Từ SCADA phân tán đến nền tảng Vận hành nước hợp nhất

Khác với cách tiếp cận tập trung vào danh mục công nghệ, nghiên cứu nhấn mạnh ba vấn đề: tính toàn vẹn của chuỗi đo lường - chỉ số - hành động; sự phân cấp thông tin theo vai trò; và ranh giới an toàn giữa phân tích cấp cao với điều khiển thời gian thực.

Một bộ dữ liệu kịch bản gồm 3 nhà máy, 4 trạm bơm và 12 DMA được dùng để kiểm tra tính nhất quán của hệ KPI và dashboard. Kết quả cho thấy mô hình phân cấp cho phép truy vết từ NRW 17,16% ở cấp doanh nghiệp xuống ba DMA đóng góp 41,3% tổng chênh lệch, đồng thời liên kết KPI năng lượng 0,386 kWh/m³ với điểm làm việc của từng bơm. Các giá trị này chỉ nhằm minh họa phương pháp, không phải kết quả của một đơn vị cấp nước cụ thể.

1. Đặt vấn đề

Hệ thống cấp nước đô thị là một hệ thống phân tán về không gian và không đồng nhất về công nghệ. Dữ liệu thường tồn tại đồng thời trong SCADA nhà máy, RTU tại trạm bơm, bộ ghi dữ liệu trên mạng, hệ thống GIS, cơ sở dữ liệu khách hàng và phần mềm bảo trì. Mỗi hệ thống có thể thực hiện tốt chức năng cục bộ, nhưng sự phân mảnh làm suy giảm khả năng trả lời những câu hỏi liên vùng: thay đổi lịch bơm ảnh hưởng thế nào đến áp lực và điện năng; khu vực đo đếm độc lập (District Metered Area - DMA) nào cần ưu tiên khi nguồn lực dò tìm rò rỉ có hạn; hoặc một sai lệch chất lượng nước xuất phát từ nguồn, quá trình xử lý hay thời gian lưu trên mạng.

Vấn đề cốt lõi vì vậy không phải chỉ là đưa nhiều tín hiệu lên một màn hình. Một trung tâm vận hành chỉ có giá trị khi mỗi số liệu được gắn với nguồn phát sinh, thời gian, đơn vị đo, trạng thái chất lượng và tài sản; khi chỉ số tổng hợp có thể truy ngược về biến đo; và khi thông tin được trình bày đúng mức chi tiết cho người ra quyết định. Cách tiếp cận của IWA đối với chỉ số hiệu năng cũng nhấn mạnh sự cần thiết của định nghĩa biến, thông tin bối cảnh và độ tin cậy dữ liệu, thay vì sử dụng một chỉ số hiệu năng chủ yếu (Key Performance Indicator - KPI) tách rời khỏi hệ đo lường [1].

Bài viết này phát triển UWOP như một mô hình kiến trúc và quản trị thông tin, không phải như tên của một sản phẩm đóng gói. Đóng góp chính gồm: (i) mô hình hóa chuỗi dữ liệu bốn lớp từ điều khiển cục bộ đến quyết định; (ii) đề xuất bộ chỉ số có khả năng phân rã theo khu vực và tài sản; (iii) xây dựng kịch bản số nhất quán để đánh giá dashboard nhiều cấp; và (iv) xác định điều kiện chuyển từ giám sát sang khuyến nghị hoặc tự động hóa có giám sát.

Mô hình nền tảng vận hành nước hợp nhất

2. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu

2.1. Phạm vi hệ thống

Đối tượng nghiên cứu là chuỗi vận hành từ nguồn nước, nhà máy xử lý, tuyến truyền tải, bể chứa, trạm bơm tăng áp đến các khu vực đo đếm DMA. Phạm vi tập trung vào dữ liệu vận hành thời gian thực và lịch sử, không thay thế các hệ thống nghiệp vụ chuyên sâu như hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (Laboratory Information Management System - LIMS), hệ thống quản lý bảo trì bằng máy tính (Computerized Maintenance Management System - CMMS), hệ thống quản lý tài sản doanh nghiệp (Enterprise Asset Management - EAM) hoặc engine thủy lực. Các hệ thống đó được xem là nguồn hoặc nơi tiêu thụ dữ liệu qua giao diện được quản trị.

