Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Fluida dari sumur laut dalam Merakes yang mengalir kurang lebih 48 km dari kedalaman air 1600 m di bawah permukaan laut menuju Fasilitas Pengolahan Terapung Migas akan mengalami perubahan tekanan suhu selama proses pengaliran. Salah satu resiko fluida yang mengalir di tekanan tinggi dan suhu rendah adalah terbentuk nya hidrat. Hidrat akan terbentuk jika gas hidrokarbon bercampur dengan air di teananan tinggi dan suhu rendah. Dalam laporan Praktik Keinsinyuran ini, Penulis akan menjelaskan pencegahan terbentuknya hidrat dengan injeksi inhibitor kimia termodinamika mengunakan MEG dan MeOH. Injeksi MEG berkelanjutan dilakukan selama operasi kondisi stabil, sementara MeOH dapat menghambat hidrat selama operasi start-up dan restart-up. Jika hidrat telah terbentuk, remediasi hidrat harus dilakukan untuk mengurangi penyumbatan pipa. Depresurisasi akan digunakan untuk memisahkan hidrat yang terbentuk. Manajemen hidrat di lapangan laut dalam Merakes ini dijelaskan secara lebih rinci dalam Laporan Kerja Praktik Keinsinyuran ini.

---

Fluid from Merakes deep water wells which flows approximately 48 km from 1600 m water depth below mean sea level to oil and gas Floating Processing Facility will experience changes in pressure and temperature during the flowing process. One of the risks of fluid flowing at high pressure and low temperature is the hydrate formation. Hydrate will form if hydrocarbon gas mixes with water at high pressure and low temperature. In this Engineering Practice report, the author will explain the hydrate formation prevention by injection of thermodynamic chemical inhibitors using MEG and MeOH. Continuous MEG injection is performed during steady state operation, while MeOH can inhibit hydrate during start-up and restart-up operation. If hydrate has already been formed, hydrate remediation must be performed to reduce the pipe blockage. Depressurization will be used to remediate the hydrate which has already been formed. Hydrate management in the Merakes deep water field is explained more details in this Engineering Practical Work Report."

"Tesis ini membahas kajian keekonomian berdasar kontrak bagi hasil Gas Metana-B yang saat ini sudah ditetapkan oleh pemerintah dengan memasukan air terproduksi sebagai parameter untuk menentukan kelayakan dalam pengusahaan Gas Metana-B, karena sampai saat ini belum ada perhitungan keekonomian pengembangan lapangan Gas Metana-B yang dihubungkan dengan jenis pengolahan air terproduksi yang digunakan serta nilai tambah dari air yang dihasilkan. Hasil penelitian menyarankan agar air terproduksi dari lapangan Gas Metana-B digunakan sebagai enhanced oil recovery (EOR) untuk sumur minyak, sehingga dapat memberikan panghasilan yang optimum pengusaha dan pemerintah.

---

The focus of this thesis is economics evaluation study based on CBM production sharing contract was established by government with water production as parameter to determine feasibility in CBM field development, until now its haven't available economics evaluation study CBM field development linked by water processing type most production that is utilized and value added of resulting water. Result of this research to suggest that water most production of CBM is utilized as enhanced oil recovery (EOR) for oil well, so gets to give that optimum revenue for contractor and government."

"Pengembangan energi berbasis hidrogen dilakukan untuk menggantikan energi konvensional yang tidak ramah lingkungan. Senyawa penyimpan hidrogen, hidrazin hidrat (N2H4.H2O) dapat menghasilkan hidrogen dengan produk samping N2 melalui reaksi dekomposisinya. Katalis PtNi, PtCo, NiCo, PtNiCo, dan PtNiCoAg dengan pendukung karbon nanosphere (CNS) disintesis melalui proses impregnasi basah dan dikarakterisasi dengan XRD, XRF, SAA, FESEM-EDX, dan TEM. Pengaruh dari variasi komposisi logam, suhu, NaOH, dan keberulangan pemakaiannya dievaluasi dan dipelajari terhadap aktivitas dan selektivitas katalitik. Katalis trimetalik Pt0,2Ni0,2Co0,6/CNS memiliki aktivitas katalitik tertinggi dengan penambahan 2 mmol NaOH pada suhu 343 K dengan nilai TOF 757,34 h-1, selektivitas 62,82%, dan energi aktivasi 35,226 kJ/mol yang menunjukkan efek sinergis dari logam Pt, Ni, dan Co pada pendukung karbon nanosphere.

