Nhiệt độ
Ứng dụng mô hình hóa trong thiết kế và vận hành, quản lý nhà máy xử lý nước thải
15/01/2026 09:52
Bài báo này giới thiệu khái niệm, vai trò, khả năng ứng dụng, một số phần mềm mô phỏng của mô hình hóa (MHH) và quy trình (05) bước cơ bản để triển khai một dự án MHH cho nhà máy xử lý nước thải.
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HÓA TRONG THIẾT KẾ VÀ VẬN HÀNH, QUẢN LÝ NHÀ MÁY XỬ LÝ NƯỚC THẢI
Tóm tắt
Mô hình hoá (MHH) quy trình xử lý nước thải (XLNT) được xem là một trong những công nghệ nền tảng của công cuộc chuyển số của Ngành, giúp tối ưu hóa việc thiết kế và vận hành, quản lý thông minh và phát triển bền vững các nhà máy XLNT. Bài báo này giới thiệu khái niệm, vai trò, khả năng ứng dụng, một số phần mềm mô phỏng của MHH và quy trình (05) bước cơ bản để triển khai một dự án MHH cho nhà máy XLNT. Việc MHH cũng được triển khai cụ thể cho một trạm XLNT công suất 12.400 m3/ngđ bằng phần mềm SUMO mô phỏng lại hiện trạng xử lý chưa đạt yêu cầu của nhà máy và giả lập phương án công nghệ nâng cấp để giúp nhà máy đạt chỉ tiêu ni tơ và phốt pho, nâng chất lượng nước thải đầu ra từ QCVN40:2011/BTNMT từ cột B lên cột A.
Từ khóa: mô hình hóa, mô phỏng quy trình, phần mềm mô phỏng, SUMO, XLNT
APPLICATION OF MODELLING IN DESIGNING, OPERATING AND MANAGING IN WASTEWATER TREATMENT PLANTS
Abstract
The use of wastewater modeling is considered as a fundamental practice for the sector's digital transformation thanks to its well-recognized benefits of improving the design’s accuracy to minimize risks, optimizing operations to save costs, and supporting effective management of water system for sustainable development. The objectives of this paper are i) to prodive a brief overview of wastewater modeling including definition, classification, application, and the most common simulation softwares used in the field of wastewater treatment; and ii) to indicate 05 basic steps of wastewater modeling practice to conduct a modeling project for a wastewater treatment plant. The 05 basic steps of a wastewater modeling project is demonstrated by using SUMO software to simulate a wastewater treatment plant with a treatment capacity of 12,400 m³/day, focusing on troubleshooting and addressing its operational issues, evaluating upgrade technologies to help the plant meet ammonia and phosphorus targets, and to improve the quality of effluent from class B to class A in QCVN40.
Keywords: modelling, simulation, simulation software, SUMO, wastewater treatment.
1. Giới thiệu chung
Việt Nam đang đứng trước một thách thức đồng thời cũng là cơ hội để chuyển mình tiến hành chuyển đổi số mạnh mẽ trong tất cả mọi ngành nghề và kĩ thuật XLNT cũng không nằm ngoài xu thế chung đó. Việc chuyển đổi số trong lĩnh vực XLNT tại Việt Nam đã có những bước đi đầu tiên; tuy nhiên, những bước đi này mới chỉ tập trung vào việc triển khai internet vạn vật (IoT) kết nối các thiết bị cảm ứng tại nhiều điểm trong quy trình xử lý để thu thập thông tin dữ liệu lớn theo thời gian thực trên các nền tảng đám mây. Lợi ích của ứng dụng trên chỉ dừng lại ở mức phục vụ cho việc quản lý vận hành chính xác và dễ dàng hơn, công tác giám sát quan trắc nước đầu ra của trạm xử lý chặt chẽ hơn, nhưng chưa giải quyết được các vấn đề căn cơ, bắt nguồn từ việc thiết kế không phù hợp với thực tế, khi nhiều nhà máy vẫn đang đối mặt với tình trạng thiếu tải, hoặc quá tải, XLNT không hiệu quả, hoặc chưa tối ưu được vận hành dẫn đến chi phí vận hành cao. Do đó, ứng dụng MHH trong việc thiết kế, vận hành hệ thống XLNT là một giải pháp mang tính nền tảng và trọng tâm giải quyết các vấn đề như tối ưu hóa thiết kế, tối ưu hóa vận hành, khắc phục sự cố. Thêm vào đó, công nghệ MHH cũng là chìa khóa để thực hiện các phép phân tích dữ liệu cao cấp, kết hợp với ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để điều khiển bậc cao thời gian thực, giúp dự đoán tương lai, giảm thiểu rủi ro vận hành, tối ưu hóa chi phí vận hành. Vậy MHH xử lý nước thải là gì? Và cách ứng dụng công nghệ MHH này như thế nào trong việc thiết kế và vận hành hệ thống XLNT?