2.2. Phương pháp xây dựng mô hình

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thiết kế theo tầng và kiểm tra bằng kịch bản. Trước hết, các chức năng trong tài liệu đầu vào UWOP được quy về bốn vai trò ổn định: điều khiển cục bộ; thu thập - chuẩn hóa; vận hành hợp nhất; và hỗ trợ quyết định. Tiếp theo, mỗi KPI được xác định bằng công thức, phạm vi, chu kỳ, nguồn dữ liệu và quy tắc loại trừ. Cuối cùng, bộ dữ liệu kịch bản được tổng hợp từ 12 DMA sao cho chỉ số cấp doanh nghiệp bằng đúng tổng các thành phần cấp dưới.

Bộ dữ liệu minh họa gồm 433.820 m³/ngày nước vào hệ thống, 359.376 m³/ngày nước ghi thu, ba nhà máy với cường độ năng lượng khác nhau, 12 DMA và 24 mẫu theo giờ. Giá trị được chọn trong miền có thể gặp ở một hệ thống cấp nước đô thị nhưng không dùng để khẳng định mức chuẩn, mức tiết kiệm hoặc hiệu năng của bất kỳ đơn vị cụ thể nào. Đây là kiểm tra tính nhất quán logic, không phải thực nghiệm đánh giá tác động.

3. Mô hình kiến trúc vận hành nước hợp nhất

Hình 1 mô tả ba thành phần kỹ thuật nhưng về phương pháp có thể diễn giải thành bốn lớp trách nhiệm. Lớp 1 là PLC/RTU và bộ điều khiển cục bộ, nơi duy trì liên động, bảo vệ và điều khiển thời gian thực. Lớp 2 là Unified Gateway, thực hiện kết nối đa giao thức, chuyển đổi đơn vị, đánh dấu chất lượng, đệm dữ liệu và ánh xạ tài sản. Lớp 3 là UWOP, cung cấp historian, cảnh báo, GIS vận hành, KPI và quy trình xử lý sự cố. Lớp 4 là mô hình thủy lực, dự báo, tối ưu, AI hoặc ứng dụng doanh nghiệp.

Việc tách lớp có ý nghĩa an toàn. Kết quả phân tích cấp cao không đi thẳng tới cơ cấu chấp hành; nó phải qua kiểm tra giới hạn công nghệ, phân quyền, xác nhận và lớp liên động cuối cùng tại PLC/RTU. Nguyên tắc này phù hợp với yêu cầu bảo toàn tính sẵn sàng, độ tin cậy và an toàn của hệ OT trong NIST SP 800-82 Rev. 3 [7].

3.1. Đơn vị dữ liệu có ngữ cảnh

Mỗi quan sát vận hành được biểu diễn tối thiểu bằng bộ sáu thuộc tính:

x = <v, t, q, u, a, s>

trong đó v là giá trị; t là dấu thời gian; q là trạng thái chất lượng; u là đơn vị đo; a là tài sản hoặc vị trí; và s là nguồn dữ liệu. Thiếu một trong các thuộc tính này, một giá trị vẫn có thể hiển thị nhưng khó sử dụng an toàn cho cân bằng nước, đối chiếu mô hình hoặc ra quyết định. OPC UA phù hợp với lớp công bố dữ liệu nhờ mô hình đối tượng, biến, phương thức và quan hệ trong cùng không gian địa chỉ [6]; tuy nhiên, tính tương tác ngữ nghĩa chỉ đạt được khi quy tắc đặt tên và kiểu tài sản được thống nhất ở cấp tổ chức.

3.2. Chỉ số chất lượng dữ liệu (Data Quality Index - DQI)

Chất lượng dữ liệu không nên chỉ biểu diễn bằng trạng thái kết nối. Một chỉ số tổng hợp có thể dùng cho quản trị, với trọng số được hiệu chỉnh theo use case:

DQI = 0,40C + 0,30T + 0,20V + 0,10S

C là tỷ lệ đầy đủ, T là tỷ lệ đúng hạn, V là tỷ lệ hợp lệ theo miền đo và S là tỷ lệ đồng bộ nguồn. Trong kịch bản, DQI đạt 98,7%. Chỉ số tổng hợp không thay thế quality flag tại từng mẫu; nó chỉ giúp cấp quản trị thấy mức sẵn sàng của dữ liệu trước khi sử dụng cho KPI hoặc mô hình.

