Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKMasalah penurunan produksi minyak bumi di Indonesia telah terjadi sejak tahun 2000. Negara Indonesia telah menjadi importir minyak bumi sejak tahun 2003 dengan nilai impor 100 ribu barel per hari yang terus meningkat dari waktu ke waktu hingga tahun 2014. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan untuk energi dan bahan bakar di Indonesia terus meningkat. Masalah ini dapat diatasi dengan menggunakan Dimethyl Ether (DME) sebagai sumber bahan bakar alternatif dengan beberapa manfaat dibandingkan dengan bahan bakar fosil. Penelitian tentang desain pabrik DME terus dilakukan, salah satu studi yang dilakukan berjudul Produksi DME dari Gas Sintetis untuk Aditif Bahan Bakar Mesin Diesel dan Campuran LPG. Namun, hasil desain masih memerlukan kontrol proses untuk mencapai proses produksi yang optimal. Penelitian tentang sistem kontrol proses di pabrik ini telah dilakukan, tetapi masih belum menghasilkan sistem kontrol proses yang optimal. Sistem kontrol Multivariable Model Predictive Control (4x4) dapat diterapkan pada desain pabrik ini. Parameter MMPC (4x4) optimal dalam bentuk T, P, dan M dalam proses pemurnian DME dari campuran metanol secara berurutan adalah 25, 18, dan 41. Parameter ini merupakan hasil kombinasi dari metode Shridhar-Cooper dan fine tuning. Jika dibandingkan dengan MPC, MMPC (4x4) memberikan peningkatan kinerja kontrol dari 15,46% menjadi 94,7% bila dilihat dari IAE dan 10,31% hingga 97,726% bila dilihat dari ISE. Dengan demikian sistem MMPC (4x4) memberikan kinerja kontrol yang lebih baik dibandingkan dengan sistem MPC.

---

ABSTRACTThe problem of decreasing petroleum production in Indonesia has occurred since 2000. The Indonesian state has been an importer of petroleum since 2003 with an import value of 100,000 barrels per day which continues to increase from time to time until 2014. This is due to the need for energy and fuel in Indonesia continues to increase. This problem can be overcome by using Dimethyl Ether (DME) as an alternative fuel source with several benefits compared to fossil fuels. Research on the design of the DME plant continues to be carried out, one of the studies conducted was entitled Production of DME from Synthetic Gas for Diesel Engine Fuel Additives and LPG Blends. However, the design results still require process control to achieve optimal production processes. Research on the process control system at this plant has been carried out, but it has not yet produced an optimal process control system. The Multivariable Model Predictive Control (4x4) control system can be applied to this factory design. The optimal MMPC (4x4) parameters in the form of T, P, and M in the DME refining process from methanol mixtures respectively are 25, 18, and 41. These parameters are the result of a combination of the Shridhar-Cooper method and fine tuning. When compared to MPC, MMPC (4x4) gives an increase in control performance from 15.46% to 94.7% when viewed from IAE and 10.31% to 97.726% when viewed from ISE. Thus the MMPC system (4x4) provides better control performance compared to the MPC system."

