Giải pháp thu thập dữ liệu sử dụng mạng Lora trong hệ thống xử lý thông tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối phục vụ công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường

Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

GIẢI PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU SỬ DỤNG MẠNG LORA TRONG HỆ
THỐNG XỬ LÝ THÔNG TIN TÍCH HỢP TRÊN NỀN TẢNG VẠN VẬT
KẾT NỐI PHỤC VỤ CÔNG TÁC CẢNH BÁO SẠT LỞ TRÊN HỆ
THỐNG GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ
Ngơ Thanh Bình1*, Tống Anh Tuấn1, Cồ Như Văn1, Nguyễn Hải Trường2
Trường Đại học Giao thông Vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội
Công ty VEGI JSC, 68 Nguyễn Cơ thạch, Cầu Diễn, Nam Từ Liêm, Hà Nội
*
Tác giả liên hệ: Email: ; Tel: 0947699777
1

2

Tóm tắt. Bài báo giới thiệu một giải pháp công nghệ cho hệ thống xử lý thơng tin tích
hợp trên nền tảng IoT (Internet of Things) áp dụng trong các hệ thống cảnh báo sớm.
Hệ thống được xây dựng trên cơ sở phân tích, tính toán và quản lý các số liệu đo đạc
tự động. Các kết quả đo áp lực nước lỗ rỗng dùng để tính tốn hệ số ổn định mái taluy
thay đổi theo thời gian mưa bằng mơ hình số kết hợp của mơ hình SEEP/W và
SLOPE/W. Các dữ liệu này, kết hợp với các dữ liệu của hệ thống đo rung động trực
tiếp và một số dữ liệu thời tiết khác, là các yếu tố cơ bản để tính tốn đưa ra thông tin
cảnh báo sớm hiện tượng sạt trượt đất. Sản phẩm của hệ thống góp phần tăng cường
cơng tác đảm bảo an tồn giao thơng.
Từ khóa: Hệ thống quản lý gián sát, hệ thống cảnh báo sớm sụt trượt, Lorawan, IoT Internet of Things.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Độ bền của khối đất, sự phá hủy khối đất hay đá cũng như liên quan tới nghiên
cứu hiện tượng dịch chuyển đất đá trên các bờ dốc thực sự có hệ thống và bài bản đã

được triển khai từ các thế kỷ 15-18 cho đến nay [1], [4], [5]. Ngoài việc đề cập đến vị
trí phân bố các trượt lở, các nhà khoa học đã tập trung làm sáng tỏ cơ chế dịch chuyển,
loại hình, đặc điểm địa hình, cấu trúc địa chất, điều kiện địa chất thủy văn, các hoạt
động kinh tế - xây dựng cơng trình như là các yếu tố ảnh hưởng đến động lực và quy
luật phát sinh, phát triển dịch chuyển đất đá. Các giải pháp chính cho hệ thống cảnh
báo sớm hiện tượng sụt trượt đất đá được sử dụng dựa trên hai cơ sở là: Không ảnh,
bao gồm ảnh viễn thám và ảnh UAV (Unmanned Aerial Vehicle), dùng cho dự báo các
khối dịch chuyển có thể quan sát được và được khảo sát trong thời gian dài [6], [9]; và
Hệ thống quan trắc trực tiếp trên nền tảng vạn vật kết nối IoT (Internet of Things) [2].
Giải pháp xây dựng các hệ thống cảnh báo sớm trên cơ sở IoT sẽ thu nhận và xử lý tín
hiệu được ghi lại từ hiện trường sử dụng các thiết bị quan trắc đo đạc chuyển vị/dao
động của mái đất đá và phát tín hiệu liên tục, kịp thời cảnh báo mỗi khi có sự rung
-195-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

