(Luận án tiến sĩ) nghiên cứu lý thuyết dự đoán quỹ đạo trôi dạt và tính toán tuyến đường tìm kiếm tối ưu cho phương tiện gặp nạn trong vùng biển ninh thuận kiên giang

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP.HCM PHẠM NGỌC HÀ NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT DỰ ĐOÁN QUỸ ĐẠO TRƠI DẠT VÀ TÍNH TỐN TUYẾN ĐƯỜNG TÌM KIẾM TỐI ƯU CHO PHƯƠNG TIỆN GẶP NẠN TRONG VÙNG BIỂN NINH THUẬN - KIÊN GIANG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TP Hồ Chí Minh – 2021 luan an BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP HCM PHẠM NGỌC HÀ NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT DỰ ĐỐN QUỸ ĐẠO TRƠI DẠT VÀ TÍNH TỐN TUYẾN ĐƯỜNG TÌM KIẾM TỐI ƯU CHO PHƯƠNG TIỆN GẶP NẠN TRONG VÙNG BIỂN NINH THUẬN - KIÊN GIANG LUẬN ÁN TIẾN SĨ Chuyên ngành: Khoa học hàng hải Mã số: 9840106 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS Nguyễn Minh Đức TS Lê Văn Ty Thành phố Hồ Chí Minh – 2021 luan an i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Minh Đức TS Lê Văn Ty, khơng có phần nội dung chép cách bất hợp pháp từ cơng trình nghiên cứu tác giả khác Kết nghiên cứu, nguồn số liệu trích dẫn, tài liệu tham khảo hồn tồn xác trung thực Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 10 năm 2021 Tác giả Phạm Ngọc Hà luan an ii LỜI CÁM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Giao thông Vận tải thành phố Hồ Chí Minh, Viện Đào tạo sau đại học Trường Đại học Giao thông Vận tải thành phố Hồ Chí Minh cho phép tạo điều kiện cho thực luận án Tôi xin chân thành cảm ơn hai Thầy hướng dẫn khoa học, PGS.TS Nguyễn Minh Đức TS Lê Văn Ty tận tình hướng dẫn, định hướng nghiên cứu giúp tơi hồn thành luận án Tơi xin trân trọng cám ơn Viện Hàng hải, Bộ môn Điều khiển tàu biển, Trường Đại học Giao thơng Vận tải thành phố Hồ Chí Minh, Thầy giáo, nhà khoa học góp ý, phản biện đánh giá giúp bước hồn thiện luận án Tơi xin trân trọng cám ơn động viên tạo điều kiện Trung tâm khí tượng thuỷ văn Quốc gia; Đài khí tượng thủy văn khu vực Nam bộ; Trung tâm phối hợp tìm kiếm cứu nạn Hàng hải Việt Nam (VMRCC); Cán bộ, Ban Chỉ huy tập thể Thuyền viên tàu tìm kiếm cứu nạn Trung tâm phối hợp tìm kiếm cứu nạn Hàng hải Khu vực III (Vung Tau MRCC); Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới gia đình bạn bè ln động viên, khuyến khích, tạo điều kiện cho tơi suốt thời gian tơi ghiên cứu hồn thành cơng trình Mặc dù cố gắng nỗ lực trình nghiên cứu để hồn thành luận án, hạn chế kiến thức, kinh nghiệm thời gian nên luận án cịn nhiều thiếu sót Tơi mong nhận góp ý q luan an iii giá nhà khoa học bạn đọc để hoàn thiện luận án cách tốt tiếp tục cho nghiên cứu sau Xin trân trọng cảm ơn! Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 10 năm 2021 Tác giả Phạm Ngọc Hà luan an iii TÓM TẮT Vùng biển từ Ninh Thuận đến Kiên Giang (vùng trách nhiệm Vung Tau MRCC) chiếm tới 44% tổng số vụ tai nạn vùng biển Việt Nam Hiện việc ứng dụng khoa học cơng nghệ vào hoạt động TKCN cịn có nhiều hạn chế Qua tìm hiểu với vùng biển Việt Nam chưa có nghiên cứu tuyến đường chạy tàu tìm kiếm cứu nạn tối ưu để quét hết khu vực xác suất trôi dạt vật thể bị nạn với thời gian ngắn Các phần mềm sử dụng cơng tác TKCN (ví dụ SAROPS) phần mềm thương mại khơng biết thuật tốn liệu thời tiết mà nhà cung cấp sử dụng Đề tài nhằm xây dựng thuật toán để ứng dụng công nghệ nâng cao lực TKCN biển Trong luận án để thực việc dự đốn trơi dạt tính tốn tuyến đường tìm kiếm tối ưu cho tàu tìm kiếm, NCS nghiên cứu tiến hành: Tổng hợp, tính tốn, đánh giá độ xác nguồn thơng tin gió dịng chảy khu vực biển Ninh Thuận đến Kiên Giang sử dụng cho mục đích dự đốn trơi dạt vật thể bị nạn biển; NCS phân tích so sánh độ tin cậy việc dễ dàng tiếp cận nguồn liệu, lựa chon sử dụng tin gió dạng