"ABSTRAKPengendalian proses pemisahan metanol-air pada produksi dimethyl ether (DME) dari gas sistesis menggunakan pengendali Model Predictive Control (MPC) jenis single-input single-output (SISO) telah menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan penggunaan pengendali Propotional-Integral (PI). Namun, penerapan pengendali MPC tunggal ini membuat proses produksi DME menjadi tidak ekonomis dikarenakan biaya modal pengendali MPC lebih besar dibandingkan pengendali PI. Pada penelitian ini, dirancang pengendali Multivariable Model Predictive Control (MMPC 4x4) dengan empat variabel masukan atau variabel yang dimanipulasikan (manipulated variable, MV) dan empat variabel keluaran atau variabel yang dikendalikan (controlled variable, CV). Pengendali MMPC diusulkan untuk mengurangi jumlah pengendali yang digunakan (empat MPC) serta mengatasi interaksi antar-variabel yang akan memengaruhi kinerja pengendalian. Perancangan pengendali meliputi identifikasi interaksi antar-variabel melalui pemodelan empirik first-order plus dead time (FOPDT) dan penyetelan pengendali. Empat CV tersebut meliputi suhu kondensor, suhu keluaran cooler, level kondensor, dan level kolom, sedangkan empat MV-nya meliputi beban kondensor, beban cooler, laju alir produk distilat, dan laju alir produk bawah. Hasilnya menunjukkan bahwa interaksi antar variabel yang teridentifikasi meliputi seluruh variabel yang terlibat, sehingga didapatkan matriks 4x4 yang berisi 16 model FOPDT. Nilai parameter pengendali berupa sampling time (T), prediction horizon (P), dan control horizon (M) yang memberikan kinerja pengendalian yang optimum berturut-turut adalah 2, 24, dan 10. Penggunaan MMPC memberikan kinerja pengendalian yang lebih baik dibandingkan dengan MPC, yang ditunjukkan oleh penurunan IAE sebesar 7% hingga 72% dan penurunan ISE sebesar 14% sampe 83%.

---

ABSTRACTProcess control of separating methanol-water from the production of dimethyl ether (DME) from synthesis gas using the Model Predictive Control (MPC) controller of single-input single-output (SISO) type has shown better results compared to the use of Propotional-Integral (PI) controllers. However, the application of this single MPC controller made the DME production process uneconomical because the MPC controllers capital cost was greater than the PI controller. In this study, a Multivariable Model Predictive Control (MMPC 4x4) controller was designed with four input variables or manipulated variables (manipulated variables, MV) and four controlled variables (controlled variables, CV). The MMPC controller is proposed to reduce the number of controllers used (four MPC) and overcome inter-variable interactions that will affect control performance. The design of the controller includes the identification of inter-variable interactions through first-order plus dead time (FOPDT) empirical modeling and controller adjustments. The four CVs include condenser temperature, cooler output temperature, condenser level, and column level, while the four MVs include condenser load, cooler load, distillate product flow rate, and bottom product flow rate. The results show that the interactions between the variables identified include all the variables involved, resulting in 16 FOPDT models. The control parameter values ​​in the form of sampling time (T), prediction horizon (P), and control horizon (M) that provide optimum control performance are 2, 24, and 10. The use of MMPC provides better control performance compared to MPC, which is indicated by a decrease in IAE of 7% to 72% and a decrease in ISE of 14% to 83%."

"Skenario produksi minyak yang dilakukan Dewan Energi Nasional pada 2050 menunjukan tren penurunan, terutama dipengaruhi oleh rendahnya kegiatan eksplorasi migas dan tingkat keberhasilan eksplorasi yang dilakukan oleh perusahaan minyak Oleh karena itu, DME dapat digunakan sebagai alternatif sumber energi yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan. Pada pabrik purifikasi DME, umpan diseparasi menghasilkan DME murni dengan konsentrasi 99%. Untuk menjalankan proses ini dalam keadaan optimal, maka diperlukan pengendali. Penelitian mengenai pengendali pada proses ini sudah pernah dilakukan, namun masih menggunakan model dengan pendekatan FOPDT sehingga orde proses masih tidak sesuai dengan aktualnya. Model Auto-Regressive eXogenous merupakan model yang menggambarkan hubungan antara data masukan dengan data keluaran berdasarkan metode least-square sehingga sederhana dan fleksibel serta estimasinya mendekati dengan nilai sebenarnya. Penggunaan model ARX dapat digunakan secara luas seperti pada penggunaan energi, pabrik kimia, dan kilang minyak sejak tahun 1980-an. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan identifikasi model ARX pada pengendali MMPC serta melakukan verifikasi model dan menganalisis kinerja dari MMPC tersebut. Hasilnya didapatkan model ARX proses dan model ARX gangguan memiliki tingkat ketepatan dengan data sebesar 93-99% dan 70-97% dengan nilai RMSE 39-99% lebih kecil dari model FOPDT. Kinerja dari MMPC dengan parameter pengendalian terbaik yaitu T=5, P=20, dan M=20 menghasilkan peningkatan nilai IAE dan ISE sebesar 18-99.99% pada perubahan set point namun belum optimal dalam mengatasi gangguan pada suhu keluaran pendingin dan suhu kolom dengan nilai IAE dan ISE yang tinggi dan tidak menunjukkan peningkatan.

---

Oil production scenario carried out by the National Energy Council in 2050 shows a decreased trend, mainly influenced by low oil and gas exploration activities and the success rate of exploration activities carried out by oil companies. Therefore, DME can be used as an alternative energy source that is more environmentally friendly and sustainable. In the DME purification plant, the feed was separated to produce pure DME with a concentration of 99%. To run this process in optimal conditions, a controller is needed. Research on controllers in this process has been carried out, but still uses FOPDT model approach so the process order is still not in accordance with the actual order. Auto-Regressive eXogenous model is a model that describes the relationship between input and output data based on least-square method so the estimate close to the actual value. The application of ARX model can be widely used such as in energy uses, chemical plants, and oil refineries since 1980s. Therefore, this study identifies ARX model on the MMPC controller as well as verifying the model and analyzing its performance. The result obtained that the process ARX model and the disturbance ARX model have fit percentage with data reach 93-99% and 70-97% with RMSE value 39-99% smaller than FOPDT model. The performance of MMPC with best control parameters T=5, P=20, and M=20 has improved IAE and ISE value with 18-99.99% when set point changed but still not optimal for controlling disturbance in cooler output temperature and column temperature with a high IAE and ISE value and not showing improvement."

"ABSTRAKDimethyl ether products (DME) can be used as alternative energy sources that are more environmentally friendly and sustainable. In this DME purification plant, the feed with DME, methanol and water composition will be separated so that pure DME is obtained with a concentration of 99. In this study, Multivariable Model Predictive Control is used to control the process of DME purification plant. The performance of MMPC in both DME and methanol purification process has been conducted in previous research with separate system. This research is proposed towards the stability of both system when combined and its economic analysis when compared with standard MPC and PID Controller. The consideration when combining DME purification process and methanol purification process is the bottom product of DME purification column where it also acts as methanol purification column feed. Valve conductance needs to be adjusted accordingly to satisfy both systems. Retuning MMPC parameters is based on Wahid-Utomo (2019) and Wahid-Brillianto (2019) tuning parameters. The results of retuning yield a better control performance throughout the entire purification process. The retuning parameters value for T, P, and M are 10, 40, and 50 for DME purification process and 1, 40, and 50 for methanol purification process. The improvement on IAE are from 35.31% to 56.24% for DME purification and 20.06% to 94.91% for methanol purification process. Furthermore, installing MMPC proved to be economically feasible with a positive NPV of Rp 10,216,077 when compared to PI controller.

---

ABSTRACT

Produk Dimethyl ether (DME) dapat digunakan sebagai sumber energi alternatif yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan. Di pabrik pemurnian DME ini, umpan dengan komposisi DME, metanol, dan air akan dipisahkan sehingga DME murni diperoleh dengan konsentrasi 99. Dalam penelitian ini, Multivariable Model Predictive Control digunakan untuk mengontrol proses pabrik pemurnian DME. Kinerja MMPC dalam proses pemurnian DME dan metanol telah dilakukan dalam penelitian sebelumnya dengan sistem terpisah. Penelitian ini diusulkan terhadap stabilitas kedua sistem ketika dikombinasikan dan analisis ekonominya bila dibandingkan dengan MPC dan PID controller. Pertimbangan saat menggabungkan proses pemurnian DME dan proses pemurnian metanol adalah produk dasar kolom pemurnian DME di mana juga bertindak sebagai umpan kolom pemurnian metanol. Valve conductance perlu disesuaikan untuk memenuhi kedua sistem. Retuning parameter MMPC didasarkan pada parameter tuning Wahid-Utomo (2019) dan Wahid-Brillianto (2019). Hasil retuning menghasilkan kinerja kontrol yang lebih baik di seluruh proses pemurnian. Nilai parameter retuning untuk T, P, dan M adalah 10, 40, dan 50 untuk proses pemurnian DME dan 1, 40, dan 50 untuk proses pemurnian metanol. Peningkatan IAE adalah dari 35,31% menjadi 56,24% untuk pemurnian DME dan 20,06% menjadi 94,91% untuk proses pemurnian metanol. Selain itu, menginstal MMPC terbukti layak secara ekonomi dengan NPV positif sebesar Rp 10.216.077 jika dibandingkan dengan pengontrol PI.

