Abstrak — Erosi partikel pasir merupakan salah satu permasalahan  yang  serius  dalam  industri  produksi  minyak dan gas. Terdapat suatu bukti kuat bahwa kebanyakan sumur sekarang memproduksi pasir yang semakin meningkat seiriing penurunan  produksi  utama  minyak  dan  gas.  Hal  ini merupakan masalah yang luas mengingat dapat mempengaruhi  laju  produksi  seiring  bertambahnya  umur asset.  Prediksi  erosi  yang  akurat  terutama  pada  elbow  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  desain  kerja  pipa,  wilayah inspeksi,  limit  pengoperasian,  dan  lainnya.  Dalam  penelitian ini digunakan permodelan CFD pada aplikasi ANSYS Student Version  19.0  untuk  memprediksi  erosi  dalam  aliran  gas turbulen  dengan  variasi  ukuran  partikel  pasir  dan  kecepatan fluida. Didapatkan hasil berupa profil erosi dan laju erosi pada elbow pipa yang dibandingkan dengan hasil eksperimen. Hasil simulasi menunjukkan bahwa CFD mampu untuk memprediksi laju erosi secara baik untuk ukuran partikel 300 μm  dengan  error  sebesar  14.75%  dibandingkan  ukuran partikel  150  μm  yang  memcapai  error  271.5%.  Terbentuk profil  erosi  berbentuk  huruf ‘ V ’ pada  elbow  pipa  vertikal – horizontal.
Kata Kunci — Erosi, Elbow, Partikel Pasir , Computational Fluid Dynamics, Discrete Phase Method.

## I. PENDAHULUAN
EAUSAN  yang  disebabkan  erosi  pada  pipa  bagian produksi  dan  injeksi  merupakan  salah  satu  masalah besar  yang  dihadapi  industry  perminyakan  dimana konsekuensinya  dapat  berakibat  krusial.  Campuran  air, minyak,  gas,  dan  partikel  pasir  yang  melalui  pipa, dikombinasikan  dengan  kecepatan  dan  sifat  fluida merupakan sebuah resiko pada peralatan yang berbeda-beda. Oleh  karena  itu,  diharapkan  untuk  dapat  memprediksi  erosi secara akurat [1].
Banyak  peneliti  tertarik  untuk  dapat  memprediksi  secara akurat  karakteristik  erosi  pada  berbagai  macam  geometri dan  berbagai  kondisi  fluida.  Beberapa  model  erosi sederhana  tersedia  untuk  beberapa fitting seperti elbow dan tees .  Sebagai  contoh,  Shirazi  [2]  dan  Salama  [3] mengembangkan  model  erosi  sederhana  pada  lengkungan elbow. Pada  penelitian  lainnya,  Wang  [4]  menggunakan permodelan  aliran  dan  penelusuran  partikel  ( particle tracking )  untuk  mempelajari  efek  lengkungan elbow pada laju  erosi.  Hampir  semua  model  yang  ada  saat  ini  hanya mempertimbangkan  erosi  sebagai  akibat  dari  tumbukan langsung, sedangkan efek dari fluktuasi turbulen pada erosi elbow tidak dipertimbangkan [5].
Harus  diakui  bahwa  seingkali  seorang engineer hanya tertarik  pada  lokasi  dan  laju  erosi  pada  titik  maksimum, dimana  akan  selalu  terjadi  pada  dinding elbow yang bertabrakan  langsung  dengan  partikel.  Bagaimanapun  juga,
banyak  situasi  yang  lebih  kompleks  terjadi  dimana  erosi mucul, seperti sebuah valve atau fitting. Dalam tujuan untuk memprediksi  spot  erosi  pada  geometri  tersebut,  pertama- tama  permodelan  harus  mampu  secara  akurat  memprediksi distribusi  erosi  dalam  geometri  yang  relatif  sederhana seperti sebuah elbow [6] .

## II. METODE PENELITIAN

## A. Prosedur Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  pembuatan  permodelan  dimulai dengan  beberapa  tahapan  dengan  memperhatikan  hasil eksperimen  yang  telah  dimodelkan  pada  objek.  Uraian lengkap metode penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Analisa Permasalahan
Menentukan  target  hasil  dari  permodelan  yang  akan dilakukan dan menganalisa pemilihan tipe model yang tepat untuk kasus peristiwa yang dipilih.