động dịch chuyển lớn của khối đất đá. Bên cạnh đó, hệ thống cịn phân tích dựa trên
thông tin từ các thiết bị đo đạc lượng mưa và mực nước ngầm [8], [15].
Ở Việt Nam, sự mất ổn định đất đá trên bờ dốc hay mái dốc xảy ra khá phổ biến.
Cụ thể, hiện tại tuyến giao thông đường bộ trên địa bàn tỉnh Tuyên Quang nói chung,
cụ thể trên quốc lộ 2C chưa có cơng trình nghiên cứu nào đã triển khai về hệ thống
cảnh báo sớm hiệm tượng sạt trượt đất đá. Vị trí km 114+700 trên quốc lộ 2C là điểm
có nguy cơ cao. Bên cạnh vị trí này hiện đã từng sạt lở đang xếp rọ đá để giữ ổn định
mái taluy. Thời điểm hiện tại rọ đá đang bị đẩy trôi, hiện đang được tiến hành tháo dỡ
và xếp lại. Nhu cầu cấp bách là cần có nghiên cứu lắp đặt hệ thống cảnh báo sớm hiện
tượng sụt trượt đất đá cho địa điểm này.

Hình 1. Vị trí khảo sát trên hệ thống giao thông đường bộ tỉnh Tuyên Quang tại
Km114+700, QL2C.
2. GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ TRONG HỆ THỐNG
2.16. Cơ sở lý thuyết
Đặc tính chuyển động của dịng thấm (2D) khơng ổn định trong đất khơng bão
hịa và đẳng hướng biểu thị sự cân bằng giữa chênh lệch thể tích dịng chảy vào và ra
đối với một phân tố với tốc độ thay đổi hàm lượng thể tích nước theo thời gian của nó.
Theo Darcy [11], đặc tính này được mơ tả theo phương trình (1) như sau:
  H    H 
H
 + q = m w  w g
kx
 +  k y
x 
x  y 
y 
t

(1)

uw
là tổng cột áp; u w là áp suất nước lỗ rỗng;  w là khối
w g
lượng riêng của nước; g là gia tốc trọng trường; kx và k y là các hệ số thấm theo các

Trong đó: H = y +

hướng x và y ; q là điều kiện biên lưu lượng do mưa; m w là hệ số thay đổi thể tích
nước phụ thuộc độ hút dính (ua − u w ) , u a là áp suất pha khí; và t là thời gian.
Nước mưa thấm vào đất làm thay đổi hàm lượng nước trong đất và hình thành

dịng thấm khơng ổn định trong đất khơng bão hồ. Các hệ số thấm của đất được mơ tả
trong phương trình (1) thay đổi phụ thuộc vào độ hút dính. Mái taluy khảo sát được rời
rạc khơng gian dưới dạng lưới phi cấu trúc, trong đó ứng suất của đất, áp suất và lưu
tốc thấm được định nghĩa tại từng nút lưới theo thời gian. Mơ hình SEEP/W giả thiết
áp suất pha khí u a trong đất là khơng đổi và bằng áp suất khơng khí đối với dịng thấm
-196-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

không ổn định. Trường hợp không có tải trọng ngồi tác dụng, ứng suất  của đất là
hằng số dẫn đến chênh lệch ( − u a ) là khơng đổi, khi đó sự thay đổi của hàm lượng
nước trong đất chỉ phụ thuộc vào độ hút dính (u a − u w ) hay áp suất nước lỗ rỗng u w
mà không phụ thuộc vào ( − u a ) . Biến thiên hàm lượng nước ở vế phải của phương
trình (1) được tính tốn tại mỗi bước thời gian, áp suất nước lỗ rỗng u w được cập nhật
cho phép xác định hàm lượng nước trong đất tại bước thời gian tiếp theo [12]. Mơ hình
SEEP/W cho phép lựa chọn thuật tốn giải trực tiếp phương trình (1) tại mỗi bước thời
gian hoặc tính toán song song tại các nút lưới. Kết quả áp suất nước lỗ rỗng nhận được
từ phân tích dịng thấm khơng ổn định bằng mơ hình SEEP/W được sử dụng làm thơng
số đầu vào để phân tích ổn định mái taluy theo thời gian bằng mơ hình SLOPE/W [3,
10].
Mưa đóng vai trị là một tác nhân kích hoạt nguy cơ mất ổn định mái taluy. Dịng
thấm được hình thành trong đất do mưa làm mở rộng vùng không gian từ khơng bão hịa
đến bão hịa, tăng áp suất nước lỗ rỗng và giảm độ hút dính [10]. Khi cường độ mưa
hoặc/và thời gian mưa đạt đến một giới hạn nhất định làm giảm sức kháng cắt của đất và
kết quả gây ra trượt mái taluy. Sức kháng cắt tới hạn Mohr – Coulomb của đất khơng
bão hịa có thể xác định theo Bishop hoặc Fredlund [3]:
c'+( n − u a ) +  (u a − u w ) tan  '

f =

(Bishop)

