Dalam industri minyak dan gas, korosi yang diakibatkan oleh karbon dioksida masih menjadi tantangan yang besar yang dapat menyebabkan kegagalan material. Penelitian ini menggunakan salah satu turunan dari senyawa piridin sebagai inhibitor yang dapat ditambahkan ke dalam sistem perpipaan untuk mengurangi laju korosi. Piridin ini diteliti dengan variasi konsentrasi, yaitu 25 ppm, 50 ppm, dan 75 ppm, serta variasi temepratur, yaitu 40° dan 90°C. Pengujian Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) dan Gas Chromatography – Mass Spectrometry (GCMS) dilakukan untuk mengkarakterisasi inhibitor, dimana ditemukan bahwa inhibitor ini memiliki molekul dengan heteroatom nitrogen yang dapat memfasilitasi proses adsorpsi. Efisiensi inhibisi korosi juga diukur menggunakan metode polarisasi linear dan Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS), dimana ditemukan bahwa laju korosi menurun dengan meningkatnya konsentrasi inhibitor dan meningkat dengan meningkatnya temperatur. Data dari pengujian elektrokimia juga digunakan untuk menentukan model adsorpsi isoterm dan tipe adsorpsi, dimana ditemukan bahwa model adsorpsi yang didapat adalah adsorpsi isoterm Langmuir dengan tipe adsorpsi campuran fisika dan kimia. Morfologi permukaan sampel juga diteliti menggunakan Scanning Electron Microscopy (SEM) dan Energy Dispersive X-Ray (EDX) dan hasilnya menunjukkan bahwa sebelum diberikan inhibitor, produk korosi mendominasi permukaan dan jumlahnya menurun secara drastis setelah inhibitor diberikan, menandakan bahwa inhibitor ini telah sukses untuk menurunkan laju korosi baja karbon pada lingkungan CO2.
In oil and gas industry, corrosion caused by carbon dioxide is one of the greatest challenges that could lead to material failure. This research uses a derivative of pyridine as an inhibitor that can be added to the piping system to reduce the rate of corrosion. Pyridine was examined with variations in concentration, namely 25 ppm, 50 ppm, and 75 ppm, as well as variations in temperature, namely 40° and 90°C. Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) and Gas Chromatography - Mass Spectrometry (GCMS) tests were performed to characterize the inhibitors, which found that these inhibitors have molecules with nitrogen heteroatoms that can facilitate the adsorption process. The efficiency of corrosion inhibition was also measured using the potentiodynamic polarization method and Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS), which found that the corrosion rate decreased with increasing inhibitor concentration up to an optimal concentration of 50 ppm and increased with increasing temperature. The data from electrochemical testing was also used to determine the adsorption model of the isotherm and the type of adsorption, and it was found that the adsorption in this system obeyed Langmuir isotherm adsorption and is governed by a mixture of physical and chemical type. The surface morphology of the samples was also investigated using Scanning Electron Microscopy (SEM) and Energy Dispersive X-Ray (EDS) and the results showed that before injected with inhibitors, corrosion products dominated the surface and the amount decreased dramatically after the inhibitor was given, indicating that this inhibitor was successful to reduce the rate of carbon steel corrosion in the CO2 environment.
"Madu sangat bermanfaat untuk tubuh. Madu dijadikan obat alternatif oleh masyarakat dalam menyembuhkan berbagai jenis penyakit dikarenakan kandungan senyawa di dalamnya. Tingginya permintaan pasar dikarenakan meningkatnya konsumsi madu oleh masyarakat memberikan peluang kepada oknum-oknum tidak bertanggung jawab untuk memalsukan madu. Oleh sebab itu diperlukan suatu teknologi canggih yang bisa mendeteksi keaslian madu beserta klasifikasikasi dan sifatnya secara cepat dan akurat. Identifikasi dan klasifikasi madu dilakukan pada madu asli yang berasal dari lebah Apis sp. dan juga stingless bees serta madu palsu buatan yang dibuat dengan percampuran madu asli dengan penambahan air gula (Fruktosa) dan NaHCO3. Dalam melakukan identifikasi madu dengan metode Artificial Neural Network (ANNs) digunakan software berupa MATLAB. Metode Artificial Neural Network (ANNs) yang digunakan adalah alogaritma backpropagation dengan arsitektur jaringan multilayer. Hasil dari peneitian ini adalah pengidentifikasian madu menggunakan metode Artificial Neural Network untuk percobaan 2 kelas memiliki hasil tranning dan testing yang lebih tinggi dibandingkan dengan percobaan dengan 6 kelas. Hal tersebut disebabkan karena semakin banyak kelas maka jumlah data setiap kelas harus semakin banyak dan sama rata dikarenakan jumlah data mempengaruhi hasil tranning dan testing dari Artificial Neural Network.
Honey is very beneficial for body. It can be used as an alternative medicine by humans for curing various types of diseases due to the compound contained in honey. The high market demand due to increasing consumption of honey by consumers provides opportunities for unscrupulous individuals to falsify honey. In order to prevent consumers from fake honey, we need a sophisticated technology that can detect the authenticity of honey along with its classification and nature quickly and accurately. In this study, a method for identifying and classifying the authenticity of honey using Artificial Intelligence (AI), the type of artificial intelligence that is used in this study is Artificial Neural Network (ANNs). The identification and classification of honey is performed using honey Apis sp bees, stingless bees and fake honey. Fake honey is made by adding sugar (Fructose) and NaHCO3 to the honey. For identifying honey with the Artificial Neural Network (ANNs) method, the author used MATLAB software. The Artificial Neural Network (ANNs) method used is a backpropagation algorithm with multilayer network architecture. The result of this research is the identification of honey using the Artificial Neural Network method for the 2-class experiment which has higher tranning and testing results compared with experiments with 6 classes. This is because the amount of data per class must be more and equal because the amount of data affects the results of tranning and testing of Artificial Neural Network.
"