MODEL BASED CONTROLLER DENGAN MENGGUNAKAN...

vii

MODEL BASED CONTROLLER DENGAN

MENGGUNAKAN INTERNAL MODEL CONTROL (IMC)

YANG DITUNING BERDASARKAN PERUBAHAN SET

POINT DAN DISTURBANCE PADA POWER PLANT

BERBASIS HYSYS

Nama Mahasiswa : Hendrik Elvian Gayuh Prasetya

NRP : 2410 100 051

Program Studi : S1 Teknik Fisika

Jurusan/Fakultas : Teknik Fisika FTI-ITS

Dosen Pembimbing : Totok Ruki Biyanto, Ph.D

Abstrak Waste heat steam generator (WHSG) merupakan sebuah sistem

pembangkit listrik yang memanfaatkan gas buang suatu proses di

industri. Dalam rangka merancang plant WHSG dibutuhkan parameter

kendali yang tepat untuk mempertahankan nilai kesetimbangan massa

dan kesetimbangan energi. Teknik pengendalian IMC-PID merupakan

salah satu metode yang sering diterapkan pada power plant yakni

dengan melakukan tunning terhadap perubahan set point. Pada

kenyataannya, tidak hanya tunning berdasarkan perubahan set point

saja yang dapat menghasilkan respon yang tepat, tetapi tunning

berdasarkan nilai disturbance juga tepat untuk digunakan. hal ini

dikarenakan tunning berdasarkan nilai disturbance dapat mengurangi

nilai gangguan yang langsung masuk pada keluaran sebuah proses.

Nilai tunning berdasarkan nilai set point yang diberikan yakni ±5%,

±10%, dan ±15% dari data desain yang digunakan, sedangkan untuk

tunning berdasarkan nilai disturbance yang digunakan yakni ±5% dari

nilai input yang digunakan sebagai parameter disturbance.

Berdasarkan respon pengendalian yang dihasilkan menunjukkan bahwa

metode tunning yang digunakan untuk mengendalikan disturbance

dalam penelitian ini, tidak tepat untuk diterapkan menggunakan metode

IMC-PID. Hal ini dikarenakan karakteristik respon yang dihasilkan

menunjukkan nilai yang kurang baik.

Kata kunci:

Waste Heat Stem Generator (WHSG), Tunning, Set Point, Disturbance,

IMC-PID

viii

Halaman ini sengaja dikosongkan

ix

MODEL BASED CONTROLLER WITH INTERNAL

MODEL CONTROL (IMC) TUNED BY SET POINT

CHANGES AND DISTURBANCE CHANGES ON POWER

PLANT BASED HYSYS

Name of Student : Hendrik Elvian Gayuh Prasetya

Number Of Registration : 2410 100 051

Major : Bachelor Degree of Engineering

Physics

Department/Faculty : Engineering Physics FTI-ITS

Supervisor : Totok Ruki Biyanto, Ph.D

Abstract

Waste heat steam generator (WHSG) is a power

generation system that utilizes exhaust gases in an industrial

process. In order to design WHSG plant proper control parameters

needed to maintain the value of the mass balance and energy

balance. The technique of IMC-PID control is one method that is

often applied to the power plant by tunning to change the set point.

In fact, not only by changes in set point tunning that only produce

a proper response, but tunning based on disturbance value also

appropriate for used. This is because tunning based on disturbance

value can reduce the disturbance values directly into the process

output. The tunning values based on set point is given by value ±

5%, ± 10% and ± 15% of design data used, while for tunning based

on disturbance that used ± 5% the inputs value which used as a

parameter disturbance. Based on the result of control response

shows that tunning method used to control the disturbance in this

study, are not appropriate to be applied using the IMC-PID

method. This explanation because characteristics of resulting

response shows that poor value.

Keywords: Waste Heat Stem Generator (WHSG), Tunning, Set Point, Disturbance,

IMC-PID

x

This page intentionally left blank

7

BAB II

DASAR TEORI

Pada bab ini berisi teori dasar tentang hal-hal yang berkaitan dengan judul, sehingga nantinya dapat membantu pola berpikir dalam menyelesaikan permasalahan yang terdapat di dalam penulisan. Dasar teori tersebut didapatkan melalui referensi text book, manual book, jurnal ilmiah yang telah dipublikasikan. Adapun dasar teori akan dijelaskan secara berurutan dengan urutan sebagai berikut. :

Waste Heat Steam Generator (WHSG) Heat Exchanger Turbin Steam Drum IMC (Internal Model Control) Pendekatan Matematis FOPDT Analisa Performansi Pengendalian

2.1 Waste Heat Steam Generator (WHSG)

Waste heat steam generation merupakan sebuah sistem pembangkit listrik yang memanfaatkan gas buang yang masih memiliki nilai kalor yang tinggi (Umamaheswari, 2013). Didalam sistem pembangkit listrik jenis ini, terdapat dua macam nilai input yang digunakan, yakni aliran gas buang yang masih memiliki nilai kalor yang tinggi dan air yang digunakan sebagai suplai uap yang dihasilkan untuk memutarkan turbin. Akan tetapi dalam perancangan sistem pembangkit waste heat steam generator ini diperlukan biaya yang cukup mahal, oleh karena biaya perancangan sistem ini terlalu mahal, maka dalam perancangan Waste Heat Steam Generator (WHSG) harus dilakukan sistem simulasi pemodelan terlebih dahulu untuk mengetahui performansi sistem (Biyanto,2013). Didalam simulasi model plant ini diperlukan sistem pengendalian yang tepat untuk menghasilkan nilai performansi yang sesuai. Untuk melakukan pengendalian yang tepat pada desain plant WHSG ini, langkah yang harus diketahui adalah menentukan parameter atau unit

8

operasi yang akan digunakan. Jenis unit operasi yang digunakan pada WHSG ini terdapat tiga macam unit operasi, yakni heat exchanger, steam drum, dan turbin yang dapat dilihat pada gambar 2.1.

Gambar 2.1 Process Flow Diagram Waste Heat Steam Generator (Hatchman, 1991)

Berdarkan Gambar 2.1 dapat diketahui bahwa unit operasi yang digunakan untuk mendesain waste heat steam generator ini yakni heat exchanger, steam drum, dan turbin. Pada unit operasi heat exchanger yang digunakan pada desain sistem pembangkit ini berjumlah tiga unit operasi, yakni economizer, evaporator, dan superheater. Sedangkan pada unit operasi steam drum dan turbin hanya memiliki satu unit operasi.

Didalam desain HRSG (heat recovery steam generator), bagian yang paling penting untuk diamati adalah nilai kesetimbangan energi yang terjadi pada masing – masing unit operasi. Penentuan proses perpindahan panas yang terjadi pada sisi shell dan sisi tube pada heat exchanger merupakan bagian

9

unit operasi yang paling menentukan nilai kesetimbangan masa pada plant HRSG. Oleh karena itu ada tiga element heat exchanger yang diguanakan, yakni evaporator, superheater, dan economizer yang mempunyai fungsi yang berbeda – beda (Robles, 2005). Evaporator

Evaporator merupakan unit operasi yang berfungsi untuk mengubah fasa cairan (liquid) menjadi fasa uap (vapor), sehingga dengan kata lain evaporator juga dapat disebut dengan alat yang mampu mengubah suatu aliran bertekanan dan bertemperatur rendah menjadi tinggi. Prinsip kerja dari evaporator ini menggunakan prinsip kerja alat penukar panas (heat exchanger) yang memiliki dua fungsi dasar, yakni yang pertama adalah untuk menukarkan panas dan yang kedua yakni untuk memisahkan fluida dalam bentuk cairan menjadi uap..

Gambar 2.2 Perpindahan panas pada evaporator (Campos,

2001)

10

Perhitungan kesetimbangan massa pada unit operasi evaporator digunakan untuk mengetahui keseluruhan kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi pada setiap aliran yang ada dalam evaporator. Persamaan dibawah ini merupakan model matematis dari evaporator :

= - - (2.1)

= - (2.2)

(2.3) Model matematis diatas digunakan untuk memperhitungkan nilai kesetimbangan massa ketika input yang digunakan dalam evaporator berupa cairan. Qb, Qd, dan Qp yang masing – masing merupakan laju perpindahan panas dari bubbles ke fase cairan, dari inlet gas ke cairan inlet evaporator, dan dari fase cairan ke lingkungan disekitar dinding evaporator. Dengan menggunakan persamaan (2.4) dan persamaan (2.5) maka dapat ditulis dalam persamaan dibawah ini :

= + (2.4)

Dengan menggunakan asumsi bahwa kalor spesifik rata – rata dari fase cairan kontan, maka Co = C, dan menggunakan persamaan (a) dan persamaan (c), maka didapatkan persamaan berikut ini :

= - (2.5)

Persamaan (2.5) diatas menunjukkan nilai perhitungan

kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi yang ada didalam unit operasi evaporator antara fasa cairan dan fasa gas yang digunakan sebagai input unit operasi tersebut.

11

Superheater

Superheater merupakan sebuah alat yang berfungsi sebagai sistem pemanas lanjut. Alat ini digunakan untuk mengubah kondisi saturated steam menjadi kondisi super heated steam yang selanjutnya akan digunakan untuk tenaga pendorong pada turbin (Wahlberg,2011). Dalam pembangkit listrik, untuk memutar turbin dibutuhkan uap yang sifatnya kering yang dikenal sebagai “superheating steam”. Hal ini disebabkan apabila uap mengandung butir-butir air akan merusak sudu-sudu turbin. Untuk membuat uap kering, maka uap jenuh dimasukkan kedalam unit operasi superheater. Dengan pemakaian pemanas lanjut, uap basah ketel uap turbin akan dikeringkan, sehingga akan meningkatkan kualitas dan memberikan kerja pada turbin uap yang lebih baik.

Superheater terdiri dari tiga macam tahapan, yang pertama adalah stage tinggi, yang kedua adalah stage sedang, dan yang ketiga adalah stage rendah, yang ditempatkan pada flue gas yang condong ke belakang cyclone separator (Teir, 2002). Aliran proses yang ada didalam unit operasi superheater ini adalah steam saturated dari steam drum dimasukkan ke inlet header superheater dengan sambungan, kemudian ke superheater temperatur yang lebih rendah, selanjutnya ke desuperheater setelah dipanaskan, dan akhirnya masuk ke outlet header superheater temperatur tinggi dengan pipa, setelah temperaturnya disesuaikan. Steam superheated ini kemudian disalurkan ke main steam header yang digunakan untuk menggerakkan turbine.

Pada umumnya unit operasi superheater mempunyai tiga tahapan fungsi digunakan pada jenis boiler besar yang banyak digunakan diberbagai macam industri (Teir, 2002). Oleh karena pada unit operasi ini memiliki tahapan fungsi, maka nilai perhitungan yang digunakan untuk menentukan nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi merupakan hal terpenting yang perlu diamati untuk mengetahui nilai performansi yang akan dihasilkan. Persamaan dibawah ini merupakan perhitungan nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi di dalam berbagai tahapan yang ada pada unit operasi superheater.

12

(2.6)

dimana = laju aliran massa uap sebelum tahap pertama pada

superheater [kg/s]. = entalphi spesific uap setelah tahap pertama pada

superheater [kJ/kg]. = entalphi spesific uap sebelum tahap pertama pada

superheater [kJ/kg].

Persamaan model matematika yang terdapat pada unit operasi superheater tahap kedua ini, nilai panas akan ditambahkan untuk proses pertukaran energi sehingga perhitungan dapat ditampilkan pada persamaan dibawah ini : (2.7) dimana : = laju aliran massa uap sebelum tahap kedua pada

superheater [kg/s]. = entalphi spesific uap setelah tahap kedua pada

superheater [kJ/kg]. = entalphi spesific uap sebelum tahap kedua pada

superheater [kJ/kg]. Persamaan model matematika yang terdapat pada unit operasi superheater tahap ketiga ini, nilai panas akan ditambahkan untuk proses pertukaran energi sehingga perhitungan dapat ditampilkan pada persamaan dibawah ini : (2.8)

13

dimana : = laju aliran massa uap sebelum tahap ketiga pada

superheater [kg/s]. = entalphi spesific uap setelah tahap ketiga pada

superheater [kJ/kg]. = entalphi spesific uap sebelum tahap ketiga pada

superheater [kJ/kg]. Economizer

Economizer merupakan salah satu unit operasi berupa pemanas yang digunakan sebagai media pemanasan awal air yang digunakan sebagai umpan baru sebelum masuk ke dalam ketel. Economizer terdiri dari pipa-pipa air yang ditempatkan pada lintasan gas asap sebelum meninggalkan ketel (Wahlberg,2011). Gas asap yang akan melewati cerobong temperaturnya masih cukup tinggi sehingga akan menyebabkan nilai kerugian panas yang besar bila gas asap tersebut langsung dibuang melewati cerobong. Oleh karena itu, gas asap yang masih panas ini yang akan dimanfaatkan untuk memanaskan air untuk mengisi ketel. Adapun keuntungan menggunakan economizer antara lain adalah untuk menghemat bahan bakar sehingga biaya operasional lebih murah, karena air yang digunakan masuk ke dalam ketel sudah dalam keadaan panas serta dapat memperbesar efisiensi ketel karena memperkecil kerugian panas yang dialami ketel uap. Unit operasi economizer memiliki dua macam nilai pendekatan model yang penting diterapkan, pendekatan pertama adalah pertimbangan pemilihan area terhadap nilai koefisien perpindahan panas yang telah diberikan, dan pendekatan yang kedua adalah dimensi yang digunakan pada economizer tersebut (Teir, 2002). Pada pendekatan yang pertama diberikan dengan pertimbangan luas dan koefisien perpindahan panas sebagai salah satu parameter input yang tidak memperhitungkan nilai fouling rate yang menyebabkan kinerja dari economizer ini berkurang. Sedangkan pada pendekatan kedua, model economizer yang digunakan akan menggunakan perhitungan produk dari nilai koefisien perpindahan panas terhadap luas economizer yang telah

14

diberikan. UA yang memenuhi syarat untuk parameter economizer dapat ditentukan dengan persamaan dibawah ini :

) (2.9)

Pada dasarnya unit operasi economizer dirancang untuk

memanaskan air, akan tetapi perancangan unit operasi ini juga dirancang sebagai tempat pendidihan air. Jika proses pendidihan terjadi pada economizer, maka laju aliran output yang dihasilkan akan berisi fraksi uap. Jika volume economizer mengandung uap, tingkat level yang akan didalam economizer akan berkurang dan ini akan mempengaruhi nilai perpindahan panas. Steam memiliki nilai U lebih rendah dari air dan oleh karena itu panas yang ditransfer dari gas buang uap akan lebih kecil dari dari gas buang ke air. Perhatikan bahwa proses pendidihan pada unit operasi economizer akan memberikan UA yang kurang akurat karena ketergantungan antara nilai U yang terdapat pada fasa liquid (Wahlberg,2011).

