## SIMULASI NUMERIK DEPOSISI AEROSOL PARTIKEL PADA POROUS STRUKTUR BERBASIS COMPUTATIONAL FLUID DYNAMIC (CFD)
Kusdianto*, I. G. Wahyudi Mahendra P., R. Andini, T. Nurtono, Widiyastuti, S. Machmudah,

## S. Winardi
Jurusan Teknik Kimia, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember  Surabaya, Surabaya, 60111 *E-mail : kusdianto@chem-eng.its.ac.id

## Abstrak
Deposisi partikel didalam porous struktur substrate telah dikembangkan aplikasinya sebagai fotokatalitik, membran  filter,  dan  template  untuk  material  pendukung  dalam  bidang  energi  dan  lingkungan.  Penelitian  ini bertujuan untuk mendapatkan kondisi  optimum pada deposisi  aerosol  partikel  pada  substrat  yang  mempunyai struktur berpori berdasarkan simulasi numerik dengan software Computational Fluid Dynamics (CFD). Metode simulasi  berbasis  CFD  digunakan  sebagai  alternatif  untuk  mereduksi  beberapa  variabel  kondisi  yang  sulit dikontrol.  Permodelan  dengan  menggunakan  CFD  ini  meliputi  tiga  tahapan  proses,  yaitu  pre-processing, processing,  dan  post-processing.  Dimensi  yang  akan  digunakan  pada  CFD  ini  adalah  dengan  permodelan  2 dimensi, dimana wall memiliki panjang 10 cm dan lebar 2,5 cm. Analisa yang dilakukan meliputi pola gerakan partikel, kecepatan gerakan partikel, dan jumlah partikel pada porous struktur. Variabel yang ditetapkan pada permodelan  ini  adalah  jarak  partikel  dengan  substrat  dan  diameter  pori  dari  substrat.  Sedangkan  ukuran partikel  dan  kecepatan  fluida  divariasikan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pola  alir  dan  pergerakan partikel  sangat  ditentukan  oleh  kecepatan  fluida.    Selain  itu,  semakin  kecil  partikel  yang  digunakan  maka semakin  optimum  deposisi  yang  terjadi,  dimana  deposisi  optimum  akan  tercapai  jika  partikel  tersebut mempunyai  ukuran  hingga  36  %  dari  ukuran  pore  nya.  Deposisi  yang  optimum  juga  terjadi  jika  aliran fluidanya dalam kondisi laminar dan transisi.
Kata kunci : aerosol, porous struktur, deposisi, CFD

## Abstract
Deposition  of  particles  in  a  porous  structure  substrate  has  been  developed  as  applications  of photocatalytic, filter membrane, and template for supporting materials in the field of energy and environment. This study aimed to obtain optimum conditions in aerosol deposition of particles on a substrate  with a porous structure based on numerical simulations  with Computational  Fluid Dynamics (CFD)  software. A CFD-based simulation  method  was  used  as  an  alternative  to  reduce  some  of  condition  variables  that  were  difficult  to control.  Using  CFD  modeling  required  three  stages  of  process,  namely  pre-processing,  processing  and  post- processing. The dimension to be used in CFD modeling was two-dimensional, where the wall had a length of 10 cm and a width of 2.5 cm. An analysis was conducted on the pattern of particle movements, speed of movement of the particles, and the amount of particles in the porous structure. Variables defined in this modeling were the distances  from  particles  to  the  substrate  and  pore  diameter  of  the  substrate.  While  the  particle  size  and  fluid velocity were varied. The results showed that flow pattern and movement of the particles were determined by the fluid’s velocity. In addition, the smaller the used particles were, the more optimum the deposition that occured was, which would be achieved if the particles had a size of up to 36% of pore size. The optimum deposition also occured when the fluid’s flow was in a state of laminar and transition.
Keywords : aerosol, porous structure, deposition, CFD

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dengan  mengguna- kan porous structures (PS) sebagai substrat semakin dikembangkan aplikasinya khususnya dalam  bidang energi  dan  lingkungan.  Hal  ini  dikarenakan  PS mempunyai  luas permukaan kontak yang tinggi dan dapat  meningkatkan  daya  tahan  dari  struktur tersebut.  Selain  itu,  partikel  yang  terdeposisi didalam  porous  sangat  sulit  untuk  lepas  meskipun diberikan  gaya  dari  luar  (Kusdianto  et  al.,  2014b) serta  lebih  sedikit  yang  terlepas  jika  dibandingkan dengan  permukaan  yang non-porous (Losic  et  al., 2008),  sehingga  sangat  cocok  untuk  aplikasi  di fotokatalitik  (Ishikawa  et  al.,  2001).  Beberapa aplikasi  penggunaan  PSini  adalah  sebagai support katalis  (Matsumoto  et  al.,  2000),  membran  filter (Kyotani  et  al.,  2002),  dan  sebagai template pembuatan  nanomaterial  (Bogart  et  al.,  2005). Anodic  Aluminum  Oxide (AAO)  adalah  contoh  dari substrat  yang  mempunyai  struktur  berporous.  AAO dibuat  dengan  proses  anodisasi  elektrokimia  dari aluminum.  Metode  ini  banyak  digunakan  karena prosesnya  yang  mudah,  ukuran  dan  diameter pore dapat  dikontrol  dengan  memvariasikan  jenis elektrolit,  pengaturan  tegangan,  dan  waktu  anodi- sasi .
Deposisi  partikel  kedalam  PS  dapat  dilakukan dengan menggunakan dua cara, yaitu deposisi dalam fase liquid dan gas. Kusdianto et al. (2014b) berhasil mendeposisikan  SiO 2 partikel  (10-50  nm)  kedalam AAO  yang  mempunyai  diameter  pori  rata-rata sebesar  100  nm  dengan  menggunakan electropho- retic deposition (fase  liquid). Ishikawa et al. (2001) juga  berhasil  mendeposisikan  TiO 2 kedalam  AAO substrat  dengan  menggunakan  metode electrodepo- sition . Selanjutnya deposisi partikel dengan menggunakan  fase  gas  juga  telah  dikembangan dengan menggunakan magnetron sputtering (Wong- ek  et  al.,  2010),  deposisi  dengan  plasma  ((Losic  et al., 2008), dan atomic layer deposition (Martinson et al.,  2007).  Sebagai  contoh,  AAO  substrat  yang dideposisikan  dengan  lapisan  dari  Ag,  Au,  Pd,  Pt, dan  Ti  dilaporkan  mampu  meningkatkan  properties AAO  sebagai  katalis  dan  juga  dapat  digunakan sebagai surface-enhanced  Raman  spectrometer (SERS). Namun metode deposisi fase gasyang telah dilaporkan  pada  peneilitian  sebelumnya  tersebut hanya  menjelaskan  metode  deposisi  yang  berasala dari gas-to-solid  state ( thin  film )  yang  memerlukan suatu  reaksi  untuk  mendeposisikan  suatu  partikel, sehingga  kurang  representatif  bila  digunakan sebagai particle-to-particle  route yang  tidak memerlukan terjadinya suatu reaksi.
Kusdianto  et  al.  (2014a)  menginvestigasi deposisi  partikel  dengan  menggunakan particle-to- particle  route kedalam  PS  yang  terbuat  dari  AAO, dimana pre-syntesized  particles (Ag-Rhodamine) dideposisikan kedalam AAO substrat yang
mempunyai  diameter  rata- dengan  menggunakan electrospray .  Hasil  yang didapatkan  menunjukkan  bahwa  partikel  dapat dideposisikan  ke  dalam  porous  jika  permukaan AAO  tersebut  dilapisi  dengan  material  yang konduktif  (Pt)  dan  substrat  dihubungkan  dengan negatif potential. Simulasi numerik dengan menggu- nakan  COMSOL Multiphysics juga  menunjukkan bahwa electric  field yang  bekerja  pada  sistem tersebut  mampu  untuk  masuk  kedalam  porous  jika AAO  di  seting  sebagai  konduktif  material.  Dengan mengasumsikan  bahwa  partikel  akan  mengikuti gerak electric  fields tersebut,  maka  dapat  disimpul- kan  bahwa  permukaan  substrat  yang  sudah  dilapisi dengan konduktif  material akan  meningkatkan gaya elektrostatik  antara  partikel  bermuatan  dengan substrat  tersebut  sehingga  partikel  dapat  dideposi- sikan kedalam porous.
Namun  simulasi  yang  dilakukan  ini  belum mensimulasikan  gerakan  partikel  ke  PS,  karena hanya  mensimulasikan  garis  gerak electric dari partikel  tersebut.  Untuk  itu  perlu  dikembangkan penelitian lanjutan yang dapat memberikan informa- si  mengenai  karakteristik  dan  pola  alir  dari  partikel selama proses deposisi berlangsung. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  kondisi optimum  pada  deposisi  aerosol  partikel  pada  AAO substrat  dengan  menggunakan  simulasi  numerik dengan software  Computational  FluidDynamics (CFD). Diharapkan hasil simulasi ini bisa memberi- kan  rekomendasi  untuk menentukan  kondisi optimum  yang  dilakukan  dalam  eksperimen  untuk mendapatkan  efisiensi  deposisi  yang  paling  besar, hal  ini  mengingat  sulitnya  mengontrol  kestabilan dari  generator  secara  eksperimen.  Selain  itu,  hasil simulasi  ini  bisa  digunakan  untuk  menerangkan mekanisme  deposisi  partikel  yang  terjadi  didalam porous  substrat.  CFD  merupakan software yang mendukung  untuk  mengamati  pola  alir  yang kompleks dalam bentuk visual mengenai pergerakan partikel,  memprediksi  kemungkinan  lintasan  yang tidak  stabil,  memprediksi  karakteristik  bergeraknya partikel  yang  dipengaruhi  muatan  listrik,  dan mampu  mengukur  dan  membandingkan  pergerakan partikel  dengan  parameter  kontrol  yang  mampu diatur  dan  diubah-ubah,  seperti  perbedaan  muatan antar  partikel,  jumlah  partikel,  ukuran  partikel,  dan sebagainya.

## METODE PENELITIAN
CFD adalah teknik numerik untuk penyelesaian  persamaan  pengaturan  aliran  fluida didalam  aliran  fluida  tertentu.  Aliran  fluida  dapat digambarkan  dengan  menggunakan  persamaan Navier’s  stoke.  Persamaan  ini  diturunkan  dengan mempertimbangkan  kesetimbangan  massa,  momen- tum, dan energi di dalam elemen  fluida,  menghasil- kan  sejumlah  penurunan  persamaan  parsial.  Pada
Simulasi  numerik  deposisi  aerosol  partikel  pada  porous  struktur  berbasis computational  fluid  dynamic (CFD):  Kusdianto*,  I.  G.  Wahyudi  Mahendra  P.,  R.  Andini,  T.  NurtonoWidiyastuti,  S.  Machmudah,  S. Winardi
model  deposisi  ini  menggunakan  persamaan kesetimbangan  momentum.  Model Discrete  Phase Model (DPM)  yang  ada  di  FLUENT  dipilih  untuk menggambarkan particles  tracking menggunakan Ohio  Supercomputer  Center  (OSC). Tracking partikel  dalam  FLUENT  dibagi  menjadi  dua  fase: carrier  phase dan discrete  phase .  Model  DPM dalam tracking partikel  menggunakan  metode Lagrangian dan  untuk  medan  aliran carrier  phase diselesaikan  terlebih  dahulu  untuk  dapat  mencapai kondisi steady  state sebelum discrete  phase dimasukan  ke  dalam carrier  phase .  Partikel dianggap discrete  phase karena particle  loading volume diabaikan  dalam  semua  kasus  dibandingkan dengan volume carrier phase .
Medan aliran diasumsikan pada fase tunggal, incompressible dan Newtonian .  Pengaruh  partikel terhadap  medan  aliran  diabaikan  dan  tidak diperhitungkan.  Persamaan  konservasi  massa  dan momentum  dapat  digunakan  untuk  semua  jenis aliran  dengan  tambahan  persamaan  energi  dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu kasus dengan perpindahan panas atau kompresibilitas.
Persamaan  yang  digunakan  untuk carrier phase berasal dari  manual  FLUENT adalah  sebagai berikut:
( ) ( ) ̅̅̅̅̅
Dimana u i, u j adalah Reynold  stress .  Standar  k- turbulence model  digunakan  untuk  persamaan diatas, dimana  menggunakan  Wilcox  model. Energi kinetik turbulensi (k) dan kecepatan spesifik disipasi
FLUENT  memprediksi  lintasan discrete  phase partikel ( droplet ) dengan mengintegrasikan persamaan  gaya  yang  bekerja  pada  partikel,  yang ditulis dengan referensi  model Lagrangian . Dimana pada  persamaan  gaya  ini,  inersia  partikel  dan  gaya yang  bekerja  pada  partikel,  dapat  ditulis  dengan (untuk arah x dalam koordinat Cartesian ) sebagai:

## ( )
Persamaan yang terletak pada ruas kanan yang ada  dipersamaan  (2)  merupakan  gaya drag pada partikel  per  satuan  massa  partikel,  efek  gravitasi pada partikel, dan gaya Fx yang menunjukkan
semua  gaya  lainnya  yang  bekerja.  Dalam  simulasi ini, ada beberapa asumsi yang dibuat mengenai fase terdispersi  berdasarkan  kondisi  eksperimental  dan karakteristik  partikel yang  digunakan  dalam percobaan:
 Partikel-partikel  adalah rigid  sphere dan  mereka dianggap  sebagai  titik  yang  terletak  di  pusat bola.
 Kepadatan  partikel  lebih  besar  dari  densitas fluida.
 Pengaruh kekasaran bahan tidak dipertimbangkan ketika partikel memantul pada dinding.
Untuk  keakuratan  data  berupa droplet  drag coefficients dalam  permodelan  deposisi  partikel, digunakan Dynamic Drag Model  Theory . Model  ini bisa  digunakan  dalam  berbagai  kondisi.  Diasumsi bahwa  droplet  tetap  dalam  bentuk  spherical sepanjang domain. Untuk menentukan drag coefficient dari spherical droplet digunakan persamaan:
{ ( )
Gambar  1. Dimensi  simulasi  deposisi partikel aerosol menggunakan CFD
Gambar  1  menunjukann  sistem  dan  dimensi yang digunakan untuk memodelkan deposisi aerosol partikel  yang  dihasilkan  dari electrospray dalam sistem dua dimensi. Eksperimen set yang dimodelkan  adalah  berupa  sebuah  persegi  panjang yang  mewakili  dari  chamber.  Kondisi  batas  yang digunakan adalah porous structrure sebagai collecting  plate/substrate ,  bagian  atas,  bawah,  dan dinding  sebagai  wall,  dan cone  jet sebagai inletparticles. Sedangkan flowchart simulasi dengan menggunakan CFD  ini digambarkan dalam Gambar 2.
(2)
(3)
(1)
Gambar 2. Flowchart simulasi deposisi aerosol partikel
Ada  tiga  tahapan  utama  pada  FLUENT  yang digunakan  untuk  mensimulasikan  deposisi  partikel ini,  yaitu pre-processing,  solving, dan post- processing . Langkah yang dilakukan pada tahap pre- processing adalah  menggambar  geometri  fluida seperti  Gambar  1  dan  melakukan meshing . Selanjutnya  pada  tahap solving ,  dimasukkan permodelan  yang  sesuai  dengan  kondisi  simulasi, untuk  fluida, viscous  model yang  digunakan  adalah untuk  laminair  dan  turbulen,  dan  untuk  partikelnya menggunakan discrete phase model. Tahap selanjutnya adalah tahap post-processing yaitu hasil dari solving yang  berupa  gambar  vektor  kecepatan fluida,  distribusi  kecepatan  fluida,  dan particle tracking .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  deposisi  partikel aerosol pada  simulasi ini  menggunakan  partikel  Ag (Silver) yang disiapkan dengan mencampur Ag sol dan rhodamine 6G  yang  merupakan fluorescence  material .  Pada metode  eksperimen, fluorescence  material diguna- kan agar partikel Ag yang terdeposisi pada substrate dapat  diobesrvasi  dengan  menggunakan fluoren- cence  microscopy .  Fluida  yang  digunakan  sebagai sheat  air adalah  karbon  dioksida,  sedangkan  AAO digunakan  sebagai substrate (Kusdianto  et  al., 2014a).  Proses  deposisi  secara  eksperimen  yang akan disimulasikan  menggunakan tekanan operasi 1 atm dan suhu 373  °K. Kondisi operasi 1 atm dipilih karena apabila kondisi deposisi pada keadaan vakum atau  tekanan  dibawah  1  atm,  maka  akan  terdapat gaya  tambahan  yang  timbul  pada  deposisi  akibat gaya  tarik  yang  muncul  karena  perbedaan  tekanan operasi  dengan  kondisi  sekitar  dimana  pada chamber deposisi  terdapat  aliran  keluar chamber . Selain  itu  gaya  tarik  yang  timbul  dapat  membuat gaya  elektrik  menjadi  terabaikan  karena  gaya elektrik  mungkin  dapat  jauh  lebih  kecil  daripada gaya  tarik  akibat  perbedaan  tekanan.  Temperatur 373  °K  digunakan  karena  pada  proses  deposisi  ini partikel  diinjeksikan  pada  kondisi droplet yaitu campuran  partikel  Ag,  rhodamine  6G  dan  air.
Sehingga  digunakan  temperatur  373  °K  agar  air dapat  teruapkan  dan  kondisi  partikel  saat  akan terdeposisi adalah kondisi dryparticle . Tujuan dibuat pada  kondisi dryparticle agar substrate tidak  rusak akibat  dari droplet yang  masih  memiliki  diameter cukup  besar.  Sehingga  pada  simulasi  ini  digunakan kondisi  tekanan  1  atm  dan  temperatur  373  °K. (Kusdianto,2014)
Pada  simulasi  CFD,  eksperimen  ini  digambar- kan dengan  menggunakan permodelan laminair dan turbulen untuk  kondisi  fluida  dimana  N Re dihitung berdasarkan  diameter chamber dan velocity  fluida . Setelah  Nre  diketahui,  permodelan fluida dapat dipilih.  N Re yang  digunakan  dari  N Re 500-30.000. Pada  kondisi fluida  laminer menggunakan  permo- delan laminer sedangkan  untuk  kondisi turbulen menggunakan standar k- turbulen  model .  Permo- delan standart k- hanya  menggunakan  tambahan  2  persamaan  untuk diselesakan sehingga tidak akan membuat run model terlalu lama. Kelemahan dari model ini adalah tidak mampu  untuk  memodelkan swirling  flow ,  namun karena pada deposisi ini tidak terdapat swirling flow sehingga  masih  dapat  digunakan.  Model  ini memiliki  akurasi  hasil  yang  baik  pada range turbulen yang  besar  dan pressure  gradient yang kecil. (Ansys Fluent Theory Guide,2013)
Untuk  memodelkan  partikel  digunakan  model langrangian DPM (Discreate Phase Model) dengan gaya  yang  bekerja  pada  partikel  adalah drag  force dan electrical force . Pendekatan model langrangian dapat digunakan pada partikel yang terdispersi pada carrier  phase dan tracking  partikel secara individual.  Pendekatan  ini  dapat  digunakan  apabila volume fraction dari partikel maksimum adalah 10% dari carrier  phase sedangkan  volume  fraction  pada deposisi ini adalah 0.000000028 %. (Heiredal, 2010) Fase  Terdispersi  pada  permodelan  ini  juga  dapat memodelkan  terjadinya  pertukaran  momentum energi  ataupun  massa.  Selain  itu  juga  dapat digunakan  untuk  semua  ukuran  partikel  dan  juga memberikan  informasi  pada boundary  condition sehingga cocok untuk model deposisi. Menurut ( El- Batcsh,  2002),  Permodelan  ini  sudah  terbukti  dapat
Simulasi  numerik  deposisi  aerosol  partikel  pada  porous  struktur  berbasis computational  fluid  dynamic (CFD):  Kusdianto*,  I.  G.  Wahyudi  Mahendra  P.,  R.  Andini,  T.  NurtonoWidiyastuti,  S.  Machmudah,  S. Winardi
dengan baik memodelkan deposisi ash particle pada turbine  cascades dan  disertai  validasi  dengan eksperimen.
Ukuran partikel  memiliki peran penting dalam deposisi partikel, apabila ukuran partikel lebih besar daripada pore ataupun sama dengan pore tentu tidak akan terjadi deposisi. Apabila partikel semakin kecil maka  semakin  banyak  yang  dapat  terdeposisi. Namun  untuk  membuat  partikel  berukuran    sangat kecil  sangatlah  sulit.  Sehingga  perlu  diketahui ukuran partikel optimum yang dapat dideposisikan.
Pada simulasi dengan CFD  ini  ukuran partikel divasiasikan dari ukuran 0.000076  mm, 0.0005  mm 0.001 mm, 0.002 mm, dan 0.003 mm dengan ukuran pore  adalah  0.0055  mm.  Jumlah  Partikel  yang diinjeksikan  adalah  1000  partikel.  Pada  Gambar  3 dapat dilihat bahwa pada kondisi fluida laminair dan transisi  jumlah  partikel  yang  terdeposisi  semakin banyak  saat  NRe  naik  untuk  partikel  ukuran 0.000076  mm  sampai  0.001  mm.  Namun  berbeda halnya  untuk  partikel  dengan  ukuran  0.002  dan 0.003, dimana saat nilai NR e transisi,jumlah partikel yang terdeposisi menurun.
Gambar 3. Pengaruh diameter partikel pada kondisi laminair dan transisi
Jumlah  terbesar  partikel  terdeposisi  adalah  saat ukuran  partikel  0.000076  mm,  yaitu  360  pada  NRe 3500.  Namun  untuk  ukuran  partikel  0.002  mm  dan 0.003  mm  jumlah  partikel  terdeposisi  maksimal  pada keadaan  NRe  2500,  pada  NRe  diatas  2500  jumlah partikel  terdeposisi  semakin  menurun.  Hal  ini dikarenakan  ukuran  partikel  yang  cukup  besar  bila dibandingkan  dengan  pore  substrate  sehingga  hanya pada  kondisi  laminer  dimana  fluida  bergerak  lurus menuju  pore  diameter  yang  dapat  terdeposisi optimum,  saat  transisi  dimana  mulai  terdapat  sangat sedikit turbulensi, pada ukuran partikel 0.002 mm dan 0.003 mm jumlah partikel terdeposisi mulai menurun.
Pada ukuran partikel 0.000076 mm sampai 0.001 mm  memiliki  selisih  jumlah  terdeposisi  sangat  kecil
hingga  deviasi  masih  dibawah  5%.  Sehingga  untuk deposisi  pada  kondisi  laminer  dan  transisi  untuk partikel  sampai  ukuran  0.001  mm  masih  optimum untuk  digunakan  atau  tidak  jauh  dengan  ukuran partikel  0.000076  mm.  Pada  Gambar  4  dapat  dilihat bahwa pada NRe 7500 adalah titik maksimum jumlah deposisi  partikel  untuk  setiap  ukuran  partikel.  Pada NRe  15000  dapat  dilihat  sudah  terjadi  pernurunan jumlah  partikel  yang  terdeposisi  hingga  saat  Nre 29000  adalah  titik  terendah  jumlah  partikel  yang terdeposisi  dan  penurunan  jumlah  yang  paling  besar mencapai  70%  dari  jumlah  partikel  terdeposisi sebelumnya
.
Gambar 4. Pengaruh diameter partikel pada kondisi aliran turbulen.
Pada ukuran partikel 0.000076  mm, 0.0005  mm dan  0.001  mm  partikel  yang  terdeposisi  masih optimum  saaat  kondisi  laminer,  transisi  dan  sedikit turbulen  pada  NRe  7500  dan  ketiga  ukuran  partikel hanya terdapat sedikit perbedaan jumlah yaitu dengan deviasi dibawah 5%. Sedangkan untuk ukuran partikel 0.002  mm  dan  0.003  mm,    partikel  yang  terdeposisi optimum  pada  kondisi  laminer,  saat  transisi  sudah mulai  semakin  kecil,  hingga  turbulen  yang  paling kecil.
Sehingga  ukuran  partikel  optimum  adalah maksimal 54% dari ukuran pore untuk aliran laminer, 36% untuk aliran transisi dan 18% saat keadaan NRe diatas 15000 atau turbulen, serta yang paling optimum adalah  saat  kondisi  sedikit  turbulen  yaitu  pada  Nre 7500  untuk  partikel  ukuran  maksimal  18%  dari ukuran pore -nya.
Seperti  telah  dibahas  sebelumnya,  kondisi fluida  carrier  phase  sangat  mempengaruhi  deposisi partikel,  munculnya  vorteks  atau  pusaran  dapat membuat partikel terperangkap pada pusaran. Semakin  besar  pusaran  atau  vorteks  tentunya membuat  akan  semakin  sedikit  partikel  yang terdeposisi  karena  konsentrasi  partikel  lebih  tinggi pada pusaran yang terbentuk.
