Trong số 17 Mục tiêu Phát triển bền vững của Liên hợp quốc, Mục tiêu Phát triển bền vững 6 (SDG 6) nhằm đảm bảo sự sẵn có của nước, quản lý hiệu quả TNN và vệ sinh an toàn cho tất cả mọi người vào năm 2030 được coi là một trong những mục tiêu cốt lõi, có quan hệ mật thiết và ảnh hưởng đến nhiều mục tiêu khác. Tuy nhiên, theo báo cáo Cập nhật tiến độ 2021 về SDG 6 của UN-Water [2], nếu không có các giải pháp, hành động phù hợp và mạnh mẽ hơn thì chắc chắn không thể đạt được SDG 6 theo đúng tiến độ [3].

Sáng kiến Thế giới năm 2050 (TWI2050) do Viện Quốc tế về Phân tích hệ thống ứng dụng (IIASA) [4] thực hiện đã đưa ra 6 chuyển đổi quan trọng để đảm bảo tiến trình đạt được các Mục tiêu Phát triển bền vững, trong đó có Cách mạng kỹ thuật số. Sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đã cung cấp các công nghệ mang tính đột phá với nền tảng chuyển đổi kỹ thuật số và tự động hóa. Nhiều công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), internet vạn vật (IoT) và dữ liệu lớn (Big data) đã được ứng dụng trong lĩnh vực (TNN) nhằm mục tiêu tiết kiệm năng lượng, sử dụng bền vững TNN nói riêng và tài nguyên nói chung.

1. Trí tuệ nhân tạo (AI)

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 [5]. Một số ứng dụng chính của AI trong cấp nước và quản lý nước thải được tóm tắt trong bảng sau:

Phân loại

Áp dụng

Nghiên cứu điển hình

Quản lý TNN

Dự báo quản lý nhu cầu nước ngắn hạn/dài hạn

Các công cụ thông minh với thông tin không gian địa lý và mô hình hóa để phát hiện, dự đoán các vấn đề TNN

Xử lý nước và nước thải

Đánh giá hiệu suất

Khai thác dữ liệu chất lượng nước

Tối ưu hóa hoạt động

Tối ưu hóa và kiểm soát hệ thống bao gồm cả tốc độ bơm tác động đến chi phí năng lượng

Dự báo chất lượng nước

Dự đoán chất lượng nước thô, nước đã qua xử lý dựa trên các tham số đầu vào

Cung cấp nước

Phát hiện rò rỉ

Xác định rò rỉ và nước không thu được

Giám sát tuổi thọ đường ống

Mô hình hóa sự xuống cấp đường ống và ống nước thải

Tối ưu hóa việc sử dụng nước

Các thiết bị thông minh kiểm soát lượng nước tiêu thụ

Xả nước thải

Quản lý xả nước thải

Kết hợp xả nước thải với chảy tràn trong thời gian mưa để giảm chi phí bơm

Truy tìm chất ô nhiễm

Xác định nguồn ô nhiễm ở hạ lưu

Xử lý bùn

Quản lý quá trình xử lý bùn

Tối ưu hóa các quy trình đốt bằng AI

Dịch vụ khách hàng

Nhận thức và các dịch vụ bổ sung

Tương tác với khách hàng bằng các công cụ AI như Chatbots

Thuế và chi nhánh công ty

Tối ưu hóa dịch vụ thông qua quản lý dữ liệu và dự đoán

Khả năng phục hồi

An ninh mạng

AI được đề xuất như một công cụ chủ động để bảo vệ cơ sở hạ tầng trong các cuộc tấn công mạng

Khả năng chống chọi với các thảm họa tự nhiên

Hệ thống cảnh báo sớm được hỗ trợ bởi AI chống lại ngập lụt đô thị

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. Phạm vi cũng bao gồm từ nguồn nước đến xả nước thải. Ngoài ra, AI cũng hỗ trợ quản lý tổng hợp chu trình nước. Tuy nhiên, Các ứng dụng AI trong cung cấp nước, xử lý nước thải… hiện chưa có nhiều nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam.

2. Internet vạn vật (IoT) và dữ liệu lớn (Big data)

* Quản lý 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% [3]. Lượng nước rò rỉ lớn làm các công ty cấp nước rơi 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, đã và đang giúp giải quyết vấn đề trên. Cụ thể, đồng hồ thông minh cho phép các công ty cấp nước thường xuyên đọc đồng hồ của khách hàng trong ngày và 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. Như vậy, 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 và tìm chỉ đường qua điện thoại (HSDC maps) trên các thiết bị di động thông minh có thể hỗ trợ người dân tìm đường đi tránh ngập khi xảy ra ngập úng.

* Giám sát nước thải

Thành phố Holon ở Israel lắp đặt các thiết bị đo không tiếp xúc SmartScan 50 với nhiều loại cảm biến của công nghệ ứng dụng Solid (SolidAT) [3]. Với khả năng chống chịu cao trong môi trường mêtan của thiết bị cùng tốc độ thu thập và truyền tải dữ liệu nhanh chóng và tin cậy bằng IoT, các thiết bị này giúp thành phố kiểm soát, quản lý hệ thống cống rãnh tốt hơn nhờ giám sát mực nước, nước thải từ xa và giải pháp gửi cảnh báo qua dịch vụ tin nhắn SMS khi mực nước đạt giới hạn cao hoặc thấp. Thêm vào đó, thành phố Murcia ở Tây Ban Nha đã và đang triển khai hệ thống cảm biến mạng không dây trong khuôn khổ Dự án Ecosens Aquamonitrix [6]. Hệ thống này cung cấp tính năng quan trắc, giám sát, quản lý các thông số chất lượng nước thải đầu ra như hàm lượng nitrit và nitrat gần thời gian thực. Nhờ IoT, hệ thống có thể tăng thêm số lượng nút cảm biến, mở rộng khả năng lưu trữ và nâng cao tốc độ xử lý.

Trước bối cảnh nhu cầu nước ngày càng tăng, việc nghiên cứu và thực hiện những giải pháp quản lý TNN một cách toàn diện, bền vững hơn trở nên hết sức cấp bách [23]. Một trong những giải pháp rất thiết thực là ứng dụng các công nghệ 4.0. Ứng dụng các công nghệ mới, như AI, IoT và Big data, 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. Ngoài ra, 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.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] UNESCO and UN-Water, “Water in a changing world,” 2009.

[2] UN-Water, “Summary Progress Update 2021: SDG 6 — water and sanitation for all,” UN-Water, Geneva, 2021.

[3] M. Stankovic, A. Hasanbeigi, and N. Neftenov, “Use of 4IR technologies in water and sanitation in Latin America and the Caribbean,” 2020. [Online]. Available: https://www.globalefficiencyintel.com/s/Use-of-4IR-Technologies-in-Water-and-Sanitation-in-Latin-America-and-the-Caribbean.pdf

[4] IIASA, “The World in 2050 - Transformations to Achieve the Sustainable Development Goals 157,” 2018.

[5] T. Takeda, J. Kato, T. Matsumura, T. Murakami, and A. Abeynayaka, “Governance of artificial intelligence in water and wastewater management: The case study of japan,” Hydrology, vol. 8, no. 3, pp. 1–12, 2021, doi: 10.3390/hydrology8030120.

[6] R. Martínez, N. Vela, A. el Aatik, E. Murray, P. Roche, and J. M. Navarro, “On the use of an IoT integrated system for water quality monitoring and management in wastewater treatment plants,” Water (Switzerland), vol. 12, no. 4, 2020, doi: 10.3390/W12041096.