Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"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. "

"Skripsi ini membahas mengenai penerapan konsep crime prevention through environmental design (CPTED) sebagai strategi pencegahan kejahatan yang dilakukan perusahaan sumber daya nasional PT Pertamina Geothermal Energy Area Kamojang. Sebagai perusahaan yang bergerak dalam bidang pengelolaan sumber energi, PT Pertamina Geothermal Energy Area Kamojang memiliki potensi gangguan keamanan, terlebih perusahaan ini termasuk Objek Vital Nasional yang menyangkut kepentingan Negara dan hidup orang banyak. Penelitian ini termasuk kualitatif deskriptif dengan menganalisa strategi pencegahan situasional yang dilakukan perusahaan dilihat dari bagaimana penerapan konsep crime prevention through environmental design. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa konsep crime prevention through environmental design telah dilakukan di PT Pertamina Geothermal Energy Area Kamojang sebagai strategi pencegahan kejahatan yang disesuaikan dengan kondisi alam eksplorasi energi panas bumi.

---

This undergraduate thesis discusses about implementation of crime prevention through environmental design concept as situational crime prevention by national resource company PT Pertamina Geothermal Energy Area Kamojang. As a resource management company, PT Pertamina Geothermal Energy Area Kamojang having securities invasive potency, furthermore this company classified as Objek Vital Nasional that concern State?s interest and many people. This study included qualitative descriptive that analyze crime prevention strategy by the company seen of how crime prevention through environmental design concept implemented. The result of this study shows that crime prevention through environmental design concept implemented at PT Pertamina Geothermal Energy Area Kamojang as a crime prevention strategy that adapted with natural condition of geothermal energy exploration."

"Skripsi ini membahas faktor yang mempengaruhi stres kerja di fungsi Operasi dan Produksi PT. Pertamina Geothermal Energy area Kamojang tahun 2012. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan desain studi kasus. Penelitian ini menggunakan teori Cox, Griffith, dan Rial-Gonzales tahun 2000 dengan variabel yang digunakan yaitu Bahaya Fisik berupa kebisingan, Konten Pekerjaan (Beban Kerja dan Desain Kerja) dan Konteks Pekerjaanyaitu (Hubungan Interpersonal, Peran di Organisasi dan Pengembangan Karir). Data primer diperoleh dengan wawancara mendalam kepada informan dan observasi langsung ke area kerja, sedangkan data sekunder didapatkan dari data perusahaan dan studi literatur terdahulu. Hasil yang didapat, faktor yang mempengaruhi stres kerja adalah bahaya fisik dari kebisingan, sedangkan bahaya psikososial pada konten pekerjaan yaitu beban kerja dan kontek pekerjaan yaitu hubungan intepersonal.

---

This research is the factors that influence job stress in the worker of Operations and Production PT. Pertamina Geothermal Energy Kamojang area in 2012. This research is a qualitative case study design. This study using the theory of Cox, Griffith, and Rial-Gonzalez in 2000 with the variable is a Physical Hazards such as noise, Content to Works (Workload and Work Design) and Context to Work (Interpersonal Relationships, Role in Organizations and Career Development). The primary data obtained by the informant in-depth interviews and direct observation to the work area, while the secondary data obtained from the company's data and previous literature. The results, factors affecting job stress is physical hazards of noise, whereas psychosocial hazards on the job content and context of the work load and the intepersonal relationships."

"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."

"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."

"Kontaminasi khususnya air pada minyak transformer Sangat berpengaruh pada umur operasional pada transformer daya. Adanya kadar air pada minyak trafo memberikan kemungkinan menurunnya tingkat isolasi dan ketahanan minyak transformer sehingga berpotensi untuk terjadi tegangan tembus. Oleh karena itu, minyak transformer perlu diuji secara periodik untuk mengetahui tingkat kontaminan yang terkandung pada minyak transformer tersebut sebagai langkah pemeliharaan prediktif dan memperpanjang umur operasional dan kualitas dari transformer daya. Metodologi yang digunakan pada karya ilmiah adalah dengan melakukan analisis dan komputasi yang dibantu dengan simulasi untuk menentukan karakteristik-karakteristik utama antar tiap parameter berdasarkan dengan data pengujian lapangan pada objek studi yaitu Transformer generator Unit 4 pada PT. Pertamina Geothermal Energy area Kamojang. Analisis yang dilakukan adalah dengan membandingkan hasil pengujian dengan standard internasional IEC 60422:2005 sebagai dasar pengujian dan merumuskan hubungan dari masing-masing parameter. Hasil analisis yang didapatkan adalah antara parameter tegangan tembus dengan kandungan kadar air ditemukan hubungan berbanding terbalik yang sangat kuat dibuktikan oleh nilai koefisien korelasi sebesar -0.911. Selain itu, nilai perkiraan kadar air maksimum pada minyak transformer berdasarkan batas toleransi pada standar pengujian adalah 7.35 ppm dengan nilai tegangan tembus dielektrik berada pada batas standar yaitu senilai 30 kV. Adapun kurva karakteristik dari tegangan tembus dengan kadar air berbentuk cenderung linear dengan persamaan karakteristik yang didapatkan dari simulasi dan komputasi adalah y = -0.685x2 - 3.0005x + 89.094. Kemudian, antara kadar air dengan perkiraan temperatur didapatkan koefisien korelasi sebesar 0.949 dengan hubungan berbanding lurus yang sangat kuat.

---

Contamination, especially water in transformer oil, greatly affects the operational life of the power transformer. The presence of water content in transformer oil provides the possibility of decreasing the level of insulation and resistance of transformer oil creating possibility for voltage breakdown to occur. Therefore, transformer oil needs to be tested periodically to determine the level of contaminants contained in the transformer oil as a predictive maintenance measure and extend the operational life and quality of power transformers. The methodology used in scientific work is to perform analysis and computation assisted by simulation to determine the main characteristics based on field test data on the object of study, namely Transformer generator Unit 4 at PT. Pertamina Geothermal Energy Kamojang area. The analysis is carried out by comparing the test results with the international standard IEC 60422:2005 as the basis for testing. The results of the analysis obtained are that between the breakdown voltage parameter and the water content, a very strong inverse relationship is found, evidenced by the correlation coefficient value of -0.911. In addition, the estimated maximum water content in transformer oil based on the tolerance limit in the test standard is 7.35 ppm with the dielectric breakdown voltage value being at the standard limit of 30 kV. The characteristic curve of breakdown voltage with water content tends to be linear with characteristic equations obtained from simulation and computation is y = -0.685x2 - 3.0005x + 89.094. Then, between the water content and the estimated temperature, a correlation coefficient of 0.949 was obtained with a very strong direct proportional relationship."

"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."

"Menara pendingin atau Cooling Tower merupakan salah satu komponen penting pada suatu pembangkit. Pada PLTP, menara pendingin berguna untuk menurunkan suhu fluida cair hasil dari perubahan fase gas-cair pada proses vakum di kondensor. Sehingga fluida cair dapat mebuang kalor panasnya ke udara luar dan dapat dipakai lagi untuk proses vakum pada kondensor. peningkatan vakum kondensor membuat hasil output listrik pada turbin semakin optimal. Oleh karena itu proses pendinginan fluida pada Menara Pendingin sangat penting. Akan tetapi proses pendinginan pada menara pendingin sangat bergantung dengan kondisi lingkungan udara lokasi pembangkit. Pada skripsi ini penulis membuat analisis kinerja dari Menara Pendingin dengan jenis Crossflow inducted draft Cooling Tower dengan mengevaluasi hasil yang didapat dari data Control room dan data desain awal pembangkit. Dengan analisis kerja ini didapat bahwa temperatur wet bulb dari udara masuk cooling tower mempengaruhi nilai dari temperatur hasil pendinginan menara pendingin pada basin yang juga mempengaruhi kondisi tekanan vakum pada kondensor dan menyebabkan perubahan pada hasil beban generator.

---

Cooling tower is one of the important components of geothermal power plant. Cool-ing tower useful for lowering the temperature of liquid fluid result of the gas ?fluid changes phase in the proces of vacuum in condenser. So that the hot liquid fluid can transfer calorific heat to the outdoor air and the liquid result can be used again for the vacuum in the condenser. Condenser vacuum increase make the electrical out-put of the turbine further optimized. Therefore, the process of cooling fluid in the cooling tower is very important. But the cooling process in the cooling tower is very dependent on the environmental air plant site.

In this thesis, the author makes the analysis of the performance of the Crossflow inducted draft Cooling Tower to eval-uate the results obtained from the data Control room and plant the initial design data. The result found that the wet bulb temperature of the inlet air cooling tower affect the value of the temperature of cooling results in the cooling tower basin that also affect the condition of vacuum pressure in the condenser and cause changes in the results of the load generator"

"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. "