Thúc đẩy công nghệ AI và cảm biến trong xử lý nước thải

Việt Nam đang phải đối mặt với bài toán môi trường nghiêm trọng khi lượng nước thải đô thị ngày càng lớn, nhưng hệ thống xử lý vẫn chưa theo kịp nhu cầu.

Theo số liệu của báo chí và các cơ quan chức năng, cả nước có khoảng 80 nhà máy xử lý nước thải đô thị với tổng công suất thiết kế khoảng 1,5 triệu m³/ngày đêm, nhưng chỉ xử lý được khoảng 15 – 16% lượng nước thải đô thị thực tế.

Trong khi đó, TP.HCM phát sinh khoảng 1.579.000m³/ngày đêm nước thải sinh hoạt, nhưng ba nhà máy xử lý tập trung hiện có công suất tổng cộng khoảng 302.000m³/ngày đêm đang vận hành chưa đáp ứng được mức thu gom và xử lý đủ nhu cầu.

Việc chỉ có khoảng 13 – 18% nước thải đô thị được thu gom và xử lý tập trung là dấu hiệu rõ ràng cho thấy hiệu suất hệ thống còn thấp, nhiều nguồn thải chưa được quản lý đúng mức.

Tại TP.HCM, tỷ lệ xử lý nước thải đô thị mới đạt 12,6% tổng lượng nước thải phát sinh do hạn chế về thu gom, đấu nối cũng như năng lực vận hành của các nhà máy xử lý hiện hữu.

Trong bối cảnh này, ứng dụng AI và cảm biến thông minh trở nên cấp thiết. Cảm biến như pH, COD, TSS, lưu lượng, nhiệt độ, amoni được trang bị tự động và liên tục tại các nhà máy, kênh thu nước thải, trạm bơm… giúp thu thập dữ liệu theo thời gian thực.

Ví dụ cụ thể là hệ thống quan trắc nước thải tự động tại Công ty Phan Lê, lắp đặt tại cụm công nghiệp Đông Thọ, khu công nghiệp VSIP Quảng Ngãi, theo dõi các chỉ tiêu COD, TSS, pH, lưu lượng đầu vào và đầu ra, máy lấy mẫu tự động, thiết bị truyền dữ liệu, bộ điều khiển trung tâm.

Một dự án điển hình khác là KCN Yên Bình (Thái Nguyên). Chủ đầu tư đã đầu tư khoảng 600 tỉ đồng để xây khu xử lý nước thải tập trung với công suất 60.000m³/ngày đêm, cùng hệ thống quan trắc tự động, công nghệ Nhật Bản, cơ chế vận hành có tự động hóa cao. Nhờ đó, việc quản lý chất lượng nước thải và theo dõi liên tục các thông số trở nên khả thi, từ đó phát hiện và xử lý sự cố sớm hơn.

Vai trò của AI trong những hệ thống này là phân tích lượng dữ liệu lớn từ cảm biến, dự báo lưu lượng nước thải theo mùa mưa, giờ cao điểm; tự động điều chỉnh hoạt động máy bơm, van, liều lượng hóa chất, sục khí… nhằm đạt hiệu quả cao nhất.

Ví dụ nhà máy xử lý Tham Lương – Bến Cát tại TP. HCM với công suất thiết kế 131.000m³/ngày đêm hiện đang vận hành chưa đến 10% năng lực thiết kế do thiếu đường ống thu gom và hệ thống thoát nước chưa hoàn thiện, dẫn đến nhiều lúc nhà máy hoạt động không hiệu quả.

Lợi ích khi đưa AI – cảm biến vào vận hành bao gồm giảm việc chạy không tải, giảm hóa chất, điện năng, nâng cao chất lượng nước đầu ra ổn định hơn, hạn chế tình trạng nước thải chưa xử lý hoặc xử lý chưa đạt chuẩn xả thẳng ra môi trường.

Việc giám sát tự động và truyền dữ liệu về trung tâm môi trường giúp chính quyền địa phương và cơ quan quản lý có thông tin kịp thời để ra quyết định. Theo quy định hiện hành (Ví dụ Thông tư 10/2021/TT-BTNMT và Nghị định 08/2022/NĐ-CP), các cơ sở phát thải từ 500m³/ngày đêm trở lên phải lắp hệ thống quan trắc tự động, liên tục.

Theo các chuyên gia môi trường, nếu được triển khai đồng bộ, hệ thống xử lý nước thải ứng dụng AI và cảm biến thông minh có thể giúp giảm 15 – 30% chi phí vận hành so với công nghệ truyền thống. Đồng thời, chất lượng nước sau xử lý sẽ ổn định hơn, hạn chế tình trạng vi phạm quy chuẩn xả thải ra môi trường. Bên cạnh đó, việc quản lý tập trung và minh bạch dữ liệu cũng tạo thuận lợi cho công tác giám sát của cơ quan chức năng, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý đô thị.

Ông Hồ Huy Cư, chuyên gia của Dự án lồng ghép chống chịu biến đổi khí hậu và bảo vệ môi trường để phát triển các đô thị xanh, cho rằng trong bối cảnh hiện nay, việc lựa chọn và áp dụng giải pháp công nghệ thông minh là cơ hội hiện đại hóa hạ tầng ngành nước, đồng thời là yêu cầu cấp bách nhằm bảo vệ nguồn tài nguyên nước mặt và nước ngầm, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về chất lượng và dịch vụ.

Theo ông, việc áp dụng công nghệ thông minh trong xử lý nước thải không chỉ là xu thế toàn cầu mà còn là đòi hỏi cấp thiết đối với Việt Nam khi nguồn nước ngày càng khan hiếm. Ông nhấn mạnh: “Nếu triển khai đúng lộ trình, các giải pháp này sẽ góp phần giảm ô nhiễm sông hồ, tiết kiệm tài nguyên và tạo nền tảng cho đô thị xanh, bền vững trong tương lai”.

Tuy vậy, vẫn còn nhiều thách thức. Chi phí đầu tư ban đầu cho công nghệ cao, phần cứng cảm biến, AI, kết nối, phần mềm là lớn. Hạ tầng thu gom nước thải tại nhiều khu đông dân cư, ven đô chưa hoàn thiện hoặc không có, dẫn tới việc nhà máy dù có năng lực xử lý vẫn không nhận đủ lượng nước thải để vận hành hiệu quả. Nhân lực vận hành cần hiểu biết công nghệ, phân tích dữ liệu, bảo trì thiết bị; nhiều nơi thiếu đào tạo chuyên sâu.

Ngoài ra, chính sách và nguồn vốn hỗ trợ từ nhà nước, cũng như cơ chế thu hút tư nhân chưa thật sự đồng bộ, gây chậm tiến độ đầu tư các nhà máy mới hay nâng cấp hệ thống thu gom, xử lý.

Để tận dụng tối đa lợi thế công nghệ, các chuyên gia cho rằng cần có lộ trình rõ ràng: Xây dựng bản đồ thu gom nước thải đô thị, chuẩn hóa dữ liệu môi trường quốc gia; từng bước lắp đặt cảm biến và hệ thống AI thử nghiệm tại các nhà máy trọng điểm và khu công nghiệp; từ đó nhân rộng mô hình.

Đồng thời, cần tăng nguồn vốn và cơ chế xã hội hóa, cổ phần hóa, khuyến khích doanh nghiệp tham gia vào xử lý nước thải, phối hợp giữa chính quyền và tư nhân. Việc này không chỉ giúp đạt mục tiêu xử lý được 30 – 40% lượng nước thải đô thị trong vài năm tới mà còn hỗ trợ Việt Nam tiến gần hơn với đô thị thông minh, phát triển bền vững.