Tiếng Việt
Máy ảnh dựa trên Drone trong Kiểm tra Cầu và Cơ sở hạ tầng: Từ Trực quan hóa đến Bảo trì Dự đoán
Tạo vào 01.07
Cơ sở hạ tầng là xương sống của xã hội hiện đại, kết nối các thành phố, cung cấp năng lượng cho nền kinh tế và đảm bảo sự vận hành trơn tru của cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên, hàng triệu cây cầu, đường sá và các công trình công cộng trên toàn thế giới đang già cỗi—nhiều công trình đã vượt quá tuổi thọ dự kiến. Các phương pháp kiểm tra truyền thống, dựa vào lao động thủ công, giàn giáo hoặc máy móc hạng nặng, từ lâu đã gặp khó khăn với sự kém hiệu quả, chi phí cao và rủi ro an toàn. Hãy cùng tìm hiểu vềcamera dựa trên drone: một công nghệ mang tính chuyển đổi, không chỉ thay đổi cách chúng ta nhìn nhận các khuyết tật của cơ sở hạ tầng mà còn cho phép chúng ta dự đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách chụp ảnh bằng drone đang định nghĩa lại việc kiểm tra cầu và cơ sở hạ tầng, các công nghệ đổi mới thúc đẩy sự phát triển của nó, tác động thực tế của nó và lý do tại sao nó đang trở thành một công cụ không thể thiếu đối với các nhà quản lý tài sản và kỹ sư trong thế kỷ 21.
Những hạn chế của kiểm tra cơ sở hạ tầng truyền thống: Tại sao sự thay đổi là cần thiết
Trong nhiều thập kỷ, việc kiểm tra cầu và cơ sở hạ tầng là một công việc tốn nhiều công sức và tiềm ẩn nhiều rủi ro. Hãy xem xét một cuộc kiểm tra cầu điển hình: các nhóm kỹ sư sẽ đu dây xuống các trụ bê tông (một phương pháp gọi là "tiếp cận bằng dây"), dựng giàn giáo đắt tiền, hoặc triển khai các phương tiện kiểm tra dưới cầu (UBIVs) lớn làm tắc nghẽn giao thông và gây bất tiện cho người đi lại. Những phương pháp này không chỉ chậm chạp—việc kiểm tra một cây cầu cỡ trung bình có thể mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần—mà còn tốn kém. Một báo cáo năm 2023 của Hiệp hội Kỹ sư Xây dựng Hoa Kỳ (ASCE) cho thấy chi phí kiểm tra cầu truyền thống trung bình từ 15.000–50.000 đô la Mỹ cho mỗi công trình, với các cây cầu lớn có chi phí vượt quá 100.000 đô la Mỹ. Tệ hơn nữa, việc kiểm tra thủ công dễ mắc sai sót của con người: các vết nứt nhỏ, sự ăn mòn, hoặc suy giảm vật liệu có thể bị bỏ sót bởi đôi mắt mệt mỏi, dẫn đến việc sửa chữa chậm trễ và các sự cố thảm khốc tiềm ẩn.
An toàn là một điểm yếu nghiêm trọng khác. Cục Thống kê Lao động (BLS) báo cáo rằng công nhân kiểm tra xây dựng và cơ sở hạ tầng đối mặt với nguy cơ tử vong cao hơn 30% so với lực lượng lao động trung bình, với các tai nạn do ngã và do thiết bị là nguyên nhân hàng đầu. Đối với cơ sở hạ tầng cũ kỹ—như cầu được xây dựng vào giữa thế kỷ 20 với bê tông hoặc thép xuống cấp—những rủi ro này càng gia tăng. Rõ ràng: các phương pháp truyền thống không còn khả thi trong một thế giới mà ngân sách cơ sở hạ tầng bị eo hẹp và an toàn công cộng đòi hỏi sự giám sát chủ động, chính xác.
