Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam tiap semester, Laboratorium Dasar Proses Kimia di Departemen Teknik Kimia UI menghasilkan sekitar 180 liter limbah cair (asam campuran). Limbah ini tentunya harus diolah supaya dapat dibuang ke lingkungan dengan memenuhi standar baku mutu air buangan. Departemen Teknik Kimia memiliki alat simulasi pengendali pH air yaitu unit mini plant WA921. Prinsip kerja unit mini plant WA921 adalah dengan menggunakan sensor pH untuk mengetahui pH larutan, yang kemudian dengan mengatur parameter PID untuk mengontrol pH. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan parameter PID linear optimum yang dapat diterapkan di unit mini plant WA921 untuk menetralkan pH limbah Laboratorium Dasar Proses Kimia di Departemen Teknik Kimia UI. Dari pengujian unjuk kerja terhadap alat ini dalam menetralkan pH limbah, didapatkan parameter PID dengan nilai PB=6,6%, TI=166 detik, TD=41 detik pada skema S dan PB=3,4%, TI=59 detik, TI=14 detik pada skema L. Kedua hasil tersebut memiliki kinerja yang lebih baik daripada setelan parameter pengendali PID linear hasil pengujian sebelumnya (asam murni).

---

In each semester, Basic Process Chemistry Laboratory in the Department of Chemical Engineering UI produces about 180 liters of liquid waste (mixed acid). This waste must be processed in order to be discharged into the environment to meet the quality standards of waste water. Department of Chemical Engineering have simulation tools that control the pH of the water, it is mini plant unit type WA921. The working principle of mini plant unit type WA921 is to use a pH sensor to determine the pH of the solution, then by manipulating the PID parameters to control the pH.

This study aims to find the optimum linear PID parameters that can be applied in a mini plant unit type WA921 to neutralize the pH of the waste of Basic Process Chemistry Laboratory in the Department of Chemical Engineering UI. From testing the performance of the tool in neutralizing the pH of the waste, PID parameter obtained is PB = 6.6%, TI = 166 seconds, TD = 41 seconds on the scheme S and PB = 3.4%, TI = 59 sec, TD = 14 seconds on the scheme L. Those results have better performance of tuning parameter linear PID controller than the result of previous study (pure acid)."

"Air limbah sebelum dibuang ke lingkungan harus memenuhi baku mutu lingkungan, di antaranya memenuhi pH netral. Karena itu, pengendalian pH sangat penting dilakukan. Unit mini plant WA921 bekerja untuk mengolah air buangan asam atau basa seperti yang digunakan di industri. Semula setelan parameter pengendali PID dan PID Non-linear didasarkan pada kondisi air di tempat peralatan itu dibuat sehingga perlu diuji kinerjanya dengan menggunakan kondisi air lokal. Penelitian sebelumnya sudah mendapatkan setelan parameter pengendali PID yang optimum, sedangkan setelan parameter pengendali PID Non-linear yang optimum belum dievaluasi. Pengujian kinerja dilakukan pada kondisi air lokal dengan pH larutan asam dan basa 0,1 N, dan perubahan pH dari 3,8 ke 7,0 dalam rangka mendapatkan kondisi non-linear. Hasilnya, untuk skema proses Short didapat setelan terbaik parameter pengendali PID non-linear adalah PB 10, Ti 120, Td 10, Gw 10, dan Gg 0.3 dengan IAE (integral of absolute error) sebesar 154, lebih kecil dibanding dengan IAE pengendali PID linear sebesar 223. Sedangkan untuk skema Long, setelan terbaiknya pada PB 5, Ti 425, Td 40, Gw 30, dan Gg 0.25 dengan IAE sebesar 656 lebih kecil dibanding dengan IAE PID linear sebesar 888.

---

Waste water before discharge into the environment must meet environmental quality standards, of which meets a neutral pH. Therefore, pH control is very important. WA921 unit mini plant work for processing waste water of acid or base as used in the industry. Original PID controller parameter settings and Non-linear PID based on water conditions at the place it was made, so that the equipment needs to be tested its performance by using local water conditions. Previous research had a PID controller parameter setting reach the optimum, while the non-linear PID controller parameter setting the optimum has not been evaluated. Performance testing conducted on local water conditions with a pH of 0.1 N acid and base, and changes in pH from 3.8 to 7.0 in order to obtain non-linear conditions. The result, for the scheme Short the best suits obtained for non-linear PID control parameters are PB 10, 120 Ti, Td 10, Gw 10, and 0.3 Gg by IAE (integral of absolute error) of 154, is smaller than the IAE for PID linear controller 223. As for the scheme Long, his best suit on the PB 5, 425 Ti, Td 40, Gw 30, and 0:25 with IAE Gg of 656 smaller than the IAE for PID linear 888."