---

The development of hydrogen-based energy is carried out to replace conventional energy which is not environmentally friendly. The hydrogen storage compound, hydrazine hydrate (N2H4.H2O) can produce hydrogen with N2 as a by-product through its decomposition reaction. PtNi, PtCo, NiCo, PtNiCo, and PtNiCoAg catalysts with carbon nanospheres (CNS) support were synthesized via wet impregnation process and characterized by XRD, XRF, SAA, FESEM-EDX, and TEM. The effects of variations in metal composition, temperature, NaOH, and reusability were evaluated and studied on catalytic activity and selectivity. The trimetallic catalyst Pt0.2Ni0.2Co0.6/CNS had the highest catalytic activity with the addition of 2 mmol NaOH at 343 K with a TOF value of 757.34 h-1, a selectivity of 62.82%, and an activation energy of 35.226 kJ/mol which shows the effect synergy of Pt, Ni, and Co metals on the carbon nanospheres support."

"Pemanfaatan energi dari bahan bakar fosil menjadi pilihan yang paling diminati saat ini. Namun, penggunaanya menyebabkan permasalahan lingkungan yang menjadi salah satu pendorong untuk dikembangkan energi alternatif berbasis hidrogen. Hidrazin hidrat (N2H4.H2O) merupakan material yang dapat menghasilkan hidrogen melalui reaksi dehidrogenasi. Pada penelitian ini, katalis NiPtP/THS berhasil disintesis menggunakan metode impregnasi basah telah dibuktikan menggunakan instrumen karakterisasi XRF, XRD, FTIR, SAA, dan FESEM-EDX. Pengaruh penambahan dopan fosfor dari katalis natrium hipofosfit pada katalis bimetalik NiPt/THS diamati untuk mengetahui dampaknya terhadap peningkatan aktivitas katalitik. Katalis NiPtP0,2/THS menunjukkan performa katalitik yang paling baik dibandingkan variasi lain untuk reaksi dekomposisi hidrazin hidrat dengan nilai TOF sebesar 2392,26 h-1 dan selektivitas mencapai 96,71%. Energi aktivasi untuk reaksi dekomposisi hidrazin hidrat menggunakan katalis NiPtP0,2/THS diperoleh sebesar 46,87 kJ/mol.

---

Currently, obtaining energy from fossil fuels is the most popular choice. However, its use causes environmental problems, which are one of the driving forces behind the development of hydrogen-based alternative energy. Hydrazine hydrate (N2H4.H2O) is a material that can produce hydrogen through a dehydrogenation reaction. In this study, the NiPtP/THS catalyst was successfully synthesized using a wet impregnation method, which has been proven using the XRF, XRD, FTIR, SAA, and FESEM-EDX characterization instruments. The effect of adding phosphorus dopant from a sodium hypophosphite catalyst to a bimetallic NiPt/THS catalyst was observed to determine its effect on increasing catalytic activity. NiPtP0.2/THS catalyst showed the best catalytic performance compared to other variations for the decomposition reaction of hydrazine hydrate, with a TOF value of 2392.26 h-1 and a selectivity of 96.71%. The activation energy for the decomposition reaction of hydrazine hydrate using NiPtP0.2/THS catalyst was obtained at 46.87 kJ/mol."

