## OPTIMASI  REGENERATOR  15R-103/104  DENGAN  VARIASI SUPLAI  AIR  PADA  CATALYS  COOLER  SYSTEM  DI  RESIDUE CATALYTIC CRACKER UNIT PT. AAA
Rahmat Aldi Irawan 1* , Annasit 1
1 Teknik Pengolahan Minyak dan Gas, Politeknik Energi dan Mineral Akamigas, Indonesia

## ABSTRAK
Residue  Catalytic  Cracking (RCC)  merupakan  sebuah  unit  pada  PT.  AAA  yang  memiliki  peran sebagai mengonversi feed residue. Residue yang berupa  atsmospheric residu  yang berasal  dari kolom  distilasi  dan  Demetalisations  atmospheric  residue  yang  merupakan  residue  dengan kandungan metal yang rendah menjadi produk yang memiliki kualitas tinggi serta memiliki nilai jualyang  cukup  fantastis  untuk secondary proses  dengan  menggunakan  teknologi Catalytic Cracking. Unit  ini  memiliki  kapasitas  83  MBSD  dengan  kata  lain  sebanyak  505  ton  /jam  serta menggunakan UOP sebagai lisensor. Umpan residue yang merupakan bottom produk dari CDU dikonversi  dalam  reaktor  menggunakan  katalis  zeolit  terdiri  atas  silika  dan  alumina.  Proses konversi  ini  berlangsung  di reactor ,  Katalis  yang  telah  digunakan  dalam  proses  konversi kemudian disebut sebagai spent catalyst . Catalyst ini akan mengalir menuju regenerator dengan 2 stage pembakaran, yaitu upper dan lower . Proses pengaturan temperatur antara upper dan lower memakai catalys  cooller  system ,  terdapat  4  buah catalyst  cooler dengan  2  tipe,  yaitu  2  buah flowthrough catalyst cooler pada bagian lower dan 2 buah Backmix Catalys cooler untuk bagian upper. Berasumsi  pada  hasil  kalkulasi  yang  diperoleh,  maka  didapatkan  ∆H remove terhadap Regenerator mempunyai dampak  besar  terhadap effesiensi  regen sehingga  dapat  disimpulkan bahwa dapat dilakukan pengoptimasian pada besarnya jumlah steam yang dihasilkan serta suplai air pada catalyst  cooler di  Regenerator  agar  dapat  meningkatkan  effesiensi  regen  hingga mendekati  efisiensi  desainnya.  Pada  perhitungan  yang  dilakukan  dibatasi  pada  temperatur regenerator, aliran produksi steam serta sampai dengan suplai air di sistem catalyst cooler. Pada hasil kalkulasi terhadap proses pengoptimalan yang menggunakan variasi jumlah produksi steam serta suplai air di catalyst cooler sehingga didapatkan kinerja maksimal/optimal dari regenerator 15R-103/104  sebesar  58,84%  batas  maksimum  dan  dengan  jumlah  keseluruhan  suplai  air sebesar  3933,22  ton/hr.  Dimana  kinerja  regenerator  meningkat  sebesar  2,29%  dari  kinerja maksimum pada bulan Desember
Kata  kunci: Residue  Catalytic  Cracking,  Regenerator  15R-103/104, Suplai  air ,  Catalyst  cooler, efisiensi
rahmataldiirawan060102@gmail.com
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 2 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.2/1160

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan migas bumi yang terus-menerus meningkat  bersamaan  peningkatan  pema- kaian  energi  primer.  Untuk  menghasilkan produk  minyak  bumi  yang  berkualitas  dan bernilai  jual  tinggi  digunakan  teknologi Fluidized  Catalytic  Cracking (FCC)  untuk merubah crude dengan nilai jual murah men- jadi crude yang lebih berkualitas serta memi- liki  nilai  ekonomis  yang  fantastis.  Di  Unit Residue Catalystic Cracker , teknologi FCC ini digunakan di Unit Residue Catalytic Cracking (RCC)  yang  menggunakan  residu  sebagai bahan  baku.  PT.  AAA  didesain  agar  dapat mengubah residu menjadi lebih berharga de- ngan  sisa kapasitas yang signifikan [1].
Pada proses ini, sisa umpan diproses di da- lam  reaktor  dengan  bantuan  katalis,  meng- hasilkan  uap  hidrokarbon.  Setelah  mengu- bah sisa umpan, katalis yang bereaksi akan terdeposite  oleh    kokas,  maka  perlu  di  ak- tifkan  kembali  menggunakan  regenerator 15-R103&104[2].  Regenerator  akan  mere- generasi  dengan  membakar  kokas  dengan udara  sehinga  kokas  yang  menempel  pada katalis  akan  menghilang  dan  bereaksi  de- ngan  udara.  Melalui  proses  regenerasi  ini, aktivitas katalis dapat dipulihkan dan katalis juga  menerima  suplai  panas  yang  dibutuh- kan untuk peristiwa perengkahan katalitik di dalam reaktor riser[3].
Proses  regenerasi  katalis  melibatkan  pem- bakaran  terhadap  kokas  yang  terdeposite pada pori-pori katalis dengan oksigen yang berasal  dari udara yang di suplai dari MAB [4].  Kemudian  katalis  yang  telah  dibakar dibagian atas regen akan menuju ke bagian bawah untuk dilanjutkan proses penghilang- an kokas pada katalis. Bagian atas kokas se- ngaja di bakar sebagian untuk menghindari
overburning akibat  reaksi  pembakaran  apa bila dibakar secara sempurna [5].
Proses regenerasi pada katalis berhubungan erat  dengan  energi  yang  diperlukan,  maka harus  diteantukan  dengan  pasti  jika  energi yang  dikeluarkan  sesuai  dengan  yang  di- butuhkan agar dapat digunakan secara mak- simal  untuk  membersihkan  katalis  dari  ko- kas.  Dengan  menggunakan  pengurangan  a- liran  air  pada catalyst  cooler maka  katalis pada  lower  masi  mendapatkan  panas  yang mempuni[6].

