Độ xốp của vật liệu sỏi dưới đáy sông có ảnh hưởng quan trọng đến việc kiểm soát sự thay đổi của các quá trình diễn ra ven sông, bao gồm vận chuyển trầm tích, tương tác nước sông – nước ngầm, hệ sinh thái sông và các quá trình liên quan đến hình thái địa lý.

Càng hiểu về nó, chúng ta càng có nhiều cơ hội ngăn ngừa những rủi ro có thể xảy ra như sạt lở ven sông.

Vì vậy TS. Bùi Văn Hiệu (Khoa Cơ khí, ĐH Thủy lợi) và cộng sự đã thực hiện một nghiên cứu để tìm hiểu về mối liên quan giữa độ xốp và phân bố kích thước hạt của sỏi ở đáy sông. Trước tiên, họ xây dựng một mô hình lai kết hợp học sâu Bộ nhớ ngắn-dài hạn (LSTM) với Phương pháp phần tử rời rạc (DEM) để sự đoán độ rỗng. Trong một cấu trúc 3D sỏi ở đáy sông, phương pháp DEM đã tái hiện các vật liệu rỗng và sự thâm nhập của các trầm tích mịn. Các thông số về giá trị rỗng được tạo ra bằng mô phỏng DEM được dùng để huấn luyện cho mô hình LSTM học sâu để đánh giá mối liên kết giữa độ rỗng và phân bố kích thước hạt của sỏi. Các nhà nghiên cứu cho biết, mô phỏng DEM cũng có thể được áp dụng để ước tính độ rỗng của đá.

Kết quả cho thấy mô hình lai LSTM kết hợp với DEM có đủ khả năng ước tính độ xốp và mô phỏng tương tác hạt. Tuy vậy, các nhà nghiên cứu cho rằng cần có những nghiên cứu tiếp theo để có được mô hình đề xuất hợp lý hơn trong tính toán sự thay đổi độ xốp ở điều kiện dòng chảy thấp cho lòng sông có sỏi, qua đó giải thích sự trao đổi trầm tích ở đáy sông có sỏi và khắc phục hạn chế về hình dạng hạt và thủy động lực học hạt liên quan đến dòng chảy không ổn định.
Kết quả được nêu trong công trình “Deep learning long short-term memory combined with discrete element method for porosity prediction in gravel-bed rivers” trên International Journal of Sediment Research.