Nghiên cứu & Xây dựng Hệ thống Cảnh báo Trượt đất dùng Mạng Cảm biến Không dây

Nghiên cứu, phát triển hệ thống cảnh báo trượt đất tự động. Ứng dụng mạng cảm biến không dây thu thập dữ liệu, tăng cường an toàn cộng đồng.

Chuyên ngành

Kỹ thuật điện tử

Tác giả

Luan An

Thể loại

luận án

Năm xuất bản

Số trang

147

Thời gian đọc

23 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tóm tắt nội dung

I. Tổng quan Hệ thống cảnh báo trượt đất sớm hiệu quả

Trượt đất là một trong những hiểm họa tự nhiên. Nó gây thiệt hại lớn về người và tài sản. Hiểu rõ cơ chế trượt đất là bước đầu tiên. Việc này giúp phát triển các biện pháp phòng ngừa. Hệ thống cảnh báo sớm trượt đất là giải pháp then chốt. Nó cung cấp thông tin kịp thời. Giúp cộng đồng ứng phó hiệu quả với nguy cơ. Việc ứng dụng công nghệ hiện đại là cần thiết. Đặc biệt là mạng cảm biến không dây (WSN). WSN mang lại khả năng giám sát trượt đất liên tục. Nó giúp thu thập dữ liệu thời gian thực. Phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ thống như vậy không hề dễ dàng. Có nhiều thách thức kỹ thuật và vận hành. Cần những giải pháp sáng tạo để vượt qua. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và xây dựng một hệ thống tối ưu. Nó hướng tới việc tăng cường an toàn cho các khu vực sườn dốc. Đồng thời nâng cao khả năng dự đoán trượt đất.

1.1. Cơ chế và phân loại trượt đất.

Trượt đất là hiện tượng tự nhiên phức tạp. Nguyên nhân chính bao gồm mưa lớn, động đất, hoạt động của con người. Mưa lớn làm tăng áp lực nước lỗ rỗng, giảm lực kháng cắt của đất. Điều này dẫn đến sự mất ổn định của sườn dốc. Có nhiều loại trượt đất khác nhau. Phân loại dựa trên tốc độ, vật liệu, cơ chế di chuyển. Các loại phổ biến gồm dòng bùn, lở đất, trượt khối. Hiểu rõ cơ chế giúp phát triển giải pháp phòng ngừa. Việc nhận diện sớm rất quan trọng. Mức độ nguy hiểm của trượt đất thay đổi tùy thuộc vào địa hình và cường độ. Các khu vực đồi núi thường đối mặt rủi ro cao. Đặc biệt là những khu vực có đất yếu hoặc đã bị xói mòn. Phát triển hệ thống cảnh báo trượt đất là ưu tiên hàng đầu.

1.2. Vai trò mạng cảm biến không dây WSN .

Mạng cảm biến không dây (WSN) đóng vai trò trung tâm. WSN cung cấp khả năng thu thập dữ liệu thời gian thực. Các cảm biến địa kỹ thuật được triển khai trên sườn dốc. Chúng đo lường nhiều thông số. Các thông số bao gồm độ ẩm đất, áp lực nước lỗ rỗng, chuyển vị mặt đất, độ nghiêng. Dữ liệu này được truyền về trạm trung tâm. Việc truyền dữ liệu không dây giảm chi phí lắp đặt. WSN hoạt động hiệu quả trong môi trường khắc nghiệt. Khả năng mở rộng của WSN rất cao. Có thể thêm hoặc bớt cảm biến linh hoạt. Điều này giúp giám sát trượt đất trên diện rộng. WSN là công nghệ nền tảng cho hệ thống cảnh báo sớm trượt đất. Nó cải thiện đáng kể khả năng dự đoán trượt đất.