Máy ảnh trên Drone: Vượt xa "Máy ảnh bay" thành Công cụ Kiểm tra Chính xác
Các hệ thống kiểm tra dựa trên máy bay không người lái ngày nay hoàn toàn khác biệt so với các loại máy bay bốn cánh quạt cấp tiêu dùng dùng để chụp ảnh trên không. Chúng là những công cụ chuyên dụng được trang bị camera độ phân giải cao, cảm biến ảnh nhiệt, LiDAR (Đo khoảng cách bằng ánh sáng) và thậm chí cả công nghệ chụp ảnh siêu phổ - tất cả đều được tích hợp với các thuật toán AI và học máy (ML) để biến hình ảnh thô thành những thông tin chi tiết có thể hành động được. Điều làm cho các hệ thống này mang tính cách mạng là khả năng kết hợp tính dễ tiếp cận, độ chính xác và phân tích dữ liệu—giải quyết tất cả những hạn chế của các phương pháp kiểm tra truyền thống.
Các Công nghệ Máy ảnh Chính Thúc đẩy Kiểm tra bằng Drone
1. Máy ảnh Quang học Độ phân giải cao: Nền tảng của việc kiểm tra bằng drone, những máy ảnh này chụp ảnh với độ phân giải 20+ megapixel—đủ sắc nét để phát hiện các vết nứt nhỏ tới 0,1 milimet trên bê tông hoặc thép. Nhiều máy được trang bị ống kính zoom (zoom quang học lên tới 30x) và công nghệ ổn định, cho phép drone bay lơ lửng ở khoảng cách an toàn (10–20 mét so với cấu trúc) trong khi chụp ảnh chi tiết cận cảnh. Điều này loại bỏ nhu cầu người kiểm tra phải tiếp cận gần các khu vực nguy hiểm.
2. Máy ảnh nhiệt: Máy ảnh nhiệt phát hiện sự khác biệt về nhiệt độ, khiến chúng trở nên lý tưởng để xác định các khiếm khuyết tiềm ẩn. Ví dụ, chúng có thể phát hiện sự xâm nhập của nước vào mặt cầu (gây hư hại do đóng băng-tan băng) bằng cách hiển thị các khu vực mát hơn nơi nước bị mắc kẹt. Chúng cũng phát hiện các lỗi điện trong cơ sở hạ tầng như tháp truyền tải điện hoặc sự ăn mòn trong các kết cấu thép—những vấn đề mà mắt thường không nhìn thấy được. Trong một nghiên cứu điển hình năm 2024, một máy bay không người lái được trang bị camera nhiệt đã phát hiện một rò rỉ nước tiềm ẩn trong mặt cầu bê tông mà ba lần kiểm tra thủ công trước đó đã bỏ sót, giúp thành phố tiết kiệm 200.000 đô la chi phí sửa chữa.
3. LiDAR: LiDAR sử dụng các xung laser để tạo ra các mô hình 3D của công trình, cho phép đo lường chính xác các khuyết tật và biến dạng kết cấu. Đối với cầu, điều này có nghĩa là các kỹ sư có thể theo dõi những dịch chuyển nhỏ nhất ở trụ cầu hoặc dầm theo thời gian—điều này rất quan trọng để phát hiện sớm các dấu hiệu mất ổn định. Máy bay không người lái trang bị LiDAR đặc biệt hữu ích cho các công trình phức tạp như cầu dây văng, nơi việc đo lường thủ công tốn thời gian và không chính xác. Một nghiên cứu năm 2023 của Cục Quản lý Đường cao tốc Liên bang (FHWA) đã phát hiện ra rằng việc kiểm tra bằng máy bay không người lái LiDAR đã giảm 85% lỗi đo lường so với các phương pháp truyền thống.
4. Hình ảnh siêu phổ: Một công nghệ mới hơn, máy ảnh siêu phổ ghi lại ánh sáng trên hàng trăm dải phổ hẹp, vượt ra ngoài ánh sáng nhìn thấy được. Điều này cho phép chúng phân tích thành phần hóa học của vật liệu—ví dụ, phát hiện gỉ sét trên thép trước khi nó trở nên nhìn thấy được, hoặc đo cường độ bê tông bằng cách phân tích chữ ký phổ của nó. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn phát triển, các hệ thống máy bay không người lái siêu phổ đang được các sở giao thông vận tải (DOTs) trên khắp Châu Âu và Bắc Mỹ thử nghiệm như một cách để dự đoán sự suy giảm vật liệu.
Yếu tố thay đổi cuộc chơi: Phân tích dựa trên AI biến hình ảnh thành những hiểu biết dự đoán
Sự đổi mới thực sự của việc kiểm tra dựa trên drone không chỉ nằm ở camera—mà còn ở những gì xảy ra với dữ liệu sau khi nó được thu thập. Các cuộc kiểm tra drone ban đầu yêu cầu kỹ sư phải xem xét thủ công hàng nghìn hình ảnh, một quy trình tốn thời gian và vẫn còn chỗ cho sai sót. Ngày nay, các thuật toán AI và ML tự động phân tích hình ảnh được chụp bằng drone để xác định các lỗi, phân loại mức độ nghiêm trọng của chúng và thậm chí dự đoán khi nào cần sửa chữa.
Nó hoạt động như thế nào? Đầu tiên, máy bay không người lái bay theo một lộ trình được lập trình sẵn (sử dụng công nghệ GPS và tránh vật cản) để chụp các hình ảnh nhất quán, chồng lấp của công trình. Sau đó, các hình ảnh này được tải lên một nền tảng dựa trên đám mây, nơi các thuật toán AI so sánh chúng với cơ sở dữ liệu về các lỗi đã biết (vết nứt, ăn mòn, bong tróc, v.v.). AI đánh dấu các điểm bất thường, đo kích thước và vị trí của chúng, đồng thời gán xếp hạng mức độ nghiêm trọng (ví dụ: “thấp”, “trung bình”, “cao”) dựa trên các tiêu chuẩn ngành (như Sổ tay Kiểm tra Cầu của FHWA).
Đi xa hơn nữa, các mô hình phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu kiểm tra lịch sử, các kiểu thời tiết và khoa học vật liệu để dự báo sự tiến triển của các khiếm khuyết. Ví dụ, một hệ thống AI có thể dự đoán rằng một vết nứt dài 0,5 milimet trên dầm cầu sẽ phát triển thành 2 milimet trong 18 tháng—cho phép các nhà quản lý tài sản có thời gian lên kế hoạch sửa chữa trước khi vết nứt trở thành mối nguy hiểm an toàn. Sự chuyển đổi từ bảo trì “phản ứng” sang “dự đoán” này đang giúp các chính phủ và cơ quan tiết kiệm hàng triệu đô la bằng cách tránh sửa chữa khẩn cấp và kéo dài tuổi thọ của cơ sở hạ tầng.
Tác động thực tế: Kiểm tra Drone trong thực tế
Kiểm tra bằng camera trên drone không còn là khái niệm lý thuyết—chúng đang được triển khai trên toàn thế giới, mang lại kết quả hữu hình. Hãy cùng xem xét hai nghiên cứu điển hình hấp dẫn:
Nghiên cứu điển hình 1: Hiện đại hóa kiểm tra cầu của Thành phố New York
Thành phố New York (NYC) có một trong những mạng lưới cầu lớn nhất thế giới—hơn 2.000 cây cầu, nhiều cây cầu đã hơn 100 năm tuổi. Năm 2022, Sở Giao thông Vận tải Thành phố New York (NYCDOT) đã triển khai chương trình kiểm tra bằng máy bay không người lái để thay thế phương pháp tiếp cận bằng dây thừng thủ công và UBIVs. Trang bị máy bay không người lái với camera quang học và nhiệt độ phân giải cao, cơ quan này đã kiểm tra 50 cây cầu trọng điểm trong năm đầu tiên. Kết quả thật đáng kinh ngạc: thời gian kiểm tra mỗi cây cầu giảm từ 5 ngày xuống còn 1 ngày (giảm 80%), chi phí giảm 40% (từ trung bình 35.000 USD xuống còn 21.000 USD mỗi cây cầu), và không có sự cố an toàn nào được báo cáo. Quan trọng nhất, máy bay không người lái đã xác định được 12 khiếm khuyết nghiêm trọng bị bỏ sót trong quá trình kiểm tra thủ công, bao gồm một dầm thép bị ăn mòn trên cầu Williamsburg cần sửa chữa khẩn cấp. Hiện tại, NYCDOT có kế hoạch mở rộng chương trình cho tất cả các cây cầu của thành phố vào năm 2026.