Gambar 2.3 Desain economizer (Atabani, 2013)

15

Selain faktor nilai UA, suatu respon yang optimum dapat diperoleh dengan menggunakan perancangan berdasarkan geometri economizer (Incropera, 2005). Adapun faktor yang mempengaruhi kinerja economizer sebagai berikut: a. Diameter luar tubing, yaitu besarnya diameter tube yang

digunakan dalam menyusun economizer. Semakin besar diameter tube akan mengakibatkan efektifitas perpindahan panas semakin berkurang.

b. Transversal spacing, yaitu menyatakan jarak antar tube sejajar ke arah lebar economizer. Semakin lebar jarak antar tube mengakibatkan proses induksi panas dalam economizer semakin berkurang, sehingga efektifitas perpindahan panas menurun.

c. Kerapatan fin, yaitu banyaknya fin tiap inci yang dapat disusun untuk menggabungkan beberapa tube dalam economizer. Semakin banyak fin yang tersusun akan mengakibatkan perpindahan panas tidak efektif karena jarak antar tube yang semakin jauh.

2.2 Heat Exchanger

Heat Exchanger merupakan alat perpindahan panas yang digunakan sebagai media perpindahan panas yang terjadi karena adanya perbedaan temperatur dari dua jenis fluida yang saling mengalir namun tidak tercampur (Smedsrud, 2007). Sebagian besar dari industri – industri yang berkaitan dengan pemrosesan selalu menggunakan unit operasi ini, sehingga dalam aplikasinya unit operasi ini mempunyai peran penting dalam suatu proses di industri. Salah satu tipe dari unit operasi heat exchanger yang sering digunakan di berbagai industri proses adalah heat exchanger tipe shell and tube. Hal ini dikarenakan, pada unit operasi ini terdiri dari sebuah shell silindris di bagian luar dan sejumlah tube (tube bundle) di bagian dalam, dimana temperatur aliran fluida didalam tube bundle berbeda dengan aliran fluida di luar tube, sehingga didapatkan terjadinya perpindahan panas antara aliran fluida didalam tube dan diluar tube (García, 2010).

16

Pemilihan unit operasi heat exchanger yang tepat akan menghemat biaya operasional yang dikeluarkan oleh industri proses. Dengan unit operasi yang baru pada unit operasi heat exchanger ini, maka permukaan logam dari pipa – pipa pemanas masih dalam keadaan bersih. Namun demikian, apabila unit operasi ini telah lama digunakan untuk beroperasi maka didapatkan lapisan kotoran atau kerak pada permukaan pipa. Tebal tipisnya lapisan kotoran tergantung dari jenis fluida yang digunakan. Dengan adanya lapisan pengokor tersebut akan mengurangi koefisien perpindahan panas. Harga koefisien perpindahan panas untuk suatu alat penukar panas selalu mengalami perubahan selama beroperasi.

Gambar 2.4 Penampang heat exchanger jenis shell and tube (García, 2010)

Dalam proses perancangan unit operasi heat exchanger jenis shell and tube bertujuan untuk menentukan dimensi dan geometri alat tersebut sesuai dengan spesifikasi bahan dan proses yang telah ditentukan (Smedsrud, 2007). Prosesnya terdiri dari beberapa tahap, di mana yang pertama biasanya adalah pendefinisian aliran fluida kerja yang akan dilewatkan pada bagian shell and tube. Pada tahap yang kedua dilakukan pemilihan dimensi dan geometri shell and tubenya, seperti diameter shell minimum dan maksimum ukuran dan bahan pipa serta susunan dan tata letaknya, sesuai standar yang ada. Tahap

17

selanjutnya adalah menetapkan harga maksimum yang diijinkan bagi bagi kerugian tekanan di sisi shell maupun di sisi pipa, serta menetapkan type dan ukuran buffle. Setelah itu proses tersebut dilalui maka kita sampai kepada perhitungan perancangan yang akan memprediksi parameter performance seperti luas permukaan perpindahan panas dan kerugian tekanan baik di sisi shell maupun di sisi tube. Pada akhir perhitungan, apabila diperoleh harga yang tidak sesuai dengan yang telah ditetapkan sebelumnya maka prosesnya harus diulangi dengan cara memodifikasi variabel tertentu. Bagi sebuah alat penukar panas, kemampuan dalam mempertukarkan energi dalam bentuk panasnya dapat dinyatakan dengan persamaan : ΔTLM (2.10) Dimana : Q = Laju pertukaran energi kalor atau beban termal yang

diterapkan didalam penukar kalor. A = Luas permukaan perpindahan panas total. ΔTLM = Beda temperatur rata-rata logaritmik bagi kedua fluida

kerja yang mengalir di dalam alat tersebut. Energi panas yang dilepaskan oleh aliran fluida panas yang masuk kadalam bagian shell dapat ditulis dengan menggunakan persamaan di bawah ini: (2.11) Sehingga (2.12) dimana : Qhot = Laju energi panas yang dilepaskan oleh aliran fluida

panas (W).

18

= Laju aliran massa fluida panas (kg/s). = Konstanta panas fluida panas pada tekanan konstan

(J/kg.K). = Temperatur aliran fluida panas masuk pada alat penukar

kalor (K). = Temperatur aliran fluida panas keluar pada alat penukar

kalor (K). Setelah mendapatkan nilai Qhot maka nilai Qcold atau energi panas yang diterima oleh aliran fluida dingin yang masuk kadalam bagian tube dapat dihitung. Dalam pembahasan sistem kontrol pada Heat Exchanger, terdapat dua hal yang perlu diperhatikan yaitu variabel yang akan dikontrol dan variabel yang akan diubah-ubah dalam rangka menjaga agar variabel yang dikontrol sesuai dengan masukan. Berdasarkan prinsip kerja Heat Exchanger yang paling efektif adalah mengambil fluksi panas (jumlah panas yang berpindah antara dua fluida) sebagai variabel yang dikontrol, akan tetapi ini tidak mungkin dilakukan mengingat dalam praktiknya fluksi panas tersebut sulit diukur. Oleh karena itu yang paling mungkin adalah dengan mengontrol temperatur salah satu fluida yang keluar dari heat hxchanger. Sedangkan untuk variabel manipulasi terdapat beberapa pilihan diantaranya yaitu aliran fluida panas yang masuk, aliran fluida dingin yang masuk, aliran fluida panas yang keluar ataupun aliran fluida dingin yang keluar (Ekasari, 2014). Untuk energy balance pada heat exchanger dapat dituliskan:

= – + ( ) (2.13)

dimana adalah laju perubahan terhadap waktu dari energi didalam sistem, adalah energi flow yang masuk, adalah energi flow yang keluar pada sistem dan Q(t) adalah heat transfer dari sistem. Sedangkan persamaan energy dapat dituliskan pada persamaan 2.14 dan 2.15

19

= ( − ) (2.14)

= ( ( )− ) (2.15)

Dimana, adalah flow yang masuk ke dalam Heat Exchanger, adalah temperatur input fluida, ( ) adalah temperatur fluida output, dan adalah temperatur referensi. Dari penurunan rumus diatas, didapatkan rumus perpindahan panas pada tube and shell sebagai berikut: Shell

= , − , + (2.16)

Tube

= t t t, − t t t, – (2.17)

2.3 Turbin

Turbin merupakan sebuah alat yang menghasilkan energi listrik dengan cara memutarkan sudu – sudunya. Sudu pada turbin dapat berputar akibat adanya uap super heated yang dihasilkan oleh boiler. Turbin memiliki dua bagian operasional penting yang digunakan untuk menghasilkan energi listrik, yakni rotor dan stator (Chaibakhsh, 2008). Pada bagian pertama adalah bagian turbin yang berputar dinamai rotor atau roda turbin, sedangkan pada bagian kedua adalah bagian yang tidak berputar dinamai stator atau rumah turbin.

Pada dasarnya, jenis turbin yang digunakan dalam sistem pembangkit merupakan jenis turbin dengan rangkaian yang kompleks. Oleh karena itu, nilai perilaku turbin berdasarkan fungsinya dapat dimodelkan kedalam beberapa jenis subsistem dengan menggunakan nilai perhitungan kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi yang merupakan bagian dari termodinamika (Chaibakhsh, 2008). Pada sistem dinamis diwakili oleh sejumlah model yang sama untuk setiap sub bagian turbin. Ada banyak model dinamis untuk masing-masing komponen, yaitu hubungan empiris sederhana yang memiliki nilai efisiensi yang tinggi akan menghasilkan energi listrik yang lebih optimal

20

dibanding dengan penggunaan turbin dengan efisiensi yang rendah. Sedangkan pemilihan akan jumlah sudu juga mempengaruhi banyaknya energi listrik yang dihasilkan. Gambar 2.5 Konfigurasi steam turbin pada sistem

pembangkit (Doosan Heavy Industries and Constrantion)

Proses validasi antara variabel sistem yang dihasilkan terhadap sejumlah parameter dapat menggunakan pendekatan real respone yang dihasilkan. Selain itu, nilai pendekatan optimasi diperlukan untuk mengetahui model turbin yang dapat menghasilkan respon yang optimal. Salah satu cara untuk melakukan pendekatan optimasi ini didasarkan pada metode yang dilakukan untuk mengestimasi parameter yang tidak diketahui dari model dengan struktur yang lebih kompleks berdasarkan data eksperimen. Jenis turbin yang biasanya digunakan dalam sistem pembangkit yakni jenis turbin high pressure. Hal ini dikarenakan pada sistem pembangkit tekanan yang digunakan untuk memutar sudu – sudu turbin yakni tekanan tinggi. Proses yang ada didalam turbin high pressure ini adalah tekanan tinggi pada uap akan masuk turbin melalui bagian nozzle yang dirancang untuk

21

meningkatkan kecepatannya. Penurunan tekanan yang dihasilkan oleh nozzle inlet turbin akan membatasi aliran massa melalui turbin. Hubungan antara aliran massa dan penurunan tekanan pada turbin HP dikembangkan oleh Stodola pada tahun 1927 (Chaibakhsh, 2008). Hubungan ini kemudian dimodifikasi untuk menyertakan pengaruh suhu inlet sebagai berikut:

(2.18)

dimana K adalah konstanta yang diperoleh berdasarkan data yang diambil dari respon turbin. Oleh karena itu, k didefinisikan sebagai berikut:

λ =

(2.19)

Untuk mengembangkan model dinamis turbin HP maka setiap parameter dari setiap bagian misalkan, tekanan, laju aliran massa dan suhu uap pada input dan output harus dipertimbangkan. Hubungan input dan output untuk tekanan uap dan laju aliran uap didefinisikan dalam pembahasan diatas. Suhu uap yang terdapat pada output turbin dapat diasumsikan dalam hal tekanan uap masuk dan suhu. Dengan asumsi bahwa ekspansi uap di HP-turbin adalah proses adiabatis dan isentropik. Untuk memperkirakan suhu uap pada debit turbin HP dengan menggunakan yang ideal hubungan suhu tekanan gas sebagai berikut :

(2.20)

Dimana nilai k = adalah polytropic expansion factor. (2.21)

22

2.4 Steam Drum

Steam drum merupakan unit operasi yang berfungsi sebagai media penampung air dalam kapasitas yang besar. Selain itu, steam drum juga mampu memisahkan fluida antara fase gas dan fase cair setelah pemanasan yang terjadi di dalam boiler (Verma, 2013). Kualitas uap yang akan digunakan untuk memutarkan turbin sangat dipengaruhi oleh produk yang dihasilkan oleh unit operasi ini. Sehingga dalam praktiknya unit operasi steam drum ini harus dikendalikan untuk menjaga nilai set point yang akan diinginkan. Pada pengendalian ketinggian air pada steam drum boiler ini, ketinggian air dipertahankan pada ketinggian NWL (Normal Water Level) atau setpoint. Dan temperatur uap juga dipertahankan pada nilai setting yang diinginkan. Apabila terjadi suatu gangguan pada salah satu variabel tersebut maka proses akan terganggu. Model matematika dari steam drum boiler dibentuk oleh dua variabel yaitu ketinggian air dan temperatur uap.