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan studi  literatur    menggunakan  sebuah  pen- dekatan yang membantu dalam mengumpul- kan data dari variabel yang diamati, dimana pada  variabel  peneltian  ini  terbagi  atas variabel  Bebas  dan  Terikat  dimana  ke  dua variabel ini dapat mempengaruhi satu sama lain. Pada penelitian yang dilakukan variabel Bebas meliputi kondisi operasi temperature regenerator Upper  and  Lower ,  Suplai  air, catalyst  cooler  serta  net  steam  production, sedangkan  untuk  variabel  terikat  memiliki nilai  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  bebas yang  mencakup atas  ΔH remove ,  efisiensi Regenerator. Kemudian dilakukan pengum- pulan data seperti data flow feed , total rg air. Data – data yang tersebut diperoleh dari la- pangan  akan  digunakan  untuk  menghitung efisiensi  dan  pengoptimalan  kinerja  rege- nerator.  Perhitungan  efisiensi  Regenerator melibatkan  perhitungan  neraca  massa  dan neraca panas. Langkah dalam menghitung e- fisiensi  Regenerator  yang  akan  dioptimal- kan, diambil dari buku panduan operasi ma- nual  unit  15  RU  VI  Balongan,  yaitu  pada persamaan (1) – (15) dan perhitungan nera- ca panas regenerator, pada persamaan (16) – (25). Massa aliran masuk Regenerator (mass flow) = Air flow x 1,295 (1) Konversi Udara ke Udara Kering = 𝑊 𝑤𝑒𝑡 𝑎𝑖𝑟 1+𝐶1 (2)
Mengkonversi flow udara ke basis molar flow = 𝑊 𝑑𝑟𝑦 𝑎𝑖𝑟 𝑀𝑊 (3) Mol H2O dalam udara Basah = 𝑊 𝑑𝑟𝑦 𝑎𝑖𝑟 𝑥 𝐶1 𝑀𝑊 𝐻2𝑂 (4)
Molar flow of flue gas= 79 𝑥 𝑛 𝑑𝑟𝑦 𝑎𝑖𝑟 (1+ 𝐶2 100 ) 𝑥 𝐹𝐺𝐶 𝑁
(5)
Mol carbon dalam flue gas = 𝑛 𝑓𝑙𝑢𝑒 𝑔𝑎𝑠 𝑥 (𝐹𝐺𝐶 𝐶𝑂 + 𝐹𝐺𝐶 𝐶𝑂2 ) 100 (6) Mol O2 yang masuk Regenerator = 21/100 x n dry air (7)
Mol O2 di flue gas = 𝑛 𝑓𝑙𝑢𝑒 𝑔𝑎𝑠 𝑥 ( 𝐹𝐺𝐶 𝑂2 +𝐴𝑟 − ( 𝐶2 100 𝑥 𝐹𝐺𝐶 𝑛 )) 100 (8)
Mol O2 yang digunakan untuk membentuk CO =  0,5 x n flue gas x ( 𝐹𝐺𝐶 𝐶𝑂 100 ) (9)
Mol O2 yang digunakan untuk membentuk CO 2 = n flue gas x ( 𝐹𝐺𝐶 𝐶𝑂2 100 ) (10)
Mol H2O dari Pembakaran coke = (n O2 to regen – ( n O2 in flue gas + n O2 in CO + n O2 in CO2 )) x 2 (11)
Produksi Coke = (n wate r x MW H2 ) + (n carbon x MW C ) (12)
Coke yang dihasilkan Reaktor = 𝑊𝑐𝑜𝑘𝑒/1000 𝑅𝑎𝑤 𝑜𝑖𝑙 𝑓𝑒𝑒𝑑 𝑥 100%
(13)
Hydrogen (H2) pada coke = 𝑛 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑟𝑜𝑚 𝑐𝑜𝑘𝑒 𝑥 𝑀𝑊 𝐻2 𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒
(14)
Rasio udara : Coke = 𝑊 𝑑𝑟𝑦 𝑎𝑖𝑟
𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒
(15)
Panas Pembakaran CO = n O in coke x 2 x (a1 x T reg + b1)
(16)
Panas Pembakaran CO2 = n O2 in coke (a2 x T reg + b2)
(17)
Panas pembakaran H2O = n waer from coke (a3 x T reg + b3)
(18)
Panas yang diperlukan Panas pembakaran coke total = ΔH 𝐶𝑂 + ΔH 𝐶𝑂2 + ΔH 𝐻2𝑂 𝑊 𝐶𝑜𝑘𝑒
(19)
Koreksi H2 untuk panas Pembakaran Coke Total = ΔH Combustion + (2636 – 314 H 2 in coke) (20)
Pemanasan awal udara Pembakaran = 𝑊𝑑𝑟𝑦 𝑎𝑖𝑟 𝑥 ( T 𝑟𝑒𝑔 − 𝑇 𝑎𝑖𝑟 𝑖𝑛 ) 𝑥 𝐶𝑝 𝑎𝑖𝑟 𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒 (21)
Panas yang diperlukan untuk memanaskan H2O (uap) = 𝑛 𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟 𝑖𝑛 𝑥 𝑀𝑊 𝐻2𝑂 𝑥 𝐶𝑃 𝐻20 𝑥 (𝑇 𝑟𝑒𝑔 − 𝑇 𝑎𝑖𝑟 𝑖𝑛 ) 𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒
(22)
Panas yang diperlukan untuk memanaskan coke = Cp cok e x (T reg - T rx ) (23)
Beban panas Catalyst Cooler = (( 𝑆𝑡𝑒𝑎𝑚 𝑃𝑟𝑜𝑢𝑑 x ( 𝐸𝑛𝑡ℎ𝑎𝑙𝑝𝑦 𝑠𝑡𝑒𝑎𝑚 −   𝐸𝑛𝑡ℎ𝑎𝑙𝑝𝑦 𝐹𝑊 ) + (BD x
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 2 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.2/1160
( 𝐸𝑛𝑡ℎ𝑎𝑝𝑦 𝐵𝐷 - 𝐸𝑛𝑡ℎ𝑎𝑙𝑝𝑦 𝐵𝐹𝑊 )) x 1000 (24)
Panas yang hilang dari catalyst cooler = 𝑄 𝑐𝑜𝑜𝑙𝑒𝑟 𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒 (25)
Regenerator  heat  balance ,  dengan  menggu- nakan rata – rata regenerator heat loss sebe- sar 250 BTU/lb, 250 BTU/LB x 1,055 kj/BTU
x 2,20462 lb/Kg = 581,47 Kj/Kg. Maka, panas yang digunakan untuk memanaskan catalyst adalah,
( Heat Balance )= ΔH 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑢𝑠𝑡𝑖𝑜𝑛 – ( ΔH 𝑎𝑖𝑟 + ΔH 𝐻2𝑂 𝑉𝑎𝑝𝑜𝑟 + ΔH 𝑐𝑜𝑘𝑒 + ΔH 𝐻2𝑂 𝑉𝑎𝑝𝑜𝑟 ) + 581,47 (26)
Catalyst Circulations Rate = 𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒 𝑋 ∆𝐻 𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 𝐶𝑃 𝑐𝑎𝑡 𝑋 (𝑇 𝑟𝑒𝑔 − 𝑇 𝑟𝑥 ) (27)
Catalyst Oil Ratio = CCR/FF (28) Delta Coke %wt = 𝑊 𝑐𝑜𝑘𝑒 𝐶𝐶𝑅 x 100% (29)
Setelah dilakukan perhitungan neraca panas lalu  ditinjau  terlebih  dahulu  apakah  panas, maka  kemudian  dapat  dilanjutkan  dengan menghitung kinerja dari regenerator dengan membandingkan  antara  panas  regenerasi dan panas pembakaran coke :
EFF = ∆𝐻 𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟 𝛥𝐻 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑢𝑠𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐶𝑜𝑟𝑟 x 100 (30) Hasil perhitungan kinerja regenerator terse- but digunakan sebagai acuan pengoptimalan regenerator hingga mencapai kinerja desain- nya dengan menggunakan metode trial and error upaya meningkatkan keefisiensian dari alat  serta  sebagai  acuan  mencari  keekono- misan dari alat yang lebih tinggi dan perfor- ma yang lebih bagus.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Proses  Pada  Regenerator  15R- 103/104
Regenerator 15R-103/104 menjadi salah sa- tu  bagian peralatan dari unit Residue Cata- lytic Cracking di PT. AAA yang menggunakan jenis double stage regenerator dimana pada regenerator jenis ini memiliki dua kali pem- bakaran.  Regenerator  15R-103/104  sendiri memiliki  kegunaan  sebagai  pengembali  ak- tivitas  katalis  serta  sebagai  pemasok  panas untuk  proses  perengkahan  pada reactor. Proses meregenerasi  katalis  yang  terjadi di
dalam  regenerator  sendiri  berlangsung  de- ngan  bantuan  suplai  udara  panas  untuk membakar kokes. Untuk proses penghilang- an coke dari pori – pori katalis sendiri terjadi melalui proses pembakaran pada bagian up- per dan lower regenerator, untuk bagian up- per regenerator  dikehendaki  pembakaran terjadi secara tidak sempurna ( Partial Com- bustion ),  hal  ini  dilakukan  untuk  menghin- dari tingginya temperature regenerator aki- bat  reaksi  pembakaran  yang  dapat  meng- akibatkan overburning pada peralatan regen yang berpotensi meledak maka dari itu tidak dilakukan pembakaran secara sempurna, na- mun  pada  stage  pertama  ini  sekitar  80% coke dapat terbakar. Kemudian katalis dari upper regenerator akan mengalir turun me- nuju lower regenerator untuk membakar si- sa coke pada katalis dengan menggunakan u- dara  panas  yang  berlebih  sehingga  pemba- karan terjadi secara sempurna. Katalis pada stage pertama ( Upper regenerator ) memiliki suhu  yang  sangat  tinggi  hingga  mencapai 735 0 C hingga 750 0 C sementara untuk stage kedua  ( Lower Regenerator),  suhu  katalis mencapai  700 0 C  hingga  726 0 C.  Suhu  yang lebih rendah dari pada bagian upper regene- rator ini  disebabkan  karena  terdapat Cata- lyst  cooler 15E-113  A/D bertipe flowtrough dan Catalyst  cooler 15E-113  B/C  bertipe backmix yang berguna untuk menyerap pa- nas hasil dari pembakaran coke pada katalis di upper regenerator yang dipakai untuk da-
pat  menghasilkan steam .  Banyaknya  panas yang terserap oleh Catalyst cooler ini sendiri akan disesuaikan dengan aliran katalis dari upper regenerator menuju lower regenerator yang melewati Catalyst cooler itu sendiri. Ka- talis  yang    sudah  di  bakar  secara complete combustion di lower regenerator  akan  dila- rikan menuju riser reactor untuk melakukan proses cracking lagi. Sementara flue gas hasil pembakaran pada stage kedua akan menalir menuju  20  buah double  stage  cylone pada upper regenerator  untuk  memisahkan flue gas dan katalis yang masih terikat, lalu flue gas panas dengan tekanan yang rendah akan dipakai untuk kebutuhan pada CO Boiler.

