Tóm tắt:

Không chỉ ở Việt Nam, với một sốnước đang phát triển công trình thủy điện như Lào, Campuchia,... công tác dự báo chuyển dịch biến dạng đập thủy điện chưa được chú trọng nên việc cảnh báo tình trạng đập không được cập nhật có thểgây ra thảm họa khi đập bị vỡ. Quan trắc chuyển dịch biến dạng đập thủy điện hiện nay được chia thành hai dạng là quan trắc bề mặt và quan trắc lõi đập, trong đó quan trắc bề mặt đập được thực hiện chủ yếu bằng phương pháp trắc địa và được đo theo chu kỳ, do xây dựng hệ thống quan trắc liên tục rất phức tạp và tốn kém. Việc dự báo chuyển dịch biến dạng đập dựa trên sốliệu quan trắc theo chu kỳ có vai trò cực kỳ quan trọng, góp phần cảnh báo nguy cơ đập xảy ra sự cố, giảm thiểu thiệt hại về của cải và con người ở hạ lưu. Bài báo nghiên cứu ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo xây dựng mô hình lún của điểm quan trắc bề mặt đập dựa vào sốliệu đo của các chu kỳ trước đó, từ đó dự báo lún cho một sốchu kỳ tiếp theo. Kết quả thực nghiệm khi xây dựng mô hình lún cho đập thủy điện Yaly chỉ ra rằng, mô hình mạng thần kinh nhân tạo có độ chính xác tốt, các giá trị dự báo rất sát với giá trị đo, điều đó chứng tỏ có thểsử dụng mô hình này trong dự báo độ lún đập thủy điện.