p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Optimasi Umur Pakai dan Efektivitas Boiler Akibat Korosi Menggunakan Algoritma Particle Swarm
Reza Setiawan 1 , Vera Pangni Fahriani 2 , Sugeng Riyadi 3
1,3 Prodi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
2 Prodi Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang * Koresponden email : reza.setiawan@ft.unsika.ac.id Diterima: 20 Desember 2020 Disetujui: 4 Januari 2021

## Abstract
One  of  the  causes  of  boiler  pipe  breakage  is  corrosion.  The  prediction  of  the  lifetime  of  the  tube  and superheater  effectiveness on the boiler shall  be calculated to determine and predict the failure time. The prediction of the lifetime of the tube is a prediction of the time of the failure of the superheater tube in the boiler  so  that  the  return  can  be  performed.    The  effectiveness  of  the  superheater  in  the  boiler  is  a comparison of the heat transfer rate of the overheated tubes  inside the boiler. The research method was research and development, a computational program using an optimization process. The variables used in the  study  were  steam  input  temperature,  metal  tube  temperature,  steam  outlet  temperature,  natural  gas input temperature, natural gas mass flow rate,  vapour mass flow rate, and natural gas outlet temperature. This study takes a case study of the superheater boiler from the company. The results of calculation of the life expectancy of the operating conditions   shall be 11 years  when the boiler data  sheet  is used  and 14 years    for  using  the  actual  boiler  data.  Superheater  effectiveness  in  boilers  with  56%  is  a  data  sheet  on boilers  and  56%  of  the  actual  data.  Optimization  of  the  particle  swarm  algorithm  predicted  a    29  year lifespan. The effectiveness of the superheater in the boiler is 86%.
Keywords: optimization, particle swarm algorithm, superheater effectiveness, lifetime of tube prediction, superheater tube

## Abstrak
Salah  satu  penyebab  kegagalan  pada  tube  boiler  adalah  korosi.  Prediksi lifetime  of  tube dan  efektivitas superheater pada boiler perlu dihitung  untuk mengetahui dan memprediksi  waktu  kegagalan tube boiler. Prediksi  lifetime  tube  merupakan  prediksi  waktu  kegagalan  tube superheater pada boiler agar  bisa dilakukan retubing . Efektivitas superheater pada boiler merupakan perbandingan laju perpindahan panas tube superheater pada boiler . Metode penelitian yang dipakai adalah research and development program komputasi  menggunakan  proses  optimasi.  Variabel  penelitian  ini  adalah  temperatur  masuk steam , metal tube  temperature ,  temperatur  keluar steam ,  temperatur  masuk  natural  gas, mass  flow  rate  natural  gas , mass  flow  rate  steam ,  dan  temperatur  keluar natural  gas .  Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  boiler bagian  superheater  dari  perusahaan.  Hasil  perhitungan  manual  prediksi lifetime  of  tube menggunakan kondisi  operasi  yang  terjadi  adalah  11  tahun  jika  menggunakan  data sheet  boiler dan  14  tahun  jika mengunakan  data  aktual  boiler.  Efektivitas superheater pada  boiler  dengan  data sheet  boiler 56%  dan pada data aktual 56%. Hasil optimasi algoritma particle swarm adalah prediksi lifetime of tube 29 tahun. Efektivitas superheater pada boiler sebesar 86%.
Kata  Kunci: optimasi,  algoritma  particle  swarm,  efektivitas  superheater,  prediksi  lifetime  tube,  tube superheater

## 1. Pendahuluan
Boiler atau  ketel  uap  adalah  suatu  bejana  atau  wadah  yang  di  dalamnya  berisi  air  atau  fluida  lain untuk dipanaskan. Boiler dipakai di pembangkit listrik dan perusahaan yang membutuhkannya  [1]. Boiler berfungsi  untuk  mengubah  air  menjadi  uap superheat yang  bertemperatur  dan  bertekanan  tinggi.  Proses memproduksi  uap  ini  disebut steam  raising atau  pembuat  uap.  Unit  atau  alat  yang  digunakan  untuk membuat  uap  disebut boiler atau  lebih  dikenal  dengan steam  generator atau  pembangkit  uap  [2].  Salah satu  komponen  dalam boiler yang  dapat  mempengaruhi  performa  kerja  adalah tube - tube pada boiler . Terjadinya kegagalan pada tube - tube boiler maka akan menyebabkan dampak yang besar bagi  performa boiler atau efektivitas boiler . Konstruksi boiler terlihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Boiler Sumber: [3]
Kegagalan  pada tube-tube ini  perlu  dicegah  dan  diminimalkan  sekecil  mungkin  atau zero  failure . Cara  untuk  melakukannya  adalah  dengan  melihat  parameter-parameter  yang  mempengaruhi  atau menyebabkan  kegagalan tube-tube pada boiler .  Prediksi lifetime sangat  diperlukan  untuk  memberikan prediksi waktu sebuah tube pada boiler akan mengalami kegagalan. Ketika waktu tersebut diketahui maka kita  akan  tahu  kapan  untuk  melakukan retubing pada boiler agar  menghindari  mematikan  pembangkit listrik  secara  tidak  terduga  akibat  kegagalan tube-tube pada boiler .  Efektivitas superheater pada boiler merupakan salah satu parameter untuk mengukur peforma boiler . Efektivitas superheater pada boiler juga terpengaruh pada kondisi operasional tube boiler .
Semakin baik kondisi tube maka efektivitas superheater pada boiler semakin baik. Kegagalan pada tube boiler juga membuat efektivitas superheater pada boiler menjadi turun. Sehingga metode penentuan life time (sisa umur pakai) yang dipakai berdasarkan ketebalan tubing yang disebabkan corrosion rate [4]. Parameter  prediksi lifetime tube dan  efektivitas superheater pada boiler dapat  dicari  titik  optimalnya dengan  melakukan  optimasi.  Salah  satu  cara  optimasi  yaitu  menggunakan  algoritma particle  swarm dengan software Matlab.  Hasil  optimasi  ini  bisa  menjadi  rekomendasi  yang  bisa  diimplementasikan  di dunia  industri  terkait boiler dengan  kasus  dan  kondisi  yang  sama.  Menghitung  prediksi life time atau remaining life pada  tube  akibat  dari  korosi  yang  dapat  menyebabkan  kegagalan tube dapat  diperoleh dengan  mengetahui  pengurangan  ketebalan tube dan  laju  korosi  rata-ratanya  [5].  Skema  proses  korosi dapat dilihat pada Gambar 2 .
Berbagai  studi  tentang  optimisasi  proses  termal  menggunakan  algoritma  cerdas  telah  banyak dilakukan.  Studi  optimasi  dilakukan  pada shell-and-tube  heat  exchanger fluida  cair  ke  cair  untuk mendapatkan  harga  termurah  menggunakan  kombinasi  metode  Bell-Delaware  dan  algoritma  genetika. Hasil optimasi menghasilkan penurunan total harga sebesar 28,83 % pada studi kasus pertama dan 52,56 % pada studi kasus kedua jika dibandingkan dengan total harga dari desain asli [7].
Gambar 2. Skema proses korosi pada tube boiler Sumber: [6]
Optimasi  terhadap  termal  dan  konsumsi  listrik  pada heat  exchanger juga  dilakukan  menggunakan kombinasi  metode  Bell-Delaware  dan  algoritma ant  colony. Hasil  didapatkan  terjadi  penurunan  biaya total sebesar 10,6 % pada studi kasus pertama dan 41,6 % pada studi kasus kedua dari data asli desain [8]. Optimasi dilakukan pemanasan awal drum boiler menggunakan simulasi dinamik dan algoritma genetika mikro.
