Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Giản Quốc Anh - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN - Univeristy of Engineering and Technology

Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Giản Quốc Anh Tên đề tài luận án: “Nghiên cứu và xây dựng hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây” 1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Giản Quốc Anh 2. Giới tính: Nam 3. Ngày sinh: 02/04/1981 4. Nơi sinh: Nam Định 5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 1006/QĐ-CTSV ngày 07/12/2015 của Hiệu trưởng trường Đại học Công nghệ 6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: – Quyết định số 271/QĐ-ĐT ngày 24 tháng 03 năm 2017 của Hiệu trưởng trường Đại học Công nghệ về việc bổ sung cán bộ hướng dẫn cho nghiên cứu sinh. – Quyết định số 608/QĐ-ĐT ngày 13 tháng 06 năm 2019 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ về việc gia hạn thời gian học tập của NCS. – Quyết định số 443/QĐ-ĐT ngày 13 tháng 07 năm 2020 của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ về việc gia hạn thời gian học tập của NCS. 7. Tên đề tài luận án: “Nghiên cứu và xây dựng hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây” 8. Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử 9. Mã số: 9510302.01 10. Cán bộ hướng dẫn: PGS. TS. Trần Đức Tân GS. TS. Bùi Tiến Diệu Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Giản Quốc Anh (tiếng Anh) 11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án: – Đề xuất nhóm giải pháp tiết kiệm năng lượng cho mạng cảm biến không dây ứng dụng trong hệ thống giám sát và cảnh báo trượt đất do mưa trên phạm vi mặt dốc. Nhóm giải pháp bao gồm: lựa chọn cảm biến, thay đổi tần số lấy mẫu và thiết lập chuyển đổi cấu hình mạng dựa trên các kịch bản hoạt động, lấy mẫu nén cải tiến. Trên cơ sở áp dụng mô hình số để tính toán hệ số an toàn mặt dốc FoS (Factor of Safety) theo thời gian thực, luận án đã đề xuất mô hình hệ thống tự động chuyển đổi giữa cấu hình cây và cấu hình sao để đảm bảo độ tin cậy hoạt động của hệ thống đồng thời tiết kiệm năng lượng của nút cảm biến. Tần số lấy mẫu thay đổi tự động dựa trên kết quả phân tích hệ số an toàn FoS của mặt dốc. Đề xuất giải pháp lấy mẫu nén cải tiến để giảm lượng dữ liệu truyền, tiết kiệm năng lượng tại nút cảm biến. – Triển khai thử nghiệm mô hình hệ thống giám sát và cảnh báo trượt lở đất do mưa trên phạm vi sườn dốc để dự báo và cảnh báo thời gian thực. Trong đó kết hợp mạng cảm biến không dây để thu thập, truyền thông tin và mô hình số đánh giá trượt lở đất để dự báo và cảnh báo thời gian thực. Hệ thống phân chia mức độ cảnh báo thành nhiều mức. Các ngưỡng cảnh báo được xây dựng dựa trên thống kê lịch sử trượt đất, thông tin về lượng mưa, lịch sử mưa, biến dạng mặt dốc và kết quả phân tích hệ số an toàn mặt dốc FoS. Các kịch bản mưa khác nhau có thể được sử dụng để đưa ra dự báo trượt lở. 12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: Luận án tích hợp các kết quả nghiên cứu mới vào mô hình hệ số an toàn FoS, xây dựng thành công hệ thống cảnh báo trượt đất sử dụng mạng cảm biến không dây. Hệ thống đã được thực nghiệm áp dụng cho khối trượt điển hình tại xã Nấm Dẩn, huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang với kết quả dự báo tốt. Do đó, đề tài luận án có ý nghĩa thực tiễn cao. Việc triển khai công nghệ từ luận án này cho các khối trượt khác tại Việt Nam sẽ giúp công tác phòng chống thiên tai trượt lở đất tốt hơn, giúp giảm thiểu nguy cơ thiệt hại về người và của do trượt đất cho cộng đồng. 13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: Nghiên cứu tiếp theo cần phát triển ứng dụng chuẩn truyền thông có khoảng cách truyền xa hơn để hệ thống có khả năng ứng dụng trong nhiều điều kiện thực địa. Tích hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo để hệ thống có khả năng xử lý thông tin và hoạt động tự động, giảm sự can thiệp của chuyên gia sẽ góp phần làm cho hệ thống được ứng dụng rộng rãi hơn trong điều kiện số lượng các mặt dốc có nguy cơ trượt đất rất lớn. Nghiên cứu các giải pháp khả thi để xây dựng hệ thống cảnh báo trượt đất có giá thành thấp, dễ dàng triển khai và vận hành. 14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án: [1]. Quoc-Anh Gian, Dinh-Chinh Nguyen, Duc-Nghia Tran, and Duc-Tan Tran (2016). “Monitoring of Landslides in Mountainous Regions Based on Fem Modelling and Rain Gauge Measurements.” International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no. 5 (2016): 2106-2113.[Scopus, Q2] [2]. Quoc Anh Gian, Duc-Tan Tran, Dinh Chinh Nguyen, Viet Ha Nhu, and Dieu Tien Bui (2017). “Design and Implementation of Site-Specific Rainfall-Induced Landslide Early Warning and Monitoring System: a Case Study at Nam Dan Landslide (Vietnam).” Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol. 8, no. 2, pp. 1978–1996. doi:10.1080/19475705.2017.1401561.[SCIE, Q1] [3]. Gian Quoc Anh, Tran Duc Tan, Nguyen Dinh Chinh and Bui Tien Dieu (2018), “Flexible Configuration of Wireless Sensor Network for Monitoring of Rainfall-Induced Landslide.” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (IJEECS), Vol. 12, No. 3, , pp. 1030~1036.[Scopus, Q3] [4]. Gian Quoc Anh, Nguyen Dinh Chinh, Tran Duc Nghia, Tran Duc Tan, Nguyen Thi Kieu, Kumbesan Sandrasegaran (2018), “Wireless Technology for Monitoring Site-specific Landslide in Vietnam “, International Journal of Electrical and Computer Engineering Vol. 8, no. 6: 4448-4455.[Scopus, Q2] [5]. Gian Quoc Anh, Cao Van The, Tran Duc Tan. “Chaos-based Compression Sensing on Wireless Sensor Network: Enabling a Low-power and High-performance Systems“. Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự (JMST). (Chấp nhận đăng số 89, tháng 8 năm 2023) Bởi Tuyết Nga | 25/09/2023 | Tiến sỹ | 499 Views Tuyết Nga Trước Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Phạm Nghĩa Luân Sau Thông tin luận án Tiến sĩ của NCS Phạm Thanh Tùng