Giải bài toán sử dụng hiệu quả năng lượng trong bối cảnh mới
Bài 2: Kết quả bất ngờ từ các dự án cải thiện hiệu quả năng lượng
Trong bài phỏng vấn trước, chuyên gia về sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả của Việt Nam đánh giá rằng, dư địa tiết kiệm năng lượng theo cách tiếp cận truyền thống sẽ dần cạn đi, cần phải có những cách thức cải tiến mới. Kỳ này, báo PLVN phỏng vấn ông Jorgen Sondergård Hvid - Cố vấn dài hạn của Chương trình Hợp tác đối tác năng lượng Việt Nam - Đan Mạch để hiểu rõ những nỗ lực cải tiến kỹ thuật đã mang lại hiệu quả ra sao.
* Ông có thể cho biết, Chương trình Hợp tác đối tác năng lượng Việt Nam - Đan Mạch đang giúp các doanh nghiệp Việt Nam như thế nào trong việc sử dụng năng lượng hiệu quả?
- Hiện tại, chúng tôi đang đánh giá kết quả hợp tác với 21 doanh nghiệp tiêu thụ năng lượng trọng điểm. Các doanh nghiệp nhận ra rằng giá trị mà chúng tôi mang đến là một phương pháp tiếp cận mang tính hệ thống và bài bản, giúp họ phân tích thực trạng tiêu thụ năng lượng và hiệu suất của nhiều quy trình vận hành khác nhau.
Tính "bài bản" ở đây có nghĩa là bạn không thể chỉ quan sát bằng mắt thường, phán đoán một thiết bị kém hiệu quả rồi yêu cầu thay thế ngay lập tức. Quá trình này thực chất đòi hỏi nền tảng dữ liệu chắc chắn cùng một phương pháp luận hệ thống và nó tương đối phức tạp.
Chúng tôi đã thực hiện nhiều hoạt động nhằm nâng cao năng lực cho các bên liên quan để thực hiện quá trình này. Thực tế triển khai cho thấy, cách tiếp cận trên đã giúp nhận diện vô số phương án rất triển vọng về hiệu quả sử dụng năng lượng.
* Ông có thể phân tích cụ thể hơn về cách tiếp cận này?
- Tức là dựa trên sơ đồ năng lượng, kết hợp với kinh nghiệm và sự am hiểu về các công nghệ sẵn có, đội ngũ chuyên gia của chúng tôi sẽ đề xuất các giải pháp. Một số giải pháp có thể mang tính phức tạp cao. Các giải pháp này không phải là những can thiệp tức thời theo kiểu "làm là xong", mà đòi hỏi phải cân nhắc nhiều yếu tố. Trong những trường hợp này, chúng tôi hỗ trợ thông qua các nghiên cứu tiền khả thi, nghiên cứu khả thi. Các nghiên cứu sẽ đánh giá một cách toàn diện mọi rủi ro tiềm ẩn cũng như các "lợi ích phi năng lượng".

Một điểm rất đáng chú ý là khi rà soát danh mục các dự án, chúng tôi phát hiện ra nhiều dự án mang lại những lợi ích phi năng lượng có giá trị thậm chí còn lớn hơn bản thân việc cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng. Một ví dụ điển hình, chúng tôi đã tư vấn cho một nhà máy cơ khí chính xác chuyển đổi công nghệ từ dập nóng sang dập nguội. Kết quả không chỉ giúp cắt giảm hơn 50% năng lượng tiêu thụ – một con số ấn tượng – mà còn giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm có độ chính xác và độ bền vượt trội so với phương pháp truyền thống.
Một ví dụ khác là tại một nhà máy thép, một giải pháp được phát hiện là nâng cấp hệ thống kiểm soát lò nung gia nhiệt các phôi thép nguội trước khi cán. Trước đó, do hệ thống kiểm soát đầu đốt kém hiệu quả, bề mặt thép đã bị cháy hình thành một lượng lớn vảy thép bong tróc trên bề mặt thép thành phẩm. Tình trạng này không chỉ gây hao hụt sản lượng mà còn giảm chất lượng thành phẩm. Điều đáng ngạc nhiên là, trong trường hợp này, giá trị kinh tế thu về từ việc giảm hao hụt thép gần như tương đương với giá trị của lượng năng lượng được tiết kiệm.
* Ý ông là các cải tiến kỹ thuật trong vấn đề sử dụng năng lượng tiết kiệm mang lại hiệu quả bất ngờ?
- Theo báo cáo của chúng tôi, một tỷ trọng lớn các dự án được đề xuất liên quan đến tinh chỉnh hệ thống điều khiển. Đây chính là điểm thường xuyên tạo ra các lợi ích kép: doanh nghiệp không chỉ đạt được hiệu suất năng lượng tốt hơn mà còn nâng cao khả năng kiểm soát toàn bộ dây chuyền. Điều này tác động trực tiếp đến chất lượng sản phẩm, đảm bảo tính hệ thống và độ ổn định cao đối với các thông số như nhiệt độ hay lưu lượng. Nhờ vậy, thành phẩm đạt độ đồng đều trong suốt quá trình sản xuất, loại bỏ tình trạng dao động thất thường như trước đây.
Điểm cuối cùng tôi muốn nhấn mạnh là công nghệ Học máy (Machine Learning). Trong ngành xi măng, việc kiểm soát lò nung bằng các phương pháp thủ công truyền thống là vô cùng thách thức. Hiện nay trên thế giới đã có vô số mô hình ứng dụng thành công và đầy hứa hẹn khi đưa Machine Learning vào tối ưu hóa quá trình nung xi măng. Với quy mô và mức độ tiêu thụ năng lượng khổng lồ của ngành này, chỉ cần cắt giảm được 5% lượng năng lượng tiêu thụ sẽ có tác động đáng kể ở cấp độ quốc gia. Và đây là một mục tiêu hoàn toàn khả thi.
* Vậy theo ông, trong giai đoạn hiện nay, doanh nghiệp nên tiếp cận năng lượng hiệu quả theo hướng nào?
- Tôi muốn đề cập đến một trọng tâm mới mà chúng tôi sẽ triển khai trong giai đoạn tiếp theo: tối ưu hóa các cơ sở sản xuất mới. Bởi thực tế, khi mua một căn nhà cũ, có thể phòng tắm không còn bắt mắt, tường có nhiều lỗ thủng... Khi đó, chúng ta có hai lựa chọn: cải tạo, sửa chữa phần hư hỏng; hoặc đập đi xây mới hoàn toàn.
Với doanh nghiệp câu chuyện cũng tương tự. Khi quyết định đầu tư xây dựng cơ sở mới, nếu tính toán kỹ lưỡng và có tiêu chuẩn tối ưu hóa sử dụng năng lượng ngay từ đầu, mức tiết kiệm đạt được sẽ cao hơn rất nhiều. Tình thế sẽ phức tạp và tốn kém hơn rất nhiều nếu đợi đến 5 năm sau, khi mọi dây chuyền đã được lắp đặt mới bắt đầu tiến hành cải tạo, nâng cấp.
Chính vì vậy, kế hoạch sắp tới của chúng tôi là đồng hành cùng doanh nghiệp, hỗ trợ họ ngay từ khâu thiết kế hệ thống. Điều này bao gồm cả những tính toán như kết cấu mái nhà ra sao để tối ưu hóa hiệu suất sử dụng các tấm pin mặt trời, cùng rất nhiều yếu tố khác. Ngoài ra, trong giai đoạn tới, chúng tôi sẽ tiếp tục hỗ trợ Bộ Công Thương để vận hành hiệu quả Trung tâm xuất sắc về hiệu quả năng lượng và tiếp tục đào tạo các chuyên gia và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật chất lượng cao cho các doanh nghiệp để phát triển các dự án về hiệu quả năng lượng.
* Trân trọng cảm ơn ông!
(Còn tiếp)