Model matematis yang digunakan dalam desain unit operasi steam drum ini menggunakan persamaan kesetimbangan massa (hukum kontinuitas), yang semua parameter ini menggunakan pertimbangan massa input dan massa output dari bagian steam drum (Stephanopoulos, 1984). Adapun model matematis yang digunakan dapat dilihat pada persamaan dibawah ini

(2.22)

dimana :

= Laju perubahan massa liquid didalam steam drum

= Laju perubahan massa vapor didalam steam drum

23

= Laju perubahan massa blowdown didalam steam

drum = Laju massa water input = Laju massa vapor output = Laju massa blowdown output Persamaan matematis 2.2 digunakan untuk mengetahui nilai kesetimbangan massa yang ada didalam unit operasi steam drum. Pada dasarnya nilai kesetimbangan massa didalam unit operasi ini akan tercipta apabila variabel input yang digunakan harus sama dengan variabel output yang dihasilkan. Didalam unit operasi steam drum, variabel output yang dihasilkan yakni nilai steam yang digunakan sebagai pemutar turbin dan nilai blowdown yang akan digunakan sebagai masukan dari evaporator. Kedua variabel output tersebut saling mempengaruhi satu sama lainnya, kenaikan level akan berpengaruh terhadap tekanan steam yang dihasilkan. Oleh karena itu, kedua variabel output tersebut harus dikendalikan agar tercipta nilai kesetimbangan massa didalam steam drum. Jenis sistem pengendalian utama yang digunakan pada steam drum, yakni teknik pengendalian level. Hal ini dikarenakan level didalam steam drum harus dijaga dalam kondisi tertentu. Apabila level didalam steam drum tidak dikendalikan pada level tertentu, maka akan terjadi trip, yakni menurunnya kualitas uap yang digunakan sebagai pemutar turbin. Oleh karena itu, sistem pengendalian yang tepat digunakan untuk mengendalikan steam drum yakni harus mempertimbangkan nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan yang ditunjukkan dalam persamaan dibawah ini : (2.23) (2.24) dimana : = Kalor yang memasuki steam drum

24

= Kalor uap yang dihasilkan dari steam drum = Kalor blowdown yang dihasilkan dari steam drum = Massa yang memasuki steam drum = Massa uap yang dihasilkan dari steam drum = Massa blowdown yang dihasilkan dari steam drum = Kalor jenis = Perubahan suhu Persamaan 2.23 dan persamaan 2.24 dapat dijelaskan pada gambar 2.6 dibawah ini :

Gambar 2.6 Kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi didalam steam drum

Berdasarkan persamaan 2.23 dan persamaan 2.24 diketahui bahwa laju kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi didalam unit operasi steam drum harus dijaga. Kalor yang memasuki steam drum harus sama dengan jumlah kalor yang meninggalkan steam drum. Begitu pula dengan massa yang memasuki steam drum harus sama dengan jumlah massa yang meninggalkan unit operasi ini pula. Nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi ini jika tidak tercapai, maka kualitas

25

steam yang dihasilkan akan menurun. Oleh karena itu, level didalam unit operasi steam drum harus dijaga pada nilai 50%. Jika level didalam unit operasi ini melebihi angka 50% maka kualitas uap yang akan dihasilkan masih mengandung sejumlah air, dan hal ini akan menyebabkan kerusakan pada turbin. Namun sebaliknya, jika level didalam steam drum kurang dari 50% maka level didalam steam drum semakin lama semakin berkurang. Kondisi ini sesuai dengan persamaan 2.24 yang mengatakan bahwa jika yang diberikan selalu tetap, maka seharusnya jumlah dari dan haruslah sama dengan jumlah yang telah diberikan. Pada kondisi tertentu jumlah yang dihasilkan lebih besar dari yang dihasilkan, hal ini dikarenakan kondisi fraksi stream yang digunakan banyak mengandung uap air, sehingga pemisahan yang terjadi didalam unit operasi steam drum banyak yang menghasilkan uap daripada air (blowdown). Oleh karena itu akan mengakibatkan jumlah level didalam steam drum semakin lama semakin menurun. Terdapat tiga tipe level control system pada steam drum, yaitu single-element, two-element dan three-element level controls (Rajkumar, 2013). Single element control digunakan untuk mengendalikan level air pada steam drum. Sedangkan two element control digunakan untuk mengendalikan level dan tekanan pada steam drum. Pada dasarkan sigle element maupun two element control sulit mempertahankan nilai heat and mass balanced pada steam drum, sehingga pada penelitian ini yang akan dibahas adalah three-element level control, yang sesuai untuk aplikasi power system dimana perubahan bebannya tinggi, terus-menerus dan tidak dapat diprediksi. Three controll element merupakan jenis strategy control yang tepat untuk diterapkan pada unit operasi steam drum, hal ini dikarenakan dengan pemasangan starategy control ini mampu mempertahankan nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan energi pada unit operasi steam drum. Pada Gambar 2.7 dibawah ini menunjukkan arsitektur pemasangan strategy control three control element pada sistem pengendalian di steam drum.

26

Gambar 2.7 Three control element Pada Steam Drum

Proses yang ada didalam unit operasi steam drum adalah pada saat pendidihan air dalam steam drum, steam menghasilkan produk berupa steam bubbles yang terbentuk diantara penghubung steam/water level. Steam bubbles tersebut memiliki volume dan karenanya dapat memunculkan kekeliruan mengenai water level yang sebenarnya di dalam drum. Pengaruh lainnya yang terjadi adalah perubahan pressure dalam drum. Karena steam bubbles ditekan oleh pressure (jika perubahan pressure akibat dari steam demands), pada kondisi masing-masing steam bubbles akan mengembang atau menyusut terhadap perubahan pressure tersebut. Steam demand yang tinggi akan mengakibatkan pressure di dalam steam drum menurun, akibatnya steam bubbles akan mengembang untuk menampilkan water level tinggi padahal sebenarnya tidak (low). Fiksi dari tingginya water level ini meyebabkan feedwater input untuk shut down, padahal pada saat tersebut suplai air justru sangat dibutuhkan. Peningkatan water level hasil dari penurunan pressure disebut ‘swell’, dan sebaliknya penurunan water level yang disebabkan oleh peningkatan pressure disebut ‘shrink’ (Lawrence, 2013).Oleh karena itu, penggunaan three-element control pada steam drum sangat

27

berguna untuk aplikasi umum pada industri dan perangkat suatu proses di industri untuk menghindari timbulnya swell dan shrink. 2.5 IMC (Internal Model Control)

Algoritma kontrol berbasis model merupakan salah satu perkembangan yang signifikan terus terjadi pada beberapa tahun terakhir. Contoh perkembangan algoritma berbasis kontrol yang sedang berkembang saat ini adalah Internal Model Control (IMC). IMC mengembangkan alternatif algoritma kontrol yang memanfaatkan inverse dari model proses dengan mempunyai satu parameter tunning yaitu filter factor (λ) (Morari, 1986). Tidak hanya digunakan untuk algoritma kontrol saja, akan tetapi IMC juga seringkali digunakan sebagai alternatif metode tunning untuk pengendalian konvensional Proportional-Integral-Derivative (PID) yang saat ini banyak digunakan di berbagai macam industri. Dengan melakukan tunning terhadap filter factor (λ) maka akan didapatkan harga Kc, Ti, dan Td pada pengendali PID. Internal Model control (IMC) dapat diaplikasikan sebagai salah satu metode pengendalian pada power system yang mampu mengendalikan nilai gangguan (disturbance).

Internal model control (IMC) merupakan metode kontrol yang bergantung pada prinsip internal model, yang menyatakan bahwa pengendalian dapat dicapai hanya jika sistem kontrol mempertimbangkan segala jenis faktor, baik secara implisit maupun eksplisit yang merupakan beberapa kumpulan dari proses yang akan dikendalikan. Untuk mencapai nilai yang diharapkan diperlukan metode tunning yang tepat untuk diberikan kepada controller. Pada umumnya terdapat dua macam metode tunning yang tepat untuk diberikan, yakni tunning berdasarkan nilai perubahan set point dan berdasarkan nilai perubahan disturbance. Pada teknik pengendalian internal model control ini dapat digunakan untuk mengendalikan nilai disturbance yang langsung masuk kedalam proses, bahkan metode tunning ini mampu digunakan untuk mengendalikan nilai set point pada plant yang akan dikendalikan. Gambar 2.8 dibawah ini merupakan sistem blok diagram pengendalian berdasarkan nilai perubahan set point

28

Gambar 2.8 Blok diagram sistem pengendalian berdasarkan perubahan nilai set point (Ogata, 1997).

Gambar 2.8 merupakan gambar blok diagram sistem pengendalian berdasarkan perubahan nilai set point. Dimana nilai perubahan set point telah ditentukan terlebih dahulu dan digunakan sebagai variabel input. Sedangkan controller berfungsi sebagai sistem kendali terhadap respon yang dihasilkan. Gambar 2.9 dibawah ini merupakan sistem blok diagram pengendalian berdasarkan nilai perubahan disturbance.

Gambar 2.9 Blok diagram sistem pengendalian berdasarkan

perubahan nilai disturbance (Ogata, 1997).

29

Gambar 2.9 merupakan gambar blok diagram sistem pengendalian berdasarkan perubahan nilai disturbance. Dapat diketahui bahwa nilai disturbance langsung masuk kedalam plant, hal ini akan mengakibatkan respon yang dihasilkan tidak sesuai dengan yang diinginkan. Oleh karena itu, ketika terjadi perubahan nilai disturbance yang langsung masuk kedalam plant, maka controllerlah yang mengatur agar respon yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.

Secara khusus, skema kontrol yang telah dikembangkan berdasarkan model yang tepat ini akan membuat sebuah sistem kontrol yang sempurna. Dasar dari desain IMC adalah model dari suatu proses yang dapat digambarkan seperti diagram blok pada gambar berikut :

Gambar 2.10 Diagram blok internal model control (Morari, 1986).

30

Gambar 2.12 Struktur Internal Model Control ekuivalen dengan kontrol konvensional (Morari, 1986).

Pada Gambar 2.12 diatas menunjukkan bahwa Gc dan Gi memiliki sebuah hubungan untuk melakukan proses kontrol. Adapun hubungan Hubungan antara Gc dan Gi ditunjukkan pada persamaan : (2.25) Struktur yang ditunjukkan pada gambar diagram blok IMC, menunjukkan bahwa :

+

[ R - (2.26)

Jika model yang digunakan tepat sama dengan proses ( =

G), maka hanya sinyal yang masuk kedalam summing junction 1 pada gambar diagram blok IMC. Ketika tidak menghasilkan proses ataupun oleh fungsi transfer pada loop forward, maka bukan merupakan sinyal feedback tetapi merupakan sinyal bebas yang ekuivalen dengan R dan menghasilkan keluaran C. Pada kenyataannya, tidak ada feedback ketika G = dan akan menghasilkan sistem open-loop. Gambar dibawah ini merupakan gambar struktur internal model control ketika model input sama dengan proses, sehingga dapat ditunjukkan pada gambar berikut :

31

Gambar 2.13 Struktur Internal Model Control ketika model sama dengan proses (Morari, 1986).

Pada gambar stabilitas dari sistem pengendalian

bergantung hanya pada dan . Jika dan stabil, maka sistem pengendalian juga akan stabil. Idealnya, jika hanya terjadi perubahan set point ( dapat dilihat dari gambar diatas bahwa ), maka :

= 1 (2.27)

= 1/ (2.28)

Untuk kasus perubahan gangguan load U1, dimana R = 0

dan harga keluaran C stabil, maka akan juga menghasilkan persamaan yang sama dengan persamaan 2.3 dan 2.4. Dari uraian diatas, dapat diketahui keuntungan yang didapatkan apabila menggunakan IMC adalah dengan IMC akan didapatkan pengendalian yang cukup robust untuk gangguan load dan set point karena harga fungsi transfer pada model sama dengan harga fungsi transfer pada model sama dengan harga fungsi transfer untuk proses, selain itu dengan IMC, hanya dibutuhkan 1 (satu) parameter pengendali yaitu filter factor (λ).

2.6 Direct Sintesis

Direct sintesis merupakan salah satu metode yang tepat digunakan untuk mengendalikan disturbance, dimana pengendali

32

PI/PID dari sistem multiloop dirancang berdasarkan pada fungsi transfer dari closed-loop yang diinginkan. Analisa hasil dari ketentuan desain ini meliputi relative gain array (RGA) yang bergantung pada jenis nilai frekuensi tertentu yang akan menghasilkan informasi interaksi dinamik. Hal tersebut sangat berguna pada penentuan parameter pengendali berupa nilai Kc, Ti, dan Td (Vu dan Lee, 2008). Langkah awal pada proses tuning ini yakni menentukan proses yang akan dikendalikan yang meliputi penentuan nilai proses variabel yang akan dikendalikan. Model yang biasanya digunakan pada metode ini adalah first order plus dead time (FOPDT). Setelah penentuan tersebut, pengendali fungsi transfer dari pengendali multiloop umpan balik dapat diperoleh sebagai berikut:

Gambar 2.14 Blok diagram sistem pengendalian disturbance

Untuk loop pengendalian umpan balik nilai fungsi transfer antara output Y ' terhadap nilai set point ditunjukkan pada persamaan 2.29 dibawah ini :

(2.29)

Sedangkan untuk loop pengendalian umpan balik nilai fungsi transfer antara output Y ' terhadap nilai disturbance ditunjukkan pada persamaan 2.30 dibawah ini :

33

(2.30)

Dari kedua jenis fungsi transfer diatas maka dapat digunakan untuk menentukan nilai fungsi transfer dari controller yang dapat ditunjukkan pada persamaan 2.31 dibawah ini :

(2.31)

Untuk respon berupa persamaan first order maka nilai , sehingga fungsi transfer dari controller dapat diganti dengan persamaan 2.32 dan persamaan 2.33 dibawah ini :

(2.32)

(2.33)

Berdasarkan persamaan diatas maka nilai Kc, Ti, dan Td dapat diperoleh dari persamaan 2.34 dibawah ini :

; ;

(2.34)

2.7 Pendekatan Matematis FOPDT (First Order Plus Dead

Time)

Model matematis FOPDT merupakan model pendekatan yang banyak digunakan oleh industri sebagai metode pendekatan tunning pengendalian. Aplikasi dari pendekatan model matematis FOPDT dibidang industri, yakni digunakan dalam penentukan nilai Kc, Ti, dan Td sebagai parameter yang terdapat didalam PID

34

controller. Hal ini dikarenakan, jenis teknik pengendalian yang digunakan oleh sebagian besar industri adalah jenis PID kontroller. Akan tetapi, jenis PID controller yang dapat menggunakan jenis pendekatan ini yakni sebuah proses jika nilai dead timenya kurang dari tiga kali waktu yang dibutuhkan untuk mencapai proses yang konstan (Juneja, 2010). Performansi dari loop controller yang dihasilkan menggunakan metode ini yaitu mampu mengatasi nilai gangguan yang masuk kedalam sistem, akan tetapi jika nilai dead time yang dihasilkan melebihi waktu yang konstan dari model proses maka akan terjadi ketidakstabilan performansi yang dihasilkan.

Persamaan First Order Plus Dead Time (FOPDT) dengan fungsi transfer dapat didefinisikan ke dalam persamaan 2.35 sebagai berikut :

= K

(2.35)

Dimana θ merupakan nilai dead time yang memiliki makna sebagai waktu yang diperlukan output untuk mulai berubah. Sedangkan τ merupakan nilai time contant yang memiliki makna sebagai waktu yang diperlukan output untuk mencapai 63.2% dari nilai maksimal yang mungkin (Ogata, 2002). Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh ibnu aryanto pada tahun 2006, dimana model proses didekati dapat dengan persamaan First Order Plus Dead Time (FOPDT) dengan fungsi transfer sebagai berikut :

a. Penggunaan pendekatan first order untuk time delay. Dimana, dengan metode taylor :

= 1 – +

-

(2.36)

= –

(2.37)

35

b. Dengan memfaktorkan, didapatkan :

= K –

= (2.38)

= –

(2.39)

c. Filter :

=

f(s) =

f(s) (2.40)

Dengan :

f(s) =

(2.41)

Didalam sistem pengendalian yang menggunakan metode IMC (Internal Model Control), parameter yang terpenting adalah menentukan nilai yang tepat untuk digunakan. merupakan nilai filter factor yang terdapat pada kontrol proses. Pada jenis struktur filter yang telah diberikan, jika nilai menurun maka hal ini akan membuat nilai yang ideal dan kontroler PID akan meningkat. Hal ini menunjukkan bahwa nilai yang optimal akan menyeimbangkan dua efek untuk memberikan performa terbaik. Berikut ini merupakan beberapa aturan mengenai penentuan nilai yang didapatkan dari sumber - sumber yang telah dipublikasikan.

a. Menurut Rivera dalam Seborg (2004 : 307) besar nilai seperti pada persamaan 2.42 dan persamaan 2.43 : (2.42) (2.43)

36

b. Menurut Sigurd Skogestad dalam jurnal Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning, besar nilai seperti pada persamaan 2.44 dibawah :

(2.44)

Korelasi untuk menentukan parameter parameter pengendalian yang diperoleh setelah pendekatan sistem dengan model empirik FOPDT (first order plus dead time) yang ada, ternyata masih memiliki nilai eror yang cukup besar sehingga diperlukan suatu korelasi baru yang lebih baik dalam menentukan nilai prameter pengendali yang akan digunakan (Wahid, 2010). Selama ini jenis metode yang digunakan adalah trial eror yang merupakan metode pendekatan yang dapat digunakan untuk menghasilkan parameter PID yang dapat memberikan kestabilan sistem. Hasil korelasi ini dapat lebih dioptimalkan dengan mencari korelasi baru yang berdasarkan pada model empirik FOPDT. Oleh karena itu, korelasi yang tepat digunakan untuk mencapai pengendalian proses yang tepat sesuai dengan yang diinginkan digunakan metode IMC PID. Motode IMC PID merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menghasilkan sistem yang robust terhadap nilai gangguan (disturbance) yang langsung masuk ke sistem. Menurut, penelitian yang telah dilakukan oleh Sigurd Skogestad pada tahun 2001, penggunaan IMC PID ini dapat digunakan dengan langkah – langkah sebagai berikut :

1. Melakukan pemodelan sistem, yang akan menghasilkan berbagai karakteristik hasil dari persamaan konsekutif

2. Membuat respon sistem lup terbuka yakni dengan cara mengganti mode controller auto menjadi manual, serta merubah nilai set point sebesar ±10% dari nilai yang ditetapkan.

3. Menggunakan sinyal uji berupa sinyal step, hal ini dikarenakan pada sinyal steap akan menghasilkan respon sistem yang mudah untuk diamati.

37

4. Menggunakan metode FOPDT (first order plus dead time) dari hasil respon lup terbuka untuk mendapatkan parameter berupa nilai θ, τ, K, t63%, dan t28%.

5. Setelah mendapatkan parameter berupa nilai θ, τ, K, t63%, dan t28%, Langkah selanjutnya menentukan parameter kendali berupa nilai Kc, Ti, dan Td yang terdapat pada tabel IMC PID.

6. Melihat respon sistem yang dihasilkan berdasarkan berdasarkan pemasangan controller.

Gambar 2.15 Uji open loop saat diberikan sinyal step pada metode first order plus dead time (Skogestad, 2001)

Dengan menggunakan metode FOPDT, maka cara menentukan parameter berupa nilai θ, τ, K, t63%, dan t28% dapat ditentukan dengan persamaan berikut ini :

(2.45)

38

t28%) (2.46) (2.47) dimana : = gain steady state = perubahan steady state pada keluaran proses = perubahan step pada masukan = waktu yang dibutuhkan untuk mencapai tingkay

kestabilan (settling time) = waktu tunggu respon dari sebuah systems (dead

time) 2.7 Analisa Performasi Pengendalian

Analisa performansi pengendalian digunakan untuk mengetahui hasil berupa nilai kuantitatif. Jenis karakteristik kinerja sistem kontrol yang ditentukan tergantung nilai masukan unit yang telah digunakan. Gambar 2.16 dibawah ini menunjukkan jenis analisa respon dinamik.

Gambar 2.16 Analisa Karakteristik Performansi Sistem (Ogata, 2004)

39

Berdasarkan gambar diatas, maka jenis parameter yang dibutuhkan untuk mengetahui nilai performansi sistem yakni adalah : a. Settling time

Settling time adalah waktu yang dibutuhkan oleh kurva respon untuk tepat mencapai nilai persentase mutlak sebesar 2% atau 5% dari nilai acuan (set point).

b. Maximum overshoot Maksimum overshoot (MO) adalah nilai puncak maksimum dari kurva respon diukur dari awal terjadinya perubahan. Untuk menentukan persamaan maximum overshoot ini dapat dinyatakan dalam bentuk prosentase, sehingga didapatkan persamaan seperti dibawah ini :

(2.48)

c. IAE (Integral absolute error) Integral absolut error merupakan penjumlahan nilai error

dari respon output yang dihasilkan. Kriteria IAE lebih disukai di kalangan praktisi industri karena kemudahan dalam proses pengukuran. Nilai IAE dapat direpresentasikan sebagai luas arsir pada gambar 2.13 Untuk menghitung nilai IAE dapat menggunakan persamaan dibawah ini :

(2.49)

Gambar 2.xx dibawah ini merupakan gambar perhitungan

nilai IAE dari respon sistem yang dihasilkan. Nilai IAE dapat ditentukan berdasarkan luas arsir kurva dari respon sistem yang dihasilkan. Sehingga dapat dikatakan bahwa penjumlahan nilai IAE diawali terhadap respon sistem ketika diberikan sebuah controller.

40

Gambar 2.17 Penentuan nilai Integral Absolut Error (IAE) (Heriyanto, 2010)

41

BAB III

METODOLOGI PERANCANGAN SISTEM

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan-tahapan

penelitian yang dilakukan secara keseluruhan mulai dari

pengambilan data, pemodelan design waste heat recovery

generation system menggunakan software komersil hysys,

melakukan tunning berdasarkan perubahan set point, melakukan

tunning berdasarkan perubahan disturbance dengan menggunakan

metode IMC-PID, hingga dilakukan pengujian sebagai bentuk uji

terhadap performansi sistem untuk dianalisa. Tahapan-tahapan

dari penelitian tugas akhir ini dapat dilihat sesuai dengan diagram

alir berikut ini.

Gambar 3.1 Diagram alir metodologi penelitian

42

Dalam melakukan penelitian ini terdapat beberapa tahapan

adapun tahapannya sebagai berikut:

1. Pengambilan data dan olah data

a. Identifikasi variabel yang akan digunakan dalam

pengolahan data yakni berupa nilai komposisi,

temperatur, tekanan, dan laju aliran masa.

b. Pengolahan data yang digunakan untuk pemodelan

design power plant.

2. Pemodelan design waste heat recovery generation system

menggunakan software komersil hysys

a. Pembuatan model waste heat recovery generation

system dalam mode static.

b. Pembuatan model waste heat recovery generation

system dalam mode dinamic.

c. Pembuatan rangkaian controller yang akan digunakan

merancang model.

d. Pengujian model WHRGS dengan cara melihat

parameter – parameter setiap stream yang digunakan

dalam mode dinamic terhadap data design yang

diberikan.

3. Melakukan tunning berdasarkan perubahan set point

a. Penentuan nilai tunning berdasarkan perubahan set

point, dilakukan dengan cari parameter nilai λ, θ, t63%,

t28%, dan K yang akan digunakan untuk menentukan

nilai Kc, Ti, dan Td dengan cara melihat tabel IMC PID

(internal Model Control).

4. Melakukan tunning berdasarkan perubahan disturbance

dengan menggunakan metode IMC-PID

a. Penentuan nilai tunning berdasarkan pada perubahan

disturbance dicari dengan menggunakan metode

FOPDT (First Order Plus Dead Time) untuk mencari

model respon sistem.

b. Menentukan parameter nilai λ, θ, t63%, t28%, dan K

yang akan digunakan untuk menentukan nilai Kc, Ti,

dan Td dengan cara melihat tabel IMC PID (Internal

Model Control).

43

5. Hasil dan Analisa

a. Hasil dan analisa yang didapatkan dalam penelitian ini

adalah pengujian tunning open loop dan close loop.

Sedangkan tunning yang dilakukan dalam penelitian ini

yakni ada dua macam, yang pertama adalah tunning

berdasarkan nilai set point dan tunning berdasarkan nilai

disturbance

b. Jenis parameter yang digunakan dalam uji tunning yakni

nilai maxsimum overshoot, settling time, dan IAE.

Ketiga parameter tersebut digunakan untuk mengetahui

kuantitas respon yang didapatkan.

6. Pembuatan Laporan Tugas Akhir.

3.1 Pengambilan Data dan Pengolahan Data

Untuk mendesain model waste heat recovery generation

system dengan menggunakan software hysys, maka diperlukan

data – data yang akan digunakan, yakni berupa komposisi,

temperatur, tekanan, dan laju aliran massa pada setiap stream

yang akan digunakan. Pada desain WHRGS terdapat dua macam

nilai input, yakni flue gas yang akan digunakan sebagai pemanas

dan feed water in yang akan dijadikan uap. Komposis kedua feed

adalah sebagai berikut :

Flue gas in : CO2, O2, H2O, CO, dan Nitrogen

Feed water in : H2O

Data parameter stream yang terdapat pada simulasi desain

WHRGS dapat dilihat dalam lampiran.

Dalam desain ini diperlukan empat unit operasi, yakni heat

exchanger, steam drum, pompa, dan turbin. Oleh karena itu, data

lainnya yang digunakan sebagai parameter yakni spesifikasi dari

keempat unit operasi. Pada heat exchanger, data yang harus

diambil yakni delta pressure tube side, delta pressure shell side,

serta nilai UA (nilai perpindahan panas terhadap luasan). Pada

steam drum, data yang harus diambil dimensi dan geometri dari

steam drum. Pada turbin, data yang harus diambil yakni nilai dari

efisiensi turbin. Sedangkan pada unit operasi berupa pompa, data

yang harus diambil yakni besar energi yang digunakan untuk

44

mengaktifkan pompa tersebut. Nilai dari parameter tersebut dapat

dilihat pada lampiran

3.2 Pemodelan design waste heat recovery generation system

menggunakan software komersil hysys Untuk pemodelan sistem pembangkit (power plant),

digunakan software hysys. Dimana software hysys ini merupakan

sebuah software yang dirancang untuk mensimulasikan proses

yang ada di dalam suatu industri. Dalam penggunaan software ini

ada 5 macam field stream yang harus diisikan, yaitu field name,

temperatur, pressure, molar flow rate, dan component. Apabila

salah satu dari kelima field stream tersebut tidak kita isikan, maka

proses yang ada didalam sebuah simulasi tidak dapat

disimulasikan.

Setelah data yang diperlukan didapatkan, maka langkah

selanjut adalah melakukan design WHRGS dengan software

hysys. Design sistem yang digunakan yakni ada dua macam, yang

pertama adalah desain secara steady state dan yang kedua adalah

desain secara dinamic. Desain steady state berfungsi untuk

mensimulasikan proses yang ada pada desain, akan tetapi pada

desian ini tidak akan berubah terhadap perubahan waktu.

Sedangkan desain dinamic merupakan sebuah desain yang

menggambarkan real model, hal ini dikarenakan pada desian ini

selalu berubah – ubah terhadap fungsi waktu. Pada desian

dinamic ini dibutuhkan controlller yang berfungsi sebagai

penjaga untuk mempertahankan perhitungan nilai heat and mass

balance. Unit Operasi yanag akan digunakan yakni ada 4 macam,

yakni heat exchanger, steam drum, pompa, dan turbin. Keempat

unit operasi tersebut akan disimulasikan kedalam software hysys

7.3 yang didaptkan dalam file hysys (*.hsc). Gambar 3.2 dibawah

ini merupakan sebuah gambar process flow diagram (PFD) dari

desain WHSG (waste heat steam generator) menggunakan

software hysys secara steady state. Yang mana dalam merancang

desain ini digunakan untuk mengetahui aliran proses yang ada,

dan masih belum menggunakan sebuah controller, hal ini

dikarenakan pada desain ini tidak berubah terhadap waktu.

46

Oleh karena berubah terhadap perubahan waktu, maka

dalam desain dinamic ini diperlukan sebuah controller yang dapat

mempertahankan nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan

energi. Nilai stream yang perlu ditambahkan controller yakni

sebuah stream yang menghasilkan respon yang selalu berubah –

ubah terhadap waktu yang telah diberikan. Desain WHSG (waste

heat steam generator)dalam mode steady state tersebut berbentuk

process flowsheet diagram (PFD) yang tidak berubah – ubah

dalam domain waktu. Untuk merubah kedalam mode dinamic,

langkah yang harus diperlukan yakni memasukkan nilai dimensi

steam drum dan efisiensi turbin. Karena dalam mode dinamic

terjadi perubahan terhadap domain waktu, maka untuk

menciptakan heat and mass balance diperlukan pemasangan loop

pengendalian. Loop pengendalian yang akan digunakan yakni ada

tiga macam FIC-100 (pengendali laju aliran massa), PIC-100

(pengendali tekanan steam drum), dan LIC-100 (pengendali level

didalam steam drum) yang dipasangkan pada unit operasi steam

drum. Pemasangan ketiga macam loop pengendalian tersebut

pada steam drum dikarenakan parameter nilai pada besaran

tersebut selalu berubah – rubah terhadap fungsi waktu. Gambar

perubahan terhadap fungsi waktu dapat dilihat pada lampiran.

Model yang dikerjakan dikatakan baik apabila model

tersebut hampir mendekati bahkan sama seperti data desian yang

telah diberikan. Untuk melakukan pengujian atau validasi dari

model yang telah dikerjakan, yakni dapat dilihat dengan cara

mengecek semua parameter – parameter di setiap stream, dan

dibandingkan terhadap data desian yang telah diberikan. Apabila

semua parameter yang dihasilkan mendekati dengan data desian,

maka dapat dikatakan model yang dikerjakan valid. Gambar 3.3

dibawah ini merupakan sebuah gambar process flow diagram

(PFD) dari desain WHSG (waste heat steam generator)

menggunakan software hysys secara dinamic. Yang mana dalam

merancang desain ini sudah menggunakan sebuah controller, hal

ini dikarenakan pada desain secara dinamic ini akan berubah

terhadap perubahan waktu.

48

3.3 Melakukan tunning berdasarkan perubahan set point

Untuk mencapai nilai heat and mass balance, maka

diperlukannya pemasangan controller pada desian tersebut.

Terdapat dua macam pemasangan controller pada desain WHSG,

yakni yang pertama adalah kontrol berdasarkan perubahan set

point dan yang kedua yakni kontrol berdasarkan perubahan nilai

disturbance. Dalam pemasangan controller tentu ada berbagai

macam hal yang perlu diperhatikan, salah satunya yakni

kecepatan dia mencapai nilai set point dan seberapa besar eror

yang dihasilkan. Untuk mencapai dua hal tersebut, maka

diperlukannya tunning yang tepat yang berfungsi untuk

meningkatkan kecepatan pencapaian nilai set point dan

memperkecil nilai eror.

Dalam design waste heat recovery generation system

parameter kendali yang perlu diperhatikan yakni pada unit operasi

steam drum. Hal ini dikarenakan nilai input serta output pada unit

operasi ini selalu berubah ubah terhadap fungsi waktu. Pada unit

operasi steam drum ini terdapat tiga macam parameter kendali

yang digunakan, yakni FIC-100, PIC-100, dan LIC-100.

Pemasangan ketiga jenis parameter kontrol tersebut dikarenakan

nilai input dan output pada unit operasi steam drum selalu

berubah – ubah terhadap fungsi waktu (untuk mengetahui nilai

perubahan laju aliran massa, tekanan, dan level pada unit operasi

steam drum, maka dapat dilihat pada lampiran). Oleh karena itu

untuk mendapatkan nilai Kc, Ti, dan Td yang cocok untuk model

WHSG tersebut dapat dicari menggunakan metode FOPDT yang

menggunakan software hysys 7.3. Untuk sistem pengendali flow

(FIC-100) dan level (LIC-100), maka teknik kendali yang cocok

digunakan yakni PI controller. Sedangkan untuk sistem kendali

pressure (PIC-100), maka teknik kendali yang cocok digunakan

yakni PID controller.

Didalam melakukan metode tunning berdasarkan nilai set point,

maka hal terpenting yang harus diperhatikan yakni dengan

menganggap bahwa dalam proses tersebut tidak terjadi nilai

disturbance. Prosedur yang dilakukan untuk melakukan tunning

49

berdasarkan nilai perubahan set point pada desain WHRGS

adalah berikut ini

1. Pengambilan data open loop

Pengambilan data open loop procces, yakni dengan cara

memutuskan interaksi antara unit operasi steam drum

dengan unit operasi lainnya. Langkah selanjutnya, yakni

melakukan pengubahan mode controller ketiga loop

pengendali pada Hysys dari mode auto menjadi mode

manual. Merubah manipulated variable (op) yang berupa

nilai bukaan valve pada ketiga controller dengan

memberikan masukan step sebesar ±10% dari besarnya

range process variabel (pv). Pengambilan data akan

dihentikan ketika unit operasi telah mencapai kestabilan

pada keadaan baru.

2. Menentukan parameter yang akan dicari

Setelah mengetahui respon sistem dalam open loop,

perhitungan data dilakukan untuk medapatkan process

gain (K), process time constant (τ), dead time (θ), t63%,

dan t28%. Untuk menentukan kelima parameter tersebut,

maka digunakan persamaan sebagai berikut :

K = 𝛥

δ (3.1)

t28% = θ + 𝜏

3 (3.2)

t63% = θ + τ (3.3)

τ = 1,5 (t63% - t28%) (3.4)

θ = t63% - τ (3.5)

dimana :

K : gain steady state

Δ : perubahan steady state pada keluaran proses

50

δ : perubahan step pada masukan

t28% : nilai pv ketika mencapai 28% perubahan awal


3. Menentukan nilai Kc, Ti, dan Td berdasarkan tabel IMC-

PID

Setelah parameter λ, θ, t63%, t28%, dan K didapatkan,

maka langkah selanjutnya yakni menentukan nilai Kc, Ti,

dan Td berdasarkan tabel IMC-PID. Oleh karena respon

sistem yang dihasilkan dalam bentuk orde satu, maka

untuk menentukan nilai Kc, Ti, dan Td pada tabel IMC-

PID akan digunakan model persamaan dalam bentuk

FOPDT (First order Plus Dead Time),

3.4 Melakukan tunning berdasarkan perubahan disturbance

dengan menggunakan metode IMC-PID Selain tunning berdasarkan nilai perubahan set point untuk

mencapai nilai heat and mass balance. Ada tunning lainnya yang

juga dapat mencapai nilai heat and mass balance, yakni tunning

berdasarkan nilai perubahan disturbance. Tunning berdasarkan

perubahan disturbance adalah sebuah tunning yang mampu

mempertahankan nilai heat and mass balance ketika diberikannya

gangguan dari luar. Disturbance yang ada di dalam model

WHRGS ini yakni perubahan nilai terperatur flue gas in. Nilai

perubahan temperaturnya yakni sekitar ± 5%, ± 10%, dan ±

15% dari nilai desain yang ditetapkan.

Untuk mengatasi nilai perubahan disturbance yang langsung

masuk ke dalam sistem. Maka dilakukukanlah tunning

berdasarkan nilai perubahan disturbance. Untuk melakukan

tunning berdasarkan nilai distuirbance, maka kita menggunakan

metode kontrol IMC – PID. Internal model control merupakan

salah satu metode kontrol yang mampu ngatasi perubahan

gangguan yang langsung masuk ke dalam sistem. Oleh karena itu,

dengan menggunakan metode IMC ini mampu membuat model

yang tangguh (robust) terhadap perubahan gangguan yang telah

diberikan. Dalam melakukan metode tunning berdasarkan nilai

disturbance, maka nilai set point yang digunakan dalam metode

51

tunning bernilai tetep atau sama sekali tidak terjadi perubahan set

point. Oleh karena itu, prosedur yang dilakukan untuk melakukan

tunning berdasarkan nilai perubahan disturnbace pada desain

WHRGS adalah berikut ini :

1. Pengambilan data open loop

Pengambilan data open loop procces, yakni dengan cara

memutuskan interaksi antara unit operasi vessel dengan

unit operasi lainnya. Langkah selanjutnya, yakni

melakukan pengubahan mode kontroler ketiga loop

pengendali pada Hysys dari mode auto menjadi mode

manual. Merubah manipulated variable (op) yang berupa

nilai bukaan valve pada ketiga kontroler dengan

memberikan masukan step sebesar ±10% dari besarnya

range procces variabel (pv). Pengambilan data akan

dihentikan ketika unit operasi telah mencapai kestabilan

pada keadaan baru.

2. Menentukan parameter yang akan dicari

Setelah mengetahui respon sistem dalam open loop,

perhitungan data dilakukan untuk medapatkan process

gain (K), process time constant (τ), dead time (θ), t63%,

dan t28%. Untuk menentukan kelima parameter tersebut,

maka digunakan persamaan sebagai berikut :

K = 𝛥

δ (3.1)

t28% = θ + 𝜏

3 (3.2)

t63% = θ + τ (3.3)

τ = 1,5 (t63% - t28%) (3.4)

θ = t63% - τ (3.5) dimana :

52

K : gain steady state

Δ : perubahan steady state pada keluaran proses

δ : perubahan step pada masukan



3. Menentukan nilai Kc, Ti, dan Td berdasarkan tabel IMC-

PID

Setelah parameter λ, θ, t63%, t28%, dan K didapatkan,

maka langkah selanjutnya yakni menentukan nilai Kc, Ti,

dan Td berdasarkan tabel IMC-PID. Oleh karena respon

sistem yang dihasilkan dalam bentuk orde satu, maka

untuk menentukan nilai Kc, Ti, dan Td pada tabel IMC-

PID akan digunakan model persamaan dalam bentuk

FOPDT (First order Plus Dead Time), dengan persamaan

dibawah ini :

FOPDT : G(s) = K 𝜏𝑠+1

(3.6)

Pemodelan dengan menggunakan FOPDT untuk prosedur

yang telah dijelaskan, dilakukan secara bergantian untuk

ketiga loop pengendalian, yakni pengendali laju aliran

masa yang digunakan sebagai nilai input pada steam

drum, pengendalian tekanan yang keluar dalam fasa uap

dari steam drum, dan pengendalian level steam drum

pada unit operasi tersebut. Oleh karena itu, untuk

menentukan nilai Kc, Ti, dan Td menggunakan tabel

IMC-PID maka akan menggunakan persamaan dibawah

ini :

Β = τ [1-((1- 𝜆

𝜏)3.e-θ/τ)1/2] (3.7)

Kc = 𝜏𝑖

𝐾(3𝜆−2𝛽+𝜃) (3.8)

53

τi = (τ+2β) – (3𝜆2−

𝜃2

2+2𝛽𝜃−𝛽2)

(3𝜆−2𝛽+𝜃) (3.9)

τd = (2τβ+𝛽2) –

(𝜆3+ 𝜃3

6 – β𝜃2+ 𝛽2𝜃)

(3𝜆−2𝛽+𝜃)

𝜏𝑖 (3.10)

− (3𝜆2−

𝜃2

2+2𝛽𝜃−𝛽2)

(3𝜆−2𝛽+𝜃)

Penentuan nilai Kc, Ti, dan Td diatas digunakan untuk

respon sistem berupa persamaan first orde. Untuk mengetahui

jenis mode proses lainnya dapat dilihat dari perhitungan nilai Kc,

Ti, dan Td berbagai macam model proses pada tabel IMC-PID di

lampiran.

3.5 Melakukan pengujian tunning berdasarkan perubahan

set point dan disturbance yang telah didapatkan Uji tunning berdasarkan nilai set point dan disturbance

penting untuk dilakukan, hal ini dikarenakan dengan pengujian

kedua tunning tersebut kita dapat mengetahui bahwa berdasarkan

nilai Kc, Ti, dan Td yang telah diberikan apakah dapat mengubah

respon proses variable (PV) yang telah dihasilkan. Suatu tunning

dapat dikatakan bernilai baik apabila dengan nilai tunning yang

telah diberikan dapat menghasilkan respon proses variabel yang

mengukuti nilai yang telah ditetapkan. Namun sebaliknya, suatu

tunning dapat dikatakan bernilai tidak baik apabila dengan nilai

tunning yang telah diberikan tidak dapat menghasilkan respon

proses variabel yang mengukuti nilai yang telah ditetapkan.

Dalam proses uji tunning berdasarkan nilai set point dan nilai

disturbance dilakukan dua macam pengujian, yakni yang pertama

adalah nilai uji open loop dan yang kedua adalah nilai uji closed

loop. Uji open loop diberikan ketika desian plant masih belum

diberikan sebuah controller. Sedangkan pada uji closed loop

diberikan ketika desian plant sudah diberikan sebuah controller.

54

Uji open loop digunakan untuk mengetahui karakteristik respon

yang dihasilkan, serta dapat digunakan untuk mengetahui

parameter FOPDT yang berupa nilai λ, θ, t63%, t28%, dan K

untuk menentukan nilai Kc, Ti, dan Td yang tepat untuk diberikan

kepada controller. Sedangkan pada uji closed loop digunakan

untuk mengetahui respon sistem berupa nilai procces variable

(PV) terhadap nilai desian akibat diberikan sebuah controller.

Untuk mengetahu tunning yang telah diberikan

menghasilkan respon yang diingin atau tidak, maka dalam

uji close loop hal yang perlu diamati adalah hasil respon kontrol

baik berupa hasil kualitatif dan hasil kuantitatif yang dihasilkan

untuk menentukan nilai maximum overshoot, IAE, dan settling

time. Nilai maximum overshoot digunakan untuk mengetahui

seberapa besar nilai respon kendali yang diberikan oleh controller

terhadap proses variabel. Semakin tinggi nilai maximum

overshoot maka respon proses variabel yang didapatkan semakin

lama untuk mencapai nilai yang diinginkan. Parameter IAE

(Integral Absolut Error) digunakan untuk menjumlahkan error

yang dihasilkan oleh respon proses variabel (PV) terhadap nilai

yang diinginkan. Semakin besar nilai IAE, maka dapat diartikan

bahwa tunning untuk melakukan nilai Kp, Ti, dan Td yang

digunakan kurang optimal. Sedangkan parameter settling time

digunakan untuk mengetahui seberapa cepat repon proses variabel

yang dihasilkan mencapai keadaan 63% dari nilai yang

diinginkan. Hal ini dapat diartikan, jika nilai settling time yang

dihasilkan terlalu lama, maka tunning yang digunakan untuk

menentukan nilai Kc, Ti, dan Td kurang tepat.

55

BAB IV

PENGUJIAN DAN ANALISA DATA

Pada bab ini akan dilakukan pengujian dan analisa data pada

sistem pemodelan waste heat steam generator. Pengujian yang

pertama akan dilakukan yaitu penentuan jenis pemasangan

controller yang akan digunakan untuk model plant. Selain itu,

terdapat dua macam uji model plant dengan menggunakan

software hysys, yakni perubahan set point dan disturbance.

4.1 Penentuan jenis pemasangan controller yang digunakan

pada desain waste heat steam generator.

Kebutuhan akan controller ini dapat dilihat dari respon

masing masing stream yang dihasilkan.Apabila nilai respon

stream yang dihasilkan selalu berubah – rubah terhadap fungsi

waktu terhadap data desain yang diberikan, maka didalam stream

tersebut haruslah dipasangkan sebuah controller yang berfungsi

untuk menjaga nilai heat and mass balance. Gambar 4.1

merupakan respon laju aliran massa yang memasuki steam drum

Gambar 4.1 Respon sistem liquid percent level pada steam

drum terhadap perubahan waktu.

56

Stream laju aliran masa yang digunakan sebagai nilai input

pada steam drum merupakan salah satu respon sistem yang

memerlukan sebuah controller. Hal ini dikarenakan, respon

sistem tersebut selalu berubah – ubah terhadap nilai set point

desian yang telah diberikan. Untuk mencapai nilai set point yang

diinginkan, maka diperlukan sebuah controller. Gambar 4.2

dibawah ini merupakan respon tekanan didalam steam drum

Gambar 4.2 Respon sistem tekanan pada steam drum terhadap

perubahan waktu.

Berdasarkan gambar respon sistem yang ditunjukkan pada

gambar diatas, menunjukkan bahwa bagian stream yang harus

diberikan controller. Hal ini dikarenakan, nilai tekanan pada

steam drum selalu berubah – ubah tiap perubahan waktu. Oleh

karena itu pemasangan pengendali tekanan penting untuk

ditambahkan, hal ini dikarenakan pada pemasangan pressure

control berfungsi sebagai penjaga nilai kesetimbangan massa dan

nilai kesetimbangan energi yang ada didalam model plant

57

WHSG. Gambar 4.3 dibawah ini merupakan respon level didalam

steam drum

Gambar 4.3 Respon sistem liquid percent level pada steam

drum terhadap perubahan waktu

Respon sistem yang ditunjukkan pada gambar tersebut,

perlu dilakukan pemasangan controller karena respon stream

tersebut selalu berubah terhadap perubahan set point. Pemasangan

level control bertujuan untuk menjaga level sebesar 50% yang ada

didalam steam drum. Jika level didalam steam drum tidak

mencapai nilai 50%, bahkan melebihi nilai 50%, maka hal ini

akan mempengaruhi dari kualitas uap yang dihasilkan.

Pada jenis kontrol laju aliran masa, parameter kendali yang

cocok digunakan yakni Proporsional controller atau PI

controller, hal ini dikarenakan Proporsional controller atau PI

controller digunakan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat

dengan aksi integrasi yang besar. Sedangkan, derivative

58

controller tidak digunakan pada jenis stream ini karena adanya

fluktuasi yang sering pada flow yang dinamis dengan banyak

gangguanPada jenis kontrol tekanan uap, parameter kendali yang

cocok digunakan yakni proporsional controller atau PI

controller, hal ini dikarenakan Pengontrolan untuk tekanan

memiliki kemungkinan nilai parameter yang cukup luas untuk Kc

dan Ti. Pengontrolan level hampir sama dengan flow, jika hanya

menggunakan pengontrol P, control valve discharge tangki akan

membuka penuh 100% pada saat level tangki mencapai 75% dan

menutup penuh 0% saat level tangki 25%, dan control valve akan

membuka 50% pada saat level tangki 50%.

4.2 Uji open loop plant waste heat steam generator

berdasarkan nilai perubahan set point dan nilai

perubahan disturbance.

Berdasarkan pembahasan pemasangan jenis controller pada

ulasan sebelumnya, parameter yang akan dikendalikan yakni laju

aliran massa sebagai nilai input steam drum, tekanan didalam

steam drum, dan level pada steam drum. Ketiga jenis controller

tersebut didalam software hysys ditunjukkan dengan FIC-100,

PIC-100, dan LIC-100. Untuk mengetahui kestabilan controller

diperlukan seuatu tunning untuk mempercepat respon steady yang

diinginkan, serta mengurangi timbulnya eror. Oleh karena itu,

diperlukan nilai tunning Kp, Ti, dan Td yang tepat untuk

mencapai tingkat kestabilan yang diinginkan serta untuk

mempertahankan nilai heat and mass balace.

Pada teknik pengendalian berdasarkan nilai set point dan

nilai disturbance ini didapatkan uji open loop yang digunakan

untuk mengetahui karakteristik sistem dari plant yang sedang

diuji. Sedangkan pada uji closed loop digunakan untuk

mengetahui aksi pengendalian ketika diberikan controller. Pada

uji open loop berdasarkan nilai set point dan nilai disturbance

akan didapatkan persamaan dalam bentuk orde satu, sehingga

berdasarkan respon open loop didapatkan jenis parameter –

parameter berupa nilai λ, θ, t63%, t28%, dan K yang akan

digunakan untuk menentukan parameter kendali berupa nilai Kc,

59

Ti, dan Td yang tepat berdasarkan tabel IMC-PID yang dapat

dilihat pada lampiran.

4.2.1 Uji Open Loop Tunning Set Point

Cara menentukan uji open loop dengan mengubah mode

controller menjadi mode manual dan mengubah operating point

(OP) sebesar ±10% dari nilai yang ada, selanjutnya mengamati

respon sistem berupa procces variable (PV) yang dihasilkan.

Simulasi akan dihentikan ketika PV mencapai kestabilan.

Pada setiap hasil uji open loop berdasarkan perubahan set

point akan digunakan untuk menentukan parameter FOPDT

berupa nilai λ, θ, t63%, t28%, dan K. Dari hasil parameter

FOPDT berdasarkan respon open loop, dapat digunakan untuk

menentukan nilai parameter kendali berupa nilai Kc, Ti, dan Td

yang tepat digunakan berdasarkan tabel IMC-PID.

Uji open loop pertama yang dilakukan adalah pengendalian

level. Hal ini dikarenakan pada pengendalian level merupakan

jenis pengendalian utama yang ada pada unit operasi steam drum.

Pada Gambar 4.4 dihasilkan respon open loop untuk controller

LIC-100 berdasarkan tunning set point

Gambar 4.4 Uji open loop LIC-100 pada tunning set point

60

Pada Gambar 4.4 diatas didapatkan data berupa hasil analisa

open loop yang dapat digunakan sebagai parameter penentuan

nilai ZOPDT (Zero Order Plus Dead Time) berupa λ, θ, t63%,

t28%, dan K. Hasil parameter ZOPDT disajikan pada tabel 4.1

Tabel 4.1 Parameter ZOPDT LIC-100 yang dihasilkan pada uji

open loop

Parameter ZOPDT yang diperlukan

λ 1

θ 0

t63% (detik) 1404,96

t63% (menit) 23,416

t28% (detik) 680,83

t28% (menit) 11,347

K 5

Berdasarkan nilai parameter ZOPDT LIC-100 yakni berupa

nilai λ, θ, t63%, t28%, dan K dapat digunakan untuk menentukan

nilai parameter kendali berupa Kc, Ti, dan Td yang tepat

berdasarkan tabel IMC-PID. Hasil parameter kendali berdasarkan

tabel IMC-PID disajikan pada Tabel 4.2

Tabel 4.2 Parameter kendali LIC-100 dengan menggunakan

metode IMC-PID

Parameter kendali IMC-PID

Kc 51,4

Ti (menit) 0,894

Td (menit) -

Uji open loop kedua yang dilakukan adalah pengendalian

tekanan pada steam drum. Hal ini dikarenakan pada pengendalian

tekanan merupakan jenis pengendalian kedua yang ada pada unit

operasi steam drum. Pada gambar 4.5 dihasilkan respon open loop

untuk controller PIC-100

61

Gambar 4.5 Uji Open Loop PIC Pada Tunning set Point



nilai FOPDT berupa λ, θ, t63%, t28%, dan K. Hasil parameter

FOPDT disajikan pada Tabel 4.3

Tabel 4.3 Parameter FOPDT PIC-100 yang dihasilkan pada uji

open loop

Parameter FOPDT yang diperlukan

λ 1

θ 0

t63% (detik) 14,96

t63% (menit) 0,25

t28% (detik) 6,65

t28% (menit) 0,11

K 78,6

62

Berdasarkan nilai parameter FOPDT PIC-100 yakni berupa





Tabel 4.4 Parameter kendali PIC-100 dengan menggunakan

metode IMC-PID


Kc 8,66

Ti (menit) 1,77.10-2

Td (menit) -

Uji open loop ketiga yang dilakukan adalah pengendalian

laju aliran masa pada steam drum. Hal ini dikarenakan pada

pengendalian laju aliran masa merupakan jenis pengendalian

ketiga yang ada pada unit operasi steam drum. Pada gambar 4.6

dihasilkan respon open loop untuk controller FIC-100

Gambar 4.6 Uji open loop FIC pada tunning set point

63



nilai FOPDT berupa λ, θ, t63%, t28%, dan K. Hasil parameter

FOPDT disajikan pada tabel 4.5

Tabel 4.5 Parameter FOPDT FIC-100 yang dihasilkan pada uji

open loop


λ 1

θ 0

t63% (detik) 16,25

t63% (menit) 0,27

t28% (detik) 7,22

t28% (menit) 0,12

K 17155

Berdasarkan nilai parameter FOPDT FIC-100 yakni berupa





Tabel 4.6 Parameter kendali FIC-100 dengan menggunakan

metode IMC-PID


Kc 0,14

Ti (menit) 4,27.10-2

Td (menit) 9,49.10-3

4.2.2 Uji Open Loop Tunning Disturbance

Cara menentukan uji open loop pada perubahan

berdasarkan nilai disturbance yakni dengan mengubah mode

controller menjadi mode manual dan mengubah operating point

(OP) sebesar ±10% dari nilai yang ada, selanjutnya mengamati

64

respon sistem berupa procces variable (PV) yang dihasilkan.

Simulasi akan dihentikan ketika PV mencapai kestabilan.

Perancangan kontrol IMC-PID yakni dengan mencari nilai τ,

θ, t63%, t28%, dan K yang berfungsi untuk menentukan nilai Kc,

Ti, dan Td berdasarkan tabel IMC-PID yang dapat dilihat pada

lampiran. Dengan bukaan nilai valve sebesar ±10% dan sesuai

dengan persamaan 3.1, persamaan 3.2, persamaan 3.3, persamaan

3.4, dan persamaan 3.5, maka didapatkan nilai τ, θ, t63%, t28%,

dan K ketika diberikan nilai disturbance sebesar +5% dan -5%

dari nilai stream yang digunakan sebagai disturbance (flue gas).

Uji open loop pertama yang dilakukan adalah pengendalian

level. Hal ini dikarenakan pada pengendalian level merupakan

jenis pengendalian utama yang ada pada unit operasi steam drum.

Pada Gambar 4.7 dihasilkan respon open loop untuk controller

LIC-100

Gambar 4.7 Uji open loop LIC-100 tunning disturbance +5%

65



nilai ZOPDT (Zero Order Plus Dead Time) berupa λ, θ, t63%,

t28%, dan K. Hasil parameter ZOPDT disajikan pada Tabel 4.7

Tabel 4.7 Parameter ZOPDT LIC-100 yang dihasilkan pada

uji open loop


λ 1

θ 0

t63% (detik) 1320

t63% (menit) 22

t28% (detik) 680

t28% (menit) 11,33

K 0,75

Berdasarkan nilai parameter ZOPDT LIC-100 yakni berupa





Tabel 4.8 Parameter kendali LIC-100 dengan menggunakan

metode IMC-PID


Kc 52,6

Ti (menit) 1,11

Td (menit) -

Uji open loop kedua yang dilakukan adalah pengendalian

tekanan pada steam drum. Hal ini dikarenakan pada pengendalian

tekanan merupakan jenis pengendalian kedua yang ada pada unit

operasi steam drum. Pada Gambar 4.8 dihasilkan respon open

loop untuk controller FIC-100

66

Gambar 4.8 Uji open loop PIC-100 tunning disturbance +5%

Pada Gambar 4.8 diatas didapatkan data berupa hasil analisa open

loop yang dapat digunakan sebagai parameter penentuan nilai

FOPDT berupa λ, θ, t63%, t28%, dan K. Hasil parameter

FOPDT disajikan pada Tabel 4.9

Tabel 4.9 Parameter FOPDT PIC-100 yang dihasilkan pada

uji open loop


λ 1

θ 0

t63% (detik) 158,53

t63% (menit) 2,64

t28% (detik) 53,98

t28% (menit) 0,89

K 195,4

67

Berdasarkan nilai parameter FOPDT PIC-100 yakni berupa





Tabel 4.10 Parameter kendali PIC-100 dengan menggunakan

metode IMC-PID


Kc 15,7

Ti (menit) 2,12.10-2

Td (menit) -

Uji open loop ketiga yang dilakukan adalah pengendalian

laju aliran masa pada steam drum. Hal ini dikarenakan pada

pengendalian laju aliran masa merupakan jenis pengendalian

ketiga yang ada pada unit operasi steam drum. Pada Gambar 4.9

dihasilkan respon open loop untuk controller FIC-100

F

Gambar 4.9 Uji open loop FIC-100 tunning disturbance +5%

68

Pada Gambar 4.9 diatas didapatkan data berupa hasil analisa open

loop yang dapat digunakan sebagai parameter penentuan nilai

FOPDT berupa λ, θ, t63%, t28%, dan K. Hasil parameter

FOPDT disajikan pada tabel 4.11

Tabel 4.11 Parameter FOPDT FIC-100 yang dihasilkan pada

uji open loop


λ 1

θ 0

t63% (detik) 127

t63% (menit) 2,12

t28% (detik) 45

t28% (menit) 0,75

K 20000

Berdasarkan nilai parameter FOPDT FIC-100 yakni berupa





Tabel 4.12 Parameter kendali FIC-100 dengan menggunakan

metode IMC-PID


Kc 0,238

Ti (menit) 4,18.10-2

Td (menit) 9,28.10-3

4.3 Uji close loop plant waste heat steam generator

berdasarkan nilai perubahan set point dan nilai

perubahan disturbance.