4. Hệ chỉ số phân cấp

KPI chỉ có giá trị khi gắn với một câu hỏi quản lý. Cấp doanh nghiệp cần biết khoảng cách đến mục tiêu; trung tâm điều hành cần biết ngoại lệ nào phải xử lý trong ca; kỹ sư mạng cần biết khu vực nào đóng góp lớn nhất; kỹ sư tài sản cần biết tín hiệu nào chứng minh một bất thường. Vì vậy, cùng một biến đo phải được tổng hợp theo các cửa sổ thời gian và phạm vi khác nhau nhưng vẫn bảo toàn quan hệ truy vết.

Nước không doanh thu (Non-Revenue Water - NRW) (%) = (Vin - Vbilled) / Vin × 100

Suất tiêu thụ năng lượng (Specific Energy Consumption - SEC) = Epump / Vpumped [kWh/m³]

Cpressure = Nwithin band / Nvalid × 100

5. Dashboard nhiều cấp và kiểm tra bằng kịch bản

Cấu trúc dashboard được thiết kế theo nguyên tắc cùng một mô hình dữ liệu nhưng khác câu hỏi quyết định. Cấp cao hơn giảm mật độ tín hiệu và tăng mức tổng hợp; cấp thấp hơn giữ ngữ cảnh thời gian, vị trí và bằng chứng kỹ thuật. Mỗi chuyển cấp phải bảo toàn liên kết từ KPI tới khu vực, tài sản, biến đo và sự kiện gốc.

5.1. Cấp doanh nghiệp: mục tiêu và phân bổ nguồn lực

Hình 2. Dashboard cấp doanh nghiệp: cân bằng nước, năng lượng, chất lượng và khả năng phân rã KPI. Dữ liệu kịch bản.

Ở cấp 1, dashboard không hiển thị toàn bộ trạng thái thiết bị. Sáu chỉ số được chọn để trả lời ba câu hỏi: dịch vụ có đạt không, nguồn lực đang tiêu hao ở đâu và rủi ro nào cần ưu tiên. Tổng nước vào 433.820 m³/ngày và nước ghi thu 359.376 m³/ngày tạo NRW 17,16%. Cường độ năng lượng bình quân là 0,386 kWh/m³; Coastal Plant đạt 0,438 kWh/m³, cao hơn bình quân có trọng số 13,5%. Đây là tín hiệu để mở phân tích nguyên nhân, không phải kết luận rằng nhà máy vận hành kém, vì cột áp và cấu hình công nghệ có thể khác nhau.

5.2. Cấp điều hành và kỹ sư mạng: quản lý ngoại lệ

Cấp 2 tổ chức thông tin theo nguồn - truyền tải - phân phối và danh sách ngoại lệ của ca. Cấp 3 chuyển từ bản đồ trạng thái sang phân loại DMA bằng ba đại lượng: NRW, lưu lượng đêm tối thiểu (Minimum Night Flow - MNF) và thể tích chênh lệch. Cách biểu diễn này tránh sai lầm ưu tiên chỉ theo tỷ lệ phần trăm: một DMA nhỏ có tỷ lệ cao chưa chắc tạo tác động lớn hơn một DMA có tỷ lệ vừa nhưng lưu lượng lớn.

Hình 3. Dashboard kỹ sư NRW: phân loại DMA theo NRW, MNF và thể tích chênh lệch; vạch dọc thể hiện mục tiêu kịch bản 15%.

Kết quả kịch bản xếp DMA-04, DMA-06 và DMA-08 vào nhóm ưu tiên. Ba khu vực này có tổng chênh lệch 30.771 m³/ngày, bằng 41,3% tổng chênh lệch toàn hệ thống. MNF lần lượt là 96, 103 và 91 L/s, đồng thời áp lực trung bình tương đối cao. Chuỗi bằng chứng này hợp lý để đề xuất step-test và kiểm tra logger, nhưng chưa đủ để kết luận rò rỉ vật lý: sai số đồng hồ ranh, đồng bộ thời gian, tiêu thụ hợp lệ chưa ghi nhận và cấu hình DMA vẫn phải được loại trừ. Nghiên cứu tình huống về công cụ số cho NRW cũng cho thấy giá trị nằm ở việc kết hợp giám sát mạng và quản lý đo đếm, thay vì dùng một nguồn dữ liệu đơn lẻ [2].

Hình 4. Dashboard trung tâm điều hành: bản đồ nguồn - truyền tải - phân phối, ngoại lệ theo ca và ma trận chlorine dư. Dữ liệu kịch bản.