"Saat ini di Laboratorium Pengendalian Proses Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Kimia terdapat unit mini plant WA921 yang bekerja untuk mengolah air buangan asam atau basa seperti yang digunakan di industri. Unit mini plant WA921 ini digunakan sebagai alat untuk mempelajari rangkaian proses dan sistem kontrol pada pengolahan air agar memenuhi spesifikasi dan kualitas air sesuai dengan peraturan standard mutu baku air buangan. Meskipun buku manual dari unit mini plant WA921 sudah disediakan, namun uji unjuk kerja secara komprehensif belum dilakukan khususnya uji dengan menggunakan kondisi air lokal. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran bagaimana sistem pengontrolan air buangan bekerja dan unjuk kerja sistem kontrol pada unit mini plant WA921 yang nantinya dapat digunakan sebagai koreksi/catatan pada buku manual. Selain itu, dengan tergambarnya hal-hal tersebut diharapkan dapat mendorong langkah eksplorasi selanjutnya terhadap peningkatan proses dan kerja dari unit mini plant WA921. Pengujian unjuk kerja terhadap unit mini plant WA921 dilakukan pada kondisi air lokal untuk mengamati respon pengendalian proses secara manual (open loop) dan automatis (closed loop) dengan tuning Ziegler-Nichols. Percobaan respon dinamik dilakukan dari nilai PID (Proportional, Integral dan Derivative) yang disajikan di buku manual maupun hasil percobaan tuning kontrol Ziegler-Nichols. Dari pengujian unjuk kerja terhadap unit mini plant WA921 didapatkan hasil respon proses kontrol yang berbeda antara buku manual dengan hasil percobaan. Tuning PID pada cara S baik secara manual maupun automatis, secara umum menghasilkan parameter PID yang dapat dipakai untuk proses pengontrolan pH dengan baik, meskipun hasilnya tidak menghasilkan QDR (Quarter Decay Ratio). Sementara itu, tuning PID pada cara L secara automatis memberikan hasil baik, namun secara manual memberikan memberikan hasil yang jelek yang ditunjukkan dengan osilasi yang berkepanjangan.

---

Currently, in process control laboratory of engineering faculty, department of chemical engineering has had the mini plant unit WA921 series which works to process acid or base effluent as used in industry. The unit mini plant WA921 series used as an equipment to study of process sequences and control systems in water treatment in order to meet stringent of water specification and quality according to the standard of regulations for water discharge. Despite manual book of the mini plant unit WA921 series has been provided, but through rigorous performance test never conducted by using local water conditions.

The purposes of research is to define an overview how the system of water processing and control works and system control performance in the mini plant unit WA921 series and for further follow up used to give correction for manual book. Additional purpose expected by descripting above conditions will encourage further exploration step to improve the processes and works from the mini plant unit WA921 series.

Testing of performance for mini plant unit WA921 series conducted in local water environment to observe process control responds both manual (open loop) and automatic (closed loop) through tuning of Ziegler-Nichols. The testing of dynamic responds conducted from PID values (Proportional, Integral and Derivative) which are provided either in manual book or testing results from tuning of Ziegler-Nichols.

From testings of performace in mini plant unit WA921 series has been found the results for process control respond quite different between manual book against local testing results. Generally, tuning of PID either manual mode or automatic mode by using scheme S have resulted PID parameters those can be used for good pH control despite the results have not achieved QDR (Quarter Decay Ratio). While, tuning of PID by using scheme L in automatic mode have resulted good respon, but using manual mode have resulted poor performance as shown by continous oscilation."

"Fakultas Teknik Universitas Indonesia merupakan salah satu fakultas rumpun ilmu sains dan teknologi universitas indonesia, yang berada di bawah Universitas Indonesia, dan termasuk ke dalam salah satu fakultas dengan penghasil limbah B3 cair dalam jumlah yang besar. Analisis dan simulasi pemodelan, melalui perangkat lunak VENSIM, dilakukan untuk limbah cair anorganik di laboratorium. Nilai laju timbulan yang didapatkan adalah sebesar 0,66 L/praktikan.minggu untuk Laboratorium Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, serta 3 L/praktikan.minggu untuk laboratorium Departemen Teknik Kimia. Hasil pemodelan selama 10 tahun menunjukkan bahwa timbulan limbah B3 cair anorganik memiliki nilai puncak sebesar 754,85 L. Nilai tersebut berpengaruh kepada pengujian total biaya pengelolaan, dengan besar Rp5.965.150,00, di minggu inisial. Dalam hal ini, skenario intervensi yang diberikan adalah penambahan luas TPS, penambahan jumlah pengangkutan, dan penggunaan thermal cracking unit. Analisis untuk ketiga skenario menunjukkan bahwa skenario terbaik adalah penambahan jumlah pengangkutan, dengan total biaya sebesar Rp13.765.150,00. Sesuai dengan hasil pemodelan, skenario tersebut akan diperlukan pada minggu ke 489, yang disebabkan lebih lanjut akibat kenaikan jumlah civitas FTUI, sebagai parameter yang paling sensitif terhadap perubahan timbulan limbah B3 cair anorganik. Keberadaan limbah anorganik yang berlebihan di lingkungan dapat memberikan dampak buruk jika secara kontinu tidak dilaksanakan fungsi pengelolaan yang memadai.

---

The Faculty of Engineering, University of Indonesia is one of the faculties of the science and technology cluster at the University of Indonesia, which is under the University of Indonesia, and is included in one of the faculties that produce large amounts of liquid B3 waste. Analysis and modeling simulations, via VENSIM software, were performed for inorganic wastewater in the laboratory. The generation rate obtained was 0.66 L/practitioner.week for the Laboratory of the Department of Civil and Environmental Engineering, and 3 L/practice.week for the laboratory of the Department of Chemical Engineering. The results of modeling for 10 years show that the generation of inorganic liquid B3 waste has a peak value of 754.85 L. This value affects the total management cost test, with an amount of IDR 5,965,150.00, in the initial week. In this case, the intervention scenario provided is to increase the TPS area, increase the number of transports, and use a thermal cracking unit. The analysis for the three scenarios shows that the best scenario is an additional number of transportation, with a total cost of IDR 13,765,150.00. In accordance with the modeling results, this scenario will be required in week 489, which is further due to the increase in the number of FTUI members, as the parameter that is most sensitive to changes in the generation of liquid inorganic B3 waste. The existence of excessive inorganic waste in the environment can have a negative impact if adequate management functions are not carried out continuously."

"Kopling virtual adalah suatu teknik yang digunakan untuk menghubungkan dua kereta atau lebih secara virtual, tanpa adanya koneksi fisik langsung antara keduanya. Penggunaan pengendali fuzzy PID pada kopling virtual dapat memberikan kemampuan adaptif yang lebih baik terhadap perubahan kondisi kereta dibandingkan dengan pengendali PID biasa. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kinerja kopling virtual yang menggunakan pengendali fuzzy-PID. Penelitian dilakukan dengan aplikasi matlab, dan mengujikan 4 metode, yaitu Mamdani dan sugeno dengan masing masing tipe 1 dan 2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengendali fuzzy PID mampu mengontrol sistem dengan lebih baik dibandingkan dengan pengendali PID biasa, dengan deviasi posisi yang lebih kecil untuk mencapai set poin yang diinginkan

---

Virtual coupling is a technique used to connect two or more trains virtually, without a direct physical connection between them. The use of fuzzy PID controllers in virtual coupling can provide better adaptive capabilities to changes in train conditions compared to ordinary PID controllers. This research aims to test the performance of virtual coupling using fuzzy-PID controller. The research was conducted with the Matlab application, and tested 4 methods, namely Mamdani and Sugeno with types 1 and 2 respectively. The results showed that the PID fuzzy controller was able to control the system better than the ordinary PID controller, with a smaller position deviation to achieve the desired set point."