2. Pembuatan Geometri Fluida
Pembuatan  geometri  dilakukan  dalam  program ANSYS SpaceClaim dimana program ini terdapat dalam Workbench . ANSYS  SpaceClaim merupakan  aplikasi  permodelan  3 dimensi  yang  memberikan  solusi  efisien  untuk  permodelan secara umum.
3. Meshing CFD  dijalankan  oleh  program ANSYS  Fluent dimana mempunyai  konsep Finite  Volume  Method . Meshing berfungi sebagai pembagi control volume geometri menjadi elemen  yang  lebih  kecil  dan  halus  dengan  tujuan mendapatkan hasil yang lebih konvergen pada analisa. 4. Pengaturan Permodelan
Dalam  mengatur  model  mana  yang paling tepat, terdapat variabel-variabel yang harus didefinisikan sebelum melakukan  perhitungan  dalam  aplikasi  Fluent.  Seperti variabel multifasa yang beserta fasa-fasanya, material fluida, kondisi batas, dan kondisi pengoperasian.
5. Pengaturan dan Perhitungan Solusi
Terdapat  beberapa  metode  dan  berapa  kali  iterasi  dalam perhitungan  solusi  berdasarkan  data  model  yang  telah diinput  sebelumnya. Dengan  pemilihan  metode perhitungan yang  paling  terpat  dapat  didapatkan  nilai  yang  konvergen secara efisien.
6. Validasi Hasil Permodelan Hasil  perhitungan yang telah didapatkan dapat dibandingkan  dengan  eksperimen  yang  telah  ada.  Jika  hasil permodelan  mendekati  pola  dan  nilai  dari  data  eksperimen mengartikan bahwa input telah sesuai. Jika tidak sesuai atau jauh dengan hasil eksperimen, maka input permodelan dapat diperbaiki.
7. Analisa Data dan Pembahasan
Ido Widya Yudhatama, Mas Irfan P. Hidayat, dan Wikan Jatimurti Departemen Teknik Material dan Metalurgi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : irfan@mat-eng.its.ac.id

## Simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD) Erosi Partikel Pasir dalam Aliran Fluida Gas Turbulen pada Elbow Pipa Vertikal – Horizontal
K
Hasil  permodelan  dapat  dianalisa  dengan  program CFD Post  Processing yang  juga  terdapat  dalam ANSYS Workbench .  Akan  didapatkan  hasil  berupa  kontur  dan animasi  dari  fasa  dan  distribusi  partikel.  Hasil  yang didapatkan  dapat  dilakukan  perbandingan  dengan  data ekperimen. 8. Kesimpulan Kesimpulan hasil penelitian digunakan untuk menentukan input  permodelan  dan  variabel  yang  paling  tepat  dengan kondisi  yang  terdapat  pada  hasil  eksperimen  sehingaa sewaktu-waktu  dapat  digunakan  kembali  dengan  kondisi batas yang berbeda.

## B. Data Material Elbow Pipa dan Fluida
Gambar 1. Elbow dan skema aliran fluida.
Pipa  Elbow  tipe  76.2  mm  (3  in)  yang  digunakan  sebagai objek simulasi erosi memiliki dimensi sebagai berikut: Diameter dalam            : 60 mm Diameter luar              : 60.5 mm Panjang lengan sumbu x     : 1000 mm Panjang lengan sumbu z      : 500 mm Sifat Fisik dan Mekanik Material                  : Stainless Steel 316 (SS316) Massa jenis                : 7990 kg/m 3 Modulus Elastisitas         : 193 GPa Ultimate Tensile Strength    : 515 MPa Hardness Brinell           : 178.9 Koefisien Kekasaran Absolut  : 0.015 – 0.03 mm Kondisi Fluida Massa Jenis (ρ) : 1.2 kg/m 3 Viskositas (μ) : 1.8E-05 kg/ms
C. Variabel Penelitian
Tabel 1. Variabel Penelitian Kecepatan Gas (m/s) Ukuran Pasir 11 300 µm 15 300 µm 23 300 µm 27 300 µm 11 150 µm 15 150 µm 23 150 µm 27 150 µm

## D. Data Partikel Pasir
Terdapat  dua  jenis  pasir  yang  digunakan  dalam eksperimen,  yaitu  California  60  dan  Oklahoma.  Gambar  2 menunjukkan  gambar Scanning  Electron  Microscope (SEM). Dimana pasir California mempunyai sisi yang tajam dengan  perkiraan  ukuran  300  µm,  sedangkan  pasir
Oklahoma  lebih  menunjukkan  sisi  yang  bulat  dengan perkiraan  ukuran  150  µm.  Massa  jenis  dari  pasir  yang digunakan diasumsikan 2650 kg/m 3 .
