Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSikloheksanol merupakan suatu senyawa yang dimanfaatkan secara luas oleh berbagai industri. Selama ini, sikloheksanol disintesis melalui reaksi hidrogenasi benzena menjadi sikloheksana beserta turunannya, kemudian dioksidasi menggunakan udara menghasilkan sikloheksanol. Peningkatan kinerja proses dapat dilakukan menggunakan kolom distilasi reaktif. Optimasi proses produksi sikloheksanol menggunakan teknologi distilasi reaktif dilakukan dengan penyetelan pengendali PI yang optimum untuk mengatasi gangguan. Pengendali PI tersebut selanjutnya diletakkan dalam tiga struktur pengendalian (control structure, CS) yang didasarkan pada pilihan kombinasi variabel yang dikendalikan (controlled variable, CV) dan yang dimanipulasikan (manipulated variable, MV). Kinerja pengendaliannya diukur menggunakan integral galat mutlak (integral of absolute errror, IAE) dan integral galat dipangkatkan (integral of square error, ISE) Pada penelitian ini, CV-nya adalah laju aliran umpan, level pada kondenser, level pada reboiler, tekanan pada talam teratas, dan suhu pada talam #20. Parameter-parameter pengendali PI untuk pengendalian proses hidrasi sikloheksanol pada distilasi reaktif yaitu laju aliran umpan (Kc = 0,147 dan Ti = 0,005), level pada kondenser (Kc = 24,8 dan Ti = 0,486), level pada reboiler (Kc = 12,4 dan Ti = 0,366), tekanan pada talam teratas (Kc = 1,82 dan Ti = 0,322), dan suhu pada talam #20 (Kc = 0,5 dan Ti = 20). Secara keseluruhan, struktur pengendalian CS1 memiliki kinerja yang paling baik bila dibandingkan dengan struktur pengendalian CS2 dan CS3 karena memberikan nilai dan IAE dan ISE yang terkecil.

---

ABSTRAKCyclohexanol is a compound that is widely used by various industries. During this time, cyclohexanol synthesized hydrogenation reaction of benzene into cyclohexane and its derivatives, its then oxidized using air to produce cyclohexanol. Performance improvement of the process can be done using reactive distillation column. Cyclohexanol production process optimization using reactive distillation technology is done by setting the PI controller in its optimum for overcome the disturbance. PI controllers are then placed in three control structures (CS) which is based on the choice of combinations of controlled variable (CV) and manipulated variable (MV). The control performance was measured using integral absolute error (IAE) and integral of square error (ISE) In this study, the CV are feed flow rate, condenser level, reboiler level, top stage pressure, and stage 20 temperature. PI controller parameters for control in reactive distillation hydration cyclohexanol process are feed flow rate (Kc = 0.147 and Ti = 0.005), condenser level (Kc = 24.8 and Ti = 0.486), reboiler level (Kc = 12 4 and Ti = 0.366), top stage pressure (Kc = 1.82 and Ti = 0.322), and stage 20 temperature (Kc = 0.5 and Ti = 20). Overall, the control structure CS1 has the best performance when compared with a control structure CS2 and CS3 because gives the minimum value of IAE and ISE."

"Senyawa dihidropirimidin merupakan salah satu senyawa penting dalam pengembangan berbagai macam obat di industri farmasi karena memiliki berbagai aktivitas biologis. Reaksi Biginelli adalah metode yang umum digunakan untuk sintesis dihidropirimidin, yang melibatkan kondensasi tiga komponen: aldehida aromatik, β-ketoester, dan urea atau tiourea, dengan bantuan katalis untuk mempercepat reaksi. Dalam penelitian ini, dilakukan variasi reaksi Biginelli menggunakan substrat asetilaseton dan katalis asam dari jus belimbing sayur. Selain itu, penelitian ini mengembangkan penggunaan sikloheksanon sebagai pengganti β-ketoester, untuk mendapatkan senyawa dihidropirimidinon/tion. Hasil penelitian reaksi Biginelli menggunakan substrat asetilaseton dan katalis belimbing sayur memiliki kondisi optimal pada penggunaan 0,25 mL JBS, 1,25 mL pelarut menghasilkan produk dengan yield 87%, sedangkan menggunakan katalis HCl 37% kondisi optimal pada penggunaan 0,25 mL HCl, 1,25 mL pelarut menghasilkan produk dengan yield 92%. Reaksi Biginelli menggunakan substrat sikloheksanon belum membentuk produk dihidropirimidinon/tio-on, namun terbentuk senyawa alternatif yang belum diketahui.

---

Dihydropyrimidine compounds are crucial in the development of various drugs in the pharmaceutical industry due to their diverse biological activities. The Biginelli reaction is a commonly used method for synthesizing dihydropyrimidines, involving a three-component condensation of aromatic aldehydes, β-ketoesters, and urea or thiourea, with a catalyst to accelerate the reaction. In this study, variations of the Biginelli reaction were carried out using acetylacetone as a substrate and acid catalyst from starfruit juice. Additionally, cyclohexanone was explored as a β-ketoester substitute to produce dihydropyrimidinones/thiones. The results of the Biginelli reaction study using acetylacetone substrate and starfruit catalyst showed optimal conditions at the use of 0.25 mL starfruit juice, 1.25 mL solvent, yielding a product with 87% yield. In contrast, using 37% HCl catalyst, the optimal conditions were 0.25 mL HCl, 1.25 mL solvent, yielding a product with 92% yield. The reaction with cyclohexanone did not produce dihydropyrimidinones/thiones but resulted in an unknown alternative compound."

"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."

"Kebutuhan pelumas terus meningkat Namun saat ini ketersediaan minyak bumi semakin menipis karena kebutuhan yang terus meningkat. Selain itu, pelumas berbahan dasar minyak bumi memiliki pengaruh negatif terhadap lingkungan karena memiliki sifat yang negatif diantaranya adalah non-renewable, tidak ramah lingkungan dan beracun. Pelumas sintetis merupakan bahan kimia dengan karakteristik lebih baik dibandingkan pelumas mineral dan nabati. Pelumas sintetik terbentuk dari senyawa kimia dengan spesifikasi berkualitas dan dirancang melalui proses sintetik untuk mendapatkan pelumas dengan karakteristik yang spesifik dan sesuai yang diinginkan. Sintesis Pelumas Berbasis Ester dapat dilakukan dengan proses oligomerisasi, esterifikasi dan separasi. Penelitian ini akan menjelaskan mengenai sistem pengendalian proses separasi pada perancangan pabrik Pelumas Berbasis Ester untuk menjaga kestabilan proses produksi pada sebuah pabrik. Pada penelitian ini proses yang akan dikendalikan adalah proses separasi asam n-heptanoat untuk mendaur ulang zat antara yang digunakan untuk memproduksi senyawa Pelumas Berbasis Ester. Pengendalian yang digunakan adalah pengendalian Proporsional Integral (PI) dengan menggunakan metode Ziegler Nichols, Lopez dan Autotuner. Parameter kinerja pengendali yang diperhitungkan menggunakan metode IAE (Integral Absolute Error), ISE (Integral Squared Error) dan ITAE. (Integral of Time Multiplied by Absolute Error). Pada penelitian ini penyetelan pengendalian optimum dicapai dengan menggunakan metode Autotuner dan root mean squared (RMS) terendah didapatkan dengan metode Solver.

---

The need for lubricants continues to increase. However, currently the availability of petroleum is dwindling due to the ever-increasing need. In addition, petroleum-based lubricants have a negative impact on the environment because they have negative properties, including non-renewable, not environmentally friendly and toxic. Synthetic lubricants are chemicals with better characteristics than mineral and vegetable lubricants. Synthetic lubricants are formed from chemical compounds with quality specifications and are designed through a synthetic process to obtain lubricants with specific and desired characteristics. Synthesis of Ester Based Lubricants can be carried out by oligomerization, esterification and separation processes. This study will explain the separation process control system in the design of an Ester-Based Lubricant factory to maintain the stability of the production process in a factory. In this study the process to be controlled is the n-heptanoic acid separation process to recycle the intermediates used to produce Ester-Based Lubricant compounds. The control used is the Integral Proportional (PI) control using the Ziegler Nichols, Lopez and Autotuner methods. The controller performance parameters are calculated using the IAE (Integral Absolute Error), ISE (Integral Squared Error) and ITAE methods. (Integral of Time Multiplied by Absolute Error). In this study the optimum control setting was achieved by using the Autotuner method and the lowest root mean squared (RMS) was obtained by the Solver method."