5.3. Cấp tài sản: từ bất thường đến hành động có thể kiểm chứng

Hình 5. Dashboard tài sản tại PS-04: điểm làm việc, hiệu suất suy luận, dấu hiệu sức khỏe và lập luận bảo trì. Dữ liệu kịch bản.

Tại PS-04, hiệu suất suy luận của P-402 giảm từ khoảng 79% xuống 68% trong tám giờ, trong khi rung tăng từ 2,4 lên 3,8 mm/s theo giá trị hiệu dụng (Root Mean Square - RMS). Dashboard không tự động tạo lệnh dừng bơm; nó trình bày chuỗi lập luận gồm phát hiện, đối chiếu, loại trừ sơ bộ và khuyến nghị xác minh. Cách trình bày này giúp phân biệt ba trạng thái: số đo trực tiếp, đại lượng suy luận và kết luận kỹ thuật của con người.

6. Thảo luận

6.1. Tính học thuật nằm ở khả năng kiểm chứng, không ở số lượng công nghệ

Một kiến trúc mở không tự động tạo ra quyết định tốt. Giá trị nghiên cứu của UWOP nằm ở các giả thuyết có thể kiểm chứng: chuẩn hóa dữ liệu có làm giảm thời gian đối chiếu sự kiện; hệ KPI phân cấp có làm thay đổi thứ tự ưu tiên điều tra; hay việc liên kết điện năng với lưu lượng và áp lực có giúp nhận diện chế độ bơm không phù hợp. Mỗi giả thuyết cần đường cơ sở, giai đoạn can thiệp, chỉ số đầu ra và kiểm soát yếu tố nhiễu.

6.2. Digital Twin là mô hình tính toán gắn với trạng thái, không chỉ là hình 3D

Trong ngữ cảnh cấp nước, Digital Twin có ý nghĩa khi mô hình thủy lực được cập nhật bằng trạng thái vận hành và có khả năng so sánh dự báo với đo lường. EPANET cho phép mô phỏng lưu lượng, áp lực, mực bể, chất lượng và tuổi nước trong mạng có áp [4]. Tuy nhiên, mô hình chỉ đáng tin khi topology, nhu cầu, điều kiện biên và đặc tính bơm được hiệu chỉnh. Các nghiên cứu về Digital Twin cho mạng phân phối cũng xem dữ liệu cảm biến, mô hình và trực quan hóa như một hệ thống hỗ trợ quyết định, không phải bản sao hình học đơn thuần [5].

6.3. Dashboard phải trình bày cả độ không chắc chắn

Giá trị 17,16% có thể được hiển thị với nhiều chữ số, nhưng độ tin cậy thực sự phụ thuộc cấp chính xác đồng hồ, chu kỳ ghi thu và đồng bộ thời gian. Tương tự, Health Index là chỉ số tổng hợp có trọng số, không phải đại lượng vật lý. Do đó, dashboard nên hiển thị trạng thái chất lượng, khoảng thời gian tính, nguồn dữ liệu và nhãn 'đo trực tiếp', 'tính toán' hoặc 'kết quả mô hình'. Đối với chất lượng nước, ngưỡng sử dụng trong kịch bản phải được thay bằng giới hạn pháp lý và kế hoạch an toàn nước của đơn vị; hướng dẫn WHO nhấn mạnh giám sát vận hành từ nguồn đến người dùng và phản ứng theo rủi ro [3].

7. Quy trình kiểm chứng khi triển khai pilot

Thử nghiệm pilot nên chọn một khu vực có ranh giới đo đếm rõ, dữ liệu tương đối đầy đủ và vấn đề nghiệp vụ cụ thể. Một phạm vi quá lớn sẽ khó tách ảnh hưởng của chất lượng dữ liệu khỏi ảnh hưởng của thuật toán; một phạm vi quá nhỏ lại không kiểm chứng được khả năng tổng hợp liên vùng. Việc chuyển sang điều khiển vòng kín chỉ được xem xét sau khi khuyến nghị đã vận hành song song, có tỷ lệ chấp nhận đủ cao, lỗi được phân loại và cơ chế hoàn nguyên được diễn tập.

8. Giới hạn nghiên cứu

Kết quả trong bài là kết quả của bộ dữ liệu kịch bản, không phải đo trước - sau tại một công ty cấp nước. Bài viết chưa mô hình hóa sai số đồng hồ, độ trễ ghi thu, thay đổi dân số, sự khác biệt công nghệ xử lý hoặc chi phí vòng đời. Các ngưỡng áp lực, chlorine, NRW và Health Index chỉ dùng để minh họa cơ chế hiển thị; khi áp dụng phải căn cứ quy chuẩn, điều kiện địa hình, thỏa thuận mức dịch vụ (Service Level Agreement - SLA) và đường cơ sở của đơn vị. Vì vậy, đóng góp hiện tại là khung phương pháp và nguyên mẫu dashboard, không phải bằng chứng về tỷ lệ tiết kiệm.

9. Kết luận

UWOP có thể được xem như một kiến trúc đo lường và ra quyết định xuyên suốt vòng đời nước. Ba nguyên tắc quyết định tính bền vững của kiến trúc là: dữ liệu có ngữ cảnh và chất lượng; KPI có thể phân rã và truy vết; và ranh giới rõ giữa phân tích cấp cao với điều khiển an toàn tại chỗ. Kịch bản minh họa cho thấy dashboard phân cấp có thể nối một vấn đề cấp doanh nghiệp như NRW 17,16% tới danh sách DMA ưu tiên, rồi tiếp tục xuống bằng chứng tại thiết bị.

Trong triển khai thực tế, WinCC OA hoặc một nền tảng SCADA mở tương đương có thể đảm nhiệm lớp Gateway và vận hành hợp nhất; OPC UA có thể dùng để công bố mô hình dữ liệu; EPANET hoặc engine chuyên dụng đảm nhiệm mô phỏng. Tuy nhiên, công nghệ chỉ là điều kiện cần. Điều kiện đủ là cơ chế quản trị dữ liệu, quy trình xác minh, trách nhiệm người dùng và phương pháp đánh giá trước - sau được thiết kế cùng lúc với hệ thống.

Tài liệu tham khảo

1. Alegre, H.; Baptista, J. M.; Cabrera Jr., E.; Cubillo, F.; Duarte, P.; Hirner, W.; Merkel, W.; Parena, R. Performance Indicators for Water Supply Services. Third Edition. IWA Publishing, 2016.
2. Cassidy, J.; Barbosa, B.; Damião, M.; Ramalho, P.; Ganhão, A.; Santos, A.; Feliciano, J. Taking water efficiency to the next level: digital tools to reduce non-revenue water. Journal of Hydroinformatics, 23(3), 453-465, 2021. DOI: 10.2166/hydro.2020.072.
3. World Health Organization. Guidelines for Drinking-water Quality: Fourth Edition Incorporating the First, Second and Third Addenda. Geneva: WHO, 2026.
4. U.S. Environmental Protection Agency. EPANET 2.2 Online User's Manual. Office of Research and Development, 2020.
5. Berglund, E. Z.; Shafiee, M. E.; Xing, L. Digital Twins for Water Distribution Systems. Journal of Water Resources Planning and Management, 149(3), 2023. DOI: 10.1061/JWRMD5.WRENG-5786.
6. OPC Foundation. OPC Unified Architecture Specifications and Online Reference. Truy cập tháng 8/2026 tại reference.opcfoundation.org.
7. Stouffer, K. et al. Guide to Operational Technology (OT) Security. NIST Special Publication 800-82 Rev. 3. National Institute of Standards and Technology, 2023.
8. Tomić, M.; Coupter, S. Digital Twins: Case Studies in Water Distribution Management. Journal AWWA, 114(10), 2022. DOI: 10.1002/awwa.1979.

Phụ lục. Bộ dữ liệu kịch bản theo DMA

Bảng dưới đây công bố các biến đầu vào chính dùng để kiểm tra phép tổng hợp. Tổng nước vào là 433.820 m³/ngày; tổng nước ghi thu là 359.376 m³/ngày; chênh lệch là 74.444 m³/ngày. Các tên khu vực là tên giả định.

TS. Trương Đình Châu
Email: chau.truong@hcmut.edu.vn

TS. Trương Đình Châu hiện đang công tác tại trường Đại học Bách khoa TP.HCM, với hơn 25 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực hệ thống điều khiển công nghiệp và SCADA. Ông là chuyên gia hàng đầu về tự động hóa và điều khiển tại Việt Nam, tham gia tích cực vào nghiên cứu, phát triển các giải pháp tiên tiến. Ngoài ra, TS. Trương Đình Châu còn tư vấn, thiết kế và lập trình cho nhiều dự án trọng điểm trong nước, góp phần quan trọng vào sự phát triển của ngành công nghiệp tự động hóa.