Từ dữ liệu đến quyết định: Khung mô hình dựa trên Digital Twin cho các hệ thống hạ tầng thông minh và bền vững

Từ dữ liệu đến quyết định: Khung mô hình dựa trên Digital Twin cho các hệ thống hạ tầng thông minh và bền vững

From data to decisions: A digital twin–driven framework for intelligent and sustainable infrastructure systems

SHARE COMMENTS

1 – GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh đô thị hóa diễn ra nhanh chóng và các hệ thống hạ tầng ngày càng trở nên phức tạp, các công trình như hệ thống giao thông, năng lượng, cấp thoát nước và hạ tầng đô thị đang liên tục tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ thông qua cảm biến IoT, hệ thống giám sát thời gian thực, mô hình BIM (Building Information Modeling), nền tảng Digital Twin và nhiều công nghệ số khác. Tuy nhiên, việc sở hữu một lượng dữ liệu lớn không đồng nghĩa với việc nâng cao hiệu quả quản lý hay tăng cường tính bền vững của hệ thống hạ tầng. Thách thức cốt lõi hiện nay nằm ở khả năng chuyển đổi khối dữ liệu không đồng nhất thành các quyết định kỹ thuật có giá trị, hỗ trợ vận hành theo thời gian thực và hoạch định chiến lược quản lý hạ tầng trong dài hạn.

Tác giả cho rằng hầu hết các nghiên cứu hiện nay tập trung vào từng thành phần công nghệ riêng lẻ như Internet of Things (IoT), Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning (ML) hay Digital Twin, nhưng lại thiếu sự tích hợp toàn diện giữa quá trình thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, mô hình hóa kỹ thuật và cơ chế ra quyết định. Trên thực tế, nhiều tổ chức quản lý hạ tầng đầu tư rất lớn vào hệ thống cảm biến và nền tảng số nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc biến các kết quả phân tích thành hành động cụ thể. Điều này dẫn đến tình trạng “giàu dữ liệu nhưng nghèo quyết định” (data-rich but decision-poor), khi dữ liệu được thu thập và trực quan hóa nhưng không được sử dụng hiệu quả trong các quy trình vận hành và quản lý.

Song song với quá trình chuyển đổi số, biến đổi khí hậu và đô thị hóa nhanh đang tạo ra áp lực ngày càng lớn lên hệ thống hạ tầng. Các hiện tượng như mưa cực đoan, ngập lụt, nhiệt độ tăng cao, nước biển dâng và các thảm họa thiên nhiên khác khiến các phương pháp thiết kế truyền thống dựa trên dữ liệu lịch sử và hệ số an toàn cố định không còn đáp ứng được yêu cầu thực tiễn. Thay vào đó, quản lý hạ tầng cần chuyển từ phương pháp phản ứng sau sự cố sang phương pháp chủ động, có khả năng dự báo, đánh giá rủi ro và thích ứng liên tục dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Để giải quyết khoảng cách giữa dữ liệu và quyết định, nghiên cứu đề xuất một khung quản lý hạ tầng lấy quyết định làm trung tâm (Decision-Centric Infrastructure Framework). Khác với các mô hình truyền thống chỉ tập trung vào việc thu thập dữ liệu hoặc xây dựng mô hình phân tích, khung này xem quyết định kỹ thuật là mục tiêu cuối cùng của toàn bộ hệ thống. Dữ liệu, các mô hình phân tích, Digital Twin và các quy trình vận hành được tổ chức thành một chuỗi giá trị thống nhất nhằm bảo đảm rằng mọi dữ liệu thu thập đều phục vụ trực tiếp cho quá trình ra quyết định. Theo đó, giá trị thực sự của Digital Twin không nằm ở việc tạo ra bản sao số của công trình, mà nằm ở khả năng hỗ trợ các quyết định nhanh chóng, chính xác và có khả năng thích ứng trong điều kiện vận hành thực tế.

