Analisis Pengaruh Diameter Kawat terhadap Distribusi Kapasitansi dari

## Wire Mesh Sensor Tomography menggunakan Convolutional Neural Network
Mahendra Satria Hadiningrat 1) * , Dimas Prasetyo 2)
Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pasuruan 1),2) mahendra@itsnupasuruan.ac.id 1) * , dim688160pras@gmail.com 2)

## Abstrak
Wire  Mesh  Sensor  (WMS)  adalah  sensor  berbasis  tomografi  yang  menghasilkan  gambar  distribusi aliran  fluida.  Citra  distribusi  merupakan  pola  distribusi  kapasitansi  yang  diukur  dengan  elektroda sensor. Dari hasil simulasi dilakukan analisis terhadap pola sebaran potensial listrik untuk mengetahui karakteristik potensial listrik dari sistem WMS yang dimodelkan. Ditemukan ada perbedaan parameter berupa variasi jenis larutan yang dapat mempengaruhi distribusi potensial listrik. Hal ini disebabkan adanya perbedaan nilai konstanta dielektrik masing-masing jenis larutan. Kinerja sistem WMS dalam mendeteksi  anomali  dievaluasi  dengan  menganalisis  perubahan  distribusi  kapasitansi  terhadap pengaruh  perubahan  diameter  kawat.  Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  jenis  fluida  pada  kondisi tanpa  dan  dengan  anomali  dapat  dibedakan  dengan  jelas  melalui  pola  distribusi  kapasitansi  yang diukur untuk seluruh diameter kawat. Diameter kawat hanya mempengaruhi kualitas gambar distribusi. Penelitian kualitas citra ini berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNet. Teknik khusus utama pada algoritma CNN adalah convolution, di mana filter meluncur di atas input dan menggabungkan nilai input + nilai filter pada peta fitur. Tujuan akhirnya adalah CNN mampu mengenali objek atau gambar baru berdasarkan fitur-fitur yang dideteksi.  Perancangan sistem dibagi menjadi  beberapa  tahapan  dimulai  dari  penginputan  data  citra,  tahap  selanjutnya  adalah preprocessing, pada penelitian ini menggunakan dua jenis preprocessing yaitu filter CLAHE dan Filter Gaussian.
Kata  kunci : Diameter  Kawat;  Distribusi  Kapasitansi;  Wire  Mesh  Sensor;  Convolutional  Neural Network (CNN)

## Abstract
[Analysis of the Effect of Wire Diameter on the Capacitance Distribution of Wire Mesh Tomography Sensors using a Convolutional Neural Network] Wire Mesh Sensor (WMS) is a tomography-based sensor  that  produces  a  distribution  image  of  a  fluid  flow.  The  distribution  image  is  a  capacitance distribution pattern measured by sensor electrode. From the simulation results, an analysis is carried out on the distribution pattern of the electric potential for           know the electrical potential characteristics of the modeled WMS system. It was found that the difference parameters in the form of variations in the type of solution can affect the distribution of electric potential. This is due to there is a difference in the value of the dielectric constant of each type of solution. WMS system performance in detecting anomalies is  evaluated  by  analyzing  changes  in  the  capacitance  distribution  to  the  effect  of  change  in  wire diameter. The simulation results show that the type of fluid in conditions without and with anomalies can be clearly distinguished through the measured capacitance distribution pattern for the entire wire diameter. Wire diameter only affects the distribution image quality. This image quality research is based on Convolutional Neural Network (CNN) uses Mobile Net architecture. The main special technique to the CNN algorithm is convolution, in which the filter slides over the input and combines the input value + filter value on the feature map. The ultimate goal is that CNN is able to recognize new objects or images based on the detected features. The design of the system is divided into several stages starting from  inputting  data  image,  the  next  stage  is  preprocessing,  in  this  study  using  two  types  of preprocessing, i.e. CLAHE and Gaussian filters.
