## Simulasi Kontrol Temperatur Berbasis Fuzzy Logic
untuk Tabung Sampel Minyak Bumi pada Metode Direct Subsurface Sampling
1 Irkhos dan 2 Suprijadi
Departemen Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha no. 10, Bandung 40132
1 irkhosazir@gmail.com , 2 supri@fi.itb.ac.id
Received: December 2011, Accepted: June 2012

## Abstrak
Telah dilakukan simulasi kontrol temperatur untuk model tabung pengambilan sampel minyak bumi pada  metode Direct  Subsurface Sampling  menggunakan Fuzzy  Logic  Control (FLC).  Temperatur tabung  sampel  dikontrol  agar  selalu  stabil  pada  temperatur  50 o C.  Simulasi  didesain  menggunakan toolbox  fuzzy  logi c  dan matlab  simulink.  Hasil  simulasi menggunakan  FLC menunjukkan  kestabilan kontrol yang lebih baik bila dibandingkan dengan hasil simulasi kontrol menggunakan metode control PID dan kontrol on/off. Simulasi kontrol menggunakan FLC diperoleh nilai error sebesar 1,153 oC dan settling  time  sebesar  0,5  s.  Simulasi  kontrol  metode  PID  diperoleh  nilai  error  sebesar  3,127 o C dengan settling time 4 s, sedangkan simulasi kontrol on -off diperoleh error sebesar 4,248 o C dengan settling time 4 s.
Kata Kunci: kontrol temperatur, tabung sampel minyak bumi, Simulasi Fuzzy logic Kontrol

## [1] Pendahuluan
Faktor  penting  dalam  industri  minyak  bumi  adalah  proses  analisis  sampel  minyak  bumi. Sampel  minyak  bumi  yang  akan  dianalisis  harus  dapat  merepresentasikan  sifat  fisika  dan sifat kimia seperti ketika sampel masih di bawah permukaan bumi. Ahmed [1] menyatakan bahwa perubahan temperatur sampel berpengaruh terhadap sifat fisika dan sifat kimianya seperti rasio kandungan gas-minyak bumi dan permeabilitas.
Pembentukan  minyak  bumi  memilki  ketergantungan  terhadap  temperatur  bawah permukaan  bumi,  semakin  ke  dalam  semakin  tinggi  temperaturnya.  Hidrokarbon kebanyakan  ditemukan  pada  suhu  moderat,  dari  107 o C  sampai  dengan  177 o C  [5] . Pengambilan  sampel  minyak  bumi  terdiri  dari  tiga  metode  yaitu  metode  pengambilan langsung  di  bawah  perm ukaan  ( Direct  Subsurface  Sampling ),  metode  rekombinasi permukaan  ( Surface  Recombination  Sampling), dan  metode  aliran-terpisah  ( Split-stream Sampling) [4].
Untuk  menjaga  agar  temperatur  sampel  tidak  berubah,  maka  perlu  dirancang  tabung pengambilan sampel  yang dilengkapi  dengan sistem  pengendali temperatur untuk metode pengambilan Direct  Subsurface  Sampling .  Beberapa  penelitian  kontrol  temperatur menggunakan  FLC  telah  dilakukan  pada  berbagai  bidang.  Saade  [5]  telah  melakukan penelitian  untuk  mengontrol  kondisi  termal  dan  kualitas  udara  di  dalam  ruangan  tertutup menggunakan  pendekatan  fuzzy  inference.  Alipoor  dkk.  [6]  melakukan  kontrol  temperatur reaktor  untuk  polimerisasi  menggunakan  metode  ANFIS.  Penelitian  juga  telah  dilakukan untuk  mengontrol  temperatur  sebuah  tabung  menggunakan  FLC  berbasis  mikroprosesor oleh  Hanamane  dkk  [7].  Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  FLC,
secara  umum  menunjukkan  bahwa  sistem  FLC  mampu  menjaga  kestabilan  sistem  yang dikontrol dengan baik.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  simulasi  pengendali  temperatur  tabung  pengambilan sampel  minyak  bumi.  Sistem  kontrol  didesain  menggunakan  simulink  dan fuzzy  logic toolbox kemudian  diimplementasikan  pada  tabung  pengambilan  sampel  untuk  metode pengambilan sampel direct subsurface sampling (Gambar 1).
