Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia tengah menghadapi tantangan terus-menerus dengan meningkatnya permintaan bahan bakar fosil dan masalah lingkungan yang menyertai seperti emisi rumah kaca, sehingga sumber energi alternatif yang berpotensi mengurangi kerugian ini harus dikembangkan. Salah satu kemungkinan untuk mengatasi kelemahan ini adalah melalui pemanfaatan Dimethyl Ether (DME). Salah satu bagian penting dalam proses produksi DME adalah proses purifikasi metanol melalui kolom distilasi, dimana perolehan kembali metanol yang tinggi menghasilkan produksi DME yang lebih tinggi. Karena kolom distilasi sifatnya kompleks dan nonlinier, pendekatan yang berbeda dari pemodelan parametrik konvensional dicoba untuk memberikan model proses yang lebih akurat. Pendekatan ini menggunakan pendekatan pemodelan statistik, dimana diimplementasikan model Auto-Regressive Exogenous (ARX). Model ARX dibandingkan dengan model FOPDT yang dikembangkan oleh Wahid dan Brillianto (2020) dengan nilai root mean square error (RMSE) antara data model simulasi dan data proses aktual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARX mampu memberikan representasi yang lebih baik dari proses aktual dengan peningkatan akurasi dalam hal nilai RMSE mulai dari 22,22% hingga 99,28% untuk 14 dari 16 pasangan model proses (4 ✕ 4). Tiga set model (FOPDT, ARX, dan Mixed yang berisi model ARX dan FOPDT terbaik berdasarkan nilai RMSE-nya) diimplementasikan dalam MMPC 4 ✕ 4 dengan 2 variabel disturbance yang terukur. Hasil akhir menunjukkan bahwa kontroler set model Mixed memberikan hasil kontrol terbaik untuk pengujian set-point dan disturbance rejection, dengan peningkatan dalam hal nilai IAE mulai dari 14,3% hingga 95,81% dan dalam hal nilai ISE mulai dari 37,39% hingga 99,95%.

---

As Indonesia faces the constant challenge of rising fossil fuel demands and environmental issues attached such as greenhouse emissions, an alternative energy source that could potentially mitigate these disadvantages should be developed. One possibility to counteract these disadvantages is through the utilization of Dimethyl Ether (DME). One important section in the DME production process is the recovery of methanol through a distillation column, where high recovery of methanol yields higher DME production. As the distillation column is highly complex and nonlinear, a different approach to conventional parametric modelling is attempted to provide a more accurate process model. This approach uses a statistical modelling approach, in which the Auto-Regressive Exogenous (ARX) model is implemented. The ARX model is compared to that of the FOPDT models developed by Wahid and Brillianto (2020) with the root mean square error (RMSE) value between the simulated model data and actual process data. The results show that the ARX model is able to provide better representation of the actual process with fitness improvements in term of RMSE value ranging from 22.22% to 99.28% for 14 of the 16 process model pairs (4 ✕ 4). Three model sets (FOPDT, ARX, and Mixed which contains the best ARX and FOPDT model based on their RMSE value) are implemented in a 4 ✕ 4 MMPC with 2 measured disturbance variables. The final result shows that the Mixed model set controller provides the best control result for both set-point and disturbance rejection testing, with improvements in term of IAE value ranging from 14.3% to 95.81% and in term of ISE value ranging from 37.39% to 99.95%."

"Tesis ini menyelidiki penerapan multi-ojective genetic algorithm untuk mengurangi konsumsi energi dalam sistem heating, ventilation dan air conditioning (HVAC) sekaligus meningkatkan kenyamanan termal melalui kontrol prediktif pengoperasian pompa. Penelitian ini memanfaatkan EnergyPlus dan OpenStudio untuk memodelkan kinerja energi Makara Art Center, sebuah gedung di Universitas Indonesia. Optimasi multi-objective dinamis kemudian dilakukan pada model tersebut, khususnya pada laju aliran massa pompa boiler dan pompa chiller. Simulasi Energyplus dan MATLAB dijalankan secara paralel di Building Control Virtual Test Bed (BCVTB) untuk menilai peningkatan kenyamanan termal sekaligus meminimalkan kebutuhan energi menggunakan model yang dioptimalkan. Hasilnya menunjukkan pengurangan konsumsi energi secara signifikan sebesar 32% tanpa mengurangi kenyamanan termal. Hal ini menunjukkan potensi optimasi multi-objective sebagai alat untuk meningkatkan efisiensi sistem HVAC di gedung.

---

This thesis investigates the application of multi-objective dynamic optimization to reduce energy consumption in Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems while improving thermal comfort through pump operation predictive control. The study utilizes EnergyPlus and OpenStudio to model the energy performance of Makara Art Center, a building at the University of Indonesia. A dynamic multi-objective optimization is then conducted on the model, particularly in the boiler and chiller pumps mass flowrates. Co-simultion between Energyplus and MATLAB is run in Building Control Virtual Test Bed (BCVTB) to assess the improvememnt on thermal comfort while minimizing energy demand using the optimized model. The results demonstrate a significant 32% reduction in energy consumption without compromising thermal comfort. This highlights the potential of data driven multi-objective optimization as a valuable tool for improving HVAC system efficiency in buildings."