Hasil penelitian menunjukan dapat mempersingkat pemanasan awal drum boiler 35 % lebih cepat dari sebelumnya [9]. Optimisasi pada boiler tua 200 MW berbahan batubara dengan penginjeksian urea menggunakan  algoritma mahine  learning untuk  mendapatkan  pembangkit  listrik  yang  lebih  bersih  [10]. Studi  optimasi  juga  dilakukan  pada  skema  pembakaran boiler berbahan  batubara  berdasarkan  informasi entropi  dan  algoritma  K-prototipe  termodifikasi  [11].  Optimisasi boiler berbasis  online  dilakukan menggunakan  metode Grey-Relational  Theory (GR-CBR).  Hasilnya  mampu  mengoptimasi  pembakaran boiler secara real-time untuk  meningkatkan  efisiensi  boiler  dan  mereduksi  emisi  NOx  [12] . Optimasi menggunakan Computational Fluid Dynamic (CFD) dapat dilakukan pada komponen boiler. Pada manifold udara boiler, penggunaan  CFD  digunakan  untuk  optimasi boiler berbahan  bakar biomassa.  Variabel  kunci  optimasi  yang  digunakan  adalah  entropi  dan  penurunan  tekanan  yang  terjadi [13].  Optimasi  pada  pemanasan  area  menggunakan boiler dilakukan  optimasi  menggunakan  optimasi multi  objek.  Proses  optimasi  menghasilkan  konsumsi  gas  alam  yang  lebih  efektif  [14].  Optimasi boiler pada  proses  kompleks  industri  logam  dilakukan  untuk  meminimalisasi  konsumsi  gas  alam  dan memaksimalkan efisiensi. Proses pemodelan menggunakan perlengkapan operasional karakteristik energi. Hasil optimasi didapatkan dapat menurunkan 5% konsumsi gas alam [15].

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian ini adalah research and development program komputasi. Metode ini merupakan metode  penyelesaian  penelitian  dengan  cara  melakukan  pembuatan  dan  pengembangan  program komputasi  melalui software Matlab  untuk  membuat script program  perhitungan  dan  optimasi  algoritma particle  swarm terhadap  prediksi lifetime tube dan  efektivitas boiler .  Program  komputasi  ini  dilakukan dengan  sampel  berdasarkan  studi  kasus boiler bagian superheater disalah  satu  perusahaan.  Pembuatan program  selesai  maka  bisa  digunakan  untuk  perhitungan  pada  studi  kasus  tersebut.  Diagram  alir penelitian  ini  merupakan  kerangka  berpikir  dalam  menyelesaikan  penelitian  dari  awal  sampai  dengan selesai. Diagram alir penelitian dari awal sampai akhir dapat dilihat pada Gambar 3 .
MULAI Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengambilan Data Data Desain - Data sheet boiler Data aktual - Inspeksi terakhir boiler - Log sheet boiler Kapasitas Panas (C) Laju Perpindahan Panas Aktual (Qact) Laju Perpindahan Panas Maksimum (Qmaks) Efektivitas Boiler (ɛ) Pengolahan Data Tekanan Pada Tube (Pr) Tegangan Rupture Tube (σ r ) Ketebalan Tube Akibat Tegangan (δσ ) Ketebalan Minimum Tube (δmin) Corrosion Rate (CR) Prediksi Lifetime Tube Script Algoritma Genetika Optimasi Algoritma Genetika SELESAI Hasil Dan Analisa Hasil No No Yes Kesimpulan
Gambar 3 . Diagram alir penelitian Sumber: Rancangan penelitian, 2020

## 3. Hasil dan Diskusi
Hasil  penelitian  ini  memperbaiki  atau  mencari  hasil  optimasi  terbaik  untuk  prediksi lifetime  of  tube dan efektivitas superheater pada boiler dengan acuan fungsi (y) dan variabel (x). Hasil optimasi kemudian dibandingkan dengan  hasil  perhitungan  manual,  perhitungan software ,  dan  hasil  optimasi  algoritma particle  swarm .  Hasil penelitian  ini  dapat  membandingkan  antara  hasil  perhitungan  manual, software Matlab  dan  optimasi  algoritma particle swarm . Perbandingan ini untuk melihat perbandingan hasil perhitungan.
