Ưng dụng Python và Streamlit trong tính toán và trực quan hóa điều tiết lũ hồ chứa

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và yêu cầu hiện đại hóa công tác quản lý tài nguyên nước, việc tự động hóa quá trình tính toán điều tiết lũ hồ chứa trở nên cấp thiết. Nghiên cứu này trình bày việc phát triển một công cụ tính toán dựa trên ngôn ngữ Python, cho phép tự động hóa hoàn toàn quy trình điều tiết lũ từ nhập dữ liệu, thực hiện tính toán đến trực quan hóa và xuất báo cáo kết quả. Hai phương pháp kinh điển là Potapov và Thử dần được mã hóa thành các mô-đun độc lập, đảm bảo khả năng mở rộng, tái sử dụng và tích hợp với các hệ thống số hóa trong tương lai.

Dữ liệu đầu vào bao gồm đường quá trình lũ đến, quan hệ dung tích–cao trình mực nước của hồ và các thông số tràn. Chương trình thực hiện diễn toán theo phương trình cân bằng nước dạng rời rạc, sử dụng nội suy tuyến tính và vòng lặp tự động. Kết quả mô phỏng cho thấy sai số giữa chương trình và phương pháp đồ giải truyền thống nhỏ hơn 4%, chứng tỏ độ chính xác và ổn định cao của thuật toán. Giao diện web xây dựng bằng Streamlit cho phép người dùng lựa chọn phương pháp tính, quan sát đồ thị động của lưu lượng và mực nước, cũng như xuất báo cáo tự động. Cách tiếp cận đề xuất giúp tăng hiệu suất tính toán, giảm sai sót thao tác và đảm bảo tính minh bạch nhờ cơ chế lưu trữ dữ liệu dạng DataFrame. Bên cạnh ứng dụng kỹ thuật, công cụ còn có ý nghĩa trong giảng dạy và quản lý vận hành hồ chứa, góp phần thúc đẩy chuyển đổi số trong thiết kế và quản lý công trình thủy lợi. Hướng phát triển tiếp theo sẽ mở rộng mô hình cho bài toán liên hồ và tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa vận hành theo thời gian thực.

1. GIỚI THIỆU

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3. KẾT QUẢ

4. THẢO LUẬN

5. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] T. N. To, H. C. Vu, and H. Le, “Impacts of reservoir operation and urbanization on flood inundation in the Vu Gia–Thu Bon Basin, Vietnam,” Water Supply, vol. 22, no. 4, pp. 4656–4675, 2022.

[2] M. Giuliani, J. R. Lamontagne, P. Reed, and A. Castelletti, “A state-of-the-art review of optimal reservoir control for managing conflicting demands in a changing world,” Water Resources Research, vol. 57, no. 12, p. e2021WR029927, 2021.

[3] V. M. Yevjevich, Bibliography and Discussion of Flood-Routing Methods and Unsteady Flow in Channels, U.S. Government Printing Office, Washington, D.C., Water-Supply Paper 1690, 1964.

[4] A. L. Hamilton, T. J. Amestoy, and P. M. Reed, “Pywr-DRB: An open-source Python model for water availability and drought risk assessment in the Delaware River Basin,” Environmental Modelling & Software, vol. 181, p. 106185, 2024.

[5] S. Minocha, P. Das, and F. Hossain, “Reservoir assessment tool (RAT): A Python package for monitoring the dynamic state of reservoirs and analyzing dam operations,” Digital Water, vol. 3, no. 1, pp. 1–30, 2025.

[6] B. Nazari and D. J. Seo, “Analytical solution for nonlinear hydrologic routing with general power-law storage function,” Journal of Hydrology, vol. 598, p. 126203, 2021.

[7] A. Tahiri, D. Che, D. Ladeveze, P. Chiron, and B. Archimède, “Network flow and flood routing model for water resources optimization,” Scientific Reports, vol. 12, no. 1, p. 3937, 2022.

[8] Đ. Đ. Nguyên, L. T. H. Bình, P. T. Phương and P. H. Đức, “Ứng dụng mô hình học máy XGBoost và LightGBM trong việc dự báo mực nước triều trên sông Sài Gòn–Đồng Nai,” Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi, số 82, 2024.

[9] N. V. Nam, T. M. Tuấn, Đ. T. T. Hiền, K. T. Dũng, Đ. O. Cường, and N. T. Trung, “Sử dụng mô hình học máy trong hỗ trợ diễn đoán thủy lực, thủy văn trên hệ thống Bắc Hưng Hải,” Hội nghị Nghiên cứu Cơ bản và Ứng dụng Công nghệ Thông tin, Oct. 2019, doi: 10.15625/vap.2019.00055.

_____________________________________________________________________

Chi tiết bài báo xem tại đây: Ưng dụng Python và Streamlit trong tính toán và trực quan hóa điều tiết lũ hồ chứa

Phạm Ngọc Thịnh, Nguyễn Phúc Hậu, Trần Khắc Thạc
Trường Đại học Thủy lợi
Nguyễn Hải Đăng
Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam

TẠP CHÍ KH&CN THỦY LỢI