Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Energi panas bumi memiliki peran penting dalam transisi penyediaan energi yang rendah karbon serta aman terhadap lingkungan. Energi panas bumi adalah sumber energi terbarukan yang dapat menjadi solusi untuk memenuhi kebutuhan pasokan energi dalam negeri. Tetapi beberapa Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi PLTP juga memiliki berbagai tantangan kehandalan berupa risiko kegagalan pada peralatannya, yang secara khusus disebabkan oleh kandungan fluida pada reservoir panas bumi. Berbagai metode untuk menghilangkan atau mengurangi risiko kegagalan mulai dipertimbangkan sebagai upaya membangun suatu program inspeksi. Inspeksi Berbasis Risiko memberikan hubungan antara mekanisme kerusakan dengan program inspeksi yang digunakan untuk menurunkan risiko. Penelitian ini, memanfaatkan program Inspeksi Berbasis Risiko sebagai teknik yang mudah digunakan untuk mengevaluasi tingkat probabilitas dan konsekuensu kegagalan sebagai upaya untuk membangun program inspeksi. Untuk menjaga tingkat akurasi dalam analisa penelitian, standar API 581 digunakan sebagai pedoman dalam penelitian kali ini agar dihasilakn kesesuaian antara level risiko dan program inspeksi yang di kembangkan untuk meningkatkan kehandalan.

---

Geothermal energy has an important role in the transition toward a low carbon energy and environmentally safe. Geothermal energy is a renewable energy source that can be a solution to meet domestic energy supply. But, some Geothermal Power Plant GPPs also have various reliability challenges of failure of the equipment, which is specifically caused by the fluid content. Various methods for eliminating or reducing the risk of failure are consideration as an effort to build an inspection program. Risk Based Inspection provides a link between the damage mechanism and the inspection program used to reduce the risk.

In this study, by utilizing the Risk Based Inspection program as an easy technique to use for evaluating probability levels and consequence of failure as an effort to build the inspection program. To maintain accuracy in this research analysis, standard of API 581 are used as guidance in this research to produced suitability between risk levels and inspection programs developed to improve reliability."

"Pada penelitian ini dilakukan lima jenis analisis pada PLTP Kamojang Unit 4, antara lain analisis exergy pada kondisi operasional, optimasi efisiensi exergy, optimasi ekonomi, optimasi exergoeconomic dengan tekanan wellhead sebagai variabel, dan optimasi steam ejector dengan aliran motive steam sebagai variabel. Perhitungan dilakukan dengan bantuan MATLAB. Karakteristik termodinamika uap panas bumi diasumsikan sama dengan karakteristik air yang didapatkan dari REFPROP. Tekanan wellhead 10 bar saat ini menghasilkan efisiensi exergy 31,91%. Optimasi efisiensi exergy menghasilkan tekanan wellhead 5,06 bar, efisiensi exergy 47,3%, dan biaya sistem US $3.957.100. Optimasi ekonomi menghasilkan tekanan wellhead 11 bar, efisiensi exergy 22,13%, dan biaya sistem US $2.242.200. Optimasi exergoeconomic menghasilkan 15 titik optimum. Optimasi steam ejector menghasilkan aliran motive steam 34,41 𝑘𝑔 𝑠 lebih kecil dari aliran operasional saat ini 40,61 𝑘𝑔 𝑠.

---

This study presents five analysis at Unit 4 Kamojang Geothermal Power Plant are exergy analysis at operational condition, exergy efficiency optimization, economic optimization, exergoeconomic optimization with wellhead pressure as a variable, and steam ejector optimization with mass flow of motive steam as a variable. Calculations are conducted by using the MATLAB. Thermodynamics characteristic of geothermal fluid assumed as water characteristic which get from REFPROP. Wellhead pressure operational condition 10 bar has exergy efficiency 31.91%. Exergy efficiency optimization has wellhead pressure 5.06 bar, exergy efficiency 47.3%, and system cost US$ 3,957,100. Economic optimization has well pressure 11 bar, exergy efficiency 22.13%, and system cost US$ 2,242,200. Exergoeconomic optimization has 15 optimum condition. Steam ejector optimization has mass flow of motive steam 34.41 𝑘𝑔 𝑠 smaller than the operational condition 40.61 𝑘𝑔 𝑠."

"Industri pertambangan dapat secara aktif berkontribusi pada sustainable development dengan mengurangi dampak negatif terhadap degradasi lingkungan, seperti kegagalan peralatan. Penggunaan sianida dalam metode heap leaching untuk ekstraksi emas merupakan salah satu cara untuk memperoleh recovery yang lebih tinggi dan lebih ramah lingkungan dibandingkan penggunaan merkuri. Menggunakan metode risk-based inspection (RBI) sesuai standar API 581 dengan pendekatan semi-kuantitatif, dapat menghitung probability dan consequency dari kegagalan yang akan terjadi pada pipa irigasi heap leaching. Tujuan dari penelitian adalah menentukan rencana inspeksi yang optimal pada pipa irigasi heap leaching dan tingkat risikonya. Inspeksi berbasis risiko dilakukan pada pipa irigasi heap leaching 12 inci yang datanya diperoleh dari hasil pengukuran ketebalan. Penerapan semi-kuantitatif risk-based inspection (RBI) sesuai standar API 581, dapat menentukan rencana jadwal inspeksi yang lebih optimal dan mengurangi tingkat risiko pada peralatan objek penelitian dibandingkan metode inspeksi berbasis waktu. Penelitian yang dilakukan terhadap analisis data hasil inspeksi untuk risk-based inspection (RBI), mendapatkan data yang diambil pada posisi elbow pipa terdapat pengurangan ketebalan dinding pipa sebesar 0,97 mm per tahun yang memiliki nilai Probability of Failure (PoF) sebesar 2 dan Consequence of Failure (CoF) pada tingkat D dengan potensi konsekuensi gangguan bisnis sebesar US$958.506, sehingga menghasilkan tingkat risiko pada posisi 2D atau level medium. Penjadwalan inspeksi ditetapkan berdasarkan tingkat risiko dan sisa umur pakai pipa untuk mencegah tercapainya/terlampauinya target risiko (ketebalan minimum).

---

The mining industry can actively contribute to sustainable development by reducing negative impacts on environmental degradation, such as equipment failure. For example, using cyanide in the heap leaching method for gold extraction is a way to obtain a higher recovery and is more environmentally friendly than mercury. Furthermore, using the risk-based inspection (RBI) method according to API 581 standard with a semi-quantitative approach, it is possible to calculate the probability and consequence of failure that will occur in heap-leaching irrigation pipes. This research aims to determine the optimal inspection plan for heap-leaching irrigation pipes and their level of risk. A risk-based inspection is carried out on a 12-inch heap leaching irrigation pipe for which the data is obtained from the thickness measurement results. The application of semi-quantitative risk-based inspection (RBI), according to API 581 standard, can determine a more optimal inspection schedule plan and reduce the level of risk on research object equipment compared to time-based inspection methods. Research conducted on data analysis of inspection results for risk-based inspection (RBI), obtained data taken at the pipe elbow position where there is a reduction in pipe wall thickness of 0.97 mm per year which has a Probability of Failure (PoF) value of 2 and Consequence of Failure (CoF) at level D with potential business interruption consequences of US$958,506, resulting in a risk level in 2D or medium level. Therefore, inspection scheduling is determined based on the level of risk and the remaining life of the pipe to prevent achieving/exceeding the risk target (minimum thickness)."

"Pemeliharaan merupakan hal terpenting dalam menjalankan sebuah sistem produksi yang melibatkan aset yang besar, termasuk pada Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi. Pemeliharaan mesin berbasis kondisi mesin Condition-Based Maintenance dirasa efektif dalam menjaga performa mesin. Kondisi mesin dapat diketahui melalui data operasi yang ada. Salah satu pendekatan yang dapat mempelajari dan mengolah ribuan data operasi yang terekam oleh sensor-sensor parameter keseluruhan data operasi yang ada adalah dengan pendekatan machine learning. Data operasi tersebut kemudian akan dibagi menjadi beberapa kategori yaitu long, medium dan short dengan batasan berupa lama waktu aset tersebut beroperasi. Data tersebut kemudian akan menjalani proses training menggunakan aplikasi Classification Learner pada software MATLAB. Proses ini memungkinkan MATLAB mempelajari hubungan antar parameter, waktu dan kategori yang dibuat hingga menghasilkan sebuah model klasifikasi kondisi mesin. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi kondisi turbin terkini yang kemudian dapat diperkirakan berapa lama lagi turbin dapat beroperasi dengan baik sampai turbin membutuhkan kegiatan pemeliharaan kembali.

---

Maintenance is the most important thing in running a large production system that is using some machinery such as turbines, pumps and so on. This is also applied for a geothermal power plants that have so many assets to maintain. Condition based maintenance is considered to be the most effective maintenance management to be applied for a big scale industrial company. Machines condition could be known from the machines operation data that is continously recorded by the censors of some parameter. One of the most suitable approach to learn and process the big operation data is machine learning. The operation data will be classified into three categories, there are long category, medium category and short category, which has its limit based on the length of time the machine has been operating. Then, the operation data will be trained using Classification Learner toolbox of MATLAB. This process let MATLAB understands the relationship between each parameter, time and the categories until a classification model of machines condition has been produced. The model later could be used to predict the most recent machines condition so that we can also predict how long the machine could still operate well until it needs to be maintained again. "

"Monitoring kinerja pembangkit listrik penting dilakukan untuk melihat efisiensi sistem secara keseluruhan. Kinerja dalam pembangkit listrik tenaga panas bumi dapat ditinjau dari nilai Specific Steam Consumption (SSC). Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi SSC dengan menggunakan pendekatan artificial intelligence berbasis algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Variabel input algoritma ini ANFIS berjumlah 10 variabel yang berasal dari sub-sistem pembangkit listrik tenaga panas bumi yakni steam supply and venting system (SSVS), turbine-generator system (TGS), steam return and condensate system (SCRS), gas removal system (GRS), dan cooling water system (CWS). Dalam penelitian ini dilakukan seleksi variabel menggunakan principal component analysis (PCA) dan genetic algorithm (GA) guna meminimalisir nilai error estimasi SSC serta menganalisis secara numerik variabel-variabel apa saja yang mempengaruhi SSC dari 10 variabel awal yang ditentukan. Evaluasi model ANFIS-PCA dan ANFIS-GA yang digunakan adalah RMSE, MAE, dan MAPE. Pada penelitian ini, algoritma hybrid ANFIS-GA dan ANFIS-PCA menghasilkan kinerja estimasi yang sama dan lebih baik dibandingkan tanpa melakukan seleksi variabel. Hasil evaluasi RMSE menunjukkan nilai 0.0298 untuk ANFIS-GA dan ANFIS-PCA serta 0.0351 untuk ANFIS tanpa seleksi variabel. Dengan hasil estimasi ini, diharapkan dapat menjadi alat monitoring SSC jika terjadi abnormalitas pada pengukuran SSC yang dapat disebabkan oleh abnormalitas pada instrument flowmeter uap.

---

Monitoring the performance of the power plant is important to see the overall system efficiency. The performance in geothermal power plants can be viewed from the Specific Steam Consumption (SSC) value. This research aims to estimate the SSC using an artificial intelligence approach based on the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). The ANFIS’s input variables consist of 10 variables originating from the geothermal power generation sub-system, namely the steam supply and venting system (SSVS), the turbine-generator system (TGS), the steam return and condensate system (SCRS), the gas removal system (GRS), and a cooling water system (CWS). In this study, principal component analysis (PCA) and genetic algorithm (GA) are used to minimize the estimation error value and to analyze variables affecting the SSC. The evaluations of the ANFIS-PCA and ANFIS-GA models used are RMSE, MAE, and MAPE. In this study, the ANFIS-GA and ANFIS-PCA algorithms produce the same and better estimation performance than without selecting variables. The RMSE evaluation showed a value of 0.0298 for ANFIS-GA and ANFIS-PCA and 0.0351 for ANFIS without variable selection. It is hoped that this result can become an SSC monitoring tool as a mitigation of the abnormality in the steam flowmeter instrument."

"Pengoperasian pipa transmisi minyak mentah sering mengalami kegagalan disebabkan oleh faktor korosi eksternal, dan internal dari kandungan spesifik minyak yang dialirkan. Dari trending kegagalan operasional tersebut, perusahaan operator pipa harus menyiapkan Sistem manajemen risiko yang dirancang untuk memperkirakan tingkat risiko untuk mencegah dan mitigasi kegagalan pipa tersebut. Berdasarkan tingkat risiko pipa minyak mentah onshore diameter 20” yang tertanam dan telah beroperasi melebihi umur pakai nya didapati kegagalan yang disebabkan faktor eksternal dan lingkungan. Beberapa ancaman yang mungkin berpotensi menyebabkan kegagalan terkait kondisi lingkungan teridentifikasi dari adanya temuan korosi karena kondisi tanah dan korosi dari permukaan luar pipa.  Analisis Risiko yang telah dilakukan dengan menghitung nilai PoF dan CoF menggunakan metodologi yang sesuai dengan metode Risk Based Inspection yang dikembangkan untuk setiap segmen jalur pipa darat. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak asesmen resiko yang menghasilkan PoF, CoF, tingkat risiko, status integritas, dan kerugian yang diharapkan untuk memberikan rekomendasi pencegahan kegagalan yang bergantung pada waktu. Dari hasil analisis RBI diperoleh karakteristik pemeriksaan (jadwal, metode dan tingkat efektivitas). Inspeksi interval empat tahun harus dilakukan dengan kisaran jumlah segmen inspeksi antara 800 hingga 1500 segmen.

---

Instead of technical operation of the operation of the crude oil transmission pipeline often fails due to external and internal corrosion factors due to the specific content of the oil being delivered. From the trend of operational failures, the pipeline operator company must prepare a risk management system designed to estimate the level of risk to prevent and mitigate the failure of the pipeline. Based on the risk level of the onshore crude oil pipe with a diameter of 20” which is embedded and has been operating beyond its service life, it is found that failure is caused by external and environmental factors. Several threats that may have the potential to cause failure related to environmental conditions were identified from the findings of corrosion due to soil conditions and corrosion of the outer surface of the pipe. Calculations were conducted using risk asesment software which results PoF, CoF, risk level, integrity status, and expected loss to provide recommendations for time dependent failure prevention. Based on RBI analysis result, characteristic of inspection (schedule, method and effectivity level) was obtained.  Furthermore, four years interval inspection should be conducted with amount range of inspection segment between 800 to 1500 segments"

"Peralatan dan komponen di Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi harus selalu diperhatikan keandalan serta ketersediaannya. Sehingga untuk memenuhi hal tersebut sangat diperlukannya program pemeliharaan atau maintenance. Hot well pump sendiri merupakan salah satu komponen utama yang sangat berpengaruh pada produktivitas sistem pembangkit listrik. Karena itulah reliability dan availability dari mesin sangat berpengaruh untuk sistem pembangkit secara keseluruhan. Peningkatan nilai availability ini dapat dilakukan dengan meningkatkan efektivitas daripada waktu operasi uptime mesin tersebut. Adapun sistem pemeliharaan yang dirasa tepat untuk meningkatkan availability tersebut adalah sistem pemeliharaan prediktif yang didasarkan pada kondisi aktual mesin condition-based maintenance. Dalam sistem ini, pemeliharaan akan dilakukan hanya ketika terdapat tanda-tanda penurunan performa mesin. Untuk itu dilakukan perancangan sebuah model prediksi dengan dengan pendekatan machine learning pada metode Classification Learner untuk mempelajari dan mengklasifikasikan rekaman data operasi mesin dalam jumlah besar dari sensor parameter mesin terkait dan menggunakan MATLAB sebagai perangkat lunak pengolah data. Model ini diharapkan dapat menjadi solusi dalam menentukan jadwal pemeliharaan mesin yang tepat sesuai dengan kondisi aktualnya.

---

Equipments and components in the Geothermal Power Plant shall always be noted for its reliability and availability. It is very necessary a good maintenance program. Hot well pump itself is one of the main components that are very influential on the productivity of power generation systems. That is why reliability and availability of that machine is very influential for the overall generating system. The increased availability value can be achieved by increasing the effectiveness of the machine 39 s uptime operation time. The maintenance system that considered appropriate to increase availability is a predictive maintenance system based on the actual condition of the machine condition based maintenance.

In this system, maintenance will be held only when there are signs of decreased machine performance. For that purpose, designing a prediction model with machine learning approach in Classification Learner method is used to study and classify the machine operation data record in large quantities from the sensor of that machine parameters and using MATLAB as a data processing software. This model is expected to be a solution in determining the exact machine maintenance schedule of machine in accordance with actual conditions. "

"Merangking peralatan kritis di Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi PLTP merupakan hal terpenting sebelum menentukan metode pemeliharaan yang digunakan untuk setiap masing ndash; masing peralatan. Pada penelitian ini, penulis memperkenalkan metode terbarukan dalam menentukan dan merangking peralatan kritis di PLTP dengan metode Fuzzy Borda Count FBC. Proses perhitungan dengan metode FBC menggabungkan antara analisis kualitatif dengan analisis kuantitatif. Langkah pertama pada proses ini adalah menyaring terlebih dahulu sistem dengan menggunakan matriks risiko orde 2 x 2. Setelah itu menyaring peralatan dengan menggunakan matriks risiko orde 5 x 5. Dalam tahapan perhitungan terdapat 8 faktor yang berpengaruh terhadap sistem dan peralatan. Faktor tersebut di bobotkan serta di normalisasikan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process AHP . Dengan adanya nilai bobot setiap faktor maka dapat menghitung indeks dari setiap peralatan. Serta tahapan terakhir dalam merangking dengan menggunakan metode Fuzzy Borda Count FBC.

---

Ranking of critical equipment in Geothermal Power Plants GPPs is the most important thing before determining maintenance method used for each equipment. In this research, the author introduces a new method in determining and ranking of critical equipment in GPPs with Fuzzy Borda Count method. The calculation process by FBC method through combination of qualitative analysis with quantitative analysis. The first step in this process is to filter the system using Risk Analysis RA of a 2th order risk matrix. After that, we must filter the equipment from system in GPPs using Risk Analysis RA of a 5th order risk matrix. In this calculation, we use 8 factors that affect the system and equipment in GPPs. These factors are weighted and normalized using the Analytic Hierarchy Process AHP method. Given the weight value of each factor then it can calculate the index of each equipment. And the last step is ranking critical equipment by using Fuzzy Borda Count method FBC."

"Listrik telah menjadi kebutuhan yang sangat krusial. Pentingnya listrik dapat terlihat dari peningkatan penggunaan listrik yang terus meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan data Kementerian ESDM, pada tahun 2016 hingga 2021, konsumsi listrik di Indonesia telah meningkat sebesar 17,4%. Hingga akhir tahun 2021, kepemilikan pembangkit listrik terbesar dipegang oleh PT Pembangkit Listrik Negara (PLN). Salah satu Unit Pembangkitan yang berkontribusi terbesar dalam menyediakan listrik dengan kapasitas sebesar adalah Unit Pembangkitan Muara Tawar yang merupakan Pembangkit Listrik Tenaga Gas dan Uap (PLTGU). Dalam perusahaan pembangkitan listrik, aktivitas Supply Chain Management (SCM) memiliki peranan untuk memfasilitasi operasi dan pemeliharaan pembangkit listrik. Proses pengadaan (procurement) merupakan proses vital dalam SCM karena merupakan ujung tombak dari keseluruhan proses. Maka dari itu aktivitas manajerial untuk mengukur performa pengadaan ini sangat dibutuhkan. Untuk merancang pengukuran kinerja yang sesuai dengan permasalahan ini, dibutuhkan suatu metode yang dapat menerjemahkan visi, misi, dan strategi jangka panjang perusahaan. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, telah diperoleh sebuah balanced scorecard beserta KPI yang dibutuhkan untuk mengukur pencapaian kinerja Unit Pengadaan Perusahaan Pembangkit Listrik Tenaga Gas dan Uap melalui 4 perspektif (finansial, pelanggan, bisnis internal, dan pembelajaran & pertumbuhan) dengan hasil kinerja Unit Pengadaan PT PLN NP UP Muara Tawar Tahun 2022 menunjukkan kinerja yang sangat baik.

---

Electricity has become a very crucial need. The importance of electricity can be seen from the increasing use of electricity which continues to increase every year. Based on data from the Ministry of Energy and Mineral Resources, from 2016 to 2021, electricity consumption in Indonesia has increased by 17.4%. Until the end of 2021, the largest power plant ownership is held by PT Pembangkit Listrik Negara (PLN). One of the Generation Units that contributes the most to providing electricity with a capacity as large as the Muara Tawar Generation Unit, which is a Gas and Steam Power Plant (PLTGU). In power generation companies, Supply Chain Management (SCM) activities have a role to facilitate the operation and maintenance of power plants. The procurement process is a vital process in SCM because it is the spearhead of the entire process. Therefore managerial activities to measure procurement performance are needed. In order to design performance measurements that are appropriate to this problem, a method is needed that can translate the company's vision, mission and long-term strategy. Based on the results of the research conducted, a balanced scorecard and the required KPIs have been obtained to measure the achievement of the performance of the Procurement Unit of the Gas and Steam Power Plant Company through 4 perspectives (financial, customer, internal business, and learning & growth) with the performance results of the PT Procurement Unit PLN NP UP Muara Tawar Year 2022 shows very good performance.

"

"Pada suatu pembangkit listrik tenaga panas bumi (PLTP), kondensor merupakan alat yang berfungsi untuk mengkondensasikan uap sisa yang keluar dari turbin. Kondensat yang dihasilkan kemudian didinginkan melalui menara pendingin atau cooling tower sebelum dialirkan kembali ke dalam kondensor sebagai air pendingin. Penurunan tekanan vakum di dalam kondensor saat proses kondensasi memberikan perbedaan entalpi yang semakin besar pada turbin. Jika terjadi kenaikan tekanan kondensor maka energi listrik yang dihasilkan akan semakin berkurang. Tekanan dan suhu menjadi variabel yang mempengaruhi kinerja dari kondensor tersebut. Kedua variable ini sangat bervariasi dan sulit dikontrol karena dipengaruhi oleh keadaan lingkungan sekitar. Suhu cooling water sangat dipengaruhi oleh suhu disekitar pembangkit dan kinerja dari cooling tower. Untuk mengetahui pengaruh kedua variabel ini terhadap kinerja kondensor, maka perlu dilakukan analisa kinerja kondensor. Analisa kinerja kondensor dilakukan dengan melihat data lapangan yang diperoleh dari control room unit 2 milik PT. Indonesia Power UBP Kamojang. Penulisan ini difokuskan pada analisa kinerja kondensor dengan tipe direct contact spray jet yang berkaitan dengan pengaruh tekanan dan suhu yang nantinya akan mempengaruhi kinerja kondensor tersebut.

---

On a geothermal power plant (PLTP), the condenser is a equipment that serves to condensing the remaining steam coming out of the turbine. The resulting condensate is then cooled via cooling tower before going back into the condenser as cooling water. Vacuum pressure drop inside the condenser when condensation give an increasingly large enthalpy differences on the turbine. In case the condenser pressure increases then the energy is electricity generated will be reduced. Pressure and temperature become variables that affect the performance of the condenser. This two variable is highly variable and difficult to be controlled because it is influenced by the state of the environment. The temperature of the cooling water was strongly influenced by the temperature of the surrounding plants and the performance of the cooling tower. To know the influence of these variables on performance of the condenser, then it needs to be done analysis of the performance of the condenser. Analysis of the performance of the condenser is done by looking at the field data obtained from the control room of unit 2 belongs to PT Indonesia Power. UBP Kamojang. The writing is focused on the analysis of the performance of the condenser with direct contact type spray jet with regard to the influence of pressure and temperature which will affect the performance of the condenser."