## B. Data Desain
Pada proses penelitian pengoptimalan kiner- ja  regenerator  ini  menggunakan  batasan – batasan berupa data desain kondisi operasi yang  berguna  sebagai  batasan  dalam  mela-
kukan  pengoptimalan  pada  kinerja  regene- rator  15R-103/104.  Data  kondisi  operasi yang diambil selama sebulan dari 01 sampai 31 Desember 2022,  dimana data kondisi o- perasi paling optimum berada pada tanggal 30 Desember 2022  dapat diketahui dengan melakukan perbandingan antara kinerja da- ta  operasi  desain  operasi  dari  Regenerator 15R-103/104.
Perhitungan Heat Balance juga tidak terlepas dari  konstanta  yang  telah  ditetapkan  oleh UOP  sebagai  lisensor.  Data  konstanta  per- hitungan  yang  digunakan  didapatkan  dari buku panduan operasi manual unit 15 pada PT. AAA. Data konstanta ditabulasikan pada Tabel 1, dimana data tersebut akan diguna- kan  sebagai  bahan  dalam  menentukan  ne- raca  panas  dan  neraca  massa  dari  Regene- rator 15R-103/104.

## Tabel 1 Data Konstanta Perhitungan
Konstanta Perhitungan Variabel Simbol Unit Nilai Moisture content (C1) kg H2O /kg dry air 0,0290 N2 + Ar % 80,3600 O2 % 0,0000 CO % 4,9100 CO2 % 14,7300 Berat molekul air MW H2O kg/kmol 18,0000 Berat molekul Carbon MW C kg/kmol 12,0100 Berat molekul H2 MW H2 kg/kmol 2,0160 Berat molekul gas pengangkat MW LG kg/kmol 16,8700 Panas specifik udara Cp air BTU/lb°F 0,2603 Cp air kJ/kg°C 1,0900
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 2 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.2/1160

## Konstanta Perhitungan
Variabel Simbol Unit Nilai Panas spesifik uap air Cp H2O vapor kJ/kg°C 2,0300 Panas spesifik coke Cp Coke kJ/kg°C 1,6700 Panas spesifik katalis Cp Catalyst kJ/kg°C 1,1500 Panas spesifik gas pengangkat Cp Lift Gas kJ/kg°C 2,0300 Konstanta persamaan untuk menentukan kalor pembakaran per mol Variabel Simbol Unit Nilai Konstanta dalam persamaan untuk menentukan panas pembakaran per mol CO (h = a 1 *T+b 1 ) a 1 BTU / lbmol °F 1,4700 a 1 kJ/kmol K 6,1546 b 1 BTU / lbmol 25791,0102 b 1 kJ/kmol K 107981,8000 Konstanta persamaan untuk menentukan panas pembakaran per mol CO 2 (h =
a 2 *T+b 2 ) a 2 BTU / lbmol °F 0,5000 a 2 kJ/kmol K 2,0934 b 2 BTU / lbmol 94034,9923 b 2 kJ/kmol K 393705,7000 Konstanta dalam persamaan untuk menentukan panas pembakaran per mol
H 2 O (h = a 3 *T+b 3 ) a 3 BTU / lbmol °F 1,5860 a 3 kJ/kmol K 6,6403 b 3 BTU / lbmol 58147,9897 b 3 kJ/kmol K 243454,0000 Entalpi keseimbangan panas Entalpi BFW menuju drum pelepasan H BFW kJ/kg 536,4560 Entalpi uap keluar Catalyst cooler H Steam kJ/kg 2799,4300 Entalpi Blowdown H BD kJ/kg 1102,9200 Δh Loss DH Loss kJ/kg coke 581,4700
Sumber : Panduan Operasi Manual Unit #15 RCC Complex RU VI Balongan