"Proses Thermal Mixing adalah jenis dari proses pencampuran yang penting di berbagai industri, seperti industri pangan, pupuk, farmasi, material sampai petrochemical. Proses Thermal Mixing merupakan proses Multi input multi ouput (MIMO), karena bekerja dengan mengendalikan dua flow air panas dan air dingin untuk mengendalikan temperatur dan level campuran. Meskipun memiliki respon yang kurang baik untuk mengendalikan MIMO, namun PID masih banyak digunakan karena kesederhanaannya. Algoritma non konvensional yang lebih baik seperti fuzzy control memiliki kerumitan yang tinggi dibanding PID. Algoritma Adaptive Fuzzy PID Controller (AFPIDC) merupakan gabungan dari keduanya, memiliki basis PID yang cukup sederhana namun ditambahkan aspek Fuzzy untuk mempercepat pengendalian dengan cara mengubah konstanta PID secara real-time (on the fly). Algoritma AFPIDC ini diterapkan pada simulasi sistem pengendalian temperatur dan level air pada proses water Thermal Mixing dan dilakukan pada program MATLAB/SIMULINK di PC. Fuzzy yang digunakan memiliki dua input berupa error dan perubahan error, dan memiliki tiga output berupa perubahan nilai konstanta PID. Pengujian sistem dilakukan dengan simulasi perubahan setpoint dan gangguan berupa kebocoran flow. Dari hasil pengujian sistem, pengendali AFPIDC memiliki performa yang lebih baik dari PID dalam mengendalikan temperatur dan level pada sistem. Dalam pengendalian temperatur, didapatkan nilai settling time PID sebesar 830 detik, AFPIDC sebesar 328 detik dan untuk nilai overshoot PID 6,3% dan AFPIDC 0%. Untuk pengendalian level didapatkan settling time PID 3221 detik dan AFPIDC 235 detik dengan nilai overshoot PID 10,5% dan AFPIDC 0%. Dari pengujian sistem terhadap gangguan kebocoran, pengendali temperatur membutuhkan waktu untuk kembali stabil pada PID 780 detik, AFPIDC 250 detik. Sedangkan untuk pengendalian level untuk kembali stabil membutuhkan waktu PID 4510 detik, AFPIDC 225 detik.

---

The Thermal Mixing Process is a type of mixing process that is important in various industries, such as the food, fertilizer, pharmaceutical, material to petrochemical industries. The Thermal Mixing Process is a multiple-input multiple-output process (MIMO), because it works by controlling hot water and cold-water flows to control the temperature and level of the mixture. Although it has a poor response to control MIMO system, PID is still widely used because of its simplicity. There are some better control algorithm, such as fuzzy control, but have higher complexity than PID. The Adaptive Fuzzy PID Control (AFPIDC) algorithm is a combination of the two, has a simple PID basis with added Fuzzy aspects to speed up control by changing the PID constant in realtime. The AFPIDC algorithm is applied to the simulation of temperature and water level control systems in the process of water Thermal Mixing and is done on the MATLAB/SIMULINK program on a PC. The fuzzy algorithm uses two inputs in the form of errors and changes in errors and has three outputs in the form of changes in the value of the PID constant. System testing is done by simulating setpoint changes and disruption in the form of leakage flow. From the results of system testing, AFPIDC controllers have better performance than PID in controlling temperature and level in the system. In temperature control, the PID settling time is 830 seconds, AFPIDC is 328 seconds and the PID overshoot is 6,3% and AFPIDC is 0%. In level control, the settling time of PID is 3221 seconds while AFPIDC is 235 seconds with PID overshoot is 10,5% while AFPIDC 0%. From testing the system with leakage disturbance, the temperature controller needs time to regain stability at PID 780 seconds, AFPIDC 250 seconds. Meanwhile the level controlling stabilizes at PID 4510 seconds, and AFPIDC at 225 seconds."

"ABSTRAKTelah dilakukan penelitian pada sistem pengendalian plant berordetinggi menggunakan PID analog. Pengolahan data yang dilakukanmenggunakan metode osilasi Ziegler-Nichols dimana dalam penelitian inidiperoleh besaran Kp = 1, Ti = 10 -3, dan Td = 10 -3. tetapan ini digunakansebagai parameter pengukuran untuk menghasilkan nilai dari PV (ProsesValue) yang sebanding dengan nilai dari set point yang diberikan.Rangkaian plant terdiri dari rangkaian adder dan subtracter yang bekerjaberdasarkan cepat lambatnya pengisian kapasitor."