(2)

c'+( n − u a ) tan  '+(u a − u w ) tan  (Fredlund )
b

Trong đó:  f là sức kháng cắt tới hạn; c ' là lực dính hiệu dụng của đất;  ' là góc
ma sát trong hiệu dụng của đất;  b là góc ma sát tăng theo độ hút dính;  n là ứng suất
pháp của đất tại mặt trượt; u a là áp suất khí; u w là áp suất nước lỗ rỗng;  thông số
đặc trưng cho mức độ độ bão hòa của đất, phụ thuộc loại đất và độ ẩm thể tích [13]:
:S = 1
1

 =  w −  r
 −  : 0  S  1
r
 s

(3)

Trong đó: S là độ bão hịa của đất;  s là độ ẩm thể tích ở trạng thái bão hịa;  r là độ
ẩm thể tích dư; và  w là độ ẩm thể tích ứng với độ hút dính xác định.
Các phương trình (1) và (2) đều chứng tỏ rằng khả năng thấm và sức kháng cắt của
đất đều phụ thuộc hàm lượng nước trong đất [11]. Mỗi độ ẩm thể tích  w cho phép xác
định một độ hút dính (u a − u w ) từ đường cong đặc trưng đất – nước SWCC (Soil Water
Characteristic Curve) [11, 13]. Cường độ kháng cắt theo Bishop và Fredlund là thống

nhất với nhau trong trường hợp đất bão hịa. Phương trình (2) chỉ ra rằng, sự có mặt
của độ hút dính làm tăng sức kháng cắt của đất khơng bão hịa. Tuy nhiên, sự gia tăng
của áp suất nước lỗ rỗng làm giảm độ hút dính kéo theo giảm sức kháng cắt của đất
dẫn đến tăng nguy cơ mất ổn định mái taluy.
Hệ số ổn định mái dốc của đất khơng bão hịa có thể xác định theo Bishop [7]:
-197-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

 −r
c'+( n − u a ) tan  '+(u a − u w ) w
 s −r
Fs =
 s gz s sin  cos


 tan  '


(4)

Trong đó: Fs là hệ số ổn định;  là góc nghiêng của mái dốc; z s là chiều cao
của khối đất;  s là khối lượng riêng của đất.
Các dữ liệu của dịng thấm khơng ổn định nhận được từ mơ hình SEEP/W được
tích hợp vào mơ hình SLOPE/W để phân tích ổn định mái taluy theo thời gian. Với
một mặt trượt giả định, lực tác dụng lên mỗi phân tố bao gồm: trọng lượng bản thân,
áp lực lên các mặt bên và đáy, trong đó áp lực nước lên đáy được tính tốn từ trường