## C. Analisis Efisiensi Regenerator
Proses kalkulasi dengan data kondisi operasi dilakukan dengan dasar rumusan yang telah ditetapkan  oleh  licensor  UOP.  Efisiensi  de- sain dari alat ini (regenerator) adalah 58.84
%.  Hasil  perhitungan  efisiensi  regenerator 15-R103/104  pada  bulan  Desember  2022 dapat dilihat bahwa kondisi operasi regene- rator  yang  maksimum  terdapat  pada  30 Desember 2022 dengan nilai efisiensi 56.55
%.
Tabel 2 merupakan kondisi aktual dari Rege- nerator 15R-103/104 yang paling maksimal selama bulan Desember berada pada tanggal 30 Desember 2022. Sedangkan Tabel 3 ada- lah  data  yang  dipakai  sebagai  kondisi  ope- rasi  dalam  menghitung heat  balance serta
dalam  proses  menghitung  efisiensi  dan  op- timasi regenerator 15R-103/104. Pengopti- masian  dilakukan  dengan  cara mencapai  e- fisiensi  maksimum  desain  dari  regenerator dengan  Batasan  variabel  sesuai  kondisi  o- perasi pada 30 Desember 2022.

## Tabel 3 Data Kondisi Operasi Catalys Cooler 15E-113A/D &B/C Pada 30 Desember 2022
Catalyst Cooler
Catalyst Cooler AN (15E113 A/D; Catalytic cooler Flow Through)
Variabel unit Nilai Temp. HBW to Catcooler °C 140,0000 Temp. out steam Catcooler °C 258,0000 Pressure steam out catcooler kg/cm2G 45,5000 Temp. Blowdown °C 256,0000 Pressure Blowdown kg/cm2G 44,5000 Temp. Blowdown Intermittent °C 256,0000
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 2 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.2/1160
Flow Circ. Watrer Ton/hr 2146,1520 Flow Steam Ton/hr 91,4343 Flow Blowdown Ton/hr 1,0000 Flow Blowdown Intermittent kg/hr 0,0000 Catalyst Cooler AN (15E113 B/C; Catalytic cooler Back Mix) Variabel unit Nilai Temp. HBW to Catcooler °C 140,0000 Temp. out steam Catcooler °C 258,0000 Pressure steam out catcooler kg/cm2G 45,5000 Temp. Blowdown °C 256,0000 Pressure Blowdown kg/cm2G 44,5000 Temp. Blowdown Intermittent °C 256,0000 Flow Circ. Water Ton/hr 1253,3780 Flow Steam Ton/hr 33,9907 Flow Blowdown Ton/hr 1,0000 Flow Blowdown Intermittent kg/hr 0,0000 D. Perhitungan  Neraca  Massa  dan Neraca  Panas  Regenerator  15R-
103/104
Pada proses perhitungan kinerja Regenera- tor,  tidak  terlepas  dari  perhitungan  neraca massa  dan  neraca  panas  yang  telah  dila- kukan  berdasarkan  rumusan  yang  telah  di- tetapkan  oleh  UOP sebagai  lisensor  dengan menggunakan satuan SI pada kondisi aktual
di lapangan. Tabel 4 merupakan hasil perhi- tungan neraca regenerator yang paling mak- simal selama bulan Desember yang akan di- jadikan  sebagai  patokan  untuk  melakukan pengoptimalan pada Regenerator 15R-103/ 104.    Sedangkan  Tabel  5  merupakan  hasil perhitungan neraca massa yang didapatkan pada  kondisi  operasi  aktual  30  Desember 2022.

## Tabel 4 perhitungan neraca massa Regenerator 15R-103/104
Variabel Simbol Unit Nilai Total Air Flow to Regenerator Q wet air Nm3/hr 351501,4648 Calculate Mass flow of Air to Regen W wet air kg ub/hr 455194,3970 Convert air to dry basis W dry air kg uk/hr 442365,7891 Convert air to dry molar flow basis n dry air kmol/hr 15271,8977 Calculate the moles of Water in wet air n water in kmol/hr 712,7004 Fluegas rate (Calculate Molar Flow of Flue Gas) n flue gas kmol/hr 15516,3290 Calculate moles of carbon in Flue Gas n carbon kmol/hr 3280,5088
Variabel Simbol Unit Nilai Moles of O 2 into Regen n O2 to Regen kmol/hr 3207,0985 Moles of O 2 in Flue Gas n O2 in FG kmol/hr 171,0210 Moles of O 2 consumed to make CO n O2 in CO kmol/hr 458,6472 Moles of O 2 consumed to make CO 2 n O2 in CO2 kmol/hr 2363,2145 Moles of O 2 consumed to make H 2 O n O2 in H2O kmol/hr 214,2159 H2 Burned by O2 n water from coke kmol/hr 428,4318 Coke Production (sum of C and added H2 in flue gas) W coke kg/hr 40262,6294 Coke Yield from RCC Reactor CokeYield %wt coke 8,6652 Hydrogen in Coke H 2 inCoke %wt H 2 2,1452 Air to Coke Ratio kg uk/kg coke 10,9870 Tabel 5 Neraca Massa Regenerator 15R-103/104 Neraca Massa Masuk Produksi kokas (jumlah C dan penambahan H2 dalam gas buang Wcoke kg/hr 40262,629 Udara basah Wwet air kg/hr 455194,397 Keluar Flue Gas W flue gas kg/hr 495457,026
Tabel 6 merupakan perhitungan neraca mas- sa Regenerator yang paling maksimal di bu- lan Desember. pada hasil perhitungan neraca massa  dan  neraca  panas  diatas  akan  digu- nakan untuk mencari variabel yang akan di- gunakan agar dapat memaksimalkan kinerja Regenerator hingga batas maksimum.   Pada tabel  7  dapat  diketahui  neraca  massa  dari
regenerator 15R-103/104 yang dimana ha- silnya telah seimbang dimana panas masuk regenerator telah sama dengan panas keluar regenerator. Proses kalkulasi diatas merupa- kan Kinerja Regenerator 15R-103/104 yang menghasilkan kinerja maksimum selama bu- lan Desember 2022 yang berada pada tang- gal 30 Desember 2022.