1.3. Thách thức trong giám sát trượt đất.

Giám sát trượt đất đối mặt nhiều thách thức. Môi trường triển khai thường khắc nghiệt. Các yếu tố như mưa, gió, nhiệt độ ảnh hưởng thiết bị. Nguồn điện là vấn đề lớn cho các cảm biến. Việc thay pin, bảo trì tốn kém. Dữ liệu thu thập cần xử lý hiệu quả. Phân tích dữ liệu trượt đất đòi hỏi thuật toán phức tạp. Cần loại bỏ nhiễu, xử lý dữ liệu thiếu hụt. Độ chính xác của dự đoán là yếu tố then chốt. Chi phí triển khai hệ thống là một rào cản. Cần tìm giải pháp tiết kiệm chi phí. Đồng thời phải đảm bảo hiệu quả. Hệ thống cần khả năng chống chịu cao. An toàn dữ liệu cũng là mối quan tâm.

II. Giải pháp tiết kiệm năng lượng cho WSN giám sát trượt đất

Một trong những thách thức lớn nhất của mạng cảm biến không dây (WSN) trong giám sát trượt đất là nguồn năng lượng. Các nút cảm biến thường được triển khai ở những vị trí khó tiếp cận. Việc thay pin thường xuyên gây tốn kém và mất thời gian. Vì vậy, các giải pháp tiết kiệm năng lượng là cực kỳ quan trọng. Chúng giúp kéo dài tuổi thọ hoạt động của toàn bộ hệ thống. Đảm bảo khả năng thu thập dữ liệu thời gian thực liên tục. Luận án này đề xuất các nhóm giải pháp cải tiến. Các giải pháp này tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng. Chúng bao gồm chuyển đổi chế độ hoạt động linh hoạt. Đồng thời, áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén cải tiến. Mục tiêu là tạo ra một thiết bị giám sát sườn dốc bền bỉ. Một hệ thống cảnh báo sớm trượt đất hoạt động hiệu quả với chi phí vận hành thấp hơn.

2.1. Cải tiến hoạt động WSN.

Tiết kiệm năng lượng là yếu tố sống còn cho WSN. Các nút cảm biến hoạt động độc lập. Nguồn năng lượng pin là hữu hạn. Cải tiến chế độ hoạt động giúp kéo dài tuổi thọ pin. Hệ thống chuyển đổi linh hoạt giữa các chế độ. Chế độ ngủ tiêu thụ năng lượng thấp. Chế độ hoạt động khi có sự kiện. Ví dụ, khi mưa lớn hoặc có biến động địa chất. Tần suất lấy mẫu dữ liệu được điều chỉnh. Tăng tần suất khi có nguy cơ. Giảm tần suất khi điều kiện ổn định. Điều này tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng. Giảm thiểu truyền dữ liệu không cần thiết. Thuật toán định tuyến năng lượng hiệu quả. Chọn đường truyền ngắn nhất, ít tốn năng lượng. Kỹ thuật này nâng cao độ bền của hệ thống. Đảm bảo hoạt động liên tục trong thời gian dài. Giảm gánh nặng bảo trì.

2.2. Kỹ thuật lấy mẫu nén cải tiến.

Kỹ thuật lấy mẫu nén cải tiến giảm dữ liệu truyền tải. Phương pháp này thu thập dữ liệu hiệu quả hơn. Chỉ những thông tin quan trọng được lưu trữ. Các thuật toán nén dữ liệu được áp dụng. Giảm băng thông cần thiết cho việc truyền. Điều này tiết kiệm năng lượng đáng kể. Dữ liệu vẫn đảm bảo độ chính xác. Phục hồi tín hiệu gốc từ mẫu nén. Các thuật toán thông minh thực hiện việc này. Kỹ thuật này phù hợp cho môi trường WSN. Đặc biệt khi tài nguyên bị giới hạn. Lấy mẫu nén cũng giúp giảm tải cho bộ xử lý. Cả ở nút cảm biến và trạm trung tâm. Tối ưu hóa toàn bộ chuỗi thu thập và xử lý.

2.3. Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.

Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng là một quá trình liên tục. Nó bao gồm nhiều cấp độ. Từ thiết kế phần cứng đến phần mềm. Chọn lựa linh kiện tiêu thụ điện năng thấp. Sử dụng vi điều khiển hiệu suất cao. Tối ưu hóa giao thức truyền thông. Giảm thời gian bật sóng vô tuyến. Thiết lập ngưỡng cảnh báo thông minh. Chỉ kích hoạt truyền dữ liệu khẩn cấp. Phân tích dữ liệu tại biên (edge computing). Giảm lượng dữ liệu thô truyền về trung tâm. Kỹ thuật thu năng lượng (energy harvesting) cũng được nghiên cứu. Ví dụ, sử dụng năng lượng mặt trời hoặc rung động. Điều này giúp kéo dài tuổi thọ hoạt động. Đảm bảo hệ thống cảnh báo trượt đất luôn sẵn sàng.

III. Cấu trúc và hoạt động Hệ thống giám sát trượt đất do mưa

Việc thiết kế một hệ thống giám sát trượt đất do mưa đòi hỏi sự tích hợp của nhiều công nghệ. Từ cảm biến địa kỹ thuật đến các thuật toán phân tích phức tạp. Hệ thống phải đảm bảo khả năng thu thập dữ liệu thời gian thực chính xác. Đồng thời, nó phải có khả năng xử lý và đưa ra cảnh báo kịp thời. Cấu trúc của hệ thống được thiết kế theo dạng phân tán. Các nút cảm biến hoạt động độc lập. Chúng gửi dữ liệu về một trạm trung tâm. Trạm trung tâm này đóng vai trò quan trọng. Nó tổng hợp thông tin. Sau đó truyền về máy chủ để phân tích dữ liệu trượt đất chuyên sâu. Nguyên tắc làm việc của hệ thống dựa trên sự liên tục. Nó theo dõi các yếu tố kích hoạt trượt đất. Từ đó, đưa ra cảnh báo sớm, góp phần bảo vệ an toàn cộng đồng và cơ sở hạ tầng.

3.1. Các thành phần chính của hệ thống.

Hệ thống cảnh báo sớm trượt đất bao gồm nhiều thành phần. Các nút cảm biến địa kỹ thuật là xương sống. Chúng được phân bố chiến lược trên sườn dốc. Mỗi nút thu thập dữ liệu về độ ẩm, áp lực nước, chuyển vị. Gateway hoặc trạm trung tâm tập hợp dữ liệu từ các nút. Gateway đóng vai trò cầu nối. Nó truyền dữ liệu về máy chủ chính. Máy chủ này chứa cơ sở dữ liệu và các thuật toán phân tích. Giao diện người dùng cung cấp thông tin. Nó hiển thị tình trạng sườn dốc trực quan. Các chuyên gia giám sát và người phụ trách nhận cảnh báo. Hệ thống đảm bảo thu thập dữ liệu thời gian thực. Đồng thời, nó xử lý và phân tích thông tin liên tục.

3.2. Nguyên tắc vận hành và thu thập dữ liệu.

Nguyên tắc vận hành dựa trên chu trình liên tục. Cảm biến địa kỹ thuật thu thập dữ liệu định kỳ. Dữ liệu được mã hóa và gửi qua mạng WSN. Gateway nhận dữ liệu và chuyển tiếp. Máy chủ trung tâm lưu trữ và xử lý dữ liệu. Các thuật toán phân tích dữ liệu trượt đất. Chúng so sánh thông số hiện tại với ngưỡng an toàn. Nếu vượt ngưỡng, hệ thống kích hoạt cảnh báo. Cảnh báo được gửi đến các bên liên quan. Qua SMS, email hoặc ứng dụng chuyên dụng. Quy trình này hoạt động tự động. Nó cung cấp thông tin nhanh chóng, chính xác. Đảm bảo khả năng dự đoán trượt đất hiệu quả.