Khung nghiên cứu được xây dựng dưới dạng kiến trúc Data – Digital Twin – Decision (DDTD), trong đó dữ liệu từ nhiều nguồn được thu thập, xử lý bằng các mô hình AI và mô hình kỹ thuật, sau đó tích hợp vào môi trường Digital Twin để mô phỏng các kịch bản khác nhau trước khi đưa ra quyết định vận hành. Toàn bộ quá trình này hoạt động theo cơ chế vòng lặp khép kín (Closed-loop Feedback), nghĩa là sau khi quyết định được thực hiện, dữ liệu mới tiếp tục được thu thập để cập nhật mô hình và cải thiện chất lượng của các quyết định tiếp theo. Kiến trúc này được thiết kế nhằm nâng cao tính nhất quán của quyết định, tăng khả năng phản ứng trước các điều kiện thay đổi và cải thiện hiệu quả quản lý hạ tầng trong dài hạn.

Để kiểm chứng tính khả thi của khung đề xuất, tác giả áp dụng mô hình vào nghiên cứu tình huống dự án ga tàu điện ngầm Sofia thuộc hệ thống Stockholm New Metro (Thụy Điển), đồng thời mở rộng phân tích sang các lĩnh vực khác như giao thông thông minh, hệ thống năng lượng, quản lý ngập lụt và cảnh báo sạt lở đất. Thông qua các nghiên cứu này, bài báo hướng tới việc xây dựng một nền tảng phương pháp luận có khả năng chuyển giao giữa nhiều lĩnh vực hạ tầng khác nhau, góp phần hình thành các đô thị thông minh có khả năng chống chịu cao và phát triển bền vững trong tương lai.

2 – MÔ TẢ HỆ THỐNG

Nghiên cứu đề xuất một khung quản lý hạ tầng thông minh lấy quyết định làm trung tâm (Decision-Centric Framework), trong đó toàn bộ quá trình từ thu thập dữ liệu đến thực thi quyết định được tích hợp thành một hệ thống thống nhất. Khác với các mô hình Digital Twin truyền thống vốn chủ yếu phục vụ trực quan hóa hoặc mô phỏng, khung nghiên cứu này xem quyết định kỹ thuật là đầu ra quan trọng nhất của hệ thống. Mọi thành phần, từ cảm biến, nền tảng dữ liệu, trí tuệ nhân tạo đến Digital Twin đều được thiết kế nhằm phục vụ cho việc đưa ra các quyết định chính xác, kịp thời và có khả năng thích ứng với điều kiện thực tế.

Nền tảng của hệ thống là chuỗi giá trị Data – Digital Twin – Decision (DDTD), mô tả quá trình chuyển đổi dữ liệu thành hành động kỹ thuật. Quy trình này bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến IoT, thiết bị quan trắc hiện trường, hệ thống giám sát kết cấu, dữ liệu môi trường, dữ liệu vận hành và các mô hình kỹ thuật số như BIM. Sau khi dữ liệu được thu thập, hệ thống tiến hành làm sạch, chuẩn hóa và đồng bộ nhằm loại bỏ nhiễu, xử lý dữ liệu thiếu và thống nhất định dạng để tạo thành cơ sở dữ liệu tập trung. Trên nền tảng dữ liệu này, các mô hình thống kê, mô hình vật lý và các thuật toán trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phân tích hiện trạng, dự báo xu hướng và đánh giá rủi ro. Kết quả phân tích sau đó được tích hợp vào Digital Twin nhằm mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau trước khi lựa chọn phương án vận hành tối ưu. Cuối cùng, các quyết định được chuyển thành các hành động thực tế như điều chỉnh vận hành, bảo trì, gia cố công trình hoặc kích hoạt các biện pháp ứng phó khẩn cấp.

Một đặc điểm nổi bật của hệ thống là cơ chế phản hồi khép kín (Closed-loop Feedback). Sau khi quyết định được triển khai, hệ thống tiếp tục thu thập dữ liệu mới từ hiện trường để đánh giá hiệu quả của quyết định vừa thực hiện. Những dữ liệu này được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình phân tích, cập nhật trạng thái Digital Twin và cải thiện chất lượng của các quyết định trong các chu kỳ tiếp theo. Nhờ đó, hệ thống có khả năng học hỏi liên tục, thích nghi với sự thay đổi của điều kiện môi trường, trạng thái công trình và nhu cầu vận hành thay vì chỉ hoạt động theo các tham số cố định như các hệ thống truyền thống.