2. Khái niệm, vai trò và động lực sử dụng MHH trong XLNT
2.1 Khái nhiệm và phân loại MHH
MHH được xây dựng và phát triển từ nền tảng của các mô hình toán học, là sự biểu diễn đơn giản của một hiện tượng/quá trình tự nhiên/nhân tạo bằng các phương trình (toán học). Người sử dụng cần phải hiểu rõ sự khác biệt giữa hai khái niệm: mô hình và giả lập. Trong đó, mô hình là một tập hợp các phương trình toán học để mô phỏng các quá trình hóa lý, hóa sinh, sinh học trong XLNT như: quá trình oxy hóa; quá trình kết tủa bằng hóa chất; quá trình phát triển vi sinh; lắng; lọc; khử nước. Giả lập là một chương trình có thể kết nối nhiều mô hình lại với nhau để mô phỏng toàn bộ hệ thống hay còn gọi là mô hình toàn nhà máy.
Về phân loại, mô hình có thể phân thành 2 loại: mô hình cơ (được phát triển dựa trên các quy trình sinh lý đã được nghiên cứu và chứng minh), và mô hình hộp đen (được phát triển dựa trên khả năng tự học dữ liệu lớn của AI). Giả lập có thể được phân thành 2 loại: giả lập tĩnh (đầu vào và đầu ra đạt trạng thái cân bằng) và giả lập động (đầu vào dao động và đầu ra dao động).
Hình 1. Phân loại mô hình và giả lập (tổng hợp và chỉnh sửa từ [1])
2.2 Vai trò của MHH
Trong XLNT, mô hình có vai trò dự đoán hiệu suất xử lý (chất lượng nước đầu ra), chuẩn đoán các cơ chế hoạt động của quá trình xử lý, đào tạo và huấn luyện nhằm trao đổi thông tin giữa những người có chuyên môn và những người không có chuyên môn hoặc đào tạo các kỹ sư thiết kế và người vận hành nhà máy. MHH có thể giúp giảm thiểu chi phí đầu tư nhờ khả năng tính toán chính xác, qua đó có thể giảm hệ số an toàn khi thiết kế, cho phép đánh giá nhanh các phương án thiết kế và cải thiện kiểm soát chất lượng quá trình thiết kế, xây dựng công trình xử lý. Tuy nhiên mô hình chỉ nên được coi là công cụ khi thiết kế, quản lý và vận hành quá trình XLNT và đòi hỏi người kỹ sư phải có kiến thức về phân tích số liệu, hiểu được cơ chế và bản chất của từng quá trình để mô phỏng và hiệu chỉnh quá mô hình bằng các phần mềm.
2.3 Động lực sử dụng MHH
Những thách thức như ảnh hưởng cực đoan của hiện tượng biến đổi khí hậu ngày càng hiện hữu, bên cạnh những sự thay đổi trong chính sách, với yêu cầu ngày càng cao về các chỉ tiêu môi trường, đặt trong bối cảnh các khu đô thị và cơ sở công nghiệp phát triển rất nhanh, trong khi khả năng tài chính trong việc đầu tư các công trình bảo vệ môi trường tại Việt Nam lại rất hạn hẹp… đang tạo nên động lực mạnh mẽ trong việc phải cải thiện khả năng thiết kế và vận hành hệ thống xử lý nước thải. MHH quy trình XLNT được xem là công nghệ nền tảng để giúp các nhà thiết kế và vận hành giải quyết các thách thức trên dựa trên những lợi ích lớn mà MHH mang lại: thiết kế chính xác giảm thiểu rủi ro, vận hành tối ưu tiết kiệm chi phí, quản lý thông minh phát triển bền vững và vẫn luôn đảm bảo đạt được chỉ tiêu quy định trong nước thải đầu ra.