Grib file Trường Đại học Kyoto - Nhật Bản liệu dòng chảy OSCAR Trung tâm nghiên cứu Trái đất Vũ trụ cho mục đích dự báo trơi dạt tìm kiếm vật thể bị nạn biển theo thời gian thực sau tính tốn độ lệch chuẩn Sử dụng mơ Monte Carlo kết hợp lọc Median-Filter để loại bỏ nhiễu xác định khu vực tìm kiếm xác suất 95% vật thể bị nạn trôi dạt với liệu thời tiết theo thời gian thực; NCS sử dụng phần mềm hỗ trợ Công tác TKCN (“SEARCH AND RESCUE SUPPORT SOFT), chương trình hỗ trợ theo dõi, giám sát cơng tác luan an iv TKCN tàu tìm cứu mô khu vực trôi dạt cho trường hợp xác định khu vực tìm kiếm vật thể bị nạn tác động gió, dịng chảy theo thời gian thực Các kết mô khu vực trôi dạt xác suất 95% cho kết phù hợp với điều kiện sóng gió theo thời gian thực tế vùng biển phía Nam Việt Nam Trên sở khu vực tìm kiếm vật thể bị nạn xác định NCS nghiên cứu, tính tốn tuyến đường chạy tàu tìm kiếm tối ưu xuất phát từ vị trí trực đến biên khu vực tìm kiếm xác định quét hết khu vực với thời gian ngắn Xây dựng hàm mục tiêu tối ưu hố phương án TKCN đa hướng cho tàu tìm cứu phương án hai tàu tìm cứu phối hợp tìm kiếm Áp dụng thuật tốn BFO thích nghi, xây dựng phương án TKCN đa hướng cho tàu tìm cứu phương án hai tàu tìm cứu phối hợp tìm kiếm nhờ thuật tốn BFO có độ tin cậy cao, có khả tính tốn đưa gợi ý tuyến đường tối ưu kể trường hợp điều kiện thời tiết thay đổi phức tạp; Sử dụng phần mềm mơ phương án tìm kiếm cứu nạn đa hướng cho tàu SAR phương án phối hợp tìm kiếm cho hai tàu SAR có xét đến tính điều động tàu SAR cho trường hợp: - Life raft (no canopy, no drogue): Multifier: 0.057/Modifier: 0.21 kts/Dev: 240 - Life raft (canopy, w/ drogue): Multifier: 0.03/Modifier: 0.00 kts/Dev: 280 - Fishing vessel (Side-stern Trawler): Multifier: 0.42/Modifier: 0.0 kts/Dev: 480 - Fishing vessel (Vietnam): Multifier: 0.38/Modifier: 0.0 kts/Dev: 450 Kết khu vực tìm kiếm tàu SAR bao phủ hết khu vực tìm kiếm xác định phù hợp với việc tính tốn theo hướng dẫn IAMSAR Từ khóa: Tìm kiếm cứu nạn theo thời gian thực, mô Monte Carlo, thuật tốn tìm kiếm tối ưu, thuật tốn vi khuẩn luan an v THESIS SUMMARY The southern seas of Vietnam, from Ninh Thuan to Kien Giang (Vung Tau MRCC’s responsibility), is up to 44% of the total number of accidents in the Vietnam’s sea However, the application of science and technology to SAR operation is limited and limited in use of supporting by smart solution, technology also Therefore, the study of the thesis research is applicated of science and technology in order to improve the SAR’s competence at sea There have not any studies on the optimal SAR route for SAR vessels to sweep the drifting area of the distress object with the shortest possible time The current software using in the SAR operation (eg SAROPS ) is commercial software that does not know the algorithms and reliability of weather data In this thesis, in order to carry out the drift forecasting and compute the optimal search route for the SAR vessels, the author does: Aggregate, calculate and evaluate the accuracy of wind and current information sources in the sea area from Ninh Thuan to Kien Giang for purpose of forecasting the drift of distress objects at sea; Comparative analysis of reliability, easy access to data sources, it is possible to use Grib file wind reports of Kyoto University - Japan and OSCAR current data of the Earth and Space Research for the purpose of drift forecasting and searching for objects in distress at sea in real time after calculating standard deviations; Using a Monte Carlo simulation with a Median-Filter filter to remove noise define a 95% probability search area of a drift object with real-time weather data; The author used the Search and Rescue Support Soft software, the program to support and monitor the rescue operation to simulate the drift area for scenarios and identify the search area for distress objects under the impact of real-time wind and current The simulation results of the 95% probability luan an vi drift area show quite consistent results with the windy conditions in real time in the southern sea of Vietnam On the basis of the identified search area for distress object, the author research and calculate the optimal search route from the standby position to the edge of the specified search area and then sweep the entire area with the shortest time Develop an objective function to optimize the multi-directional design for a SAR vessel and the option for two SAR vessels to coordinate the search Applying the adaptive BFO algorithm, developing a multi-directional SAR plan for a SAR vessel and two SAR vessels coordinated base on the BFO algorithm is highly reliable, capable of calculating and suggesting the optimal route even in the case of complicated weather conditions; Developing a software using BFO algorithm, easy to use, ensures fast calculation, can be applied in actual conditions Using software to simulate the multi-directional search and rescue plan for one SAR vessels and the search coordination plan for two SAR ships taking into account the maneuverability of the SAR ship for scenarios: - Life raft (no canopy, no drogue): Multifier: 0.057/Modifier: 0.21 kts/Dev: 240 - Life raft (canopy, w/ drogue): Multifier: 0.03/Modifier: 0.00 kts/Dev: 280 - Fishing vessel (Side-stern Trawler): Multifier: 0.42/Modifier: 0.0 kts/Dev: 480 - Fishing vessel (Vietnam): Multifier: 0.38/Modifier: 0.0 kts/Dev: 450 Result: The drift area is suitable for wind, surface currents during the month The fast calculation time ensures the search planning, the convergence speed of the algorithm is guaranteed The search area of the two SAR vessels covers the specified search area appropriate to the IAMSAR manual Keywords: Real-time search and rescue Monte Carlo simulation, optimal search algorithm, Bacterial Foraging Optimization Algorithm – BFOA luan an iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CÁM ƠN ii MỤC LỤC v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC BẢNG ix DANH MỤC CÁC HÌNH x MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Tổng quan tình hình nghiên cứu liên quan đến Đề tài Luận án Mục đích nghiên cứu đề tài Nội dung nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài Phương pháp nghiên cứu đề tài Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Đóng góp Luận án 10 Kết cấu Luận án 10 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠNG TÁC TÌM KIẾM CỨU NẠN 11 1.1 Cơ sở pháp lý liên quan đến hoạt động TKCN biển 11 1.1.1 Luật pháp quốc tế liên quan đến hoạt động TKCN 11 1.1.2 Các Thoả thuận quốc tế TKCN Việt Nam Quốc gia khu vực 13 1.1.3 Văn quy phạm pháp luật Việt Nam điều chỉnh hoạt động TKCN 14 1.2 Hoạt động TKCN quốc tế 15 1.2.1 Khu vực TKCN theo IMO 15 1.2.2 Tính chất tồn cầu hoạt động TKCN biển 18 luan an 139 Nghiên cứu mở rộng cho khu vực TKCN lại Việt Nam, sở đánh giá nguồn thơng tin thời tiết, dịng chảy Trong điều kiện cho phép, nghiên cứu sinh tiếp tục nghiên cứu cải tiến, tăng tốc độ tính tốn, trao đổi thông tin thời tiết để áp dụng hiệu cho Trung tâm phối hợp TKCN áp dụng tàu SAR luan an 140 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN Phạm Ngọc Hà, Nguyễn Minh Đức Tổng hợp thơng tin thời tiết để dự đốn trơi dạt vật thể tìm kiếm cứu nạn Tạp chí Khoa Học Cơng Nghệ Hàng Hải, ISSN 1859-316X, Số 51-8/2017, tr.105 - 110; Phạm Ngọc Hà, Nguyễn Minh Đức Tổng hợp, phân tích thơng tin thời tiết sử dụng mô Monte Carlo để dự đốn trơi dạt vật thể vùng biển Đơng Việt Nam Tạp chí