Để hiện thực hóa khung DDTD, tác giả xây dựng kiến trúc năm lớp (Five-layer Architecture) cho hệ thống hạ tầng thông minh. Lớp đầu tiên là Sensing Layer (Lớp cảm biến), bao gồm các thiết bị thu thập dữ liệu như cảm biến biến dạng, cảm biến áp lực nước lỗ rỗng, camera, GNSS, InSAR, hệ thống SCADA và các thiết bị quan trắc hiện trường khác. Đây là lớp tạo ra toàn bộ dữ liệu đầu vào phản ánh trạng thái của công trình, điều kiện môi trường và hoạt động vận hành.

Lớp thứ hai là Data Integration Layer (Lớp tích hợp dữ liệu), chịu trách nhiệm truyền tải, lưu trữ và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thông qua các nền tảng điện toán đám mây (Cloud Platform), Data Lake, mạng IoT và các giao diện lập trình ứng dụng (API). Mục tiêu của lớp này là đảm bảo dữ liệu được chuẩn hóa, có thể chia sẻ và khai thác thống nhất giữa các hệ thống khác nhau, khắc phục tình trạng dữ liệu phân tán vốn là hạn chế phổ biến trong quản lý hạ tầng hiện nay.

Lớp thứ ba là Analytics Layer (Lớp phân tích dữ liệu), nơi các mô hình tính toán được triển khai để xử lý và khai thác dữ liệu. Hệ thống kết hợp các mô hình số như Finite Element Method (FEM), các phương pháp thống kê, Machine Learning và các thuật toán đánh giá rủi ro nhằm phát hiện bất thường, dự báo hư hỏng, đánh giá trạng thái kết cấu và dự đoán diễn biến của hệ thống trong tương lai. Đây là lớp tạo ra các tri thức phục vụ cho việc ra quyết định.

Lớp thứ tư là Digital Twin Layer (Lớp bản sao số), đóng vai trò là trung tâm của toàn bộ hệ thống. Digital Twin không chỉ tái hiện trạng thái hiện tại của công trình mà còn kết hợp dữ liệu thời gian thực với các mô hình kỹ thuật để mô phỏng nhiều kịch bản “What-if”. Nhờ vậy, người quản lý có thể đánh giá trước tác động của các phương án vận hành, dự báo nguy cơ xảy ra sự cố, tối ưu hóa thiết kế bảo trì và lựa chọn phương án can thiệp phù hợp trước khi triển khai ngoài thực tế. Theo tác giả, giá trị cốt lõi của Digital Twin không nằm ở khả năng trực quan hóa mô hình 3D mà nằm ở khả năng kết nối dữ liệu thời gian thực, mô hình mô phỏng và các ngưỡng ra quyết định nhằm hỗ trợ kỹ sư đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng.

Lớp cuối cùng là Decision Layer (Lớp hỗ trợ ra quyết định). Đây là nơi các kết quả phân tích từ AI và Digital Twin được chuyển hóa thành các quyết định cụ thể như phát cảnh báo, lập kế hoạch bảo trì, gia cố công trình, điều chỉnh vận hành giao thông, kích hoạt hệ thống thoát nước hoặc triển khai các phương án ứng cứu khẩn cấp. Các quyết định được xây dựng trên cơ sở kết hợp giữa kết quả mô hình, các ngưỡng an toàn, yêu cầu kỹ thuật, chi phí vận hành và các ràng buộc về môi trường. Điều này giúp hệ thống chuyển từ phương thức quản lý phản ứng sau sự cố sang quản lý chủ động dựa trên dự báo và đánh giá rủi ro.

Tác giả cũng xây dựng mô hình toán học mô tả cơ chế ra quyết định của hệ thống dưới dạng hàm D = f(S, U, C), trong đó S biểu thị trạng thái của hệ thống được xác định từ dữ liệu và các mô hình phân tích, U đại diện cho các yếu tố bất định và điều kiện bên ngoài, còn C là các ràng buộc về kỹ thuật, kinh tế và môi trường. Thông qua hàm này, hệ thống có thể lựa chọn phương án tối ưu dựa trên sự kết hợp giữa trạng thái hiện tại, mức độ rủi ro và các giới hạn vận hành, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm của người quản lý.

Nhìn chung, hệ thống được đề xuất trong nghiên cứu không đơn thuần là một nền tảng Digital Twin hay một hệ thống phân tích dữ liệu, mà là một hệ sinh thái quản lý hạ tầng thông minh tích hợp dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, mô hình kỹ thuật và cơ chế hỗ trợ ra quyết định trong một quy trình khép kín. Kiến trúc này cho phép các tổ chức quản lý hạ tầng theo dõi trạng thái công trình theo thời gian thực, dự báo các nguy cơ tiềm ẩn, đánh giá nhiều phương án xử lý và triển khai các quyết định tối ưu một cách nhanh chóng, qua đó nâng cao hiệu quả vận hành, tăng khả năng chống chịu của hạ tầng và hướng tới phát triển đô thị bền vững.

3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp tổng hợp kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu ứng dụng nhằm xây dựng một khung quản lý hạ tầng dựa trên Digital Twin có khả năng hỗ trợ ra quyết định. Thay vì phát triển một thuật toán hay một mô hình trí tuệ nhân tạo riêng lẻ, tác giả tập trung xây dựng một phương pháp luận tổng thể kết nối dữ liệu, mô hình phân tích và quá trình ra quyết định trong cùng một kiến trúc. Quá trình nghiên cứu bao gồm bốn bước chính: tổng quan các nghiên cứu hiện có, xây dựng khung lý thuyết, phát triển kiến trúc hệ thống và kiểm chứng thông qua nghiên cứu tình huống thực tế.

Ở giai đoạn đầu, tác giả tiến hành tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan đến Digital Twin, Building Information Modeling (BIM), Internet of Things (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), các mô hình vật lý và hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực hạ tầng. Qua quá trình phân tích, tác giả nhận thấy phần lớn các nghiên cứu đều tập trung vào một khía cạnh riêng biệt như thu thập dữ liệu, mô phỏng kỹ thuật hoặc phân tích bằng AI, trong khi mối liên kết giữa các công nghệ này với quá trình ra quyết định còn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Đây chính là khoảng trống nghiên cứu mà bài báo hướng đến giải quyết bằng cách xây dựng một khung tích hợp thống nhất, trong đó quyết định được xem là trung tâm của toàn bộ hệ thống.

Sau khi xác định khoảng trống nghiên cứu, tác giả xây dựng khung phương pháp Data – Digital Twin – Decision (DDTD). Trong khung này, dữ liệu được xem là đầu vào của toàn bộ hệ thống. Các nguồn dữ liệu bao gồm dữ liệu quan trắc hiện trường, dữ liệu từ cảm biến IoT, dữ liệu địa kỹ thuật, dữ liệu khí tượng thủy văn, mô hình BIM, dữ liệu vận hành và các cơ sở dữ liệu lịch sử. Trước khi đưa vào phân tích, dữ liệu được xử lý thông qua các bước làm sạch, chuẩn hóa, đồng bộ thời gian và tích hợp nhằm bảo đảm tính chính xác và nhất quán. Việc xây dựng một cơ sở dữ liệu thống nhất giúp loại bỏ tình trạng dữ liệu phân tán giữa các bộ phận và tạo điều kiện cho các mô hình phân tích khai thác hiệu quả hơn.

Trên nền tảng dữ liệu đã được chuẩn hóa, nghiên cứu áp dụng phương pháp kết hợp giữa mô hình vật lý (Physics-based Models) và mô hình dựa trên dữ liệu (Data-driven Models). Các mô hình vật lý như phương pháp phần tử hữu hạn (Finite Element Method – FEM) được sử dụng để mô phỏng ứng xử của công trình, đánh giá biến dạng, ứng suất và các đặc tính cơ học của kết cấu. Trong khi đó, các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo được sử dụng để nhận diện quy luật từ dữ liệu, phát hiện bất thường, dự báo xu hướng hư hỏng và ước lượng các thông số khó đo trực tiếp. Việc kết hợp hai nhóm phương pháp này giúp hệ thống vừa bảo đảm tính chính xác về mặt kỹ thuật, vừa tận dụng được khả năng học hỏi từ dữ liệu để nâng cao hiệu quả dự báo.

Digital Twin đóng vai trò là môi trường tích hợp và mô phỏng trong toàn bộ phương pháp nghiên cứu. Sau khi dữ liệu được xử lý và phân tích, các thông tin này được đồng bộ với mô hình Digital Twin để phản ánh trạng thái hiện tại của công trình theo thời gian thực. Trên cơ sở đó, hệ thống có thể xây dựng nhiều kịch bản giả định (What-if Scenarios) nhằm đánh giá tác động của các phương án vận hành hoặc các điều kiện bất lợi như tải trọng tăng cao, mưa lớn, ngập lụt hoặc biến dạng địa chất. Thông qua việc mô phỏng trước khi triển khai ngoài thực tế, Digital Twin giúp giảm rủi ro, tối ưu hóa phương án vận hành và hỗ trợ người quản lý lựa chọn giải pháp phù hợp nhất.

Để kiểm chứng tính khả thi của khung phương pháp, tác giả lựa chọn dự án ga Sofia thuộc hệ thống Stockholm New Metro (Thụy Điển) làm nghiên cứu tình huống. Đây là một dự án hạ tầng ngầm quy mô lớn, có điều kiện địa chất phức tạp và yêu cầu giám sát nghiêm ngặt trong suốt quá trình thi công. Hệ thống Digital Twin được kết nối với dữ liệu quan trắc thực tế từ công trường như chuyển vị đất, áp lực nước lỗ rỗng, biến dạng kết cấu và các thông số môi trường. Các dữ liệu này được cập nhật liên tục để mô hình số phản ánh đúng trạng thái của công trình, đồng thời phục vụ việc dự báo các nguy cơ có thể phát sinh trong quá trình thi công và vận hành.

Bên cạnh nghiên cứu tình huống trong lĩnh vực hạ tầng ngầm, tác giả còn mở rộng phương pháp phân tích để đánh giá khả năng ứng dụng của khung DDTD trong nhiều lĩnh vực khác nhau như quản lý giao thông thông minh, hệ thống năng lượng, cảnh báo ngập lụt và giám sát sạt lở đất. Đối với mỗi lĩnh vực, quy trình nghiên cứu vẫn giữ nguyên cấu trúc gồm thu thập dữ liệu, phân tích bằng AI và mô hình kỹ thuật, mô phỏng trên Digital Twin, sau đó đưa ra quyết định tối ưu dựa trên kết quả mô phỏng. Điều này cho thấy phương pháp được đề xuất không chỉ phù hợp với một loại công trình cụ thể mà có thể được áp dụng như một khung quản lý chung cho nhiều loại hệ thống hạ tầng thông minh.

Một điểm đáng chú ý trong phương pháp nghiên cứu là việc áp dụng vòng phản hồi liên tục (Continuous Feedback Loop). Sau khi quyết định được thực hiện ngoài thực tế, dữ liệu mới lại tiếp tục được thu thập và đưa trở lại hệ thống để đánh giá mức độ chính xác của mô hình, từ đó điều chỉnh các tham số phân tích và cập nhật Digital Twin. Cơ chế này giúp hệ thống ngày càng hoàn thiện theo thời gian, nâng cao khả năng dự báo và hỗ trợ ra quyết định trong các tình huống tương lai. Đây cũng là điểm khác biệt quan trọng giữa khung nghiên cứu này với các mô hình Digital Twin truyền thống vốn chủ yếu phục vụ giám sát và mô phỏng mà chưa khai thác đầy đủ cơ chế học hỏi từ dữ liệu thực tế.

Tổng thể, phương pháp nghiên cứu của bài báo không hướng tới phát triển một công nghệ riêng lẻ mà xây dựng một khung phương pháp tích hợp kết nối dữ liệu, mô hình kỹ thuật, trí tuệ nhân tạo, Digital Twin và hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong một quy trình khép kín. Cách tiếp cận này giúp nâng cao khả năng dự báo, tối ưu hóa vận hành, giảm thiểu rủi ro và tạo nền tảng cho việc quản lý các hệ thống hạ tầng thông minh theo hướng chủ động, thích ứng và bền vững.

4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thông qua nghiên cứu tình huống tại ga Sofia thuộc dự án Stockholm New Metro, tác giả đã kiểm chứng khả năng áp dụng của khung Data – Digital Twin – Decision (DDTD) trong việc hỗ trợ quản lý và vận hành hạ tầng. Kết quả cho thấy việc tích hợp dữ liệu quan trắc thời gian thực, các mô hình phân tích và Digital Twin trong một quy trình khép kín giúp nâng cao đáng kể chất lượng ra quyết định so với phương pháp thiết kế và quản lý truyền thống. Hệ thống không chỉ hỗ trợ theo dõi trạng thái hiện tại của công trình mà còn dự báo được các nguy cơ tiềm ẩn, từ đó cho phép kỹ sư chủ động đưa ra các biện pháp xử lý trước khi xảy ra sự cố.

Trong nghiên cứu tình huống, dữ liệu địa chất, dữ liệu khảo sát hiện trường và dữ liệu quan trắc trong quá trình thi công được tích hợp để xây dựng một mô hình Digital Twin phản ánh chính xác điều kiện thực tế của công trình ngầm. Mô hình này liên tục được cập nhật khi có dữ liệu mới, cho phép mô phỏng diễn biến của nền đất, biến dạng kết cấu và sự tương tác giữa công trình với môi trường xung quanh. Nhờ vậy, nhóm nghiên cứu có thể đánh giá trước nhiều phương án thi công và lựa chọn giải pháp tối ưu thay vì chỉ dựa trên các giả định ban đầu hoặc kinh nghiệm của chuyên gia.

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp đề xuất giúp nâng cao tính nhất quán của các quyết định kỹ thuật, đồng thời giảm mức độ không chắc chắn trong quá trình thiết kế và thi công. Các quyết định về trình tự đào hầm, thiết kế hệ thống chống đỡ, bố trí bu lông neo, lớp bê tông phun hay phương án kiểm soát nước ngầm đều được hỗ trợ bởi các kết quả mô phỏng và dự báo từ Digital Twin. Điều này giúp quá trình ra quyết định trở nên minh bạch hơn, dựa trên bằng chứng định lượng thay vì chủ yếu phụ thuộc vào kinh nghiệm của kỹ sư như trước đây.

Một kết quả quan trọng khác là hệ thống có khả năng chuyển từ quản lý phản ứng sang quản lý chủ động. Trong phương pháp truyền thống, các điều chỉnh thường chỉ được thực hiện sau khi phát hiện sự cố hoặc khi các thông số vượt quá giới hạn cho phép. Ngược lại, khung DDTD sử dụng dữ liệu thời gian thực kết hợp với mô hình dự báo để nhận diện sớm các xu hướng bất thường, từ đó đưa ra cảnh báo và đề xuất biện pháp can thiệp trước khi rủi ro xảy ra. Điều này giúp rút ngắn thời gian phản ứng, giảm thiểu nguy cơ mất an toàn và hạn chế các chi phí phát sinh do xử lý sự cố.

Thông qua việc so sánh với phương pháp thiết kế truyền thống, nghiên cứu chỉ ra rằng khung DDTD mang lại nhiều ưu điểm nổi bật. Nếu như phương pháp truyền thống chủ yếu sử dụng dữ liệu khảo sát ban đầu và các giả định mang tính bảo thủ, thì phương pháp mới liên tục cập nhật dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong suốt vòng đời công trình. Digital Twin được sử dụng để mô phỏng động thay vì chỉ mô hình hóa tĩnh, trong khi các quyết định được hỗ trợ bởi AI, các mô hình phân tích và dữ liệu thực tế. Nhờ đó, thiết kế hệ thống chống đỡ được tối ưu hơn, giảm hiện tượng thiết kế quá an toàn (overdesign), nâng cao hiệu quả sử dụng vật liệu và tăng tính linh hoạt trong quá trình thi công.