Gambar 2. Partikel yang digunakan untuk eksperimen [7].

## E. Meshing
Metode CutCell mempunyai  keunggulan  dimana mempunyai  sel  domain  yang  teratur  daripada  tetra-mesh. Yang selanjutnya dari keteraturan tersebut dapat mempersingkat  perhitungan  dan  konvergensi.  Ditambahkan 10 inflation  layer pada  dinding  pipa  untuk  kondisi  model turbulen  k- ε dengan  tujuan  mendapatkan  hasil  yang  detail pada domain mendekati dinding.
Gambar 3. Hex-mesh dan inflation layer.
Detail informasi mesh ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Informasi Mesh Elemen 450444 Nodes 451199 Ukuran Elemen 3E-03 [m] Metode CutCell Layer 10 Rasio Transisi 0.272

## F. Pre-Proses
Simulasi  dikondisikan  pada  steady  state  dengan  metode solusi  SIMPLE.  Parameter  fluida  dan  partikel  sebagai validasi diberikan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Parameter Fluida Fluida Udara Thermal - Multiphase - Model Turbulen Realizable k- ε Near-Wall Treatment Scalable Wall Functions Viskositas fluida 1.8E-05 [kg/ms] Kecepatan inlet 11 – 27 [m/s] Tekanan relatif outlet 0 Kondisi dinding No slip, smooth walls Gravitasi 9.81 [m/s 2 ] Tabel 4. Parameter Partikel Tipe Injeksi Surface [Inlet] Kecepatan 0 [m/s] Drag Law Spherical Distribusi Diameter Uniform Massa Jenis 2650 [kg/m 3 ] Model Erosi Oka
Shear Condition No Slip III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Model Aliran, Pelacakan Partikel, dan Perhitungan Erosi
Simulasi  aliran  dari  fluida  kontinu  ( continuous  fluid ) merupakan  tahap  pertama  dari  prosedur  prediksi  erosi berbasis  CFD.  FLUENT  menggunakan  pendekatan finite volume untuk  menyelesaikan  persamaan  Navier-Stokes  [8]. Hal  pertama  untuk  mensimulasikan  aliran  adalah  membuat daerah kalkulasi geometri ( meshing ). Gambar 1 menunjukkan  skema  arah  aliran  fluida  yang  digunakan untuk  mensimulasikan.  Dimana  pipa  mempunyai  diameter sudut 76.2 mm.
Pengaturan solusi seperti kondisi batas inlet berupa input kecepatan  sedangkan  kondisi outlet berupa  input pressure . Kondisi  batas no-slip pada  dinding  Metode  spesifik  dipilih berupa energi kinetic turbulen ( k ) dan laju disipasi turbulen ( 𝜀 ).  Efek  gravitasi  dianggap  sama  dalam  semua  simulasi (9.8  m/s 2 ).  Kecepatan  aliran  bervariasi  dari  11  m/s  sampai 27  m/s.  Dimana  hal  ini  menghasilkan  bilangan  Reynolds antara 7.33E+05 sampai 1.72E+06 dimana mengindikasikan aliran sangat turbulen. Meskipun aliran turbulen sangat tidak stabil dalam kehidupan nyata, dalam kalkulasi ini digunakan nilai  rata-rata  aliran  untuk  memprediksi  secara  tepat  hasil perhitungan  laju  erosi.  Pemilihan  model  turbulen  k- ε dikarenakan  fungsi  ini  menghasilkan  hasil  yang  lebih konsisten untuk grid yang kurang baik pada meshing [8].