Giao thơng vận tải, ISSN 23540818, Số tháng 9/2017, tr 140 - 143; Pham Ngoc Ha, Nguyen Minh Duc Weather Data Analysis and Drift Object Estimation by Monte Carlo Simulation for Vietnam's East Sea The 16th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum 2017, ISSN 2508-5247, page 467 - 477; Phạm Ngọc Hà, Bùi Duy Tùng, Nguyễn Minh Đức, Xác định khu vực trôi dạt phương án tìm kiếm cứu nạn tối ưu biển cho tàu tìm cứu Tạp chí Giao thơng vận tải, ISSN 2354-0818, Số tháng 9/2018, tr 94 97; Phạm Ngọc Hà, Trần Hải Triều, Bùi Duy Tùng, Nguyễn Minh Đức Thuật tốn vi khuẩn sửa đổi tính tốn phương án tìm kiếm tối ưu biển cho tàu tìm cứu Tạp chí Khoa Học - Cơng Nghệ Hàng Hải, ISSN 1859316X, Số 57-1/2019, tr 31 - 35; Phạm Ngọc Hà, Lê Văn Ty, Trần Hải Triều, Nguyễn Minh Đức Nghiên cứu xây dựng mơ hình hệ thống hỗ trợ tìm kiếm cứu nạn cho vùng biển Việt Nam Tạp chí Khoa Học - Cơng Nghệ Hàng Hải, ISSN 1859-316X, Số 59-8/2019, tr 90 - 95; luan an 141 Ngoc Ha Pham, Minh Duc Nguyen An Evolutionary Algorithm for Optimal Multi-Direction Search Route in Search and Rescue Operation International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, ISSN 2088-5334, Vol.9 (2019) No 4, page 1199 - 1204; Phạm Ngọc Hà, Bùi Thị Phương Thảo Nghiên cứu ứng dụng Thuật toán vi khuẩn xây dựng tuyến đường phối hợp tìm kiếm tối ưu cho nhiều tàu tìm kiếm cứu nạn Tạp chí Giao thơng vận tải, ISSN 2354 - 0818, số tháng 10/2019, tr 106 - 109; Ngoc Ha Pham, Minh Duc Nguyen Bacterial Foraging Algorithm for Optimal Joint-Force Searching Strategy of Multi – SAR Vessels at Sea Test Engineering & Management, ISSN 0193-4120, Vol.83 (March-April 2020), page 22213 - 22222; 10 Trần Hải Triều (Chủ nhiệm đề tài), Nguyễn Minh Đức, Phạm Ngọc Hà thành viên khác Nghiên cứu, xây dựng mơ hình thuật tốn dự đốn độ dạt tính tốn phương án điều động, phối hợp tìm kiếm thời gian thực máy tính nhằm nâng cao hiệu cơng tác tìm kiếm cứu nạn vùng biển việt nam Đề tài Khoa học công nghệ cấp Bộ Giao thông vận tải; Mã số: DT184066, năm 2018 luan an 142 TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tài liệu tham khảo tiếng Việt [1] 100 câu hỏi-đáp biển, đảo dành cho tuổi trẻ Việt Nam, Ban Tuyên giáo Trung ương, Nhà Xuất Thông tin Truyền thông, 2013 [2] Bộ luật Hàng hải Việt Nam 2015; [3] Công ước quốc tế an toàn sinh mạng người biển (SOLAS 1974); [4] Cơng ước Quốc tế tìm kiếm cứu nạn biển năm 1979 (International Convention on Maritime Search and Rescue, 1979 – SAR 79); [5] Công văn số 2096/VPCP-QHQT ngày 05/4/2011 Văn phịng Chính phủ: V/v định Cơ quan đầu mối quốc gia Việt Nam hợp tác tìm kiếm cứu nạn biển ASEAN; [6] Đàm Duy Hùng, Dương Hồng Sơn, Trần Thùy Nhung, Lê Văn Quy; ‘‘Ứng dụng công nghệ Web Gis nhằm dự báo quỹ đạo vật thể trơi phục vụ tìm kiếm cứu nạn biển’’, Hội thảo khoa học Quốc gia khí tượng, thủy văn, mơi trường biến đổi khí hậu lần thứ XVI; [7] Đinh Văn Ưu (2005) Đề tài KC 09-24: Xuất tập đồ biển Việt Nam, Chuyên mục Các đồ dòng chảy; [8] Nghị định số 30/2017/NĐ-CP ngày 21/3/2017 Chính phủ Quy định tổ chức hoạt động ứng phó cố thiên tai tìm kiếm, cứu nạn; [9] Nghị định 58/2017/NĐ-CP ngày 10/5/2017 Chính phủ Quy định chi tiết số điều luật hàng hải Việt Nam quản lý hoạt động hàng hải; luan an 143 [10] Nguyễn Minh Đức (Chủ nhiệm đề tài) thành viên khác “Xây dựng chương trình tính tốn đường tối ưu dựa thông tin thời tiết”; Đề tài Khoa học cấp Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, năm 2013; [11] Trần Hải Triều (Chủ nhiệm đề tài), Nguyễn Minh Đức, Phạm Ngọc Hà thành viên khác “Nghiên cứu, xây dựng mơ hình thuật tốn dự đốn độ dạt tính tốn phương án điều động, phối hợp tìm kiếm thời gian thực máy tính nhằm nâng cao hiệu cơng tác tìm kiếm cứu nạn vùng biển Việt Nam” Đề tài Khoa học công nghệ cấp Bộ Giao thông vận tải; mã số: DT184066, năm 2018; [12] Nguyễn Minh Huấn (2014) Đề tài KC.09.27/11-15: Nghiên cứu xây dựng quy trình cơng nghệ dự báo quỹ đạo chuyển động trôi mặt nước vật thể phục vụ cơng tác tìm kiếm cứu hộ, cứu nạn Biển Đông; [13] Nguyễn Thái Dương (2017) Nghiên cứu quy hoạch tối ưu mạng đài bờ MF hệ thống GMDSS Việt Nam Luận án tiến sĩ kỹ thuật Đại học Hàng hải Việt Nam [14] Lê Văn Ty, Hàng hải địa văn, Tập 1, Nhà xuất Giao thông vận tải, 2012; [15] Phạm Ngọc Hà, Bùi Duy Tùng, Nguyễn Minh Đức Xác định khu vực trôi dạt phương án tìm kiếm cứu nạn tối ưu biển cho tàu tìm cứu Tạp chí Giao thơng vận tải, ISSN 2354-0818, Số 9/2018, tr 94 - 97; [16] Phạm Ngọc Hà, Bùi Thị Phương Thảo Nghiên cứu ứng dụng Thuật toán vi khuẩn xây dựng tuyến đường phối hợp tìm kiếm tối ưu cho nhiều tàu tìm kiếm cứu nạn Tạp chí Giao thơng vận tải, ISSN 2354 - 0818, số 10/2019, tr 106 - 109; luan an 144 [17] Phạm Ngọc Hà, Lê Văn Ty, Trần Hải Triều, Nguyễn Minh Đức Nghiên cứu xây dựng mơ hình hệ thống hỗ trợ tìm kiếm cứu nạn cho vùng biển Việt Nam Tạp chí Khoa Học - Cơng Nghệ Hàng Hải, ISSN 1859-316X, Số 59-8/2019, tr 90 - 95; [18] Phạm Ngọc Hà, Nguyễn Minh Đức Tổng hợp thông tin thời tiết để dự đốn trơi dạt vật thể tìm kiếm cứu nạn Tạp chí Khoa Học - Công Nghệ Hàng Hải, ISSN 1859-316X, Số 51-8/2017, tr.105 - 110; [19] Phạm Ngọc Hà, Nguyễn Minh Đức Tổng hợp, phân tích thơng tin thời tiết sử dụng mơ Monte Carlo để dự đốn trơi dạt vật thể vùng biển Đông Việt Nam Tạp chí Giao thơng vận tải, ISSN 23540818, Số tháng 9/2017, tr 140 - 143; [20] Phạm Ngọc Hà, Trần Hải Triều, Bùi Duy Tùng, Nguyễn Minh Đức Thuật toán vi khuẩn sửa đổi tính tốn phương án tìm kiếm tối ưu biển cho tàu tìm cứu Tạp chí Khoa Học - Công Nghệ Hàng Hải, ISSN 1859-316X, Số 57-1/2019, tr 31 - 35; [21] Quy chế phối hợp tìm kiếm cứu nạn biển (Ban hành kèm theo định số 103/2007/QĐ – TTg ngày 12/7/2007 Thủ tướng Chính phủ); [22] Quyết định số 06/2009/QĐ – TTg ngày 15/01/2009 Phê duyệt kế hoạch thực công ước quốc tế tìm kiếm cứu nạn hàng hải năm 1979 [23] Quyết định số 06/2014/QĐ-TTg ngày 20/01/2014 Thủ tướng Chính phủ ban hành Quy chế phối hợp TKCN biển vùng nước cảng biển; [24] Quyết định số 06/QĐ-TTg ngày 15/01/2009 Thủ tướng Chính phủ phê duyệt kế hoạch thực Công ước SAR 79; luan an 145 [25] Quyết định số 1863/QĐ-TTG ngày 21/10/2011 Thủ tướng Chính phủ: Phê duyệt Kế hoạch thực Thỏa thuận Chính phủ nước Cộng hịa xã hội chủ nghĩa Việt Nam Chính phủ nước Cộng hịa Philip-pin hợp tác lĩnh vực tìm kiếm cứu nạn biển; [26] Quyết định số 2030/QĐ-BGTVT, ngày 30/5/2014 Quyết định phê duyệt đề án đổi nâng cao lực cơng tác phối hợp tìm kiếm, cứu nạn hàng hải lực lượng ngành Giao thông vận tải Việt Nam; Quyết định số 506/QĐ-TTg ngày 04/5/2019 Phê duyệt bổ sung danh mục nhiệm vụ triển khai thực công ước quốc tế tìm kiếm cứu nạn hàng hải năm 1979 (công ước sar 79) theo định số 06/2009/QĐ-TTg ngày 15/01/2009 giai đoạn 2019 – 2025 [27] Quyết định số 76/2009/QĐ-TTg ngày 11/5/2009 Thủ tướng Chính phủ việc kiện tồn Ủy ban quốc gia Tìm kiếm, cứu nạn hệ thống tổ chức TKCN Bộ, ngành Trung ương địa phương; [28] Sổ tay tìm kiếm cứu nạn hàng hải Việt Nam, Cục Hàng Hải Việt Nam, 2004; [29] Trần Hải Triều (Chủ nhiệm đề tài), Nguyễn Minh Đức, Phạm Ngọc Hà thành viên khác “Nghiên cứu, xây dựng mơ hình thuật tốn dự đốn độ dạt tính tốn phương án điều động, phối hợp tìm kiếm thời gian thực máy tính nhằm nâng cao hiệu cơng tác tìm kiếm cứu nạn vùng biển Việt Nam” Đề tài Khoa học công nghệ cấp Bộ Giao thông vận tải; mã số: DT184066, năm 2018; [30] Thông tư 10/2019/TT-BGTVT ngày 11/3/2019 quy định phòng, chống thiên tai lĩnh vực hàng hải; luan an 146 [31] Ủy ban Quốc gia Tìm kiếm Cứu nạn (2006) Đề án Quy hoạch tổng thể lĩnh vực tìm kiếm cứu nạn đến năm 2015, tầm nhìn đến năm 2020 [32] Các trang website nước: www.google.com.vn, vimaru.edu.vn, ut.edu.vn, vms-north.vn, http://www.vinamarine.gov.vn, https://tongcucthuysan.gov.vn/, http://www.nchmf.gov.vn/web/vi- VN/43/Default.aspx II Tài liệu tham khảo tiếng Anh [33] Admiralty Sailing Directions: China Sea Pilot - Vol (NP30) UKHO, 13th, 2018 Edition; [34] Alexey Bezgodov; Dmitrii Esin, Complex Network Modeling for Maritime Search and Rescue Operations, Procedia Computer Science Volume 29, 2014, Pages 2325–2335; [35] Allen, A A and JV Plourde, 1999 Review of Leeway: Field Experiments and Implementation, Technical Report CG-D-08-99, US Coast Guard Research and Development Center, 1082 Shennecossett Road, Groton, CT, USA; [36] Arthur Allen; Jens-Christian Roth; Christophe Maisondieu; Øyvind Breivik; Bertrand Forest Field Determination of the Leeway of Drifting Objects No 17/2010 SAR/HAZMAT/Leeway, 2009; [37] Breivik, Ø., Allen, A., Maisondieu, C., & Roth, J (2011) Wind-induced drift of objects at sea: The leeway field method Applied Ocean Research, 33(2), 100-109; [38] Breivik, Ø., Allen, A., Maisondieu, C., Roth, J.-C., Forest, B., 2012a The Leeway of Shipping Containers at Different Immersion Levels luan an 147 Ocean Dynam 62, 741–752, doi:10.1007/s10236– 012–0522–z, arXiv:1201.0603; [39] Bugajski, Grzegorz “Using the Monte Carlo method to create probability maps for search and rescue operations at sea” Grzegorz Bugajski Scientific Journals of the Maritime University of Szczecin, No 48 / 2016; [40] C Ying et al., "A Fast Bacterial Swarming Algorithm for highdimensional function optimization", IEEE World Congress on Computational Intelligence, pp 3135-3140, 2008; [41] Chapline, W., 1960 Estimating the drift of distressed small craft Tech Rep 2, US Coast Guard Academy; [42] Daniel, P., Jan, G., Cabioc’h, F., Landau, Y., & Loiseau, E (2002) Drift modeling of cargo containers Spill Science & Technology Bulletin, 7(5), 279– 288; [43] Gästgifvars, M., Lauri, H., Sarkanen, A., Myrberg, K., Andrejev, O., & Ambjörn, C (2006) Modelling surface drifting of buoys during a rapidly-moving weather front in the Gulf of Finland; [44] H Chen, Y Zhu, K Hu, "Adaptive Bacterial Foraging Optimization", available at "http://www.hindawi.com/journals/aaa/2011/108269/" [45] Hackett, B, Ø Breivik and C Wettre, 2006 Forecasting the drift of objects and substances in the oceans in Ocean Weather Forecasting: An Integrated View of Oceanography, E P Chassignet, J Verron (ed), Springer, pp 507-524; [46] Hodgins, D O., Hodgins, S L M., 1998 Phase II Leeway Dynamics Program: Development and Verification of a Mathematical Drift Model luan an 148 for Liferafts and Small Boats Tech rep., Canadian Coast Guard, Nova Scotia, Canada; [47] http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/jmadata/data/gpv/original/ [48] https://podaacopendap.jpl.nasa.gov/opendap/allData/oscar/preview/L4/oscar_third_de g/ [49] IAMSAR Manual, Volume 1,2,3 – IMO/ICAO London, 2016; [50] IMO (1989), The International Convention on Salvage London, UK; [51] Inmarsat Maritime Comunications Handbook - issue 2; [52] International Convention for the Unification of Certain Rules of law relating to assistance and Salvage at sea, 1910; [53] K M Passino, "Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control", IEEE Control Systems Magazine, Vol 22, pp.52–67, 2002; [54] Kyoung-Ho Cho; Yan Li; Hui Wang; Kwang-Soon Park; Jin-Yong Choi; Kwang-Il Shin; Jae-Il Kwon, Development and Validation of an Operational Search and Rescue Modeling System for the Yellow Sea and the East and South China Seas; [55] LauraWalther, Anisa Rizvanolli, Mareike Wendebourg, Carlos Jahn “Modeling and Optimization Algorithms in Ship Weather Routing” International Journal of e-Navigation and Maritime Economy, Vol 4, pp 31-45, 2016; [56] Lawrence D Stone, Theory of Optimal Search, 1975 (2nd edition, 1989); luan an 149 [57] Lazarowska, A Ship's Trajectory Planning for Collision Avoidance at Sea Based on Ant Colony Optimisation Journal of Navigation, 68(2), pp 291-307, 2015; [58] Liu Hongdan, et al., “Ship Collision Avoidance Path Planning Strategy Based on Quantum Bacterial Foraging Algorithm”, Proceedings of the 2nd International Conference on Electrical, Computer Engineering and Electronics (ICECEE 2015) p.612-621; [59] Lokukaluge P Perera, Victor Ferrari, Fernando P Santos, Miguel A Hinostroza, and Carlos Guedes Soares, "Experimental Evaluations on Ship Autonomous Navigation and Collision Avoidance by Intelligent Guidance", IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol 40 (2), pp 374378, 2015; [60] M Ito, F Zhang, and N Yoshida, “Collision avoidance control of ship with genetic algorithm,” in Proc IEEE Int Conf Control Appl., pp 1791–1796, 1999; [61] M Tripathy, S Mishra, et al., “Transmission loss reduction based on FACTS and bacteria foraging algorithm”, Proceedings of the 9th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN '06), Vol 4193, pp 222–231, 2006; [62] M.D Nguyen et al, Multi-Scale Automatic Route Planning Algorithms for Sea-Going Vessel AMFUF 2013; [63] M.D Nguyen et al, Automatic collision avoiding system for ship in congested water and at open sea ICAIS 2012; luan an 150 [64] M.D Nguyen, Tamaru Hitoi “A study on An Automatic Navigation System Basing on Radar and AIS data” World Congress 2009 – International Association of Institute of Naviation; [65] M.D Nguyen, Tokyo University of Marine Science and Technolgy, Doctor Thesis, A study on an integrated collision avoiding system for merchant ships; [66] Maisondieu, C., Breivik, Ø., Roth, J., Allen, A., Forest, B., Pavec, M., 2010 Methods for Improvement of Drift Forecast Models In: 29th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering: Volume ASME, pp 127–133, doi:10.1115/OMAE2010–20219; [67] Miele, T Wang, C S Chao, and J B Dabney, “Optimal control of a ship for collision avoidance maneuvers,” J Optim Theory Appl., Vol 103(3), pp 495–519, Dec 1999; [68] Murphy, D., Allen, A., 1985 An Evaluation of CASP Drift Predictions near the New England Shelf/Slope Front Tech Rep CG-D-16-85, US Coast Guard Research and Development Center, 1082 Shennecossett Road, Groton, CT, USA, available through http://www.ntis.gov; [69] Ngoc Ha Pham, Minh Duc Nguyen An Evolutionary Algorithm for Optimal Multi-Direction Search Route in Search and Rescue Operation International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, ISSN 2088-5334, Vol.9 (2019) No 4, page 1199 - 1204; [70] Nguyen Quoc Trinh*, Nguyen Minh Huan*, Phung Dang Hieu, Du Van Toan; Simulation for Object Drift Forecast in the East Vietnam Sea by the Leeway Numerical Method; The 14th Asian Congress of Fluid Mechanics - 14ACFM, 2013; Hanoi and Halong, Vietnam; luan an 151 [71] P Ailliot; E Fr´enod; V Monbet “Long term object drift forecast in the ocean with tide and wind”, Society for industrial and applied mathematics (SIAM) Journals Online Multiscale Model, 2006, Volume 5, Issue Simul., 5(2), 514–531; [72] P Silveira, A P Teixeira & C Guedes Soares, “AIS Based Shipping Routes Using the Dijkstra Algorithm”, The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol.13(3), pp 565–571, 2019; [73] Pham Ngoc Ha, Nguyen Minh Duc Weather Data Analysis and Drift Object Estimation by Monte Carlo Simulation for Vietnam's East Sea The 16th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum 2017, ISSN 2508-5247, page 467 - 477; [74] R Smierzchalski and Z Michalewicz, “Modeling of ship trajectory in collision situations by an evolutionary algorithm” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol (3), pp 227-241, 2000); [75] Raphael Zaccone, Massimo Figari, Michele Martelli “An Optimization Tool For Ship Route Planning In Real Weather Scenarios” International Offshore and Polar Engineering Conference, (ISOPE), pp 738-744, 2018; [76] Rixen, M., Ferreira-Coelho, E., 2007 Operational surface drift prediction using linear and non-linear hyper-ensemble statistics on atmospheric and ocean models J Marine Syst 65 (1-4), 105–121, doi:10.1016/j.jmarsys.2004.12.005, marine Environmental Monitoring and Prediction - Selected papers from the 36th International Liège Colloquium on Ocean Dynamics, 36th International Liège Colloquium on Ocean Dynamics; luan an 152 [77] Rixen, M., Ferreira-Coelho, E., Signell, R., 2008 Surface drift prediction in the adriatic sea using hyper-ensemble statistics on atmospheric, ocean and wave models: Uncertainties and probability distribution areas J Marine Syst 69 (1–2), 86–98, doi:10.1016/j.jmarsys.2007.02.015, maritime Rapid Environmental Assessment - New Trends in Operational Oceanography; [78] Röhrs, J., Christensen, K., Hole, L., Broström, G., Drivdal, M., Sundby, S., 2012 Observation based evaluation of surface wave effects on currents and trajectory forecasts To appear in Ocean Dynam, 14 pp, doi:10.1007/s10236–012–0576–y; [79] S Mishra, “A hybrid least square-fuzzy bacterial foraging strategy for harmonic estimation,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol 9, No 1, pp 61–73, 2005 [80] Suzuki, T., Sato, H., 1977 Measurement of the drifting of a fishing boat or research vessel due to wind and wave Journal of Japan Institute of Navigation 65 (4), 1225–1245, doi:10.1175/2007JAS2427.1; [81] Thomas M Kratzke; Lawrence D; John R Frost, Stone Search and Rescue Optimal Planning System; [82] Tran Luu Hoan, Doctor Thesis, Modeling maritime search area in monsoon conditions; [83] Tsou, Ming-Cheng & Hsueh, Chao-Kuang “The study of ship collision avoidance route planning by ant colony algorithm” Journal of Marine Science and Technology, Vol 18(5), 746–756, 2010; [84] United Nations Convention the Law of the sea - 1982; luan an 153 [85] US Navy Hydrographic Office, 1944 Methods for locating survivors adrift at sea on rubber rafts Technical Report 235, United States Navy Hydrographic Office [86] X Zeng, M Ito, and E Shimizu, “Building an automatic control system of maneuvering ship in collision situation with genetic algorithms,” in Proc Amer Control Conf., pp 2852–2853, 2001; [87] Y Liu and K M Passino, "Biomimicry of social foraging bacteria for distributed optimization: Models, principles, and emergent behaviors", Journal of Optimization Theory and Applications, Vol 115, pp 603– 628, 2002 [88] Các trang website nước ngoài: www.sname.org, onepetro.org, researchgate.net, academia.edu, sciencedirect.com, libramar.net, witpress.com, publications.lib.chalmers.se, https://www.windy.com/; http://www.tori.narlabs.org.tw, https://www.passageweather.com luan an ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP HCM PHẠM NGỌC HÀ NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT DỰ ĐOÁN QUỸ ĐẠO TRƠI DẠT VÀ TÍNH TỐN TUYẾN ĐƯỜNG TÌM KIẾM TỐI ƯU CHO PHƯƠNG TIỆN GẶP... gian ngắn Cơng tác dự đốn quỹ đạo trơi dạt với xác suất cao tính tốn tuyến đường tìm kiếm tối ưu cho phương tiện cứu nạn dựa quỹ đạo trôi dạt giúp tiếp cận vật thể bị nạn biển với thời gian ngắn... III) Nghiên cứu lý thuyết để dự đoán Quỹ đạo trơi dạt vật thể bị nạn tính tốn tuyến đường chạy tàu TKCN tối ưu, sau sử dụng phần mềm để mô kết Phương pháp nghiên cứu đề tài - Phương pháp lý thuyết: