Ứng dụng KH&CN: Cần thực hiện linh hoạt và bài bản

Nhìn chung, sự phối hợp trong nhiều năm của Hội đồng Tổ tư vấn – gồm đại diện Bộ KH&CN, Bộ Công thương, Bộ TN&MT, Bộ NN&PTNT, Bộ Xây dựng, Văn phòng Chính phủ, Viện Vật lý địa cầu (Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam), ban quản lý các nhà máy thủy điện và địa phương, đã đem lại những kiểm tra, đánh giá an toàn, kịp thời sửa chữa, củng cố các hạng mục, thực hiện các biện pháp chủ động, phòng chống và xử lý kịp thời các hư hỏng qua từng năm. Tuy nhiên về lâu dài, để có những đánh giá an toàn mang tính chính xác hơn cho công trình và vùng hạ du, ông Nguyễn Đình Hậu, Vụ trưởng Vụ KH&CN Các ngành kinh tế - kỹ thuật (Bộ KH&CN) cho rằng, cần “nghiên cứu, áp dụng tiến bộ KH&CN vào công tác kiểm tra, quan trắc đập, quan trắc khí tượng thủy văn, tính toán quá trình lũ…”.

Đó sẽ là những ứng dụng KH&CN tiên tiến mà nhiều quốc gia có các nhà máy thủy điện, hồ chứa, đập tràn, quản lý sông ngòi trên thế giới đã áp dụng hiệu quả trong nhiều năm qua nhằm đánh giá chất lượng công trình, phát hiện và xử lý kịp thời các hiện tượng bất thường như thấm, lún, nứt hoặc kiểm tra kết cấu bê tông cốt thép chịu lực, nhiệt độ bê tông thân đập…

Một trong những ứng dụng quan trọng đó là đánh giá không phá hủy (non destructive testing NDT) – phương pháp dò tìm khuyết tật, dự đoán khả năng lão hóa vật liệu không chỉ ở bề mặt mà còn nằm sâu bên trong các công trình nhưng không làm ảnh hưởng đến kết cấu, chức năng hoạt động của chúng sau quá trình kiểm tra. Các công trình thủy điện lớn nhỏ trên thế giới đều đã áp dụng các phương pháp NDT từ vài chục năm nay nhằm kiểm tra các ảnh hưởng của điều kiện thời tiết đến bề mặt cũng như kết cấu đập. Với những phương pháp hữu hiệu như chụp ảnh phóng xạ kỹ thuật số, siêu âm, thẩm thấu chất lỏng hay dòng điện xoáy…, NDT đã trở thành “trợ thủ” đắc lực cho các nhà vận hành nhà máy thủy điện để họ có thể đưa ra các quyết định xử lý kịp thời.

Nếu áp dụng các phương pháp NDT, không chỉ với các công trình trên sông Đà mà với nhiều công trình thủy điện khác của Việt Nam, cũng có một số điểm thuận lợi, đó là việc Việt Nam bắt đầu có những nhà nghiên cứu, kỹ sư về NDT ở Viện Cơ học (Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam), Trung tâm Đánh giá không phá hủy (Viện Năng lượng nguyên tử Việt Nam). PGS. TS Phạm Đức Chính – một trong những nhà nghiên cứu hàng đầu về thích nghi và hỏng dẻo kết cấu chịu lực - cho rằng, một số nhà cơ học Việt Nam đã có khả năng áp dụng các vấn đề mình nghiên cứu trong các đề tài do Quỹ NAFOSTED tài trợ để có thể tham gia tư vấn, đề xuất các giải pháp liên quan đến những vấn đề mà công trình thủy điện thường gặp phải. “Rất nhiều vấn đề mà các đề tài ngành Cơ học thực hiện trong các năm qua đều liên quan chặt chẽ đến các khía cạnh của những công trình xây dựng, trong đó có công trình thủy điện, đặc biệt ở mảng cơ học tính toán. Việc họ tham gia vào đánh giá các công trình này sẽ càng làm ý nghĩa thêm các hoạt động nghiên cứu đó, đồng thời mở ra nhiều cơ hội ứng dụng KH&CN hơn trong đời sống xã hội”, anh nhận xét.