Partikel  mendapatkan  gaya  momentum  dari  fluida  yang ada,  dan  fluida  tersebut  melewati  jalur  aliran  dan  memberi dampak  pada  dinding,  menghasilkan  erosi.  Dalam  model pelacakan  partikel,  sudut  tubrukan,  dan  lokasi  tubrukan dalam  kapasitas  intensitas  tubrukan  didapatkan.  Dalam ANSYS  Fluent,  model Discrete  Random  Walk (DRW) diaplikasikan  untuk  merealisasikan  interaksi  antara  partikel dan  turbulen.  Model  ini  mengasumsikan  bahwa  partikel melewati  struktur  aliran  turbulen  yang  terdapat  pada  aliran [8].  Interaksi  dengan  aliran  turbulen  menyebabkan  arah partikel  berubah  arah  lintasannya.  Dengan  tujuan  untuk memvalidasi pelacakan partikel pada ANSYS Fluent, Leduc dkk,  membandingkan  simulasi  CFD  dengan  hasil eksperimen pada kondisi tekanan rendah [9].
Setelah  partikel  diinjeksi  ke  dalam  inlet  dan  dilacak melalui  domain,  maka  dapat  dilakukan  penerjemahan kedalam  kontur  erosi  pada  dinding  pipa.  Hasil  laju  erosi yang  terdapat  pada  Fluent  masih  berupa  satuan  laju kehilangan massa per m 2 dalam satu detik (kg/m 2 s), dimana hasil  eksperimen  menunjukkan  satuan  unit  rasio  erosi (mm/kg) sehingga perlu dikonversi.
𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑜𝑠𝑖 [ 𝑚𝑚 𝑘𝑔 ]
= ( 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑜𝑠𝑖 𝐷𝑃𝑀  [𝑘𝑔 𝑚 2 . 𝑠] . 10 3
𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠  [𝑘𝑔 𝑚 3 ] . 𝐹𝑙𝑜𝑤𝑅𝑎𝑡𝑒 [𝑘𝑔 𝑠 ] ) (1)
Dimana  densitas  ini  merupakan  massa  jenis  dinding material  yang  digunakan,  dalam  kasus  ini  merupakan Stainless  Steel  316  yang  memunyai  densitas  7990  kg/m 3 . Sedangkan flow rate merupakan laju pasir yang diinjeksikan ke dalam inlet dalam satuan kilogram per detik.
Sedangkan  laju  erosi  dalam  satuan  milimeter  per  tahun dapat dirumuskan:
𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑜𝑠𝑖 [ 𝑚𝑚
𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛]
= (𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑟𝑜𝑠𝑖  [ 𝑚𝑚 𝑘𝑔 ] . 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝑃𝑎𝑟𝑡𝑖𝑘𝑒𝑙[ 𝑘𝑔 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛])
(2)

## B. Persamaan Erosi
Erosi  terjadi  saat  partikel  melewati  jalur  fluida  dan menumbuk dinding geometri. Untuk perhitungan erosi, saat suatu partikel  menumbuk dinding, informasi impak partikel (kecepatan dan sudut) pada setiap sel mesh selanjutnya akan disimpan.  Informasi  impak  tersebut  lalu  diterjemahkan  ke dalam persamaan erosi untuk mengkalkulasi laju erosi yang disebabkan  oleh  partikel.  Dalam  eksperimen  ini,  hanya digunakan  persamaan  erosi  Oka  [10]  dikarenakan persamaan  ini  mengandung  lebih  banyak  variable  yang tersedia dalam ANSYS Fluent.