Nghiên cứu điển hình 2: Giám sát Cơ sở hạ tầng Đường cao tốc Châu Âu
Mạng lưới Giao thông xuyên châu Âu (TEN-T) của Liên minh Châu Âu bao gồm hơn 100.000 km đường bộ và cầu. Năm 2023, một tập đoàn các Sở Giao thông Vận tải Châu Âu đã khởi động một chương trình thử nghiệm sử dụng máy bay không người lái trang bị LiDAR để giám sát các cây cầu và đường hầm cao tốc. Máy bay không người lái đã chụp các mô hình 3D của công trình, sau đó được kết hợp với phân tích AI để theo dõi biến dạng theo thời gian. Trong một trường hợp, hệ thống đã phát hiện sự dịch chuyển 2 milimet trên thành đường hầm—quá nhỏ để nhận thấy trong quá trình kiểm tra thủ công—khiến một cuộc xem xét được tiến hành và phát hiện ra sự xói mòn đất nền. Bằng cách giải quyết vấn đề sớm, tập đoàn đã tránh được nguy cơ đóng cửa đường hầm, điều này ước tính sẽ gây thiệt hại 1,2 triệu Euro do mất doanh thu giao thông và chi phí sửa chữa. Sự thành công của chương trình thử nghiệm đã dẫn đến việc triển khai chương trình trên 10 quốc gia EU.
Vượt qua các rào cản trong việc áp dụng: Quy định, Đào tạo và Chi phí
Mặc dù lợi ích của việc kiểm tra bằng máy bay không người lái là rõ ràng, nhưng vẫn còn một số rào cản đối với việc áp dụng. Rào cản lớn nhất là quy định: nhiều quốc gia yêu cầu giấy phép chuyên dụng cho hoạt động máy bay không người lái thương mại, đặc biệt là đối với các chuyến bay gần cơ sở hạ tầng (ví dụ: sân bay, đường dây điện) hoặc trên không phận công cộng. Tuy nhiên, các cơ quan quản lý đang thích ứng—ví dụ, FAA ở Hoa Kỳ đã hợp lý hóa quy trình cấp giấy phép Phần 107 cho việc kiểm tra cơ sở hạ tầng, và Quy định về Máy bay không người lái của EU (EU) 2021/664 cung cấp một khuôn khổ rõ ràng cho việc sử dụng máy bay không người lái thương mại.
Việc đào tạo cũng là một yếu tố cần xem xét. Người điều khiển drone cần có kỹ năng cả trong việc bay drone lẫn diễn giải dữ liệu thu thập được từ camera. Nhiều công ty cung cấp các chương trình đào tạo chuyên biệt cho người kiểm tra cơ sở hạ tầng, kết hợp đào tạo bay với hướng dẫn về phân tích AI và nhận dạng lỗi. Tin tốt là chi phí đào tạo này thường được bù đắp bởi khoản tiết kiệm chi phí từ các cuộc kiểm tra hiệu quả hơn.
