Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan gas bumi di Indonesia terus meningkat dan salah satu cara efektif untuk mengangkut gas bumi adalah dengan melakukan proses regasifikasi LNG. Untuk optimasi, sistem pengendali terus dipelajari. Namun, masih memungkinkan untuk sistem terpengaruh dengan gangguan yang menurunkan kinerja pengendali. Untuk mengatasi hal tersebut, multi-loop PI menawarkan pengendali yang mampu mengurangi gangguan dengan mengantisipasinya melalui pengembangan model. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model gangguan berdasarkan first order plus dead time (FOPDT) dan melakukan verifikasi model, serta melakukan de-tuning dengan metode biggest log modulus tuning (BLT) dan menganalisis kinerja pengendali terhadap multivariable model predictive control (MMPC) yang dikembangkan oleh Wahid dan Phenica (2020) pada sistem linier dan nonlinier. Model gangguan berupa suhu dan laju aliran umpan dirancang untuk model set point berdasarkan empat variabel terkontrol, yaitu tekanan tangki storage LNG yang dipertahankan pada 16,5 psia, tekanan keluaran vaporizer pada 444 psia, suhu keluaran vaporizer pada 6˚C, dan suhu gas keluaran heater pada 30˚C. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai terbaik dari model gangguan FOPDT diperoleh dengan metode Solver. Pengandali muti-loop PI dengan penyetelan BLT memberikan kinerja terbaik dibandingkan dengan multi-loop PI dengan penyetelan Ziegler Nichols ketika diterapkan pada proses regasifikasi LNG linier dan nonlinier. Selain itu, muti-loop PI-BLT pada proses linier menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan MMPC pada proses nonlinier. Namun, ketika multi-loop PI-BLT dan MMPC keduanya diterapkan pada proses nonlinier, MMPC masih lebih baik.

---

The demand for natural gas in Indonesia continues to increase over time, and one effective way to transport natural gas is to carry out the LNG regasification process. For optimization, the control system for this process is continuously being studied, yet it is still possible for the system to comply with disturbances that scale down the performance. To overcome this, an approach using multi-loop PI controller offers a control system that reduces disturbance by anticipating it through developing a model. Therefore, this study identifies the disturbance model based on first order plus dead time (FOPDT) and verify the model, as well as performs de-tuning with biggest log modulus tuning (BLT) method and analyzes the performance of the controller against multivariable model predictive control (MMPC) developed by Wahid and Phenica (2020) in linear and nonlinear system. The disturbance model of inlet temperature and feed flow rate is designed for a set point model based on four controlled variables, namely the pressure of the LNG storage tank which is maintained at 16.5 psia, the vaporizer outlet pressure at 444 psia, the vaporizer outlet temperature at 6˚C, and the gas heater outlet temperature at 30˚C. The results showed that the best value of the FOPDT disturbance model was obtained by the Solver method. Muti-loop PI controller with BLT tuning provides the best control performance compared to multi-loop PI with Ziegler Nichols tuning when applied to linear and nonlinear LNG regasification processes. Furthermore, muti-loop PI-BLT in linear process yields better performance compared to MMPC. However, when multi-loop PI-BLT and MMPC are both applied to nonlinear processes, MMPC is still exceptional."

"Tingginya kandungan gas CO₂ pada cadangan gas alam di Indonesia merupakan tantangan yang cukup berdampak bagi proses produksi dan pemanfaatan cadangan gas alam tersebut. Untuk meningkatkan aspek teknis dan terhindar dari masalah-masalah operasional pada proses penghilangan gas CO₂, salah satu aspek yang dapat ditingkatkan adalah sistem pengendalian yang diaplikasikan ke sistem tersebut. Adanya variabel disturbance pada suatu sistem dapat menurunkan kinerja sistem pengendali yang digunakan. Dalam mengatasi masalah tersebut, aplikasi pengendali multi-loop PI dengan melibatkan disturbance model dinilai mampu meningkatkan kinerja sistem pengendalian dan mengeliminasi efek dari variabel disturbance tersebut. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk memperoleh disturbance model berdasarkan first order plus dead time (FOPDT) yang telah diverifikasi dan memperoleh kinerja pengendalian yang optimal dengan melibatkan model tersebut ke dalam sistem pengendali multi-loop PI. Dalam memperoleh kinerja pengendalian yang optimal dilakukan proses tuning dengan menggunakan metode biggest log modulus tuning (BLT) dan fine tuning, untuk dibandingkan dengan kinerja pengendalian multivariable model predictive control (MMPC) oleh Wahid, Meizvira dan Wiranoto (2018) pada sistem linear dan non-linear. Disturbance model dirancang berdasarkan perubahan variabel disturbance laju alir gas alam dengan membuat setpoint controlled variable (CV) tidak berubah, yaitu tekanan gas alam umpan sebesar 511,4 psia dan laju alir make-up water sebesar 10,5 psig. Hasil disturbance model yang paling merepresentasikan sistem yang dikendalikan adalah yang diperoleh menggunakan metode Solver. Dengan melakukan uji perubahan setpoint dan variabel disturbance, diketahui bahwa pengendali multi-loop PI-fine tuning menghasilkan kinerja pengendalian yang lebih baik daripada sistem pengendali MMPC, PI re-tuning dan multi-loop PI-BLT, baik pada sistem linear maupun non-linear. Hal ini menunjukkan bahwa penyusunan pengendali multi-loop PI pada sistem linear dengan melibatkan disturbance model dapat digunakan sebagai dasar dalam meningkatkan kinerja pengendalian pada sistem non-linear.

---

The high content of CO₂ in natural gas reserves in Indonesia is a challenge that has quite an impact on its production and utilization process. To improve the technical aspects and avoid operational problems in the CO₂ gas removal, one aspect that can be improved is the applied control system. The existence of a disturbance variables in a system may downgrade the performance of the used control system. To overcome this problem, the application of a multi-loop PI controller which involves disturbance model is considered to be able to improve the performance of the control system and eliminate the effects of the disturbance. Thus, this study aims to obtain a disturbance model based on the verified first order plus dead time (FOPDT), to be applied to the design of a linear multi-loop PI control system. To obtain optimal control performance of multivariable model predictive control model (MMPC) which has been conducted by Wahid, Meizvira and Wiranoto (2018), both on linear and non-linear system. The disturbance model is designed based one changes in the natural gas flow rate as disturbance variable by setting the setpoint of all controlled variables (CV) unchanged), which are the feed natural gas pressure on 511,4 psig, and make-up water flow rate on 10,5 psig. Through setpoint and disturbance variable change tests, it is known that the multi-loop PI-fine tuning controller produces better control performance than MMPC, PI re-tuning and multi-loop PI-BLT control system, both on linear and non-linear systems. Thus, by involving the disturbance model on linear multi-loop PI controller system design might be a bases for improving control system performance in non-linear system."