3.3. Phân tích cảnh báo trượt đất thời gian thực.

Phân tích dữ liệu trượt đất là bước quan trọng. Các mô hình dự đoán trượt đất được tích hợp. Chúng sử dụng thuật toán học máy hoặc mô hình vật lý. Dữ liệu từ cảm biến được đưa vào phân tích. Hệ thống đánh giá mức độ ổn định của sườn dốc. Nó tính toán khả năng xảy ra trượt đất. Nếu nguy cơ cao, cảnh báo được phát ra ngay lập tức. Cảnh báo sớm giúp người dân sơ tán kịp thời. Giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Hệ thống này ứng dụng công nghệ IoT cho trượt đất. Nó tạo ra một môi trường giám sát thông minh. Quyết định hành động được đưa ra dựa trên dữ liệu. Cải thiện đáng kể an toàn cho cộng đồng.

IV. Ứng dụng thực tiễn Hệ thống cảnh báo sớm trượt đất

Việc thử nghiệm và ứng dụng thực tiễn là minh chứng rõ ràng nhất cho hiệu quả của hệ thống. Luận án này không chỉ dừng lại ở nghiên cứu lý thuyết. Nó còn triển khai hệ thống cảnh báo sớm trượt đất tại một khu vực cụ thể. Khu vực được chọn là Nấm Dẩn, một điểm nóng về trượt đất. Quá trình triển khai bao gồm lắp đặt thiết bị giám sát sườn dốc. Các cảm biến địa kỹ thuật được bố trí một cách khoa học. Dữ liệu thu thập được từ thực địa rất quan trọng. Nó được sử dụng để đánh giá hiệu suất của hệ thống. Đồng thời, dữ liệu thực nghiệm cũng được so sánh. Nó đối chiếu với kết quả từ các mô hình tính toán. Điều này giúp xác nhận độ chính xác. Nó củng cố niềm tin vào khả năng dự đoán trượt đất của hệ thống. Ứng dụng thực tiễn này cung cấp bài học quý giá. Nó đóng góp vào việc hoàn thiện công nghệ IoT cho trượt đất.

4.1. Triển khai tại khu vực trọng điểm.

Hệ thống cảnh báo sớm trượt đất đã được triển khai. Nhiều khu vực trọng điểm có nguy cơ cao được lựa chọn. Luận án này nghiên cứu điển hình tại khối trượt Nấm Dẩn. Đây là một khu vực thường xuyên chịu ảnh hưởng mưa lớn. Việc triển khai bao gồm lắp đặt cảm biến. Các cảm biến địa kỹ thuật được đặt ở vị trí chiến lược. Gateway được cấu hình để thu thập dữ liệu. Toàn bộ hệ thống được kiểm tra kỹ lưỡng. Đảm bảo hoạt động ổn định trong mọi điều kiện. Việc lựa chọn địa điểm cẩn thận. Điều này tối đa hóa hiệu quả giám sát trượt đất. Mục tiêu là bảo vệ cộng đồng. Giảm thiểu rủi ro từ thiên tai.

4.2. Đánh giá hiệu quả giám sát.

Hiệu quả giám sát được đánh giá qua dữ liệu thực tế. Hệ thống thu thập dữ liệu liên tục. Dữ liệu về độ ẩm đất, mực nước, chuyển vị được ghi lại. Các thông số này phản ánh sự thay đổi của sườn dốc. Phân tích dữ liệu trượt đất cho thấy độ nhạy của hệ thống. Khả năng phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. So sánh dữ liệu thu thập được với các sự kiện trượt đất thực tế. Điều này xác nhận độ tin cậy của cảnh báo. Hệ thống cảnh báo trượt đất đã chứng minh được giá trị. Nó cung cấp thông tin kịp thời. Giúp đưa ra quyết định phòng ngừa hiệu quả.