Keywords : Wire  Diameter;  Capacitance  Distribution;  Wire  Mesh  Sensor;  Convolutional  Neural Network (CNN)
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v7i3.9442 Diterima: 17 Februari 2023 Revisi: 17 April 2023

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  WMS  merupakan  sistem  sensor tomografi berbentuk  wire  mesh  yang  dirancang  untuk pengukuran fraksi ruang kosong di dalam sistem gas- cair.  Hasil  pengukuran  fraksi  berupa  citra  distribusi ruang  kosong  yang  terukur  dalam  suatu  aliran multifase.  Aliran  multifase  yang  dimaksud  berupa campuran  dua  atau  lebih  fluida  yang  berbeda  secara fisik.  Prinsip  kerja  WMS  didasarkan  pada pengukuran  dari  sifat  kelistrikan  fluida,  yaitu konduktivitas  dan  permitivitas  atau  konstanta dielektrik.  Dengan  demikian  parameter  turunan  dari aliran dapat diperoleh dari sifat listrik tersebut.[1]
Metode  kelistrikan  yang  bergantung  pada perbedaan  permitivitas  atau  konduktivitas  antara  fase fluida juga dapat digunakan untuk menentukan adanya rongga.  Penerapan  ini  dapat  berupa  sebuah  probe tunggal,  seperti  probe  optik,  sel  konduktansi  yang terdapat  dalam  pipa  atau  penerapan  metode  intrusif lainnya yang mampu melakukan pencitraan tomografi secara  langsung  dengan  membentuk  kisi-kisi  titik deteksi yang memungkinkan rekonstruksi secara penuh pada daerah fraksi rongga.[2][3]
Untuk  sistem  monitoring  pada  sistem pembuangan limbah dapat digunakan konstruksi sensor WMS  yang  terdiri  dari  dua  lapisan,  yaitu  transmitter dan receiver. Kawat transmitter diposisikan 90° relatif terhadap kawat receiver. Posisi transmitter dan receiver dipisahkan  secara  aksial  dengan  suatu  jarak  tertentu. Pada  pengukuran  pertama,  salah  satu  elektroda transmitter sebagai elektroda aktif dikenai sinyal listrik yang  tidak terhantar  secara  langsung  pada  lapisan receiver  akibat adanya  jarak  pemisah  antar  lapisan tersebut.  Sedangkan  elektroda  transmitter  lainnya bertindak  sebagai  elektroda  pasif  yang  dihubungkan dengan  ground.  Sinyal  listrik  akan  diterima  oleh masing-  masing  receiver  dan  diolah  dalam  proses rekonstruksi citra.[4][5]
Perkembangan  sistem  sensor  ini  masih tergolong  baru  sehingga  analisis  jenis  fluida  yang dideteksi dan penerapannya masih sangat terbatas.Penerapan  sistem  WMS  telah  berhasil dikembangkan  pada  beberapa  sistem  deteksi,  seperti sistem  deteksi  campuran  minyak dengan air di dalam pipa kilang minyak lepas pantai,sistem deteksi termal surya  pada  pembangkit  tenaga  uap,  dan  sistem investigasi  aliran  multifase  pada  saluran  pipa horizontal. Selain penerapan sensor pada sistem deteksi, terdapat penerapan lainnya sebagai sistem pengukuran kuat  medan  listrik  yang  dapat  mencitrakan  pola persebaran medan listrik pada suatu bahan.
Peningkatan  performansi  sistem  WMS  juga telah ilakukan  melalui  analisis  pengaruh  parameter desain  geometri  sensor,  seperti  jarak kawat  dan  jarak antar  lapisan.  Dari  hasil  penelitiansebelumnya,  masih harus dilakukan  pengujian  terhadap  parameter  desain yang lainnya, seperti diameter kawat.[6]
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui performansi  sistem  WMS  16×16  yang  diterapkan disistem  performansi  dalam  mendeteksi  anomali
didasarkan pada hasil analisis pengaruh diameter kawat sebagai  parameter  desain  geometri  sensor  terhadap distribusi  kapasitansi  yang  terukur.  Metode  analisis dilakukan  secara  simulasi  menggunakan  perangkat lunak.

## 2. BAHAN DAN METODE
CNN  menggunakan  convolution  sebagai pengganti  perkalian  matriks  umum.  Operasi  ini digunakan paling tidak pada satu lapisannya.
Neural network yang umum biasanya mengubah input dengan meletakkannya melalui rangkaian hidden layer.  Setiap  layer  terdiri  dari  sekumpulan  neuron, dimana  setiap  layer  terhubung  secara  penuh  dengan semua neuron pada layer sebelumnya. Terakhir, lapisan yang  sudah  terhubung  sepenuhnya  (output  layer) digunakan untuk mewakili prediksi.