Tabel 1 . Perbandingan perhitungan manual, software Matlab dan optimasi particle swarm Persamaan Manual (Desain) Matlab (Desain) Manual (Aktual) Matlab (Aktual) Optimasi Particle Swarm Cpc (J/kg.K) 2.756 2.765 2.856 2.804 2.680 Cph (J/kg.K) 1.400 1.406 1.403 1.403 1.355 mc (kg/s) 28 28 20 20 19 mh (kg/s) 33 33 18 18 33 Ch (W/K) 46.329 46.334 25.205 25.203 44.430 Cc (W/K) 77.539 77.538 56.208 55.176 30.658 Qact (W) 27.611.859 27.615.000 15.009.615 15.008.000 40.207.000
Persamaan Manual (Desain) Matlab (Desain) Manual (Aktual) Matlab (Aktual) Optimasi Particle Swarm Qmaks (W) 49.256.591 49.262.000 26.685.861 26.683.000 45.583.000 ɛ   (%) 56 56 56 56 88 Pr  (MPa) 4,742 4,742 4,207 4,207 3,966 σ r (MPa) 51,000 50,400 51,000 50,400 62,000 𝛿 𝜎 (mm) 1,9 2,0 1,8 1,8 1,4 𝑛 4,23 4,23 4,23 4,23 4,25 𝛿 𝑚𝑖𝑛 (mm) 1,9 2,0 1,8 1,8 1,4 CR (mm/thn) 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 Re-Lifetime (Tahun) 11,47 11,18 14,24 13,96 19,17 Full Lifetime (Tahun) 25,49 25,1764 28,25 27,96 - Sumber: Data hasil penelitian, 2020
Gambar 3 . Perbandingan hasil data sheet, aktual dan optimasi particle swarm Sumber: Data hasil penelitian, 2020
Tabel  1 dan Gambar  3 dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  efektivitas superheater pada boiler memiliki  hasil perhitungan antara data sheet dan  aktual boiler adalah 56 % dan 56 %. Hasil optimasi algoritma particle  swarm sebesar 88,21%, maka peningkatan efektivitas superheater pada boiler sebesar + 36 %. Remaining lifetime of tube antara data sheet dan aktual boiler adalah 11 tahun dan 14 tahun. Data aktual memiliki hasil lebih lama + 3 tahun karena kondisi  aktual disesuaikan dengan kebutuhan  lapangan, sedangkan  kondisi desain dilakukan pada kondisi maksimal boiler. Hasil optimasi algoritma particle swarm sebesar 19 tahun, maka peningkatan remaining lifetime of tube dari data aktual sebesar 5 tahun. Peningkatan ini dikarenakan variabel optimasi yang bergerak ke lower bound dan diantara bound. Laju korosi rata-rata pertahun dari tube sebesar 0,78 mm/tahun. Laju korosi termasuk kecil, hal ini  dikarenakan  air  atau feed  water pada tube sudah  diperlakukan  sedemikian  rupa  agar  air  tidak  mengandung mineral atau zat lain yang dapat bereaksi dengan logam sehingga menyebabkan korosi.
Hasil  dari  penelitian  dari  studi  kasus  tentang boiler bagian superheater di  perusahaan  ini  dapat  dianalisa prediksi lifetime  of  tube dan  efektivitas boiler bagian superheater .  Hasil  perhitungan  manual  menggunakan  data sheet, prediksi lifetime of tube secara remaining dan fulltime 11 dan 25 serta efektivitas boler 56 %. Perhitungan software menggunakan data sheet, prediksi lifetime of tube secara remaining dan fulltime 11 dan 25 serta efektivitas boler 56 %. Jika berdasarkan inspeksi terakhir boiler 2019, maka prediksi lifetime of tube boiler berdasarkan data sheet bagian superheater berakhir  pada  Tahun  2030.  Sedangkan  perhitungan  manual  menggunakan  data  aktual, prediksi lifetime of tube secara remaining dan fulltime 14 tahun dan 28 serta  efektivitas boler 56 %. Perhitungan software menggunakan data aktual, prediksi lifetime of tube secara remaining dan fulltime adalah 14 dan 28 serta efektivitas  boler 56  %.  