Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSaat ini Indonesia masih mengalami defisit BBM sehingga diperlukan pembangunan kilang minyak yang baru. Pada suatu kilang, terdapat unit operasi sekunder berupa VDU vacuum distillation unit untuk mengolah produk residu atmosferik dari CDU crude distillation unit . Dalam rangka menjaga kestabilan operasi diperlukan sistem pengendalian yang tepat dan optimum. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dipilih antara pengendali konvensional prorportional-integral, PI dan pengendali lanjut model predictive control, MPC untuk mengendalikan laju alir umpan, suhu umpan, tekanan top-stage, level kondenser, suhu bottom-stage, dan laju alir LVGO light vacuum gas oil , MVGO medium vacuum gas oil , dan HVGO heavy vacuum gas oil . Pengujian kinerja keduanya dilakukan dengan melakukan perubahan set-point dan gangguan sebesar 10 , 25 , dan 50 yang diukur menggunakan nilai ISE integral square error -nya. Hasilnya, untuk pengendalian laju alir umpan, suhu umpan, tekanan top-stage, suhu bottom-stage, dan laju alir LVGO, MVGO, dan HVGO digunakan MPC karena terjadi perbaikan kinerja sebesar 34 , 75 , 97 , 98 , 22 , 68 dan 80 saat pengujian perubahan set-point dibanding dengan pengendali PI, sedangkan untuk pengendalian level kondenser digunakan pengendali PI karena kinerjanya jauh lebih baik dibandingkan dengan MPC. Untuk pengujian gangguan yang sangat besar 50 dari laju alir umpan , persentase kesalahannya pada suhu umpan, tekanan top-stage, level kondenser, suhu bottom-stage, laju alir LVGO, MVGO, dan HVGO masing-masing sebesar 6 , 5,5 , 6 , 5,5 , 0,3 , 0,7 , dan 1,6 .

---

ABSTRACTAt this time, Indonesia is still suffering fuel deficit. So that, new oil refinery is needed. In oil refinery, there is secondary process unit, VDU vacuum distillation unit , for processing atmospheric residue from CDU crude distillation unit . In order to maintain the stability of the operation, a proper and optimum control system is required. Therefore, in this study will be selected between conventional controller prorportional integral, PI and advanced controller model predictive control, MPC to control feed flow rate, feed temperature, top stage pressure, condenser level, bottom stage temperature, and the flow rate of LVGO light vacuum gas oil , MVGO medium vacuum gas oil , and HVGO heavy vacuum gas oil . The performance test of MPC and PI which is done by conducting set point and disturbance changes 10 , 25 , and 50 , measured by using ISE integral square error values. As a result, for feed flow control, feed temperature, top stage pressure, bottom stage temperature and flow rate LVGO, MVGO, and HVGO MPC is used due to performance improvements, respectively 34 , 75 , 97 , 98 , 22 , 68 and 80 , in set point changes test compared to PI controllers. While for the level control of condenser, PI control is used because its performance is much better than the MPC. For very large disturbance tests 50 of the feed flow rate , the percentage of error of feed temperature, top stage pressure, condenser level, bottom stage temperature, flow rate LVGO, MVGO and HVGO were 6 5.5 , 6 , 5.5 , 0.3 , 0.7 , and 1.6 respectively."

"ABSTRACTModel Predictive Control MPC digunakan untuk mengoptimalisasi parameter pengendalian pada penghilangan CO2 di lapangan Subang. MPC digunakan untuk mengendalikan laju aliran amina, laju aliran makeup water, dan tekanan gas umpan untuk mempertahankan konsentrasi CO2 pada keluaran sweet gas. Model empiris dibuat untuk diterapkan di MPC controller berdasarkan kurva reaksi proses PRC dengan menggunakan pendekatan fisrt order plus dead time FOPDT . Parameter pengendalian Prediction Horizon P , Control Horizon M dan Sampling Time T yang optimal dihasilkan secara berurutan: 91, 32 dan 1 pada PIC-1101, 34, 10 dan 5 pada FIC-1102 dan 40, 10 dan 5 pada FIC-1103. Hasil penyetelan pengendali dengan metode MPC yang optimal kemudian dibandingkan dengan pengendali yang ada dilapangan yang menggunakan pengendali Proportional ndash; Integral PI . Pengkuran kinerja pengendalian secara keseluruhan diwakilkan oleh nilai Integral Square Error ISE . Berdasarkan nilai ISE, penggunaan MPC dapat memperbaiki kinerja pengendalian sebesar 14,02 pada PIC-1101, 76,74 pada FIC-1102, dan 16,31 pada FIC-1103.

---

ABSTRACTA model predictive control MPC is used for optimazing the control parameters on CO2 Removal in Subang Field. The MPC is used for controlling the amine flow rate, makeup water flowrate, and feed gas pressure to maintain CO2 concentration in sweet gas. Empirical models are made to appllied in MPC controller based on process reaction curve PRC from fisrt order plus dead time FOPDT approach. The Prediction Horizon P , Control Horizon M and Sampling Time T of control parameters are produced sequentially 91, 32 and 1 on PIC 1101, 34, 10 and 5 on FIC 1102 and 40, 10 and 5 on FIC 1103. The result of control setting by MPC method is then compared with current controller that is Proportional Integral PI to get optimal tuning result. The overall performance control performance is represented by the Integral Square Error ISE value. Based on ISE values, the use of MPC can improve performance by 14.02 in PIC 1101, 76.74 in FIC 1102, and 16.31 in FIC 1103."