"Penelitian ini memprediksi kualitas air Sungai Ciliwung berdasarkan parameter pH hasil pemantauan Online Monitoring menggunakan dua model Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Parameter input adalah pH dengan tiga skenario kombinasi yaitu waktu ganjil (t, t-1, t-3, t-5), genap (t, t+2, t-4, t-6) dan waktu berurutan (t, t-1, t-2, t-3) dengan target pH pada t+1, t+2 dan t+3. Parameter model adalah Optimizer dengan Adaptive Moment (Adam) sebagai Optimizer, aktivasi menggunakan Rectified Linear Unit (ReLU) dengan jumlah Epoch 500, dan Loss menggunakan Mean Squared Error (MSE). Kriteria Evaluasi menggunakan Coefficient of Determination (R2 ), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pemodelan menunjukkan selisih terendah antara pH riil dengan pH prediksi adalah 0 dan tertinggi 0,79. Pada model CNN, dari 9 nilai R2 ada 7 yang mendekati nilai 1, artinya persamaan regresi sesuai antara nilai variabel dependen dengan variabel independen, dan 2 mendekati nilai 0 yang artinya persamaan regresi tidak sesuai antara nilai variabel dependen dengan variabel independen. Selanjutnya, dari 9 nilai MAPE terdapat 5 nilai yang menunjukkan model prediksi baik, sisanya berada dalam rentang model prediksi cukup. Pada model LSTM, ada 8 dari 9 R2 yang memiliki nilai mendekati 1 dan hanya 1 yang mendekati 0. Selanjutnya, 6 dari 9 MAPE berada dalam rentang model prediksi baik, sisanya berada dalam rentang model prediksi cukup. Dari hasil penelitian diketahui bahwa semakin jauh titik prediksi yang di tuju maka relasi antara pH riil dengan pH prediksi semakin lemah. Ini ditunjukan oleh nilai R2 semakin kecil pada t+3 untuk semua parameter input. Dari hasil di atas disimpul bahwa Model LSTM dan CNN dapat digunakan untuk memprediksi kualitas air sungai Ciliwung berdasarkan parameter pH karena mayoritas nilai R2 mendekati 1, MAPE sebagian besar berada dalam model prediksi kelompok baik. Di antara dua model yang digunakan, model LSTM lebih baik dari pada model CNN karena memiliki nilai R2 yang mendekati 1 dan MAPE pada model prediksi baik lebih banyak.

---

This research predicts the water quality of the Ciliwung River based on pH parameters from Online Monitoring using two Deep Learning models, namely Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM). The input parameter is pH with three combination scenarios, namely odd times (t, t-1, t-3, t-5), even (t, t+2, t-4, t-6) and sequential times (t, t -1, t-2, t-3) with pH targets at t+1, t+2 and t+3. The model parameters are Optimizer with Adaptive Moment (Adam) as Optimizer, activation uses Rectified Linear Unit (ReLU) with a number of Epochs of 500, and Loss uses Mean Squared Error (MSE). Evaluation criteria use Coefficient of Determination (R2), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The modeling results show that the lowest difference between real pH and predicted pH is 0 and the highest is 0.79. In the CNN model, of the 9 R2 values there are 7 that are close to 1, meaning that the regression equation matches the value of the dependent variable and the independent variable, and 2 are close to 0, which means that the regression equation does not match the value of the dependent variable and the independent variable. Furthermore, of the 9 MAPE values, there are 5 values that indicate a good prediction model, the rest are in the range of a sufficient prediction model. In the LSTM model, there are 8 out of 9 R2 which have values close to 1 and only 1 which is close to 0. Furthermore, 6 out of 9 MAPEs are in the good prediction model range, the rest are in the fair prediction model range. From the research results, it is known that the further away the prediction point is, the weaker the relationship between real pH and predicted pH. This is shown by the R2 value getting smaller at t+3 for all input parameters. From the results above, it can be concluded that the LSTM and CNN models can be used to predict the water quality of the Ciliwung River based on the pH parameter because the majority of R2 values are close to 1, the MAPE is mostly in the good group prediction model. Between the two models used, the LSTM model is better than the CNN model because it has an R2 value that is close to 1 and the MAPE in the good prediction model is higher."

"Energi alternatif terus ditelusuri dan dikembangkan seiring dengan meningkatnya emisi gas rumah kaca. Energi berbasis hidrogen telah banyak diteliti untuk dimanfaatkan sebagai energi alternatif pengganti energi konvensional. Hidrazin hidrat (N2H4.H2O), memiliki kandungan hidrogen yang tinggi (8,0 wt%) merupakan material penyimpan hidrogen yang bersifat inert, aman, dan tidak korosif terhadap katalis logam yang digunakan untuk mempercepat dan menyempurnakan reaksi dekomposisi. Pada penelitian ini, katalis NiPtN/SBA-15 berhasil disintesis dengan metode impregnasi basah yang divalidasi menggunakan instrumen karakterisasi XRF, CHN analyzer, XRD, SAA, dan FESEM-EDS. Efek penambahan dopan nitrogen dari prekursor Natrium nitrit (NaNO2) ke dalam katalis bimetalik NiPt yang didukung dengan material silika mesopori, Santa Barbara Amorphous- 15 (SBA-15) dievaluasi dan dipelajari untuk diketahui pengaruh penambahan dan variasi komposisi terbaiknya terhadap peningkatan aktivitas katalitik. Katalis NiPtN0.4/SBA-15 menunjukkan peforma katalitik terbaik dalam mendekomposisi senyawa hidrazin hidrat dibandingkan katalis dengan variasi lain dengan selektivitas 96,18% dan efisiensi 1.133,01 jam-1.

---

Alternative energy continues to be explored and developed along with increasing greenhouse gas emissions. Hydrogen-based energy has been widely studied to be used as alternative energy to replace conventional energy. Hydrazine Hydrate (N2H4.H2O), which has a high hydrogen content (8.0 wt%) is a hydrogen storage material that is inert, safe, and non-corrosive to metal catalysts. In this study, NiPtN/SBA-15 catalyst was successfully synthesized by a wet-impregnation method which was validated using XRF characterization instruments, CHN analyzer, XRD, SAA and FESEM-EDS. The effect of adding nitrogen dopant from the precursor Sodium nitrite (NaNO2) into the bimetallic NiPt catalyst supported by mesoporous silica material, Santa Barbara Amorphous-15 (SBA-15) was evaluated and studied to determine the effect of the addition and the best variation on increasing catalytic activity. NiPtN0.4/SBA-15 catalyst showed good catalytic performance in decomposing Hydrazine Hydrate with a selectivity of 96.18% and TOF of 1133.01 h-1."

"Hidrazin hidrat (N2H4.H2O) telah dianggap sebagai bahan penyimpanan hidrogen berpotensi tinggi karena memiliki keunggulan seperti kandungan hidrogennya yang tinggi (8,0wt%) dan produk yang dihasilkan hanya berupa gas hidrogen dan nitrogen, sehingga tidak memerlukan proses pemisahan yang rumit dan aman untuk digunakan. Nanopartikel trimetalik NiCoPt dengan penyangga alumina disiapkan sebagai katalis yang efektif untuk dekomposisi hidrazin hidrat. γ-Al2O3 berukuran nano telah berhasil disintesis dengan metode presipitasi menggunakan aluminium nitrat yang kemudian diendapkan menggunakan ammonium hidroksida. Penggabungan penyangga γ-Al2O3 dengan nanopartikel nikel, kobalt, dan platina dilakukan melalui metode impregnasi basah menggunakan NiCl2.6H2O, CoCl2.6H2O, dan K2PtCl6 yang kemudian direduksi menggunakan NaBH4. Keberhasilan uji katalis ditentukan dengan aktivitas katalitik dan selektivitas hidrogen yang diperoleh dari alat gas buret. Pada uji katalis, diketahui bahwa nanopartikel Ni0,6Co0,2Pt0,2 merupakan variasi komposisi logam terbaik dengan γ-Al2O3 sebagai penyangga. Aktivitas katalitik yang terbaik dari katalis selanjutnya diuji pada variasi suhu untuk menghitung parameter kinetiknya. Penggunaan kembali sebanyak lima kali pada Ni0,6Co0,2Pt0,2/γ-Al2O3 menunjukkan aktivitas katalitik yang baik untuk dehidrogenasi hidrazin hidrat.

---

Hydrazine hydrate (N2H4.H2O) has been considered as a high potential hydrogen storage material because it has advantages such as its high hydrogen content (8.0wt%) and the resulting product is only hydrogen and nitrogen gases, so it does not require a complicated separation process and is safe to use. Trimetallic NiCoPt nanoparticles with γ-Al2O3 support were prepared as an effective catalyst for the decomposition of hydrazine hydrate. Nano-sized γ-Al2O3 has been successfully synthesized by precipitation method using aluminum nitrate which was then precipitated using ammonium hydroxide. Incorporation of γ-Al2O3 support with nickel, cobalt, and platinum nanoparticles was carried out by wet impregnation method using NiCl2.6H2O, CoCl2.6H2O, and K2PtCl6 which was then reduced using NaBH4. The success of the catalyst test was determined by the catalytic activity and selectivity of the hydrogen obtained from the gas burette apparatus. In the catalyst test, it was found that Ni0,6Co0,2Pt0,2 nanoparticles were the best variations of metal composition with γ-Al2O3 as a support. The best catalytic activity of the catalyst was then tested at various temperatures to calculate its kinetic parameters. Five times reuse of Ni0,6Co0,2Pt0,2/γ-Al2O3 showed good catalytic activity for dehydrogenation of hydrazine hydrate."

"Air adalah peradaban dan tanpa air kehidupan akan musnah. Pada saat yang sama air, meskipun merupakan sumber daya alam yang dapat diperbaharui, juga merupakan sumber daya alam yang langka bagi sebagian penghuni bumi ini. Kompetisi penggunaan air untuk berbagai keperluan membuat ketersediaannya, khususnya air bersih, semakin berkurang. Penyediaan air bersih di Propinsi DKI Jakarta masih menghadapi berbagai kendala yang kompleks, mulai dari kelembagaan, teknologi, pembiayaan, kelangkaan air baku, maupun sikap dari masyarakat dalam memanfaatkan air bersih. Pengelolaan air bersih berpacu dengan pertumbuhan penduduk yang meningkat pesat serta perkembangan wilayah dan industri yang cepat di Kota Jakarta di tengah ancaman keterbatasan sumber-sumber air balm untuk menyuplai kebutuhan masyarakat perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (i) pengelolaan sumber daya air di Propinsi DKI Jakarta yang ada saat ini, (ii) kendalalhambatan yang dihadapi oleh stakeholder dalam pengelolaan sumber daya air di Propinsi DKI Jakarta, dan (iii) bentuk strategi dan kebijakan yang bisa menjamin pengelolaan sumber daya air di Propinsi DKI Jakarta guna menjawab tantangan masa depan. Penelitian ini menggunakan Metode Quasi. Analisis deskriptif sebagai langkah awal untuk mengevaluasi pengelolaan sumber daya air. Sementara itu, analisis data dilakukan dengan menggunakan pendekatan analisis SWOT (Strengths, Weakness, Opportunity, and Threats). Kemudian dilakukan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) guns merancang rencana strategis untuk pengelolaan sumber daya air selanjutnya. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa air memiliki kriteria kuantitas, kualitas, dan kontinuitas. Indikator pendukung kriteria air adalah penyediaan air, pengelolaan air limbahlkotor, pengelolaan sampah, pengelolaan lingkungan sungai dan catchment area. Lalu kendala-kendala dalarn pengelolaan sumber daya air di Kota Jakarta dapat dikelompokkan menjadi 5 (lima) bagian dengan prioritas yang hares segera diatasi adalah: peraturan, sumber daya manusia dan kelembagaan, teknis dan operasional, peran serta masyarakat, dan pendanaan. Untuk mengatasi berbagai kendala dasar tersebut, diusulkan berbagai kebijakan yang dapat dikembangkan untuk mengoptimalkan pengelolaan sumber daya air di Propinsi DKI Jakarta guna menjawab tantangan masa depan, yaitu: penyusunan master plan terpadu; penyusunan peraturan perundang-undangan yang komprehensif; keterlibatan seluruh stakeholder dengan koordinasi yang terintegrasi; sosialisasi yang intensif untuk program-program pendukung maupun rancangan. peraturan perundang-undangan; pemberian reward dan punishment yang tegas dan nyata; pengintesifan implementasi program-program pendukung; pola kemitraan untuk implementasi teknologi modem; pembentukan dewan air pemilihan leading sector; dan peningkatan kapabilitas dan kualitas sumber daya manusia."

"Pesatnya kegiatan pembangunan di Kecamatan Cisarua sebagai salah satu kawasan perkotaan yang tengah berkembang menyebabkan berkurangnya wilayah resapan air. Perkembangan ini menyebabkan alih fungsi lahan terutama milik penduduk setempat. Hal ini juga menyebabkan perubahan limpasan permukaan dari waktu ke waktu yang dapat mengakibatkan kerugian baik bagi penduduk setempat maupun wilayah hilir. Dalam upaya penanggulangannya dibutuhkan kontribusi tidak hanya dari pemangku kepentingan tetapi juga dari penduduk setempat, maka penelitian mengenai penerapan infrastruktur hijau di lahan privat penduduk perlu dikaji dalam upaya pengelolaan air limpasan air. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kesediaan penduduk dalam penerapan infrastruktur hijau di lahan privat, dan faktor apakah yang mempengaruhi kesediannya dengan menggunakan analisis spasial deskriptif dan analisis regresi ordinal. Metode penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan membagi Kecamatan Cisarua menjadi 4 (empat) wilayah klasifikasi ketinggian sehingga dapat diketahui variasi yang terbentuk pada keempat klasifikasi yang berbeda. Hasil penelitian diketahui bahwa penduduk pada wilayah ketinggian 500-700 mdpl, 701-850 mdpl, dan 851-1000 mdpl bersedia dalam penerapan infrastruktur hijau pada lahan privat, sementara penduduk pada wilayah ketinggian >1000 mdpl menyatakan cukup bersedia dalam penerapan infrastruktur hijau. Adapun faktor yang mempengaruhi kesediaan penduduk pada wilayah ketinggian 500-700 mdpl yaitu pendapatan rumah tangga, wilayah ketinggian 701-850 mdpl yaitu pengetahuan penduduk mengenai infrastruktur hijau, dan pendapatan rumah tangga, wilayah ketinggian 851-1000 mdpl yaitu pengetahuan penduduk mengenai infrastruktur hijau, dan persepsi penduduk terhadap limpasan air, serta wilayah ketinggian >1000 mdpl yaitu pengetahuan penduduk mengenai infrastruktur hijau, dan persepsi penduduk terhadap limpasan air. Sehingga dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi wilayah mempengaruhi kesediaan penduduk dalam penerapan infrastruktur hijau yang lebih rendah daripada wilayah dengan ketinggian lebih rendah, serta faktor yang paling berpengaruh dalam menentukan kesediaan penduduk adalah pengetahuan penduduk mengenai infrastruktur hijau

---

Massive development activities in Cisarua Sub-district as one of the developing urban areas has resulted in reduced water recharge areas. This development led to the conversion of land functions, especially those belonging to local residents. It also causes changes in surface runoff over time which can result in losses for both local residents and downstream areas. In the effort to overcome it, contributions are needed not only from stakeholders but also from local residents, so research on the application of green infrastructure on private land of residents needs to be studied in efforts to manage water runoff. This study aims to determine the willingness of the population in the application of green infrastructure on private land, and what factors influence their willingness to use descriptive spatial analysis and ordinal regression analysis. The research method uses quantitative methods by dividing Cisarua District into 4 (four) altitude classification areas so that it can be seen the variations formed in the four different classifications. The results showed that residents at an altitude of 500-700 mdpl, 701-850 masl, and 851-1000 masl were willing to implement green infrastructure on private land, while residents at an altitude of >1000 masl said they were quite willing to implement green infrastructure. The factors that affect the willingness of the population at an altitude of 500-700 masl are household incom, an altitude area of ​​701-850 masl is the knowledge of the population about green infrastructure, and household income, an altitude area of ​​851-1000 masl is the knowledge of the population about green infrastructure, and residents' perceptions of water runoff, as well as areas with an altitude of >1000 mdpl, namely people's knowledge of green infrastructure, and residents' perceptions of water runoff. So from this study it can be concluded that the higher the area affects the willingness of the population to implement green infrastructure, which is lower than the area with lower altitude, and the most influential factor in determining the willingness of the mpopulation is the knowledge of the population about green infrastructure"