dữ liệu cột nước nhận được từ mơ hình SEEP/W. Mơ hình SLOPE/W tìm kiếm mặt
trượt và tính tốn hệ số ổn định theo phương pháp cân bằng giới hạn của Bishop.
Quá trình mưa làm dâng mực nước ngầm, tăng áp suất nước lỗ rỗng, và kết quả
làm giảm độ hút dính, sức kháng cắt và hệ số ổn định của mái taluy. Cường độ mưa
lớn và thời gian mưa kéo dài dẫn đến hệ số ổn định càng nhỏ. Hệ số ổn định có xu
hướng giảm dần với mơ hình mưa phân bố đều và mưa tăng dần. Hệ số ổn định có xu
hướng tăng dần sau một thời gian mưa khi mà cường độ mưa đã giảm hẳn. Kết quả
phân tích cho thấy, các mơ hình mưa tăng dần và mưa phân bố đều ảnh hưởng bất lợi
nhất đến hệ số ổn định mái taluy. Khả năng kết hợp giữa các mơ hình SEEP/W và
SLOPE/W vào phân tích sự ổn định của mái taluy xét đến ảnh hưởng đồng thời của
dòng thấm do mưa kết hợp với sự thay đổi mực nước ngầm làm cơ sở phân tích cơ chế
mất ổn định và đề xuất các giải pháp cơng trình phịng tránh sạt lở mái taluy. Những
dữ liệu cần thiết cho các mơ hình này cần được triển khai tại hiện trường trong qua các
giải pháp cơng trình và điện tử truyền thông, xây dựng thành các mạng cảm biến
không dây trên cơ sở IoT.
2.17. Giải pháp công nghệ của hệ thống
Nghiên cứu này để đề xuất giải pháp cảnh báo sớm trượt lở đất đá kết hợp giải
pháp đo chuyển vị của mái đất đá và sự thay đổi của mực nước ngầm [11, 14]. Các
thiết bị đo thường được cấu hình thành mạng cảm biến khơng dây kết nối thông qua
công nghệ ZigBee (hay XBee) hoặc LoRa ™ (Long Range). LoRa là một kỹ thuật điều
chế dựa trên kỹ thuật Spread-Spectrum làm tăng phạm vi truyền thông, phù hợp với
điều kiện địa hình phức tạp, khơng có sóng 3G [14].
Triển khai ngoài thực tế, nghiên cứu này kiến trúc mạng Lora theo dạng hình sao
(Star topology), sử dụng các thiết bị ghi đo và truyền thông thiết kế công nghiệp, có
khả năng chịu đựng thời tiết khắc nhiệt để có thể sử dụng ngồi hiện trường, được tích
hợp Datalogger CR800 kết hợp mô-đun RF công suất cao E90-DTU (433L37) trong
trường hợp điểm quan trắc khơng có sóng 3G.
Mơ hình tổng quan của hệ thống được xây dựng như sau:

-198-

Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thơng vận tải

Hình 2. Mơ hình tổng quan chung của hệ thống giám sát và cảnh báo sạt lở.
Trong đó, các thành phần, chức năng của hệ thống được thiết kế như sau:
-

Trạm quan trắc (Monitoring):
+ Đo lường các thông số về địa chất, lượng mưa;
+ Xử lý số liệu và gửi lên server;
+ So sánh ngưỡng an tồn: Gửi thơng tin cảnh báo đến điện thoại di động qua
tin nhắn SMS; gửi thông tin đến trạm cảnh báo tại 2 đầu cung đường qua
truyền thông vô tuyến – mạng Lorawan;
+ Tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm và các ngoại vi, gửi thông
tin lên server hoặc qua tin nhắn SMS đến người quản lý.

-

Trạm cảnh báo (Alarm Station):
+ Được lắp đặt ở 2 đầu tuyến đường để nhận thông tin từ trạm quan trắc
thông qua truyền thông vô tuyến – mạng Lorawan;
+ Xử lý số liệu, hiển thị thông tin tương ứng lên biển báo điện tử VMS, cảnh
báo ra loa phát thanh;
+ Tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm, gửi thông tin đến trạm
quan trắc để gửi cảnh báo đến server hoặc qua tin nhắn SMS đến người
quản lý khi trạm gặp sự cố;

-

Máy chủ (Data Server):
+ Thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu từ trạm quan trắc;
+ Phần mềm giao diện người dùng cho phép giám sát được tình trạng tuyến
đường, trạng thái hoạt động của hệ thống, cài đặt các chế độ hoạt động của
hệ thống, lưu trữ và truy xuất cơ sở dữ liệu;
+ Cho phép lựa chọn các khoảng thời gian vẽ biểu đồ các số liệu quan trắc;

-

Các thiết bị đầu cuối (Smart phone, Tablet, Computer):
+ Truy cập vào server để thu thập hoặc gửi các cấu hình cài đặt hệ thống;
+ Giám sát hoạt động của hệ thống;
+ Nhận thông tin cảnh báo khi số liệu đo lường vượt ngưỡng giới hạn hoặc hệ
thống gặp sự cố.
-199-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