4.3. So sánh dữ liệu thực nghiệm và tính toán.

Kết quả thực nghiệm được so sánh với mô hình tính toán. Mô hình dự đoán trượt đất được xây dựng. Các thuật toán dựa trên đặc tính địa chất, địa hình. Dữ liệu từ cảm biến địa kỹ thuật được dùng làm đầu vào. Kết quả cho thấy sự tương đồng cao. Giữa các giá trị đo lường và dự đoán. Điều này khẳng định tính chính xác của mô hình. Củng cố độ tin cậy của hệ thống. Phản hồi từ thực tế giúp tinh chỉnh mô hình. Nâng cao khả năng dự đoán trượt đất. Tạo ra một thiết bị giám sát sườn dốc đáng tin cậy. Nghiên cứu này đóng góp vào sự phát triển công nghệ IoT cho trượt đất.

V. Tầm quan trọng Dự đoán trượt đất và an toàn cộng đồng

Việc phát triển và triển khai hệ thống cảnh báo trượt đất là vô cùng quan trọng. Nó không chỉ là một giải pháp kỹ thuật. Đó còn là một đóng góp lớn cho sự an toàn và phát triển bền vững của cộng đồng. Khả năng dự đoán trượt đất sớm mang lại nhiều lợi ích. Nó giúp giảm thiểu tối đa thiệt hại do thiên tai. Đặc biệt là tại các khu vực đồi núi, nơi sinh sống của nhiều người dân. Công nghệ IoT cho trượt đất đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận. Nó cho phép giám sát sườn dốc một cách thông minh và hiệu quả. Tạo ra một môi trường sống an toàn hơn. Đồng thời, khuyến khích các hoạt động kinh tế bền vững. Hệ thống này là một ví dụ điển hình về việc ứng dụng khoa học công nghệ. Nó phục vụ trực tiếp cho lợi ích cộng đồng. Nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân ở những vùng có nguy cơ cao.

5.1. Giảm thiểu rủi ro thiên tai.

Dự đoán trượt đất đóng vai trò thiết yếu. Nó giúp giảm thiểu rủi ro thiên tai. Đặc biệt tại các khu vực dễ bị tổn thương. Hệ thống cảnh báo sớm trượt đất cung cấp thời gian quý giá. Thời gian để sơ tán người dân. Thời gian để bảo vệ tài sản. Việc áp dụng mạng cảm biến không dây (WSN) cải thiện khả năng này. Giảm thiểu thiệt hại về người và kinh tế. Công nghệ IoT cho trượt đất mang lại lợi ích lớn. Nó tạo ra một lưới an toàn thông minh. Nâng cao khả năng phục hồi của cộng đồng.

5.2. Công nghệ IoT hỗ trợ giám sát.

Công nghệ IoT cho trượt đất mở ra nhiều tiềm năng. Nó tích hợp các thiết bị giám sát sườn dốc. Kết nối chúng với internet. Cho phép thu thập dữ liệu thời gian thực. Dữ liệu được lưu trữ trên nền tảng đám mây. Có thể truy cập từ mọi nơi. IoT tăng cường khả năng phân tích dữ liệu trượt đất. Cung cấp cái nhìn toàn diện về tình trạng sườn dốc. Tạo điều kiện cho việc ra quyết định nhanh chóng. Các thiết bị giám sát sườn dốc thông minh. Chúng hoạt động bền bỉ, hiệu quả. Đây là một bước tiến lớn trong công tác phòng chống.

5.3. Phát triển bền vững vùng sườn dốc.

Hệ thống cảnh báo trượt đất góp phần phát triển bền vững. Nó bảo vệ cơ sở hạ tầng. Đảm bảo an toàn cho các hoạt động kinh tế. Tại các vùng sườn dốc thường có nguy cơ cao. Việc giám sát trượt đất liên tục là cần thiết. Tạo môi trường sống an toàn hơn. Khuyến khích đầu tư và phát triển. Nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro. Giúp cộng đồng chủ động ứng phó. Xây dựng một tương lai an toàn hơn. Các hệ thống này là một phần quan trọng. Nó thúc đẩy sự phát triển bền vững.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Nghiên cứu và xây dựng hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (147 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO TRƯỢT ĐẤT SỬ DỤNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Hà Nội – 2023 ĐẠI HỌC HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO TRƯỢT ĐẤT SỬ DỤNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9520203.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. Trần Đức Tân 2. Bùi Tiến Diệu Hà Nội – 2023 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện. Các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận án là trung thực.

