Xây dựng mô hình đánh giá rủi ro và điều động an toàn tàu cập bến dựa trên dữ liệu AIS/cảm biến và học máy

Đề xuất nghiên cứu^new

Trong khai thác cảng biển, quá trình tàu cập bến là một trong những giai đoạn có mức độ rủi ro cao nhất. Tàu phải hoạt động ở tốc độ thấp, trong không gian hạn chế, chịu tác động đồng thời của gió, dòng chảy, thủy triều, quán tính thân tàu, tàu lai và quyết định điều động của thuyền trưởng/hoa tiêu. Chỉ một sai lệch nhỏ về tốc độ, góc tiếp cận, hướng tàu hoặc thời điểm điều chỉnh cũng có thể làm tăng nguy cơ va chạm với cầu bến, công trình cảng, tàu lai hoặc các tàu lân cận.

Trước yêu cầu chuyển đổi số trong lĩnh vực hàng hải, đề tài “Nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá rủi ro và điều động an toàn tàu cập bến dựa trên dữ liệu AIS/cảm biến và học máy” hướng tới phát triển một khung mô hình và phần mềm thử nghiệm hỗ trợ đánh giá rủi ro, dự báo quỹ đạo ngắn hạn và đưa ra khuyến nghị điều động an toàn trong quá trình tàu cập bến.

Hiện nay, các hệ thống hỗ trợ cập bến phổ biến như DAS sử dụng Laser/LiDAR hoặc PPU do hoa tiêu sử dụng có thể cung cấp thông tin về khoảng cách, tốc độ tiếp cận, vị trí và trạng thái tàu theo thời gian thực. Tuy nhiên, các hệ thống này vẫn còn hạn chế do phụ thuộc vào cảm biến, tín hiệu GNSS/RTK, đường truyền dữ liệu và thao tác nhập thông số ban đầu. Đặc biệt, các phương pháp hiện có chủ yếu hỗ trợ quan sát trạng thái hiện tại, chưa có khả năng dự báo quỹ đạo cập bến, đánh giá sớm xu hướng rủi ro và khuyến nghị hành động điều động phù hợp.

Đề tài đề xuất cách tiếp cận kết hợp giữa dữ liệu AIS/cảm biến, mô hình học máy, mô phỏng số/Digital Twin và học tăng cường. Trên cơ sở dữ liệu vị trí, tốc độ, hướng tàu, COG, ROT, góc tiếp cận, khoảng cách đến cầu bến và các đặc trưng liên quan, hệ thống sẽ xây dựng mô hình nhận diện trạng thái cập bến theo các mức: Normal, Caution, Warning và Critical. Bên cạnh đó, mô hình dự báo quỹ đạo ngắn hạn có thể ước lượng trạng thái tàu trong các khoảng thời gian tiếp theo như 30 giây, 1 phút, 2 phút hoặc 5 phút, từ đó phát hiện sớm xu hướng nguy hiểm trước khi tàu tiến vào vùng rủi ro cao.

Một điểm mới của nghiên cứu là không chỉ dừng ở cảnh báo rủi ro, mà còn hướng tới hỗ trợ khuyến nghị điều động an toàn. Hệ thống có thể gợi ý các hành động ở mức hỗ trợ như giảm tốc sớm hơn, giảm tốc độ tiếp cận vuông góc với cầu bến, điều chỉnh hướng về hành lang an toàn, duy trì góc tiếp cận nhỏ hơn hoặc cảnh báo khi quỹ đạo hiện tại lệch đáng kể so với các mẫu cập bến an toàn trong dữ liệu lịch sử.

Kết quả dự kiến của đề tài bao gồm: bộ dữ liệu cập bến được chuẩn hóa; mô hình đánh giá rủi ro cập bến; mô hình dự báo quỹ đạo ngắn hạn; mô-đun khuyến nghị điều động an toàn; môi trường mô phỏng/Digital Twin mức khái niệm; và phần mềm thử nghiệm bằng MATLAB UIfigure phục vụ nhập dữ liệu, huấn luyện mô hình, hiển thị cảnh báo, phân tích kết quả và xuất báo cáo.

Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn đối với các doanh nghiệp cảng biển, cơ quan quản lý hàng hải và các cơ sở đào tạo, nghiên cứu. Việc ứng dụng AI, học máy và Digital Twin trong hỗ trợ cập bến có thể góp phần giảm nguy cơ tai nạn, nâng cao an toàn khai thác, tăng năng suất vận hành cảng và thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành hàng hải Việt Nam. Đồng thời, đề tài cũng tạo nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về cảng thông minh, hệ thống hỗ trợ quyết định và tự động hóa trong khai thác cảng biển.

link mô phỏng xem tại đây