Ngày 6/6/2022, Công ty cổ phần FECON, Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật công trình Việt Nam (VSSMGE), và Công ty H2R Corp đã tổ chức hội thảo kỹ thuật chuyên đề “Thí nghiệm cọc tải trọng động và tĩnh” với sự tham gia của TS. Phùng Đức Long, Chủ tịch Hội cơ học đất và địa kỹ thuật công trình Việt Nam, TS. Nguyễn Thái, Trưởng phòng kỹ thuật công ty H2R Corp (USA), Thạc sỹ Đào Đăng Minh, công ty cổ phần FECON và Thạc sỹ Võ Ngọc Quân, công ty Geodata cùng các kỹ sư, quý đồng nghiệp có quan tâm. Hội thảo thu hút sự quan tâm của gần 80 kỹ sư và bạn đồng nghiệp, trong đó trên 50 người tham gia trực tuyến.

Mở đầu Hội thảo, Tiến sỹ Phùng Đức Long đã giới thiệu tóm tắt về lịch sử thí nghiệm phương pháp đo sóng ứng suất trong cọc (stress wave measurement in piles), và GS. Goble, cha đẻ của phương pháp PDA. Phương pháp đo sóng ứng suất trong cọc (stress-wave measurements), thường được biết với cái tên PDA do GS. George Gordon Goble phát minh vào những năm 60-70s của thế kỷ trước, được sử dụng rộng rãi trên TG. TS. Long may mắn được gặp GS tại Hội nghị quốc tế lần thứ 6 về Ứng dụng lý thuyết sóng ứng suất trong cọc, năm 2000, tại Sao Paulo City, Brazil. GS. Goble là một nhân cách tuyệt vời, thông minh và hóm hỉnh. Tiếc thay, GS đã qua đời năm 2017, thọ 88 tuổi.

Báo cáo đầu tiên của diễn giả Đào Đăng Minh, Cty Golden Earth (GE), FECON, giới thiệu về công tác thí nghiệm cọc tại Việt Nam hiện nay. Tại Việt Nam hiện nay, công tác đánh giá chất lượng cọc bao gồm đánh giá độ nguyên vẹn của cọc và kiểm tra sức chịu tải của cọc. Có 7 phương pháp thí nghiệm: 1) phương pháp siêu âm, 2) phương pháp biến dạng nhỏ, 3) phương pháp khoan lõi, 4) camera hố khoan, 5) phương pháp biến dạng lớn, 6) phương pháp nén tĩnh và 7) phương pháp O-Cell. Tác giả đưa ra 1 sô kinh nghiệm đối với từng loại hình thí nghiệm như: cần kiểm định hãng với sensor thường xuyên khi thí nghiệm với tải trọng động biến dạng lớn; xác định chính xác vận tốc sóng khi thí nghiệm PDA; không nên nén tĩnh truyền thống cho các cọc có tải trọng trên 4000 tấn và phương pháp thí nghiệm O-CELL đảm bảo độ tin cậy, tương đối phổ biến và giá thành đang ngày càng hạ. Để nâng cao chất lượng cũng như kiểm soát số liệu thí nghiệm O-cell, công ty GE đã giới thiệu về phần mềm GE-CELL, phần mềm do GE tự phát triển, dùng để tự động thu thập thông tin từ thiết bị O-cell và đã được áp dụng thành công tại 1 số dự án do GE thực hiện như dự án điện gió BT1&2, dự án tại 22 Thể Giao.

Tiến sỹ Nguyễn Thái với bài báo cáo thứ hai đã trình bày tổng quan về hệ thống và trình tự thí nghiệm cọc tải trọng động đang được sử dụng phổ biến hiện nay cũng như một số hạn chế trong công tác xử lý số liệu khi sử dụng phương pháp truyền thống là phương pháp CASE hoặc iCAP cho các cọc không đồng nhất được chỉ ra. Tác giả trình bày phương pháp GPC, hệ thống được phát triển bởi giáo sư Goble và cộng sự tại H2R Corp. GPC là thí nghiệm theo tiêu chuẩn có sẵn (ASTM D4945, ở VN là TCVN 11321: 2016), có cải tiến vượt bậc về phần cứng và phần mềm để gọn nhẹ, dễ sử dụng. PDA là sản phẩm của PDI. Từ khi ra đời (1972), PDA "độc quyền" trên toàn thế giới. Vì quá phổ biến, nên mọi người gọi nhầm tên thí nghiệm, gọi luôn tên thí nghiệm là PDA (thay vì gọi là High Strain DLT, hay tiếng Việt là Thử động biến dạng lớn). Giáo sư Goble là cha đẻ của công ty PDI và GRL (G trong GRL chính là Goble). Các tính năng nổi trội của GPC, hệ thống được phát triển bởi giáo sư Goble và cộng sự tại H2R Corp, so với PDA bao gồm: tự động phát hiện các đầu đo không đảm bảo (loose gauge), chỉ báo về hư hỏng BTA tốt hơn so với PDA, các cảnh báo về ứng suất rõ ràng và biểu đồ về sức kháng được thể hiện trực tiếp trong quá trình đóng. Một số kết quả về sử dụng GPC cho thí nghiệm cọc động không đồng nhất (cọc khoan nhồi, cọc thép có tấm nối...) cũng được trình bày.

Báo cáo cuối cùng của diễn giả Võ Ngọc Quân về ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong việc tra cứu dữ liệu địa chất với ứng dụng Geodata. GeoData là một hệ sinh thái dựa trên dữ liệu lớn (bigdata) về dữ liệu địa chất công trình. Ứng dụng là nền tảng kết hợp các mô hình công nghệ như Trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ máy học (Machine Learning), công nghệ Blockchain…với mong muốn có thể đem lại những thay đổi tích cực, những giá trị lớn hơn trong lĩnh vực xây dựng, địa kỹ thuật xây dựng. Công nghệ AI, ML… của GeoData có thể giúp người dùng tra cứu dữ liệu về địa chất công trình, dự đoán phương án móng cho công trình xây dựng, xây dựng mô hình 3D và thiết kế công trình ngầm trên nền địa tầng 3D, các bản NFT về dữ liệu, xây dựng thành phố thông minh (smart city) v.v. Tuy nhiên điểm hạn chế của ứng dụng là cần nâng cao độ tin cậy của dữ liệu trong phần mềm