Uji close loop merupakan parameter nilai uji yang dilakukan

berdasarkan pemasangan nilai controller yang diberikan pada

69

plant WHSG. Kegunaan dari uji close loop ini adalah untuk

mengetahui respon sistem yang dihasilkan berdasarkan parameter

kontrol yang diberikan. Pada simulasi plant WHSG ini terdapat

dua macam nilai uji close loop, yang pertama adalah uji

berdasarkan nilai perubahan set point dan yang kedua adalah uji

terhadap nilai perubahan disturbance.

Pada teknik pengendalian berdasarkan nilai set point dan

nilai disturbance ini didapatkan uji close loop yang digunakan

untuk mengetahui aksi pengendalian ketika berupa process

variable (PV) ketika diberikan controller. Pada uji close loop hal

yang perlu diamati adalah hasil respon kontrol baik berupa hasil

kualitatif dan hasil kuantitatif yang dihasilkan untuk menentukan

nilai maximum overshoot, IAE, dan settling time.

4.3.1 Uji Closed Loop Tunning Set Point

Pada uji closed loop berdasarkan nilai set point dilakukan

pengujian ketika nilai disturbance tetap dan nilai set point yang

berubah – ubah. Besar perubahan nilai set point yang digunakan

pada uji ini sebesar ±5%, ±10%, dan ±15% dari nilai set point

yang ada pada data design. Perubahan nilai set point ini akan

digunakan untuk mengetahui apakah process variable (PV) akan

mengukuti nilai set point yang akan diberikan.

Langkah selanjutnya yakni mengamati respon kontrol yang

dihasilkan untuk menentukan nilai maximum overshoot, IAE

(Integral Absolut Error), dan settling time untuk ketiga jenis

controller yakni LIC-100, PIC-100, dan FIC-100. Untuk

melakukan tunning berdasarkan nilai set point, maka akan

digunakan metode kontrol IMC – PID (Internal Model Control –

PID), dimana pada metode IMC-PID ini digunakan untuk

menentukan nilai Kc, Ti, dan Td yang tepat untuk plant tersebut.

Pada dasarnya, metode internal model control merupakan salah

satu metode kontrol yang mampu mengatasi perubahan gangguan

yang langsung masuk ke dalam sistem. Oleh karena itu, dengan

menggunakan metode IMC ini mampu membuat model yang

tangguh (robust) terhadap perubahan gangguan yang telah

diberikan.

70

Pada Gambar 4.10 dibawah ini dihasilkan respon closed loop

untuk controller LIC-100 berdasarkan tunning set point dengan

kenaikan +5%

Gambar 4.10 Uji clossed loop LIC pada tunning set point

dengan perubahan set point sebesar +5%

Pada Tabel 4.13 dibawah menunjukkan hasil analisa parameter

closed loop dari uji set point dengan kenaikan 5% pada LIC-100

Tabel 4.13 Analisa parameter closed loop LIC-100 untuk

kenaikan set point sebesar 5%.

No Karakteristik Closed Loop Nilai

1. Integral Absolut Eror (IAE) 126,9228

2. Maksimum overshoot (%) 1,007494

3. Settling time (detik) 1400

71



kenaikan +10%











72



kenaikan +15%



Pada Tabel 4.15 dibawah menujukkan hasil analisa parameter








73



penurunan -5%


dengan perubahan set point sebesar -5%


closed loop dari uji set point dengan penurunan 5% pada LIC-100


penurunan set point sebesar 5%.





74



penurunan -10%




close loop dari uji set point dengan penurunan 10% pada LIC-100







75



penurunan -15%




close loop dari uji set point dengan penurunan 15% pada LIC-100







76


untuk controller PIC-100 berdasarkan tunning set point dengan

kenaikan +5%

Gambar 4.16 Uji clossed loop PIC pada tunning set point



closed loop dari uji set point dengan kenaikan 5% pada PIC-100

Tabel 4.19 Analisa parameter closed loop PIC-100 untuk




2. Maksimum overshoot (%) -

3. Settling time (detik) -

77



kenaikan +10%











78



kenaikan +15%











79



penurunan -5%




closed loop dari uji set point dengan penurunan 5% pada PIC-100







80



penurunan -10%




close loop dari uji set point dengan penurunan 10% pada PIC-100







81



penurunan -15%




close loop dari uji set point dengan penurunan 15% pada PIC-100







82


untuk controller FIC-100 berdasarkan tunning set point dengan

kenaikan +5%

Gambar 4.22 Uji clossed loop FIC pada tunning set point



closed loop dari uji set point dengan kenaikan 5% pada FIC-100

Tabel 4.25 Analisa parameter closed loop FIC-100 untuk






83



kenaikan +10%











84



kenaikan +15%











85



penurunan -5%




closed loop dari uji set point dengan penurunan 5% pada FIC-100







86



penurunan -10%




close loop dari uji set point dengan penurunan 10% pada FIC-100







87



penurunan -15%


dengan perubahan set point sebesar -15%.


close loop dari uji set point dengan penurunan 15% pada FIC-100







88

4.3.2 Uji Closed Loop Tunning Disturbance

Selain tunning berdasarkan nilai perubahan set point untuk

mencapai nilai heat and mass balance. Ada tunning lainnya yang

juga dapat mencapai nilai heat and mass balance, yakni tunning

berdasarkan nilai perubahan disturbance. Tunning berdasarkan

perubahan disturbance adalah sebuah tunning yang mampu

mempertahankan nilai heat and mass balance ketika diberikannya

gangguan dari luar.

Pada uji closed loop disturbance digunakan untuk

mengetahui aksi pengendalian ketika diberikan diberikan nilai

disturbance. Cara menentukan uji closed loop berdasarkan

tunning disturbance yakni dengan cara merubah nilai disturbance

sebesar ±5% dari nilai stream yang digunakan sebagai

disturbance (flue gas). Sementara untuk nilai set point tidak

berubah terhadap nilai disturbance yang telah diberikan. Langkah

selanjutnya yakni mengamati respon kontrol yang dihasilkan

untuk menentukan nilai maximum overshoot, IAE, dan settling

time untuk ketiga jenis controller yakni LIC-100, PIC-100, dan

FIC-100. Untuk melakukan tunning berdasarkan nilai

distuirbance, maka kita menggunakan metode kontrol IMC –

PID. Internal model control merupakan salah satu metode kontrol

yang mampu mengatasi perubahan gangguan yang langsung

masuk ke dalam sistem. Oleh karena itu, dengan menggunakan

metode IMC ini mampu membuat model yang tangguh (robust)

terhadap perubahan gangguan yang telah diberikan.

Untuk membandingkan tunning berdasarkan nilai set point

dan tunning berdasarkan nilai disturbance dibutuhkan nilai

perbandingan yang ada. Nilai perbandingan respon pengendalian

yang dihasilkan dapat ditentukan berdasarkan data kuantitatif dan

data kualitatif dari respon yang dihasilkan. Data kuantitatif dan

kualitatif yang didapatkan berupa nilai maximum overshoot, IAE,

dan settling time yang dapat digunakan sebagai pembanding

antara tunning berdasarkan nilai set point dan tunning

berdasarkan nilai disturbance.

89


untuk controller LIC-100 berdasarkan tunning disturbance

dengan kenaikan +5%

Gambar 4.28 Uji clossed loop LIC pada tunning disturbance

dengan perubahan disturbance sebesar +5%


closed loop dari uji disturbance dengan kenaikan 5% pada LIC-

100


kenaikan disturbance sebesar 5%.





90


untuk controller PIC-100 berdasarkan tunning disturbance

dengan kenaikan +5%

Gambar 4.29 Uji clossed loop PIC pada tunning disturbance



closed loop dari uji disturbance dengan kenaikan 5% pada PIC-

100





2. Maksimum overshoot (%) 1


91


untuk controller FIC-100 berdasarkan tunning disturbance

dengan kenaikan +5%

Gambar 4.30 Uji clossed loop FIC pada tunning disturbance



closed loop dari uji disturbance dengan kenaikan 5% pada FIC-

100







92



dengan penurunan -5%

Gambar 4.31 Uji clossed loop LIC pada tunning disturbance

dengan perubahan disturbance sebesar -5%


closed loop dari uji disturbance dengan penurunan -5% pada LIC-

100


penurunan disturbance sebesar -5%.





93




Gambar 4.32 Uji clossed loop PIC pada tunning disturbance



close loop dari uji disturbance dengan penurunan -5% pada PIC-

100







94




Gambar 4.33 Uji clossed loop FIC pada tunning disturbance



close loop dari uji disturbance dengan penurunan -5% pada FIC-

100







95

4.4 Uji close loop dengan menggunakan direct sintesis

Berdasarkan tunning hasil respon kendali dengan perubahan

nilai disturbance yang dihasilkan, dapat diketahui bahwa untuk

sistem pengendalian level menghasilkan nilai maximum overshoot

yang tinggi, nilai settling time yang lama, serta nilai IAE yang

besar. Hal ini menunjukkan bahwa sistem kendali berupa IMC-

PID ketika diberikan nilai disturbance tidak dapat mengendalikan

respon sistem secara optimal. Hal yang serupa juga ditunjukkan

pada respon pengendalian tekanan pada steam drum yang

menghasilkan nilai settling time yang terlalu lama untuk

mencapai nilai set point. Hal ini dikarenakan sistem kendali

dengan menggunakan metode IMC-PID tidak dapat

mempertahankan nilai kesetimbangan massa dan kesetimbangan

energi pada unit operasi tersebut. Ketika diberikan nilai

disturbance yang langsung masuk kedalam plant, maka controller

yang digunakan tidak dapat mengendalikan proses variabel yang

diinginkan (set point), akibatnya massa yang memasuki unit

operasi steam drum turut mengalami gangguan. Oleh karena

massa yang memasuki unit operasi steam drum terganggu, maka

hal ini akan mempengaruhi nilai level didalam steam drum.

Akibatnya keadaan level didalam steam drum turut mengalami

gangguan. Ketika level didalam unit operasi steam drum

terganggu, maka hal ini akan mempengaruhi tekanan pada steam

drum yang tidak bisa dikendalikan.

Oleh karena hasil respon sistem dengan menggunakan

metode IMC-PID tidak dapat mengendalikan nilai disturbance

yang langsung masuk kedalam plant, maka diperlukan

pengendalian lainnya yang mampu mengendalikan nilai

disturbance. Salah satu metode yang mampu mengurangi

pengaruh nilai disturbance yang langsung masuk kedalam plant

yakni dengan menggunakan metode direct sintesis. Untuk

membandingkan tunning berdasarkan metode IMC-PID dengan

tunning berdasarkan metode direct sintesis. Maka dibutuhkan

nilai perbandingan respon yang meliputi nilai maximum

overshoot, IAE, dan settling time. Adapun hasil kuantitatif dari

respon kendali dengan metode direct sintesis sebagai berikut :

96



dengan kenaikan +5% menggunakan direct sintesis.

Gambar 4.34 Uji clossed loop menggunakan direct sintesis

LIC dengan perubahan disturbance +5%


closed loop dari uji disturbance dengan kenaikan 5% pada LIC-

100


kenaikan disturbance sebesar 5% direct sintesis.





97





PIC dengan perubahan disturbance +5%


closed loop dari uji disturbance dengan kenaikan 5% pada PIC-

100







98





FIC dengan perubahan disturbance +5%


closed loop dari uji disturbance dengan kenaikan 5% pada FIC-

100




1. Integral Absolut Eror (IAE) 2576



99



dengan penurunan -5% menggunakan direct sintesis.


LIC dengan perubahan disturbance -5%


closed loop dari uji disturbance dengan penurunan 5% pada LIC-

100


penurunan disturbance sebesar 5% direct sintesis.





100





PIC dengan perubahan disturbance -5%


closed loop dari uji disturbance dengan penurunan 5% pada PIC-

100







101





FIC dengan perubahan disturbance -5%


closed loop dari uji disturbance dengan penurunan 5% pada FIC-

100




1. Integral Absolut Eror (IAE) 12456



103

Tabel 4.33 diatas menunjukkan tingkat perbandingan antara

parameter kendali dan respon dinamik yang dihasilkan dari kedua

jenis metode yang digunakan, yakni metode IMC-PID dan

metode direct sintesis. Diketahui bahwa untuk semua jenis

pengendalian yang ada, baik meliputi sistem pengendalian level,

tekanan, maupun laju aliran massa menunjukkan bahwa dengan

menggunakan metode direct sintesis respon sistem yang

dihasilkan jauh lebih baik daripada menggunakan metode IMC-

PID. Hal ini dapat ditunjuukan dengan nilai IAE dan settling time

pada respon dinamik menggunakan dorect sintesis memiliki nilai

yang lebih kecil daripada IMC-PID. Sedangkan untuk nilai

maximum overshoot menggunakan meotde direct sintesis

memiliki nilai yang lebih kecil daripada menggunakan metode

IMC-PID.

Oleh karena hasil respon dinamik untuk mengendalikan

disturbance yang dihasilkan menggunakan metode direct sintesis

lebih baik dari pada menggunakan metode IMC-PID, maka jenis

sistem kendali yang tepat untuk mengendalikan nilai gangguan

dari luar (disturbance) yakni dengan menggunakan metode direct

sintesis.

104

Halaman ini sengaja dikosongkan

105

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan eksperimen yang telah telah dilakukan,

maka didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Parameter kendali pada model waste heat steam

generator yang diperlukan tunning berdasarkan nilai set

point dan disturbance adalah laju aliran masa yang

memasuki steam drum, tekanan pada steam drum, dan

level yang ada pada steam drum.

2. Tidak hanya tunning berdasarkan nilai set point yang

dibutuhkan untuk mengendalian plant WHSG ini, akan

tetapi tunning berdasarkan nilai disturbance juga tepat

untuk digunakan. Hal ini dikarena tunning berdasarkan

nilai disturbance dapat mengendalikan nilai disturbance

yang langsung masuk ke sistem yang dapat

mempengaruhi nilai performansi plant.

3. Tunning berdasarkan nilai disturbance perlu dilakukan

yakni dengan menggunakan metode FOPDT (First Order

Plus Dead Time) untuk mencari nilai λ, θ, t63%, t28%, dan

K yang selanjutnya dapat digunakan untuk menentukan

nilai Kc, Ti, dan Td dengan menggunakan tabel IMC-PID

pada masing – masing controller.

4. Parameter kendali yang tepat digunakan saat nilai

disturbance +5% dari data desain adalah untuk FIC-100

Kc = 0,062.10-2 ; Ti = 4,517144, untuk PIC-100 Kc =

2,53477 ; Ti = 2,97580442, sedangkan untuk LIC-100 Kc

= 0,05956078. Sedangkan parameter kendali yang tepat

digunakan saat nilai disturbance -5% dari data desain

adalah untuk FIC-100 Kc = 0,032.10-2 ; Ti = 5,12, untuk

PIC-100 Kc = 0,349215 ; Ti = 4,830831, sedangkan

untuk LIC-100 Kc = 0,05875349.

5. Metode tunning yang digunakan untuk mengendalikan

disturbance dalam penelitian ini tidak tepat untuk

106

digunakan dalam pengendalian level didalam steam drum

dengan menggunakan metode IMC-PID. Hal ini

dikarenakan karakteristik respon yang dihasilkan

menunjukkan nilai yang kurang baik. Jenis sistem kendali

yang tepat untuk diterapkan sebagai pengendali nilai

disturbance yakni dengan menggunakan metode direct

sintesis yang dapat dilihat pada lampiran.

5.2 Saran

Dari hasil tugas akhir ini dapat diberikan beberapa saran

untuk pengembangan penelitian selanjutnya antara lain :

1. Perlu dilakukan pemodelan waste heat steam generator

dengan dua nilai tekanan yang telah diberikan, yakni

untuk high pressure dan low pressure menggunakan

software hysys. Hal ini dikarenakan sistem perancangan

WHSG yang ada di lapangan menggunakan dua buah

nilai tekanan ini.

2. Diperlukan teknik pengendalian lainnya yang tepat untuk

digunakan sebagai sistem pengendalian disturbance pada

plant waste heat steam drum.

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

1. Flue gas in NO2 0,0000

325 95,44 3,726.105

CO2 0,4072

Oxygen 0,0306

H2O 0,0301

CO 0,0020

NO 0,0000

Nitrogen 0,5301

2. Steam in SH

NO2 0,0000

219,3 2265 1,006.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

3. Steam out HRSG

NO2 0,0000

289 2240 1,006.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0306

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

4. Gas out SH

NO2 0,0000

320,1 85,42 3,726.105

CO2 0,4072

Oxygen 0,0306

H2O 0,0301

CO 0,0020

NO 0,0000

Nitrogen 0,5301

5. Steam in SD

NO2 0,0000

219,3 2265 2,043.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

6. Water out SDa

NO2 0,0000

219,3 2265 1,045.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

7. Steam mix NO2 0,0000

219,4 2270 2,043.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

8. Water out EC

NO2 0,0000

203,2 2270 1,005.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

9. R steam out EV

NO2 0,0000

220 2270 1,038.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

10. Water in EV

NO2 0,0000

219,3 2271 1,038.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

12. Steam out EV

NO2 0,0000

219,2 2270 1,038.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

13. Gas out EV

NO2 0,0000

271,7 60,46 3,726.105

CO2 0,4072

Oxygen 0,0306

H2O 0,0301

CO 0,0020

NO 0,0000

Nitrogen 0,5301

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

14. Feed water in

NO2 0,0000

92 2300 1,005.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

15. Feed water in EC

NO2 0,0000

92 2295 1,005.104 CO2 0,0

000 Oxygen 0,0

000 H2O 1,0

000 CO 0,0

000 NO 0,0

000 Nitrogen 0,0

000 16. Gas out

HRSG NO2 0,0

000 258,6 50,44 3,726.105

CO2 0,4072

Oxygen 0,0306

H2O 0,0301

CO 0,0020

NO 0,0000

Nitrogen 0,5301

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

17. Water out Sda1

NO2 0,0000

219,2 2262 1,045.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

18. Water out SDb

NO2 0,0000

219,3 2400 1,045.104 CO2 0,0

000 Oxygen 0,0

000 H2O 1,0

000 CO 0,0

000 NO 0,0

000 Nitrogen 0,0

000 19. 1 NO2 0,0

000 219,3 2271 1,045.104

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

Lampiran

No Stream

Name

Komposisi Tempe

ratur

(0C)

Tekan

an

(kPa)

Laju Aliran

Massa

(kg/h)

20. Blow down

NO2 0,0000

219,3 2271 74,01

CO2 0,0000

Oxygen 0,0000

H2O 1,0000

CO 0,0000

NO 0,0000

Nitrogen 0,0000

Lampiran

Gambar respon laju aliran massa yang dihasilkan oleh stream water out Gambar respon tekanan yang dihasilkan oleh stream water out EC

Lampiran

Gambar respon suhu yang dihasilkan oleh stream water out EC Gambar respon laju aliran massa yang dihasilkan oleh stream steam in SH

Lampiran

Gambar respon tekanan yang dihasilkan oleh stream steam in SH Gambar respon suhu yang dihasilkan oleh stream steam in SH

Lampiran

Gambar respon laju aliran massa yang dihasilkan oleh stream flue gas in Gambar respon tekanan yang dihasilkan oleh stream flue gas in

Lampiran

Gambar respon tekanan yang dihasilkan oleh stream steam out HRSG Gambar respon suhu yang dihasilkan oleh stream steam out HRSG

Lampiran

Ada dua macam data yang akan diambil, yang pertama berasal dari equipment SP Boiler dan yang kedua berasal dari equipment AQC Boiler. SP Boiler terdiri dari unit operasi evaporator dan superheater, sedangkan AQC Boiler terdiri dari unit operasi economizer, evaporator, dan superheater. Hasil data yang didapatkan adalah :

a. SP Boiler Data flue gas : Flow = 576000 N /h Suhu = 400 C Tekanan = -600 mmw Tekanan steam = 2,3 Mpa (suhu saturasi = 220 C) Pinch point = 330 C – 220 C = 110 C Densitas flue gas pada tekanan -600 mmw (=10000-600 mmw = 9400 mmw = 940 cmw) dan suhu 400 C = 0,5857 kg/ Volume rate 576000 N /h = 1507008 Mass flow rate 1507008 * 0,5857 = 882654 kg/h

b. AQC Boiler Data flue gas : Flow = 245000 N /h Suhu = 325 C Tekanan = -600 mmw Tekanan steam = 2,3 Mpa (suhu saturasi = 220 C) Suhu gas keluar economizer = 130 C Densitas flue gas pada tekanan -600 mmw (=10000-600 mmw = 9400 mmw = 940 cmw) dan suhu 325 C = 0,6591 kg/ Volume rate 245000 N /h = 569583

Mass flow rate 569583 * 0,6591 = 375412 kg/h

Lampiran

Luas Permukaan Superheater (SP Boiler)

Dari data hysys maka akan didapatkan nilai dalam bentuk persamaan yang dapat diperlihatkan dalam persamaan dibawah ini : Q (di superheater, gas) = (400-389) = 882654,32 kg/h * ((1,114*400) – (1,11*388,5)) = 12679329 KJ/h Atau Q = - 882654,32 * (-4495,61 – (-4508,42)) = 11309510,93 KJ/h Q (di superheater, SH steam untuk cross cek) = Ws - = 29800,21 (-379426160 – (-390735672)) = 11309510,93 KJ/h Mencari Δ Δ = 400 – 370 = 30, Δ = 388,5 – 220 = 168,5 = (30-168,5) / log (30/168,5) = 185 Diambil U = 5W/ K = 5 J/s K = 5 * 3,6 KJ/h K = 18 KJ/h Konversi : 1 J/s = 1W Maka A superheater = Q/(U Δ ) = 11309510,93 [KJ/h] / (18 [KJ/h ] * 185 C) = 3400 Luas Permukaan Evaporator (SP Boiler)

Q (di evaporator, gas) = - 882654,31 * (-4508,42 – (-4573,65)) = 57567296,15 Mencari Δ Δ = 388,5– 220 = 168,5, Δ = 329 – 220 = 109 Δ = (168,5-109) / log (168,5/109) = 315 Diambil U = 20W/ K = 20 J/s K = 20 * 3,6 KJ/h K = 72 KJ/h Konversi : 1 J/s = 1W Maka A evaporator = Q/(U Δ ) = 882654,31 [KJ/h] / (72 [KJ/h ] * 315 C) = 2542

Lampiran

Luas Permukaan Superheater (AQC Boiler)

Q (di superheater, gas) Q = - 375412,3845 * (-4578,17 – (-4583,46)) = 1987198,78 KJ/h Mencari Δ Δ = 325 – 284 = 41, Δ = 320 – 220 = 100 Δ = (41-100) / log (41/100) = 152 Diambil U = 5W/ K = 5 J/s K = 5 * 3,6 KJ/h K = 18 KJ/h Konversi : 1 J/s = 1W Maka A superheater = Q/(U Δ ) = 1987198,78 [KJ/h] / (18 [KJ/h ] * 152 C) = 724 Luas Permukaan Evaporator (AQC Boiler)

Q (di evaporator, gas) = - 375412,3845 * (-4583,46 – (-4638,21)) = 22541653,83 KJ/h Mencari Δ Δ = 320– 220 = 100, Δ = 269– 220 = 49 Δ = (100-49) / log (100-49) = 164 Diambil U = 20W/ K = 5 J/s K = 20 * 3,6 KJ/h K = 72 KJ/h Konversi : 1 J/s = 1W Maka A evaporator = Q/(U Δ ) = 375412,3845 [KJ/h] / (72 [KJ/h ] * 164 C) = 1901 Luas Permukaan Economizer (AQC Boiler)

Q = - 375412,3845 * (-4638,21 – (-4745,43)) = 40249095,87 KJ/h Mencari Δ Δ = 269– 205 = 64, Δ = 168– 92 = 70 Δ = (64-76) / log (64-76) = 161 Diambil U = 10W/ K = 5 J/s K = 10 * 3,6 KJ/h K = 36 KJ/h Konversi : 1 J/s = 1W

Lampiran

Maka A evaporator = Q/(U Δ ) = 375412,3845 [KJ/h] / (36 [KJ/h ] * 161 C) = 6953 Jadi suhu keluar gas 130oC Maka Δ = 1114 Dan A = 9735 m2

Setelah keseluruhan luas permukaan unit operasi diketahui, maka langkah selanjutnya adalah menentukan dimensi unit operasi yang akan digunakan, yakni meliputi dimensi superheater pada SP Boiler dan dimensi evaporator pada SP Boiler. Dimensi Superheater (SP Boiler)

Jika OD tube 1 in= 0,0254 m dan disusun persegi (baris ke-3 dari bawah) dan panjang tube 5,9 m dan tinggi boiler 8,39 m

Keliling tube * d = 3,14 * 0,0254 = 0,0798 m Luas per tube = keliling * panjang tube = 0,0798 * 5,9 =

0,47 m2 Jumlah tube yang diperlukan = luas perpindahan panas /

luas per tube = 3400/0,47 = 7225 buah. Jika tube disusun seperti pada baris ke-3 dari bawah (tabel di atas) maka panjang tube diperoleh 0,89 m Jadi dimensi superheater 5,9 x 8,39 x 0,89 m3

Dimensi evaporator (SP Boiler):

Dengan ukuran tube sama diperoleh panjang 0,65 m Jadi dimensi evaporator SP boiler adalah 5,9 x 8,39 x 0,65 m3

Dengan cara yang sama dimensi AQC boiler adalah sebagai berikut:

Superheater 5,9 x 8,39 x 0,19 m3 Evaporator 5,9 x 8,39 x 0,49 m3

Economizer 5,9 x 8,39 x 1,78 m3

Lampiran

MODEL BASED CONTROLLER DENGAN MENGGUNAKAN...

Documents

Transcript of MODEL BASED CONTROLLER DENGAN MENGGUNAKAN...