Page 158 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL

4
3

2
Soil Pressure (kPa) 1 0 Huge changes detected from

12:43:12 to 12:43:37
-1

-2
-3
This work 12:43:27 12:43:37
Kyowa
-4
12:41:03.323 12:42:02.723 12:43:02.124 12:44:01.523 12:45:00.924
Time (hh:mm:ss)
Hình 7.29. Đồ thị dữ liệu đo đạc áp lực đất

Dữ liệu đo đạc góc nghiêng và áp lực đất trong suốt thời gian xảy ra
biến dạng phá hủy đất tại vị trí trụ cảm biến được biểu diễn tương ứng ở các
Hình 7.28 và 7.29. Các đồ thị này cho thấy trượt lở đất xảy ra trong khoảng
thời gian khá ngắn, chỉ một vài phút, bởi vì cơ chế của trượt lở đất là biến
dạng đột ngột. Tại thời điểm 12:43:37, mái dốc sạt đổ khi tải trọng băng được
tăng đến khoảng 17,5 kPa. Ở Hình 7.28, giá trị góc nghiêng theo phương X
(vuông góc với kênh đào) tăng nhanh tại thời điểm 12:43:27 do sự trượt nhanh
của khối đất về phía lòng kênh. Giá trị góc nghiêng theo phương Y tiếp theo
tăng nhanh tại thời điểm 12:43:37. Giá trị của góc nghiêng theo 2 phương X,
Y khác nhau về độ lớn và thời gian do trụ cảm biến di chuyển cùng với khối
đất trượt lở.
Hình 7.29 cho thấy dữ liệu đo đạc áp lực ngang trong đất thay đổi đồng
bộ với dữ liệu đo đạc góc nghiêng. Giá trị cực đại của áp lực ngang ghi nhận
được bởi hệ thống IoT là 2,77 kPa xảy ra tại thời điểm 12:43:37. Giá trị cực
đại của áp lực đất ghi nhận bởi thiết bị của hãng Kyowa là 1,25 kPa xảy ra tại
thời điểm 12:43:27. Sự khác biệt giữa 2 số liệu đo đạc trên có thể do sự không
đồng nhất của đất trong khu vực thí nghiệm. Ngoài ra, đồ thị ở Hình 7.29 cho
thấy dữ liệu ghi nhận bởi hệ thống IoT có độ trễ khoảng 10 giây khi so sánh
với dữ liệu đo đạc bởi thiết bị Kyowa. Thời gian trễ này là do hệ thống IoT
có thời gian truyền và xử lý dữ liệu lớn hơn. Kết quả thực nghiệm cho thấy
sự phù hợp về số liệu đo đạc áp lực ngang của đất trong khối trượt giữa hệ
thống IoT và thiết bị của hãng Kyowa. Kết quả từ nghiên cứu này có thể được
sử dụng để xây dựng mô hình dự báo trượt lở đất và hệ thống cảnh báo sớm
sạt lở đất bờ sông ở vùng ĐBSCL.

144