lời nói đầu -...

Lời nói đầu

----

Căn cứ vào quy hoạch báo chí đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt, theo văn bản đề nghị của Bộ Giáo dục và Đào tạo, ngày 25 tháng 11 năm 2002, Bộ Văn hoá - Thông tin đã ra Quyết định số 510/GP-BVHTT, cấp giấy phép hoạt động báo chí cho Tạp chí “Khoa học và Công nghệ” Đại học Đà Nẵng.

Ngày 10 tháng 8 năm 2006, Cục Báo chí Bộ Văn hoá - Thông tin đã có Công văn số 816/BC đồng ý cho phép Tạp chí “Khoa học và Công nghệ” Đại học Đà Nẵng được tăng kỳ xuất bản từ 03 tháng/kỳ lên thành 02 tháng/kỳ.

Ngày 6 tháng 2 năm 2007, Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ đã có Công văn số 44/TTKHCN-ISSN đồng ý cấp mã chuẩn quốc tế: ISSN 1859-1531 cho Tạp chí “Khoa học và Công nghệ”, Đại học Đà Nẵng.

Ngày 5 tháng 3 năm 2008, Cục Báo chí, Bộ Thông tin và Truyền thông đã có Công văn số 210/CBC cho phép Tạp chí “Khoa học và Công nghệ” Đại học Đà Nẵng, ngoài ngôn ngữ được thể hiện là tiếng Việt, được bổ sung thêm ngôn ngữ thể hiện bằng tiếng Anh và tiếng Pháp.

Ngày 15 tháng 9 năm 2011, Bộ Thông tin và Truyền thông đã có Quyết định số 1487/GP-BTTTT cấp Giấy phép sửa đổi, bổ sung cho phép Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng được tăng kỳ hạn xuất bản từ 02 tháng/kỳ lên 01 tháng/kỳ và tăng số trang từ 80 trang lên 150 trang.

Ngày 07 tháng 01 năm 2016, Bộ Thông tin và Truyền thông đã có Quyết định số 07/GP-BTTTT cấp Giấy phép hoạt động báo chí in cho Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng được xuất bản 15 kỳ/01 năm (trong đó, có 03 kỳ xuất bản bằng ngôn ngữ tiếng Anh).

Tạp chí “Khoa học và Công nghệ” Đại học Đà Nẵng ra đời với mục đích:

Công bố, giới thiệu các công trình nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực giảng dạy và đào tạo;

Thông tin các kết quả nghiên cứu khoa học ở trong và ngoài nước nhằm phục vụ cho công tác đào tạo của nhà trường;

Tuyên truyền, phổ biến đường lối chính sách của Đảng và Nhà nước trong lĩnh vực giáo dục, đào tạo và nghiên cứu khoa học, công nghệ.

Tạp chí “Khoa học và Công nghệ” Đại học Đà Nẵng ra đời là sự kế thừa và phát huy truyền thống các tập san, thông báo, thông tin, kỷ yếu Hội thảo của Đại học Đà Nẵng và các trường thành viên trong gần 40 năm qua.

Ban Biên tập rất mong sự phối hợp cộng tác của đông đảo các nhà khoa học, nhà giáo, các cán bộ nghiên cứu trong và ngoài nhà trường, trong nước và ngoài nước để Tạp chí “Khoa học và Công nghệ” của Đại học Đà Nẵng ngày càng có chất lượng tốt hơn.

BAN BIÊN TẬP

MỤC LỤC ISSN 1859-1531 - Tạp chí KHCN ĐHĐN, Số 3(124).2018

KHOA HỌC KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

Xây dựng bản đồ diễn biến đường bờ bằng công nghệ ảnh viễn thám, áp dụng cho vịnh Đà Nẵng Mapping shoreline variation using remote sensing technology, applied to Danang bay Nguyễn Quang Bình, Võ Ngọc Dương 1

Nghiên cứu sản xuất bê tông từ cát biển, nước biển khu vực Nha Trang – Khánh Hòa A research on producing concrete using sea sand, and seawater of Nha Trang beach, Khanh Hoa province Trần Văn Châu, Trương Hoai Chinh 6

Nghiên cứu khả năng chịu lực và hệ số dẫn nhiệt của bê tông sử dụng cốt liệu thuy tinh y tế A research on strength and thermal conductivity coefficient of concrete using medical glass as aggregate Trương Hoai Chinh, Lê Văn Cảnh 10

Nghiên cứu xây dựng mô hình tính toán phân bố nhiệt độ động cơ điện không đồng bộ và động cơ nam châm vĩnh cửu Modeling of thermal calculation of induction motors and line start permanent magnet motors Bùi Minh Định, Vũ Ngọc Minh 14

Tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa (Sarda Orientalis) với xúc tác enzyme protamex để thu dịch protein thủy phân bằng phương pháp qui hoạch thực nghiệm Optimization of parameters for hydrolysis reaction of red meat of striped tuna (Sarda Orientalis) with

protamex enzyme as a catalyst to obtain protein hydrolysate solution by using applied statistics and

probability for engineers Bùi Xuân Đông, Ngô Thị Ngọc Bích, Bùi Viết Cường 19

Giải pháp sử dụng nước hợp lý trong các hộ gia đình trên địa bàn thành phố Đà Nẵng Measures for reasonable water use in households in Da Nang city Mai Thị Thùy Dương, Nguyễn Lan Phương, Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy, Binaya Raj Shivakot 23

Nhận dạng hệ thống bồn liên kết bằng mô hình mờ với dữ liệu đo lường từ mô phỏng và mô hình thực nghiệm Identification of coupled-tanks system with fuzzy model based on measurement data from simulation and

experimental apparatus Nguyễn Minh Hòa 28

Thử nghiệm giao thức truyền thông IEC 60870-5-101/104 dùng trong hệ thống tự động hóa trạm biến áp Testing utility communication protocol IEC 60870-5-101/104 for substation automation system Vũ Phan Huấn, Lê Đức Tùng 33

Nghiên cứu xây dựng chương trình đánh giá ổn định cho hệ thống điện 500kV Việt Nam có xét đến các yếu tố bất định của phụ tải A study on building a computer program for assessing stability of the 500kV power system of Vietnam

considering load uncertainty Phạm Văn Kiên, Ngô Văn Dưỡng, Lê Kim Hùng, Lê Đình Dương 38

Sử dụng thép vô định hình cải thiện ảnh hưởng của lực xuyên tâm trong động cơ từ trở Using amorphous steel to improve radial force in switched reluctance motors Phí Hoàng Nhã, Phạm Hùng Phi, Đao Quang Thủy 43

Error analysis for inductive current transformers under non-sinusoidal waveform current Đánh giá sai số của biến dòng điện kiểu cảm ứng trong điều kiện dòng điện bị méo dạng hình sin Anh-Tuan Phung, Hoang-Phuong Vu, Trinh-Tuan Nguyen, Dang-Hai Nguyen 49

Nghiên cứu đánh giá tải trọng xử lý chất hữu cơ của đệm PVA-Gel trong xử lý nước thải chế biến thủy sản Research on evaluating organic loading rate of PVA-Gel biocarrier on seafood processing wastewater treatment Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy 54

Tối ưu độ tin cậy truyền dữ liệu cho hệ thống nuôi tôm dựa vào nền tảng kết nối vạn vật A new scheme for internet of thing based shrimp farming systems to improve reliable data forwarding Nguyễn Xuân Sâm, Nguyễn Hồng Sơn 59

Xây dựng module phần mềm tính toán các thông số của không khí ẩm và các ứng dụng Building software module to determine parameters of moist air and its applications Thái Ngọc Sơn 64

Về hiệu quả giảm tổn thất điện năng do sóng hài trong hệ thống cung cấp điện tòa nhà do tụ bù cos𝝋 On the loss reduction due to harmonics by power factor correction capacitor in building electrical installation Hoàng Trần Thành, Bạch Quốc Khánh 69

Nghiên cứu khả năng xử lý rác hữu cơ bằng đệm lót sinh học theo phương thức Takakura Compost Study on the possibility to treating organic waste by biological pads of Takakura Compost method Lê Thị Xuân Thùy, Phạm Đình Long, Lê Thị Sương 74

Ứng dụng hiệu quả công nghệ mới FPI về chỉ báo đường đi sự cố cho lưới điện phân phối thông minh Effective application of new technology FPI to fault passage indicator in smart power distribution grid Đinh Thanh Viêt, Võ Văn Phương 79

Mô hình bài toán điện từ với sự dịch chuyển của các miền dẫn thông qua phương pháp liên kết các bài toán nhỏ Modeling of electromagnetic problem with moving of conducting regions via a subproblem coupled method Đặng Quốc Vương 85

KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Nhân giống in vitro loài hoa lan quý hiếm huyết nhung trơn (Renanthera Imschootiana Rolfe) In vitro propagation of a precious orchid species, Renanthera Imschootiana Rolfe Trần Quang Dần, Nguyễn Minh Lý, Võ Châu Tuấn 89

Chu trình Hamilton trong đồ thị tách cực ( , )G S I K E với deg( ) 2u với mọi u I

Hamilton cycles in split graphs ( , )G S I K E with deg( ) 2u for any u I

Lê Xuân Hùng 94

Một phương pháp xác định chi phí mới nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ định tuyến A new method to define the routing cost for improving QoS Lương Thái Ngọc, Lê Vũ 98

Nghiên cứu tính chất quang của màng silica-titania-alumina pha tạp Er3+ ứng dụng trong

dẫn sóng phẳng A study on optical properties of silica-titania-alumina doped with Er3+ ion for planar waveguide application Lương Thị Kim Phượng, Lê Thị Giang 104

Dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ trong khai phá quan điểm với độ đo thông tin tương hỗ Identifying the semantic orientation of phrases in opinion mining with mutual information measures Trần Uyên Trang, Hoàng Thị Thanh Hà, Huỳnh Xuân Hiêp 108

Nghiên cứu thành phần cấu trúc và hoạt tính chống oxi hóa của pectin phân lập từ lá cúc quỳ (Tithonia Diversifolia) Study of chemical compounds and antioxidant activity of pectin isolated from Tithonia Diversifolia Bùi Vũ Thục Uyên, Giang Thị Kim Liên, Trần Văn Hiếu, Trần Thị Thanh Thủy 113

Nồng độ nitrát trong nước ngầm nông tại thành phố Pleiku, Gia Lai Level of nitrate on shallow groundwater in Pleiku city, Gia Lai Dương Công Vinh, Trần Hữu Lâm 116

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(124).2018 1

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ DIỄN BIẾN ĐƯỜNG BỜ BẰNG CÔNG NGHỆ

ẢNH VIỄN THÁM, ÁP DỤNG CHO VỊNH ĐÀ NẴNG

MAPPING SHORELINE VARIATION USING REMOTE SENSING TECHNOLOGY,

APPLIED TO DANANG BAY

Nguyễn Quang Bình, Võ Ngọc Dương

Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; [email protected], [email protected]

Tóm tắt - Phân tích diễn biến và dự báo đường bờ biển đóng một vai trò quan trọng đối với công tác quản lý tổng hợp vùng duyên hải. Điều này trở nên cấp thiết hơn trong bối cảnh biến đổi khí hậu và nước biển dâng. Ngày nay, có rất nhiều phương pháp được sử dụng để đánh giá diễn biến đường bờ biển như: Khảo sát trắc địa và GPS, chụp ảnh trên không, viễn thám, ... Tuy nhiên, công nghệ viễn thám đang vượt trội so với những kỹ thuật khác, do dữ liệu thu thập trong thời gian dài, khả năng thu thập trong phạm vi lớn. Vì vậy, với mục tiêu cung cấp cái nhìn tổng quan về diễn biến đường bờ biển ở thành phố Đà Nẵng trong thời gian qua cũng như dự đoán xu hướng thay đổi trong tương lai, công nghệ viễn thám được chọn để phân tích và xây dựng bản đồ diễn biến đường bờ dọc theo vịnh Đà Nẵng qua bốn giai đoạn từ năm 1972 đến 2017.

Abstract - Shoreline variation analysis and prediction play an important role in integrated coastal zone management. It becomes more pressing in the context of climate change and sea level rise. Nowadays, there are lot of methods to assess the change of shoreline such as: Geodetic survey and GPS, aerial photography, remote sensing… However, the last technique is increasingly competitive compared to the others due to the long time acquisition data and the observed capacity in large scale. Therefore, with the aims of providing an overview about the shoreline variation in Danang city over the past time as well predicting the change tendency in the future, remote sensing technique is chosen to analyze and map the shoreline variation along Danang Bay through four stages from 1972 to 2017.

Từ khóa - đường bờ; bản đồ diễn biến đường bờ; viễn thám; vịnh Đà Nẵng; thành phố Đà Nẵng.

Key words - shoreline; shoreline variation map; remote sensing; Danang bay; Danang city.

1. Đặt vấn đề

Vịnh Đà Nẵng nằm ở phía Đông của thành phố Đà Nẵng,

có bãi biển kéo dài với nhiều công trình quan trọng như cảng

Tiên Sa, âu thuyền Thọ Quang, các khu nghỉ dưỡng, ...

Ngoài ra với bờ biển dài, nơi đây trở thành một địa điểm du

lịch nổi tiếng hàng năm thu hút rất nhiều khách du lịch. Tuy

nhiên, vịnh Đà Nẵng lại nằm trong vung tác động mạnh của

nhiều yếu tố như thủy triều biển Đông, là cửa ra của hệ thống

sông Vu Gia – Thu Bồn, sông Cu Đê hàng năm nhận một

lượng bun cát tương đối lớn. Kết hợp với tác động của biến

đổi khí hậu và nước biển dâng làm cho hàm lượng phu sa

thay đổi lớn. Đây là các nguyên nhân chính làm thay đổi lớn

địa hình, đường bờ của vịnh và hình thái các bãi tắm. Trong

những năm gần đây, các hiện tượng thời tiết cực đoan cũng

xuất hiện ngày càng nhiều với cường độ và tần suất lớn hơn,

làm ảnh hưởng tới cuộc sống và các hoạt động sản xuất của

người dân. Bên cạnh đó, việc xây dựng các khu du lịch, các

công trình lấn biển cũng gây ra những biến đổi rất lớn về địa

hình và dòng chảy ven bờ. Chính vì vậy, việc tiến hành

nghiên cưu đánh giá diễn biến đường bờ cho khu vực vịnh

Đà Nẵng, xác định ro quy luật diễn biến, nguyên nhân, mưc

độ và phạm vi là hết sưc cần thiết.

Hiện nay, có nhiều phương pháp đã được áp dụng để

nghiên cưu diễn biến đường bờ: Khảo sát trắc địa và GPS,

chụp ảnh trên không, viễn thám, ... [1]. Tất cả các phương

pháp đều có những thuận lợi và khó khăn riêng, tuy thuộc

vào khu vực nghiên cưu, dữ liệu nghiên cưu [2]. Khảo sát

trắc địa và GPS là phương pháp chính xác nhưng chi phí

khá cao và mất nhiều thời gian. Chụp ảnh trên không cung

cấp thông tin tương đối chính xác nhưng với khu vực bờ

biển dài thì phương pháp này không khả thi và chi phí cao.

Ảnh viễn thám là phương pháp có ưu điểm hơn với nguồn

dữ liệu khá đầy đủ bao phủ trên phạm vi lớn, có độ phân

giải cao theo không gian và dữ liệu kéo dài [3].

Với nguồn dữ liệu từ năm 1972 đến nay, ảnh có độ phân

giải trung bình 30mx30m và thời gian chụp trung bình 8

ngày, nên nguồn dữ liệu này đáp ưng được đầy đủ yêu cầu

nghiên cưu về diễn biến đường bờ biển. Dựa trên cơ sở này,

công nghệ ảnh viễn thám kết hợp với công cụ Arcgis đã

được ưng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong thời

gian gần đây. Một số lĩnh vực được áp dụng điển hình như:

Đánh giá diễn biến đường bờ, sự thay đổi nhiệt độ bề mặt,

thay đổi diện tích rừng, biến động sử dụng đất … Vì vậy,

với mục tiêu cung cấp cái nhìn tổng quan về diễn biến

đường bờ biển ở thành phố Đà Nẵng trong thời gian qua,

cũng như dự đoán xu hướng thay đổi trong tương lai, kỹ

thuật phân tích ảnh viễn thám được chọn để phân tích và

xây dựng bản đồ diễn biến đường bờ dọc theo vịnh Đà

Nẵng qua bốn giai đoạn từ năm 1973 đến 2017.

2. Phương pháp nghiên cứu

Hiện nay, có nhiều kỹ thuật phân tích ảnh viễn thám

khác nhau được sử dụng để nghiên cưu diễn biến đường

bờ: phương pháp tổ hợp màu, phương pháp phân ngưỡng,

phương pháp tỷ lệ ảnh,… Phương pháp tổ hợp màu là một

trong những phương pháp đơn giản nhất dựa vào tổ hợp

các kênh ảnh ở các dải phổ sóng khác nhau để xác định

ranh giới giữa đất liền và nước [4], tuy nhiên kết quả lại

phụ thuộc một phần vào kỹ thuật xử lý ảnh của người dung.

Phương pháp phân ngưỡng là phương pháp tách ảnh làm

hai lớp tách biệt nhau bởi một giá trị ngưỡng cho trước, kết

quả thu được là ảnh có hai giá trị khác nhau và người dung

có thể gán giá trị cho khu vực quan tâm, phương pháp này

có hạn chế là kết quả phân tích vung chuyển tiếp giữa đất

và nước sẽ cho kết quả không rõ ràng giữa đất và nước [5].

Phương pháp tỷ số ảnh được áp dụng để xác định các chỉ

số như chỉ số thực vật, ... Phương pháp này cho phép thể

hiện những biến đổi nhỏ nhất trong đặc tính phổ của các

2 Nguyễn Quang Bình, Võ Ngọc Dương

vật thể, từ đó có thể giải đoán một cách chính xác các đối

tượng trên [6].

Với ưu, nhược điểm của các phương pháp trên, năm

2007, Alesheikh và đồng nghiệp đã đưa ra một phương

pháp chung dùng để chiết tách đường bờ từ ảnh vệ tinh

(Hình 1). Kế thừa từ kết quả này, nhóm tác giả đã áp dụng

vào chiết tách đường bờ cho khu vực vịnh Đà Nẵng thông

qua cách tính tỷ số giữa các kênh phổ (kênh 2 và kênh 4)

đối với ảnh Landsat MSS, (kênh 2 và kênh 5) đối với ảnh

Landsat TM và ETM. Tất cả các ảnh Landsat được hiệu

chỉnh hình học về hệ tọa độ UTM với độ phân giải

30mx30m và 60mx60m. Để đảm bảo chính xác và hạn chế

tối đa các sai số, việc chiết tách đường bờ từ ảnh vệ tinh

được hiệu chỉnh thêm bởi tác động của thủy triều.

Hình 1. Sơ đồ chiết xuất đường bờ từ ảnh vệ tinh [5]

2.1. Vịnh Đà Nẵng

Hình 2. Vịnh Đà Nẵng

Vịnh Đà Nẵng nằm ở phía Đông của thành phố Đà

Nẵng (Hình 2), là cửa ra của hệ thống sông Vu Gia – Thu

Bồn và sông Cu Đê, với diện tích lưu vực hơn 10.000 km2.

Dọc theo vịnh Đà Nẵng có bãi biển kéo dài hơn 61,92 km,

có dòng chảy diễn biến theo mua và chịu ảnh hưởng rất lớn

của chế độ gió mua (gió mua Đông Bắc và gió mua Tây

Nam) theo hướng trục chính của biển, với tốc độ trung bình

khoảng 20 - 25 cm/s. Chế độ thủy triều ở vịnh là bán nhật

triều không đều, mỗi ngày lên xuống hai lần, biên độ triều

dao động từ 0,69 – 0,85 m [7].

2.2. Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cưu sử dụng 5 ảnh Landsat đặc trưng cho 4 giai

đoạn khác nhau để phân tích diễn biến đường bờ ở khu vực vịnh

Đà Nẵng. Thông tin chi tiết về dữ liệu ảnh Landsat được thể

hiện tại Bảng 1 [8].

Bảng 1. Dữ liệu ảnh Landsat

Số

thư tự

Bộ

cảm Cột/ hàng

Giờ địa

phương

Độ phân

giải

1 MSS 30/06/1973 02:37:27 60x60 m

2 TM 03/09/1988 02:37:15 30x30 m

3 TM 16/07/1999 02:44:11 30x30 m

4 ETM 16/05/2003 02:55:10 30x30 m

5 OLI 11/03/2017 03:06:14 30x30 m

3. Kết quả và thảo luận

3.1. Kết quả chiết tách đường bờ

Kết quả trích xuất đường bờ trong 5 năm được chồng

lên ảnh Landsat tương ưng để kiểm chưng và đánh giá kết

quả phân tích. Kết quả cho thấy có sự phu hợp cao trong

phân tích (Hình 3).

3.2. Đánh giá quy luật diễn biến đường bờ vịnh Đà Nẵng

Để làm ro hơn mưc độ thay đổi và xác định quy luật

diễn biến đường bờ của vịnh Đà Nẵng, 25 mặt cắt từ bờ trái

qua bờ phải được sử dụng để trích xuất kết quả chi tiết

(Hình 4), kết quả được thể hiện tại Hình 5.

Giai đoạn từ năm 1973 – 1988, hiện tượng xói lở xuất

hiện ở khu vực bờ trái, dọc theo bờ biển và bờ trái cửa sông

Cu Đê, Sông Hàn. Bề rộng xói lớn nhất là 208,6m xuất hiện

tại mặt cắt số 1-1 ở bờ trái. Ngược lại, hiện tượng bồi lắng

lại xuất hiện ở cảng Tiên Sa, bờ phải và bờ phải cửa sông

Cu Đê, sông Hàn. Chiều rộng bồi lắng lớn nhất tương ưng

là: 129m, 147,25m, 130m và 439,34m.

Trong giai đoạn từ năm 1988 – 1999, hiện tượng xói lở

vẫn tiếp tục diễn ra, phạm vi thay đổi lớn nhất tại mặt cắt

20-20, nằm ở bờ trái cửa sông Hàn với bề rộng xói lở là

439,34m. Giai đoạn từ năm 1999 – 2003, hiện tượng xói lở

xuất hiện tập trung tại khu vực cửa sông Cu Đê, trong khi

hiện tượng bồi lắng lại xuất hiện ở cửa sông Hàn. Cụ thể,

tại mặt cặt 6-6 ở bờ trái cửa sông Cu Đê, bề rộng xói là

87,27m; bề rộng bồi lắng đạt 317,9m tại mặt cắt 20-20 ở

bờ phải cửa sông Hàn.

Trong giai đoạn từ năm 2003 – 2017, hiện tượng xói lở

diễn ra mạnh ở khu vực bờ biển Đà Nẵng, vị trí bờ biển bị

xói lở lớn nhất là 25,64m (mặt cắt 12-12). Ngoài ra, hoạt

động san lấp nhân tạo ở khu vực bờ trái cửa sông Hàn cũng

làm thay đổi hình thái ở khu vực này, có những vị trí chiều

rộng san lấp lên tới 471,72m (mặt cắt 16-16).

Kênh 2, Kênh 4, Kênh 5

(Landsat TM)

Kênh 2/ Kênh 4 > 1 và

Kênh 2/ Kênh 5 >1

Phân ngưỡng ở

Kênh 5

Ảnh số 2 Ảnh số 1

Nhân hai ảnh

Chiết tách đường bờ

Hiệu chỉnh tác động của

thủy triều

Bản đồ biến động đường bờ


Xu hướng chung về diễn biến đường bờ biển vịnh Đà

Nẵng là hiện tượng xói lở và diễn ra mạnh trong hai giai

đoạn đầu tiên, từ năm 1973-1999. Ngoài ra, hiện tượng bồi

lắng cũng xuất hiện từ khu vực cửa sông Hàn tới bờ phải.

Đến giai đoạn cuối thì hiện tượng xói lở tiếp tục diễn ra đặc

biệt tại khu vực dọc theo bờ biển, riêng khu vực bờ trái cửa

sông Hàn, do hoạt động nhân tạo nên đường bờ được mở

rộng ra khá lớn.

c) d) e)

Hình 3. Kết quả trích xuất đường bờ vịnh Đà Nẵng theo thời gian

(a) 30/06/1973, (b) 03/09/1988, (c) 16/07/1999, (d) 16/05/2003, (e) 11/03/2017

Hình 4. Kết quả diễn biến đường bờ và vị trí các mặt cắt ngang

Hình 5. Diễn biến đường bờ tại các mặt cắt ngang

3.3. Xây dựng bản đồ biến động đường bờ vịnh Đà Nẵng

Hình 6 thành lập bản đồ biến động đường bờ vịnh Đà

Nẵng qua bốn giai đoạn và kết quả cụ thể được trình bày

tại Bảng 2.

(a) (b)

4 Nguyễn Quang Bình, Võ Ngọc Dương

Hình 6. Bản đồ diễn biến đường bờ qua bốn giai đoạn

Bảng 2. Diện tích xói lở và bồi lắng qua bốn giai đoạn

Giai đoạn Bờ trái Cửa sông Cu Đê

Xói lở (m2) Bồi lắng (m2) Xói lở (m2) Bồi lắng (m2)

1973-1988 2.452.489,0 19.983,1 138.307,7 79.588,1

1988-1999 266.713,1 1.719,9 538.345,2 9.301,0

1999-2003 19.219,2 37.457,9 57.256,2 35.749,7

2003-2017 55.706,1 43.534,7 26.738,8 32.442,5

Giai đoạn Bờ biển Cửa sông Hàn


1973-1988 442.918,0 356.104,0 145.510,2 2.643.897,9

1988-1999 270.743,6 3.750,9 2.327.913,6 60.929,7

1999-2003 23.189,9 54.674,4 10.266,5 988.221,0

2003-2017 165.261,6 9.665,2 10.081,7 2.377.158,4

Từ kết quả ở Hình 6 và Bảng 2 cho thấy sự thay đổi cụ

thể tại các khu vực đặc trưng như sau:

Tại khu vực cửa sông Cu Đê:

+ Giai đoạn có diện tích xói lở lớn nhất là giai đoạn

1988 – 1999, với diện tích: 538.345,2m2.

+ Giai đoạn có diện tích xói lở nhỏ nhất là giai đoạn

2003 – 2007, với diện tích: 26.738,8m2.

+ Giai đoạn có diện tích bồi lắng lớn nhất là giai đoạn

1973 – 1988, với diện tích: 79.588,1m2.

+ Giai đoạn có diện tích bồi lắng nhỏ nhất là giai đoạn

1988 – 1999, với diện tích: 9.301m2.

Tại khu vực bờ biển:


1973 – 1988, với diện tích: 442.918m2.


1999 – 2003, với diện tích: 23.189,9m2.


1973 – 1988, với diện tích: 356.104m2.


1988 – 1999, với diện tích: 3.750,9m2.

Giai đoạn Cảng Tiên Sa Bờ phải


1973-1988 165.098,0 345.233,5 4.518,2 526.930,0

1988-1999 155.360,2 13.866,3 63.663,2 5.588,2

1999-2003 26.439,2 22.833,9 2.157,4 4.593,4

2003-2017 31.204,9 232.739,2 19.216,2 2.095,5


Tại khu vực cửa sông Hàn:


1988 – 1999, với diện tích: 2.327.913,6m2.


2003 – 2017, với diện tích: 10.081,7m2.


1973 – 1988, với diện tích: 2.643.897,9m2.


1988 – 1999, với diện tích: 60.929,7m2.

Tại khu vực cảng Tiên Sa:


1973 – 1988, với diện tích: 165.098m2.


1999 – 2003, với diện tích: 26.439,2m2.


1973 – 1988, với diện tích: 345.233,5m2.


1988 – 1999, với diện tích: 13.866,3m2.

4. Kết luận

Trong nghiên cưu này, 5 ảnh Landsat đại diện cho bốn

giai đoạn trong khoảng thời gian 1972-2017 đã được sử dụng

để đánh giá và xây dựng bản đồ diễn biến đường bờ cho vịnh

Đà Nẵng. Kết quả phân tích cho thấy, khu vực có diễn biến

phưc tạp về hình dạng và thường xuyên thay đổi là tại vị trí

xung quanh cửa sông Cu Đê, sông Hàn và cảng Tiên Sa.

Xu hướng chung về diễn biến đường bờ biển vịnh Đà

Nẵng là hiện tượng xói lở và diễn ra mạnh trong hai giai

đoạn đầu tiên từ năm 1973-1999. Ngoài ra, hiện tượng bồi

lắng cũng xuất hiện từ khu vực cửa sông Hàn tới bờ phải.

Đến giai đoạn cuối thì hiện tượng xói lở tiếp tục diễn ra đặc

biệt ở khu vực bờ biển với bề rộng bị xói lở lớn nhất là

25,64m. Ngoài ra, hoạt động san lấp nhân tạo ở khu vực bờ

trái cửa sông Hàn cũng làm thay đổi hình thái ở khu vực

này, có những vị trí chiều rộng san lấp lên tới 471,72m với

diện tích ước tính khoảng 2.377.158,4m2.

Bốn bản đồ diễn biến đường bờ theo thời gian đã được

thiết lập cho vịnh Đà Nẵng. Những kết quả này sẽ cung cấp

thêm tổng quan chung về xu hướng vận chuyển bun cát, tài

liệu phục vụ cho mô phỏng và kiểm định các bài toán về

diễn biến hình thái, phục vụ cho thiết kế kỹ thuật các công

trình, quản lý tài nguyên vịnh Đà Nẵng từ quá khư đến hiện

tại và tương lai.

Lời cảm ơn: Bài báo này được tài trợ bởi Trường Đại

học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng với đề tài có mã số:

T2018-02-27.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] M. Louati, H. Saïdi, and F. Zargouni, “Shoreline change assessment

using remote sensing and GIS techniques: A case study of the

Medjerda delta coast, Tunisia”, Arab. J. Geosci., Vol. 8, No. 6, 2015,

pp. 4239-4255.

[2] D. Ozturk and F. A. Sesli, “Shoreline change analysis of the

Kizilirmak Lagoon Series”, Ocean Coast. Manag., Vol. 118, 2015,

pp. 290-308.

[3] Z. Du et al., “Analysis of Landsat-8 OLI imagery for land surface

water mapping”, Remote Sens. Lett., Vol. 5, No. 7, 2014, pp. 672-

681.

[4] Vũ Thị Thìn, Phạm Văn Duẩn, Nguyễn Văn Thị, Nguyễn Việt Hưng,

Nguyễn Hữu Văn, “Nghiên cưu quy trình xử lý ảnh vệ tinh Landsat 8 trong Arcgis”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp, No.

1, 2015, trang 73.

[5] A. A. Alesheikh, A. Ghorbanali, and N. Nouri, “Coastline change

detection using remote sensing”, Int. J. Environ. Sci. Technol., Vol.

4, No. 1, 2007, pp. 61-66.

[6] P. Chand and P. Acharya, “Shoreline change and sea level rise along

coast of Bhitarkanika wildlife sanctuary, Orissa: An analytical approach of remote sensing and statistical techniques”, Int. J.

Geomatics Geosci., Vol. 1, No. 3, 2010, pp. 436-455.

[7] Cục Thống kê Đà Nẵng, Điều kiện tự nhiên Đà Nẵng, 2010.

[8] USGS, Cục Khảo sát Địa chất Hoa kỳ, https://www.usgs.gov.

(BBT nhận bài: 26/2/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 15/3/2018)

6 Trần Văn Châu, Trương Hoai Chinh

NGHIÊN CỨU SẢN XUẤT BÊ TÔNG TỪ CÁT BIỂN,

NƯỚC BIỂN KHU VỰC NHA TRANG – KHÁNH HÒA

A RESEARCH ON PRODUCING CONCRETE USING SEA SAND,

AND SEAWATER OF NHA TRANG BEACH, KHANH HOA PROVINCE

Trần Văn Châu1, Trương Hoai Chinh2* 1HVCH ngành Xây dựng dân dụng, K33 Nha Trang (liên kết) Khánh Hòa; [email protected]

2Trương Đai hoc Bách khoa – Đai hoc Đà Năng; [email protected]

Tóm tắt - Bê tông la vật liệu xây dựng phổ biến trong xây dựng và được chế tạo bởi chất kết dinh (xi măng), cốt liệu lớn (đá dăm, sỏi), cốt liệu nhỏ (cát tự nhiên), nước va phụ gia. Ở Việt Nam, cát sông được dùng phổ biến lam cốt liệu nhỏ để chế tạo bê tông thông thường. Do nhu cầu phát triển của xã hội, cát sông ngay cang bị khai thác quá mức để phục vụ hoạt động xây dựng, ảnh hưởng đến môi trường, lam tăng chi phi xây dựng. Vì vậy, cần có một loại vật liệu khác, có thể thay thế cát sông, nước ngọt để chế tạo bê tông như cát biển, nước biển. Nghiên cứu sản xuất bê tông từ cát biển, nước biển khu vực Nha Trang – Khánh Hòa để đánh giá sự phát triển cường độ chịu nén của bê tông sản xuất từ cát biển, nước biển theo thời gian và khả năng sử dụng cát biển, nước biển để sản xuất bê tông xi măng, ứng dụng trong công trình xây dựng.

Abstract - Concrete is a popular building material in construction and is normally made from cement, coarse aggregate (crushed rock, gravel), fine aggregate (natural sand), water and admixtures. In Vietnam, river sand is commonly used as fine aggregate to make concrete. Due to the development needs of society, river sand is being over - exploited to serve construction activities, affecting the environment and increasing construction costs. Therefore, there should be another material such as sea sand and seawater that can replace river sand, fresh water to make concrete. This research on concrete production using sea sand, and seawater of Nha Trang beach, Khanh Hoa province is to evaluate time-dependent development of compressive strength of concrete with sea sand and seawater, and the possibility of using sea sand and seawater to produce concrete for construction works.

Từ khóa - cát biển; nước biển; bê tông nước biển; bê tông cát biển; cường độ nén

Key words - sea sand; seawater; seawater concrete; sea sand concrete; compressive strength


Bê tông là vật liệu xây dựng phổ biến nhất trên thế giới,

là kết cấu chịu lực chính trong các công trình xây dựng. Cát

từ sông, suối thường được dùng làm cốt liệu nhỏ chế tạo bê

tông thông thường.

Theo số liệu điều tra của Bộ Xây dựng cho thấy, đến

năm 2020 nhu cầu về cát xây dựng cả nước (cát san lấp, cát

đổ bê tông, cát xây tô) khoảng 130 triệu m3/năm, nhu cầu

từ năm 2016 đến năm 2020 cần 2,1 đến 2,3 tỉ m3 cát. Trong

khi đó, trữ lượng dự báo hiện nay chỉ hơn 2 tỉ m3. Tại

Khánh Hòa, dự báo đến năm 2020, nhu cầu cát xây dựng

cho toàn tỉnh từ 1,6 đến 1,9 triệu m3/năm, trong khi tổng

công suất khai thác chỉ đạt 1,45 triệu m3/năm.

Khánh Hòa là một tỉnh duyên hải, có bờ biển dài 385 km,

với tổng diện tích 5.217,6 km² và hơn 250 đảo và quần đảo,

nếu tận dụng nguồn cát sẵn có ven biển, cát biển để sản xuất

bê tông, sẽ hạn chế việc khai thác quá mức cát vàng, bảo vệ

môi trường, nguồn nước, đem lại hiệu quả kinh tế - xã hội

lớn nhờ giảm giá thành. Vì vậy, việc “Nghiên cứu sản xuất

bê tông từ cát biển, nước biển khu vực Nha Trang – Khánh

Hòa” cần được tiến hành nghiên cứu, đánh giá khả năng sử

dụng cát biển, nước biển để chế tạo bê tông trong thực tế.

2. Kết quả nghiên cứu - Thi nghiệm khảo sát

2.1. Tổng quan về bê tông

Bê tông xi măng (thường gọi tắt là bê tông) là loại vật

liệu đá nhân tạo được hình thành bằng cách tạo hình và làm

rắn chắc hỗn hợp, được lựa chọn hợp lý của xi măng, nước,

cốt liệu (cát, sỏi hay đá dăm) và phụ gia. Trong đó, đá và

cát, là những thành phần chịu lực chủ yếu của bê tông; còn

xi măng, sau khi trộn với nước sẽ dần đông cứng lại và trở

thành một chất kết dính hỗn hợp [3].

2.1.1. Các vật liệu cấu thành bê tông

Xi măng là thành phần chất kết dính để liên kết các hạt

cốt liệu với nhau tạo ra cường độ cho bê tông. Chất lượng

và hàm lượng xi măng là yếu tố quan trọng quyết định

cường độ cho bê tông.

Cốt liệu nhỏ có thể là cát tự nhiên (cát sông, cát suối,

cát đồi), nhân tạo (cát xỉ, cát Keramzir), cát nghiền và hỗn

hợp từ cát tự nhiên và cát nghiền. Cốt liệu nhỏ có kích

thước từ 0,14 mm đến 5 mm.

Cốt liệu lớn có thể là đá dăm, sỏi, sỏi dăm (đập hoặc

nghiền từ sỏi) và hỗn hợp từ đá dăm và sỏi hay sỏi dăm.

Cốt liệu lớn có kích thước từ 5 mm đến 70 mm.

Nước là thành phần giúp cho xi măng phản ứng tạo ra

các sản phẩm thủy hóa làm cho cường độ của bê tông tăng

lên. Nước còn tạo ra độ lưu động cần thiết để quá trình thi

công được dễ dàng. Nước biển có thể dùng để chế tạo bê

tông cho những kết cấu làm việc trong nước biển, nếu tổng

các loại muối ≤ 35g/lít nước biển.

Chất phụ gia trong bê tông được sử dụng khá phổ biến,

thường có 2 loại. Phụ gia rắn nhanh thường làm tăng nhanh

quá trình thủy hóa xi măng, rút ngắn quá trình rắn chắc của bê

tông trong điều kiện tự nhiên, cũng như nâng cao cường độ bê

tông sau khi bảo dưỡng nhiệt và ở tuổi 28 ngày. Phụ gia hoạt

động bề mặt có khả năng cải thiện đáng kể tính dẻo của hỗn

hợp bê tông và tăng cường nhiều tính chất khác của bê tông

như tăng cường độ chịu lực, tăng khả năng chống thấm...

2.1.2. Cương độ của bê tông

Cường độ là đặc trưng cơ bản, phản ánh khả năng chịu

lực của bê tông. Cường độ bê tông phụ thuộc thành phần

cốt liệu, đặc tính của xi măng, tỷ lệ nước với xi măng,

phương pháp thi công và điều kiện môi trường. Theo tiêu

mailto:[email protected]


http://vietnamnet.vn/vn/kinh-doanh/thi-truong/cat-xay-dung-tang-gia-gap-doi-sa-lan-xep-hang-dai-cho-mua-tren-song-372461.html


0

20

40

60

80

100

0,00 2,00 4,00

% t

ích

lũ

y t

rên

sàn

g

Cỡ sàng (mm)

chuẩn Việt Nam TCVN 5574–2012, cường độ chịu nén là

cường độ trung bình, tính theo đơn vị daN/cm2 (kg/cm2)

hay Mpa (N/mm2) của mẫu thử chuẩn khối lập phương

vuông, cạnh bằng 150 mm, được dưỡng hộ và thí nghiệm

ở tuổi 28 ngày, theo điều kiện chuẩn ở nhiệt độ 27 + 2oC,

độ ẩm không nhỏ hơn 95%.

2.1.3. Cát biển

Cát biển là sản phẩm của các trầm tích dạng sa thạch,

thông thường trong 1 kg cát biển, có khoảng 10 đến 20 mg

NaCl. Dung trọng cát biển thay đổi từ 1,4 – 1,7 g/cm3, tỷ

trọng 2,6 – 2,7 g/cm3, độ xốp thay đổi trong khoảng 35% -

45%. Thành phần hóa học của cát biển có hàm lượng silic

rất cao, từ 57% - 90%, hàm lượng Fe2O3 là 1,2% - 9,7%,

Al2O3 là 0,95% - 18,2%, MnO là 0,008% - 0,13%, Na2O

dưới 0,9%, … [1]

2.1.4. Nước biển

Nước biển có độ mặn khoảng 3,5% muối theo trọng

lượng phần lớn là muối NaCl hòa tan dưới dạng ion Na+ và

Cl-. Nước biển cũng chứa Mg2+ và SO42-, Nồng độ pH của

trung bình 8,2, nước biển có tính xâm thực xi măng.

2.2. Thí nghiệm thành phần cốt liệu

2.2.1. Xi măng

Sử dụng xi măng Hà Tiên PCB40, Cam Ranh

Bảng 1. Kết quả thí nghiệm xi măng theo TCVN 6260:2009

Chỉ tiêu Đơn vị Phương pháp thử Yêu cầu Kết quả

Cường độ nén

3 ngày

7 ngày

MPa

MPa

TCVN 6016:2011

TCVN 6016:2011

≥ 18

≥ 40

20,3

44,0

Thời gian đông kết

Bắt đầu

Kết thúc

Min

Min

TCVN 6017:2015

TCVN 6017:2015

≥ 45

≤ 420

145

205

Độ mịn (bề mặt

riêng)

cm2/g TCVN 4030:2003 ≥ 2.800 3.785

Phần còn lại trên

sàng 0,09 mm

% TCVN 4030:2003 ≤ 10 2,0

Lượng nước tiêu chuẩn % TCVN 6017:2015 27,6

Độ ổn định thể tích

theo Le Chatelier

mm TCVN 6017:2015 ≤ 10 0,65

Hàm lượng SO3 % TCVN 141:2008 ≤ 3,5 2,11

2.2.2. Cát

Cát vàng Sông Cái, Nha Trang – Diên Khánh, cát biển

khu vực ven biển Nha Trang.

Bảng 2. Kết quả thí nghiệm cát vàng theo TCVN 7572:2006

TT Chỉ tiêu Đơn vị Kết quả TCVN

7570-2006

1 Mô đun độ lớn Mđl - 3,0 2,0 -:- 3,3

2 Hàm lượng bùn bụi sét % 1,12 ≤ 3,00

3 Khối lượng thể tích xốp kg/m3 1.472

4 Khối lượng riêng g/cm3 2,650

5 Khối lượng thể tích bảo hòa g/cm3 2,581

6 Khối lượng thể tích khô g/cm3 2,539

7 Độ hút nước % 1,66

8 Độ rỗng % 55,6

9 Hàm lượng tạp chất hữu cơ - Sáng hơn Mau chuẩn

Hình 1. Biểu đồ thành phần hat cát sông

Bảng 3. Kết quả thí nghiệm cát biển theo TCVN 7572:2006

TT Chỉ tiêu Đơn

vị Kết quả

TCVN

7570-2006

1 Mô đun độ lớn Mđl - 3,0 2,0 -:- 3,3

2 Hàm lượng bùn bụi sét % 0,57 ≤ 3,00

3 Khối lượng thể tích xốp kg/m3 1.579





8 Độ rỗng % 59,3

9 Hàm lượng tạp chất hữu cơ - Sáng hơn Màu chuẩn

Bảng 4. Kết quả kiểm nghiệm chỉ số Cl- và SO42- cát biển

STT Chỉ tiêu Phương pháp kiểm nghiệm Kết quả

1 Clorua (g/m3) SMEWW- 4500 Cl--B 3,0

2 Sunphat (g/m3) SMEWW- 4500 SO42--E 2,55

Hình 2. Biểu đồ thành phần hat cát biển

2.2.3. Đá dăm 1x2 mỏ đá Hòn Ngang, Diên Khánh

Bảng 5. Kết quả thí nghiệm đá theo TCVN 7572:2006

TT Chỉ tiêu Đơn

vị Kết quả

TCVN

7570-2006

1 Tỷ lệ hạt thoi dẹt và dẹt % 5,80 ≤14

2 Hàm lượng bùn bụi sét % 0,60 ≤2

3 Khối lượng thể tích xốp kg/m3 1394





8 Độ rỗng % 48,3

9 Độ ép vỡ trong xy lanh % 7,3 ≤14

0

20

40

60

80

100

0,00 2,00 4,00

% t

ích

lũ

y t

rên

sàn

g

Cỡ sàng (mm)

8 Trần Văn Châu, Trương Hoai Chinh

Hình 3. Biểu đồ thành phần hat đá

2.2.4. Nước

Sử dụng nước máy sinh hoạt, nước biển Nha Trang

Bảng 6. Thông số nước biển Nha Trang

Chỉ tiêu Tiêu chuẩn Kết quả

Độ pH TCVN 6492:2011 8,32

Cl- TCVN 6194:1996 17,906 g/l

SO42- TCVN 6250:1996 2,067 g/l

Tổng muối hoà tan TCVN 6168:1996 34,765 g/l

Cặn không tan TCVN 4560:1988 11,5 mg/l

Tạp chất hữu cơ

(chỉ số permanganat) TCVN 6186:1996 39 g O2/l

2.2.5. Chất phụ gia

Sử dụng phụ gia giảm nước cao cấp Sika Viscocrete

3000-10, là chất siêu hóa dẻo công nghệ cao gốc polyme

thế hệ thứ 3 với hiệu quả thúc đẩy đông cứng cho bê tông.

Sika Viscocrete 3000-10 được thêm vào nước định lượng,

trước khi cho vào hỗn hợp khô hoặc cho vào hỗn hợp bê

tông ướt một cách riêng rẽ. Liều lượng dùng từ 0,7 –

2,5 lít/100 kg xi măng.

Sử dụng phụ gia Sika Viscocrete 3000-10 cho hai loại

cấp phối bê tông sử dụng cát biển, nước biển B15 và B20,

với 2 tỷ lệ là 0,7 và 1 lít/100 kg xi măng.

2.3. Kết quả thí nghiệm

Cấp phối bê tông theo cấp phối chuẩn được Bộ Xây

dựng công bố; cấp phối có sử dụng phụ gia hóa dẻo Sika

Viscocrete 3000-10, điều chỉnh giảm tỷ lệ nước từ 5% đến

10%, tương ứng với tỷ lệ phụ gia sử dụng 0,7% và 1% trên

100 kg xi măng. Độ sụt chung cho các loại cấp phối bê tông

thí nghiệm là 6-8 cm.

2.3.1. Kết quả thí nghiệm mẫu bê tông M200 (B15)

Bảng 7. Kết quả thí nghiệm cương độ mẫu thử M200 (B15)

Mẫu

B15

Cường độ nén trung bình mẫu thử theo ngay tuổi Rn,

(daN/cm2)

R3 R7 R14 R28 R60 R90

CP1 125,35 168,02 196,43 253,89 261,06 267,73

CP2 104,44 131,58 153,68 162,40 172,94 178,34

CP3 94,32 117,93 129,18 146,71 155,42 165,62

CP4 98,69 133,54 156,59 187,97 202,57 205,79

CP5 131,69 135,25 171,78 211,28 222,83 228,14

Hình 4. Biểu đồ so sánh sự phát triển cương độ bê tông

cát biển, nước biển B15 với các loai cấp phối khác nhau

2.3.2. Kết quả thí nghiệm mẫu bê tông M250 (B20):

Hình 5. Biểu đồ so sánh sự phát triển cương độ bê tông

cát biển, nước biển B20 với các loai cấp phối khác nhau

0

20

40

60

80

100

5 10 15 20 25 30 35 40

Lư

ợn

g s

ót

tích

lũ

y (

%)

Cỡ sàng (mm)


Bảng 8. Kết quả thí nghiệm cương độ mẫu thử M250 (B20)

Mẫu

B20

Cường độ nén trung bình mẫu thử theo ngay tuổi, Rn

(daN/cm2)

R3 R7 R14 R28 R60 R90

CP6 148,15 180,55 224,28 277,23 284,61 287,38

CP7 124,91 146,68 160,75 192,36 205,35 212,96

CP8 134,70 153,74 179,15 205,50 221,36 229,82

CP9 125,97 159,32 188,64 216,02 229,27 236,80

CP10 161,53 168,12 201,74 231,72 247,07 253,44

3. Ban luận

- Sự phát triển cường độ nén của bê tông sử dụng cát biển,

nước biển, cấp độ bền B15 và B20 phù hợp quy luật phát triển

cường độ nén theo thời gian như bê tông thông thường.

Cường độ nén bê tông cát biển, nước biển phát triển mạnh

trong 7 ngày đầu, về sau tăng rất chậm so với cấp phối bê

tông cát vàng, nước máy. Tuy nhiên, cường độ nén ở các ngày

tuổi thấp hơn nhiều so với cường độ nén bê tông thông

thường. Ở 90 ngày tuổi, bê tông cát biển, nước biển thấp hơn

bê tông thường 33,39% (B15) và 25,90% (B20). Nếu sử dụng

phụ gia 0,7% và 1% tỷ lệ này sẽ giảm còn 23,13% (B15),

17,60% (B20) và 14,79% (B15), 11,81% (B20) tương ứng.

- Tại 90 ngày tuổi, nếu sử dụng phụ gia 0,7%, cường độ

nén của bê tông cát biển, nước biển B15 tăng 15,39%, B20

tăng 11,20%; nếu tăng phụ gia lên1%, thì cường độ nén của

bê tông B15 tăng 27,92%, B20 tăng 19,01%.

- Cường độ nén ba ngày tuổi của bê tông cát biển, nước

biển, có phụ gia phát triển nhanh hơn so với các cấp phối

còn lại, sau 3 ngày tuổi cường độ vẫn tăng, nhưng chậm

hơn. Từ sau 3 ngày tuổi đến 28 ngày tuổi, cường độ nén

các loại cấp phối đều tăng. Sau 28 ngày, ngoài bê tông

truyền thống, chỉ có bê tông cát biển, nước biển, phụ gia

1%, đạt cường độ thiết kế là bê tông B15, đạt 211,28

kg/cm2(105,64%) và B20 đạt 231,72kg/cm2.

4. Kết luận

Việc sử dụng cát biển, nước biển để sản xuất bê tông xi

măng có cấp độ bền thấp, có thể đến mác 250 (B20) là khả

thi, khi sử dụng phụ gia hóa dẻo Sika Viscocrete 3000-10,

với tỷ lệ phù hợp.

Có thể triển khai sản xuất thử nghiệm bê tông cấp độ

bền đến M250 (B20), ứng dụng vào một số công trình xây

dựng khu vực ven biển, các đảo ở gần bờ, để đánh giá khả

năng ứng dụng loại kết cấu này trong thực tiễn.

Cần nghiên cứu ảnh hưởng của cát biển, nước biển với

các thành phần cấp phối khác nhau như: sử dụng xi măng

bền sunfat, điều chỉnh tỷ lệ xi măng/nước, tỷ lệ cát vàng/cát

biển, sử dụng phụ gia khác như CSSB, … để thiết kế cấp

phối bê tông làm từ cát biển, nước biển./.


[1] Lê Văn Bách (2006) - “Nghiên cứu sử dụng cát biển Bình Thuận

và Vũng Tàu làm bê tông xi măng trong xây dựng đương ô tô”, Luận án Tiễn sĩ kỹ thuật.

[2] Tiêu chuẩn Việt Nam TCVN 3105:1993 - “Hôn hơp bê tông thương và bê tông thương - Lấy mẫu, chế tao và bảo dương mẫu thử”.

[3] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 7570:2006 - “Cốt liệu cho bê tông và vưa – Yêu cầu ky thuật”.

[4] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 7570-1÷20:2006 - “Phương pháp thử”.

[5] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 6016:2011 - “Xi măng - Phương pháp thử – Xác đinh cương độ”.

[6] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 6260:2009 - “Xi măng Poóc lăng hôn hơp – Yêu cầu ky thuật”.

[7] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 7572:2006 - “Cốt liệu cho bê tông và vưa – Phương pháp thử”.

[8] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 4506:2012 - “Nước cho bê tông và vưa – Yêu cầu ky thuật”.

[9] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 3118:1993 - “Bê tông nặng – Phương pháp xác đinh cương độ chiu nén”.

[10] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 3106:1993 - “Hôn hơp bê tông nặng – Phương pháp thử độ sụt”.


10 Trương Hoai Chinh, Lê Văn Cảnh

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG CHỊU LỰC VÀ HỆ SỐ DẪN NHIỆT CỦA

BÊ TÔNG SỬ DỤNG CỐT LIỆU THUY TINH Y TÊ

A RESEARCH ON STRENGTH AND THERMAL CONDUCTIVITY COEFFICIENT OF

CONCRETE USING MEDICAL GLASS AS AGGREGATE

Trương Hoai Chinh1, Lê Văn Cảnh2 1Trương Đai hoc Bach khoa – Đai hoc Đa Năng; [email protected]

2HVCH K31 nganh Xây dựng Dân dụng, Trương Đai hoc Bach khoa; [email protected]

Tóm tắt - Nghiên cứu sử dụng thủy tinh y tế để sử dụng thay thế vao thanh phần cốt liệu của bê tông với mục đich tận dụng nguồn rác thải thủy tinh y tế ngay cang tăng trong các cơ sở y tế để giúp giải quyết phần nao vấn đề rác thải y tế. Đây la một trong những nguồn rác thải gây ô nhiễm rất lớn cho môi trường khi đốt hay chôn lấp. Vấn đề đặt ra la nghiên cứu xác định các chỉ tiêu của bê tông sử dụng thủy tinh như: cường độ chịu nén, hệ số dẫn nhiệt. Từ đó đưa ra những đánh giá cụ thể về bê tông va đề xuất sự lựa chọn sử dụng phù hợp thủy tinh y tế lam cốt liệu trong thanh phần bê tông.

Abstract - Research on the use of medical glass as an alternative to the aggregate composition of concrete is necessary for the purpose of making use of the growing source of medical glass waste in medical facilities. This waste is one of the sources of waste that causes huge pollution to the environment when being burnt or buried. The problem is to determine the characteristics of concrete using medical glass such as compressive strength, thermal conductivity coefficient. Thereby, the research gives detailed assessments of the concrete and recommends the appropriate use of medical glass as the aggregate in the concrete.

Từ khóa - Bê tông thủy tinh; rác thải thủy tinh; ô nhiễm; cường độ chịu nén; hệ số dẫn nhiệt

Key words - glass concrete; glass waste; polution; compressive strength; thermal conductivity coefficient


Ngày nay bê tông là một trong những loại vật liệu đang

được sử dụng rất rộng rãi trong xây dựng dân dụng, xây

dựng cầu, đường. Cùng với sự phát triển của khoa học công

nghệ, ngày càng có nhiều nghiên cứu chế tạo ra các loại bê

tông khác nhau, phù hợp với đặc tính của từng kết cấu công

trình, môi trường làm việc… trong đó có việc nghiên cứu,

ứng dụng vật liệu bê tông từ các nguồn rác thải tái chế.

Qua tham khảo các nguồn tài liệu, tại Việt Nam, lượng

chất thải rắn (trong đó có thủy tinh dùng trong y tế) hằng

năm rất lớn và có chiều hướng tăng nhanh: năm 2008 (28

triệu tấn); năm 2015 (41 triệu tấn); dự báo năm 2020 (68

triệu tấn). Trong khi đó hiện nay phương pháp xử lý chất

thải phổ biến là chôn lấp hoặc đốt, không những gây ô

nhiễm rất lớn cho môi trường và còn làm giảm diện tích đất

dùng để sử dụng cho nhiều mục đích khác. [Nguồn: Bao

cao hiện trang môi trương 5 năm (2010-2015) cac địa

phương, 2016].

Vấn đề đặt ra là nghiên cứu tận dụng nguồn rác thải y tế

(chai lọ thủy tinh) làm cốt liệu thay thế để sản xuất bê tông

góp phần giảm thiểu lượng rác thải đã quá tải cho các đơn vị

y tế. Vì vậy, việc “Nghiên cứu khả năng chịu lực và hệ số

dẫn nhiệt của bê tông sử dụng thủy tinh y tế” cần được

nghiên cứu để có thể ứng dụng loại vật liệu này vào thực tế.

2. Kết quả nghiên cứu- Thi nghiệm khảo sát

2.1. Tổng quan về bê tông

Bê tông là một loại đá nhân tạo được được chế tạo từ

các vật liệu rời (cát, đá, sỏi) và chất kết dính. Vật liệu rời

được gọi là cốt liệu, gồm các cỡ hạt khác nhau, loại bé có

kích thước từ 1-5mm, loại lớn là sỏi hoặc đá dăm có kích

thước 5-40 mm hoặc lớn hơn. Chất kết dính thường là xi

măng trộn với nước hoặc các chất dẻo khác.Thành phần

hỗn hợp bê tông phải đảm bảo sao cho sau một thời gian

rắn chắc phải đạt được những tính chất cho trước như

cường độ, độ chống thấm v.v...

Bê tông được sử dụng rộng rãi trong xây dựng vì có

những ưu điểm sau: Cường độ chịu lực cao, có thể chế tạo

được những loại bê tông có cường độ, hình dạng và tính

chất khác nhau; Giá thành hợp lý, khá bền vững và ổn định

đối với tác động của môi trường như: mưa nắng, nhiệt độ,

độ ẩm. Tuy nhiên vật liệu bê tông còn tồn tại những nhược

điểm: trọng lượng bản thân nặng (ρv = 2200 - 2400kg/m3),

cách âm, cách nhiệt kém (λ=1,05-1,5 kCal/m.oC.h).

2.1.1. Cac thanh phần cấu tao bê tông

- Xi măng là thành phần chất kết dính để liên kết các

hạt cốt liệu với nhau tạo ra cường độ cho bê tông, như vậy

chất lượng và hàm lượng xi măng là yếu tố quan trọng

quyết định cường độ chịu lực của bê tông.

- Nước là thành phần giúp cho xi măng phản ứng tạo ra

các sản phẩm thủy hóa làm cho cường độ của bê tông tăng

lên. Nước còn tạo ra độ lưu động cần thiết để quá trình thi

công được dễ dàng.

- Cốt liệu nhỏ:

Cát là cốt liệu nhỏ cùng với xi măng, nước tạo ra vữa

xi măng để lấp đầy lỗ rỗng giữa các hạt cốt liệu lớn (đá,

sỏi) và bao bọc xung quanh các hạt cốt liệu lớn tạo ra khối

bê tông đặc chắc. Cát cũng là thành phần cùng với cốt liệu

lớn tạo ra bộ khung chịu lực cho bê tông. Cát dùng để chế

tạo bê tông có thể là cát thiên nhiên hay cát nhân tạo có cỡ

hạt từ 0,14 đến 5 mm.

- Cốt liệu lớn: sử dụng thuỷ tinh

Chất lượng hay yêu cầu kỹ thuật của cốt liệu lớn được

đặc trưng bởi các chỉ tiêu thành phần hạt, độ lớn và hàm

lượng tạp chất. Thành phần hạt của cốt liệu phải thỏa mãn

theo TCVN 7570:2006.

2.1.2. Cương độ của bê tông

Theo Tiêu chuẩn Xây dựng của Việt Nam (TCVN



3105:1993, TCVN 4453:1995) [1],[9], quy định mẫu dùng

để đo cường độ là một mẫu bê tông hình lập phương có

kích thước 150 mm × 150 mm × 150 mm, được dưỡng hộ

trong điều kiện tiêu chuẩn, trong thời gian 28 ngày sau khi

bê tông ninh kết. Sau đó được đưa vào máy nén để đo ứng

suất nén phá hủy mẫu (qua đó xác định được cường độ chịu

nén của bê tông), đơn vị tính bằng MPa (N/mm²) hoặc

daN/cm² (kg/cm²).Cường độ của bê tông phản ánh khả

năng chịu lực của nó. Cường độ của bê tông phụ thuộc vào

tính chất của xi măng, tỷ lệ nước và xi măng, phương pháp

đổ bê tông và điều kiện đông cứng.

2.1.3. Thuy tinh va cac tinh chất cơ ly

Thành phần hóa học loại thủy tinh thông thường được

dùng làm cửa kính, chai, lọ,... là hỗn hợp của natri silicat,

canxi silicat và silic đioxit, có thành phần gần đúng viết

dưới dạng các oxit là Na2O.CaO.6SiO2Na2O.CaO.6SiO2.

Thủy tinh có rất nhiều tính chất cơ lý khác nhau. Một

số tính chất cơ bản:

Chịu nhiệt: một số loại thủy tinh được tạo ra từ các chất

như cát silic và oxit boric khi nung ở nhiệt độ cao. Thủy

tinh loại này có thể chịu được nhiệt độ cao khoảng 500 -

1000 độ tùy theo vật liệu chế tạo nên nó.

Không thấm: Phần lớn thủy tinh đều ngăn cách với chất

lỏng hay không cho chất lỏng xuyên qua do đặc tính liên

kết cao và dày của các nguyên tử cấu thành. Sử dụng thích

hợp để chứa chất lỏng.

Chống ăn mòn: Khả năng này được ứng dụng tốt trong

y tế. Đa phần được sử dụng làm vật chứa các dung môi đặc

biệt là dung môi có tính ăn mòn cao như axit, bazơ,.. dễ bay

hơi như chất khử khuẩn, cồn, …

Cách âm: Thủy tinh còn có khả năng cách âm nhờ vào

cấu tạo đặc biệt khi sản xuất. Đó là tạo nên nhiêu lỗ rỗng

trong lòng thỷ tinh và được tổng hợp bởi các hợp chất đặc

biệt như sét, xỉ, … Nhưng loại thủy tinh này lại không có

khả năng chịu lực cao.

2.2. Thi nghiệm thanh phân cốt liệu

2.2.1. Xi măng

Sử dụng là xi măng Sông Gianh PCB40. Các chỉ tiêu

cơ lí như Bảng 1.

Bang 1. Kết quả thi nghiệm xi măng theo TCVN 6260-2009

Chỉ tiêu Đơn vị Kết

quả PP thử

Yêu cầu

TC [5]

Khối lượng

riêng g/cm3 3,11

TCVN

4030-03

Khối lượng thể

tích g/cm3 1,12

14TCN

67-02

Độ mịn

Trên sàn 0,09

%

2,83

TCVN

4030-03

≤10

Độ dẻo tiêu

chuẩn % 30,6

TCVN

6017-95

Thời gian

đông kết

Bắt đầu

Kết thúc

Phút

Phút

120

190

TCVN

6017-95

≥45

≤420

2.2.2. Thanh phần cat [6]

Các chỉ tiêu cơ lí của cát như trình bày trong Bảng 2 và

Hình 1.

Bang 2. Kết quả thi nghiệm cat theo TCVN 7572 - 2006

TT Chỉ tiêu Kết quả Đơn vị

1 Khối lượng riêng 2,65 g/cm3

2 Khối lượng thể tích xốp 1,41 g/cm3

3 Khối lượng thể tích khô 2,17 g/cm3

4 Độ xốp 35,2 %

5 Hàm lượng bùn, bụi, sét 0,45 %

6 Mô đun độ lớn 2,37 %

7 Thành phần hạt %

Hinh 1. Biểu đồ thanh phần hat của cat thi nghiệm

2.2.3. Thanh phần thuy tinh

Hỗn hợp chai, lọ thủy tinh từ các bệnh viện bao gồm

nhiều loại thủy tinh trắng, thủy tinh màu với các loại kích

cỡ lớn nhỏ khác nhau. Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ

tập trung nghiên cứu loại thủy tinh trắng có kích cở

0,5x1cm. Chai lọ thủy tinh sau khi vệ sinh và làm sạch,

được đập nhỏ theo kích thước yêu cầu trung bình từ 10mm

đến 5mm và sàng phân loại và trộn theo tỷ lệ cấp phối 0,5x1

mm (TCVN 7570:2006) [2]. Kết quả sàng phân loại và đúc,

ép mẫu được tiến hành và thể hiện trên các Hình 2, 3.

Hinh 2. Sang phân loai thuy tinh va thi nghiệm xac định khối

lượng thể tich xốp của thủy tinh

Hinh 3. Thi nghiệm pha hoai mâu bê tông cốt liệu thuy tinh

2.3. Kêt qua thi nghiệm

2.3.1. Thi nghiệm cương độ

Cấp phối được tham khảo theo định mức 1784/BXD

ngày 17/8/2007 của Bộ Xây Dựng. Trong phạm vi nghiên

cứu, sử dụng bê tông có cấp bền B15 (M200), cỡ hạt 0,5x1

cm, dmax=10mm, độ sụt 6-8 cm. Ứng với khối lượng thể

tích cát, thủy tinh được thí nghiệm ta có thành phần cấp

phối ở Bảng 3.

12 Trương Hoai Chinh, Lê Văn Cảnh

Bang 3. Cấp phối bê tông thay thế 100% đa dăm bằng thủy tinh

Bê tông

thủy tinh

Xi măng

PCB 40 (Kg)

Cát

(Kg)

Thủy tinh

(Kg)

Nước

(lít)

Khối lượng 308 651,42 884,04 205

So sánh cường độ với mẫu đối chứng bê tông M200 sử

dụng đá dăm 0,5x1cm.

Bang 4. So sanh cương độ mâu bê tông thuy tinh va

bê tông đa dăm

Mẫu thi

nghiệm

Ký

hiệu

Cường độ trung bình (kG/cm2)

Độ tuổi mẫu thi nghiệm (t ngày)

3 7 14 28

Bê tông đá dăm

mẫu đối chứng Bdc 126,79 150,37 185,96 206.90

Bê tông thuỷ

tinh thay thế

100% đá dăm

Bn 91,63 118,22 154,76 170.15

So sánh chênh lệch

cường độ 2 mẫu thử (%) 26.56 21,38 16,78 17,76

Kết quả thí nghiệm được thể hiện trên Hình 4.

Hinh 4. Biểu đồ so sanh sự phat triển cương độ bê tông cốt liệu

thuy tinh va mâu đối chưng bê tông đa dăm

2.3.2. Thi nghiệm hệ số dân nhiệt

Trên cơ sở chuẩn bị các mẫu thí nghiệm bê tông thủy

tinh tiến hành xác định hệ số dẫn nhiệt và xác định giá trị

trung bình. Quá trình thí nghiệm được tiến hành tại phòng

thí nghiệm khoa Công nghệ Nhiệt- Điện lạnh Trường Đại

học Bách khoa.

- Mô tả thiết bị đo hệ số dẫn nhiệt trên Hình 5, 6, 7

Hinh 5. Phần lam lanh, phần đốt nóng

Hinh 6. Thiết bị đo va mâu đo

Hinh 7. Kết nối mâu đo với thiết bị đo- Kết quả số liệu đo

Kết quả đo hệ số dẫn nhiệt các mẫu được thống kê trong

Bảng 5.

Bang 5. Kết quả đo hệ số dân nhiệt của bê tông thủy tinh

Tên mẫu Trung

bình M1 M2 M3

Hệ số dẫn nhiệt

(Kcal/hm.ºC) 0,937 0,949 0,931 0,931

2.3.3. So sanh hệ số dân nhiệt với một số loai vật liệu

Căn cứ vào Tiêu chuẩn Quốc gia [12], kết quả nghiên

cứu loại bê tông sử dụng thủy tinh y tế với cấp bền B15

(Mác 200), có thể xây dựng biểu đồ so sánh hệ số dẫn nhiệt

λ của bê tông nghiên cứu với một số loại vật liệu, kết quả

so sánh được thể hiện trên Hình 8.

Hinh 8. So sanh hệ số dân nhiệt với một số loai vật liệu

3. Ban luận

Qua kết quả thí nghiệm thu được thì bê tông sử dụng

cốt liệu thủy tinh trong thời gian 28 ngày tuổi cường phát

triển nhanh, đạt 82,24% cường độ so với bê tông đá dăm

cấp bền B15 (M200). Hàm lượng thoi dẹt tương đối lớn của

cốt liệu thủy tinh cùng với bề mặt của thủy tinh nhẵn nên

độ bám dính thấp, dễ trượt lên nhau gây ảnh hưởng đến

cường độ bê tông.

26.5621.38

16.78 17.76

91.63

118.22

154.76

170.15

126.79

150.37

185.96

206.9

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

3 Ngày 7 Ngày 14 ngày 28 ngày

% Chênh lệch cường độ giữa bê tông thủy tinh và bê tông đá dăm

(%)Cường độ bê tông cốt liệu thủy tinh (daN/cm2)

0.340.45

0.75

0.937

1.10

1.39

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

Bê tông bọt Bê tông xỉ Bê tông gạch vỡ

Bê tông thủy tinh

Bê tông đádăm

Bê tông cốt thép

λ

(Kcal/mhºC )

Hệ số dẫn nhiệt của vật liệu


Hệ số dẫn nhiệt của bê tông thủy tinh nhỏ hơn so với bê

tông thông thường (λ=1,1 Kcal/mhºC) [12].

4. Kết luận

Việc sử dụng thủy tinh y tế trong thành phần cốt liệu

của bê tông sẽ giải quyết được vấn đề ô nhiễm môi trường

ngày càng gia tăng ở nước ta. Qua các kết quả nghiên cứu

sử dụng thủy tinh y tế để chế tạo bê tông, có thể kết luận

như sau:

- Khi thay thế đá dăm (thay thế 100% đá dăm) trong

thành phần cấp phối bằng thủy tinh, có thể chế tạo được bê

tông có cường độ 170,15 daN/cm2 (đạt 82,24% so với bê

tông đá dăm cấp bền B15). Đối với những kết cấu bê tông

không chịu lực lớn như đan mương, nền đường bê tông, …

hay kết cấu bao che thì bê tông cốt liệu thủy tinh có thể

được sử dụng.

- Bê tông sử dụng cốt liệu thủy tinh có hệ số dẫn nhiệt

thấp hơn bê tông thông thường. Do đó có thể sử dụng bê

tông thủy tinh làm vật liệu cách nhiệt cho kết cấu bao che

của một số công trình có yêu cầu cách nhiệt.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi quỹ Phát

triển Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng trong đề

tài mã số B2016-DNA-24-TT.


[1] Tiêu chuẩn Việt Nam TCVN 3105:1993 - “Hỗn hợp bê tông thường

và bê tông thường - Lấy mẫu, chế tạo và bảo dưỡng mẫu thử”.

[2] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 7570:2006 - “Cốt liệu cho bê tông và

vữa – Yêu cầu kỹ thuật”.

[3] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 7570-1÷20:2006 - “Phương pháp thử”.

[4] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 6016:2011 - “Xi măng - Phương pháp

thử – Xác định cường độ”.

[5] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 6260:2009 - “Xi măng Poóc lăng hỗn

hợp – Yêu cầu kỹ thuật”.

[6] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 7572:2006 - “Cốt liệu cho bê tông và vữa – Phương pháp thử”.

[7] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 4506:2012 - “Nước cho bê tông và vữa

– Yêu cầu kỹ thuật”.

[8] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 3118:1993 - “Bê tông nặng – Phương

pháp xác định cường độ chịu nén”.

[9] TCVN 4453:1995 - Kết cấu bê tông va bê tông cốt thép toan khối

[10] Bạch Đình Thiên - “Công nghệ thủy tinh xây dựng”, Nhà xuất bản

xây dựng.

[11] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 3106:1993 - “Hỗn hợp bê tông nặng –

Phương pháp thử độ sụt”.

[12] Tiêu chuẩn Quốc gia TCVN 4605:1988 - “Kỹ thuật nhiệt – Kết cấu

ngăn che – Phương pháp thử”.

(BBT nhận bai: 15/3/2018; hoan tất thủ tục phản biện: 21/3/2018)

14 Bùi Minh Định, Vũ Ngọc Minh

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH TOÁN PHÂN BỐ NHIỆT ĐỘ

ĐỘNG CƠ ĐIỆN KHÔNG ĐỒNG BỘ VÀ ĐỘNG CƠ NAM CHÂM VĨNH CỬU

MODELING OF THERMAL CALCULATION OF INDUCTION MOTORS AND LINE

START PERMANENT MAGNET MOTORS

Bùi Minh Định, Vũ Ngọc Minh

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội; [email protected]

Tóm tắt - Bài báo trình bày kết quả mô hình nhiệt nội động cho động cơ cảm ứng và động cơ nam châm vĩnh cửu bắt đầu bằng phương pháp phân tích, mô phỏng và thí nghiệm của FEM. Các thông số đầu vào của động cơ cảm ứng trong mô hình này là các thông số hình học và điều kiện làm việc. Chương trình Motor-CAD đã được sử dụng để tính toán sự phân bố nhiệt độ. Một số kết quả thử nghiệm và kiểm tra đã áp dụng cho động cơ công suất 11 kW, tốc độ 1.500 vòng/phút. Phương pháp mô phỏng cũng được sử dụng cho động cơ không đồng bộ ba pha công suất nhỏ và động cơ nam châm vĩnh cửu khởi động trực tiếp đều cho kết quả chính xác và đáng tin cậy. Ngoài ra, việc xây dựng mô hình nhiệt cho động cơ điện đồng bộ nam châm vĩnh cửu là rất khó khăn và thách thức do biên dạng răng rãnh động cơ phức tạp, các điều kiện biên khác nhau, và quan trọng nhất là dòng chảy gió đối lưu bên trong khe hở không khí của động cơ.

Abstract - This paper introduces an inovative thermal model for both induction motors and permanent magnet motors by FEM analytical, simulation and experimental methods. The input parameters of induction motors in this model are geometry parameters and working conditions. A Motor-CAD program is used to calculate temperature distribution in stator and rotor cores. An experimental and test hardware has been applied to electric motors of 11 kW-1,500 rpm. The simulation method is also for three phase - small power induction and permanent magnet motors. The simulation and test results are in good agreement. From these methods, the paper has shown that theoretical results and comparison of simulation and experimental results are in good agreement. The test procedures have been carried out by IEC 6300-34-1 for induction motors and line start permannet magnetic motors.

Từ khóa - mạch nhiệt thông số rải; mô hình nhiệt; tính toán nhiệt; mô hình trường nhiệt; động cơ không đồng bộ công suất nhỏ.

Key words - parameter thermal model; thermal model; thermal calculations; thermal shields model; asychronous motor small power.

1. Giới thiệu

Trong [3] – [6], các tác giả đã phân tích cách xác định

nhiệt trở cho các mô hình mạch nhiệt thông số dải cho động

cơ không đồng bộ và thấy rằng các giá trị nhiệt trở phụ thuộc

vào các kích thước hình học và thông số vật liệu của chúng.

Do vậy, để tính toán các nhiệt trở cho mô hình này có hai

phương pháp: phương pháp sử dụng dữ liệu thực nghiệm và

phương pháp dựa trên một hồ sơ thiết kế mới của động cơ.

Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất sử dụng

phương pháp dựa trên một hồ sơ thiết kế mới của động cơ,

tức là tính toán sơ bộ các thông số mạch nhiệt của động cơ

không đồng bộ ba pha công suất nhỏ, sau đó dùng phần

mềm Motor-CAD để kiểm nghiệm kết quả thu được.

2. Mô hình giải tích

Motor-CAD là phần mềm được viết bởi Dave Staton và

các cộng sự tại phòng thí nghiệm SPEED Laboratory

Glasgow dựa trên phương pháp phân tích mạch nhiệt. Hình

2 mô tả một mạch nhiệt được thiết lập trong môi trường

làm việc của Motor-CAD.

Mô hình giải thay thế nhiệt trở và các nguồn nhiệt tương

đương được thể hiện Hình 1.

Do nhiệt độ không phân bố đều trên toàn bộ thân động cơ,

nên nhiệt độ cực đại trên mỗi phần tử có thể được tính như sau:

( )( )

2

1 2

1 2

1 2

1 5 0 2512 2

av

av

T TT T T T

T T T

−= − + +

− −max

. . ( ) (1)

Trên mạch nhiệt này, các nút nhiệt được tự động thiết lập

ở những điểm quan trọng trên động cơ như: gông stato, răng,

đầu dây quấn, vỏ máy, trục quay… Các nút nhiệt này được

liên kết với các nhiệt trở dẫn nhiệt, đối lưu và bức xạ. Tổn

thất là thông số đầu vào đặt ở các nút phù hợp. Thành phần

nhiệt dung được kể đến khi xét đến quá trình quá độ nhiệt

trong các động cơ. Tất cả các nhiệt trở dẫn nhiệt, đối lưu và

bức xạ được tự động tính toán bằng các công thức lý thuyết

đã được chứng minh trong các công trình khoa học công bố

có liên quan. Đối với các vấn đề truyền nhiệt xác lập, Motor-

CAD có thể tính toán các tham số và đưa ra lời giải gần như

tức thời; với các vấn đề quá độ truyền nhiệt thông thường

mất khoảng vài giây để tính toán. Đây chính là ưu điểm nổi

bật của việc sử dụng Motor-CAD so với các phương pháp

tính toán khác dựa trên phương pháp phần tử hữu hạn (FEM)

hoặc dựa trên các tính toán động lực học chất lưu (CFD).

Hình 1. Sơ đồ mạch nhiệt thay thế tương đương


Hình 2. Mô hình mạch nhiệt trên phần mềm Motor-CAD

Motor-CAD còn có điểm mạnh nữa đó là khả năng phân

tích độ nhạy với nhiều tham số. Phân tích độ nhạy rất hữu ích

để được những hiểu biết sâu về quá trình truyền nhiệt trong

các động cơ và mức độ ảnh hưởng của các tham số thiết kế,

vật liệu để từ đó đưa ra các điều chỉnh nhằm làm mát tốt hơn.

Năm 2001, trong [1] tác giả có đề cập đến xu hướng sử

dụng phần mềm tính toán và phân tích nhiệt cho các động

cơ điện để đem lại những ưu điểm vượt trội so với các

phương pháp phân tích nhiệt truyền thống chỉ dựa trên các

thực nghiệm từ động cơ có sẵn, các dữ liệu từ catalog hoặc

các hệ số kinh nghiệm. Đồng thời, nhóm tác giả cũng đưa

ra quy trình thiết kế một động cơ như Hình 3:

Hình 3. Quy trình thiết kế một động cơ [1]

Trong quy trình này, từ các mục tiêu thiết kế, người thiết

kế sẽ đưa ra các phương án thiết kế có thể. Sau đó, thiết kế

sơ bộ (giải tích) bằng các phần mềm chuyên dụng về điện từ,

nhiệt và cơ khí như Motor-CAD. Quá trình tính toán ở giai

đoạn này cần nhanh, đưa ra được nhiều phương án thiết kế.

Phân tích, so sánh các thiết kế sơ bộ để tìm ra được thiết kế

tối ưu với thời gian ngắn nhất. Ở giai đoạn tiếp theo, các

phân tích số được sử dụng cho các vấn đề điện từ, nhiệt và

cơ khí trên mẫu thiết kế tối ưu đã được lựa chọn từ giai đoạn

trước để thu được lời giải có độ chính xác cao hơn. Tất nhiên,

các phân tích số sẽ tốn kém nhiều hơn về thời gian và chi phí

tính toán. Do đó, chỉ nên dùng phương pháp này khi số mẫu

phân tích đã được giới hạn. Cuối cùng, cần tiến hành các

thực nghiệm để hiệu chỉnh lại hai mô hình số và mô hình giải

tích để thu được các kết quả mô phỏng tốt hơn. Từ đó, tạo

cơ sở để thu được các phân tích có độ chính xác cao hơn với

các mẫu thiết kế cải tiến mới.

Trong [2], các tác giả đã khảo sát và phân tích hàng loạt

các dự án, bài báo và công trình khoa học sử dụng phần

mềm Motor-CAD để xây dựng mô hình mạch nhiệt cho các

loại máy điện khác nhau, mà phổ biến nhất là các động cơ

điện không đồng bộ. Có thể kể đến là các dự án của GS.

Aldo Boglietti và Andrea Cavagnino ở Politecnico di

Torino, Italy với nhiều bài báo được công bố [3] – [7]. Điều

này cho thấy, Motor-CAD là một giải pháp tin cậy, được

các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực phân tích nhiệt

trong các động cơ sử dụng để nghiên cứu và thiết kế làm

mát cho các động cơ điện.

Trong chuyên đề này, tác giả sử dụng phần mềm Motor-

CAD để tính toán, kiểm nghiệm các kết quả mô phỏng của

mô hình mạch nhiệt thông số rải đã được đề xuất.

3. Mô hình mạch nhiệt cho động cơ không đồng bộ công

suất 11 kW sử dụng phần mềm Motor-Cad

A. Các thông số hình học của động cơ không đồng bộ

Các thông số hình học của động cơ không đồng bộ được

thiết lập theo phương ngang trục như Hình 4:

Hình 4. Các thông số hình học ngang trục của động cơ

Trong đó, chọn kiểu cánh làm mát là cánh mở, theo

phương dọc trục, phân bố tròn. Số cánh là 36. Các kích

thước cánh lần lượt được xác định như sau:

+ Số cánh trên ¼ góc = 9 (cả chu vi là 36 cánh)

+ Khoảng cách giữa hai cánh là: 15 mm;

+ Độ dày của cánh là: 2 mm;

+ Chiều cao của cánh là: 23 mm.

Trong phương án làm mát, có bố trí thêm nắp động cơ

bao lấy phần cánh làm mát để tăng cường cho quá trình làm

mát cưỡng bức bằng quạt gắn trên trục động cơ.

Sau khi thiết lập các thông số ngang trục, nhóm tác giả

thiết lập các thông số hình học theo phương dọc trục của

động cơ như Hình 5:

Hình 5. Các thông số hình học dọc trục của

động cơ không đồng bộ


Mô hình động cơ không đồng bộ được nhóm tác giả

dùng để nghiên cứu thuộc kiểu kín, làm mát bằng quạt gắn

trên trục động cơ còn gọi là kiểu TEFC (Total End Fan

Cooling). Dạng cấu trúc 3D của mô hình cánh tản nhiệt của

động cơ được thể hiện trên Hình 6.

Hình 6. Cấu trúc 3D của cánh tản nhiệt và phần nắp

động cơ không đồng bộ

B. Các thông số dây quấn động cơ không đồng bộ

Các thông số tính toán của dây quấn được nhóm tác giả

đưa ra trên mô hình nhiệt:

x

Hình 7. Các thông số dây quấn động cơ không đồng bộ

Dây quấn cho mô hình động cơ là kiểu dây quấn 2 lớp

với số vòng dây của một bối dây là 40 vòng. Do đó, tổng

số thanh dẫn tác dụng trong một rãnh stato là 80. Hệ số điền

kín của rãnh là 0,4602. Các tham số đầu vào của dây quấn

có ảnh hưởng tới kết quả phân tích nhiệt như: bề dày lớp

giấy cách điện, bề dày phần khe hở giữa cách điện và lõi

thép stato, hệ số đánh giá chất lượng tẩm sấy.

C. Thiết lập dữ liệu đầu vào

Các dữ liệu đầu vào của động cơ bao gồm: thông số về

kiểu làm mát; tổn hao công suất; đặc tính vật liệu; điều kiện

làm việc thông qua một số thông số đặc trưng của đối lưu

của vùng không khí cuối nắp động cơ. Các thông số trên

được thiết lập qua bảng thiết lập được giới thiệu như Hình 8.

Hình 8. Các thiết lập về kiểu làm mát và

thông số chất lưu (không khí)

Hình 9. Thông số về các tổn thất trong động cơ

Hình 10. Thông số vật liệu chế tạo động cơ và vật liệu làm mát

4. Kết quả phân tích mô hình

Độ tăng nhiệt độ của dây quấn bằng:

(1 / )

1 ( / ) ( / )

Cu i Fe Fe Fe

Cu

c Cu Fe Cu

Q R R Q R

R R R R

+ +=

+ +

Độ tăng nhiệt độ của lá sắt stato:

1 /

Fe c CuFe

c Fe

Q R

R R

+=

+

Hình 11. Kết quả phân tích mô hình mạch nhiệt

trên phần mềm Motor-CAD

Sau khi đã thiết lập các thông số cơ bản của mô hình

mạch nhiệt trên phần mềm Motor-CAD, chạy phân tích

nhiệt ở chế độ xác lập. Kết quả phân tích bằng mô hình mô

phỏng nhiệt được thể hiện dưới dạng sơ đồ mạch nhiệt như

Hình 11.

Khảo sát phân bố nhiệt trên động cơ không đồng bộ ở

một số điểm cơ bản được thể hiện trên Hình 12 và Hình 13.

So sánh kết quả phân bố nhiệt tính toán bằng phần mềm

Motor-CAD với kết quả xác định phân bố nhiệt bằng mô

hình mạch nhiệt đã đề xuất.

Motor-CAD cũng hỗ trợ công cụ để xác định sai số mô

phỏng như Hình 14 và 15:


Hình 12. Kết quả phân bố nhiệt trên động cơ theo phương

hướng kính

Hình 13. Kết quả phân bố nhiệt trên động cơ theo

phương hướng trục

Hình 14. Kết quả kiểm tra sai số giữa mô hình mạch nhiệt trên

Motor-CAD và mô hình mạch nhiệt đề xuất

Dạng đồ thị cột như sau:

Hình 15. Kết quả so sánh về sai số nhiệt độ giữa mô hình mạch

nhiệt trên Motor-CAD và mô hình mạch nhiệt đề xuất

5. Phân tích kết quả đo

Để đánh giá kết quả tính toán và mô phỏng, hệ thống

đo độ tăng nhiệt của động cơ được thực hiện theo tiêu

chuẩn bài đo IEC 630034-2-1 như Hình 16.

Hình 16. Hệ thống phần cứng hệ đo kiểm

Độ tăng nhiệt độ trong dây quấn stator được đo theo các

mức công suất khác nhau ở các tỷ lệ tải 25%, 50%,75% và

100% tải. Nhiệt độ động cơ tới hạn của động cơ có thể đạt

được sau 2 đến 3 tiếng chạy liên tục ở chế độ tải định mức.

Các số liệu đo được tự động lưu về theo form bảng thông

số kỹ thuật như Hình 17.

Hình 17. Bảng kết quả đo kiểm

Nhiệt độ tới hạn lớn nhất của động cơ đo được là

96,7°C. So với kết quả mô phỏng trên Hình 13 thì sai số

giữa mô phỏng và đo thực tế là 5°C. Sai số này là chấp

nhận được.

6. Kết luận

Từ các kết quả mô phỏng và kết quả thực nghiệm rút

ra một số kết luận như: phân bố nhiệt giữa mô hình mô

phỏng và kết quả thực nghiệm là tương đối đồng nhất, sai

lệch nhiệt độ lớn nhất là 5°C tại tâm dây quấn stato. Sai

số này có thể do một số nguyên nhân như: chưa kể đến

quá trình truyền nhiệt theo phương dọc trục của dây quấn

stato đã bị bỏ qua. Hệ số truyền nhiệt giữa dây quấn stato

và lõi thép phụ thuộc vào nhiều tham số công nghệ và vật

liệu. Thuật toán tính toán hệ số này trong Motor-CAD rất

phức tạp và được ghi nhận là khác biệt so với các công

thức quy đổi gần đúng đã công bố và sử dụng để tính toán

trong mô hình mạch nhiệt đề xuất. Quá trình trao đổi nhiệt

đối lưu ở vùng không khí đầu cuối nắp máy rất phức tạp,

nếu chỉ lựa chọn dựa trên các hệ số kinh nghiệm thì khó

đạt được độ chính xác cao. Từ kết quả bài báo có thể áp

dụng tính cho các loại động cơ khác nhau với công suất

từ 2,2 kW đến 11 kW.

Lời cảm ơn

Nghiên cứu được tài trợ bởi Chương trình khoa học và

công nghệ trọng điểm cấp quốc gia - Bộ Khoa học và Công

nghệ thông qua đề tài Mã số KC.05/16-20.



[1] Staton, D. A., Pickering, S. J, Lampard, D, Recent Advancement in the Thermal Design of Electric Motors, SMMA 2001 Fall Technical

Conference "Emerging Technologies for the Electric Motion

Industry", 3-5 Oct 2001, Raleigh-Durham, North Carolina, USA.

[2] Dave Staton, Douglas Hawkins and Mircea Popescu, Thermal

Behaviour of Electrical Motors – An Analytical Approach, Motor Design Ltd., Ellesmere, SY12 0EG, U.K.

[3] Boglietti, A., Cavagnino, A., Staton, D. A., Thermal Analysis of

TEFC Induction Motors, Industry Applications Conference, 38th IAS Annual Meeting, Volume 2, 12-16 Oct. 2003, pp. 849-856.

[4] Boglietti, A., Cavagnino, A., Staton, D. A., Thermal Sensitivity

Analysis of TEFC Induction Motors, IEE PEMD, Edinburgh, April

2004.

[5] Boglietti, A., Cavagnino, A., Staton, D. A., “TEFC Induction Motors

Thermal Models: A Parameter Sensitivity Analysis”, IEEE Transactions on Industry Applications, Volume 41, Issue 3, May-

June 2005, pp. 756-763.

[6] Boglietti, A., Cavagnino, A., Staton, D.A., Popescu, M., Cossar, C.,

McGilp, M.I., 'End space heat transfer coefficient determination for

different Induction Motor enclosure types', Industry Applications

Conference, 2008. Edmonton, October 2008.

[7] Boglietti, A., Cavagnino, A., Pastorelli, M., Staton, D. A., Vagati,

A., Thermal Analysis of Induction and Synchronous Reluctance Machines, IEMDC 2005, San Antonio, USA, May 2005.



TỐI ƯU HÓA CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHẢN ỨNG THỦY PHÂN

CƠ THỊT ĐỎ CÁ NGỪ SỌC DƯA (SARDA ORIENTALIS)

VỚI XÚC TÁC ENZYME PROTAMEX ĐỂ THU DỊCH PROTEIN THỦY PHÂN

BẰNG PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM

OPTIMIZATION OF PARAMETERS FOR HYDROLYSIS REACTION OF RED MEAT OF

STRIPED TUNA (SARDA ORIENTALIS) WITH PROTAMEX ENZYME AS A CATALYST TO

OBTAIN PROTEIN HYDROLYSATE SOLUTION BY USING APPLIED STATISTICS AND

PROBABILITY FOR ENGINEERS

Bùi Xuân Đông, Ngô Thị Ngọc Bích, Bùi Viết Cường*

Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Đà Nẵng; [email protected]

Tóm tắt - Dựa trên kết quả nghiên cứu ban đầu, tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với xúc tác enzyme Protamex nhằm thu dịch protein thủy phân được tiến hành. Mô hình toán học cấp 1 với hàm mục tiêu là mức độ thủy phân được lựa chọn. Sau khi phân tích mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố và sự tương tác của các yếu tố đến mức độ thủy phân cùng với ý nghĩa của hệ số b, phương trình hồi quy có dạng: DH = 50,052 – 4,54200×X1 – 66,3600×X2 – 0,975175×X3 + 0,109658×X1×X3 + 1,29208×X2×X3, trong đó, DH là mức độ thủy phân (%), X1 là thời gian phản ứng thủy phân (h), X2 là tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa (w:w) và X3 là nhiệt độ phản ứng thủy phân (°C). Điều kiện tối ưu là thời gian phản ứng thủy phân: 5h, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa: 0,5:100 (w:w) và nhiệt độ phản ứng thủy phân là 60°C. Với điều kiện tối ưu, mức độ thủy phân đạt giá trị cực đại là 7,3113%.

Abstract - Based on preliminary research results, optimization of parameters for hydrolysis reaction of red meat of striped tuna with Protamex enzyme as a catalyst to obtain protein hydrolysate is carried out by using the mathematical model with first order, and target of regression fucntion is degree of hydrolysis (DH). After analyzing degree of effect of parameters and interaction of parameters on degree of hydrolysis and the meaning of b varience in regression function, we have regression fuction of DH = 50.052 – 4.54200×X1 – 66.3600×X2 – 0.975175×X3 + 0.109658×X1×X3 + 1.29208×X2×X3, in which, DH is degree of hydrolysis (%), X1 is hydrolysis reaction time (h), X2 is ratio of Protamex to red meat of striped tuna (w:w), and X3 is hydrolysis reaction temperature (°C). The maximal value of degree of hydrolysis is 7.3113% when reaction time is 5h, ratio of Protamex to red meat of striped tuna is 0,5:100 (w:w), and reaction temperature is 60°C.

Từ khóa - Enzyme Protamex; cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa; phản ứng thủy phân; mô hình toán học; phương trình hồi quy.

Key words - Protamex enzyme; red meat of striped tuna; hydrolysis reaction; mathematical model; regression function.


Công nghiệp đánh bắt, chế biến và thương mại hải sản là

nguồn lợi kinh tế chính của nhiều quốc gia trên thế giới [1].

Trong công nghiệp chế biến hải sản, 40% khối lượng hải sản

đánh bắt được sử dụng cho con người và 60% khối lượng hải

sản đánh bắt bị thải ra môi trường ở dạng chất thải rắn như:

đầu, da, xương, ... [2]. Cá ngừ là nhóm hải sản được đánh bắt

chính và có vùng phân bố rộng ở các vùng biển Việt Nam.

Xuất khẩu cá ngừ đạt 400 triệu USD mỗi năm và là nguồn

xuất khẩu hải sản chính của Việt Nam. Khoảng 100.000 tấn

phụ phẩm của công nghiệp chế biến cá ngừ được tạo ra mỗi

năm và cơ thịt đỏ cá ngừ chiếm 2%. Cơ thịt đỏ cá ngừ có giá

trị dinh dưỡng cao nhất khi so sánh với các phụ phẩm khác

của công nghiệp chế biến cá ngừ. Tuy nhiên, cơ thịt đỏ cá ngừ

hiện nay chưa được sử dụng tương xứng với giá trị dinh dưỡng

khi dùng làm thức ăn gia súc hoặc bán ở các chợ đầu mối với

giá rất thấp, từ 4.000 đến 5.000 VNĐ/kg [3].

Protein thủy phân hải sản được sử dụng như một thành

phần tạo chức năng cho các sản phẩm thực phẩm bởi vì protein

có khả năng tạo bọt, tạo gel, tạo nhũ tương, ... [4]. Phản ứng

thủy phân với xúc tác enzyme có nhiều ưu điểm như điều kiện

phản ứng “nhẹ nhàng” hơn so với xúc tác phi enzyme, do đó

giá trị dinh dưỡng của sản phẩm thủy phân cao hơn, enzyme

có tính đặc hiệu, do đó mức độ tinh khiết của sản phẩm thủy

phân cao hơn so với xúc tác phi enzyme, bởi vì không hoặc ít

hình thành sản phẩm phụ [5, 6]. Do đó, xúc tác enzyme được

sử dụng phổ biến trong quá trình thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ

để thu nhận dịch protein thủy phân [3, 6, 7].

Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố (thời gian phản

ứng thủy phân, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc

dưa và nhiệt độ phản ứng thủy phân) đối với phản ứng thủy

phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa bằng enzyme Protamex để

thu dịch protein thủy phân đã được tiến hành, nhằm nâng cao

hiệu quả kinh tế của ngành công nghiệp đánh bắt và chế biến

cá ngừ, cũng như giải quyết các vấn đề liên quan đến môi

trường [7]. Tuy nhiên, các kết quả đã được công bố trên còn

mang tính rời rạc, không có sự tương tác giữa các yếu tố ảnh

hưởng. Bên cạnh đó, tối ưu hóa các yếu tố ảnh hưởng đến

phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với xúc tác

enzyme Protamex để thu dịch protein thủy phân chưa được

tiến hành, do đó các điều kiện tối ưu chưa được xác định.

Nghiên cứu này được tiến hành nhằm mục đích tối ưu

hóa các yếu tố ảnh hưởng đến phản ứng trên. Kết quả

nghiên cứu sẽ đặt nền tảng cơ bản cho các nghiên cứu tiếp

theo về sử dụng enzyme Protamex để thủy phân cơ thịt đỏ

cá ngừ sọc dưa, đặc biệt là xác định được điều kiện tối ưu

cho phản ứng này với xúc tác là enzyme Protamex thương

mại, trong đó hàm mục tiêu là mức độ thủy phân, để có thể

tiến tới sản xuất thử nghiệm và sản xuất với quy mô lớn.

2. Nguyên liệu và phương pháp nghiên cứu

2.1. Nguyên liệu và phương pháp xử lý nguyên liệu

Cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa được cung cấp bởi nhà máy

đồ hộp Hạ Long, Đà Nẵng. Nguyên liệu được xay nhỏ bằng

20 Bùi Xuân Đông, Ngô Thị Ngọc Bích, Bùi Viết Cường

máy xay (Luxta, Việt Nam) và lựa chọn bằng sàng phân

loại có đường kính lỗ sàng 3 – 3,5 mm. Sau đó, nguyên liệu

được chia nhỏ thành từng khối (100 gram/khối) và lưu trữ

ở -20°C – 2°C cho các phân tích tiếp theo.

2.2. Enzyme Protamex

Enzyme Protamex được cung cấp bởi Công ty TNHH

xuất nhập khẩu vật tư khoa học quốc tế - STECH

International. Enzyme Protamex thu nhận từ vi khuẩn

Bacillus và được phép sử dụng trong thực phẩm theo quy

định của Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên hiệp

quốc (FAO) và tổ chức Y tế thế giới (WHO). Các thông số

kỹ thuật của enzyme Protamex: hoạt độ là 1,5 AU (Anson

Units)/g; pH hoạt động tối thích trong khoảng từ 5,5 đến

7,5; nhiệt độ hoạt động tối thích trong khoảng từ 45°C đến

65°C; nhiệt độ bảo quản trong khoảng từ 0°C đến 5°C.

2.3. Quá trình thủy phân

Quá trình thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa được tiến

hành trong bình Erlenmeyer 250 mL bằng thủy tinh có nút

đậy nhám, phản ứng thủy phân được tiến hành ở pH tự

nhiên của cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa, tỷ lệ phối trộn giữa cơ

thịt đỏ cá ngừ sọc dưa:nước là 1:1 (w:w). Nhiệt độ của phản

ứng thủy phân được kiểm soát bằng tủ ấm (Memmert BE –

400, Đức). Sau khi kết thúc phản ứng thủy phân, enzyme

Protamex bị vô hoạt ở nhiệt độ 95°C trong 15 phút bằng

cách đun cách thủy. Dịch protein thủy phân thu được sau

phản ứng được lọc qua giấy lọc Whatman No. 1. Dịch lọc

được bảo quản trong tủ lạnh ở nhiệt độ 4°C cho các phân

tích tiếp theo [7].

2.4. Xây dựng mô hình toán học và ma trận thí nghiệm

Mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng (thời gian phản

ứng thủy phân, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ

sọc dưa và nhiệt độ phản ứng thủy phân) đối với mức độ

thủy phân là tuyến tính [7]. Do đó, mô hình toán học cấp 1

được lựa chọn để mô tả mối quan hệ của các yếu tố ảnh

hưởng đến mức độ thủy phân của phản ứng thủy phân cơ

thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với xúc tác enzyme Protamex nhằm

thu dịch protein thủy phân.

Quy hoạch trực giao cấp 1 với phương pháp thực

nghiệm toàn phần được sử dụng. Số lượng thí nghiệm cần

thực hiện được tính theo công thức: n = 2k. Trong đó, n là

số thí nghiệm cần thực hiện, k là số các yếu tố ảnh hưởng.

Dựa trên kết quả của nghiên cứu ban đầu [7], mức và

khoảng biến thiên của các yếu tố ảnh hưởng đến phản ứng

thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với xúc tác enzyme

Protamex để thu dịch protein thủy phân được thể hiện ở

Bảng 1.

Bảng 1. Mức, khoảng biến thiên của các yếu tố ảnh hưởng [9, 10]

Các yếu tố ảnh hưởng

Khoảng biến thiên

Mức

dưới

Mức

trên

Thời gian phản ứng thủy phân (h) 3 5

Tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ

sọc dưa (w:w) 0,3:100 0,5:100

Nhiệt độ phản ứng thủy phân (°C) 50 60

Mô hình toán học bậc 1 có dạng [9, 10]:

DH = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b12X1X2 + b13X1X3 +

b23X2X3 + b123X1X2X3

Trong đó:

X1: Thời gian phản ứng thủy phân (h);

X2: Tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa

(w:w);

X3: Nhiệt độ phản ứng thủy phân (°C);

bi (i=1,2,3): Hệ số trong phương trình hồi quy ứng với ảnh

hưởng bậc 1 của các yếu tố đối với mức độ thủy phân;

bij (i=1,2,3; j=1,2,3): Hệ số trong phương trình hồi quy ứng

với ảnh hưởng của tương tác cặp của các yếu tố đối với

mức độ thủy phân;

b123: Hệ số trong phương trình hồi quy ứng với ảnh

hưởng của tương tác của ba yếu tố đối với mức độ thủy phân.

Phần mềm Minitab (Version 16, Minitab Inc.,

Pennsylvania State, USA) được sử dụng để xây dựng ma

trận thí nghiệm.

Bảng 2. Ma trận thí nghiệm

TT X1 (h) X2 (w:w) X3 (°C)

1 3 0,3:100 50

2 5 0,3:100 50

3 3 0,5:100 50

4 5 0,5:100 50

5 3 0,3:100 60

6 5 0,3:100 60

7 3 0,5:100 60

8 5 0,5:100 60

2.5. Xác định hàm lượng axit amin tự do trong dịch

protein thủy phân

Phương pháp đồng được xây dựng bởi C. P. Pope và M.

F. Stevens được sử dụng để xác định hàm lượng axit amin

tự do trong dịch protein thủy phân [11].

2.6. Xác định mức độ thủy phân

Mức độ thủy phân (DH) được xác định theo công thức

[7]:

DH = NAA − NAA0

N0A − NAA0

× 100%

Trong đó:

NAA: Hàm lượng nitrogen axit amin trong dịch protein

thủy phân sau quá trình thủy phân (%);

NAA0: Hàm lượng nitrogen axit amin trong cơ thịt đỏ cá

ngừ sọc dưa trước quá trình thủy phân (%);

N0A: Hàm lượng nitrogen tổng trong cơ thịt đỏ cá ngừ

sọc dưa trước quá trình thủy phân (%).

Hàm lượng nitrogen axit amin và nitrogen tổng trong

cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa trước khi thủy phân lần lượt là

0,349% và 4,154% [7].

3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Mỗi điều kiện của phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ

sọc dưa với xúc tác enzyme Protamex để thu dịch protein

thủy phân được lặp lại ba lần, tương ứng với ba mức độ

thủy phân (DH1, DH2, DH3) được xác định. Kết quả thí

nghiệm được thể hiện ở Bảng 3.

https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Minitab_Inc.&action=edit&redlink=1

https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Pennsylvania


Bảng 3. Kết quả thí nghiệm

TT DH1 (%) DH2 (%) DH3 (%)

1 4,608 4,608 4,608

2 6,019 6,724 7,781

3 3,903 5,314 4,608

4 7,076 6,371 7,781

5 1,788 1,083 1,083

6 4,608 7,429 3,788

7 3,198 3,903 3,198

8 7,429 7,076 7,429

Các hệ số của phương trình hồi quy cấp 1, sự tương

thích của phương trình hồi quy với thực nghiệm (R2) được

tính toán bằng phần mềm Minitab (Version 16, Minitab

Inc., Pennsylvania State, USA). Mức độ ảnh hưởng của các

yếu tố, sự tương tác của các yếu tố đến mức độ thủy phân

của phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với xúc

tác enzyme Protamex nhằm thu dịch protein thủy phân, ý

nghĩa của các hệ số b trong phương trình hồi quy được đánh

giá qua giá trị P, với mức độ tin cậy 95% [10].

R2 thể hiện sự tương thích của phương trình hồi quy cấp

1 với thực nghiệm là 0,8838; chứng tỏ phương trình hồi quy

được xây dựng bởi phần mềm Minitab có mức độ tương

thích cao với thực nghiệm. Để nâng cao mức độ bền vững

phương trình hồi quy cấp 1, mức độ ảnh hưởng của các yếu

tố ảnh hưởng và sự tương tác của các yếu tố đến mức độ thủy

phân và ý nghĩa của các hệ số b trong phương trình hồi quy

cấp 1 cần được đánh giá thông qua giá trị P (P < 0,05).

Bảng 4. Hệ số b trong phương trình hồi quy và giá trị P

Hệ số Giá trị Giá trị P

b0 50,5435 0,000

b1 -4,54200 0,000

b2 -66,3600 0,006

b3 -0,975175 0,001

b12 4,4983 0,912

b13 0,109658 0,039

b23 1,29208 0,012

b123 -0,078250 0,825

Nhìn chung, các yếu tố riêng lẻ có ảnh hưởng đến mức

độ thủy phân. Thời gian phản ứng thủy phân có ảnh hưởng

lớn nhất khi P = 0,000, theo sau là nhiệt độ phản ứng thủy

phân với P = 0,001 và cuối cùng là tỷ lệ enzyme

Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ với P = 0,006.

Đối với sự tương tác của các cặp yếu tố, tỷ lệ enzyme

Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa và nhiệt độ phản ứng

thủy phân có ảnh hưởng lớn nhất (P = 0,012 < 0,05), thời

gian phản ứng thủy phân và nhiệt độ phản ứng thủy phân

(P = 0,039 < 0,05) có mức độ ảnh hưởng thấp hơn. Tuy

nhiên, sự tương tác giữa thời gian phản ứng thủy phân và

tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa không có

ảnh hưởng đến mức độ thủy phân khi P = 0,912 > 0,05. Bên

cạnh đó, sự tương tác của ba yếu tố (thời gian phản ứng

thủy phân, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa

và nhiệt độ phản ứng thủy phân) không có ảnh hưởng đối

với mức độ thủy phân khi P = 0,825 > 0,05. Mức độ tác

động đến mức độ thủy phân của các yếu tố riêng lẻ (thời

gian phản ứng thủy phân với P = 0,000; tỷ lệ enzyme

Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với P = 0,006 và nhiệt

độ phản ứng thủy phân với P = 0,001) lớn hơn sự tương tác

giữa các yếu tố (tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ

sọc dưa và nhiệt độ phản ứng thủy phân với P = 0,012 và

thời gian phản ứng thủy phân và nhiệt độ phản ứng thủy

phân với P = 0,039). Do đó, các hệ số trong phương trình

hồi quy được lựa chọn là b0, b1, b2, b3, b13, b23.

Phương trình hồi quy sau khi đánh giá sự ảnh hưởng

của các yếu tố và sự tương tác giữa các yếu tố đến mức độ

thủy phân và kiểm tra ý nghĩa hệ số b có dạng:

DH = 50,052 – 4,54200X1 – 66,3600X2 – 0,975175X3

+ 0,109658X1X3 + 1,29208X2X3

Nghiệm tối ưu cho phương trình hồi quy khi thời gian

thủy phân là 5 h, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ

sọc dưa là 0,5:100 (w:w), nhiệt độ thủy phân là 60°C được

xác định bằng phần mềm Minitab. Với giá trị của nghiệm

tối ưu, mức độ thủy phân đạt giá trị cực đại là DHmax =

7,3113%.

Nghiên cứu đã cung cấp các thông tin cần thiết để kiểm

soát phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa (Sarda

orientalis) với xúc tác enzyme Protamex thông qua phân tích

và đánh giá được sự ảnh hưởng của các yếu tố riêng rẽ (thời

gian phản ứng thủy phân, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá

ngừ sọc dưa và nhiệt độ phản ứng thủy phân), cũng như sự tác

động của các yếu tố riêng rẽ đối với hàm mục tiêu là mức độ

thủy phân. Các điều kiện tối ưu cho mức độ thủy phân được

xác định trong nghiên cứu này, do đó, khả năng ứng dụng của

nghiên cứu với quy sản xuất lớn được nâng cao.

4. Kết luận

Nghiên cứu đã tiến hành xây dựng được mô hình toán

học cấp 1 để mô tả mối quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng

(thời gian phản ứng thủy phân, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ

thịt đỏ cá ngừ sọc dưa và nhiệt độ phản ứng thủy phân) đến

phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa bằng enzyme

Protamex thương mại để thu dịch protein thủy phân với hàm

mục tiêu là mức độ thủy phân. Dựa trên lý thuyết thống kê

và xác suất, sau khi phân tích nhận thấy, các yếu tố và sự

tương tác giữa các yếu tố có ảnh hưởng đến mức độ thủy

phân là: thời gian phản ứng thủy phân, nhiệt độ phản ứng

thủy phân, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa,

tỷ lệ enzyme Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa và nhiệt độ

phản ứng thủy phân, thời gian phản ứng thủy phân và nhiệt

độ phản ứng thủy phân. Mô hình toán học cấp 1 thể hiện mối

quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ thủy phân của

phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa với xúc tác

enzyme Protamex có phương trình hồi quy: DH = 50,052 –

4,54200X1 – 66,3600X2 – 0,975175X3 + 0,109658X1X3 +

1,29208X2X3. Trong đó, DH là mức độ thủy phân (%), X1 là

thời gian phản ứng thủy phân (h), X2 là tỷ lệ enzyme

Protamex:cơ thịt đỏ cá ngừ sọc dưa (w:w) và X3 là nhiệt độ

phản ứng thủy phân (°C). Nghiệm tối ưu của phương trình

hồi quy được xác định bằng phần mềm Minitab 16 với thời

gian phản ứng thủy phân là 5h, tỷ lệ enzyme Protamex:cơ



https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Pennsylvania

22 Bùi Xuân Đông, Ngô Thị Ngọc Bích, Bùi Viết Cường

thịt đỏ cá ngừ sọc dưa là 0,5:100 (w:w), nhiệt độ phản ứng

thủy phân là 60°C. Với giá trị của nghiệm tối ưu, mức độ

thủy phân đạt giá trị cực đại DHmax = 7,3113%. Nghiên cứu

đã đặt nền tảng cho kiểm soát phản ứng thủy phân cơ thịt đỏ

cá ngừ sọc dưa bằng enzyme Protamex thương mại nhằm

thu dịch protein thủy phân để tiến tới sản xuất thử nghiệm và

sản xuất với quy mô lớn.

Lời cảm ơn

Nghiên cứu được tiến hành với sự hỗ trợ kinh phí của

Đề án “Phát triển và ứng dụng công nghệ sinh học trong

lĩnh vực chế biến đến năm 2020” của Bộ Công thương

thông qua Dự án Sản xuất thử nghiệm, mã số

03.17/CNSHCB.


[1] Oosterveer, P., “Governing global fish provisioning: Ownership and

management of marine resources”, Ocean & Coastal Management,

51(12), 2008, pp. 797-805.

[2] Dekkers, E., et al., “Oxidative stability of mahi mahi red muscle

dipped in tilapia protein hydrolysates”, Food Chemistry, 124(2), 2011, pp. 640-645.

[3] Phạm Thị Hiền, Huỳnh Nguyễn Duy Bảo, “Ảnh hưởng các điều kiện

chiết khác nhau đến hiệu suất thu hồi protein từ cơ thịt đỏ cá ngừ”,

Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Số Thủy sản, 2014,

trang 31-35.

[4] Chalamaiah, M., et al., “Protein hydrolysates from meriga (Cirrhinus

mrigala) egg and evaluation of their functional properties”, Food

Chemistry, 120(3), 2010, pp. 652-657.

[5] Blendford, D. E., “Protein hydrolysates: Functionalities and uses in

nutritional products”, International Foods and Ingredients, 3, 1994, pp. 45-49.

[6] Wisuthiphaet, N., S. Klinchan, and S. Kongruang, “Fish Protein

Hydrolysate Production by Acid and Enzymatic Hydrolysis”,

International Journal of Applied Science and Technology, King

Mongkut’s University of Technology North Bangkok, 9(4), 2016, pp. 261-270.

[7] Bui Xuan Dong, B.V.C., Ngo Thi Ngoc Bich, Pham Van Tuyen,

Pham Thi My, “Research on the suitable parameters for hydrolysis

reaction of read meat of Striped tuna (Sarda Orientalis) by using commercial Protamex”, Vietnam Journal of Science and

Technology, 55, No. 5A, 2017, pp. 108-115.

[8] Thuy, T.T.B.T.a.D.T.T., “Research on application of Protamex

enzyme to hydrolysis Herring (Sardinella gibbosa) to obtain amino

acids solution”, Science Journal, Fishery Technology, No. 2/2016, 2016, pp. 93-100.

[9] Nguyễn Cảnh, Quy hoạch thực nghiệm, NXB Đại học Quốc gia

Thành phố Hồ Chí Minh, 1993.

[10] Montgomery, D.C. and G.C. Runger, Applied statistics and

probability for engineers, John Wiley & Sons, 2010.

[11] Pope, C. and M.F. Stevens, “The determination of amino-nitrogen

using a copper method”, Biochemical Journal, 33(7), 1939, pp.

1070-1077.



GIẢI PHÁP SỬ DỤNG NƯỚC HỢP LÝ TRONG CÁC HỘ GIA ĐÌNH

TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG

MEASURES FOR REASONABLE WATER USE IN HOUSEHOLDS IN DA NANG CITY

Mai Thị Thùy Dương1, Nguyễn Lan Phương1, Trần Văn Quang1, Phan Thị Kim Thủy1, Binaya Raj Shivakot2 1Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng;

[email protected], [email protected], [email protected], [email protected] 2Viện Chiến lược Môi trường toàn cầu (IGES); [email protected]

Tóm tắt - Lượng nước sử dụng cho nhu cầu sinh hoạt của người dân phụ thuộc rất nhiều vào mức độ trang bị thiết bị vệ sinh và cách thức sử dụng nước. Bài báo đã đưa ra kết quả điều tra về cách sử dụng nước bên trong nhà ở gia đình tại Đà Nẵng, làm cơ sở cho việc đề xuất các giải pháp cấp nước an toàn, phù hợp với thực tế về sự khan hiếm của nguồn nước. Kết quả có được từ khảo sát cho thấy, thiết bị vệ sinh được sử dụng đa dạng như vòi rửa chén, vòi hoa sen, máy giặt. Tần suất sử dụng các loại thiết bị vệ sinh ít có sự khác biệt và số hộ gia đình trang bị vòi hoa sen (mức 2) là phổ biến. Lượng nước sử dụng phụ thuộc vào thời gian, tuần suất, loại thiết bị được sử dụng. Ngoài ra, bài báo còn đưa ra các giải pháp về đầu tư thiết bị và cách thức sử dụng nước tiết kiệm tại các hộ gia đình, nhằm giải quyết vấn đề tồn tại của việc cấp nước sạch tại thành phố Đà Nẵng.

Abstract - The way people use water significantly affects the water consumption for each purpose. The article reveals the results of an investigation into the way households in Danang use water. It is also the basis for proposing measures for water supply which are required to be safe, suitable for the practice of water shortage. The results show that sanitary wares such as dishwashing faucets, showers and washing machines are used fairly commonly. The usage frequency of these appliances shows little differences and the number of households equipped with showers (level 2) is quite large. The water consumption depends on time, frequency and the kinds of equipment being used. Moreover, the article also proposes some measures for investing in devices and the methods of utilizing water economically for households, which has played a part in solving existing problems of fresh water supply in Danang.

Từ khóa - cấp nước; thiết bị vệ sinh; sử dụng hợp lý; hộ gia đình; tiêu chuẩn

Key words - water supply; sanitary equipment; reasonable use; household; standards


Trong hơn hai mươi năm đổi mới, thành phố Đà Nẵng

đã có bước phát triển khá nhanh về kinh tế, xã hội và đời

sống. Sự phát triển đó đã bước đầu làm thay đổi diện mạo

của thành phố. Tuy nhiên, những thành tựu đạt được vẫn

chưa đáp ứng được những đòi hỏi và diễn biến khách quan

của quá trình đô thị hoá. Xây dựng và phát triển hạ tầng kỹ

thuật, trong đó có vấn đề cung cấp nước sạch cho các khu

vực dân cư, đặc biệt cho các trung tâm đô thị và các khu

công nghiệp được xác định là một trong những nhiệm vụ

quan trọng hàng đầu của sự nghiệp phát triển kinh tế – xã

hội của thành phố Đà Nẵng hiện nay.

Hệ thống cấp nước đô thị về cơ bản đã phát triển theo

quy hoạch được phê duyệt tại Quyết định số 465/QĐ-TTg

ngày 17/6/2002, và kết quả là hệ thống cấp nước Đà Nẵng

hiện đã phục vụ được cho toàn thành phố khoảng 87,26%,

với mức tiêu thụ là 126 lít/người-ngày; trong đó khoảng

94,1% dân số nội thành, với 132 lít/người-ngày; đối với

khu vực ngoại thành, tỷ lệ dân số được cấp nước là khoảng

40%, với khoảng 113 lít/người-ngày [1]. Theo báo cáo Dự

thảo quy hoạch cấp nước TP. Đà Nẵng đến năm 2030, tầm

nhìn đến năm 2050 [2], các chỉ tiêu cụ thể đến năm 2030 là

tỷ lệ cấp nước sạch đạt 100%, lượng nước tiêu thụ là 160 -

200 lít/người/ngày; dịch vụ cấp nước ổn định, liên tục 24

giờ trong ngày. Trên cơ sở đánh giá chất lượng, trữ lượng

các nguồn nước, số liệu về dự báo nhu cầu dùng nước cũng

như tác động của biến đổi khí hậu đến nguồn khai thác thì

Đà Nẵng gặp rất nhiều khó khăn trong việc tìm kiếm nguồn

nước thô cung cấp cho hệ thống cấp nước của thành phố.

Các sông lớn như sông Cầu Đỏ, sông Cu Đê là nguồn khai

thác chính cho hệ thống cấp nước của thành phố bị nhiễm

mặn nghiêm trọng [3].

Để bảo vệ nguồn nước hiệu quả, thành phố Đà Nẵng

cần có các chương trình, kế hoạch phát triển cũng như quy

hoạch hệ thống cấp nước hợp lý. Nhằm phục vụ cho các

công tác trên thì việc nghiên cứu, điều tra hiện trạng tại các

đối tượng dùng nước là thực sự cần thiết. Hiện nay, hệ

thống cấp nước bên trong công trình nhà ở của người dân

chủ yếu được thiết kế, lắp đặt thiết bị vệ sinh theo thói

quen, kinh nghiệm mà chưa quan tâm đến lưu lượng khi sử

dụng. Người dân vẫn thường quen với lối sống sử dụng

nhiều nước làm gia tăng chi phí năng lượng, chi phí vận

hành và gia tăng lượng phát thải khí nhà kính ra môi

trường. Vì vậy, việc đề xuất giải pháp tiết kiệm, giảm thiểu

lượng nước sử dụng nhưng vẫn thỏa mãn nhu cầu của

người dân nhằm giảm áp lực cho các nguồn nước, tiết kiệm

năng lượng là hết sức cấp bách.

2. Đối tượng, nội dung, phương pháp nghiên cứu

2.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống cấp nước bên trong

nhà ở gia đình ở 7 quận, huyện trên địa bàn thành phố Đà

Nẵng, bao gồm: Sơn Trà, Liên Chiểu, Hải Châu, Hòa Vang,

Ngũ Hành Sơn, Thanh Khê, Cẩm Lệ.

2.2. Nội dung nghiên cứu

1. Điều tra đánh giá cách thức sử dụng nước sinh hoạt

trong các hộ gia đình trên địa bàn thành phố Đà Nẵng:

Lập phiếu điều tra trên 94 hộ gia đình gồm những thông

tin: Thiết bị sử dụng nước, mức độ trang bị thiết bị vệ sinh,

tần suất sử dụng, thời gian sử dụng, lượng nước sử dụng tại

các thiết bị vệ sinh, nhận thức của người dân về vấn đề

nước sạch. Cụ thể:

+ Liên Chiểu: 16 hộ



24 Mai Thị Thùy Dương, Nguyễn Lan Phương, Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy, Binaya Raj Shivakot

+ Thanh Khê: 16 hộ

+ Hải Châu: 20 hộ

+ Cẩm Lệ: 12 hộ

+ Ngũ Hành Sơn: 12 hộ

+ Sơn Trà: 12 hộ

+ Hòa Vang: 6 hộ

Tiến hành điều tra trong thời gian: tháng 03 - 05/2014;

tháng 03 - 05/2015 và tháng 11/2015 - tháng 05/2016.

2. Đánh giá kết quả điều tra về mức độ trang bị thiết bị

vệ sinh, cách thức sử dụng nước, lượng nước sử dụng.

3. Đề xuất giải pháp sử dụng nước hợp lý.

2.3. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập số liệu:

Thu thập các tài liệu về lượng nước cấp cho người dân

tại Đà Nẵng từ Công ty Cấp nước Đà Nẵng.

Thu thập tài liệu, số liệu bằng phiếu câu hỏi và phỏng

vấn trực tiếp người dân trên địa bàn thành phố Đà Nẵng.

Phương pháp thống kê: Thống kê xử lý số liệu thu thập

được từ việc điều tra, khảo sát như tỷ lệ sử dụng thiết bị vệ

sinh, mức độ trang bị thiết bị, tần suất, thời gian, lượng nước.

Phương pháp đo đạc: Đo lưu lượng nước tại các thiết

bị vệ sinh bằng các thiết bị thể tích, đồng hồ bấm giây.

Phương pháp đánh giá: So sánh các số liệu giữa tiêu

chuẩn, quy chuẩn với số liệu thu thập được để đánh giá.

Phương pháp kế thừa:

Cập nhật các tài liệu liên quan đến tình hình phát triển

của thành phố trong những năm gần đây: Quy hoạch phát

triển, chiến lược, các dự án, công trình, hệ thống cấp thoát

nước của các công trình dân dụng.


3.1. Kết quả điều tra

3.1.1. Thiết bị sử dụng nước trong các nhà ở gia đình

Tỷ lệ sử dụng các loại thiết bị vệ sinh trong nhà ở gia

đình được thể hiện trong Hình 1.

Hình 1. Biểu đồ về tỷ lệ sử dụng thiết bị vệ sinh

trong nhà ở gia đình

Mục đích sử dụng nước tại các hộ gia đình như rửa tay,

rửa mặt; vệ sinh (nước dội bồn cầu); uống; nấu ăn; rửa

chén; tắm rửa; giặt; và một số nhu cầu khác như lau nhà,

rửa xe, tưới cây, tưới sân. Thiết bị sử dụng nước trong các

hộ dân tương đối đa dạng. Các thiết bị được dùng phổ biến

như vòi rửa chén (100%), vòi hố xí (70%), vòi hoa sen,

máy giặt. Đây là những thiết bị thiết yếu và phù hợp với

mức sống hiện nay của người dân tại thành phố Đà Nẵng.

Bên cạnh đó, bồn tắm, vòi nước nóng sử dụng năng lượng

mặt trời rất ít được sử dụng vì chi phí đầu tư cao.

Vòi rửa chén Vòi hoa sen

Máy giặt Hố xí thùng rửa

Hình 2. Một số thiết bị vệ sinh được sử dụng phổ biến

3.1.2. Mức độ trang bị thiết bị vệ sinh

Hình 3 thể hiện mức độ trang bị các loại thiết bị sử dụng

nước trong các hộ gia đình.

Hình 3. Biểu đồ mức độ trang bị thiết bị vệ sinh

Ghi chú:

Mức 1: Nhà ở bên trong mỗi căn hộ có chậu rửa, hố xí,

bồn tắm, cấp nước nóng cục bộ.

Mức 2: Nhà ở bên trong có trang bị thiết bị vệ sinh: vòi

tắm hoa sen, chậu rửa, hố xí.

Mức 3: Nhà ở bên trong có trang bị thiết bị vệ sinh: vòi

tắm, chậu rửa, hố xí.

Mức 4: Nhà ở bên trong mỗi căn hộ có một vòi nước sử

dụng chung cho các nhu cầu sinh hoạt [4].

100

69

15 19

77

33

7061

41

56

19

65

31

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Vò

i rử

a ch

én

Hố

xí

thư

ờn

g (

6li

t)

Hố

xí

tiết

kiệ

m (

3li

t)

Hố

xí

dộ

i n

ướ

c

Vò

i h

ươ

ng s

en

Bể

chư

a

Vò

i d

ướ

i h

ươ

ng s

en

Vò

i xịt

hố

xí

Vò

i n

ướ

c giặ

t

Ch

ậu r

ửa

tay

Bơ

m n

ướ

c

Máy

giặ

t

Vò

i sâ

n v

ườ

n

Phòng bếp Phòng tắm Khác

2

77

18

3

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Mức 1 Mức 2 Mức 3 Mức 4


Trang thiết bị vệ sinh chủ yếu là ở mức 2, là loại có vòi

hươnhoag sen, chậu rửa, hố xí (77%). Với mức độ trang bị

thiết bị vệ sinh này vừa đảm bảo cho các tiện nghi sinh

hoạt, nhu cầu dùng nước, vừa phù hợp với mức sống trung

bình của thành phố.

Tuy nhiên, vòi hoa sen cũng như các thiết bị vệ sinh

khác được sử dụng rất đa dạng. Loại vòi hoa sen được sử

dụng phổ biến là loại 6 - 7 lít/phút. Bên cạnh đó, một số

gia đình còn sử dụng thiết bị vệ sinh với lưu lượng lên

đến 16 lít/phút. Đây là những thiết bị cũ, không tiết kiệm

nước hoặc có nhưng người dân tháo ra sau khi làm sạch

cặn, lưu lượng tiêu hao thường rất lớn so với nhu cầu của

người dùng.

3.1.3. Tần suất sử dụng

Chi tiết về tần suất sử dụng các thiết bị vệ sinh được thể

hiện ở Hình 4

Hình 4. Biểu đồ về tần suất sử dụng các thiết bị vệ sinh

Tần suất sử dụng các loại thiết bị vệ sinh không khác

nhau nhiều, trung bình từ 1-3 lần/ngày. Một số thiết bị được

sử dụng thường xuyên hơn cả như vòi xịt hố xí, vòi nước

chậu rửa tay hay vòi dưới hoa sen.

3.1.4. Thời gian sử dụng

Hình 5 thể hiện thời gian mở vòi trong một ngày ở các

loại thiết bị vệ sinh khác nhau.

Hình 5. Biểu đồ về thời gian sử dụng các thiết bị vệ sinh

Ngoài loại thiết bị, tần suất thì thời gian sử dụng cũng ảnh

hưởng nhiều đến lượng nước tiêu tốn ở các thiết bị vệ sinh.

Theo kết quả điều tra, thời gian mở vòi nước cho việc rửa chén

nhiều hơn so với các mục đích khác (11,4 phút ~ 0,19h).

3.1.5. Lượng nước sử dụng cho từng mục đích

Hình 6 thể hiện lượng nước tiêu thụ cho mỗi lần sử dụng

nhằm đánh giá, so sánh lượng nước tiêu thụ giữa các loại

thiết bị vệ sinh khi phục vụ cho các mục đích khác nhau.

Hình 6. Biểu đồ lượng nước sử dụng

Nước sử dụng cho mục đích tắm rửa chiếm nhiều nhất

trong tổng lượng nước sử dụng trong ngày, trung bình xấp

xỉ 30 lít/người/ngày. Bên cạnh đó, nước sử dụng cho nhu

cầu vệ sinh, giặt áo quần cũng tương đối cao và phụ thuộc

vào loại thiết bị vệ sinh. Do đó, việc lựa chọn các thiết bị

vệ sinh trong nhà tắm, cũng như thói quen sử dụng các thiết

bị vệ sinh đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định

lượng nước tiêu thụ ở hộ gia đình [5].

3.2. Đề xuất giải pháp sử dụng nước hợp lý

3.2.1. Đầu tư trang bị thiết bị vệ sinh

Việc sử dụng tiết kiệm nước tại các hộ gia đình ít được

quan tâm do chi phí tiền nước thường ít hơn so với các nhu

cầu khác. Tuy nhiên, với sự khan hiếm nước trong tương

lai thì việc hướng tới lối sống bền vững liên quan đến việc

sử dụng nước cần được quan tâm. Một trong những giải

pháp rất thiết thực trong việc sử dụng nước tiết kiệm đó là

đầu tư thay thế các thiết bị vệ sinh.

Hiện nay, các hãng sản xuất thiết bị vệ sinh đã đồng loạt

đưa ra loại thiết bị tiết kiệm nước với cơ chế hòa trộn bọt

khí vào trong các hạt nước để giảm bớt đáng kể lưu lượng

tại các đầu vòi nhưng vẫn đảm bảo áp lực đủ mạnh cho nhu

cầu dùng nước. Với cơ chế mới, vòi sen lưu lượng nước chỉ

nhỏ hơn 7 lít trong một phút vẫn đảm bảo chức năng thư

giãn, trong khi đó hệ thống vòi sen thế hệ cũ tiêu tốn lưu

lượng nước lên đến 10 lít/phút.

Hình 7. Vòi hoa sen với cơ chế hòa trộn khí tiết kiệm nước

2,51,6

2,31,7

0,8

2,8

4

1,1

4

1,2

012345

Vò

i rử

a ch

én

Hố

xí

thư

ờn

g (

6li

t)

Hố

xí

tiết

kiệ

m (

3li

t)

Hố

xí

dộ

i n

ướ

c

Vò

i h

ươ

ng s

en

Vò

i d

ướ

i h

ươ

ng s

en

Vò

i xịt

hố

xí

Vò

i n

ướ

c giặ

t

Ch

ậu r

ửa

tay

Máy

giặ

t

Phòng bếp Phòng tắm

Lần

/ng

ày

0,19

0,10,08

0,02

0,08

0,03

0

0,04

0,08

0,12

0,16

0,2

Vòi

rửa

chén

Vòi

hương

sen

Vòi

dưới

hương

sen

Vòi xịt

hố xí

Vòi

nước

giặt

Chậu

rửa tay

Giờ

/lần

/ng

ườ

i

11,8 14,07,4

3,8

29,524,2

10,216,0

12,3

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

Vò

i rử

a ch

én

Hố

xí

thư

ờn

g (

6li

t)

Hố

xí

tiết

kiệ

m …

Hố

xí

dộ

i n

ướ

c

Vò

i h

ươ

ng s

en

Vò

i d

ướ

i h

ươ

ng s

en

Vò

i xịt

hố

xí

Vò

i n

ướ

c giặ

t

Ch

ậu r

ửa

tay

Phòng bếp Phòng tắm

Lít

/ng

ườ

i/n

gày

26 Mai Thị Thùy Dương, Nguyễn Lan Phương, Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy, Binaya Raj Shivakot

Trước đây bồn cầu 2 nút có lưu lượng xả là 3l/6l, hiện

nay, với các loại bồn cầu 2 nút sử dụng công nghệ xả mới,

lượng nước tiêu thụ chỉ còn 3l/4,5l hay 3l/4,8l. Loại bồn

cầu một nút chỉ còn 4,8l cho một lần xả, trong khi đó loại

bồn cầu một nút được dùng phổ biến tại nước ta vẫn là 9l

cho một lần xả.

Bảng 1. Bảng thông số của các loại bồn cầu dội nước

Loại bồn cầu

Lượng nước xả

(Lít/lần)

Chế độ 1 Chế độ 2

Xí bệt xả 2

chế độ

Loại thường

6 4,5

6 3

5 3

Loại tiết kiệm nước 4,8 3

4,5 3

Xí bệt xả 1 chế

độ

Loại thường 6

Loại tiết kiệm nước 4,5

Xí xổm dội

nước

Xí xổm vệ sinh và két

nước treo tường

3-6

Bảng 2. Bảng lượng nước dùng với các thiết bị khác nhau

Loại bồn

cầu

Tần suất sử

dụng (lần)

Lượng nước xả (lít)

Loại thường Tiết kiệm

Xí bệt xả 2

chế độ 2 12 9

Xí bệt xả 1

chế độ 1,5 9 6,75

Hình 8. Một số loại bồn cầu phổ biến

Ngoài ra, việc sử dụng nước tiết kiệm còn có thể thực

hiện với công nghệ điều tiết dòng chảy. Lắp đặt các thiết bị

điều chỉnh lưu lượng dòng chảy và đầu lọc sục khí vào các

thiết bị sử dụng nước (các vòi sen và vòi chậu) có thể tiết

kiệm lên đến 35% lượng nước sử dụng. Sản phẩm đầu lọc

tiết kiệm nước tích hợp công nghệ điều tiết dòng chảy có

thể được lắp đặt vào bất kỳ vòi rửa nào và có tác dụng đảm

bảo lưu lượng dòng chảy ổn định, không phụ thuộc vào áp

suất hệ thống.

Hình 9. Thiết bị điều chỉnh dòng

Một trong những phương pháp tận dụng lượng nước

thải đó là sử dụng phòng tắm ECO - hệ thống giúp tiết kiệm

nước bằng cách sử dụng 1 phần nước xám để xả toilet.

Trong khi các phương pháp xử lý nước xám khác như dùng

tia UV… có chi phí khá cao thì hệ thống này sử dụng giải

pháp đơn giản nhất, đó là trộn nước sạch với nước xám.

Khi nước xám được lưu trữ ở bồn xả, hệ thống sẽ xả tương

ứng 1 lượng nước sạch, điều này giúp đảm bảo các yếu tố

vệ sinh mà vẫn tiết kiệm được một lượng lớn nước.

Hình 10. Thiết bị nước ECO

3.2.2. Cách thức sử dụng nước

Giảm lượng nước thải

Nên sử dụng thau khi rửa bát, rửa rau hay cọ rửa đồ vật.

Nước rửa lần cuối có thể dùng lại vào mục đích khác như

cọ rửa, lau nhà. Nước không có xà phòng có thể dùng để

tưới cây, tưới đường.

Sử dụng thiết bị vệ sinh hiệu quả

Ở hố xí tiết kiệm có 2 nút nhấn, nên sử dụng đúng cách,

đúng với mục đích thiết kế của thiết bị để tiết kiệm lượng

nước tiêu tốn.

Không để thức ăn thừa, giấy ăn hay mẩu rác nhỏ vào hố

xí để tránh lãng phí nước dội.

Sử dụng vòi nước hiệu quả

Điều chỉnh lưu lượng nước tại vòi vừa đủ dùng, tránh

để nước chảy lãng phí, tắt vòi nước trong quá trình chờ.

http://vn.meet-bis.vn/wp-content/uploads/2013/01/tkn1.jpg

http://vn.meet-bis.vn/wp-content/uploads/2013/01/tkn2.jpg


Nên khóa kỹ các vòi nước khi không dùng. Nhanh chóng

sữa chữa hoặc thay thế nếu có rò rỉ, thất thoát.

Thường xuyên kiểm tra rò rỉ trong hệ thống cấp nước

Phát hiện và xử lý sự cố rò rỉ trên đường ống cấp nước

sớm để hạn chế tối đa sự thất thoát. Nên thường xuyên kiểm

tra đồng hồ nước để phát hiện thất thoát trên đường ống

nước một cách sớm nhất.

4. Kết luận

Nghiên cứu đã chỉ ra lượng nước sử dụng phụ thuộc rất

nhiều vào loại thiết bị vệ sinh như loại hoa sen, hố xí (hố

xí thường: 14 lít/người/ngày, hố xí tiết kiệm: 7,4

lít/người/ngày, hố xí dội nước 3,8 lít/người/ngày), vòi

nước; thói quen (mở vòi liên tục hay mở khi dùng) cũng

như thói quen sinh hoạt của người dân ở từng khu vực (có

tưới cây, tưới đường).

Việc điều tra, khảo sát hệ thống cấp nước bên trong nhà

để đưa ra được số liệu sát thực tế (146 lít/người/ngày) nhằm

phục vụ cho công tác tính toán, quy hoạch, và đặc biệt cấp

bách trong hoàn cảnh nguồn nước thô ngày càng khan hiếm

như hiện nay.

Bên cạnh đó, bài báo đã đưa ra được một số giải pháp

nhằm giảm thiểu lượng nước sử dụng nhưng vẫn thỏa mãn

nhu cầu hằng ngày trong mỗi hộ dân như giải pháp về thiết

bị, vật tư, phụ kiện tiết kiệm nước; giải pháp về cách thức

sử dụng nước. Xây dựng một bộ hướng dẫn về cách thức

dùng nước, cách lựa chọn thiết bị tiết kiệm nước phù hợp

với từng mục đích sử dụng khi lắp đặt, xây mới hệ thống

cấp thoát nước bên trong công trình.


[1] Báo cáo hiện trạng cấp nước TP. Đà Nẵng 2015.

[2] Dự thảo quy hoạch cấp nước TP. Đà Nẵng đến năm 2030, tầm nhìn

đến năm 2050.

[3] Chi cục Thủy lợi thành phố Đà Nẵng, Đánh giá tài nguyên nước mặt

hệ thống sông Cu Đê và sông Túy Loan phục vụ phát triển kinh tế xã

hội thành phố Đà Nẵng, 2005.

[4] Bộ Xây dựng, Cấp nước bên trong, Tiêu chuẩn thiết kế TCVN 4513

-1988, 1988.

[5] EPRC, Report “Study on reducing GHG emission in urban

households in Da Nang, Vietnam through change in lifestyle, IGES,

2016.


28 Nguyễn Minh Hòa

NHẬN DẠNG HỆ THỐNG BỒN LIÊN KẾT BẰNG MÔ HÌNH MỜ VỚI DỮ LIỆU

ĐO LƯỜNG TỪ MÔ PHỎNG VÀ MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM

IDENTIFICATION OF COUPLED-TANKS SYSTEM WITH FUZZY MODEL BASED ON

MEASUREMENT DATA FROM SIMULATION AND EXPERIMENTAL APPARATUS

Nguyễn Minh Hòa

Trường Đại học Trà Vinh; [email protected]

Tóm tắt - Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu mô phỏng và thực nghiệm nhận dạng hệ thống bồn liên kết bằng mô hình mờ Takagi-Sugeno. Mô hình mờ nhiều đầu vào - nhiều đầu ra (MIMO) được nhận dạng trên cơ sở kết hợp các mô hình mờ nhiều đầu vào -một đầu ra (MISO). Các tập mờ và các hàm liên thuộc được nhận dạng bằng phương pháp phân nhóm mờ sử dụng giải thuật Gustafson - Kessel cải tiến. Các tham số của các mô hình mờ MISO được ước lượng bằng giải thuật tối ưu hóa bình phương tối thiểu có trọng số. Tất cả các giải thuật nhận dạng được thực hiện trên dữ liệu mô phỏng và đo lường thực nghiệm của hệ thống bồn liên kết. Chỉ số phương sai đại diện (VAF) được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình mờ nhận dạng. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mờ Takagi-Sugeno có chỉ số VAF rất cao nên có thể được áp dụng nhận dạng các hệ bồn liên kết trong thực tế.

Abstract - This paper presents a simulation and experimental study of identification of coupled-tanks systems with Takagi-Sugeno fuzzy model. The MIMO fuzzy model is obtained based on the combination of multiple-input, single-output (MISO) fuzzy models. Fuzzy sets and membership functions are derived by fuzzy clustering method using improved Gustafson-Kessel algorithm. MISO fuzzy models’ parameters are estimated using weighted least square approach. Identification algorithms are implemented with simulated and experimental measurement data of coupled-tanks system. The variance-accounted-for (VAF) index is used to validate the fitness of the resulted fuzzy model. Study results show that the fuzzy model provides a very high VAF; and therefore, can be applied to the identification of practical coupled-tanks systems.

Từ khóa - nhận dạng hệ thống; mô hình hóa mờ; mô hình mờ Takagi-Sugeno; hệ thống bồn liên kết; phân nhóm mờ; mô hình thực nghiệm.

Key words - system identification; fuzzy modeling; Takagi-Sugeno fuzzy model; coupled-tanks system; fuzzy clustering; experimental model.


Trong quá trình phân tích và thiết kế các hệ thống động,

công việc quan trọng đầu tiên là xây dựng mô hình toán của

hệ thống cần điều khiển [1]. Các mô hình toán được rút ra

bằng hai nguyên lý chủ yếu sau: (i) Dựa trên các định luật vật

lý chi phối hoạt động của hệ thống, và (ii) Dựa vào dữ liệu đo

lường đầu vào - đầu ra từ hệ thống. Đối với các hệ thống đa

biến, phức tạp, thì nguyên lý thứ hai thường được dùng để mô

hình hóa hệ thống, hay còn gọi là nhận dạng hệ thống [2].

Các hệ thống có thể được nhận dạng bằng các mô hình

hồi quy tuyến tính hoặc phi tuyến. Do phần lớn các hệ

thống trong thực tế là phi tuyến, có tầm hoạt động rộng nên

các mô hình hồi quy tuyến tính không thể mô tả hết các đặc

tính động học của các hệ thống này. Vì vậy, các mô hình

hồi quy phi tuyến thường được sử dụng khi nhận dạng các

hệ thống phi tuyến. Một trong những mô hình hồi quy phi

tuyến được sử dụng rộng rãi là mô hình tự tương quan phi

tuyến, với đầu vào ngoại sinh (Nonlinear Autoregressive

Model with exogenous inputs – NARX) [3]. Về cơ bản, các

mô hình NARX là sự kết hợp của mô hình tuyến tính ARX

với các hàm phi tuyến. Đối với các hệ thống phức tạp có

tính phi tuyến cao, thì các mô hình mờ [4] là một lựa chọn

thích hợp, vì mô hình mờ có khả năng xấp xỉ các đặc tính

phi tuyến cao. Trong số các mô hình mờ được dùng để nhận

dạng hệ thống, mô hình mờ Takagi-Sugeno [5] được quan

tâm và sử dụng phổ biến [6] - [10].

Để nhận dạng mô hình mờ Takagi-Sugeno, ta phải xác

định và ước lượng được các thông số cơ bản sau: cấu trúc

mô hình mờ, số luật mờ, các tập mờ ở mệnh đề điều kiện,

các tham số của mệnh đề kết luận. Có nhiều phương pháp

ước lượng số luật mờ và các tập mờ đã được đề xuất như:

phân chia lưới, phân nhóm mờ, phân nhóm cây [11] - [13].

Trong đó, phương pháp phân nhóm mờ có nhiều ưu điểm

nên được sử dụng rộng rãi. Một trong những giải thuật phân

nhóm mờ có hiệu quả cao trong nhận dạng các mô hình mờ

Takagi-Sugeno là giải thuật phân nhóm mờ, với ma trận hiệp

phương sai mờ được đề xuất bởi Gustafson và Kessel [14]

và phiên bản cải tiến của nó [15]. Ngoài ra, do các mệnh đề

kết luận trong mô hình mờ Takagi-Sugeno có dạng tuyến

tính nên các tham số trong các mệnh đề kết luận có thể được

ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu.

Hệ thống bồn liên kết được sử dụng phổ biến trong các

ngành công nghiệp [17]. Nhiều nghiên cứu dùng mô hình

mờ để nhận dạng hệ thống bồn liên kết dựa vào dữ liệu vào

- ra đã được công bố [6] - [10]. Trong đó bài báo [6] nghiên

cứu so sánh kết quả nhận dạng dùng mô hình nơ-ron mờ

cho ba hệ thống điều khiển điển hình trong công nghiệp,

trong đó có hệ bồn liên kết. Gần đây, một vài nghiên cứu

nhận dạng mô hình mờ sử dụng các giải thuật mô phỏng

sinh học được quan tâm đề xuất, chẳng hạn như giải thuật

bầy đàn [7], giải thuật di truyền [8, 9]. Tuy nhiên, các

nghiên cứu này hoặc là chỉ dừng lại ở giai đoạn mô phỏng

trên máy tính hoặc là đòi hỏi thời gian tính toán nhiều, độ

hội tụ luôn không được đảm bảo do sử dụng các giải thuật

tối ưu không dựa trên đạo hàm. Vì vậy, bài báo này đề xuất

sử dụng giải thuật phân nhóm mờ Gustafson-Kessel cải tiến

với ưu điểm là đảm bảo hội tụ và thời gian tính toán ít. Các

giải thuật nhận dạng được thực thi trên dữ liệu mô phỏng

và đo lường thực nghiệm từ mô hình hệ thống bồn liên kết.

2. Nhận dạng dùng mô hình mờ Takagi-Sugeno

2.1. Mô hình mờ Takagi-Sugeno

Mô hình mờ Takagi-Sugeno (T-S) dùng các phát biểu

ngôn ngữ để mô tả hệ thống dưới dạng các luật mờ


Nếu-Thì. Các luật mờ của mô hình T-S có dạng như sau:

𝑅𝑖: Nếu 𝑥1 là 𝐴𝑖1 và 𝑥2 là 𝐴𝑖2 và …𝑥𝑝 là 𝐴𝑖𝑝 Thì

𝑦𝑖 = 𝑎𝑖𝑇𝑥 + 𝑏𝑖 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑐. (1)

Trong đó: 𝑖 là luật mờ thứ 𝑖; 𝑐 là tổng số luật mờ;

𝑥 = [𝑥1 𝑥2 … 𝑥𝑝]𝑇là vec-tơ tín hiệu vào; 𝐴𝑖1, 𝐴𝑖2, … , 𝐴𝑖𝑝 là

các tập mờ; 𝑦𝑖 là đầu ra của luật mờ thứ 𝑖; 𝑎𝑖 và 𝑏𝑖 lần lượt

là vec-tơ tham số và hệ số offset ở luật mờ thứ 𝑖.

Đầu ra của mô hình mờ T-S được tính bởi công thức sau:

𝑦 =∑ 𝛽𝑖(𝑥)𝑦𝑖

𝑐1

∑ 𝛽𝑖(𝑥)𝑐1

=∑ 𝛽𝑖(𝑥)(𝑎𝑖

𝑇𝑥 + 𝑏𝑖)𝑐1

∑ 𝛽𝑖(𝑥)𝑐1

. (2)

Trong đó, 𝛽𝑖(𝑥) là độ thỏa mãn (độ đúng) của mệnh đề

điều kiện ở luật mờ thứ 𝑖 và được tính bởi công thức sau:

𝛽𝑖(𝑥) = ∏ 𝜇𝐴𝑝𝑗=1 (𝑥𝑖). (3)

2.2. Nhận dạng hệ MIMO dùng mô hình mờ Takagi-Sugeno

Xét một hệ MIMO có 𝑛𝑖 đầu vào 𝑢 ∈ 𝑈 ⊂ 𝑅𝑛 và 𝑛𝑜

đầu ra 𝑦 ∈ 𝑈 ⊂ 𝑅𝑛. Hệ này được xấp xỉ bằng cách kết hợp

nhiều mô hình NARX MISO rời rạc. Để đơn giản hóa, ta

quy ước dùng các ký hiệu sau: 𝑞−1 là toán tử trễ một đơn

vị. Nghĩa là 𝑞−1𝑦(𝑘) = 𝑦(𝑘 − 1) với 𝑦(𝑘) là tín hiệu rời

rạc tại thời điểm thứ 𝑘. 𝑦(𝑘)𝑚𝑛 = [𝑦(𝑘 − 𝑚), 𝑦(𝑘 − 𝑚 −

1), … , 𝑦(𝑘 − 𝑚 − 𝑛 + 1)], với 𝑚, 𝑛 là các số nguyên

dương đại diện cho thời gian trễ của tín hiệu 𝑦. Các mô

hình MISO rời rạc của đầu ra thứ 𝑙 có dạng như sau:

𝑦𝑙(𝑘 + 1) = 𝑓𝑙(𝑥𝑙(𝑘)), 𝑙 = 1,2, … , 𝑛𝑜 (4)

Trong đó, 𝑥𝑙(𝑘) là vec-tơ hồi quy có dạng như sau:

𝑥𝑙(𝑘) = [𝑦1(𝑘)0

𝑛𝑦𝑙1

, … , 𝑦𝑛𝑜(𝑘)

0

𝑛𝑦𝑙𝑛𝑜

,

𝑢1(𝑘 + 1)𝑛𝑑

𝑙1𝑛𝑢

𝑙1

, … , 𝑢𝑛𝑖(𝑘 + 1)

𝑛𝑑

𝑙𝑛𝑖

𝑛𝑢𝑙𝑛𝑖

] (5)

với 𝑛𝑦, 𝑛𝑢 lần lượt là thời gian trễ của đầu ra và đầu vào và

𝑛𝑑 là bậc của hệ thống. Lưu ý: 𝑛𝑦 là ma trận [𝑛𝑜 × 𝑛𝑜]; 𝑛𝑢

và 𝑛𝑑 là các ma trận [𝑛𝑜 × 𝑛𝑖], và 𝑓𝑙 là mô hình mờ T-S

của đầu ra thứ 𝑙. Các luật mờ của mô hình mờ T-S có dạng

như sau:

𝑅𝑖𝑙: Nếu 𝑥1

𝑙 là 𝐴𝑖1𝑙 và 𝑥2

𝑙 là 𝐴𝑖2𝑙 và … 𝑥𝑝

𝑙 là 𝐴𝑖𝑝𝑙 Thì

𝑦𝑖𝑙(𝑘 + 1) = 𝜉𝑖

𝑙𝑦(𝑘) + 𝜂𝑖𝑙𝑢(𝑘) + 𝜃𝑖

𝑙 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑐𝑙 . (6)

Trong đó: ξ và η là các đa thức của 𝑞−1 như sau:

𝜉 = 𝛼0 + 𝛼1𝑞−1 + 𝛼2𝑞−2 + 𝛼3𝑞−3 + ⋯ (7)

𝜂 = 𝜎0 + 𝜎1𝑞−1 + 𝜎2𝑞−2 + 𝜎3𝑞−3 + ⋯ (8)

𝐴𝑖𝑙 là các tập mờ ở mệnh đề điều kiện của luật mờ thứ 𝑖,

𝜃𝑖𝑙 là vec-tơ offset của luật mờ thứ 𝑖.

3. Các giải thuật nhận dạng mô hình mờ Takagi-

Sugeno

Như vậy bài toán nhận dạng ở đây là xác định các tập

mờ (các hàm liên thuộc của tập mờ) 𝐴𝑖𝑙 ở mệnh đề điều

kiện và các vec-tơ tham số ở mệnh đề kết luận của các

luật mờ trong công thức (6). Trong bài báo này, tác giả

đề xuất dùng giải thuật phân nhóm mờ Gustafson-Kessel

cải tiến [15] để nhận dạng các tập mờ ở mệnh đề điều

kiện, và sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu để

ước lượng các tham số tuyến tính ở mệnh đề kết luận của

các luật mờ T-S.

3.1. Giải thuật phân nhóm mờ Gustafson-Kessel cải tiến

Giải thuật Gustafson-Kessel (G-K) là một trong những

kỹ thuật phân nhóm mờ hiệu quả dựa trên ma trận hiệp

phương sai mờ [14]. Mục tiêu của giải thuật G-K là tối ưu

hóa hàm mục tiêu có dạng c-means như sau:

𝐽(𝑍; 𝑈, 𝑉, 𝐴𝑖) = ∑ ∑ (𝜇𝑖𝑘)𝑚𝐷𝑖𝑘𝐴𝑖

2𝑁𝑘=1

𝑐𝑖=1 . (9)

Trong đó:

𝑍 ∈ 𝑅𝑛×𝑁 là tập dữ liệu nhận dạng, 𝑈 = [𝜇𝑖𝑘] ∈ [0,1]𝑐×𝑁

là ma trận phân hoạch mờ, 𝑉 = [𝑣1, 𝑣2, … , 𝑣𝑐], 𝑣1 ∈ 𝑅𝑛 là

tâm của các nhóm mờ (cluster), 𝑚 ∈ [1,∞) là tham số mũ chỉ

mức độ mờ trong các nhóm được hình thành,

𝐴𝑖 = (𝐴1, 𝐴2, … , 𝐴𝑐) là các biến tối ưu hóa trong hàm c-means.

Chuẩn khoảng cách 𝐷𝑖𝑘𝐴𝑖 có thể tính toán cho các nhóm

có nhiều hình dạng khác nhau, và được định nghĩa như sau:

𝐷𝑖𝑘𝐴𝑖

2 = (𝑧𝑘 − 𝑣𝑖)𝑇𝐴𝑖(𝑧𝑘 − 𝑣𝑖) (10)

Tuy nhiên, giải thuật G-K có vấn đề về hội tụ khi bài toán

nhận dạng có số mẫu dữ liệu nhỏ hoặc dữ liệu trong mỗi nhóm

có mức độ tương quan cao (gần như tuyến tính). Để khắc phục

hạn chế này, R. Babuska và các cộng sự của mình đã đề xuất

giải thuật G-K cải tiến [15], giúp cho giải thuật G-K luôn hội

tụ với nhiều loại dữ liệu khác nhau. Trình tự các bước của giải

thuật G-K cải tiến được trình bày trong [15].

3.2. Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu

Sau khi đã phân nhóm dữ liệu để rút ra các hàm liên

thuộc của các tập mờ, bước tiếp theo là xác định các hệ số

ở mệnh đề kết luận trong các luật mờ Nếu-Thì. Do đầu ra

của mô hình mờ T-S ở từng luật mờ là sự kết hợp tuyến

tính của các phần tử hồi quy đầu vào ở mệnh đề điều kiện

nên các hệ số ở mệnh đề kết luận có thể được ước lượng

bằng phương pháp bình phương tối thiểu như sau:

Gọi 𝑥 ∈ 𝑅𝑝 là vec-tơ đầu vào: 𝑥 = [𝑥1 𝑥2 … 𝑥𝑝]𝑇, và

𝑦 ∈ 𝑅1 là vec-tơ đầu ra. Giả sử dữ liệu đo lường thu thập

được gồm 𝑁 mẫu, ta hình thành được tập dữ liệu nhận dạng

𝑋 ∈ 𝑅𝑁×𝑝 và 𝑦 ∈ 𝑅𝑁×1. Gọi 𝑃 ∈ 𝑅𝑁×𝑐(𝑝+1) là ma trận

chứa các tập dữ liệu và độ đúng của các luật mờ. Ta gộp

các hệ số 𝑎𝑖 và 𝑏𝑖 ở mệnh đề kết luận của các luật mờ (1)

thành một vec-tơ tham số như sau:

𝜃 = [𝑎1𝑇 , 𝑏1, 𝑎2

𝑇 , 𝑏2, … , 𝑎𝑐𝑇 , 𝑏𝑐] (11)

Như vậy, đầu ra của mô hình mờ T-S ở công thức (2)

có thể được viết lại như sau:

𝑦 = 𝑃𝜃 + 𝜀 (12)

Giải phương trình trên bằng phương pháp bình phương tối

thiểu, ta có công thức ước lượng vec-tơ tham số 𝜃 như sau:

𝜃 = [𝑃𝑇𝑃]−1𝑃𝑇𝑦 (13)

4. Nhận dạng hệ bồn liên kết dùng mô hình mờ T-S

4.1. Xây dựng mô hình hệ bồn liên kết

4.1.1. Mô hình toán

Hệ bồn đôi liên kết trong nghiên cứu này gồm hai bồn

có thể tích như nhau, được nối tiếp với nhau như Hình 1.

Hệ thống gồm hai bơm độc lập dùng để bơm chất lỏng

(𝑞𝑖𝑛1, 𝑞𝑖𝑛2) vào hai bồn. Mỗi bồn có một ống xả

(𝑞𝑜𝑢𝑡1, 𝑞𝑜𝑢𝑡2). Mục tiêu điều khiển là giữ ổn định hoặc thay


đổi mực chất lỏng (ℎ1(𝑡), ℎ2(𝑡)) của hai bồn theo yêu cầu,

bằng cách điều chỉnh điện áp (𝑢1(𝑡), 𝑢2(𝑡))của hai máy

bơm độc lập.

Hình 1. Hệ bồn đôi liên kết

Như vậy, đây là hệ MIMO hai đầu vào - hai đầu ra. Mô

hình phi tuyến của hệ bồn đôi liên kết này được mô tả bởi

hai phương trình vi phân như sau:

ℎ1 =1

𝐴1

(𝐾1𝑢1 − 𝑐1𝑎1√2𝑔ℎ1

− 𝑐12𝑎12𝑠𝑖𝑔𝑛(ℎ1 − ℎ2)√2𝑔|ℎ1 − ℎ2|)

ℎ2 =1

𝐴2

(𝐾2𝑢2 − 𝑐2𝑎2√2𝑔ℎ2

− 𝑐12𝑎12𝑠𝑖𝑔𝑛(ℎ2 − ℎ1)√2𝑔|ℎ1 − ℎ2|)

Trong đó:

𝐴1 = ((𝑙𝑚𝑎𝑥 − 𝑙𝑚𝑖𝑛)

ℎ𝑚𝑎𝑥

ℎ1 + 𝑙𝑚𝑖𝑛) 𝑤

𝐴2 = ((𝑙𝑚𝑎𝑥 − 𝑙𝑚𝑖𝑛)

ℎ𝑚𝑎𝑥

ℎ2 + 𝑙𝑚𝑖𝑛) 𝑤

Với 𝑤, 𝑙𝑚𝑖𝑛 , 𝑙𝑚𝑎𝑥 lần lượt là chiều rộng, chiều dài nhỏ

nhất, chiều dài lớn nhất tính theo tiết diện ngang của bồn; [𝑄1𝑚𝑎𝑥 𝑄2𝑚𝑎𝑥] là lưu lượng bơm cực đại; [𝑈1𝑚𝑎𝑥 𝑈2𝑚𝑎𝑥]

là điện áp bơm cực đại; 𝐾 =𝑄𝑚𝑎𝑥

𝑈𝑚𝑎𝑥 là hệ số khuếch đại của

máy bơm; 𝑎1, 𝑎2, 𝑎12 lần lượt là tiết diện van 1, van 2, và

van 3 (ở giữa bồn 1 và bồn 2); 𝑐1, 𝑐2, 𝑐12 lần lượt là hệ số

xả của van 1, van 2, và van 3.

Hình 2. Mô hình thực nghiệm hệ bồn đôi liên kết

4.1.2. Mô hình thực nghiệm

Việc thu thập dữ liệu vào - ra và kiểm chứng kết quả

nhận dạng được thực hiện trên dữ liệu đo lường từ mô hình

thực nghiệm hệ bồn đôi liên kết (Hình 2). Mô hình này

được kết nối và điều khiển bởi máy tính thông qua công cụ

xPC-Targets và Real-Time Workshop của phần mềm

Matlab & Simulink. Card giao tiếp PCL-818L của hãng

AdvanceTech được sử dụng để truyền tín hiệu điều khiển

đến các máy bơm và nhận tín hiệu đo chiều cao mực chất

lỏng của hai bồn từ các cảm biến áp suất.

4.2. Nhận dạng mô hình mờ Takagi-Sugeno

Mô hình mờ T-S được sử dụng có cấu trúc dạng

NARX. Để có được mô hình mờ T-S MIMO, ta lần lượt

nhận dạng từng cặp mô hình MISO. Cấu trúc mô hình và

vec-tơ hồi quy được đề xuất để nhận dạng hệ bồn liên kết

có dạng như sau:

ℎ1(𝑘) = 𝑓1(𝑥1(𝑘)) (14)

ℎ2(𝑘) = 𝑓2(𝑥2(𝑘)) (15)

Trong đó: 𝑥1(𝑘), 𝑥2(𝑘) là các vec-tơ hồi quy như sau:

𝑥1(𝑘) = [ℎ1(𝑘 − 1) ℎ2(𝑘 − 1) 𝑢1(𝑘 − 1)] (16)

𝑥2(𝑘) = [ℎ2(𝑘 − 1) ℎ1(𝑘 − 1) 𝑢2(𝑘 − 1)] (17)

và 𝑓1(∙), 𝑓2(∙) là các hàm phi tuyến được xấp xỉ bằng các

mô hình MISO mờ T-S.

Ngoài cấu trúc mô hình, tập dữ liệu nhận dạng cũng ảnh

hưởng quan trọng đến chất lượng mô hình nhận dạng. Tập

dữ liệu nhận dạng được chọn phải có khả năng phản ánh

hết các đặc tính của hệ thống trong toàn bộ vùng hoạt động.

Trong nghiên cứu này, tập dữ liệu đầu vào được chọn là

các tín hiệu xung vuông có biên độ và tần số thay đổi ngẫu

nhiên tại các thời điểm khác nhau.

Để đánh giá chất lượng mô hình nhận dạng, chỉ số

phương sai đại diện (VAF) được đề xuất sử dụng trong

nghiên cứu này. Chỉ số VAF được tính bởi công thức sau:

𝑉𝐴𝐹 = (1 −𝑣𝑎𝑟(𝑌−)

𝑣𝑎𝑟(𝑌)) × 100% (18)

Trong đó: 𝑣𝑎𝑟 là phương sai, 𝑌 là vec-tơ dữ liệu đầu ra

đo lường, và là vec-tơ đầu ra mô hình mờ.

5. Kết quả nhận dạng mô hình MIMO mờ T-S

Chương trình mô phỏng và thực nghiệm được chạy trong

thời gian là 2.000 s với thời gian lấy mẫu là 1 s. Do đó, số

mẫu dữ liệu thu thập là 2.000 mẫu: 1.000 mẫu dùng để nhận

dạng và 1.000 mẫu dùng để kiểm chứng mô hình mờ. Các

thông số vật lý của hệ bồn liên kết được xác định như sau:

- Chiều rộng của bồn 1 và bồn 2: 𝑤1 = 𝑤2 = 9 𝑐𝑚

- Chiều dài nhỏ nhất của 2 bồn: 𝑙1𝑚𝑖𝑛 = 𝑙2𝑚𝑖𝑛 = 9 𝑐𝑚

- Chiều dài lớn nhất của 2 bồn: 𝑙1𝑚𝑎𝑥 = 𝑙2𝑚𝑎𝑥 = 18 𝑐𝑚

- Hệ số xả: [𝑐1 𝑐12 𝑐2 ] = [0,8 0,8 0,8]

- Tiết diện van: [𝑎1 𝑎12 𝑎2 ] = [0,5 0,2 0,4] 𝑐𝑚2

- Lưu lượng bơm cực đại: 𝑄1𝑚𝑎𝑥 = 𝑄2𝑚𝑎𝑥 =130 𝑐𝑚3/phút

- Điện áp bơm cực đại: 𝑢1𝑚𝑎𝑥 = 𝑢2𝑚𝑎𝑥 = 1 𝑉

- Hệ số bơm: 𝐾 = 12

- Mực chất lỏng cực đại: ℎ1𝑚𝑎𝑥 = ℎ2𝑚𝑎𝑥 = 40 𝑐𝑚

5.1. Nhận dạng từ dữ liệu mô phỏng

• Mô hình MISO mờ ℎ1 nhận dạng được như sau:

𝑅1: Nếu ℎ1(𝑘 − 1) là 𝐴11 và ℎ2(𝑘 − 1) là 𝐵11 và

𝑢1(𝑘 − 1) là 𝐶11 thì ℎ1(𝑘) = 0,9658ℎ1(𝑘 − 1) +0,00982ℎ2(𝑘 − 1) + 1,222𝑢1(𝑘 − 1) − 0,1561.


𝑢1(𝑘 − 1) là 𝐶12 thì ℎ1(𝑘) = 0,9628ℎ1(𝑘 − 1) +


0,0276ℎ2(𝑘 − 1) + 0,9645𝑢1(𝑘 − 1) − 0,4131.










Hình 3. Tập dữ liệu nhận dạng từ mô phỏng

Hình 4. Các tập mờ của mô hình MISO mờ ℎ1


Hình 6. Kết quả kiểm chứng mô phỏng mô hình mờ

5.2. Nhận dạng từ dữ liệu thực nghiệm

Hình 7. Tập dữ liệu nhận dạng từ thực nghiệm






𝑢1(𝑘 − 1) là 𝐶12 thì ℎ1(𝑘) = 0,9528ℎ1(𝑘 − 1) +0,02454ℎ2(𝑘 − 1) + 0,5608𝑢1(𝑘 − 1) + 0,1946.


𝑢1(𝑘 − 1) là 𝐶13 thì ℎ1(𝑘) = 0,9318ℎ1(𝑘 − 1) +0,0226ℎ2(𝑘 − 1) − 0,2543𝑢1(𝑘 − 1) + 1,412.







𝑢1(𝑘 − 1) là 𝐶12 thì ℎ2(𝑘) = 0,9528ℎ2(𝑘 − 1) +0,02454ℎ1(𝑘 − 1) + 0,5608𝑢2(𝑘 − 1) + 0,1946.


𝑢1(𝑘 − 1) là 𝐶13 thì ℎ2(𝑘) = 0,9318ℎ2(𝑘 − 1) +0,0226ℎ1(𝑘 − 1) − 0,2543𝑢2(𝑘 − 1) + 1,412.

Hình 10. Kết quả kiểm chứng thực nghiệm mô hình mờ

6. Bàn luận

Từ kết quả nhận dạng mô hình MIMO mờ T-S và kiểm

chứng trên dữ liệu mô phỏng và đo lường thực nghiệm, một

số nhận xét có thể được rút ra như sau:

Mỗi mô hình MISO mờ T-S có 3 luật mờ và mỗi biến

hồi quy có 3 tập mờ. Các tập mờ có hình dạng khác nhau

được hình thành dựa vào giải thuật G-K cải tiến. Các hệ số

tuyến tính ở mệnh đề kết luận của các luật mờ có dạng đối

ngẫu, và không khác biệt nhiều về giá trị. Sự đối ngẫu này

là do hệ hai bồn liên kết tương đồng nhau về kích thước và

công suất bơm.

Mô hình MIMO mờ T-S nhận dạng từ dữ liệu mô phỏng

có chỉ số 𝑉𝐴𝐹 khá cao (99,11% và 98,54%). Tuy nhiên mô

hình MIMO mờ T-S nhận dạng từ dữ liệu đo lường thực

nghiệm có chỉ số 𝑉𝐴𝐹 thấp hơn (93,7% và 95,1%). Điều

này cho thấy dữ liệu nhận dạng trong thực tế bị tác động

bởi các tín hiệu nhiễu nên ảnh hưởng đến chất lượng của

mô hình. Tuy nhiên, mô hình mờ T-S nhận dạng từ thực

nghiệm vẫn có độ phù hợp khá cao so với các mô hình

tuyến tính chỉ đạt 62% [10] nên có thể được áp dụng để

nhận dạng các hệ bồn liên kết trong thực tế.

7. Kết luận

Bài báo này đã trình bày kết quả nghiên cứu nhận dạng

hệ bồn đôi liên kết đa biến phi tuyến sử dụng mô hình mờ

Takagi-Sugeno. Kết quả nghiên cứu từ mô phỏng và thực

nghiệm cho thấy mô hình mờ nhận dạng có chất lượng rất

tốt và có thể được sử dụng trong các quá trình phân tích và

thiết kế hệ thống điều khiển, chẳng hạn như điều khiển dự

báo, điều khiển dùng mô hình nội, điều khiển thích nghi…


[1] B. T. Kulakowski, J. F. Gardner, J. L. Shearer, Dynamic modeling and

control of engineering systems, Cambridge University Press, 2007.

[2] L. Ljung, System Identification: Theory for the User, Prentice Hall,

New Jersey, 1987.

[3] S. A. Billings, Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in

the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains, Wiley, 2013.

[4] R. Babuska, Fuzzy Modeling for Control, Kluwer Academic

Publisher, Boston, 1998.

[5] T. Takagi, M. Sugeno, “Fuzzy identification of systems and its

applications to modeling and control”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 15 (1), pp. 116-132.

[6] D. Aleksovski, D. Dovžan, S. Džeroski, J. Kocijan, “A comparison

of fuzzy identification methods on benchmark datasets”, IFAC-

PapersOnLine, Vol. 49 (5), 2016, pp. 31-36.

[7] S. H. Tsai, Y. W. Chen, “Anovel identification method for Takagi–

Sugeno fuzzy model”, Fuzzy Sets Systems, Vol. 338, 2017, pp. 117-135.

[8] J. Mendes, R. Araújo, F. Souza, “Adaptive fuzzy identification and

predictive control for industrial processes”, Expert Systems with

Applications, Vol. 40 (17), 2013, pp. 6964-6975.

[9] C. V. Kiên, H. P. H. Ánh, Identification Coupled Tanks System with

Multilayer Fuzzy logic and Differential Evolution Algorithm, Hội nghị toàn quốc lần thứ 8 về Cơ Điện tử -VCM-2016, pp. 396-403.

[10] P. Shingare, M. A. Joshi, “Model identification of coupled two

tanks”, IFAC Proceedings Volumes, Vol. 40 (9), 2007, pp. 392-396.

[11] J. Abonyi, Fuzzy model identification for control, Birkhauser, 2003.

[12] J. S. R. Jang, C. T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft

Computing – A Computational Approach to Learning and Machine

Intelligence, Prentice Hall, 1997.

[13] A. Suleman, “A covex semi-nonnegative matrix factorization

approach to fuzzy c-means clustering, Fuzzy Sets and Systems”,

Vol. 270, 2015, pp. 90-110.

[14] D. E. Gustafson, W. C. Kessel, Fuzzy clustering with a fuzzy

covariance matrix, Proceedings of the 1978 IEEE Conference on

Decision and Control, pp. 761-766.

[15] R. Babuska, P. J. van der Veen, U. Kaymak, Improved covariance

estimation for Gustafson-Kessel clustering, Proceedings of the 2002

IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp. 1081-1085.

[16] L. Teslic, B. Hartmann, O. Nelles, I. Skrjance, “Nonlinear system

identification by Gustafson-Kessel fuzzy clustering and supervised

local model network learning for the drug absorption spectra process”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 22 (12), pp. 1163-1176.

[17] H. Ponce, P. Ponce, H. Bastida, A. Molina, “A novel robust liquid

level controller for coupled-tanks systems using artificial

hydrocarbon networks”, Expert Systems with Applications, Vol. 42,

2015, pp. 8858-8867.



THỬ NGHIỆM GIAO THỨC TRUYỀN THÔNG IEC 60870-5-101/104

DÙNG TRONG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG HÓA TRẠM BIẾN ÁP

TESTING UTILITY COMMUNICATION PROTOCOL IEC 60870-5-101/104

FOR SUBSTATION AUTOMATION SYSTEM

Vũ Phan Huấn1, Lê Đức Tùng2

1Công ty TNHH MTV Thí nghiệm điện Miền Trung; [email protected] 2Trường Đại học Bách khoa Hà Nội; [email protected]

Tóm tắt - Mục đích của bài báo là giải quyết các tình huống thực tế liên quan đến việc thử nghiệm hai giao thức truyền thông IEC 60870-5-101 (IEC101) và IEC 60870-5-104 (IEC104), nhằm giúp cho cán bộ kỹ thuật lựa chọn mô hình Scada phù hợp, thực hiện hiệu quả chủ trương tự động hóa trạm biến áp của EVN CPC. Đầu tiên, công việc thử nghiệm cần thiết phải phân biệt được sự khác nhau cơ bản giữa IEC101 và IEC104. Sau đó, sử dụng phần mềm Survalent Scada để thiết lập ứng dụng IEC101 tại TBA 110kV Hòa Thuận, IEC104 tại TBA 110kV Điền Lộc theo yêu cầu của EVN. Tiếp theo, bài báo trình bày cách thức thử nghiệm point to point tại trạm biến áp, end to end với Trung tâm điều độ Hệ thống điện Miền Trung. Cuối cùng, kết quả của bài báo không chỉ là đánh giá hệ thống thông tin Scada trong một trạm biến áp, mà nó còn cho phép khả năng mở rộng giải pháp trong tương lai và để triển khai cho các TBA khác.

