Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sebuah pipa elbow yang merupakan komponen sistem pengikjeksi kondensat dari pembangkit energi geothermal mengalami kebocoran pada bagian lasannya. Sistem ini digunakan untuk menginjeksikan kondesat yang berasal dari menara pendingin ke dalam bumi melalui sumur injeksi. Kondisi pipa telah mengalami proses korosi pada seluruh permukaan dalam pipa dan penipisan pada dindingnya. Analisis dilakukan dengan pengambilan sampel air dan pipa yang mengalami kegagalan. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian komposisi air, pengujian indeks korosifitas, pengamatan visual sampel pipa, pengukuran ketebalan sampel pipa, pengujian komposisi pipa, pengujian kekerasan, pengujian komposisi produk korosi pipa dan pengujian polarisasi. Hasil analisa menunjukkan bahwa penyebab dari terjadinya kerusakan pada pipa elbow ini adalah karena terjadinya sel differential aerasi pada daerah dibawah produk korosi yang menyebabkan terjadinya korosi di bawah kerak (under scale corrosion).

---

There were a failure in the elbow pipe of injection condensate system. The failure took form of a leakage in the weld part. This system was used to inject the condensate which came from cooling tower to the earth back by injection well. The condition of the pipe has experienced of corrosion process at overall of the surface and wall thinning.

Analysis is done by taking sample of water and the failed pipe. It was carried out by several testing such as water composition test, saturation index test, visual test for pipe sample, measurement of pipe wall, pipe composition test, hardness test, corrosion product composition test and polarization test.

The result of this analysis, shows that the failure in pipe is caused by aerated differential cell under the deposit, it?s due to the under scale corrosion was occur."

"ABSTRAKAnalisa terhadap pipa penyalur bawah tanah dengan spesifikasi API 5L PSL1 GradeB dan lapisan eksternal three layer polyethylene serta lapisan internal epoxypolyamide untuk mendistribusikan avtur dari Depot Pengisian Pesawat Udara keBandar Udara yang mengalami kegagalan beroperasi sesaat setelah prosescommissioning dinyatakan baik dan masih dalam masa pemeliharaan setahun.Analisa dilaksanakan dengan melakukan pengujian secara mekanik, kimia, dandilakukan pengamatan secara rinci pada produk karat dengan menggunakanScanning Electron Microscopy serta Energy Dispersive X-Ray. Uji polarisasidilakukan dalam medium Avtur dan medium air hasil proses Horizontal DirectDrilling. Kondisi lingkungan dan sistem elektrikal di lokasi berpengaruh besarterhadap percepatan korosi.

---

ABSTRACTAnalyze of underground pipeline with API 5L PSL1 Grade B and three layerpolyethylene external coating and epoxy polyamide internal coating to distributeaviation fuel from the Aircraft Filling Depot to the Airport that failed operateshortly after commissioning process is declared good and still under maintenancea year. The analysis was carried out by testing mechanical, chemical, and detailedobservation on rust by using Scanning Electron Microscopy and Energy DispersiveX-Ray. The polarization test was conducted on Avtur medium and horizontal DirectDrilling process water medium. Environmental and electrical system at the sitehave a major effect on corrosion acceleration."

"Analisis risiko pada pipa bawah laut 16? Main Oil Line EFPRO - EKOM di Laut Jawa ini dilakukan mengingat adanya potensi bahaya dan risiko tumpahan minyak sehingga dapat berdampak pada ekosistem laut disekitar operasi kerja. Penelitian ini bersifat deskriptif analitik dan dilakukan dengan metode semi kuantitatif. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model penilaian risiko yang dikembangkan oleh Kent Muhlbauer (2004) dalam bukunya Pipeline Risk Management. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan tingkat risiko relatif sehingga didapatkan gambaran risiko yang berguna bagi manajemen dalam mengambil keputusan guna mencegah kejadian kecelakaan yang diakibatkan kegagalan pipa. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa pada pipa sepanjang 32.14 km tersebut memiliki nilai rata-rata untuk Design Index sebesar (59.13), Corrosion Index (68.16), Third-party Damage Index (72) dan Incorrect Operations Index (82). Sedangkan nilai risiko relatif tertinggi adalah pada Kilometer Post (KP) 0-1 jalur pipa.

---

Risk analysis of subsea pipeline 16" Main Oil Line (MOL) EFPRO - EKOM located at Java Sea was conducted because of the potential hazards and the risk of oil spills that possible impact on ecosystems around the work operations. This research is descriptive analytic and performed by semi-quantitative method. The model used in this study is a model of risk assessment developed by Kent Muhlbauer (2004) in his book ?Pipeline Risk Management.

The purpose of this study was to obtain relative risk that are useful to management in making decisions in order to prevent the occurrence of accidents which caused by the failure of the pipe.

The results of this study showed that the pipeline along the 32.14 km has an average value for the Design Index (59.13), Corrosion Index (68.16), Third party Damage Index (72) and Incorrect Operations Index (82). While the value of the highest relative risk was at Kilometre Post (KP) 0-1 pipeline."

"Terjadi kegagalan pada pipa yang menyalurkan air ke system injeksi air pada sebuah instalasi geothermal. Kegagalan yang terjadi berupa kebocoran pada pipa bagian T. Analisis dilakukan dengan pengambilan sample air dan pipa yang mengalami kegagalan. Pengujian yangdilakukan adalah pengujian komposisi air, pengujian indeks saturasi, pengamatan visual sample pipa, pengujian komposisi pipa, pengujian kekerasan, pengujian komposisi produk korosi pipa dan pengujian polarisasi. Dari pengujian dan analisis yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan kerusakan yang terjadi pada pipa disebabkan oleh korosi-erosi. Kombinasi korosi dan erosi menyebabkan pipa mengalami kerusakan yang jauh lebih cepat daripada yang seharusnya.

---

There were a failure in the pipeline injection system in a geothermal installation. The failure took form of leak in part T. Analysis is done by taking sample of water and the failed pipe. The tests include water compositon test, saturation index test, visual test for pipe sample, pipe composition test, hardness test, corrosion product composition test and polarization test. From the test results and analysis, it can be concluded that the failure in pipe were done by corrosion-erosion. The combination of corrosion with erosion causing the pipe to fail faster than the calculation."

"Pipa transmisi adalah cara teraman dan paling efektif untuk mengangkut gas alam dalam jumlah besar dalam jarak jauh. Meskipun transportasi menggunakan pipa adalah yang paling aman, kegagalan pipa transmisi dapat menyebabkan kerusakan, kerugian finansial, dan cedera. Kegagalan pipa perlu diprediksi untuk untuk menentukan prioritas pemeliharaan pipa sebagai salah satu strategi membuat jadwal pemeliharaan prefentif yang tepat sasaran dan efisien agar pipa dapat diperbarui atau direhabilitasi pipa sebelum terjadi kegagalan. Metode yang ditawarkan pada studi ini adalah machine learning, dimana metode merupakan bagian dari insiatif transformasi digital (Hajisadeh, 2019). Model dikembangkan berdasarkan data kegagalan historis dari jaringan pipa transmisi gas darat sekitar 2010-2020 yang dirilis oleh Departemen Transportasi AS dengan karakteristik data yang tidak terstruktur dan kompleks. Proses pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi beberapa langkah: pra-pemrosesan data, pelatihan model, pengujian model, pengukuran kinerja, dan prediksi kegagalan. Pengembangan model pada studi ini dilakukan menggunakan dua algoritma yaitu regresi logistik dan random forest. Pola perilaku dari faktor-faktor yang paling berpengaruh adalah usia dan panjang segmen pipa meiliki korelasi positif terhadap kegagalan pipa. Kedalaman pipa, ketebalan, dan diameter pipa memiliki korelasi negatif. Kegagalan pipa paling sering terjadi pada pipa dengan class location 1 dan class location 4, pipa yang ditempatkan di bawah tanah, serta pipa dengan tipe pelapis coal tar. Hasil pengembangan model menggunakan machine learning menunjukan hasil performa model akurasi prediksi 0.949 dan AUC 0.950 untuk model dengan algoritma regresi logistik. Sedangkan akurasi prediksi 0.913 dan AUC 0.916 untuk model dengan algoritma random forest. Berdasrkan hasil uji performa kita dapat menyimpulkan bahwa machine learning adalah metode yang efektif untuk memprediksi kegagalan pipa. Berdasarkan model yang dilatih pada dataset nyata pipa transmisi gas, hasil prediksi pada studi kasus dapat menghindari 29% dari kegagalan pipa pada 2025, 53% kegagalan pipa pada tahun 2030, dan 64% pada tahun 2035.

---

Transmission pipe is the safest and most effective way to transport large amounts of natural gas over long distances. Although transportation using pipelines is the safest, transmission pipeline failures can cause damage, financial losses, and injuries. Pipeline failures need to be predicted to determine the priority of pipeline maintenance as one of the strategies to create a schedule of maintenance targets that is right on target and efficient so that the pipeline can be rehabilitated before a failure occur. The method offered in this study is machine learning, where the method is part of the digital transformation initiative (Hajisadeh, 2019). The model was developed based on historical failure data from the onshore gas transmission pipeline around 2010-2020 released by the US Department of Transportation with unstructured and complex data characteristics. The machine learning process can be divided into several steps: data pre-processing, model training, model testing, performance measurement, and failure prediction. The development of the model in this study was carried out using two algorithms namely logistic regression and random forest. The correaltion of the factors that most influence the failure of an onshore gas transmission pipeline is the age and length of the pipe segment has a positive correlation with pipe failure. Depth of cover, thickness, and diameter of pipes have a negative correlation with pipe failures. Pipe failures most often occur in pipes with class location 1 and class location 4, undersoil, and pipes with coal tar coating types. The results of the development of the model using machine learning showed the results of the model performance prediction accuracy is 0.949 and AUC is 0.950 for models with logistic regression algorithms. Whereas the accuracy of prediction is 0.913 and AUC is 0.916 for models using the random forest algorithm. Based on the results of performance tests we can conclude that machine learning is an effective method for predicting pipe failures. Based on the model trained on a real dataset of gas transmission pipelines, the prediction results in case studies can avoid 29% of pipe failures in 2025, 53% of pipe failures in 2030, and 64% in 2035. "

"Potensi bahaya yang terjadi selama fase FEED (Front End Engineering Design) mengakibatkan kegagalan proyek pipa bawah laut yang diderita dari berbagai aspek baik dari kerugian dana, lingkungan dan bencana alam. Perlu ditentukan metode yang tepat dalam menentukan tingkat risiko dan mitigasi pada integritas pipa sehingga meningkatkan keamanan dan mengurangi potensi risiko. Penerapan analisa risiko metode Risk FMEA yang memperhatikan faktor deteksi dan analisa biaya dengan Monte Carlo, dapat meningkatkan ketepatan mengambil kebijakan risiko, optimalisasi dalam penerapan strategi inspeksi, monitor dan evaluasi risiko. Hasil analisa risiko didapatkan 13 tindakan rekomendasi penanggulangan potensi bahaya yang berasal dari 56 potensi risiko yang ada. Nilai perbandingan antara biaya pemeliharaan dan penanggulangan risiko dibandingkan dengan dampak risiko adalah 0,0986. Analisa yang dilakukan menyatakan bahwa penerapan rekomendasi risiko tersebut dapat menghilangkan potensi bahaya pada proyek pipa bawah laut.

---

Potential hazards that occured during phase FEED (Front End Engineering Design) were resulted in the failure of subsea pipeline project and reviewed from various aspects both from financial lost, environmental and natural disasters. The exact method had to be determined the level of risks and mitigate the integrity of pipeline in order to increase security and reduce potential risks.

The approach of the Risk FMEA method which consider the value of detection and analyze pusing Monte Carlo method can improve the accuracy of risk policies, implementation of the strategies, inspection, monitoring and evaluation of risks.

This risk analysis results obtained 13 actions of hazard mitigation which were initally 56 potential risks. The value comparison between the cost of maintenance and control of risk were compared and its value was 0.0986. The implementation of risk analysis? result can be conducted in order to eliminate the potential hazards of subsea pipeline projec."

"Kebocoran gas sepanJang jalur p1pa adalah hal yang sangat tidak diinginkan. Berbagai metoda untuk mendeteksi kebocoran sudah ditemukan namun penggunaannya sangat bergantung pada karakteristik masing-masing jaringan pipa. Penelitian ini menggunakan data sepanjang bulan Oktober 2011 di jaringan pipa PT X. Perhitungan kondisi kebocoran gas dilakukan oleh perangkat lunak simulasi pipa transmisi untuk melakukan pengujian terhadap metoda deteksi kebocoran pressure point analysis dan neraca massa. Lokasi kebocoran berjarak 49 km, 98 km, dan 147 km dari inlet dengan besarnya kebocoran 1 inchi, 3 inci, dan 5 inchi. Dari hasil simulasi didapatkan bahwa metoda yang lebih baik adalah metoda neraca massa karena mampu mendeteksi kebocoran dalam waktu terlama 39 menit dengan akurasi perkiraan laju alir kebocoran rata-rata sebesar -1,30%.

---

Gas leak along the pipeline is very undesirable. Various methods for detecting leaks are found, but their use depends on the characteristics of each pipeline. This study uses data throughout the month of October 2011 in the pipeline of PT X. Gas leak condition calculations performed by pipeline transmission simulation software for testing the leak detection method of pressure point analysis and mass balance. Leak locations are 49 km, 98 km, and 147 km from the inlet with the magnitude ofleakage 1 inch, 3 inches, and 5 inches respectively. From the simulation results showed that the mass balance method is better because is able to detect leaks in the longest 39 minutes with an accuracy estimated leak flow rate by an average of -1.30%."

"Kebutuhan energi nasional meningkat seiring dengan laju ekonomi, saat ini energi yang paling banyak digunakan masyarakat untuk kebutuhan sehari hari adalah gas dalam bentuk LPG, batubara memiliki potensi untuk menjadi energi pengganti LPG. Indonesia merupakan negara yang memproduksi batubara terbesar ke-3 di dunia nantinya batubara diolah menjadi methanol dan Dimethyl Eter (DME) yang dapat digunakan sebagai pengganti LPG untuk mendekati pengguna elpiji, DME dan produk lainnya harus dapat ditransportasikan dengan murah. Pipanisasi merupakan solusi yang paling efektif untuk jarak kurang dari 1000 km, dibandingkan dengan metode transportasi yang lain (yaitu, kapal, kereta api, dan truk), pipanisasi adalah cara yang lebih dapat diandalkan dan ekonomis, pipa harus dirancang sedemikian rupa sehingga dapat memenuhi nilai ekonomis. Untuk mendapatkan desain yang tepat pipa disimulasikan dengan hysis sehingga didapatkan rancangan utilitas transportasi yang tepat guna dimana biaya total investasi yang dibutuhkan ekonomis dengan biaya operasi per tahun tidak lebih dari 5% dari CAPEX, dari Kajian didapat kan dimensi pipa 16” dan ketebalan Pipa sebesar 0,375 inch  dengan Right Of Way (ROW) sepanjang 168 km, untuk besaran nilai investasi (CAPEX) pembangunan Pipa Multiproduk DME, Methanol, dan MEG adalah $ 108.843.283 atau dalam IDR  1.578.227.604.582,09 dengan toll fee $ 19.64 /MT.

---

National energy needs increase along with the pace of the economy. Currently, the most widely used energy for daily needs is gas in the form of LPG, coal has the potential to be a substitute for LPG. Indonesia is a country that the 3rd largest produces coal in the world, later the coal will be processed into methanol and DME, which can be used as a substitute for LPG. To approach LPG users, DME and other products must be cheaply transported. Piping is the most effective solution for distances less than 1000 km, Compared to other transportation methods (i.e., ships, trains, and trucks), transmission pipelines are a more reliable and economical way, the objective of this study is to deliver DME, Methanol and MEG using Single line Pipeline.  Pipelines must be designed in such a way that they can meet economic value.  The methode to get the right design, first is simulated pipelines with pipesim, then selecting an appropriate utility and operation, where the total investment required is economical with an annual operating cost of not more than 5% of CAPEX, with an optimum NPV value and targeted IRR value.From the study, it was found that the dimensions of the pipe are 16” and the thickness of the pipe is 0.375 inch with a ROW of 168 km. The investment value (CAPEX) for the construction of the DME Methanol and MEG Multiproduct Pipe is $ 108.843.283 or in IDR  1.578.227.604.582,09 with toll fee $ 19.64 /MT."