Tại hiện trường, giải pháp tối ưu trên khối trượt sẽ bố trí 02 cụm thiết bị, trong đó
cụm thứ nhất phía trên khối trượt; cụm thứ hai nằm ở gần dưới khối trượt. Cụm thiết bị
phía trên có một hố quan quan trắc chuyển vị ngang tự động bao gồm 3 cảm biến InPlace Inclinometer, một hố khoan quan trắc áp lực nước lỗ rỗng bao gồm 3 cảm biến
VW Piezometer. Cụm thiết bị phía dưới khối trượt có một hố quan quan trắc chuyển vị
ngang tự động bao gồm 2 cảm biến In-Place Inclinometer, một hố khoan quan trắc áp
lực nước lỗ rỗng bao gồm 2 cảm biến VW Piezometer. Vị trí lắp đặt các cảm biến
trong hố khoan sẽ được xác định trong q trình khoan khảo sát, mơ tả địa tầng hố

khoan, quan sát các đới dập vỡ, dịch chuyển và phong hố.

Hình 3. Mơ hình thiết bị triển khai lắp đặt của một trạm quan trắc trượt lở.
Trong đó, triển khai thiết bị hiện trường bao gồm:
- 02 cụm thiết bị (trên khối trượt, và gần dưới khối trượt)
+ Thiết bị đo chuyển vị ngang tự động hai trục: MEMS INS Vertical In-Place
Inclinometer uniaxial, model 6150A-1;
+ Thiết bị đo áp lực nước lỗ rỗng VW Piezometer model EPP-30V;
+ Thiết bị đo mưa tự động Tipping Bucket Rain Gauge model TE525;
+ Bộ ghi đo tự động Dataloger ESDL-30 tích hợp modem GSM/GPRS;
- Máy chủ ảo VPS Cloud Server;
- Tủ bảo vệ và nguồn kép tại trạm hiện trường, kết hợp Ắc-quy và năng lượng
mặt trời, đảm bảo thời gian hoạt động liên tục cho hệ thống trong thời gian 10 ngày
mất điện liên tục.
Các thiết bị sau khi lắp đặt xong sẽ được đấu nối vào trạm ghi đo tự động nằm ở
giữa khối trượt. Số liệu ghi đo sẽ được đẩy lên máy chủ ảo VPS Cloud Server, người
sử dụng chỉ cần kết nối Internet là có thể quản lý được số liệu. Ngồi ra tại trạm ghi đo
tự động cịn được lắp đặt thiết bị đo mưa tự động để đánh giá mối quan hệ giữa lượng
mưa, áp lực nước lỗ rộng và khả năng dịch trượt theo mơ hình tính tốn trên. Các dữ
-200-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

liệu được thu thập tự động, chạy mơ hình với các điều kiện giả định khác nhau phù
hợp với điều kiện thực tế tại điểm quan trắc, từ đó đưa ra thơng số ngưỡng cảnh báo
cho các cấp độ của vị trí quan trắc. Từ các thơng số này, ta lập trình so sánh ngưỡng và
đưa ra các quyết định cảnh báo kịp thời theo các cấp độ yêu cầu.

3. THỬ NGHIỆM VẬN HÀNH HỆ THỐNG
3.8. Truy cập hệ thống
Trong giai đoạn đầu của dự án, hệ thống được truy cập thông qua địa chỉ máy
chủ ảo. Nhóm nghiên cứu thuê server và địa chỉ IP tĩnh, phục vụ cho việc cài đặt các
phần mềm chức năng như: phần mềm xử lý-lưu trữ dữ liệu; phần mềm giao diện người
dùng cho phép giám sát, cấu hình hệ thống để phục vụ cho quá trình triển khai và thử
nghiệm đề tài.

