Ảnh minh họa: AI

Nhóm nghiên cứu Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul (Hàn Quốc) mới đây cho biết đã phát triển một khuôn khổ cảm biến từ xa đa quy mô (MSRS) nhằm giám sát hiện tượng sụt lún trên các khu vực đô thị rộng lớn, đặc biệt dọc theo các hành lang tàu điện ngầm.

Theo thông tin được công bố trên Số 174 của tạp chí Tunnelling and Underground Space Technology, hệ thống mới có sự kết hợp của 3 công nghệ tiên tiến gồm InSAR vệ tinh, quét laser (L/S) và ra-đa xuyên đất (GPR). Các phương pháp này được triển khai theo từng cấp độ, từ giám sát trên diện rộng đến kiểm tra chi tiết tại những vị trí có dấu hiệu bất thường.

Theo nhóm nghiên cứu, các phương pháp truyền thống chỉ sử dụng một công nghệ thường khó cung cấp dữ liệu đầy đủ và đáng tin cậy trên phạm vi lớn. Việc kết hợp nhiều kỹ thuật bổ trợ giúp đánh giá toàn diện hơn tình trạng sụt lún cũng như những nguyên nhân tiềm ẩn bên dưới mặt đất.

Sử dụng dữ liệu InSAR để theo dõi hiện tượng sụt lún dài hạn dọc toàn bộ hành lang tàu điện ngầm, công nghệ này giúp xác định sự chuyển dịch của bề mặt bằng cách so sánh các tín hiệu ra-đa được vệ tinh thu thập nhiều lần tại cùng một khu vực. Nhóm nghiên cứu kết hợp phương pháp phân tích xu hướng theo mùa bằng LOESS để loại bỏ những biến động sụt lún có tính chu kỳ.

Nhờ đó, nhóm đã phát hiện một giếng thông gió có dấu hiệu sụt lún rõ rệt. Quá trình phân tích sâu hơn cho thấy khu vực này xuất hiện xu hướng sụt lún kéo dài và ngày càng rõ rệt.

Nhóm nghiên cứu sau đó tiến hành quét laser tại vị trí được xác định. Kiểm tra hiện trường trước đó cho thấy trần giếng có nhiều vết nứt và dấu hiệu từng được sửa chữa.

Dữ liệu quét laser cho thấy xu hướng sụt lún rõ hơn tại phần trần nằm ngay bên dưới mặt đường phía trên giếng. Phát hiện này cung cấp thêm bằng chứng về sự bất thường của khu vực.

Để kiểm tra nguyên nhân sâu hơn, nhóm nghiên cứu tiếp tục sử dụng GPR dọc đoạn đường phía trên giếng. Đây là phương pháp không phá hủy, sử dụng các xung điện từ tần số cao để khảo sát cấu trúc bên dưới mặt đất.

Kết quả GPR cho thấy những tín hiệu tương ứng với các cấu trúc dạng khoảng trống gần giếng, đồng thời phát hiện sự gián đoạn của các ranh giới lớp đất. Những dấu hiệu này cho thấy điều kiện dưới bề mặt không đồng nhất và có thể liên quan đến quá trình sụt lún.

Ảnh minh họa: AI

Khi đối chiếu kết quả từ cả 3 công nghệ, nhóm nghiên cứu nhận thấy dấu hiệu bất thường xuất hiện nhất quán ở nhiều cấp độ. Điều này cho thấy hiện tượng sụt lún không đơn thuần là sai số của một phương pháp riêng lẻ mà là một dấu hiệu có cơ sở từ dữ liệu đa quy mô.

“Phương pháp của chúng tôi cho phép mô tả chi tiết các vấn đề liên quan đến việc đào đất, đầm nén không đạt yêu cầu cũng như các sai sót khác trong quá trình thi công một cách rõ ràng hơn”, Tae-Yong Park, học viên cao học tại Khoa Kỹ thuật Dân dụng, Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul, cho biết.

Theo nhóm nghiên cứu, MSRS có tiềm năng thay đổi cách quản lý rủi ro hạ tầng đô thị, từ ứng phó sau khi sự cố xảy ra sang phát hiện và phòng ngừa nguy cơ từ sớm.

Về lâu dài, hệ thống này có thể hỗ trợ cơ quan quản lý xác định những khu vực có nguy cơ cao để bảo trì và kiểm tra trọng điểm, qua đó giảm nguy cơ xuất hiện hố sụt đột ngột, hư hỏng kết cấu và các sự cố liên quan đến hạ tầng ngầm.