"Pada tahun 2015, Indonesia diproyeksikan mengalami defisit bahan bakar minyak sebesar 562.000 barrel/ hari. Untuk menutupi defisit tersebut diperlukan upaya luar biasa berupa pembangunan terminal transit bahan bakar minyak impor atau pembangunan kilang baru dan modifikasi kilang eksisting dengan kapasitas pengolahan sebesar minimal 300.000 barrel/ hari guna menjaga ketahanan energi nasional. Disain kilang yang ada harus dipasang dengan sistem pengendalian untuk menghindari gangguan pada proses yang berdampak pada keefektifan dan kestabilan operasi pabrik. Pada awalnya minyak bumi akan diproses pada bagian Crude Distillation Unit (CDU) untuk mendapatkan produk straight run. Unit ini sangat menentukan rate produk sehingga perlu diterapakan konfigurasi sistem pengendalian yang optimum. Jenis pengendali yang akan diterapkan pada penelitian ini adalah pengendali PI (Proportional - Integral) karena dapat menangani hampir setiap situasi pengendalian proses di dalam skala industri. Telah banyak rancangan kilang dengan model konfigurasi tertentu dan metode pengendali tertentu, misalnya kilang dengan dominasi produk bensin dengan pengendali PID dan kilang dengan dominasi produk kerosene dengan pengendali PI. Pengendalian proses kolom distilasi ini dilakukan dengan mensimulasikan secara dinamik pada perangkat lunak Aspen Hysys v.8. Penyetelan pengendali dilakukan untuk mendapatkan parameter kinerja alat kendali yang optimum yaitu dihitung berdasarkan metode Ziegler - Nichols, Lopez dan fine tunning. Sebagai hasilnya, pada pengendali laju alir diesel dan light naphta, pengendali tekanan pada reboiler, dan pengendali temperatur feed masukan kolom distilasi digunakan penyetelan Lopez. Sedangkan untuk pengendali laju alir AGO (atmospheric gas oil) dan level kondenser digunakan penyetelan fine tuning.

---

By 2015, Indonesia is projected in deficit of fuel oil by 562.000 barrels/ day. To cover that deficit, Indonesia requires a tremendous efforts such as the construction of a transit terminal which is imported fossil fuels or the construction of new refineries and modification of the existing refinery with a processing capacity of at least 300.000 barrels/ day in order to maintain national energy security. The design of the existing refinery has to be fitted with a control system to avoid interruptions that have an impact on the effectiveness and stability of plant operations. At first, crude oil will be processed at the Crude Distillation Unit (CDU) to obtain straight run products. This unit will determine the rate of product that needs to be applied an optimum configuration of system control. PI controller (Proportional - Integral) will be applied to the system control because it can handle almost any situation in process control in industrial scale. Have many designs refineries with a particular configuration model and specific control methods, such as a refinery with a petrol product dominance with a PID controllers and refineries with kerosene product dominance with a PI controller. The distillation column of process control is done by simulating the plant dynamically in Aspen Hysys v.8 software. Adjustments made to obtain the optimum performance parameters of control device that is calculated based on Ziegler - Nichols, Lopez and fine tunning methods. As a result, the diesel and light naphtha flowrate controllers, reboiler pressure controller, and input feeds temperature of a distillation column controller used Lopez adjustment. As for the AGO (atmospheric gas oil) flowrate controller and the level of conndenser controller used fine tuning adjustment."

"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."