## Tabel 6 Perhitungan Neraca Panas Regenerator 15 R-103/104
Heat Balance Variabel Simbol Unit Nilai Heat of Combustion for CO ΔH CO kJ/hr 104807911,2610 Heat of Combustion for CO 2 ΔH CO2 kJ/hr 935455643,6457
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 2 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.2/1160

## Heat of Combustion for H
2 O ΔH H2O kJ/hr 107204398,3777 Total Heat of Combusion of Coke ΔH Combustion kJ/hr 1147467953,2844 Total Heat of Combusion per kg coke production ΔH Combustion kJ/kg coke 28499,5781 Correction BTU/lb coke 844,2546 kJ/kg coke 1963,7361 Heat of Coke Combustion CORRECTED for Hydrogen ΔH Comb. Corr kJ/kg coke 30463,3143 Heat to heat up air going to regenerator ΔH Air kJ/kg coke 6738,7890 Heat required to heat up water vapor ΔH H2O vapor kJ/kg coke 363,9564 Heat required to heat up coke ΔH Coke kJ/kg coke 365,3605 Heat consumed to Generate Steam in the Catalytic Coolers A Q CatClrA kJ/kg 130903449,4610 Heat consumed to Generate Steam in the Catalytic Coolers B Q CatClrB kJ/kg 77889372,6778 Total Heat consumed to Generate Steam in the Catalytic Coolers ΔH Removed kJ/kg coke 5185,7721 Regenerator Heat Balance ΔH Regen kJ/kg coke 17227,9662 Catalyst Circulation Rate CCR kg/hr 3478827,3287 Catalyst Circulation Rate CCR ton/menit 57,9805 Catalyst to Oil Ratio Cat:Oil 7,4870 Delta Coke Delta Coke % 1,1574 Regenerator Efficiency h Regen % 56,5532 Tabel 7 Neraca Panas Regenerator 15R-103/104 Heat Balance Panas Masuk kJ/kg coke 37567,464 Panas untuk memanaskan udara menuju regen DH Air kJ/kg coke 6738,789 Kalor yang diperlukan untuk memanaskan kokas DH Coke kJ/kg coke 365,361 Panas pembakaran kokas (CORRECTED for Hydrogen) DH Comb. Corr kJ/kg coke 30463,314 Panas Keluar kJ/kg coke 37567,464 Flue gas DH FlueGas kJ/kg coke 31800,222 Catalyst cooler Steam DH Removed kJ/kg coke 5185,772 Radiation Loss DH RadLoss kJ/kg coke 581,47
E. Menentukan Kondisi Optimal Tujuan utama dari perhitungan kondisi op- timal adalah untuk mencapai kondisi operasi yang  sesuai  dalam  rangka  memaksimalkan
kinerja suplai air di catalyst cooler . Oleh ka- rena  itu,  untuk  mendapatkan  nilai  optimal dari  suplai  air catalyst  cooler ,  diperlukan kondisi operasi yang mendekati efisiensi de-
sain regenerator  yang  optimal.  Untuk men- capai hal ini, penentuan kondisi operasi yang optimal dapat dilakukan melalui pemodelan statistik berdasarkan data yang tersedia.
Salah satu cara untuk melakukan pemodelan ini  adalah  dengan  menggunakan  perangkat lunak spreadsheet seperti  Excel.  Dengan menggunakan  Excel,  data  dapat  diolah  dan dianalisis  secara  lebih  efisien,  memungkin- kan  kita  untuk  mendapatkan  hasil  yang  a- kurat  dan  memahami  hubungan  antara  va- riabel  yang  berpengaruh  dalam  mencapai kondisi operasi yang optimal
F. Korelasi  ΔH regenerator dengan  ΔH air , ΔH H2Ovapor , ΔH coke dan ΔH removed Dalam konteks ini, kita perlu mendefinisikan secara matematis perubahan kondisi operasi untuk  mencapai  efisiensi  regenerator  yang optimal, yang pada gilirannya akan membe- rikan nilai suplai air yang optimal. Efisiensi regenerator  dianggap  sebagai  variabel  de- penden,  yang  dipengaruhi  oleh  perubahan dalam  kondisi  operasi.  Variabel  operasi  re- generator,  di  sisi  lain  dianggap  sebagai  va- riabel independen.
Dalam melakukan perhitungan Regenerator 15R-103/104,  didapatkan  adanya  parame- ter perhitungan yang mempengaruhi kinerja regenerator yaitu variabel ΔH regenerator (peru- bahan  entalpi  dalam  regenerator)  dan  va- riabel total heat of kokes combustion correct- ed (ΔH combustion corr ) (total panas pembakaran coke  yang  dikoreksi).  Namun,  dalam  kasus ini,  ΔH combustioncorr tak  berubah  dikarenakan bergantung pada total kokes yang memasuki regene. Oleh karena itu, parameter yang da- pat  dimanipulasi  pada  optimasi  adalah ΔH regen .
Dalam rangka mencapai nilai suplai air yang optimal,  diperlukan  analisis  matematis  un- tuk  menentukan  hubungan  antara  peruba- han ΔH regenerator dengan efisiensi regenerator. Menggunakan  pendekatan  statistik  dan  pe- modelan  data  yang  ada,  dapat  ditentukan nilai  optimal  dari ΔH regenerator yang  meng- hasilkan efisiensi regenerator yang optimal.
Dengan  demikian,  kita  dapat  mengoptimal- kan kondisi operasi regenerator untuk men- capai nilai suplai air yang optimal.
G. Korelasi  ΔH regenerator dengan  ΔH air , ΔH H2Ovapor , ΔH coke dan ΔH removed Mengaju pada persamaan (30) dapat ketahui beberapa  variabel  yang  dapat  mempenga- ruhi  ΔH regenerator diantaranya  adalah  ΔH air , ΔH H2Ovapor , ΔH coke , dan ΔH removed . Dari bebera- pa variabel yang mempengaruhi kinerja Re- generator 15R-103/104, maka akan dilaku- kan  analisis  korelasi  (R 2 ),  dimana  nilai  ko- relasi  dari  beberapa  variabel  yang  mende- kati  1  atau  yang  paling  tinggi  akan  menan- dakan  jika  variabel  tersebutlah  yang  paling berpengaruh  dalam  konteks  dari  effesiensi Regenerator  serta  berperan  penting  dalam menenukan  kinerja  optimum  dari  Regene- rator tersebut. Dalam proses korelasi ini ana- lisis dilakukan menggunakan grafik dengan nilai  efisiensi VS  beberapa  variabel  yang  a- kan diuji seperti (ΔH air , ΔH H2Ovapor , ΔH coke , dan ΔH removed ).  Gambar  1  berikut  ini  adalah  be- berapa  korelasi  dengan  efisiensi  Regenera- tor. Gambar 1 adalah grafik polinomial yang menunjukkan  korelasi  antara  efisiensi  re- generator  dengan  perubahan  entalpi  ΔH air . Hasilnya  menunjukkan  nilai  korelasi  R^2 sekitar  0,0426,  yang  berada  di  bawah  nilai 0,5. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bah- wa perubahan ΔH Air tidak memiliki penga - ruh  yang  signifikan  terhadap  efisiensi  re- generator.