"

"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."

"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%."

"Produksi dimetil eter (DME) dapat menggunakan proses indirect. Pada proses indirect, terdapat proses yang penting, yaitu sintesis metanol dan sintesis DME. Untuk memastikan proses ini dapat berlangsung secara optimum, perlu dilakukan pengendalian. Pengendali yang digunakan adalah Model Predictive Control (MPC), yang menggunakan model FOPDT secara langsung dalam pengendaliannya. Untuk mendapatkan model FOPDT terbaik (IAE terkecil), dilakukan reidentifikasi sistem dari model sebelumnya, sedangkan proses optimasi dilakukan dengan penyetelan terhadap parameter-parameter pengendali MPC: waktu sampel (T), prediction horizon (P), dan control horizon (M). Pengendalian dilakukan pada unit heater, cooler, compressor, dan reaktor sistesis dimetil eter (pengendali konsentrasi). Hasil perancangan sistem pengendalian menggunakan MPC ini memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan pengendai PI, dengan pengurangan kesalahan masing-masing unit sebagai berikut: 29,62% (IAE) dan 1,51% (ISE) untuk TC Heater 1; 51,69% (IAE) dan 79,04% (ISE) untuk TC Heater 2; 67,44% (IAE) dan 82,24% (ISE) untuk TC Cooler 1; 49,07% (IAE) dan 67,26% (ISE) untuk TC Cooler 2; 56,75% (IAE) dan 53,03% (ISE) untuk PC Compressor; 4,46% (IAE) dan 50,00% (ISE) untuk CC DME.

---

Production of dimethyl ether (DME) can use indirect process. In indirect process, there are two important processes which are methanol synthesis and DME synthesis. To ensure this process going optimally, controlling is needed. The controller that can be used is Model Predictive Control (MPC), which uses FOPDT model directly in controlling. To get the best FOPDT model (the least IAE), system reidentification is done from the previous model while the optimizing process is done by adjusting the parameters of MPC controllers: the time of sample (T), prediction horizon (P), and the control horizon (M). The controlling is done by units of heater, cooler, compressor, and reactor of dimethyl ether synthesis (the concentration controller). The result of this control system design using MPC provides better performance than PI controller by decreasing the errors for each unit as follows: 29,62% (IAE) and 1,51% (ISE) for TC Heater 1; 51,69% (IAE) and 79,04% (ISE) for TC Heater 2; 67,44% (IAE) and 82,24% (ISE) for TC Cooler 1; 49,07% (IAE) and 67,26% (ISE) for TC Cooler 2; 56,75% (IAE) and 53,03% (ISE) for PC Compressor; 4,46% (IAE) and 50,00% (ISE) for CC DME."

"

Dimethyl Ether (DME) adalah energi alternatif yang memiliki sifat dan karakteristik mirip dengan Liquefied Petroleum Gas (LPG) yang telah banyak diteliti sebagai bahan bakar untuk berbagai aplikasi. Dalam kaitannya dengan kondisi di Indonesia dimana saat ini impor LPG telah meningkat sangat pesat terutama untuk memenuhi kebutuhan sektor rumah tangga, penelitian untuk mengetahui karakteristik pembakaran terutama pada pembakaran difusi DME dibandingkan dengan LPG menjadi sangat penting. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk membandingkan karakteristik nyala api difusi terutama Wobbe Index, stabilitas nyala api, Tinggi Api (Flame Height , F_H) dan Beban Pembakaran (Burning Load, BL) yang dihasilkan oleh bahan bakar DME serta campuran LPG-DME dibandingkan dengan LPG, serta pengaruh parameter jet velocity aliran bahan bakar. Eksperimen yang dilakukan menggunakan burner yang didesain khusus untuk memperoleh variasi kecepatan jet dan pengaruh bahan bakar yang digunakan. Uji kinerja menggunakan kompor mini juga dilakukan untuk membandingkan F_H, temperatur nyala api, dan efisiensi penggunaan bahan bakar DME terhadap LPG. Hasil yang dicapai yaitu perbedaan karakter pembakaran LPG dan DME terutama untuk parameter Wobbe Index dan stabilitas nyala api yaitu Blow Out dan Lift Off dapat didekati dengan pencampuran DME ke dalam LPG hingga maksimum komposisi DME 23% massa dan pada rentang fuel jet velocity 10 m/s – 34 m/s. Nilai optimum ini diperoleh pada kondisi eksperimen dengan burner tipe cylindrical dan pada diameter nosel  2,5 mm. F_H  yang setara antara DME dengan LPG dicapai pada rentang u_f  = 3,5 m/s – 6,3 m/s saat d_f  = 4,5 mm untuk DME dan d_f  = 2,5 mm untuk LPG, serta pada rentang u_f  = 5,3 m/s – 10,8 m/s saat d_f  = 5,0 mm untuk DME dan d_f  = 3,0 mm untuk LPG. BL yang setara antara DME dengan LPG dicapai pada u_f lebih kecil dari 0,5 m/s untuk semua diameter nosel. Uji kinerja pada kompor mini menghasilkan efisiensi penggunaan bahan bakar DME yang lebih tinggi, yaitu ketika pengatur air entrainment pada posisi close 1 sebesar 64,5% dan close 2 sebesar  67,9%, dibandingkan dengan LPG pada posisi open sebesar 62,5%. 

---

Dimethyl Ether is one of the promising alternative energy to substitute Liquefied Petroleum Gas (LPG) considering its similarity on properties and behavior to LPG. Indonesia currently import huge amount of LPG, mainly for energy in household purpose. Considering the potentiality of DME to substitute LPG especially for household purposes which basically works in atmospheric diffusion combustion, it is very important to study the comparison of LPG and DME in the field of diffusion combustion characteristics. This study aim to compare diffusion flame characteristics of DME, LPG, and the blends of DME mixed LPG with DME composition of 10%, 20%, 30%, 40% and 50%. The characteristics being investigated are Wobbe Index, flame stability, Flame Height (F_H) and Burning Load (BL) under the effect of fuel jet velocity (u_f), which performed by a series of experiments in laboratory. The experiments were done using a specially designed cylindrical burner to get the variation of fuel jet velocity. The results show that the difference of Wobbe Index and flame stability represented by Lift Off (LO) and Blow Off (BO) between DME and LPG can be improved by blending DME into LPG at optimum composition of 23% weight and  is achieved at the range of u_f from 10 m/s to 34 m/s. This optimum condition is achieved using cylindrical burner with  nozzle diameter (d_f) 2.5 mm. The equality of  F_H between DME and LPG is achieved at the range of u_f  from  3.5 – 6.3 m/s at d_f = 4.5 mm for DME and d_f = 2.5 mm for LPG,  and at the range of u_f  from 5.3 – 10.8 m/s at d_f = 5.0 mm for DME and d_f = 3.0 mm for LPG. The equality of BL between DME and LPG is achieved at u_f lower than 0,5 m/s at all nozzle diameter. Performance test on mini stove shows that DME can achieve higher fuel efficiency than LPG at different air entrainment setting, where DME achieved  fuel efficiency of 64.5%, at position of air entrainment close 1 and 67.9% at position of close 2, compare to LPG with fuel efficiency of 62.5% at position of air entrainment open.