3. Các phần mềm mô phỏng các quá trình XLNT
Các phần mềm mô phỏng là công cụ thể hiện của MHH trong XLNT. Một số phần mềm được sử dụng phổ biến trong MHH trên thế giới hiện nay là GPS-X, Biowind, Simba, WEST, và SUMO. Trong đó, phần mềm SUMO được coi là một trong những phần mềm tiên tiến, có mã nguồn mở và tích hợp với số hóa song sinh (digital twin) nhằm mô phỏng chính xác nhất các cơ chế diễn ra trong quá trình xử lý và có sử dụng ngôn ngữ tiếng Việt. Bảng 1 tổng hợp ưu nhược điểm và phạm vi ứng dụng của các phần mềm sử dụng trong MHH quá trình XLNT.
Bảng 1. Các phần mềm sử dụng trong MHH quá trình xử lý nước thải [2, 3, 4, 5, 6, 7]
Sumo* | BioWin | GPS-X | SIMBA# | WEST | |||
Nhà sản xuất | Dynamita- Pháp | EnviroSim Associates Ltd- Canada | Hydromantis Canada | Ifak- Đức | DHI- Đan Mạch | ||
Phiên bản mới nhất | SUMO 24.0.1 | BioWin 6.3 | GPS-X v9.0 | SIMBA# 6.0 | WEST 2025 | ||
Mô hình sinh hóa | Sumo 1, Sumo 2, Sumo 2S, Sumo 4N | ASDM, BioWin General Model | Mantis2, Mantis 2S, Mantis 3 | ASM3P, ASM_inCTR, ADM_inCTR, ADM1_ifa | ASMG1, ASMG2d; ASM1_AN | ||
Tính năng chỉnh sửa ma trận mô hình | Mã nguồn mở, có thể chỉnh sửa hoặc xây dựng mô hình mới trên Excel | Kết hợp với kiểm tra phương trình tự động và | Phát triển mô hình tích hợp, với kiểm tra xác thực mô hình tự động. | Chỉnh sửa tích hợp với kiểm tra tính liên tục, tốc độ động học và hoán vị | Chỉnh sửa mã hoặc chỉnh sửa ma trận Gujer | ||
Bộ điều khiển | P, PI, PID, dải chết, tỷ lệ, bật-tắt, điều khiển nối tầng, các bộ điều khiển tùy chỉnh | Có khi yêu cầu (BW Controller) | PID, Bộ lập lịch, Bật-Tắt, Bất kỳ biến đo nào cũng có thể được điều khiển | Bất kỳ loại điều khiển nào, | Tỷ lệ không đổi, bật-tắt, P, PI, PID, có bão hòa và chống tích lũy | ||
Chức năng số hóa song sinh | Sumo Digital Twin Tool Kit | Cung cấp BioTwin | Sử dụng Mantis.AI, công cụ sử dụng dữ liệu SCADA | Tích hợp bộ công cụ opsCTRL để hỗ trợ nền tảng digital twin | Sử dụng DHI's TwinPlant | ||
4. Quy trình thực hiện MHH hệ thống XLNT
4.1 Các bước MHH
Theo [1], MHH hệ thống XLNT cần đi qua quy trình 05 bước nhằm thu thập dữ liệu để xây dựng một mô hình chính xác phục vụ cho mục tiêu của dự án (Hình 2).
Hình 2: Quy trình thực hiện một dự án mô hình hóa gồm 5 bước [1]
Bước 1: Định nghĩa dự án - các mục tiêu cụ thể của dự án MHH cần phải được xác định để định hình các sản phẩm của dự án, chi phí và kế hoạch triển khai phải được thống nhất bởi các bên trong dự án.
Bước 2: Thu thập dữ liệu - Dữ liệu đã được thu thập sẽ được tổng hợp, phân tích, đánh giá và xử lý nhằm phục vụ cho việc thiết lập mô hình ở bước 3, hiệu chỉnh (calibration) và xác nhận (validation) mô hình ở bước 4.