Gambar 1 Tabung sampling minyak bumi Bacon Bomb Sampler 40Z [4]

## 6 Desain Tabung Sampel
Simulasi  kontrol  temperatur  dilakukan  untuk  model  tabung  sampel  yang  terbuat  dari  pipa tembaga  dengan  ukuran  diameter  1  inci,  panjang  pipa  20  cm  (Gambar  2).  Tabung menggunakan  kawat  nikelin  sebagai  pemanas  yang  dililitkan  pada  tabung  sampel  serta dilengkapi dengan sensor temperatur (IC LM35DZ) dan sensor ketinggian permukaan fluida di dalam tabung (Gambar 2).
Ket. Gambar 2.
1. Mikrokontroler dan power supply
2. Tabung pengambilan sampel
3. Tabung pelindung
4. Sensor Level Fluida
5. Lubang udara
6. Kawat pemanas (nikelin)
7. Sensor temperatur
8. Katup tabung sampel
9. Pintu masuk sampel
Gambar 2 Model tabung pengambilan sampel 5 6 7 8 9 4 3 2 1
Ketika  temperatur  telah  diukur,  maka  nilai  temperatur  tersebut  akan  dijadikan  setpoint pada  sistem  yang  dirancang.  Sistem  FLC  akan  menjaga  agar  temperatur  tabung  sampel tidak berubah ketika tabung diangkat dari dalam sumur hingga dibawa kepermukaan untuk dianalisis.

## 7 Simulasi Sistem FLC dan Analisis
Ide  dasar  dari  FLC adalah  menciptakan  pengontrol  yang  memiliki  kemampuan  yang  baik untuk  mengontrol  tanpa  memperhatikan  persamaan  matematika  yang  rumit  [2].  Secara konseptual,  pengontrol fuzzy cukup  sederhana.  Pengontrol  ini  terdiri  dari  masukan, pengolahan sinyal dan keluaran (Gambar 3)
Gambar 3 Diagram  blok fuzzy logic control
Dalam penelitian ini simulasi kontrol temperatur tabung pengambilan  sampel minyak bumi dibangun  menggunakan  perangkat  lunak toolbox  fuzzy  logic dan  simulink.  Simulasi dilakukan  untuk  metode fuzzy  logic  control (FLC),  metode  kontrol  PID  dan  metode  kontrol on-off. Plant diwakili  oleh  parameter  fungsi  transfer  yang  dihitung  dari  data  eksperimen kontrol  temperatur  tabung  sampel  menggunakan  metode  on-off.  Pada  kontrol  temperatur tabung sampel menggunakan metode fuzzy logic control , optimasi hasil didapatkan dengan melakukan variasi input, output dan aturan fuzzy hingga  diperoleh konfigurasi yang terbaik (Tabel  1-6).  Pada  kontrol  PID,  tahap  awal  digunakan  metode automatic  tuning  parameter , kemudian dilakukan evaluasi parameter secara manual hingga didapatkan parameter  yang optimal.
Metode kontrol menggunakan fuzzy logic dilakukan dengan tahapan  yang pertama adalah mendefinisikan variabel input, output dan menentukan konfigurasi aturan fuzzy , kemudian tahapan  berikutnya  adalah  mendesain  blok  FLC,  blok  kontrol  PID  dan  blok  kontrol  on -off menggunakan simulink dan fuzzy logic toolbox pada matlab (Gambar 5).
Variabel input sistem FLC berupa error (E) dan perubahan error (DE). Error = SP-Tr,  DE = E r - E r-1. SP adalah setpoint, T r adalah temperatur yang terukur, E r adalah error sekarang dan E r-1 adalah error sebelumnya. Simulasi dilakukan dengan setpoint temperatur 50 o C.
Nilai fungsi keanggotaan variabel input dan output serta konfigurasi aturan pada penelitian ini  mengacu  pada  pengamatan  respon  sistem  kontrol  konvesional  (on/off)  yang sebelumnya  telah  dilakukan.  Pada  Gambar  4  ditunjukkan  konfigurasi input  output yang menghasilkan kontrol terbaik (konfigurasi ketiga).
Gambar 4 Fungsi keanggotaan a input error (E) b input perubahan error (De) dan c output
Tabel 1 Aturan fuzzy konfigurasi pertama (12 aturan) Error DE NB NS Z PS PB NB MOD H NS MED MOD Z MED MOD H PS MOD H PB MED MOD VH
Tabel 2 Selang nilai variabel input dan output konfigurasi pertama Input Output Error D_Error Temp -5 sd 5 -3 sd 3 30 sd 70 Tabel 3 Aturan fuzzy konfigurasi kedua (25 aturan) Error DE NB NS Z PS PB NB L L L MOD H NS L MED MED MOD VH Z L MED MOD H VH PS L MOD H VH VH PB MED MOD VH VH VH
Tabel 4 Selang nilai variabel input dan output konfigurasi kedua Input Output Error D_Error Temp -21 sd 21 -21 sd 21 30 sd 70
Tabel 5 Aturan fuzzy konfigurasi ketiga (9 aturan) Error DE N Mod P N L M M Mod L M H P L L H
Tabel 6 Selang nilai variabel input dan output konfigurasi ketiga Input Output Error D_Error Temp -21 sd 21 -21 sd 21 30 sd 70 Tabel 7 Definisi Linguistic Linguistic Definisi NB Negative Big NS Negative Small Z Zero PS Positive Small PB Positive Big L Low MED Medium MOD Moderate H High VH Very High
Gambar 5 Skema blok kontrol fuzzy , kontrol PID dan kontrol On-Off
Simulasi  FLC  dilakukan  dengan  tiga  konfigurasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Konfigurasi  yang pertama, input error dan input D_error menggunakan 5 variabel yaitu NB ( negative  Big ),  N S  ( Negative  Small ),  Z  ( Zero ),  PS  ( Positive  Small )  dan  PB  ( Positive  Big ) sedangkan output temp  menggunakan  tiga  variabel  yaitu  Med  ( Medium ),  Mod  ( Moderate ) dan H ( High ) seperti  yang ditunjukkan dalam tabel 1.  Pada konfigurasi pertama  digunakan 12  aturan  (tabel  2).  Hasil  simulasi  konfigurasi  pertama  berwarna  biru  (Gambar  6) memperlihatkan bahwa error cenderung bernilai positif (di bawah setpoint ).
Konfigurasi yang kedua, input error dan D_ error masing-masing menggunakan lima variabel seperti  konfigurasi  yang  pertama,  namun output temp  menggunakan  lima  variabel  yaitu  L ( Low ), MED ( Medium ), MOD ( Moderate ), H ( High ) dan VH ( Very High ). Pada konfigurasi yang kedua  digunakan  25  aturan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4.  Simulasi FLC  konfigurasi  fuzzy  yang  kedua  (Tabel  3  dan  Tabel  4)  nilai error cenderung  lebih  kecil dibandingkan  dengan  hasil  simulasi  FLC  konfigurasi  pertama  (warna  merah),  error cenderung bernilai negatif (di atas setpoint ).
Ketidakstabilan sistem hasil simulasi menggunakan FLC  dapat dipengaruhi oleh pemilihan konfigurasi input, output dan aturan yang digunakan. Semakin  baik pemahaman terhadap plant yang  akan  dikontrol  dan  ketepatan  dalam  pemilihan  konfigurasi  fuzzy  akan menghasilkan output kontrol yang lebih baik.
Konfigurasi  yang  ketiga  digunakan  tiga  variabel  untuk  masing-masing  input  dan  output. Variabel  input  error  dan  D_error  terdiri  dari  N  ( negative ),  Mod  ( Moderate )  dan  P  ( Positive ) sedangkan  variabel output temp  terdiri  dari  L  ( Low ),  Mod  ( Moderate )  dan  H  ( High )  serta menggunakan  sembilan  aturan  seperti  yang  ditunjjukan  dalam  Tabel  5  dan  Tabel  6.  Hasil simulasi  menggunakan  konfigurasi  yang  ketiga  menunjukkan  respon  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  konfigurasi  pertama  dan  kedua.  Nilai  parameter settling  time,  rise time,  delay  time relatif  sama  namun  hasil  simulasi  menggunakan  konfigurasi  ketiga  lebih stabil.  Hasil  simulasi konfigurasi pertama mulai terjadi error sekitar detik ke 2.  Sedangkan menggunakan konfigurasi kedua, nilai error terjadi sekitar  detik ke 9. Hasil yang lebih baik diperoleh  menggunakan  konfigurasi  yang  ketiga  yang  memperlihatkan  kestabilannya menjaga output temperatur pada nilai setpoint . Nilai error untuk masing-masing konfigurasi FLC dapat dilihat pada Tabel 8.
Gambar 6 Output fuzzy logic control konfigurasi pertama (garis merah), konfigurasi kedua (garis biru) dan konfigurasi ketiga (garis hijau)
Tabel 8 Nilai error pada tiga konfigurasi FLC Konfigurasi FLC Error ( o C) 1 1,649 2 1,232 3 1,53
Pada Gambar 7 dapat dilihat simulasi kontrol temperatur menggunakan tiga metode kontrol yang  berbeda  yakni  metode  kontrol  on-off  (grafik  warna  biru),  metode  kontrol  PID  (grafik warna merah) dan  yang terakhir menggunakan metode FLC (grafik warna hijau). Parameter kontrol  PID  terdiri  dari  P  =  0,4,  I  =  1,5  dan  D  =  0,1.  Pada  simulasi  menggunakan  metode kontrol on-off terjadi overshoot yang cukup besar hingga mencapai 74 o C, sedangkan pada metode PID dan FLC tidak terjadi overshoot yang signifikan. Nilai settling  time untuk metode on-off  dan  PID  relatif  sama  yakni  sebesar  4  s  sedangkan  menggunakan  FLC settling  time lebih  kecil  yakni  sebesar  0,5  s.  Jika  dibandingkan  hasil  simulasi  ketiga  metode  kontrol tersebut terlihat bahwa metode FLC ( Fuzzy Logic Control ) menunjukkan respon kontrol yang lebih baik. Nilai error untuk masing-masing metode kontrol dapat dilihat pada Tabel 9.
Konfigurasi FLC 1 Konfigurasi FLC 2 Konfigurasi FLC 3 FLC 1 FLC 2 FLC 3
Gambar 7 Output fuzzy logic control (garis hijau), output pid (garis merah) dan output on- off (garis biru)
Tabel 9 Nilai error pada metode On-Off, PID dan FLC Metode Error ( o C) On-off 4,248 PID 3,127 Fuzzy 1,153

## 8 Kesimpulan
Simulasi  menggunakan  FLC  untuk  mengontrol  temperatur  tabung  sampel  minyak  bumi metode direct  subsurface  sampling dilakukan  untuk  tiga  konfigurasi  sistem fuzzy .  Hasil control  yang optimal diperoleh pada simulasi kontrol temperatur menggunakan konfigurasi yang ketiga dengan nilai error sebesar 1,153 o C dan settling time sebesar 0,5 s.
Optimasi  hasil  kontrol  menggunakan  FLC  diperoleh  dengan  melakukan  pemilihan konfigurasi input,  output dan  aturan  yang  terbaik  serta  pemahaman  plant  yang  akan dikontrol.
Hasil  simulasi  menggunakan  sistem Fuzzy  Logic  Control (FLC)  lebih  handal  bila dibandingkan dengan sistem kontrol PID dan kontrol on/off. Simulasi kontrol menggunakan FLC diperoleh nilai error sebesar 1,153 o C dan settling time sebesar 0,5 s. Simulasi kontrol metode  PID  diperoleh  nilai error sebesar  3,127 o C  dengan settling  time 4  s,  sedangkan simulasi kontrol on-off diperoleh error sebesar 4,248 o C dengan settling time 4 s.
On-off PID Fuzzy on-off PID FLC

## 9 Daftar Pustaka
[1] Ahmed  G.  &  Emad  A  H.,  Relative  Permeability  Curves  for  High  Pressure,  High Temperatur  Reservoir  Conditions,  Petroleum  and  Natural  Gas  Engineering. www.ksu.edu.sa/agawish.
[2] Jantzen J., Foundations of Fuzzy Kontrol  Technical University of Denmark, 2007
[3] Jahn F., Hydrocarbon Exploration and Production ., TRAC International ltd, 2003
[4] Pashin.  J.  C.,  Reservoir  Pressure  and  Temperatur  in  the  Black  Warrior  Basin: Implications for Carbon Sequestration and  Enhanced Coalbed Methane  Recovery,  Geol Survey, Alabama, 2002.
[5] Saade  Jean  J.  &  Ali  H.  Ramadan.,  Kontrol  of  Thermal-Visual  Comfort  and  Air  Quality  in Indoor  Environments  Through  a  Fuzzy  Inference-Based  Approach,  International  Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 2 (2), pp. 213-221, 2008.
[6] Alipoor M, Zeinali M, & Yazdi H. S., Fuzzy Temperatur  Kontrol in a Batch  Polymerization Reactor Using ANFIS Method, International Journal of Engineering and Technology, 1(1), pp. 7-12, 2009.
[7] Hanamane,  dkk.,  Implementation  of  Fuzzy  Temperature  Control  Using  Microprocessor , Journal of Scientific & Industrial Research, vol 65, pp. 142-147, 2006.