 

"

"Di tengah fenomena pemanasan global, simulasi proses sintesis dimetil eter dapat dikembangkan sebagai acuan dalam aplikasi kehidupan nyata. Parameter operasi yang menghasilkan paling DME yang meliputi tekanan inlet reaktor dari 18 atm, reaktor suhu inlet 533 K, tekanan distilasi 8 atm, kecepatan arus masuk 0,408 m / s, dan panjang reaktor 4 meter. Di bawah parameter tersebut, 10,7 mol / s dari dimetil eter diproduksi, dengan hasil total 47% dan konversi metanol 90%. Penambahan aliran recycle meningkatkan hasil sebesar 2%. simulasi ini kemudian bervariasi berdasarkan tekanan, suhu, kecepatan arus masuk, dan panjang reaktor, dimana suhu mempengaruhi konversi sebesar 76% maksimal.

---

In the midst of the global warming phenomenon, a simulation of dimethyl ether synthesis process can be developed as a reference in real-life application. The operating parameters that produces the most DME include the reactor inlet pressure of 18 atm, reactor inlet temperature of 533 K, distillation pressure of 8 atm, inflow velocity of 0.408 m/s, and reactor length of 4 meters. Under these parameters, 10.7 mol/s of dimethyl ether is produced, with total yield of 47% and methanol conversion of 90%. The addition of recycle stream increases the yield by 2%. The simulation is then varied based on pressure, temperature, inflow velocity, and reactor length, wherein temperature affect the conversion by 76% at maximum."

"ABSTRAKSelama ini DME (dimetil eter) disintesis dari metanol dalam satu reaktor dan dimurnikan dalam dua kolom distilasi sehingga biaya produksinya tinggi karena reaktor dan kolom ini menyumbang 50-70% dari total biaya produksi. Dengan proses distilasi reaktif, konversi metanol dapat ditingkatkan dengan signifikan sekaligus memurnikan produk DME pada waktu yang sama, sehingga memangkas biaya produksi DME dengan signifikan pula. Akan tetapi, dua proses (reaksi dan separasi) yang terjadi dalam satu kolom menyebabkan berkurangnya katup pengendalian yang berfungsi sebagai aktuator pada sistem pengendalian. Akibatnya, unit ini bersifat sangat non-linear, dan perancangan sistem pengendalian unit distilasi reaktif menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini ingin menemukan konfigurasi pengendalian PI yang optimum untuk mengatasi gangguan. Parameter konfigurasinya meliputi pemilihan manipulated variable (MV) yang dapat berupa laju alir umpan atau laju alir pemanas pada reboiler, dan controlled variable (CV) yang dapat berupa suhu talam yang paling sensitif atau laju produksi DME. Konfigurasi tersebut juga disertai penyetelan (tuning) pada pengendali PI dengan metode penyetelan Auto Tuning Variation. Pemilihan CV dan MV menghasilkan dua kemungkinan struktur pengendalian (control structure, CS), yakni CS 1 dan CS 2. Hasil simulasi menunjukkan talam 5 memiliki suhu yang paling sensitif sehingga suhu talam ini dipilih sebagai CV. Simulasi dinamiknya menunjukkan bahwa CS 2 lebih baik dari pada CS 1, karena CS 1 gagal menangani gangguan sebesar -5%, sedangkan CS 2 mampu menangani gangguan hingga ±25%.

---

ABSTRACT

Conventionally, DME was synthesized from methanol and purified using two distillation columns, which contributes about 50-70% to the cost of production. Using reactive distillation process, the conversion of methanol can be enhanced greatly and purifying the DME at the same time, thus reducing the cost of production, significantly. The two processes (reaction and separation) occurred in the same column reduce the number of control valves as the actuator for control system. This makes reactive distillation column is very non-linear in terms of controllability, and therefore the design of control system of such column can be quite a challenge. In this research, the optimum PI controller configuration will be obtained. The parameters for this configuration are the choice of manipulated variable (MV) that can be the feed flow rate or steam flow rate in reboiler and the controlled variable (CV) that can be the most sensitive tray temperature or the production rate. The configuration also including the PI controller tuning by using Auto Tuning Variation (ATV) method. The CV-MV pairing choice results two possible control structures, namely CS 1 and CS 2. The result showed that the tray #5 was the most sensitive tray temperature and selected as CV. The dynamic simulation showed that CS 1 failed to handle -5% disturbance change, while CS 2 succesfully handle up to ±25% disturbance change."