc độ thay đổi hàm lượng thể tích nước theo thời gian của nó. Theo Darcy [11], đặc tính này được mô tả theo phương trình (1) như sau:   H    H  H kx  +  k y  + q = m w  w g (1) x  x  y  y  t uw Trong đó: H = y + là tổng cột áp; u w là áp suất nước lỗ rỗng;  w là khối w g lượng riêng của nước; g là gia tốc trọng trường; kx và k y là các hệ số thấm theo các hướng x và y ; q là điều kiện biên lưu lượng do mưa; m w là hệ số thay đổi thể tích nước phụ thuộc độ hút dính (ua − u w ) , u a là áp suất pha khí; và t là thời gian. Nước mưa thấm vào đất làm thay đổi hàm lượng nước trong đất và hình thành dòng thấm không ổn định trong đất không bão hoà. Các hệ số thấm của đất được mô tả trong phương trình (1) thay đổi phụ thuộc vào độ hút dính. Mái taluy khảo sát được rời rạc không gian dưới dạng lưới phi cấu trúc, trong đó ứng suất của đất, áp suất và lưu tốc thấm được định nghĩa tại từng nút lưới theo thời gian. Mô hình SEEP/W giả thiết áp suất pha khí u a trong đất là không đổi và bằng áp suất không khí đối với dòng thấm -196-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải không ổn định. Trường hợp không có tải trọng ngoài tác dụng, ứng suất  của đất là hằng số dẫn đến chênh lệch ( − u a ) là không đổi, khi đó sự thay đổi của hàm lượng nước trong đất chỉ phụ thuộc vào độ hút dính (u a − u w ) hay áp suất nước lỗ rỗng u w mà không phụ thuộc vào ( − u a ) . Biến thiên hàm lượng nước ở vế phải của phương trình (1) được tính toán tại mỗi bước thời gian, áp suất nước lỗ rỗng u w được cập nhật cho phép xác định hàm lượng nước trong đất tại bước thời gian tiếp theo [12]. Mô hình SEEP/W cho phép lựa chọn thuật toán giải trực tiếp phương trình (1) tại mỗi bước thời gian hoặc tính toán song song tại các nút lưới. Kết quả áp suất nước lỗ rỗng nhận được từ phân tích dòng thấm không ổn định bằng mô hình SEEP/W được sử dụng làm thông số đầu vào để phân tích ổn định mái taluy theo thời gian bằng mô hình SLOPE/W [3, 10]. Mưa đóng vai trò là một tác nhân kích hoạt nguy cơ mất ổn định mái taluy. Dòng thấm được hình thành trong đất do mưa làm mở rộng vùng không gian từ không bão hòa đến bão hòa, tăng áp suất nước lỗ rỗng và giảm độ hút dính [10]. Khi cường độ mưa hoặc/và thời gian mưa đạt đến một giới hạn nhất định làm giảm sức kháng cắt của đất và kết quả gây ra trượt mái taluy. Sức kháng cắt tới hạn Mohr – Coulomb của đất không bão hòa có thể xác định theo Bishop hoặc Fredlund [3]: c'+( n − u a ) +  (u a − u w ) tan  ' (Bishop) f = (2) c'+( n − u a ) tan  '+(u a − u w ) tan  (Fredlund ) b Trong đó:  f là sức kháng cắt tới hạn; c ' là lực dính hiệu dụng của đất;  ' là góc ma sát trong hiệu dụng của đất;  b là góc ma sát tăng theo độ hút dính;  n là ứng suất pháp của đất tại mặt trượt; u a là áp suất khí; u w là áp suất nước lỗ rỗng;  thông số đặc trưng cho mức độ độ bão hòa của đất, phụ thuộc loại đất và độ ẩm thể tích [13]: 1 :S = 1   =  w −  r (3)  −  : 0  S  1  s r Trong đó: S là độ bão hòa của đất;  s là độ ẩm thể tích ở trạng thái bão hòa;  r là độ ẩm thể tích dư; và  w là độ ẩm thể tích ứng với độ hút dính xác định. Các phương trình (1) và (2) đều chứng tỏ rằng khả năng thấm và sức kháng cắt của đất đều phụ thuộc hàm lượng nước trong đất [11]. Mỗi độ ẩm thể tích  w cho phép xác định một độ hút dính (u a − u w ) từ đường cong đặc trưng đất – nước SWCC (Soil Water Characteristic Curve) [11, 13]. Cường độ kháng cắt theo Bishop và Fredlund là thống nhất với nhau trong trường hợp đất bão hòa. Phương trình (2) chỉ ra rằng, sự có mặt của độ hút dính làm tăng sức kháng cắt của đất không bão hòa. Tuy nhiên, sự gia tăng của áp suất nước lỗ rỗng làm giảm độ hút dính kéo theo giảm sức kháng cắt của đất dẫn đến tăng nguy cơ mất ổn định mái taluy. Hệ số ổn định mái dốc của đất không bão hòa có thể xác định theo Bishop [7]: -197-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải  −r  c'+( n − u a ) tan  '+(u a − u w ) w  tan  ' Fs =  s −r  (4)  s gz s sin  cos Trong đó: Fs là hệ số ổn định;  là góc nghiêng của mái dốc; z s là chiều cao của khối đất;  s là khối lượng riêng của đất. Các dữ liệu của dòng thấm không ổn định nhận được từ mô hình SEEP/W được tích hợp vào mô hình SLOPE/W để phân tích ổn định mái taluy theo thời gian. Với một mặt trượt giả định, lực tác dụng lên mỗi phân tố bao gồm: trọng lượng bản thân, áp lực lên các mặt bên và đáy, trong đó áp lực nước lên đáy được tính toán từ trường dữ liệu cột nước nhận được từ mô hình SEEP/W. Mô hình SLOPE/W tìm kiếm mặt trượt và tính toán hệ số ổn định theo phương pháp cân bằng giới hạn của Bishop. Quá trình mưa làm dâng mực nước ngầm, tăng áp suất nước lỗ rỗng, và kết quả làm giảm độ hút dính, sức kháng cắt và hệ số ổn định của mái taluy. Cường độ mưa lớn và thời gian mưa kéo dài dẫn đến hệ số ổn định càng nhỏ. Hệ số ổn định có xu hướng giảm dần với mô hình mưa phân bố đều và mưa tăng dần. Hệ số ổn định có xu hướng tăng dần sau một thời gian mưa khi mà cường độ mưa đã giảm hẳn. Kết quả phân tích cho thấy, các mô hình mưa tăng dần và mưa phân bố đều ảnh hưởng bất lợi nhất đến hệ số ổn định mái taluy. Khả năng kết hợp giữa các mô hình SEEP/W và SLOPE/W vào phân tích sự ổn định của mái taluy xét đến ảnh hưởng đồng thời của dòng thấm do mưa kết hợp với sự thay đổi mực nước ngầm làm cơ sở phân tích cơ chế mất ổn định và đề xuất các giải pháp công trình phòng tránh sạt lở mái taluy. Những dữ liệu cần thiết cho các mô hình này cần được triển khai tại hiện trường trong qua các giải pháp công trình và điện tử truyền thông, xây dựng thành các mạng cảm biến không dây trên cơ sở IoT. 2.17. Giải pháp công nghệ của hệ thống Nghiên cứu này để đề xuất giải pháp cảnh báo sớm trượt lở đất đá kết hợp giải pháp đo chuyển vị của mái đất đá và sự thay đổi của mực nước ngầm [11, 14]. Các thiết bị đo thường được cấu hình thành mạng cảm biến không dây kết nối thông qua công nghệ ZigBee (hay XBee) hoặc LoRa ™ (Long Range). LoRa là một kỹ thuật điều chế dựa trên kỹ thuật Spread-Spectrum làm tăng phạm vi truyền thông, phù hợp với điều kiện địa hình phức tạp, không có sóng 3G [14]. Triển khai ngoài thực tế, nghiên cứu này kiến trúc mạng Lora theo dạng hình sao (Star topology), sử dụng các thiết bị ghi đo và truyền thông thiết kế công nghiệp, có khả năng chịu đựng thời tiết khắc nhiệt để có thể sử dụng ngoài hiện trường, được tích hợp Datalogger CR800 kết hợp mô-đun RF công suất cao E90-DTU (433L37) trong trường hợp điểm quan trắc không có sóng 3G. Mô hình tổng quan của hệ thống được xây dựng như sau: -198-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Hình 2. Mô hình tổng quan chung của hệ thống giám sát và cảnh báo sạt lở. Trong đó, các thành phần, chức năng của hệ thống được thiết kế như sau: - Trạm quan trắc (Monitoring): + Đo lường các thông số về địa chất, lượng mưa; + Xử lý số liệu và gửi lên server; + So sánh ngưỡng an toàn: Gửi thông tin cảnh báo đến điện thoại di động qua tin nhắn SMS; gửi thông tin đến trạm cảnh báo tại 2 đầu cung đường qua truyền thông vô tuyến – mạng Lorawan; + Tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm và các ngoại vi, gửi thông tin lên server hoặc qua tin nhắn SMS đến người quản lý. - Trạm cảnh báo (Alarm Station): + Được lắp đặt ở 2 đầu tuyến đường để nhận thông tin từ trạm quan trắc thông qua truyền thông vô tuyến – mạng Lorawan; + Xử lý số liệu, hiển thị thông tin tương ứng lên biển báo điện tử VMS, cảnh báo ra loa phát thanh; + Tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm, gửi thông tin đến trạm quan trắc để gửi cảnh báo đến server hoặc qua tin nhắn SMS đến người quản lý khi trạm gặp sự cố; - Máy chủ (Data Server): + Thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu từ trạm quan trắc; + Phần mềm giao diện người dùng cho phép giám sát được tình trạng tuyến đường, trạng thái hoạt động của hệ thống, cài đặt các chế độ hoạt động của hệ thống, lưu trữ và truy xuất cơ sở dữ liệu; + Cho phép lựa chọn các khoảng thời gian vẽ biểu đồ các số liệu quan trắc; - Các thiết bị đầu cuối (Smart phone, Tablet, Computer): + Truy cập vào server để thu thập hoặc gửi các cấu hình cài đặt hệ thống; + Giám sát hoạt động của hệ thống; + Nhận thông tin cảnh báo khi số liệu đo lường vượt ngưỡng giới hạn hoặc hệ thống gặp sự cố. -199-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Tại hiện trường, giải pháp tối ưu trên khối trượt sẽ bố trí 02 cụm thiết bị, trong đó cụm thứ nhất phía trên khối trượt; cụm thứ hai nằm ở gần dưới khối trượt. Cụm thiết bị phía trên có một hố quan quan trắc chuyển vị ngang tự động bao gồm 3 cảm biến In- Place Inclinometer, một hố khoan quan trắc áp lực nước lỗ rỗng bao gồm 3 cảm biến VW Piezometer. Cụm thiết bị phía dưới khối trượt có một hố quan quan trắc chuyển vị ngang tự động bao gồm 2 cảm biến In-Place Inclinometer, một hố khoan quan trắc áp lực nước lỗ rỗng bao gồm 2 cảm biến VW Piezometer. Vị trí lắp đặt các cảm biến trong hố khoan sẽ được xác định trong quá trình khoan khảo sát, mô tả địa tầng hố khoan, quan sát các đới dập vỡ, dịch chuyển và phong hoá. Hình 3. Mô hình thiết bị triển khai lắp đặt của một trạm quan trắc trượt lở. Trong đó, triển khai thiết bị hiện trường bao gồm: - 02 cụm thiết bị (trên khối trượt, và gần dưới khối trượt) + Thiết bị đo chuyển vị ngang tự động hai trục: MEMS INS Vertical In-Place Inclinometer uniaxial, model 6150A-1; + Thiết bị đo áp lực nước lỗ rỗng VW Piezometer model EPP-30V; + Thiết bị đo mưa tự động Tipping Bucket Rain Gauge model TE525; + Bộ ghi đo tự động Dataloger ESDL-30 tích hợp modem GSM/GPRS; - Máy chủ ảo VPS Cloud Server; - Tủ bảo vệ và nguồn kép tại trạm hiện trường, kết hợp Ắc-quy và năng lượng mặt trời, đảm bảo thời gian hoạt động liên tục cho hệ thống trong thời gian 10 ngày mất điện liên tục. Các thiết bị sau khi lắp đặt xong sẽ được đấu nối vào trạm ghi đo tự động nằm ở giữa khối trượt. Số liệu ghi đo sẽ được đẩy lên máy chủ ảo VPS Cloud Server, người sử dụng chỉ cần kết nối Internet là có thể quản lý được số liệu. Ngoài ra tại trạm ghi đo tự động còn được lắp đặt thiết bị đo mưa tự động để đánh giá mối quan hệ giữa lượng mưa, áp lực nước lỗ rộng và khả năng dịch trượt theo mô hình tính toán trên. Các dữ -200-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải liệu được thu thập tự động, chạy mô hình với các điều kiện giả định khác nhau phù hợp với điều kiện thực tế tại điểm quan trắc, từ đó đưa ra thông số ngưỡng cảnh báo cho các cấp độ của vị trí quan trắc. Từ các thông số này, ta lập trình so sánh ngưỡng và đưa ra các quyết định cảnh báo kịp thời theo các cấp độ yêu cầu. 3. THỬ NGHIỆM VẬN HÀNH HỆ THỐNG 3.8. Truy cập hệ thống Trong giai đoạn đầu của dự án, hệ thống được truy cập thông qua địa chỉ máy chủ ảo. Nhóm nghiên cứu thuê server và địa chỉ IP tĩnh, phục vụ cho việc cài đặt các phần mềm chức năng như: phần mềm xử lý-lưu trữ dữ liệu; phần mềm giao diện người dùng cho phép giám sát, cấu hình hệ thống để phục vụ cho quá trình triển khai và thử nghiệm đề tài. Hình 4. Đăng nhập hệ thống thử nghiệm. 3.9. Kết quả thử nghiệm giám sát mô hình thiết kế Hiện tại, các cấu phần công việc công trình đang được triển khai tại Tuyên Quang. Các thiết bị vật tư máy móc đang được tập kết, triển khai lắp đặt thử nghiệm rời tại Đông Anh để vận hành theo mô hình giả định với các thông só tính toán theo mô hình lý thuyết. Thành viên của nhóm nghiên cứu cũng đang tham gia triển khai thử nghiệm tế tại Quảng Nam với hai điểm quan trắc là Trạm quan trắc Tắc Pỏ (Vĩ độ: 15.164255, Kinh độ: 108.154474) và Trạm quan trắc Khâm Đức (Vĩ độ: 15.454831, Kinh độ: 107.794032). Đây là tiền đề cho nghiên cứu phát triển của nhóm khi vận dụng giải pháp và các dữ liệu dạng này để cảnh báo theo các mô hình lý thuyết đã nghiên cứu cho mỗi điểm quan trắc cụ thể khác. Các dữ liệu thu thập ban đầu có dạng như trên hình 5 và 6, bao gồm dữ liệu đo dịch chuyển, áp lực lỗ rỗng, đo lưu lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm. Các dữ liệu dạng này sẽ được tính toán theo các mô hình lý thuyết để lấy thông số của các cấp cảnh báo. Hiện tại, hệ thống đang chạy thử với các thiết bị độc lập để vận hành thử nghiệm hệ thống trước khi lắp đặt tại vị trí quan trắc cụ thể. Sau khi hệ thống được triển khai và hoạt động tốt, nhóm nghiên cứu kết hợp và bàn giao cho Sở Thông tin truyền thông để tiếp nhận dữ liệu, khai thác và có hướng đưa vào cổng dữ liệu điện tử của Tỉnh, hướng tới hòa vào cổng dữ liệu Quốc gia, không những phục vụ cho Giao thông vận tải, mà còn phục vụ an ninh quốc phòng, du lịch, góp phần đảm bảo an sinh xã hội. -201-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Hình 5. Dạng màn hình dao diện của hệ thống quan trắc. Hình 6. Kết quả thu thập dữ liệu của hệ thống quan trắc -202-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 4. KẾT LUẬN Nghiên cứu ổn định mái taluy tại Việt Nam hiện tại chủ yếu tiếp cận theo hướng giải pháp hơn là tiếp cận từ các mô hình vật lý. Nghiên cứu phát triển thiết bị quan trắc và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm phòng tránh tai biến trượt lở đất đá dựa trên phân tích mô hình toán có xét đến ảnh hưởng đồng thời của các yếu tố mưa, dòng thấm và mực nước ngầm thông qua các đặc trưng: áp suất khí lỗ rỗng, áp suất nước lỗ rỗng, độ bão hòa, lực dính và góc ma sát trong có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Kết quả quan trắc kết hợp với phân tích mô hình toán và với các thông số đo đạc dịch chuyển bề mặt và dịch chuyển các lớp đất đá, kết hợp với điều kiện địa hình và thời tiết cụ thể cho phép hoàn thiện một hệ thống cảnh báo sớm với độ tin cậy cao. Giai đoạn thứ nhất về nghiên cứu tổng thể và mô phỏng mô hình xác định các yếu tố cơ bản để tính toán đưa ra thông tin cảnh báo sớm hiện tượng sạt trượt đất, khảo sát địa hình và xây dựng mô hình hệ thống quan trắc, thử nghiệm thiết bị độc lập đã hoàn thành. Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang triển khai giai đoạn tiếp theo của dự án là lắp đặt đầy đủ thiết bị ghi đo và vận hành hệ thống quan trắc. Sản phẩm nghiên cứu hướng đến áp dụng tại địa chỉ một số tỉnh vùng núi phía Bắc nhằm giảm thiểu thiệt hại, bảo vệ người và tài sản và đảm bảo an toàn giao thông. Mục tiêu ban đầu của nghiên cứu nhằm giải quyết vấn đề cụ thể tại điểm sụt trượt điển hình Km114+700, QL2C thuộc địa bàn tỉnh Tuyên Quang. Kết quả nghiên cứu, đánh giá cho phép mở rộng ứng dụng của mô hình và tích hợp vào hệ thống dữ liệu của Tỉnh và hệ thống quan trắc quốc gia. LỜI CẢM ƠN Cảm ơn UBND tỉnh Tuyên Quang đã tài trợ cho cho nghiên cứu này trong khuôn khổ đề tài “Thiết kế chế tạo thiết bị và xây dựng giải pháp công nghệ cho hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối IoT (Internet of Things) phục vụ công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường bộ tỉnh Tuyên Quang tại Km114+700, QL2C”. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Binh Ngo Thanh, et al, Hệ thống đo rung động trên cơ sở IoT, The 2018 International Conference on Building Smart City in Vietnam: Vision and Solutions, Ho Chi Minh City, Vietnam, 5th Sept 2018. [2]. Co Nhu Van, Pham Huy Duy, Chu Thi Thu Ha, Ngo Thanh Binh, Design and implementation of an automatic hydrological monitoring system for hydropower plants, J. Viet. Env. 2013, Vol. 4, No. 2, pp. 34-42. [3]. TS. Tống Anh Tuấn, Ảnh hưởng của mưa lớn kéo dài đến sự ổn định của mái taluy: mô phỏng số kết hợp các mô hình SEEP/W và SLOPE/W, Tạp chí Biển & Bờ, Số 1, tháng 3/2018. Trang 3-12. -203-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải [4]. Nguyen Duc Manh et al., Features of large-scale landslide at Hau Thao area, Sa Pa town, Lao Cai province. The International Conference GEOTEC HANOI 2019 on “Geotechnics for Sustainable Infrastructure Development”, Lecture Notes in Civil Engineering, Volume 62, pp 917-922. [5]. Báo cáo tổng kết dự án hợp tác kỹ thuật giữa Bộ Giao thông vận tải và JICA “Phát triển công nghệ đánh giá rủi ro do trượt đất dọc các tuyến giao thông chính tại Việt Nam” do Viện Khoa học & Công nghệ Giao thông vận tải kết hợp cùng Hội trượt đất Nhật Bản thực hiện, Hà Nội 2016. [6]. Nguyễn Kim Thành, Nghiên cứu ứng dụng công nghệ chụp ảnh viễn thám sử dụng thiết bị bay không người lái (UAV) trong khảo sát sụt trượt các tuyến giao thông ở Việt Nam”, Đề tài NCKH Viện KHCN GTVT, Mã số DT164067. [7]. Bishop D.M., Stevens M.E., Landslides on logged areas in Southeast Alaska (Sạt lở trên các khu vực ghi nhận ở Đông Nam Alaska), Research paper NOR - 1, Forestry service, US Department of Agriculture, 1964. [8]. Kyoji SASSA, Bin HE, Landslide Dynamics (Động lực lở đất), TXT-tool 3.081- 1.2. ICL Landslide Teaching Tools, 2015. [9]. Fumio Yamazaki et.al., Damage assessment and 3D modeling by UAV flights after the 2016 Kumamoto, Japan earthquake. Uni. Of Chiba, 2016. [10]. Francesco Mancini et. Al., Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for High- Resolution Reconstruction of Topography: The Structure from Motion Approach on Coastal Environments, Remote Sens. 2013, 5, 6880-6898; doi:10.3390/rs5126880. ISSN 2072-4292. [11]. S. Jeong, K. Lee, J. Kim, and Y. Kim, “Analysis of Rainfall-Induced Landslide on Unsaturated Soil Slopes,” Sustainability, vol. 9, no. 7, p. 1280, Jul. 2017. [12]. D. G. Fredlund and H. Rahardjo, Soil Mechanics for Unsaturated Soils, 1 edition, New York: Wiley-Interscience, 1993. [13]. G.-S. International, Seepage Modeling with SEEP/W. GEO-SLOPE International Ltd, 2014. [14]. Emanuele Intrieri Giovanni Gigli, et al (2018), Ứng dụng của mạng không dây không có cảm biến băng rộng để giám sát mặt đất, 2018 Engineering Geology 238:1- 14. [15]. A. S. Muntohar and H.-J. Liao, “Rainfall infiltration: infinite slope model for landslides triggering by rainstorm,” Nat Hazards, vol. 54, no. 3, pp. 967–984, Sep. 2010. -204-

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.