INTEGRASI PANAS TEKNIK MITAGASI Latar Belakang TEKNIK OPTIMASI FOULING Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 2 Permasalahan dari Tugas Akhir ini adalah Bagaimana Cara Mengoptimasi Jadwal Pembersihan HEN menggunakan PSO Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 3 Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah Menentukan Jadwal Pembersihan HEN yg Optimum Menggunakan PSO. Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 4 1. Pekerjaan ini fokus pada optimasi jadwal pembersihan HEN menggunakan metode PSO 2. Model HEN dan resistansi fouling yang telah divalidasi menggunakan desertasi sebelumnya * 3. Fungsi tujuan optimasi jadwal pembersihan HEN merujuk pada peneli sebelumnya * 4. Nama perusahaan dan minyak mentah tidak disebutkan dalam laporan ini karena data bersifat rahasia. Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 5 Definisi : Suatu kumpulan dari HE dalam satu sistem Fungsi dari HEN adalah untuk memulihkan panas fluida sebelum masuk ke dalam kolom destilasi (CDU) Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 6 Teori : • Fouling merupakan pembentukan lapisan deposit pada HE yang mengakibatkan performance HE menurun. Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 7 • Perumusan masalah optimasi pembersihan HEN dirumuskan untuk menghemat penggunaan energi dan biaya pemeliharan semaksimal mungkin. • Perumusan fungsi tujuan dibagi dalam 2 katagori 1. Memaksimalkan pemulihan panas 2. Meminimalisir energi yang hilang ketika beroperasi Salah satu fungsi tujuan yang telah dirumuskan oleh peneliti sebelumnya tf Nc 0 j Obj {C E QF (t ) Cm (t ) C x (t )}dt Cc, j Keterangan: Nc Cc Q ,Cx = Biaya energi ekstra yang disebabkan fouling = Biaya pemeliharaan dan biaya energi yg hilang = Interval pembersihan HE dari 0 - TF = Biaya pembersihan Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 8 • Optimasi merupakan suatu tindakan yang mengakibatkan suatu perubahan ke arah yang labih baik dari pada sebelumnya. • Particle swarm optimization (PSO) ialah teknik komputasi evolusioner yang dikembangkan oleh Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995. merupakan sekumpulan partikel yang membentuk populasi sosial atau sering digambarkan dengan sekumpulan burung pada suatu populasi sosial. • Parameter PSO terdiri dari ukuran jumlah partikel, fungsi tujuan, Pbest, Gbest, faktor inersia, Posisi partikel dan Kecepatan Partikel x x x x x x x x x x x x x x x x xx xxx x Gambar 3 Ilustrasi Konsep PSO Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 9 Gambar 3 Flowchart metodologi peneltian Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 10 Persamaan perpindahan panas Q = Ua A F ΔTLM Keterangan : Q = Heat Duty (W) Ua = Nomor Penukar Panas A = Heat Transfer Area (m2) F = LMTD Correction Factor ΔTLM = Log Mean Temperature Difference (LMTD) (oC) Persamaan LMTD T LMTD h ,o Tc ,i Th ,i Tc ,o Th ,o Tc ,i ln T T c ,o h ,i Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 11 Persamaan koefesien perpindahan panas d o R f,i d 1 o Ua dihi di d d o ln o di 2k w R 1 f,o ho Keterangan : Rf,i = Resistansi Fouling bagian dalam Rf,o = Resistansi Fouling bagian luar hi = Koefisien perpindahan panas tube-side film ho = Koefisien perpindahan panas shell-side film Ua = Koefisien perpindahan panas keseluruhan kw = Konduktifitas panas dari dinding tube do = Diameter terluar dari tube di = Diameter dalam dari tube Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 12 Solusi model penukar panas yang diasumsikan dalam keadaan steady state Dengan nilai k1 dan k2 k1 mh c p , h mc c p ,c k2 UA mh c p , h Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 13 • Pemodelan fouling menggunakan persamaan sigmoidal boltzmann Gambar 5 kurva sigmoidal boltzman Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 14 • Penurunan tekanan aliran fluida dipengaruhi oleh ketebalan resistansi foulant dan laju aliran massa fluida Wp qp f Keterangan : q = Volme laju aliran fluida Wp = Besar usaha pompa bekerja Δpf = Penurunan tekanan saat kondisi kotor Δpc = Penurunan tekanan saat kondisi bersih (Datasheet) η = efesiensi pompa. Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 15 min J CE Qncl, t Qnwcl yn , t CCl , n , j (1 yn , t ) Cp WPn ,t ,t N E N tf n 1t 1 N E N c, n N E N tf n 1 J 1 n 1t 1 Nc, n Keterangan : CE = Biaya energi CCl = Biaya pembersihan Cp = Biaya dari pompa yang bekerja NE = Jumlah penukar panas dalam HEN Nc, n = Jumlah pembersihan HE untuk n tahun pada periode operasi yang diberikan Ntf = Jumlah hari (Waktu Horizon) = Perpindahan panas dalam n pada waktu t dalam kondisi bersih c = Perpindahan panas dalam n pada waktu t dengan jadwal pembersihan Wp = Kinerja pompa yang bertambah Y = Status dari masing-masing HE, 1 jika unit bekerja dan 0 jika unit tidak bekerja n = 1,2 … NE nomor penukar panas Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 16 Jumlah partikel yang digunakan untuk mengoptimasi jadwal pembersihan ditentukan berdasarkan hasil yang lebih baik. Dimensi dalam PSO digunakan untuk mewakili periode pembersihan dari masing – masing penukar panas. Nilai Bobot Inersia Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 17 Gambar 6 merupakan grafik dari hasil perhitungan fungsi tujuan (fitness) menggunakan 25 partikel dengan 100 iterasi. Nilai fitness merupakan jumlah biaya pemulihan energi, biaya pembersihan, dan biaya pompa bekerja. Kondisi konvergen didapatkan ketika nilai fitness berkisar 1.32 x 107 ketika iterasi ke 54. Gambar. 6 Grafik nilai fitness dari fungsi tujuan optimasi Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 18 Optimasi jadwal pembersihan jaringan penukar panas (HEN) dilakukan selama periode 44 bulan. Posisi terbaik keseluruhan partikel atau disebut dengan Gbest dari hasil optimasi jadwal pembersihan HEN direpresentasikan pada table 1 TABEL I Posisi Terbaik Keseluruhan Partikel (Gbest) E-01 E-02 E-03 E-04 E-05 E-06 E-07 E-08 E-09 E-10 E-11 16 24 28 9 5 9 28 5 9 5 24 TABEL II Interval Pembersihan masing – masing HE E-01 E-02 E-03 E-04 E-05 E-06 E-07 E-08 E-09 E-10 E-11 2 1 1 4 8 4 1 8 4 8 1 Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 19 Resistansi fouling setiap penukar panas memiliki nilai yang berbeda, hal ini disebabkan oleh kecepatan fluida dan suhu pada dinding atau film bervariasi. Dapat diketahui bahwa resistansi fouling tertinggi terjadi pada penukar panas E-05 sedangkan resistansi fouling terendah terjadi pada penukar panas E-10. Gambar. 9 Resistansi fouling penukar panas saat kondisi kotor Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 20 profil kinerja pompa setelah dilakukan optimasi pembersihan, kinerja pompa mendekati saat kondisi kinerja pompa dalam keadaan bersih tanpa adanya resistansi fouling. 45 40 Proses Pembersihan 35 Proses Pembersihan W pump (Wk) 30 25 20 15 10 5 0 1 101 201 301 401 501 601 701 801 901 1001 1101 1201 1301 Waktu (Hari) Kondisi Bersih Kondisi kotor Kondisi Jadwal Pembersihan Gambar. 10 Profil kinerja pompa di HE-01 setelah dilakukan optimasi jadwal pembersihan. Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 21 Perubahan profil koefesien perpindahan panas mengikuti jadwal pembersihan penukar panas. Penukar panas setelah dilakukan proses pembersihan diasumsikan kembali ke kondisi saat penukar panas dalam keadaaan bersih tanpa fouling. Proses Pembersihan Proses Pembersihan Gambar 4.8 Profil koefisien perpindahan panas HE-01 setelah dilakukan optimasi Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 22 Tingkat perpindahan panas atau heat duty dipengaruhi oleh koefesien perpindahan panas dan perubahan nilai log mean temperature difference (LMTD). Hasil perubahan heat duty untuk HE-01 direpresentasikan pada gambar 11. Grafik heat duty HE- 01 dalam kondisi kotor mengalami penurunan dari waktu ke waktu 90 Perpindahan Panas Keseluruhan (MW) 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 101 201 301 401 501 601 701 801 901 1001 1101 1201 1301 Waktu(Hari) Kondisi Bersih Kondisi Kotor Kondisi Dibawah jadwal pembersihan Gambar. 11 Heat duty dalam kondisi bersih, kotor, dan setelah di optimasi Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 23 Penghematan Ekonomi = ( RE (cs) - RE (f) ) - ( CC(cs) – CC(f) ) - ( PC(cs) – PC (f) ) Keterangan; RE = Energi yang dipulihkan CC = Biaya pembersihan PC = Biaya dari pompa yang bekerja cs = Kondisi cleaning schedule f = Kondisi kotor • Total Penghematan Ekonomi yang dicapai dalam tugas akhir ini adalah $ 1.236 juta dolar USD Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 24 TABEL III Perincian biaya energi yg dipulingkan, biaya pembersihan, dan biaya kinerja pompa Kondisi Recovered Energy ($) Cleaning cost ($) Pumping cost ($) Bersih 23.437.800 0 236.909 Kotor 18.570.433 0 596.365 Cleanning Schedul 21.138.727 1.478.400 449.504 Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 25 Perbandingan Optimasi jadwal pembersihan HEN menggunakan metode PSO dengan metode preventive maintenace No. Optimasi dengan PSO Preventive Maintenance 1. Cenderung digunakan untuk optimasi kinerja Cenderung digunakan untuk Reability 2. Jadwal perawatan tergantung dari prediksi dari pemodelan yang dibuat Jadwal perawatan tergantung dari umur dari peralatan 3. Jadwal perawatan tidak teratur, tergantung dari prediksi dari pemodalan yg dibuat Jadwal perwatan tertatur, tergantung dari umur peralatan tersebut disimpan Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 26 1. Pengoptimasian Jadwal pembersihan jaringan penukar panas dilakukan berdasarkan pemodelan HEN, Resistansi Fouling, dan perumusan fungsi tujuan 2. Jadwal pembersihan dari masing – masing HE setelah dilakukan optimasi menggunakan PSO dalam periode 44 bulan adalah HE-01(16), HE-02(24), HE-03(28), HE-04(9), HE-05(5), HE-06(9), HE-07(28), HE-08(5), HE-09(9), HE-10(5), HE-11(24). 3. Penghematan ekonomi yang dihasilkan selama 44 bulan setelah dilakukan optimasi adalah $ 1.236 juta dolar USD. Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 27 THANK YOU Here comes yourS-1 footer PROGRAM STUDI TEKNIK FISIKA ITS Page 28