Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Transformator daya merupakan bagian penting dalam sistem ketenagalistrikan terutama di area tambang. Kegagalan transformator dapat menyebabkan kerugian materi, produksi, lingkungan, hingga korban nyawa. Diperlukan pengoperasian dan pemeliharaan yang tepat untuk menghindari kegagalan tersebut. Dalam melakukan pemeliharaan dan perbaikan transformator diperlukan pertimbangan aspek teknis dan non teknis. Aspek lingkungan, keselamatan kerja, manajemen proyek, hingga kode etik dan profesionalisme insinyur. Laporan keinsinyuran ini berisi tentang studi kasus kegagalan transformator di area tambang. Pada proyek ini diindikasikan bahwa transformator tersebut telah mengalami short circuit. Proyek pemeliharaan dan perbaikan ini telah memenuhi aspek profesionalisme, kode etik keinsinyuran, dan K3L. Segala pekerjaan dilakukan sesuai standar – standar keprofesian yang berlaku, mengikuti proses alur kebijakan K3 yang berlaku di nternal perusahaan, limbah pekerjaan ditangani seusai peraturan yang berlaku, dan segala pekerjaan dikomunikasikan terhadap pihak – pihak terkait.

---

Power transformers are an important part of the electricity system, especially in mining areas. Transformer failure can cause material, production, environmental losses and even loss of life. Proper operation and maintenance is required to avoid such failures. When carrying out maintenance and repair of transformers, technical and non-technical aspects are required to be considered. Environmental aspects, work safety, project management, to the code of ethics and professionalism of engineers. This engineering report contains case studies of transformer failures in mining areas. In this project it is indicated that the transformer has experienced a short circuit. This maintenance and repair project has fulfilled the aspects of professionalism, engineering code of ethics and K3L. All work is carried out in accordance with applicable professional standards, following the K3 policy flow process that applies internally to the company, work waste is handled in accordance with applicable regulations, and all work is communicated to related parties."

"Transformer memainkan peran besar dalam distribusi energi listrik. Salah satu faktor yang menentukan tingkat keandalan transformator adalah umur transformator. Semakin sering sebuah transformator digunakan, semakin tidak dapat diandalkan transformatornya dan karena itu memperpendek umurnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi umur transformator berdasarkan perhitungan transformator indeks kesehatan yang kemudian dimodelkan menggunakan jaringan saraf tiruan.Hasil dari penelitian ini adalah nilai-nilai yang digunakan sebagai parameter dalam pengujian transformator yaitu isolasi minyak, furan, dan gas terlarut. Salah satu kelebihan metode jaringan saraf tiruan dalam memprediksi usia transformator adalah kesalahan perhitungan yang dapat diminimalisir.Dari hasil penelitian ini, ditemukan bahwa hasil prediksi menggunakan jaringan saraf tiruan dan kondisi asli transformator berdasarkan indeks kesehatan transformator memiliki nilai yang hampir sama, sehingga dapat dikatakan bahwa sistem prediksi usia transformator sudah dapat digunakan langsung untuk menentukan usia transformator lain, baik yang baru maupun yang sudah beroperasi, dengan persentase kesalahan yang rendah. Selanjutnya, metode ini dapat digunakan sebagai opsi dalam mempertahankan transformator daya.

---

Transformers play a big role in the distribution of electrical energy. One factor that determines the level of reliability of the transformer is the life of the transformer. The more often a transformer is used, the more unreliable the transformer and therefore shortens its life. The purpose of this study is to predict the life of the transformer based on the calculation of the transformer health index which is then modeled using an artificial neural network.

The results of this study are the values ​​used as parameters in transformer testing, namely the isolation of oil, furan, and dissolved gas. One of the advantages of artificial neural network methods in predicting the age of a transformer is a calculation error that can be minimized.

From the results of this study, it was found that the prediction results using artificial neural networks and the original condition of the transformer based on the transformer health index have almost the same value, so it can be said that the transformer age prediction system can be used directly to determine the age of other transformers, both new and already operating, with a low error percentage. Furthermore, this method can be used as an option in maintaining power transformers."

"

Produksi biodiesel secara konvensional memiliki beberapa kekurangan dalam segi hasil produksi, waktu maupun bahan baku. Dalam penelitian ini, diuji produksi biodiesel/FAME menggunakan teknologi reaktor DBD Plasma yang telah terbukti dapat menghasilkan biodiesel dengan waktu yang lebih cepat dan bahan baku yang lebih sedikit dalam kondisi ambien. Bahan baku dari penelitian ini adalah campuran minyak jelantah dan kastroli yang dilarutkan oleh pelarut parafin berupa Pertamina DEX dan n-heksadekana ditambah dengan metanol. Gas argon berfungsi sebagai carrier dalam pembentukan pijar plasma. Elektron berenergi tinggi berperan sebagai katalis sehingga tidak dibutuhkan katalis asam/basa tambahan. Variasi yang dilakukan adalah suhu umpan, pelarut reaktan dan frekuensi EPT (Electronic Power Transformer). Didapatkan 2 senyawa produk utama yang dihasilkan proses sintesis yaitu FAME dan Greendiesel. Kondisi optimum didapatkan pada suhu 40⁰C dengan pelarut Pertamina DEX dan frekuensi 25kHz menghasilkan yield FAME dan Greendiesel tertinggi sebesar 60.71% dan 1.59%.

---

Biodiesel production using conventional method has many drawbacks in many aspects including production results, time efficiency, and raw material aspects. In this research, biodiesel/FAME production is tested using DBD plasma reactor technology that has been proven to produce biodiesel with less production time and raw materials in ambient condition. A blend of used palm cooking oil and castor oil diluted in different paraffin solvent such as Pertamina DEX and n-heksadecane with an addition of methanol are used as the raw materials in this research. Argon gas is used as a carrier gas to boost the formation of the plasma discharge. High energy electron acts as a catalyst. Hence, additional  catalyst such as acid and base is not needed. The variation variables in this research is the feed temperature, kinds of solvent and the EPT (Electronic Power Transformer) frequency. The results shows there are two main components in the product that is FAME and Greendiesel. The optimum condition is achieve at 40⁰C and 25kHz with Pertamina DEX as the solvent with the highest FAME and Greendiesel Yield at 60.71% and 1.59%.

"