Cuối cùng, chi phí ban đầu có thể là yếu tố ngăn cản các công ty nhỏ. Một hệ thống kiểm tra drone chuyên nghiệp với LiDAR và phân tích AI có thể có giá từ 20.000–50.000 USD. Tuy nhiên, thời gian hoàn vốn (ROI) rất nhanh: hầu hết các cơ quan và công ty đều thu hồi vốn trong vòng 6–12 tháng nhờ giảm thời gian kiểm tra, chi phí nhân công thấp hơn và tránh được các sửa chữa khẩn cấp.
Tương lai của Kiểm tra dựa trên Drone: Bước tiếp theo là gì?
Sự phát triển của camera trên drone trong kiểm tra cơ sở hạ tầng còn lâu mới kết thúc. Dưới đây là ba xu hướng đáng chú ý trong những năm tới:
1. Drone Tự Hành: Drone trong tương lai sẽ hoàn toàn tự hành, có khả năng điều hướng các cấu trúc phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người. Được trang bị khả năng tránh chướng ngại vật tiên tiến và AI, những drone này sẽ thực hiện kiểm tra 24/7, cung cấp dữ liệu thời gian thực cho các nhà quản lý tài sản. Ví dụ, một drone có thể được lập trình để kiểm tra cầu hàng tháng, tự động cảnh báo kỹ sư về bất kỳ khiếm khuyết mới nào.
2. Tích hợp với Bản sao số (Digital Twins): Bản sao số - các bản sao ảo của công trình vật lý - đang trở thành công cụ quan trọng để quản lý cơ sở hạ tầng. Dữ liệu thu thập từ máy bay không người lái (từ camera, LiDAR và cảm biến nhiệt) sẽ được sử dụng để cập nhật bản sao số theo thời gian thực, cho phép các kỹ sư mô phỏng cách các khiếm khuyết sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của công trình. Điều này sẽ cho phép bảo trì dự đoán và lập kế hoạch dài hạn chính xác hơn nữa.
3. Phân tích thời gian thực được hỗ trợ bởi 5G: Công nghệ 5G sẽ cho phép máy bay không người lái truyền hình ảnh có độ phân giải cao và mô hình 3D lên đám mây theo thời gian thực, loại bỏ nhu cầu tải dữ liệu lên sau chuyến bay. Điều này sẽ cho phép các kỹ sư xem xét kết quả kiểm tra ngay lập tức, tạo điều kiện đưa ra quyết định tại chỗ nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Kết luận: Camera trên máy bay không người lái đang định nghĩa lại An toàn và Bền vững Cơ sở hạ tầng
Máy ảnh gắn trên drone không còn là một tùy chọn "nên có" cho việc kiểm tra cầu và cơ sở hạ tầng nữa mà đã trở thành một điều cần thiết. Bằng cách kết hợp khả năng tiếp cận, độ chính xác và phân tích dựa trên AI, chúng đang thay đổi cách chúng ta giám sát và bảo trì cơ sở hạ tầng giúp xã hội vận hành. Từ việc giảm thời gian và chi phí kiểm tra đến cải thiện an toàn và cho phép bảo trì dự đoán, những lợi ích là không thể phủ nhận. Khi các quy định ngày càng thuận lợi hơn, công nghệ tiến bộ và việc áp dụng ngày càng tăng, việc kiểm tra bằng drone sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc đảm bảo an toàn, bền vững và khả năng phục hồi của cơ sở hạ tầng của chúng ta.
Đối với các nhà quản lý tài sản, kỹ sư và doanh nghiệp trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng, đây là thời điểm thích hợp để áp dụng công nghệ này. Cho dù bạn đang tìm cách cải thiện quy trình kiểm tra, giảm chi phí hay định vị doanh nghiệp của mình như một nhà đổi mới, camera dựa trên drone mang đến một con đường rõ ràng phía trước. Tương lai của việc kiểm tra cơ sở hạ tầng đã đến—và nó đang bay cao.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat