## MODEL PERGERAKAN TUMPAHAN MINYAK DI PERAIRAN SELAT SUNDA DENGAN GNOME ANALYSIS

## Agus Salim* dan Taufik Edi Sutanto
Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta
* Corresponding author : agussalim@yahoo.com

## Abstract
Sunda  Strait  is  an  area  of  strait  that  has  potential  for  enormous  natural  wealth.  However,  this potential is threatened by oil spills that occurred due to the activities of transportation and storage of  crude  oil.  A  study  of  ecological  risk  assessment  of  oil  spills  was  conducted  to  measure  the magnitude of  the threat of  oil spills  and to  have preemptive strategies to  minimize the impact  if a large-scale  oil  spills  occur  in  the  future.  From  the  analysis  of  the  trajectory,  it  can  be  concluded that  the  areas  that  are  vulnerable  to  the  impact  of  the  oil  spill  were  Panimbang  Beach,  Wells Island, Coastal Cigeulis, Cimanggu, Selat Panaitan, Cilegon, Anyer, Mediation, and Jabung Sragi. The applicability of the trajectory final data can be used as a reference in determining the risk level of oil particles which expose to ecosystems around the Sunda Strait and the foremost result was that it would be used to minimize the impact of the oil spills in the future.
Keywords : Oil spills, Sunda Strait, trajectory

## PENDAHULUAN
Pada  saat  terjadi  sebuah  bencana tumpahan  minyak  di  laut,  hal  utama  yang menjadi  perhatian  adalah  akan  kemanakah minyak  yang  tumpah  tersebut  akan  mengalir atau  dampak  apa  yang  akan  ditimbulkannya. Mengetahui lintasan (trajectory) dari tumpahan merupakan informasi penting untuk menentukan kebijakan lanjutan dalam menangani  bencana  tersebut,  terutama  untuk menyelamatkan  lingkungan  dan  melakukan pembersihan.  Tanpa  penanganan  yang  tepat maka  kerugian  kerusakan  lingkungan  akan berdampak luas hingga jangka waktu lama.
Namun demikian untuk dapat memperkirakan pergerakan tumpahan minyak di  laut  secara  tepat    sangatlah  sulit  untuk dilakukan.  Hal  ini  disebabkan  cukup  banyak proses  kimiawi  dan  fisik  yang  terlibat  serta pada  saat  bencana  terjadi  informasi  yang  ada biasanya  tidak  lengkap.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  perlu  adanya  suatu  pemodelan lintasan  (trajectory)  sedini  mungkin  dengan data  yang  senantiasa  diperbaharui  sehingga jika terjadi tumpahan
minyak, penanggulangan  yang  efektif  dan  efisien dapat dilakukan dengan baik.
Sebuah  pemodelan  lintasan  tumpahan minyak  akan  menganalisis  berbagai  akibat dan  kemungkinan  dari  pergerakan  minyak. Analisis  harapan  dari  berbagai  kemungkinan tersebut  adalah  suatu  simulasi  yang  biasa disebut  sebagai  analisis  trajectory.  Hasil akhirnya  berupa  sebuah  peta  prediksi  dari pergerakan  minyak  yang  dapat  dimanfaatkan untuk membantu penanganan bencana tumpahan minyak.
Pada  saat  awal  tumpahan  minyak terjadi  prediksi  jalur  tumpahan  minyak biasanya  terhambat  oleh  data  yang  tidak lengkap.  Detail  tumpahan  minyak  (lokasi, volume, tipe minyak) seringnya masih berupa perkiraan.  Lebih  jauh  lagi  data  lingkungan sekitar  (angin,  arus  laut,  dan  kedalaman) terkadang  tidak  terhimpun  atau  bahkan  tidak tersedia.  Meskipun  demikian  pemodelan harus  dilakukan  dengan  mengamati  data  dan mencoba  untuk  mengerti  sifat  fisik  dan kimiawi yang akan mempengaruhi pergerakan minyak  dan  kelanjutan  dari  tumpahan tersebut.
Dengan  pemahaman  proses-proses fisik,  ilmuwan  dapat  menganalisis  situasi yang ada dan melakukan sebuah prediksi. Bila
prediksi  awal  tidak  akurat,  tim  model tumpahan  minyak  perlu  mengkaji  ulang informasi yang
ada (termasuk memperbaharui)  dan  memperbaiki  prediksi. Sebuah  prediksi  yang  tidak  akurat  biasanya disebabkan  oleh  kesalahan  informasi  tentang tumpahan  (misal  lokasi  dan  volume)  atau ketidaktepatan  informasi  lingkungan  (cuaca, angin,  dan  arus).  Seiring  berjalannya  waktu prediksi akan menjadi semakin akurat, karena kondisi awal menjadi semakin tidak signifikan  untuk  prediksi.  Sebagai  ilustrasi, bagan alur analisis trajectory. Untuk mendapatkan  sebuah  analisis  trajectory  yang baik  suatu  faktor  ketidakpastian  perlu  untuk diikutsertakan dalam pemodelannya.
Ketidakpastian  tersebut  dipengaruhi  oleh berbagai  faktor,  diantaranya  detail  tumpahan, kondisi  minyak,  angin,  dan  arus.  Lebih jelasnya  Tabel  1  merupakan  informasi  yang diambil  dari  Abdulfatai  &  Alhassan  (2006) yang  dapat  menjelaskan  lebih  rinci  akan besarnya pengaruh ketidakpastian.
Salah  satu  proses  oil  weathering adalah  Evaporasi,  yaitu  perubahan  dari  suatu cairan  menjadi  bentuk  gas.  Pada  evaporasi minyak, bagian dari minyak yang lebih ringan akan  terevaporasi  terlebih  dahulu.  Pada minyak  jenis  tertentu,  terutama  minyak  jenis
ringan,  sebagian  besar  akan  terevaporasi. Pada  suhu  15°C  bensin  akan  terevaporasi sempurna  setelah  dua  hari,  80%  solar  akan terevaporasi,  40%  minyak  light  crude,  20% minyak  heavy  crude,  dan  hanya  sekitar  5% untuk  tipe  minyak  Bunker  C.  Secara  umum seluruh  proses  evaporasi  yang  dapat  terjadi akan memakan waku kurang dari lima hari.
Proses oil  weathering lainnya  adalah Dispersi  atau  dalam  hal  ini  pemecahan partikel  minyak  kecil  (droplet)  oleh  ombak (gelombang/waves) dapat terjadi bila diameter droplet minyak relative kecil (50-70 micron).  Partikel  minyak  yang  terpecah menjadi penting, karena hal tersebut merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat digunakan  untuk  meghilangkan  pratikel minyak  dari  permukaan  laut.  Banyaknya partikel minyak yang terpecah berantung pada sifat  minyak  yang  tertumpah.  Diantara  sifat yang mempengaruhi tersebut adalah kekentalan (viscosity) minyak dan keadaan air laut.

## MATERIAL DAN METODE
Penelitian  dilakukan  di  Selat  Sunda, Lokasi studi trajectory berada pada koordinat 7°24'-7°45'  lintang  selatan  dan  108°25'- 108°45' bujur timur (Gambar 1).
Gambar 2. Kecepatan arus di Selat Sunda (mingguan) dari tahun 1992-2011
Gambar 3. Kecepatan angin di Selat Sunda berdasarkan satelit QuickSCAT
Waktu  yang  digunakan  dalam  studi kasus  analisis trajectory dalam  penelitian  ini terbagi  menjadi  dua  kasus.  Kasus  pertama adalah  kasus  ketika  tumpahan  terjadi  pada awal  tahun  (Maret)  dan  akhir  tahun (Oktober).  Kedua  kasus  ini  dipilih  karena karakteristik  arus  laut  sepanjang  tahun menurut  data  satelit  Ocean  Surface  Currents (OSCAR) berbeda pada bulan-bulan tersebut. Pada  bulan  Maret,  arus  cenderung  bergerak dari  arah    utara  ke  selatan  sedangkan  pada bulan Oktober (akhir tahun) terdapat kecenderungan dari tahun ke tahun arus akan bergerak  dari  Samudera  Hindia  masuk  ke Samudera Pasifik bagian barat.
Data  kecepatan  arus  mingguan  di Selat  Sunda  dari  tahun  1992  hingga  2011 awal  (Gambar  2).  Dalam  bentuk  tabel, sebagian  data  tersebut  dapat  dilihat  pada Lampiran  1.    Dari  kedua  data  tersebut  dapat terlihat  bahwa  terdapat  kecenderungan  data kecepatan  arus  di  Selat  Sunda  cenderung stasioner  dengan  beberapa  lompatan  yang biasa  terjadi  di  awal  tahun.  Fakta  ini  dapat membantu  analisis trajectory menjadi  lebih akurat,  mengingat  kecepatan  arus  yang
cenderung  tidak  terlalu  variatif.  Rata-rata kecepatan  angin  di  Selat  Sunda  dari  tahun 1992-2011  adalah  0.386  m/s  dengan  variansi rata-rata  sebesar  0.046.  Dari  data  tersebut dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan kepercayaan  95%  rata-rata  angin  pada  suatu hari di Selat Sunda akan terletak pada interval 0.818 m/s sampai dengan 0.04 m/s.
Data  penting  lain  yang  diperlukan untuk  analisis trajectory adalah  kecepatan angin  di  sekitar  Selat  Sunda.  Menggunakan data  pada  periode  waktu  yang  sama,  terlihat data  dari  satelit  QuikSCAT  bahwa  angin bergerak  cenderung  berlawanan  arah  dengan arus  sehingga  mengakibatkan  pergerakan minyak cenderung tidak terlalu jauh.
Rangkuman grafik pada data kecepatan  angin  mingguan  selama  beberapa tahun  (Gambar  2)  menunjukkan  sifat  yang sama  dengan  arus,  yaitu  stasioner  dengan beberapa pengecualian lompatan pada beberapa  kasus  waktu  (dalam  bentuk  tabel, sebagian  data  tersebut  dapat  dilihat  pada Lampiran  1).  Rata-rata  kecepatan  angin  dari 3750  data  adalah  6.191  m/s  dan  variansi sebesar 0.767. Selang kepercayaan untuk rata-
rata  kecepatan  angin  adalah  antara  7.94 hingga  4.43  m/s.    Data  penting  lain  dari analisis trajectory ,  tentu  saja  data  tumpahan minyak  itu  sendiri.  Di  Selat  Sunda  terdapat beberapa  tangki  kilang  minyak  dan  distribusi minyak  produk  level  tinggi  (bensin,  solar, minyak  tanah,  dll)  namun  tidak  menutup kemungkinan  terjadinya  tumpahan  produk minyak  dengan  kekentalan  tinggi  seperti  oli mesin. Berikut adalah karakteristik dari ketiga tipe  minyak  tersebut  yang  akan  digunakan sebagai input data analisis trajectory.
Data  terakhir  yang  dibutuhkan  untuk melakukan analisis trajectory adalah data peta polygon Selat Sunda. Gambar 3 menunjukkan polygon  dari  wilayah  perairan  Selat  Sunda. Sebagian koordinat bujur dan  lintang verteks- verteks  dari  polygon  tersebut  dapat  dilihat pada Lampiran 2 yang terdiri dari 287 verteks yang membangun 2 kepulauan besar Jawa dan Sumatera serta beberapa pulau kecil diantaranya.

## Model Matematis
Model  tumpahan  minyak  biasanya terdiri  dalam  tiga  tahapan  model  (Howlett1, 2008).  Prediksi trajectory tumpahan  minyak menggunakan  data  actual  atau  percobaan. Model  ini  disebut  juga  sebagai  model deterministik dan menghasilkan sebuah ekspektasi  prediksi  dari  tumpahan  minyak. Model  kedua, Backtrack ,  menjalankan  model deterministik  secara  runtun  waktu  terbalik dan  biasanya  digunakan  untuk  menentukan sumber  minyak  yang  didapatkan  di  laut  atau pantai.  Model  ini  terkadang  disebut  juga sebagai  “model  misteri”  dan  digunakan sebagai  alat  untuk  mengidentifikasi  adanya tumpahan  minyak  yang  dilakukan  secara sengaja.
Membangun sebuah model matematika  yang  akan  mencerminkan  mdel yang  sesungguhnya  di  dunia  nyata  bukanlah suatu proses yang mudah. Model yang dibuat haruslah  dapat  diterima  karena  kemiripan sifat  dengan  model  aslinya.  Oleh  karena  itu beberapa  asumsi  harus  dibuat  terlebih  dahulu sebelum  pemodelan  dapat  dilakukan.  Asumsi yang digunakan dalam pemodelan penyebaran tumpahan  minyak  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah:
1).   Penyebaran searah dengan arah arus air. 2).  Ukuran  maksimum  tumpahan  (droplet) adalah  ukuran  partikel  minyak  sedemikian sehingga ia tidak akan mengambang.
3).    Arus  diasumsikan  konstan  dan  tenang (placid).
4).  Efek suhu, angin, dan tekanan diabaikan.
Menggunakan asumsi-asumsi tersebut diharapkan  model  yang  terbentuk  dapat mewakili penyebaran minyak yang sesungguhnya. Model tersebut akan dikombinasikan dengan model system persamaan  differensial  hidrodinamika  fluida seperti  yang  dikemukakan  Feng  dan  Yong (2009):
2 2 2 2 2 2 ( ) ( ) [( ) ] [( ) ] 0 u u u w u u v u v g g fv t x y x w h c v v v w v u v u v g g fu t x y y w h c w w h u w h v t x y                                            (1)
u , v adalah  kecepatan  arus  terhadap komponen  timur  dan  utara  (bujur  dan lintang), w adalah  kedalaman laut, t waktu, h kedalaman  air  diasumsikan  tidak  dipengaruhi arus  atas,  dan c adalah  suatu  ketetapan koefisien tertentu.
Pada  permasalahan  nyata  tentu  saja terdapat  sebuah  batasan  [pantai]  yang merupakan  sebuah Boundary  Condition (BC) bagi  gelombang.  BC  yang  dipergunakan dalam pemodelan penelitian ini menggunakan formula
( , ) ( , ) ( , ) ( ) cos( ), 0,1,..., 1 i j i j i j k H k g k N      
(2) dimana  H  adalah  amplitudo,  g  jeda  fase ( phase lag ), N banyaknya langkah dalam satu periode  gelombang,  dan  adalah  frekuensi angular dari komponen gelombang.
Dari  model  hidrodinamik  yang  telah ditetapkan diatas, kemudian model gelombang laut dikembangkan dengan memperhatikan gravitasi permukaan gelombang  akibat  angin,  atau  yang  biasa disebut  sebagai irregular  long  crested (ILC). ILC  ditambahkan  dengan  cara  menambahkan sejumlah  gelombang regular  long  crested (RLC)  dengan  amplitudo  dan  panjang
gelombang yang berbeda-beda, sehingga pada saat  tertentu  tinggi  gelombang  dimodelkan sebagai berikut:
1 cos( ( sin cos ) ) n tide at t t t t H k x y t      
      
(3) H tide adalah  tinggi  gelombang, g adalah percepatan  gravitasi,  arah  propagasi gelombang,  [0,2  ], t adalah  waktu,  t adalah  sudut  fase, k t adalah  gelombang  yang didapat dari persamaan dispersi.
Model untuk difusi minyak terdiri dari tiga bagian: difusi gravitasi, difusi glutinosity, dan difusi  tekanan permukaan. Ketiga bagian model  tersebut  diberikan  oleh  persamaan berikut:
2 1/ 4 1 ( ) ( ) r t K gVt   (4) 2/3 1/ 2 1/6 2 ( ) ( / ) r t K gVt v   (5) 2 3 2 1/ 4 3
( ) ( / ) r t K t v    (6)
dimana ( )* / o g g       ,  o dan  adalah adalah  kepadatan  minyak  dan  air.  r(t)  adalah skala  difusi  minyak, wa ao ow        ,
dimana , , wa ao ow dan    adalah tekanan permukaan  antara  air  dengan  udara,  minyak dengan  udara,  dan  minyak  dengan  air.  v adalah  koefisien  kekentalan  kinematik  air,  t menyatakan  waktu,  V  sebagai  volume minyak,  dan  k1,  k2,  dan  k3  adalah  koefisien percobaan  dengan  nilai  tertentu  (biasanya antara 1-1,5).
Pemodelan  di  atas  memperhitungkan setiap satuan tumpahan ( droplet ) dari tumpahan  minyak  yang  terjadi.  Hal  tersebut mengakibatkan  penyelesaian  model  diatas menjadi  sangat  kompleks  dan  membutuhkan komputasi  yang  sangat  tinggi.  Selanjutnya hasil  simulasi  tersebut  dilakukan  dengan bantuan  software  aplikasi  Gnome  dan  Spill Tool untuk melihat hasil simulasi terbaik Analisis Trajectory Gnome
Setelah  data  kelautan,  geografis,  dan karakteristik  minyak  didapatkan  selanjutnya analisis trajectory dilakukan  menurut  standar internasional  NOAA  (National  Oceanic  and Atmospheric  Administration).  Badan  khusus internasional  penanganan  bencana  di  laut Emergency  Response  Division  (ERD),  di bawah  NOAA  mendesain  suatu software
khusus  untuk  melakukan  analisis trajectori tumpahan minyak yang diberi nama GNOME (General NOAA Operational Modeling Environment).  Perangkat  lunak Gnome akan digunakan untuk menganalisis simulasi trajectory dari  tumpahan  minyak  di  Selat Sunda.
Gnome (Gambar  4)  memiliki  dua fungsi  utama,  standar  dan diagnostic  mode . Pada mode standar digunakan loc  file yang berupa  informasi  peta  polygon,  arus,  angin, karakteristik minyak, kedalaman laut dan data lainnya.  Pada mode tersebut  pengguna  hanya memvariasikan  berbagai  parameter  tambahan seperti  jumlah  tumpahan  dan  pengaruh tambahan  untuk  melihat  dampaknya  terhadap perubahan trajectory minyak.  Walaupun menggunakan mode standar sangatlah mudah,  namun loc  file yang  tersedia  sangat terbatas,  yang  sebagian  besar  adalah loc  file laut di sekitar Amerika.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  mode diagnostic,  dikarenakan loc  file untuk  Selat Sunda  tidak  tersedia.  Untuk  mengawali penggunaan  mode  diagnostic,  pertama-tama diperlukan  peta  polygon  dari  daerah  yang akan diteliti. Peta Polygon tersebut menggunakan  format  BNA  (Atlas  Boundary File).  BNA  diawali  dengan  tiga  parameter awal,  sebagai  contoh  “234”,”1”,33  yang berarti  feature  234,  polygon  daratan,  lalu terdiri dari 33 verteks. Setelah baris ini diikuti dengan  33  vertex  lokasi  pulau  yang  akan diteliti.
Parameter  berikutnya  dalam  peta polygon  adalah  Batas  Peta,  format  batas  peta adalah  "Map  Bounds","1",7  yang  berarti terdapat  7  verteks  yang  akan  membatasi perhitungan  pergerakan  droplet  minyak. Daerah  yang  dapat  atau  mungkin  terjadi tumpahan minyak dinyatakan dengan "SpillableArea",  "1",  15.  Sama  seperti sebelumnya  15  menyatakan  daerah  tersebut dikarakterisasi  oleh  15  verteks  pembatas daerah tumpahan.
Data arus laut di Gnome menggunakan  format CATS  -  Finite  Element –Velocities  on  Triangles,  Steady  State . Gambar  5  memperlihatkan  salah  satu  contoh penggunaan  segitiga  pada  finite  element
dalam  data  arus Gnome .  Arus  yang  dapat digunakan  tidak  hanya  arus  permukaan, namun  juga  kecepatan  arus  pada  berbagai kedalaman.  Data  angin  dalam diagnostic
mode  Gnome menggunakan  format  WND. Dalam  format  ini  arah,  besaran  dan  waktu akan kecepatan angin diberikan dalam bentuk seperti yang nampak pada Gambar 5.
Gambar 4 . Perangkat
lunak Analisis Trajectory ERD-NOAA Gnome
.

## Gambar 5 . Format WND untuk data angin laut pada Gnome

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Simulasi dan Analisis Ketidakpastian
Simulasi  tumpahan  minyak  jenis medium crude  oil sebesar  3000  barrel dilakukan dengan tumpahan berawal dari jalur distribusi  minyak.  Simulasi  memanfaatkan data  angin  dan  arus  seperti  yang  sudah dijabarkan  sebelumnya  menggunakan  data musim awal tahun, dalam hal ini bulan Maret. Setelah menjalankan simulasi selama beberapa  hari,  didapatkan  hasil  seperti  pada Gambar  6.  Dari  simulasi  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  daerah  yang  terkena dampak,  bila  terjadi  tumpahan  pada  awal tahun  adalah  Sumatera  bagian  selatan (Penengahan),  Pantai  Cigeulis,  Pulau  Sumur dan Selat Panaitan. Dampak terbesar terjadi di Pulau Sumur 1.
Simulasi berikutnya dilakukan menggunakan  data  musiman  untuk  akhir tahun.  Jumlah  tumpahan  dan  jenis  minyak sama  seperti  simulasi  sebelumnya.  Hasil simulasi  dalam  jangka  waktu  empat  hari setelah tumpahan diberikan dalam Gambar 7. Hasil  simulasi  selama  empat  hari  untuk  data simulasi akhir tahun (Gambar 8)
menunjukkan  bahwa  Selat  Sunda  minimal terkena  dampak  tumpahan  minyak.  Dalam minggu pertama daerah di sekitar Bojonegara, Anyer  dan  Penengahan  terkena  dampak  yang cukup  besar.  Dalam  waktu  lebih  dari  dua minggu  jika  jumlah  tumpahan  cukup  banyak, maka  ada  kemungkinan  pencemaran  akan menjangkau  Kalimantan  dan  negara  tetangga Singapura.  Permasalahan  berikutnya  yang cukup penting untuk dianalisis adalah dampak pencemaran  pada  lokasi-lokasi  yang  telah
disebutkan  di  atas.  Untuk  menganalisis tingkat  pencemaran  tersebut  digunakan  ROC ( Response  Options  Calculator ).  Dengan menggunakan  parameter  yang  sama  dengan
trajectory Gnome ,  ROC  dapat  menghitung bagian  minyak  yang  telah  melalui  proses Oil Weathring (evaporasi,  dispersi,  dan  residue) (Gambar 8).
Gambar 6 . Simulasi pergerakan minyak di Selat Sunda setelah 10 hari
Gambar 7. Simulasi jika tumpahan minyak terjadi pada akhir tahun
Gambar 8. Hasil perhitungan presentasi kadar pencemaran di Selat Sunda

## KESIMPULAN
Dari analisis trajectory yang dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  daerah yang  rawan  terkena  dampak  tumpahan minyak  adalah  Pantai  Panimbang,  Pulau Sumur,  Pantai  Cigeulis,  Cimanggu,  Selat Panaitan,  Cilegon,  Anyer,  Penengahan  dan Jabung Sragi. Saran dari penelitian ini adalah penelitian ini masih dalam skala laboratorium
(simulasi). Akan lebih lengkap bila dilakukan proses  validasi  terhadap  hasil  simulasi pergerakan partikel minyak di akhir pengamatan dengan waktu bukan dan kondisi sebenarnya  di  lapangan  sehingga  akan  dapat terlihat  validitas  dan  keakuratan  model  yang dibangun. Penelitian ke depan adalah melakukan proses validasi hasil akhir tersebut pada kondisi iklim sebenarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Jimoh  Abdulfatai  &  Alhassan  Mohammed.
(2006).  Modelling  and  Simulation  of
Crude Oil Dispersion, Leonardo
Electronic  Journal  of    Practices  and Technologies, 8:17-28
Yu,  F.,  &  Yin,  Y.  (2009).  Oil  Spill
Visualization  Based  on  the  Numeric Simulation  of  Tidal  Current,  The International Journal of Virtual
Reality, 8(2), 71-74. Iorgos  V,  &  Spiros,  A.  (2008).  Gnort:  High Performance Network Intrusion Detection  Using  Graphics  Processors, Proceedings  of  the  11th  International Symposium  On  Recent  Advances  In Intrusion Detection (RAID) Schatz, M. C., Trapnell, C., Delcher, A. L., & Varshney, A. (2007). High-throughput sequence  alignment  using  Graphics Processing Units. BMC Bioinformatics 8, 474.
Manavski, Svetlin A., &   Giorgio, V. (2008).
CUDA  compatible  GPU  cards  as efficient  hardware  accelerators  for Smith-Waterman  sequence  alignment.
BMC Bioinformatics.
Delvigne G. A. L., & Sweeney C. E., (1988).
Natural  Dispersion  of  oil ,  Oil  and Chemical Pollution, 4(4), 281-310.