Ngoài nghiên cứu tình huống về công trình ngầm, tác giả còn phân tích khả năng mở rộng của khung nghiên cứu sang nhiều lĩnh vực hạ tầng khác. Đối với hệ thống giao thông thông minh, dữ liệu từ camera giao thông, cảm biến lưu lượng xe và thiết bị GPS được tích hợp vào Digital Twin để dự báo tình trạng ùn tắc và tối ưu hóa điều khiển tín hiệu giao thông. Hệ thống có thể tự động đề xuất điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu, phân luồng phương tiện hoặc lựa chọn tuyến đường phù hợp nhằm giảm thời gian di chuyển, tiết kiệm nhiên liệu và nâng cao hiệu quả khai thác mạng lưới giao thông.

Trong lĩnh vực quản lý năng lượng thông minh, khung DDTD được sử dụng để thu thập dữ liệu từ công tơ điện thông minh, cảm biến của lưới điện và các nguồn năng lượng tái tạo. Các mô hình dự báo phụ tải và Digital Twin giúp mô phỏng nhiều kịch bản vận hành khác nhau, từ đó tối ưu hóa việc phân phối điện năng, cân bằng phụ tải và nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. Nghiên cứu cho rằng việc tích hợp dữ liệu và mô hình dự báo có thể góp phần giảm tổn thất điện năng, tăng độ tin cậy của lưới điện và hỗ trợ quá trình chuyển đổi sang hệ thống năng lượng bền vững.

Đối với quản lý ngập lụt, hệ thống kết hợp dữ liệu lượng mưa, mực nước, độ ẩm đất và tình trạng hệ thống thoát nước để xây dựng Digital Twin của khu vực đô thị. Các mô hình thủy văn và thủy lực được sử dụng để dự báo phạm vi ngập, thời gian ngập và mức độ ảnh hưởng của từng kịch bản mưa lớn. Trên cơ sở đó, hệ thống hỗ trợ đưa ra các quyết định như vận hành trạm bơm, điều tiết dòng chảy, triển khai rào chắn chống ngập hoặc phát cảnh báo sớm cho người dân. Điều này giúp nâng cao khả năng ứng phó với các hiện tượng thời tiết cực đoan do biến đổi khí hậu.

Nghiên cứu cũng mở rộng ứng dụng sang hệ thống cảnh báo sạt lở đất, trong đó dữ liệu từ thiết bị đo lượng mưa, áp lực nước lỗ rỗng, chuyển vị mái dốc và mực nước ngầm được tích hợp với các mô hình ổn định mái dốc và thuật toán học máy. Digital Twin cho phép mô phỏng diễn biến của mái dốc dưới nhiều điều kiện khác nhau để đánh giá nguy cơ sạt lở và đề xuất các biện pháp xử lý như gia cố mái dốc, cải tạo hệ thống thoát nước hoặc phát cảnh báo sớm. Theo tác giả, đây là minh chứng cho khả năng mở rộng của khung DDTD sang nhiều loại hạ tầng khác nhau mà vẫn giữ nguyên cấu trúc quản lý và cơ chế hỗ trợ ra quyết định.

Tổng hợp các kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị lớn nhất của khung DDTD không nằm ở việc tạo ra thêm dữ liệu hay xây dựng một mô hình Digital Twin có độ chính xác cao, mà ở khả năng biến dữ liệu thành quyết định. Hệ thống giúp nâng cao tốc độ phản ứng trước các thay đổi của môi trường, tăng tính nhất quán trong các quyết định kỹ thuật, hỗ trợ tối ưu hóa vận hành và tạo nền tảng cho việc xây dựng các hệ thống hạ tầng thông minh có khả năng thích ứng, chống chịu và phát triển bền vững. Đồng thời, tác giả cũng nhấn mạnh rằng nhiều lợi ích về hiệu quả kinh tế, giảm phát thải và nâng cao tính bền vững mới chỉ được phân tích ở mức tiềm năng và cần tiếp tục được kiểm chứng thông qua các nghiên cứu thực nghiệm quy mô lớn trong tương lai.

5 – KẾT LUẬN