𝐸 = 𝐸 90 ( 𝑉 𝑉𝑟𝑒𝑓) 𝑘2 ( 𝑑 𝑑𝑟𝑒𝑓) 𝑘3 𝑓 (𝛾) (3)
Dapat  dilihat  pada  persamaan  3  terdapat  bilangan eksponen  k 2 dan  k 3 dimana  merupakan  fungsi  dari eksperimen.  Sedangkan  pada  persamaan  2.25  terdapat eksponen n 1 dan n 2 yang merupakan fungsi dari eksperimen juga.  Nilai  dari  masing-masing  eksponen  tersebut ditunjukkan pada Tabel 6. Dimana diketahui nilai Kekerasan Vickers  SS316  adalah  1.83  GPa  yang  selanjutnya dimasukkan  dalam  persamaan  untuk  menemukan  nilai eksponen  diatas.  Sehingga  persamaan default yang  terdapat pada  Fluent  harus  diubah  karena  tidak  lagi  sesuai  dengan material  referensi  yang  telah  dipakai  sebelumnya,  karena persamaan tersebut hanya valid pada baja [8].
Tabel 5.

## Nilai Parameter Eksponen Persamaan Oka
Eksponen Persamaan Nilai k 2 2.3(Hv) 0.038 2.3534 k 3 0.19 0.19 n 1 0.71(Hv) 0.14 0.77268 n 2 2.4(Hv) -0.94 1.36
Sehingga  persamaa  3  menjadi  persamaan  4  sebagai berikut:
𝐸 = 𝐸 90 ( 𝑉 104) 2.35 ( 𝑑 326) 0.19 𝑓 (𝛾) (4) Sedangkan persamaan sudut impak: 𝑓(𝛾) = (𝑠𝑖𝑛𝛾) 0.77 (1 + 1.83(1 − 𝑠𝑖𝑛𝛾)) 1.36 (5)

## C. Evaluasi Erosi CFD dan Data Eksperimen
Solusi dari distribusi profil kecepatan ditunjukkan pada Gambar  6  sebagai  contoh  dari  variabel  pertama.  Dimana menunjukkan  kecepatan  tertinggi  berada  pada intrados elbow  pada  setiap  variabel.  Hal  ini  sesuai  dengan eksperimen  yang  dilakukan  oleh  Solnordal    [11]  pada Gambar  9  dan  Ebara  dkk  pada  Gambar  10.  Dapat  dilihat pada Gambar 11 sebagai contoh dari hasil CFD dari variabel pertama,  kecepatan  fluida  meningkat  secara  signifikan  saat arahnya berbelok pada sudut belokan 90 0 . Dengan kecepatan fluida yang semakin tinggi, dapat dilihat perbandingan pada Gambar  11  sampai  Gambar  14  dimana  daerah  terpisah ( separated  region )  semakin  luas. Separated  region merupakan  wilayah  berkecepatan  rendah  pada  bagian  inti dalam pipa ( intrados ).
Gambar  4.  Distribusi  Kecepatan  pada  Elbow  Standart  pada  Kecepatan  80 m/s [6].
Gambar 5. Vektor Kecepatan pada Elbow [10].
Gambar 6. Profil Kecepatan Variabel 1.
Setelah  menyeesaikan  permasalahan  model  aliran, partikel dilepaskan pada wilayah inlet pipa. Profil kecepatan fluida  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6  memberikan  efek pada  lintasan  partikel  yang  melalui  domain  fluida.  Saat partikel  pasir  mendekati  belokan  elbow,  dan  kecepatan meningkat,  bebrapa  dari  partikel  tersebut  menumbuk  pada dinding  pipa,  dan  memantul  mengikuti  fungsi  sudut  pada
persamaan 5. Partikel juga berubah arah alirannya mengikuti fluida  yang  mengalami  peningkatan  besaran  kecepatan ( velocity magnitude ) setelah menumbuk dinding pipa.
Prediksi  CFD  distribusi  jalur  partikel  pasir  ditunjukkan pada  Gambar  7  diambil  dari  Variabel  1  sebagai  perwakilan dari  jalur  partikel  variabel  yang  lain  dikarenakan  distribusi jalur  yang  sama  pada  setiap  variabel.  Partikel  pasir diprediksi  akan  fokus  menghantam  titik  tengah  karena pantulan  dari  dinding  pipa.  Impak  dari  partikel  yang menghantam  dinding  pipa  menghasilkan  erosi  benbentuk huruf ‘ V ’ .
Gambar 7. Distribusi Jalur Partikel Variabel 1 – Bidang XZ.
Dengan  kondisi  profil  kecepatan  fluida  dan  jalur partikel  pasir  yang  telah  terselesaikan,  kontur  erosi  dapat dilihat  pada  Gambar  8.  Kontur  laju  erosi  pada  elbow merupakan  hasil  yang  paling  penting  dalam  simulasi  ini, ditunjukkan  dengan  data  pada  Tabel  6.  Dan  dapat  dilihat perbandingan  antara  eksperimen  dengan  simulasi  pada Gambar  9  untuk  ukuran  300  µm  sedangkan  Gambar  10 untuk  ukuran  pasir  150  µm  dengan  satuan  kg/m 2 s.  Batang berwarna  abu-abu  menunjukkan  laju  erosi  yang  dihasilkan dalam  eksperimen,  sedangkan  batang  berwarna  biru menunjukkan  laju  erosi  yang  dihasilkan  dengan  simulasi CFD. Dari plotting ini, menunjukkan bahwa laju erosi dapat dihitung dan diprediksi dengan baik oleh CFD untuk ukuran partikel 300 µm sedangkan tidak untuk ukuran partikel 150 µm.  Perbandingan  laju  erosi  dengan  penelitian  lain  dapat dilihat pada Tabel 7.
Gambar  8. Pola Erosi CFD pada Kecepatan Gas 11 m/s dan Ukuran Pasir 300
Tabel 6.

## Perbandingan Hasil Eksperimen dan Prediksi Erosi CFD
Tes Vgas Ukuran Partikel Laju Pasir Data Validasi Prediksi CFD Prediksi melebihi data Error m/s µm kg/hari mm/tahun mm/kg mm/tahun mm/kg 1 11 300 288 16.9 1.61E-04 19.34 1.84E-04 1.14 14% 2 15 300 103 14.7 3.93E-04 15.63 4.16E-04 1.06 6% 3 23 300 227 80.3 9.71E-04 93.15 1.12E-03 1.16 16% 4 27 300 256 129.6 1.39E-03 160.25 1.71E-03 1.34 23% 5 11 150 254 6.54 7.05E-05 22.22 2.39E-04 3.4 240% 6 15 150 237 13.2 1.53E-04 57.62 6.66E-04 4.35 336% 7 23 150 257 36.2 3.86E-04 148.01 1.58E-03 4.09 309% 8 27 150 206 54.0 7.19E-04 162.61 2.16E-03 3.01 201% Tabel 7. Perbandingan Persen Bias Dari Data UT dengan Prediksi CFD unutk Model Erosi yang Berbeda [7] Vgas Ukuran Max. UT Persen Bias (m/s) (µm) (mm/kg) Oka dkk Zhang dkk DNV Neilson 11 300 1.61E-04 52.3 51.8 84.6 81.6 15 300 3.93E-04 47.0 46.7 81.1 82.3 23 300 9.71E-04 35.3 32.2 74.2 81.7 27 300 1.39E-03 33.3 30.3 72.2 82.2 11 150 7.05E-05 13.7 50.7 68.7 61.3 15 150 1.53E-05 -4.2 39.1 58.5 59.3 23 150 3.86E-04 -26.0 26.9 43.6 58.3 27 150 7.19E-04 13 47.2 59.6 72.6 Rata-rata 20.46 40.61 67.81 72.41
Gambar  9. Perbandingan Prediksi Erosi CFD dengan Eksperimen pada ukuran partikel pasir 300 µm.
Gambar 10. Perbandingan Prediksi Erosi CFD dengan Eksperimen pada ukuran partikel pasir 150 µm.
Gambar  9  dan  10  menunjukkan  perbandingan  hasil eksperimen  dan  prediksi  CFD  untuk  partikel  dengan diameter  150  µm  dan  300  µm  dengan  variasi  kecepatan. Nilai  prediksi  CFD  menunjukkan  hasil  perbandingan yang baik dengan hasil eksperimen. Dapat diamati bahwa sesuai  dengan  perkiraan  dan  dasar  teori,  peningkatan
kecepatan aliran dan partikel diameter mempengaruhi laju erosi,  menjadi  meningkat.  Dimana  kecepatan  partikel merupakan  fungsi  dari  kecepatan  fluida  menunjukkan bahwa  semakin  tinggi  kecepatan  impak  maka  akan semakin  tinggi  juga  energi  impak  partikel  terhadap dinding pipa lalu terjadi peningkatan laju erosi.