Pada  NRe  laminer  (500,1000,1500)  pusaran yang  terbentuk  sangat  kecil  hanya  pada  dekat  inlet partikel  dan  fluida  memiliki  velocity  0.01-0.02  m/s setelah  melewati  titik  pusaran  sehingga  masih  cukup banyak  terdapat  partikel  yang  terdeposisi  antara  228- 260  partikel.  Pada  aliran  transisi  pusaran  yang terbentuk semakin membesar namun masih memberi- kan  streamline  yang  lurus  mulai dari tengah chamber hingga pore. Fluida carrier phase  memiliki kecepatan yang  lebih  tinggi  daripada  aliran  laminer  yaitu  0.04- 0.05  m/s  sehingga  jumlah  partikel  terdeposisi  masih meningkat  terus  hingga  mencapai  335  partikel.  Pada aliran  turbulen  Nre  7500  dimana  jumlah  partikel terbanyak yang dapat terdeposisi mencapai 417 dapat dilihat  memiliki  velocity  fluida  hingga  0.11  m/s  dan bentuk pusaran dan keluaran partikel dan fluida masih mengikuti aliran transisi dan laminer.(Yook, 2013)
Pada  NRe  15000  hinga  25000  mulai  terlihat keluaran  partikel  dan  fluida  mulai  sedikit  tertarik kesisi atas chamber dan semakin tinggi NRe semakin naik  aliran  fluida  dan  bentuk  pusaran  semakin membesar, hal ini menyebabkan jumlah partikel
terdeposisi  menurun  karena  partikel  terkonsentrasi/ terjebak pada pusaran  yang  cukup  besar  yang terjadi. Pada  saat  NRe  30000  pusaran  yang  terbentuk  sangat besar  seperti  terlihat  pada  tengah-tengah  chamber sehingga  partikel  yang  terdeposisi  sangat  menurun drastis.
Pada  diameter  partikel  yang  lebih  besar  yaitu 0.0005  mm  0.001  mm,  0.002  mm,  hingga  0.003  mm memiliki  gerak  fluida  yang  sangat  mirip  dengan ukuran  partikel  0.000076  mm.  Hal  ini  dikarenakan volume  fraction  diameter  partikel  terbesarpun  masih sangat  kecil  yaitu  2.88  x10 -7 sehingga  besar  diameter partikel  tidak  terlalu  mempengaruhi  gerak  fluida carrier  phase.  Fluida  baru  akan  terpengaruh  pada partikel  apabila  volume  fraction  partikel  mencapai 10%. (Heiredal, 2010)
Sehingga  untuk  kondisi  deposisi  yang  baik adalah  saat  gerak  fluida carrier  phase mengikuti aliran  streamline  laminer  dan  transisi  dan  terdapat sekecil  mungkin  pusaran  serta  memiliki  kecepatan fluida  dan  partikel  yang  cukup  tinggi.  Disini  dapat terlihat  pada  fluida  NRe  7500  mencapai  seluruh parameter  tersebut  yaitu  dari  keluaran  jet  masih memiliki  streamline  lurus,  dan  pusaran  yang  kecil, serta memiliki velocity fluida yang cukup tinggi yaitu 0.11 m/s.

## KESIMPULAN
Deposisi  aerosol  partikel  kedalam porous structures (AAO substrat)  yang  mempunyai  diameter porous  sebesar  5,5 dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  simulasi secara  numeric  berbasis  CFD  secara  dua  dimensi. Jumlah  partikel  yang  bisa  dideposisikan  kedalam porous  sangat  dipengaruhi  oleh  jenis  aliran  fluida sebagai  gas  pembawanya  dan  juga  ukuran  partikel. Ukuran  partikel  optimum  adalah  maksimal  54%  dari ukuran  pore  untuk  aliran  laminer,  36%  untuk  aliran transisi  dan  18%  saat  keadaan  bilangan  Reynold  nya turbulen  (>15000).  Selain  itu  kondisi  yang  paling optimum  dapat  dicapai  pada  saat  kondisinya  sedikit turbulen  (NRe  =  7500)  untuk  partikel  ukuran maksimal  18  %  dari  ukuran pore -nya.  Ditinjau  dari profil  aliran  yang  ada,  maka  kondisi  deposisi  yang baik adalah saat gerak fluida carrier phase mengikuti aliran streamline laminer dan transisi, dimana terdapat sekecil  mungkin  pusaran  serta  memiliki  kecepatan fluida dan partikel yang cukup tinggi.
Notasi NOTASI KETERANGAN SATUAN C d Coefficient Drag [...] d p Particle diameter m F D Drag force on particle N K Energy kinetic turbulent m 2 /s 2 m p Mass of particle kg Re p Reynolds number of the particle [...] S Ratio of particle density to fluid density [...] T Time s T Gas temperature K T p Particle temperature K U Fluid velocity m/s u j Instantaneous fluid velocity m/s u p Particle velocity m/s u τc Critical wall shear velocity m/s v cr Capture velocity m/s v n Normal velocity m/s Ε Turbulent dissipation rate m 2 /s 3 µ Dynamic viscosity of fluid Kg/m.s V Kinematic viscosity M2/s v p Poisson ratio of particle material [...] v s Poisson ratio of surfaces material [...] ɷ Specific dissipation rate s -1 Ρ Density of fluid Kg/m3 ρ p Density of particle Kg/m3
τ 12 Particle relaxation time s τ w Wall shear stress Pa A luas permukaan m 2 ⃗ Additional acceleration term Force/unit particle mass G Konstanta gravitasi m/s 2 N Jumah Droplet dalam 1 cell [...] P Pressure Pa Pr Prandtl number [...] Re Reynold Number [...] User defined source Term [...] ɛ dissipation rate dari energi kinetik turbulen m 2 /s 3 emisivitas partikel [...] konstanta Stefan- Boltzmann (5,67 x 10 - 8 ) W/m 2 -K 4
Η Effectiveness factor [...] Temperatur radiasi K Kronecker delta [...]

## DAFTAR PUSTAKA
Bogart, T.E., Dey, S., Lew, K. K., Mohnet, S. E., and Redwing,  J.  M.  2005. “Diameter-controlled synthesis  of  silicon  nanowires  using  nanoporous alumina  membranes”. Advanced  Materials ,  17, 114-117.
Hereidal,  M.  L.  2010. Particle  Dynamics  in Monolithic  Catalyst .  Ph.  D  Thesis  Technical University of Denmark, Department of Chemical and Biochemical Engineering: Tidak Diterbitkan
Ishikawa, Y., and Matsumoto, Y. 2001. “Electrodeposition  of  TiO2  photocatalyst  into nano-pores  of  hard  alumite ”. Electrochimica Acta , 46,2819–2824.
Kusdianto, K., Gen, M., Tsukada, M., and Lenggoro, I.W. 2014b. “Insertion  of  pre-synthesized  particles  in  the pores  of  a  honeycomb  structure  by  an  aerosol process”. Journal  of  the  Society  Powder  Technology Japan, 51, 759-764.
Kusdianto, K., Nazli Naim, M., Sasaki, K., and Lenggoro, I.W. 2014a. “ Immobilization of colloidal particles into sub-100  nm  porous  structures  by  electrophoretic methods  in  aqueous  media”. Colloid  and  Surface  A: Physicochemical  and  Engineering  Aspects, 459, 142- 150.
Kyotani,  T.  2002.  “Chemical  modification  of  carbon- coated  anodic  alumina  films  and  their  application  to membrane filter”. Journal of Membrane Science , 196, 231-239.
Losic, D., Cole, M. A., Dollmann, B., Vasilev, K., and Griesser,  H.  J.  2008. “Surface  modification  of nanoporous  alumina  membranes  by  plasma polymerization”. Nanotechnology , 19, 245-254.
Matsumoto,  Y.,  Ishikawa,  Y.,  and  Nishida,  M.  2000. “A  new  electrochemical  method  to  prepare mesoporous  titanium  (IV)  oxide  photocatalyst fixed on alumite substrate”. Journal  of  Physical Chemistry , 104, 4204-4209.
Wong-ek,  K.  et  al.  2010. “Silver  nanoparticles deposited  on  anodic  aluminium  oxide  template using magnetron sputtering for surface- enhanced  Raman  scattering  substrate ”. Thin Solid Films , 518, 7128-7131.
Yook,  S.  J.,  Asbach,  C.,  and  Ahn,  K.  H.  2010. “Particle deposition velocity onto a face-up flat surface  in  a  laminar  parallel  flow  considering Brownian  diffusion  and  gravitational  settling”. Journal of Aerosol Science , 41, 911-920.