Tidak seperti neural network biasa, lapisan pada algoritma CNN memiliki neuron yang diatur dalam 3 dimensi:  width,  height,  dan  depth.  Dimensi  depth mengacu  pada  dimensi  ketiga  dari  fungsi  aktivasi, bukan  kedalaman  neural  network  atau  jumlah  total layer dalam jaringan.
Neuron-neuron  dalam  satu  layer  tidak terhubung ke semua neuron di layer berikutnya tetapi hanya ke sebagian kecil saja. Terakhir, hasil akhir akan direduksi  menjadi  satu  vektor  skor  probabilitas,  yang diatur sepanjang dimensi depth.Bagian pemodelan ini terdiri dari 2 tahap, yaitu pengaturan parameter model geometri  dan perancangan  desain  geometri.  Model geometri  yang dirancang  pada  penelitian  ini  berupa geometri  pipa dan elektroda WMS.[7] Untuk parameter model  digunakan  phantom  berbentuk  tabung  dengan ukuran diameter dalam 13 cm, diameter luar 14 cm, dan panjang 10 cm. Untuk geometri elektroda  WMS 16×16 diberikan ukuran panjang 15 cm pada setiap kawat dan variasi diameter kawat sebesar 0,1 cm, 0,3 cm, dan 0,5 cm  dengan  jarak  antar  kawat  sebesar  0,8  cm.  Sistem elektroda wire mesh terdiri dari dua panel, yaitu panel transmitter dan panel receiver seperti pada Gambar 1. Kedua panel tersebut dipisahkan dengan jarak 0,2 cm. [8][9]
Gambar 1 . Model geometri pipa dengan elektroda wire mesh 16×16
Pada  bagian  ini  dilakukan  tahap  simulasi melalui  pendekatan  hukum  elektrostatis  pada geometri  yang  telah  dimodelkan  menggunakan perangkat  lunak  COMSOL  Multiphysics.  Tahap simulasi  terdiri  dari  pengaturan  parameter  fisika, proses  komputasi,  dan  pengukuran  parameter keluaran.  Tabel  1  menunjukkan  set  parameter simulasi yang diterapkan  dalam penelitian ini.Pada pengaturan  parameter  fisika,  parameter  yang  diatur meliputi parameter subdomain, boundary, mesh, dan solver.  Parameter  fisika  yang  diatur  harus disesuaikan dengan kondisi asli dari sistem.[10][11][12]
Tabel 1 . Parameter Simulasi
Tahap  pengaturan  parameter  subdomain meliputi penentuan  jenis  bahan  dan  parameter  fisika yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini,  bahan  yang digunakan  untuk  elektroda  wire  mesh  sensoradalah tembaga. Proses simulasi geometri pipa dilakukan pada kondisi  homogen  dan  inhomogen.  Pada  kondisi homogen digunakan variasi fluida sebagai isi pipa, yaitu udara  dan  air.  Sedangkan  pada  kondisi  inhomogen diletakkan sebuah  anomali  berbentuk  bola  dengan ukuran  diameter  4  cm  dan  berbahan  elektrolit.  Pada simulasi ini dikondisikan bagian luar pipa adalah ruang udara.[13][14]
Tahap  pengaturan  boundary  dilakukan  untuk memberikan batasan pada elektroda kapasitifgeometri yang berupa elektroda wire mesh sensor. Pada  tahap ini  dilakukan  pembagian  terminal  elektroda  yang bertindak sebagai transmitter dan receiver seperti pada Gambar 2. Untuk satu terminal transmitter aktif akan diberikan  tegangan  masukan  sebesar  5  V  sedangkan terminal transmitter lainnya akan bertindak pasif atau dikoneksikan dengan ground [15]
Pada  tahap  pengaturan  parameter  solver digunakan pengaturan parameter uji berupa komponen physics  dan  komponen  study.  Tujuan  simulasi  pada penelitian  ini  adalah  mendapatkan  data  distribusi kapasitansi  melalui  pendekatan  konsep  medan  listrik sehingga  digunakan  pengaturan  elektrostatik  sebagai parameter physics. Sedangkan untuk parameter study yang  digunakan  sebagai  parameter  solver  adalah stationary.