Terlihat  jelas  terdapat  perbedaan  hasil  antara eksperimen  dengan  simulasi  CFD  salah  satunya disebabkan  oleh  model  asumsi  yang  menyebabkan penerapan  yang  terbatas,  dan  harus  ditambahkan  aspek- aspek  pada  system  yang  nyata  yang  tidak  terdapat  pada model  [6].  Masalah  yang  dihadapi  ini  terutama  model partikel menyebabkan hasil yang tidak akurat dikarenakan  partikel  pasir  merupakan  variabel  relative yang  sulit  untuk  diketahui  secara  detail.  Seperti  bentuk partikel  yang  berbeda,  distribusi  ukuran  partikel,  dan pengaruh putaran partikel yang diabaikan dalam simulasi ini  karena  keterbatasan  model  dan  spesifikasi  komputer yang dibutuhkan.
Perbedaan  hasil  juga  disebabkan  oleh  efek  partikel terhadap dinding material elbow. Seperti, setelah dinding elbow tererosi, profil permukaan akan berubah dan hal ini juga akan merubah distribusi partikel dan erosi. Efek dari perubahan  permukaan  secara  terus-menerus  pada perkembangan erosi telah dipelajari oleh beberapa penulis untuk system udara dan pasir yang berbeda [11].
Dalam banyak kasus erosi partikel, partikel dilepaskan pada  jarak  yang  sangat  dekat  sebelum  Analisa  daerah erosi  dan  kecepatannya  diasumsikan  sama  dengan kecepatan fluida, dimana merupakan salah satu penyebab terjadinya  ketidaksamaan  nilai  dengan  hasil  eksperimen saat mensimulasikan fenomena erosi pada aplikasi secara nyata  [12].
Simulasi  Fluent  menunjukkan  kontur  yang  hampis sama pada setiap variabel partikel, dengan bentuk huruf V pada  belokan  elbow  dan  terdapat  titik-titik  erosi  akibat dari  tumbukan  partikel  pasir  tersebut  setelah  melewati elbow.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  8  terjadi fluktuasi  partikel  yang  menyebabkan  tumbukan  yang tersebar pada dinding pipa setelah tumbukan  utama pada belokan elbow.
0.00E+00 5.00E+01 1.00E+02 1.50E+02 2.00E+02 11 m/s 15 m/s 23 m/s 27 m/s L aj u E ro si (k g /m 2 .s ) Kecepatan Gas Diameter 300 µm (Partikel Pasir) Eksperimen Prediksi CFD 0.00E+00 5.00E+01 1.00E+02 1.50E+02 2.00E+02 11 m/s 15 m/s 23 m/s 27 m/s
L aj u E ro si (k g /m 2 .s ) Kecepatan Gas

## Diameter 150 µm (Partikel Pasir)
Eksperimen Prediksi CFD

## D. Distribusi Erosi pada Sudut Elbow
Gambar 11. Penempatan Titik Sudut Impak pada Belokan Elbow dalam CFD-Post.
Diperlukan  analisa  erosi  pada  tiap  titik  elbow sepanjang  garis  tengah  pipa  untuk  mengetahui  pada  titk mana  terjadi  erosi  paling  signifikan  berdasarkan  sudut impak. Dapat diteliti pada Gambar 12 yang menunjukkan distribusi  prediksi  erosi  setelah  pasir  melaju  menumbuk elbow,  dan  dimana  puncak  laju  erosi  tertinggi  secara bervariasi  terjadi  pada  sudut  impak  50 0 – 55 0 .  Hasil  ini sedikit  berbeda  dengan  eksperimen  yang  dilakukan  oleh Viera [13] dimana puncak erosi terjadi pada sudut 47 0 .