## Gambar 1 Grafik korelasi Efisiensi dengan ΔH air

## Gambar 2 Grafik Korelasi Efisiensi dengan ΔH H2OVapour
Merujuk pada Gambar 2 di atas yang meng- gambarkan  korelasi  antara  efisiensi  rege- nerator dan perubahan entalpi (∆H Vapor), kita  mendapati  bahwa  nilai  korelasi  R^2 adalah sekitar 0,0426. Nilai korelasi ini jauh dibawah  angka  0,5,  yang  mengindikasikan bahwa  variabel  ∆H Vapor memiliki  pengaruh yang  kurang  signifikan  terhadap  efisiensi regenerator.
Sedangkan pada Gambar 3, yang menggam- barkan korelasi antara efisiensi regenerator dan perubahan entalpi (∆HCoke), kita akan menemukan bahwa nilai korelasi R^2 adalah sekitar  0,0169.  Nilai  korelasi  ini  masih berada jauh di bawah angka 0,5, yang meng- indikasikan  bahwa  variabel  ∆HCoke  di ang- gap  memiliki  pengaruh  yang  minim  terha- dap efisiensi regenerator.
y = 1,3252x 6 - 433,08x 5 + 58963x 4 - 4E+06x 3 + 2E+08x 2 - 4E+09x + 3E+10 R² = 0,0426 6550.000 6600.000 6650.000 6700.000 6750.000 6800.000 6850.000 6900.000 6950.000 7000.000 51.000 52.000 53.000 54.000
55.000 56.000 57.000
Eff vs DH Air
y = 0,0716x 6 - 23,39x 5 + 3184,5x 4 - 231203x 3 + 9E+06x 2 - 2E+08x + 2E+09 R² = 0,0426 355.000 360.000 365.000 370.000 375.000 380.000 51.000 52.000 53.000 54.000
55.000 56.000 57.000 Eff. Vs DH H2O Vapor
Gambar 3 Grafik Korelasi Efisiensi dengan ΔH Coke

## Gambar 4 Grafik Korelasi Efisiensi vs ΔH Remove
Gambar  4  menggambarkan  nilai  korelasi R^2  antara  efisiensi  regenerator  dan  peru- bahan entalpi (∆H Removed ), kita dapat melihat bahwa  nilai  korelasi  ini  adalah  sekitar 0,9328.  Nilai  korelasi  yang  tinggi  ini,  yaitu mendekati 1,  menunjukkan bahwa variabel ∆ H Removed memiliki  pengaruh  yang  sangat
signifikan terhadap efisiensi regenerator. O- leh  karena  itu,  dari  keempat  grafik  poli- nomial  yang  disajikan,  dapat  disimpulkan bahwa ∆ H Removed adalah  parameter  yang paling berpengaruh terhadap efisiensi rege- nerator  15R-103/104,  dan  merupakan  va-
y = 0,4154x 6 - 135,91x 5 + 18526x 4 - 1E+06x 3 + 6E+07x 2 - 1E+09x + 1E+10 R² = 0,0169 340.000 350.000 360.000 370.000 380.000 390.000 400.000 51.000 52.000 53.000 54.000
55.000 56.000 57.000
Eff. Vs DH Coke
y = -1,7769x 6 + 580,83x 5 - 79098x 4 + 6E+06x 3 - 2E+08x 2 + 5E+09x - 5E+10 R² = 0,9328 0.000 1000.000 2000.000 3000.000 4000.000 5000.000 6000.000 7000.000 51.000 52.000 53.000 54.000
55.000 56.000 57.000 Eff vs DH Remove
riabel yang harus dioptimalkan untuk men- capai efisiensi desain yang diinginkan.

## H. Perbandingan Kondisi Optimal
Setelah  mendapatkan  variabel  yang  memi- liki pengaruh paling besar terhadapa kinerja regenerator, maka kemudian akan dilakukan perhitungan untuk mendapat nilai ∆ H Removed
optimum.  Untuk  dapat  menentukannya  di- tinjau  dari  parameter  yang  mempengaruhi yaitu  pada  temperatur  regenerator  bagian upper dan lower . Untuk menentukannya di- perlukan  batasan  dari  temperature upper dan lower regenerator itu  sendiri,  Batasan- nya sendiri adalah data desainnya yang da- pat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 Perbandingan Temperature aktual dan Desain Parameter Aktual Design ( 0 C) % operasi Kondisi Min Max Temperature Upper 746,554 730 750 97,3333  normal Temperature Lower 701,157 700 726 96,4187  normal
Sumber : Panduan Operasi Manual Unit #15 RCC Complex RU VI Balongan