Abstract - The purpose of this paper is to address the actual situation of test items related to the communication protocols IEC 60870-5-101 (IEC101) and IEC 60870-5-104 (IEC104). The paper provides technicians with sufficient knowledge to choose suitable Scada models, perform substation automation policy of EVN CPC effectively. To start with, the test work needs to distinct the basic differences between IEC101 and IEC104. Then we configure Scada survalent software to validate IEC101 applications in 110kV Hoa Thuan substation and IEC104 in 110kV Dien Loc Substation. These protocols meet the requirements of EVN. Next, the paper presents an introduction to test point to point at Substation, end to end with the Central Region Load Dispatch Centre. In the end, the paper not only encompasses scada communication within a substation, but also allows for scalability for future expansions in other substations.

Từ khóa - SCADA; Trạm biến áp; Gateway; giao thức truyền thông IEC 60870-5-101; giao thức truyền thông IEC 60870-5-104

Key words - SCADA; Electrical Substations; Gateway; IEC 60870-5-101; IEC 60870-5-104


Trước năm 2010, các thiết bị đầu cuối RTU (ví dụ

RTU560 của ABB, XCELL của Microsol,...) đặt tại trạm biến

áp (TBA) 110kV/220kV/500kV hoặc nhà máy điện ở Việt

Nam nhằm phục vụ mục đích thu thập và truyền dữ liệu về hệ

thống SCADA (Trung tâm Điều độ Điện lực - B41, Trung tâm

điều khiển - TTĐK, hoặc Điều độ Miền A1, A2, A3) thông

qua giao thức IEC 60870-5-101 (IEC101) như trên Hình 1.

Loại RTU này sử dụng nguồn nuôi 48Vdc. Các tín hiệu điều

khiển, giám sát được lấy từ các tiếp điểm phụ của rơle trung

gian trong mạch điều khiển, giám sát DCL, DTĐ, MC, MBA,

role bảo vệ (RLBV) tại TBA để đưa vào các card I/O của

RTU. Các tín hiệu đo lường được lấy từ TU, TI đưa vào

transducer và kết nối đến RTU thông qua cổng giao tiếp

RS485 với giao thức truyền thông Modbus. Sau đó, RTU đưa

ra các thông số như P, Q, F, OLTC, và CosƟ. Giải pháp kết

nối này có ưu điểm là thu thập được các tín hiệu điều khiển,

giám sát không phụ thuộc vào RLBV của các hãng sản xuất

khác nhau. Tuy nhiên, nó có rất nhiều nhược điểm [2]:

- Vào thời điểm hiện nay, khi mở rộng thêm ngăn lộ

mới và RTU, người dùng sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào công

nghệ của nhà sản xuất để nâng cấp lên giao thức IEC

60870-5-104 (IEC104), IEC61850, mua license để tăng số

lượng datapoints, bổ sung thêm card I/O và transducer;

- Lắp đặt quá nhiều thiết bị phụ trợ như: rơle trung gian,

hàng kẹp, contact, cáp tín hiệu đấu nối (có số nhận dạng

theo quy định gồm tên cáp, số sợi cáp phù hợp với bản vẽ

của nhà cung cấp)… dẫn đến cần có không gian lớn để đi

dây, làm cho độ tin cậy thấp, khó khăn cho quản lý vận

hành, tốn nhiều thời gian và chi phí trong việc đấu nối, thí

nghiệm; sai số đo lường lớn.

- Giải pháp này không khai thác được nhiều chức năng

tại TTĐK như: truy cập, cài đặt thông số chỉnh định và đọc

thông tin sự cố của RLBV; đọc xa các thông số đo lường

từ công tơ hoặc RLBV.

Hình 1. Ứng dụng RTU560 tại TBA

Từ năm 2010, EVN đã triển khai sử dụng các gateway

cứng (C264, SEL2440, RCS9698, GE D400...) và máy tính

gateway có cài đặt phần mềm (Triangle, Sicam Pas,

Survalent, Pacis và ATS SmartIO) nhằm khắc phục ba

nhược điểm nêu trên của RTU ở các TBA 500kV Dốc Sỏi,

PleiKu, TBA 220kV Tuy Hòa, Huế, TBA 110kV Bắc Đồng

Hới, Quận Ba, Chư Prông, Krông Ana... Tuy nhiên,

IEC101 vẫn còn có nhiều hạn chế trong việc thiết lập các

kênh truyền thông vật lý và có băng thông hẹp.

Do đó, IEC104 đã được đưa vào sử dụng để truyền dữ liệu

qua mạng LAN, WAN với băng thông rộng, dựa trên nền tảng

giao tiếp TCP/IP tại các TBA 110kV lắp mới như Huế 3,

Nhơn Tân, Quảng Phú... vào năm 2015. Ngoài ra, từ đầu năm


34 Vũ Phan Huấn, Lê Đức Tùng

2016, EVN CPC đã triển khai dự án TTĐK Bình Định, Quảng

Ngãi, Quảng Trị, Huế, Phú Yên, Đăk Lăk, Đăk Nông, Quảng

Bình sử dụng gateway cài đặt phần mềm để chuyển đổi từ

IEC101 sang IEC104 ở một số TBA 110kV như Tam Quan,

Phước Sơn, và Nhơn Hội… Kết quả bước đầu của giải pháp

đã mang lại nhiều ưu điểm trong việc triển khai cũng như khả

năng ổn định cao trong các phương thức truyền dẫn.

Để phân biệt sự khác nhau của hai giao thức này, cũng

như ưu điểm của IEC104 so với IEC101 trong TBA tự động

hóa, bài báo điểm qua một số thông số quan trọng của

IEC101 và IEC104 nhằm đưa ra nhận xét. Trên cơ sở đó,

chúng tôi thực hiện cấu hình và thử nghiệm gateway bằng

phần mềm Survalent Scada để đưa ra kết luận của bài viết.

2. Chuẩn truyền thông IEC 60870-5-101

IEC101 sử dụng kiến trúc hiệu suất nâng cao (Enhanced

Performance Architecture - EPA) ở Bảng 1, được cấu tạo

gồm 3 lớp [6]: lớp vật lý, lớp liên kết và lớp ứng dụng.

Bảng 1. Kiến trúc hiệu suất nâng cao của IEC101

Lớp Nguồn Mô tả

Ứng dụng IEC 60870-5-4 Phần tử thông tin

IEC 60870-5-3 ASDUs

Liên kết IEC 60870-5-2 Thủ tục truyền tin

IEC 60870-5-1 Định dạng khung truyền

Vật lý ITU-T Đặc tính giao tiếp

Lớp vật lý: dùng để truyền và nhận dữ liệu thông qua

đường truyền vật lý bằng cổng giao tiếp RS232 (Tốc độ

truyền: B41, A3 sử dụng tốc độ truyền lần lượt là 9600 bps

và 4800bps; Khung dữ liệu: 8 bit data, 1 stop bit, parity

Even) theo cơ chế nối tiếp không đồng bộ giữa

RTU/Gateway và hệ thống SCADA. Hiện tại, EVN đưa ra

một số quy định áp dụng cụ thể như sau:

Số cổng COM kết nối: Gateway phải có 02 cổng kết nối

với hệ thống SCADA và 02 cổng dự phòng. Mỗi cổng kết

nối với một đường truyền riêng biệt, độc lập về mặt vật lý

(thiết bị) và hướng truyền dẫn [1, 3].

Hình 2. Phương thức kết nối truyền thông theo IEC101

Phương thức kết nối giữa các hệ thống SCADA và

RTU/Gateway [3, 4]: Tín hiệu từ RTU/Gateway sẽ được

ghép kênh bằng thiết bị PCM thành luồng 2Mb/s và truyền

về hệ thống SCADA thông qua modul truyền tải mức 1

(STM1), kênh thông tin quang hoặc đường dây điện thoại

công cộng (Public Switched Telephone Network - PSTN)

theo mô hình kết nối đường truyền ở Hình 2.

Lớp liên kết dữ liệu: chịu trách nhiệm đưa dữ liệu qua các

kênh truyền thông, và đảm bảo dữ liệu được nhận đủ và không

bị sai thông qua khung định dạng FT1.2 với khoảng cách

hamming là 4. Trong lớp liên kết sử dụng nguyên tắc truyền

không đồng bộ hoặc đồng bộ. Hiện tại, EVN qui định dùng cơ

chế không đồng bộ. Đây là chế độ mà chỉ SCADA có thể khởi

tạo kết nối đến RTU/Gateway để định kỳ đọc thông số vận

hành. Cơ chế này phù hợp với cấu Hình 1 master - nhiều slave.

Lớp ứng dụng: là lớp gần với người sử dụng nhất, nó

cung cấp phương tiện cho người dùng truy cập các thông tin

và dữ liệu trên mạng thông qua chương trình ứng dụng. Ví dụ

tại TBA 110kV Hòa Thuận, A3 qui định độ lớn địa chỉ, loại

tín hiệu cho từng điểm dữ liệu hay từng loại thiết bị như sau:

- Link Address: 124;

- Common ASDU Address: 124;

- Link Mode = Unbalanced;

- Link Address Size: 1;

- IOA Address Size: 2;

- COT Size: 1.

Dữ liệu được phân loại thành các đối tượng thông tin

khác nhau và mỗi đối tượng được A3 cung cấp một địa chỉ

cụ thể như Bảng 2.

Bảng 2. Bảng phân loại tín hiệu dùng trong IEC101

Kiểu dữ liệu Kiểu biến Địa chỉ

Single Point Information (SP) T1 501, 502,…

Double Point Information (DP) T3 5001, 5002,…

Measured value (MV) T9, T13 8001, 8002,…

Double Command (DC) T46 6001, 6002,…

Regulating Step Command (RC) T47

Nhận xét: IEC101 có ưu điểm là thiết bị thông tin đơn giản

và rẻ. Nhược điểm là kênh truyền thông V24 (hoặc 4W) từ

RTU/Gateway tại TBA đến hệ thống SCADA phải qua nhiều

thiết bị (modem V24/4W, PCM, STM1,4..) làm tăng nguy cơ

sự cố trên đường truyền, thời gian xử lý kéo dài; Phương thức

truyền thông dự phòng bằng dịch vụ PSTN không tin cậy; Việc

ghép nối nhiều TBA trên một line IEC101 khá hạn chế để đảm

bảo yêu cầu thời gian thực của tín hiệu, đồng thời các tín hiệu

đo lường 32 bit (CP56Time2a) có đáp ứng rất chậm do kích

thước bản tin lớn; Yêu cầu bắt buộc phải sử dụng các thiết bị

đầu cuối khác nhau trên các kênh độc lập (không thể ghép

chung các RTU, Gateway của các hãng khác nhau lên 1 line

IEC101), làm tăng chi phí mua license line; Các dịch vụ khác

tại TBA như mạng LAN, hệ thống Camera… phải sử dụng

thêm một đường truyền vật lý riêng [4].

3. Chuẩn truyền thông IEC60870-5-104

IEC104 sử dụng mô hình tham chiếu kết nối các hệ

thống mở (Open Systems Interconnection Reference

Model - OSI) với 5 lớp như Bảng 3. Thực chất giao thức

này được mở rộng từ IEC101 với những thay đổi trong lớp

vật lý và lớp liên kết, lớp truyền dẫn, và lớp mạng để phù

hợp với giao tiếp Ethernet. Điều đó, cho phép truyền dữ

liệu đồng thời giữa nhiều thiết bị và dịch vụ [6].

Bảng 3. Mô hình tham chiếu kết nối của IEC104

Lớp Nguồn Mô tả

Ứng dụng IEC101 ASDUs và phần tử thông tin

Truyền dẫn

TCP/IP và chuẩn truyền thông mạng Mạng

Liên kết

Vật lý


Việc kết nối đến mạng LAN và Router với các thiết bị khác

(ISDN, X.25,), hoặc mạng diện rộng WAN ở Hình 3 dựa trên

hạ tầng có sẵn, nên sẽ tiết kiệm chi phí đầu tư và không cần xây

dựng hạ tầng thông tin riêng biệt hoặc dễ dàng thuê kênh FE

của các nhà cung cấp dịch vụ khác với chi phí có thể chấp nhận.

Hình 3. Phương thức kết nối truyền thông theo IEC104

Ví dụ thiết lập kết nối theo TCP/IP tại TBA 110kV Điền

Lộc, ta cài đặt thông số lớp liên kết như sau:

- IP Address: 192.168.1.21

- Link Address: 81

- Local Address: 3

- IP Port Number: 2404

Trong lớp ứng dụng của IEC104, B41 qui định kiểu dữ

liệu và đánh số địa chỉ như Bảng 4.

Bảng 4. Bảng phân loại tín hiệu dùng trong IEC104

Kiểu dữ liệu Kiểu biến Địa chỉ

Single Point Information (SP) T1 1000, 1001,…

Double Point Information (DP) T3 2000, 2001,…

Measured value (MV) T13 5000, 5001,…

Single Command (SC) T45 3000, 3001,…

Double Command (DC) T46 4000, 4001,…

Regulating Step Command (RC) T47

Nhận xét: Với tốc độ cơ bản của kênh FE từ 128kb/s đến

2Mb/s, tốc độ đáp ứng tín hiệu của giao thức IEC104 tốt hơn

giao thức IEC101, hỗ trợ các gói tin đo lường 32 bit

(CP56Time2a). Cơ chế quản lý địa chỉ trạm (ADSU Address)

theo địa chỉ IP nên việc ghép nhiều station trên một line sẽ đảm

bảo tính kinh tế trong việc đầu tư license cho hệ thống. Mặt khác,

các hệ thống khác trong TBA như: camera, access control, mạng

LAN… có thể sử dụng chung một kênh truyền về TTĐK [4].

4. Cấu hình và thử nghiệm Gateway

Hình 4. Chuẩn truyền thông trong TBA tự động hóa

Ngày nay các gateway sử dụng trong TBA là các máy

tính công nghiệp có cài đặt phần mềm của nhiều nhà sản xuất

để giao tiếp với IED thông qua giao thức Modbus, DNP3,

IEC60870-5-103, và IEC61850. Sau đó tự động chuyển đổi

sang IEC101 hoặc IEC104 (Hình 4). Bài báo sử dụng phần

mềm Survalent để cấu hình gateway theo quyết định số

5947/EVNCPC-KT+QLĐT ban hành ngày 26/07/2017.

4.1. Cấu hình IEC104

Để cấu hình IEC104, chúng ta cần phải thực hiện theo danh

sách địa chỉ (data list) đã được thỏa thuận giữa B41 và nhà thầu.

Hầu hết, chúng phụ thuộc vào bản vẽ thiết kế mạch nhị thứ, và

được sắp xếp theo từng ngăn lộ riêng. Ví dụ tại TBA 110kV

Điền Lộc gồm có ngăn lộ 172, MBA T1, và gian 22kV. Bài báo

sử dụng công cụ STC Explore, chọn Data Exchage/Servers và

nhấp chuột phải để Add New/ IEC104 có tên là DA_HUE. Tại

tab Connection, thiết lập thông số lớp liên kết như được trình

bày ở mục 3. Các tín hiệu trong lớp ứng dụng của Dataset được

thiết lập từ biến IEC 61850 gồm có:

Tín hiệu đo lường MV: Đối với đường dây (Uab, Uba,

Uca, Ia, Ib, Ic, Cos, f, P, Q). Đối với MBA (dòng điện pha

phía cao, phía hạ, dòng so lệch, dòng hãm, nhiệt độ dầu,

nhiệt độ cuộn dây, vị trí nấc phân áp). Xem Hình 5.

Hình 5. Tín hiệu đo lường

Tín hiệu trạng thái SP: được trình bày trên Hình 6. Đối

với đường dây, tín hiệu lấy từ mạch nhị thứ là

Local/Remote, F25 Enable, F79 Enable, UnSpring charge,

SF61, SF62, F741, F742, MCB AC/DC Trip, MCB VT

Trip, Relay Fail, Chanel Fail… Tín hiệu lấy từ RLBV là

F21/21N, F85, PSW, F67/67N, F50/50N, F51/51N,

F27/59, F79, CBF.

Hình 6. Tín hiệu một bít SP

Đối với MBA thì tín hiệu lấy từ mạch nhị thứ còn có

thêm MCB FAN Fail, nhiệt độ dầu Alarm/Trip, nhiệt độ

cuộn dây Alarm/Trip, mức dầu MBA/OLTC, dòng dầu

OLTC, áp suất tăng đột biến… Tín hiệu lấy từ RLBV là

F87/87N, F67/67N, F50/50N, F51/51N, F49, CBF.

Tín hiệu trạng thái DP và điều khiển DC: là vị trí của

MC, DCL, DTĐ và lệnh điều khiển mở/đóng các thiết bị

này, lệnh điều khiển tăng/giảm nấc phân áp. Lưu ý,

IEC61850 sẽ tích hợp cả hai loại tín hiệu này vào chung

36 Vũ Phan Huấn, Lê Đức Tùng

một biến (ví dụ biến MC172) trên Hình 7.

Hình 7. Tín hiệu trạng thái DP và điều khiển DC

Tín hiệu điều khiển 1 bít SC: bao gồm Reset LED, Reset

Lockout, FAN ON/OFF, OLTC Man/Auto, F25 ON/OFF,

F79 ON/OFF và acknowledging alarms.

Lưu ý: tín hiệu SP, DP cần được cấu hình gán nhãn thời

gian là “Report with Full Time Stamp”.

4.2. Cấu hình IEC101

Việc cấu hình IEC101 cho TBA 110kV Hòa Thuận bắt

đầu từ lớp vật lý với thông số như Hình 8. Tiếp đến, cấu

hình các thuộc tính nằm trong lớp liên kết được trình bày

trong mục 2 và cấu hình cho lớp ứng dụng thực hiện tương

tự như mục 4.1 theo danh sách đánh số địa chỉ của A3.

Hình 8. Cấu hình lớp vật lý

4.3. Thử nghiệm gateway

Thử nghiệm gateway là công việc cần thiết nhằm bảo

đảm sự làm việc ổn định, tin cậy và liên tục của các thiết bị

và hệ thống viễn thông, thông tin phục vụ vận hành an toàn

hệ thống điện truyền tải. Hiện tại, những phép thử gateway

cho hệ thống SCADA chưa thể giải quyết hết các tình

huống có thể xảy ra trên lưới điện. Ví dụ trong trường hợp

sự cố làm rơle F21 tác động khoảng cách vùng 1, MC cắt

và đóng lặp lại thì giao thức IEC101 tại TBA 110kV Hội

An có tốc độ đáp ứng tín hiệu với A3 chậm (mất khoảng 9

đến 30s) nên hệ thống SCADA không ghi nhận đủ tín hiệu

lên màn hình HMI. Nhưng đối với giao thức IEC104 tại

TBA 110kV Phong Điền có tốc độ đáp ứng tín hiệu lên

TTĐK Huế nhanh (khoảng 1 đến 5s) nên đã không gặp phải

tình huống này. Do đó, bài báo đề xuất hạng mục thử

nghiệm IEC101/104 cho Gateway theo các bước chính sau:

Bước 1: Kiểm tra mức tải trung bình trong 1 phút của

CPU và RAM tại gateway ở trạng thái bình thường (sau khi

hệ thống đã hoàn tất khởi động và hoạt động ổn định)

không được vượt quá 25% CPU và 50% RAM. Ghi nhận

tên phần mềm, phiên bản, chứng nhận bản quyền [5].

Bước 2: Tắt và khởi động lại gateway bằng công tắc

nguồn (giả thiết tình huống đột ngột mất nguồn AC cung

cấp) và không cần bất kỳ thao tác nào, gateway phải tự khởi

động lại và quay lại trạng thái làm việc bình thường trong

thời gian không quá 20 phút [5].

Bước 3: Sử dụng công cụ Status Point Viewer và

Analog Point Viewer để kiểm tra tín hiệu truyền và nhận

từ IEDs, đồng hồ đo lường đến gateway ở trạng thái tốt.

Đối với tín hiệu đo lường MV: chúng ta cần bơm giá trị

lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình của từng tín hiệu đo lường

và kiểm tra độ chính xác phải ≤ 1% như Bảng 5.

Yêu cầu dữ liệu tương tự từ tất cả các IED phải được

cập nhật ngay lập tức khi có sự thay đổi đáng kể với thời

gian ≤ 5s và khi không có sự thay đổi đáng kể nào thì các

dữ liệu này cũng phải được cập nhật theo chu kỳ ≤ 5phút.

Bảng 5. Sai số đo lường

Đơn vị đo Phạm vi đo Cấp chính xác [%]

U 5-120% Uđm 0.2

I 5-200%Iđm 1.0

P/Q 5-200%Pđm/Qđm 0.5

F 45-55 Hz 0.1

Nhiệt độ 0-1500C 1

Mức dầu 0-100% 1

Đối với tín hiệu trạng thái SP: chúng ta thực hiện mô

phỏng từng tín hiệu lên OFF/ON. State 1 = 0; State 2 = 1.

Tín hiệu trạng thái được cập nhật ngay lập tức khi có sự

thay đổi trạng thái với thời gian ≤ 1s và khi không có sự

thay đổi trạng thái các dữ liệu này cũng phải được cập nhật

theo chu kỳ ≤ 5s.

Đối với tín hiệu trạng thái DP: chúng ta thực hiện mô

phỏng trạng thái đóng, mở và không xác định của MC,

DCL, DTĐ... như Bảng 6.

Bảng 6. Chỉ thị trạng thái

Input 1 Input 2 Mô tả

State 1 0 1 Mở

State 2 1 0 Đóng

State 3 1 1 Không xác định

State 4 0 0 Không xác định

Đối với tín hiệu điều khiển DC, SC: chúng ta lần lượt

thực hiện các lệnh điều khiển F79 ON/OFF, F25 ON/OFF,

đóng/cắt MC, DCL, DTĐ và tăng/giảm nấc phân áp để

gateway kiểm tra trạng thái tương ứng. Đồng thời, kiểm tra

thời gian tổng thể điều khiển và hiển thị trạng thái đối với

MC ≤ 5s; đối với DCL, DTĐ ≤ 10s.

Bước 4: Thử nghiệm Poin to Point

Hình 9a. Sơ đồ đấu dây cáp chéo DB9

Đây là hạng mục thử nghiệm được thực hiện ngay tại

TBA. Trước khi tiến hành, nhân viên thí nghiệm sử dụng

cáp chéo RS232 để đấu nối giữa cổng đầu ra COM của

gateway và máy tính có cài đặt phần mềm Master IEC101

hoặc cáp RJ45 cho cổng mạng cho máy tính cài đặt phần


mềm Master IEC104. Ví dụ kiểm tra IEC101 bằng cách sử

dụng phần mềm Triangle hoặc A3_IEC60870-5-

101_Master của Trung tâm điều độ Hệ thống điện Miền

Trung (A3) như Hình 9.

Hình 9b. Phần mềm A3-IEC60870-5-101 Master

Tiếp đến, khai báo địa chỉ RTU, thông số cổng COM,

và lớp liên kết trên máy Master phải trùng với thông số cài

trên gateway. Sau đó tiến hành mô phỏng toàn bộ tín hiệu

SP, DP, MV theo danh sách địa chỉ đã được thỏa thuận trên

gateway và kiểm tra xem máy Master có nhận được các tín

hiệu đó theo đúng định dạng và nhãn thời gian không. Tiếp

đến, chuyển quyền điều khiển gateway sang A3 (chỉ cho

phép người dùng lựa chọn gateway làm việc trên 1 cổng

COM tại một thời điểm) để máy tính Master thao tác lệnh

ở chế độ SBO cho DC, RC tại ô IOA và Value.

Bước 5: Test end to end

Hạng mục này cần phải phối hợp cả hai đầu TBA và A3,

B41 nhằm mục đích để điều độ viên kiểm chứng trên màn

hình HMI, sự kiện. Cho nên, nhân viên thí nghiệm phải sử

dụng thông tin liên lạc bằng điện thoại, Viber hoặc email để

phối hợp kiểm tra. Đối với IEC101 thì cần phải kiểm tra

thông đường truyền từ cáp RS232 ở đầu ra gateway đến A3

bằng cách loop chân 2 -3. Tiếp theo, mô phỏng toàn bộ tín

hiệu trong Data list trên gateway để trung tâm điều độ A3

kiểm tra các tín hiệu này và ngược lại xem các tín hiệu điều

khiển ở chế độ SBO từ A3 gửi đến TBA để đóng/cắt MC,

DCL, DTĐ và tăng/giảm nấc phân áp MBA. Lưu ý, kiểm tra

gán nhãn thời gian sự kiện của IEDs và A3.

Hình 10. Lỗi kết nối

Trong quá trình thử, ta có thể kết hợp sử dụng công cụ

Scanmon tại TBA để chẩn đoán các lỗi xảy ra đường truyền

thông tin IEC101/IEC104 và kiểm tra dữ liệu nhận được theo

dự kiến là Valid hay InValid. Ví dụ đối với IEC101 thì cần

phải đăng nhập với tên IEC101, cộng với số ID của Server

trong SCADA Explorer là 1 (IEC1011). Tiếp theo, chọn

chính xác thông tin địa chỉ RTU tại trường RTU Address là

124, và chọn kiểu thông tin cung cấp trong bản ghi Log Type

là Hex. Nếu kênh vật lý đường truyền chưa kết nối thì tín

hiệu báo FFF (Hình 10), còn chưa có IED nào kết nối thì tín

hiệu sẽ không phun ra và khi đã có IED online thì sẽ có được

dữ liệu hiển thị theo địa chỉ và giá trị như Hình 11.

Hình 11. Kết nối thành công

5. Kết luận

Bài báo đã phân tích, cung cấp cho người đọc kiến thức

về các thông số kỹ thuật và tiêu chuẩn đánh giá thời gian,

sai số của tín hiệu trong hệ thống SCADA. Trên cơ sở phân

tích, hướng dẫn cấu hình, thử nghiệm đã thực hiện, cho

phép các đơn vị điện lực lựa chọn mô hình kết nối và giao

thức thích hợp nhất theo nhu cầu, chủ động việc mua sắm,

lắp đặt, và cấu hình gateway. Ngoài ra, nhóm tác giả đưa

ra nguyên tắc phối hợp công tác giữa đơn vị thí nghiệm,

quản lý vận hành, A3 và B41 khi thực hiện kết nối, thử

nghiệm Scada tại các TBA về A3, TTĐK. Kết quả là sẽ

giúp cho việc kiểm tra, phát hiện và xử lý tồn tại của thiết

bị kịp thời, đảm bảo cho EVN CPC thực hiện kế hoạch

chuyển các TBA sang vận hành không người trực đến năm

2020 được thuận lợi.


[1] Thông tư số 40 /2014/TT-BCT, Quy định quy trình điều độ hệ thống

điện quốc gia, ngày 05 tháng 11 năm 2014.

[2] Trần Vinh Tịnh, Nguyễn Thành, Nguyễn Văn Ngà, Nghiên cứu giải pháp

mở rộng hệ thống MiniScada lưới điện phân phối - Khu vực Miền Trung,

Tạp chí khoa học và công nghệ, Đại học Đà Nẵng, Số 4(39), 2010.

[3] Quyết định số 30/EVN CPC, Qui định kết nối mở rộng hệ thống Mini

Scada/DMS trong Tổng Công ty Điện lực Miền Trung, ngày 21/10/2010.

[4] Tạp chí Điện lực, Ứng dụng giao thức IEC 60870- 5- 104 cho giải pháp

truyền thông của hệ thống SCADA, Chuyên đề QL&HN, 09/09/2014.

[5] EVN, Qui định nghiệm thu Hệ thống điều khiển tích hợp Trạm biến

áp, ngày 01 tháng 04 năm 2008.

[6] Gordon Clarke, Deon Reynders, Practical modern SCADA

protocols, Elsevier, 2003.


38 Phạm Văn Kiên, Ngô Văn Dưỡng, Lê Kim Hùng, Lê Đình Dương

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÁNH GIÁ ỔN ĐỊNH CHO

HỆ THỐNG ĐIỆN 500kV VIỆT NAM CÓ XÉT ĐẾN

CÁC YẾU TỐ BẤT ĐỊNH CỦA PHỤ TẢI

A STUDY ON BUILDING A COMPUTER PROGRAM FOR ASSESSING STABILITY OF

THE 500KV POWER SYSTEM OF VIETNAM CONSIDERING LOAD UNCERTAINTY

Phạm Văn Kiên1, Ngô Văn Dưỡng2, Lê Kim Hùng1, Lê Đình Dương1 1Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; [email protected], [email protected], [email protected]

2Đại học Đà Nẵng; [email protected]

Tóm tắt - Cùng với sự phát triển của nền kinh tế, hệ thống điện (HTĐ) ngày càng phát triển nhanh chóng cả về quy mô lẫn công nghệ. Đối với các HTĐ lớn, vấn đề ổn định thường được đặc biệt quan tâm. Trong quá trình vận hành HTĐ, một trong những nguyên nhân phổ biến gây sụp đổ điện áp dẫn đến mất ổn định hệ thống là sự thay đổi công suất phụ tải hệ thống. Hơn nữa, phụ tải trong HTĐ luôn biến đổi theo các quy luật ngẫu nhiên của nó. Do đó, đối với mỗi HTĐ cần phải có giải pháp tính toán đánh giá ổn định phù hợp trong đó có xét đến yếu tố bất định của phụ tải. Bài báo trình bày phương pháp và chương trình đánh giá ổn định cho HTĐ 500kV Việt Nam giai đoạn đến 2025 có xét đến các yếu tố bất định của phụ tải. Chương trình cho phép đánh giá được mức độ nguy hiểm của hệ thống điện do mất ổn định gây ra.

Abstract - Along with the development of the economy, power systems have been growing rapidly in both size and technology. For a large power system, stability issues are often of particular concern. During the operation of the power system, one of the most common causes of voltage collapse leading to instability of the system is system load changes. In addition, nodal loads in the system always change according to their random characteristics. Therefore, for each system, there must be an appropriate measure for calculating and assessing stability, taking into account the uncertainty of the load. This article presents a methodology and computer program for stability assessment for the 500kV power system of Vietnam in the period up to 2025 considering load uncertainty. The program allows us to evaluate risk level of the power system due to instability.

Từ khóa - hệ thống điện; ổn định; yếu tố bất định; giới hạn ổn định; mặt phẳng công suất

Key words - power system; stability; uncertainty; stability boundary; power plane


Do những đặc điểm địa lý, phân bố nguồn tài nguyên

và phân vùng nhu cầu tiêu thụ điện, HTĐ Việt Nam từ Bắc

tới Nam hiện nay được liên kết bằng các đường truyền tải

500kV, gồm hai mạch đường dây (ĐD) 500kV miền Bắc

liên kết với miền Trung, ba mạch ĐD 500kV liên kết giữa

miền Trung với miền Nam. Những năm gần đây, phụ tải

tiêu thụ điện của miền Nam tăng cao đã vượt quá khả năng

cấp nguồn tại chỗ, lượng điện thiếu hụt phải nhận chủ yếu

từ các nguồn thủy điện miền Trung và nguồn điện miền

Bắc thông qua đường dây 500 kV liên kết. Trong giai đoạn

từ 2016 đến 2025, nhằm đáp ứng nhu cầu phụ tải tăng cao

(Hình 1), đồng thời với sự xuất hiện hàng loạt trung tâm

nhiệt điện ở cả ba miền đất nước, kế hoạch triển khai xây

dựng mở rộng lưới điện 500kV được Tập đoàn Điện lực

Việt Nam (EVN) tăng cường đẩy mạnh [1, 2]. Ngoài ra,

trong giai đoạn này, với dự kiến xuất hiện các trung tâm

nhiệt điện than ven biển cũng sẽ tiến hành xây dựng các

mạch đường dây truyền tải 500kV như Vĩnh Tân - Sông

Mây, Duyên Hải - Mỹ Tho, Long Phú - Ô Môn [2, 3].

Theo thống kê của EVN, giai đoạn từ năm 2000 đến

2016, lượng điện tiêu thụ tăng trưởng cao với tốc độ bình

quân 13,29%/năm. Sản lượng điện thương phẩm năm

2016 tăng gấp 5,73 lần so với nhu cầu ở năm 2000, đạt

180,17 tỷ kWh [1].

Như vậy, sự gia tăng liên tục về nhu cầu phụ tải cùng

với những hạn chế về mặt đầu tư kinh tế và môi trường đối

với việc xây dựng các nhà máy điện mới đã khiến cho các

HTĐ vận hành gần hơn với giới hạn công suất cực đại và

tần suất mất ổn định thường xảy ra nhiều hơn. Đối với các

đường dây tương đối ngắn (cấp điện áp thấp), giới hạn công

suất truyền tải thường được xác định theo điều kiện phát

nóng. Khi chiều dài tăng lên, điện áp tương đối lớn thì độ

lệch điện áp là yếu tố cần được quan tâm. Với các đường

dây dài truyền tải điện đi xa siêu cao áp và cực cao áp, khả

năng tải được quyết định bởi điều kiện giới hạn ổn định

tĩnh [4, 5]. Trong quá trình vận hành, trào lưu công suất

trên các đường dây truyền tải thường xuyên thay đổi theo

sự thay đổi của phụ tải tiêu thụ và công suất phát của các

nhà máy điện. Khi công suất truyền tải vượt quá giới hạn

cho phép sẽ dẫn đến sụp đổ điện áp, nặng nề hơn sẽ gây

mất ổn định và tan rã HTĐ [5, 6]. Trên thế giới có rất nhiều

nước đã xảy ra sự cố tan rã HTĐ liên quan đến ổn định của

hệ thống, ví dụ gần đây về vấn đề ổn định điện áp, đã xảy

ra các sự cố được đánh giá rất nghiêm trọng vào năm 2003

tại Mỹ, Canada và Ý. Sự cố mất điện tại Mỹ vàCanada ảnh

hưởng đến một khu vực khoảng 50 triệu người với sản

lượng công suất bị cắt là khoảng 61,8 MW trong gần hai

ngày. Ước tính tổng chi phí khoảng từ 4 đến 10 tỷ đô-la

Mỹ. Ở Việt Nam, theo thống kê trong thời gian qua, trên

HTĐ 500kV Việt Nam đã có nhiều sự cố mất điện lớn, diện

rộng, có liên quan hiện tượng dao động công suất lớn, mất

ổn định điện áp hoặc sụp đổ điện áp, xảy ra vào các ngày

17/05/2005, 27/12/2006, 04/09/2007, 29/03/2009,

18/06/2009, 25/07/2009, 08/07/2010 và 22/5/2013 [2, 3, 7,

8]. Như vậy, các sự cố sụp đổ HTĐ đều gây ra các vấn đề

xã hội và tổn thất kinh tế nghiêm trọng với chi phí rất lớn.



Hình 1. Tình hình nguồn cung điện tại Việt Nam giai đoạn

2001-2016 và dự phòng theo quy hoạch điện VII đến 2025

Để đảm bảo cho HTĐ vận hành an toàn, trong quá trình

vận hành cần phải tính toán kiểm tra HTĐ, đặc biệt là đánh

giá khả năng ổn định của HTĐ. Trong lĩnh vực này đã có

nhiều công trình nghiên cứu và phương pháp được công

bố, tuy nhiên mỗi phương pháp đều có những hạn chế nhất

định. Phương pháp sử dụng hệ số dự trữ ổn định được sử

dụng phổ biến [4, 5], trong đó các hệ số được xác định theo

các công thức sau:

gh 0 gh 0

P Q

0 0

P - P Q - Qk = 100%; k = 100%

P Q (1)

Trong đó: Pgh và Qgh là các giá trị giới hạn của công suất

tác dụng và phản kháng, được xác định từ bài toán tính toán

chế độ xác lập với những điều kiện quy ước; P0 và Q0 là công

suất tác dụng và phản kháng của phụ tải xem xét tại điểm

vận hành. Hạn chế của phương pháp là thực tế vận hành của

HTĐ không đúng với các điều kiện quy ước nên thường phải

đánh giá cho trường hợp nguy hiểm nhất, điều này không tận

dụng được khả năng làm việc của các phần tử trong HTĐ.

Phương pháp đường cong P-V, Q-V [6, 9 - 14] biểu diễn

quan hệ giữa công suất với điện áp khi cho tăng công suất

theo một kịch bản nhất định, kết quả xác định được công suất

Pgh, Qgh ứng với giá trị điện áp ở điểm sụp đổ điện áp. Tuy

nhiên, công suất thay đổi thực tế thường không đúng với kịch

bản đặt ra, đồng thời thời gian tính toán lâu nên không phù

hợp khi khảo sát trong thời gian thực.

Phương pháp xây dựng miền làm việc cho phép trong

mặt phẳng công suất theo điều kiện giới hạn ổn định tĩnh

[4-6], bằng cách sử dụng tiêu chuẩn thực dụng dQ/dU của

Markovits để xác định đặc tính giới hạn, cho phép phân

chia mặt phẳng công suất thành 2 vùng: vùng làm việc ổn

định và vùng mất ổn định (Hình 2).

0

Qi

Pi

Vùng ổn định

Vùng làm việc

không ổn định

Biên giới ổn

định

Q0

P0M

(b)

Pgh

Qgh

Hình 2. Miền làm việc ổn định của công suất phụ tải trong

mặt phẳng công suất

Miền làm việc cho phép được xây dựng cho các nút phụ

tải, căn cứ vào vị trí điểm làm việc của nút phụ tải để đánh

giá hệ thống có ổn định hay mất ổn định, khi hệ thống ổn

định còn cho phép xác định mức độ ổn định dựa vào

khoảng cách từ điểm làm việc của phụ tải đến đặc tính giới

hạn ổn định. Ưu điểm của phương pháp là tính toán vẽ đặc

tính giới hạn nhanh, đồng thời cho phép đánh giá được độ

dự trữ ổn định đối với công suất nút phụ tải [4]. Tuy nhiên,

đặc tính giới hạn trên được tính toán xây dựng ứng với một

chế độ vận hành nhất định, không xét đến sự biến đổi ngẫu

nhiên của phụ tải. Tuy nhiên trong thực tế, phụ tải tại các

nút luôn biến đổi theo một quy luật ngẫu nhiên nhất định

và phương pháp đánh giá ổn định nên xét đến yếu tố này,

khi đó đường đặc tính giới hạn xây dựng được mới phản

ánh đúng bản chất quá trình biến đổi phụ tải trong thực tế.

Ngoài yếu tố ngẫu nhiên của phụ tải, trong HTĐ còn có các

yếu tố ngẫu nhiên khác gây ra do sự cố ngẫu nhiên các phần

tử như ĐD, máy biến áp (MBA)… sự biến đổi ngẫu nhiên

của các nguồn năng lượng mới như gió, mặt trời… Các yếu

tố này nên được tích hợp vào trong quá trình phân tích, tính

toán. Tuy nhiên, trong phạm vi bài báo này, nhóm tác giả

tập trung xem xét yếu tố ngẫu nhiên từ phụ tải, các yếu tố

khác sẽ được xem xét trong các nghiên cứu tiếp theo.

Bài báo trình bày phương pháp và chương trình đánh

giá ổn định cho HTĐ 500kV Việt Nam giai đoạn đến 2025

có xét đến các yếu tố bất định của phụ tải. Chương trình

cho phép đánh giá được mức độ ổn định của hệ thống trong

mặt phẳng công suất trong thời gian thực.

2. Xây dựng vùng làm việc của hệ thống điện trong mặt

phẳng công suất có xét đến yếu tố bất định

Phương pháp xây dựng đường giới hạn ổn định điện áp

cho các nút phụ tải trong mặt phẳng công suất P-Q được

trình bày cụ thể trong tài liệu [4], trong đó mặt phẳng công

suất được phân thành hai miền làm việc ổn định và không

ổn định như Hình 2. Trong bài báo [4], đường cong giới

hạn được xây dựng theo sự biến đổi công suất thực tế tại

các nút phụ tải và không dùng các giả thiết về kịch bản biến

đổi phụ tải như các nghiên cứu trước đó. Do đó, phương

pháp cho phép xây dựng đường cong P-Q có tính thực tế

cao. Ngoài ra, nhờ áp dụng thuật toán loại trừ Gauss để rút

gọn sơ đồ lưới điện từ một dạng phức tạp bất kỳ về dạng

hình tia đơn giản chỉ có các nút nguồn và nút phụ tải cần

xét, nên thuật toán xây dựng đường cong giới hạn ổn định

trong [4] cho kết quả rất nhanh, cho phép ứng dụng đánh

giá ổn định cho HTĐ lớn trong thời gian thực.

0

Q [Mvar]

P [MW]

Q1

P1M1

Q2

P2

M2

M3P3

Q3

Vùng ổn định

Hình 3. Miền làm việc cho phép trong mặt phẳng công suất

khi có xét đến yếu tố bất định

Khi xét đến các yếu tố bất định trong HTĐ trong bài báo


này, đường cong giới hạn ổn định trên Hình 2 sẽ không còn là

một đường duy nhất nữa, mà là một tập hợp nhiều đường tạo

thành các miền với ý nghĩa khác nhau về ổn định như Hình 3.

Trên Hình 3, mỗi đường cong giới hạn ứng với mỗi bộ giá trị

khác nhau (mẫu) của các yếu tố ngẫu nhiên xét đến trong HTĐ

như đã giới thiệu trong Mục 1. Cách xây dựng bộ số liệu này

sẽ được trình bày trong Mục 3 (ở đó tập trung xét riêng cho sự

biến đổi ngẫu nhiên công suất phụ tải các nút).

Sau khi có được tập hợp các đường cong giới hạn ổn

định thể hiện đặc tính ngẫu nhiên của các yếu tố bất định

trong HTĐ như Hình 3, chỉ số xác suất mất ổn định p được

tính như sau:

1

2

Cp 100 %

C= (2)

Với C1 là số điểm cắt giữa đoạn thẳng OM3 với các

đường giới hạn ổn định trên Hình 3, C2 là số đường giới

hạn được xây dựng tương ứng với số mẫu ngẫu nhiên (C2)

của phụ tải được tạo ra (xem Mục 3).

Từ Hình 3, ứng với một chế độ vận hành nhất định, căn

cứ vào công suất nút phụ tải để đánh giá khả năng ổn định

của HTĐ như sau:

- Khi phụ tải làm việc tại điểm M1 thì HTĐ chắc chắn

ổn định, xác suất gây mất ổn định p = 0.

- Khi phụ tải làm việc tại điểm M2 thì HTĐ chắc chắn

mất ổn định, xác suất gây mất ổn định p = 100%.

- Khi phụ tải làm việc tại điểm M3 thì HTĐ ở trạng thái

nguy hiểm, có thể xảy ra mất ổn định với xác suất p

(0% < p < 100%). Khả năng xảy ra mất ổn định được đánh

giá theo hệ số p, khi hệ số p vượt giá trị cho phép nào đó

(được xác định trong điều kiện vận hành) thì cần phải có

giải pháp điều khiển để giảm công suất nút phụ tải hoặc

điều chỉnh các thiết bị bù, ... để đưa về giới hạn cho phép.

3. Xác định quy luật ngẫu nhiên của công suất phụ tải

trong hệ thống điện 500kV Việt Nam

Để có cơ sở dữ liệu đầu vào cho việc tích hợp yếu tố ngẫu

nhiên của phụ tải vào trong chương trình tính toán xây dựng

miền làm việc cho phép trong mặt phẳng công suất ở Mục 4,

trước tiên cần phải xây dựng bộ số liệu ngẫu nhiên của phụ

tải tổng hợp tại các thanh cái các trạm biến áp (TBA) 500kV

Việt Nam quy hoạch đến năm 2025. Các bước tạo ra bộ số

liệu ngẫu nhiên có thể được thực hiện như sau:

Bước 1: Xác định quy luật ngẫu nhiên (hàm phân bố)

của sự biến đổi công suất phụ tải tại các nút.

Sử dụng các số liệu thống kê trong quá khứ của các nút

phụ tải tại các thanh cái của TBA 500kV và dùng phần

mềm SPSS [10] để phân tích, nhóm tác giả nhận thấy rằng

quy luật biến đổi của hầu hết các nút phụ tải tại các TBA

500kV có phân bố theo hàm phân phối chuẩn (Normal

Distribution), ký hiệu N(μ, σ2) và có hàm mật độ [11]:

2

2

2

)(

2

1)(

−−

=

x

exf

(3)

Trong đó: μ là kỳ vọng toán (giá trị trung bình, Mean) và

σ là độ lệch quân phương (độ lệch chuẩn, Standard

Deviation). Các đại lượng này xác định bằng SPSS trên cơ

sở số liệu thu thập được tại các nút phụ tải. Hình 4 là một ví

dụ vẽ cho trường hợp phân bố ngẫu nhiên (dạng histogram)

của phụ tải (công suất tác dụng) tại nút 500kV Đà Nẵng và

Bảng 1 là kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS, trong đó

các đại lượng đặc trưng như kỳ vọng toán (μ), độ lệch chuẩn

(σ), phương sai (Variance σ2), độ bất đối xứng (Skewness)

được tính toán. Skewness có giá trị rất nhỏ cho thấy hàm

phân bố rất gần với hàm phân phối chuẩn.

Hình 4. Phân bố ngẫu nhiên của công suất phụ tải tại

nút 500kV Đà Nẵng

Bảng 1. Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS cho

phụ tải tại nút 500kV Đà Nẵng

Statistics

Pdanang Mean () 271,47

Variance (2) 15318,05

Standard Deviation () 123,77

Skewness 0,09

Công suất phụ tải tại các nút khác cũng được tiến hành

tương tự.

Bước 2: Tạo bộ số liệu ngẫu nhiên của phụ tải tại các

TBA 500kV Việt Nam.

Từ kết quả phân tích tại từng TBA 500kV bằng phần

mềm SPSS như trên, sau khi xác định được hàm phân bố

ngẫu nhiên của phụ tải, áp dụng lệnh Compute Variable

trong thẻ Tranform và chọn số lượng mẫu cần tạo trong cửa

sổ Dataview của SPSS để tạo mẫu. Ví dụ, tạo 1.000 mẫu

(C2 = 1.000) đối với công suất tác dụng tại TBA 500kV Đà

Nẵng như Hình 5. Phụ tải tại các nút khác trong hệ thống

cũng được tiến hành tương tự.

Như vậy, sau Bước 2 ta có bộ số liệu ngẫu nhiên cho

phụ tải gồm C2 mẫu, tương ứng ta sẽ vẽ được C2 đường

cong giới hạn ổn định cho nút phụ tải cần xét (C2 đường

trên Hình 3).

Hình 5. Tạo bộ số liệu ngẫu nhiên Pdanang trong cửa số

Compute Variable của SPSS


4. Áp dụng xây dựng chương trình đánh giá ổn định cho

hệ thống điện 500kV Việt Nam

Xét sơ đồ nguyên lý HTĐ 500kV Việt Nam đến năm

2025 được quy hoạch theo tổng sơ đồ 7 như trong Hình 6.

Chọn nút máy phát Hòa Bình làm nút cân bằng (Slack bus). TĐ L AI CHÂU

TBA 500KV

LAI CHÂU

TBA 500KV

SƠN LA

TĐ S ƠN L A

TBA 500KV

NHO QUAN

TBA 500KV

HÒA BÌ NH

TBA 500KV TÂY

HÀ NỘI

TBA 500KV

ĐÔNG ANH

TBA 500KV

HIỆ P HÒA

TBA 500KV

PHỐ NỐI

NĐ THĂNG

LONG

NĐ QUẢNG

NINH

NĐ MÔNG

DƯƠNG

TBA 500KV

QUẢNG NI NH

TT ĐL VŨNG

ÁNG

NMNĐ

VŨNG ÁNG

TBA 500KV

HÀ TĨ NH

TBA 500KV

ĐÀ NẴNG

TBA 500KV

DỐC S ỎI

TĐ I ALY

TBA 500KV

PL EIKU

TBA 500KV

DI L INH

TBA 500KV

VĨNH TÂN

NĐ

VĨNH TÂN 2

NĐ

VĨNH TÂN 4

TBA 500KV

SÔNG MÂY

TBA 500KV

PHÚ MỸ

TBA 500KV

TÂN ĐỊNH

NĐ

PHÚ MỸ 4

NĐ

PHÚ MỸ 3NĐ

PHÚ MỸ 2

TBA 500KV

NHÀ BÈ

TBA 500KV

DUYÊN HẢI

TBA 500KV

MỸ T HO

TBA 500KV

Ô MÔN

TBA 500KV

PHÚ LÂM

TBA 500KV

CẦU BÔNG

TBA 500KV

ĐĂK NÔNG

TBA 500KV

PL EIKU 2

TBA 500KV

THẠNH MỸ

TBA 500KV

THƯỜNG T ÍN

TBA 500KV

LONG PHÚ

NMND

LONG PHÚ

NMND

Ô MÔN

NMND DUYÊN

HẢI

NMT D ĐỒNG NAI

3,4,5;

DAK TIK

NMT D SES AN

3, 3A

NMT D SÔNG BUNG,

XEKAMAN, DAKMI

NMT D SES AN 4,

4A; SE ROPOK

NMT D

ĐẠI NINH;

BẮC BÌNH

NMT D HUỘI QUẢNG;

NẬM CHIẾ N;

BẢN CHÁT

NĐ

PHÚ MỸ 1

TBA 500KV

ĐỨC HÒA

TBA 500KV

TÂN UYÊN

TBA 500KV

VIỆ T T RÌ

2

4

3

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17 18 19 20

21

22

23

24

25

26

27

28

30

3132

33

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

47

4849

50

51

54

55

56

57

58

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

72

74

75

76

1

5

29

73

34

71

46

59 52

53

Hình 6. Sơ đồ quy hoạch HTĐ 500kV Việt Nam

giai đoạn đến năm 2025

Chương trình máy tính đánh giá ổn định cho HTĐ

500kV Việt Nam được xây dựng trên phần mềm Delphi

trên cơ sở phương pháp ở Mục 2.

Áp dụng chương trình để tính toán phân tích ổn định điện

áp tại các nút phụ tải bằng cách nhập tất cả số liệu các phần

tử của hệ thống như thông tin nút, thông tin nhánh ĐD, thông

tin MBA, thông tin các thiết bị bù và bộ số liệu ngẫu nhiên

vào các cửa sổ tương ứng của chương trình. Giao diện sơ đồ

thao tác sau khi nhập liệu được thể hiện như trong Hình 7.

Hình 7. Một phần giao diện sơ đồ nguyên lý HTĐ 500kV

Việt Nam giai đoạn đến năm 2025

Trong nghiên cứu này, trên cơ sở xem xét yếu tố ngẫu

nhiên từ phụ tải ứng với các mức độ tải khác nhau tại các

TBA, ba kịch bản được xét đến:

- Kịch bản 1 (KB1): Vùng làm việc nguy hiểm được

xây dựng trên cơ sở bộ số liệu ngẫu nhiên, còn điểm làm

việc của từng nút phụ tải được xét cho trường hợp phụ tải

tại nút đó là cực đại. Điều này cho phép khảo sát đánh giá

được mức độ nguy hiểm nhất của hệ thống.

- Kịch bản 2 (KB2): Tương tự như ở KB1, KB2 xét cho

trường hợp tại từng nút phụ tải sẽ làm việc với công suất

MBA là định mức. Kịch bản này cho phép đánh giá mức

độ nguy hiểm của HTĐ khi một nút phụ tải nào đó trong

HTĐ làm việc ở chế độ đầy tải của MBA, khi đó thông qua

chỉ số xác suất xảy ra mất ổn định sẽ giúp cán bộ xác định

phương thức vận hành tìm ra giải pháp điều chỉnh phù hợp

để hệ thống làm việc an toàn.

- Kịch bản 3 (KB2): Kịch bản này đề cập đến trường

hợp nguy hiểm nhất về mặt ổn định tĩnh khi xét đến khả

năng quá tải của MBA tại một trong những nút phụ tải của

hệ thống. Trong kịch bản này, khi tăng công suất của một

nút phụ tải bất kỳ đến giới hạn phát nóng của MBA (giới

hạn quá tải sự cố cho phép của MBA) thì khả năng ổn định

điện áp tại nút phụ tải so với giới hạn phát nóng cho phép

có đảm bảo không? Nghĩa là lúc đó MBA vẫn có thể làm

việc theo giới hạn phát nóng cho phép nhưng nút phụ tải

đó có khả năng làm việc ổn định hay không?

Kết quả tính toán đánh giá xác suất nguy hiểm ở các

kịch bản khác nhau được trình bày trong Bảng 2.

Bảng 2. Kết quả tính toán xác suất mất ổn định ở các kịch bản

khác nhau cho HTĐ 500kV Việt Nam giai đoạn đến 2025

TT Tên trạm Xác suất mất ổn định p (%)

KB1 KB2 KB3

1 TBA 500KV LAICHAU 0 73 100

2 TBA 500KV VIETTRI 0 10,2 100

3 TBA 500KV DONGANH 0 16,6 100

4 TBA 500KV TAYHANOI 0 46,4 100

5 TBA 500KV QUANGNINH 0 47 100

6 TBA 500KV HIEPHOA 0 57,8 100

7 TBA 500KV PHONOI 0 56 100

8 TBA 500KV THUONGTIN 0 28 100

9 TBA 500KV NHOQUAN 0 57,4 100

10 TBA 500KV HATINH 0 99 100

11 TBA 500KV DANANG 0 100 100

12 TBA 500KV DOCSOI 0 61,4 100

13 TBA 500KV TANDINH 0 34,4 100

14 TBA 500KV CAUBONG 0 34,4 100

15 TBA 500KV DUCHOA 0 81,6 100

16 TBA 500KV PHULAM 0 0,8 100

17 TBA 500KV TANUYEN 0 52,8 100

18 TBA 500KV PHUMY 0 66,4 100

19 TBA 500KV SONGMAY 0 63,6 100

20 TBA 500KV NHABE 0 24,6 100

21 TBA 500KV MYTHO 0 10,8 100

Từ kết quả tính toán ở Bảng 2 cho thấy, khi làm việc

ở chế độ bình thường (KB1) thì hệ thống vẫn làm việc ổn


định với xác suất mất ổn định là 0%. Trong trường hợp

công suất phụ tải tại các nút tăng lên bằng công suất định

mức của các MBA (KB2) thì lúc này TBA 500kV Đà

Nẵng chắc chắn mất ổn định (p = 100%), TBA Hà Tĩnh

hầu như mất ổn định (p = 99%). Các nút phụ tải còn lại

đều làm việc trong vùng nguy hiểm, trong đó có 10 nút

trong tổng số 21 nút phụ tải có xác suất mất ổn định vượt

quá 50%. Như vậy, từ kết quả tính toán phân tích ở trên,

kết quả của chương trình cho phép định lượng được khả

năng ổn định điện áp tại các nút phụ tải tương ứng với các

kịch bản vận hành khác nhau. Từ đó giúp cán bộ xác định

phương thức vận hành có thể đánh giá và có giải pháp

điều chỉnh kịch bản vận hành đảm bảo cho HTĐ vận hành

được an toàn tin cậy.

Bảng 3 mô tả các kịch bản tính toán phân tích ổn định

điện áp cho trường hợp ví dụ tại nút 500kV Hà Tĩnh (có

công suất định mức MBA là SđmBMA = 900 MVA). Hình 8

vẽ kết quả tính toán phân tích 3 kịch bản tương ứng trên

Bảng 2 tại nút 500kV Hà Tĩnh.

Hình 8. Kết quả tính toán phân tích 3 kịch bản tương ứng

trên Bảng 2 tại nút 500kV Hà Tĩnh

Bảng 3. Kịch bản tính toán phân tích ổn định điện áp tại

nút 500kV Hà Tĩnh

TBA 500kV Hà Tĩnh P

[MW]

Q

[Mvar]

S

[MVA]

Kịch bản 1 510 50 512.45

Kịch bản 2 (100% Sđm MBA) 828,0 352,7 900,0

Kịch bản 3 (kqt = 1.2) 993,6 423,3 1.080,0

5. Kết luận

Trong quá trình vận hành HTĐ, các thông số vận hành

và cấu trúc lưới điện thay đổi một cách ngẫu nhiên (tuân

theo các quy luật ngẫu nhiên và có thể được mô tả bằng các

hàm ngẫu nhiên dựa vào số liệu thu thập được), do đó HTĐ

cũng có thể chuyển từ trạng thái ổn định sang trạng thái

mất ổn định một cách ngẫu nhiên. Đối với một HTĐ thực

tế, sau khi xây dựng được bộ số liệu ngẫu nhiên về thông

số vận hành và cấu trúc lưới, sử dụng chương trình xác định

vùng làm việc nguy hiểm của công suất nút phụ tải, khảo

sát ảnh hưởng của công suất tại các nút phụ tải đến khả

năng ổn định của HTĐ để xác định các nút nguy hiểm, đó

là các nút có điểm làm việc nằm trong vùng nguy hiểm.

Tuỳ theo điều kiện thực tế của HTĐ đang vận hành, có thể

điều khiển để nâng cao mức độ ổn định cho HTĐ, về

nguyên tắc có thể điều khiển để HTĐ tuyệt đối an toàn về

mặt ổn định nếu tất cả điểm làm việc của các nút phụ tải

đều nằm trong vùng an toàn.

Trong phạm vi bài báo, yếu tố ngẫu nhiên từ phụ tải của

các TBA 500kV Việt Nam được tập trung nghiên cứu. Dựa

vào bộ số liệu thu thập được, các quy luật phân bố của phụ

tải được xác định và các mẫu ngẫu nhiên được tạo ra nhờ

phần mềm SPSS. Bộ số liệu này giúp cho việc đánh giá ổn

định HTĐ 500kV Việt Nam giai đoạn đến 2025 có xét đến

các yếu tố bất định của phụ tải. Chương trình cho phép

đánh giá được mức độ ổn định của hệ thống trong mặt

phẳng công suất trong thời gian thực.


[1] Vietnam Electricity, Annual Report 2016 (Báo cáo ngành điện), 2016.

[2] Danish Energy Agency, Energy Outlook Report 2017, 2017.

[3] Nguyễn Đức Ninh, Tăng cường độ ổn định, tin cậy của lưới điện

500kV sau các sự cố mất điện diện rộng và sự cần thiết phải trang

bị hệ thống bảo vệ chống mất điện diện rộng, Trung tâm Điều độ Hệ

thống điện Việt Nam, 2014.

[4] Van Duong Ngo, Dinh Duong Le, Kim Hung Le, Van Kien Pham

and Alberto Berizzi, “A Methodology for Determining Permissible Operating Region of Power Systems According to Conditions of

Static Stability Limit”, Energies, 10, 1163, 2017.

[5] Ngô Văn Dưỡng, Phân tích nhanh tính ổn định và xác định giới hạn

truyền tải công suất trong Hệ thống điện hợp nhất có các đường dây siêu

cao áp, Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2002.

[6] Lã Văn Út, Phân tích và điều khiển ổn định hệ thống điện, NXB

Khoa học và Kỹ thuật, 2011.

[7] Lê Hữu Hùng, Nghiên cứu ổn định điện áp để ứng dụng trong Hệ

thống điện Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Đại học Đà Nẵng, 2012.

[8] Đinh Thành Việt, Ngô Văn Dưỡng, Lê Hữu Hùng, Ngô Minh Khoa, “Xây dựng chương trình vẽ đường cong PV và xác định điểm sụp đổ

điện áp trong hệ thống điện”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại

học Đà Nẵng, Số 6(35), 2009, trang 30-38.

[9] Fraha Kundur, Power system stability and control, McGraw-Hill,

Inc 2013.

[10] C. W. Taylor, Power System Voltage Stability, McGraw-Hill Inc., 1994.

[11] Clark, H. K., “New challenge: Voltage stability”, IEEE Power Eng.

Rev., 19, 1990, pp. 30-37.

[12] R. K. Gupta, Z. A. Alaywan, R. B. Stuart, T. A. Reece, “Steady state

voltage instability operations perspective”, IEEE Trans. Power

Syst., Vol. 5, No. 4, 1990, pp. 1345-1354.

[13] R. Toma, M. Gavrilas, Voltage stability assessment for wind farms

integration in electricity grids with and without consideration of voltage dependent loads, in Proceedings of 2016 International

Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering

(EPE 2016), 2016, pp. 754-759.

[14] M. S. Rawat, S. Vadhera, Analysis of wind power penetration on

power system voltage stability, in Proceedings of the IEEE 6th International Conference on Power Systems (ICPS), 2016, pp. 1-6.

[15] Sabine Landau and Brian S. Everitt, A Handbook of Statistical

Analyses using SPSS, Chapman & Hall/CRC Press LLC, 2004.

[16] K. Krishnamoorthy, Handbook of Statistical Distributions with

Applications, CRC Press, 2006.



SỬ DỤNG THÉP VÔ ĐỊNH HÌNH CẢI THIỆN ẢNH HƯỞNG CỦA

LỰC XUYÊN TÂM TRONG ĐỘNG CƠ TỪ TRỞ

USING AMORPHOUS STEEL TO IMPROVE RADIAL FORCE IN

SWITCHED RELUCTANCE MOTORS

Phí Hoàng Nhã1, 2, Phạm Hùng Phi1, Đào Quang Thủy3 1Trường Đại học Bách khoa Hà Nội; [email protected]

2Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội 3Bộ Khoa học và Công nghệ

Tóm tắt - Động cơ từ trở là động cơ có nhiều ưu điểm nhưng nhiều ứng dụng của nó bị hạn chế bởi tiếng ồn. Một trong những nguồn gốc của tiếng ồn là do rung động của các lá thép trên gông stator, gây ra bởi lực xuyên tâm trong động cơ. Sự rung động càng mạnh và tiếng ồn càng lớn khi xảy ra cộng hưởng giữa tần số của lực xuyên tâm và tần số tự nhiên của stator. Vì vậy, bài báo tiến hành phân tích, tính toán, đánh giá vai trò và ảnh hưởng của lực xuyên tâm trong động cơ từ trở. Đồng thời, nhóm tác giả thảo luận phương pháp thay đổi hình dạng gông stator và đề xuất giải pháp mới là sử dụng vật liệu vô định hình chế tạo stator thay thế thép silic nhằm cải thiện rung động trong động cơ, giảm tiếng ồn.

Abstract - Switched reluctance motor has many advantages but its application is limited by the noise. One of the causes of this noise is the vibration of the steel laminate on the stator yoke which is caused by radial force in the motor. The vibration and the noise become stronger when exists a resonance between the frequency of the radial force and the natural frequency of the stator. Therefore, in this article the role and the influence of radial force in the switched reluctance motor will be analyzed, calculated and evaluated. At the same time, the authors discuss some methods of changing the shape of yoke stator and put forward new suggestions about using amorphous materials to improve the vibration and reduce the noise.

Từ khóa - động cơ từ trở; lực xuyên tâm; vật liệu vô định hình; SRM; tần số cộng hưởng.

Key words - switched reluctance motor; radial force; amorphous materials; SRM; resonance frequency.

1. Giới thiệu

Động cơ từ trở (SRM) được ứng dụng ngày càng rộng

rãi do cấu trúc đơn giản, độ bền cao, tốc độ làm việc lớn,

khả năng chịu quá tải tốt và nhiệt độ phát nóng thấp. Tuy

nhiên, một số ứng dụng công nghiệp và gia dụng bị hạn chế

do sự rung động và tiếng ồn tạo ra bởi hệ thống. Hệ thống

SRM phát ra tiếng ồn cao hơn so với các hệ thống truyền

động khác. Vì vậy, rung và tiếng ồn trong SRM đã thu hút

sự quan tâm đặc biệt của các nhà nghiên cứu trong thời gian

gần đây.

Nguồn gốc của tiếng ồn trong động cơ từ trở được chỉ

ra là do rung động của stator. Trong động cơ tồn tại lực

điện từ xuyên tâm, tập trung khá mạnh giữa cực rotor và

stator, đặc biệt với cấu trúc cực lồi như SRM, lực xuyên

tâm (lực hướng kính) càng mạnh. Chính lực hút xuyên tâm

này dẫn đến rung stator. Nhiều công trình đã chỉ ra nguồn

gốc của tiếng ồn [1] và hầu hết đều chấp nhận rằng lực

xuyên tâm (lực hướng kính) là nguồn gốc chính của rung

và ồn trong động cơ từ trở.

Bài báo phân tích, tính toán lực xuyên tâm, đánh giá vai

trò và ảnh hưởng của lực xuyên tâm trong động cơ từ trở.

Đồng thời, nhằm nâng cao hiệu suất cho động cơ từ trở

bằng cách giảm độ rung và tiếng ồn, nhóm tác giả đề xuất

giải pháp mới – sử dụng vật liệu vô định hình trong chế tạo

động cơ. Với tính chất hóa lý đặc biệt, vật liệu vô định hình

có thể cải thiện đáng kể được rung động trong stator bằng

cách giảm tần số tự nhiên, hạn chế sự cộng hưởng giữa tần

số của lực xuyên tâm và tần số tự nhiên của máy.

2. Lực xuyên tâm trong động cơ từ trở

2.1. Vai trò của các lực

Khi cuộn dây stator của động cơ từ trở được kích thích

tuần tự làm quay rotor, lực tiếp tuyến và lực xuyên tâm

được sinh ra giữa cực stator bị kích thích và cực rotor đối

diện. Hình 1 là một ví dụ của phân tích từ thông trong khe

hở không khí của loại động cơ SRM 6/4 – 3 pha. Trong

vùng gối chồng của cực stator và rotor, đường từ thông

vuông góc với mặt cực và lực điện từ hoạt động như là lực

hút theo hướng xuyên tâm. Lực xuyên tâm làm biến dạng

stator, do đó tạo ra tiếng ồn. Mặt khác, đường từ trường

nghiêng được tìm thấy gần mép cực stator và rotor, có thể

được phân tích thành các thành phần tiếp tuyến và xuyên

tâm như thể hiện trong Hình 1 [2]. Các lực từ tương ứng là

lực xuyên tâm fR biến dạng gông stator và lực tiếp tuyến fT.

Hai lực này hình thành nên một hợp lực fN (theo nguyên

tắc tổng hợp lực hình bình hành) hoạt động như mô-men

quay, làm quay rotor. Như vậy, lực tiếp tuyến có vai trò

sinh ra mô-men làm quay rotor và lực xuyên tâm là lực hút

giữa các cực rotor, stator.

Hình 1. Đường từ thông

Hình 2 cho thấy phân tích phương pháp phần tử hữu

hạn (FEM) của phân bổ lực tiếp tuyến và xuyên tâm dọc

theo khe hở không khí dưới sức từ động (mmf) 600 A, ở đó

cực tính của lực tiếp tuyến bị đảo ngược. Lực xuyên tâm fR

được sinh ra trong toàn bộ vùng gối chồng của cực stator

và rotor, và lực tiếp tuyến fT được sinh ra tại mép của cực

stator và rotor.

44 Phí Hoàng Nhã, Phạm Hùng Phi, Đào Quang Thủy

Hình 2. Phân bổ lực xuyên tâm và tiếp tuyến [2]

Lực xuyên tâm là lực hút giữa các cực rotor và stator,

lực hút đạt giá trị lớn nhất khi hai cực stator, rotor thẳng

hàng nhau. Như vậy, lực xuyên tâm gia tăng với sự gia tăng

diện tích vùng gối chồng giữa cực stator và cực rotor, tỷ lệ

nghịch với khe hở không khí. Khi sử dụng cấu trúc SRM

thông thường, việc lựa chọn vùng dẫn của cuộn dây stator

đòi hỏi sự cân bằng giữa mô-men và lực xuyên tâm như

Hình 3 [3]. Vùng từ θ1 tới θ3 là vùng sinh ra mô-men. Vùng

từ θ2 tới θ4 là vùng sinh ra lực xuyên tâm. Khu vực xếp

chồng giữa vùng sinh ra mô-men quay và lực xuyên tâm là

từ θ2 tới θ3. Đây là vùng tốt nhất cho động cơ hoạt động.

Vùng này càng lớn càng tốt, ở đó có đủ mô-men và lực

xuyên tâm có thể được sản sinh tại cùng thời điểm. Tuy

nhiên, vùng xếp chồng này là rất hẹp do cấu tạo vốn có của

SRM. Theo đó, cả hai khu vực sản sinh ra mô-men quay và

lực xuyên tâm không thể được sử dụng hiệu quả. Điều này

cũng có nghĩa là mô-men hoặc lực xuyên tâm có thể tăng

lên với giá trị dòng điện lớn, dẫn đến tổn hao đồng cao hơn

và vấn đề về nhiệt.

Hình 3. Thời điểm hình thành điện cảm, mô-men và lực

xuyên tâm

Hình 4. Lực xuyên tâm và mô men [2]

Hình 4 cho thấy rõ hơn mối quan hệ giữa mô-men và

lực xuyên tâm trong động cơ từ trở. Mô-men được sinh ra

đạt giá trị lớn nhất không phải tại vùng thẳng hàng giữa cực

stator và cực roto, trong khi lực xuyên tâm đạt giá trị lớn

nhất tại vùng này. Khi đó, tại vùng sinh ra mô-men âm -

vùng không cần thiết cho sự hoạt động của động cơ, lực

xuyên tâm đạt giá trị cực đại. Lực xuyên tâm sẽ hút và giữ

các cặp cực rotor, stator. Trong trường hợp lực xuyên tâm

được sinh ra ở các cực đối diện không bằng nhau, lực này

sẽ làm biến dạng stator, làm lệch khe hở không khí, gây

mất cân bằng, tạo ra tiếng ồn. Đây là điều không mong

muốn trong hoạt động của SRM.

2.2. Tính toán lực xuyên tâm

Việc tính toán lực xuyên tâm được dựa trên phương trình

Maxwell Stress Tensor [4]. Bỏ qua sự bão hòa từ trường, giả

sử các đường từ thông được xác định và phù hợp cho việc

áp dụng Maxwell Stress Tensor. Cùng với sự lựa chọn thích

hợp tích phân từng phần xung quanh các bề mặt cực riêng

lẻ, Maxwell Stress Tensor cung cấp một tính toán trực tiếp

cho các lực xuyên tâm. Theo phương trình Maxwell Stress

Tensor như trong (1) và (2), lực tổng hợp FN và lực tiếp tuyến

FT tại một cặp cực stator và rotor như sau:

2 2

0

1( )

2N N T

sF B B dA

= − (1)

0

1

2T N T

sF B B dA

= (2)

Trong đó, BN, BT là thành phần pháp tuyến và tiếp tuyến

của mật độ từ thông, tương ứng, μ0 là độ từ thẩm không khí

lấy bằng độ từ thẩm chân không.

Hình 5. Ứng dụng của Maxwell Stress Tensor trong

tính toán lực xuyên tâm và lực tiếp tuyến

Để minh họa, hãy xem xét sự phân bố của hai cực như

được chỉ ra trong sơ đồ biểu diễn đơn giản của Hình 5. Giả

thiết các đường sức từ trường có phân bố như trên Hình 5.

Biên dạng bao quanh được lựa chọn sao cho các đường từ

thông hoặc vuông góc hoặc song song với biên dạng. Dưới

những điều kiện này, phương trình Maxwell Stress (1) đơn

giản hóa như sau:

Với các đường từ thông vuông góc, thành phần BT bằng

0, lực FN là:

2

0

1

2N N

sF B dA

= (3)

Với các đường từ thông song song, BN bằng 0, lực FN

trở thành:


2

0

1

2N T

sF B dA

= − (4)

Áp dụng các phương trình này cho biên dạng được xác

định trong Hình 5. Kết quả theo các lực lượng xuyên tâm

và tiếp tuyến tiếp hoạt động trên một cực rotor:

( )

2 3 5 6

2 2 2 2

1 2

0 1 2 4 5

2 2 2

1 12 23 45 2 56

0

2

( )2

stack

radial f m m f

stack

f m f

LF B dl B dl B dl B dl

LB l B l l B l

= + + +

= + + +

(5)

4

2 2

tangential 34

0 032 2

stack stack

m m

L LF B dl B l

= − =− (6)

Trong đó, Bf1, Bf2 và Bm lần lượt là từ trường bao quanh

khe hở không khí 1, 2 và từ trường khe hở chính. Như vậy,

lực xuyên tâm là tương đương với tích phân

2

02

radialB

trên

diện tích bề mặt của khe hở không khí và lực tiếp tuyến là

tương đương với W

, W là năng lượng lưu trữ trong vùng

gối chồng cực stator và rotor của khe hở không khí.

Hình 6. Lực hút sinh ra bởi cực A1

Phương trình (5), (6) dựa trên Maxwell Stress Tensor

chưa đánh giá đầy đủ ảnh hưởng của điện cảm L, bởi L thay

đổi phụ thuộc vào góc pha và thời gian [5]. Do đó, phương

trình tính lực xuyên tâm là chưa hoàn toàn chính xác. Để xây

dựng phương trình lực xuyên tâm trong động cơ từ trở có xét

đến điện cảm L(φ, t), lực hút sinh ra tại một cực bất kỳ được

phân tích. Hình 6 biểu diễn lực hút tại một cực A1 khi cuộn

dây được kích hoạt. Từ trường đi qua vùng gối chồng của

cặp cực (stator, rotor) cũng như vùng không gối chồng tới

vùng bao quanh, điện cảm được mô tả như sau:

2

0

0( )stack

A fr

N L RL K

g

= + (7)

Trong đó: Kfr là hằng số cho điện cảm viền bao quanh,

N là số vòng dây, Lstack là chiều dài lá thép stator, R là bán

kính rotor, g là chiều dài khe khí, θ0 và θu0 là góc gối chồng

và góc không gối chồng của cực rotor, stator. Khe hở không

khí được giả định là đồng đều theo phân tích. Trừ trường

hợp vị trí thẳng hàng, lực hút giữa răng stator và rotor

không song song với cực stator.

Với động cơ SRM 6/4 – 3 pha, tại một thời điểm một

pha dẫn, chỉ có một cặp cực stator – rotor thẳng hàng. Gắn

tọa độ ở cặp cực lần lượt là A1 và A2 tương ứng. Gốc tọa

độ nằm ở trung tâm khu vực cực rotor gối chồng. Như Hình

6, biên độ và góc của lực hút cho cực A1 là _ 1N AF và θϕ.

Từ (7), _ 1N AF có thể được xấp xỉ như sau:

2

_ 1 0 1( )N A F fr AF K K i= + (8)

Trong đó,

2

0

24 4

stackA

F

N L RLK

g g

= = . Lưu ý rằng, _ 1N AF

tỷ lệ với bình phương dòng điện và thay đổi với θr như θ0

là hàm của góc rotor. Góc lực θϕ bằng 90° khi cực rotor và

stator là thẳng hàng, nhưng lệch từ 90° do từ thông bao

quanh tại vị trí không gối chồng khi các cực là không thẳng

hàng. Góc lệch có thể được tính toán ở vùng gối chồng và

vùng không gối chồng cực rotor, stator một cách độc lập

và tập trung. Do đó, góc của hệ thống lực có thể xác định

theo biểu thức sau:

0

0

90o u

ang

fr

KK

= +

+ (9)

Trong đó, Kang là hằng số. Lưu ý rằng, θu0 có giá trị

dương khi rotor nằm trong vùng tăng của điện cảm và có

giá trị âm ở vùng điện cảm giảm; thuật ngữ Kang là góc lệch

do từ thông ở viền.

Các thành phần lực tiếp tuyến và xuyên tâm tại răng cực

A1 được biểu diễn như sau:

_ 1 _ 1

_ 1 _ 1

os

sin

T A N A

R A N A

F F c

F F

=

= (10)

Trong phương trình này, _ 1R AF đại diện cho lực xuyên

tâm sinh ra bởi cực A1. Khi tất cả các cực trong pha A được

kích hoạt bởi cuộn dây stator, lực xuyên tâm đầy đủ được

tính bằng tổng các véc-tơ lực được tạo ra ở tất cả các cực

được kích thích. Đối với SRM 6/4, lực xuyên tâm trong

động cơ là tổng hợp lực xuyên tâm sinh ra ở hai cặp cực

A1 và A2 (tại cùng một thời điểm), được biểu diễn như sau:

2 2

_ 1 _ 2 0 1 2( )sin ( )radial R A R A F fr A AF F F K K i i = − = + − (11)

3. Ảnh hưởng của lực xuyên tâm trong động cơ từ trở

3.1. Tần số tự nhiên và tần số cơ bản

Tất cả các hình dạng của gông stato đều có tần số tự

nhiên của nó [6]. Phương pháp véc-tơ Newton, phương pháp

năng lượng và phương pháp Lagrange là một số phương

pháp cơ bản cho phép tính toán tần số tự nhiên. Chế độ tần

số là hàm của ma trận khối lượng và độ cứng của hệ thống

bao gồm năng lượng động học và năng lượng điện thế. Các

nhà nghiên cứu đã phát triển một số công thức khác nhau để

ước tính chế độ tần số chu vi của stator theo các phương pháp

cơ bản. Một công thức được phát triển bởi Jordan, Frohne và

Uner để ước tính chế độ tần số chu vi có tính đến ảnh hưởng

của biến dạng, quán tính quay, răng và cuộn dây được sử

dụng trong nghiên cứu này. Theo đó, tần số tự nhiên của

động cơ khi ở chế độ chưa có rung động là:

0

1( )

2

s

m

m s

Ef Hz

R = =

(12)

Trong đó, fm=0 là tần số tự nhiên ở chế độ không rung,

Rm là bán kính trung bình của gông stator, Es là mô-đun


đàn hồi của vật liệu, ρs là mật độ của vật liệu, Δ là ma trận

hệ số bổ sung của dịch chuyển. Sự rung động của stator

chiếm ưu thế khi tần số kích thích của sóng hài lực xuyên

tâm bằng hoặc gần bằng với chế độ tần số tự nhiên.

Tần số của lực xuyên tâm chủ yếu là tần số kích thích

cho gông stator, có thể được biểu diễn như sau:

ex

.( ) . .

2

m r

c p

Pf n n f n

= = (13)

Trong đó: fexc(n) là tần số kích thích, n là số bậc sóng

hài, fp là tần số cơ bản của dòng điện pha, ωm là tốc độ của

động cơ, Pr là số cực rotor.

3.2. Ảnh hưởng của lực xuyên tâm

Nhiều công trình nghiên cứu đã chỉ ra nguồn gốc tiếng

ồn trong động cơ từ trở, và hầu hết đều chấp nhận rằng lực

hút xuyên tâm giữa rotor và stator là nguồn gốc chính của

độ rung và tiếng ồn trong SRM với cấu trúc cực lồi.

Trong động cơ từ trở luôn tồn tại hai lực là lực tiếp tuyến

và lực xuyên tâm. Lực xuyên tâm luôn lớn hơn nhiều lần so

với lực tiếp tuyến. Lực xuyên tâm là đối xứng và triệt tiêu lẫn

nhau (chỉ đúng với khe khí đồng đều), nó tác động đến máy

bởi vì khi chúng triệt tiêu lẫn nhau thông qua thân rotor và

stator gây rung động. Đây là nguồn gốc trội nhất trong tiếng

ồn sinh ra trong SRM cũng như trong các máy điện khác.

Đặc tính không đồng nhất của vật liệu chế tạo gây ra sự

mất cân bằng động học của rotor và sự phân bổ của từ

trường không đồng đều. Điều này dẫn đến lực xuyên tâm

sinh ra trong động cơ ở các cực đối diện không bằng nhau.

Lực hút giữa các cực này không đồng đều làm lệch rotor

khỏi vị trí cân bằng, làm khe khí không đồng nhất, gây ra

rung cho động cơ từ trở.

Đặc biệt hơn nữa, cấu trúc stator của máy có tần số tự

nhiên. Khi một trong những tần số của lực xuyên tâm trùng

với tần số tự nhiên của stator, cộng hưởng xảy ra dẫn đến

gia tăng tiếng ồn. Đây chính là rung động lớn nhất do lực

xuyên tâm. Rung động xuyên tâm này sau đó phát ra năng

lượng âm thanh vào trong không khí. Hình 7 phân tích rung

động tắt dần của lực xuyên tâm [7]. Có thể thấy, lực xuyên

tâm gây ra rung động cực đại tại thời điểm chuyển mạch,

sau đó giảm dần tới 0 khi mô-men đạt giá trị đỉnh.

Hình 7. Dòng điện pha và rung động

Quá trình cộng hưởng giữa tần số tự nhiên và tần số của

lực xuyên tâm với sóng hài bậc cao (1, 3, 5, 7, 9, …), dẫn

đến động cơ từ trở phải hoạt động trong vùng tần số cao,

có thể lên đến vài nghìn Hz. Khi đó, độ rung rất lớn có thể

gây biến dạng gông stator, làm giảm tuổi thọ máy [1], [8],

[9], [10]. Hình 8 thể hiện rung động của gông stator tại các

tần số hoạt động lớn [8]. Mô-men quay trong SRM gây ra

tức thời trên các cặp răng stator đối diện, có xu hướng uốn

cong răng và biến dạng stator. Các chế độ rung được đặc

trưng bởi cách uốn của răng stator.

Hình 8. Các chế độ rung của SRM 8/6 ở tần số cao

4. Thảo luận

Lực xuyên tâm ảnh hưởng lớn đến hiệu suất làm việc

và hạn chế sự ứng dụng của động cơ từ trở trong nhiều lĩnh

vực. Tuy nhiên, lực xuyên tâm là lực không thay đổi được,

luôn tồn tại, sinh ra do cấu trúc vốn có của động cơ. Vì vậy,

lực này không thể can thiệp trực tiếp bằng các phương pháp

điều khiển hay thay đổi cấu tạo động cơ, mà chỉ có thể tìm

cách hạn chế sự ảnh hưởng của nó đối với động cơ từ trở.

Nhằm hạn chế ảnh hưởng của lực xuyên tâm gây ra rung

ồn, các nghiên cứu gần đây chủ yếu tập trung vào kiểm soát

tần số hoạt động của động cơ từ trở.

4.1. Đề xuất cải thiện hình dạng khung

Hình 9. Chế độ rung hình oval tương ứng với

tần số tự nhiên mỗi loại

Tần số tự nhiên của máy phụ thuộc vào hình dạng, kích

thước gông stator. Công trình [11] đề xuất thay đổi hình

dạng gông stator trong động cơ SRM 6/4, bao gồm: gông


stator hình tròn cả trong và ngoài (dạng truyền thống); gông

stator bên trong tròn, bên ngoài dạng lục giác; gông stator

cả trong và ngoài dạng lục giác, cực stator đặt ở giữa mỗi

cạnh lục giác; gông stator cả trong và ngoài dạng lục giác,

cực stator đặt ở góc mỗi cạnh lục giác. Chế độ thử nghiệm

rung hình oval được tiến hành tương ứng tần số tự nhiên

của mỗi loại, như thể hiện trong Hình 9.

Kết quả cho thấy SRM loại 3 (gông stator hình lục giác,

cực đặt ở giữa cạnh lục giác) cho độ rung ít hơn dưới tác

dụng của lực xuyên tâm. Đồng thời, khoảng cách bị dịch

chuyển nhỏ (0,85 μm so với 1,68 μm của loại truyền thống);

mô-men quay tăng (1,7 Nm so với 1,26 Nm của loại 1).

Một đề xuất sử dụng vỏ stator không gân và có gân

được công bố trong công trình [12]. Hình dạng bên ngoài

gông stator có gân với kích thước gân khác nhau được bố

trí khác nhau (Hình 10).

Hình 10. Các hình dạng khung khác nhau

Việc tăng độ dày khung, sử dụng khung gân xuyên tâm

và vỏ stator không gân có thể tăng độ cứng của khung. Các

gân xuyên tâm có tác dụng tản nhiệt, giúp tăng hiệu suất

của động cơ, đồng thời, truyền rung động ra ngoài. Từ đó,

tiếng ồn và rung động trong động cơ được giảm. Kết quả

các mẫu thử nghiệm được tác giả Jian Li công bố đầy đủ,

tuy nhiên chưa giải quyết được triệt để nguồn gốc rung và

tiếng ồn do tần số cộng hưởng như đề cập ở trên.

4.2. Đề xuất sử dụng vật liệu vô định hình

Rõ ràng rằng, tần số tự nhiên của động cơ cộng hưởng

với tần số xuyên tâm của lực xuyên tâm gây ra rung ồn. Và

tần số tự nhiên của động cơ phụ thuộc vào hình dạng

khung, kích thước khung. Tuy nhiên, hình dạng khung thay

đổi làm tần số tự nhiên thay đổi theo quy luật khó có thể

dự đoán trước được, dẫn đến khó khăn trong vấn đề khắc

phục nhược điểm của SRM. Nhóm tác giả đề xuất giải pháp

giải quyết triệt để vấn đề này, đó là sử dụng vật liệu mới –

vật liệu vô định hình.

Sắt vô định hình là loại vật liệu từ mềm, còn được gọi

là thủy tinh kim loại. Nguyên liệu chính bao gồm: niken,

coban, silic, …. Ở trạng thái vô định hình, nó có điện trở

suất cao hơn nhiều so với các hợp kim tinh thể. Đồng thời,

vật liệu này có khả năng chống ăn mòn, độ bền cơ học cao,

có thể sử dụng ở tần số làm việc cao hơn với các vật liệu

tinh thể nền kim loại. Vật liệu vô định hình không có cấu

trúc tinh thể nên triệt tiêu dị hướng từ tinh thể, vì thế nó có

tính từ mềm rất tốt. Vật liệu vô định hình nền Co còn có từ

giảo bằng 0 nên có lực kháng từ rất nhỏ. Đường cong từ trễ

của vật liệu rất hẹp, hẹp hơn so với thép silic - vật liệu từ

mềm. Độ dày tự nhiên của lá thép vô định hình rất nhỏ,

điện trở suất lớn và mật độ khối lượng vật liệu lớn. Một số

tính chất lý hóa cơ bản của vật liệu vô định hình (Metglas

2605SA1) được cho trong Bảng 1, so sánh với vật liệu Silic

(M600 – 50A).