Việc đảm bảo an toàn trong vận hành của các nhà máy thủy điện không chỉ gói gọn ở các vấn đề liên quan đến kết cấu đập tràn, hồ chứa mà còn ở vấn đề cứu lũ hạ du và khả năng ứng phó trước các tình huống khẩn cấp trong mùa lũ, đó cũng là quan điểm của Hội đồng Tổ tư vấn. Ông Châu Trần Vĩnh (Phó Cục trưởng Cục Quản lý tài nguyên nước, Bộ TN&MT) nêu, “cần có nghiên cứu khoa học để các hồ có thể chống lũ cho hạ du nhưng lại có thể giữ an toàn cho công trình” trong khi có một điểm tồn tại là “tình hình hiện nay nguy hiểm ở chỗ những quy luật [khí hậu] mà ta đã biết trong quá khứ đều không đúng với thực tại, nó thay đổi rất nhiều” như lo ngại của Thứ trưởng Bộ NN&PTNT Nguyễn Hoàng Hiệp.

Vậy đâu là giải pháp đảm bảo được cả yêu cầu? Trao đổi với KH&PT, GS. TS Phan Văn Tân (Hội đồng ngành Khoa học Trái đất và Môi trường Quỹ NAFOSTED) cho rằng, “việc cân đối được lượng nước cần giữ lại với lượng nước từ mưa lũ trong tương lai gần là bài toán không đơn giản bởi chúng ta phải có được những dự báo khí tượng tương đối chính xác, ví dụ như dự báo được lượng mưa sẽ tới để các chủ hồ có thể chủ động tích nước và lên phương án phòng ngừa như nếu phải xả thì xả bao nhiêu”. Một trong những câu trả lời nằm ở chất lượng công tác dự báo khí tượng, đặc biệt là dự báo hạn mùa và nội mùa với khoảng thời gian cần nhất là 4, 5 ngày trước bão lũ trong khi thời gian càng ngắn, hiện tượng xảy ra càng ở quy mô nhỏ thì càng khó dự báo. “Đây cũng là điểm yếu của các nhà nghiên cứu khí tượng Việt Nam bởi trong một vài năm gần đây, chúng ta mới bắt đầu nghiên cứu những mô hình số trị (numerical model) dự báo mùa và số lượng những người có thể khai thác được thông tin từ các mô hình đó không nhiều”, ông nói.

Bên cạnh việc đẩy mạnh nghiên cứu về khí tượng, khí hậu, nhiều quốc gia trên thế giới đã thực hiện việc số hóa dòng sông. Tại hội nghị Cơ học toàn quốc tháng 12/2017, GS. TS Hồ Tú Bảo (Viện John von Neumann, ĐHQGTPHCM) từng giới thiệu về xu thế đó của thế giới thông qua ví dụ về khả năng dự báo lũ lụt ở vùng châu thổ sông Rhine, khu vực giữa Andernach và Duesseldort (Đức). Với những số liệu đo đạc, tính toán thực tế qua nhiều thời kỳ mùa lũ, mùa khô... của sông Rhine, các nhà nghiên cứu Đức đã đưa vào các mô hình về lượng mưa (Rainfall-runoff Model) mô hình thủy lực (Hydraulic Model), mô hình vận chuyển nước (Water Transport Model)… để tạo ra sông Rhine số và trên cơ sở đó, có được những kịch bản ứng phó, chủ động xác định được thời điểm thích hợp để xả lũ, tránh xảy ra ngập úng hạ du. Ông nói tại hội thảo, để có được những dự báo gần chính xác nhất, cần kết hợp mô hình thủy lực với dữ liệu quan sát như ảnh vệ tinh và các nguồn viễn thám, đo đạc trên cơ sở đồng hóa dữ liệu (data assimilation).

Đồng hóa dữ liệu là một công việc nhiều thách thức vì các dữ liệu đầu vào mà chúng ta có đều từ rất nhiều nguồn, nhiều loại các thiết bị quan trắc khác nhau nên chúng hết sức đa dạng với những định dạng hình thức khác biệt. Do đó, hòa hợp được các dữ liệu ấy thành một bộ dữ liệu tương đối đồng nhất về tính chất để đưa vào các mô hình tính toán, chúng ta cần đồng hóa dữ liệu. “Với ngành khí tượng khí hậu học thì đây đang là vấn đề nan giải”, GS. TS Phan Văn Tân nói.

Là một người nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, ngay tại hội nghị Cơ học toàn quốc tháng 12/2017, GS. TS Hồ Tú Bảo đã đưa ra một nhận định: “Mặc dù đây là công việc khó nhưng chúng ta vẫn có thể làm được nếu quyết tâm làm và làm thật bài bản”.