Visualisasi  dari  cara  kerja  convolution  layer pada CNN dapat dilihat
Gambar 2 . Model Visualisasi CNN
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan analisis karakteristik potensial listrik dari simulasi sistem WMS yang telah dimodelkan  maka  dilanjutkan  dengan  analisis performansi  sistem.  Untuk  mengetahui  performa sistem WMS dalam mendeteksi anomali di dalam pipa pembuangan  limbah  industri  maka  dilakukan  analisis pengaruh  diameter  kawat  terhadap  distribusi kapasitansi.  Pada  bagian  analisis  ini,  dilakukan  tahap simulasi  dan  visualisasi  data.  Hasil  pengukuran  nilai kapasitansi  tiap  receiver  yang  didapat  dari  simulasi divisualisasikan  dalam  bentuk  citra  distribusi kapasitansi  sebagai  forward  model.  Dilakukan perbandingan  hasil  citra  distribusi  kapasitansi  untuk variasi diameter kawat sebesar 0,1 cm, 0,3 cm, dan 0,5 cm pada kondisi homogen dan inhomogen  seperti pada Gambar  3.  Pemilihan  diameter  disesuaikan dengan dimensi model pipa yang digunakan.
Gambar  3  menunjukkan  citra  distribusi kapasitansi  yang  merupakan  visualisasi  dari  nilai kapasitansi tiap titik persilangan WMS untuk masing- masing kondisi  pengukuran. Dari  simulasi  yang  telah dilakukan didapat perbedaan nilai kapasitansi rata-rata pada setiap kondisi pengukuran. Nilai kapasitansi rata- rata  untuk  fluida  udara  sebesar  11,1  pF,  fluida  air sebesar 806 pF, dan anomali nikel sebesar 192 pF. Dari hasil  tersebut  diketahui  bahwa  pemberian  fluida  air akan menghasilkan  nilai  kapasitansi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  fluida  udara.  Secara  teori kapasitansi,  perbedaan  nilai  kapasitansi  ini  dapat dipengaruhi oleh sifat kelistrikan suatu bahan.
Pada  studi  ini  sifat  kelistrikan  bahan  yang dijadikan  parameter  adalah  konstanta  dielektrik. Sesuai dengan persamaan (2) didapat bahwa hubungan kapasitansi  dengan  konstanta  dielektrik  adalah berbanding lurus. Berdasarkan perbandingan konstanta dielektrik  antara  fluida  udara,  air,  dan  nikel  didapat bahwa udara memiliki nilai konstanta dielektrik paling kecil sedangkan air memiliki nilai konstanta dielektrik paling besar.
Gambar 3 . Distribusi kapasitansi sistem WMS dengan variasi diameter kondisi homogen dan inhomogen
Dari  analisis  pola  warna  dari  citra  distribusi kapasitansi  didapat  bahwa  terdapat  perbedaan  pola warna yang dihasilkan setiap kondisi. Diketahui bahwa pola  warna  yang  ditampilkan  pada  citra berasal  dari nilai  kapasitansi  yang  terukur  pada  setiap  titik persilangan.
Untuk  analisis  pengaruh  diameter  kawat  terhadap distribusi  kapasitansi  didapat  bahwa  seluruh  variasi diameter  kawat  yang  diterapkan  dalam  sistem  WMS dapat membedakan fluida dan mendeteksi anomali yang terdapat  di  dalam  pipa.  Namun  jika  dianalisis berdasarkan  studi  literatur  dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  mengenai  resolusi  citra  dari  sistem WMS  didapat  bahwa  diameter  kawat  dapat mempengaruhi resolusi citra. Diketahui bahwa resolusi citra yang baik akan memiliki intrusive effect atau efek gangguan yang rendah.
Efek ini dapat berupa pola yang tidak merata dalam suatu  citra  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  lingkaran merah  pada  Gambar  3.  Dari  hasil  citra  yang didapat dalam studi ini diketahui bahwa citra yang dihasilkan oleh  sistem  dengan  diameter  kawat  0,5  cm  memiliki intrusive  effect  paling  sedikit  dibandingkan  pada diameter  kawat  0,1  dan  0,3  cm  (Gambar  4).  Hal  ini ditunjukkan dengan sedikitnya jumlah pola warna yang tidak  merata  pada  citra  yang  dihasilkan  oleh sistem dengan  diameter  0,5  cm  pada  kondisi  homogen  dan inhomogen  menggunakan  fluida  air.  Sedangkan  efek ini  tidak  terlihat  pada  kondisi  homogen  dan  hanya terlihat sedikit  di  sekitar  anomali  pada  kondisi inhomogen menggunakan fluida udara.