## I. ∆ H Removed Optimum
∆ H Removed merupakan  yaitu  jumlah  energi yangakan  dimanfaatkan  agar  dapat  mela- kukan pemanasan terhadap steam pada ca- talytic  cooler yang  dihasilkan  dari  jumlah keseluruhan ΔH removed pada catalyst  cooler 15E-113 A/D ( Flowthrough ) & Cata.  Cooler 15E-113B/C ( Backmix ). Panas yang terserap oleh Catalyst  Cooler (ΔH catalystcooler )  B/C  dan A/D, memiliki perbandingan suplai air dari catalyst cooler A/D dan B/C sebesar 40/60. Sehingga  agar  mendapatkan  jumlah  kese- luruhan ∆ H Removed A/D dan B/C, Oleh karena
itu, proses dilakukan melalui serangkaian uji coba dan penyesuaian. Dalam proses ini, di- cari  nilai ΔH removed yang  menghasilkan  efi- siensi regenerator yang mendekati efisiensi desain  yang  diinginkan.  Memakai  metode trial and error akhirnya didapatkan jumlah dari ∆ H Removed Optimum. nilai ini berdasarkan atas perhitutngan efisiensi regenerator dan diperoleh  dengan  membagi ∆ H Removed ke dalam  perbandingan  60%  untuk Catalyst cooler A/D  dan  40%  untuk Catalyst  cooler B/C.
Tabel 9 Data Hasil Trial and Error ∆ H Removed Optimum Δ H Remove (Kj/Kgcoke) Δ H Catalyst cooler A/D (Kj/Kgcoke) Δ H Catalyst cooler B/C (Kj/Kgcoke) % Efisiensi 5100 3060 2040 56,83 5000 3000 2000 57,16 4900 2940 1960 57,49 4800 2880 1920 57,82 4700 2820 1880 58,15 4600 2760 1840 58,48 4550 2730 1820 58,64 4500 2700 1800 58,80 4495 2697 1798 58,82 4493 2695,8 1797,2 58,83
4488,9 2693,34 1795,56 58,84 4400 2640 1760 59,13
Hasil eksperimen dalam tabel  9 menunjuk- kan  bahwa  efisiensi  optimum  yang  men- dekati  desain  adalah  sekitar  4488,9  kJ/kg coke. Sementara itu, ΔH catalystcooler A/D adalah sekitar  2693,34  kJ/kg  coke  dan  ΔH catatalyst coole r B/C adalah sekitar 1795,56 kJ/kg coke. Untuk  mencari Heat  Duty dari  masing-ma- sing Catalyst  Cooler ,  kita  dapat  mengalikan Δ h catalystcooler dengan  Wcoke,  sesuai  dengan persamaan  (25).  Hasilnya  adalah  nilai Catalyat Cooler heat duty (Qcooler).
Δhcatcooler = Qcooler/Wcoke (30)
Qcooler = ΔH catcooler x Wcoke (31)
Sehingga didapatkan Heat duty dari masing- masing Catalyst Cooler yaitu sebagai berikut:
• Qcooler (A/D)  =  2693,34  x  40262,63 = 2721,5135 kj/jam
• Qcooler (B/C)  = 1795,56 x 40262,63
= 1766,4393 kj/jam J. Hasil Net Steam Optimum
Berdasarkan informasi niIai mengenai heat duty pada catalytic cooIer , langkah selanjut- nya  adalah  memakai  persamaan  (27)  yang disediakan oleh UOP untuk menghitung jum- lah steam optimum produksi. Penting dicatat bahwa  aliran blowdown  steam tidak  bisa diatur dalam ketetapan. Maka nilai dari net steam optimum akan ditentukan melalui se- rangkaian uji coba dengan metode trial and error. Sebuah percobaan valid apabila beda antara ∆ H Removed yang  diperoleh  dari  hasil trial and error pada produksi steam dengam ∆ H Removed optimum  yang  dihitung  sebelum- nya tidak melebihi 1%.
Dari  hasil  eksperimen trial  and  error yang tercatat dalam Tabel 10, dapat melihat bah- wa produksi net steam yang mendekati Q cooler optimum  adalah  sekitar  47,96  ton/jam  un- tuk Catalyst cooler A/D dan sekitar 31 ton/ jam untuk Catalyst cooler B/C.
Tabel 10 Data Hasil Trial and Error net Steam Production dengan ΔH Remove Optimum
Net steam Productions Catalyst cooler A/D Net steam Productions Catalyst cooler B/C Δ regen Δ remove trial 1 Δ remove trial 2 % Selisih 33,44 25 19079,24 4500 3334,50 25,90 36,44 26 18854,61 4488,9 3559,13 20,71 39,36 28 18578,25 4488,9 3835,48 14,56 41,90 28,5 18407,31 4488,9 4006,43 10,75 44,09 29 18255,94 4488,9 4157,80 7,38 45,29 29,5 18160,23 4488,9 4253,50 5,24 46,56 30 18060,74 4488,9 4353,00 3,03 47,96 31 17925,78 4488,9 4487,95 0,02 49,25 31,5 17825,71 4488,9 4588,03 2,21 50,87 32 17706,21 4488,9 4707,53 4,87 52,46 32 17617,06 4488,9 4796,68 6,86
Nilai  produksi net  steam  optimum yang  di- peroleh  dari  hasil trial ini  akan  digunakan untuk menghitung jumlah pasokan air yang diperlukan  untuk  setiap catalyst  cooler .  Ini
dapat  dicapai  dengan  mengalikan  rasio  air ke steam dengan produksi net steam untuk masing-masing catalyst  cooler .  Selain  itu, melalui analisis data dapat ditentukan kore-
lasi antara total pasokan air dan perbedaan suhu (ΔTemperatur) di Upper dan Lower re- generator .  Korelasi  ini  akan  memberikan wawasan mengenai jumlah sirkulasi air yang diperlukan untuk menurunkan suhu katalis sebesar 1°C. Nilai ΔTemperatur di Upper dan Lower  regenerator yang  digunakan  adalah sekitar 45,39°C, yang diambil dari data ope- rasional maksimum pada tanggal 30 Desem- ber 2022. Semua perhitungan ini akan mem- bantu dalam mengoptimalkan total pasokan air  yang  dibutuhkan  dan  menjelaskan  hu- bungannya  dengan  perubahan  suhu  di  da- lam regenerator.
Water Sup Catalyst Cool A/D  =  43,45  x 47,96 = 2084,07 Ton/jam Water Sup Catalyst Cool B/C  = 59,65 x 31 = 2084,07 Ton/jam Total Suplai air Catalyst cooler = 1849,15 + 2027,72 = 3933,22 Ton/jam
Untuk mendapatkan nilai sirkulasi suplai air agar menurunkan setiap 1 0 C suhu, yaitu ;
Circulasi water PerDegr = 933,22 Ton/jam 45,39 0 𝐶 = 86,64 Ton/jam 0 C K. Total Suplai air Per- Δ temperature

## Optimasi
Suhu di bagian atas dan bawah regen secara alamiah mengalami fluktuasi selama proses berlangsung. Oleh karena itu, pasokan air ke Catalyst  cooler juga  harus  disesuaikan  agar sesuai  dengan  kebutuhan  demi  mencapai efisiensi yang optimal. Pasokan air ke Cata- lyst  cooler akan  memengaruhi  ΔH regen yang telah  dihitung  sebelumnya.  Dalam  sub- bagian  ini,  akan  ditentukan  pasokan  air  ke Catalyst  cooler yang  optimal  untuk  men- dukung  Δ Temperatur regenerator  tetap  berada dalam  batasan  suhu  yang  telah  ditetapkan. Efisiensi regenerator yang diinginkan adalah yang  menghasilkan Temperatur  Upper Regenerator antara  726 0 C  (minimum  de- sain)  dan  750 0 C  (maksimum  desain),  serta Temperatur Lower Regenerator antara 700 0 C (minimum  desain)  dan  726 0 C  (maksimum desain).  Hasil  dari  percobaan  perhitungan berbagai nilai pasokan air ke Catalyst cooler dan variasi Δ Temperatur atas dan bawah regen mendapatkan  nilai  kinerja  optimal  ber- dasarkan design maksimal efisiensi sebesar 58,84%  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  11, dimana  hasil trial  and  error terkait  nilai pesokan air per- ΔT yang paling optimum un - tuk menghasilkan kinerja regenerator yang maksimal.