"Laboratorium perguruan tinggi menghasilkan limbah padat bahan berbahaya dan beracun (B3) yang terus meningkat setiap waktu dan berpotensi melebihi kapasitas penampungan eksistingnya sehingga membutuhkan pendekatan sistem dinamis untuk menekan jumlah limbah di masa mendatang. Penelitian ini bertempat di Laboratorium FTUI dengan menggunakan data sekunder pencatatan timbulan limbah padat B3 selama tahun 2022. Data yang diperoleh dianalisis dan salah satu limbah yang paling berpengaruh terhadap timbulan secara keseluruhan diproyeksikan dengan software Vensim selama 5 (lima) tahun mendatang. Diusulkan 3 (tiga) skenario untuk menekan timbulan limbah, yaitu upaya yang melibatkan pengolahan, pemanfaatan, dan pengangkutan. Ditemukan bahwa departemen laboratorium penghasil limbah padat B3 terbanyak adalah Laboratorium DTSL (39,02%) dan Laboratorium DTK (29,74%). Limbah jenis sarung tangan, masker, dan tisu adalah limbah yang mendominasi sebesar 40,73% terhadap timbulan limbah padat B3 secara keseluruhan di Laboratorium FTUI tahun 2022. Hasil simulasi jumlah limbah jenis tersebut pada 2027 adalah sebesar 3.017,24 kg dari jumlah eksistingnya pada 2022 sebesar 105 kg di Laboratorium FTUI. Berdasarkan hasil simulasi ketiga skenario yang diusulkan, alternatif strategi terbaik untuk pengelolaan limbah padat B3 di Laboratorium FTUI adalah skenario peningkatan frekuensi pengangkutan karena dapat menekan jumlah timbulan limbah secara efektif dengan membutuhkan biaya yang relatif rendah.

---

The university laboratory faces an increasing generation of hazardous and toxic solid waste over time, which may surpass its current storage capacity. To address this issue, a system dynamics approach is employed to identify alternative waste management strategies for reducing future waste volume. This study focuses on the FTUI Laboratory and utilizes secondary data from 2022 to analyze waste generation patterns. Vensim software is used to project the impact of one of the major waste types on overall waste generation over the next five years. Three scenarios are proposed, involving treatment, utilization, and transportation measures, to mitigate waste generation. The findings highlight the DTSL Laboratory (39.02%) and the DTK Laboratory (29.74%) as the primary contributors to hazardous and toxic solid waste generation. Notably, waste items like gloves, masks, and tissues dominate the waste stream, accounting for 40.73% of the total waste generated at the FTUI Laboratory in 2022. Simulation results indicate that the quantity of these waste types will increase to 3,017.24 kg by 2027, compared to the current level of 105 kg in 2022. Among the proposed scenarios, increasing transportation frequency emerges as the most effective and cost-efficient waste management strategy for the FTUI Laboratory, enabling substantial waste reduction."

"Indonesia merupakan negara kepulauan dengan salah satu pekerjaan sebagian besar rakyatnya bekerja dibidang perikanan dengan menjadi nelayan, rendahnya tingkat teknologi yang diaplikasikan dalam masyarakat nelayan di indonesia serta mahalnya harga alat pendingin dibuthkan untuk menjaga kesegaran ikan-ikan mereka tentunya akan merugikan nelayan. Pembuatan mini ice plant tentunya akan membantu kegiatan ekonomi didaerahdaerah pesisir yang tingkat penerapan teknologi serta tingkat ekonominya rendah, dengan dibuatnya mini ice plant dengan bentuk yang simpel tentunya dan dengan daya yang kecil akan mengurangi biaya pembelian alat yang dibutuhkan sehingga membuat pengeluaran dari nelayan dapat diperkecil. Proses simulasi CFD dilakukan sebagai salah satu upaya untuk melakukan maksimalisasi dari proses perpindahan kalor dan pembekuan yang terjadi pada mini ice plant tersebut.

---

Indonesia as an archipelago country with those majoring people activity is fishery, because of low technology level which is applicated to the fishery community in Indonesia as well as the price of refrigerating devices too much expensive for keeping the freshness of the their fish, surely it can be disadvantage for fishery. The making of mini ice plant will help economy activity in coastal area which level of application technology as well as economy level are low, so that by constructed this kind of mini ice plant with simple form and by used low power. It will be reduced buying cost of needed device so that it can make expending of fishery could be minimize. Simulation process of CFD is done as one of effort to make maximization of heat transfer process and solidification which happened on the mini ice plant."

"Produksi kelapa sawit yang semakin meningkat akan menghasilkan limbah yang banyak seperti Tandan Kosong Kelapa Sawit (TKKS). Furfural dapat dihasilkan dari bahan baku TKKS dengan metode hidrolisis asam. Reaktor hidrolisis asam digunakan untuk menghasilkan furfural. Suhu, tekanan, dan level dalam reaktor menjadi variabel yang perlu dikendalikan untuk menghasilkan kualitas produk yang baik. Sistem pengendalian yang optimum diperlukan untuk menjaga kestabilan pada saat proses produksi furfural. Proses produksi furfural yang diamati adalah pada pilot plant furfural di Departemen Teknik Kimia Universitas Indonesia dengan kapasitas produksi 100 L per hari. Sebelum memproduksi furfural, dilakukan terlebih dahulu simulasi menggunakan simulator Aspen Plus pada keadaan steady-state. Kemudian mengubah ke keadaan dinamik ketika sudah berjalan dengan lancar dengan simulator Aspen Plus Dynamics. Pada penelitian ini ditujukan untuk mendapatkan model proses produksi furfural pada pilot plant furfural dengan menggunakan simulator proses, mendapatkan model First Order Plus Dead Time (FOPDT) yang terbaik untuk pengendalian reaktor hidrolisis asam proses produksi furfural pada pilot plant furfural, dan mendapatkan parameter penyetelan pengendalian yang optimum untuk pengendalian reaktor hidrolisis asam proses produksi furfural pada pilot plant furfural. Pengendali Proporsional-Integral (PI) adalah jenis pengendali yang digunakan. Model FOPDT yang terbaik untuk seluruh variabel adalah Model Solver dengan nilai Kp sebesar 3,711,  sebesar 98,457, dan  sebesar 3,641 untuk variabel suhu; nilai Kp sebesar -0,023,  sebesar 11,681, dan  sebesar 0,494 untuk variabel tekanan; nilai Kp sebesar -0,121,  sebesar 1954,788, dan  sebesar 32,958 untuk variabel level. Metode penyetelan yang terbaik untuk seluruh variabel adalah closed loop Ziegler-Nichols dengan nilai Kc sebesar 18,14 dan Ti sebesar 0,1 untuk variabel suhu; nilai Kc sebesar 309,71 dan Ti sebesar 0,2 untuk variabel tekanan; nilai Kc sebesar 3219,33 dan Ti sebesar 0,2 untuk variabel level.

---

The increasing production of palm oil will produce a lot of waste, such as Oil Palm Empty Fruit Bunches (OPEFB). Furfural can be produced from OPEFB raw materials by acid hydrolysis method. An acid hydrolysis reactor is used to produce furfural. Temperature, pressure, and level in the reactor are variables that need to be controlled to produce good product quality. An optimum control system is needed to maintain stability during the furfural production process. The furfural production process observed was in a furfural pilot plant at the Department of Chemical Engineering, University of Indonesia with a production capacity of 100 L per day. Before producing furfural, a simulation was carried out using the Aspen Plus simulator at steady-state conditions. Then change to the dynamic state when it is running smoothly with the Aspen Plus Dynamics simulator. This research aims to obtain a model of the furfural production process in a furfural pilot plant using a process simulator, to obtain the best First Order Plus Dead Time (FOPDT) model for controlling acid hydrolysis reactors in the furfural production process in a furfural pilot plant, and to obtain the optimal control parameter settings. optimum for controlling acid hydrolysis reactor furfural production process in furfural pilot plant. Proportional-Integral (PI) controller is the type of controller used. The best FOPDT model for all variables is the Solver Model with Kp values of 3.711,  of 98.457, and  of 3.641 for the temperature variable; the Kp value is -0.023,  is 11.681, and  is 0.494 for the pressure variable; the Kp value is -0.121,  is 1954.788, and  is 32.958 for the level variable. The best tuning method for all variables is closed loop Ziegler-Nichols with a Kc value of 18.14 and a Ti value of 0.1 for the temperature variable; the value of Kc is 309.71 and Ti is 0.2 for the pressure variable; the Kc value is 3219.33 and Ti is 0.2 for the level variable."