"Laju pertumbuhan penduduk Indonesia memaksa konsumsi akan bahan bakar terus meningkat, karena saat ini bahan bakar telah menjadi salah satu kebutuhan utama masyarakat modern di Indonesia. Sebagian besar bahan bakar tersebut berasal dari minyak bumi yang dalam satu dekade ini produksinya mengalami penurunan di dalam negeri. Oleh sebab itu peluang pengembangan energi alternatif harus terus di kembangkan di Indonesia, salah satunya dengan membuat Pabrik dimetil eter dengan bahan baku utama gas sintesis. Gas sintesis ini diperoleh dari gas alam melalui proses autotermal reforming. Indonesia sendiri memiliki cadangan gas alam yang lebih besar ketimbang minyak bumi. Dimetil Eter dipilih karena merupakan bahan bakar alternatif yang ramah lingkungan. Proses pembuatan Dimetil Eter secara indirect melibatkan sintesis methanol, dehidrasi methanol, purifikasi dimetil eter hingga purifikasi methanol untuk di recylce. Dalam penelitian ini akan dijelaskan sistem pengendalian pada proses sintesis metanol hingga sintesis DME. Unit-unit yang terdapat pada proses sintesis metanol dan DME ialah unit heater, unit compressor, unit cooler, unit flash vaporation dan unit fix bed reactor. Sistem pengendalian yang dipilih untuk proses ini ialah jenis pengendali Proportional Integral karena dapat menangani hampir setiap situasi kontrol proses di dalam skala industri. Penelitian ini menggunakan pemodelan penyetelan pengendali Ziegler Nichols dan Lopez, lalu dibandingkan dengan nilai parameter kinerja pengendaliannya, yaitu Offset, Rise Time, Time of First Peak, Settling Time, Periode Osilasi, Decay Ratio, Overshoot, Deviasi maksimum, Integral of Absolute Error (IAE) dan Integral Square Error (ISE) dari kedua jenis penyetelan tersebut. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk penentuan variabel input dan output yang optimum pada proses sintesis Metanol dan DME yang dapat diterapkan pada pabrik DME. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa unit heater 1 menggunakan metode Ziegler Nichlos (Kc 0,9978 ; Ti 0,1831), unit heater 2 menggunakan metode Ziegler Nichlos (Kc 0,2166 ; Ti 0,1249), unit compressor menggunakan metode Fine Tunning (Kc 5 ; Ti 0,1), unit cooler 1 menggunakan metode Ziegler Nichlos (Kc 0,1969 ; Ti 0,1199), unit cooler 2 menggunakan metode Ziegler Nichlos (Kc 0,5495 ; Ti 0,1815), dan unit sintesis DME menggunakan metode Ziegler Nichlos (Kc 0,16071 ; Ti 0,0699).

---

Increases of Indonesia’s population makes consumption of fuel was high, because nowadays fuel become primary needs for modern people in Indonesia. Fuel in Indonesia is mostly from petroleum, which is has slowly production in one decade behind. Therefore, chance in alternative energy must be develop in Indonesia, one of them is making Industry of Dimethyl Ether (DME) from synthetic gas feed. Synthetic gas was get from natural gas in autothermal reforming process. Indonesia has more reserve natural gas than petroleum. The another benefit from DME is friendly for our environment as alternative fuel. Indirect process in production of DME consists of synthesis methanol, dehidration methanol, purification DME and purification methanol for recycle.

The research will explain about control system in Synthesis Methanol and DME. These process consist of heater, compressor, cooler, flash vaporation and fix bad reactor units. This research used tuning model Ziegler Nichols and Lopez, then compares the performance parameter of Offset, Rise Time, Time of First Peak, Settling Time, Osilation Period, Decay Ratio, Overshoot, Maximum Deviation, Integral Absolute Error (IAE) and Integral Square Error (ISE) by both tuning model. The result of this research can be use to define optimum input and output variable in Purification process of DME and Methanol that can applied in Industry of DME.

Based on this study’s result, achieved that heater 1 used Ziegler Nichlos method (Kc 0,9978 ; Ti 0,1831), heater 2 used Ziegler Nichlos method (Kc 0,2166 ; Ti 0,1249), compressor used Fine Tunning method (Kc 5 ; Ti 0,1), cooler 1 used Ziegler Nichlos method (Kc 0,1969 ; Ti 0,1199), cooler 2 used Ziegler Nichlos method (Kc 0,5495 ; Ti 0,1815), and synthesis DME used Ziegler Nichlos method (Kc 0,16071 ; Ti 0,0699)."

"Tert amyl methyl ether (TAME) adalah senyawa aditif oksigenat dari golongan eter yang dapat diproduksi dengan distilasi reaktif. Masalah utama dari penggunaan kolom distilasi reaktif adalah adanya kombinasi sistem reaksi dan pemisahan dalam satu kolom sehingga menghasilkan sistem yang sangat kompleks akibat dari interaksi setiap variabel proses yang saling mempengaruhi satu dengan yang lain. Oleh karena itu, dibutuhkan jenis pengendalian dengan kinerja yang dapat menjaga kondisi operasi tetap stabil dan mampu menangani gangguan proses dengan baik seperti Model Predictive Control (MPC). Pada penelitian ini, dilakukan simulasi pengendalian proses produksi TAME yang menggunakan kolom distilasi reaktif berskala pabrik dengan MPC dan proportional integral (PI) pada simulator HYSYS V11. Model untuk mewakili kondisi dinamis pada sistem ini didekati dengan model FOPDT. Untuk mendapatkan hasil yang optimal parameter MPC di-tuning menggunakan metode fine-tuning, yang kemudian dibandingkan kinerjanya dengan pengendali PI yang di­-tuning menggunakan autotuner yang sudah tersedia pada simulator HYSYS. Hasil simulasi menunjukan bahwa MPC memberikan hasil yang lebih baik dibanding pengendali PI dengan peningkatan kinerja pengendalian sebesar 54.4% dalam uji pelacakan setpoint. Selain itu, uji gangguan pun dilakukan dengan meningkatkan laju alir umpan kolom distilasi reaktif sebesar 10%. Pada uji gangguan MPC memberikan respon yang lebih cepat dan stabil sehingga menghasilkan peningkatan kinerja pengendalian sebesar 64.4% dibanding pengendali PI.

---

Tert amyl methyl ether (TAME) is an ether used as oxygenated fuel additive that can be synthesized using reactive distillation. The major problem with the use of reactive distillation is the existence of the combination of reaction and separation on a single column that makes the reactive distillation process become very complex systems due to its interaction among process variables. Therefore, it is very important to use the types of control methodologies that can stabilize the operating condition and provide satisfactory control performance due to the complexity of the reactive distillation process dynamics such as model predictive control (MPC). In this study, a simulation of plantwide control by MPC and PI for TAME production is investigated in HYSYS V11. In this research, the dynamics model representing the process was approached by the first order plus dead time (FOPDT) model. MPC was tuned by fine-tuning method, meanwhile the PI controller was tuned by autotuner that is available in HYSYS. The results show that MPC can produce an improvement in setpoint tracking test by 54.4% compared to the PI controller. A disturbance of 10% increases in the feed flow rate of reactive distillation was done to see the controller responses. MPC has faster dan more stable responses than the PI controller and 64.4% improvement was produced by MPC compared to the PI controller."

"Kepadatan penduduk di Indonesia yang terpusat di pulau Jawa mengakibatkan tingginya kebutuhan energi. Sebagian besar kebutuhan ini masih dipenuhi dari bahan bakar diesel yang bersubsidi yang juga mahal. Penggunaan gas bumi sebagai pengganti diesel sangat potensial untuk mengurangi kerugian negara dengan turunnya konsumsi bahan bakar bersubsidi. Suplai gas lokal dari pulau Jawa sendiri tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan energi yang tinggi ini sehingga gas bumi sebagai bahan baku pembangkit diimpor dari luar pulau Jawa dalam bentuk cair (LNG). Pabrik regasifikasi LNG untuk mengubah kembali LNG menjadi fasa gas dibangun untuk memfasilitasi penerimaan LNG bagi daerah konsumen. Pengendalian proses pada operasi pabrik LNG dirancang untuk menjaga keamanan operasi dan memastikan proses berjalan dengan optimal untuk mendapat produk yang baik. Pengendalian dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pengendali PI (Proportional Integral). Lingkup perancangan pengendalian dilakukan dari pemilihan elemen pengendalian berupa sensor dan valve serta melakukan penyetelan pengendali. Penyetelan pengendali dilakukan dengan dua metode yaitu Ziegler Nichols dan Lopez dan kemudian dibandingkan kinerjanya berdasarkan parameter kinerja pengendali. Sebagai hasilnya, pengendalian yang optimum pada pengendali laju alir dan ketinggian pada tangki LNG, laju alir booster pump, tekanan kompresor, dan suhu vaporizer menggunakan Ziegler Nichols. Sementara tekanan tangki LNG menggunakan Lopez. Pengendali anti surge kompresor menggunakan default.

---

Indonesia's high population density which centralized in Java island results in high demand of energy. Most of the demand is still fulfilled from diesel fuel which is subsidized by the government and also expensive. Utilization of natural gas as a substitute for diesel fuel is potential to minimize the country’s deficit by decreasing the use of subsidized fuel. Local gas supply from Java itself cannot fulfill the whole Java energy demand so that gas is imported from outside of Java in liquid form (LNG). LNG Regasification plant is designed to change the form of the product back into it's natural state, gas. The plant is designed to facilitate LNG receiving in consumer’s area. Process control in LNG Regasification plant is designed to ensure operation safety and to make sure the whole process works optimally to maintain the best product quality.

The process control design in this research is using PI (Proportional-Integral) controller. The scope of control design is done from the selection of the control element which are sensors and control valves, to the tuning of the controller. Controller tuning is done in two methods, Ziegler Nichols and Lopez. The tuning result of those two methods then compared based on controller performance parameters. As a result, optimum control in flow and level control in LNG tank, flow control in booster pump, pressure control in compressor, and temperature control in vaporizer are using Ziegler Nichols tuning. On the other side, pressure control in LNG tank is using Lopez tuning. Anti surge control in compressor is using default tuning value."

"Dimetil eter DME sebagai energi alternatif yang bersih telah mendapat perhatian dalam beberapa tahun terakhir. Produksi DME dengan distilasi reaktif memiliki potensi untuk menghemat biaya kapital dan penggunaan energi. Meski begitu, kombinasi sistem reaksi dan distilasi dalam satu kolom membuat proses distilasi reaktif menjadi sistem multivariabel yang kompleks dengan perilaku proses yang sangat non linear dan adanya interaksi antar variabel proses yang kuat. Studi ini menginvestigasi pengendalian proses distilasi reaktif DME dengan multivariable Model Predictive Control MPC berdasarkan struktur pengendalian suhu dua titik untuk menjaga kemurnian kedua aliran produk. Model proses diestimasi dengan model first-order plus dead time. Kemurnian DME dan air masing-masing dijaga dengan mengendalikan suhu tahap 5 di zona rektifikasi dan suhu tahap 47 pelucutan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai integral of squared error ISE untuk perubahan set point suhu tahap 5 dan 47 dapat dikurangi masing-masing 19,89 dan 18,26 untuk sistem dengan pengendali multivariable MPC dibandingkan dengan pengendali PI konvensional. Selain itu, pengendali multivariable MPC mampu menangani interaksi lup pengendalian yang ditunjukkan oleh respon yang lebih stabil dan tidak berosilasi.

---

Dimethyl ether DME as an alternative clean energy has attracted a growing attention in the recent years. DME production via reactive distillation has potential for capital cost and energy requirement savings. However, combination of reaction and distillation on a single column makes reactive distillation process a very complex multivariable system with high non linearity of process and strong interaction between process variables. This study investigates a multivariable model predictive control MPC based on two point temperature control strategy for the DME reactive distillation column to maintain the purities of both product streams. The process model is estimated by a first order plus dead time model. The DME and water purity is maintained by controlling stage 5 temperature in rectifying section and stage 47 in stripping section, respectively. The results show that the integral of squared error ISE values for the set point tracking in stages 5 and 47 temperatures can be reduced, respectively, 19.89 and 18.26 for the system under multivariable MPC controller compared to the conventional PI controllers. In addition, the MPC controller is able to handle the loop interactions that is shown by more stable and non oscillatory responses."