Jika  berdasarkan  inspeksi  terakhir boiler 2019,  maka  prediksi lifetime  of  tube  boiler berdasarkan data aktual bagian superheater berakhir pada tahun 2033. Hasil data sheet boiler menunjukkan  hasil lebih  rendah dari pada data  aktual dalam hal efektivitas boiler , remaining  lifetime  of  tube,  full  lifetime  of  tube dikarenakan  perhitungan  data sheet dalam  kondisi  beban  kerja maksimal  yang  terjadi  pada boiler bagian superheater ,  sedangkan  data  aktual  disesuaikan  dengan  kebutuhan lapangan. Perbedaan hasil perhitungan pada software terjadi karena sistem hasil yang menuliskan 4 angka setelah tanda koma pada hasil serta sistem eksponen sehingga hasilnya menjadi berbeda dengan perhitungan manual. Hasil perhitungan manual dan software Matlab sudah  sinergi atau selaras dalam proses perhitungan dan hasilnya tidak berbeda jauh sehingga bisa digunakan. Script program komputasi Matlab berupa program perhitungan software dan
0 20 40 60 80 100 Manual Data Sheet
Software Matlab Manual Data Aktual Software Matlab Optimasi GA Efektivitas Re-Lifetime Full Lifetime
optimasi  penghubung  algoritma particle  swarm .  Program  tersebut  sudah  terbukti  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  perhitungan  dan  optimasi  studi  kasus  yang  ada  di boiler bagian superheater di  perusahaan script program  dibuat  dengan  mengitu  alur  dari  perhitungan  manual  dengan  penambahan logic  statement sehingga program menjadi lebih fleksibel.
Hasil optimasi algoritma particle swarm menunjukkan prediksi lifetime of tube secara remaining yaitu 19 tahun dan efektivitas superheater pada boiler 88 %. Jika inspeksi boiler terakhir 2019, maka prediksi lifetime of tube boiler bagian superheater berakhir pada Tahun 2038. Hasil tersebut menunjukkan bahwa prediksi lifetime of tube berbanding terbalik dengan efektivitas boiler. Hal ini terjadi karena keduanya beririsan dengan variabel Tc_in atau steam  inlet  temperature  side  tube .  Jika  nilai  Tc_in  kecil  maka  nilai  tekanan rupture kecil,  tekanan rupture kecil maka lifetime of tube naik sedangkan jika Tc_in kecil maka laju perpindahan panas maksimal menjadi besar, laju perpindahan  panas  maksimal  besar  maka  efektivitas boiler turun  sehingga  hubungan  ini  menjadi  terbalik.  Hasil terbaik  disini  sebagian  variabel  berada  di  titik  bawah,  tengah  dan  atas.  Variabel  1,  2,  dan  7  berada  pada  titik terbawah ( lower bound ), sedangkan variabel 3 dan 6 berada diantara bound serta variabel 4 dan 5 berada pada titik teratas ( upper bound ).  Hasil keduanya optimum tetapi optimasi memberikan nilai variabel yang berada pada lower dan upper bound . Variabel yang variatif atau berada diantara bound menghasilkan salah satu yang paling optimum antara prediksi lifetime of tube dan efektivitas boiler . Jika memilih optimum pada prediksi lifetime of tube dengan variabel yang berada diantara bound, maka hasil optimum efektivitas boiler menjadi turun dan berlaku sebaliknya. Rekomendasi yang dapat diberikan terhadap boiler bagian superheater milik perusahaan sebagai hasil dari pembuktian  studi  kasus  dengan  program  optimasi  algoritma particle  swarm adalah  Tc_in  523  K,  Tskin  520 o C, Tc_out 707,58 K, Th_in 1549 K, mh 32,79 kg/s, mc 18,90 kg/s, Th_out 644 K untuk menghasilkan lifetime of tube sebasar 19,17 (19 tahun 2 bulan 1 hari 4 jam) dan efektivitas superheater pada boiler 88,21%. Jika inspeksi boiler terakhir 2019, maka prediksi lifetime of tube boiler bagian superheater berakhir pada Tahun 2038.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  efektivitas  dan  prediksi lifetime of  tube  boiler bagian superheater adalah  hasil  perhitungan  manual data  sheet  prediksi  lifetime  of  tube secara remaining dan fulltime 11  tahun  dan  25  tahun  serta  efektivitas  boiler  56%.  Perhitungan software data sheet prediksi lifetime of tube secara remaining dan fulltime 11 tahun dan 25 tahun serta efektivitas boiler 56%. Inspeksi terakhir boiler 2019, maka prediksi lifetime of tube boiler bagian superheater berakhir pada Tahun 2030. Perhitungan  manual  data  aktual prediksi lifetime of tube secara  remaining  dan  fulltime  14  tahun  dan  28 tahun  serta  efektivitas  boler  56  %.  Perhitungan software data aktual  prediksi lifetime of tube secara remaining dan fulltime adalah 14 tahun dan 30  serta efektivitas boler 56 %. Inspeksi  terakhir boiler 2019,  maka  prediksi lifetime  of  tube  boiler bagian superheater berakhir pada Tahun 2033. Script program komputasi Matlab berupa program perhitungan software dan optimasi penghubung  algoritma particle  swarm telah  dibuat  dan  dibuktikan  pada  studi  kasus boiler bagian superheater .  Hasil  terbaik  dari  optimasi  algoritma particle  swarm pada  prediksi lifetime  of  tube dan efektivitas boiler bagian superheater dengan menggunakan 7 variabel optimasi mendapatkan hasil terbaik Tc_in 523 K, Tskin 520 o C, Tc_out 707 K, Th_in 1549 K, mh 32,79 kg/s, mc 18,90 kg/s, Th_out 644 K untuk menghasilkan lifetime of tube sebasar 19 tahun dan efektivitas superheater pada boiler 88 %. Jika inspeksi boiler terakhir 2019, maka prediksi lifetime of tube boiler bagian superheater berakhir pada Tahun 2038. Rekomendasi yang bisa diberikan kepada perusahaan adalah Tc_in 523 K, Tskin 520 o C,  Tc_out  708  K,  Th_in  1549  K,  mh  32,79  kg/s,  mc  18,90  kg/s,  Th_out  644  K  untuk  menghasilkan lifetime  of  tube sebasar  19  tahun  dan  efektivitas superheater pada  boiler  88  %.  Jika  inspeksi boiler terakhir 2019, maka prediksi lifetime of tube boiler bagian superheater berakhir pada Tahun 2038.

## 5. Ucapan Terima kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada    Kementerian  Riset  Dan  Teknologi  /Badan  Riset  Dan Inovasi Nasional Deputi Bidang Penguatan Riset  dan Pengembangan atas dukungannya untuk mendanai penelitian  melalui  program  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  tahun  2020  dengan  skema Penelitian  Dosen  Pemula  dengan  Surat  Keputusan  No.  067/SP2H/LT/DRPM/2020  Dan  Perjanjian Kontrak No. 53/SP2H/UN64.10/PP/2020.

## 6. Singkatan
Lambang Keterangan ɛ Efektivitas boiler (%) σ r Tegangan di dalam tube pada rupture (MPa)
𝜹 𝝈 Ketebalan tube akibat tegangan (mm) 𝜹 𝒎𝒊𝒏 Ketebalan minimum tube (mm) Cc Kapasitas panas fluida dingin (W/K) Ch Kapasitas panas fluida panas (W/K) Cpc Panas spesifik fluida dingin (J/kg.K) Cph Panas spesifik fluida panas (J/kg.K) CR Laju korosi rata-rata per tahun (mm/thn) mc Laju aliran massa fluida dingin (kg/s) mh Laju aliran massa fluida panas (kg/s) n Rupture exponent Pr Tekanan di dalam tube pada rupture (MPa) Qact Laju perpindahan panas aktual (W) Qmaks Laju perpindahan panas maksimum (W) Tc_in Temperatur fluida dingin masuk (K) Tc_out Temperatur fluida dingin keluar (K) Th_in Temperatur fluida panas masuk (K) Th_out Temperatur fluida panas keluar (K) Tskin Temperatur permukaan (K)

## 7. Referensi
[1] H. C. Hasibuan, F. H. Napitupulu, ”Analisa Pemakaian Bahan Bakar Dengan Melakukan Pengujian Nilai Kalor Terhadap Perfomansi Ketel Uap Tipe Pipa Air Dengan Kapasitas Uap 60 Ton/Jam,” J. e-Dinamis, vol. 4 (4), pp. 239-243, 2013.