Gambar 4 . Analisa Kondisi Akhir Homogen- Inhomogen

## 4. KESIMPULAN
Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  jenis  fluida pada  kondisi  tanpa  dan  dengan  anomali  dapat dibedakan  dengan  jelas  melalui  pola  distribusi kapasitansi yang terukur untuk seluruh  diameter kawat. Diameter  kawat  hanya  mempengaruhi  kualitas  citra distribusi.  Untuk  penerapan  perangkat  keras  sistem WMS  16×16  khususnya  pada  pemilahan/  deteksi saluran  pipa  pembuangan  limbah  industri  (yang bermanfaat/  tidak  untuk  lingkungan  sekitar)  dimana membutuhkan  deteksi  kualitas  citra yang  baik  akan mungkin  untuk  menggunakan  diameter kawat  yang lebih besar guna memberikan dampak yang nyata bagi lingkungan  sekitar  tanpa  limbah  dari  industry  yang seringkali mengganggu/ merusak.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] J. W. Lee, H. Heo, D. K. Sohn, and H. S. Ko, “Development of  a  numerical  method  for multiphase flows  using an electrostatic model in  a  wire- mesh sensor,” Eng. Appl.  Comput. Fluid Mech. , vol.  15, no. 1, pp. 344 – 362, Jan.
2021, doi: 10.1080/19942060.2021.1876775.
[2] F. D. A. Dias, P. Wiedemann, M. J. da Silva, E. Schleicher,  and  U.  Hampel,  “Tuning capacitance  wire-mesh  sensor  gains  for measurement  of conductive  fluids,” Tech. Mess. , vol.  88, no. S1, pp. S107 – S113, Sep.
2021, doi: 10.1515/TEME- 2021-0055.
[3] K.  Li,  Q.  Wang,  M.  Wang,  and  Y.  Han,
“Imaging of a distinctive large bubble in gas – water  flow  based  on  a  size  projection algorithm,” Meas. Sci. Technol. , vol.  30, no.
9,  p.  094004,  Jul.  2019,  doi:  10.1088/1361-
6501/AB16B0.
[4] L.  Andiani,  A.  Rohsari,  and  I.  Utami, “Analisis Pengaruh Diameter Kawat terhadap
Distribusi  Kapasitansi  dari  Wire  Mesh Sensor: Studi Kasus Simulasi Sistem Deteksi Anomali  pada  Saluran  Pembuangan  Limbah Industri,” POSITRON , vol. 11, no. 2, pp. 104 – 111, Dec. 2021, doi: 10.26418/POSITRON.V11I2.50072.
[5] A.  I.  (Ali)  Hameed,  L.  A.  (Lokman) Abdulkareem,  and  R.  A.  (Raid)  Mahmood, “Experimental  Comparison  Between  Wire Mesh and Electrical Capacitance Tomography Sensors to Predict A Two-Phase Flow  Behaviour  and  Patterns  in  Inclined Pipe,” Technium , vol. 3, no. 5, pp. 49 – 63, Jun. 2021, doi: 10.47577/TECHNIUM.V3I5.3938. [6] M.  Lehti-Polojärvi et  al. , “Retrieval of  the conductivity spectrum of tissues in vitro with novel multimodal tomography,” Phys.  Med. Biol. , vol. 66, no. 20, p. 205016, Oct. 2021, doi: 10.1088/1361-6560/AC2B7F.
[7] M.  Vauhkonen,  A.  Hänninen,  J.  Jauhiainen, and
O.  Lehtikangas, “Multimodal imaging  of multiphase  flows  with  electromagnetic  flow tomography  and  electrical tomography,” Meas. Sci. Technol. , vol. 30, no. 9, p. 094001, Jul. 2019, doi: 10.1088/1361-6501/AB1EF7.
[8] K.  Sun  and  Y.  Li, “An HDTV-SB  imaging algorithm for wire-mesh tomography,” Meas. Sci. Technol. , vol. 31, no. 4, p. 045404,  Jan. 2020, doi: 10.1088/1361-6501/AB463F.
[9] P. Ghoshal, F. Sinha, S. Sen, G. Das, and P. K.  Das, “Development and  Application  of
Wire  Mesh  Tomography  for Gas‐Liquid
Systems,” AIP Conf. Proc. , vol. 1050, no. 1, p. 175, Sep. 2008, doi: 10.1063/1.2999986.
[10] F.  D.  A.  Dias,  P.  Wiedemann,  E.  Schleicher, M.J. Da Silva, and U. Hampel, “Improvement of  wire-mesh  sensor  accuracy  via  adapted circuit