Gambar  12.  Distribusi  Erosi pada  Sudut  Impak  Elbow  untuk  Diameter 300 µm dan Kecepatan Gas 11 m/s.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Didapatkan  pola  erosi  yang  sama  untuk  kedua ukuran pasir yaitu pola berbentuk ‘ V ’ pada belokan
elbow  sebagai  hasil  dari  tumbukan  partikel  pasir dengan dinding material.
2. Digunakan  perhitungan  laju  erosi  menggunakan persmaan  Oka  yang  dimodifikasi  menyesuaikan dengan  material  dinding.  Untuk  kedua  ukuran partikel pasir, tren dari laju erosi dari simulasi CFD melebihi  ( overpredict )  dengan  rata-rata  nilai  1.17 dengan error 14.75% untuk partikel ukuran 300 µm dan 3.71 dengan error 271.5% untuk ukuran partikel 150 µm.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. StrØmme, “ Simulation and Evaluation of Slurry Erosion, ” Trondheim, 2015.
[2] S.  Shirazi,  B.  McLaury,  J.  Shadley,  and  E.  Rybicki, “ Generalization  of  the  API  RP  14E  Guideline  for  Erosive Service, ” J. Pet. Technol. , 1995.
[3] M.  M.  Salama  and  Conoco  Inc, “ An  Alternative  to  API  RP 14E  Erosional  Velocity  Limits  for  Sand  Laden  Fluids, ” in Offshore Technology Conference , 1998.
[4] J.Wang,  S.  Shirazi,  J.  Shadley,  and  E.  Rybicki, “ Application of  Flow  Modelling  and  Particle  Tracking  to  Predict  Sand Erosion  Rates  in  90  degree  Elbows, ” ASME  FED ,  vol.  236, pp. 725 – 734, 1996.
[5] J. K. Edwards, B. S. McLaury, and S. A. Shirazi, “ Modelling Solid  Particle  Erosion  in  Elbows  and  Plugged  Tees, ” Energy Resour. Technol. , vol. 123, pp. 277 – 284, 2001.
[6] C.  B.  Solnordal,  C.  Y.  Wong,  and  J.  Boulanger, “ An Experimental  and  Numerical  Analysis  of  Erosion  Caused  by Sand  Pneumatically  Conveyed  Through  a  Standard  Pipe Elbow, ” Int. J. Sci. Technol. Frict. Lubr. Wear , p. 3, 2015.
[7] R.  E.  Viera,  M.  Parsi,  P.  Zahedi,  B.  S.  McLaury,  and  S.  A. Shirazi, “ Sand  Erosin  Measurement  Under  Multiphase Annular Flow Conditions in a Horizontal-Horizontal Elbow, ” Powder Technol. , vol. 320, pp. 625 – 636, 2017. [8] ANSYS, “ Fluent Theory Guide, ” Orlando, 2017.
[9] S.  Leduc,  C.  Fredriksson,  and  R.  Hermansson, “ Particle- Tracking Option in Fluent Validated by Simulation of a Low- Pressure Impactor, ” Adv. Powder Technol. , vol. 17, no. 1, pp. 99 – 111, 2006.
[10] Y.  Oka  and  T.  Yoshida, “ Practical  Estimation  of  Erosion Damage  Caused  by  Solid  Particle  Damage  Impact:  Part  2: Mechanical  Properties  of  Materials  Directly  Assocated  with Erosion Damage, ” Wear , vol. 259, pp. 102 – 109, 2005.
[11] C.  Solnordal  and  C.  Wong, “ Predicting  Surface  Profile Evolution  Caused  by  Solid  Particle  Erosion, ” in Ninth International Conference of CFD in the Minerals and Process Industries , 2012, p. 8.
[12] D. H. Hadžiahmetović, “ Computaional Fluid Dynamics (CFD) based  Erosion  Prediction  Model  in  Elbow, ” O  Hrčku ,  pp. 275 – 282, 2014.
[13] R. E. Viera, A. Mansuori, B. S. McLaury, and S. A. Shirazi, “ Experimental and Computational Study of Erosion in Elbow Due  to  Sand  Particles  in  Air  Flow, ” Powder  Technol. ,  vol. 288, pp. 339 – 353, 2016.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 L aj u E ro si [m m /tah u n ] Sudut Impak [ θ ]