Những kết quả từ các công trình của các tác giả khác mà tôi tham khảo và sử dụng trong luận án đều được trích dẫn rõ ràng trong danh mục tài liệu tham khảo của luận án. Nếu sai, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định. Hà Nội, ngày tháng 11 năm 2023 Tác giả i LỜI CẢM ƠN Luận án này được thực hiện tại trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội dưới sự hướng dẫn của PGS. TS Trần Đức Tân và GS.

TS Bùi Tiến Diệu. Trước tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới hai thầy vì sự tận tình hướng dẫn và giúp đỡ trong suốt quá trình thực hiện luận án này. Sự định hướng, động viên, giúp đỡ và truyền nhiệt huyết của hai thầy đã mang lại cho em động lực, kiến thức và kỹ năng quý báu, giúp em vượt qua khó khăn để hoàn thành được luận án. Xin cảm ơn các thầy cô và các bạn tại bộ môn Vi cơ điện tử và Vi cơ hệ thống, khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi, vị trí làm việc và trang thiết bị để thực hiện nghiên cứu.

Luận án này sẽ không thể hoàn thiện nếu thiếu sự giúp đỡ về kiến thức, kinh nghiệm, dữ liệu, kết quả thí nghiệm của các thầy cô, bạn bè, đồng nghiệp tại trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Mỏ - Địa chất, Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải, viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn vì sự giúp đỡ đó. Xin trân trọng cảm ơn tới các nhà khoa học trong Hội đồng chấm luận án cấp cơ sở, hai phản biện độc lập đã dành thời gian quý báu để đọc và đưa ra những nhận xét sâu sắc cho luận án của tôi. Những nhận xét này đã giúp luận án được trình bày logic và chặt chẽ hơn, góp phần nâng cao chất lượng luận án.

Xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu và anh chị em đồng nghiệp tại khoa Điện- Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Nam Định, đã tạo điều kiện tốt nhất để tôi tập trung nghiên cứu và thực hiện luận án. Con xin bày tỏ lòng biết ơn đến bố mẹ vì sự hy sinh lớn lao, sự ủng hộ, dõi theo con trong mọi bước trưởng thành. Cảm ơn các anh chị em và bạn bè đã ủng hộ và động viên giúp đỡ tôi. Cảm ơn đến vợ tôi vì sự kiên trì, ủng hộ, hy sinh thầm lặng.

Cảm ơn hai con Minh Nhân và Minh Triết luôn mang cho bố niềm vui, hạnh phúc. Hà Nội, ngày tháng 11 năm 2023 ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .II MỤC LỤC. III DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT. V DANH MỤC THUẬT NGỮ.

VII DANH MỤC HÌNH VẼ. VIII DANH MỤC BẢNG BIỂU. CẢNH BÁO SỚM TRƯỢT ĐẤT DO MƯA. Cơ chế trượt đất do mưa.

Phân loại các hệ thống cảnh báo trượt đất sớm. Tổng quan hệ thống giám sát và ảnh báo trượt đất do mưa. Các phương pháp quan trắc. Giám sát yếu tố kích hoạt trượt đất do mưa.

Mạng cảm biến không dây ứng dụng trong hệ EWMRIL. Phân tích và cảnh báo trượt đất. Thách thức xây dựng hệ thống giám sát cảnh báo trượt đất do mưa. Nghiên cứu tại Việt Nam.

Nghiên cứu trên thế giới. Một số thách thức trong xây dựng hệ thống. Những vấn đề mà luận án giải quyết. Kết luận chương.

