BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  33,207,267
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

36

20704 - Viễn thám

Đỗ Thị Phương Thảo, Chu Hải Tùng(1)

Công nghệ viễn thám trong giám sát khu vực bãi thải tro xỉ ở nhà máy nhiệt điện: thử nghiệm tại Quảng Ninh

Use of remote sensing technology for monitoring the ash and slag waste disposal area of coal-fired power plants in Quang Ninh province

Khoa học Tài nguyên và Môi trường

2022

40

68-76

0866-7608

Phân loại ảnh vệ tinh, Bãi tro xỉ thải, Nhiệt điện than, Landsat 8 OLI.

Neural Net Classification, Ash dump, Coal-fired power, Landsat 8 OLI

Hầu hết các nhà máy nhiệt điện than ở tỉnh Quảng Ninh nằm ven biến với hàng triệu tẩn tro xỉ thải. Các bãi chứa tro xỉ nhiệt điện than lúc nào cũng đầy ắp, dẫn đến tình trạng quá tải, nguy cơ xâm hại môi trường cao, cũng là mối lo ngại, đe dọa thay đổi lớp phủ mặt đất. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu vệ tỉnh Landsat 8 OLI tại các thời điểm 2015, 2018, 2019 khi nhà máy Nhiệt điện Mông Dương bắt đầu hoạt động. Các khu vực bãi thải tro xỉ và các lớp phủ được phát hiện với kỹ thuật phân loại mạng thần kinh nhân tạo bằng thuật toán Neural Net. Các lớp phủ đẩt thu được sẽ được so sánh và phần tích để tìm ra sự thay đổi có xem xét đến tình trạng hoạt động của nhà máy nhiệt điện than hiện có và các hoạt động kinh tế - xã hội khác trong khu vực nghiên cứu. Kết quả cho thấy kể từ khỉ nhà máy nhiệt điện Mông Dương đỉ vào hoạt động, diện tích bãi tro xỉ, bãi than đều tăng đáng kể (27,5 %; 25 %) so với giai đoạn 2015 - 2018 và cần phải có biện pháp thu hẹp diện tích này.

Most of the coal-fired power plants ỉn Quang Ninh province are located along the coast with millions o f tons o f ash and slag waste. The ash and slag waste disposal area are always full, overcrowding, causing high risks fo r environmental damage and land cover change concerns. This study uses Landsat 8 OLI satellite data captured in 2015, 2018, 2019 when Mong Duong Thermal Power Plant started its operation. All classes o f ash dump and land cover were detected with the classification technique using the Neural Net algorithm. The obtained o f land cover classes were compared and analyzed to find out changes with the consideration o f coal-fired power plant operation and other socio-economic activities in the study area. The results showed that since Mong Duong thermal power plant went into operation, the area o f ash and slag and coalyards increased significantly (27.5 %; 25 %, respectivley) compared to the period 2015 - 2018 and it therefore requires measures to reduce the problem.

TTKHCNQG, CVv 456

Xem toàn văn