Bảng 1. Đặc tính của sắt vô định hình và thép Silic

Vật liệu Sắt vô định hình Thép silic

Mật độ từ thông (T) 1,56 1,8 - 2

Điện trở suất ( cm ) 130 - 170 50 - 60

Độ dày lá thép (mm) 0,03 0,3 - 0,5

Sức căng (kg/mm2) 150 50

Độ cứng Vickers 900 200 - 300

Mật độ khối lượng (g/cm3) 7,18 7,65

Mô-đun đàn hồi (GPa) 110 207

Đặc tính vật liệu có ảnh hưởng quan trọng tới tần số tự

nhiên của máy [1], [6]. Es là mô-đun đàn hồi của vật liệu

(theo ứng suất kéo), thép vô định hình có độ cứng cao (cao

hơn 3 lần so với silic), khả năng bị biến dạng khi chịu ứng

suất kéo là nhỏ. Theo phương trình (12), Es càng nhỏ (tức

độ đàn hồi sau khi biến dạng càng nhỏ) thì tần số tự nhiên

càng nhỏ. Khi động cơ làm việc ở tốc độ càng cao, kết hợp

với sự không mong muốn của sóng hài bậc cao, tần số cơ

bản sẽ càng lớn. Để tránh hiện tượng cộng hưởng gây ra

rung ồn, tần số tự nhiên càng nhỏ càng tốt. Theo Bảng 1,

thép vô định hình có Es (110 GPa) nhỏ hơn 2 lần so với

thép silic thông thường (2,07.1011 N/m2 = 207 Gpa), do đó,

tần số tự nhiên của máy chế tạo bởi 2605SA1 sẽ thấp hơn.

Hình 11. Mô hình thực nghiệm đo rung động

Rung động trong SRM được đo bằng gia tốc kế, gắn ở

phía trên giữa khung stator như Hình 11. Rung động có thể

được sử dụng như là một sự chọn lựa thay thế của tiếng ồn

âm thanh. Mô hình thực nghiệm được nhóm tác giả đề xuất

và sẽ triển khai trong thời gian tới (Hình 11). Kết quả phân

tích, dự báo đối với sự rung động trong SRM sử dụng thép

vô định hình và thép Silic được thể hiện trong Hình 12.

Phân tích cho thấy, động cơ từ trở sử dụng vật liệu vô

định hình có tần số tự nhiên với biên độ nhỏ so với động

cơ chế tạo bằng thép silic. Điều này góp phần làm giảm

cường độ rung khi động cơ làm việc, cũng như góp phần

giảm rung ồn do hạn chế khả năng cộng hưởng xảy ra. Vật

liệu vô định hình không những góp phần giảm tần số riêng

của động cơ, hạn chế rung ồn, mà còn giúp giảm tổn hao


trong động cơ từ trở. Kết quả của nhóm tác giả công bố là

kết quả phân tích, đánh giá bước đầu, để có kết quả đánh

giá chuẩn mực thông qua việc mô phỏng quá trình chuyển

hóa vật lý của các thông số động cơ, sẽ được công bố trong

những nghiên cứu tiếp theo.

Hình 12. Rung động trên khung stator;

(a), (b): khung stator làm bằng thép silic;

(c), (d): khung stator làm bằng thép vô định hình

5. Kết luận

Bài báo này trình bày những phân tích, đánh giá về ảnh

hưởng của lực xuyên tâm trong động cơ từ trở. Lực xuyên

tâm là một trong những nguyên nhân gây ra rung động và

tiếng ồn, làm giảm hiệu suất và hạn chế ứng dụng của động

cơ từ trở. Rung động trở nên vô cùng lớn khi tần số của lực

xuyên tâm cộng hưởng với tần số tự nhiên của động cơ.

Giải pháp sử dụng vật liệu vô định hình chế tạo động cơ

mang lại hiệu quả khi giảm tần số tự nhiên, hạn chế quá

trình cộng hưởng khi động cơ làm việc ở tốc độ lớn, tần số

cao. Có thể kết luận rằng, không thể hạn chế rung ồn bằng

việc kiểm soát trực tiếp lực xuyên tâm, mà chỉ có thể hạn

chế rung ồn một cách gián tiếp.


[1] Pragasen Pillay, William Cai, “An Investigation into Vibration in

Switched Reluctance Motor”, IEEE, Vol. 35, No. 3, 1999, pp. 589-

596.

[2] Masayuki Sanada, Shigeo Morimoto, Yoji Takeda, “Novel Rotor

Pole Design of Switched Reluctance Motors to Reduce the Acoustic Noise”, IEEE, 2000, pp. 107-113.

[3] Huijun Wang, Dong Hee Lee, Tae Hub Park, Jin Woo Ahn, “Hybrid

stator-pole switched reluctance motor to improve radial force for bearingless application”, Energy Coversion and Management, Vol.

52, 2011, pp. 1371-1376.

[4] Neil R. Garrigan, Wen L. Soong, Charles M. Stephens, Albert

Storace, Thomas A. Lipo, “Radial Force Characteristics of a

Switched Reluctance Machine”, IEEE, 1999, pp. 2250-2258.

[5] Feng Chieh Lin, Sheng Ming Yang, “Instantaneous Shaft Radial

Force Control with Sinusoidal Excitations for Switched Reluctance

Motors”, IEEE, Vol. 22, No. 3, 2007, pp. 629-636.

[6] M. N. Anwar, Iqbal Husain, “Radial Force Calaculation and

Acoustic Noise Prediction in Switched Reluctance Machines”, IEEE, Vol. 36, No. 6, 2000, pp. 1589-1597.

[7] Charles Pollock, Chi Yao Wu, “Acoustic Noise Cancellation

Techniques for Switched Reluctance Drives”, IEEE, Vol. 33, No. 2, 1997, pp. 477-484.

[8] Roy S. Colby, Francois M. Mottier, J. E. Miller, “Vibration Modes

and Acoustic Noise in a Four-Phase Switched Reluctance Motor”,

IEEE, Vol. 32, No. 6, 1996, pp. 1357-1364.

[9] Wei Cai, Pragasen Pillay, Zhangjun Tang, “Impact of Stator

Windings and End-Bells on Resonant Frequencies and Mode Shapes

of Switched Reluctance Motors”, IEEE, Vol. 38, No. 4, 2002, pp. 1027-1036.

[10] W. A. Pengov, R. L. Weinberg, “Designing for low noise”,

Electronic control of Switched Reluctance Machines, 1998, pp. 62-73.

[11] Jung-Pyo Hong, Kyung Ho Ha, Ju Lee, “Stator Pole and Yoke

Design for Vibration Reduction of Switched Reluctance Motos”,

IEEE, Vol. 38, No. 2, 2002, pp. 929-932.

[12] Jian Li, Yunhyun Cho, “Investigation into Reduction of Vibration

and Acoustic Noise in Switched Reluctance Motors in Radial Force

Excitation and Frame Transfer Function Aspects”, IEEE, Vol. 45,

No. 10, 2009, pp. 4664-4667.



ERROR ANALYSIS FOR INDUCTIVE CURRENT TRANSFORMERS UNDER

NON-SINUSOIDAL WAVEFORM CURRENT

ĐÁNH GIÁ SAI SỐ CỦA BIẾN DÒNG ĐIỆN KIỂU CẢM ỨNG TRONG

ĐIỀU KIỆN DÒNG ĐIỆN BỊ MÉO DẠNG HÌNH SIN

Anh-Tuan Phung1,3, Hoang-Phuong Vu1, Trinh-Tuan Nguyen1, Dang-Hai Nguyen1,2 1Hanoi University of Science and Technology; [email protected]

2Hanoi University of Industry; [email protected] 3International Research Institute for Computational Science and Engineering; [email protected]

Abstract - Instrument transformer is a popular electric device which is used in measurement of load current. While dealing with pure sine-wave primary current, these instrument transformers work well with no significant problem. A primary load current which includes high frequency components, the relative error of this device must be reconsidered. This paper presents a research result of the effect of high harmonic ratio primary current on the relative error of instrument transformers. The increasing relative error could be explained by using a first order timed delay element of the current transformer versus the fast-changing load current. The result can be used in either selecting the right instrument transformer for a specific load or defining the requirements for other electric loads to permit a correct measurement.

Tóm tắt - Máy biến dòng đo lường là thiết bị điện phổ thông được dùng để đo dòng điện của các phụ tải. Khi dòng điện của các phụ tải này thuần sin, độ chính xác của biến dòng điện này sẽ vẫn được đảm bảo. Khi dòng điện của các phụ tải này không còn dạng thuần sin và chứa các thành phần sóng hài bậc cao, độ chính xác của biến dòng điện đo lường sẽ cần phải được xem xét. Bài báo này nghiên cứu về tác động của dòng điện chứa sóng hài bậc cao lên độ chính xác của biến dòng điện đo lường. Sự gia tăng về sai số của biến dòng điện này đến từ việc lõi sắt từ của biến dòng điện phản ứng như một khâu quán tính bậc nhất có trễ đối với các biến đổi nhanh của dòng điện. Kết quả nghiên cứu này có thể được dùng để tham khảo trong lựa chọn loại máy biến dòng điện hoặc yêu cầu đối với phụ tải điện nhằm đảm bảo độ chính xác của phép đo.

Key words - current transformer, electrical steel; magnetic core; total harmonic distortion; high frequency harmonic; relative error.

Từ khóa - biến dòng điện; thép kỹ thuật điện; lõi thép; méo dạng sóng tổng hợp; sóng hài bậc cao; sai số tương đối.

1. Introduction

Current transformer is widely used in current

measurement and protection of power system. Its working

principle is based on the induced electromagnetic

phenomena. Its quality is judged on the relative error of

current and angle error between primary current and

secondary current. Current transformer construction

includes magnetic core, coils and insulating media [1]. The

magnetic core is manufactured with high grade silicon steel

to ensure low measuring error.

In modern power system, there are more and more

power electronic devices which participate in power

transformation and delivery process. Hence, instrument

transformer must be reviewed to respond to this change.

Large power electronic devices require a non-sinusoidal

current from the grid whose frequency is different from

50Hz (National grid frequency). These currents compose

high order frequency which are called harmonics [2]. The

main current in that case will be distorted.

To characterize this distortion, the total harmonic

distortion [3] is used:

𝑇𝐻𝐷𝑖 = √∑ 𝐼𝑘

2∞𝑘=2

𝐼12 (1)

which: 𝐼𝑘2 – squared of the RMS value of the current

which oscillates kth time the fundamental frequency 50 Hz;

𝐼12 – squared of the RMS value of the fundamental

current.

High harmonic-content current will cause some

negative effects including divergence on error of current

transformer.

In the literature, effect of current and voltage harmonics

on distribution transformer losses and motors were

investigated in many publications [3], [4], [5], [6], [7].

They were mainly interested in monitoring the efficiency

degradation of the device. Others tried to compensate the

harmonics effect by using various technical solutions much

as passive filter or active harmonics filter. A very good

reference related to the current transformer model was

presented in [8], [9]. This Jiles-Atherton model was widely

used to study the current transformer in electrical

engineering software because of its demonstrated

accuracy. However, implementation of this model is not

straightforward while dealing with high harmonics current

in finite element modeling software [10], [11]. Hence,

direct experiment data handling with simple manipulation

will be favored.

In this paper, individual measured data of the silicon

steel under different frequency will be merged at different

ingredient percentage to study their mixed effect on the

current transformer. Simple data filtering technique will

be used to extract valuable information from experiment

without ignoring the main trend. Authors will evaluate the

current transformer by using a dedicated software to

figure out changes in terms of relative error and angle

error while dealing with high harmonics content primary

current.

This paper will be organized as follows: the second

section will describe the construction data of the current

transformer; current with high harmonics content will be

simulated in the third section; recommendations and future

work will be presented in the final section.

50 Anh-Tuan Phung, Hoang-Phuong Vu, Trinh-Tuan Nguyen, Dang-Hai Nguyen

2. Construction data for current transformer modeling

The device under test (DUT) is a generic current

transformer. Declared relative error of the DUT is 0.5%.

The current ratio is 50/5 – which means at 50 amps primary

current, the secondary current will be 5 amps ± 0.5% [12].

The rated voltage of this DUT is 600 VAC.

2.1. Construction data of the current transformer

2.1.1. Magnetic core

Inner diameter: 40 mm

Outer diameter: 70 mm

Core height: 55 mm

2.1.2. Windings of the current transformer

Primary winding: single turn or multiple turns (external

conductive bar or wire);

Secondary windings: 10 turns

Figure 1. The real current transformer under test

2.2. Modeling tool

Maxwell 3D software is used for the modeling of the

current transformer. This is a part of ANSYS software

package. This software is based on the finite element

method (FEM). It is widely used in the modeling of

continuous media such as Mechanical – Electrical – Heat

transfer – Fluid dynamics – Vibration and Structural

analysis. This Maxwell 3D software allows a reliable

modeling of magneto-static simulation, electric

conduction, magneto-transient and multi-physic couplings

with other tools [13].

Figure 2. Geometry of the current transformer under test

2.3. Electrical and magnetic properties of the current

transformer

The core of the current transformer is made of high

grade silicon steel with code name 30P120 from POSCO –

South Korea with a thickness of 0.3 mm; the specific loss

at 1 Tesla for a unit weight is 1.2 W/kg. Its magnetic

properties are shown on Fig. 3 Tab. 1.

Figure 3. Loss characteristics of 30P120 at 50 Hz [14], [15]

Table 1. Magnetic properties of 30P120-POSCO

STT Name Value

1 Volumic conductivity 769,230 Siemens/m

2 Core loss type Electrical steel

3 Hyteresis loss factor 0.00295106 W/m3

4 Mass density 7,650 kg/m3

The measured data will be used to properly predict

reaction of the current transformer under high harmonic

excitation.

Various frequencies have been tested and loss curves

have been recorded. They are presented on Fig. 4. One

could remark that at a higher frequency, higher loss can be

observed.

Figure 4. Measured loss curves at different frequencies [15]

Figure 5. Regression curves of simulated loss characteristics of

silicon steel at different frequencies [15]


Experimentation data contains lots of measurement

errors due to uncertainty. Porting these data into simulation

software needs care in order to filter out all the variation

When frequency increases, higher power losses due to

friction and hysteresis area increase. Magnetic domains

and domain walls in oriented silicon steel or non-oriented

steel move against each other to react to the external field.

Hence with a quick time-variant applied field, these

movements generate heat which induces higher losses.

However, in order to quantify these losses in the current

transformer, one should place the magnetic materials into real

form of the magnetic core of the concrete current transformer

and excites it with a distorted primary current [5].

3. Distorted primary current and its effects one the

magnetic core of current transformers

3.1. Fourier analysis of a periodic waveform

Input current of a generic load is considered as a

periodic waveform. An arbitrary periodic function i(t) can

be broken up into a set of simple complete orthogonal

terms [2] on an interval [−𝜋, 𝜋]:

𝑖(𝑡) =1

2𝑖0 + ∑ 𝑎𝑛 . cos(𝑛𝑡)

∞𝑛=1 +∑ 𝑏𝑛 . sin(𝑛𝑡)

∞𝑛=1 (2)

where

𝑖0 =1

𝜋∫ 𝑖(𝑡). 𝑑𝑡

𝜋

−𝜋

𝑎𝑛 =1

𝜋∫ 𝑖(𝑡). cos(𝑛𝑡) . 𝑑𝑡

𝜋

−𝜋

𝑏𝑛 =1

𝜋∫ 𝑖(𝑡). sin(𝑛𝑡) . 𝑑𝑡

𝜋

−𝜋

n = 1, 2, 3…

Figure 6. Fourier analysis of an arbitrary periodic waveform.

Images courtesy from Wolfram Inc

Hence, a generic load current could be decomposed into

fundamental component and higher frequency

components. These higher frequency components are

called harmonics for ease of use. The total harmonic

distortion (THD) is the measurement of the harmonic

distortion present in a signal. This is defined as the ratio of

the RMS amplitude of a set of higher harmonic frequencies

to the RMS amplitude of the first harmonic, or

fundamental, frequency. The higher the percentage, the

more distortion that is present on the mains current.

3.2. Regulations on the THD of load current

International standards have a strict regulation on the

current distortion. IEC 61000-3-2 and IEEE 519 are the

most cited regulations on this area. In these standards, the

percentage of the harmonic components or absolute value

of harmonic contents is defined with respect of the

fundamental component. In Vietnam, IEC 61000-3-2 is

widely accepted as a standard for harmonic regulation. On

the other hand, circular number 39 TT/BCT-2015 [16]

issued by Ministry of Industry and Trade mentioned the

interface between sources and loads (which is described as

the point of common coupling – PCC) with strict

regulation.

Practical application of these standards and regulations

is not the subject of this paper. However, it is meaningful

to remark that harmonic pollution in Vietnam in recent

years is a matter of concern.

3.3. Effect of distorted current on relative error of current

transformer

Primary current will be simulated to be distorted at a

certain level to evaluate its effect on the current

transformer.

3.3.1. Pure sinusoidal primary current

On Figure 7, magnetic flux density on the magnetic

core of the current transformer is presented. The excitation

primary current is pure sinusoidal at fundamental

frequency – 50Hz. Maximum flux density is recorded at

3mT, average flux density is about 1mT. These values

correspond to a normal operation of the said current

transformer. The maximum flux density is located at the

proximity of secondary windings.

Figure 7. Induction distribution on the magnetic core 30P120

with pure sine excitation

Relative error between scaled secondary current to the

primary current is presented on Figure 8. When observing

the error of the current ratio and phase error for the pure

primary sinusoidal current, it is possible to see that angular

error and relative error are within the allowable range of

the precision (under 0.5%, see Figure 8). The secondary

current which is converted into primary level almost

coincides with that of the primary current. Average current

error is below 0.4%.

Thus, for current transformers using this type of

30P120 material, the standards for error rate and current

deviation of primary and secondary currents are in line

with the actual test standards. This accuracy allows the use

of this model in further studies of the effect of current

distortion on the inductive current transformer.

52 Anh-Tuan Phung, Hoang-Phuong Vu, Trinh-Tuan Nguyen, Dang-Hai Nguyen

Figure 8. Current superposition of primary and secondary

current (pure sine wave). Angular error (stepped curve) and

relative error (green curve)

Error curve tends to decrease versus time toward a

regular manner. The step representation is used to visualize

more easily the trend of the error evolution. The maximum

recorded value of the relative error is around the moment

when the current cancels out. This is coherent with the

experiment data.

3.3.2. Distorted primary current, the higher harmonic

components involved in the primary current

For the same current transformer, the primary current

flowing into the study is described below:

𝑖(𝑡) = 50√2. sin(2𝜋50𝑡) + 15√2. sin(2𝜋150𝑡)(3)

This is an electric current containing the third order

component whose effective value is 15 Ampere. The

fundamental component of the 50 Hz frequency has an

effective value of 50 Ampere. Hence corresponding

distortion value is THDi = 30%. The overlapping primary

current pattern is shown on Figure 9.

3.3.3. Error analysis with high THD percentage of primary

current

Figure 9. Synthetic primary current contains 30% of the third

harmonic. Effective value and mean value of the error

Observing the value of the current error, it can be seen

that high harmonics current affects the accuracy of the

ferromagnetic core current transformer. Here, compared to

the error of 0.4% for the pure primary sinusoidal current,

the error has increased. The mean error value here is

0.75%, which is higher than the permitted level for the

current transformer for measurement [12].

The variation of the error over time is also recorded at

a higher level than in the case of pure sinusoidal currents.

The occurrence of large errors for high harmonic

currents can be explained by considering the inductive

current transformer as a delayed inertia. As the rate of time

variation of the current increases (with high harmonics),

the frequency response of the current transformer will not

react fast enough to keep up with that variable speed.

Figure 10. Magnetic field intensity with non-sinusoidal primary

current. Mesh density on magnetic core

Figure 10 shows the distribution of the magnetic field

intensity on the secondary winding and the mesh density

on the magnetic core. Mesh density is sufficiently fine (0.2

mm grid) to accurately consider eddy current effect or the

delayed loss that may occur in the steel core of the current

transformer. The implementation of a finer mesh has

yielded comparable results, but the computational time

increases drastically, which is not suitable for evaluating

more configurations or higher frequencies.

4. Conclusions

Current transformers are very popular in the industrial

electrical appliance market today. This article has

investigated the effect of currents containing high

harmonic components on the accuracy of the 50/5

inductive current transformer. Modeling results show that

error of the current transformer with distorted waveform

primary current is higher than the allowed standard (greater

than 0.5%). It also demonstrates that mixing different

frequencies with different percentages is also possible

within the modeling software. Hence, various

configurations could be carried out to take into account the

most significant configuration of the inductive current

transformer.

The results of this study suggest that current distortion

evaluation of inductive current transformer error is

necessary. In the coming time, studies related to the level

of waveform distortion and different ratios of involvement

of high-level harmonics components that affect the

accuracy of the current transformer will be made.

Acknowledgement

The authors would like to thank Hanoi University of

Science and Technology for their financial contribution to

this group through the T2016-PC-106 project. The authors

also would like to thank the International Institute for

Computational Science and Technology (ICSE) - Hanoi

University of Science and Technology for supporting the

Maxwell 3D calculation tool used in this paper.

REFERENCES

[1] F. das Guerra Fernandes Guerra and W. Santos Mota, “Current transformer model”, IEEE Trans. Power Deliv., Vol. 22, No. 1,


2007, pp. 187–194.

[2] J.-M. Bony, Cours d’Analyse: Théorie des Distributions et Analyse

de Fourier, 2001.

[3] C. Lee, W. Lee, Y. Wang, and J. Gu, Effects of voltage harmonics

on the electrical and mechanical performance of a three-phase

induction motor, Industrial and Commercial Power Systems Technical Conference, 1998 IEEE, 1998, pp. 88-94.

[4] M. Yazdani-Asrami, M. Mirzaie, and A. A. S. Akmal, Investigation

on impact of current harmonic contents on the distribution

transformer losses and remaining life, in PECon2010 - 2010 IEEE

International Conference on Power and Energy, 2010, pp. 689-694.

[5] B. Singh and V. Verma, “An improved hybrid filter for compensation of current and voltage harmonics for varying rectifier

loads”, Int. J. Electr. Power Energy Syst., Vol. 29, No. 4, 2007, pp.

312-321.

[6] M. Shareghi, B. T. Phung, M. S. Naderi, T. R. Blackburn, and E.

Ambikairajah, Effects of current and voltage harmonics on distribution transformer losses, in Proceedings of 2012 IEEE

International Conference on Condition Monitoring and Diagnosis,

CMD 2012, 2012, pp. 633-636.

[7] R. Ghosh, B. Chatterjee, and S. Chakravorti, Investigations on the

effect of voltage harmonics on leakage current for condition monitoring in insulators, in 2016 IEEE 6th International Conference

on Power Systems, ICPS 2016, 2016.

[8] U. D. Annakkage, P. G. McLaren, E. Dirks, R. P. Jayasinghe, and

A. D. Parker, “A current transformer model based on the Jiles-

Atherton theory of ferromagnetic hysteresis”, IEEE Trans. Power

Deliv., Vol. 15, No. 1, 2000, pp. 57-61.

[9] J. V. Leite, K. Hoffmann, F. B. R. Mendes, N. Sadowski, J. P. A.

Bastos, and N. J. Batistela, Performance comparison between Jiles-

Atherton and play vector hysteresis models on field calculation, in

IEEE CEFC 2016 - 17th Biennial Conference on Electromagnetic

Field Computation, 2017.

[10] S. Rosenbaum, M. Ruderman, T. Strohla, and T. Bertram, “Use of

Jiles-Atherton and preisach hysteresis models for inverse feed-

forward control”, IEEE Trans. Magn., Vol. 46, No. 12, 2010, pp. 3984-3989.

[11] A. Benabou, S. Clénet, and F. Piriou, “Comparison of the Preisach

and Jiles‐Atherton models to take hysteresis phenomenon into

account in finite element analysis”, COMPEL - Int. J. Comput.

Math. Electr. Electron. Eng., Vol. 23, No. 3, 2004, pp. 825-834.

[12] Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng, Tiêu chuẩn Việt Nam

TCVN 7697-1:2007 (IEC 60044-1:2003) về máy biến đổi đo lường

- Phần 1: Máy biến dòng, Tiêu chuẩn Việt Nam, 2007.

[13] S. Moaveni, Finite Element Analysis Theory and Application with

ANSYS, Odontology the Society of the Nippon Dental University,

Vol. 12, No. 8. 1999, pp. 992-993.

[14] POSCO, Electrical Steel Product Catalog, 2014.

[15] Z. Cheng et al., “Modeling of magnetic properties of GO electrical

steel based on Epstein combination and loss data weighted processing”, IEEE Trans. Magn., Vol. 50, No. 1, 2014, pp. 1-9.

[16] Hoàng Quốc Vượng, Thông tư 39/2015/TT-BCT Quy định hệ thống

điện phân phối - Cơ sở dữ liệu quốc gia về VBQPPL - Bộ Công

thương, Bộ Công thương, 2015.

(The Board of Editors received the paper on 06/12/2017, its review was completed on 08/02/2018)

54 Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ TẢI TRỌNG XỬ LÝ CHẤT HỮU CƠ

CỦA ĐỆM PVA-Gel TRONG XỬ LÝ NƯỚC THẢI CHẾ BIẾN THỦY SẢN

RESEARCH ON EVALUATING ORGANIC LOADING RATE OF PVA-Gel BIOCARRIER ON

SEAFOOD PROCESSING WASTEWATER TREATMENT

Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy

Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; [email protected], [email protected]

Tóm tắt - Việc duy trì ổn định chất lượng nước sau xử lý của bể Aeroten trong hệ thống xử lý nước thải của các nhà máy chế biến thủy sản gặp nhiều khó khăn, do nồng độ amôni cao và sự thay đổi thường xuyên về tải lượng và nồng độ các chất ô nhiễm. Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm về khả năng tăng tải trọng xử lý chất hữu cơ của nước thải chế biến thủy sản bằng quá trình bùn hoạt tính với đệm polyvinyl alcohol (PVA) gel cho kết quả: tỷ lệ đệm PVA-Gel trong bể Aeroten càng lớn, mức tăng hiệu suất xử lý càng cao. Với tỷ lệ đệm PVA-Gel 20% có thể tăng tải trọng xử lý chất hữu cơ (BOD5) hai lần. Để đảm bảo chất lượng nước sau xử lý ổn định, đáp ứng cột B, QCVN 11-MT:2015/BTNM, các thông số kiến nghị áp dụng: HRT ≥ 12h; nồng độ bùn (MLVSS): 2,0g/l; hệ số tải trọng thể tích (VOLR) ≤ 0,5g BOD5/L.ngđ. Ngoài ra, khi có sự thay đổi về tải trọng cần vận hành với chế độ tăng cường thì tỷ lệ đệm bằng tỷ lệ biến động về tải trọng.

Abstract - Maintaining the stable quality of effluent from aeration process of seafood processing wastewater treatment system is very difficult due to the high ammonia concentration and fluctuation of the contaminant load in the influent. In order to increase the organic loading for activated sludge process, the polyvinyl alcohol (PVA) gel media is added and the experimental results show that the higher media ratio inside the aeration tank the higher efficiency could be gained. With a 20% volumetric ratio of PVA-Gel media, the organic loading capacity (BOD5) can increase twice. In order to ensure that the stable quality of effluent meets column B, QCVN 11-MT:2015/BTNM, the following parameters are suggested: Hydraulic Retention Time (HRT) ≥ 12h; Sludge concentration (MLVSS): 2.0 g/l; Volumetric organic loading rate (VOLR) ≤ 0.5gBOD5/L.ngd. In addition, when influent load fluctuates, the operation should change the media ratio according to the variation of organic load.

Từ khóa - bể Aeroten; chế biến thủy sản; bùn hoạt tính; PVA-Gel; xử lý nước thải.

Key words - Aeration tank; seafood processing; activated sludge; PVA-Gel; wastewater treatment.


Nước thải từ các nhà máy chế biến thủy sản (CBTS) có:

lưu lượng thay đổi theo nguyên liệu thô và sản phẩm chế

biến. Lượng nước thải phát sinh từ quá trình chế biến sản

phẩm cá fillet, tôm đông lạnh và thủy sản đông lạnh hỗn hợp,

dao động trong khoảng từ 4 – 7 m3/tấn sản phẩm và cho chả

cá (surimi) là 20 – 25 m3/tấn sản phẩm. Nồng độ các chất ô

nhiễm: các chất lơ lửng (TSS) dao động trong khoảng 150 -

1.200 mg/l, chất hữu cơ (BOD5 và COD): 500 - 2.300 mg/l

và 800 - 2.500 mg/l, chất dinh dưỡng (T-N và T-P): 50 – 300

mg/l và 10 – 100 mg/l. Đặc biệt, nước thải từ quá trình chế

biến sản phẩm surimi có nồng độ dầu và mỡ đặc biệt cao,

dao động trong khoảng từ 250 đến 830 mg/l và T-P của nước

thải chế biến tôm đông lạnh có thể trên 120 mg/l [1].

Với thành phần các chất ô nhiễm chủ yếu là các hợp

chất hữu cơ dễ phân hủy (BOD5/COD khoảng từ 0,6 đến

0,9) và giàu dinh dưỡng, công nghệ xử lý nước thải

(XLNT) đã và đang được áp dụng tại các nhà máy chế biến

thủy sản bao gồm: (i) các nhà máy chế biến sản phẩm hỗn

hợp: xử lý bậc I với các quá trình điều hòa kết hợp với phân

hủy kỵ khí và bậc II với quá trình Aeroten – lắng; (ii) các

nhà máy có chế biến sản phẩm surimi và tôm: xử lý bậc I,

keo tụ - lắng hoặc tuyển nổi áp lực/keo tụ - tuyển nổi siêu

nông, để tách triệt để các chất khó phân hủy như dầu và

mỡ; xử lý bậc II: Aeroten - lắng để xử lý chất hữu cơ hoặc

kết hợp với quá trình anoxic để khử nitơ [1, 2].

Kết quả đánh giá hiệu quả xử lý của 15 trạm XLNT có

quy mô và công suất khác nhau thuộc Khu Công nghiệp

(KCN) dịch vụ thủy sản (DVTS) Đà Nẵng cho thấy: sau xử

lý bậc I, công trình xử lý sinh học trong điều kiện hiếu khí

ở tất cả các nhà máy đều áp dụng quá trình Aeroten – lắng

hoặc sục khí kéo dài và xả nước theo đợt. Mặc dù công

nghệ xử lý áp dụng là phù hợp, nhưng chỉ có 03 nhà máy

vận hành ổn định, đáp ứng được yêu cầu của ban quản lý

KCN với giá trị COD của nước sau xử lý nhỏ hơn 300 mg/l.

Các nhà máy còn lại, hiệu suất xử lý không ổn định, chất

lượng nước sau xử lý vượt mức quy định nhiều lần, ảnh

hưởng đến quản lý vận hành trạm xử lý tập trung của KCN.

Nguyên nhân là do trong vài năm gần đây các nhà máy

chuyển đổi công nghệ chế biến từ các sản phẩm sơ chế sang

các sản phẩm có giá trị gia tăng cao, là nguyên nhân dẫn

đến nồng độ các chất ô nhiễm hữu cơ trong nước thải tăng,

dẫn đến sự quá tải công trình xử lý sinh học (bể Aeroten)

và việc xả thẳng về trạm tập trung đã gây nên hiệu ứng dây

chuyền, gây quá tải trạm tập trung [3].

Kết quả nghiên cứu trình diễn của Kanso [3] tại Nhà

máy Đồ hộp Hạ Long, KCN DVTS Đà Nẵng về tăng tải

cho bể Aeroten bằng cách bổ sung đệm PVA-Gel cho kết

quả: với tỷ lệ 20% đệm PVA-Gel, có thể đảm bảo duy trì

hiệu suất xử lý chất hữu cơ đến 90%, chất lượng nước sau

xử lý có COD luôn nhỏ hơn 300 mg/l. Chi phí đề xuất cải

tạo cho trạm XLNT của nhà máy là 3,1 triệu Yên và giá

1m3 đệm PVA-Gel là 400 ngàn Yên Nhật [4].

Từ các kết quả nghiên cứu trong các tài liệu [4, 5, 6]

cho thấy, việc sử dụng đệm PVA-Gel, có thể duy trì được

sự ổn định và nâng cao hiệu suất xử lý chất hữu cơ cho bể

Aeroten. Tuy nhiên việc áp dụng vào thực tiễn cho các trạm

XLNT ở KCN vẫn không được triển khai do các thông tin

về khả năng tăng tải, thông số vận hành bể Aeroten theo

các yêu cầu xả thải,… chưa được làm rõ. Với các lý do trên,

việc nghiên cứu làm rõ vấn đề, giúp cho người quản lý có

được cơ sở lựa chọn là có ý nghĩa thực tiễn cao.




2. Vật liệu và phương pháp

2.1. Vật liệu

Nước thải sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm xác

định khả năng tăng tải là nước thải sau xử lý cơ học (lọc

rác) và sinh hóa trong điều kiện kỵ khí, từ quá trình sản

xuất của nhà máy chế biến thủy sản xuất khẩu của Công ty

Cổ phần Thủy sản Đà Nẵng và có nồng độ chất hữu cơ:

BOD5: 250 – 489 mg/l; COD: 416 – 807 mg/l; và dinh

dưỡng: N-NH4+: 91 – 179 mg/l; T-P : 14 – 32 mg/l.

(a)

(b)

Hình 1. Vật liệu đệm PVA-Gel và các hình ảnh mô hình các bể

phản ứng tại phòng thí nghiệm của Trung tâm Nghiên cứu Bảo

vệ Môi trường, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng

(EPRC)

Đệm PVA-Gel (Bio-Media) là sản phẩm của Công ty

Kurraray – Aqua Co., Ltd, Nhật Bản, hạt xốp hình cầu có

đường kính 4 mm, tỷ trọng 1,025, cấu trúc dạng lưới với khe

hở đơn vị là 20 µm, một hạt có thể chứa 1 tỷ vi khuẩn [4],

được sử dụng để nâng cao tải trọng hoặc hiệu suất xử lý cho

bể xử lý sinh học (Hình 1a). Theo khuyến cáo của nhà sản

xuất, tải trọng vận hành của bể phản ứng sinh học (Aeroten)

khi có 10% đệm PVA-Gel trong xử lý nước thải có thể đạt:

(i) quá trình sinh hóa hiếu khí là 2,5kgBOD5/m3.ngđ.; (ii)

quá trình nitrat hóa 0,3kg/m3.ngđ. [4].

Các bể phản ứng sinh học (bioreactor) sử dụng trong

các nghiên cứu thực nghiệm bao gồm 05 bình vật liệu

polyetylen có dung tích hữu ích 5 lít (Hình 1b). Bùn hoạt

tính sử dụng trong các nghiên cứu được lấy từ bể Aeroten

của trạm XLNT Nhà máy Chế biến thủy sản Danifood,

được lưu trữ trong điều kiện phòng thí nghiệm.

2.2. Phương pháp

Với mục đích đánh giá khả năng tăng tải của bể Aeroten và

xác định các thông số vận hành của bể Aeroten với đệm PVA-

Gel đáp ứng quy chuẩn kỹ thuật quốc gia (QCVN) về nước thải

chế biến thủy sản, các thực nghiệm sau đã được thực hiện:

Xác định thời gian nước lưu (HRT),vận hành 05 bể

Aeroten theo chế độ sục khí kéo dài và xả nước theo đợt

(SBR) với tỷ lệ đệm PVA-Gel lần lượt là 0%, 5%, 10%,

15% và 20% tương ứng với các bể B0, B1, B2, B3 và B4;

nồng độ bùn hoạt tính trong các bể là như nhau (2 g/l) và

nồng độ BOD5 ban đầu khoảng 220 mg/l. Quan trắc sự thay

đổi các thông số chất lượng nước theo thời gian cho đến

khi sự thay đổi là không đáng kể và quá trình được lặp lại

03 lần liên tiếp.

Đánh giá hiệu suất và khả năng tăng tải của đệm và tải

trọng xử lý đáp ứng QCVN, tương tự như thực nghiệm trên,

thay đổi lượng nước thải đưa vào các bể phản ứng để có

được các tải trọng thể tích ở các tải trọng trung bình và cao

(0,5 - 1,0 gBOD5/l.ngđ.). Quan trắc sự chuyển hóa các chất

hữu cơ và dinh dưỡng theo thời gian, từ các số liệu quan

trắc, đánh giá mức tăng hiệu suất và tải trọng xử lý của bể,

tải trọng vận hành để có được chất lượng nước đáp ứng

QCVN 11-MT:2015/BTNMT [7].

Các thông số chất lượng nước quan trắc bao gồm nhiệt

độ, pH và DO được xác định bằng các thiết bị đo nhanh; độ

kiềm, BOD5, COD, N-NH4+, T-N và T-P được lấy mẫu và

phân tích tại EPRC theo các phương pháp tiêu chuẩn [8].

Các thông số của quá trình: thời gian nước lưu (HRT),

hiệu suất xử lý (E) theo tải trọng thể tích (VORL) được xác

định từ các số liệu thực nghiệm. Đánh giá độ tin cậy của

kết quả dựa trên cơ sở so sánh với các giá trị tương ứng

trong các sổ tay kỹ thuật chuyên ngành [9, 10] và các kết

quả nghiên cứu có liên quan [3, 5, 6, 11] và các thông tin

của nhà cung cấp đệm PVA-Gel. Khả năng đáp ứng QCVN

dựa trên cơ sở so sánh với QCVN tương ứng và các số liệu

vận hành các trạm XLNT tại KCN DVTS Đà Nẵng.


3.1. Thời gian nước lưu

Các thông số về điều kiện môi trường (độ kiềm) của quá

trình sinh hóa hiếu khí và sự chuyển hóa các chất hữu cơ

(COD, BOD5) và N-NH4+ trong các bể phản ứng sinh học với

tỷ lệ đệm khác nhau theo thời gian được trình bày ở Hình 2.

Điều kiện môi trường, trong khoảng thời gian của một

chu kỳ (24h), giá trị pH trong tất cả các bể phản ứng có sự

thay đổi giảm dần theo thời gian. Ở thời điểm bắt đầu là

khoảng 7,8 và khoảng 7,3 ở thời điểm kết thúc. Tương tự

với độ kiềm, ở thời điểm bắt đầu dao động trong khoảng

150 đến 180 mgCaCO3/l, sau 12h còn lại khoảng 120 đến

150 mgCaCO3/l và duy trì ổn định sau 24h. Kết quả cho

thấy, quá trình sinh hóa hiếu khí trong bể phản ứng đã xảy

ra ổn định trong thời gian của một chu kỳ.

Sự chuyển hóa các chất hữu cơ theo BOD5 và N-NH4+

ở

tất cả các bể giảm nhanh trong 10h đầu, sau đó chậm dần và

sau 12h mức giảm là không đáng kể. So sánh giá trị BOD5

còn lại trong các bể không có đệm (B0) và có đệm với tỷ lệ

5%, 10%, 15% và 20% (B1, B2, B3 và B4) cho thấy, tốc độ

chuyển hóa trong các bể có đệm nhanh hơn, thể tích đệm

trong bể càng nhiều thì tốc độ chuyển hóa càng nhanh và rõ

nhất trong khoảng thời gian từ 6 đến 10h và ở các khoảng

thời gian còn lại, sự khác biệt là không đáng kể (Hình 2).

Sự thay đổi N-NH4+ trong tất cả các bể có quy luật tương tự

như độ kiềm và BOD5, đệm trong bể càng nhiều, tốc độ chuyển

hóa chất hữu cơ nhanh hơn thì N-NH4+ giảm nhiều hơn.

So với các nghiên cứu trước đây ở tài liệu [3, 11], kết

quả có được là tương đương, vì song song với quá trình oxy

hóa các chất hữu cơ, quá trình nitrat hóa cũngsẽ xảy ra đồng

thời. Với cấu trúc xốp và có khe hở nhỏ, lượng vi sinh vật

B0 B1 B2 B3 B4


hiếu khí, vi khuẩn nitrit và nitrat hóa trong bể sẽ tồn tại

nhiều hơn do có nơi cư trú thuận lợi trong cấu trúc hạt, nên

tốc độ chuyển hóa sẽ nhanh hơn và giá trị HRT trong các

bể có đệm sẽ nhỏ hơn.

Như vậy, sau khoảng 12h, sự chuyển hóa các chất hữu

cơ đã xảy ra gần như hoàn toàn, việc kéo dài thời gian là

không có ý nghĩa và việc lựa chọn thời gian nước lưu là

12h làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo là hợp lý và sát

với điều kiện thực tiễn.

Hình 2. Sự thay đổi giá trị độ kiềm và sự chuyển hóa nồng độ các chất hữu cơ (BOD5, COD) và amôni (N-NH4+)

theo thời gian trong các bể với tỷ lệ đệm PVA-Gel khác nhau

3.2. Hiệu suất và tải trọng xử lý chất hữu cơ và N-NH4+

của bể Aeroten với đệm PVA-Gel

Hình 3. Hiệu suất xử lý chất hữu cơ BOD5, COD

theo tải trọng thể tích

Từ các kết quả vận hành các bể phản ứng B0, B1, B2,

B3 và B4 với nồng độ bùn hoạt tính khoảng 20%, chế độ

SBR với HRT là 12h, với nước thải có: BOD5 thay đổi

trong khoảng từ: 260 – 450 mg/l; COD: 350 – 640 mg/l và

N-NH4+: 35 – 80 mg/l, tương ứng với tải trọng theo BOD5:

0,49; 0,75; 0,94 và 1,0 gBOD5/l.ngđ.; theo COD: 0,65; 1,1;

1,3 và 1,4 gCOD/l.ngđ. và theo N-NH4+: 48,3; 65,6; 84; và

87,4 mgN-NH4+/l.ngđ.. Tính toán hiệu suất xử lý từ các số

liệu quan trắc các thông số BOD5, COD và N-NH4+ trước

và sau xử lý ở mỗi chu kỳ, thiết lập mối quan hệ giữa hiệu

suất xử lý và tải trọng vận hành của các bể. Kết quả trình

bày ở Hình 3 và 4.

Hình 4. Hiệu suất xử lý N-NH4+ theo tải trọng thể tích


Từ đường hiệu suất xử lý theo tải trọng của bể B0 cho

kết quả: ở tải trọng nhỏ hơn 0,5 gBOD5/l.ngđ. (tương ứng

với COD nhỏ hơn 0,7 gCOD/g.ngđ.), hiệu suất xử lý BOD5

và COD đều đạt trên 75%, giảm dần khi tải trọng tăng và

đạt khoảng 70% ở tải trọng 0,7 gBOD5/l.ngđ. (1,0

gCOD/l.ngđ.), sau đó giảm nhanh và còn lại nhỏ hơn 65%

ở tải trọng 0,9 gBOD5/l.ngđ. (1,2 gCOD/l.ngđ.). Khi tải

trọng tăng từ 0,94 gBOD5/l.ngđ. (1,3 gCOD/l.ngđ.), hiệu

suất xử lý giảm nhanh, chỉ đạt khoảng 50% với BOD5 và

COD, nguyên nhân là do lượng chất hữu cơ đã vượt sức tải

của lượng bùn hoạt tính trong bể.

So với kết quả nghiên cứu về hiệu suất xử lý theo tải

trọng thể tích và tải trọng khối lượng của bể Aeroten trong

các nghiên cứu [11] cho thấy, hiệu suất xử lý ở cùng một

tải trọng là thấp hơn khoảng 10%. Nguyên nhân là do nồng

độ N-NH4+ trong nước thải CBTS đầu vào là cao hơn và đã

có những ức chế nhất định đến tốc độ và hiệu suất chuyển

hóa chất hữu cơ.

So sánh hiệu suất xử lý của các bể có đệm (B1, B2, B3

và B4) và không có đệm (B0) cho kết quả, ở cùng một tải

trọng, hiệu suất xử lý của các bể có đệm là cao hơn, tỷ lệ

đệm trong bể càng lớn, hiệu suất xử lý càng cao. Khi vận

hành bể Aeroten ở các tải trọng cao, hiệu suất xử lý khi bổ

sung thêm đệm sẽ càng lớn. Ở tải trọng trung bình

(0,5gBOD5/l.ngđ. hoặc 0,7 gCOD/l.ngđ.) mức tăng hiệu

suất là 0,5% khi bổ sung 1% đệm và ở tải trọng quá tải

(0,8gBOD5/g.ngđ. hoặc 1,0 gCOD/l.ngđ.), mức tăng hiệu

suất là 1%.

Tương tự, khi so sánh đường hiệu suất theo tải trọng

của bể B0 và B4 dễ dàng nhận thấy, với hiệu suất xử lý là

75%, nếu là bể Aeroten thì một đơn vị thể tích của bể chỉ

có thể chuyển hóa được 0,5 kgBOD5 trong 24h

(0,5gBOD5/l.ngđ.), nhưng nếu bổ sung thêm 20% đệm

PVA-Gel, có thể vận hành ở tải gần gấp 2 lần (xấp xỉ

1,0gBOD5/l.ngđ.).

Tương tự hiệu suất xử lý N-NH4+ trong bể có thêm đệm

PVA-Gel đều cao hơn, mức tăng hiệu suất khoảng 0,5%

khi lượng đệm bổ sung 1%.

So với các kết quả nghiên cứu [11] và số liệu tính toán

về nhu cầu nitơ cho quá trình chuyển hóa chất hữu cơ cho

thấy, hiệu suất chuyển hóa N-NH4+ là cao hơn khoảng 30

đến 50%. Điều đó chứng tỏ các quá trình nitrat và khử nitrat

đã xảy ra đồng thời với quá trình oxy hóa các chất hữu cơ

và điều này đã được khẳng định trong các nghiên cứu ở các

tài liệu [5, 6] về sự hiện diện của các loại vi khuẩn nitrit và

nitrat hóa, khử nitrat trong đệm PVA-Gel.

3.3. Thông số vận hành bể Aeroten với chất lượng nước

đáp ứng quy chuẩn Việt Nam

Các kết quả quan trắc các thông số chất lượng nước:

chất hữu cơ (BOD5, COD) và dinh dưỡng (N-NH4+) theo

thời gian khi vận hành các bể B0, B1, B2, B3 và B4 ở tải

trọng chất hữu cơ nhỏ hơn 0,49 và 0,75 gBOD5/l.ngđ. được

trình bày ở Hình 5 và Hình 6.

Xem xét sự chuyển hóa các chất hữu cơ theo thời gian

ở Hình 5a và 5b (tải trọng 0,49 gBOD/l.ngđ.) cho thấy, sau

12h giá trị BOD5 ở tất cả các bể đều nhỏ hơn cột B

(50mg/l), đạt cột A (10 mg/l) khi có thêm hơn 10% đệm

(B3 và B4) và ở tải trọng 0,75 gBOD5/l.ngđ., giá trị BOD5

còn lại đều vượt cột B của QCVN (Hình 6a).

Khác với BOD5, ở tải trọng 0,49 gBOD5/l.ngđ. (Hình 5b),

giá trị COD ở trong tất cả các bể đều đáp ứng được cột A

(75mg/l) và ở tải trọng 0,75 gBOD5/l.ngđ. (Hình 6b), chỉ có

bể không có đệm (B0) là không đạt được cột B (150 mg/l).

Tương tự với BOD5, giá trị nồng độ N-NH4+ (Hình 5c

và 6c) ở tải 0,49 gBOD5/l.ngđ., nồng độ N-NH4+ ở trong tất

cả các bể đều đạt cột B (20 mg/l), riêng bể B4 (20% đệm)

đạt xấp xỉ cột A (10 mg/l) và đạt cột B ở tải

0,75gBOD5/l.ngđ.

a)

b)

c)

Hình 5. Sự thay đổi nồng độ BOD5, COD và N-NH4+ trong các

bể phản ứng theo thời gian ở tải trọng 0,49gBOD5/l.ngđ

Sự khác biệt trên có thể giải thích là do thành phần chất

hữu cơ trong nước thải CBTS có tỷ lệ BOD5/COD lớn (dao

động trong khoảng từ 0,67 đến 0,8), sự chuyển hóa chất

hữu cơ trong phản ứng sinh hóa chủ yếu là chất hữu cơ theo

BOD5, trong khi đó, mức quy định trong QCVN có tỷ lệ

BOD5/COD ở cột B là 0,3 và 0,4 ở cột B, nên khả năng đáp

ứng được yêu cầu theo COD là dễ dàng hơn.

Từ các phân tích trên, kết hợp với các kết quả có được

ở mục 3.1 và 3.2, các thông số vận hành bể Aeroten đạt cột

B, QCVN 11-MT:2015/BTNMT là: HRT 12h; tải trọng thể

tích: 0,5gBOD5/l.ngđ.; và khi bổ sung thêm 20% đệm

PVA-Gel, cho phép bể vận hành với tải tăng thêm đến

0,75gBOD5/l.ngđ. Hoặc cho chất lượng nước sau xử lý đáp

ứng cột A (thải trực tiếp ra nguồn phục vụ cấp nước cho

sinh hoạt), nếu vẫn ở tải trọng là 0,5 gBOD5/l.ngđ.


(a)

(b)

(c)

Hình 6. Sự thay đổi nồng độ BOD5, COD và N-NH4+ trong các

bể phản ứng theo thời gian ở tải trọng 0,75 gBOD5/l.ngđ

4. Kết luận và kiến nghị

Nước thải chế biến thủy sản có nồng độ chất hữu cơ

cao, chủ yếu là các chất hữu cơ dễ phân hủy sinh học và tỷ

lệ amôni (N-NH4+) cao, việc duy trì ổn định quá trình xử lý

bằng bể Aeroten gặp nhiều khó khăn do tải trọng chất hữu

cơ thay đổi.

Đệm PVA-Gel có kích thước bé, cấu trúc mạng lưới có

khe hở nhỏ, có khả năng tăng tải trọng xử lý chất hữu cơ

và amôni cho quá trình xử lý sinh học trong bể Aeroten.

Với nước thải CBTS, ở tải trọng cao, việc thêm 20% đệm

PVA-Gel, tải trọng xử lý chất hữu cơ tăng gấp hai lần và

tải trọng xử lý amôni là 1,5 lần.

Để có được chất lượng nước sau xử lý ổn định, đáp ứng

yêu cầu xả thải theo quy chuẩn kỹ thuật quốc gia, kiến nghị

các thông số vận hành bể Aeroten là: HRT 12h, tải trọng

nhỏ hơn 0,5 gBOD5/l.ngđ.và khi tải trọng tăng do nồng độ

chất hữu cơ hoặc lưu lượng nước thải tăng, việc bổ sung

thêm một tỷ lệ đệm phù hợp sẽ giúp người vận hành kiểm

soát được vấn đề.

Nồng độ amôni cao, là nguyên nhân làm giảm hiệu suất

xử lý chất hữu cơ, tăng chỉ số bùn và làm giảm sức tải của

bể lắng II. Để có thể áp dụng PVA-Gel vào thực tiễn một

cách hiệu quả, kiến nghị nghiên cứu xử lý amôni trước khi

xử lý chất hữu cơ, xử lý đồng thời cả hai quá trình trong bể

Aeroten và nghiên cứu triển khai các biện pháp, cách thức

sử dụng đệm PVA-Gel trong thực tiễn là rất cần thiết.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu được thực hiện với nguồn

kinh phí ngân sách từ đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở

mã số T2017-02-98 do Trường Đại học Bách khoa quản lý.


[1] Tổng Cục Môi trường, Tài liệu kỹ thuật - Hướng dẫn đánh giá sự

phù hợp của công nghệ xử lý nước thải và giới thiệu một số công nghệ xử lý nước thải đối với ngành Chế biến thuỷ sản, Dệt may, Giấy

và bột giấy, Hà Nội, 2011.

[2] Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations,

Fisheries technical paper – 355 Wastewatertreatment in the fishery

industry, Rome, 1996.

[3] Trần Văn Quang và cộng sự, Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu

khoa học cấp thành phố Đà Nẵng, Đánh giá các trở ngại và đề xuất biện pháp nâng cao hiệu quả quản lý nước thải cho khu công nghiệp

dịch vụ thủy sản Thọ Quang, Đà Nẵng, 12/2017.

[4] The general Environmetal Technos Co., Ltd., Kurray Aqua Co., Ltd,

Hiyoshi Corporation, Education institution Osaka Prefecture

University, 2015-2016 Asia water environmental improvement model business, “Improvement business of facility operation of

water treatment in fish processing factory in Vietnam”, Business

Final Report, Danang, 31st March 2016.

[5] Gani, K. M., Singh, J., Singh, N. K., Ali, M., Rose, V. & Kazmi, A.

A., “Nitrogen and carbon removal efficiency of a polyvinyl alcohol gel based moving bed biofilm reactor system”, Water Sci. Technol,

Số 73 (7), 2016, pp. 1511-1519.

[6] Singh, N. K., Singh, J., Bhatia, A. & Kazmi, A. A., “A pilot-scale

study on PVA gel beads based integrated fixed film activated sludge

(IFAS) plant for municipal wastewater treatment”, Water Sci. Technol, Số 73 (1), 2016, pp. 113-123.

[7] Bộ Tài nguyên và Môi trường, QCVN 11-MT:2015/BTNMT – Quy

chuẩn kỹ thuật quốc gia về nước thải chế biến thủy sản, 2016.

[8] Standard Methods for Examination of Water and Wastewater,

Seventheenth Edition. Washington, DC, 2004.

[9] Metcalf & Eddy, Inc., Wastewater Enigineering: Treatment and

Reuse, Fourth Edition, Mac.Graw-Hill, Singapore, pp. 615-616.

[10] Robert A. Corbitt, Standrd Hanbook of Environmental Engineering,

Mac.Graw-Hill, New York 1990, pp. 6.99-6.105.

[11] Trần Văn Quang, Phan Thị Kim Thủy, “Nghiên cứu xác định các

thông số quá trình sinh hóa hiếu khí xử lý chất hữu cơ trong nước

thải chế biến thủy sản”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà

Nẵng, số 09[118]/ 2017, trang 44-49.



TỐI ƯU ĐỘ TIN CẬY TRUYỀN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG NUÔI TÔM

DỰA VÀO NỀN TẢNG KẾT NỐI VẠN VẬT

A NEW SCHEME FOR INTERNET OF THINGS BASED SHRIMP FARMING SYSTEMS

TO IMPROVE RELIABLE DATA FORWARDING

Nguyễn Xuân Sâm, Nguyễn Hồng Sơn

Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông; [email protected]

Tóm tắt - Ứng dụng kết nối vạn vật trở nên cấp thiết và là xu hướng phát triển tất yếu cho nông - ngư nghiệp trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một giao thức lai bằng việc cho phép các nút trung gian tham gia vào quá trình chuyển tiếp các gói mang thông tin để giám sát và cảnh báo cho người quản lý của một đầm nuôi tôm, dựa trên chuẩn EEE 802.11 sử dụng các thiết bị cảm biến có sẵn trên thị trường hiện nay. Việc đề xuất này đảm bảo rằng gói thông tin được truyền từ một nguồn bất kỳ có tối đa cơ hội đến điểm đích trong các điều kiện môi trường truyền thay đổi khác nhau. Nghiên cứu của nhóm tác giả đánh giá hai thông số là hiệu suất truyền gói tin và độ trễ truyền gói tin trung bình từ một điểm nguồn đến điểm đích. Thực thi mô phỏng cho thấy hệ thống đề xuất cho kết quả tốt hơn hệ thống không sử dụng mô hình chuyển tiếp.

Abstract - The Fourth Industrial Revolution is offering great opportunities to smart agriculture solutions and internet of things which is now common trends. In this paper, we propose a new scheme to improve reliable data forwarding internet of things based shrimp farming systems by combining relay communications and automatic repeat request mechanism of IEEE 802.11. By this way, there would be a better chance for forwarding packets from a source node to the destination node in fading and shadowing environment. Our experimental results show that the proposed scheme provides a better performance than non-assisted relay communications of IEEE 802.11 in terms of the packet delivery ratio and average end-to-end delay.

Từ khóa - hệ thống nuôi tôm (HTNT); kết nối vạn vật (KNVV); độ tin cậy (ĐTC); hiệu suất truyền gói tin (HSTGT); thời gian trung bình truyền gói tin (TGTBTGT).

Key words - shrimp farming systems (SFS); Internet of Things (IoT); reliable communications (RC); packet deliverry ratio (PDR); end-to-end delay (E2ED).

1. Mở đầu

Hiện nay, nhu cầu ứng dụng kết nối vạn vật (KNVV)

trong nông - ngư nghiệp đang là một xu hướng tất yếu. Việc

này có ý nghĩa đặc biệt khi xuất khâu thuy san trơ thành

ngành kinh tế dẫn đầu cho xuất khâu và phát triển kinh tế

ơ nước ta. Tuy nhiên, một trong những thách thức đối với

ngành này là dịch bệnh, mà nguyên nhân chu yếu đến từ

việc thay đổi nhiệt độ, độ mặn và độ pH cua nước trong

đầm do các nguyên nhân tự nhiên và nhân tạo gây ra.

Việc ứng dụng KNVV để tự động hóa các quá trình phát

hiện, canh báo và điều chỉnh thiết bị cho hệ thống nuôi thuy

san như là bơm thức ăn, thiết bị đóng và mơ dòng nước,

v.v…, không những góp phần tăng năng suất mà còn hạn

chế được việc thay đổi các chỉ số bất thường anh hương

đến sinh trương cua các loài thuy san. Vì vậy, nhóm tác gia

dành sự quan tâm đặc biệt cho phát triển các nghiên cứu

ứng dụng KNVV nhằm thu thập thông tin, đưa ra canh báo

thay đổi nhiệt độ cua nước và ngưỡng pH trong đầm tôm,

nhằm giam thiểu các rui ro cho đầm tôm.

Trong bài báo này, biểu diễn mô hình cua một đầm nuôi

tôm được nhóm tác gia minh họa trong Hình 1. Mô hình

này được cắt thành ba lớp, lớp thứ nhất bao gồm các thiết

bị cam biến không dây có tích hợp đầu đo pH và nhiệt độ.

Lớp thứ hai bao gồm các điểm truy cập đóng vai trò là các

cổng vào ra kết nối với Internet để chuyển tiếp dữ liệu thu

thập từ các thiết bị cam biến đến trung tâm thu thập dữ liệu

và thiết bị theo dõi đầu cuối. Lớp thứ ba gồm trung tâm

quan lý dữ liệu bao gồm người quan lý đầm tôm, trung tâm

tư vấn và phân tích, trung tâm hỗ trợ các dịch vụ chăm sóc

thuy san. Cấu trúc ba lớp này được sử dụng phổ biến trong

các nghiên cứu gần đây [1].

Mặc dù cấu trúc ba lớp này đang cung cấp một kết nối

thông suốt từ thiết bị cam biến đến người quan lý cho phép

hệ thống thu thập các dữ liệu thay đổi tức thời và người

dùng nhận được các canh báo mọi lúc và mọi nơi. Tuy

nhiên, vấn đề đặt ra là độ tin cậy cua các thông tin nhận

được để người sử dụng đưa ra các quyết định thay đổi hiện

trạng. Ví dụ, nếu có thông tin canh báo quá ngưỡng pH anh

hương đến sinh vật, việc thai nước có độ pH cao và bơm

nước vào là cần thiết. Quyết định này không những anh

hương đến sự tồn vong cua sinh vật trong đầm mà còn thay

đổi kế hoạch san xuất.

Hình 1. Mô hình của một đầm nuôi tôm dựa vào KNVV

Do đó, thông tin trích xuất từ các dữ liệu do thiết bị cam

biến gửi về phai tin cậy. Tuy nhiên, các thiết bị cam biến này

có thể được đặt dưới mặt nước, trên mặt nước và phân bố vị

trí cua các thiết bị này có thể bị thay đổi so với thiết kế ban

đầu do sự tác động cua các điều kiện tự nhiên như gió, dao

động cua mặt nước. Do đó, các kết nối không dây liên kết từ

điểm tạo ra tin (nút nguồn) và điểm nhận tin (nút đích) bị dao

động mạnh và không đam bao chất lượng cho việc truyền

gói tin. Việc tái cấu hình kết nối ơ lớp thứ nhất để thích ứng

với điều kiện trên là cần thiết, nhằm giam thiểu sự mất các

60 Nguyễn Xuân Sâm, Nguyễn Hồng Sơn

gói tin và đam bao việc truyền các gói tin có độ trễ thấp.

Trong bài báo này, nhóm tác gia đề xuất một giao thức

lai ghép bằng việc cho phép các nút trung gian tham gia vào

quá trình một nút nguồn gửi các gói tin đến một nút đích cho

HTNT. Việc này đam bao rằng gói tin được truyền từ một

nguồn bất kỳ có tối đa cơ hội đến điểm đích trong các điều

kiện môi trường truyền thay đổi khác nhau. Nghiên cứu cua

nhóm tác gia đóng góp trên một số nội dung sau:

Sử dụng giải mã và chuyển tiếp (DaF) để lựa chọn tập

nút chuyển tiếp. Khác với các nghiên cứu trước đây, nhóm

tác giả chỉ ra sự lựa chọn ngưỡng tỷ số tín hiệu trên nhiễu

SNR và quan hệ giữa SNR và tỷ số bit lỗi BER trong hệ

thống nhóm tác giả thiết kế. Việc này không những có khả

năng giảm thiểu việc tranh chấp sử dụng kênh truyền mà

còn tạo ra một tập các nút có độ tin cậy cao tham gia vào

quá trình chuyển tiếp thông tin.

Nhóm tác giả bổ sung gói NACK cho việc thông báo

nút đích không tiếp nhận thành công gói tin được gửi trực

tiếp từ nút nguồn và kích hoạt quá trình chuyển tiếp gói tin

từ các nút chuyển tiếp. Thêm vào đó, nhóm tác giả đề xuất

việc chọn nút chuyển tiếp dựa vào việc sửa đổi các gói tin

có sẵn tiến trình trong thuật toán tránh xung đột CSMA/CA

trong giao thức chuẩn IEEE 802.11.

Phần còn lại cua nghiên cứu này được tổ chức như sau:

Phần hai mô ta các nghiên cứu liên quan gần đây; Phần ba

mô ta khung lý thuyết, mô hình toán học, thuật toán và phân

tích giao thức đề xuất; Phần bốn mô ta cấu hình mô phỏng,

đánh giá và phân tích kết qua mô phỏng; Phần năm là kết

luận và đề xuất hướng đi tiếp theo cho nghiên cứu này.

2. Các nghiên cứu liên quan

Nghiên cứu [2] về nguồn nước cho các khu vực nuôi

trồng thuy san bị tác động mạnh do sự tác động cua các yếu

tố tự nhiên và nhân tạo. Các thông số bị thay đổi trong một

đầm nuôi thuy san là biên độ dao động nhiệt độ, độ pH,

v.v…, việc theo dõi chất lượng nước thông qua việc giám

sát các thông số trên là cần thiết để giam thiểu nguy cơ xuất

hiện bệnh cho các loài thuy san. Gần đây, các hệ thống theo

dõi những thông số trên đã được đưa vào sử dụng rộng rãi

trong các đầm nuôi tôm ơ ven biển Trung bộ và khu vực

đồng bằng sông Cửu Long.

Bảng 1. Tiêu chuẩn chất lượng nước ao nuôi tôm [3]

Chất lượng

nước

Giới hạn

thích hợp Mức độ gây độc

Yếu tố ảnh

hưởng

pH 7 - 9 < 4 và > 11 tôm chết;

4 - 7 và 9 – 11, tôm

chậm lớn

Dư thừa thức ăn,

mật độ tao, pH

cua đất, mưa

Nhiệt độ 22 - 32

< 14 và > 35 tôm

chết; 14-18 tôm bỏ

ăn; 18-25 chậm lớn

Mùa vụ

Trong nghiên cứu [3], các thông số cơ ban cho tiêu

chuân chất lượng nước được đề xuất trong Bang 1. Các

thiết bị cam biến hiện có đáp ứng đầy đu được các thông

số được khao sát. Tuy nhiên, hiện vẫn chưa có những

nghiên cứu đầy đu về việc đưa ra các quyết định hỗ trợ như:

xác định lượng nước cần bơm vào hoặc rút ra khỏi đầm,

điều chỉnh lượng thức ăn tránh tác động gây hại lên chất

lượng nước trong đầm. Trên thực tế, các yếu tố anh hương

đến chất lượng nước trong đầm có thể đa dạng. Để giam độ

phức tạp cho nghiên cứu này, chỉ có hai tham số được xem

xét, đó là độ pH và nhiệt độ.

Trong các hệ thống canh báo phổ thông dựa vào nền tang

KNVV đã được đề xuất sử dụng hiện nay, thiết bị cam biến

đầu cuối sử dụng lõi điều khiển là bộ Arduino Uno dựa trên

vi điều khiển Atmega 238P [4], các liên kết không dây sử

dụng cho truyền dữ liệu giám sát độ pH và nhiệt độ sử dụng

các mô-đun không dây EPS8266 [5] chuân IEEE 802.11b/g/n

[6]. Cấu hình mạng ơ lớp thứ nhất trong mô hình dùng để liên

kết điểm thu thập thông tin cam biến (nút nguồn) và điểm

chuyển tin về hệ thống giám sát (nút đích) qua mạng Internet

trong lớp thứ nhất thường là mạng hình sao. Ưu điểm cua cấu

trúc này là đơn gian trong việc triển khai hệ thống. Tuy nhiên,

cấu trúc này không những chưa khai thác đầy đu kha năng

hợp tác cua các nút trong mạng mà còn không đam bao đầy

đu chất lượng cho việc truyền gói tin, vì chất lượng kết nối

trực tiếp từ nút nguồn đến nút đích bị tác động cua các điều

kiện tự nhiên như gió, dao động cua mặt nước.

Để đam bao độ tin cậy cho việc chuyển các gói tin như

là gói tin thông báo pH và nhiệt độ từ nút nguồn đến nút đích,

chuân IEEE 802.11b/g/n [6] sử dụng các kỹ thuật ARQ và

FEC tại lớp MAC để phát hiện các lỗi trong quá trình truyền.

Trong các hệ thống có kích cỡ gói tin nhỏ, năng lượng và

kha năng xử lý hạn chế, ARQ thường được sử dụng. Trong

kỹ thuật ARQ, nếu nút nguồn không nhận được gói tin ACK

sau khi gửi gói tin cho nút đích, nút nguồn sẽ truyền lại gói

tin trên sau một khoang thời gian chờ. Phương pháp này có

thể cai thiện được độ tin cậy cho việc truyền dữ liệu. Tuy

nhiên, trong một số trường hợp, việc sử dụng ARQ không

phát huy được tác dụng do chất lượng kênh truyền từ nút

nguồn đến nút đích kém. Thêm vào đó, một đặc tính khác

cua ARQ là việc phát lại gói tin từ nguồn sau một thời gian

sẽ gây ra thời gian trễ truyền tin.

Gần đây, các mô hình chuyển tiếp sử dụng lý thuyết

truyền thông hợp tác (TTHT) [7, 8]. Tùy thuộc vào các chất

lượng cua dịch vụ cua ứng dụng cụ thể, việc kết hợp các

mô hình chuyển tiếp trong TTHT có thể tối ưu các mục tiêu

đặt ra cho hệ thống kết nối. Trong các mô hình chuyển tiếp

đã được công bố, kỹ thuật giai mã và chuyển tiếp DaF [8]

cho phép hệ thống chọn ra những nút chuyển tiếp có tín

hiệu thu được là tốt hơn, do việc đưa ra ngưỡng tín hiệu

trên nhiễu SNR cho phép máy thu giai mã thành công. Tuy

nhiên, thách thức lớn nhất cho mô hình này là việc chọn

nút chuyển tiếp để giam xung đột truyền tin, trong khi phai

đạt được mục tiêu giam tỷ lệ rớt gói tin thấp nhất.

Về cơ ban, việc sử dụng kỹ thuật chuyển tiếp trên chỉ có

tác dụng khi chất lượng liên kết kênh truyền từ nút nguồn

đến nút đích không đam bao chất lượng, dẫn đến việc rớt gói

tin tại nút đích và việc sử dụng ARQ để truyền lại gói tin tại

nút nguồn không hiệu qua. Trong nghiên cứu [9], kỹ thuật

lựa chọn một nút chuyển tiếp tốt nhất dựa trên phương pháp

DaF được đề xuất. Về cơ ban, kỹ thuật này cho phép tối ưu

việc sử dụng năng lượng mạng và chọn được nút chuyển tiếp

có tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) cực đại. Theo nghiên cứu

này, tỷ lệ mất gói sẽ thấp nếu số lượng nút trong mạng tăng.

Tuy nhiên, thuật toán tìm nút chuyển tiếp tốt nhất trong

nghiên cứu này được xem là phức tạp do việc sử dụng các

gói tin báo hiệu để xác định nút chuyển tiếp tốt nhất.

Một phương pháp chọn lựa nút chuyển tiếp đơn gian


hơn được mô ta trong giao thức CoARQ [10], giao thức

này được đề xuất để chọn nút chuyển tiếp bằng việc sử

dụng các gói RRTS/RCTS và NACK. Gói NACK được gửi

từ nút đích đề xuất trợ giúp bằng việc chuyển tiếp, do nó

không nhận được gói tin từ nút nguồn. Gói RRTS/RCTS là

gói báo hiệu dùng để chọn ra kênh truyền từ nút chuyển

tiếp đến nút đích có chất lượng liên kết tốt nhất. Bằng các

tiến trình tuần tự, CoARQ giam thiểu việc rớt gói tin tại nút

đích và tăng thông lượng mạng. Tuy nhiên, nghiên cứu này

không chỉ rõ và không giới hạn số lượng các nút trong

mạng tham gia quá trình chọn nút chuyển tiếp.

Trong nghiên cứu này, nhóm tác gia đề xuất một mô

hình lai ghép, nhằm đam bao gói thông tin được truyền từ

một nguồn bất kỳ có tối đa cơ hội đến điểm đích với độ trễ

cho phép. Đề xuất này có ý nghĩa trong việc không thay đổi

hiện trạng mà vẫn có thể cai thiện được chất lượng truyền

tin cua hệ thống có sử dụng chuân IEEE 802.11.

3. Tối ưu mô hình đề xuất

3.1. Phương pháp tiếp cận

S

Rm

D

R3

R1

Rn

R2

Hình 2. Biễu diễn mô hình TTHT sử dụng DaF

Mô hình mạng TTHT sử dụng kỹ thuật giai mã và

chuyển tiếp (DaF) được mô ta trong Hình 2. Việc truyền tin

trong mô hình này được chia thành hai giai đoạn. Giai đoạn

một là quá trình truyền gói tin từ nút nguồn (S) đến nút đích

(D) và giai đoạn hai là việc chuyển tiếp gói tin trên từ một

nút chuyển tiếp (R) đến nút đích (D). Trong mô hình này, có

n nút có thể tham gia vào quá trình chuyển tiếp gói tin được

truyền từ nút nguồn (S) đến nút đích (D). Bằng cách sử dụng

kỹ thuật giai mã và chuyển tiếp DaF, có m (m < n) nút trung

gian nhận được và giai mã thành công tín hiệu cua gói tin

trên. Khi một gói tin được truyền từ nút nguồn (S) đến nút

đích (D) không được giai mã thành công, nút đích (D) sẽ

kích hoạt gói tin NACK gửi bằng giao thức quang bá. Các

nút trung gian thỏa mãn hai điều kiện: (1) đã giai mã thành

công gói tin nút nguồn (S) đến nút đích (D) trong giai đoạn

một và (2) nhận được gói tin NACK từ nút đích (D) sẽ tham

gia vào quá trình cạnh tranh cho việc chuyển tiếp.

Bằng cách đề xuất một ngưỡng giá trị SNRth cho tín hiệu

nhận được, kỹ thuật giai mã và chuyển tiếp DaF cho phép

máy thu tiến hành giai mã và chuyển tiếp thông tin thu được

nếu tín hiệu nhận được có giá trị SNR lớn hơn SNRth. Giá

trị SNRth này được xác định dựa vào mối quan hệ giữa yêu

cầu chất lượng dịch vụ (QoS), được tính bằng giá trị BER

tương ứng cho từng loại điều chế trong phần cứng hệ thống

truyền tin và SNR cho từng loại điều chế tương ứng. Ví dụ

như chuân IEEE 802.11, thường sử dụng phương thức điều

chế BPSK và QPSK. Nếu chọn BPSK cho hệ thống, ta có

thể xác định SNR đề xuất theo công thức (1):

BER = ½*erfc(S/N)½ (1)

Trong đó, BER là tỷ số lỗi bít. Dựa vào công thức (1),

nếu hệ thống cho trước yêu cầu chất lượng tốt (BER nhỏ)

thì SNR sẽ lớn. Trong Hình 3, nhóm tác gia mô ta giá trị lý

thuyết cho mối quan hệ này. Theo đó, với một giá trị BER

đã cho trước ta có thể xác định một giá trị SNR tương ứng,

ta gọi là SNR đề xuất (SNRth). Do yêu cầu BER cua các hệ

thống khác nhau là khác nhau nên chúng ta cần phai đặt ra

yêu cầu trước khi thiết kế hệ thống. Việc thay đổi BER

thường được đánh đổi với tiêu chí chi phí, hoặc độ phức

tạp cua hệ thống. Đối với một hệ thống truyền tin có độ tin

cậy cao, yêu cầu giá trị BER lớn hơn 10-5, tương ứng với

SNR đề xuất là 8,8 dB cho kiểu điều chế BPSK.

Phương pháp tiếp cận này dựa vào sự quan sát tiêu chuân

chất lượng các đầm tôm trong nghiên cứu [3] với kích cỡ

nhỏ, khoang từ 500x500 (m2) đến 1.000x100 (m2), với sự

hiện diện cua cua các nút và các loại cam biến không nhiều

(khoang 10 nút), cùng hoạt động. Do đó, việc hợp tác giữa

các nút trong việc chia sẻ và tương hỗ đam bao mục tiêu đặt

ra là tạo ra một tập các nút (lớn hơn một) có độ tin cậy cao

tham gia vào quá trình chuyển tiếp thông tin. Việc này không

những tạo ra sự thích ứng với các điều kiện thay đổi cua môi

trường truyền như việc nút nguồn bị che chắn, xê dịch, hoặc

nút nguồn bị chìm một phần trong môi trường nước.

Hình 3. Quan hệ giữa SNR và BER trong BPSK

3.2. Mô hình toán học

Để thuận tiện cho việc thiết kế hệ thống, nhóm tác gia

đưa ra mô hình toán học cho mô hình trong Hình 2, trong

đó SNR cua liên kết giữa nút nguồn và nút đích được ký

hiệu SD, SNR cua liên kết giữa nút nguồn và nút chuyển

tiếp được ký hiệu SR và SNR cua liên kết giữa nút chuyển

tiếp và nút đích được ký hiệu RD. Theo nghiên cứu [8], SD, SRi và RiD được tính như sau:

𝛾𝑆𝐷 =𝑃𝑆|ℎ0|2

𝑁0; 𝛾𝑆𝑅𝑖

=𝑃𝑆|ℎ𝑆𝑅𝑖

|2

𝑁0; 𝛾𝑅𝑖𝐷 =

𝑃𝑅|ℎ𝑅𝑖𝐷|2

𝑁0 (2)

Trong đó, PS và PR là công suất phát cua nút nguồn và

nút chuyển tiếp, N0 là tạp âm Gauss và h0, hSRi và hRiD là hệ

số tăng ích kênh truyền. h0, hSiR và hRiD được tính theo công

thức sau:

|ℎ0| = 1; |ℎ𝑆𝑅𝑖| = 10−

𝑃𝐿𝑆𝑅𝑖(𝑑)

10 ; |ℎ𝑆𝑅𝑖| = 10−

𝑃𝐿𝑅𝑖𝐷(𝑑)

10 (3)

với 𝑃𝐿(𝑑) = 𝑃𝐿(𝑑0) + 10𝜇𝑙𝑜𝑔10𝑑

𝑑0+ (4)

62 Nguyễn Xuân Sâm, Nguyễn Hồng Sơn

Trong đó, công thức (4) được công bố trong nghiên cứu

[11], PL(d) là suy hao đường truyền tại vị trí cách nút nguồn

với khoang cách d0, là biến ngẫu nhiên phân bố Gauss

trung bình bằng 0, với độ lệch chuân σ và 𝜇 là hệ số suy hao.

3.3. Giao thức đề xuất

S DR1 Rm

BO

Hình 4. Sơ đồ tuần tự trong giao thức đề xuất

Để đam bao độ tin cậy cao cho quá trình chuyển tiếp

thông tin cam biến thu nhận được từ nút nguồn, nhóm tác gia

đề xuất tiến trình tuần tự cho giao thức lai ghép giữa DaF và

ARQ, được mô ta trong Hình 4. Trong giao thức này, nhóm

tác gia sử dụng bốn pha để mô ta tiến trình chuyển tiếp thông

tin tại lớp thứ nhất. Dựa trên giao thức IEEE 802.11, nhóm

tác gia bổ sung thêm một số thu tục sau:

Pha thứ nhất: nút nguồn gửi gói tin cho nút đích. Gia sử

hệ thống có tồn tại các nút lân cận R(S) = (R1, R2, …, Rm) có

thể giai mã thành công gói tin, vì vậy chúng tạo thành một

tập ứng viên để chuyển tiếp thông tin cho nút nguồn đến nút

đích. Tập này được biểu diễn trong công thức (5):

𝑅(𝑆) = 𝑃𝑆|ℎ𝑆𝑅𝑖

|2

𝑁0≥ 𝑆𝑁𝑅𝑡ℎ (5)

Pha thứ 2: Nếu nút đích không nhận được gói tin do nút

nguồn gửi hoặc nút đích giai mã không thành công gói tin

từ nút nguồn, nút đích sẽ gửi gói tin quang bá NACK để

thông báo cần sự trợ giúp từ các nút lân cận. Một khi các

nút thuộc tập R(S) nhận được NACK, nó sẽ chờ sau một

thời gian ngẫu nhiên t để phát gói RRTS cua nó. Thời gian

đếm lùi ngẫu nhiên (BO) được nhóm tác gia đề xuất chọn

trong nghiên cứu này là công thức (6):

𝑡backoff = 2𝑘 − 1 (6)

Trong công thức (6), việc chọn k có giá trị lớn sẽ giam

thiểu được các xung đột gói RRTS tại nút đích nhưng sẽ

làm tăng thời gian trễ truyền gói tin chuyển tiếp. Ngược lại,

nếu chọn k có giá trị nhỏ sẽ hạn chế được các vấn đề nêu

trên. Để có thể chọn k có giá trị nhỏ nhưng vẫn đam bao

được không xay ra xung đột gói RRTS, kích cỡ cua gói tin

RRTS nên được hạn chế đến mức tối thiểu. Trong nghiên

cứu này, nhóm tác gia gia định việc chọn giá trị k = 2.

Để tránh xung đột các gói tin tại nút đích, một nút

chuyển tiếp từ tập R(S) phai được chọn ra. Nút được chọn

RS phai thỏa mãn hai điều kiện sau: (1) RS R(S) và (2) nút

này gửi thông tin RRTS đến nút đích sớm nhất (nút có thời

gian đếm lùi ngẫu nhiên là nhỏ nhất).

Pha thứ 3: Sau khi nút đích nhận được thông tin yêu

cầu gửi chuyển tiếp từ R(S), nút đích sẽ gửi RCTS để thông

báo rằng nút đích đã chọn một nút chuyển tiếp RS và đã sẵn

sàng nhận gói tin chuyển tiếp từ RS. RS sau khi nhận được

gói tin RCTS từ nút đích sẽ thực hiện việc chuyển tiếp gói

tin đến nút đích.

Pha thứ 4: Nút đích gửi ACK cho toàn mạng để báo

quá trình chuyển tiếp thành công. Nếu quá trình chuyển

tiếp này không thành công, nút đích lặp lại việc gửi NACK

sau một khoang thời gian lớn hơn tback-off và việc này lặp lại

tối đa ba lần trước khi nó huy bỏ việc nhờ trợ giúp chuyển

tiếp. Trong quá trình thực hiện chuyển tiếp và xác nhận gói

tin từ nút RS và nút đích, các nút lân cận lại giữ im lặng cho

đến khi kết thúc quá trình này.

4. Đánh giá và phân tích kết quả

4.1. Cấu hình cho mô hình đề xuất

Hình 5. Mô hình khảo sát (trong ns-2.35)

Bảng 2. Thông số mô phỏng

Thông số Giá trị

Kích thước 500x500 (m2)

Số nút 9

Tầm truyền 200 m

BER 10-3 và 10-5

3

Tốc độ bít 54 Mbps

Gói tin (CBR) 50 byte

Giao thức truyền TCP

Thời gian mô phỏng 200 s

Nhiễu nền (N0) -96 dBm

PS = PR 0,28 Watt

Nhóm tác gia đề xuất mô hình khao sát mô hình đầm

tôm loại nhỏ với kích cỡ 500x500 (m2). Số lượng thiết bị

cam biến trong đầm là 9 nút và phân bố sao cho nó có thể

hoạt động với mạng dạng hình sao (thiết lập khoang cách

từ nút nguồn đến nút đích cách nhau tối đa là 150 m), trong

đó nút đích nằm ơ trung tâm cua mô hình khao sát này. Để

gia định hoạt động cua các nút với điều kiện trong môi

trường tự nhiên, nơi mà vị trí các nút có thể bị xê dịch 5 m.

Mô hình khao sát này được mô ta trong Hình 5.

Để đánh giá và so sánh giao thức đề xuất chuân IEEE

802.11g với ARQ, nhóm tác gia chọn BER là 10-3, 10-5.

Kích thước gói tin là 50 byte, hệ số suy hao = 3, các gói

tin điều khiển (RRTS/RCTS) được sử dụng kích cỡ mặc

định. Sử dụng công cụ mô phỏng là ns-2.35 [12] có sửa đổi

(Mac-802.11.cc, WirelessPhy.cc, packet.h và channel.c) từ

giao thức IEEE 802.11g. Các thông số sử dụng trong mô

hình mô phỏng được mô ta trong Bang 2.


4.2. Kết quả mô phỏng và phân tích

Để đánh giá và so sánh độ tin cậy truyền tin giữa giao

thức đề xuất với IEEE 802.11g sử dụng ARQ, hai thông số

được phân tích và so sánh trong nghiên cứu này là: (1) hiệu

suất truyền gói tin, dùng để đánh giá số lượng các gói nhận

được tại nút đích so với tổng số gói đã gửi cho nút đích; (2)

thời gian trung bình truyền gói tin là tổng thời gian để

truyền các gói tin từ nút nguồn đến nút đích.

• Hiệu suất truyền gói tin

Hình 6 so sánh hiệu suất truyền gói tin cua giao thức đề

xuất và chuân IEEE 802.11g có sử dụng ARQ với trường

hợp BER =10-3 và BER =10-5. Kết qua cho thấy rằng, trong

hai trường hợp khao sát đều cho kết qua là giao thức đề

xuất có hiệu suất truyền gói tin cao hơn chuân IEEE

802.11g sử dụng ARQ. Đặc biệt, khi có yêu cầu thay đổi

về BER (yêu cầu chất lượng dịch vụ), chuân IEEE 802.11

với ARQ có hiệu suất truyền gói tin suy giam nhanh chóng,

trong khi giao thức đề xuất không có thay đổi đáng kể.

Nguyên nhân cua được kết qua này là do tác động cua việc

giới hạn tập nút tham gia chuyển tiếp dẫn đến việc giam

xung đột truyền tin tại nút đích. Mặt khác, việc giới hạn

không làm giam kha năng luôn tồn tại (lớn hơn) một nút

sẵn sàng để chuyển tiếp gói tin đến nút đích.

Hình 6. So sánh độ tin cậy truyền tin giữa giao thức đề xuất với

IEEE 802.11g sử dụng ARQ

• Thời gian trung bình truyền gói tin

Hình 7. So sánh thời gian trung bình truyền gói tin giữa

giao thức đề xuất với IEEE 802.11g sử dụng ARQ

Kết qua khao sát thời gian trung bình chuyển 3.903 gói tin

với trường hợp BER =10-3 và BER =10-5 được trình diễn trong

trong Hình 7. Điểm đáng chú ý là giao thức đề xuất luôn có

độ trễ trung bình thấp hơn so với chuân IEEE 802.11g sử dụng

ARQ, ngay ca khi yêu cầu chất lượng cua hệ thống tăng (số

nút chuyển tiếp được chọn giam) thì trung bình trễ cua giao

thức đề xuất không có biến động lớn. Việc đạt được kết qua

này là do giao thức đề xuất đã làm giam tác động trễ do việc

chọn k với giá trị nhỏ. Trong khi đó, chuân IEEE 802.11g sử

dụng ARQ không có sự đam bao việc truyền gói thành công

khi khoang cách giữa nút nguồn và nút đích bị xê dịch.

5. Kết luận

5.1. Kết luận liên quan đến kết quả

Sử dụng kỹ thuật chuyển tiếp thông tin cho phép hệ thống

cai thiện hiệu suất truyền tin trong điều kiện môi trường

truyền dẫn vô tuyến có thay đổi. Kết qua mô phỏng cho thấy

rằng giao thức đề xuất này không những giam thiểu việc mất

gói tin mà còn đam bao được trễ truyền lan từ nguồn đến

đích, thỏa mãn tiêu chí truyền với thời gian thực.

Vấn đề về năng lượng mạng và tranh chấp kênh truyền

không được đề cập trong nghiên cứu này, vì việc thay pin

dự phòng cho các thiết bị trong đầm không quá phức tạp và

mạng được sử dụng cho việc quan trắc và giám sát các mục

tiêu ơ trên thường có lưu lượng thấp.

5.2. Hướng phát triển tiếp theo

Trong nghiên cứu này, nhóm tác gia mới chỉ hoàn thiện

về mô hình trong phòng thí nghiệm, và việc mô phỏng các

giá trị đam bao rằng hệ thống sẽ có sai số không quá lớn so

với hệ thống được nhóm tác gia thiết kế trong thực tế. Việc

khao sát thực địa để lắp đặt các thiết bị và cấu hình hệ thống

sẽ quyết định và đánh giá sự thành công cua nghiên cứu lý

thuyết mô hình này.

Lời cảm ơn: Kết qua nghiên cứu là một phần trong dự án

được Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông hỗ trợ về

kinh phí. Trân trọng cam ơn Học viện đã tài trợ cho nhóm

tác gia hoàn thành dự án và nghiên cứu này.


[1] S. C. Mukhopadhyay, and A. Mason, Smart sensors for real-time water quality monitoring, Springer, 2013.

[2] P. T. Anh, C. Kroeze, S. R. Bush, and A. P. Mol, “Water pollution

by intensive brackish shrimp farming in south-east Vietnam: Causes and options for control”, Agricultural Water Management, Vol. 97,

No. 6, 2010, pp. 872-882.

[3] N. Đình Tuấn và H. Phú, “Phát triển bền vững vùng nuôi tôm sú ven

biển Trà Vinh”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường,

No. 12, 2017, trang 91.

[4] ATmega328P, http://www.microchip.com/wwwproducts/en/ATmega328p. [5] WiFi Module - ESP8266 , https://www.sparkfun.com/products/13678.

[6] I. W. Group, Part11: Wireless LAN medium access control (MAC) and

physical layer (PHY) specifications, ANSI/IEEE Std. 802.11, 1999. [7] A. Nosratinia, T. E. Hunter, and A. Hedayat, “Cooperative

communication in wireless networks”, IEEE communications

Magazine, Vol. 42, No. 10, 2004, pp. 74-80. [8] J. N. Laneman, D. N. Tse, and G. W. Wornell, “Cooperative diversity in

wireless networks: Efficient protocols and outage behavior”, IEEE

Transactions on Information theory, Vol. 50, No. 12, 2004, pp. 3062-3080. [9] Q. A. Hikmat, B. Dai, R. Khaji, and B. Huang, “Performance Analysis

of Best Relay Selection in Cooperative Wireless Networks”, Int. J.

Future Gener. Commun. Netw, Vol. 8, 2015, pp. 43-56. [10] S. Nischal, and V. Sharma, A cooperative ARQ scheme for

infrastructure WLANs, Conference: Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2013 IEEE, pp. 428-433.

[11] H. Meyr, M. Moeneclaey, and S. A. Fechtel, Digital communication

receivers: synchronization, channel estimation, and signal processing, Wiley Online Library, 1998.

[12] The Network Simulator.


64 Thái Ngọc Sơn

XÂY DỰNG MÔ-ĐUN PHẦN MỀM TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ CỦA

KHÔNG KHÍ ẨM VÀ CÁC ỨNG DỤNG

BUILDING SOFTWARE MODULE TO DETERMINE PARAMETERS OF MOIST AIR

AND ITS APPLICATIONS

Thái Ngọc Sơn

Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng; [email protected]

Tóm tắt - Không khí ẩm là môi chất rất phổ biến trong ngành Kỹ thuật Nhiệt. Để tính toán các thông số của không khí ẩm, ta có thể sử dụng các công thức giải tích hoặc sử dụng đồ thị I-d. Hiện tại, việc sử dụng máy tính để giải các bài toán rất phổ biến; việc xây dựng mô-đun phần mềm có thể tính toán các thông số vật lý, thông số trạng thái nhiệt động của các môi chất khác nhau là rất cần thiết, đặc biệt trong các bài toán nhiệt rất thường xuyên phải sử dụng phương pháp tính lặp. Bài báo trình bày phương pháp xây dựng mô-đun phần mềm xác định các thông số của không khí ẩm, ứng dụng để xây dựng đồ thị I-d và giải một số bài toán chuyên ngành, cụ thể liên quan đến bài toán dùng nước ngầm làm mát chuồng trại.

Abstract - Moist air is a widely used working fluid in thermal engineering. To calculate the parameters of moist air, we can use analytical formulas or I-d graph. Currently, the use of computers to solve technical problems is very common; building a software module that can calculate the physical parameters and thermodynamic state parameters of different refrigerants is very necessary, especially in thermal problems which normally require the use of iterative methods. This article presents the method of building a software module to determine the parameters of moist air, its application to construct the I-d graph, and solves some specific problems related to the problem of using ground water for cooling animal sheds.

Từ khóa - không khí ẩm; phương pháp lặp; nước ngầm; làm mát chuồng trại; mô-đun phần mềm; đồ thị I-d.

Key words - moist air; iterative methods; ground water; cooling animal sheds; software module; I-d graph.


Ngày nay việc sử dụng máy tính để giải các bài toán kỹ

thuật rất phổ biến. Việc tính toán trong ngành Kỹ thuật

Nhiệt thường gắn liền với việc tra cứu các tính chất nhiệt

vật lý, thông số trạng thái của môi chất. Ngoài ra, trong kỹ

thuật tính toán thường hay sử dụng phương pháp lặp, khiến

cho công việc thêm nặng nề. Không khí ẩm là môi chất rất

phổ biến trong ngành Kỹ thuật Nhiệt. Việc dạy và học,

cũng như thực tế sản xuất đòi hỏi phải xây dựng phần mềm

để tính toán các thông số của không khí ẩm.

Có khá nhiều phần mềm để tính toán thông số của

không khí ẩm của nước ngoài, nhưng phần lớn đều là

những phần mềm có bản quyền; việc trích xuất dữ liệu để

đưa vào tính toán chu trình theo ý người sử dụng rất khó

khăn. Việc xây dựng đồ thị theo ý người dùng lại càng khó

khăn hơn nữa.

Giảng viên và sinh viên Khoa Công nghệ Nhiệt – Điện

lạnh, Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng đã

tiến hành xây dựng hệ thống tính toán các thông số nhiệt

vật lý của các môi chất phổ biến phục vụ giảng dạy, học

tập và sản xuất, cụ thể đã xây dựng thành công các mô-đun

phần mềm như Water_IF97 để xác định các thông số nhiệt

động và vật lý của nước và hơi nước [1, 2]; mô-đun phần

mềm Gaspro dùng để xác định các tính chất nhiệt vật lý của

khói, không khí khô, các khí đơn chất. Việc xây dựng mô-

đun phần mềm xác định thông số của không khí ẩm cũng

nằm trong hệ thống hoạt động nói trên.

Bài báo trình bày phương pháp xây dựng mô-đun phần

mềm xác định thông số của không khí ẩm; ứng dụng để xây

dựng đồ thị I-d và cụ thể giải bài toán khi phun nước ngầm

để làm mát chuồng trại.

2. Kết quả nghiên cứu và khảo sát

2.1. Xây dựng mô-đun phần mềm xác định thông số của

không khí ẩm

2.1.1. Cơ sở lý thuyết tính toán thông số của không khí ẩm

Tính toán thông số của không khí ẩm liên quan đến áp

suất bão hòa của hơi nước tại nhiệt độ của không khí ẩm.

Giá trị này có thể xác định theo công thức Antoine [3]:

𝑃𝑏 = 𝑒𝑥𝑝 (12 −4026,42

235,5 + 𝑡) (1)

Công thức Antoine có sai số cực đại nhỏ hơn 1% so với

bảng thông số nhiệt động của nước và hơi nước [2]; trong

tính toán kỹ thuật, giảng dạy và học tập có thể chấp nhận

được.

Các thông số cơ bản của không khí ẩm bao gồm nhiệt

độ t, độ ẩm tương đối φ, độ chứa hơi (ẩm dung) d, enthalpy

I. Trạng thái của không khí ẩm được xác định khi biết 2

trong 4 thông số nói trên. Mối quan hệ giữa chúng được thể

hiện qua các công thức dưới đây:

Độ chứa hơi d [kg hơi/kg KKK] xác định theo công

thức:

𝑑 = 0,622𝜑𝑝𝑏

𝐵 − 𝜑𝑝𝑏

(2)

trong đó:

Pb: Áp suất bão hòa của hơi nước tại nhiệt độ của không

khí ẩm. Pa, xác định theo (1).

B: Áp suất khí quyển, Pa. Giá trị áp suất khí quyển khác

nhau đối với các vùng trên thế giới, trong mô-đun lấy

B=105 Pa.

Enthalpy của không khí ẩm I [kJ/kg KKK] được xác

định theo công thức:

𝐼 = 𝑡 + 𝑑(2500 + 1,83𝑡) (3) Đối với nhiều bài toán kỹ thuật, thông thường cho trước

nhiệt độ t và độ ẩm tương đối φ của không khí ẩm. Từ (1)

nhận thấy áp suất bão hòa của hơi nước pb là hàm số theo

nhiệt độ t, nên độ chứa hơi d theo (2) là hàm số



𝑑 = 𝑓1(𝑡, 𝜑); Enthalpy của không khí ẩm theo (3) 𝐼 = 𝑓2(𝑡, 𝑑) = 𝑓2[𝑡, 𝑓1(𝑡, 𝜑)] nên cũng xác định khi biết

t, φ.

Khi cho trước các cặp thông số khác, có những trường

hợp ta có thể biến đổi từ các phương trình (1) - (3) đã cho

trên đây như sau:

𝑑 = 𝑓3(𝑡, 𝐼) =𝐼 − 𝑡

2500 + 1,83𝑡 (4)

𝑡 = 𝑓4(𝐼, 𝑑) =𝐼 − 2500𝑑

1 + 1,83𝑑 (5)

𝜑 = 𝑓5(𝑡, 𝑑) =𝑑𝐵

𝑝𝑏(0,622 + 𝑑) (6)

𝑡 = 𝑓6(𝑑, 𝜑) =4026,42

12 − 𝑙𝑛 [𝑑𝐵

𝜑(0,622 + 𝑑)]

− 235,5 (7)

Vậy khi cho trước 1 cặp thông số bất kỳ của không khí

ẩm, ta có thể tính các thông số còn lại như trong Bảng 1

Bảng 1. Hàm số xác định các thông số của không khí ẩm

Thông

số cần

tìm

Cặp thông số cho trước

t, φ t, d

t - -

φ - 𝑓5(𝑡, 𝑑)

d 𝑓1(𝑡, 𝜑) -

I 𝑓2(𝑡, 𝑑) = 𝑓2[𝑡, 𝑓1(𝑡, 𝜑)] 𝑓2(𝑡, 𝑑)

Thông

số cần

tìm


t, I I, d

t - 𝑓4(𝐼, 𝑑)

φ 𝑓5(𝑡, 𝑑) = 𝑓5[𝑡, 𝑓3(𝑡, 𝐼)] 𝑓5(𝑡, 𝑑) = 𝑓5[𝑓4(𝐼, 𝑑), 𝑑]

d 𝑓3(𝑡, 𝐼) -

I - -

Thông

số cần

tìm


d, φ I, φ

t 𝑓6(𝑑, 𝜑) 𝑓6(𝑑, 𝜑) = 𝑓6[𝑓3(𝑡, 𝐼), 𝜑]

φ - -

d - 𝑓3(𝑡, 𝐼)

I 𝑓2(𝑡, 𝑑) = 𝑓2[𝑓6(𝑑, 𝜑), 𝑑] -

Trong 5 trường hợp đầu tiên, khi cho trước các cặp

thông số (t, φ), (t, d), (t, I), (I, d), (d, φ), chỉ cần thay vào

hàm số đơn là sẽ tính ra được thông số thứ 3. Sau đó, thay

thông số mới tính được vào hàm hợp còn lại trong cột, ta

sẽ có được thông số thứ 4. Trường hợp cuối cùng, khi cho

trước cặp thông số (I, φ), cần giải hệ phương trình liên quan

đến cả 2 ẩn số t, d. Vấn đề này được giải quyết bằng cách

lập trình theo phương pháp lặp với sai số tương đối là 10-5.

Phần mềm được xây dựng trong phạm vi nhiệt độ -

10≤t≤400°C; độ ẩm tương đối 0≤φ≤1, tất cả các thông số

đầu vào đều được kiểm tra tính tương thích với phạm vi

tính toán của phần mềm.

2.1.2. Xây dựng mô-đun phần mềm

Excel là công cụ tin học mạnh và rất phổ biến không

chỉ trong các lĩnh vực văn phòng, mà trong kỹ thuật cũng

rất thường được sử dụng để giải các bài toán. Nó thuận tiện

trong việc tính toán, kể cả tính toán theo vòng lặp và chọn lựa

các điều kiện; có thể dễ dàng trình bày các công thức, bảng

biểu. Ngoài ra có thể dùng Visual basic for application (VBA)

để xử lý nhiều vấn đề phức tạp về mặt kỹ thuật lập trình. Do

vậy, mô-đun phần mềm được tác giả viết bằng ngôn ngữ

VBA; file thu được lưu giữ dưới dạng 1 add-in của Excel và

dưới dạng file.bas của Visual Basic, do vậy có thể tích hợp

vào Excel và các phần mềm người dùng khác.

Mô-đun gồm các hàm xác định thông số của không khí

ẩm, được xây dựng theo các công thức đã nêu trong

Mục 2.1.1.

Để thống nhất cách sử dụng với các mô-đun xác định

thông số của các môi chất phổ biến của các giảng viên

Khoa Công nghệ Nhiệt – Điện lạnh như đã nêu trong phần

đặt vấn đề, tác giả quy ước đặt tên các hàm trong mô-đun

với cú pháp là KKA_ThôngSốCầnTìm_TìmTheoĐốiSố

(ĐốiSố1, ĐốiSố2)

Bảng 2. Danh mục các hàm cơ bản trong mô-đun KKA

Cú pháp / Nhiệm

vụ của hàm Đối số X Đối số Y

KKA_d_XY(X,Y),

[kg hơi/kg KKK]

Xác định độ chứa

hơi d theo X, Y

t, [°C] φ, [-]

φ, [-] t, [°C]

t, [°C] I, [kJ/kg KKK]

I, [kJ/kg KKK] t, [°C]

I, [kJ/kg KKK] φ, [-]

φ, [-] I, [kJ/kg KKK]

KKA_I_XY(X,Y),

[kJ/kg KKK]

Xác định enthalpy I

theo X, Y

t, [°C] φ, [-]

φ, [-] t, [°C]

t, [°C] d, [kg hơi/kg KKK]

d, [kg hơi/kg KKK] t, [°C]

d, [kg hơi/kg KKK] φ, [-]

φ, [-] d, [kg hơi/kg KKK]

KKA_t_XY(X,Y),

[oC]

Xác định nhiệt độ t

theo X, Y

I, [kJ/kg KKK] d, [kg hơi/kg KKK]

d, [kg hơi/kg KKK] I, [kJ/kg KKK]

d, [kg hơi/kg KKK] φ, [-]

φ, [-] d, [kg hơi/kg KKK]

I, [kJ/kg KKK] φ, [-]

φ, [-] I, [kJ/kg KKK]

KKA_Fi_XY(X,Y),

[_]

Xác định độ ẩm

tương đối φ theo X,

Y

t, [°C] d, [kg hơi/kg KKK]

d, [kg hơi/kg KKK] t, [°C]

t, [°C] I, [kJ/kg KKK]

I, [kJ/kg KKK] t, [°C]

I, [kJ/kg KKK] d, [kg hơi/kg KKK]

d, [kg hơi/kg KKK] I, [kJ/kg KKK]

Ví dụ, để xác định enthalpy I (Thông Số Cần Tìm) theo

nhiệt độ t (Đối Số 1) và độ ẩm tương đối φ (Đối Số 2), có

thể dùng hàm KKA_I_tFi(t, Fi). Ngoài ra, để tiện việc sử

dụng, tác giả cũng bổ sung thêm hàm theo thứ tự nhập đối


số ngược lại, ví dụ để xác định enthalpy I theo nhiệt độ t và

độ ẩm tương đối φ có thể dùng hàm KKA_I_Fit(Fi, t).

Danh mục các hàm tác giả viết được liệt kê trong Bảng 2.

Mô-đun được đưa vào trong môi trường Excel để kiểm

tra tính chính xác. Số liệu để so sánh là các bài toán về

không khí ẩm trong các sách giáo trình, bài tập [4, 5, 6, 9,

10], trong đó, thông số trạng thái phần lớn được xác định

theo đồ thị. Kết quả cho thấy sai số lớn nhất giữa mô-đun

và tài liệu nhỏ hơn 5%.

Tác giả cũng so sánh kết quả sử dụng mô-đun với phần

mềm hoạt động trực tuyến [7] của Công ty Remak chuyên

về hệ thống điều hòa không khí của Cộng hòa Czech. Kết

quả kiểm tra cho thấy rằng sai số trung bình là 1,3%; sai

số lớn nhất là 2,86%. Các sai số trên là do các hằng số

trong các công thức (1) - (7) có sai lệch nhất định. Tuy

nhiên, sai số đó hoàn toàn chấp nhận được trong các bài

toán kỹ thuật nhiệt.

2.2. Ứng dụng mô-đun phần mềm để giải các bài toán

chuyên ngành

2.2.1. Xây dựng đồ thị I-d của không khí ẩm

Đồ thị I-d trong các tài liệu tham khảo, giáo trình là

công cụ đắc lực cho sinh viên, kỹ sư khi tính toán về không

khí ẩm. Tuy nhiên, đồ thị này thường được in với kích cỡ

nhỏ, do vậy khi tra cứu gặp phải nhiều khó khăn, sai số lớn.

Mô-đun không khí ẩm đã viết có thể được cài đặt vào

Excel, do vậy có thể xuất số liệu ra các trang tính. Tuy

nhiên, các trục tọa độ của đồ thị I-d không phải là hệ tọa độ

vuông góc, nghĩa là tung độ để vẽ đồ thị trong công cụ

Excel không phải là giá trị I đã tính toán mà cần biến đổi

thành các tung độ phù hợp. Ta có thể chuyển đổi giá trị

enthlpy I đã tính toán thành tung độ để vẽ đồ thị như sau:

Từ (3), ta có enthalpy của điểm 1 nằm trên đường đẳng

nhiệt t1 xác định theo công thức:

𝐼1 = 2500𝑑1 + 𝑡1 + 1,83𝑡1𝑑1 (8) Giá trị enthalpy đó được chia làm 3 phần (Hình 1).

Vậy nếu xem đường t=0 trùng với trục hoành thì tọa độ

dùng để vẽ đồ thị của điểm 1 là

𝑥1 = 𝑑1

𝑦1 = 𝐼1 − 2500𝑑1 = 𝑡1 + 1,83𝑡1𝑑1 (9)

Hình 1. Phân tích các thành phần enthalpy của không khí ẩm

Dùng mô-đun đã xây dựng, lần lượt tính các điểm trên

đường φ=const, t=const, I=const; biến đổi qua tọa độ để vẽ

đồ thị theo (9); dùng công cụ Charts trong Excel, ta có thể

xây dựng được đồ thị như Hình 2.

Hình 2. Đồ thị I-d

Tùy theo nhu cầu người sử dụng, có thể đặt các kích

thước hiển thị đồ thị, độ lớn 2 trục, vị trí nhãn các đường

đẳng trị.... Ngoài ra, người sử dụng có thể cho tọa độ các

điểm liên tiếp của một quá trình của không khí ẩm, mô-đun

sẽ hiển thị quá trình đó trên đồ thị. Giao diện sử dụng thể

hiện trong Hình 3.

2.2.2. Ứng dụng mô-đun để giải bài toán chuyên ngành

Hình 3. Giao diện mô-đun

a. Bài toán: Cho không khí và nước trao đổi nhiệt – khối

trong thiết bị trao đổi nhiệt hỗn hợp ngược chiều. Biết không


khí có lưu lượng vào thiết bị là 35,1 kgKKK/s; nhiệt độ là

34,5°C, φ = 55%. Nước ngầm vào thiết bị có nhiệt độ 24°C.

Xác định: lưu lượng nước để không khí ẩm ra khỏi thiết bị có

độ ẩm 85%; nhiệt độ của không khí ẩm ra khỏi thiết bị.

b. Giải: Đây là bài toán cần giải khi nghiên cứu triển

khai sử dụng nước ngầm để làm mát chuồng trại. Độ ẩm

của không khí ra khỏi thiết bị bị khống chế theo điều kiện

chăn nuôi. Lưu lượng không khí vào thiết bị chính là lưu

lượng không khí tươi cần thiết để cung cấp cho chuồng trại.

Nhiệt độ đầu vào của nước ngầm là nhiệt độ khảo sát tại

địa phương.

Giả thiết nhiệt độ nước ra khỏi thiết bị là t"n. Nhiệt độ

t"n bị giới hạn bởi nhiệt độ nhiệt kế ướt, phụ thuộc vào các

thông số của không khí ẩm. Giả sử ta chia buồng phun

thành n cấp, biến thiên enthalpy của không khí ẩm trong

các cấp đều bằng nhau (Hình 4).

Phương trình cân bằng nhiệt cho toàn bộ thiết bị:

𝐺𝑘𝐼′ + 𝐺𝑛𝐶𝑛𝑡′𝑛 = 𝐺𝑘𝐼" + (𝐺𝑛 + ∆𝑊)𝐶𝑛𝑡"𝑛 (10)

𝐼′ − 𝐼" =(𝐺𝑛 + ∆𝑊)𝐶𝑛𝑡"𝑛 − 𝐺𝑛𝐶𝑛𝑡′

𝑛

𝐺𝑘

(11)

trong đó, Cn: nhiệt dung riêng của nước, kJ/kgK;

ΔW: lượng nước bay hơi vào không khí hoặc ngưng tụ

từ không khí, kgh/s. Trong các bài toán thực tế thường xem

ΔW=0 [10].

I', I": enthalpy của không khí ẩm khi vào và ra khỏi thiết

bị, kJ/kg KKK.

Biến thiên enthalpy trong mỗi cấp:

∆𝐼 =𝐼′ − 𝐼"

𝑛 (12)

trong đó, n là số cấp tự chọn để tính toán; n càng lớn thì kết

quả càng chính xác. Tuy nhiên, với mức độ yêu cầu chính

xác của bài toán kỹ thuật nhiệt, ta chỉ cần chọn số cấp

quãng từ 5 đến 20 khi độ chênh nhiệt độ giữa đầu vào và ra

của không khí trong thiết bị từ 5 đến 100°C.

Hình 4. Tính biến thiên nhiệt độ trong sơ đồ ngược chiều

Enthalpy của không khí ẩm tại các tiết diện 0, 1, ..., n:

𝐼′ = 𝐼𝐴0

𝐼𝐴1 = 𝐼𝐴0 − ∆𝐼

… … …

(13)

𝐼𝐴n = 𝐼𝐴n−1 − ∆𝐼 = 𝐼"

Nhiệt độ của nước tại tiết diện 0:

𝑡𝐾0 = 𝑡𝑛′′ (14)

Nhiệt độ của nước tK1 tại tiết diện 1 được xác định dựa

trên phương trình cân bằng nhiệt cho đoạn 0-1 của thiết bị

trao đổi nhiệt như sau:

𝐺𝑘𝐼𝐴0 + 𝐺𝑛𝐶𝑛𝑡𝐾1 = 𝐺𝑘𝐼𝐴1 + 𝐺𝑛𝐶𝑛𝑡𝐾0 (15) từ đó

𝑡𝐾1 = 𝑡𝐾0 −𝐺𝑘

𝐺𝑛𝐶𝑛

(𝐼𝐴0 − 𝐼𝐴1) = 𝑡𝐾0 −𝐺𝑘

𝐺𝑛𝐶𝑛

∆𝐼 (16)

Đặt

∆𝑡𝑛 ≜𝐺𝑘

𝐺𝑛𝐶𝑛

∆𝐼 (17)

⇒ 𝑡𝐾1 = 𝑡𝐾0 − ∆𝑡𝑛 (18) Tương tự

𝑡𝐾2 = 𝑡𝐾1 − ∆𝑡𝑛 (19)

𝑡𝐾𝑛 = 𝑡𝐾𝑛−1 − ∆𝑡𝑛 = 𝑡𝑛′ (20)

Không khí ẩm vào đoạn 0-1 (Điểm A0) sẽ hòa trộn với

không khí ẩm ở trạng thái bão hòa tại bề mặt sát mặt nước

ở nhiệt độ tK0 (Điểm K0). Điểm A1 là giao của đường A0K0

và đường IA1. Đây chính là điểm xác định trạng thái của

không khí ẩm ra khỏi đoạn 0-1 và vào đoạn 1-2.

Tương tự ta xác định được tất cả các điểm còn lại.

Bảng 5. Tính toán biến thiên thông số của không khí ẩm trong

sơ đồ ngược chiều

Diễn giải Tiết diện

Tiết diện 0 1 2 3 4 5

Điểm A0 A1 A2 A3 A4 A5

Nhiệt độ KKA tk' 34,5 29,6 29 28,7 28,5 28,3

Enthalpy KKA Ik' 83,7 83,3 83,0 82,6 82,2 81,9

Ẩm dung KKA Ik' 19,1 21,0 21,1 21,1 21,0 20,9

Độ ẩm tương đối

KKA φk' 0,55 0,79 0,82 0,83 0,84 0,85

Điểm K0 K1 K2 K3 K4 K5

Nhiệt độ nước tn" 26,5 26 25,5 25 24,5 24,0

Enthalpy KKA

bão hòa In" 83,1 80,9 78,7 76,6 74,5

Ẩm dung KKA

bão hòa dn" 22,2 21,5 20,9 20,2 19,6

Tính: Điểm A1 A2 A3 A4 A5

Ẩm dung điểm

hòa trộn dk" 21,0 21,1 21,1 21,0 20,9

Enthalpy KKA k" 83,3 83,0 82,6 82,2 81,9

Nhiệt độ KKA k" 29,6 29 28,7 28,5 28,3

Độ ẩm tương đối

KKA φk" 0,79 0,82 0,83 0,84 0,85

Việc tính toán các thông số của không khí ẩm tại các

điểm nút được thực hiện theo phương pháp lặp: Chọn lưu


lượng của nước, tính toán thông số của nước và không khí

ẩm tại các tiết diện dựa trên các quan hệ (13) - (20) và mô-

đun phần mềm; Kiểm tra độ ẩm của không khí ẩm tại đầu ra

của thiết bị cho đến khi đạt được 85%. Khi đó lưu lượng của

nước là Gn=6kg/s. Không khí ẩm ra khỏi thiết bị với thông

số tại điểm A5. Khi đó nhiệt độ của không khí ẩm là 28,3°C.

Số liệu tính toán biến thiên thông số của không khí ẩm

trong thiết bị trao đổi nhiệt hỗn hợp với sơ đồ ngược chiều

biểu thị trong Bảng 5, trong đó đơn vị của nhiệt độ t [°C];

enthalpy I [kJ/kgKKK]; ẩm dung d [g hơi/kgKKK];

Quá trình biến đổi trạng thái của không khí ẩm được thể

hiện trên đồ thị I-d như Hình 5.

Hình 5. Biểu diễn quá trình làm mát không khí bằng nước ngầm

trong sơ đồ ngược chiều trên đồ thị I-d

Đường quá trình trong đồ thị được xây dựng bằng cách

nối các điểm với nhau; điều chỉnh hệ tọa độ hiển thị cho

phù hợp với yêu cầu của từng bài toán. Đây chính là điểm

mạnh của mô-đun phần mềm này. Nó giúp cho người dùng

dễ dàng xây dụng được các quá trình cần thiết trên đồ thị I-

d với tỷ lệ xích mong muốn, làm cho việc phân tích quá

trình từ đồ thị trở nên dễ dàng hơn.

3. Kết luận

Tác giả đã xây dựng dược mô-đun phần mềm xác

định thông số của không khí ẩm với độ chính xác cao,

dễ sử dụng, có thể tích hợp vào các chương trình người

dùng khác và vào Excel, là công cụ hữu ích phục vụ

giảng viên, sinh viên trong giảng dạy và học tập cũng

như các kỹ sư khi cần thiết giải các bài toán liên quan

đến không khí ẩm.

Tác giả đã xây dựng được đồ thị I-d dựa trên mô-đun

phần mềm xác định thông số của không khí ẩm. Người

dùng có thể thay đổi linh hoạt tỷ lệ xích của đồ thị, hiển thị

các quá trình tính toán, tăng tính chính xác, giảm công sức

lao động.

Tác giả đã áp dụng và giải bài toán khá phức tạp, liên

quan đến việc sử dụng nước ngầm để làm mát không khí.

Đây là cơ sở để tính toán thiết kế xây dụng hệ thống làm

mát chuồng trại bằng nguồn nước ngầm trong các ngày hè

nóng nực tại miền Trung.


[1] Thái Ngọc Sơn, Xây dựng chương trình tính toán các thông số kỹ

thuật của nước và hơi nước, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở,

Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng, 2010.

[2] Hoàng Ngọc Đồng, Thái Ngọc Sơn, Nguyễn Quốc Huy, “Xây dựng

module xác định thông số nhiệt động của nước và hơi nước”, Năng lượng nhiệt, Số 103-1/2012, Hà Nội, 2012, trang 14-16.

[3] Trần Văn Phú, Kỹ thuật sấy, NXB Giáo dục, Hà Nội, 2009.

[4] Bùi Hải, Dương Đức Hồng, Hà Mạnh Thư, Thiết bị trao đổi nhiệt,

NXB Khoa học và Kỹ thuật, 1999.

[5] Богословский В.Н. и др, Кондиционирование воздуха и

холодоснбжение, Москва, Стройиздат, 1985.

[6] Hoàng Ngọc Đồng, Thái Ngọc Sơn, Kỹ thuật nhiệt, NXB Xây dựng, 2015.

[7] Remak, Calculation of moist air properties,

http://www.remak.eu/en/calculation-moist-air-properties [Truy cập

17/01/2018].

[8] Phan Tự Hướng, Lập trình VBA (Visual Basic For Application)

trong Excel, NXB Thống kê, Hà Nội, 2010.

[9] Ерофеев В.Л., Семенов П.Д., Пряхин А.С., Теплотехника,

Москва, Академкнига, 2008.

[10] Лебедев П. Д., Теплообменные, сушильные и холодильные

установки, Москва, Энергия, 1972.


http://www.remak.eu/en/calculation-moist-air-properties


VỀ HIỆU QUẢ GIẢM TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG DO SÓNG HÀI

TRONG HỆ THỐNG CUNG CẤP ĐIỆN TÒA NHÀ DO TỤ BÙ COS𝝋

ON THE LOSS REDUCTION DUE TO HARMONICS BY POWER FACTOR CORRECTION

CAPACITOR IN BUILDING ELECTRICAL INSTALLATION

Hoàng Trần Thành, Bạch Quốc Khánh


Tóm tắt - Bài báo xét một trường hợp giảm tổn thất điện năng trong hệ thống cung cấp điện tòa nhà bị ô nhiễm sóng hài sử dụng tụ điện. Việc đặt tụ bù nâng cao hệ số công suất cosφ có thể giảm tổn thất trên lưới điện ở 50 Hz và do sóng hài. Bài báo xây dựng phương án tính toán tổn thất trong hệ thống cung cấp điện tòa nhà ở tần số 50 Hz, cũng như ở các tần số sóng hài gây ra, sử dụng phương pháp tính toán sóng hài trực tiếp có xét các phương án đặt tụ để đánh giá tác động của tụ đến tổn thất do sóng hài. Bài báo sử dụng một lưới điện tòa nhà thực tế tại Việt Nam và tham khảo số liệu về phát thải sóng hài khá lớn của các thiết bị điện sinh hoạt như một cảnh báo với tình trạng sóng hài trong lưới điện các tòa nhà tại Việt Nam.

Abstract - This paper presents a case study to reduce energy loss in a heavily harmonics polluted building electrical installation using capacitors. A good arrangement of capacitor placement not only helps improve the power factor as required, but also reduce the energy loss due to harmonics. The paper introduces a procedure for electric energy loss calculation in a building’s electric installation at 50 Hz as well as at harmonics frequencies using direct harmonic solutions and analyses alternatives of capacitor locations on energy loss reduction. The paper takes a real building’s electric installation and data on highly polluted harmonics spectrum of domestic loads as a warning on harmonics issues in buildings’ electric installation in Vietnam.

Từ khóa - tổn thất điện năng; chất lượng điện năng; sóng hài; tụ điện; hệ thống cung cấp điện tòa nhà.

Key words - energy loss; power quality; harmonics; capacitor; building’s electric installation.

1. Giới thiệu

Sóng hài là hiện tượng chất lượng điện năng gây ra

bởi sự biến dạng của dạng sóng dòng điện hay điện áp

lưới điện, có tần số bằng bội số của sóng cơ bản. Hệ

thống cung cấp điện (HTCCĐ) trong các tòa nhà hiện

nay ngày càng có nhiều phụ tải phát sinh sóng hài như

các thiết bị sử dụng inverter, các đèn phóng điện… dẫn

đến gia tăng tổn thất công suất (TTCS) trên lưới điện,

gia tăng phát nhiệt trong các thiết bị dùng điện do sóng

hài, làm các thiết bị bảo vệ làm việc mất chọn lọc, gây

sai số cho các thiết bị đo, quá tải các hệ thống tụ bù công

suất phản kháng [1].

Trong ngành điện Việt Nam hiện nay, chưa có nhiều

nghiên cứu định lượng TTCS và tổn thất điện năng (TTĐN)

do sóng hài trong các HTCCĐ có phụ tải phi tuyến phát

thải sóng hài, trong khi vấn đề tổn hao này lại ngày càng

gia tăng khi có nhiều thiết bị gia dụng sử dụng các linh kiện

điện tử được sử dụng.

Bài báo này đã xây dựng phương pháp đánh giá định

lượng TTCS và TTĐN do sóng hài sinh ra bởi các thiết bị

gia dụng trong HTCCĐ. Bên cạnh đó, bài báo xem xét ảnh

hưởng tương tác giữa các tụ bù nâng cao hệ số công suất

cos của phụ tải tòa nhà với TTĐN do sóng hài, cũng như

tác động của sóng hài có thể gây quá tải tụ điện.

Nội dung của bài báo bao gồm xây dựng cách tính toán

TTĐN ở tần số cơ bản (50 Hz) cho HTCCĐ tòa nhà và

TTĐN ở tất cả các bậc sóng hài, với đối tượng tính toán là

một tòa nhà chung cư. Việc tính toán trên đây được thực

hiện trên MatLab, bao gồm tính TTĐN của HTCCĐ trong

tòa nhà ở tần số 50 Hz, tính TTĐN trong HTCCĐ và gia

tăng tiêu hao điện năng trong các thiết bị dùng điện do sóng

hài, xem xét tác dụng của tụ bù nâng cao hệ số công suất

đến TTĐN do sóng hài trong HTCCĐ cũng như ảnh hưởng

của sóng hài đến các tụ bù này.

2. Mô hình tính tổn thất điện năng

Hai bài toán chính được xem xét trong bài báo này là

tính TTĐN của HTCCĐ ở tần số 50 Hz và ở tần số sóng

hài để từ đó đánh giá tác động của sóng hài đến gia tăng

TTĐN trong HTCCĐ, cũng như tác động của tụ bù cos

đến TTĐN do sóng hài.

a) Về việc tính toán TTĐN, TTĐN được tính toán ở tần

số cơ bản tức sóng hài bậc 1, 50Hz và TTĐN ở các bậc sóng

hài. HTCCĐ tòa nhà đặc trưng có dạng hình tia gồm máy

biến áp (MBA) phân phối và lưới hạ áp cấp điện đến các phụ

tải, được giả thiết có dạng đồ thị phụ tải (ĐTPT) điển hình

của phụ tải sinh hoạt. TTĐN được tính dựa trên ĐTPT điển

hình [1, 2]. Từ ĐTPT ngày điển hình, ta xác định được công

suất ứng với từng khoảng thời gian khác nhau. Từ đó tính

toán trào lưu công suất, đưa ra kết quả TTCS lưới điện tương

ứng với khoảng thời gian của ĐTPT. Việc tính toán TTĐN

sẽ tính tổng TTCS trên MBA và đường dây theo công thức:

∆AI = ∫ ∆P(t)T

0= ∑ ∆Pi. ∆ti

Ti=1 (1)

Trong đó:

Pi: TTCS của phần tử trong khoảng thời gian ti;

T: Chu kỳ thời gian của ĐTPT;

TTĐN của toàn lưới điện sẽ được tổng hợp như sau.

∆A = ∑ ∆ALinLi=1 + ∑ (∆ABj + ∆A0Bj)

nBj=1 (2)

Trong đó:

nL, nB: Số nhánh đường dây và số nhánh MBA;

ALi: TTĐN của đường dây thứ i;

ABj và A0Bj: TTĐN có tải và không tải của MBA thứ j.

b) Về tính toán lưới điện ở tần số sóng hài, bài báo sử

dụng phương pháp phân tích sóng hài trực tiếp [4], trong

đó các phần tử trên lưới điện được mô phỏng theo mô hình

thông số tập trung ở tần số của sóng hài.


70 Hoàng Trần Thành, Bạch Quốc Khánh

- Các mô hình tính toán:

Máy biến áp: ZBh = RB√h + jXB. h (3)

Đường dây có tính đến hiệu ứng bề mặt:

ZLh = RL [1 +0,646.h2

192+0,518.h2] + jXL. h (4)

Phụ tải thụ động:

Rh =U2.103

(0,1h+0,9).P [Ω, kV, kW];

Xh =U2.103

(0,1h+0,9).Q [Ω, kV, kVAr] (5)

Tụ điện:

Xc.h = h−1. Xc = −j.U2

h.QC (6)

- Mô hình tổng dẫn nút ở tần số sóng hài:

Việc tính dòng điện sóng hài trên các phần tử tải điện

được thực hiện theo phương pháp phân tích trực tiếp [3] sử

dụng ma trận tổng dẫn nút ở tần số sóng hài:

[Ih] = [Yh] [Vh] (7)

Trong đó:

[Yh]: Ma trận [n x n] tổng dẫn hệ thống tại tần số h.

yhki: Tổng dẫn tương hỗ giữa nút k và i ở bậc h (tổng

dẫn của phần tử lưới điện nối giữa nút k và i).

yhki

= 1

Zhki

Zhki: Tổng trở nhánh giữa nút k và nút i ở bậc h.

yhii: Tổng dẫn riêng của nút i tại bậc h (tổng dẫn của các

phần tử lưới điện nối với nút i và tổng dẫn của các tải thụ

động nối vào nút i) sẽ bằng tổng các tổng dẫn nhánh nối

vào nút i.

[Ih]: Véc-tơ [1n] là nguồn dòng điện ở bậc sóng hài h

của n nút, các nút không có tải sinh sóng hài lấy giá trị bằng

0. Các nút có tải sinh sóng hài thì lấy giá trị dòng điện ở

bậc sóng hài h.

[Vh]: Véc-tơ [1n] điện áp nút ở bậc sóng hài h.

Việc tính toán TTCS của lưới điện ở bậc sóng hài h

được lập trình trên Matlab bao gồm tính toán điện áp các

nút ở bậc sóng hài từ (11) bằng phương pháp khử Gauss và

suy ra dòng điện trên các nhánh của lưới điện ở bậc sóng

hài h, từ đó rút ra TTCS ứng các nhánh và tải thụ động với

bậc sóng hài đó. Trong phần này, ma trận nguồn dòng sóng

hài bơm vào lưới [Ih] được xây dựng cho từng thời đoạn

ứng với ĐTPT của các phụ tải phát sóng hài. Việc tính

TTĐN của lưới điện ở bậc sóng hài h được thực hiện theo

(1), trong đó với TTCS của lưới điện ở bậc sóng hài h được

tính như trên cho từng thời đoạn ứng với ĐTPT của các

phụ tải phát sóng hài.

Hình 1. Sơ đồ khối tính toán TTĐN do sóng hài gây ra trong HTCCĐ

3. Kết quả nghiên cứu

Tính toán TTĐN do sóng hài gây ra với HTCCĐ tòa

nhà NO7-B3 gồm 18 tầng, mỗi tầng 14 căn hộ, với ĐTPT

ngày điển hình chia làm 2 mùa (đông và hè).

a) Số liệu lưới điện: HTCCĐ của tòa nhà NO7-B3 lấy

điện từ TBAPP và cấp đến tủ phân phối điện chính TPP-C.

Lưới có dạng liên thông đến các tủ phân phối cụm tầng

TPP-CT rồi đến tủ phân phối từng tầng TPP-T như Hình 2.

Số liệu lưới điện được cho trong Bảng 1.

b) Số liệu phụ tải: Các số liệu dưới đây về phụ tải điển

hình cho 1 căn hộ. Phụ tải chiếu sáng được đánh giá dựa

trên diện tích chiếu sáng và yêu cầu chiếu sáng theo Quy

chuẩn QCVN 09:2013/BXD. Điều hòa được đánh giá theo

diện tích sử dụng. Ngoài ra, còn một tủ lạnh, một TV và

một máy tính để bàn.

Hình 2. Sơ đồ phân phối điện tòa nhà 18 tầng

yh11 …. yh1i …. yh1n

yhi1

…. yhii

…. yhin

yhn1

…. yhni

…. yhnn

(8) [Yh] =

Nhập số liệu lưới điện, nhập kết

quả tính dòng điện tải ở f = 50Hz Nhập bậc

sóng hài h START

Tính thông số lưới và phụ

tải theo bậc sóng hài h

Tính toán [Yn] và [In] h Tính tiếp

không?

Tổng hợp

kết quả STOP

Chương trình con dùng

khử Gauss để tính [Vn] Tính TTĐN ở bậc

sóng hài h

Đ S


Bảng 1. Số liệu lưới điện

Đường dây TBAPP

Nhánh F (mm2) R

(/km)

X

(/km) 22/0,4 kV;

1.800 kVA

P0 = 2,8 kW,

PN = 18 kW,

I0 = 1%, uN = 6%

L0 4(1300) 0,0601 0,0704

L1 4(195) 0,1930 0,0782

L2 4(150) 0,3870 0,0832

Bảng 2. Thông số tải gây sóng hài của một căn hộ

Thông số Đèn Điều hòa Tivi Tủ lạnh PC

P(kW) 0,7 1,5 0,08 0,1 0,2

cosφ 0,6 0,98 0,66 0,6 0,53

Thời gian

sử dụng (h)

18 -

23

0 - 6;

11 - 13;

18 - 24

11 - 13;

18 - 24 0 - 24 19 - 23

Kđt 0,9 0,8 1 1 1

ĐTPT điển hình được xây dựng cho từng căn hộ như

Hình 3. Phụ tải một nút (tủ điện tầng 1 - 18): Ptg = Kđt. 14. Pch (hệ số đồng thời Kđt = 0,63 theo IEC).

Hình 3. ĐTPT điển hình ngày hè và đông của một căn hộ

c) Tính TTĐN với sóng cơ bản (50 Hz): Sử dụng

phương pháp tính toán TTĐN theo ĐTPT điển hình như đã

nêu ở Mục 2, kết quả tính được như sau:

Bảng 3. TTCS của HTCCĐ tòa nhà theo

từng khoảng thời gian với ngày mùa đông

Thời gian (h) 0 - 11; 13 - 18; 23 - 24 11 - 13

ΔP(W) 3.060,23 4.150,48

Thời gian (h) 18 - 19 19 - 23

ΔP(W) 21.132,27 30.502

Bảng 4. TTCS của HTCCĐ tòa nhà theo

từng khoảng thời gian với ngày mùa hè

Thời gian (h) 0 - 6; 23 - 24 6 - 11; 13 - 18 11 - 13

ΔP(W) 21.932,65 3.060,23 24.507,63

Thời gian (h) 18 - 19 19 - 23

ΔP(W) 53.557,80 66.922,04

d) Tính TTĐN do sóng hài: Xây dựng ma trân [Ih] cho

từng bậc sóng hài. Với ý nghĩa cảnh báo vấn đề TTĐN của

lưới điện do sóng hài từ các thiết bị sinh hoạt, bài báo tham

khảo phổ sóng hài của các thiết bị sinh hoạt như dưới đây

Bảng 5. Phổ sóng hài %I1 của các thiết bị [5]

Phụ tải I3 I5 I7 I9 I11 I13 I15

Đèn 65 65 63,7 63,8 61,5 60,3 70,9

Điều hòa 38 48 58 14 43 9,5 4,5

TV 92 82 75 63 51 40 28

Tủ lạnh 61 4,7 11 7,1 7,1 5,1 3,2

PC 52,8 43,5 31,6 19,3 8,4 6 5

Từ ĐTPT sử dụng của các thiết bị phát thải sóng hài

cho ở Bảng 2, ứng với từng khoảng thời gian trong ĐTPT

ngày điển hình (Hình 3), dòng điện sóng hài ứng với từng

bậc sóng hài h sẽ được tổng hợp cho từng nút tải (tủ phân

phối tầng). Sơ đồ lưới điện toàn nhà trong tính toán sóng

hài có dạng Hình 4 ứng với các phần tử lưới điện ở Hình 2.

Hình 4. Sơ đồ HTCCĐ tòa nhà ở tần số sóng hài chưa có tụ

Lưu ý thêm là các phụ tải thụ động ở tủ phân phối chính

(TPP-C) Zt0h mô tả phụ tải thang máy của tòa nhà. Các phụ

tải thụ động ở tủ phân phối cụm tầng (TPP-CT) là chiếu

sáng hành lang các tầng trong tòa nhà. Áp dụng phương

pháp tính toán sóng hài như đã nêu trong Mục 2 với trình

tự như sau:

- Với từng thời gian sử dụng điện của phụ tải các căn

hộ (Hình 4), xác định các tải phát sinh sóng hài để xây dựng

ma trận nguồn sóng hài [Ih].

- Tính toán điện áp sóng hài theo (7) và TTCS do sóng

hài của lưới điện và gia tăng tiêu hao điện năng (phát nóng

phụ) ở phụ tải như đã nêu trong Mục 2.

- Lặp lại hai bước trên cho các thời gian khác nhau. Từ

đó tính TTĐN do sóng hài cho ngày điển hình mùa hè và

mùa đông để cuối cùng tính TTĐN hàng năm.

e) Phân tích giải pháp giảm TTĐN do sóng hài bằng tụ

điện: Tụ bù được lắp ở các công trình để bù công suất phản

kháng nâng cao hệ số công suất của phụ tải lên đến trị số

yêu cầu của bên cấp điện. Với phụ tải là tòa nhà NO7-B3,

giả thiết để nâng hệ số công suất cos đến trị số yêu cầu

(giả thiết bằng 0,93), ta chọn dung lượng bù Qc = 360

kVAr. Tuy nhiên, việc xuất hiện tụ bù cũng sẽ ảnh hưởng

đến TTĐN do sóng hài trong HTCCĐ tòa nhà. Bài báo này

xem xét hai trường hợp là tụ bù tập trung Qc (Hình 5) và tụ

bù phân tán đến các tủ cụm tầng Qc1 đến Qc6 (Hình 6).

Hình 5. Sơ đồ HTCCĐ tòa nhà ở tần số sóng hài thêm

tụ bù tập trung tại tủ phân phối chính TPP-C

Việc phân phối các Qc1 - Qc6 dựa trên nguyên tắc vừa

đảm bảo cos của tòa nhà theo yêu cầu, vừa giảm tổn thất

72 Hoàng Trần Thành, Bạch Quốc Khánh

ở tần số 50 Hz. Kết quả phân phối Qc1 - Qc6 như Bảng 6.

Hình 6. Sơ đồ HTCCĐ tòa nhà ở tần số sóng hài thêm tụ bù

phân tán tại các tủ nhóm tầng TPP-CT

Bảng 6. Phân phối dung lượng bù CSPK

Nhánh 2 (3-8) Nút Qti (kVAr) Qci (kVAr) Ci (F)

r1 = 0,0019 3 371,8 141 0,0093

r2 = 0,0033 4 371,8 82 0,0054

r3 = 0,0054 5 371,8 50 0,0033

r4 = 0,0075 6 371,8 36 0,0024

r5 = 0,0097 7 371,8 28 0,0018

r6 = 0,0116 8 371,8 23 0,0015

Từ trị số dung lượng tụ bù, ta tính được các trị số điện

dung của tụ bù theo công thức sau, với f = 50Hz:

C =Qc

2πfUđm2 (9)

Từ đó, tổng trở của tụ bù ở tần số sóng hài được tính

theo công thức sau:

Zc.h=1

j2πf.h.C (10)

Đối với bù tập trung, ta tính được C = 0,0237F.

Đối với bù phân tán, kết quả được cho trong Bảng 6.

Dựa vào mô hình lưới điện ở tần số sóng hài, ta tính

toán được TTCS và TTĐN như ở Mục 3d. Kết quả được

cho trong Bảng 7 và 8 với hài bậc 5 và Bảng 9 và 10 với

các bậc sóng hài.

Bảng 7. Dòng điện các nhánh khi có hoặc không có tụ bù

trong thời gian từ 19 - 23h (ví dụ sóng hài bậc 5)

Nhánh

Dòng điện

nhánh (A)

chưa lắp tụ

Dòng điện nhánh (A)

Lắp tụ tập

trung

Lắp tụ phân

tán

1-2 1.366 1.102 1.104

2-3 198 196 196

2-4 198 196 196

2-5 199 196 196

2-6 199 197 197

2-7 200 197 197

2-8 199 197 197

3-9 65 65 65

8-25 … … …

8-26 66 66 66

Dễ dàng nhận thấy khi lắp tụ thì TTCS do sóng hài trên

đường dây giảm gần một nửa so với chưa lắp tụ. Bù phân

tán sẽ giảm TTCS hơn bù tập trung. Khi lắp tụ tập trung và

phân tán thì giảm đáng kể việc gia tăng tiêu thụ công suất

ở các phụ tải so với khi chưa lắp tụ. Đó là do các tụ sẽ hút

bớt sóng hài và giảm sóng hài chạy vào phụ tải.

Bảng 8. Dòng điện tải khi có hoặc không có tụ bù trong

thời gian từ 19-23h (ví dụ sóng hài bậc 5)

Nút Dòng điện nút

(A) chưa lắp tụ

Dòng điện vào nút tải (A)

Lắp tụ tập trung Lắp tụ phân tán

1 0 0 0

2 179,69 104,96 101,3

3 1,74 0,99 1,01

4 1,75 0,98 1

5 1,77 0,97 0,98

6 1,79 0,95 0,97

7 1,81 0,94 0,96

8 1,83 0,92 0

9 0 0 0

26 0 0 0

Nhìn lại Bảng 8, dòng điện tại các nút tải tại vị trí lắp

tụ giảm đi rất nhiều so với chưa lắp tụ. Điều đó được giải

thích là do dòng điện sóng hài đã bị thu hút về phía tụ bù

nên sẽ ít chạy vào các phụ tải hơn.

Bảng 9. Bảng so sánh TTCS trên lưới điện khi có hoặc không có

tụ bù trong thời gian từ 19 - 23h

Bậc sóng

hài

Tổn thất công suất trên đường dây (W)

Không có

tụ

Lắp tụ tập

trung

Lắp tụ phân tán

Bậc 3 59,8

78 75

Bậc 5 72,6

49,5 49,7

Bậc 7 97,1

59,4

59,5

Bậc 9 45,4

25,3

25,3

Bậc 11 86,2

44,6

44,7

Bậc 13 41,4

20,2

20,2

Bậc 15 49,2

23,1

23,1

Tổng 452

300,4

297

Bảng 10. Gia tăng tiêu thụ công suất ở phụ tải khi có hoặc

không có tụ bù trong thời gian từ 19 - 23h

Bậc sóng

hài

Gia tăng tiêu thụ công suất trên tải (W)

Không có tụ Lắp tụ tập trung Lắp tụ phân tán

Bậc 3 4,93 58,9 52,8

Bậc 5 13,6 4,62 4,33

Bậc 7 29 1,86 1,78

Bậc 9 17,9 414,89 400,35

Bậc 11 40,7 458,70 446,04

Bậc 13 21,8 144,49 141,77

Bậc 15 27,8 122,63 122,72

Tổng 150,6 66,6 60,1

Hình 7. Biểu đồ tổng hợp TTĐN trên lưới điện


Bảng 11. TTĐN trong các trường hợp

Tổn thất điện năng hàng năm

Khi chưa lắp tụ

Lắp tụ tập trung

Lắp tụ phân tán

TTĐN đường dây (MWh) 667 446 442

Gia tăng tiêu thụ điện năng ở phụ tải (MWh)

233 99 89

Tóm lại, kết quả cho ta thấy, khi lắp tụ bù thì gia tăng

tiêu thụ điện năng giảm đi đáng kể mà ít phụ thuộc vào

phương án lắp tụ bù. Còn TTĐN trên đường dây, khi lắp tụ

thì TTCS trên đường dây cũng giảm tới 33% so với không

lắp tụ và cũng ít phụ thuộc phương án lắp tụ.

f. Tính toán lại dòng điện qua tụ điện khi có sóng hài

Từ kết quả tính toán trào lưu công suất ở tần số sóng

hài, ta tính được dòng điện của từng bậc sóng hài chạy vào

tụ theo công thức sau:

Ic.h = Uc.h × 2πfh × C (11)

Trong đó, Uc.h là điện áp tại vị trí đặt tụ bù ở bậc sóng hài h.

Từ đó tính được trị số hiệu dụng của tổng dòng điện

chạy vào tụ bù

IRMS = √Ic.12 + ∑ Ic.h

2nh=2 (12)

Cũng như mức độ quá tải IRMS/I1. Kết quả được cho

trong Bảng 12 sau đây:

Bảng 12. Bảng đánh giá dòng điện qua tụ trong

hai trường hợp bù có xét sóng hài

P/án Tập trung Phân tán

Nút bù 2 3 4 5 6 7 8

C(10-3F) 23,7 9,3 5,4 3,3 2,4 1,8 1,5

I1 (A) 1.637 629 373 207 166 131 110

Uc.3 190 183 183 183 184 185 185

Ic.3 4.232 1.571 933 518 416 330 278

Uc.5 49 49 50 49 48 48 47

I5 1.834 709 416 226 179 140 116

Uc.7 29 30 30 28 28 26 25

I7 1.530 617 356 187 145 110 88

Uc.9 13 14 14 12 13 11 10

I9 878 373 210 105 78 56 43

Uc.11 13 14 14 12 11 9 7

I11 1.076 492 267 124 87 57 40

I13 683 346 179 74 47 28 21

Uc.13 7 8 8 69 5 4 3

Uc.15 6 8 8 5 3 4 5

Ic.15 696 409 198 1,89 39 32 40

IRMS (A) 5.402 2.102 1.223 659 521 408 341

IRMS/I1

(%) 330 334 328 318 314 311 309

Từ đó kiểm tra tiêu chuẩn về quá tải tụ điện do sóng hài

theo IEC 60831-1, các tụ đều chỉ chịu quá tải rất nặng và

tính toán này cũng là sự cảnh báo hậu quả của sóng hài đối

với các tụ bù trong lưới điện bị ô nhiễm sóng hài.

4. Kết luận

Hiện nay, việc sử dụng ngày càng nhiều các thiết bị

điện tử có thể phát sinh sóng hài ngày càng nhiều trong

lưới điện sinh hoạt, đặc biệt tại các tòa nhà khi mật độ phụ

tải này khá cao. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu định

lượng cụ thể tại Việt Nam. Bài báo này như một ví dụ

xem xét hiệu quả tụ bù CSPK trong hệ thống điện làm

giảm TTĐN do sóng hài gây ra. Bài báo đã xây dựng được

quy trình sử dụng phương pháp phân tích sóng hài trực

tiếp nhằm định lượng TTĐN, và đưa vào các vị trí lắp tụ

bù để đánh giá TTĐN. Kết quả mô phỏng tính toán cho

thấy TTĐN do sóng hài gây ra hàng năm là 667 MWh.

Bài báo cũng xét sự có mặt tụ bù cos với hai kịch bản

bố trí vị trí trong mô phỏng tính toán lại trào lưu công suất

và TTCS có kết quả giảm đi rất nhiều. Hiệu quả giảm

TTĐN do sóng hài của tụ bù có thể thay đổi khi quy mô

và kết cấu lưới điện tòa nhà thay đổi, phụ tải của tòa nhà

ít nhiều thay đổi phát thải sóng hài. Tuy vậy tác dụng của

sóng hài có thể gây quá tải nặng. Bài báo như một ví dụ

minh họa tốt cho hiệu quả giảm TTĐN do sóng hài, khi

giả thiết phụ tải của tòa nhà có mức phát thải sóng hài lớn.


[1] Trần Đình Long, Bạch Quốc Khánh, Nguyễn Văn Sỹ, Lê Văn

Doanh, Hoàng Hữu Thuận, Phùng Anh Tuấn, Đinh Thành Việt, Sách

tra cứu về chất lượng điện năng, NXB Bách khoa, Hà Nội, 2013.

[2] Bạch Quốc Khánh, Nguyễn Văn Minh, “Một trường hợp đánh giá

tổn thất điện năng trong hệ thống cung cấp điện tòa nhà bị ô nhiễm sóng hài”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Trường Đại học Công

nghiệp Hà Nội, Số 42, 2017.

[3] Thomas Key, Jih-Sheng Lai, “Costs and benefits of harmonic

current reduction for swtich-mode power supplies in a commercial office building”, IEEE Transactions on Industry Applications,

Volume. 32, Issue. 5, Sep/Oct 1996, pp. 1017-1025.

[4] Jos Arrillaga, Bruce C Smith, Neville R Watson, Alan R Wood,

Power system harmonic analysis, John Wiley & Sons, 1997.

[5] A. Priyadharshini, N. Devarajan, AR. Uma Saranya, R. Anitt,

“Survey of Harmonics in Non Linear Loads”, International Journal

of Recent Technology and Engineering (IJRTE), Vol.1, Issue 1, April 2012, pp. 92-97.


74 Lê Thị Xuân Thùy, Phạm Đình Long, Lê Thị Sương

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG XỬ LÝ RÁC HỮU CƠ BẰNG ĐỆM LÓT SINH HỌC

THEO PHƯƠNG THỨC TAKAKURA COMPOST

STUDY ON THE POSSIBILITY TO TREATING ORGANIC WASTE BY BIOLOGICAL PADS

OF TAKAKURA COMPOST METHOD

Lê Thị Xuân Thùy1, Phạm Đình Long1, Lê Thị Sương2 1Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; [email protected]

2Công ty TNHH Môi trường xanh Sustech

Tóm tắt - Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu khả năng xử lý rác thải hữu cơ bằng đệm lót sinh học theo phương thức Takakura Compost - được phát minh bởi nhà khoa học Takakura Kouji, Nhật Bản. Ở phương pháp này, rác hữu cơ được ủ và tạo thành phân compost nhờ đệm lót sinh học. Vi sinh vật (VSV) có lợi được sinh ra trong đệm lót sẽ giúp giảm thời gian ủ phân và hạn chế mùi hôi. Tỷ lệ phối trộn 1:1 của đệm lót sinh học và rác hữu cơ là điều kiện tối ưu mà vi sinh vật hoạt động mạnh mẽ. Trong điều kiện này, hầu hết rác hữu cơ sẽ bị phân hủy và mất đi hình dạng ban đầu chỉ trong vòng 1-2 ngày. Kỹ thuật thực hiện đơn giản, hiệu quả, chi phí thấp, an toàn với hệ sinh thái, thân thiện với môi trường là những ưu điểm nổi bật có thể áp dụng để xử lý rác hữu cơ từ các hộ gia đình, chợ.

Abstract - This paper presents the results of the possibility to treating organic waste by biological pads of Takakura Compost method which was invented by Takakura Kouji, Japan. In this method, organic waste is composted and created compost by biological pads. Beneficial microorganisms are produced from biological pads which will help to reduce the composting time, less the odours. The mixing ratio between biological pads and organic waste is the optimum condition which microorganisms are active. Under this condition, most of organic waste will decompose and lose its original shape within 1 - 2 days. Takakura method has outstanding advantages like simplicity, efficiency, low cost, friendly environment, ecosystem safety that can be applied to the organic waste treatment in households, markets.

Từ khóa - compost; Takakura; rác hữu cơ; đệm lót sinh học; xử lý rác.

Key words - compost; Takakura; organic waste; biological pads; waste treament.


Hoạt động sản xuất công nghiệp, nông nghiệp, thương

mại và vấn đề gia tăng dân số đang là thách thức cho công

tác quản lý, thu gom và xử lý rác thải. Các phương pháp xử

lý rác thải được áp dụng hiện nay bao gồm: (a) thiêu đốt để

xử lý rác thải y tế và rác thải công nghiệp nguy hại, (b)

chôn lấp. Với chi phí đầu tư thấp và kỹ thuật vận hành đơn

giản, phương pháp chôn lấp thường được sử dụng rộng rãi.

Tuy nhiên, phần lớn rác thải được chôn lấp sơ sài, chỉ một

số bãi chôn lấp chất thải tập trung đang vận hành được xem

là bãi chôn lấp hợp vệ sinh. Nước rỉ rác là nguyên nhân làm

ô nhiễm môi trường nước, môi trường đất. Quá trình rác

phân hủy gây mùi hôi, phát triển vi sinh vật gây bệnh làm

ô nhiễm môi trường, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe

của cộng đồng dân cư xung quanh bãi chôn lấp. Đặc biệt,

rác thải sinh hoạt và rác thải nông nghiệp chứa phần lớn

thành phần hữu cơ - nguồn nguyên liệu quan trọng để làm

phân compost, nhưng chưa được phân loại và tái chế.

Trước những vấn đề về môi trường chưa được giải

quyết và tác động của biến đối khí hậu ngày càng nghiêm

trọng, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số

1393/QĐ-TTg phê duyệt Chiến lược Quốc gia về Tăng

trưởng xanh vào ngày 25/09/2012. Đây được xem là nỗ lực

của Chính phủ trong quá trình thực hiện cam kết với cộng

đồng quốc tế cùng chung tay ứng phó với biến đổi khí hậu.

Một trong những giải pháp đã được nêu ra tại Ðiều 1, Phần

III, Mục 5 của Quyết định này là “Phổ biến rộng rãi công

nghệ xử lý và tái sử dụng phụ phẩm, phế thải trong sản

xuất nông nghiệp tạo ra thức ăn chăn nuôi, trồng nấm, làm

nguyên liệu công nghiệp, biogas và phân bón hữu cơ và

giảm phát thải khí nhà kính”.

Trong các công nghệ xử lý rác thải, công nghệ ủ phân

sinh học được đánh giá là một giải pháp bền vững, tái chế

chất thải hữu cơ hiệu quả thông qua sự hoạt động của vi sinh

vật. Đặc biệt, khi xét về tính kinh tế giữa chi phí đầu tư và

lợi ích thu được, công nghệ này có nhiều ưu điểm vượt trội

hơn so với các công nghệ đốt và công nghệ chôn lấp [1-3].

Tuy nhiên, trên thực tế, quá trình ủ phân vi sinh thường có

nhiều mùi hôi và thời gian phân hủy lâu, các nhược điểm này

đã được nhiều nghiên cứu kiểm chứng và ghi nhận. Để khắc

phục những hạn chế trên, phương pháp xử lý rác thải hữu cơ

thành phân compost bằng đệm lót sinh học theo phương thức

Takakura - một phương pháp hoàn toàn thân thiện với môi

trường được nghiên cứu bởi nhà khoa học Takakura Kouji,

Nhật Bản có khả năng rút ngắn thời gian ủ phân và hạn chế

sinh mùi hôi trong quá trình xử lý.

2. Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu

2.1. Đối tượng

- Rác hữu cơ bao gồm các loại rác như rau, củ, quả, thức

ăn thừa được thu gom từ các hộ gia đình và chợ Hòa Khánh.

- Phương pháp xử lý rác hữu cơ bằng phương thức

Takakura Compost.

2.2. Nội dung nghiên cứu

- Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình xử lý rác

hữu cơ bằng đệm lót sinh học theo phương thức Takakura

Compost như: nhiệt độ, độ ẩm, tỷ lệ phối trộn giữa đệm lót

sinh học và rác hữu cơ. Các yếu tố về nhiệt độ và độ ẩm

được theo dõi chặt chẽ trong suốt quá trình xử lý rác.

- Khảo sát, đánh giá và so sánh hiệu quả của quá trình

ủ rác hữu cơ bằng đệm lót sinh học theo phương thức

Takakura Compost với các phương pháp khác như: xử lý

với chế phẩm sinh học và xử lý thông thường. Thí nghiệm

được tiến hành trên cùng một khối lượng rác hữu cơ, theo

http://tapchikhcn.udn.vn/Manager/GuimailThongbao.aspx?ID=3459&key=&Loai=2


dõi diễn biến nhiệt độ, lượng nước rỉ rác, và mùi phát sinh

trong quá trình xử lý.

- Đánh giá chất lượng phân tạo thành thông qua việc

phân tích mẫu: hàm lượng hữu cơ, tổng nitơ, tổng phốt pho,

hàm lượng lân, hàm lượng kali, hàm lượng các kim loại

nặng (như Pb, Cd, Cr) và chỉ tiêu vi sinh salamonellla. Tất

cả mẫu được phân tích tại Đài Khí tượng Thủy văn Khu

vực Trung Trung Bộ.

2.3. Phương pháp nghiên cứu

2.3.1. Phương thức Takakura Compost

Phương thức Takakura Compost là quá trình xử lý rác

hữu cơ dựa trên sự hoạt động của các vi sinh vật để chuyển

giai đoạn thối rửa của chất thải sang giai đoạn lên men,

giúp cho quá trình phân hủy rác hữu cơ thành chất mùn

được diễn ra nhanh hơn so với phương pháp ủ phân

compost thông thường. Phương thức Takakura Compost

được thực hiện theo các bước sau:

Chuẩn bị dung dịch lên men

- Trộn đều nước và các vật liệu (sữa chua, sữa yakult,

men khô bánh mỳ, đường) lại với nhau, tạo thành dung dịch.

- Ðậy kín miệng của thùng chứa dung dịch lên men

bằng túi/tấm nhựa để tránh côn trùng xâm nhập.

- Ðể dung dịch khoảng 3-5 ngày cho vi sinh vật lên men

phát triển.

Chuẩn bị đệm lót sinh học

- Đệm lót bao gồm trấu, cám gạo, nước, thực phẩm lên

men hoặc đất mùn, trong đó trấu và cám gạo được trộn theo

tỉ lệ khối lượng là 1:1.

- Tưới dung dịch lên men vào đệm lót và trộn đều.

- Xếp hỗn hợp theo kiểu hình thang và phủ vải lên bề

mặt để tạo sự thông thoáng cho VSV phát triển.

- Sự lên men diễn ra trong 3-5 ngày. Khi toàn bộ bề mặt

hỗn hợp được bao phủ bằng một lớp mốc màu trắng, điều

đó chứng tỏ rằng quá trình lên men đã thành công.

Tạo phân compost từ rác hữu cơ theo phương thức

Takakura Compost

Bảng 1. Dụng cụ và nguyên liệu cần chuẩn bị để làm

1 thùng phân Compost

Dụng cụ, nguyên liệu Đơn vị Số lượng

Dung

dịch lên

men

Bình nước 5 L cái 1

Đường g 75

Nước L 4.5

Sữa chua Vinamilk g 200

Men khô để làm bánh mỳ g 25

Sữa Yakult mL 130

Đệm lót

lên men

Cám gạo kg 5

Trấu kg 5

Thực phẩm lên men (dưa cải) g 500

Thùng ủ

lên men Thùng xốp để ủ (giỏ) cái 1

- Chuẩn bị thùng cách ẩm có kích thước 60x50x40cm,

đục lỗ xung quanh (cách miệng thùng 10 cm) để tạo sự

thông thoáng, cung cấp oxy cho VSV hoạt động.

- Đổ đệm lót sinh học vào thùng sao cho đạt 60% dung

tích của thùng và đậy nắp (hoặc dùng vải đậy kín).

- Cho rác hữu cơ vào thùng và trộn đều với đệm lót sinh

học. Rác hữu cơ càng được cắt nhỏ thì quá trình lên men

càng diễn ra nhanh chóng. Thức ăn thừa cần loại bỏ nước,

cơm thừa cần làm tơi trước khi cho vào thùng.

2.3.2. Phương pháp phân tích hóa học

Nhiệt độ được đo bằng nhiệt kế có giới hạn đo là 300°C.

Độ ẩm của phân tạo thành được đo theo trình tự như sau:

- Cốc thủy tinh rửa sạch, sấy ở nhiệt độ 100°C trong 1

giờ, tiếp tục tiến hành cách ẩm 24 giờ, xác định được khối

lượng m0.

- Cho phân compost vào cốc, xác định khối lượng m1.

- Tiếp tục sấy khô ở nhiệt độ 100°C trong thời gian 2 -

3 giờ, cách ẩm trong 24 giờ, xác định khối lượng m2.

Độ ẩm (%)10001

21 −

−=

mm

mm

2.3.3. Mô hình thực nghiệm

Mô hình thực nghiệm có dạng hình hộp chữ nhật (thùng

xốp) có kích thước 60x50x40cm, dày 2 cm, thùng có đục

lỗ xung quanh (cách miệng thùng 10 cm) để thoát khí.

Hình 1. Mô hình thực nghiệm


3.1. Khảo sát và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quá

trình xử lý rác hữu cơ bằng đệm lót sinh học theo phương

thức Takakura Compost

3.1.1. Nhiệt độ

Thí nghiệm được thực hiện bằng cách xác định lượng

rác hữu cơ được thêm vào thùng theo từng ngày, với tổng

lượng đệm lót sử dụng là 10 kg. Diễn biến về nhiệt độ trong

suốt quá trình ủ phân bằng đệm lót sinh học kéo dài 69 ngày

được thể hiện qua Hình 2.

Nhiệt độ từ ngày thứ 1 đến ngày thứ 35 dao động từ

40°C đến 53°C, cao hơn so với nhiệt độ ngoài môi trường

(9°C - 26°C), rác phân hủy và mất đi hình dạng trong vòng

1 - 2 ngày. Trong khoảng thời gian này, nhiệt độ gia tăng

nhanh do hoạt động của vi sinh vật có mặt trong đệm lót,

thúc đẩy quá trình phân hủy diễn ra nhanh hơn và tiêu diệt

vi sinh vật gây bệnh. Tuy nhiên, khi tiếp tục thêm rác, tốc

độ phân hủy chậm dần. Cụ thể, từ ngày thứ 31 đến ngày

thứ 35, nhiệt độ trong thùng rác không cao như những ngày

đầu, thời gian phân hủy rác kéo dài hơn 4 ngày. Sau ngày


thứ 35, việc thêm rác được ngưng lại, nhiệt độ từ ngày thứ

36 đến ngày thứ 69 dao động trong khoảng 25°C đến 38°C,

đây là giai đoạn suy thoái trong quá trình xử lý rác.

Hình 2. Diễn biến nhiệt độ trong quá trình xử lý rác bằng đệm

lót sinh học

3.1.2. Độ ẩm

Độ ẩm trong quá trình xử lý rác được theo dõi trong

suốt 69 ngày và cách 4 ngày tiến hành kiểm tra độ ẩm một

lần. Kết quả khảo sát sự thay đổi độ ẩm trong quá trình xử

lý rác được thể hiện ở Hình 3.

Độ ẩm trong quá trình xử lý rác không đồng đều, dao

động trong khoảng 36,60 % – 65,70 %, độ ẩm trung bình

là 49,24 %.

Hình 3. Diễn biến độ ẩm trong quá trình xử lý rác

bằng đệm lót sinh học

3.1.3. Tỉ lệ phối trộn giữa đệm lót sinh học và rác hữu cơ

Thí nghiệm được thực hiện với 5 tỷ lệ khác nhau. Cụ

thể, với cùng một lượng đệm lót sinh học không đổi là trấu

(0,5 kg), lần lượt thay đổi khối lượng rác hữu cơ, sao cho

tỉ lệ giữa lượng đệm lót sinh học và lượng rác hữu cơ tương

ứng là 2:1 (M1); 1:1 (M2); 1:2 (M3); 1:3 (M4); 1:4 (M5).

Diễn biến nhiệt độ và độ ẩm sau 7 ngày của các mô hình

thực nghiệm được trình bày tại Hình 4 và Hình 5.

Hình 4. Diễn biến nhiệt độ tại các tỉ lệ phối trộn khác nhau

Kết quả tại Hình 4 cho thấy, nhiệt độ trong các thùng

rác có xu hướng tăng từ ngày thứ 1 đến ngày thứ 3 và giảm

dần vào các ngày sau. Theo kết quả thu được từ quá trình

thực nghiệm, rác ở các thùng M1, M2, M3 phân hủy và mất

đi hình dạng trong 1 - 2 ngày đầu, sang ngày thứ 3 rác hoàn

toàn biến đổi hình dạng và thay đổi màu sắc. Tốc độ phân

hủy rác ở các thùng M4, M5 chậm, nhiệt độ thấp hơn so với

các thùng M1, M2, M3.

Hình 5. Diễn biến độ ẩm tại các tỉ lệ phối trộn khác nhau

Sự thay đổi độ ẩm diễn ra theo chiều ngược lại so với

sự thay đổi nhiệt độ. Độ ẩm của các thùng đều có xu hướng

tăng và diễn ra rất rõ tại các thùng M3, M4, M5. Cụ thể là:

độ ẩm thùng M3 dao động từ 40,41 % - 68,34 %; độ ẩm

thùng M4 tăng từ 55,57 % - 91,3 %; độ ẩm thùng M5 tăng

từ 56,72 % - 93,20 %.

Lượng nước rỉ rác xuất hiện nhiều ở các thùng M3, M4,

M5. Nước rỉ rác phát sinh từ quá trình phân hủy rác đã thấm

vào đệm lót, làm cho đệm lót rơi vào trạng thái ẩm ướt và

phát sinh mùi hôi. Lượng nước rỉ rác lần lượt xuất hiện ở

các thùng như sau:

- Thùng M1, M2 không xuất hiện nước rỉ rác, trong đó

thùng M1 khô hơn so với M2.

- Thùng M3 nước rỉ rác bắt đầu xuất hiện từ ngày thứ 4.

- Thùng M4, M5 nước rỉ rác bắt đầu xuất hiện từ ngày

thứ 2.

Do vậy, tỉ lệ phối trộn đệm lót sinh học và rác hữu cơ

1:1 được đánh giá là phù hợp để quá trình xử lý rác diễn ra

hiệu quả, đảm bảo các yếu tố về mùi và nước rỉ rác.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

0

10

20

30

40

50

60

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70

Lư

ợn

g r

ác t

hêm

và

o (

kg

)

Nh

iệt

độ

(oC

)

Thời gian (ngày)

Lượng rác thêm vào mỗi ngày (kg)Nhiệt độ trong thùng rác (°C)Nhiệt độ ngoài môi trường (°C)

0

20

40

60

80

100

1 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 69

Độ ẩ

m (

%)

Thời gian (ngày)

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7

Nh

iệt

độ

(0C

)

Thời gian (ngày)

M1 M2 M3 M4 M5

0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5 6 7

Độ

ẩm

(%

)

Thời gian (ngày)

M1 M2 M3 M4 M5


3.2. So sánh hiệu quả của phương thức Takakura Compost

với các phương thức khác trên thị trường hiện nay

Vì tỉ lệ 1:1 được đánh giá là hiệu quả và không sinh ra

nước rỉ rác nên ở thí nghiệm này, lượng rác đã bổ sung đến

tỉ lệ 1:2 để xác định thời gian xuất hiện nước rỉ rác giữa các

mô hình. Thí nghiệm được thực hiện trên 5 kg đệm lót sinh

học, cứ hai ngày bổ sung 2 kg rác vào các mô hình và dừng

lại ở ngày thứ 10.

+ Mô hình 1 (MH1): Sử dụng đệm lót sinh học theo

phương thức Takakura Compost.

+ Mô hình 2 (MH2): Sử dụng trấu và chế phẩm sinh học

Enchoice Solution. Bổ sung 300 ml chế phẩm sinh học

tương ứng với 5 lần bỏ rác trong tuần.

+ Mô hình 3 (MH3): Sử dụng trấu và chế phẩm sinh học

Emunich. Bổ sung 300 ml chế phẩm sinh học tương ứng

với 5 lần bỏ rác trong tuần.

+ Mô hình 4 (MH4): Ủ phân thông thường, chỉ sử dụng

trấu, không sử dụng bất kỳ chế phẩm vi sinh nào.

- Kết quả thí nghiệm cho thấy:

+ MH1: rác phân hủy nhanh trong 2 ngày, sang ngày

thứ 6 thời gian phân hủy rác kéo dài từ 3 - 4 ngày.

+ MH2, MH3: rác phân hủy nhanh trong 3 ngày, sang

ngày thứ 6 thời gian phân hủy rác kéo dài từ 3 - 4 ngày.

+ MH4: rác phân hủy chậm hơn, thời gian phân hủy kéo

dài từ 3 - 4 ngày trong suốt quá trình thí nghiệm.

+ Tại MH1, nước rỉ rác xuất hiện trễ hơn và lượng nước

rỉ rác ít hơn. Bên cạnh đó, mùi hôi phát sinh tại MH1 nhẹ

hơn so với MH2, MH3, MH4 (Bảng 2.)

Bảng 2. Kết quả so sánh giữa các mô hình

Mô

hình

Đặc điểm

Nhiệt độ

Nước rỉ rác

Mùi Ngày

xuất hiện

Lượng phát sinh

(mL)

MH1 32°C – 45°C 10 1.400 Nhẹ, mùi của

cám trấu

MH2 30°C – 40°C 8 3.200 Khá nặng mùi

MH3 31°C – 48°C 8 3.350 Khá nặng mùi

MH4 30°C – 42°C 8 2.600 Khá nặng mùi

MH1 (V= 1.400 mL) MH2 (V= 3.200 mL)

MH3 (V= 3.350 mL) MH4 (V= 2.600 mL)

Hình 6. Lượng nước rỉ rác sau 2 tuần thí nghiệm

3.3. Hiệu quả ứng dụng phân Takakura Compost

3.3.1. Chất lượng phân Takakura Compost

Tiến hành lấy mẫu phân Takakura Compost sau thời

gian ủ hoai là 2,5 tháng. Kết quả được thể hiện tại Bảng 3.

Bảng 3. Kết quả phân tích mẫu phân Takakura Compost

STT Chỉ tiêu Đơn vị

tính Kết quả

Nghị định số

108/2017/NĐ

-CP (*)

1 Độ ẩm % 67,1 ≤ 105

2 Hàm lượng

hữu cơ % 15,62 ≥ 15,0

3 pH - 6,38 ≥ 5,0

4 Cd mg/kg 1,425 < 5,0

5 Pb mg/kg 31,46 < 200,0

6 Cr mg/kg 11,63 -

7 K2O % 0,704 ≥ 3,0

8 P2O5 % 0,372 ≥ 3,0

9 Tổng N % 0,786 ≥ 3,0

10 VSV cố định

nitơ CFU/g 6,2 x 108 ≥ 1,0 x 106

11 VSV phân

giải phốt pho

khó tan

CFU/g 1,2 x 108 ≥ 1,0 x 106

12 VSV phân

giải xenlulozơ CFU/g 1,6 x 108 ≥ 1,0 x 106

13 Salmonella - Âm

tính/25g KPH

14 E. coli MPN/g 440 1,1 x 103

Ghi chú: (*) Nghị định số 108/2017/NĐ-CP ngày 20 tháng 09

năm 2017 về quản lý phân bón

Kết quả tại Bảng 3 cho thấy:

- Các chỉ tiêu về độ ẩm; pH; hàm lượng hữu cơ, các

VSV có ích (như VSV cố định nitơ, VSV phân giải phốt

pho khó tan, VSV phân giải xenlulozơ ) đạt yêu cầu theo

Nghị định số 108/2017/NĐ-CP.

- Các chỉ tiêu về hàm lượng kim loại nặng như Cadimi

(Cd), Crom (Cr); Chì (Pb) đều nằm trong giới hạn cho

phép.

- Các chỉ tiêu về hàm lượng chất hữu cơ, hàm lượng

P2O5 tổng số, hàm lượng K2O hữu hiệu, hàm lượng nitơ

tổng số đều thấp hơn so với quy định của Nghị định số

108/2017/NĐ-CP.

- Salmonella không được phát hiện trong mẫu phân, E.

Coli nằm trong giới hạn cho phép.

Tất cả những kết quả này cho thấy phân Takakura

Compost là an toàn, có thể sử dụng bón lót cho cây trồng.

3.3.2. Đánh giá hiệu quả ứng dụng phân Takakura

Compost.

a. Thí nghiệm 1

(H1) (H2) (H3)

Hình 7. Hình ảnh rau thu hoạch sau một tháng


Thử nghiệm cùng một cây giống (rau mồng tơi) trên ba

thùng đất đã được bổ sung các loại phân khác nhau, bao

gồm: 0,2 kg phân bón hóa học (H1); 1,5 kg phân Takakura

Compost (H2); 1,5 kg phân vi sinh (H3). Tổng lượng đất và

phân của các mô hình là 10k g.

Sau 1 tháng, rau vẫn sinh trưởng và phát triển đều giữa

các thùng. Chiều cao cây rau tại thùng rau H1 dao động từ

17 - 30 cm, tại thùng H2 và thùng H3 lần lượt là 13 - 24 cm,

15 - 26 cm. Cây rau ở thùng H1 và thùng H3 có tốc độ phát

triển nhanh hơn, lá xanh hơn so với thùng H2. Tại thùng H2,

lá có màu xanh nhưng hơi vàng.

b. Thí nghiệm 2

Thử nghiệm cùng một cây giống (rau mồng tơi) trên ba

thùng đất đã được phối trộn phân Takakura Compost với

các loại phân khác nhau: 0,75 kg phân Takakura Compost

và 0,1 kg phân hóa học (T1); 0,75 kg phân Takakura

Compost và 0,75 kg phân trùn quế (T2); 0,75 kg phân

Takakura Compost và 0,75 kg phân vi sinh (T3). Tổng

lượng đất và phân của các mô hình là 10 kg.

(T1) (T2) (T3)

Hình 8. Hình ảnh rau thu hoạch sau một tháng

Phân Takakura Compost có thể kết hợp được với các

loại phân: phân hóa học, phân trùn quế, phân vi sinh. Phân

Takakura Compost tỏ ra tương thích với phân hóa học (T1)

và phân trùn quế (T2) hơn so với phân vi sinh (T3). Lá của

rau mồng tơi xanh, mượt, cây phát triển nhanh hơn, ngọn

cây dài hơn, đồng thời hạn chế được tình trạng lá có gân

vàng xuất hiện so với khi chỉ sử dụng phân Takakura

Compost (Hình 7 – H2). Điều đó cho thấy sự kết hợp này

không những khắc phục hạn chế về sự thiếu hụt thành phần

vi lượng cần thiết ở phân Takakura Compost, mà còn bổ

sung được lượng vi sinh vật hữu ích cho đất, giúp cây trồng

phát triển mạnh khỏe và tốt hơn.

4. Kết luận

Kết quả thí nghiệm chứng minh phương pháp phân huỷ

rác hữu cơ bằng đệm lót sinh học theo phương thức

Takakura Compost có thể ứng dụng trong điều kiện khí hậu

tại thành phố Đà Nẵng. Khi các yếu tố nhiệt độ và độ ẩm

được kiểm soát sẽ giúp cho quá trình lên men, phân hủy rác

hữu cơ hiệu quả hơn, hạn chế đáng kể các yếu tố về mùi

cũng như nước rỉ rác.

Bên cạnh đó, khi tiến hành xử lý rác theo phương thức

Takakura Compost thì tốc độ phân hủy rác diễn ra nhanh hơn.

Mùi hôi phát sinh từ quá trình xử lý rác theo phương thức này

được khắc phục đáng kể so với các phương pháp khác như xử

lý rác bằng chế phẩm sinh học và xử lý thông thường.

Sản phẩm phân Takakura Compost tạo thành có thể

dùng làm phân bón lót cho cây trồng. Hiệu quả sử dụng của

chúng được tăng lên đáng kể khi được sử dụng kết hợp với

các loại phân khác như phân hóa học, phân vi sinh, phân

trùn quế.


[1] Cabanillas C., Stobbia D., Ledesma A., “Production and income of

basil in and out of season with vermicomposts from rabbit manure

and bovine ruminal contents alternatives to urea”, J. Clean. Prod., 47, 2013, pp. 77–84.

[2] Saer A., Lansing S., Davitt N.H., Graves R.E., “Life cycle

assessment of a food waste composting system: Environmental

impact hotspots”, J. Clean. Prod., 52, 2013, pp. 234–244.

[3] Samolada M.C., Zabaniotou A.A., Comparative assessment of

municipal sewage sludge incineration, gasification and pyrolysis for

a sustainable sludgeto-energy management in Greece, Waste Manag., 34, 2014, pp. 411–420.

Ghi chú:

Chỉ tiêu độ ẩm được so sánh, đối chiếu theo Nghị định số

108/2017/NĐ-CP tại trang 17 – Phụ lục 5, Mục 8, số thứ tự thứ 1.

Các chỉ tiêu về hàm lượng hữu cơ, pH, các VSV có ích (như

VSV cố đinh nitơ, VSV phân giải phốt pho khó tan, VSV phân

giải xenlulozơ) được so sánh, đối chiếu theo Nghị định số


Chỉ tiêu về hàm lượng Cd được so sánh, đối chiếu theo Nghị

định số 108/2017/NĐ-CP tại trang 16 – Phụ lục 5, Mục 6, số thứ

tự thứ 2.

Chỉ tiêu về hàm lượng Pb được so sánh, đối chiếu theo Nghị

định số 108/2017/NĐ-CP tại trang 16 – Phụ lục 5, Mục 6, số thứ

tự thứ 3.

Chỉ tiêu về Salmonella được so sánh, đối chiếu theo Nghị định số


Chỉ tiêu về E.coli được so sánh, đối chiếu theo Nghị định số


Các chỉ tiêu về hàm lượng K2O, P2O5, tổng nitơ được so sánh,

đối chiếu theo Nghị định số 108/2017/NĐ-CP tại trang 11- Phụ lục

5, Mục 2, số thứ tự thứ 3, phần III, Phân bón khoáng hữu cơ.



ỨNG DỤNG HIỆU QUẢ CÔNG NGHỆ MỚI FPI VỀ CHỈ BÁO ĐƯỜNG ĐI SỰ CỐ

CHO LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI THÔNG MINH

EFFECTIVE APPLICATION OF NEW TECHNOLOGY FPI TO FAULT PASSAGE

INDICATOR IN SMART POWER DISTRIBUTION GRID

Đinh Thanh Viêt1, Võ Văn Phương2 1Đai hoc Đa Năng; [email protected]

2Công ty TNHH MTV Điện lực Đa Năng; [email protected]

Tóm tắt - Bài báo này trình bày ứng dụng thuật toán bầy đàn để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu về ứng dụng hiệu quả công nghệ mới FPI (Fault Passage Indicator - chỉ báo đường đi sự cố) cho lưới điện phân phối thông minh. Vấn đề được đặt ra là xác định số lượng, vị trí lắp đặt và công nghệ sử dụng cho mỗi vị trí FPI lắp đặt lên lưới điện phân phối để đạt hiệu quả ưu việt nhất về cả phương diện kinh tế lẫn kỹ thuật. Bài báo thực hiện nghiên cứu sử dụng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu (MOPSO) và thực hiện kiểm tra đánh giá với 2 trường hợp trên mô hình lưới điện phân phối thực tế tại xuất tuyến 471E13 trạm biến áp (TBA) 220 kV Ngũ Hành Sơn ở thành phố Đà Nẵng, Việt Nam. Các kết quả nghiên cứu cụ thể đã được rút ra từ chương trình được viết trên cơ sở phần mềm MATLAB.

Abstract - This paper presents the application of particle swarm optimization (PSO) algorithm to solve the multi-objective optimization problem to efficient application of new technology FPI (Fault Passage Indicator) in smart power distribution grid. The issue is to determine the number, installation location and technology used for each FPI installed on the grid to achieve the best economic and technical efficiency. The study is carried out using the multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with two test case studies on the actual distribution network feeder 471E13 at the 220 kV Ngu Hanh Son substation in Da Nang city, Viet Nam. The research results have been derived using a MATLAB based program.

Từ khóa - tối ưu hóa đa mục tiêu; PSO; MOPSO; độ tin cậy; lưới điện phân phối; lưới điện thông minh; chỉ báo đường đi sự cố; FPI

Key words - multi-objective optimization; PSO; MOPSO; reliability; power distribution system; smart grid; fault passage indicator; FPI


Hiện nay, việc phát triển lưới điện thông minh (smart

grid) đang là xu thế tất yếu và là mối quan tâm hàng đầu

của ngành điện Việt Nam cũng như toàn thế giới, nhằm

nâng cao chất lượng và độ tin cậy (ĐTC) cung cấp điện

[1, 12]. Để phát triển được lưới điện thông minh tại Việt

Nam cần thực hiện nhiều giải pháp, trong đó việc ứng dụng

công nghệ mới về chỉ báo đường đi sự cố (Fault Passage

Indicator – FPI) được xem là một trong những giải pháp

hiệu quả giúp nâng cao ĐTC cung cấp điện cũng như hiệu

quả vận hành lưới điện phân phối (LĐPP) thông minh. Tuy

nhiên, thiết bị FPI có giá thành không phải là thấp; việc lắp

đặt bao nhiêu thiết bị FPI, ở vị trí nào trong LĐPP và sử

dụng công nghệ nào để đạt được hiệu quả cao nhất vẫn là

vấn đề mà các công ty điện lực luôn đặt ra.

Trên thế giới đã có một số công bố liên quan đến tối ưu

hóa lắp đặt FPI, sử dụng các phương pháp tối ưu hóa như

lý thuyết tối ưu Pareto [2, 4, 10], PSO [3, 5, 6, 13], thuật

toán đàn kiến [9]. Tuy nhiên, các kết quả này chỉ tính cho

thiết bị phân đoạn (TBPĐ) nói chung, chưa lưu ý đến tối

ưu hóa thiết bị FPI có kết nối SCADA, chưa chú ý nhiều

đến loại TBPĐ cụ thể. Trong bài báo này sẽ áp dụng thuật

toán tối ưu bầy đàn đa mục tiêu MOPSO [7, 8, 10, 11] để

xây dựng chương trình ứng dụng hiệu quả công nghệ chỉ

báo đường đi sự cố FPI nhằm nâng cao ĐTC cung cấp điện

cho LĐPP, tiết giảm lãng phí trong đầu tư, nâng cao năng

suất lao động.

2. Mô hình tính toán ĐTC lưới điên va ảnh hưởng của

các thiết bị FPI đến độ tin cậy của LĐPP

2.1. Mô hình lưới điện phân phối

LĐPP được biểu diễn dưới dạng sơ đồ một sợi, gồm có

các nút và nhánh. Nhánh được xem là liên kết giữa nút đầu

và nút cuối, việc đánh số thứ tự theo nguyên tắc số thứ tự

của nhánh trùng với số thứ tự nút cuối, phụ tải được gắn

với tên nút. Tên các TBPĐ được lấy theo số thứ tự nhánh

và gắn cho vị trí lắp đặt trên LĐPP.

2.2. Mô hình tính toán chỉ số độ tin cậy SAIDI

Mô hình toán học tính toán chỉ số ĐTC SAIDI được

xây dựng trên hai toán tử p(i) và s(i) [2, 3] (Hình 1). Trong

đó, toán tử p(i) được ký hiệu là liền kề trước của nhánh thứ

i, s(i) được ký hiệu là liền kề sau nhánh thứ i.

Toán tử P(i,j) được định nghĩa là

P(i,j) = Pi, p(i), p(p(i), p(p(i)), p(p(p(i))),…..,j (1)

Toán tử S(i,j) được định nghĩa là

S(i,j) = Si, s(i), s(s(i), s(s(i)), s(s(s(i))),…..,j (2)

Hình 1. Sơ đồ tính toán ĐTC LĐPP

Ham mục tiêu SAIDI được thiết lập như sau:

𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 = 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼Đ𝑍 + 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑇𝐵𝑃Đ + 𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑇𝐵𝐴 (3)

Trong đó, SAIDIĐZ do các đoạn đường dây trong LĐPP

gây ra, SAIDITBPĐ do vị trí các TBPĐ trong LĐPP gây ra,

SAIDITBA do TBA phân phối gây ra.

Theo [2]:

ĐTC bị ảnh hưởng bởi các phần tử của

trạm biến áp phụ tải

(thu lôi van, aptomat,

máy biến áp …)

Khách hàng

ĐTC bị ảnh hưởng bởi các phần tử đường dây (cách

điện, giông sét, cây, chống sét van … )

ĐTC bị ảnh hưởng bởi các TBPĐ (MC,

D, LBS, F)

MC đầu nguồn

Cầu chì tự rơi TBA


80 Đinh Thành Việt, Võ Văn Phương

𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼 =1

𝑁𝑇[∑[(𝑖 + 𝑖

′)𝑙𝑖 + 𝑖𝐹]

𝑛𝑠

𝑖=1

(∑ 𝑁𝑗𝑟𝑖𝑠

𝑗 ∈Ω𝑖𝑠

+ ∑ 𝑁𝑗𝑟𝑖𝑟

𝑗 ∈Ω𝑖𝑟

)

+ ∑(ℎ𝑇𝐵𝑃Đ)

𝑛𝑠𝑤

ℎ=1

(∑ 𝑁𝑗𝑟ℎ𝑠𝑠𝑤

𝑗 ∈Ωℎ𝑠

+ ∑ 𝑁𝑗𝑗 ∈Ωℎ

𝑟

𝑟ℎ𝑟𝑠𝑤)

+ ∑(𝑘𝑇𝐵𝐴. 𝑟𝑘

𝑟𝑡𝑟𝑁𝑘)

𝑛𝑡𝑟

𝑘=1

] (4)

Trong đó: 𝑟𝑖𝑠 là thời gian trung bình thao tác cô lập sự cố

nhánh i; 𝑟𝑖𝑟 là thời gian trung bình sửa chữa sự cố nhánh i;

𝑟ℎ𝑠𝑠𝑤 là thời gian trung bình thao tác cô lập sự cố TBPĐ thứ

h; 𝑟ℎ𝑟𝑠𝑤 là thời gian trung bình sửa chữa sự cố TBPĐ thứ h;

𝑟𝑘𝑟𝑡𝑟 là thời gian trung bình sửa chữa sự cố TBA thứ k;

Ω𝑖𝑠: Khu vực bị mất điện trong thời gian thao tác để cô

lập sự cố ở nhánh i, được xác định theo công thức sau:

𝑘 = 𝑆(𝑖,𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) (5)

max (𝑇𝐶(𝑆(𝑘) ∩ 𝑇𝑃) ≥ ∑ 𝑃𝑗𝑗 ∈ 𝑆(𝑘)

(6)

* Nếu khu vực không bị sự cố có thể chuyển tải được,

hay S(k)∩TP , thì:

Ω𝑖𝑠 =

𝑆(𝑘), 𝑛ế𝑢 𝑃(𝑖,𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩

(𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∈ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹)

𝑆(𝑘) ∪ 𝑆(𝑃(𝑖,𝑀𝐶 ∪ 𝐹) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹),

𝑃(𝑖, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)), 𝑘ℎá𝑐

(7)

Trong đó S(k) là tập các nhánh sau nhánh k (nhánh có

thiết bị phân đoạn sau điểm sự cố); TP là tập các nhánh liên

lạc với đường dây khác.

* Nếu khu vực không bị sự cố, không chuyển tải được,

hay S(k)∩TP = , thì:

Ω𝑖𝑠 = 𝑆(𝑃(𝑖,𝑀𝐶 ∪ 𝐹) ∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹), 𝑃(𝑖, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆) ∩ (𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)

(8)

Ω𝑖𝑟: Khu vực bị mất điện trong thời gian sửa chữa sự cố

ở nhánh thứ i, được xác định theo công thức sau:

Ω𝑖𝑟 = 𝑆(𝑃(𝑖,𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)

∩ (𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)) − Ω𝑖𝑠 (9)

Ωℎ𝑠 : Khu vực bị mất điện trong thời gian thao tác để cô

lập sự cố TBPĐ thứ h, được xác định theo công thức như ở

(10, 11, 12, 13) nhưng loại bỏ TBPĐ thứ h ra khỏi tập hợp

các TBPĐ bảo vệ, cụ thể:

𝑘 = 𝑆((ℎ,𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) (10)

max (𝑇𝐶(𝑆(𝑘) ∩ 𝑇𝑃) ≥ ∑ 𝑃𝑗𝑗 ∈ 𝑆(𝑘)

(11)

* Nếu khu vực không bị sự cố có thể chuyển tải được,

hay S(k)∩TP , thì:

Ωℎ𝑠 =

𝑆(𝑘), 𝑛ế𝑢 𝑃((ℎ,𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩

((𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∈ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ)

𝑆(𝑘) ∪ 𝑆(𝑃((ℎ,𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ),

𝑃((𝑖, 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ)), 𝑘ℎá𝑐

(12)

* Nếu khu vực không bị sự cố, không chuyển tải được,

hay S(k)∩TP = , thì:

Ωℎ𝑠 = 𝑆(

𝑃((ℎ,𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ) ∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹)\ℎ),

𝑃((ℎ,𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ) ∩ ((𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ)) (13)

Ωℎ𝑟 : Khu vực bị mất điện trong thời gian sửa chữa

TBPĐ thứ h, được xác định theo công thức như ở (14)

nhưng loại bỏ TBPĐ thứ k ra khỏi tập hợp các TBPĐ bảo

vệ. Cụ thể:

Ωℎ𝑟 = 𝑆(𝑃((ℎ,𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ)

∩ ((𝑀𝐶 ∪ 𝐹 ∪ 𝐷 ∪ 𝐿𝐵𝑆)\ℎ)) − Ωℎ𝑠 (14)

2.3. Công nghệ chỉ báo đường đi sự cố (FPI)

2.3.1. Định nghĩa thiết bị chỉ thị sự cố

Thiết bị chỉ thị sự cố FPI (Fault Passage Indicator)

thường là các cảm biến dòng điện. Khi xảy ra sự cố thì thiết

bị sẽ hiển thị tín hiệu (thường là bằng đèn) và các thông tin

sự cố sẽ được báo về trung tâm điều khiển thông qua kênh

truyền thông (khi thiết bị có kết nối SCADA) giúp nhân

viên vận hành nhanh chóng tìm ra điểm sự cố để cách ly,

sửa chữa đoạn bị sự cố, khôi phục hoạt động cho đoạn

không bị sự cố tiếp tục làm việc [6].

2.3.2. Phân loai các công nghệ FPI theo sử dụng

- Loại chỉ thị sự cố đơn giản, không có chức năng

SCADA. Khi phát hiện sự cố, FPI sẽ sáng đèn báo hiệu cho

nhân viên vận hành biết tuyến đường sự cố đi qua. Nhân

viên vận hành sẽ dò tìm từ đầu đến cuối đường dây cho đến

khi tìm được điểm sự cố.

- Loại chỉ thị sự cố có tích hợp chức năng SCADA,

tự động truyền tín hiệu hoặc gửi tin nhắn về trung tâm điều

khiển khi phát hiện sự cố. Nhờ đó, nhân viên vận hành sẽ

nhanh chóng phân đoạn được vị trí sự cố mà không phải đi

kiểm tra toàn bộ các FPI trên tuyến đường dây.

Sự có mặt của các thiết bị FPI giúp làm giảm thời gian

tìm kiếm điểm sự cố, từ đó giảm được thời gian ngừng cung

cấp điện cho khách hàng ở khu vực có thể chuyển tải, cũng

như khách hàng ở khu vực ở vùng sự cố không chuyển tải

được. Kết quả là ĐTC cung cấp điện của hệ thống sẽ được

tăng lên. Các thiết bị FPI sẽ giới hạn khu vực mà nhân viên

vận hành phải tìm kiếm khi xảy ra sự cố. Các khu vực phải

tìm kiếm được giới hạn lại giữa các thiết bị FPI [6].

Giả sử có một xuất tuyến có chiều dài 10 km, thời gian

trung bình ban đầu để xác định điểm sự cố khi chưa đặt FPI

là 1 giờ chung cho cả xuất tuyến như ở Hình 2.

Hình 2. Mô hình tính toán khi lắp đặt FPI trên lưới điện

Tiến hành lắp đặt FPI, chia xuất tuyến thành hai vùng

nhỏ, vùng 1 có chiều dài l1 = 6 km, vùng 2 có chiều dài

l2 = 4 km. Xem gần đúng thời gian trung bình xác định

điểm sự cố ts trên một nhánh tỷ lệ với chiều dài của nhánh,

thời gian trung bình xác định điểm sự cố ts theo vùng tỷ lệ

với chiều dài của xuất tuyến.

Thời gian xác định điểm sự cố ts1 của vùng 1 (l1 = 6 km):

( )1

61 0,6

6 4st h ==

+

Thời gian xác định điểm sự cố ts2 của vùng 2 (l2 = 4 km):

( )2

41 0,4

6 4st h ==

+


Với lập luận như trên, khi lắp một số lượng n FPI vào

lưới điện thì n FPI này sẽ chia lưới điện thành n+1 vùng

nhỏ. Khi đó thời gian xác định điểm sự cố của từng vùng

ts(i) được tính theo công thức (16):

( ) 1

1

i

s s n

jj

lt i t

l+

=

=

(16)

với li: tổng chiều dài của vùng thứ i; ts: thời gian trung bình

ban đầu để xác định điểm sự cố khi chưa đưa FPI vào.

Như vậy, thời gian xác định điểm sự cố ts(i) được giảm

xuống khi đặt FPI vào lưới điện, do đó giá trị chỉ số SAIDI

cũng được giảm theo.

3. Thuật toán tối ưu hóa bầy đan giải quyết bai toán đa

mục tiêu

3.1. Bài toán đa mục tiêu

Trong các bài toán kỹ thuật thực tế, có thể phải tối ưu

hóa đồng thời một lúc nhiều mục tiêu. Tối ưu cho N đối

tượng được biểu diễn bởi công thức:

Min = () = [𝑓1(), 𝑓2(), . . . . . , 𝑓𝑁()]𝑇 (17)

Ràng buộc: 𝑔𝑗() ≤ 0, 𝑗 = 1, 2, … . .𝑀

với ∈ Ω; là véc-tơ đối tượng, 𝑔𝑗() biểu diễn các ràng

buộc và là véc-tơ quyết định trong không gian tham số

Ω [5]. Việc tối ưu hóa đa mục tiêu gặp rất nhiều khó khăn

để tối ưu hóa các hàm đối tượng ở cùng một thời điểm, vì

vậy, tối ưu Pareto được sử dụng trong bài báo [2, 4, 10].

Véc-tơ quyết định được gọi là Pareto trội so với

véc-tơ khi và chỉ khi:

i 1, K, N, fi() fi(),

và j 1, K, N, fj() < fj(), (18)

Pareto trội được dùng để so sánh và xếp thứ hạng cho

các véc-tơ quyết định. Véc-tơ trội hơn vẹc-tơ có nghĩa

là F() hoặc là tốt hơn hoặc là giống như F() cho tất các

hàm đối tượng, và ở đây có ít nhất một hàm đối tượng trong

F() là chặt hơn (nhỏ hơn) F().

3.2. Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu

Tối ưu hóa bầy đàn (PSO) là một trong những phương

pháp tối ưu được đề xuất bởi J. Kennedy và R. Eberhart

vào năm 1995. PSO là một công cụ tối ưu cung cấp một

quy trình tìm kiếm dựa trên bầy đàn, trong đó mỗi cá thể

thay đổi vị trí của nó theo thời gian. Một lời giải tiềm năng

cho mỗi bài toán có thể được đại diện như một cá thể trong

đàn, bay trong không gian tìm kiếm có d chiều. Sự điều

chỉnh tốc độ và vị trí của mỗi cá thể có thể được tính toán

bằng cách sử dụng vận tốc hiện tại và khoảng cách từ pbest

đến gbest theo công thức (19) và (20) [3, 7, 8]:

1

1 1 2 2( - ) ( - )k k k k k k

id id id id id idV V c rand Pbest X c rand Gbest X+ = + + (19)

1 1k k k

id id idX X V+ += + (20)

3.3. Xây dựng chương trình tính toán ứng dụng hiệu quả

công nghệ mới FPI cho LĐPP thông minh

Trên cơ sở các lý thuyết nêu trên, bài báo đề xuất thuật

toán ứng dụng hiệu quả công nghệ FPI để nâng cao ĐTC

cung cấp điện. Chương trình được xây dựng dựa trên phần

mềm MATLAB và được tính toán thử nghiệm trên lưới

điện thực tế tại thành phố Đà Nẵng.

3.3.1. Hàm mục tiêu của bai toán

Hàm mục tiêu để tính toán ứng dụng hiệu quả công

nghệ FPI nhằm nâng cao ĐTC cung cấp điện trong LĐPP:

Min F(x) ≡ [F1(x), F2(x)] (21)

trong đó, F(x) là hàm đa mục tiêu của bài toán; F1(x) là hàm

mục tiêu kinh tế; F2(x) là hàm mục tiêu kỹ thuật.

a. Ham mục tiêu kinh tế

Trong bài báo này, hàm mục tiêu kinh tế được đề xuất

như sau:

𝐹1 = 𝐶𝐹𝑃𝐼 = ∑ 𝛼𝑗 . 𝐶𝑗

𝐹𝑃𝐼𝑗∈Ω𝐶 (22)

Min F1 = min CFPI (23)

Trong đó:

Ωc: tập hợp các vị trí có thể được lắp đặt FPI; CjFPI: chi

phí lắp đặt FPI tại vị trí đó, chi phí này sẽ thay đổi theo

công nghệ FPI (có sử dụng loại hỗ trợ truyền tín hiệu qua

hệ thống SCADA hay không); αj: biến nhị phân xác định

có lắp đặt FPI tại vị trí j hay không.

Yếu tố chi phí thiệt hại do mất điện của khách hàng sẽ

không được xét đến theo điều kiện thực tế ở Việt Nam.

b. Ham mục tiêu kỹ thuật (ĐTC của lưới điên)

Việc ứng dụng công nghệ chỉ báo đường đi sự cố trong

LĐPP góp phần nâng cao ĐTC cung cấp điện thông qua

việc giảm giá trị SAIDI. Do đó hàm mục tiêu ĐTC sẽ là:

Min F2 = min SAIDI (24)

với SAIDI của lưới điện được tính toán theo (4).

c. Xác định các rang buộc

Các ràng buộc có thể có của bài toán bao gồm:

- Theo tính chất của LĐPP, tại các recloser đều có khả

năng xác định có sự cố xảy ra đằng sau nó. Vì vậy các thiết

bị FPI sẽ không được đặt tại các vị trí này.

- Ràng buộc về số lượng thiết bị FPI có thể lắp đặt trên

lưới theo yêu cầu của đơn vị quản lý vận hành.

- Ràng buộc về khoảng cách tối thiểu giữa các FPI.

- Ràng buộc về các nhánh trên lưới điện không thể lắp

đặt FPI (do tình hình thực tế hoặc do yêu cầu chủ quan của

đơn vị quản lý vận hành).

- Ràng buộc về kinh phí tối đa có thể đầu tư cho FPI.

3.3.2. Thuật toán chương trình (Hình 3)

Bước 1: Nhập số liệu lưới điện

- Dữ liệu nhập vào chương trình là cấu trúc lưới điện

(các điểm nút, chiều dài dây dẫn, số lượng khách hàng tại

các nút, vị trí các TBPĐ, các mạch vòng...).

- Suất hỏng hóc và thời gian sửa chữa các phần tử lưới điện.

- Các ràng buộc liên quan đến kỹ thuật và kinh tế.

Bước 2: Nhập thông số liên quan đến thuật toán MOPSO:

số vòng lặp, số lượng phần tử, số lượng nghiệm ưu việt.

Bước 3: Khởi tạo quần thể ban đầu: Tạo ngẫu nhiên

quần thể đầu tiên P0 với n cá thể. Mỗi cá thể bao gồm

m bít nhị phân, với m có giá trị gấp 2 lần số lượng nhánh

của lưới điện. m/2 bít nhị phân đầu tiên thể hiện vị trí các

FPI được lắp đặt trên các nhánh của lưới điện (nếu bít thứ


M có giá trị là 1 thì nhánh M của lưới điện sẽ được lắp đặt

FPI). Tương tự, m/2 bít tiếp theo sẽ xác định công nghệ FPI

được sử dụng cho nhánh đó, nếu bằng 1 thì FPI tương ứng

sẽ được ứng dụng công nghệ SCADA, ngược lại thì chỉ sử

dụng FPI thường.

Hình 3. Lưu đồ thuật toán tối ưu hóa PSO đa mục tiêu

Bước 4: Kiểm tra điều kiện ràng buộc: Đối với mỗi cá

thể phải kiểm tra các ràng buộc như đã nêu trên. Nếu không

thỏa mãn điều kiện ràng buộc thì thực hiện thuật toán để

hiệu chỉnh các cá thể phù hợp với yêu cầu bài toán.

Bước 5: Tính toán các hàm mục tiêu: Tương ứng mỗi

cá thể trong quần thể, tiến hành tính toán các hàm mục tiêu

giá trị kinh tế và chỉ số ĐTC SAIDI.

Bước 6: Dùng thuật toán sắp xếp các nghiệm không

trội: Sử dụng thuật toán phân loại nghiệm không trội và thứ

hạng tương ứng ở phần trước để xác định các bộ nghiệm

ưu việt và phân bố trên biên Pareto.

Bước 7: Lựa chọn một nghiệm ưu việt để hình thành

quần thể mới.

Bước 8: Cập nhật vận tốc và vị trí mới cho các phần tử.

Bước 9: Tính hàm thích nghi cho mỗi phần tử trong

quần thể.

Bước 10: Cập nhật tập nghiệm ưu việt và lưu ở bộ nhớ

ngoài.

Bước 11: Cập nhật pbest cho mỗi phần tử.

Bước 12: Kiểm tra điều kiện dừng (đã đạt đến số lượng

vòng lặp cho trước). Nếu chưa thỏa mãn điều kiện dừng thì

quay lại Bước 6.

Bước 13: Quyết định tập nghiệm tối ưu: Trong tập hợp

nghiệm tối ưu nằm trên biên Pareto, tùy tính chất của bài

toán, tập nghiệm có thể đến từ vài chục đến vài trăm

nghiệm nằm trên biên tối ưu.

Để tạo thuận lợi trong việc ra quyết định chọn nghiệm

tối ưu, sử dụng phương án trọng số nhằm giới hạn lại số cá

thể cần chọn trong tập nghiệm [2]:

min( )i min i minCost SAIDI

i max min max min

Cost Cost SAIDI SAIDIF w w

Cost Cost SAIDI SAIDI

− −= +

− −

(25)

Với: 1Cost SAIDIw w+ = (26)

Trong đó, wcost, wSAIDI là các trọng số, tùy mức độ quan

trọng và quan điểm trong quản lý vận hành, các chỉ số có

giá trị khác nhau.

Bước 14: Kết thúc chương trình: xuất ra kết quả giải

pháp bố trí các FPI tối ưu, tương ứng với giá trị của các

hàm mục tiêu và phương pháp trọng số đã chọn.

4. Kết quả tính toán cho lưới điên thực tế

Ứng dụng thuật toán để tính toán ứng dụng hiệu quả

công nghệ chỉ báo đường đi sự cố cho xuất tuyến 471 Ngũ

Hành Sơn thuộc LĐPP thành phố Đà Nẵng. Tổng số nhánh

của lưới điện: 131 nhánh; 3 điểm liên lạc với nguồn khác

tại các nhánh (3, 73, 114); 1 MC tại trạm; 4 MC Recloser

đường dây; 7 dao cách ly; 2 cầu chì phân đoạn. Thông số

sự cố lưới điện được cho ở Bảng 1, thời gian thao tác TBPĐ

được tính trung bình là 20 phút.

Bảng 1. Thông số sự cố lưới điện

Thiết bị

Suất sự cố

thoáng qua

(lần/năm)

Suất sự cố

vĩnh cửu

(lần/năm)

Thời gian

sửa chữa

(phút)

Dây dẫn trần 0,1352 (*) 0,0748 (*) 30

Cáp bọc trung áp 0,0623 (*) 0,0672 (*) 30

Cáp ngầm trung áp 0,0014 (*) 240

TBA phân phối 0,0200 120

Máy cắt tại trạm 0,0470 60

Máy cắt recloser 0,0010 60

Dao cắt có tải 0,0010 60

Dao cách ly 0,0500 60

Cầu chì tự rơi trung áp 0,0133 30

(*): Đơn vị (lần/km/năm)

4.1. Giả thiết 1: các số liệu nhập vao chương trình

Số vòng lặp tối đa: 100 vòng lặp; số cá thể trong quần

thể: 100 cá thể; số cá thể trong tập nghiệm ưu việt: 15 cá

thể; trọng số lựa chọn theo chỉ tiêu kinh tế: 0,7; trọng số

lựa chọn theo chỉ tiêu kỹ thuật: 0,3; suất đầu tư cho mỗi

FPI thường: 15 triệu đồng/bộ; suất đầu tư cho mỗi FPI có

Bắt đầu

Khởi tạo quần thể (các particle)

Phần tử đang xét

trội hơn hoặc

tương đương

pBest trước đó?

Đánh giá các phần tử. Tìm tập các nghiệm không trội

và lưu vào bộ nhớ ngoài

Chọn phần tử lãnh đạo

Cập nhật vận tốc và vị trí các phần tử

Áp dụng thuật toán đột biến để tăng tính đa dạng

Tính hàm thích nghi

Cập nhật pBest mới

Cập nhật gBest mới

Xuất kết quả

Kết thúc

Yes

Yes

No

No

Đã có kết quả hoặc đủ số

vòng lặp?


kèm theo hệ thống SCADA: 45 triệu đồng/bộ; giới hạn về

số lượng và kinh phí lắp đặt: không giới hạn. Kết quả tính

toán và phân bố nghiệm ưu việt trên biên Pareto ở vòng lặp

cuối cùng được thể hiện như trên Hình 4.

Hình 4. Kết quả phương án tối ưu với giả thiết 1

Nhận xét:

Dựa vào đồ thị trên biên Pareto có thể nhận thấy rằng,

có một số kết quả khác tương đương với kết quả đã nêu

(ĐTC cao hơn, tuy nhiên chi phí đầu tư lớn hơn). Do ở đây

ta đặt giả thiết yếu tố kinh tế có tầm quan trọng hơn so với

yếu tố kỹ thuật (trọng số kinh tế bằng 0,7) nên chương trình

đã đưa ra kết quả nghiêng về mặt kinh tế nhiều hơn.

Tính toán hiệu quả kinh tế với giá bán điện bình quân

1.705 đồng/kWh: kết quả tính toán như ở Bảng 2. Có thể

thấy, thời gian hoàn vốn khá dài là do điều kiện thực tế ở

nước ta chưa tính toán giá trị thiệt hại do khách hàng mất

điện.

Bảng 2. Bảng tính hiệu quả đầu tư với giả thiết 1

SAIDI

(phút)

Điên năng không

cung cấp được

(kWh)

Thanh tiền

(đồng)

Trước lắp đặt 118,4565 15.399,345 26.255.883,23

Sau lắp đặt 75,0951 9.762,363 16.644.828,92

Giá trị làm lợi mỗi năm (đồng) 9.611.054,31

Tổng mức đầu tư (đồng) 135.000.000

Thời gian hoàn vốn (năm) 14,05

4.2. Giả thiết 2

Số vòng lặp tối đa: 2 vòng lặp; số cá thể trong quần thể:

5 cá thể; số cá thể trong tập nghiệm ưu việt: 2 cá thể; trọng

số lựa chọn theo chỉ tiêu kinh tế: 0,7; trọng số lựa chọn theo

chỉ tiêu kỹ thuật: 0,3; suất đầu tư cho mỗi FPI thường:

15 triệu đồng/bộ; suất đầu tư cho mỗi FPI có kèm theo hệ

thống SCADA: 45 triệu đồng/bộ; giới hạn về số lượng FPI

có thể lắp đặt trên lưới điện: 5 thiết bị; giới hạn về kinh phí

lắp đặt: 150 triệu đồng.

Kết quả tính toán và phân bố nghiệm ưu việt trên biên

Pareto ở vòng lặp cuối cùng được thể hiện như trên Hình

5. Với các giả thiết 2 như trên, chương trình đã cho kết quả

phương án tối ưu là: Lắp đặt FPI ở các vị trí nhánh: 8, 34,

82, 122; các nhánh sử dụng FPI kèm theo công nghệ

SCADA: 82,122; chỉ số SAIDI của lưới điện trước khi lắp

đặt FPI: 118,4565 phút; chỉ số SAIDI của lưới điện trước

khi lắp đặt FPI: 88,0127 phút; tổng kinh phí đầu tư: 120

triệu đồng. Tính toán hiệu quả kinh tế với giá bán điện bình

quân là 1.705 đồng/kWh: kết quả tính toán như ở Bảng 3.

Kết quả chạy chương trình với Giả thiết 2 cho thấy đã

có xuất hiện các FPI kèm theo công nghệ SCADA. Trong

khi đó với Giả thiết 1, kết quả chỉ cho ra các FPI loại

thường. Các kết quả ở Bảng 1, 2 cho thấy cần phải đưa yếu

tố đền bù đối với kỳ vọng toán học về thiệt hại cho khách

hàng vào tính toán ĐTC LĐPP thì mới phù hợp với xu

hướng hiện đại trên thế giới và cho kết quả thời gian hoàn

vốn hợp lý, tạo điều kiện để ứng dụng các công nghệ mới

cho LĐPP thông minh.

Hình 5. Kết quả phương án tối ưu với các giả thiết 2

Bảng 3. Bảng tính hiệu quả đầu tư với giả thiết 2

SAIDI

(phút)

Điên năng không

cung cấp được

(kWh)

Thanh tiền

(đồng)

Trước lắp đặt 118.4565 15.399.345 26.255.883,23

Sau lắp đặt 88.0127 11.441.651 19.508.014,96

Giá trị làm lợi mỗi năm (đồng) 6.747.868,27

Tổng mức đầu tư (đồng) 135.000.000

Thời gian hoàn vốn (năm) 20,01

5. Kết luận

Bài báo đã sử dụng lý thuyết tối ưu Pareto, thuật toán tối

ưu hóa bầy đàn đa mục tiêu để xây dựng thuật toán và

chương trình tính toán ứng dụng hiệu quả công nghệ chỉ báo

đường đi sự cố. Chương trình này có thể là công cụ giúp cho

các công ty điện lực tối ưu hóa chỉ số ĐTC cung cấp điện

cho LĐPP. Bài báo đã sử dụng xuất tuyến 471 Ngũ Hành

Sơn để nghiên cứu tối ưu thiết bị chỉ báo đường đi sự cố qua

chương trình tìm kiếm vị trí lắp đặt tối ưu và lựa chọn công

nghệ tối ưu cho TBPĐ. Kết quả tính toán được phân tích chi

tiết cho từng trường hợp cụ thể và hoàn toàn phù hợp với

thực tiễn LĐPP đang được vận hành. Các kết quả nghiên cứu

cũng cho thấy cần phải đưa yếu tố đền bù đối với kỳ vọng

toán học về thiệt hại cho khách hàng vào tính toán ĐTC

LĐPP thì mới phù hợp với xu hướng hiện đại trên thế giới

và cho kết quả thời gian hoàn vốn hợp lý, tạo điều kiện để

ứng dụng các công nghệ mới cho LĐPP thông minh.


Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát

triển Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng trong đề



[1] Thủ tướng Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam,

Quyết định Phê duyệt đề án phát triển Lưới điện Thông minh tai Việt

Nam, Quyết định số 1670/QĐ - TTg ngày 08/11/2012.

[2] Đinh Thành Việt, Trương Nguyễn Quang Minh, Võ Văn Phương,

“Ứng dụng thuật toán di truyền để xác định vị trí tối ưu thiết bị phân đoạn để nâng cao các chỉ số độ tin cậy lưới điện phân phối”, Tap chí

Khoa hoc và Công nghệ Đai hoc Đa Năng, 7(104), 2016, trang 67.

[3] Carlos A. Coello Coello, Gregorio Toscano Pulido, and Maximino

Salazar Lechuga, “Handling Multiple Objectives With Particle Swarm Optimization”, IEEE Transactions on Evolutionary

Computation, 8(3), 2004, pp. 256-279.

[4] Gelan Zhu, Yige MA, Dong Hua, “Reliability programming of

distribution network feeder switches based on Pareto Optimality

Theory”, Journal of Convergence Information Technology, 8(9), 2013, pp. 413-421.

[5] Gustavo Dorneles Ferreira, Arturo Suman Bretas, Ghendy Cardoso

Jr., Optimal Distribution Protection Design Considering

Momentary and Sustained Reliability Indices, IEEE, 2010

Proceedings of the International Symposium, 2010.

[6] H. Falaghi, M. R. Haghifam, M. R. Osouali Tabrizi, Fault Indicators

Effects on Distribution Reliability Indices, 18th International

Conference on Electricity Distribution, 2005.

[7] J. Kennedy and R. Eberhart, Particle swarm optimization, Proc.

IEEE Int. Conf. on Neural Networks, 4, 1995, pp. 1942-1948.

[8] J. Kennedy and R. Eberhart, A discrete binary version of the particle

swarm algorithm, Proc. IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 97), 5, 1997, pp. 4104-4109.

[9] Kirill Netreba, Yury Chistyakov, Elena Kholodova, Application of

Artificial Bee Colony Algorithm for Optimal Distribution Protection

Design, Researches in Environmental and Geological Sciences, 2012, pp. 151-156.

[10] Kwang Y. Lee and Mohamed A. El–Sharkawi, Modern Heuristic

Optimization techniques – Theory and applications to power system,

IEEE Press, A John Wiley & Sons, Inc., Published, 2008.

[11] M. Reyes, C. A. Coello, “Multi-objective particle swarm optimizers:

A survey of the state-of-the-art”, International Journal of

Computational Intelligence Research, 2(3), 2006, pp. 287-308.

[12] R. Billinton and R. N. Allan, Reliability Evaluation of Power

Systems, 2ed, Plenum, New York, 1996.

[13] Y. Shi and R. Eberhart, A modified particle swarm optimizer, in Proc

IEEE Int. Conf. Evol. Comput., 1998, pp. 69-73.

(BBT nhận bai: 01/01/2018, hoan tất thủ tục phản biện: 25/03/2018)


MÔ HÌNH BÀI TOÁN ĐIỆN TỪ VỚI SỰ DỊCH CHUYỂN CỦA CÁC MIỀN DẪN

THÔNG QUA PHƯƠNG PHÁP LIÊN KẾT CÁC BÀI TOÁN NHỎ

MODELING OF ELECTROMAGNETIC PROBLEM WITH MOVING OF CONDUCTING

REGIONS VIA A SUBPROBLEM COUPLED METHOD

Đặng Quốc Vương


Tóm tắt - Trong bài báo này, tính toán và phân tích sự phân bố của từ trường, dòng điện xoáy và tổn hao công suất của bài toán điện từ với sự dịch chuyển vị trí của cuộn dây hoặc miền dẫn sẽ được thực hiện thông qua phương pháp liên kết các bài toán nhỏ (LKBTN). Trình tự của phương pháp được thực hiện như sau: Mô hình của một bài toán điện từ đầy đủ (gồm các cuộn dây, các vùng dẫn từ, các vùng không dẫn từ…) được chia thành các bài toán nhỏ, tương ứng với các cuộn dây hoặc miền dẫn. Mỗi một bài toán nhỏ được giải trên lưới và miền độc lập mà không phụ thuộc vào lưới và miền của các bài toán nhỏ khác, điều này thuận lợi cho việc chia lưới và giảm được thời gian tính toán của bài toán nghiên cứu. Sau đó, nghiệm cuối cùng của bài toán đầy đủ là tập hợp nghiệm của các bài toán nhỏ thông qua phương pháp xếp chồng.

Abstract - In this article, computing and analysing distributions of magnetic fileds, eddy currents and power losses of electromagnetic problems with moving of inductor positions or conductive regions will be performed via a subproblem coupled method. The sequence of the method is presented as follows: modeling of a full electromangetic problem (consisting of stranded inductors, conducting regions, non-conducting regions…) is split into subproblems including stranded inductors or the magnetic regions. Each subproblem is solved on its own mesh and independent domain without depending on the meshes and domains of other subproblems. This facilitates meshing and reducing the time of computation of study problem. The solution of the full problem is then a set of subproblem solutions via a superpositon method.

Từ khóa - phương pháp liên kết các bài toán nhỏ; phương pháp phần tử hữu hạn; dòng điện xoáy; tổn hao; từ trường, véc-tơ từ thế; bài toán từ động.

Key words - subproblem coupled method; finite element method; eddy current; power loss; magnetic field; magnetic vector; magnetodynamics.

1. Giới thiệu

Phương pháp phần tử hữu hạn (PTHH) được phát triển để phân tích và tính toán sự phân bố của từ trường, dòng điện xoáy, tổn hao công suất cũng như mô phỏng các hiện tượng vật lý của bài toán điện từ (được mô tả bởi hệ phương trình Maxwell) trong máy điện, đặc biệt là với bài toán từ tĩnh, bài toán từ động. Tuy nhiên, việc ứng dụng trực tiếp phương pháp PTHH vào các bài toán thực tế có kích thước lớn, với sự dịch chuyển vị trí của các vùng/miền dẫn từ vẫn là một thách thức lớn [1]. Đặc biệt, mô hình hóa các bài toán này càng trở nên khó khăn hơn khi giải bài toán có xét đến sự chuyển động/dịch chuyển vị trí của các vùng/miền dẫn từ so với ví trí xét trước đó, hoặc kích thước của một số bộ phận/miền nghiên cứu có cấu trúc rất nhỏ so với kích thước tổng thể của bài toán.

Để khắc phục hạn chế/ nhược điểm trên, phương pháp LKBTN đã được một số tác giả đề cập trong các nghiên cứu trước [2], [3] để “coupling” các bài toán nhỏ cho các trường hợp tĩnh mà không xét đến sự chuyển động/ dịch chuyển của các vùng/ miễn dẫn. Điểm mới trong bài báo này, tác giả phát triển phương pháp LKBTN để áp dụng cho mô hình bài toán điện từ có xét đến sự dịch chuyển/chuyển động của các vùng/miền dẫn từ, với mục đích để tính chính xác sự thay đổi của các trường (hiệu ứng bề mặt, hiệu ứng gần, từ trường, dòng điện xoáy, tổn hao…) trong hệ thống điện từ. Nhờ đó, bài báo có thể phân tích các tham số điện - từ ứng với các vị trí thay đổi khác nhau của cuộn dây/miền dẫn từ trong hệ thống điện từ. Phương pháp LKBTN áp dụng cho mô hình bài toán từ động và được xây dựng cho phương trình yếu nhận với từ thế véc-tơ a.

2. Phương pháp liên kết bài toán nhỏ

2.1. Phương pháp luận

Phương pháp LKBTN được thực hiện theo nguyên tắc:

Mô hình của một bài toán điện từ đầy đủ (gồm các cuộn

dây, các vùng dẫn từ, các vùng không dẫn từ…) được chia

thành các bài toán nhỏ tương ứng với các cuộn dây hoặc

các miền dẫn có kích thước nhỏ hữu hạn, đó là:

𝐵à𝑖 𝑡𝑜á𝑛 đầ𝑦 đủ (𝑺𝑷)= 𝐵à𝑖 𝑡𝑜á𝑛 𝑛ℎỏ 1 (𝑺𝑷1)+ 𝐵à𝑖 𝑡𝑜á𝑛 𝑛ℎỏ 2 (𝑺𝑷𝟐)+ 𝐵à𝑖 𝑡𝑜á𝑛 𝑛ℎỏ 3 (𝑺𝑷3) + ⋯

Sau đó, mỗi một bài toán nhỏ với kích thước hữu hạn

được giải và thực hiện trên miền và lưới độc lập mà không

ảnh hưởng và phụ thuộc vào lưới và miền của bài toán khác

(Hình 1).

Hình 1. Miền nghiên cứu và đường biên bao quanh

Điều này sẽ giảm được kích thước của bài toán nghiên

cứu, thuận lợi cho việc chia lưới trên mỗi bài toán nhỏ và

tiết kiệm được thời gian tính toán, đặc biệt là với bài toán

có cấu trúc phức tạp và có sự dịch chuyển của các cuộn dây

hoặc các miền/vùng dẫn từ. Các bài toán nhỏ sẽ được liên

kết với nhau thông qua sự ràng buộc của các nguồn mặt

(SSs) và các nguồn khối (VSs). Trong đó, SSs thể hiện sự

thay đổi của các điều kiện biên và điều kiện bờ của các bài

toán nhỏ (SPs) thông qua các bề mặt, VSs thể hiện sự thay

86 Đặng Quốc Vương

đổi của đặc tính vật liệu (mật độ dẫn điện và độ từ thẩm

) của các miền nhỏ, có nghĩa là thay đổi từ miền nhỏ này

đến miền nhỏ khác. Nghiệm tìm được của bài toán nhỏ hiện

tại sẽ là nguồn cho các bài toán kế tiếp thông qua phương

pháp ánh xạ [2], [3]. Sau đó, nghiệm của bài toán đầy

đủ/hoàn thành được tính toán thông qua sự xếp chồng

nghiệm của các bài toán nhỏ và được xác định:

𝒖 = ∑ 𝒖𝑖 , với 𝒖 𝒉, 𝒃, 𝒋, 𝒆 …𝑖∈𝑃 (1)

với P là tập hợp các bài toán nhỏ SPs. Do các bài toán nhỏ

có mối liên hệ và ràng buộc với nhau, nên nghiệm tìm được

trong từng bài toán nhỏ sẽ bị ảnh hưởng và phụ thuộc vào

nhau, điều này sẽ dẫn đến sai số trong quá trình tính toán.

Vì vậy, để đạt được nghiệm chính xác nhất, nghiệm của

mỗi bài toán nhỏ ui phải được hiệu chỉnh thành ui,j (với j là

số lần hiệu chỉnh của các bài toán nhỏ) thông qua quá trình

lặp giữa các bài toán nhỏ SPs. Tiến trình hiệu chỉnh sai số

được xác định:

𝒖𝑖 = ∑ 𝒖𝑖,𝑗 = 𝒖𝑖,1 + 𝒖𝑖,2 + 𝒖𝑖,3 + ⋯ .𝑗 (2)

2.2. Mô hình bài toán từ động

Mô hình 2-D/3-D của bài toán động SPi (với i = 1, 2…

là số thứ tự của các bài toán nhỏ), được giải tại bước i của

phương pháp LKBTN, và được xác định trong miền nghiên

cứu Ωi (Ω𝑖 = Ω𝑐,𝑖 ∪ Ω𝑐,𝑖𝐶 ), với biên là 𝜕Ω𝑖 = Γ𝑖 = Γℎ,𝑖 ∪

Γ𝑒,𝑖 (Hình 2).

Hình 2. Miền nghiên cứu và đường biên bao quanh

Trong đó, Ω𝑐,𝑖 là vùng dẫn từ và Ω𝑐,𝑖𝐶 là vùng không dẫn

từ. Phương trình yếu nhận viết dưới dạng vi tích phân, các

luật trạng thái và các điều kiện biên, điều kiện bờ của các

bài toán nhỏ SPi được xác định thông qua hệ phương trình

Maxwell như sau [1-6]:

curl 𝒉𝑖 = 𝒋𝑖 , div 𝒃𝑖 = 0, curl𝒆𝑖 = − t𝒃𝑖 , (3a - b - c)

𝒉i = 𝑖−1𝒃𝑖 + 𝒉s,i, 𝒋𝑖 = 𝑖𝒆𝑖 + 𝒋𝑠,𝑖 , (4a - b)

𝒏 × 𝒉|Γℎ,𝑖= 𝒋𝑓,𝑖 , 𝒏 ∙ 𝒃|Γ𝑒,𝑖

= 𝒃𝑓,𝑖 , (5a -b)

trong đó, hi là cường độ từ trường, bi là mật độ từ cảm, ei là

cường độ điện trường, 𝒋𝑖 là mật độ dòng điện, 𝜇𝑖 là độ từ thẩm

của vật liệu từ, 𝜎𝑖 là độ dẫn điện và n là véc-tơ pháp tuyến đơn

vị hướng ra ngoài của miền nghiên cứu Ωi. Các trường hs,i, và

js,i trong (4a) và (4b) là các nguồn khối VSs biểu diễn cho sự

thay đổi đặc tính vật liệu từ bài toán thứ nhất (i =1) (với 1 và

1) tới bài toán thứ hai (i =2) (với 2 và 2). Các nguồn khối

VSs hs,2 và js,2 cho bài toán thứ hai được xác định:

𝒉s,2 = (2−1 −

1−1)𝒃1, 𝒋s,2 = (𝜎2 − 𝜎1)𝒆1 (6a -b)

và ta có các quan hệ: 𝒉1 + 𝒉2 = 1−1(𝒃1+𝒃2) và

𝒋1 + 𝒋2 = 𝜎1(𝒆1 + 𝒆2). Các điều kiện biên (các trường

mặt) jf,i, bf,i trên biên 𝒏 × 𝒉|Γℎ,𝑖 và 𝒏 ∙ 𝒃|Γ𝑒,𝑖

trong công thức

(5a-b) được xem như là các nguồn mặt SSs và được xác

định từ nghiệm của bài toán thứ nhất SP1 (trước đó) [2-3].

3. Phương trình yếu nhận

3.1. Phương trình yếu nhận cho từ thế véc-tơ a

Phương trình (3b-c) đã được biểu diễn cho từ thế

véc-tơ ai và điện thế vô hướng I thông qua biểu thức:

curl 𝒂𝒊 = 𝒃𝑖 , 𝒆𝑖 = −𝑡𝒂𝒊 − grad 𝑖, với 𝒖𝒊 = grad 𝑖.

(7a -b - c)

Dựa vào định luật Ampere (3a) [1] - [6], phương trình

yếu nhận cho từ thế véc-tơ ai được viết như sau

(𝜇𝑖−1curl 𝒂𝑖 , curl𝒂′)Ω𝑖

+ (𝒉𝒔,𝒊, curl𝒂′)Ω𝑖

− (𝒋𝒔,𝒊, 𝒂′)Ω𝑖

+(𝜎𝑖𝑡𝒂𝒊, 𝒂′)

Ω𝑐,𝑖+ (𝜎𝑖𝒖𝒊, 𝒂′)Ω𝑐,𝑖

= 0, ∀ 𝒂′ ∈ 𝐹𝑖1(Ω𝑖),

(8)

trong đó, 𝐹𝑖1(Ω𝑖)

là không gian hàm được xác định miền

nghiên cứu Ωi (bao gồm Ωc và ΩcC), và bao gồm các hàm

nội suy (hàm dạng) cho trường ai và hàm thử “test

function” a' (tại miền rời rạc, không gian hàm này được

xác định thông qua các phần tử hữu hạn cạnh [6]). Các ký

hiệu (·, ·) và < ·, · > lần lượt là các tích phân khối được

xác định trong miền và tích phân mặt được xác định

trên biên ∂Ω = (với Γ = Γh U Γe). Trong đó, tích phân mặt

trên biên h kể đến điều kiện biên (5a-b), được xác định

bằng không. Trường hs,i là trường nguồn, và js,i là mật độ

dòng điện được đặt vào cuộn dây.

Trường hợp khi xét đến sự dịch chuyển/chuyển động

của một miền/vùng nào đó trong bài toán nghiên cứu,

phương trình yếu nhận liên quan đến dòng điện I1 và điện

áp U1 (là các giá trị được cho trước hoặc được xác định từ

bài toán trước) được viết lại như sau:

(𝑡𝒂1, 𝒋′)Ω𝑠,2+ (𝑡𝒂1, 𝒋′)Ω𝑠,1

+ 𝑅1𝐼 = −𝑈, (9)

trong đó, R1 là điện trở của cuộn dây và 𝒋′ là một hàm thử

dòng điện được xác định cho cuộn dây, đó là:

𝒋′ = 𝒋𝑠,2 = 𝑁𝑠/𝑆𝑠𝒕, (10)

với Ns là số vòng của cuộn dây, Ss là diện tích bề mặt của

toàn bộ cuộn dây, và t là thành phần véc-tơ tiếp tuyến theo

hướng của cuộn dây [8], [9]. Giải phương trình (8) kết hợp

phương trình (9), ta tìm được nghiệm của bài toán.

Trường hợp khi vị trí của cuộn dây/miền dẫn được dịch

chuyển/thay đổi, tức là nghiệm tìm được từ phương trình

(8) và (9) sẽ không còn chính xác nữa, vì miền nghiên cứu

đã thay đổi Ω𝑐,2,1. Vì vậy, một tiến trình lặp sẽ được thực

hiện để tìm được nghiệm chính xác của bài toán, đó là:

𝑈 = −(𝑡𝒂1, 𝒋𝑠,2)Ω𝑐,2,1

. (11)

Trong phương trình (12), nghiệm 𝒂1 của bài toán nhỏ

SP1 được thể hiện thông qua đại lượng (𝑡𝒂1, 𝒋′)Ω𝑠,2,1sẽ

được ánh xạ lên lưới của bài toán SP2. Vì vậy, nghiệm của

bài toán nhỏ SP1 sẽ là nguồn cho bài toán nhỏ SP2 và

phương trình (8) được viết lại như sau:

(𝜇2−1curl 𝒂2, curl𝒂1)Ω2

+ (𝒉𝒔,𝟐, curl𝒂1)Ω2

= 0, (12)


(𝜇1−1curl 𝒂1, curl𝒂2)Ω1

+ (𝒉𝒔,1, curl𝒂2)Ω1

− (𝒋𝒔,1, 𝒂2)Ω1

+(𝜎1𝑡𝒂1, 𝒂2)

Ω𝑐,1+ (𝜎1𝒖1, 𝒂2)Ω𝑐,1

= 0. (13)

Các trường nguồn 𝒉𝑠,1 và 𝒋𝑠,1 trong phương trình (12)

và (13) đã được xác định từ phương trình (4a-b).

3.2. Phương pháp anh xạ (lưới-tới-lưới)

Như đã đề cập ở Phần 2, nghiệm ai đạt được từ bài toán

nhỏ thứ nhất (i =1) với miền nghiên cứu Ω1 Ω, sẽ được

xem như là các nguồn mặt SSs và các nguồn khối VSs để

cấp cho bài toán nhỏ hiện tại/kế tiếp (i = 2) với miền nghiên

cứu Ω2 Ω. Tại miền rời rạc nghiệm a1 được xác định

trong lưới của bài toán nhỏ SP1 (miền Ω1) sẽ được ánh xạ

trên lưới của bài toán nhỏ SP2 (miền Ω2). Quá trình này

được thực hiện thông qua phương pháp ánh xạ [2-3], đó là:

(curl 𝒂1−2(á𝑛ℎ 𝑥ạ), curl𝒂′)Ω2

= (curl 𝒂1, curl𝒂′)Ω2,

∀ 𝒂′ ∈ 𝐹21 (Ω2), (14)

trong đó, 𝐹21(Ω2)

là không gian hàm được xác định cho

nguồn ánh xạ a1-2(ánh xạ) và hàm thử a'.

4. Bài toán ứng dụng

Trên cơ sở phương trình yếu nhận xây dựng cho công

thức từ thế véc-tơ a ở phần 3, tác giả sử dụng phần mềm

Gmsh [7] để xây dựng mô hình với kích thước hình học

thực tế của bài toán, và phần mềm GetDP [8] để xây dựng

mô hình toán với các phương trình yếu nhận.

Xét bài toán ứng dụng với mô hình 2-D như thể hiện

trong Hình 3. Mô hình gồm hai cuộn dây (phía trên và phía

dưới), mỗi cuộn dây được quấn 1.000 vòng, dòng điện kích

thích trực tiếp là 2,5A, hai lõi thép kỹ thuật điện (bên trái và

bên phải) có độ từ thẩm tương đối r = /0 =100. Miền (lõi)

dẫn từ ở giữa hai lõi thép và cuộn dây, có mật độ dẫn điện

và độ từ thẩm tương đối lần lượt là =5,9 107/.m và r = 1

(kích thước ngoài của lõi giữa là 75 mm x 200 mm, chiều

rộng tại vị trí giữa theo chiều cao là 25 mm), và có thể dịch

chuyển lên trên hoặc xuống dưới. Mô hình chia lưới 2-D của

các bài toán được thể hiện trong Hình 3, với các kích thước

lưới khác nhau. Sự phân bố của mật độ từ cảm b1 (trên) trong

mô hình lưới không bao gồm miền dẫn ở giữa, và cường độ

từ trường h1 (dưới) ứng với sự dịch chuyển của miền dẫn

được thể hiện trong Hình 3. Kết quả cho thấy, khi áp dụng

phương pháp LKBTN thì lưới của bài toán hiện tại không

phụ thuộc vào lưới của bài toán trước đó hoặc lưới của bài

toán kế tiếp, đặc biệt là với sự dịch/thay đổi vị trí của các

miền dẫn. Điều này làm cho việc tính toán trở nên đơn giản

hơn, tiết kiệm được thời gian tính toán vì không phải chia lại

lưới của các bài toán trước hoặc sau đó. Hình 4 biểu diễn

nghiệm của từng bài toán nhỏ SP1 (trái), SP2 (giữa) và SP3

(phải) với sự chuyển động/dịch chuyển của miền dẫn từ trên

xuống dưới với vận tốc dịch chuyển là 28 m/s. Khi miền dẫn

ở vị trí phía trên, mật độ từ cảm phân bố trong miền dẫn là

nhỏ nhất, do tại vị trí này hầu như chỉ bị ảnh hưởng của từ

trường sinh ra của cuộn dây phía trên. Khi miền dẫn dịch

chuyển xuống vị trí chính giữa hai cuộn dây và lõi thép, mật

độ từ cảm phân bố trong miền dẫn là lớn nhất, do chịu ảnh

hưởng của từ trường sinh ra của cả hai cuộn cuộn dây phía

trên và phía dưới. Tương tự, khi miền dẫn dịch chuyển

xuống phía dưới và xa dần cuộn dây phía trên, mật độ từ cảm

trên miền dẫn lại tiếp tục giảm như trường hợp ban đầu.

Tổn hao công suất trên miền dẫn dịch chuyển với các

tốc độ khác nhau cũng được chỉ ra trong Hình 5. Giá trị của

tổn hao công suất sẽ thay đổi với các vị trí khác nhau của

miền dẫn. Cụ thể, khi miền dẫn ở vị trí chính giữa hai cuộn

dây và lõi thép, tổn hao sẽ có giá trị lớn nhất ứng với vận

tốc chuyển động của miền dẫn là 56 m/s. Khi vận tốc

chuyển động của miền dẫn không đổi, giá trị tổn hao sẽ

giảm dần khi miền dẫn từ được dịch chuyển lên trên hoặc

xuống dưới, xa khu vực chính giữa hai cuộn dây.

Hình 3. Sự phân bố của mật độ từ cảm b1 (trên) trong lưới mô

hình lưới (không bao gồm miền dẫn ở giữa) và cường độ từ

trường h1 (dưới) ứng với sự dịch chuyển của miền dẫn

88 Đặng Quốc Vương

Hình 4. Sự phân bố của mật độ từ cảm ứng với mỗi sự

dịch chuyển của miền dẫn là một bài toán nhỏ, cụ thể:

b1 (SP1, trên), b2 (SP2, giữa) và b3 (SP3, dưới)

Hình 5. Tổn hao công suất trên các miền dẫn dịch chuyển với

các tốc độ khác nhau

5. Kết luận

Phương pháp LKBTN đã được phát triển cho bài toán với

mô hình từ động có xét đến sự chuyển động/dịch chuyển của hệ

thống. Đầu tiên bài toán được giải khi không kể đến bất kỳ sự

dịch chuyển/chuyển động của các phần dẫn, nghiệm tìm được

sau đó được xem như là nguồn để cấp cho bài toán mà có kể

đến sự chuyển động của các vùng dẫn. Ứng với mỗi vị trí dịch

chuyển khác nhau của miền dẫn, sẽ có một hệ lưới và kích thước

mô hình phù hợp, và mỗi một bài toán sẽ được giải trên lưới độc

lập mà không phụ thuộc vào lưới của bài toán khác, điều này

thuận lợi cho việc chia lưới cũng như giảm được thời gian tính

toán như đã trình bày trong nội dung của bài báo.

Kết quả đạt được từ việc áp dụng công thức từ thế véc-tơ

a sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu có cơ sở phân tích về sự

phân bố từ trường, dòng điện xoáy và tổn hao công suất trong

miền dẫn khi kể đến sự chuyển động của hệ thống. Đây cũng

là cơ sở để phát triển cho công thức véc-tơ cường độ từ trường

h, và sẽ được phát triển/mở rộng ở nghiên cứu tiếp theo.


[1] C. Geuzaine, P. Dular, and W. Legros, “Dual formulations for the modeling of thin electromagnetic shells using edge elements”, IEEE

Trans. Magn., Vol. 36, No. 4, 2000, pp. 799-802.

[2] Vuong Q. Dang, P. Dular, R. V. Sabariego, L. Krähenbühl, C. Geuzaine,

“Subproblem approach for Thin Shell Dual Finite Element

Formulations”, IEEE Trans. Magn., Vol. 48, No. 2, 2012, pp. 407-410,

[3] P. Dular, Vuong Q. Dang, R. V. Sabariego, L. Krähenbühl and C.

Geuzaine, “Correction of thin shell finite element magnetic models

via a subproblem method”, IEEE Trans. Magn., Vol. 47, No. 5, 2011, pp. 158-161.

[4] Gerard Meunier, The Finite Element Method for Electromagnetic

Modeling, John Wiley & Sons, Inc., 2008.

[5] S. V. Kulkarni, J. C. Olivares, R. Escarela-Perez, V. K. Lakhiani, and J. Tur-owski, “Evaluation of eddy currents losses in the cover

plates of distribution transformers”, IET Sci., Meas. Technol 151,

No. 5, 2004, pp. 313-318.

[6] C. Geuzaine, High oder hybrid finite element schems for Maxwell’s equations taking thin structures and global quantities into account,

Ph.D. thesis, University of Liege, Belgium, 2001.

[7] Christophe Geuzaine, Jean-François Remacle, Gmsh Reference

Manual, University of Liege, Belgium, 2015.

[8] Patrick Dular, Christophe Geuzaine, GetDP Reference Manual, University of Liege, Belgium, 2014.



NHÂN GIỐNG IN VITRO LOÀI HOA LAN QUÝ HIẾM HUYẾT NHUNG TRƠN

(RENANTHERA IMSCHOOTIANA ROLFE)

IN VITRO PROPAGATION OF A PRECIOUS ORCHID SPECIES

RENANTHERA IMSCHOOTIANA ROLFE

Trần Quang Dần1,2, Nguyễn Minh Lý1, Võ Châu Tuấn1 1Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng; [email protected], [email protected]

2Đại học Kagawa, Nhật Bản; [email protected]

Tóm tắt - Huyết nhung trơn (Renanthera imschootiana Rolfe) là một loài hoa phong lan nhiệt đới quý hiếm. Trong bài báo, nhóm tác giả đã khảo sát ảnh hưởng của các chất điều hòa sinh trưởng (ĐHST) đến khả năng nhân nhanh in vitro loài hoa này. Hạt nảy mầm ưu thế trên môi trường MS (Murashige – Skoog, 1962) sau 45 ngày. Protocorm nhân nhanh tốt nhất trên môi trường MS bổ sung 1,0 mg/L KIN (Kinetin), 0,5 mg/L NAA (axít α-naphthaleneacetic), 15% CW (nước dừa), và 1,0 g/L AC (than hoạt tinh). Chồi đươc nhân nhanh từ protocorm nuôi cấy trên môi trường MS bổ sung 1,5 mg/L KIN và 15% CW với hệ số nhân chồi đạt 15,33 chồi/mẫu cấy sau 12 tuần. Sự sinh trưởng của chồi tốt nhất với chiều cao đạt 1,07 cm sau 8 tuần trên môi trường MS bổ sung 2,0 mg/L BA (6-benzylaminopurine), 0,25 mg/L NAA, và 15% CW. Môi trường MS bổ sung 1,0 mg/L NAA là thich hơp để tạo rễ với 2,4 rễ/chồi sau 8 tuần. Cây con trồng ở giá thể dớn + than (1:1) thich nghi tốt ở điều kiện vườn ươm với tỷ lệ sống sót 91,6%.

Abstract - Renanthera imschootiana Rolfe, an extremely precious and horticultural valuable tropical epiphytic orchid, needs to be conducted in vitro propagation. In this study, we investigate the effect of phytohormones on rapid in vitro propagation of this orchid species. Seed germination is favorable in basal medium MS (Murashige – Skoog, 1962) for 45 days after sowing. Protocorm proliferation is the best in the MS medium supplemented with 1.0 mg/L KIN (Kinetin), 0.5 mg/L NAA (α-naphthaleneacetic acid), 15% CW (coconut water). The MS medium added with 1.5 mg/L KIN and 15% CW is suitable for shoot multiplication from protocorm, with average number of the regenerated shoots per explant up to 15.33 after 12 weeks. The growth of the shoots is the best in the MS medium combined with 2.0 mg/L BA (6-benzylaminopurine), 0.25 mg/L NAA, and 15% CW, with average height of the shoots reaching1.0 cm during 8 weeks. The highest rate of rooting from the shoots, on average 2.4 roots per shoot, is obtained in the MS medium fortified with 1.0 mg/L NAA after 8 weeks. The plantlets are transplanted to substrate mixture of sphagnum moss and peat with ratio of 1:1 adapted to natural greenhouse condition with survival rate of 91.6%.

Từ khóa - huyết nhung trơn; nuôi cấy mô tế bào; nhân giống in vitro; tái sinh cây con; protocorm; nảy mầm không cộng sinh.

Key words - Renanthera imschootiana Rolfe; plant tissue culture; rapid in vitro propagation; plantlet transplantation; protocorm; asymbiotic germination.


Huyết nhung trơn (Renanthera imschootiana Rolfe),

hay còn gọi là lan Phượng Vĩ, là một loài phong lan quý

hiếm, có xuất xứ tự nhiên từ một số khu rừng nguyên sinh

đặc trưng với độ cao 1.000 – 1.500 m thuộc tỉnh Quảng

Châu - Trung Quốc, Ấn Độ, Myanmar, và Việt Nam

[2, 11]. Huyết nhung trơn thuộc nhóm lan đơn thân, phát

hoa phân cành với 20 - 30 hoa, hoa có màu đỏ, đốm vàng

ở cánh hoa, thời gian nở hoa kéo dài hơn 3 tuần [2, 14].

Huyết nhung trơn được Hiệp hội Thương mại Động - Thực

vật hoang dã CITES (2013) (theo Wikipedia, CITES là viết

tắt của “Công ước về thương mại quốc tế các loài động,

thực vật hoang dã nguy cấp”) liệt vào danh mục thực vật bị

đe dọa và có nguy cơ tuyệt chủng, vì những lo ngại trước

sự khai thác quá mức loài lan này từ tự nhiên. Với cấu trúc

hoa độc đáo, đẹp, lâu tàn, và thích nghi được với nhiệt độ

20 - 32°C, Huyết nhung trơn đã được sử dụng cho mục đích

trang trí dưới dạng hoa chậu hoặc hoa cắt cành, và cũng

được xem như là một loài hoa có giá trị kinh tế. Ngoài ra,

loài lan này cũng được sử dụng làm cây bố mẹ để lai tạo

các loài lan lai cùng chi [15]. Ở Việt Nam, Huyết nhung

trơn chỉ phân bố tự nhiên ở một số vùng núi khu vực Tây

Bắc Bộ, Nam Trung Bộ, và cũng đang ở trong tình trạng

cần được bảo tồn [6, 13].

Nuôi cấy mô tế bào thực vật được xem là công cụ hữu

hiệu trong việc nhân giống và góp phần bảo tồn in vitro

nhiều loài hoa lan quý hiếm [1]. Seeni và cộng sự [11] lần

đầu tiên đề cập về sự cảm ứng chồi trực tiếp từ cuống lá

non (34 -38 chồi/mẫu lá) sau 20 tuần cấy chuyển liên tục

trên môi trường Mitra có bổ sung kết hợp BA và NAA. Cây

con tái sinh không có sự biến đổi hình thái và số lượng

nhiễm nhắc thể [11]. Với nguồn mẫu ban đầu là hạt, Wu và

cộng sự [15] đã thiết lập điều kiện nảy mầm không cộng

sinh in vitro, nhân nhanh protocorm với hệ số nhân 2,88

protocorm/protocorm, và tái sinh cây con từ protocorm đạt

tỷ lệ khá cao (95,67%). Cây con tái sinh đã cho thấy sự

thích nghi ở cả điều kiện vườn ươm và môi trường sống tự

nhiên của nó [15]. Nhìn chung, các nghiên cứu này đã bước

đầu thiết lập được các điều kiện tái sinh in vitro và nhân

nhanh protocorm; tuy nhiên, với hệ số nhân còn hạn chế

(2,88 protocorm/protocorm) và môi trường nuôi cấy sử

dụng nhiều chất hữu cơ bổ sung [15], thời gian nuôi cấy

kéo dài [11], nên làm hạn chế tính hiệu quả của việc ứng

dụng các kết quả thu được vào sản xuất thực tế. Bên cạnh

đó, điều kiện nhân nhanh chồi từ protocorm vẫn chưa được

khảo sát, một bước rất quan trọng để nâng cao hiệu quả

nhân giống [1]. Ngoài ra, ở Việt Nam cho đến nay vẫn chưa

có một công trình nghiên cứu nào công bố liên quan đến

việc nhân giống in vitro loài cây này.

Dựa vào các kết quả nghiên cứu đã trình bày ở trên,

trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã tiến hành khảo sát

các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tái sinh protocorm,

chồi, và rễ để hoàn thiện quy trình nhân giống in vitro loài

lan Huyết nhung trơn một cách có hiệu quả và có tiềm năng

ứng dụng sản xuất thực tiễn, góp phần bảo tồn nguồn gen

quý hiếm này ở điều kiện Việt Nam.



90 Trần Quang Dần, Nguyễn Minh Lý, Võ Châu Tuấn

2. Phương pháp nghiên cứu

2.1. Khử trùng mẫu vật và nảy mầm hạt

Quả lan sau khi thụ phấn 5 tháng đã được thu từ các cây

lan Huyết nhung trơn bố mẹ (cây bố mẹ được thu thập từ

Vườn Quốc gia Kon Ka Kinh, tỉnh Gia Lai). Quả được rửa

sạch dưới vòi nước chảy và khử trùng bề mặt quả theo phương

pháp đã được mô tả bởi Wu và cộng sự [15]. Hạt được tách ra

và gieo trên môi trường cơ bản MS có bổ sung 0,5 - 2,0 mg/L

BA + 1,0 g/L AC. Thời gian bắt đầu nảy mầm (ngày) được

xác định dựa vào sự hình thành cấu trúc protocorm [15]; tỷ lệ

hạt nảy mầm và đặc điểm sinh trưởng protocorm được đánh

giá sau 8 tuần nuôi cấy. Khoảng 500 – 1.000 hạt được gieo

trong 1 bình nuôi cấy và lặp lại với 03 bình.

2.2. Nhân nhanh protocorm

Protocorm 8 tuần tuổi sau khi nảy mầm được cấy chuyển

qua môi trường MS bổ sung 1,0 mg/L KIN kết hợp với 0,25

- 1,0 mg/L NAA + 1,0 g/L AC. Ngoài ra, 15% (v/v) CW sau

khi lọc bằng giấy lọc cũng được bổ sung vào các môi trường

nuôi cấy để khảo sát ảnh hưởng tăng cường của nước dừa

đến khả năng nhân nhanh protocorm. Khả năng nhân nhanh

protocorm sau 8 tuần nuôi cấy được đánh giá thông qua tỷ lệ

mẫu cấy phát sinh protocorm mới (%), khả năng nhân nhanh,

và đặc điểm sinh trưởng của protocorm.

2.3. Tái sinh và sinh trưởng chồi (nhân nhanh chồi)

Protocorm sau khi nhân nhanh được tách thành từng

khối có đường kính khoảng 5 mm và cấy chuyển trên môi

trường MS + 15% CW và bổ sung 0,5 - 2,0 mg/L KIN riêng

lẻ hoặc kết hợp với 0,3 mg/L NAA. Khả năng nhân nhanh

và sinh trưởng chồi từ protocorm được đánh giá thông qua

số chồi/mẫu protocorm, tỷ lệ protocorm tái sinh chồi (%),

và đặc điểm sinh trưởng của chồi sau 12 tuần nuôi cấy.

Các chồi phát sinh từ protocorm có chiều cao khoảng

0,3 cm được nuôi cấy trên các môi trường MS + 15% CW

và bổ sung 1,0 - 2,0 mg/L BA kết hợp với 0,25 - 1,0 mg/L

NAA. Khả năng sinh trưởng của chồi được đánh giá sau

8 tuần nuôi cấy thông qua số lá/chồi, chiều cao chồi (cm),

đặc điểm sinh trưởng của chồi.

2.4. Tạo rễ

Các chồi có chiều cao khoảng 1,0 cm với 2 - 3 lá được cấy

lên môi trường MS + 1,0 g/L AC và bổ sung 0,25 - 1,0 mg/L

NAA để khảo sát khả năng tạo rễ và phát triển cây hoàn chỉnh.

Thời gian xuất hiện rễ, tỷ lệ chồi phát sinh rễ (%), số rễ/chồi,

chiều dài rễ (cm) được quan sát sau 8 tuần nuôi cấy.

2.5. Huấn luyện cây con

Cây con tái sinh hoàn chỉnh có chiều cao khoảng 1,0 cm

với 2 - 3 rễ được duy trì trong các bình nuôi cấy ở điều kiện

ánh sáng và nhiệt độ phòng trong khoảng 10 ngày. Sau đó,

cây được chuyển ra khỏi bình nuôi cấy, rửa sạch môi trường

và trồng trên 3 loại giá thể: dớn, than + dớn (tỷ lệ 1:1), và

than + dớn + xơ dừa (tỷ lệ 1:1:1) trong điều kiện vườn ươm

có nhiệt độ trung bình 28±3°C, độ ẩm 80-90%, và ánh sáng

tự nhiên. Khả năng thích nghi của cây con được đánh giá

thông qua tỷ lệ sống sót và tình trạng của cây sau 2 tuần.

2.6. Điều kiện nuôi cấy in vitro và bố trí thí nghiệm

Toàn bộ các công thức môi trường nuôi cấy được chuẩn

bị với 30 g/L sucrose, 8 g/L agar, và điều chỉnh pH = 5,8

trước khi hấp khử trùng ở điều kiện 121°C, áp suất 1,0 atm,

15 phút. Mỗi bình nuôi cấy (thể tích 500 ml) chứa 90 ml

môi trường và 5 mẫu (protocorm hoặc chồi). Mẫu nuôi được

duy trì trong điều kiện phòng nuôi với nhiệt độ 25°C, cường

độ chiếu sáng 2.000 lux, thời gian chiếu sáng 12 h/ngày.

Các thí nghiệm được thiết kế ngẫu nhiên, mỗi công thức thí

nghiệm được thực hiện với 2 bình nuôi cấy và lặp lại 03 lần.

Dữ liệu được phân tích bằng phần mềm thống kê SAS

ver.11 với các thuật toán ANOVA và Ducan’s test.


3.1. Ảnh hưởng của BA đến khả năng nảy mầm của hạt

Các bộ phận khác nhau, như chồi đỉnh, lá, phát hoa,

hạt,… thường được sử dụng làm vật liệu nuôi cấy ban đầu

trong các nghiên cứu nuôi cấy mô tế bào hoa lan [5]. Ngoài

sự tái sinh tự nhiên, khả năng nảy mầm của hạt thường

được tăng cường bởi các môi trường nuôi cấy có chứa các

chất dinh dưỡng và ĐHST khác nhau [7]. Ví dụ, Hossain

và cộng sự [7] đã thu được sự nảy mầm với tỷ lệ 100% khi

gieo hạt lan Cymbidium giganteum Wall. ex Lindl trên môi

trường Mitra có bổ sung 1,0 mg/L BA. Wu và cộng sự [15]

đã công bố tỉ lệ nảy mầm tốt nhất của hạt lan Huyết trung

trơn đạt 93,1% trên môi trường cơ bản ¼MS có chứa

0,5 mg/L NAA + 1,0 g/l pepton + 20% CW + 1,0 g/L AC.

Trong thí nghiệm này, nhóm tác giả đã sử dụng môi trường

MS có bổ sung 0,5 - 2,0 mg/L BA để khảo sát ảnh hưởng

của nó đến khả năng nảy mầm của hạt. Kết quả thu được ở

Bảng 1 cho thấy, khả năng nảy mầm hạt tốt hơn trên môi

trường cơ bản MS không bổ sung BA, thời gian nảy mầm

sau 45 ngày với các protocorm có màu xanh đậm, to khỏe

(Bảng 1, Hình 1A). Sự nảy mầm càng bị hạn chế khi tăng

dần nồng độ BA với các protocorm có màu xanh nhạt, sức

sống yếu sau 8 tuần nuôi cấy.

Bảng 1. Ảnh hưởng của BA đến khả năng nảy mầm của

hạt sau 8 tuần gieo hạt

BA

(mg/L)

Thời gian

nảy mầm (ngày)

Tỷ lệ hạt

nảy mầm*

Đặc điểm hinh

thái của protocorm

- 45 +++ Protocorm to, màu xanh đậm

0,5 50 ++ Protocorm nhỏ, màu xanh nhạt

1,0 57 + Protocorm nhỏ, sinh trưởng yếu

2,0 65 + Protocorm nhỏ, sinh trưởng yếu

* Tỷ lệ nảy mầm của hạt được ước lượng và thể hiện qua các kí hiệu: +++: cao, ++: khá; +: trung bình.

Trong điều kiện khó xác định chính xác tỷ lệ phần trăm

hạt nảy mầm do kích thước hạt rất bé; tuy nhiên, theo ước

lượng của nhóm tác giả, tỷ lệ nảy mầm của hạt đạt khoảng

90% trên môi trường MS, khác biệt không đáng kể so với

kết quả đã được báo cáo bởi Wu và cộng sự [15]. Tuy

nhiên, quan sát hình thái cho thấy hạt có xu hướng hình

thành các protocorm hơn là chồi trên các môi trường đã

khảo sát sau 8 tuần (Hình 1A). Điều này cho thấy sự bổ

sung BA riêng lẻ là không thích hợp cho sự phát triển tiếp

theo của chồi sau giai đoạn phát sinh protocorm từ hạt.

3.2. Ảnh hưởng của KIN, NAA, và CW đến khả năng

nhân nhanh protocorm

Các protocorm sau khi xuất hiện từ sự nảy mầm của hạt


có thể tiếp tục duy trì và nhân nhanh trên môi trường nuôi

cấy thích hợp. Việc xác định môi trường nuôi cấy tối ưu để

nhân nhanh các protocorm sẽ làm tăng hiệu quả của quy

trình nhân giống [1, 14]. Wu và cộng sự [15] đã khảo sát

khả năng nhân nhanh của protocorm trên môi trường bổ

sung NAA kết hợp BA và sự kết hợp 0,5 mg/L NAA + 1,5

mg/L BA + 20% CW + 1,0 g/L pepton đã cho hiệu quả

nhân protocorm tốt nhất với hệ số nhân đạt 2,88 sau 8 tuần.

Ngoài BA, KIN cũng thường được sử dụng để cảm ứng sự

tái sinh và nhân nhanh protocorm ở nhiều loài lan [4].

Bảng 2. Ảnh hưởng của chất KIN, NAA, and CW đến khả năng

nhân protocorm sau 8 tuần

CW

(%)

KIN

(mg/L)

NAA

(mg/L)

Tỷ lệ mẫu phát sinh

protocorm (%)

Khả năng

nhân nhanh*

- - - 26,67 +

- 1,0 0,25 35,55 +

- 1,0 0,50 64,45 +++

- 1,0 0,75 44,44 ++

- 1,0 1,00 35,54 ++

15 1,0 0,25 46,41 ++

15 1,0 0,50 91,10 ++++

15 1,0 0,75 84,45 +++

15 1,0 1,00 82,22 ++

*Khả năng nhân nhanh protocorm được ước lượng và thể hiện

qua các kí hiệu: ++++: cao, +++: khá; ++: trung bình; +: yếu

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã khảo sát ảnh

hưởng kết hợp của 1,0 mg/L KIN và 0,25 - 1,0 mg/L NAA

lên khả năng nhân nhanh protocorm của cây lan Huyết

nhung trơn (Bảng 2). Kết quả cho thấy, môi trường MS bổ

sung KIN và NAA đã tăng cường khả năng nhân nhanh

protocorm so với môi trường không có chất ĐHST, khả

năng nhân nhanh tốt nhất trên môi trường chứa 1,0 mg/L

KIN + 0,5 mg/L NAA với tỷ lệ mẫu protocorm nuôi cấy

cảm ứng protocorm mới đạt 64,55% và khả năng nhân

nhanh đáng kể sau 8 tuần (Bảng 2, Hình 1B). CW thường

được bổ sung vào môi trường nuôi cấy để kích thích sự

hình thành protocorm [5]; ở đây việc bổ sung 15% CW vào

môi trường nuôi cấy đã ảnh hưởng tích cực đến khả năng

nhân nhanh protocorm, tăng 1,5 - 2,0 lần so với môi trường

không bổ sung CW. Protocorm vẫn duy trì khả năng nhân

nhanh trên môi trường chứa 1,0 mg/L KIN + 0,5 mg/L

NAA + 15% CW với tỷ lệ mẫu cảm ứng protocorm đạt

91,1% (Bảng 2; Hình 1C). Mặc dù nhóm tác giả không thể

xác định chính xác hệ số nhân nhanh do các protocorm tạo

thành chồng chéo lẫn nhau, khó tách rời; tuy nhiên, căn cứ

vào việc tăng thể tích mẫu thu được nhóm tác giả ước lượng

hệ số nhân nhanh khoảng 2 - 3 lần trên môi trường tối ưu

và các protocorm vẫn duy trì khả năng nhân nhanh qua

nhiều lần cấy chuyển. Như vậy, việc bổ sung 1,0 mg/L KIN

+ 15% CW vào môi trường nuôi cấy đã mang lại hiệu quả

nhân nhanh protocorm tương tự với môi trường nuôi cấy

nhân nhanh protocorm đã thiết lập bởi Wu và cộng sự

(2014), cho thấy tính hiệu quả của việc ứng dụng môi

trường nuôi cấy này trong sản xuất, bởi thành phần môi

trường đơn giản hơn [15].

3.3. Ảnh hưởng của KIN và NAA đến khả năng tái sinh

chồi từ protocorm

Thông thường, các protocorm hình thành từ hạt có khả

năng tiếp tục phân hóa tự nhiên thành chồi; tuy nhiên, để

tăng hiệu quả nhân giống in vitro, các chất ĐHST thường

được bổ sung vào môi trường nuôi cấy để kích thích sự nhân

chồi từ protocorm [1]. Ảnh hưởng của NAA kết hợp với dịch

chiết chuối (BH) đến khả năng tái sinh và sinh trưởng của

chồi từ protocorm, với hiệu quả tốt nhất (95,67%) trên môi

trường bổ sung 1,0 mg/L NAA + 100 g/L BH + 10% CW +

1,0 g/L pepton đã được báo cáo [15]. BH là chất bổ sung

giàu cytokinin và dinh dưỡng có lợi cho sự hình thành chồi

từ protocorm [1]. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã

thay thế BH bởi KIN riêng lẻ và KIN kết hợp với 0,3 mg/L

NAA để đánh giá khả năng nhân nhanh chồi. Môi trường có

bổ sung chất ĐHST đã cho thấy ảnh hưởng tích cực đến sự

hình thành chồi so với môi trường MS (Bảng 3).

Bảng 3. Ảnh hưởng của KIN và NAA đến

khả năng nhân chồi sau 12 tuần nuôi cấy

KIN

(mg/L)

NAA

(mg/L)

Tỷ lệ mẫu tạo

chồi (%)* Số chồi/ mẫu

- - 21,64 2,55g

0,5 - 44,46 3,30f

1,0 - 68,89 6,60c

1,5 - 84,44 15,33a

2,0 - 71,11 10,30b

0,5 0,3 25,34 1,50h

1,0 0,3 37,77 3,95e

1,5 0,3 64,47 5,20d

2,0 0,3 26,67 3,10fg

* Các chữ cái khác nhau trong cùng 1 cột chỉ sự sai khác

có ý nghĩa thống kê theo Ducan’s test với p<0,05.

Khả năng hình thành chồi cao hơn đáng kể ở môi trường

chỉ bổ sung KIN so với các môi trường còn lại. Sự nhân

chồi tốt nhất với tỷ lệ mẫu tạo chồi đạt 84,44% và số

chồi/mẫu đạt 15,33 khi nuôi cấy trên môi trường bổ sung

1,5 mg/L KIN (Bảng 3), chồi cao trung bình 0,3 - 0,4 cm,

với 1-2 lá, chồi khỏe mạnh (Hình 1C). So với kết quả đã

báo cáo bởi Wu và cộng sự [15], tỷ lệ protocorm tái sinh

chồi trên môi trường bổ sung 1,5 mg/L KIN thấp hơn

không đáng kể; tuy nhiên, hệ số nhân chồi tương đối cao

đã thu được trên môi trường này. Như vậy, có thể kết luận

rằng, sự bổ sung KIN vào môi trường nuôi cấy có thể thay

thế vai trò của BH. Vai trò của một số loại cytokinin khác

trong sự kích thích hình thành chồi từ protocorm ở nhiều

loài lan khác nhau cũng đã được nhiều tác giả công bố trước

đây [3, 9].