Bước 3: Thiết lập mô hình - Bắt đầu với việc chọn lựa các công trình đơn vị để mô phỏng quá trình XLNT của nhà máy (dựa trên bước 1), lựa chọn mức độ chi tiết phù hợp để rút ngắn thời gian chạy mô phỏng nhưng vẫn đảm bảo tính chính xác và lựa chọn loại mô hình cho từng quy trình đơn vị. Cuối cùng, các mô hình cá thể này sẽ được kết nối với nhau theo trật tự, dữ liệu từ bước 2 sẽ được nhập vào mô hình, các bảng và biểu đồ theo dõi các số liệu của mô hình cũng được thiết lập trong bước 3.
Bước 4: Hiệu chỉnh và xác nhận - Kiểm tra lại tính chính xác của mô hình bằng cách so sánh kết quả mô phỏng được tạo ra bởi mô hình đã hiệu chỉnh với dữ liệu quan sát thực tế từ một giai đoạn vận hành khác biệt so với giai đoạn đã được lựa chọn cho việc hiệu chỉnh mô hình ban đầu.
Bước 5: Giả lập - Đánh giá lại các giải pháp công nghệ và giả lập các tình huống/kịch bản xử lý cho nhà máy.
4.2 Ví dụ áp dụng MHH cho nhà máy XLNT
Hình 4 thể hiện quy trình xây dựng MHH hiện trạng cho một nhà máy XLNT có công suất thiết kế 12.400 m3/ngđ, nồng độ COD = 800 mg/L, BOD5 = 400 mg/L, N-NH4+ = 80 mg/L, TN= 120 mg/L, TP = 25 mg/L, sử dụng bể lọc sinh học nhỏ giọt và bể lọc sinh học kị khí, nước thải đầu ra vượt quy chuẩn QCVN 40:2025/BTNMT, cột B ; đồng thời giả lập và phân tích 02 kịch bản cải thiện chất lượng nước sau xử lý, sử dụng công nghệ bùn hoạt tính cải tiến, hệ thiếu khí-hiếu khí (Anoxic-Oxic) và hệ phản ứng theo mẻ (Sequencing Batch Reactors, SBR), đảm bảo nước thải đầu ra đạt quy chuẩn theo QCVN40:2025/BTNMT, cột A [8] bằng phần mềm SUMO ; với các thông số chất lượng nước đầu ra như sau : Với phương án AO : COD = 27 mg/L, BOD5 = 2.8 mg/L, TN = 15.2 mg/L, N-NH4+ = 0.2 mg/L, TP = 2.5 mg/L ; với phương án SBR : COD = 50 mg/L, BOD5 = 11 mg/L, TN = 11 mg/L, N-NH4+ = 0.2 mg/L, TP = 1.1 mg/L.
Hình 3. Kết quả mô phỏng bằng phần mềm SUMO cho một nhà máy XLNT công suất 12.400 m3/ngđ (mô phỏng hiện trạng và giải pháp cải thiện chất lượng nước) [9]. Các công trình được thể hiện bằng các ký hiệu có sẵn trong thư viện phần mềm SUMO
Đối với quá trình mô phỏng hiện trạng xử lý của nhà máy, phần mềm SUMO đã hiệu chỉnh được các thông số động học và tìm ra nguyên nhân chính làm cho chất lượng nước sau xử lý chưa đạt chuẩn nhờ việc thu thập dữ liệu đầu vào là do tải lưởng đầu vào về chất dinh dưỡng vượt quá khả năng hoạt động của bể xử lý sinh học. Đối với bước giả lập và phân tích các phương án kỹ thuật nhằm cải thiện chất lượng nước, phần mềm SUMO đã thể hiện được các thông số thiết kế cơ sở, chi phí năng lượng cần thiết và so sánh 02 phương án dựa trên các tiêu chí phi công trình và cải tạo công trình.
4.3 Những yêu cầu để sử dụng công nghệ MHH và bước chuyển tiếp lên Số hóa song sinh (SHSS) trong nhà máy XLNT.
Sử dụng công nghệ MHH trong XLNT cần đảm bảo các yếu tố như : sở hữu bản quyền một phần mềm mô phỏng (xem bảng 1) ; hiểu rõ mục tiêu của việc sử dụng MHH phục vụ cho công tác thu thập và phân tích các thông tin cần thiết để thiết lập và sử dụng mô hình ; trang bị các kiến thức cơ bản về MHH như hiểu được khả năng ứng dụng của từng mô hình, ưu nhược điểm của MHH. Người sử dụng MHH cần hiểu rõ mô hình chỉ là một công cụ giúp người sử dụng tính toán chính xác trong một thời gian nhanh, nhưng hiệu quả của việc sử dụng công cụ này hoàn toàn phụ thuộc vào trình độ chuyên môn của người sử dụng.
Mặc dù MHH trong xử lý nước thải đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế, vận hành và tối ưu hóa các hệ thống xử lý, nhưng quá trình ứng dụng vẫn còn tồn tại nhiều thách thức đáng kể. Trước hết, chất lượng dữ liệu đầu vào là yếu tố then chốt quyết định tính chính xác của mô hình. Tuy nhiên, ở nhiều trạm XLNT hiện nay, hệ thống giám sát còn hạn chế, dữ liệu như lưu lượng, nồng độ ô nhiễm, nhiệt độ, pH, DO... thường không đầy đủ hoặc thiếu liên tục, ảnh hưởng đến hiệu quả hiệu chuẩn mô hình [10]. Hơn nữa, quy trình hiệu chuẩn và xác nhận mô hình (calibration and validation) đòi hỏi kiến thức chuyên môn để phản ánh đúng bản chất quá trình xử lý. Một thách thức khác là tính bất định trong điều kiện vận hành do sự thay đổi liên tục của tải lượng và thành phần ô nhiễm theo thời gian, cần cập nhật số liệu để tăng độ xác thực của mô hình.
Để giải quyết những hạn chế này, các hướng nghiên cứu tương lai đang tập trung vào công nghệ SHSS như một bước chuyển đổi số 4.0 trong công nghệ xử lý nước thải, với khả năng giúp đỡ người vận hành kiểm soát theo thời gian thực, kiểm soát các chỉ tiêu đầu ra đạt yêu cầu trong mọi tình huống bằng việc tự động điều chỉnh các thiết bị máy móc dựa theo sự thay đổi của lưu lượng và tải lượng của nước thải đầu vào, nhằm tối ưu việc vận hành và tiết kiệm chi phí. Để triển khai SHSS tại một nhà máy XLNT, MHH đóng vai trò như bộ não trung tâm được kết nối với các hệ thống cơ sở hạ tầng bao gồm: hệ thống cảm biến đo đạc để thu thập dữ liệu (NH4-N, NO3-N, DO, thế ô-xi hóa khử, v.v.), hệ thống hạ tầng mạng (Ethernet 100 Mbps, cáp quang, an ninh mạng lưới, SQL database), hệ thống điện, hệ thống điều khiển (SCADA, PLC, mô đun I/O) và các thiết bị máy móc (máy bơm biến tầng, máy sục khí biến tầng).
5. Kết luận – Kiến nghị
Mục đích của mô hình hóa các quá trình XLNT không chỉ giúp tối ưu hóa thiết kế và vận hành nhà máy nhằm giảm thiểu chi phí đầu tư, chi phí năng lượng và hóa chất mà còn hỗ trợ quá trình điều khiển thông minh, đảm bảo tính bền vững của các nhà máy và giúp quản lý nhà máy thuận tiện hơn. Để đảm bảo các mục đích này, mô hình hóa cần được phát triển và hoàn thiện từng bước, tập trung vào một số xu thế chính như xu thế số hóa (bao gồm các công nghệ số hóa song sinh; ứng dụng big data; học máy và trí tuệ nhân tạo (AI); ứng dụng bộ tự động điều khiển thông minh; internet vạn vật; thu thập thông tin, lưu trữ dữ liệu, theo dõi từ xa, v.v) và xu thế mô hình liên kết mô phỏng tuần hoàn của nước nhằm đảm bảo tính bền vững của hệ thống xử lý, tích hợp trong hệ thống hạ tầng kỹ thuật nói chung.
Tài liệu tham khảo
[1] Leiv Rieger et al. (2013). Guidelines for using activated sludge models. IWA publishing.
[2] Dynamita. (n.d.). Sumo process modelling software. https://dynamita.com/products.html, truy cập ngày 30 tháng 5 năm 2025
[3] EnviroSim Associates Ltd. (n.d.). BioWin – Wastewater Treatment Plant Modeling Software. https://envirosim.com/products/biowin, truy cập ngày 30 tháng 5 năm 2025
[4] Hydromantis Environmental Software Solutions, Inc. (n.d.). GPS-X: Wastewater treatment plant simulation software. https://www.hydromantis.com/gpsx.html, truy cập ngày 30 tháng 5 năm 2025
[5] fak – Institut für Automation und Kommunikation e.V. (n.d.). SIMBA#: Simulation software for wastewater systems. https://www.ifak.eu/en/produkte/simba, truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2025
[6] DHI Group. (n.d.). WEST: Modelling and simulation of wastewater treatment plants. https://www.mikepoweredbydhi.com/products/west, truy cập ngày 30 tháng 5 năm 2025
[7] Mkinia, J., & Zaborowska, E. (2020). Practical model applications. In Mathematical modelling and computer simulation of activated sludge systems, IWA Publishing, pp 599 – 627.
[8] QCVN40:2025/BTNMT (2025). Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về nước thải công nghiệp.
[9] Trung tâm Quản lý Đầu tư và Khai thác Công trình thủy lợi. (2025). Báo cáo tổng hợp "Đánh giá hiện trạng, phân tích nguyên nhân và đề xuất giải pháp đáp ứng yêu cầu chất lượng nước sau xử lý của Hệ thống thoát nước, thu gom và xử lý nước thải thành phố Đà Lạt".
[10] U. Jeppsson, J. Alex, D. J. Batstone, L. Benedetti, J. Comas, J. B. Copp, L. Corominas, X. Flores-Alsina, K. V. Gernaey, I. Nopens, M.-N. Pons, I. Rodríguez-Roda, C. Rosen, J.-P. Steyer, P. A. Vanrolleghem, E. I. P. Volcke, D. Vrecko; Benchmark simulation models, quo vadis?. Water Sci Technol 1 July 2013; 68 (1): 1–15. doi: https://doi.org/10.2166/wst.2013.246.
Tác giả: TS. Nguyễn Thế Anh1, TS. Bùi Thị Thủy2, TS. Lê Minh Trí3, ThS. Bùi Quốc Hưng4, ThS. Lê Trọng Bằng5, TS. Dương Thu Hằng6, GS.TS. Nguyễn Việt Anh5
1- Bộ môn Cấp thoát nước, Trường Đại học Thủy Lợi
2- Công ty Moleaer Inc., Hoa Kỳ
3- Công ty Jacobs Engineering, Hoa Kỳ
4- Công ty Lindström, Phần Lan
5- Viện Khoa học và Kỹ thuật Môi trường, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội.
6- Bộ môn Cấp thoát nước, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội.
Nghiên cứu giảm thiểu ăn mòn sinh học trong hệ thống thoát nước đô thị bằng bê tông hỗ trợ chất dẫn điện
Khoa học - Công nghệ
15/01/2026
Ứng dụng mô hình hóa trong thiết kế và vận hành, quản lý nhà máy xử lý nước thải
Khoa học - Công nghệ
15/01/2026
Những lợi thế độc bản kiến tạo siêu đô thị biển Vinhomes Green Paradise
Hiện trạng - Giải pháp
12/01/2026
Hội Cấp Thoát nước Việt Nam thăm Công ty CP Đầu tư công nghiệp Thuận Phát
Dịch vụ ngành Nước
11/01/2026
Đọc thêm
Nghiên cứu giảm thiểu ăn mòn sinh học trong hệ thống thoát nước đô thị bằng bê tông hỗ trợ chất dẫn điện
Nghiên cứu đề xuất lớp lót bê tông có bổ sung vật liệu dẫn điện (magnetite, acetylene black) nhằm thúc đẩy vi khuẩn sinh điện và oxy hóa sinh học H₂S. Thí nghiệm quy mô phòng được thực hiện với các cấu hình lớp lót khác nhau.
Khoa học - Công nghệ
15/01/2026
Biến bùn thải thành nguồn năng lượng mới
Biến bùn thải thành nguồn năng lượng mới đang trở thành một trong những giải pháp tiên tiến, vừa giải quyết vấn đề môi trường, vừa tái tạo năng lượng phục vụ cho nhu cầu ngày càng tăng của xã hội, góp phần thúc đẩy kinh tế tuần hoàn và phát triển bền vững.
Khoa học - Công nghệ
13/01/2026
Đánh giá khả năng dễ bị tổn thương tài nguyên nước lưu vực sông Ba*
Nghiên cứu đánh giá chỉ số dễ bị tổn thương tài nguyên nước (VI) trên lưu vực sông Ba nhằm đề xuất các giải pháp đảm bảo an ninh nguồn nước, đặc biệt là nước sinh hoạt trong bối cảnh biến đổi khí hậu (BĐKH).
Khoa học - Công nghệ
10/01/2026
Trường Đại học Xây dựng Hà Nội tổ chức Lễ trao bằng tốt nghiệp lớp K60 Cấp Thoát nước Bình Dương
Sáng 03/01/2026, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội (HUCE) tổ chức Lễ trao bằng tốt nghiệp cho sinh viên lớp K60NCBD bậc Kỹ sư ngành Kỹ thuật Cấp thoát nước. Sự kiện không chỉ đánh dấu cột mốc trưởng thành của các tân kỹ sư, mà còn khẳng định hiệu quả mô hình hợp tác đào tạo giữa cơ sở giáo dục và doanh nghiệp ngành Nước.
Tin tức - Sự kiện
03/01/2026
Phát thải khí nhà kính trong hệ thống cấp nước Đồng bằng Sông Cửu Long
Để xác định nguồn phát thải khí nhà kính từ hệ thống cấp nước, nghiên cứu thu thập, tổng hợp, phân tích dữ liệu của các đơn vị cấp nước vùng Đồng bằng sông Cửu Long sau đó tính toán lượng phát thải khí nhà kính và phân tích tiềm năng ứng dụng điện mặt trời cho một trường hợp cụ thể.
Khoa học - Công nghệ
28/12/2025
Công nghệ Cấp nước mới và ứng dụng ở Việt Nam
Bài báo trình bày các kết quả nghiên cứu của chính tác giả, rà soát các công nghệ Cấp thoát nước mới đã được áp dụng thực tiễn ở Việt Nam và trên thế giới, cũng như tổng hợp các công bố quốc tế và trong nước trong thời gian 10 năm vừa qua.
Khoa học - Công nghệ
28/12/2025
“Công nghệ AI trong ngành Nước" - Từ quản trị phản ứng sang quản trị chủ động
Trong khuôn khổ Hội nghị thường niên Chi hội Cấp Thoát nước miền Nam 2025, diễn ra tại Vũng Tàu, hội thảo chuyên đề “công nghệ AI trong ngành nước - quản trị, giám sát, điều khiển” đã được tổ chức với sự tham dự của các chuyên gia, nhà khoa học, lãnh đạo, kỹ sư, nhân viên trực tiếp vận hành tại đơn vị .
Hiện trạng - Giải pháp
22/12/2025
AquaTech và bài toán kiểm soát chất lượng nước trong nuôi tôm ĐBSCL
Đoạt Giải Nhất Lobal Youth Summit 2025, mô hình AquaTech không chỉ là thành tích nổi bật của sinh viên Trường Đại học Trà Vinh mà còn mở ra một hướng tiếp cận mới cho nuôi tôm bền vững. Giá trị cốt lõi của giải pháp nằm ở kiểm soát chất lượng nước bằng công nghệ tuần hoàn và dữ liệu.
An toàn nguồn nước
15/12/2025
4 công trình khoa học được vinh danh tại VINFUTURE 2025
Bốn công trình khoa học công nghệ xuất sắc được vinh danh tại VinFuture 2025 đã khẳng định nhất quán chủ điểm năm nay là “Cùng vươn mình – Cùng thịnh vượng”, thể hiện vai trò hợp tác khoa học xuyên biên giới để cùng giải quyết các thách thức toàn cầu về y tế, môi trường và sinh kế cho nhân loại.
Khoa học - Công nghệ
06/12/2025