Nghiên cứu sinh Bhagat Suraj Kumar (quốc tịch Ấn Độ) bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp Trường, ngành Kỹ thuật xây dựng

TDTU, 14/08/2023

Ngày 12/08/2023, Trường Đại học Tôn Đức Thắng (TDTU) đã tổ chức buổi đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường cho nghiên cứu sinh (NCS) Bhagat Suraj Kumar, ngành Kỹ thuật xây dựng (mã ngành: 9580201), với đề tài luận án: Dự đoán kim loại nặng trong đất ở vịnh sử dụng các mô hình máy tính tiên tiến: Ứng dụng cho kỹ thuật xây dựng (Bay’s soil heavy metal prediction using advanced computer-aided models: Application of assessment for construction engineering), dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Zaher Mundher Yaseen (TDTU) và TS. Trần Minh Tùng (TDTU).
NCS. Bhagat Suraj Kumar tốt nghiệp Cử nhân kỹ thuật tại trường Đại học Vinaya Mission, Ấn Độ. Tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật tại trường Đại học Kỹ thuật Rajasthan, Ấn Độ, chuyên ngành Kỹ thuật môi trường. NCS đã trúng tuyển và nhập học tại TDTU năm 2018. Trước khi ra bảo vệ luận án cấp Trường, NCS đã hoàn thành 12 tín chỉ học phần trình độ tiến sĩ, 06 tín chỉ chuyên đề tiến sĩ, 04 tín chỉ tiểu luận tổng quan, hoàn thành bảo vệ luận án cấp đơn vị chuyên môn. Trong quá trình nghiên cứu của mình, NCS đã công bố 02 bài báo khoa học trên các tạp chí uy tín.
Kết quả nghiên cứu của luận án đã có nhiều đóng góp về mặt học thuật như:

Đã nghiên cứu phân tích tổng quan những ảnh hưởng của ô nhiễm kim loại nặng đến các đặc tính địa kỹ thuật của đất ở vịnh có khả năng ảnh hưởng đến các công trình xây dựng móng ngoài khơi, trên bờ và khả năng tái sử dụng.
Đã phát triển một mô hình XGBoost để lựa chọn tính năng cũng như mô hình dự báo độ chính xác cao hơn về ô nhiễm trầm tích ở các vùng vịnh.
Xây dựng kiểm định độ tin cậy của các mô hình AI ứng dụng thông qua kỹ thuật trạm kiểm soát chéo và phương pháp Monte Carlo.
Đã thiết lập phương pháp tin cậy dùng trong phân tách dữ liệu thông qua kiểm tra cửa sổ trượt để cung cấp dữ liệu cho một kịch bản tương tự khác với mô hình AI áp dụng, phương pháp này rất hữu ích cho kỹ thuật xây dựng. Ngoài ra, các công cụ đánh giá thống kê mới để hỗ trợ làm tăng độ tin cậy tăng hiệu quả của mô hình cũng được đề xuất.
Đã góp phần giúp kiểm soát trầm tích của vùng vịnh một cách chặt chẽ bền vững để có thể việc tái sử dụng, đánh giá và dự đoán chúng; có thể được tái chế thành các vật liệu xây dựng khác, chẳng hạn như vật liệu cấu thành trên mặt đường, gạch men cốt liệu nhẹ, v.v.

Những công bố khoa học của NCS gắn liền với Luận án tiến sĩ:

Bhagat, S. K., Tung, T. M., & Yaseen, Z. M. (2020). Development of artificial intelligence for modeling wastewater heavy metal removal: State of the art, application assessment and possible future research. Journal of Cleaner Production, 250, 119473. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119473
Bhagat, S. K., Tung, T. M., & Yaseen, Z. M. (2021). Heavy metal contamination prediction using ensemble model: Case study of Bay sedimentation, Australia. Journal of Hazardous Materials, 403, 123492. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2020.123492

Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường thông qua với tổng số phiếu 07/07 thành viên hội đồng có mặt.
Một vài hình ảnh Hội đồng đánh giá luận án cấp Trường ngày 12/8/2023: