Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimisasi pada sistem rantai suplai LNG agar didapatkan biaya suplai yang paling murah dari kilang LNG hingga sampai ke FSRU (Floating Storage Regasification Unit) dan juga jumlah LNG yang seharusnya dipasok oleh setiap kilang dengan menggunakan metode optimasi. Metode optimasi harus menentukan fungsi objektif, variabel keputusan dan juga constrain. Untuk mendapatkan biaya suplai yang murah maka akan menggunakan harga dari ex kilang dan harus mendapatkan biaya transportasi yang murah. Kapasitas kapal yang akan digunakan pada penelitian ini adalah 150.000 m3 dan kecepatan 18 knot. Metode pengiriman yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Hub and Spoke. Pada penelitian ini yang akan menjadi sumber yaitu Kilang Tangguh, Masela, Donggi Senoro dan Bontang dengan tujuannya FSRU yang terletak dipulau Jawa dan Sumatera. Yang sangat berpengaruh pada biaya suplai adalah jarak dari setiap kilang LNG menuju FSRU. Dan hasil yang didapatkan kilang Bontang menyuplai LNG ke FSRU Aceh 3,0 MTPA selama 20 tahun dengan biaya suplai tahun ke-1 6,3 $/MMBtu. Kilang Tangguh akan menggunakan 2 kapal untuk memasok LNG 2,1 MTPA ke FSRU Jawa Tengah dengan 35 biaya suplai ditahun ke-1 6,64 $/MMBtu dan 0,9 MTPA untuk FSRU Lampung dengan biaya suplai pada tahun ke-1 6,63 $/MMBtu. Kilang Masela akan menggunakan 3 kapal untuk memasok LNG ke FSRU Jawa Tengah 0,9 MTPA dengan biaya suplai pada tahun ke-4 9,50 $/MMBtu dan FSRU Jawa Barat 3 MTPA dengan biaya suplai pada tahun ke-4 yaitu 9,58 $/MMBtu. Kilang Donggi Senoro akan menggunakan 1 kapal untuk memasok LNG ke FSRU Lampung sebanyak 0,6 MTPA dengan biaya suplai pada tahun ke-1 yaitu sebesar 6,7 $/MMBtu.

---

This research aims to optimize the LNG supply chain system in order to get the lowest supply cost from the LNG plant to FSRU (Floating Storage Regasification Unit) and also the amount of LNG that is supposed to be supplied by each plant by using optimization methods. Optimization method must determine the objective function, decision variables and constrain. To get a low supply cost, low price of ex plant and transportation cost must be used. Vessels with capacity of 150,000 m3 and a speed of 18 knots will be used.

Shipping method used in this research is Hub and Spoke. In this study, the LNG source is Tangguh, Masela, Donggi Senoro and Bontang plant with the destination are FSRU located in Java and Sumatra. Supply cost is affected by distance of each LNG plant to the FSRU. From the results, it is obtained that Bontang LNG plant supply 3.0 MTPA to the FSRU Aceh for 20 years with supply cost in the first year $ 6.3 / MMBtu. Tangguh plant will use two ships to supply 2.1 MTPA LNG to Central Java FSRU with first year supply costs of $ 6.64 / MMBtu and 0.9 MTPA to Lampung FSRU with first year supply cost of $ 6.63 / MMBtu. Masela plant will use three ships to supply 0.9 MTPA LNG to the Central Java FSRU with the lowest costs in the 4th year of $ 9.50 / MMBtu and 3 MTPA to west Java FSRU 3 with the lowest supply cost in the 4th year of $ 9.58 / MMBtu. Donggi Senoro will use one ship to supply 0.6 MTPA LNG to Lampung FSRU with supply costs in the first year of $ 6.7 / MMBtu."

"ABSTRAKSalah satu persyaratan kualitas bahan bakar gas bagi mesin gas adalah nilai Methane Number MN yang mengindikasikan kemampuan bahan bakar untuk menghindari terjadinya knocking pada mesin. Semakin tinggi nilai Methane Number mengindikasikan kemampuannya semakin baik. Gas bumi yang memiliki komposisi CH4 lebih tinggi dengan hidrokarbon berat yang lebih sedikit akan cenderung memiliki nilai Methane Number yang lebih besar. Guna mendapatkan peningkatan nilai Methane Number, dapat dilakukan pemisahan/pengurangan hidrokarbon yang lebih berat C2H6 sehingga komposisi CH4 menjadi lebih dominan, dan terhadap C2H6 yang telah terpisahkan dapat digunakan untuk kepentingan lain atau dijadikan produk NGL Natural Gas Liquid . Salah satu metode yang digunakan dalam melakukan pengurangan C2H6 pada gas bumi dalam kondisi LNG Liquefied Natural Gas adalah dengan memanfaatkan karakteristik titik didih komponen hidrokarbonnya saat proses regasifikasi, sehingga pada suhu tertentu terjadi pemisahan karena perubahan fasa pada hidrokarbon tertentu. Proses regasifikasi LNG dengan metode pemisahanan sebanyak mungkin CH4 dari C2H6 guna memaksimalkan nilai MN memerlukan energi lebih banyak daripada melakukan regasifikasi LNG secara langsung yang tidak menghasilkan perningkatan MN pada gas yang dihasilkan. Adanya peningkatan nilai MN pada gas bahan bakar mesin, akan meningkatkan daya mampu mesin tersebut sehingga dapat memberi kenaikan produktifitas.

---

ABSTRACTMethane Number is one of required quality of gas as fuel for gas engine, which indicates fuel capability to avoid knocking in the engine. Higher Menthane Number provides better quality of gas for gas engine. Natural gas with higher CH4 and fewer higher hydrocarbon, tends to have higher Methane Number score. The higher Methane Number in the gas could be obtained by separation or reduction of higher hydrocarbon C2H6 , so that the composition of CH4 become dominant in the gas, and the C2H6 can be used for another purposes or produced as NGL Natural Gas Liquid . Reducing C2H6 can be done by utilizing boiling temperature characteristic of elements in LNG when it regasified, so that at a given temperature, separation occurs due to phase change of certain hydrocarbons. The LNG regasification process by separating as much as possible CH4 of C2H6 to maximize MN values, requires more energy than direct LNG regasification which does not improve MN value of the resulting gas. Increasing the value of MN in gas fuel of an engine, will increase the engine 39 s capacity to increase productivity."

"ABSTRAKMMPC (Multivariable Model Predictive Control) digunakan untuk mengontrol suhu dan tekanan di kilang regasifikasi LNG untuk mengatasi masalah yang saling mempengaruhi variabel dan mengurangi jumlah pengontrol. Ada empat variabel yang dikontrol (variabel terkontrol, CV) dan empat variabel yang dimanipulasi variabel, MV). CV yang dikontrol adalah tekanan di tangki penyimpanan LNG yaitu tekanan keluaran vaporizer, suhu keluaran vaporizer, dan suhu gas ke pipa. MV dimanipulasi, yang masing-masing berpasangan dengan CV tersebut, adalah laju aliran produk tank top, laju aliran gas pipa, laju aliran air laut, dan pemanas tugas. Identifikasi Model empiris FOPDT (First Order Plus Dead-Time) akan dilakukan terhadap keempatnya pasang CV dan MV untuk menggambarkan interaksi antar variabel. FOPDT diperoleh digunakan sebagai pengontrol di MMPC dan menentukan pengaturan kinerja kontrol Parameter MMPC yaitu P (prediction horizon), M (control horizon), T (waktu sampling). Kinerja kontrol diukur dengan menggunakan metode ISE (Integral Square Error). Hasilnya, parameter MMPC (P, M, T) untuk kondisi regasifikasi LNG adalah optimum masing-masing adalah 330, 1, 1. Ukuran ISE dari pengontrol MMPC dalam setpoint pelacakan: 2.12 × 10-4; 23.834; 0,763; 0,085, dengan perkembangan kinerja pengontrol masing-masing 31.262%, 17%, 175%, 757% dibandingkan kinerja MPC.

---

ABSTRACTMMPC (Multivariable Model Predictive Control) is used to control temperature and pressure in the LNG regasification plant to overcome the problem of interplaying variables and reducing the number of controllers. There are four controlled variables (controlled variable, CV) and four manipulated variablesvariable, MV). CV that is controlled is the pressure in the LNG storage tank, namely the vaporizer output pressure, the vaporizer output temperature, and the gas temperature to the pipe. MV manipulated, each of which is paired with the CV, is the tank top product flow rate, the pipeline gas flow rate, the seawater flow rate, and the heating duty. Identification of the FOPDT (First Order Plus Dead-Time) empirical model will be carried out on the four CV and MV pairs to describe the interactions between variables. The obtained FOPDT is used as a controller in the MMPC and determines the control performance settings for the MMPC parameters, namely P (prediction horizon), M (control horizon), T (sampling time). Control performance is measured using the ISE (Integral Square Error) method. As a result, the MMPC parameters (P, M, T) for the optimum LNG regasification conditions were 330, 1, 1. ISE size of the MMPC controller in the tracking setpoint: 2.12 × 10-4; 23,834; 0.763; 0.085, with the development of the controller performance respectively 31,262%, 17%, 175%, 757% compared to the performance of MPC."