## Tabel 11. Hasil dari serangkaian percobaan Trial and Error untuk menentukan nilai ΔT dan pasokan air per ΔT
Suplai air Per ΔT Total Suplai air ΔHregen ΔT Optimum Efisiensi 85 3306,5 18700 38,9 61,20% 90 3465 18600 38,5 60,66% 100 3800 18100 38 59,20% 101 3827,9 18050 37,9 59,25% 102 3855,6 18050 37,8 59,15% 103 3883,1 18000 37,7 59,05% 104 3910,4 17990 37,6 59,95% 105 3937,5 17980 37,5 58,84% 106 3964,4 17950 37,4 58,70% 107 3991,1 17950 37,3 58,60% 108 4006,8 17985 37,1 58,60%
109 4033 17900 37 58,40% 110 4070 17800 37 58,25% 115 4197,5 17600 36,5 57,77% 120 4380 17400 36,5 57,20% 130 4654 17100 35,8 56,20% 140 4900 16800 35 55,15% 150 5175 16600 34,5 54,20%
Gambar 5 Grafik Hasil Trial and Error Hubungan antara ΔTemperature dan suplai air Per ΔTemperature Optimum
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan dengan berbagai variasi ΔToptimum dengan Suplai air per ΔT terhadap Hregen, serta de - ngan mempertimbangkan batas desain maks efisiensi  regenerator  sekitar  58,84%,  se- hingga dapat dikatakan bahwa efisiensi op- timums  sekitar  58,84%  berhasil  dicapai. Pada kondisi efisiensi optimum tersebut, ΔT sekitar 37,5°C dan pasokan air per ΔT sekitar 105  ton/jam/°C  atau  total  pasokan  air  se- kitar  3937,5  ton/jam.  Data  mengenai  ΔT yang  optimal  dalam  hubungannya  dengan suplai  air  pe- ΔT  yang  memengaruhi  H regen dapat divisualisasikan dalam bentuk grafik. Grafik  ini  memberikan  pandangan  yang lebih jelas mengenai hubungan dari ke dua variabel  ini  terhadap  kinerja  regen  yang diperoleh, dan grafik tersebut dapat ditemu- kan dalam Gambar 5.
Grafik  diatas  menandakan  bahwa  efisiensi regenerator mencapai tingkat sekitar 58,84 %  ketika  terjadi  perpotongan  antara  kurva ΔHregen dan kurva Δpenurunan suhu. Pada titik  perpotongan  ini,  nilai  ΔHregen  adalah sekitar 17980 kJ/kg coke. Untuk nilai suplai air per  perbedaan  suhu  (ΔT)  secara  ber - turut-turut  adalah  sekitar  105  ton/°C  dan 37,5°C.  Nilai  total  optimum  untuk  pasokan air adalah sekitar 3937,5 ton/jam.

## L. Hasil Optimasi
Berdasarkan  hasil  perhitugan  optimasi  Re- generator 15R-103/104 yang memakai kon- sep trial and error , sehingga diperoleh kiner- ja optimum regenerator 15R-103/104 yang telah tersaji pada Tabel 12, dimana kinerja Regenerator telah ditingkatkan dari kinerja maksimal pada bulan Desember 2022 men- jadi kinerja maksimal desainnya.

## Tabel 12 Hasil Optimasi Regenerator 15R-103/104
Trial 1 dengan mencari ΔH Remove yang sesuai ΔH Regen Total suplai air (ton/jam) ΔT suplai air per ΔT %EFF 17925,78 3933,22 40 86,64 58,84% Trial 2 dengan mencari titik optimum antara ΔHRegen vs ΔHtemperature ΔH Regen Total suplai air (ton/jam) ΔT suplai air %EFF 17980 3937,5 37,5 105 58,84%
Setelah  didapatkan  data  hasil  optimasi  ki- nerja regenerator yang maksimum yang da- pat  dilihat  pada  tabel  diatas,  maka  dapat diketahui  perbedaan  nilai  ΔH regenerator dari trial 1  dan trial 2,  yang  dimana  perbedaan ΔH regenerator ini  berguna  untuk  menentukan apakah  optimasi  telah  berhasil  atau  tidak dapat  kita  ketahui  berdasarkan  %  selisi antara trial 1  dan trial 2  tidak  boleh  lebih dari 1%, sehingga dapat dihitung dengan % selisih
𝛥𝐻𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟 𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙 1− 𝛥𝐻𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟 𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙 2
𝛥𝐻𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟 𝑡𝑟𝑖𝑎𝑙 1 x100 = 0,3 %
Setelah  dilakukan  perbandingan  %  selisi antara  ΔH regenerator trial 1  dan trial 2 didapatkan  hasil  yang  tidak  lebih  dari  1%, sehingga dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa  optimasi  yang  telah  dilakukan  telah berhasil.

## 4. SIMPULAN
Dari serangkain proses penelitian diatas de- ngan  melalui  banyak  pengujian  serta  per- hitungan  dan  juga  pengoptimalan  Regene- rator  15R-103/104,  maka  penulis  dapat mengambil beberapa simpulan yaitu sebagai berikut :
• Pada  proses  optimasi  Regenerator  15R 103/104 digunakan batasan berupa kon- disi operasi yang paling maksimum yaitu pada tanggal  30 Desember 2022 selama
satu bulan,dengan  kinerja maksimum se- besar 56,55%
• Dari data hasil kalkulasi perhitungan ki- nerja Regenerator 15R-103/104 didapat- kan beberapa variable yang perlu ditinjau adalah ΔH regen dan ΔH combustion , dari ke dua variable  tersebut  ΔH regen yang  dapat  di- ubah  dikarenakan pada ΔH combustion tidak dapat  diubah  karna  mengacu  pada  coke yang masuk ke dalam regenerator.
• Pada  ΔHregen  ini  sendiri  variabel  yang pa ling  mempengaruhi  adalah  ΔH removed pada catalyst cooler , hal ini dapat dibuk- tikan dengan korelasi dari nilai R2 antara efi siensi Regenerator dengan ΔH removed yaitu  sebesar  0,93  dan  hal  ini  juga  di- perkuat  dengan    teori  yang  mengatakan bahwa penambahan catalyst cooler digu- nakan  untuk  mengontrol  dan  memva- riasiakan  kondisi  operasi  sehingga feed- stock dengan  kualitas  rendah  dapat  me- ningkat.
• Terjadi  peningkatan  kinerja  regenerator 15R-103/104  yang  semula  dari  56,55% menjadi 58,84% hingga mencapai desain maksimum  pada  regenerator,  dengan peningkatan  kinerja  sebesar  2,29%  dari sebelumnya.
• Pada  proses  pengoptimalan  suplai  air yang  telah  dilakukan  dengan  menaikan efisiensi  dari  Regenerator  15R-103/104 serta mengurangi pemasokan steam yang semula 91,38 ton/h menjadi 78,96 ton/h.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  PT Kilang  Pertamina  Internasional  Unit  VI Balongan  area  RCC  Complex    yang  telah memberikan data sekaligus menjadi tempat penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Raseev  Serge,  2003,  “Thermal  and Catalytic Process in Petroleum Refining”, Marcel Dekker, Inc. New York. [2]  Meyers,  Robert  A., “Handbook  of Petroleum  Refining  Processes”,  3rd
Edition,  The  McGraw-Hill  Companies, Inc., USA.
[3] Sadeghbeigi Reza, 2000, “Fluid catalytic cracking  Handbook ”,  2nd  edition,  Gulf
Publishing company, Houston, TX.
[4]  ..................., 1994,  “Fluid  Catalytic Cracking- Hand  Book”,  UOP -  PT. PERTAMINA (Persero) RU VI Balongan.
[5] Treybal Robert E, 1980, “Mass -Transfer Operation”,  3rd  Edition,  McGraw  Hill Book, Co, Singapore.
[6] ............,  1992,  “UOP  RCC  Process Technology  and  Calculation”,  PT. PERTAMINA (Persero) RU VI Balongan.
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2023) Vol. 3 No. 2 https://doi.org/10.53026/IJoEM/2023/3.2/1160