3.4. Ảnh hưởng của BA và NAA đến khả năng sinh

trưởng chồi (kéo dài chồi)

Hoa lan có tốc độ sinh trưởng chậm, vì vậy, trong nhân

giống in vitro nhiều tác giả đã khảo sát điều kiện nuôi cấy

tiếp theo để thúc đẩy sự kéo dài chồi [10, 11]. Sau khi chồi

lan Huyết nhung trơn hình thành từ protocorm, Wu và cộng

sự (2014) đã cấy chuyển chồi (dưới dạng plantlet) có chiều

cao khoảng 2 cm, 3 lá, và 2 rễ sang môi trường Hyponex

N016 có bổ sung 0,5 mg/L NAA + 1 g/L pepton + 150 g/L

BH + 20% CW để tăng cường sự sinh trưởng của cây con,

với chiều cao đạt 3,63 cm sau 8 tuần [15]. Mặc dù khả năng

nhân nhanh chồi từ protocorm thu được trong nghiên cứu

hiện tại là khá cao, nhưng chồi có chiều cao tương đối thấp

0,3 - 0,4 cm (Hình 1C); vì vậy, nhóm tác giả đã khảo sát

ảnh hưởng của BA kết hợp với NAA ở các mức nồng độ

khác nhau đến khả năng sinh trưởng của chồi (Bảng 4).

92 Trần Quang Dần, Nguyễn Minh Lý, Võ Châu Tuấn

Bảng 4. Ảnh hưởng của BA, NAA đến

khả năng kéo dài chồi sau 8 tuần

BA

(mg/L)

NAA

(mg/L)

Số lá/

chồi

Chiều cao

chồi (cm)*

Đặc điểm

hinh thái**

- - 5,4f 0,73d +

1,0 0,25 6,0d 0,87b ++

1,0 0,50 5,6e 0,82c ++

1,0 0,75 5,5ef 0,74d ++

1,0 1,00 5,3g 0,72d ++

2,0 0,25 6,8a 1,07a ++++

2,0 0,50 6,3b 0,88b +++

2,0 0,75 6,2c 0,85bc +++

2,0 1,00 6,1d 0,83c ++

* Các chữ cái khác nhau trong cùng 1 cột chỉ sự sai khác có ý nghĩa

thống kê theo Ducan’s test với p<0,05.

** Đặc điểm sinh trưởng của chồi được thể hiện qua các kí hiệu:

++++: chồi to, khỏe, lá xanh đậm; +++: chồi nhỏ, lá xanh đậm;

++: chồi nhỏ, lá xanh nhạt; +: chồi nhỏ, yếu.

Sự bổ sung kết hợp BA và NAA ở các tỷ lệ khác nhau

cho thấy ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh trường của

chồi so với môi trường MS (Bảng 4). Ở cùng một mức nồng

độ NAA, sự bổ sung 2,0 mg/L BA đã ảnh hưởng tốt hơn so

với 1,0 mg/L BA, và chiều cao chồi đạt giá trị lớn nhất

(1,07 cm) ở môi trường bổ sung kết hợp 2,0 mg/L BA +

0,25 mg/LNAA với 6,8 lá, lá có màu xanh, khỏe mạnh

(Hình 1D). Với cùng một nồng độ BA, sự sinh trưởng của

chồi có xu hướng giảm dần theo sự tăng dần nồng độ NAA

(Bảng 4). BA là cytokinin có vai trò quan trọng trong việc

điều hòa sự sinh trưởng của chồi và phát triển ở thực vật,

sự có mặt của BA ở nồng độ thích hợp trong môi trường

nuôi cấy cũng đã cho thấy ảnh hưởng tích cực đến khả năng

sinh trưởng chồi ở nhiều loài lan [7, 11]. Seeni và cộng sự

(1992) đã sử dụng môi trường bổ sung 44,4 µM BA + 10,7

µM NAA + 35,0 g/L BH + 2,0 g/L pepton để kích thích sự

phát triển chồi từ mẫu lá non của lan Huyết nhung trơn

[11]. Ảnh hưởng tương tự của tổ hợp BA và NAA cũng đã

thu được trong kết quả của nhóm tác giả. Tuy nhiên, so với

điều kiện đã được thiết lập bởi Wu và cộng sự [15], sự kéo

dài của chồi trên các môi trường đã khảo sát trong nghiên

cứu này vẫn còn hạn chế, điều này có thể cho thấy vai trò

tích cực của các chất bổ sung (BH, pepton, AC) trong sự

kéo dài của chồi ở loài lan này.

3.5. Ảnh hưởng của NAA đến khả năng tạo rễ

Bảng 5. Ảnh hưởng của NAA đến khả năng tạo rễ sau 8 tuần

NAA

(mg/L)

Thời gian

xuất hiện rễ (ngày)

Tỷ lệ

chồi ra rễ (%)

Số

rễ/chồi

Chiều dài

rễ (cm)

- 41 60,00 1,26c 1,30b

0,25 46 53,33 0,86d 0,63d

0,50 35 66,67 1,34bc 0,76c

0,75 31 80,00 1,51b 1,35b

1,00 25 93,30 2,40a 1,74a

Chú thích: Các chữ cái khác nhau trong cùng 1 cột chỉ sự sai khác có ý nghĩa thống kê theo Ducan’s test với p<0,05.

NAA là auxin được sử dụng phổ biến để kích thích sự tái

sinh rễ bất định trong nuôi cấy mô tế bào thực vật. Nhiều tác

giả cũng đã cho thấy NAA riêng lẻ đã kích thích tạo rễ đáng

kể ở một số loài lan, như: Dendrobium chrysotoxum [12],

Dendrobium strongylanthum Rchb.f [8]. Ở đây, nhóm tác

giả đã sử dụng NAA với nồng độ từ 0,25 – 1,0 mg/L để cảm

ứng sự tạo rễ từ chồi lan Huyết nhung trơn (Bảng 5). Kết quả

cho thấy sự bổ sung NAA đã có ảnh hưởng đến sự hình thành

rễ từ chồi so với môi trường MS, khả năng kích thích tạo rễ

tăng dần khi nồng độ NAA tăng từ 0,5 đến 1,0 mg/L

(Bảng 5). Tỷ lệ chồi ra rễ (93,30%), số rễ/chồi (2,4) và chiều

dài rễ (1,74 cm) đạt giá trị lớn nhất trên môi trường chứa

1,0 mg/L NAA sau 8 tuần (Bảng 5); sinh trưởng của chồi có

Hình 1. Đặc điểm hình thái của lan Huyết nhung trơn qua các giai đoạn nuôi cấy khác nhau. A - Hạt nảy mầm trên môi trường

MS + 30 g/L sucrose sau 45 ngày; B - Các protocorm nhân nhanh trên môi trường MS bổ sung 1,0 mg/L KIN + 0,5 mg/L +

15% CW + 1,0 g/L AC + 30 g/L sucrose sau 8 tuần; C - Chồi tái sinh từ protocorm trên môi trường MS bổ sung 1,5 mg/L KIN +

15% CW + 30 g/L sucrose sau 12 tuần. D: Chồi sinh trưởng trên môi trường MS +2,0 mg/L BA + 0,25 mg/L NAA + 15% CW +

30 g/L sucrose sau 8 tuần. E: Rễ hình thành trên môi trường MS + 1,0 mg/L NAA sau 8 tuần.

Cây con trồng ở giá thể dớn + than (1:1) duy trì ở vườn ươm sau 2 tuần

A B C

D E F


xu hướng tốt hơn và rễ có đường kính to khỏe (Hình 1E).

Mặc dù không đánh giá tách biệt hẳn giai đoạn cảm ứng rễ

như thí nghiệm của nhóm tác giả, nhưng báo cáo của Wu và

cộng sự cũng cho thấy, trên môi trường nuôi cấy sử dụng để

tăng cường sự phát triển của cây con có chứa 0,5 mg/L NAA

có hiệu quả tạo rễ tốt nhất, phù hợp với kết quả mà nhóm tác

giả đã thu được [15].

3.6. Sự thích nghi của cây con

Với sự khác biệt giữa điều kiện nuôi cấy in vitro và

vườn ươm nên cây con sẽ phải trải qua giai đoạn thích nghi

khi chuyển từ môi trường nuôi cấy in vitro ra vườn ươm

[1, 3]. Quy trình nhân giống in vitro sẽ không có hiệu quả

nếu cây con không có khả năng thích nghi tốt.

Bảng 6. Ảnh hưởng của giá thể đến khả năng sống sót sau 2 tuần

Giá thể Tỷ lệ sống sót

(%) Trạng thái cây con

Dớn 75,0 Cây xanh, rễ đen

Dớn + than (1:1) 91,6 Cây xanh tươi

Dớn + than + xơ

dừa (1:1:1)

83,3 Cây xanh tươi

Trong nghiên cứu này, các cây con sau khi tạo rễ ở môi

trường thích hợp (Bảng 5) đã được trồng với 03 loại giá thể

khác nhau (Bảng 6) và duy trì ở vườn ươm với điều kiện

nhiệt độ trung bình 28±3°C, độ ẩm 80 - 90%. Sau 02 tuần tỷ

lệ cây con sống sót tương đối cao, đạt từ 75,0 - 91,6%; trong

đó, giá thể có chứa dớn + than (1:1) cho tỷ lệ sống cao nhất

(91,6%), và các cây con sống sót không cho thấy bất kì dấu

hiệu suy yếu, lá khỏe mạnh (Hình 1F). Dớn đã được sử dụng

để trồng cây con Huyết nhung trơn trong nghiên cứu của Wu

và cộng sự (2014) với tỷ lệ sống tương đối cao (95%) sau 60

ngày [15], trong khi tỷ lệ này chỉ đạt 75% khi trồng trên giá

thể dớn ở trong thí nghiệm của nhóm tác giả, sự khác biệt

này có thể do ảnh hưởng của điều kiện vườn ươm ở hai thí

nghiệm. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả cho

thấy, bổ sung kết hợp than đã nâng cao tỷ lệ sống sót của cây

so với việc chỉ sử dụng dớn riêng lẻ.

4. Kết luận

Căn cứ vào sự so sánh các kết quả thu được trong

nghiên cứu này với kết quả báo cáo bởi Wu và cộng sự

(2014) cho thấy, việc bổ sung KIN vào môi trường nuôi

cấy đã thúc đẩy đáng kể quá trình nhân nhanh in vitro ở

giai đoạn tạo protocorm và tái sinh chồi (Bảng 2-3). Kết

quả nghiên cứu đã đưa ra một quy trình nhân giống in vitro

hiệu quả đối với cây lan Huyết nhung trơn từ hạt với tỷ lệ

sống sót cao trong điều kiện vườn ươm.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát

triển Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng trong đề



[1] Arditti J., Micropropagation of orchids, John Wiley & Sons, 2009.

[2] Chen S., Liu Z., Zhu G., Lang K., Tsi Z., Luo Y., Flora of China,

Beijing: Science Press, 2009.

[3] Chugh S., Guha S., Rao I.U., “Micropropagation of orchids: A

review on the potential of different explants”, Scientia Horticulturae, 122 (4), 2009, pp. 507-520.

[4] De Pauw M., Remphrey W., Palmer C., “The cytokinin preference

for in vitro germination and protocorm growth of Cypripedium

candidum”, Annals of Botany, 75 (3), 1995, pp. 267-275.

[5] Griesbach R., Orchid tissue culture: Tissue culture as a plant

production system for horticultural crops, Springer, 1986.

[6] Hộ P.H., Cây cỏ Việt Nam, NXB Trẻ, 2000.

[7] Hossain M., Sharma M., Da Silva J.A.T., Pathak P., “Seed

germination and tissue culture of Cymbidium giganteum Wall. ex

Lindl”, Scientia Horticulturae, 123 (4), 2010, pp. 479-487.

[8] Kong Q., Yuan S., Végvári G., “Micropropagation of an orchid

Dendrobium strongylanthum Rchb. f”, International Journal of

Horticultural Science, 13 (1), 2007, pp. 61-64.

[9] Martin K., Madassery J., “Rapid in vitro propagation of the

threatened endemic orchid, Ipsea malabarica (Reichb. f.) JD Hook through protocorm-like bodies”, Indian J Exp Biol, 2005, pp. 237-

245.

[10] Nayak N., Patnaik S., Rath S., “Direct shoot regeneration from foliar

explants of an epiphytic orchid, Acampe praemorsa (Roxb.) Blatter

and McCann”, Plant Cell Reports, 16 (8), 1997, pp. 583-586.

[11] Seeni S., Latha P., “Foliar regeneration of the endangered red vanda,

Renanthera imschootiana Rolfe (Orchidaceae)”, Plant Cell, Tissue and Organ Culture, 29 (3), 1992, pp. 167-172.

[12] Song N. V., Vĩnh P. H., Phượng T. T. B., “Nhân nhanh in vitro lan

Kim điệp (Dendrobium chrysotoxum) – Một loài lan rừng có nguy

cơ tuyệt chủng”, Tạp chí Khoa học Đại học Huế, 64 (1), 2013, pp. 23-29.

[13] Thới H. V., Cẩm nang nuôi trồng và kinh doanh phong lan, NXB

Trẻ, 2006.

[14] Wu K., Zeng S., da Silva J.A.T., Chen Z., Zhang J., Yang Y., Duan

J., “Efficient regeneration of Renanthera Tom Thumb ‘Qilin’from

leaf explants”, Scientia Horticulturae, 135, 2012, pp.194-201.

[15] Wu K., Zeng S., Lin D., da Silva J.A.T., Bu Z., Zhang J., Duan J.,

“In vitro propagation and reintroduction of the endangered

Renanthera imschootiana Rolfe”, PloS one, 9 (10), 2014.


94 Lê Xuân Hùng

CHU TRÌNH HAMILTON TRONG ĐỒ THỊ TÁCH CỰC ( , )G S I K E=

VỚI deg( ) 2u VỚI MỌI u I

HAMILTON CYCLES IN SPLIT GRAPHS ),( EKISG = WITH deg( ) 2u

FOR ANY u I

Lê Xuân Hùng

Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội; [email protected]

Tóm tắt - Đồ thị ),( EVG = được gọi là đồ thị tách cực nếu tồn tại

phân hoạch KIV = sao cho đồ thị con của G cảm sinh trên I là

đồ thị rỗng và đồ thị con của G cảm sinh trên K là đồ thị đầy đủ.

Chúng ta ký hiệu đồ thị tách cực đó là ( , )S I K E . Khái niệm đồ

thị tách cực được định nghĩa vào năm 1977 bởi S. Foldes và P. L. Hammer. Trong bài báo này chúng ta sẽ nghiên cứu sự tồn tại chu

trình Hamilton trong lớp đồ thị tách cực ( , )G S I K E= với

I K và deg( ) 2u với mọi u I . Chúng ta chứng minh

được rằng đồ thị tách cực G có chu trình Hamilton khi và chỉ khi

' '( )N I I với mọi

'I I và ( ) 2N vI với mọi v K .

Abstract - A graph ( , )G V E= is called a split graph if there exists

a partition V I K= so that the subgraphs of G induced by I and

K are empty and complete, respectively. We will denote such a

graph by ( , )S I K E . The notion of split graphs was introduced in

1977 by S. Foldes and P. L. Hammer. In this paper, we characterize Hamiltonian graphs in the class of split graphs

( , )G S I K E= with I K and deg( ) 2u for any u I . We

prove that split graph G has Hamilton cycle if and only if

' '( )N I I for any

'I I and ( ) 2N vI for any v K .

Từ khóa - đồ thị tách cực; chu trình Hamilton; đồ thị 2 phần; đồ thị đầy đủ; đồ thị rỗng.

Key words - split graph; Hamilton cycle; bipartite graph; complete graph; empty graph.


Tất cả các đồ thị được nói tới trong bài báo này là những

đơn đồ thị hữu hạn, vô hướng, không có khuyên và không

có cạnh bội. Nếu G là một đồ thị, thì ( )V G (hoặc V ) được

gọi là tập đỉnh và ( )E G (hoặc E ) được gọi là tập cạnh. Tập

hợp tất cả các đỉnh là hàng xóm của tập con )(GVS được

ký hiệu là )(SNG (hoặc ( )N S ). Với mỗi đỉnh )(GVv ,

ta gọi )(vNG là bậc của đỉnh v, ký hiệu là deg(v). Với đồ

thị ),( EVG = , số min Vvv |)deg( được gọi là bậc

cực tiểu của G , ký hiệu là )(G . Đồ thị con của G cảm

sinh trên tập )(GVU được ký hiệu là ][UG . Ngoài ra,

một số khái niệm và ký hiệu khác được định nghĩa trong

[1].

Đồ thị ),( EVG = được gọi là đồ thị tách cực nếu tồn

tại một phân hoạch KIV = sao cho đồ thị con [ ]G I là

đồ thị rỗng và đồ thị con [ ]G K là đồ thị đầy đủ. Chúng ta

ký hiệu đồ thị tách cực là ),( EKIS . Khái niệm đồ thị

tách cực được định nghĩa đầu tiên vào năm 1977 bởi

Foldes và Hammer [4]. Các đồ thị này đã và đang được

nghiên cứu nhiều bởi vì chúng có liên quan nhiều đến các

vấn đề về tổ hợp [3], [5], [9].

Việc nghiên cứu bài toán Hamilton đối với lớp đồ thị

tách cực bắt đầu được nghiên cứu vào năm 1980 bởi

Burkard và Hammer, các tác giả đã đưa ra một điều kiện

cần nhưng không là điều kiện đủ để đồ thị tách cực

),( EKISG = với |||| KI có chu trình Hamilton [2].

Năm 1985, Peemoller đã đưa ra một số điều kiện cần

tương đương với điều kiện cần của Burkard và Hammer

[8]. Liên quan tới độ bền (toughness) của đồ thị, một

điều kiện đủ để đồ thị tách cực có chu trình Hamilton đã

được công bố vào năm 1996 bởi các tác giả Kratsch,

Lehel và Muller [7]. Trong những năm gần đây, các tác

giả Ngô Đắc Tân và Lê Xuân Hùng đã đưa ra một số

điều kiện cần và đủ để một đồ thị tách cực có chu trình

Hamilton [6], [10], [11]. Tuy vậy, cho đến nay vấn đề

sự tồn tại chu trình Hamilton trong lớp đồ thị tách cực

vẫn chưa được giải quyết triệt để, vẫn cần tiếp tục được

nghiên cứu.

Trong bài báo này, tác giả tiếp tục nghiên cứu sự tồn tại

chu trình Hamilton cho đồ thị tách cực ),( EKISG =

với deg( ) 2u với mọi u I .

2. Nội dung nghiên cứu

2.1. Một số kết quả liên quan

Giả sử C là một chu trình trong đồ thị ),( EVG = . Ta

sẽ ký hiệu chu trình C với một chiều xác định là C và chu

trình C với chiều ngược lại là C . Nếu )(, CVvu , thì ta

ký hiệu các đỉnh liên tiếp của C từ u tới v theo chiều đã

xác định trên C là vCu và ký hiệu các đỉnh liên tiếp của

C từ u tới v theo chiều ngược lại xác định trên C là vCu

. Ta sẽ xem vCu và vCu như là các đường và cũng như là

các tập đỉnh. Nếu )(CVu , thì ta ký hiệu +u và

−u lần

lượt là các đỉnh đứng ngay sau và ngay trước đỉnh u trên

C . Các khái niệm tương tự như đã mô tả ở trên cho các

chu trình cũng sẽ được sử dụng cho các đường. Nếu

)(GVU , thì ta ký hiệu tập )(uNU G là )(uNU.


Giả sử ),( EKISG = là đồ thị tách cực. Ta ký hiệu

đồ thị * *( , )G B I K E= là đồ thị 2 phần thu được từ đồ

thị G bằng cách xóa đi tất cả các cạnh có cả hai đỉnh đầu

mút đều thuộc K .

Bổ đề 1 [9]. Nếu đồ thị tách cực ),( EKISG = với

I m= và K n= có chu trình Hamilton, thì '' )( IIN

với mọi II ' thỏa mãn '| | min , 1I m n − .

Bổ đề 2. Giả sử ),( EKISG = là đồ thị tách cực với

I K n= = và * *( , )G B I K E= là đồ thị 2 phần thu

được từ đồ thị G bằng cách xóa đi tất cả các cạnh có cả

hai đỉnh đầu mút đều thuộc K . Khi đó, G có chu trình

Hamilton khi và chỉ khi *G có chu trình Hamilton.

Chứng minh: Giả sử đồ thị G có chu trình Hamilton C

và 1 2, ,..., nu u u là các đỉnh của I , lần lượt xuất hiện trên

C . Vì K n= , các đỉnh 1 2, ,..., nu u u+ + +

đều thuộc tập K và

đôi một phân biệt nên 1 2 , ,..., nK u u u+ + += . Khi đó chu trình

C có dạng 1 1 2 2 1... nC u u u u u u+ += (chú ý rằng

1nu u+ = ). Do

đó, C chính là chu trình Hamilton của đồ thị *G .

Giả sử *G có chu trình Hamilton *C . Vì *G là đồ thị 2

phần nên *C phải có dạng *

1 1 2 2 1... n nC u v u v u v u= , trong đó

1 2 1 2, ,..., , , ,...,n nI u u u K v v v= = . Rõ ràng *C cũng là

chu trình Hamilton của đồ thị G .

2.2. Kết quả chính

Trong mục này chúng ta sẽ phát biểu và chứng minh

các định lý dưới đây.

Định lý 3. Giả sử ),( EKISG = là đồ thị tách cực

với I K và deg( ) 2u với mọi u I . Khi đó G có chu

trình Hamilton khi và chỉ khi '' )( IIN với mọi

II ' và ( ) 2IN v với mọi v K .

Chứng minh: Giả sử đồ thị ),( EKISG = có chu

trình Hamilton C . Theo Bổ đề 1 ta luôn có '' )( IIN với

mọi II ' . Ta chỉ còn phải chứng minh ( ) 2IN v

với mọi v K . Với 1m = hoặc 2m = , khẳng định là hiển

nhiên. Do vậy, ta có thể giả sử 3m . Giả sử tồn tại v K

sao cho ( ) 3IN v và 1 2( ) , ,..., , 3I tN v u u u t= . Vì

( ) 3IN v nên tồn tại 1,2,...,j t sao cho

,ju v v+ − , ở đây ,v v+ − tương ứng là các đỉnh đứng

ngay sau và đứng ngay trước đỉnh v trên chu trình C . Do

đó, ( ) , ,j j jN u u u v+ − , vì vậy ( ) 3jN u . Điều này mâu

thuẫn với giả thiết.

Ngược lại, giả sử đồ thị ),( EKISG = thỏa mãn

'' )( IIN với mọi II ' và ( ) 2IN v với mọi

v K . Ta sẽ chứng minh đồ thị G có chu trình Hamilton

bằng quy nạp theo I m= . Với 1m = , giả sử

1 2, , ,..., nI u K v v v= = . Vì ( )N I I và deg( ) 2u

nên ta có deg( ) 2u = . Không mất tính tổng quát ta có thể

giả sử 1 2( ) ,N u v v= . Khi đó 1 2 3 1... nv uv v v v là chu trình

Hamilton của đồ thị G . Giả sử 2m và khẳng định đã

được chứng minh cho những đồ thị tách cực có I m .

Giả sử ),( EKISG = là đồ thị tách cực thỏa mãn

| | | |I m K n= = , '' )( IIN với mọi II ' và

( ) 2IN v với mọi v K . Theo giả thiết quy nạp, với

mỗi u I , đồ thị G u− có chu trình Hamilton.

Vì deg( ) 2u với mọi u I và ( )N I I nên tồn tại

( )v N I sao cho ( ) 1IN v = , bởi vì trong trường hợp

ngược lại ta sẽ có:

( ) ( )( )

( )2 2I

u I v N I

I N u N v N I

= = .

Điều này mâu thuẫn với giả thiết ( )N I I . Giả sử

( ) 1 1 1( ) , ,IN v u N u v v= = . Ký hiệu 1G là đồ thị

1G u− . Khi đó đồ thị ( )1 1 1 1,G S I K E= là đồ thị tách cực

với 1 1 1,I I u K K= − = . Theo giả thiết quy nạp, đồ thị 1G

có chu trình Hamilton 1C . Nếu

1v v+ = thì 1 1 1C vu v C v=

là chu trình Hamilton của đồ thị G . Bây giờ ta xét trường

hợp 1v v+ . Vì ( )1 1( ) , 2I IN v u N v= và

( )1 1v N u , nên cả v− và 1v−

đều thuộc K hoặc cả v+

và 1v+ đều thuộc K . Nếu cả v−

và 1v−đều thuộc K thì

1 1 1 1 1C vu v C v v C v− −= là chu trình Hamilton của đồ thị G .

Nếu cả v+ và 1v+

đều thuộc K thì 1 1 1 1 1C vu v C v v C v+ +=

là chu trình Hamilton của đồ thị G .

Định lý 4. Giả sử ),( EKISG = là đồ thị tách cực

với 2I K n= = và deg( ) 2u với mọi u I . Khi đó G

có chu trình Hamilton khi và chỉ khi '' )( IIN với mọi

II ' thỏa mãn '| | 1I n − và ( ) 2IN v = với mọi

v K .

Chứng minh: Giả sử đồ thị ),( EKISG = có chu trình

Hamilton C . Theo Bổ đề 1 ta luôn có '' )( IIN với mọi

II ' thỏa mãn '| | 1I n − . Do đó deg( ) 2u với mọi

u I .

Kết hợp với giả thiết ta suy ra và deg( ) 2u = với mọi

u I . Tiếp theo ta sẽ chứng minh ( ) 2IN v = với mọi

v K . Với 2n = , khẳng định là hiển nhiên. Do vậy ta có

thể giả sử 3n . Ta xét hai trường hợp.

96 Lê Xuân Hùng

Trường hợp 1: Tồn tại v K sao cho ( ) 3IN v .

Đặt 1 2( ) , ,..., , 3I tN v u u u t= . Vì ( ) 3IN v nên

tồn tại 1,2,...,j t sao cho ,ju v v+ − , ở đây ,v v+ −

tương ứng là các đỉnh đứng ngay sau và đứng ngay trước

đỉnh v trên chu trình C . Do đó, ( ) , ,j j jN u u u v+ − , vì

vậy ( ) 3jN u . Điều này mâu thuẫn với giả thiết.

Trường hợp 2: Tồn tại v K sao cho ( ) 1IN v .

Khi đó sẽ tồn tại 1v K sao cho

1( ) 3IN v , bởi vì nếu

điều này không đúng ta sẽ có

( ) ( )2 2I

u I v K

I N u N v K

= = ,

điều này trái với giả thiết I K= . Lập luận tương tự như

Trường hợp 1 ta suy ra điều mâu thuẫn. Từ hai trường hợp

trên ta suy ra ( ) 2IN v = với mọi v K .

Bây giờ ta chứng minh điều kiện đủ. Giả sử đồ thị

),( EKISG = thỏa mãn '' )( IIN với mọi

II ' sao cho '| | 1I n − và ( ) 2IN v = với mọi

v K . Giả sử u là một đỉnh bất kỳ thuộc I và

1 2( ) ,N u v v= . Đặt uG G u= − . Khi đó

uG là đồ thị tách

cực ( ),u uS I K E , trong đó uI I u= − . Dễ thấy đồ thị

tách cực uG thỏa mãn 1uI n K= − , deg( ) 2u với mọi

u I , ' '( )u uN I I với mọi '

u uI I và ( ) 2uIN v

với mọi v K . Theo Định lý 3, đồ thị uG có chu trình

Hamilton uC . Giả sử

1 2 1, ,..., nu u u − là các đỉnh của

uI , lần

lượt xuất hiện trên uC . Vì 1uI n K= − và các đỉnh của

uI không thể kề với nhau nên trong số các đường 1 2uu C u

, 2 3uu C u ,…,

1 1n uu C u−, có đúng một đường chứa hai đỉnh

của K , mỗi đường còn lại chứa đúng một đỉnh của K .

Không mất tính tổng quát ta có thể giả sử đường 1 2uu C u

chứa hai đỉnh của K . Mặt khác, trong đồ thị uG ta có

( )1 2( ) 1u uI IN v N v= = , do đó

1 2,v v chắc chắn là hai đỉnh

của K thuộc đường 1 2uu C u (ta có thể giả sử 1 2,v v nằm

trên đường 1 2uu C u theo thứ tự của chỉ số). Khi đó chu trình

1 1 2 2 1uC u v uv u C u= là chu trình Hamilton của đồ thị G .

Hệ quả 5. Giả sử 1 2( , )G B V V E= là đồ thị hai phần

với các phần là 1V và

2V , deg( ) 2u với mọi u I và

1 2m V V n= = . Khi đó G có chu trình Hamilton khi

và chỉ khi m n= , ( )N S S với mọi 1S V thỏa

mãn 1S n − và ( ) 2N v = với mọi 2v V .

Chứng minh. Ta xây dựng đồ thị tách cực

1 1( , )G S I K E= với tập đỉnh và tập cạnh như sau:

1 2

1 2 2

, ,

| , , .

I V K V

E E uv u V v V u v

= =

=

Giả sử đồ thị G có chu trình Hamilton C . Khi đó các

đỉnh của 1V và

2V xuất hiện luân phiên trên C , do đó

m n= . Theo Bổ đề 2, đồ thị tách cực 1 1( , )G S I K E=

cũng có chu trình Hamilton. Theo Định lý 4 ta có

( )N S S với mọi 1S V thỏa mãn 1S n − và

( ) 2N v = với mọi 2v V .

Bây giờ ta giả sử m n= , ( )N S S với mọi

1S V thỏa mãn 1S n − và ( ) 2N v = với mọi

2v V . Từ đó suy ra trong đồ thị tách cực

1 1( , )G S I K E= ta có ( )N S S với mọi S I

thỏa mãn 1S n − và ( ) 2IN v = với mọi v K , theo

Định lý 4 thì đồ thị 1G có chu trình Hamilton. Theo Bổ đề

2 ta suy ra đồ thị 2 phần 1 2( , )G B V V E= có chu trình

Hamilton.

3. Kết luận

Vấn đề tìm điều kiện để một đồ thị nói chung, đồ thị

tách cực nói riêng có chu trình Hamilton luôn là vấn đề

thời sự của toán học, được nhiều nhà toán học quan tâm

nghiên cứu. Đối với lớp đồ thị tách cực, vấn đề này được

nghiên cứu từ năm 1980 bởi Burkard và Hammer. Đặc

biệt, trong thời gian gần đây, một số tác giả đã tìm ra một

số điều kiện cần và đủ cho một số lớp đồ thị tách cực có

chu trình Hamilton (đặc điểm chung của các lớp đồ thị

tách cực được xem xét trong các kết quả này là đồ thị có

bậc cực tiểu khá lớn). Trong lần tiếp cận này, tác giả xem

xét lớp đồ thị tách cực ở một khía cạnh khác (bậc của các

đỉnh thuộc tập độc lập là tương đối nhỏ), kết quả chính

trong bài báo này là các định lý 3 và 4. Ngoài ra còn suy

ra một kết quả cho đồ thị 2 phần được phát biểu trong Hệ

quả 5. Những kết quả đạt được trong bài báo này góp phần

làm phong phú thêm cho việc nghiên cứu sự tồn tại chu

trình Hamilton trong đồ thị tách cực mà cho đến nay vẫn

chưa giải quyết được triệt để.


[1] M. Behazad and G. Chartrand, Introduction to the Theory of graphs, Allyn and Bacon, Boston, 1971.

[2] R. E. Burkard and P. L. Hammer, “A note on Hamiltonian split

graphs”. J. Combin. Theory, Vol. 28, 1980, pp. 245-248.

[3] V. Chvatal and P. L. Hammer, “Aggregation of inequalities in

integer programming”, Ann. Discrete Math, 1, 1977, pp. 145-162.

[4] S. Foldes and P. L. Hammer, Split graphs, in Proceeding of the

Eighth Southeastern Conference on Combinatorics, Graph Theory and Computing (Louisiana State University, Baton Rouge, LA,

1977), Congressus Numerantium, vol. XIX, Utilitas Mathematics,

Winnipeg, Man., 1977, pp. 311-315.

[5] S. Foldes and P. L. Hammer, On a class of matroid-producing


graphs, Combinatorics (Proceeding of the Filth Hungarian

Colloquium, Kesrthely, 1976), Vol. 1, Colloquium Mathematical Society, Jano’s Bolyai, Vol. 18, North-Holland, Amsterdam, New

York, 1978, pp. 331-352.

[6] Lê Xuân Hùng, “Về chu trình Hamilton trong đồ thị tách cực”, Tạp

chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, Số 7(80),

2014, trang 112–115.

[7] D. Kratsch, J. Lehel, H. Muller, “Toughness, hamiltonicity and split

graphs”, Discrete Math, Vol. 150, 1996, pp. 231-245.

[8] J. Peemoller, “Necessary conditions for Hamiltonian split graphs”,

Discrete Math, Vol. 54, 1985, pp. 39-47.

[9] U. N. Peled, Regular Boolean function and their polytope, Ph.D.

Thesis, Department of Combinatorics and Optimization, University

of Waterloo, Chapter VI, 1975.

[10] Ngo Dac Tan, Le Xuan Hung, “Hamilton cycles in split graphs with

large minimum degree”, Discussiones Math. Graph Theory, 24,

2004, pp. 23-40.

[11] Ngo Dac Tan, Le Xuan Hung, “On the Burkard-Hammer codition

for hamiltonian split graphs”, Discrete Math, 296, 2005, pp. 59-72.


98 Lương Thái Ngọc, Lê Vũ

MỘT PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CHI PHÍ MỚI NHẰM CẢI THIỆN

CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ ĐỊNH TUYẾN

A NEW METHOD TO DEFINE THE ROUTING COST FOR IMPROVING QoS

Lương Thái Ngọc1, Lê Vũ2 1Trường Đại học Đồng Tháp; [email protected]

2Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng; [email protected]

Tóm tắt - Chi phí định tuyến dựa trên số chặng có ưu điểm là nút nguồn khám phá tuyến ngắn nhất đến đích. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là nút nguồn không thể phát hiện nghẽn mạng trong tuyến vừa khám phá, dẫn đến mất gói làm giảm chất lượng dịch vụ (QoS) định tuyến. Bài báo trình bày phương pháp xác định chi phí mới, thay vì sử dụng số chặng (HC), nhóm tác giả dựa vào khả năng tải (LA) của bộ định tuyến là tiêu chí để thiết lập chi phí. Phương pháp này cho phép nút nguồn khám phá ra tuyến có khả năng tải tốt nhất đến đích nhằm giảm thiểu mất gói do nghẽn mạng, ngoài ra nút nguồn có thể phát hiện ra tuyến vừa khám phá bị quá tải hoặc không để có phương án định tuyến phù hợp. Sử dụng NS2, nhóm tác giả đánh giá hiệu quả của hai phương pháp xác định chi phí trong mô hình mạng tải cao sử dụng giao thức AODV. Kết quả cho thấy, chi phí định tuyến sử dụng khả năng tải có tỷ lệ gói tin gửi thành công đến đích lớn hơn khi sử dụng số chặng.

Abstract - The routing cost determining method based on hop count (HC) has the advantage that it is the source node of the shortest route. However, this method has one drawback that it is impossible for the root node to detect network congestion in the discovered route, which leads to the deterioration of quality of routing service. This article proposes a new routing cost determining method in which load ability (LA) of the routers is used as metric instead of hop count. This method allows source node to discover the route with best loading capacity to minimize the number of lost packages due to network congestion. Furthermore, root node can also determine whether the discovered route is overloaded or not to choose the appropriate routing method. Using NS2, we analyze the effectivity of the two routing cost determining methods in highly loaded network topology using AODV protocol. The results show that LA-based method has higher packet delivery ratio than HC-based method.

Từ khóa - AODV; MANET; HC; LA; QoS Key words - AODV; MANET; HC; LA; QoS

1. Giới thiệu

Ngày nay, với sự phát triển bùng nổ của các ứng dụng

đa phương tiện truyền thông trên mạng Internet trong khi

hạ tầng mạng vẫn chưa đáp ứng được đã tạo ra tình trạng

nghẽn mạng làm giảm chất lượng dịch vụ định tuyến. Thời

gian qua, các nhà khoa học đã không ngừng nghiên cứu

giải pháp phát hiện, hạn chế nghẽn mạng để quá trình

truyền thông được thông suốt. Hướng tiếp cận đầu tiên là

cải tiến giao thức truyền thông tại tầng vận chuyển là TCP,

một số giao thức cải tiến đã được đề xuất như: TCP

NewReno [1], Vegas [2], Vegas-W [3]. Hướng tiếp cận

khác là cải tiến cơ chế quản lý hàng đợi theo hướng tích

cực tại các nút mạng có thể xuất hiện nghẽn [4], một số cải

tiến tiêu biểu như: RED [5], ARED [6], FRED [7], REM

[8], BLUE [9]. Tuy nhiên, cả hai hướng nghiên cứu này

còn tồn tại hạn chế. Ở hướng tiếp cận đầu tiên có hạn chế

là tập trung vào việc giải quyết tắc nghẽn mạng khi nó đã

hoặc sắp xảy ra dựa trên giao thức TCP, trong khi các luồng

dữ liệu đa phương tiện được truyền thông dựa vào giao thức

UDP không được quan tâm đến. Ngoài ra, hướng tiếp cận

thứ hai có hạn chế là dựa trên xác suất hủy gói sớm ngẫu

nhiên dẫn đến mất gói không cần thiết, và chỉ hiệu quả

trong mô hình mạng cố định, nơi mà các “nút thắt cổ chai”

được xác định trước, chúng không hiệu quả trong các mô

hình mạng di động với công nghệ mới như MANET.

Nhóm tác giả nhận thấy rằng, ngoài những nguyên nhân

dẫn đến tình trạng nghẽn mạng như: lưu lượng mạng, băng

thông và khả năng xử lý của nút. Một nguyên nhân quan

trọng khác là do các giao thức định tuyến sử dụng cách tính

chi phí dựa vào số chặng. Thuật toán tìm đường theo số

chặng chưa phải là thuật toán tốt nhất. Tuyến ngắn nhất có

xu hướng đi qua tâm của mạng gây tắc nghẽn cục bộ ở các

nút phân bố gần tâm. Vì vậy, cần cải tiến cơ chế tìm đường

của các giao thức này nhằm giảm tắc nghẽn bởi các lưu

lượng bị tập trung tại vùng trung tâm [10, tr. 2].

Bài báo này sử dụng một hướng tiếp cận khác để xác

định chi phí định tuyến, cho phép nút nguồn phát hiện

nghẽn mạng ngay tại quá trình khám phá tuyến, chi tiết

được trình bày trong phần tiếp theo. Phần 3 trình bày quá

trình cài đặt giao thức cải tiến từ AODV sử dụng chi phí

định tuyến mới. Phần 4 trình bày tham số xây dựng kịch

bản mô phỏng và đánh giá kết quả mô phỏng trên NS2 và

cuối cùng là kết luận.

2. Phương pháp xác định chi phí định tuyến dựa vào

khả năng tải

Phần này, trình bày hạn chế của chi phí định tuyến dựa

trên số chặng và phương pháp xác định chi phí định tuyến

mới dựa vào khả năng tải của bộ định tuyến.

2.1. Hạn chế của chi phí dựa vào số chặng

Hình 1. Mô tả kết quả khám phá tuyến sử dụng số chặng

Chi phí định tuyến dựa trên số chặng là số lượng nút mạng

từ nguồn đến đích. Một tuyến được xác định là tốt nhất nếu

tuyến có số lượng nút đến đích là nhỏ nhất [11]. Hình 1 là ví

dụ mô tả quá trình khám phá tuyến của giao thức sử dụng số

chặng (tiêu biểu là AODV [12], DSR [13], DSDV [14]) để

Nút Láng giềng Tuyến Nút cổ chai

1 5

2

3

11

9 10

4

6 7

8


tính chi phí định tuyến dẫn đến “nút thắt cổ chai”. Giả sử nút

nguồn N1 khám phá tuyến đến nút đích là N5, tương tự nút

nguồn N8 cũng khám phá hai tuyến đến đích là N4 và N5. Kết

quả khám phá tuyến với chi phí dựa vào HC sẽ cho ra ba tuyến

có chi phí nhỏ nhất là 3, bao gồm: N1→N6→N7→N5,

N8→N6→N7→N5, và N8→N6→N7→N4. Cả ba tuyến giao

nhau ở nút cổ chai N6 dẫn đến cho lưu lượng tải tăng cao và

rớt gói tin tại N6. Khuyết điểm này có thể khắc phục bằng cách

chuyển hướng tuyến đường của nút nguồn qua các bộ định

tuyến đang rỗi. Đây chính là vấn đề mà nhóm tác giả phải giải

quyết trong bài báo này.

2.2. Chi phí định tuyến dựa vào khả năng tải

Thay vì sử dụng tham số HC để xác định chi phí, nhóm

tác giả sử dụng khả năng tải của bộ định tuyến là tiêu chí để

thiết lập chi phí đến đích. Điều này cho phép nút nguồn phát

hiện ra tuyến vừa khám phá có bị quá tải hoặc không để có

phương án định tuyến phù hợp nhằm hạn chế nghẽn mạng.

a) Định nghĩa 1: Giả sử tất cả bộ định tuyến có kích

thước hàng đợi (Qmax) là như nhau, khả năng tải (LARi) của

bộ định tuyến tuyến Ri được xác định như công thức 1.

( )max max/Ri

Ri usedLA Q Q Q= − (1)

Trong đó, iR

usedQ là kích thước hàng đợi đã được sử

dụng tại bộ định tuyến Ri.

b) Định nghĩa 2: Giả sử ta có một tuyến gồm các bộ

định tuyến R1→R2→…→Rn-1→Rn. Chi phí định tuyến

(RC) dựa trên khả năng tải từ nút nguồn NS đến đích ND là

đại lượng đo khả năng tải tối đa tại tất cả các nút trung gian

trên tuyến từ R1 đến Rn như công thức 2.

( )min ; 2.. 1RiRC LA i n= = − (2)

Ví dụ 1: Cho giá trị kích thước hàng đợi đã sử dụng của

tất cả các nút như Hình 2, chi phí định tuyến của tuyến

R1→R6→ R7→ R5 là RC = Min (0,67; 0,87) = 0,67.

Hình 2. Mô tả chi phí định tuyến dựa vào LA

Hình 3. Mô tả chi phí định tuyến của tuyến không có

bộ định tuyến trung gian

Ví dụ 2: Trong trường hợp tuyến gồm hai bộ định tuyến

là láng giềng với nhau (không có bộ định tuyến trung gian)

như Hình 3, chi phí định tuyến của tuyến R7→ R5 là

RC = 1 vì không có bộ định tuyến trung gian chịu tải giữa

nút nguồn và đích.

Ví dụ 3: Giả sử tại thời điểm nút nguồn N1 khám phá tuyến

đến đích N5 thì khả năng tải của các bộ định tuyến như Hình

4. Nút nguồn N1 có thể đi đến đích qua các tuyến như sau:

- Path1: N1→N2→N3→N4→N5; RCPath1=0,33;

- Path2: N1→N6→N7→N5; RCPath2=0,15;

- Path3: N1→N8→N9→N10→N11→N5; RCPath3=0,6.

Hình 4. Mô tả tính chi phí định tuyến dựa vào khả năng tải

trong mô hình mạng tổng quát

Như vậy, tuyến được chọn là tuyến N1→N8→N9→

N10→N11→N5 vì Path3 có khả năng tải tốt nhất, tương ứng

với chi phí tốt nhất là RC=0,6. Trong trường hợp có nhiều

tuyến đến đích thì tuyến được chọn là tuyến có khả năng tải

lớn nhất, tương ứng có chi phí RC lớn nhất. Trong trường

hợp tồn tại hai tuyến đến đích có chi phí tốt nhất bằng nhau

thì tuyến có số chặng thấp hơn sẽ ưu tiên được chọn.

Ví dụ 4: Xét lại mô hình mạng như Hình 4, trong

trường hợp hệ thống bắt đầu vận hành thì tất cả các bộ định

tuyến đều rỗi (LA=0), dẫn đến tất cả tuyến đường từ N1 đến

đích N5 đều có chi phí bằng nhau (RC=1). Kết quả là tuyến

Path2 được chọn vì có số lượng nút đến đích thấp nhất, lúc

này kết quả khám phá tuyến trùng với cách thức tính chi

phí dựa trên số chặng.

3. LA-AODV - Giao thức định tuyến cải tiến sử dụng

chi phí định tuyến dựa trên khả năng tải

Phần này trình bày cơ chế khám phá tuyến của giao thức

AODV sử dụng chi phí dựa trên HC và chi tiết quá trình

khám phá tuyến của giao thức LA-AODV sử dụng chi phí

định tuyến mới.

3.1. Giao thức định tuyến AODV

AODV thuộc nhóm giao thức định tuyến theo yêu cầu,

khám phá tuyến thông qua gói yêu cầu tuyến (RREQ) và

gói trả lời tuyến (RREP). Cấu trúc gói tin điều khiển tuyến

gồm RREQ và RREP của giao thức AODV sử dụng chi phí

định tuyến dựa vào HC như Hình 5.

Khi nút nguồn NS muốn gửi thông tin đến nút đích ND mà

không có tuyến đến đích trong bảng định tuyến của nó, NS tiến

hành khám phá tuyến bằng cách phát quảng bá gói RREQ đến

các nút láng giềng của nó. Nút trung gian Ni lưu tuyến ngược

RC

0

Qmax= 150

30

R1 R6 R7 R5

50

10

LA

Qused

20

RC

0

Qmax= 150

R7 R5

10

LA

Qused

20

1 5

2

3

11

9 10

6

8

7

4

LA=0,36

LA=0,15 LA=0,05

LA=0,33

LA=0,34

LA=0,85 LA=0,6

LA=0,75 LA=0,75

LA=0,15 LA=0,25

LA: Khả năng tải Láng giềng Nút


về nguồn và tiếp tục quảng bá gói RREQ đến tất cả láng giềng.

Quá trình lưu tuyến ngược về nguồn và quảng bá gói RREQ

tiếp tục cho đến khi nút đích ND nhận được gói yêu cầu tuyến

hoặc nút đích không tồn tại. Để tránh xử lý trùng lặp, mỗi gói

RREQ chỉ được nút trung gian xử lý một lần.

Type J R C Reserved HC

Broadcast ID

Destination IP Address

Destination Sequence Number

Source IP Address

Source Sequence Number

a) RREQ packet

Type R A Reserved Prefix Sz HC

Destination IP Address

Destination Sequence Number

Source IP Address

Lifetime

b) RREP packet

Hình 5. Gói tin điều khiển tuyến của giao thức AODV

sử dụng chi phí định tuyến dựa vào HC [12]

Khi nhận được gói RREQ, nút đích ND trả lời tuyến

thông qua gói RREP chứa thông tin tuyến về nguồn. Các

nút trung gian chuyển tiếp gói RREP về nguồn thông qua

tuyến ngược đã lưu khi nhận gói RREQ trước đó, đồng thời

lưu tuyến đến đích ND vào bảng định tuyến của nó trước

khi chuyển tiếp gói RREP về nguồn. Ngoài ra, tại các nút

trung gian cũng thực hiện quá trình trả lời tuyến RREP nếu

tồn tại tuyến đủ “tươi” đến đích.

Hình 6. Khám phá tuyến của giao thức AODV

Xem mô hình mạng tại Hình 6, nút nguồn N1 khám phá

tuyến đến nút đích N5 bằng cách phát quảng bá gói RREQ

đến các láng giềng N2, N6, N7, gói RREQ được khởi tạo

giá trị là [N1, N5, 0]. Khi nhận được gói yêu cầu tuyến, nút

N2 kiểm tra và thấy rằng nó không là nút đích nên tăng HC

lên 1 và tiếp tục quảng bá gói RREQ đến tất cả láng giềng

của nó gồm N3, N6, đồng thời lưu tuyến ngược về nguồn

N1, quá trình tiếp tục tại nút N6, N7 và các nút trung gian

khác cho đến khi nút N5 nhận được RREQ.

Khi nhận được gói RREQ từ nút N7, nút đích N5 trả lời

gói RREP về nguồn thông qua nút trung gian N7, gói RREP

được khởi tạo giá trị là [N5, N1, 0]. N7 kiểm tra và thấy rằng

nó không phải đích đến của gói RREP (không phải nút

nguồn) nên tăng HC lên 1 và tiếp tục chuyển tiếp về nguồn

thông qua nút trung gian N6. Kết quả là N1 nhận được gói

RREP thông qua nút trung gian N6 với HC bằng 3. Bảng 1

mô tả thông tin tuyến đến đích và nguồn tại tất cả các nút

sau quá trình khám phá tuyến. Kết quả là nút nguồn N1

khám phá ra tuyến ngắn nhất đến đích N5 theo tuyến

N1→N6→N7 →N5 với chi phí HC là 3.

Bảng 1. Kết quả khám phá tuyến của AODV với

chi phí định tuyến dựa trên HC; S: Nguồn, D: Đích,

N: Nút, NH: Nút kế, HC: Chi phí định tuyến

Bước Nút RREQ/ RREP

[S, D, HC]

Bảng định tuyến (RT)

N NH HC

Qu

ảng

bá

RR

EQ

N1 Khởi tạo gói RREQ [N1, N5, 0]

N2 [N1, N5, 1] N1 N1 1

N3 [N1, N5, 2] N1 N2 2

N4 [N1, N5, 3] N1 N3 3

N5 [N1, N5, 3] N1 N7 3

N6 [N1, N5, 1] N1 N1 1

N7 [N1, N5, 2] N1 N6 2

N8 [N1, N5, 1] N1 N1 1

N9 [N1, N5, 2] N1 N8 2

N10 [N1, N5, 3] N1 N9 3

N11 [N1, N5, 3] N1 N7 3

Gử

i gó

i

RR

EP

N5 Khởi tạo gói RREP [N5, N1, 0]

N7 [N5, N1, 1] N5 N5 1

N6 [N5, N1, 2] N5 N7 2

N1 [N5, N1, 3] N5 N6 3 *

(*) Tuyến vừa khám phá

Tương tự, kết quả khám phá tuyến của nút nguồn N8

đến hai nút đích N4 và N5 cũng thông qua NH là N6 với chi

phí là 3. Ta thấy rằng trong 3 tuyến vừa khám phá giao

nhau ở “nút thắt cổ chai” là N6.

3.2. Giao thức cải tiến LA-AODV

Hình 7. Thuật toán yêu cầu tuyến

Để cài đặt giao thức LA-AODV, nhóm tác giả thực hiện

như sau: Đầu tiên, nhóm tác giả thay thế trường HC thành

tên mới là RC trong hai gói tin điều khiển tuyến RREQ và

RREP để lưu chi phí định tuyến dựa trên khả năng tải; Tiếp

theo, thay thế thuộc tính HC thành thuộc tính RC của thông

tin định tuyến (Entry) trong bảng định tuyến (Routing Table)

RREQ RREP Tuyến Gói bị hủy

5

2

3

11

9 10

6

8

7

4

1

(Đã nhận RREQ rồi)

và (không phải nút đích)?

y

n

n

n

y

Thiết lập tuyến về nguồn; LA = khả năng tải của nút;

RREQ.RC = min(RREQ.RC, LA);

Quảng bá gói RREQ;

y

Nút nhận gói RREQ

Hủy gói RREQ

Kết thúc

Bắt đầu

(Nút là đích)?

(Có đường đi)

và (Đủ mới)?

Thêm <Source, id> vào cache

Tạo gói RREQ; RREQ.RC = 1; Quảng bá gói RREQ;

Tạo gói RREP;

RREP.RC = 1;

Gửi RREP về nguồn;

Tạo gói RREP; RREP.RC = entry.RC;

Gửi RREP về nguồn;


để phù hợp với chi phí định tuyến dựa trên khả năng tải; Cuối

cùng, cải tiến thuật toán khám phá tuyến của giao thức

AODV thành LA-AODV, cho phép nút nguồn khám phá

tuyến dựa vào khả năng tải. Hình 7 và 8 trình bày lưu đồ

thuật toán của giao thức cải tiến LA-AODV.

Hình 8. Thuật toán trả lời tuyến

Ví dụ minh họa: Giả sử tại thời điểm khám phá tuyến

thì khả năng tải của các bộ định tuyến như Hình 9. Nút

nguồn N1 khám phá tuyến đến nút đích N5 với chi phí dựa

vào khả năng tải. Gói yêu cầu tuyến được quảng bá đến

đích N5 theo ba hướng gồm N1→N2→N3→ N4→N5,

N1→N6→N7→N5, và N1→N8→N9→N10→N11→ N5.

Nút trung gian chỉ xử lý gói RREQ đầu tiên nhận được và

lưu thông tin tuyến ngược về nguồn vào bảng định tuyến.

Hình 9. Khám phá tuyến của giao thức AODV sử dụng gói

RREQ và RREP, chi phí dựa trên RC

Khi nhận gói tin yêu cầu tuyến, nút đích N5 trả lời ba

gói RREP về nguồn trên ba tuyến theo các hướng gồm

N5→N4→N3→N2→N1, N5→N7→N6→N1, và

N5→ N11→N10→N9→N8→ N1. Do vậy, nút nguồn nhận

được ba gói RREP lần lượt đến từ các nút N6, N2 và N8. Gói

RREP đầu tiên nhận được từ N2 được sử dụng để thêm

tuyến mới đến đích N5 thông qua NH là N6 với chi phí

RC = min(0,15; 0,25) = 0,15. Gói RREP thứ hai đến từ N2

có chi phí RC = min(0,36; 0,33; 0,34) = 0,33. Vì vậy, N1

cập nhật lại tuyến đến đích thông qua NH là N2 vì có chi

phí tốt hơn tuyến hiện tại (tuyến đã lưu khi nhận gói RREP

đầu tiên). Cuối cùng, N1 nhận được gói RREP thứ ba đến

từ N8 có chi phí RC = min(0,75; 0,85; 0,6; 0,75) = 0,6. Đây

là tuyến tốt nhất nên N1 tiếp tục cập nhật lại thông tin tuyến

đến đích thông qua NH là N8 với chi phí là 0,6.

Bảng 2 cho thấy thông tin gói RREQ, RREP và chi tiết

thông tin tuyến được thiết lập tại mỗi nút. Ngoài ra, kết quả

khám phá tuyến được ghi nhận cho thấy rằng nút nguồn N1

và nút đích N5 đã phát hiện ra tuyến N5→N7→N6→N1 có

khả năng bị nghẽn mạng, do khả năng tải lớn nhất của tuyến

chỉ đạt 0,15, tương ứng với hàng đợi của nút cổ chai chỉ

còn trống 15%.

Bảng 2. Kết quả khám phá tuyến của AODV với

chi phí định tuyến dựa trên RC; S: Nguồn, D: Đích,

N: Nút, NH: Nút kế, RC: Chi phí định tuyến

Bước Nút RREQ/ RREP

[S, D, RC]

Bảng định tuyến (RT)

N NH RC

Qu

ảng

bá

RR

EQ

N1 Khởi tạo gói RREQ [N1, N5, 1]

N2 [N1, N5, 0,36] N1 N1 1

N3 [N1, N5, 0,33] N1 N2 0,36

N4 [N1, N5, 0,33] N1 N3 0,33

N5 [N1, N5, 0,33] N1 N7 0,33

N6 [N1, N5, 0,15] N1 N1 1

N7 [N1, N5, 0,15] N1 N6 0,15 *

N5 [N1, N5, 0,05] N1 N7 0,15 *

N8 [N1, N5, 0,75] N1 N1 1

N9 [N1, N5, 0,75] N1 N8 0,75

N10 [N1, N5, 0,6] N1 N9 0,75

N11 [N1, N5, 0,6] N1 N7 0,6

N5 [N1, N5, 0,05] N1 N11 0,6

Trả

lờ

i g

ói

RR

EP

N5 Khởi tạo gói RREP [N5, N1, 1] thứ nhất

N7 [N5, N1, 0,25] N5 N5 1

N6 [N5, N1, 0,15] N5 N7 0,25

N1 [N5, N1, 0,15] N5 N6 0,15 *

N5 Khởi tạo gói RREP [N5, N1, 1] thứ hai

N4 [N5, N1, 0.34] N5 N5 1

N3 [N5, N1, 0.33] N5 N4 0,34

N2 [N5, N1, 0.33] N5 N3 0,33

N1 [N5, N1, 0.15] N5 N2 0,33

N5 Khởi tạo gói RREP [N5, N1, 1] thứ ba

N11 [N5, N1, 0,75] N5 N5 1

N10 [N5, N1, 0,6] N5 N11 0,75

N9 [N5, N1, 0,6] N5 N10 0,6

N8 [N5, N1, 0,6] N5 N9 0,6

N1 [N5, N1, 0,15] N5 N8 0,6

3.3. So sánh AODV và LA-AODV

Đặc điểm của giao thức cải tiến được nhóm tác giả đánh

giá so với giao thức gốc dựa trên một số tiêu chí như Bảng

3. Giao thức LA-AODV khám phá ra tuyến có khả năng

thông qua lớn để hạn chế nghẽn. Trong quá trình khám phá

tuyến, LA-AODV có khả năng phát hiện nghẽn mạng nên

hoạt động hiệu quả trong môi trường mạng tải cao.

(Nút là nguồn)?

y

n

n

y

Thiết lập tuyến đến đích; LA = khả năng tải của nút;

RREP.RC = min(RREP.RC, LA);

Chuyển tiếp gói RREP;

Nút nhận gói RREP

Chấp nhận gói RREP

Kết thúc

Bắt đầu

(Tìm thấy)?

Tìm entry về nguồn

Tạo gói RREP; RREP.RC = 1; Trả lời gói RREP về nguồn;

Hủy gói RREP

LA=0,36

LA=0,15 LA=0,05

LA=0,33 LA=0,34

LA=0,85 LA=0,6

LA=0,75 LA=0,75

LA=0,15 LA=0,25

RREQ RREP Tuyến được chọn Hủy gói

5

2

3

11

9 10

6

8

7

4

1


Bảng 3. So sánh hai giao thức AODV và LA-AODV

Tiêu chí AODV LA-AODV

Chi phí định tuyến dựa vào HC LA

Tuyến tốt nhất là tuyến chi phí Nhỏ Lớn

Khả năng xuất hiện nút cổ chai Cao Thấp

Phát hiện nghẽn mạng Không Có

Nút đích xử lý gói RREQ Đầu tiên Tất cả

Hiệu quả khi lưu lượng tải cao Không Tốt

4. Mô phỏng đánh giá kết quả

Nhóm tác giả sử dụng hệ mô phỏng NS2 phiên bản 2.35

để đánh giá hiệu quả của chi phí định tuyến dựa vào LA so

với chi phí định tuyến dựa vào HC. Mô hình mạng có 11

nút hoạt động trong phạm vi 2.000m x 2.000m, các nút

mạng bố trí cố định như Hình 9, giao diện mô phỏng trên

NS2 như Hình 10.

Hình 10. Giao diện mô phỏng trên NS2

Bảng 4 mô tả chi tiết thông số mô phỏng, nhóm tác giả

sử dụng ba luồng dữ liệu CBR như mô tả tại Hình 7, luồng

đầu tiên từ nút nguồn N0 đến đích N4 bắt đầu phát từ giây

thứ 0, luồng thứ hai từ nút nguồn N7 đến đích N3 bắt đầu

phát từ giây thứ 10, luồng cuối cùng từ nút nguồn N7 đến

đích N4 bắt đầu phát từ giây thứ 20. Tốc độ phát lần lượt là

10 gói/giây hoặc 20 gói/giây.

Bảng 4. Thông số mô phỏng

Thông số Giá trị

Khu vực địa lý 2.000 m x 2000 m

Vùng thu phát sóng 250 m

Thời gian mô phỏng 1.000 s

Tổng số nút mạng 11

Dạng truyền thông CBR (Constant Bit Rate)

Số kết nối 3 UDP

Tốc độ phát 10 gói/giây; 20 gói/giây

Kích thước gói tin 512(bytes)

Hàng đợi FIFO (DropTail)

Giao thức định tuyến AODV và LA-AODV

Kết quả mô phỏng tại Hình 11 cho thấy rằng tỷ lệ gửi gói

thành công (PDR) của LA-AODV tương đương với giao

thức gốc. Tuy nhiên, trong môi trường tải cao 20 gói/s thì tỷ

lệ gửi gói thành công của LA-AODV hiệu quả hơn giao thức

gốc. Kết thúc 500s mô phỏng thì PDR của LA-AODV đạt

92,59%, cao hơn 16,7% so với AODV (đạt 75,87%).

Hình 11. Tỷ lệ gửi gói thành công

a) Tải cao

b) Tải thấp

Hình 12. Thời gian trễ trung bình

Thời gian trễ trung bình tại Hình 12 cho thấy rằng giao

thức AODV trong môi trường tải thấp thì thời gian trễ trung

bình (ETE) của LA-AODV thấp hơn AODV. Tuy nhiên,

trong môi trường tải cao thì ETE của LA-AODV cao hơn

AODV do tuyến đường khám phá dài hơn (dựa trên hop)

AODV. Kết thúc 500s mô phỏng thì ETE của LAAODV là

2,64s và AODV là 2,15s trong môi trường tải cao; tương

ứng là 0,046s và 0,049s trong môi trường tải thấp.

5. Kết luận

Như vậy, nhóm tác giả đã đề xuất một cơ chế xác định

chi phí định tuyến mới cho giao thức AODV trên mạng

MANET. Việc thiết lập chi phí định tuyến dựa trên khả

năng tải cho phép khám phá ra tuyến đường với khả năng

tải cao, hạn chế tắc nghẽn. Kết quả mô phỏng trên NS2 đã

cho thấy hiệu quả của giải pháp đề xuất. Tương lai, nhóm

tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu, cải tiến và mô phỏng trong

nhiều môi trường mạng khác nhau để đánh giá hiệu quả.

Cảm ơn: Bài báo được sự hỗ trợ tài chính của Quỹ Phát

triển Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, mã số

B2016-DNA-46-TT.


Phụ lục

Giao thức LA-AODV được cải tiến từ AODV nên

nhóm tác giả sử dụng mã lệnh của giao thức AODV có sẵn

trên NS2 (\ns-allinone-2.35\ns-2.35\aodv) để cài đặt. Sau

đây là một số hiệu chỉnh cơ bản để cài đặt:

Đầu tiên, thay đổi cấu trúc của gói RREQ tập tin

laaodv_packet.h bằng cách loại bỏ thuộc tính

rq_hop_count và bổ sung vào thuộc tính rq_la.

Ngoài ra, thông tin định tuyến của giao thức mới chứa

RC nên cấu trúc của gói RREP bị loại bỏ thuộc tính

rp_hop_count và bổ sung vào thuộc tính rp_la.

Tiếp theo, thay đổi cấu trúc của bảng định tuyến để lưu

trữ chi phí định tuyến LA. Mở tập tin laaodv_rtable.h, loại

bỏ thuộc tính rt_hops, thay bằng thuộc tính rt_la.

Tiếp theo, khi gửi gói RREQ thuộc tính rq_la của gói

RREQ được thiết lập là 1, thực hiện tương tự cho thuộc tính

rp_la gói RREP.

Tiếp theo, khi nhận gói RREQ nút chỉ loại bỏ gói tin đã

xử lý rồi nếu nút hiện tại không phải đích.

Cuối cùng, trước khi chuyển tiếp gói RREQ, nút cập

nhật lại chi phí định tuyến trong gói RREQ.


[1] N. Parvez, A. Mahanti, and C. Williamson, “An analytic throughput model for TCP NewReno”, IEEE/ACM Transactions on

Networking, Vol. 18, No. 2, 2010, pp. 448-461.

[2] M. Podlesny and C. Williamson, Providing fairness between TCP

NewReno and TCP Vegas with RD network services, in IEEE

International Workshop on Quality of Service, IWQoS, 2010.

[3] L. Ding, X. Wang, Y. Xu, W. Zhang, and W. Chen, Vegas-W: An

enhanced TCP-Vegas for wireless ad hoc networks, in IEEE International Conference on Communications, 2008, pp. 2383-2387.

[4] R. Adams, “Active Queue Management: A Survey”, IEEE

Communications Surveys & Tutorials, Vol. 15, No. 3, 2013, pp.

1425-1476.

[5] S. Patel, Performance analysis of RED for stabilized queue, in 2014

7th International Conference on Contemporary Computing, IC3

2014, 2014, pp. 306-311.

[6] J. Chen, C. Hu, and Z. Ji, “An improved ARED algorithm for

congestion control of network transmission”, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2010, 2010.

[7] N. Glombitza, M. Lipphardt, H. Hellbruck, and S. Fischer, FRED -

An Application for a Real-Life Large Scale Multihop Ad Hoc

Network, in 2008 Fifth Annual Conference on Wireless on Demand

Network Systems and Services, 2008, pp. 73-76.

[8] S. Athuraliya, S. H. Low, and V. H. Li, “REM: Active queue

management”, IEEE Network, Vol. 15, No. 3, 2001, pp. 48-53.

[9] W. Feng, D. D. Kandlur, D. Saha, and K. G. Shin, BLUE: A new class

of active queue management algorithms, Ann Arbor, 1999, pp. 1-27.

[10] Đ. Đ. Cường, N. V. Tam, and N. G. Hiểu, Nghiên cải tiến hiệu năng

giao thức định tuyến AODV và AOMDV trong mạng MANET, Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ, 2017.

[11] E. Alotaibi and B. Mukherjee, “A survey on routing algorithms for

Wireless Ad-hoc and Mesh networks”, Computer Networks, Vol. 56,

No. 2, 2012, pp. 940-965.

[12] C. E. Perkins, M. Park, and E. M. Royer, Ad-hoc On-Demand

Distance Vector Routing, in Proceedings of Second IEEE Workshop

on Mobile Computing Systems and Applications (WMCSA), 1999, pp. 90-100.

[13] D. B. Johnson and D. A. Maltz, Dynamic Source Routing in Ad Hoc

Wireless Networks, Mobile Computing, The Kluwer International

Series in Engineering and Computer Science, Vol. 353, Springer,

1996, pp. 153-181.

[14] C. E. Perkins and P. Bhagwat, Highly Dynamic Destination

Sequence Distance Vector (DSDV) for Moblie Computers, in Proceedings of the SIGCOMM 1994 Conference on

Communications Architectures, Protocols and Applications, 1994, pp. 234-244.


104 Lương Thị Kim Phượng, Lê Thị Giang

NGHIÊN CỨU TÍNH CHẤT QUANG CỦA MÀNG SILICA-TITANIA-ALUMINA

PHA TẠP Er3+ ỨNG DỤNG TRONG DẪN SÓNG PHẲNG A STUDY ON OPTICAL PROPERTIES OF SILICA-TITANIA-ALUMINA DOPED WITH Er3+

ION FOR PLANAR WAVEGUIDE APPLICATION

Lương Thị Kim Phượng, Lê Thị Giang

Trường Đại học Hồng Đức; [email protected]

Tóm tắt - Màng sol-gel 80SiO2:20TiO2:5% mol Al3+ pha tạp ion và Er3+ được chế tạo bằng phương pháp quay phủ trên đế silic với nồng độ Er3+ thay đổi từ 0,1 đến 1% mol. Màng có độ dày từ

0,5 m đến 3 m và được xử lý nhiệt ở nhiệt độ 900°C trong thời gian từ 1 đến 6 giờ. Hình thái bề mặt và tính chất vô định hình của màng thuỷ tinh đa thành phần được khảo sát bằng kính hiển vi điện tử quét (SEM) và phổ nhiễu xạ tia X. Các đặc trưng liên kết trong màng SiO2:TiO2 pha tạp được phân tích bởi phổ hấp thụ hồng ngoại (FTIR). Ảnh hưởng của nồng độ ion Er3+ tới cường độ huỳnh quang của màng được khảo sát trong vùng bước sóng 1.530 nm và vùng nhìn thấy, tại nồng độ Er3+ là 0,5% mol thì cường độ huỳnh quang đạt giá trị cực đại.

Abstract - Sol-gel films of 80SiO2:20TiO2:5% mol Al3+ doped with Er3+ ions are prepared by spin coating route with a variety of the Er3+ concentration from 0.1 to 1% mol. The film thickness increases from

0.5 m to 3 m and glass film is annealed at 900°C for 1 - 6 hours. Surface morphology and amorphous property of multi-component glass are investigated by scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction pattern. Linking features in doping SiO2:TiO2 film are analyzed using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR). The effect of Er3+ concentration on photoluminescence intensity is also studied at the wavelength range of about 1,530 nm and at visible area. Photoluminescence intensity obtains the highest value at 0.5% mol of Er3+ concentration.

Từ khóa - sol-gel; ion Er3+; màng mỏng; huỳnh quang; thuỷ tinh đa thành phần.

Key words - sol-gel; Er3+ ion; thin film; photoluminescence; multi-component glass.

1. Giới thiệu

Ngày nay, với sự bùng nổ của công nghệ thông tin thì

nhu cầu cập nhật và xử lý thông tin là một trong những nhu

cầu quan trọng của con người. Cùng với sự phát triển này,

thị trường về các thiết bị quang học cũng phát triển mạnh

mẽ, trong đó sợi quang đã trở thành một sự lựa chọn cho

việc truyền dẫn thông tin giữa các điểm nối. Sợi thủy tinh

pha tạp ion Er3+ đã được chuyển từ nghiên cứu sang công

nghiệp trong thời gian rất ngắn và nhanh chóng mở ra ứng

dụng trong các mạng viễn thông với khoảng cách lớn.

Nguyên tố đất hiếm Er được chọn để pha tạp vào mạng

nền thuỷ tinh vì Er là nguyên tố có khả năng phát quang ở

vùng bước sóng 1.530 nm, trùng với vùng bước sóng của

cửa sổ quang học thứ ba cho tổn hao quang thấp nhất

[6, tr. 10-11]. Tuy nhiên, cho đến nay vẫn còn một số vấn đề

trong việc tích hợp quang học trong một thiết bị quang, nên

một số nhà khoa học vẫn đang cố gắng làm ra các bộ tích

hợp quang và dẫn sóng với kích thước cỡ một vài cm. Một

trong những yêu cầu khác nhau cơ bản về nồng độ ion Er3+

trong sợi quang và trong những kênh dẫn của các bộ khuếch

đại dẫn sóng là với sợi quang thì khoảng cách truyền dẫn

sóng thường từ vài mét tới vài chục mét hoặc lớn hơn, do

vậy có thể pha tạp ion Er3+ với nồng độ thấp. Trong trường

hợp ngược lại, các kênh dẫn trong bộ dẫn sóng phẳng có pha

tạp Er3+ thì quãng đường truyền dẫn chỉ ngắn vài cm nên một

yêu cầu quan trọng là nó phải có hệ số khuếch đại lớn hơn

so với hệ số khuếch đại trong sợi quang, do vậy nồng độ Er3+

trong đó đòi hỏi phải cao hơn. Khi pha tạp ở nồng độ cao,

các ion Er3+ có xu hướng tạo đám nên làm tăng khả năng tái

hợp không bức xạ, do các ion Er3+ bị kích thích truyền năng

lượng cho các ion ở lân cận. Từ đó thông số quan trọng cho

việc lựa chọn vật liệu là khả năng cô lập các ion Er3+ với các

ion khác càng cao càng tốt.

Vật liệu thủy tinh silica nhận được nhiều sự quan tâm

bởi những ứng dụng của nó trong sợi quang, trong mạch

tích hợp quang học và dẫn sóng phẳng. Tuy nhiên, SiO2 có

liên kết cộng hóa trị bền vững nên không phù hợp cho việc

pha tạp Er3+ ở nồng độ cao. Vấn đề này có thể được giảm

bớt khi đồng pha tạp nhôm vào mạng nền của SiO2. Các

ion Al3+ làm đứt gãy các liên kết Si-O-Si tạo ra các nhóm

Al-O, các nhóm này có thể làm phân tán các nhóm Er-O-

Er thông qua việc hình thành các liên kết Si-O-Al-O-Er [2].

Vật liệu SiO2-TiO2 được biết đến như một hệ thủy tinh

có nhiều ứng dụng quan trọng, đặc biệt là trong dẫn sóng,

bởi tính ổn định và khả năng thay đổi chiết suất của chúng

thông qua việc điều khiển tỷ lệ SiO2/TiO2. Gần đây, một số

nghiên cứu đã chỉ ra rằng, những hệ vật liệu chế tạo theo tỷ

lệ SiO2:TiO2 là 80:20 có chiết suất khoảng 1,56 và chưa có

sự phân pha giữa SiO2 và TiO2 [4, 10].

Để phát huy khả năng bù suy hao của ion Er3+ pha tạp

trong vật liệu thuỷ tinh, đồng thời tăng khả năng giam giữ

ánh sáng của màng dẫn sóng, nhóm tác giả tiến hành chế

tạo và khảo sát tính chất quang học của màng thuỷ tinh đa

thành phần SiO2:TiO2:Al2O3 pha tạp Er3+, cũng như xem

xét ảnh hưởng của nồng độ Er3+ tới cường độ huỳnh quang

của mẫu trong vùng bước sóng 1.530 nm.

2. Thực nghiệm

Màng SiO2:TiO2:Al2O3 pha tạp Er3+ được chế tạo theo

phương pháp sol-gel với quy trình được tiến hành như sau:

Ban đầu tạo hỗn hợp của TEOS (Tetra Etanol Ortho

Silica), etanol, nước và axit nitric với tỷ lệ mol là:

1:30:2:0,01. Hỗn hợp trên được khuấy từ trong vòng

60 phút ở 70°C. TPOT (Tetra Propanol Ortho Titana) được

đưa vào hỗn hợp thu được với tỷ lệ TPOT:TEOS = 1:4.

Cuối cùng, các muối Er(NO3)3.5H2O và Al(NO3)3.9H2O

được pha vào dung dịch với các nồng độ khác nhau. Sau

khi thu được dung dịch sol đồng nhất, đem đi quay phủ trên


đế bằng máy spin-coating. Kích thước của đế cỡ 1,2 x 2cm,

tốc độ quay phủ là 3.000v òng/phút và thời gian quay phủ

là 20 giây. Sau mỗi lần quay phủ, mẫu được xử lý nhiệt ở

900°C trong vòng 50 giây để bề mặt của lớp này được khô

trước khi quay phủ lớp tiếp theo. Các mẫu được quay phủ

với số lần khác nhau để tạo được màng dẫn sóng với độ dày

mong muốn, và được xử lý nhiệt ở cùng một nhiệt độ với

thời gian ủ nhiệt khác nhau. Nhiệt độ ủ mẫu được chọn ở

900°C vì nhiệt độ này đủ lớn để loại bỏ bớt lượng nước

trong mẫu và hình thành các liên kết trong vật liệu, nhưng

cũng không quá cao để tránh được sự tạo thành các pha tinh

thể của SiO2 cũng như TiO2. Điều kiện chế tạo của hệ mẫu

được thống kê trong Bảng 1. Các mẫu được quay phủ với

số lớp là 60 lớp (tương ứng với độ dày màng cỡ 3 m).

Bảng 1. Các thông số của điều kiện chế tạo hệ mẫu

TT Tên

mẫu Nồng độ Al3+ Nồng độ Er3+

Thời gian

ủ Số lớp

1 M1 5% mol 0,3% mol 1h, 6h 60

2 M2 5% mol 0,5% mol 1h, 6h 60

3 M3 5% mol 0,7% mol 1h, 6h 60

4 M4 5% mol 1% mol 1h, 6h 60

Kính hiển vi điện tử quét (SEM) được dùng để khảo sát

hình thái bề mặt của màng và xác định chính xác độ dày

màng. Độ dày màng là một trong những thông số quan trọng

của bộ dẫn sóng phẳng ba lớp. Độ dày màng góp phần quyết

định tới số mode sóng có thể truyền trong màng dẫn sóng.

Phổ nhiễu xạ tia X được dùng để xác định tính chất vô định

hình của màng và các pha tinh thể có thể hình thành trong

quá trình xử lý nhiệt. Để xem xét cấu trúc của vật liệu và các

liên kết được hình thành, nhóm tác giả sử dụng phép đo phổ

hấp thụ hồng ngoại FTIR được tiến hành tại Viện Hàn lâm

Khoa học & Công nghệ Việt Nam. Các kết quả đo phổ huỳnh

quang trong vùng hồng ngoại của nghiên cứu này được tiến

hành trên hệ đo Raman với bước sóng kích thích của laser là

1.064 nm, phép đo này được tiến hành tại Bộ môn Hóa dầu

- Khoa Hóa, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.


Trong quá trình chế tạo màng thủy tinh đa thành phần

cho mục đích dẫn sóng phẳng bằng phương pháp quay phủ

(spin-coating) thì điều kiện hàng đầu đối với màng là bề

mặt màng thu được phải đồng đều, không có các sai hỏng

hay các vết rạn nứt trên bề mặt, chiết suất của vật liệu đồng

đều trong toàn bộ màng. Có như vậy mới tránh được các

loại tổn hao quang trong quá trình dẫn sóng như: tổn hao

do tán xạ, tổn hao do tán sắc… Trong đó, tổn hao do tán xạ

có nguyên nhân là do độ gồ ghề cùng các sai hỏng hình

thành trên bề mặt màng trong quá trình chế tạo, các sai

hỏng đó sẽ trở thành các tâm tán xạ và làm mất mát năng

lượng. Tổn hao do tán sắc xảy ra do sự không đồng đều của

chiết suất, nó làm cho tia sáng bị lệch hướng và gây tổn hao

quang trong quá trình truyền sóng. Hình thái bề mặt của

các màng sau khi chế tạo được kiểm tra thông qua ảnh hiển

vi điện tử quét (SEM) được trình bày trên Hình 1a cho mẫu

80SiO2:20TiO2:5%Al3+:0,5%Er3+, mẫu sau khi chế tạo

được xử lý nhiệt ở 900°C trong vòng 6h. Kết quả từ ảnh

SEM cho thấy bề mặt màng thu được có độ đồng nhất cao,

các vết rạn nứt hay các điểm sai hỏng hầu như không quan

sát thấy trên bề mặt màng khi độ phóng đại lên tới

40.000 lần. Hình 1b là ảnh chụp mặt cắt ngang của màng

với độ phóng đại là 2.000 lần, màng thu được có chiều dày

d = 3 m và đồng đều trên toàn bộ màng.

Hình 1. a) Ảnh hiển vi điện tử quét (SEM) của bề mặt màng với

độ phóng đại 40.000 lần; b) Ảnh chụp mặt cắt ngang của màng

sau khi chế tạo

Từ kết quả đo SEM ta có thể khẳng định rằng, phương

pháp quay phủ có thể sử dụng được trong việc chế tạo các

màng thủy tinh đa thành phần với chất lượng tốt, điều này rất

thuận lợi cho việc ứng dụng của màng trong dẫn sóng phẳng.

Với mục đích chế tạo thành công hệ mẫu vật liệu thủy

tinh đa thành phần để ứng dụng cho dẫn sóng phẳng ba lớp,

mẫu thu được phải có cấu trúc ở trạng thái vô định hình.

Để xác định trạng thái cấu trúc của hệ mẫu vật liệu thủy

tinh đa thành phần 80SiO2:20TiO2:x%Al3+:y%Er3+ (x = 5%

0y%1%), mẫu sau khi chế tạo được đem phân tích cấu

trúc bằng phép đo phổ nhiễu xạ tia X (XRD). Theo giản đồ

hình thành pha tinh thể của SiO2 và TiO2, ta thấy rằng tinh

thể TiO2 tồn tại ở ba pha: pha Anatase với nhiệt độ tạo pha

tinh thể từ 450°C đến 850°C, pha Rutile có nhiệt độ hình

thành là 1.000°C đến 1.200°C và pha Cristobalite hình

thành tinh thể ở 1.050°C. SiO2 tạo pha tinh thể ở nhiệt độ

khá cao, khoảng 1.100°C, nên khi ủ mẫu ở 900°C, thì chỉ

có khả năng xảy ra sự tạo thành pha tinh thể của TiO2 [12].

Giản đồ nhiễu xạ tia X (XRD) của mẫu màng

80SiO2:20TiO2:5%Al3+:0,5%Er3+ với nhiệt độ ủ là 900°C

trong thời gian 1h và 6h được chỉ ra trên Hình 2. Trên giản

đồ cho thấy, chỉ có một vùng rộng ở vị trí 2θ≈25°. Đây

được cho là mầm tinh thể của pha Anatase A(101) và pha

rultile R(110) của TiO2 [13-14]. Khi tăng thời gian ủ mẫu

từ 1h lên 6h, cường độ ở vùng này tăng lên nhưng chưa

thấy xuất hiện đỉnh nhiễu xạ đặc trưng của SiO2 và TiO2,

chứng tỏ TiO2 được phân bố rất đồng đều trong toàn bộ

mẫu, không có sự kết đám để tạo thành pha tinh thể. Như

vậy, ta có thể khẳng định rằng, ở nhiệt độ ủ mẫu 900°C,

các mẫu màng thủy tinh đa thành phần thu được có cấu trúc

hoàn toàn ở trạng thái vô định hình.

Hình 2. Giản đồ nhiễu xạ tia X (XRD) của mẫu màng

80SiO2:20TiO2:5%Al3+:0,5%Er3+ với nhiệt độ ủ là 900°C

trong thời gian 1h và 6h

106 Lương Thị Kim Phượng, Lê Thị Giang

Phép đo phổ hấp thụ hồng ngoại nhằm mục đích xem

xét cấu trúc của vật liệu, các liên kết hình thành trong vật

liệu thông qua các đỉnh phổ đặc trưng của nó. Trên Hình 3

là phổ hấp thụ hồng ngoại của mẫu

80SiO2:20TiO2:5%Al3+:0,5%Er3+ được chế tạo bằng

phương pháp sol-gel và kỹ thuật quay phủ, sau khi đã xử lý

nhiệt trong thời gian 1h và 6h. Mẫu được đo phổ FTIR với

bước sóng quét trong dải từ 400 cm-1 đến 4.000 cm-1. Từ

kết quả đo phổ hấp thụ hồng ngoại ta thấy vật liệu có các

đỉnh phổ đặc trưng sau:

Hình 3. Phổ hấp thụ hồng ngoại của mẫu

80SiO2:20TiO2:5%Al3+:0,5%Er3+ với thời gian ủ nhiệt khác nhau.

Ủ nhiệt ở 900°C trong vòng 1h và ủ nhiệt ở 900°C trong vòng 6h

Đỉnh xung quanh 3.450 cm-1 được biết đến như dao

động của nhóm OH tự do, nhóm này xuất hiện như hệ quả

của quá trình chế tạo mẫu bằng phương pháp sol-gel, nó

chưa được triệt tiêu hoàn toàn khi xử lý nhiệt ở 900°C [9].

Các đỉnh phổ tại 1.100 cm-1, 800 cm-1, được quy cho là

các loại dao động của nhóm Si-O-Si. Trong đó đỉnh

1.100 cm-1 là dao động LO liên kết bất đối xứng Si-O-Si,

đỉnh 800 cm-1 là liên kết đối xứng Si-O-Si [1, 8].

Liên kết Si-O-Ti được đặc trưng bởi đỉnh phổ 1.400 cm-1,

đỉnh 690 cm-1 chính là dao động kéo căng của liên kết

Al-O-Al. Còn nhóm OH liên kết với mạng nền được biết

đến bởi dao động xung quanh 1.615 cm-1 [5]. Ta cũng nhận

thấy rằng, khi tăng thời gian ủ mẫu từ 1h lên 6h thì có sự

thay đổi rõ rệt về cường độ của một số đỉnh trong phổ hấp

thụ hồng ngoại của mẫu. Cụ thể là sự giảm cường độ của

đỉnh xung quanh 3.450 cm-1 và sự tăng cường độ của đỉnh

xung quanh 1.100 cm-1. Điều này được giải thích như sau:

khi tăng thời gian ủ mẫu thì lượng nước thoát ra ngoài tăng

lên, làm cho số nhóm OH giảm đi nên cường độ hấp thụ

ứng với năng lượng dao động của nó giảm mạnh. Thời gian

xử lý nhiệt càng lâu thì làm cho mẫu càng xếp chặt và các

liên kết đặc trưng trong thủy tinh silica chuyển từ dạng tiềm

năng sang các liên kết bền vững thực sự, nói cách khác số

lượng nhóm Si-O-Si tăng lên nên cường độ hấp thụ của

mẫu đối với vùng hồng ngoại có số sóng xung quanh

1.100 cm-1 tăng mạnh. Như vậy, từ kết quả đo phổ hấp thụ

hồng ngoại ta thấy rằng vật liệu được chế tạo đã hình thành

những liên kết của thủy tinh silica-titana.

Trên Hình 4 là phổ huỳnh quang trong vùng hồng ngoại

của hệ mẫu M1, M2, M3 và M4. Các mẫu sau khi chế tạo

được ủ nhiệt ở nhiệt độ 900°C trong vòng 6h. Từ Hình 4,

ta thấy đây chính là phổ huỳnh quang đặc trưng cho ion

Er3+ trong vùng hồng ngoại. Có một đỉnh phổ ứng với bước

sóng 1.530 nm của chuyển mức từ mức 4I13/2 về mức cơ bản 4I15/2. Bước sóng này trùng với bước sóng của cửa sổ quang

học thứ 3 cho tổn hao quang thấp nhất. Đây chính là khả

năng bù suy hao của vật liệu thuỷ tinh pha tạp ion Er3+.

Đỉnh phổ xung quanh bước sóng 1.500 nm là do chuyển

mức của ion Er3+ từ mức 2H11/2 về mức 4I11/2. Còn đỉnh phổ

xung quanh bước sóng 1.560 nm được cho là do chuyển

mức của ion Er3+ từ mức 4I13/2 về mức 4I15/2. Về ảnh hưởng

của nồng độ ion Er3+ tới cường độ huỳnh quang thì kết quả

cho thấy, khi nồng độ ion Er3+ pha tạp tăng từ 0,3% mol

đến 0,5% mol, thì cường độ huỳnh quang tăng mạnh. Tuy

nhiên, nếu tiếp tục tăng nồng độ ion Er3+ pha tạp lên mức

0,7% mol và 1% mol, thì cường độ huỳnh quang lại giảm

(Hình 4 inset). Ở nồng độ pha tạp cao đã xuất hiện hiệu ứng

không mong muốn, đó là sự dập tắt huỳnh quang, sự suy

giảm cường độ huỳnh quang khi tăng nồng độ của ion Er3+

là do sự rút ngắn khoảng cách của các ion đất hiếm. Khi

khoảng cách giữa các ion Er3+ đủ nhỏ sẽ xảy ra sự truyền

năng lượng giữa các ion này, kéo theo các hiện tượng như

suy giảm huỳnh quang do kích thích lan truyền, hiệu ứng

chuyển đổi ngược (phát ra tín hiệu huỳnh quang không nằm

trong vùng bước sóng 1.530 nm). Việc hình thành các đám

ion Er3+ trong vật liệu nền là do khi được tổ hợp vào mạng

nền silica, các ion này nằm tại các vị trí ở giữa và được bao

bọc bởi các nguyên tử oxy, nó phải có khả năng nằm ở vị

trí có số phối trí lớn nhất nhưng số lượng oxy làm cầu nối là

có hạn nên các ion Er3+ buộc phải chung cầu oxy, nghĩa là,

các ion đất hiếm được dịch lại gần nhau và nếu nồng độ của

chúng càng cao thì khả năng kết đám xảy ra càng lớn [7].

Hình 4. Cường độ huỳnh quang trong vùng hồng ngoại của các

màng 80SiO2:20TiO2:5%Al3+:y%Er3+ với các nồng độ Er3+ pha

tạp khác nhau: 0,3%; 0,5%; 0,7% và 1%

Trong quá trình nghiên cứu vật liệu thuỷ tinh đa thành

phần, ngoài việc khảo sát phổ huỳnh quang của mẫu ở bước

sóng 1.530 nm trong vùng hồng ngoại, nhóm tác giả còn tiến

hành khảo sát phổ huỳnh quang của chúng trong vùng nhìn

thấy. Các mẫu SiO2:TiO2:5%Al3+:yEr3+ với y = 0,3%; 0,5%;

0,7% và 1% được kích thích ở bước sóng laser là 325 nm,

quét trong dải sóng từ 380 đến 700 nm (Hình 5). Các mẫu

được ủ nhiệt ở nhiệt độ 900°C trong vòng 6h. Từ Hình 5 ta

thấy, phổ huỳnh quang trong vùng nhìn thấy của các mẫu

trên có các đỉnh phổ đặc trưng tương đối giống nhau, bao

gồm các dải xanh lá cây, xanh da trời và dải đỏ. Dải xanh lá

cây bao gồm 2 đỉnh, đỉnh thứ nhất có tâm ở bước sóng

523 nm ứng với chuyển mức từ 2H11/2 xuống mức 4I15/2 của


ion Er3+, đỉnh thứ hai có tâm ở 546 nm tương ứng với dịch

chuyển bức xạ từ mức 4S3/2 đến mức 4I15/2 [7], với cường độ

huỳnh quang của đỉnh thứ hai cao hơn so với đỉnh thứ nhất.

Điều này được giải thích là khi ion Er3+ nhận năng lượng từ

nguồn bơm ứng với bước sóng 325 nm thì nó sẽ nhảy lên các

mức kích thích có năng lượng cao hơn (ví dụ mức G trên

giản đồ năng lượng). Các ion Er3+ này chỉ tồn tại trạng thái

mức kích thích trong một thời gian rất ngắn (cỡ vài ns) rồi

chuyển về các mức có năng lượng thấp hơn. Ion Er3+ có thể

trở về mức cơ bản 4I15/2 theo nhiều cách: nó có thể chuyển

mức không phát xạ xuống mức 4S3/2 rồi trở về mức cơ bản

và phát ra photon có bước sóng 546 nm, hoặc ion Er3+ dịch

chuyển tới mức 2H11/2 mà không phát xạ rồi trở về mức 4I15/2

và bức xạ ra photon có bước sóng 523 nm. Xác suất mà ion

Er3+ dịch chuyển theo cách đầu tiên là lớn nhất trong trường

hợp này [7]. Dải đỏ có đỉnh đặc trưng là 660 nm do ion Er3+

dịch chuyển từ mức 4F9/2 đến mức 4I15/2, còn dải xanh da trời

ứng với chuyển mức từ 2H9/2 về mức cơ bản 4I15/2 của ion Er3+

và phát ra photon có bước sóng 408 nm [3]. Ngoài ra, còn có

các đỉnh phổ xung quanh bước sóng 640 nm, là do chuyển

mức của ion Er3+ từ mức 4F9/2 về mức 4I15/2. Còn đỉnh phổ

xung quanh bước sóng 500 nm là do chuyển mức của ion

Er3+ từ mức 4F7/2 về mức 4I15/2. Đối với mỗi một mẫu thì

cường độ huỳnh quang của ion Er3+ ứng với dịch chuyển 4S3/2→4I15/2 là lớn nhất. Với các mẫu pha tạp nồng độ ion

Er3+ khác nhau thì cường độ huỳnh quang có thay đổi nhưng

vị trí của các đỉnh hầu như không thay đổi. Khi tăng nồng độ

ion Er3+ từ 0,3% mol tới 0,5% mol thì cường độ huỳnh quang

tăng mạnh. Tuy nhiên, nếu tiếp tục tăng nồng độ ion Er3+ lên

0,7% mol và 1% mol thì cường độ huỳnh quang lại suy giảm

do nồng độ Er3+ đạt tới nồng độ dập tắt. Điều đó cho thấy,

với hệ vật liệu này thì nồng độ lớn nhất của ion Er3+ có thể

hòa tan vào mạng nền là 0,5% mol. Kết luận này cũng rất

đồng nhất khi khảo sát cường độ huỳnh quang của các mẫu

trên trong vùng hồng ngoại.

Hình 5. Cường độ huỳnh quang trong vùng nhìn thấy của

các màng 80SiO2:20TiO2:5%Al3+:y %Er3+ với các nồng độ Er3+

pha tạp khác nhau: 0,3%; 0,5%; 0,7% và 1%

4. Kết luận

Màng silica-titana đồng pha tạp Er3+ và Al3+ có độ dày

từ 0,5 m đến 3 m đã được chế tạo thành công bằng công

nghệ sol-gel và kỹ thuật quay phủ. Sau khi chế tạo, màng

có độ đồng nhất cao, không có rạn nứt và các sai hỏng trên

bề mặt của màng. Từ kết quả đo phổ nhiễu xạ tia X, phổ

hấp thụ hồng ngoại có thể khẳng định rằng, màng thu được

có cấu trúc vô định hình và có các liên kết đặc trưng của

vật liệu thủy tinh silica-titana. Tất cả các mẫu được khảo

sát đều phát huỳnh quang ở bước sóng 1.530 nm, cường độ

huỳnh quang tăng lên khi pha tạp Er3+ từ 0,1 tới 0,5% mol

nhưng sau đó lại giảm khi tiếp tục tăng nồng độ Er3+. Hàm

lượng ion Er3+ tối đa có thể hòa tan đồng đều vào vật liệu

là 0,5% mol và thu được tỷ lệ tối ưu của vật liệu là:

80SiO2:20TiO2:5%Al3+:0,5%Er3+.

Lời cảm ơn

Nhóm tác giả xin chân thành cảm ơn TS. Trần Ngọc

Khiêm - Viện Đào tạo Quốc tế về Khoa học Vật liệu

(ITIMS), Trường Đại học Bách khoa Hà Nội vì sự giúp đỡ

trong quá trình thực hiện nghiên cứu này.


[1] Nguyễn Văn Hùng, Tính chất quang và điện huỳnh quang của vật

liệu SiO2 và SiO2-TiO2 pha tạp Er3+, Luận văn thạc sĩ, Viện Đào tạo Quốc tế về Khoa học Vật liệu (ITIMS), Trường Đại học Bách khoa

Hà Nội, 2002.

[2] Trần Ngọc Khiêm, Lương Thị Kim Phượng, Phạm Thành Huy,

Nguyễn Đức Chiến, Maurizio Ferrari, Silica-Alumina Xerogel đồng

pha tạp Er3+ và Yb3+: Quá trình chế tạo và các tính chất, Hội nghị Vật lý toàn quốc, 2005.

[3] A. Bahtat, M. Bouazaoui, M. Bahtat, C. Garapon, B. Jacquier, J.

Mugnier, “Up-conversion fluorescence spectroscopy in Er3+:TiO2

planar waveguides prepared by sol-gel process”, Journal of Non-

Crystalline Solids, 202, 1996, pp.16-22.

[4] C. Bernard, S. Chaussedent, A. Monteil, “Molecular dynamics

simulation of an erbium-activated titania-silica glass: Composition influence on the structural properties”, Philosophical Magagine, B

82, 2002, pp. 681-693.

[5] S. Bodoardo, R. Chiappetta, B. Onida, F. Figueras, E. Garrone,

“Ammonia interaction and reaction with Al-pillared

montmorillonite: An IR study”, Microporous and Mesoporous Materials, 20, 1998, pp.187-196.

[6] R. Gonçalves, G. Carturan, L. Zampedri, M. Ferrari, M. Montagna,

A. Chiasera, G. C. Righini, S. Pelli, S. J. L. Ribeiro, and Y.

Messaddeq, “Sol-gel Er-doped SiO2 – HfO2 planar waveguides: A

viable system for 1.5 m application”, Applied Physics Letters, 81, 2002, pp. 28-30.

[7] Khiem Tran Ngoc, Sol-gel-derived Er3+ activated multicomponent

silica glasses for photonics, Doctor thesis, Italia, 2005.

[8] J. Lee, E. Chung, W. Moon, D. Hack Suh, “Effect of H2O evolving from

TEOS based SiO2 film on the EEPROM cell characteritic”,

Microelectronic Engineering, Vol. 83, Issue 10, 2006, pp. 2001-2003.

[9] A. A. Malkov, E. A. Sosnov, O. V. Osipenkova, A. A. Malygin,

“Synthesis and transformations of Ti-containing structures on the

surface of silica gel”, Applied Surface Science, 108, 1997, pp. 133-139.

[10] L. Q. Minh, N. T. Huong, C. Barthou, P. Benalloul, W. Strek, T. K.

Anh, “Eu3+ and Er3+-doped SiO2–TiO2 sol-gel films for active planar waveguides”, Materials Science, Vol. 20, 2002, pp. 47-52.

[11] A. Polman, Exciting erbium-doped planar optical amplifier

materials, Proc. SPIE, 3942, 2, 2000.

[12] W. Rupp, N. Husing and U. Shubert, “Preparation of silica-titana

xerogel and aerogel by sol-gel processing of new single-source

precursors”, Journal of Materials Chemistry, 12, 2002, pp. 2594-2596.

[13] Yuxiang Li, “Hydrothermal synthesis and characterization of TiO2

nano rod arrays on glass substrates”, Materials Research Bulletin,

44, 2009, pp. 1232-1237.

[14] Phạm Văn Việt, Cao Minh Thì, Lê Văn Hiếu, “Chế tạo và khảo sát một số tính chất đặc trưng của màng mỏng TiO2”, Tạp chí Đại học

Sài Gòn, Số 8, 2012, trang 84-90.


108 Trần Uyên Trang, Hoàng Thị Thanh Hà, Huỳnh Xuân Hiệp

DỰ ĐOÁN HƯỚNG NGỮ NGHĨA CỦA CỤM TỪ TRONG KHAI PHÁ

QUAN ĐIỂM VỚI ĐỘ ĐO THÔNG TIN TƯƠNG HỖ

IDENTIFYING THE SEMANTIC ORIENTATION OF PHRASES IN OPINION MINING

WITH MUTUAL INFORMATION MEASURES

Trần Uyên Trang1, Hoàng Thị Thanh Hà2, Huỳnh Xuân Hiệp3 1Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng; [email protected]

2Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng; [email protected] 3Trường Đại học Cần Thơ; [email protected]

Tóm tắt - Khai phá quan điểm được sử dụng để tìm hiểu, nắm bắt được xu thế, quan điểm của cộng đồng về một đối tượng cụ thể. Khai phá quan điểm liên quan đến việc xây dựng hệ thống thu thập và phân loại quan điểm. Yếu tố quan trọng trong các tác vụ chính của khai phá quan điểm là khả năng dự đoán được hướng ngữ nghĩa của từ hoặc cụm từ được trích rút trong văn bản. Khả năng này có thể đạt được bằng cách sử dụng các độ đo và mô hình khác nhau. Bài báo này đề xuất áp dụng các độ đo thông tin tương hỗ vào mô hình dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ được trích rút từ tài liệu để đo độ phụ thuộc giữa các cụm từ với các từ hạt nhân, từ đó xác định hướng quan điểm của cụm từ trong bài toán phân loại quan điểm mức tài liệu.

Abstract - Opinion mining or sentiment analysis is used to find and understand the trends and attitudes of the community about a particular product. Opinion mining involves in building a system for collecting and categorizing opinions. The important task in opinion mining is the ability to predict the semantic orientation of words or phrases extracted in the text. This can be achieved by using different measures and models. This paper proposes applying mutual information measures to the semantic estimation model of extracted phrases in the document to measure the dependence between phrases and seed words to determine the opinion orientation of phrases in document-level sentiment classification.

Từ khóa - khai phá quan điểm; hướng ngữ nghĩa; cụm từ quan điểm; độ đo PMI; độ đo thông tin tương hỗ.

Key words - opinion mining; semantic orientation; opinion phrases; PMI measure; mutual information measure.


Khai phá quan điểm (opinion mining – OM) [2], [6], [9]

hay phân tích ý kiến (sentiment analysis – SA) [2], [6], [9],

[14] là lĩnh vực nghiên cứu về khả năng rút trích, phân loại

các quan điểm, ý kiến… của cộng đồng về các thực thể và

thuộc tính liên quan thực thể như sản phẩm, dịch vụ... hỗ trợ

cho việc theo dõi được tâm trạng của cộng đồng. Chính vì

vậy, nhu cầu khai thác năng lực thăm dò và hiểu các quan

điểm một cách tự động ngày càng được quan tâm nghiên

cứu. Các nội dung liên quan khai phá quan điểm như: phân

loại, tổng hợp, tìm kiếm và khôi phục quan điểm… đều tập

trung vào việc tự động xác định hướng ngữ nghĩa của từ hoặc

cụm từ được rút trích từ văn bản sử dụng một số độ đo và mô

hình khác nhau.

Turney và Littman [12] xác định hướng ngữ nghĩa của

từ bằng cách quan sát mối liên hệ của từ với một tập các từ

hạt nhân tích cực hay tiêu cực. Takamura và cộng sự [7] sử

dụng mô hình spin để trích rút hướng ngữ nghĩa của từ bằng

cách xây dựng một mạng lưới các từ sử dụng các chú thích,

định nghĩa, từ điển đồng nghĩa, trái nghĩa và những thống

kê xác suất xuất hiện đồng thời của các từ. Kamps và cộng

sự [8] sử dụng từ điển đồng nghĩa WordNet, xác định lộ

trình ngắn nhất giữa một từ bất kỳ với các từ “good” và

“bad” để dự đoán hướng ngữ nghĩa của từ. Độ chính xác

phương pháp này đạt được chưa cao do chỉ thực hiện trên

tính từ. Phương pháp của Hu và Liu [11] sử dụng từ điển

đồng nghĩa và trái nghĩa WordNet để phán đoán hướng ngữ

nghĩa của từ. Khi chưa biết hướng ngữ nghĩa của một từ,

phương pháp này tìm kiếm trên WordNet danh sách các từ

hạt nhân (đã được gán nhãn hướng quan điểm), kiểm tra từ

cần tìm hướng ngữ nghĩa xem có đồng nghĩa hay trái nghĩa

với từ hạt nhân hay không, nếu có thì gán nhãn từ đó trùng

với nhãn của từ đồng nghĩa (tương ứng là trái nghĩa). Thực

hiện cho đến khi gán nhãn toàn bộ các từ được yêu cầu.

Các nghiên cứu này sử dụng độ đo PMI (pointwise

mutual information) để xác định mức độ phụ thuộc giữa

cụm từ quan điểm với từ hạt nhân nhằm dự đoán hướng

ngữ nghĩa. Độ đo PMI xác định mức độ tương quan giữa

hai sự kiện x và y cụ thể. Tính tương quan thể hiện ở việc

tăng hay giảm sự kiện x sẽ kéo theo sự tăng hay giảm của

sự kiện y. Như vậy, độ đo tương quan dùng đo độ mạnh của

sự phụ thuộc tuyến tính giữa x và y và chỉ được tính khi cả

hai biến được xác định cụ thể.

Độ đo thông tin tương hỗ MI (mutual information) [4]

đo PMI đối với tất cả các sự kiện có thể xảy ra. Như vậy,

độ đo thông tin tương hỗ chính là trung bình của PMI cho

tất cả các sự kiện có thể. Nếu hai sự kiện là độc lập với

nhau thì thông tin tương hỗ bằng 0, ngược lại, nếu chúng

càng phụ thuộc mạnh mẽ thì thông tin tương hỗ giữa chúng

càng lớn. Tính tương hỗ giữa hai sự kiện thể hiện ở việc

nếu biết thông tin về một sự kiện thì sẽ biết thông tin về sự

kiện còn lại. Các sự kiện phụ thuộc lẫn nhau hoặc phụ thuộc

biến thứ ba xét trên một phương diện nào đó của sự phụ

thuộc. Như vậy, có thể thấy độ đo thông tin tương hỗ tỏ ra

ưu việt hơn khi có thể đo cả độ phụ thuộc tuyến tính và phi

tuyến trong khi độ đo tương quan PMI chỉ có thể đo độ phụ

thuộc tuyến tính.

Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một hướng tiếp

cận mới là sử dụng độ đo thông tin tương hỗ [4] để đo độ

phụ thuộc giữa cụm từ quan điểm với từ hạt nhân, từ đó

xác định hướng ngữ nghĩa của cụm từ được trích rút, đồng

thời tập trung vào việc đánh giá mô hình dự đoán hướng

ngữ nghĩa cụm từ sử dụng các phép đo khác nhau.





2. Dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ quan điểm sử

dụng độ đo thông tin tương hỗ

2.1. Quan điểm

Quan điểm O có thể tồn tại trong một câu, một đoạn

hay một tài liệu bình luận [2]. Quan điểm O thể hiện thái

độ, cảm nghĩ của người nêu quan điểm đối với một thực

thể hay một khía cạnh của thực thể được đề cập trong câu,

đoạn hay tài liệu đó. Thái độ, cảm nghĩ có thể là tích cực,

tiêu cực hay trung lập, gọi chung là hướng ngữ nghĩa SO

hay hướng quan điểm.

Như vậy SO xem như là một tập hợp gồm ba thành phần

𝑆𝑂 = (𝑂1, 𝑂2, 𝑂3). Với O1, O2, O3 lần lượt là quan điểm

tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.

2.2. Cụm từ quan điểm

Cụm từ quan điểm (opinion phrase) OP [2], [12], [14]

là cụm hai từ liên tiếp dạng 𝑂𝑃 = 𝑋1_𝑋2 với X1, X2 tương

đương từ đầu tiên và từ thứ hai trong cụm, thường là tính

từ hoặc trạng từ mang quan điểm [2].

𝑋1_𝑋2 = (𝐽𝐽_𝑁𝑁, 𝑅𝐵_𝐽𝐽, 𝐽𝐽_𝐽𝐽, 𝑁𝑁_𝐽𝐽, 𝑅𝐵_𝑉𝐵)

Với JJ là tính từ, RB là trạng từ, NN là danh từ và VB là

động từ. Bảng 1 thể hiện các từ liên tiếp X1, X2 trong cụm

OP được trích rút từ tài liệu.

Bảng 1. Các nhãn từ loại tương ứng với từ đầu tiên X1 và

từ thứ hai X2 trong cụm từ OP được trích rút từ văn bản

X1 X2

1 JJ NN hoặc NNS

2 RB hoặc RBS JJ

3 JJ JJ

4 NN hoặc NNS JJ

5 RB hoặc RBS VB

2.3. Từ hạt nhân

Từ hạt nhân (seed word) SW [8], [12] là các từ đã được

phân loại quan điểm sẵn, nghĩa là các từ này đã được xếp

vào nhóm từ thể hiện quan điểm tiêu cực (O2) hay tích cực

(O1). Các từ này chủ yếu được lấy từ kho ngữ liệu quan

điểm SentiWordNet. Ví dụ: “poor”, “bad”, “terrible”…

thuộc nhóm tiêu cực, “excellent”, “good”, “wonderful”…

thuộc nhóm tích cực. Ở đây, SW được chọn là “poor” và

“excellent” đại diện cho hai hướng quan điểm đối lập.

𝑆𝑊 = (("𝑝𝑜𝑜𝑟" ∈ 𝑂2) 𝑂𝑅("𝑒𝑥𝑐𝑒𝑙𝑙𝑒𝑛𝑡" ∈ 𝑂1))

SW là cơ sở để xác định độ phụ thuộc của các cụm từ

quan điểm OP được trích rút từ tài liệu. Dựa vào độ phụ

thuộc thông tin giữa SW và OP sẽ xác định được hướng

quan điểm của OP.

2.4. Độ đo thông tin tương hỗ giữa cụm từ quan điểm OP

và từ hạt nhân SW

Thông tin tương hỗ hay entropy tương hỗ (mutual

entropy) [3], [4] là phép đo độ phụ thuộc giữa cụm từ OP

và từ hạt nhân SW. Nếu OP và SW độc lập thì thông tin

tương hỗ giữa chúng bằng 0. Ngược lại, nếu OP và SW

càng phụ thuộc mạnh mẽ, chẳng hạn như

𝑂𝑃 = 𝑓(𝑆𝑊)

thì thông tin tương hỗ giữa chúng càng lớn. Cũng có thể

hiểu thông tin tương hỗ là thông tin chứa trong từ hạt nhân

SW về cụm từ OP và mức độ dự đoán được OP khi biết

SW. Rõ ràng thông tin tương hỗ liên quan đến cả độ phụ

thuộc và độ tương quan.

Hình 1. Mối quan hệ tương hỗ giữa cụm từ OP

và từ hạt nhân SW

2.5. Mô hình dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ quan

điểm sử dụng độ đo thông tin tương hỗ

Mô hình đề xuất được xây dựng dựa trên việc xác định

hướng ngữ nghĩa của các cụm từ quan điểm OP, được trích

rút từ tài liệu bằng cách đo độ phụ thuộc của cụm từ OP

với từ hạt nhân SW với các phép đo trong nhóm độ đo thông

tin tương hỗ. Mô hình đề xuất sử dụng lần lượt các độ đo

thông tin tương hỗ gồm Shannon [1], [3], Rényi [1], [5],

[13] và Tsallis [1], [10].

Hình 2. Thuật toán xác định hướng quan điểm cho cụm từ OP

Quá trình xử lý gồm các bước được biểu diễn trong

Hình 2: (1) Chuyển tài liệu văn bản đầu vào thành ma trận

thuật ngữ - tài liệu (document-term matrix); (2) Trích rút

lần lượt các cụm từ OP chứa các từ có nhãn từ loại tương

ứng trong Bảng 1; (3) Tính độ phụ thuộc giữa cụm từ OP

với từ hạt nhân SW có trong văn bản thông qua các độ đo

thông tin tương hỗ Shannon, Rényi, Tsallis; (4) Dự đoán

hướng ngữ nghĩa SO của OP được trích rút dựa trên mối

liên hệ với các từ SW tích cực và tiêu cực; tận dụng kết quả

của phép đo độ phụ thuộc sử dụng lần lượt các độ đo

Shannon, Rényi, Tsallis ở trên.

Mô hình đề xuất có thể được hình thức hoá như sau:

Gọi OP = xixj : i = 1,…, n-1; j = i+1,…,n là các cụm

từ được trích rút từ tài liệu với nhãn từ loại tương ứng trong

Bảng 1 và SW = yi : i = 1,…, m là các từ hạt nhân.

OP SW

TínhSO/ Rq TínhSO/ R

SMI

Tính SO/ SMI

(1) Ma trận thuật ngữ-tài liệu

Bắt đầu

(3) Độ phụ thuộc giữa OP và SW

(4) Hướng quan điểm SO của OP

(2) OP được trích rút

Kết thúc

R Rq

thông tin tương hỗ


Gọi SMI , 𝑅𝛼 , Rq tương ứng là các độ đo thông tin tương

hỗ Shannon, Rényi, Tsallis giữa OP và SW.

Gọi SO(OP) là hướng quan điểm/ngữ nghĩa của cụm từ

OP được tính dựa trên mối liên hệ của OP với từ hạt nhân

SW (“excellent”/“poor”).

Thuật toán dự đoán hướng ngữ nghĩa sử dụng các độ đo

thông tin tương hỗ ở Hình 2 cụ thể như sau:

Input: Ma trận thuật ngữ - tài liệu có cấu trúc mỗi dòng

là một tài liệu; mỗi cột là các từ được trích rút từ tài liệu.

Output: Hướng quan điểm SO của các cụm từ OP trong

tài liệu.

(1) Xây dựng ma trận thuật ngữ tài liệu đầu vào từ tập

tài liệu cần khai phá.

(2) Trích rút các cụm từ quan điểm OP.

for (i=1, j=i+1) to n-1 (n là số từ được trích rút từ tài

liệu). if (xi = JJ and (xj = NN or NNS)) then

trích rút cụm từ xixj

else if ((xi = RB or RBS) and xj = JJ) then


else if (xi = JJ and xj = JJ) then


else if ((xi = NN or NNS) and xj = JJ) then


else if ((xi = RB or RBS) and xj = VB) then


end if

(3) Xác định độ phụ thuộc thông tin giữa các cụm từ

OP và từ hạt nhân SW dựa vào các công thức độ đo thông

tin tương hỗ tương ứng bên dưới:

Tính độ đo Shannon 𝑆𝑀𝐼(𝑂𝑃, 𝑆𝑊)

SMI(OP, SW) = ∑ ∑ Pr(OP ∧ SW)mSW=1

nOP=1 log2 (

Pr(OP∧SW)

Pr(OP).Pr (SW)) (1)

với 𝑃𝑟(𝑂𝑃 ∧ 𝑆𝑊) là xác suất OP và SW xuất hiện cùng nhau

trong văn bản; 𝑃𝑟(𝑂𝑃) là xác suất OP xuất hiện trong văn

bản và 𝑃𝑟(𝑆𝑊) là xác suất SW xuất hiện trong văn bản.

Tính độ đo Rényi 𝑅𝛼(𝑂𝑃, 𝑆𝑊)

𝑅𝛼 = 𝐸𝛼

𝑂𝑃+ 𝐸𝛼𝑆𝑊

𝐸𝛼𝑂𝑃 𝑆𝑊 (2)

với 𝐸𝛼𝑂𝑃 là entropy bậc 𝛼 của phân phối xác suất

𝑃𝑟𝑂𝑃 = ∑ 𝑃𝑟𝑂𝑃 𝑆𝑊𝑚𝑆𝑊=1

và 𝐸𝛼𝑆𝑊 là entropy bậc 𝛼 của phân phối xác suất

𝑃𝑟𝑆𝑊 = ∑ 𝑃𝑟𝑂𝑃 𝑆𝑊

𝑛

𝑂𝑃=1

và 𝐸𝛼𝑂𝑃 𝑆𝑊 là entropy bậc 𝛼 của phân phối xác suất

PrOP SW:OP= 1,…,n; SW= 1,…, m

với 𝛼 = 1

𝐸1𝑂𝑃 = 𝑙𝑜𝑔2𝑁 −

1

𝑁∑ 𝑛𝑂𝑃 𝑙𝑜𝑔2(𝑛𝑂𝑃)

𝑛

𝑂𝑃=1

𝐸1𝑆𝑊 = 𝑙𝑜𝑔2𝑁 −

1

𝑁∑ 𝑛𝑆𝑊 𝑙𝑜𝑔2(𝑛𝑆𝑊)

𝑚

𝑆𝑊=1

𝐸1𝑂𝑃 𝑆𝑊 = 𝑙𝑜𝑔2𝑁 −

1

𝑁∑ ∑ 𝑛𝑂𝑃 𝑆𝑊

𝑚

𝑆𝑊=1

𝑛

𝑂𝑃=1𝑙𝑜𝑔2(𝑛𝑂𝑃 𝑆𝑊)

với 𝛼 = 2

𝐸2𝑂𝑃 = 2𝑙𝑜𝑔2𝑁 − 𝑙𝑜𝑔2 ∑ 𝑛𝑂𝑃

2𝑛

𝑂𝑃=1

𝐸2𝑆𝑊 = 2𝑙𝑜𝑔2𝑁 − 𝑙𝑜𝑔2 ∑ 𝑛𝑆𝑊

2𝑚

𝑆𝑊=1

𝐸2𝑂𝑃 𝑆𝑊 = 2𝑙𝑜𝑔2𝑁 − 𝑙𝑜𝑔2 ∑ ∑ 𝑛𝑂𝑃 𝑆𝑊

2𝑚

𝑆𝑊=1

𝑛

𝑂𝑃=1

với 𝛼 bất kỳ

𝐸𝛼𝑂𝑃 =

1

1 − 𝛼𝑙𝑜𝑔2 ∑ 𝑛𝑂𝑃

𝛼𝑛

𝑂𝑃=1+

𝛼

𝛼 − 1𝑙𝑜𝑔2𝑁

𝐸𝛼𝑆𝑊 =

1

1 − 𝛼𝑙𝑜𝑔2 ∑ 𝑛𝑆𝑊

𝛼𝑚

𝑆𝑊=1+

𝛼


𝐸𝛼𝑂𝑃 𝑆𝑊 =

1

1 − 𝛼𝑙𝑜𝑔2 ∑ ∑ 𝑛𝑂𝑃 𝑆𝑊

𝛼𝑚

𝑆𝑊=1

𝑛

𝑂𝑃=1+

𝛼


với N là tổng số lần xuất hiện của các OP hoặc của các SW

trong văn bản.

Tính độ đo Tsallis 𝑅𝑞(𝑂𝑃, 𝑆𝑊)

𝑅𝑞 = 𝑆𝑞𝑂𝑃 + 𝑆𝑞

𝑆𝑊 + (1 − 𝑞)𝑆𝑞𝑂𝑃𝑆𝑞

𝑆𝑊 − 𝑆𝑞 (3)

với 𝑆𝑞 =1

(𝑞−1)(1 − ∑ ∑ 𝑝𝑂𝑃 𝑆𝑊

𝑞𝑚𝑆𝑊=1

𝑛𝑂𝑃=1 )

𝑆𝑞𝑂𝑃 =

1

𝑞 − 1∑ 𝑝𝑂𝑃 𝑆𝑊

𝑚

𝑆𝑊=1

(1 − 𝑝𝑂𝑃 𝑆𝑊𝑞−1

)

𝑆𝑞𝑆𝑊 =

1

𝑞 − 1∑ 𝑝𝑂𝑃 𝑆𝑊(1 − 𝑝𝑂𝑃 𝑆𝑊

𝑞−1

𝑛

𝑂𝑃=1

)

(4). Dự đoán hướng ngữ nghĩa SO của các cụm từ OP.

Công thức tính dựa trên hiệu số của độ đo tương hỗ giữa

cụm từ OP(xixj) và từ hạt nhân SW (“excellent”/“poor”)

được trình bày dưới đây

SO(OP) = SMI(OP, “excellent”) –SMI(OP, “poor”) (4)

SO(OP) = 𝑅𝛼(OP, “excellent”) –𝑅𝛼(OP, “poor”) (5)

SO(OP) = 𝑅𝑞(OP, “excellent”) –𝑅𝑞(OP, “poor”) (6)

3. Thực nghiệm

3.1. Dữ liệu và công cụ thực nghiệm

Tập dữ liệu được sử dụng trong thực nghiệm là Customer

Review Datasets, Additional Customer Review Datasets và

More Customer Review Datasets [11]. Các tập này chứa

bình luận của khách hàng về 12 sản phẩm công nghệ gồm

khoảng 6.568 câu được tổng hợp từ amazon.com.

Nhóm tác giả sử dụng ngôn ngữ R để thực hiện các

công việc tính toán độ đo cho thực nghiệm. Đây là phần

mềm mã nguồn mở hỗ trợ cho các tác vụ thống kê. Công

cụ Sentimentpredict do nhóm tác giả xây dựng kết hợp với

gói SentimentAnalysis [15] để thực nghiệm và đánh giá mô

hình đề xuất. Đây là gói dùng hỗ trợ cho kiểm thử các giải

thuật đo độ phụ thuộc thông tin và xác định hướng quan

điểm của cụm từ.

3.2. Kết quả thực nghiệm

3.2.1. Kịch bản 1 - Sử dụng độ đo Shannon và PMI

Kết quả thực nghiệm đánh giá mô hình dự đoán hướng

ngữ nghĩa sử dụng hai độ đo Shannon và PMI được thể


hiện ở Bảng 2 với dòng là cụm từ được trích rút từ tài liệu

thoả mãn yêu cầu trong Bảng 1; cột là các độ đo.

Bảng 2. Kết quả tính toán hướng quan điểm của

cụm từ OP dùng 2 độ đo Shannon và PMI

Cụm từ OP PMI (OP,

excellent)

PMI

(OP,poor)

SO

PMI

SO

Shannon

surprisingly

good 5,2792 5,2792 11,7823

excellent

choice 5,2792 5,2792 11,7823

outstanding

movie 5,2792 5,2792 11,7823

learning

curve 5,2792 5,2792 11,7823

much less 5,2792 5,2792 11,7823

less steep 5,2792 5,2792 11,7823

poor light 7,8642 -7,8642 -11,7823

small noise 6,8642 -6,8642 -11,7823

Nhìn chung, kết quả ở Bảng 2 và Hình 3 cho thấy hướng

ngữ nghĩa của cụm từ được trích rút trong tài liệu sử dụng

độ đo Shannon là mạnh hơn nhiều so với khi sử dụng độ

đo PMI, thể hiện qua kết quả thu được trong tính toán SO

của cụm từ OP.

Hình 3. Dự đoán hướng quan điểm của các cụm từ

dùng độ đo Shannon và PMI

3.2.2. Kịch bản 2 - Sử dụng độ đo Rényi và PMI

Tương tự Kịch bản 1, kết quả thực nghiệm sử dụng hai

độ đo Rényi và PMI được thể hiện ở Bảng 3.


cụm từ dùng 2 độ đo Rényi (với α =1; 1,2 và 2) và PMI

Cụm từ

PMI

(OP,

“ex”)

PMI

(OP,

”pr”)

SO

PMI

SO

RÉNYI

(α =1)

SO

RÉNYI

(α =1,2)

SO

RÉNYI

(α =2)

surprisingly

good 5,2792 5,2792 6,4044 2,1348 2,1348

excellent

choice 5,2792 5,2792 6,4044 2,1348 2,1348

outstanding

movie 5,2792 5,2792 6,4044 2,1348 2,1348

Learning

curve 5,2792 5,2792 6,4044 2,1348 2,1348

much less 5,2792 5,2792 6,4044 2,1348 2,1348

less steep 5,2792 5,2792 6,4044 2,1348 2,1348

poor light 7,864 -7,864 -5,5392 -8,5392 -8,5392

small noise 6,864 -6,864 -4,5392 -7,5392 -7,5392


trích rút dùng độ đo Rényi và PMI

Với các giá trị α khác nhau, kết quả ở Bảng 3 và biểu

đồ Hình 4 cho thấy hướng ngữ nghĩa của cụm từ được trích

rút sử dụng độ đo Rényi trong trường hợp α = 1 mạnh hơn

so với khi sử dụng độ đo PMI. Tuy nhiên, trong trường hợp

α = 1,2 và α = 2 thì ngược lại.

3.2.3. Kịch bản 3 - Sử dụng độ đo Tsallis và PMI

Cũng tương tự hai kịch bản trước, kết quả của kịch bản

này được lưu trong Bảng 4.


cụm từ dùng 2 độ đo Tsallis và PMI

Cụm từ PMI (OP,

”excellent”)

PMI (OP,

”poor”)

SO

PMI

SO TSALLIS

(q=2)

surprisingly

good 5,2792 5,2792 0,0085286

excellent

choice 5,2792 5,2792 0,0085286

outstanding

movie 5,2792 5,2792 0,0085286

learning

curve 5,2792 5,2792 0,0085286

much less 5,2792 5,2792 0,0085286

less steep 5,2792 5,2792 0,0085286

poor light 7,8642 -7,8642 -0,0085286

small noise 6,8642 -6,8642 -0,0085287


trích rút dùng độ đo Tsallis và PMI

Bảng 4 và Hình 5 cho thấy hướng ngữ nghĩa của cụm

từ được trích rút sử dụng độ đo Tsallis trong trường hợp

q= 2 yếu hơn hẳn so với khi sử dụng độ đo PMI.


3.2.4. Đánh giá chung

Dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ quan điểm trong

phân loại quan điểm mức tài liệu thường sử dụng độ đo PMI,

là độ đo phổ biến để đo mối liên hệ giữa hai từ/cụm từ, cụ

thể trong trường hợp này là mối liên hệ giữa cụm từ được

trích rút từ một câu bình luận với từ hạt nhân “excellent”

(hướng tích cực) và “poor” (hướng tiêu cực). Tuy nhiên, độ

đo này thuộc nhóm độ đo tương quan, dùng để đo độ mạnh

của mối liên hệ tuyến tính giữa các từ/cụm từ chủ yếu dựa

trên tần số xuất hiện của các từ trong văn bản.

Hình 6. Biểu đồ kết quả của hệ thống sử dụng lần lượt

các độ đo Shannon, Rényi, Tsallis và PMI

Với độ đo thông tin tương hỗ gồm các độ đo Shannon,

Rényi và Tsallis có thể dùng cho cả mối liên hệ phi tuyến

và dựa trên việc đo độ bất định của từ thông qua entropy.

Kết quả đánh giá mô hình dự đoán hướng quan điểm dùng

độ đo này được biểu diễn trong Hình 6 cho thấy:

• Với các mô hình dự đoán hướng ngữ nghĩa sử dụng

độ đo Shannon và Rényi (với α =1) cho thấy hướng ngữ

nghĩa của cụm từ được trích rút mạnh hơn so với khi sử

dụng độ đo PMI.

• Tuy nhiên, khi sử dụng độ đo Rényi (với α = 1,2 và

2) và độ đo Tsallis thì thể hiện này hoàn toàn ngược lại,

hướng ngữ nghĩa của cụm từ được trích rút sẽ yếu hơn hẳn

so với khi sử dụng độ đo PMI.

4. Kết luận

Bài báo đề xuất một hướng tiếp cận mới trong việc đo

độ phụ thuộc thông tin tổng quát giữa cụm từ được trích rút

từ tài liệu với từ hạt nhân bằng các độ đo thông tin tương

hỗ Shannon, Rényi và Tsallis, thay vì sử dụng độ đo tương

quan PMI như trước đây. Các phép đo độ phụ thuộc này

lần lượt được áp dụng trong mô hình dự đoán hướng ngữ

nghĩa của từ hoặc cụm từ được trích rút từ văn bản trong

khai phá quan điểm. Hướng tiếp cận đề xuất này hoàn

toàn có thể được mở rộng cho các độ đo tương tự khác để

phát triển các mô hình dự đoán hướng ngữ nghĩa khác

nhau. Các kết quả thực nghiệm cho thấy độ phụ thuộc

thông tin giữa cụm với từ hạt nhân được đo bằng các độ

đo thông tin tương hỗ: (1) được xác định không phụ thuộc

vào tính tuyến tính giữa các từ do đó sẽ tổng quát hơn; (2)

cho kết quả khi sử dụng các độ đo Shannon và Rényi

(α = 1) tốt hơn so với khi sử dụng PMI, qua đó giúp cho

mô hình dự đoán hướng ngữ nghĩa của từ, cụm từ được

chính xác hơn, góp phần tích cực trong tác vụ phân loại

quan điểm mức tài liệu.


[1] Arthur A. Goshtasby, Similarity and Dissimilarity Measures,

Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Springer-

Verlag London Limited, 2012, pp. 7-66.

[2] Bing Liu, Lei Zhang, “A Survey of Opinion Mining and Sentiment

Analysis”, Mining Text Data, Springer, Jan 2012, pp. 415-463.

[3] C. E. Shannon, “A Mathematical Theory of Communication”, The

Bell System Technical Journal, Vol. 27, Oct 1948, pp. 379-423.

[4] D. Gencaga, N. K. Malakar, D. J. Lary, “Survey on the estimation of

mutual information methods as the measure of dependency versus correlation analysis”, AIP Conference Proceedings, Vol. 1636, Issue

1, Dec 2014, pp. 80-87.

[5] Galen Reeves, “Two-Moment Inequalities for Rényi Entropy and

Mutual Information”, arXiv.org:1702.07302, Feb 2017.

[6] Haseena Rahmath P, “Opinion Mining and Sentiment Analysis -

Challenges and Applications”, International Journal of Application

or Innovation in Engineering & Management (IJAIEM), Vol. 3, Issue 5, May 2014, pp. 401-403.

[7] Hiroya Takamura, Takashi Inui, Manabu Okumura, Extracting

semantic orientations of words using spin model, ACL '05

Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for

Computational Linguistics, Jun 2005, pp. 133-140.

[8] J. Kamps, M. Marx, R. J. Mokken, M. De Rijke, Using WordNet to

measure semantic orientation of adjectives, Proceedings of LREC-04, 4th International Conference on Language Resources and

Evaluation, Vol. 4, Jan 2004, pp. 1115-1118.

[9] Kumar Ravi, Vadlamani Ravi, “A survey on Opinion Mining and

Sentiment analysis: Tasks, approaches, applications”, Knowledge-Based Systems, ScienceDirect, Vol. 89, Nov 2015, pp. 14-46.

[10] Marius Vila, Anton Bardera, Miquel Feixas, Mateu Sbert, “Tsallis

Mutual Information for Document Classification”, Entropy 2011,

Vol. 13, Issue 9, Sep. 2011, pp. 1694-1707.

[11] Minqing Hu, Bing Liu, Mining and summarizing customer reviews,

Proceedings of the 10th ACM International Conference on

Knowledge Discovery and Data Mining, Aug 2004, pp. 168-177.

[12] P. D. Turney, M. L. Littman, “Measuring praise and criticism:

Inference of semantic orientation from association”, ACM

Transactions on Information Systems, Vol. 21, Issue 4, Oct 2003,

pp. 315-346. [13] Rényi Alfréd, On Measures of Entropy and Information,

Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical

Statistics and Probability, University of California Press, Vol. 1, 1961, pp. 547-561.

[14] Rushlene K. Bakshi, Ravneet Kaur, Gurpreet Kaur, Opinion Mining

and Sentiment Analysis, Computing for Sustainable Global

Development (INDIACom), IEEE Xplore, Oct 2016.

[15] Stefan Feuerriegel, Nicolas Pröllochs, SentimentAnalysis Vignette,

MIT License, 2017.



NGHIÊN CỨU THÀNH PHẦN CẤU TRÚC VÀ HOẠT TÍNH CHỐNG OXY HÓA

CỦA PECTIN PHÂN LẬP TỪ LÁ CÚC QUỲ (TITHONIA DIVERSIFOLIA)

STUDY OF CHEMICAL COMPOUNDS AND ANTIOXIDANT ACTIVITY OF

PECTIN ISOLATED FROM TITHONIA DIVERSIFOLIA

Bùi Vũ Thục Uyên1, Giang Thị Kim Liên2, Trần Văn Hiếu3, Trần Thị Thanh Thủy3 1Trương Đai hoc Sư pham - Đai hoc Đa Năng 2Đai hoc Đa Năng; [email protected]

3Viện Hóa hoc công nghiệp Việt Nam

Tóm tắt - Pectin là một polysaccharide phức tạp được tìm thấy trên thành tế bào của hầu hết các tế bào thực vật và ảnh hưởng của nó đối với sức khỏe ngày càng được quan tâm. Các nghiên cứu cho thấy, dịch chiết nước của cây cúc quỳ là dịch chiết chứa nhiều polysaccharide, cụ thể là pectin, có nhiều hoạt tính đáng quan tâm. Trong nghiên cứu này, pectin có mức độ este hóa thấp được phân lập từ lá của cây cúc quỳ. Pectin phân lập được xác định bằng phương pháp FTIR, 1H và 13C NMR, GPC. Cấu trúc của pectin được tạo nên từ các các đơn vị (1→2)- rhamnose và (1 →4)-galacturonic acid tạo nên mạch chính. Mạch nhánh có mặt của các đơn vị (1 →5)-arabinose. Hoạt tính chống oxy hóa được đánh giá bằng khả năng quét gốc hydroxyl tự do.

Abstract - Pectin is a heterogeneous complex polysaccharide found in the primary cell wall of most cells and its effects on health has received growing interest. Studies show that water extract from tithonia diversifolia has been polysaccharide-rich extract. Particularly, pectin has many interesting effects. In this work, low-methoxyl pectin is isolated from Tithonia diversifolia. The isolated low-DE pectin is characterized by FTIR, 1H and 13C NMR, GPC. The structure of pectin includes units (1 → 2)-rhamnose and (1 → 4)-galacturonic acid which form the main chain and units of units (1 → 5)–arabinose branched chain. Its antioxidant activity is also evaluated through hydroxyl radical scavenging activity.

Từ khóa - cây Cúc quỳ; pectin; polysaccharide; hoạt tính quét gốc hydroxyl tự do; hoạt tính chống oxy hóa.

Key words - Tithonia diversifolia; pectin; polysaccharide; hydroxyl radical scavenging activity; antioxidant activity.

1. Đăt vân đê

Cúc quỳ (Tithonia diversifolia) họ Cúc (Asteraceae) là

một trong những cây thuốc được sử dụng trong y học cổ

truyền của châu Mỹ để điều trị nhiều bệnh khác nhau như

sốt rét, chống u.... Cây có nguồn gốc từ Mexico, hiện nay

phân bố rộng khắp trong các khu vực cận nhiệt đới và nhiệt

đới, chẳng hạn như châu Phi, Trung Mỹ và Đông Nam Á. Ở

Việt Nam, cây cúc quỳ hiện nay đã được tự nhiên hóa, mọc

phổ biến ở rất nhiều nơi, đặc biệt là ở vùng Tây Nguyên [1].

Nhiều nghiên cứu đã xác định được rằng, bên cạnh các dịch

chiết dung môi hữu cơ (chứa các lớp chất đã được nghiên

cứu sâu như flavonoid, sesquiterpen) thì dịch chiết nước lá

cúc quỳ là dịch chiết chứa nhiều polysaccharide, cũng có

nhiều hoạt tính đáng chú ý như hoạt tính chống ung thư,

chống tiểu đường, hạ mỡ máu [2]…

Hiện nay, các polysaccharide đang thu hút nhiều sự quan

tâm của các nhà khoa học trong các ứng dụng y dược học một

mặt nhờ vào các hoạt tính sinh học quý báu. Mặt khác, các

polysaccharide không có tác dụng phụ, không gây hại đến các

tế bào bình thường [3]. Pectin, loại polysaccharide có mặt

trong thành tế bào của thực vật cũng là một trong các

polysaccharide đã và đang được nghiên cứu và sử dụng rộng

rãi [4, 5]. Hiện nay, các nhà khoa học cho rằng, pectin chủ yếu

chứa các đơn vị galacturonic acid (GalA). Rhamnose (Rha) là

thành phần nhỏ trong mạch chính của pectin, trong khi các

đường khác như arabinose (Ara), galactose (Gal) và xylose

(Xyl) nằm trên các mạch nhánh. Tùy vào thành phần đường

chiếm ưu thế ở mạch nhánh mà tên gọi của mạch nhánh sẽ

tương ứng là arabinan, galactan hay xylan [5]. Phân mảnh điển

hình của pectin là mạch có vài trăm đơn vị -(l-4)-GalA với

mức độ este hóa (DE) khác nhau. Các đặc điểm cấu trúc của

pectin có thể biến đổi tùy thuộc từng loài thực vật và nguồn

gốc phân bố. Các nghiên cứu về polysaccharide nói chung và

pectin nói riêng đang thu hút sự quan tâm đặc biệt của các nhà

khoa học trên thế giới. Nhiều công trình về pectin và các dẫn

xuất của chúng từ nhiều loài thực vật khác nhau như chè xanh,

lá hồng… cũng đã được công bố. Các ứng dụng trong y học

cổ truyền và các nghiên cứu hiện đại đều cho thấy dịch chiết

nước của cúc quỳ có nhiều hoạt tính đáng chú ý, gợi ý rằng

pectin phân lập từ dịch chiết nước của cây này là đối tượng

nghiên cứu hứa hẹn mang lại nhiều kết quả triển vọng.

Các nghiên cứu về thành phần hóa học của Tithonia

diversifolia hiện nay mới chỉ tập trung ở các phân đoạn chiết

ít phân cực như phân đoạn etyl axetat, phân đoạn diclometan.

Thành phần hóa học của phân đoạn chiết nước còn chưa được

khảo sát nhiều. Do vậy, cho đến nay, cấu trúc và hoạt tính

sinh học của pectin từ cúc quỳ hiện vẫn chưa được công bố.

Bài báo này nghiên cứu quá trình phân lập, xác định

thành phần hóa học và hoạt tính chống oxy hóa của pectin

từ lá cúc quỳ Việt Nam.

2. Thưc nghiêm

2.1. Mẫu thực vật

Mẫu thực vật được thu hái tại tỉnh Gia Lai vào tháng 4

năm 2014. Tiêu bản được lưu giữ tại Phòng Thí nghiệm

trọng điểm công nghệ lọc hóa dầu. Mẫu lá được rửa sạch,

phơi, sấy khô.

2.2. Hóa chất và thiết bị

Các dung môi: nước cất, n-hexane, ethyl acetate

(EtOAc), dichloromethane, methanol (MeOH), etanol…

Phổ hồng ngoại FT-IR được đo dưới dạng viên nén KBr

bằng máy IMPACT-410, Nicolet-Carl Zeiss Jena (Đức).

Phổ NMR của mẫu nghiên cứu được đo trên máy


114 Bùi Vũ Thục Uyên, Giang Thị Kim Liên, Trần Văn Hiếu, Trần Thị Thanh Thủy

Bruker AVANCE 500MHz ở nhiệt độ 70°C, sử dụng dung

môi D2O với chế độ đo khử tín hiệu của nước.

Sắc ký thẩm thấu gel GPC được thực hiện trên máy

HPLC Agilent 1100. Pha động 0,1N NaNO3, tốc độ dòng

1ml/phút. Đầu dò RID.

Các dụng cụ thiết bị khác: thiết bị chưng cất lôi cuốn

hơi nước, máy cô quay chân không, cân phân tích, cốc thủy

tinh, các loại pipet, giấy lọc, cột sắc ký, túi thẩm tách, phễu

lọc, phễu chiết, máy ly tâm...

2.3. Phân lập và tinh chế pectin

Mẫu thực vật sau khi thu hái được thái nhỏ, phơi trong bóng

mát, sấy khô ở nhiệt độ 40 - 45°C, sau đó đem nghiền nhỏ.

100 g bột lá cúc quỳ được ngâm chiết với 2 lít etanol (12h) x3

lần để loại bỏ chất béo, các chất hữu cơ phân tử lượng thấp.

Mẫu thực vật sau khi loại bỏ chất béo và các chất hữu

cơ phân tử lượng thấp được đun với 2 lít nước cất trong 3h

(3 lần). Tiến hành lọc dung dịch chiết bằng phễu Bunches, tiếp

tục cô đuổi dung môi thu dung dịch đặc, sau đó kết tủa bằng

etanol với tỷ lệ thể tích 4:1, để lắng dung dịch sau 12h. Tiếp

tục tiến hành ly tâm, lọc, sấy để thu được 5,06g pectin thô.

Dung dịch Sevag được pha theo tỷ lệ thể tích

diclometan : butanol = 4:1. Pectin thô được hòa tan vào

nước cất, tiếp tục tách loại protein bằng phương pháp

Sevag. Cho dung dịch Sevag : dung dịch mẫu theo tỷ lệ thể

tích 1:1 vào phễu lọc, thu lấy lớp phía trên, tiếp tục kết tủa

với etanol theo tỷ lệ thể tích 1:4. Sau đó tách loại chất bằng

các chất hấp phụ như than hoạt tính rồi tiếp tục được tinh

chế qua màng thẩm tách, thu được 3,24 g pectin tinh chế.

2.4. Nghiên cứu hoạt tính chống oxy hóa

Phương pháp thử hoạt tính quét gốc hydroxyl tự do được

xác định theo phương pháp của Vissotto và cộng sự [6]:

0,5 ml dung dịch mẫu ở các nồng độ khác nhau được trộn

đều với 1,5 ml dung dịch 2mM FeSO4, tiếp theo là 1,5 ml

dung dịch H2O2 6 mM, và 1,5 ml dung dịch natri salicylat

nồng độ 6mM. Hỗn hợp được ngâm trong bể điều nhiệt ở

37°C trong 30 phút. Đo độ hấp thụ quang của hỗn hợp ở

bước sóng 510 nm sau khi làm nguội hỗn hợp về nhiệt độ

phòng. Vitamin C được sử dụng làm đối chứng dương.

3. Kết qua va thao luân

3.1. Phổ hồng ngoại của pectin

Phổ hồng ngoại của pectin phân lập từ lá cúc quỳ được

trình bày trên Hình 1.

Hình 1. Phổ hồng ngoai của pectin từ lá cúc quỳ

Đối với pectin, vùng dao động trong khoảng 1.200 –

1.800 cm-1 trên phổ IR được xem là vùng “vân tay” của

mẫu. Tại đây, ta có thể quan sát trạng thái đặc trưng của

các nhóm carboxylic (khoảng 1.750 – 1.350 cm-1) [7].

Dải dao động ở vùng 1.733 cm-1 đặc trưng cho dao động

kéo căng của nhóm C=O của gốc carboxylic acid không

được ion hóa (tồn tại dưới dạng methyl hóa hay gốc acid).

Sự ion hóa gốc này (tạo thành muối) dẫn đến việc suy giảm

tín hiệu này trên phổ và làm xuất hiện tín hiệu dao động

kéo căng của COO- tương ứng trong vùng 1.600 – 1.650

(bất đối xứng) và 1.400 – 1.450 cm-1 (đối xứng) [7].

Mức độ ester hóa (DE) được định nghĩa là tỷ số giữa số

lượng nhóm ester so với tổng số nhóm acid và nhóm ester,

được đánh giá trực quan thông qua cường độ tín hiệu của dải

1733 cm-1. Hình 1 cho thấy pectin thu được từ lá cúc quỳ là

loại pectin có mức độ este hóa (mức độ methyl hóa) thấp.

3.2. Phổ cộng hưởng từ hạt nhân 1H NMR và 13C NMR

của pectin

Phổ cộng hưởng từ hạt nhân proton của mẫu pectin thu

được từ lá cúc quỳ được trình bày trên Hình 2 có rất nhiều

điểm tương đồng với phổ 1H-NMR của polysaccharide

giàu arabinan phân lập từ Opuntia ficus-indica [8].

Hình 2. Phổ 1H NMR của pectin từ lá cúc quỳ

Vùng các tín hiệu anome trên phổ cho thấy các tín hiệu

ở độ dịch chuyển hóa học 5,18; 5,03 và 5,01 được gán

tương ứng cho −(1→5) arabinofuranosyl, −(1→2)

rhamnopyranosyl, và −(1→4)-galactopyranosylacid. Sự

có mặt của proton H6 của các đơn vị rhamnose thể hiện qua

các tín hiệu cộng hưởng ở độ dịch chuyển 1,12 và 1,23. Tín

hiệu ở 1,12 ppm tương ứng với gốc rhamnose liên kết

(1 →2) với một galacturonic acid, còn tín hiệu ở 1,23 ppm là

của gốc rhamnose liên kết (2 →1) với một galacturonic acid

và tạo nhánh ở O-4. Tín hiệu có cường độ cao ở 3,70 ppm là

tín hiệu của nhóm methyl liên kết với gốc GalA.

Kết quả thu được hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu

trước đây đã xác định rằng, thành phần cấu trúc của pectin chủ

yếu chứa các đơn vị galacturonic acid (GalA). Rhamnose

(Rha) là thành phần nhỏ trong mạch chính của pectin, trong

khi các đường khác như arabinose (Ara), galactose (Gal), và

xylose (Xyl) nằm trên các mạch nhánh [8].

Phổ 13C NMR của pectin cho thấy các tín hiệu anome đặc

trưng của rhamnose và glacturonic acid trong các khối cấu tạo

của mạch chính rhamnogalacturonan ở 100,1 và 98,6 ppm,

được gán tương ứng cho C1 của các đơn vị (1→2)- rhamnose

và (1 →4)-galacturonic acid. Các tín hiệu ở 175,9 và

175,2 ppm đặc trưng cho các nhóm chức carboxylic C6 tương


ứng của các đơn vị (1 →4)-galacturonic acid và galacturonic

acid (1→2)-rhamnose. Trong khi đó, tín hiệu ở 17,2 ppm đặc

trưng cho các nhóm methyl của các đơn vị rhamnose. Bên

cạnh đó, phổ 13C NMR của pectin còn thể hiện những tín hiệu

đặc trưng của các đơn vị (1 →5) arabinose qua các cộng

hưởng có độ dịch chuyển hóa học 108,5; 83,4; 78,3; 84,9 và

67,6 ppm tương ứng với C-1 − C-5.

Hình 3. Phổ 13C NMR của pectin từ lá cúc quỳ

Kết quả thu được cho thấy, pectin từ lá cúc quỳ là loại

pectin giàu arabinan với các dữ liệu phổ phù hợp với các

nghiên cứu trước đây, đã xác định rằng thành phần cấu trúc

của pectin chủ yếu chứa các đơn vị galacturonic acid

(GalA). Rhamnose (Rha) là thành phần nhỏ trong mạch

chính của pectin và arabinose (Ara) là thành phần đường

có hàm lượng đáng kể ở mạch nhánh [8, 9].

3.3. Sắc kí thẩm thấu gel GPC

Hình 4. Sắc kí đồ thẩm thấu gel- GPC của

mẫu pectin từ lá cúc quỳ

Sắc kí đồ thẩm thấu gel của mẫu pectin được trình bày

trên Hình 4. Kết quả GPC của mẫu pectin cho phép xác

định các thông số cấu trúc quan trọng bao gồm khối lượng

phân tử trung bình Mw = 1,39 x 104 g/mol, khối lượng phân

tử trung Mn = 1,15 x 104 g/mol, khối lượng phân tử trung

bình Mz = 1,74 x 104 g/mol và đặc trưng về chỉ số phân tán

PDI = MW/Mn = 1,2. Điều này cho thấy độ phân tán khối

lượng của pectin từ cúc quỳ có tương đối nhỏ.

3.4. Hoạt tính chống oxy hóa

Đồ thị biểu diễn khả năng quét gốc hydroxyl tự do của

pectin từ lá cúc quỳ được trình bày trên Hình 5.

Khi nồng độ pectin tăng, khả năng quét gốc tự do của pectin

tăng dần và đạt đến 88% khi nồng độ pectin đạt 10 mg/ml. Giá

trị IC50 tương ứng của pectin và vitamin C lần lượt là

4,73 mg/ml và 1,30 mg/ml. Kết quả này cho thấy có thể xem

pectin là một nguồn chất chống oxy hóa từ tự nhiên đầy hứa hẹn.

Hình 5. Khả năng quét gốc hydroxyl tự do của

pectin từ lá cúc quỳ

4. Kết luân

Pectin phân lập từ lá cúc quỳ thuộc loại pectin có mức

độ este hóa thấp, có khối lượng phân tử trung bình là

1,39x104 g/mol.

Cấu trúc của pectin được tạo nên từ các đơn vị

(1→2)- rhamnose và (1 →4)-galacturonic acid tạo nên

mạch chính. Mạch nhánh của pectin thuộc loại mạch giàu

arabinan được tạo nên từ các đơn vị (1 →5) arabinose.

Pectin từ lá cúc quỳ có khả năng quét gốc hydroxyl tự do

với giá trị IC50 là 4,73 mg/ml, hứa hẹn có thể sử dụng là

nguồn chất chống oxy hóa dồi dào từ thiên nhiên.

Lời cam ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát

triển Khoa học và Công nghệ Quốc gia (NAFOSTED)

trong đề tài mã số 106-NN.02-2013.49.

TÀI LIÊU THAM KHAO

[1] Hộ P. H., Cây cỏ Việt Nam, NXB Trẻ, 1999.

[2] Chagas-Paula DA, Oliveira RB, Rocha BA, Da Costa FB. Ethnobotany, “Chemistry, and Biological Activities of the Genus

Tithonia (Asteraceae)”, Chemistry & Biodiversity, 9, 2012 pp. 210-35.

[3] Liu J, Willför S, Xu C, “A review of bioactive plant polysaccharides:

Biological activities, functionalization, and biomedical applications”, Bioactive Carbohydrates and Dietary Fibre, 5, 2015, pp. 31-61.

[4] Duan J, Zheng Y, Dong Q, Fang J, “Structural analysis of a pectic

polysaccharide from the leaves of Diospyros kaki”, Phytochemistry,

65, 2004, pp. 609-15.

[5] May CD, “Industrial pectins: Sources, production and applications”, Carbohydrate Polymers, 12, 1990, pp. 79-99.

[6] Vissotto LC, Rodrigues E, Chisté RC, Benassi MdT, Mercadante

AZ, “Correlation, by multivariate statistical analysis, between the

scavenging capacity against reactive oxygen species and the bioactive compounds from frozen fruit pulps”, Food Science and

Technology, 33, 2013, pp. 57-65.

[7] M.P F, “Practical infrared spectroscopy of pectic substances”, Food

Hydrocolloids, 6, 1992, pp. 115-142.

[8] Zhi Z, Chen J, Li S, Wang W, Huang R, Liu D, et al., “Fast preparation

of RG-I enriched ultra-low molecular weight pectin by an ultrasound

accelerated Fenton process”, Scientific Reports, 7, 2017, pp. 541.

[9] Habibi Y, Heyraud A, Mahrouz M, Vignon MR, “Arabinan-rich polysaccharides isolated and characterized from the endosperm of

the seed of Opuntia ficus-indica prickly pear fruits Carbohydr”,

Polym., 60, 2005, pp. 319-329.

(BBT nhận bai: 23/2/2018, hoan tất thủ tục phản biện: 15/3/2018)

116 Dương Công Vinh, Trần Hữu Lâm

NỒNG ĐỘ NITRAT TRONG NƯỚC NGẦM NÔNG TẠI TP. PLEIKU, GIA LAI

LEVEL OF NITRATE ON SHALLOW GROUNDWATER IN PLEIKU CITY, GIA LAI

Dương Công Vinh*, Trần Hữu Lâm

Trường Đại học Nông Lâm Thành phố Hồ Chí Minh; [email protected]

Tóm tắt - Nhận dạng mức độ ô nhiễm và sự phân bố không gian của nitrat (NO3

-) trong nước ngầm giữ vai trò quan trọng trong công tác quản lý và quy hoạch sử dụng tài nguyên nước ngầm, đặc biệt tại các vùng có sự phát triển mạnh về nông nghiệp như thành phố (TP) Pleiku. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ ô nhiễm và sự thay đổi theo không gian của NO3

-. Nồng độ N-NO3- trong nước

ngầm nông tại TP. Pleiku dao động lớn, từ 0,09 – 95,96 mg/l, mùa khô với 10/56 mẫu vượt giới hạn cho phép (QCVN 09-MT: 2015/BTNMT), trong khi đó mùa mưa có 28/56 mẫu vượt giới hạn cho phép. Nồng độ N-NO3

- có sự khác biệt về mặt không gian với các giá trị cao xuất hiện chủ yếu tại khu vực trung tâm và phía Bắc thành phố. Bên cạnh đó, nghiên cứu đã ghi nhận sự tương quan thuận giữa mực nước ngầm và nồng độ N-NO3

-, hầu hết các mẫu vượt giới hạn cho phép đều có độ sâu lớn hơn –17 m.

Abstract - Determination of pollution level and spatial distribution of nitrate (NO3

-) in groundwater plays an important role in planning and management of groundwater resources, especially in areas with strong agricultural development like Pleiku city. The results of study determine the level of pollution and spatial change of NO3

-. The concentration of N-NO3

- in shallow groundwater fluctuates from 0.09 to 95.96 mg/l. There are 10/56 samples in the dry season and 28/56 samples in the rainy season, exceeding the permissible limit (QCVN - 09 MT: 2015/BTNMT). N-NO3

- concentration has different spatial distribution. The high values appear in the central and northern areas of city. In addition, the study has recorded the positive correlation between groundwater levels and N-NO3

- concentration. Most N-NO3

- values exceeding the permissible limit are more than 17 m in depth.

Từ khóa - mực nước ngầm; NO3-; ô nhiễm; nông nghiệp; Pleiku. Key words - groundwater level; NO3

-; pollution; argriculture; Pleiku.


Nước dưới đất (nước ngầm) là nguồn nước ngọt quan

trọng của con người, cung cấp nước uống cho ít nhất 50% dân

số thế giới và chiếm tới 43% lượng nước sử dụng cho các hoạt

động tưới tiêu toàn cầu [5]. Những năm gần đây, tình trạng ô

nhiễm nitrat (NO3-) trong các tầng chứa nước ngầm ngày càng

trầm trọng và phổ biến trên thế giới [14], đặc biệt là đối với

nước ngầm nông (shallow groundwater) [6, 12, 17]. Việc ô

nhiễm nước ngầm đã ảnh hưởng đến việc cấp nước sạch cho

con người cũng như sức khỏe môi trường, những nguy cơ về

sức khỏe liên quan đến NO3- được ghi nhận như gây ra “hội

chứng mất sắt tố” trong máu ở trẻ em, ung thư dạ dày… [6].

Có nhiều nguyên nhân gây ô nhiễm NO3- nước ngầm, tuy

nhiên, tại những khu vực phát triển nông nghiệp, nguy cơ ô

nhiễm cao nhất liên quan đến việc sử dụng phân bón chứa nitơ

hay việc tăng cường canh tác đất trồng [6, 13, 17], NO3- trong

đất hay nước mặt qua quá trình thấm vào đất và bổ cập nước

sẽ di chuyển vào nước ngầm. Ngoài ra, các yếu tố địa chất,

các dòng chảy ngầm hay sự khai thác quá mức nước ngầm

cũng gây nên sự phân tán rộng của NO3- [8, 15, 16].

Thành phố Pleiku là trung tâm kinh tế xã hội của tỉnh Gia

Lai, với đặc điểm khí hậu và thổ nhưỡng thuận lợi cho việc

phát triển nông nghiệp, tổng diện nông nghiệp chiếm tới 72%

diện tích đất tự nhiên, trong đó các cây công nghiệp dài ngày

như tiêu, cà phê, cao su phát triển mạnh và không ngừng gia

tăng về diện tích [1]. Đi đôi với các lợi ích về kinh tế - xã hội

mà hoạt động trồng trọt mang lại, việc sử dụng các loại phân

bón chứa đạm, sự khai thác quá mức nước ngầm phục vụ nông

nghiệp có thể dẫn tới khả năng ô nhiễm và phân tán NO3- trên

diện rộng tại thành phố. Do vậy, việc khảo sát nồng độ ô

nhiễm NO3- trong nước ngầm sẽ đưa ra dữ liệu tổng thể về

mức độ và quy mô ô nhiễm NO3- tại TP. Pleiku.

2. Vật liệu và phương pháp

2.1. Lấy mẫu và phân tích NO3- trong nước ngầm

Nồng độ NO3- thường cao ở nước ngầm nông do ảnh

hưởng trực tiếp từ dòng chảy mặt hay từ dòng chảy tràn

thấm qua mặt đất, vì vậy bài báo tiến hành khảo sát

23 phường xã tại TP. Pleiku, chọn 56 hộ gia đình có sử

dụng giếng đào (đại diện cho nước ngầm nông) để lấy mẫu,

các hộ gia đình được khảo sát phân bố đều trên toàn TP.

Pleiku, sử dụng GPS của điện thoại Iphone 6 để xác định

tọa độ các vị trí nghiên cứu (Hình 1).

Mẫu nước ngầm được lấy đại diện 02 đợt theo mùa khô

(tháng 2/2017) và mùa mưa (tháng 9/2017). Nước ngầm

được lấy trực tiếp từ giếng đào thông qua bơm của từng hộ

gia đình hoặc sử dụng gầu múc (đối với giếng không sử dụng

bơm), sau đó mẫu nước được lưu trữ trong chai nhựa PET

và bảo quản theo TCVN 6663-3:2008. Mẫu nước ngầm

được gửi đi phân tích NO3- tại Phòng Phân tích Khoa Sinh -

Môi trường, Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng.

Hình 1. Bản đồ vị trí lấy mẫu

2.2. Thu thập thông tin sơ cấp

Để xác định tầm quan trọng cũng như hiện trạng sử

dụng nước ngầm tại 56 hộ gia đình được khảo sát, bài báo


tiến hành phỏng vấn trực tiếp về mục đích sử dụng nước

ngầm, nguồn nước cấp đang sử dụng.

2.3. Xác định mực nước ngầm

Các giếng đào được khảo sát không có thành chắn bao

quanh để tránh những ảnh hưởng đến việc xác định mực

nước ngầm. Sử dụng loại dây thừng đường kính 3 mm

không giãn khi thấm ướt, một đầu buộc vật nặng để đảm

bảo dây chìm dưới mặt nước, phao nổi bằng xốp được buộc

trên vật nặng 20 cm giúp cho dây đo nằm trên bề mặt. Tiến

hành thả vật nặng từ miệng giếng xuống bề mặt nước, kéo

thẳng dây một cách cẩn thẩn để hạn chế sai lệch kết quả,

sử dụng thước cuộn sợi thủy tinh có độ dài 10 m để xác

định độ dài dây đo. Mực nước ngầm được xác định từ mặt

nước đến bề mặt đất (TCVN 9148:2012) và có giá trị âm.

2.4. Xử lý số liệu và xây dựng các bản phân bố N-NO3-

trong nước ngầm

Các số liệu phân tích xác định giá trị nhỏ nhất, lớn nhất,

trung vị, tỷ lệ vượt và tính hệ số tương quan trong phần

mềm Excel 2010, xây dựng bản đồ so sánh giá trị N – NO3-

theo mùa, nội suy giá trị N – NO3- bằng thuật toán IDW

(Inverse distance weighting), đây là thuật toán nội suy

không gian được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu chất

lượng môi trường, các giá trị chưa biết được xác định từ

các điểm đã biết bằng cách tính trung bình trọng số giữa

điểm đã biết và điểm chưa biết [7, 9]. Các bản đồ sử dụng

được chuyển đổi về hệ tọa độ WGS 84 – UTM 49N để phân

tích trong phần mềm ArcGIS 10.3.


3.1. Mực nước ngầm và hiện trạng sử dụng nước ngầm

Qua khảo sát cho thấy, mực nước ngầm mùa khô dao

động trong khoảng –2,8 m đến –29,4 m, giá trị trung vị và

trung bình lần lượt là –14,7 m và -15,3 ± 6,05 m. Vào mùa

mưa, mực nước ngầm dao động từ –0,8 m đến –27 m, giá

trị trung vị và trung bình lần lượt là –12,9 m và –13,8 ±

6,47 m. Vào mùa mưa, mực nước có xu hướng tăng so với

mùa khô, tại khu vực trung tâm và phía Bắc TP. Pleiku,

mực nước ngầm cao hơn so với khu vực phía Nam.

Giếng đào là nguồn cung cấp nước ngầm tại 56 hộ gia

đình được khảo sát, ngoài ra có thêm 14,3% hộ gia đình

khai thác nước ngầm qua giếng khoan. Ngoài nguồn nước

ngầm, một số hộ gia đình sử dụng kết hợp với nước mặt

(sông, suối, ao hồ) với tỷ lệ 16,1%, có 5,3% số hộ khảo sát

có sử dụng kết hợp với nước máy.

Mục đích sử dụng nước chính vẫn là cho sinh hoạt, với

tỷ lệ 100% số hộ được khảo sát, tuy nhiên chỉ có 57,1% sử

dụng nước ngầm đơn thuần cho mục đích sinh hoạt, còn lại

là kết hợp với các mục đích khác như: kết hợp với tưới tiêu

(chiếm 37,5%), kết hợp với chăn nuôi (3,6%), kinh doanh

(1,8%). Như vậy, nước ngầm nông đang giữ vai trò quan

trọng đối với các hộ gia đình tại TP. Pleiku, một số hộ sử

dụng thêm nguồn nước khác bởi nguồn nước ngầm không

đủ sử dụng cho tưới tiêu hay chất lượng nước không tốt.

3.2. Đánh giá nồng độ N-NO3- trong nước ngầm

Với đặc điểm phân biệt rõ rệt giữa mùa mưa (từ tháng

5 – 10) và mùa khô (từ tháng 11 – 4) tại TP. Pleiku, nghiên

cứu đã tiến hành lấy mẫu và phân tích NO3- theo mùa khô

(tháng 2/2017) và mùa mưa (tháng 9/2017), đây có thể là

thời điểm có sự khác biệt về mực nước, khác biệt về lượng

nước khai thác và sử dụng, khác biệt về lượng nước bổ cập

vào nước ngầm, nên có thể dẫn đến sự khác biệt rõ rệt về

nồng độ NO3-. Kết quả phân tích NO3

- được chuyển đổi về

dạng N-NO3- để so sánh với QCVN 09-MT: 2015/BTNMT

(15 mg/l).

Qua 02 đợt lấy mẫu tại 56 vị trí giếng đào trên địa bàn

TP. Pleiku, giá trị N-NO3- dao động lớn từ 0,09 – 95,96 mg/l,

giá trị lớn nhất ghi nhận tại xã Tân Sơn (phía Bắc thành phố)

vào mùa mưa và giá trị thấp nhất ghi nhận tại xã Diên Phú

(khu vực Tây Nam thành phố) vào mùa khô. Giá trị trung vị,

trung bình lần lượt vào mùa khô và mùa mưa là 3,42 mg/l,

8,85±12,11 mg/l và 13,17 mg/l, 27,81± 24,56 mg/l. Nồng độ

N-NO3- có sự thay đổi theo mùa và theo không gian. Vào

mùa khô, chỉ có 10/56 mẫu vượt giới hạn cho phép (GHCP)

của QCVN 09-MT: 2015/BTNMT từ 1,23 – 3,81 lần, các

mẫu vượt GHCP tập trung chủ yếu tại khu vực trung tâm,

Đông Bắc và Tây Bắc thành phố; tại khu vực phía Nam, chỉ

có xã Gào vượt GHCP. Tuy nhiên, vào mùa mưa có tới 28/56

mẫu đã vượt GHCP, ngoài những vị trí đã ô nhiễm vào mùa

khô, mùa mưa xuất hiện thêm 18 vị trí vượt GHCP, tập trung

tại trung tâm (12 mẫu), khu vực phía Bắc và phía Đông Nam

của thành phố (Hình 2). Như vậy, mức độ ô nhiễm nitrat

trong nước ngầm cao hơn vào mùa mưa và khu vực có mật

độ mẫu ô nhiễm cao tập trung từ khu vực trung tâm cho tới

phía Bắc của thành phố.

Hình 2. Bản đồ vị trí vượt GHCP của N-NO3- theo mùa

Tại Việt Nam, nhiều đánh giá đã ghi nhận mức độ ô

nhiễm NO3- trong nước ngầm, tại một số quận, huyện thuộc

TP. Hà Nội ghi nhận kết quả có 12% trong tổng số 101 giếng

khoan được khảo sát bị ô nhiễm; tại Vĩnh Phúc có 17/69 giếng

đào được ghi nhận ô nhiễm NO3-, hay tại lưu vực sông SrêPok

ghi nhận 45/495 mẫu nước ngầm ô nhiễm NO3- [2, 3, 4].

Ô nhiễm nitrat trong nước ngầm có thể bắt nguồn tự nhiên,

tuy nhiên những nguồn thải do con người gây ra mới là

nguyên nhân chính đối với ô nhiễm nitrat, đặc biệt, tại các

vùng phát triển nông nghiệp thì vấn đề ô nhiễm luôn đi đôi với

sự gia tăng mức độ sử dụng phân bón. Với đặc thù phát triển

mạnh về nông nghiệp, diện tích đất trồng trọt chiếm hơn 72%

diện tích đất tự nhiên nên những nguy cơ ô nhiễm nitrat trong

nước ngầm là rất lớn, thông qua quá trình thấm qua bề mặt đất

từ các dòng chảy mặt, cũng như khai thác quá mức nước ngầm

phục vụ tưới tiêu, sẽ dẫn đến gia tăng việc phát tán nitrat thông

118 Dương Công Vinh, Trần Hữu Lâm

qua dòng chảy ngầm… Kết quả phân tích cũng đã ghi nhận

mức độ nghiêm trọng tại TP. Pleiku. Đặc biệt, vào mùa mưa,

khả năng di chuyển mạnh của các dòng chảy ngầm cũng như

khả năng phân tán nguồn thải do các dòng chảy mặt càng làm

tăng nguy cơ phân bố rộng của nitrat trong nước ngầm.

Thông thường, nước ngầm nông tương ứng với giếng

đào dễ bị tác động bởi nguồn ô nhiễm ảnh hưởng trực tiếp

của nguồn thải trên mặt đất hay nguồn nước mặt bổ cập. Mực

nước ngầm càng cao thì khả năng ô nhiễm nitrat càng lớn.

Tại khu vực nghiên cứu, hầu hết các vị trí bị ô nhiễm đều có

độ sâu > –17 m, ngoại trừ 1 vị trí vượt GHCP ở độ sâu

–24 m. Để xác định mối quan hệ giữa độ sâu và nồng độ

N-NO3- trong nước ngầm, nghiên cứu tiến hành phân tích

tương quan giữa độ sâu và nồng độ N-NO3- và ghi nhận

tương quan thuận ở mức vừa, với hệ số tương quan r = 0,36

(p = 0,005) vào mùa khô và r = 0,34 (p = 0,01) vào mùa mưa.

Một số nghiên cứu cũng ghi nhận sự tương quan này, tại

thành phố Shiraz (Iran) tương quan ở mức r = 0,63) [11], tại

Stafford (Virginia, Hoa Kỳ) mức tương quan này là r = 0,69

[16], tại Konya (Thổ Nhĩ Kỳ) là r = 0,5 [10].

3.3. Xây dựng bản đồ phân bố ô nhiễm N-NO3- trong

nước ngầm tại TP. Pleiku

Chất lượng nước ngầm không đồng nhất về mặt không

gian, việc lấy mẫu và phân tích tại từng vị trí có thể không

phản ánh đầy đủ thông tin chất lượng nước ngầm trong khu

vực rộng lớn. Vì vậy, việc xây dựng bản đồ raster phân bố

ô nhiễm sẽ cho thấy mức độ và hiện trạng ô nhiễm theo

không gian, kết quả sẽ hỗ trợ hiệu quả cho công tác quy

hoạch và quản lý ô nhiễm nước ngầm.

Hình 3. Bản đồ phân bố N-NO3- vào mùa mưa tại TP. Pleiku

Sử dụng kết quả phân tích N-NO3- vào mùa mưa với

28/56 mẫu vượt GHCP để tiến hành nội suy, phân loại vùng

ô nhiễm dựa trên các mức độ ô nhiễm từ 1 – 1,5 lần, 1,5 –

2 lần, 2 – 3 lần và > 3 lần khi so sánh với giới hạn cho phép

của QCVN 09 MT: 2015/BTNMT (15 mg/l). Kết quả nội

suy IDW và phân loại cho thấy, mức độ ô nhiễm nitrat rất

đáng lo ngại với 60,1% diện tích đã bị ô nhiễm, trong đó

mức độ vượt 1 – 1,5 lần chiếm 18,05%, vùng vượt có giá

trị vượt từ 1,5 – 2 lần chiếm 17,65%, vùng có giá trị vượt

2 – 3 lần chiếm 18,74%, vùng có giá trị vượt > 3 lần chiếm

5,57%. Khu vực bị ô nhiễm nghiêm trọng nhất tập trung ở

khu vực phía Đông Bắc và Tây Bắc của thành phố, khu vực

phía Nam chất lượng còn tốt (Hình 3).

4. Kết luận

Đã có sự ô nhiễm nitrat trong nước ngầm nông tại TP.

Pleiku, với mức độ nghiêm trọng hơn vào mùa mưa

(9/2017), khu vực trung tâm và phía Bắc có tần suất và diện

tích ô nhiễm lớn, khu vực phía Nam có chất lượng còn tốt

đối với NO3-.

Có sự tương quan thuận giữa mực nước ngầm và nồng

độ N-NO3-, các giá trị vượt giới hạn cho phép tập trung tại

các giếng đào ở mức lớn hơn –17 m.


[1] Cục Thống kê Gia Lai, Niên giám thống kê năm 2016, Gia Lai, 2016.

[2] Trần Thị Mai, Nghiên cứu đặc tính hóa lý của nước ngầm tại hai

mặt cắt thuộc huyện Phúc Thọ, phía nam sông Hồng - Hà Nội, góp

phần giải thích nguyên nhân hình thành ô nhiễm Asen, Luận văn

thạc sĩ Khoa học Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2015.

[3] Viện Quy hoạch Thủy lợi, Khả năng nguồn nước – sử dụng và

khuynh hướng ở lưu vực sông Srêpok, Hà Nội, 2013.

[4] Cam P. D., Lan N. T. P., Smith G. D., & Verma N., “Nitrate and

bacterial contamination in well waters in Vinh Phuc province, Vietnam”, Journal of water and health, 6(2), 2008, pp. 275-279.

[5] Connor R., The United Nations world water development report 2015:

Water for a sustainable world (Vol. 1), UNESCO Publishing, 2015.

[6] Foster S. S. D., & Young C. P., “Groundwater contamination due to

agricultural land-use practices in the United Kingdom”, UNESCO Studies & Reports Hydrology, 30, 1980, pp. 68-82.

[7] Gnanachandrasamy G., Ramkumar T., Venkatramanan S.,

Vasudevan S., Chung S. Y., & Bagyaraj M., “Accessing

groundwater quality in lower part of Nagapattinam district, Southern

India: Using hydrogeochemistry and GIS interpolation techniques”, Applied water science, 5(1), 2015, pp. 39-55.

[8] Machiwal D., & Jha M. K., “Identifying sources of groundwater

contamination in a hard-rock aquifer system using multivariate statistical analyses and GIS-based geostatistical modeling techniques”,

Journal of Hydrology: Regional Studies, 4, 2015, pp. 80-110.

[9] McCoy J., Johnston K., Using ArcGIS spatial analyst: GIS by ESRI,

Environmental Systems Research Institute, 2001.

[10] Nas B., & Berktay A., “Groundwater contamination by nitrates in

the city of Konya, Turkey: A GIS perspective”, Journal of

Environmental Management, 79(1), 2006, pp. 30-37.

[11] Nezhad A. B., Emamjomeh M. M., Farzadkia M., Jafari A. J., Sayadi

M., & Talab, A. H. D., “Nitrite and Nitrate Concentrations in the Drinking Groundwater of Shiraz City, South-central Iran by

Statistical Models”, Iranian Journal of Public Health, 46(9), 2017,

pp. 1275-1284.

[12] Nolan B. T., Ruddy B. C., Hitt K. J., & Helsel D. R., “A national

look at nitrate contamination of ground water”, Water Conditioning

and Purification, 39(12), 1998, pp. 76-79.

[13] Pastén-Zapata E., Ledesma-Ruiz R., Harter T., Ramírez A. I., &

Mahlknecht J., “Assessment of sources and fate of nitrate in shallow groundwater of an agricultural area by using a multi-tracer approach”,

Science of the Total Environment, 470, 2014, pp. 855-864.

[14] Spalding R. F. & Exner M. E., “Occurrence of nitrate in groundwater -

A review”, Journal of environmental quality, 22(3), 1993, pp. 392-402.

[15] Strebel O. W. H. M., Duynisveld W. H. M., & Böttcher J., “Nitrate

pollution of groundwater in western Europe”, Agriculture,

ecosystems & environment, 26(3-4), 1989, pp. 189-214.

[16] Townsend M., & Young D., “Factors affecting nitrate concentrations

in groundwater in Stafford County, Kansas”, Current Research on

Kansas Geology, 2000, 238, pp. 1-9.

[17] Zhang X., Xu Z., Sun X., Dong W., & Ballantine D., “Nitrate in

shallow groundwater in typical agricultural and forest ecosystems in

China, 2004–2010”, Journal of Environmental Sciences, 25(5), 2013, pp. 1007-1014.


lời nói đầu -...

Documents