NHÓM GIẢI PHÁP CẢI TIẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ CẢNH BÁO TRƯỢT ĐẤT DO MƯA. Hệ thống giám sát trượt đất do mưa. Mạng WSN trong EWMRIL. Giao diện người dùng.

Hoạt động của EWMRIL. Nhóm giải pháp tiết kiệm năng lượng. Chuyển đổi chế độ hoạt động linh hoạt. Áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén cải tiến.

Kết luận chương. HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ CẢNH BÁO TRƯỢT ĐẤT DO MƯA. Hoạt động của hệ thống giám sát và cảnh báo sớm trượt đất do mưa. Phân bố không gian của nút cảm biến.

Trạm trung tâm và gateway. Mô hình số sườn dốc. Chuyên gia và người phụ trách. Nguyên tắc làm việc của hệ thống.

Nghiên cứu điển hình cho hệ thống giám sát và cảnh báo sớm trượt đất do mưa. Thu thập và xử lý dữ liệu. EWMRIL cho khối trượt Nấm Dẩn. So sánh giữa kết quả tính toán và thực nghiệm.

Kết luận chương .104 KẾT LUẬN CHUNG. 106 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ. 109 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 125 iv DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Danh mục ký hiệu STT Ký hiệu Giải thích 1 𝑘𝑥, 𝑘𝑦 Hệ số thấm theo tương ứng theo phương ngang và dọc 2 H Độ cao cột nước 3 h Biến độ cao thủy lực của dòng chảy 4 𝑞 Thông lượng đặt tại biên 5 𝑚𝑤 Độ dốc của đường cong đặc trưng đất-nước 6 𝑦𝑤 Trọng lượng đơn vị của nước 7 t Thời gian 8 c′ Lực kết dính hiệu dụng 9 c Lực dính kết của đất đá 10 𝛿 Tổng ứng suất bình thường 11 ϕ′ Góc ma sát hiệu dụng 12 𝜙𝑏 Góc ma sát biểu kiến 13  Khối lượng riêng của vật liệu phủ bề mặt 14 g Gia tốc trọng trường 15 W Hàm lượng nước thể tích nước 16 𝑢𝑤 Áp lực nước lỗ rỗng 17 𝑢𝑎 Áp lực khí lỗ rỗng 18 𝛿 Tổng ứng suất bình thường 19 𝑇 Cường độ kháng cắt Danh mục chữ viết tắt Chữ Giải thích tiếng Anh Giải thích tiếng Việt viết tắt ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự - số v CS Compress Sensing Lấy mẫu nén Early Warning and Monitoring Hệ thống giám sát và cảnh báo sớm EWMRIL System for rainfall-induced trượt lở đất do mưa landslide FEM Finite Element Method Phương pháp phần tử hữu hạn FoS Factor of Safety Hệ số an toàn GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu GUI Graphical User Interface Giao diện người dùng đồ họa Geographic Information GIS Hệ thống thông tin địa lý System LCG Linear Congruential Generator Phương pháp đồng dư tuyến tính Limit Equilibrium Slope Độ ổn định sườn dốc cân bằng giới LESS Stability hạn Landslide Early Warning LEWS Hệ cảnh báo sớm trượt lở đất System Micro-Electro-Mechanical- MEMS Hệ thống vi cơ điện tử System OTA Over the Air Programming Nạp chương trình không dây PAN Personal Area Network Mạng khu vực cá nhân PDR Packet Delivery Ratio Tỉ lệ phân phối gói Pseudo Random Number PRNG Tạo số giả ngẫu nhiên Generator PWP Pore Water Pressure Áp lực nước lỗ rỗng Received Signal Strength RSSI Chỉ số cường độ tín hiệu thu Indicator SN Sensor Node Nút cảm biến SWCC Soil Water Characteristic Curve Đường cong đặc trưng đất- nước Timing-sync Protocol for Giao thức đồng bộ thời gian cho TPSN Sensor Network mạng cảm biến True Random Number TRNG Tạo số ngẫu nhiên Generator WSN Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây vi DANH MỤC THUẬT NGỮ Từ tiếng Anh Tiếng Việt Base station Trạm gốc Cluster head Cụm trung tâm (nhóm trưởng) Coordinator Bộ điều phối Deep sleep Ngủ sâu End Device Thiết bị đầu cuối Gateway Cổng liên kết (cổng giao tiếp) Hibernate Ngủ đông Idle state Trạng thái nghỉ Router Bộ định tuyến Sensor node Nút cảm biến Sink node Trạm trung tâm (bộ điều phối) (nút tập trung) Sleep Trạng thái ngủ Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây vii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 0.1 Số lần lở đất được thống kê trong danh mục trượt lở đất toàn cầu từ năm 2007 đến năm 2016 (Nguồn: Whiteley và cộng sự [141]).