Hình 4. Đăng nhập hệ thống thử nghiệm.
3.9. Kết quả thử nghiệm giám sát mơ hình thiết kế
Hiện tại, các cấu phần cơng việc cơng trình đang được triển khai tại Tuyên
Quang. Các thiết bị vật tư máy móc đang được tập kết, triển khai lắp đặt thử nghiệm
rời tại Đông Anh để vận hành theo mô hình giả định với các thơng só tính tốn theo
mơ hình lý thuyết. Thành viên của nhóm nghiên cứu cũng đang tham gia triển khai thử
nghiệm tế tại Quảng Nam với hai điểm quan trắc là Trạm quan trắc Tắc Pỏ (Vĩ độ:
15.164255, Kinh độ: 108.154474) và Trạm quan trắc Khâm Đức (Vĩ độ: 15.454831,
Kinh độ: 107.794032). Đây là tiền đề cho nghiên cứu phát triển của nhóm khi vận
dụng giải pháp và các dữ liệu dạng này để cảnh báo theo các mơ hình lý thuyết đã
nghiên cứu cho mỗi điểm quan trắc cụ thể khác.
Các dữ liệu thu thập ban đầu có dạng như trên hình 5 và 6, bao gồm dữ liệu đo
dịch chuyển, áp lực lỗ rỗng, đo lưu lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm. Các dữ liệu dạng
này sẽ được tính tốn theo các mơ hình lý thuyết để lấy thơng số của các cấp cảnh báo.
Hiện tại, hệ thống đang chạy thử với các thiết bị độc lập để vận hành thử nghiệm
hệ thống trước khi lắp đặt tại vị trí quan trắc cụ thể. Sau khi hệ thống được triển khai
và hoạt động tốt, nhóm nghiên cứu kết hợp và bàn giao cho Sở Thông tin truyền thông
để tiếp nhận dữ liệu, khai thác và có hướng đưa vào cổng dữ liệu điện tử của Tỉnh,
hướng tới hòa vào cổng dữ liệu Quốc gia, không những phục vụ cho Giao thông vận
tải, mà còn phục vụ an ninh quốc phòng, du lịch, góp phần đảm bảo an sinh xã hội.
-201-

Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thơng vận tải

Hình 5. Dạng màn hình dao diện của hệ thống quan trắc.

Hình 6. Kết quả thu thập dữ liệu của hệ thống quan trắc
-202-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

4. KẾT LUẬN
Nghiên cứu ổn định mái taluy tại Việt Nam hiện tại chủ yếu tiếp cận theo hướng
giải pháp hơn là tiếp cận từ các mơ hình vật lý. Nghiên cứu phát triển thiết bị quan trắc
và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm phòng tránh tai biến trượt lở đất đá dựa trên phân
tích mơ hình tốn có xét đến ảnh hưởng đồng thời của các yếu tố mưa, dòng thấm và
mực nước ngầm thơng qua các đặc trưng: áp suất khí lỗ rỗng, áp suất nước lỗ rỗng, độ
bão hịa, lực dính và góc ma sát trong có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Kết quả quan
trắc kết hợp với phân tích mơ hình tốn và với các thơng số đo đạc dịch chuyển bề mặt
và dịch chuyển các lớp đất đá, kết hợp với điều kiện địa hình và thời tiết cụ thể cho
phép hoàn thiện một hệ thống cảnh báo sớm với độ tin cậy cao.
Giai đoạn thứ nhất về nghiên cứu tổng thể và mơ phỏng mơ hình xác định các yếu
tố cơ bản để tính tốn đưa ra thông tin cảnh báo sớm hiện tượng sạt trượt đất, khảo sát
địa hình và xây dựng mơ hình hệ thống quan trắc, thử nghiệm thiết bị độc lập đã hoàn
thành. Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang triển khai giai đoạn tiếp theo của dự án là lắp
đặt đầy đủ thiết bị ghi đo và vận hành hệ thống quan trắc. Sản phẩm nghiên cứu hướng

