Taisei phát triển hệ thống tự động thiết kế mô hình nổ tối ưu dùng AI và dữ liệu đá, giảm đào quá mức trong hầm núi

Taisei phát triển hệ thống tự động thiết kế mô hình nổ tối ưu dùng AI và dữ liệu đá, giảm đào quá mức trong hầm núi

Ngày 05 tháng 6, 2026 – Annie Nguyễn

Tập đoàn Taisei (Nhật Bản) vừa công bố hệ thống tự động thiết kế mô hình nổ tối ưu cho thi công hầm núi, có tên gọi “T-iBlast Designer”. Hệ thống sử dụng dữ liệu phân bố cường độ đá trong gương hầm được tính toán từ công nghệ hình ảnh hóa độc quyền của Taisei, kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa vị trí mũi khoan của các lỗ nổ ngoại vi (lỗ khoan nằm ngoài cùng), từ đó kiểm soát hiện tượng đào quá mức (overbreak) – tình trạng đào rộng hơn thiết kế.

Hệ thống giúp giảm thiểu đào quá mức, tiết kiệm khối lượng đất đá phải vận chuyển và giảm lượng bê tông phun lót vỏ, đồng thời góp phần tự động hóa và nâng cao hiệu suất thi công.

Taisei đã thử nghiệm thành công hệ thống này tại Dự án “Hầm Shin Obitobe (tên tạm thời) trên Quốc lộ 13” do Cục Phát triển Vùng Tōhoku, Bộ Đất đai, Hạ tầng, Giao thông và Du lịch Nhật Bản làm chủ đầu tư, đang thi công tại thị trấn Mamurogawa, tỉnh Yamagata.

T-iBlast Designer được phát triển dựa trên cải tiến từ hệ thống độc quyền “T-iBlast TUNNEL” của Taisei, vốn có khả năng tính toán và hình ảnh hóa phân bố cường độ đá từ dữ liệu khoan thu được bằng máy khoan tự động toàn phần (full-auto computer jumbo).

Hệ thống tự động gán các thông số nổ tiêu chuẩn (số lỗ khoan, vị trí, lượng thuốc nổ) cho từng vị trí trên gương hầm. Sau đó, tính toán lượng thuốc nổ trên một đơn vị thể tích đào dựa trên tỷ lệ cấu thành của các mô hình nổ tiêu chuẩn, cho phép thiết kế nổ hiệu quả phù hợp với điều kiện đá.

Đối với các lỗ nổ ngoại vi – yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến đào quá mức – AI do Taisei phát triển có khả năng ước tính độ dày đào quá mức. Từ đó, hệ thống tối ưu hóa vị trí mũi khoan để đạt giá trị mục tiêu. Kỹ sư có thể kiểm tra độ dày đào quá mức ước tính trên hệ thống, giúp dễ dàng đánh giá và điều chỉnh kế hoạch nổ.

Hệ thống tương thích với máy khoan tự động toàn phần của các nhà sản xuất chính và có thể tích hợp vào quy trình thi công hiện hữu. Nhờ khả năng tích lũy và học hỏi từ dữ liệu thi công, Taisei kỳ vọng AI sẽ tiếp tục cải thiện độ chính xác ước tính đào quá mức và chức năng tối ưu hóa trong tương lai.

Theo công bố của Taisei, trong thử nghiệm với dữ liệu thực tế, hệ thống có thể giảm tới khoảng 17% lượng thuốc nổ sử dụng cho mỗi gương hầm. Trong thời gian tới, Taisei sẽ mở rộng ứng dụng vào các công trình thực tế và kết hợp với các công nghệ độc quyền khác đã được thương mại hóa cho hầm núi, hướng tới nâng cao hiệu quả và tự động hóa toàn bộ chu trình nổ mìn.

Chú thích ảnh

Hệ thống T-iBlast của Taisei: Điều chỉnh số lượng lỗ khoan và góc độ theo từng vùng gương hầm

Hệ thống tự động thiết kế mô hình nổ tối ưu T-iBlast Designer của Taisei không chỉ dừng lại ở việc ước tính độ dày đào quá mức (overbreak) bằng AI, mà còn có khả năng điều chỉnh linh hoạt các thông số nổ theo từng vị trí cụ thể trên gương hầm, dựa trên sự phân bố cường độ đá được xác định bởi hệ thống T-iBlast TUNNEL.

Theo sơ đồ nguyên lý, hệ thống phân chia gương hầm thành ba khu vực riêng biệt: khu vực trung tâm, khu vực bên trái và khu vực bên phải. Đối với mỗi khu vực, hệ thống áp dụng các điều chỉnh khác nhau về số lượng lỗ khoan và góc khoan:

• Khu vực trung tâm (切羽中央): Số lượng lỗ khoan giữ nguyên, góc khoan không thay đổi. Đây là khu vực có điều kiện đá ổn định nhất, tuân theo mô hình nổ tiêu chuẩn.

• Khu vực bên trái (切羽左侧): Số lượng lỗ khoan tăng lên, góc khoan lớn hơn. Điều này cho thấy khu vực này có cường độ đá cao hơn hoặc điều kiện đá phức tạp hơn, cần khoan dày đặc hơn và góc nghiêng lớn để kiểm soát biên dạng đào.

• Khu vực bên phải (切羽右侧): Số lượng lỗ khoan giảm đi, góc khoan nhỏ hơn. Khu vực này có thể có đá mềm hơn hoặc đã ổn định, cho phép giảm mật độ khoan và góc nhỏ hơn mà vẫn đảm bảo an toàn.

Hệ thống cũng tích hợp ba "nguồn mẫu" (standard pattern source) tương ứng với các điều kiện đá khác nhau: mẫu tiêu chuẩn (standard), mẫu cho đá mềm (soft), và mẫu cho đá cứng (hard). Dựa trên dữ liệu phân bố cường độ đá từ T-iBlast TUNNEL, AI sẽ lựa chọn và pha trộn các mẫu này một cách tự động.

Cơ chế ước tính và tối ưu hóa:

Hệ thống T-iBlast Designer sử dụng AI để ước tính "độ dày đào quá mức" (overbreak thickness) dựa trên dữ liệu thực tế và so sánh với "đường đào mục tiêu" (target excavation line). Kết quả ước tính được hiển thị dưới dạng "đường đào ước tính" (estimated excavation line), từ đó điều chỉnh vị trí mũi khoan của các lỗ nổ ngoại vi (peripheral holes) để thu hẹp khoảng cách giữa đường đào ước tính và đường đào mục tiêu.

Sự kết hợp giữa phân vùng gương hầm, điều chỉnh linh hoạt số lượng và góc khoan, cùng với khả năng ước tính và tối ưu hóa bằng AI, giúp T-iBlast Designer giảm thiểu tối đa hiện tượng đào quá mức, tiết kiệm vật liệu và nâng cao hiệu quả thi công hầm.