Quá trình thấm do mưa. Tính toán dịch chuyển mặt dốc. Sơ đồ khối nút cảm biến. Sơ đồ khối chức năng của nút cảm biến.

(a) Thành phần của nút cảm biến không dây; (b) Ảnh của nút cảm biến không dây. Cấu hình mạng: (a) cấu hình sao; (b) cấu hình cây. Sơ đồ đề xuất hệ thống giám sát và cảnh báo trượt đất do mưa. Nguyên tắc làm việc của hệ thống được đề xuất.

Mô hình mô phỏng hệ thống WSN trong điều kiện ngoài trời. Chu trình làm việc của thiết bị đầu cuối. Kịch bản cho thí nghiệm ngoài trời; (a) cấu hình sao; (b) cấu hình cây. Thay đổi chỉ số cường độ tín hiệu RSSI theo công suất phát.

Phân tích hệ số an toàn FoS với các kịch bản mưa khác nhau [43]. Thời gian thực hiện 2 thuật toán tạo chuỗi giả ngẫu nhiên và ngẫu nhiên. Dữ liệu từ cảm biến gia tốc với a) r =0,25; b) r=0,5. Ảnh hưởng của tỉ số nén đến sai số tương đối.

Các bước phân tích thấm sườn dốc. Các bước phân tích ổn định sườn dốc. Phân bố áp suất nước lỗ rỗng với cường độ mưa 12,6 mm/giờ. Mối quan hệ giữa cường độ mưa và hệ số an toàn.

Nguyên tắc làm việc được đề xuất: (a) nút cảm biến không dây và (b) trạm trung tâm và gateway. Nguyên tắc làm việc của hệ thống đề xuất. Vị trí trượt đất Nấm Dẩn; (a) ảnh của vị trí cột cảm biến; (b) ảnh của cột cảm biến được sử dụng trong dự án này. (a) Mặt cắt ngang; (b) và (c) ảnh mặt dốc Nấm Dẩn.

Phân bố nút cảm biến và trạm trung tâm hệ thống EWMRIL. Giám sát dữ liệu thông qua trang web (a); ứng dụng di động (b) và một ví dụ về độ nghiêng ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu gia tốc (c). Ước tính mực nước ngầm cho sườn dốc Nấm Dẩn vào các thời điểm khác nhau. Kết quả phân tích thay đổi phân bố áp lực nước lỗ rỗng a) ngày thứ nhất; b) ngày thứ 5; c)Ngày thứ 8; d) ngày thứ 10.

Sự thay đổi của FoS tương quan với ước tính thấm tại cùng thời điểm của sườn dốc trong 15 ngày với cường độ mưa 200 mm/ngày. (a) Cường độ mưa theo thời gian; (b) FoS trượt bề mặt quan trọng so với thời gian. Lượng mưa theo ngày .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" nghiên cứu về vấn đề gì?

Nghiên cứu, phát triển hệ thống cảnh báo trượt đất tự động. Ứng dụng mạng cảm biến không dây thu thập dữ liệu, tăng cường an toàn cộng đồng.

Luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2023.

Luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điện tử. Danh mục: Công Nghệ Môi Trường.

Luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" có bao nhiêu trang?

Luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" có 147 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter