Trong quản lý công trình thủy lợi, việc dự báo sớm các nguy cơ hư hỏng do dòng chảy tốc độ cao có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Một trong những rủi ro điển hình là hiện tượng xâm thực trên mặt tràn, có thể gây phá hoại bề mặt bê tông, làm tăng chi phí sửa chữa và ảnh hưởng đến an toàn vận hành hồ chứa.

Trước đây, đánh giá xâm thực thường dựa vào mô hình vật lý hoặc mô phỏng số CFD. Các phương pháp này có độ tin cậy cao nhưng tốn nhiều thời gian và chi phí. Việc kết hợp CFD với học máy mở ra một cách tiếp cận mới: dùng CFD để tạo dữ liệu dòng chảy chi tiết, sau đó dùng học máy để nhận diện quy luật và dự báo nhanh nguy cơ xâm thực.

Với cách làm này, các thông số như hình học mặt tràn, mực nước, vận tốc, áp suất và điều kiện vận hành được đưa vào mô hình. Hệ thống có thể nhanh chóng xác định khu vực an toàn, khu vực cần theo dõi và khu vực có nguy cơ xâm thực cao. Thay vì chờ đợi các mô phỏng phức tạp, người quản lý có thể có kết quả dự báo trong thời gian ngắn, hỗ trợ ra quyết định kịp thời.

Ứng dụng CFD và học máy không chỉ phù hợp với bài toán xâm thực mặt tràn mà còn có thể mở rộng cho nhiều vấn đề khác như xói lở hạ lưu, tiêu năng dòng chảy, vận hành xả lũ, đánh giá an toàn đập và quản lý rủi ro công trình. Đây là hướng đi phù hợp với xu thế chuyển đổi số trong ngành thủy lợi, giúp công tác quản lý chuyển từ bị động xử lý sự cố sang chủ động dự báo và phòng ngừa.

Việc phát triển các công cụ dự báo dựa trên CFD và học máy sẽ góp phần nâng cao hiệu quả vận hành, giảm chi phí kiểm tra – sửa chữa và tăng cường an toàn cho hệ thống công trình thủy lợi trong điều kiện thiên tai ngày càng phức tạp.

BMTL