Robot bốn chân tự tuần tra, camera có khả năng nhận biết hành vi không an toàn và hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ kiểm tra công trình đang được đưa vào sử dụng tại dự án điện hạt nhân Lufeng ở tỉnh Quảng Đông, Trung Quốc.

Lufeng là một dự án lớn của Tập đoàn Điện hạt nhân Trung Quốc (CGN). Toàn khu vực được quy hoạch với sáu tổ máy lò phản ứng nước áp lực công suất khoảng một triệu kW mỗi tổ máy. Bốn tổ máy đang được xây dựng, gồm hai tổ máy Hualong One và hai tổ máy CAP1000. Khi toàn bộ sáu tổ máy hoạt động, CGN dự kiến dự án có thể sản xuất khoảng 52 tỷ kWh điện mỗi năm.

Việc ứng dụng robot và AI tại đây cho thấy một hướng phát triển mới của ngành điện hạt nhân: sử dụng công nghệ số để hỗ trợ con người giám sát những công trường rất lớn, có hàng nghìn hoạt động diễn ra đồng thời và yêu cầu an toàn cao.

Vì sao công trường điện hạt nhân cần hệ thống giám sát đặc biệt?

Xây dựng một nhà máy điện hạt nhân phức tạp hơn nhiều công trình công nghiệp thông thường. Hàng nghìn thiết bị, đường ống, kết cấu, hệ thống điện và bộ phận an toàn phải được lắp đặt đúng vị trí, đúng thiết kế và có đầy đủ hồ sơ kiểm tra.

Tại Lufeng, khoảng 30.000 công nhân được cấp quyền làm việc và một ngày bình thường có thể diễn ra hơn 2.000 hoạt động với mức độ rủi ro khác nhau.

Các nguy cơ trong giai đoạn xây dựng không chỉ liên quan đến phóng xạ. Trên thực tế, khi các tổ máy chưa vận hành, phần lớn vấn đề an toàn trước mắt vẫn là những rủi ro quen thuộc của công trường lớn như cháy do hàn cắt, làm việc trên cao, thiết bị nâng, điện, vật rơi hoặc người đi vào khu vực không được phép.

Điểm khác biệt là với nhà máy điện hạt nhân, yêu cầu về kiểm soát chất lượng và khả năng truy xuất hồ sơ rất cao. Một sai sót trong xây dựng có thể ảnh hưởng đến việc kiểm tra, chạy thử và vận hành thiết bị nhiều năm sau đó.

Chó robot đảm nhận những công việc nào?

Một trong những thiết bị đáng chú ý tại Lufeng là robot bốn chân, thường được gọi là “chó robot”.

Thiết kế bốn chân giúp robot di chuyển trên những bề mặt mà robot bánh xe có thể gặp khó khăn như nền không bằng phẳng, bậc thấp hoặc khu vực có nhiều vật cản.

Theo thông tin từ dự án, robot có thể được lập kế hoạch tuần tra theo lịch thi công. Kết nối 5G cho phép thiết bị truyền dữ liệu trong quá trình hoạt động. Camera quang học và cảm biến nhiệt được sử dụng để phát hiện các công việc phát sinh nhiệt như hàn và cắt kim loại. Khi pin xuống thấp, robot có thể tự quay về trạm sạc.

Ví dụ, khi phát hiện hoạt động hàn, robot có thể tiếp cận khu vực, ghi hình và cung cấp dữ liệu cho hệ thống giám sát. Nhân viên quản lý sau đó có thể kiểm tra xem khu vực đã được cách ly đúng quy định hay chưa, có vật liệu dễ cháy gần đó hay không và các biện pháp phòng cháy có được thực hiện đầy đủ không.

Lợi ích chính không nằm ở việc thay thế nhân viên an toàn. Robot có thể thực hiện các tuyến tuần tra lặp lại nhiều lần, tiếp cận một số vị trí khó khăn và cung cấp thêm dữ liệu cho người giám sát.

Camera AI phát hiện các dấu hiệu bất thường

Robot bốn chân chỉ là một phần của hệ thống giám sát số tại Lufeng. Camera tích hợp AI cũng được triển khai tại một số khu vực. Phần mềm phân tích hình ảnh có thể hỗ trợ nhận biết các tình huống như công nhân không sử dụng đúng trang bị bảo hộ, đi vào vùng hạn chế, hút thuốc tại nơi không được phép hoặc xuất hiện dấu hiệu cháy.

Cách hoạt động tương đối giống các hệ thống thị giác máy tính trong nhà máy. AI được huấn luyện để tìm một số đặc điểm trong hình ảnh. Khi phát hiện tình huống phù hợp với điều kiện cảnh báo, hệ thống gửi thông tin tới người quản lý để kiểm tra.

Ưu điểm của phương pháp này là máy tính có thể theo dõi đồng thời một lượng lớn dữ liệu camera. Tuy nhiên, AI vẫn có thể nhận dạng sai vì ánh sáng, góc quay, vật che khuất hoặc những tình huống chưa có trong dữ liệu huấn luyện. Vì vậy, cảnh báo tự động cần được con người xác minh.

Đây cũng là cách tiếp cận đang được nghiên cứu trong ngành hạt nhân quốc tế. Các chương trình của Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Quốc tế (IAEA) xem thị giác máy tính, robot và AI là những công cụ có khả năng hỗ trợ kiểm tra, phát hiện bất thường và giảm các nhiệm vụ lặp lại của nhân viên.

Quản lý hàng chục nghìn công nhân bằng dữ liệu số

Một thách thức khác của công trường lớn là kiểm soát ai được phép thực hiện công việc nào. Tại Lufeng, mỗi công nhân được liên kết với một hồ sơ số gồm thông tin đào tạo trước khi làm việc, chứng chỉ chuyên môn và kết quả kiểm tra sức khỏe. Cổng kiểm soát có thể đối chiếu thông tin trước khi cho phép một người vào khu vực nhất định.

Dữ liệu về số người tại từng khu vực được kết hợp với hệ thống camera và trung tâm chỉ huy. Các khu vực có mức độ rủi ro khác nhau cũng có thể được thể hiện trên mô hình ba chiều của công trường. Khi dữ liệu từ con người, thiết bị và môi trường được đưa về một hệ thống chung, nhà quản lý có thể biết tình trạng của công trường gần với thời gian thực hơn.

Cách quản lý này có liên quan đến khái niệm bản sao số, hay digital twin. Đây là mô hình số của một công trình hoặc thiết bị, được cập nhật bằng dữ liệu từ đối tượng thật. Trong lĩnh vực hạt nhân, bản sao số đang được nghiên cứu cho xây dựng, bảo trì, giám sát tình trạng thiết bị và quản lý vòng đời nhà máy.

AI còn được dùng để kiểm tra chất lượng xây dựng

Một ứng dụng khác tại Lufeng là kiểm tra các chi tiết được đặt sẵn trong kết cấu trước khi các công đoạn xây dựng tiếp theo diễn ra.

Hệ thống có thể sử dụng dữ liệu quét công trường và so sánh với bản vẽ thiết kế. AI hỗ trợ xác định số lượng, vị trí và cao độ của các bộ phận.

Theo số liệu do CGN Lufeng công bố, ứng dụng này giúp tăng hiệu quả kiểm tra khoảng 75% và đạt tỷ lệ nhận dạng 100% trong phạm vi công việc được thử nghiệm.

Con số này cần được hiểu trong đúng bối cảnh. Đây là kết quả được doanh nghiệp báo cáo cho một ứng dụng cụ thể, không có nghĩa AI có độ chính xác tuyệt đối trong mọi hoạt động xây dựng nhà máy điện hạt nhân.

Một lợi ích khác dễ nhận thấy là giảm số lần công nhân phải trèo lên các vị trí cao để đo trực tiếp. Nếu dữ liệu quét đủ chất lượng, nhiều bước kiểm tra sơ bộ có thể được thực hiện trên máy tính trước khi con người xác nhận tại hiện trường.

AI hỗ trợ nhưng không đưa ra quyết định cuối cùng

Lufeng cũng thử nghiệm AI trong quá trình chạy thử hệ thống điện. Hình ảnh về trạng thái thiết bị và điều kiện tại hiện trường có thể được đưa vào hệ thống để AI hỗ trợ rà soát xem các điều kiện cần thiết đã được đáp ứng hay chưa.

Tuy nhiên, kỹ sư của dự án nhấn mạnh rằng kết quả của AI không phải quyết định cuối cùng. Việc xác nhận vẫn do con người thực hiện.

Nguyên tắc này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực hạt nhân. Các hệ thống AI phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện và có thể gặp khó khăn với tình huống mới. Một số mô hình cũng khó giải thích đầy đủ vì sao đưa ra một kết quả nhất định. Bên cạnh đó còn có vấn đề về an ninh mạng, chất lượng dữ liệu và trách nhiệm khi hệ thống đưa ra nhận định sai.

Các thảo luận kỹ thuật của IAEA về AI trong lĩnh vực hạt nhân cũng nhấn mạnh những yêu cầu về kiểm chứng, khả năng truy xuất và mô hình human-in-the-loop, tức con người tiếp tục tham gia giám sát và quyết định trong những nhiệm vụ quan trọng về an toàn.

Ứng dụng chó robot, camera AI, mô hình ba chiều và quản lý dữ liệu số tại dự án Lufeng cho thấy công nghệ đang thay đổi cách giám sát những công trường điện hạt nhân quy mô lớn.

Robot có thể đảm nhận tuần tra lặp lại và tiếp cận một số khu vực khó khăn. Camera AI hỗ trợ phát hiện sớm hành vi không an toàn. Dữ liệu số giúp kiểm soát nhân lực, thiết bị và tiến độ. Các hệ thống phân tích còn có thể hỗ trợ so sánh hiện trạng xây dựng với thiết kế.

Tuy nhiên, công nghệ này không làm giảm vai trò của kỹ sư và chuyên gia an toàn. Trong lĩnh vực điện hạt nhân, AI phù hợp nhất với vai trò bổ sung thêm thông tin, giảm công việc lặp lại và phát hiện những dấu hiệu cần con người xem xét.

Khi được kiểm chứng và sử dụng trong phạm vi phù hợp, robot và AI có thể giúp giảm điểm mù trong giám sát, hạn chế việc con người phải tiếp cận môi trường nguy hiểm và nâng cao khả năng lưu giữ, truy xuất dữ liệu. Đây có thể trở thành một thành phần quan trọng trong quá trình số hóa xây dựng, vận hành và bảo trì các nhà máy điện hạt nhân trong tương lai.

P.T (theo China Daily)