đến áp dụng tại địa chỉ một số tỉnh vùng núi phía Bắc nhằm giảm thiểu thiệt hại, bảo
vệ người và tài sản và đảm bảo an tồn giao thơng. Mục tiêu ban đầu của nghiên cứu
nhằm giải quyết vấn đề cụ thể tại điểm sụt trượt điển hình Km114+700, QL2C thuộc
địa bàn tỉnh Tuyên Quang. Kết quả nghiên cứu, đánh giá cho phép mở rộng ứng dụng
của mơ hình và tích hợp vào hệ thống dữ liệu của Tỉnh và hệ thống quan trắc quốc gia.
LỜI CẢM ƠN
Cảm ơn UBND tỉnh Tuyên Quang đã tài trợ cho cho nghiên cứu này trong khuôn
khổ đề tài “Thiết kế chế tạo thiết bị và xây dựng giải pháp cơng nghệ cho hệ thống xử
lý thơng tin tích hợp trên nền tảng vạn vật kết nối IoT (Internet of Things) phục vụ
công tác cảnh báo sạt lở trên hệ thống giao thông đường bộ tỉnh Tuyên Quang tại
Km114+700, QL2C”.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Binh Ngo Thanh, et al, Hệ thống đo rung động trên cơ sở IoT, The 2018
International Conference on Building Smart City in Vietnam: Vision and Solutions,
Ho Chi Minh City, Vietnam, 5th Sept 2018.
[2]. Co Nhu Van, Pham Huy Duy, Chu Thi Thu Ha, Ngo Thanh Binh, Design and
implementation of an automatic hydrological monitoring system for hydropower
plants, J. Viet. Env. 2013, Vol. 4, No. 2, pp. 34-42.
[3]. TS. Tống Anh Tuấn, Ảnh hưởng của mưa lớn kéo dài đến sự ổn định của mái
taluy: mô phỏng số kết hợp các mơ hình SEEP/W và SLOPE/W, Tạp chí Biển & Bờ,
Số 1, tháng 3/2018. Trang 3-12.

-203-


Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII

Trường Đại học Giao thông vận tải

[4]. Nguyen Duc Manh et al., Features of large-scale landslide at Hau Thao area, Sa Pa

town, Lao Cai province. The International Conference GEOTEC HANOI 2019 on
“Geotechnics for Sustainable Infrastructure Development”, Lecture Notes in Civil
Engineering, Volume 62, pp 917-922.
[5]. Báo cáo tổng kết dự án hợp tác kỹ thuật giữa Bộ Giao thông vận tải và JICA “Phát
triển công nghệ đánh giá rủi ro do trượt đất dọc các tuyến giao thơng chính tại Việt
Nam” do Viện Khoa học & Công nghệ Giao thông vận tải kết hợp cùng Hội trượt đất
Nhật Bản thực hiện, Hà Nội 2016.
[6]. Nguyễn Kim Thành, Nghiên cứu ứng dụng công nghệ chụp ảnh viễn thám sử dụng
thiết bị bay không người lái (UAV) trong khảo sát sụt trượt các tuyến giao thông ở
Việt Nam”, Đề tài NCKH Viện KHCN GTVT, Mã số DT164067.
[7]. Bishop D.M., Stevens M.E., Landslides on logged areas in Southeast Alaska (Sạt
lở trên các khu vực ghi nhận ở Đông Nam Alaska), Research paper NOR - 1, Forestry
service, US Department of Agriculture, 1964.
[8]. Kyoji SASSA, Bin HE, Landslide Dynamics (Động lực lở đất), TXT-tool 3.0811.2. ICL Landslide Teaching Tools, 2015.
[9]. Fumio Yamazaki et.al., Damage assessment and 3D modeling by UAV flights
after the 2016 Kumamoto, Japan earthquake. Uni. Of Chiba, 2016.
[10]. Francesco Mancini et. Al., Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for HighResolution Reconstruction of Topography: The Structure from Motion Approach on
Coastal Environments, Remote Sens. 2013, 5, 6880-6898; doi:10.3390/rs5126880.
ISSN 2072-4292.
[11]. S. Jeong, K. Lee, J. Kim, and Y. Kim, “Analysis of Rainfall-Induced Landslide
on Unsaturated Soil Slopes,” Sustainability, vol. 9, no. 7, p. 1280, Jul. 2017.
[12]. D. G. Fredlund and H. Rahardjo, Soil Mechanics for Unsaturated Soils, 1
edition, New York: Wiley-Interscience, 1993.
[13]. G.-S. International, Seepage Modeling with SEEP/W. GEO-SLOPE
International Ltd, 2014.
[14]. Emanuele Intrieri Giovanni Gigli, et al (2018), Ứng dụng của mạng khơng dây
khơng có cảm biến băng rộng để giám sát mặt đất, 2018 Engineering Geology 238:114.
[15]. A. S. Muntohar and H.-J. Liao, “Rainfall infiltration: infinite slope model for
landslides triggering by rainstorm,” Nat Hazards, vol. 54, no. 3, pp. 967–984, Sep.
2010.

-204-