[2] E. Yendri, Pengoperasian Boiler Edisi 1 , Suralaya, Indonesia: PLN Corporate University, 2013
[3] M. Pronobis, Environmentally Oriented Modernization of Power Boilers, Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2020.
[4] B. Wijonarko, “Analisa Keandalan Antara Metode Iterasi Dan Konvensional Dalam Evaluasi Sisa Umur  Pakai  Tubing  Boiler  berbasis  Material  SA213-T2,” Tesis  Universitas  Indonesia ,  Depok, Indonesia: Universitas Indonesia, 2012.
[5] API 570, Piping Inspection Code: In-service Inspection, Rating, Repair, and Alteration of Piping Systems, 4rd ed . Washington, US: American Petroleum Institute, 2016.
[6] D. Jiang, H. Xu,  H. I. Khan, Z. Zhu, B. Deng, N. Zhang, “Transport of Corrosion Products In The Steam-Water Cycle of Supercritical Power Plant,” Journal Applied Thermal Engineering , vol. 113, pp. 1164-1169, 2017.
[7] R.  Setiawan,  F.  Hrdlička,  P.  S.    Darmanto,  V.  P.  Fahriani,  S.  R.  Pertiwi,  “Thermal  Design Optimization  of  Shell-and-Tube  Heat  Exchanger  Liquid  to  Liquid  to  Minimize  Cost  using Combination  Bell-Delaware  Method  and  Genetic  Algorithm,” J.  of  Mechanical  Engineering Science and Technology (JMEST), vol. 4 (1), pp. 14-27, 2020.
[8] R. Setiawan, R. Hidayat, “Optimasi Termal-Konsumsi Listrik Heat Exchanger Berbasis Kombinasi Metode Bell-Delaware dan Algoritma Ant Colony,” Barometer, vol. 4 (1), pp. 155-162, 2019.
[9] E. Rosado-Tamariz, M. A. Zuniga-Garcia, R. Batres, “Optimization of a drum boiler startup using dynamic  simulation  and  a  micro-genetic  algorithm,” The  6th  International  Conference  on  Power and Energy Systems Engineering (CPESE 2019), September 20–23, 2019, Okinawa, Japan.
[10]  D. Strušnik, M. Agrež, J. Avsec, M. Golob, “Optimisation of an old 200 MW coal-fired boiler with urea injection through the use of supervised machine learning algorithms to achieve cleaner power generation,” J. of Cleaner Production, vol. x, pp. 1-19, 2020.
[11]  H.  Gu,  H.  Zhu,  Y.  Cui,  F.  Si,  R.  Xue,  H.  Xi,  J.  Zhang,  “Optimized  scheme  in  coal-fired  boiler combustion  based  on  information  entropy  and  modified  K-prototypes  algorithm,” Results  in Physics, vol. 9, pp. 1262-1274, 2018.
[12]   Y. Niu, J. Kang, F. Li, W. Ge, G. Zhou, " Case-based reasoning based on grey-relational theory for the optimization of boiler combustion systems," ISA Transactions, vol. 103, pp. 166-176, 2020.
[13]   V. Bianco, M. Szubel, B. Matras, M. Filipowicz, K. Papis, S. Podlasek, "CFD analysis and design optimization of an air manifold for a biomass boiler," Renewable Energy, vol. 163, pp. 2018-2028, 2021.
[14]  H. Dorotić, T. Pukšec, N. Duić, " Analysis of displacing natural gas boiler units in district heating systems by using multi-objective optimization and different taxing approaches," Energy Conversion and Management, vol. 205, 2020.
[15]  K.  L.  Sergeevich,  K.    O.  Valerevna,  T.  A.  Dmitrievna,  " A  Method  for  Steam  Boilers  Load Optimization,", IFAC-PapersOnLine, vol. 51, pp. 765-769, 2018.