Pengujian Rancangan Simulator Resistansi Termal dan Rugi-rugi Kalor pada Sistem Aliran Fluida dalam Pipa Tersekat dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dan Least-squares Estimation (LSE)
Testing of Thermal Resistance and Heat Loss Simulator Design of the Fluid Flow in insulated pipe using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and Least-squares Estimation (LSE) Method
1 Rahmat Romadhon *) , 2 Mohammad Kemal Agusta dan 3 Amirul Ihsan
1 Kelompok Keahlian Rekayasa Kinerja Lingkungan Binaan, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
2 Kelompok Keahlian Teknologi Nano dan Kuantum, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
3 Program Studi Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
*) corresponding email: rromadhon@itb.ac.id

## Abstrak
Data resistansi termal sangat diperlukan untuk merancang sistem sekatan (insulasi) untuk pencegahan rugi-rugi kalor pada sistem aliran fluida melalui pipa. Metode penguiian untuk mendapatkan data sifat resistansi termal dari sekatan ( insulator ) jenis  bahan  sekatan  berskala  nano  masih  belum  disepakati,  begitu  juga  dengan  penjelasan  fenomena  fisis  dalam mekanisme  menghambat  aliran  kalor.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  rancangan  simulator  pengujian  sifat resistansi termal sekatan dan rugi-rugi kalor melalui pipa sebagai metode pengujian alternatif untuk berbagai jenis bahan sekatan.  Udara  panas  dialirkan  melalui  pipa  yang  dilengkapi  dengan  sistem  pengukuran  dan  pengolahan  data  untuk mendapatkan data distribusi suhu aliran fluida dalam pipa dan suhu permukaan di sepanjang pipa. Sifat resistansi termal dan  rugi-rugi  kalor  merupakan parameter  bahan sekatan  yang  diuji.  Model  matematik  diselesaikan  secara  numerik  dan divalidasi dengan perangkat lunak COMSOL Multiphysics. Pada rancangan simulator, kedua sifat diestimasi menggunakan metode ANFIS dan LSE. Metode estimasi ANFIS menunjukkan kinerja estimasi terbaik, baik untuk resistansi termal maupun rugi-rugi kalor. Metode estimasi ANFIS untuk resistansi termal memberikan nilai galat sebesar 0,163 m 2 K/W, sedangkan untuk rugi-rugi kalor memberikan nilai galat sebesar 12,64 W/m. Metode estimasi ANFIS yang telah dikembangkan memiliki ketahanan yang cukup baik terhadap kesalahan dalam simulasi data pengukuran.
Kata Kunci:  Simulator, Insulator Skala Nano, Resistansi Termal, Rugi-rugi Kalor, ANFIS, LSE.

## Abstract
Thermal resistance is essential for designing insulation systems to prevent heat losses in fluid flow through pipes. The testing method for obtaining data on the thermal resistance of nanoscale insulators is still not agreed upon, as is the explanation of the physical phenomena in the mechanism of inhibiting heat flow. This research aimed to design a simulator for testing the thermal resistance of insulators and heat losses through pipes as an alternative testing method for various insulation materials. Hot air flows through a pipe equipped with a measurement and data processing system to obtain the temperature distribution of the fluid flow in the pipe and the pipe surface temperature along the pipe. Thermal resistance and heat loss are the parameters of the insulation material. The mathematical model was solved numerically and validated with COMSOL Multiphysics software. In designing the simulator, both properties are estimated using the ANFIS and LSE methods. The ANFIS method yields the best estimation for thermal resistance and heat losses. The ANFIS estimation for thermal resistance yields an error of 0.163 m2K/W, and for heat losses yields an error value of 12.64 W/m. The developed ANFIS estimation method is highly resilient to errors in the measurement data.
Keywords:  Simulator, Nano Insulation Materials, Thermal Resistance, Heat Loss, ANFIS, LSE.
Makalah diterima 13 Februari 2024 – makalah direvisi 6 April 2024 – disetujui 21 April 2024
Karya ini adalah naskah akses terbuka dengan lisensi CC BY-SA .

## Pendahuluan
Sistem pemipaan baik dalam industri proses ( piping ) atau pada sistem transpor pada industri migas ( pipeline ) merupakan aset yang sangat penting. Fungsi sistem pemipaan ini untuk mengalirkan fluida yang merupakan bagian  utama  dari kedua  jenis industri tersebut. Dalam banyak aplikasi,  fluida  yang  mengalir memiliki suhu tinggi dan perlu tetap dipertahankan, baik untuk mempertahankan parameter atau sifat-sifat termodinamika fluida yang diperlukan dalam proses maupun untuk mencegah pembekuan dan memastikan fluida tetap dapat mengalir  ( flow  assurance ) [1] , [2] .  Saat  terjadi  perbedaan  suhu  antara  permukaan  pipa  dengan  lingkungan sekitar  maka  terjadi  pelepasan  kalor  yang  kemudian  menjadi  rugi-rugi  kalor  ( heat  loss ).  Semakin  besar perbedaan  suhunya  maka  semakin  besar rugi-rugi kalor yang terjadi dan  menyebabkan  suhu  fluida  menjadi turun [3] .
Dalam sistem pemipaan untuk transportasi fluida, misalnya minyak dan gas, cara efektif yang digunakan untuk mempertahankan suhu fluida yang mengalir adalah kombinasi dari sistem aktif (pemanas) dan sistem pasif (sekatan) [4] ,  di  mana  penentuan  ketebalan  sekatan  memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar  terhadap pengurangan rugi-rugi kalor [5] . Berbagai jenis sekatan digunakan untuk mencegah rugi-rugi kalor baik dari jenis konvensional  maupun  jenis  yang  lebih  maju  ( advance )  yang  memanfaatkan  fenomena  fisis  dalam  skala nanometer sehingga aplikasinya berupa lapisan tipis (jenis coating ). Studi perbandingan berbagai jenis sekatan tersebut dengan  metode  perhitungan  kinerja  menunjukkan  bahwa  sekatan  jenis coating menunjukkan  hasil rugi-rugi kalor yang paling kecil [6] .
Sifat termal yang penting dari sekatan berkaitan dengan kinerja untuk menahan rugi-rugi kalor adalah resistansi termal (sebagai kebalikan dari sifat konduktivitas termal). Sifat-sifat ini diperoleh melalui pengujian sifat-sifat termal yang sudah baku. Namun, untuk sekatan jenis coating metode pengujian baku belum disepakati, begitu juga  dengan  penjelasan  fenomena  fisis dalam menghambat aliran  kalor [7] .  Bahan-bahan  sekatan  berskala nano atau Nano Insulation Materials (NIM) merupakan bahan homogen yang memiliki kualitas  sekatan yang sangat tinggi sebagai efek dari struktur nanopori yang terbuka dan terutup. Dengan mengecilkan ukuran pori hingga ukuran pori maksimum lebih kecil dari mean free path udara maka sifat konduktivitas termal gas dapat diturunkan secara drastis [8] .
Mekanisme  dalam  menghambat  aliran  kalor  dalam  nanopori  melibatkan  fenomena  transfer  kalor  secara konduktif (material padat dan gas), radiatif, konvektif dan efek perpaduan ( coupling effect ) sehingga sifat termal tidak dapat diwakili oleh konduktivitas termal bahan padat saja. Efek dari sifat sekatan i termal akan berkorelasi langsung dengan laju transfer kalor atau rugi-rugi kalor. Rugi-rugi kalor pada pipa yang dilapisi sekatan akan dapat  terlihat  pengaruhnya  terhadap  penurunan  suhu  disepanjang  pipa  digunakan  untuk  menentukan  sifat termal dari bahan sekatan tersebut. Metode pembelajaran mesin ( machine learning ) dapat digunakan untuk membantu meng-estimasi sifat termal dan performansi bahan bahan insulator dalam menghambat aliran kalor [9] .
Untuk melakukan pengamatan ini maka dirancang sebuah simulator pengujian rugi-rugi kalor pada pipa untuk skala  laboratorium  sebagai  sarana  pembuktian  pengaruh  dari  penggunaan  berbagai  jenis  bahan  sekatan. Perancangan  perangkat  simulator  melalui  kajian  analitik  untuk  mendapatkan  model  matematik  namun penyelesaiannya dilakukan secara numerik. Simulator akan dilengkapi dengan sistem pengukuran yang datanya digunakan meng-estimasi nilai resistansi termal sekatan dan rugi-rugi kalor dari aliran fluida melalui pipa. Hasil penyelesaian  model  matematik  serta  hasil  pengukuran  dan  pengolahan  data  ditampilkan  pada  tampilan dashboard simulator resistansi termal dan rugi-rugi kalor.
Kedua cakupan dalam rancangan simulator tersebut perlu diuji terlebih dahulu. Paper ini melaporkan metode dan  hasil  pengujian  rancangan  simulator  yang  mencakup  pengujian  kajian  analitik  dan  rancangan  sistem pengukuran.  Pengujian  analitik  divalidasi  dengan  simulasi  pada  perangkat  lunak  COMSOL  5.2  sedangkan pengujian sistem pengukuran menggunakan metode ANFIS dan LSE.

## Metodologi
Simulator rugi-rugi kalor dari aliran fluida pada pipa dikembangkan untuk menyajikan hasil penyelesaian model matematik secara numerik dan hasil estimasi nilai resistansi termal sekatan berdasarkan data pengukuran dari percobaan yang dilakukan pada berbagai kasus yang diujikan. Bagian ini menjelaskan metode yang digunakan dalam  perancangan  simulator  tersebut  mencakup  pengembangan  program  simulasi  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  model  matematik  dari  sistem  transfer  kalor  dan  perancangan  perangkat  simulator  skala laboratorium yang dilengkapi dengan sistem pengukuran dan sistem kontrol.

## 1 Pengembangan Program Simulasi
Model  matematik  yang  disusun  mencakup  semua  mekanisme  transfer  kalor  yang  mungkin  terjadi  di  setiap komponen  lapisan  pemipaan  serta  aliran  fluida  di  dalam  dan  di  luar  pipa.  Program  simulasi  dikembangkan untuk menyelesaikan model matematik tersebut agar mampu menghasilkan data distribusi suhu aliran fluida di dalam pipa dan suhu permukaan pipa di sepanjang pipa. Fluida panas mengalir di dalam pipa kalor merambat melalui pipa menyebabkan adanya rugi-rugi kalor. Efeknya adalah penurunan suhu fluida. Besarnya kalor yang hilang  melalui  pipa  sama  dengan  energi  yang  dilepaskan  oleh  fluida  sehingga  suhu  nya  turun.  Begitu  juga dengan total transfer kalor yang melalui seluruh lapisan pipa akan sama dengan besarnya kalor yang dilepaskan dari permukaan luar pipa ke lingkungan sekitarnya. Pemeriksaan validasi dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi melalui perangkat lunak COMSOL 5.2, di mana simulasi ini menghasilkan dimensi dan spesifikasi teknis dari komponen dan peralatan dengan mempertimbangkan terjadinya penurunan suhu pada aliran fluida yang cukup signifikan untuk dapat diamati.
Agar  program  dapat  menghasilkan  data  tersebut,  dibutuhkan  parameter-parameter  masukan  yaitu  ukuran nominal pipa, suhu udara rata-rata pada masukan pipa sampel dan lingkungan, ketebalan sekatan, laju aliran volumetrik,  dan  kecepatan  angin  (aliran  eksternal).  Material  pipa  dan  sekatan  juga  termasuk  ke  dalam parameter yang digunakan dalam simulasi. Pada  Gambar 1 dapat dilihat diagram alir simulasi transfer kalor pada aliran udara. Perhitungan secara umum dapat dibagi menjadi dua tahap yaitu perhitungan distribusi suhu pada potongan penampang dan di sepanjang pipa.

## Mulai
Tetapkan nilai sembarang untuk suhu permukaan pipa-insulator
Hitung resistansi termal (R Total ) dan rugi-rugi kalor
(Q Total ) Suhu permukaan pipa-insulator
Hitung suhu fluida rata- rata untuk titik kisi berikutnya Selesai Distribusi suhu fluida rata-rata di sepanjang pipa Data Simulasi Parameter Input Iterasi sampai titik kisi terakhir? Tidak Ya
Gambar 1. Diagram alir simulasi transfer kalor pada aliran udara
Nilai resistansi kalor mencakup konveksi pada aliran internal, konduksi pada pipa dan sekatan serta konveksi dan radiasi pada aliran eksternal. Koefisien transfer kalor konveksi diperoleh dari Bilangan Nusselt yang masing- masing dihitung dengan korelasi Gnielinski, Churcill – Bernstein dan Churcill – Chu [10] . Penyelesaian model melalui diskretisasi untuk distribusi suhu di sepanjang pipa dapat dilihat pada Gambar 2.
T s.2 (1) T s.2 (2) T s.2 (n- 1) T m (0 ) T m (1) T m (2)
T m (n- 1) T m (n) T s.1 (1) T s.1 (2) T s.1 (n- 1) T s.1 (0 ) T s.2 (0 ) T s.1 (n) T s.2 (n) T ∞ T ∞
T ∞
T ∞ T ∞ Konduksi pada Pipa Konveksi Paksa Aliran Int ernal Konveksi Paksa Aliran Eksternal Konveksi Alami Radiasi
Gambar 2. Skema diskritisasi suhu di sepanjang pipa
Laju transfer kalor ( Q ) ditentukan dengan menggunakan persamaan (1) apabila nilai suhu udara rata-rata pada masukan pipa ( T m ) dan suhu lingkungan ( T ∞ ) diketahui.
Dengan  mengetahui  besar laju  perpindahan  kalor maka nilai suhu  permukaan  luar 𝑇 𝑠.2 dan  dalam 𝑇 𝑠.1 pipa dapat  ditentukan.  Perhitungan  suhu  permukaan  dalam  pipa  melibatkan  perpindahan  kalor  konveksi  paksa akibat aliran internal dan nilainya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 2.
Dengan metode yang serupa, suhu permukaan luar pipa dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan 3. Perhitungan  suhu  permukaan  luar  melibatkan  perpindahan  kalor  secara  konduksi.  Persamaan  ini  juga digunakan untuk menghitung suhu permukaan sekatan apabila penggunaan sekatan pada simulasi dilakukan. Apabila  pada  simulasi  digunakan  sekatan  maka  konveksi  dan  radiasi  pada  permukaan  terluar  terjadi  pada permukaan  sekatan  sehingga  nilai  suhu  permukaan  yang  digunakan  adalah  suhu  permukaan  sekatan. Perhitungan dilanjutkan dengan penentuan distribusi suhu udara di sepanjang pipa perangkat uji.
( Q Total (0) ⋮
Q Total (i) ) = ( (T m (0) − T ∞ ) R Total (0) ⁄ ⋮ (T m (i) − T ∞ ) R Total (i) ⁄ ) (1) ( T s.1 (0) ⋮ T s.1 (i) ) = ( T m (0) ⋮ T m (i) ) − ( Q Total (0) R konv (0) ⁄ ⋮ Q Total (i) R konv (i) ⁄ ) (2) ( T s.2 (0) ⋮ T s.2 (i) ) = ( T s.1 (0) ⋮ T s.1 (i) ) − ( Q Total (0) R kond (0) ⁄ ⋮ Q Total (i) R kond (i) ⁄ ) (3)

## 2 Pengembangan Metode Estimasi
Metode estimasi dikembangkan untuk memperkirakan nilai resistansi termal dan rugi-rugi kalor berdasarkan data-data pengukuran. Resistansi termal yang diperkirakan merupakan nilai keseluruhan dari resistansi termal konduksi  pada  material  insulator,  serta  konveksi  dan  radiasi  pada  permukaan  sekatan.  Hal  ini  dilakukan mengingat masih ambigunya mekanisme sekatan termal pada skala mikroskopis. Terdapat sumber referensi yang menyatakan nilai konduktivitas termalnya berada disekitar 0,001 – 0,003 W/m.K sedangkan dari paper lainnya menyatakan nilai konduktivitas termal yang lebih tinggi, yaitu di sekitar 0,01-0,14 W/m.K [11] . Metode pengujian  sifat  sekatan  pada  skala  ini  masih  menjadi  perdebatan,  apakah  pengujian  mengukur  sifat konduktivitas termal bahan padat saja atau juga melibatkan fenomena transfer kalor lainnya. Apabila metode estimasi yang dikembangkan memiliki kemampuan estimasi yang baik, metode tersebut dapat diintegrasikan dengan  program  akuisisi  data  sehingga  nilai  resistansi  termal  sekatan  dan  rugi-rugi  kalor  dapat  Langsung terukur. Upaya ini juga meningkatkan efisiensi waktu yang diperlukan untuk pengolahan data. Adapun metode estimasi  yang  akan  dikembangkan  adalah  metode  estimasi  menggunakan Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System (ANFIS) dan Least-square Estimation (LSE).
ANFIS merupakan salah satu teknologi pembelajaran mesin yang merupakan kombinasi dari sistem inferensi fuzzy dan jaringan syaraf tiruan (JST). Sistem inferensi fuzzy yang digunakan merupakan model sistem inferensi Takagi-Sugeno-Kang (TSK) orde nol. Model TSK memiliki keunggulan komputasi karena struktur yang sederhana [REF]. Struktur ANFIS pada umumnya terdiri dari lima lapisan dengan fungsi yang berbeda-beda, sebagaimana yang dapat dilihat pada Gambar 3.
y Σ w 1 f 1 w n f n Σ Σ w 1 w n A 1 A n x 1 B 1 B n x 2 f 1 f n Π Π w 1 w n Lapisan 1 Lapisan 5
Lapisan 2 Lapisan 3 Lapisan 4 Simpul Adaptif
Simpul Tetap
Gambar 3. Diagram Struktur ANFIS dengan model sistem inferensi fuzzy TSK
Terdapat  dua  macam  simpul  pada  struktur  ANFIS  yang  simpul  adaptif  dan  simpul  tetap.  Simpul  adaptif merupakan  simpul-simpul  yang  mempunyai  parameter  yang  nilainya  dapat  berubah  selama  proses pembelajaran.  Terdapat  dua  lapisan  yang  mengandung  simpul  adaptif  yaitu  lapisan  pertama  dan  lapisan keempat.  Lapisan  pertama  terdiri  dari  fungsi-fungsi  keanggotaan  dan  parameter-parameter  yang  mengatur bentuk dari fungsi keanggotaan disebut sebagai parameter premis. Fungsi keanggotaan yang digunakan dalam pengembangan  adalah  fungsi  Gaussian,  yaitu  sebanyak  64  fungsi  untuk  masing-masing  masukan.  Adapun lapisan  keempat  terdiri  dari  fungsi  polinomial  orde  nol,  atau  berupa  konstanta,  mengingat  model  yang digunakan  dalam  pengembangan  adalah  TSK  orde  nol [12] .  Koefisien  polinomial  disebut  juga  sebagai parameter  konsekuen.  Pengembangan  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan dengan memanfaatkan pustaka TensorFlow.
Proses pembelajaran ANFIS dilakukan melalui dua tahap yaitu forward pass dan back propagation . Pada saat forward pass dilakukan optimasi nilai parameter konsekuen, sedangkan pada saat back propagation dilakukan optimasi  nilai  parameter  premis.  Pembelajaran  bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai  galat  minimal  antara keluaran model dan keluaran yang diinginkan. Fungsi yang digunakan untuk merumuskan galat atau disebut juga loss function adalah fungsi Huber, sebagaimana yang dirumuskan pada persamaan 4. Adapun algoritma optimasi yang digunakan adalah algoritma optimasi Adaptive Moment Estimation Algorithm (ADAM). Baik fungsi Huber dan algoritma optimasi ADAM telah disediakan dalam pustaka TensorFlow.
𝐿 𝛿 (𝛿, 𝑓(𝑥)) = { 0.5 ∙ (𝑦 − 𝑓(𝑥)) 2 ,
jika |(𝑦 − 𝑓(𝑥))| ≤ 𝛿
𝛿|(𝑦 − 𝑓(𝑥))| − 0.5𝛿 2 , lainnya (4)
Mulai Lakukan simulasi dengan berbagai kombinasi masukan Selesai Parameter-parameter yang berpotensi menjadi masukan ANFIS Seleksi parameter yang akan digunakan sebagai masukan ANFIS Performa model ANFIS sesuai yang diinginkan? Pelatihan model ANFIS menggunakan data latihan yang telah disusun Ya Tidak Himpunan data latihan ternormalisasi berupa pasangan parameter masukan dan keluaran Model ANFIS dengan parameter premis dan konsekuen terlatih Pengembangan program pemodelan ANFIS Mulai Tetapkan nilai estimasi aw al untuk resistansi termal akibat insulator (R Ins ) Simulasi menggunakan nilai estimasi resistansi termal Selesai Distribusi suhu fluida rata-rata dan permukaan pipa Optimasi nilai estimasi resistansi termal Nilai estimasi resistansi termal dan rugi-rugi kalor Data pengukuran suhu fluida dan permukaan pipa Galat minimal? Ya Tidak (a) Metode ANFIS (b) Metode LSE
Gambar 4. Diagram alir pengembangan metode estimasi
Pada Gambar 4(a) dapat dilihat diagram alir keseluruhan untuk pengembangan metode estimasi ANFIS. Tujuan dari pengembangan ANFIS adalah untuk melatih metode ANFIS sedemikian rupa sehingga estimasi memberikan nilai keluaran sesuai dengan nilai yang diinginkan. Maka dari itu, diperlukan himpunan data yang terdiri dari pasangan  parameter  masukan  dan  keluaran  sebagai  data  latihan.  Data  tersebut  dapat  diperoleh  dengan melakukan program simulasi yang juga dikembangkan dalam penelitian ini.
Agar  data  latihan  dapat  mencakup  berbagai  kondisi  pengukuran,  simulasi  dilakukan  dengan  menggunakan berbagai  kombinasi  parameter  masukan.  Adapun  parameter  masukan  yang  divariasikan  beserta  rentang nilainya adalah suhu aliran udara pada masukan pipa sampel, suhu lingkungan, laju aliran volumetrik udara dalam pipa, dan resistansi termal sekatan, sebagaimana yang dapat dilihat pada Tabel 1. Material dan ukuran pipa  yang  digunakan  pada  simulasi  adalah  konstan  yaitu  pipa carbon  steel dengan  panjang  tiga  meter  dan ukuran schedule 40 dan ukuran nominal 3”. Kecepatan angin atau aliran udara eksternal juga dianggap konstan sebesar 1 m/s.
Tabel 1 . Variasi parameter masukan yang digunakan untuk membuat dataset Parameter Masukan Simulasi Rentang Nilai Satuan Parameter Jumlah Variasi Nilai Panjang Pipa [1, 3] Meter 3 Suhu Fluida (Inlet) [50, 250] °C 21 Suhu Udara [15, 30] °C 21 Laju Aliran Volumetrik Fluida  [25, 750] CFM 21 Resistansi Termal Insulator [1, 50] K·W -1 21 Jumlah Kombinasi Parameter Masukan Simulasi: 583.443
Jumlah kombinasi parameter masukan simulasi diperoleh sebanyak 583.443 pasangan data, dengan masing- masing  pasang  terdiri  dari  kombinasi  nilai  parameter  masukan  dan  satu  nilai  keluaran.  Seluruh  data dinormalisasi  berdasarkan  nilai  terbesar  dan  terkecil  dari  masing-masing  parameter.  Data  kemudian  dibagi menjadi sebelas himpunan data dengan ukuran yang hampir sama, dengan rincian masing-masing data latih dan data validasi sebanyak lima himpunan, dan satu himpunan lainnya digunakan sebagai data uji.
Pada Gambar 4(b) dapat dilihat diagram alir optimasi resistansi termal yang dihasilkan oleh  sekatan beserta rugi-rugi kalor yang terjadi. Estimasi dilakukan dengan menjadikan nilai resistansi termal yang dihasilkan oleh sekatan sebagai masukan untuk program simulasi dan menghasilkan hasil simulasi berupa data suhu udara rata-rata dan permukaan pipa. Hasil tersebut kemudian dibandingkan dengan data pengukuran. Nilai estimasi awal resistansi termal yang dipilih adalah hasil estimasi ANFIS atau dapat dipilih nilai sembarang. Nilai tersebut kemudian dioptimasi dengan menggunakan metode LSE hingga dicapai nilai galat minimal antara hasil simulasi dan data pengukuran.

## 3 Perancangan Perangkat Uji
Mixing Device 2D D 0 .45D Flow Straightener D 0 .5D D 5- 5.25D Flow Straightener Gambar 5. Ilustrasi segmen pengkondisi dan pengukuran laju aliran
Gambar 5 menunjukkan  perangkat  uji memiliki bentuk berupa  pipa  horizontal yang tersusun  atas beberapa segmen yaitu segmen pengondisi dan pengukuran aliran, segmen pemanas, dan segmen sampel. Pipa yang digunakan  adalah  pipa carbon  steel dengan  ukuran schedule 40  dan  ukuran  nominal  3”  sehingga  memiliki diameter luar dan dalam berturut- turut sebesar 3,5” dan 3,068”. Udara dialirkan dengan menggunakan blower tiga fasa yang kecepatan putarnya dapat diatur dengan sebuah Variable Frequency Drive (VFD).
Perancangan  pengondisi  aliran  dilakukan  dengan  mengikuti  standar  yang  tersusun  dalam  ASHRAE  41.2. Panjang straightener yang  dispesifikasikan  pada  ASHRAE  41.2  adalah  sebesar  0,45D  dengan D adalah diameter dalam pipa. Adapun standar jarak antara mixer dan straightener tidak dijelaskan secara spesifik. Pada perangkat uji ini, laju aliran udara diukur melalui pengukuran tekanan diferensial yang dihasilkan oleh orifice . Bidang hilir dari straightener harus berada dalam rentang jarak 5 hingga 5,25 kali diameter pipa dari bidang hulu alat ukur aliran, yang pada penelitian ini adalah orifice [13] .
• Mikrokont roler: Arduino NANO
• Pengondisi sinyal: Rangkaian Filter - Amplifier -  Buffer. Akuisisi Data Komunikasi Serial Indikator Beda Tekanan DP Transduc er CD74HC4067 Multiplexer Analog 16- Channel . . . . . . Pemanas Elektrik Daya 2kW Pengukuran Suhu
Gambar 6. Rancangan sistem akusisi data perangkat uji
Ilustrasi rancangan segmen  pengondisi dan pengukuran laju aliran dapat dilihat  pada Gambar 5. Udara lalu dilewatkan melalui pemanas elektrik sebelum akhirnya masuk ke segmen pipa sampel yang memiliki panjang tiga meter dan merupakan lokasi dilakukannya pengukuran suhu. Rancangan sistem akusisi data pengukuran dari perangkat uji ditunjukkan pada Gambar 6.

## Hasil dan Pembahasan

## 1 Validasi Program Simulasi
Evaluasi program simulasi dilakukan dengan menggunakan rancangan sistem berbentuk pipa silinder horizontal dengan  panjang,  ukuran  serta  material  pipa  yang  digunakan  yang  sesuai  dengan  spesifikasi  segmen  pipa perangkat uji, yang akan dilapisi dengan sampel sekatan termal. Adapun data yang digunakan sebagai referensi adalah  data  suhu  aliran  udara  dan  permukaan  pipa,  serta  tekanan  udara  dalam  pipa,  yang  diperoleh  dari perangkat  lunak  COMSOL.  Parameter Root  Mean-square  Error (RMSE)  digunakan  sebagai  indikator  untuk mengetahui tingkat ketidaksesuain data simulasi yang didapatkan dari program hasil pengembangan dengan data referensi.
Perhitungan  nilai  RMSE  dilakukan  untuk  seluruh  nilai  suhu  pada  seluruh  nilai  laju  aliran  volumetrik.  Agar pengaruh suhu pada masukan pipa dan laju aliran dalam simulasi dapat diamati, nilai RMSE dihitung dengan mengelompokkan  data  berdasarkan  kedua  parameter  tersebut.  Nilai  RMSE  juga  dinormalisasi  berdasarkan rentang  suhu  lingkungan/udara  dan  suhu  fluida  pada  inlet/masukan  pipa.  Adapun  suhu  lingkungan  pada simulasi ditetapkan sebagai konstan sebesar 25°C. Nilai RMSE ternormalisasi memiliki rentang nilai antara nol hingga satu, dengan nilai yang semakin rendah menunjukkan tingkat kesesuain yang semakin baik.
(a) terhadap variasi laju aliran
(b) terhadap variasi suhu
(c) ternormalisasi, terhadap variasi laju aliran
(d) ternormalisasi, terhadap variasi suhu
Gambar 7. Nilai RMSE distribusi suhu
Pada Gambar 7(a) dapat dilihat nilai RMSE suhu aliran dan permukaan pipa yang dikelompokkan berdasarkan laju aliran volumetrik. Secara keseluruhan, diperoleh kombinasi nilai RMSE tertinggi pada laju aliran volumetrik 2.718,42 m 3 /jam. Pada laju aliran ini juga diperoleh nilai RMSE tertinggi suhu aliran, yaitu dengan nilai sebesar 3,9°C. Adapun untuk nilai RMSE terendah data suhu aliran diperoleh pada laju aliran volumetrik 339,8 m 3 /jam dengan  nilai  sebesar  0,3°C.  Nilai  RMSE  suhu  aliran  cenderung  menurun  hingga  mencapai  nilai  laju  aliran volumetrik 339,8 m 3 /jam dan  kemudian  meningkat seiring bertambahnya  laju  aliran. Berbeda  dengan  suhu aliran, nilai RMSE suhu permukaan pipa relatif tidak berbeda terlalu jauh satu sama lain, dengan nilai tertinggi sebesar  4,4°C  dan  nilai  terendah  sebesar  3,4°C  masing-masing  pada  laju  aliran  volumetrik  679,6  dan 2.718,42 m 3 /jam.
Nilai RMSE juga dihitung berdasarkan suhu udara pada masukan pipa, sebagaimana yang dapat dilihat pada Gambar  7(b).  Berbeda  dengan  sebelumnya,  nilai  RMSE  memiliki  kecenderungan  untuk  meningkat  seiring dengan  meningkatnya  suhu  aliran  dalam  pipa,  terutama  untuk  suhu  permukaan.  Nilai  RMSE  suhu  aliran mengalami peningkatan yang sangat kecil dan cenderung tidak berubah. Baik untuk data suhu aliran maupun permukaan pipa, nilai RMSE tertinggi diperoleh pada suhu 300°C dengan nilai berturut-turut sebesar 2,1°C dan 6,6°C. Adapun nilai RMSE terendah diperoleh pada suhu 50°C dengan nilai sebesar 1,5°C dan 1,3°C.
Berdasarkan nilai RMSE ternormalisasi, dapat dikatakan bahwa program simulasi yang dikembangkan memiliki Tingkat ketidaksesuaian yang sangat kecil terhadap hasil simulasi acuan. Adapun nilai RMSE ternormalisasi dapat  dilihat  pada  Gambar  7(c)  dan  7(d).  Secara  keseluruhan,  baik  terhadap  variasi  laju  aliran  volumetrik maupun variasi suhu, didapatkan nilai RMSE ternormalisasi untuk distribusi suhu aliran dalam pipa sebesar 0.033, sedangkan untuk distribusi suhu pada permukaan pipa sebesar 0.032.

## 2 Simulasi Perangkat Uji
Besaran yang disimulasikan adalah penurunan suhu aliran udara di sepanjang pipa, resistansi termal akibat penggunaan  sekatan  termal,  dan  rugi-rugi  kalor  yang  terjadi.  Penurunan  suhu  aliran  udara  dipilih  sebagai besaran yang disimulasikan karena besaran ini dapat digunakan sebagai indikator kemampuan sekatan yang dapat  langsung  dilihat  pada  saat  pengukuran,  tanpa  diperlukan  pengolahan  data  terlebih  dahulu.  Adapun resistansi  termal  dan  rugi-rugi  kalor  merupakan  besaran  yang  dapat  menggambarkan  kemampuan  sekatan secara menyeluruh, tanpa adanya kecenderungan mekanisme transfer kalor. Simulasi dilakukan dengan suhu aliran  pada  masukan  pipa  sebesar  200°C  dan  laju  aliran  volumetrik  sebesar  339,8  m 3 /jam,  serta  sekatan termal yang digunakan adalah kalsium silikat dan wol mineral.
0 1,6 3,2 4,8 84.95 169.9 339.8 679.6 1359.2 2718.42 N ila i R M SE ( ° C) Laju Aliran Udara (m 3 /h) Nilai RMSE Distribusi Suhu pada Arah Aksial Aliran Udara Permukaan Pipa 0 2,4 4,8 7,2 50 100 200 300 N ila i R M SE ( ° C) Suhu pada Masukan Pipa ( ° C) Nilai RMSE Distribusi Suhu pada Arah Aksial Aliran Udara Permukaan Pipa
Tabel 2. Hasil simulasi pengaruh ketebalan sekatan termal Ketebalan (mm) Penurunan Suhu Aliran (°C) Resistansi Termal R-value (m 2 K·W -1 ) Rugi-rugi Kalor (W·m -1 ) MW CS MW CS MW CS Bare-pipe : 25,81 0,045 659,7 10: 7,92 8,87 0,215 0,189 187,1 208,8 20: 5,03 5,78 0,356 0,306 117,5 134,3 30: 3,83 4,46 0,477 0,406 89,1 103,0 40: 3,17 3,71 0,584 0,494 73,6 85,6 50: 2,75 3,23 0,678 0,572 63,7 74,4 60: 2,45 2,89 0,763 0,642 56,9 66,6 70: 2,23 2,64 0,840 0,706 51,8 60,8 80: 2,07 2,45 0,911 0,765 47,9 56,3
Seluruh  nilai  simulasi  besaran  pada  setiap  ketebalan  sekatan  termal  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Tabel 2. Singkatan MW mengacu pada material wol mineral, sedangkan singkatan CS mengacu pada material kalsium silikat.

## 3 Hasil Pengembangan Metode Estimasi
Telah  dikembangkan  dua  metode  estimasi  ANFIS  yaitu  metode  estimasi  resistansi  termal,  yang  selanjutnya disebut sebagai ANFIS-R, dan rugi-rugi kalor, yang selanjutnya disebut sebagai ANFIS-Q. Nilai resistansi termal yang dihasilkan oleh metode estimasi ANFIS-R adalah nilai resistansi termal absolut, yang menyatakan selisih suhu per satuan laju perpindahan kalor untuk suatu panjang beda hingga ∆x . Nilai resistansi termal absolut dapat diubah ke dalam besaran lain yang juga termasuk besaran untuk mengukur resistansi termal ( R-Value ). Besaran ini menyatakan nilai resistansi material terhadap perpindahan kalor dalam satuan luas dan memiliki satuan  m 2 K·W -1 .  Gambar  8(a)  dan  Gambar  8(b)  berturut-turut  menunjukkan  sampel  hasil  pembelajaran  dari metode estimasi ANFIS-R dan metode estimasi ANFIS-Q.
(a) ANFIS-R (b) ANFIS-Q
Gambar 8. Sampel hasil pembelajaran metode estimasi ANFIS-R dan ANFIS-Q
Hasil pembelajaran metode estimasi ANFIS-R memberikan nilai RMSE sebesar 3,32 K·W -1 . Model ANFIS-R lalu diujikan dengan himpunan data uji berukuran 41.546 data. Data uji tersebut memiliki rentang nilai antara 1-50 K·W -1 sehingga didapat nilai RMSE ternormalisasi sebesar 0.068. Berdasarkan nilai tersebut, dapat dikatakan bahwa model ANFIS-R yang dikembangkan memiliki performa estimasi yang sangat baik.
Pengujian kemudian dilakukan dengan menggunakan data uji yang telah ditambahkan dengan kesalahan untuk mensimulasikan kinerja metode ketika menggunakan data pengukuran. Pada Gambar 9(a) dapat dilihat nilai RMSE  estimasi  nilai  resistansi  termal  yang  dihasilkan  oleh  metode  ANFIS-R  maupun  metode  LSE  terhadap variasi  laju  aliran  volumetrik.    Dari  data  yang  diperoleh,  dapat  dibandingkan  kinerja  masing-masing  metode estimasi  terdapat  variasi  laju  aliran.  Dapat  diamati  bahwa  nilai  RMSE  metode  estimasi  ANFIS-R  relatif  tidak mengalami  perubahan  dan  tidak  memiliki  kecenderungan  tertentu  terhadap  variasi  laju  aliran.  Adapun  nilai RMSE metode estimasi LSE didapati mengalami peningkatan seiring dengan bertambahnya laju aliran. Hal ini menyebabkan nilai suhu yang diperoleh dari pengukuran memiliki selisih nilai yang kecil satu dengan yang lain sehingga memungkinkan galat untuk memiliki pengaruh yang besar terhadap akurasi hasil estimasi. Nilai RMSE
cenderung menurun seiring dengan meningkatnya suhu udara pada masukan pipa, baik untuk metode ANFIS- R  maupun  LSE,  sebagaimana  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  9(b).  Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan,  kinerja  estimasi  terbaik  untuk  nilai R-Value diperoleh  dari  metode  estimasi  ANFIS-R  dengan  nilai RMSE  keseluruhan  sebesar  0,163  m 2 K·W -1 .  Adapun  nilai  RMSE  keseluruhan  metode  estimasi  LSE  adalah sebesar 0,244 m 2 K·W -1 .
Tabel 3. Perbandingan nilai RMSE R-value (m 2 K·W -1 ) berdasarkan laju aliran Metode: ANFIS-R Optimasi LSE STDEV: 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 84,95 0,118 0,172 0,148 0,019 0,147 0,105 169,90 0,097 0,136 0,119 0,049 0,233 0,168 339,80 0,106 0,215 0,169 0,074 0,276 0,202 679,60 0,192 0,215 0,204 0,178 0,408 0,315 1.359,20 0,146 0,176 0,162 0,265 0,408 0,344 RMSE Total: 0,163 RMSE Total: 0,244
Tabel 4. Perbandingan nilai RMSE R-value (m
2 K·W -1 ) berdasarkan suhu Metode: ANFIS-R Optimasi LSE STDEV: 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 50 0,233 0,297 0,267 0,287 0,526 0,423 100 0,079 0,175 0,136 0,075 0,327 0,238 200 0,078 0,101 0,090 0,017 0,051 0,038 300 0,087 0,089 0,088 0,009 0,041 0,030 RMSE Total: 0,163 RMSE Total: 0,244
(a) R-value terhadap variasi laju aliran udara
(b) R-value terhadap variasi suhu masukan pipa
Gambar 9. Nilai RMSE estimasi R-Value terhadap variasi laju aliran
Selain  metode  estimasi  untuk  resistansi  termal,  telah  dikembangkan  pula  metode  estimasi  rugi-rugi  kalor, dengan menggunakan parameter masukan yang sama. Hasil pembelajaran metode ANFIS-Q memberikan nilai RMSE sebesar 10,0 W·m -1 . Mengingat rentang nilai rugi-rugi kalor yang diperkirakan jauh lebih besar daripada resistansi  termal,  nilai  RMSE  yang  diperoleh  tergolong  sangat  rendah.  Model  ANFIS-Q  juga  diujikan  dengan himpunan data uji berukuran 41.546 data. Data uji tersebut memiliki rentang nilai antara 3,84-1724,01 W·m -1 sehingga  didapat  nilai  RMSE  ternormalisasi  sebesar  0.006.  Berdasarkan  nilai  yang  sangat  rendah  tersebut, model ANFIS-Q menunjukkan performa estimasi yang jauh lebih baik daripada model ANFIS-R.
Pengujian  kemudian  kembali  dilakukan  dengan  menggunakan  data  uji  yang  telah  ditambahkan  dengan kesalahan untuk mensimulasikan kinerja metode ketika menggunakan data pengukuran. Pada Gambar 10(a) dapat  dilihat  nilai  RMSE  estimasi  rugi-rugi  kalor  yang  dihasilkan  oleh  metode  ANFIS-Q  maupun  metode  LSE terhadap variasi laju  aliran  volumetrik. Kedua  hasil estimasi juga  memiliki kecenderungan  peningkatan  nilai RMSE seiring dengan  meningkatnya  laju  aliran. Nilai  RMSE keseluruhan  mengalami  lonjakan  nilai pada  laju aliran 1.359,2 m 3 /jam sehingga tidak ditampilkan dan dimasukkan ke dalam perhitungan nilai RMSE, dengan nilai RMSE untuk metode ANFIS-Q dan metode LSE pada laju aliran tersebut berturut-turut adalah sebesar 48,07 dan 37,69 W·m -1 .
0 0,12 0,24 0,36 84.95 169.9 339.8 679.6 1359.2 N ila i R M SE ( m 2 K · W -1 ) Laju Aliran Udara (m 3 /h) Nilai RMSE Rata-rata Estimasi R-Value ANFIS-R Least-square Estimation 0 0,15 0,3 0,45 50 100 200 300 N ila i R M SE ( m 2 K · W -1 ) Suhu pada Masukan Pipa ( ° C) Nilai RMSE Rata-rata Estimasi R-Value ANFIS-R Least-square Estimation
Masing-masing metode estimasi menunjukkan kecenderungan nilai RMSE yang berbeda terhadap variasi suhu udara  pada  masukan  pipa,  dengan  nilai  RMSE  metode  ANFIS-Q  cenderung  menurun  seiring  dengan bertambahnya suhu, sedangkan hal sebaliknya terjadi untuk metode LSE, sebagaimana yang dapat dilihat pada Gambar 10(b). Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, kinerja estimasi terbaik untuk nilai rugi-rugi kalor diperoleh  dari  metode  estimasi  ANFIS-Q  dengan  nilai  RMSE  keseluruhan  sebesar  12,64  W·m -1 .  Adapun  nilai RMSE keseluruhan metode estimasi LSE adalah sebesar 15,07 W·m -1 .
Tabel 5. Perbandingan nilai RMSE rugi-rugi kalor (W·m
-1 ) berdasarkan laju aliran Metode: ANFIS-Q Optimasi LSE STDEV: 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 84,95 8,77 10,16 9,46 8,68 9,72 9,21 169,90 7,39 11,81 9,85 10,46 12,19 11,36 339,80 4,86 11,55 8,86 12,04 19,52 16,22 679,60 13,70 23,65 19,33 13,52 26,07 20,77 1.359,20 34,96 58,30 48,07 20,56 49,18 37,69 RMSE Total: 24,29 RMSE Total: 21,58
Tabel 6. Perbandingan nilai RMSE rugi-rugi kalor (W·m
-1 ) berdasarkan suhu Metode: ANFIS-Q Optimasi LSE STDEV: 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 𝜎 1 = 1 𝜎 2 = 3 Rata-rata 50 11,49 16,89 14,44 4,59 13,67 10,20 100 7,28 19,27 14,56 6,64 15,89 12,18 200 9,19 11,76 10,55 11,45 19,15 15,78 300 8,58 11,87 10,36 17,78 22,31 20,17 RMSE Total: 12,64 RMSE Total: 15,07 (a) Terhadap variasi laju aliran fluida (b) Terhadap variasi suhu masukan pipa
Gambar 10. Nilai RMSE estimasi rugi-rugi kalor

## Diskusi
Dari  pengujian  kinerja  metode  dapat  dikatakan  bahwa  dengan  menggunakan  data  pengukuran  laju  aliran beserta  suhu  aliran  udara  dalam  pipa  dan  permukaan  pipa,  metode  estimasi  ANFIS  menunjukkan  kinerja estimasi terbaik. Secara spesifik, metode ANFIS-R menunjukkan kinerja estimasi terbaik untuk resistansi termal, sedangkan  metode  ANFIS-Q  untuk  rugi-rugi  kalor.  Penggunaan  metode  estimasi  ANFIS  memungkinkan  nilai resistansi termal atau rugi-rugi kalor dapat diperoleh langsung pada saat pengukuran.
Mengingat  besaran  yang  ingin  diukur  adalah  rugi-rugi  kalor  maka  metode  ANFIS-Q  dipilih  sebagai  metode estimasi  yang  digunakan.  Untuk  mendapatkan  kinerja  estimasi  terbaik,  pengukuran  dapat  dilakukan  pada kondisi yang memungkinkan untuk didapatkannya galat minimal. Berdasarkan laju aliran volumetrik, diperoleh nilai RMSE terendah pada laju aliran 339,8 m 3 /jam sebesar 8,86 W·m -1 . Walaupun demikian, tidak terdapat perbedaan yang signifikan untuk laju aliran yang lebih rendah sehingga berdasarkan hasil pengujian metode ANFIS-Q dapat digunakan pada laju aliran 84,95 hingga 339,8 m 3 /jam. Adapun berdasarkan suhu aliran udara pada masukan pipa, nilai RMSE terendah diperoleh pada suhu 300°C dengan nilai sebesar 10,36 W·m -1 . Hasil
0 8 16 24 84.95 169.9 339.8 679.6 N ila i R M SE ( W /m ) Laju Aliran Udara (m 3 /h) Nilai RMSE Rata-rata Estimasi Rugi-rugi Kalor ANFIS-Q Least-square Estimation 0 7 14 21 50 100 200 300 N ila i R M SE ( W /m ) Suhu pada Masukan Pipa ( ° C) Nilai RMSE Rata-rata Estimasi Rugi-rugi Kalor ANFIS-Q Least-square Estimation
pengujian  mengindikasikan  bahwa  galat  dapat  diminimalisir  dengan  meningkatkan  suhu  aliran  udara  pada masukan  pipa  sehingga  terjadi  penurunan  suhu  yang  lebih  tinggi  pada  arah  aliran.  Nilai  suhu  tersebut dipengaruhi oleh kapasitas daya pemanas elektrik sehingga diperlukan proses perancangan yang tepat agar suhu yang diinginkan dapat tercapai. Selain itu, pertimbangan keamanan juga perlu diperhatikan dalam proses perancangan.
Keunggulan yang dimiliki metode estimasi LSE dibandingkan ANFIS adalah kemudahan dalam pengembangan. Secara keseluruhan, metode estimasi LSE memiliki performa yang relatif lebih buruk daripada metode estimasi ANFIS, baik untuk resistansi termal maupun rugi-rugi kalor. Selain performa, metode estimasi LSE juga kalah unggul dari ANFIS dari sisi komputasi perhitungan nilai keluaran. Hal ini disebabkan karena metode estimasi LSE perlu melakukan iterasi untuk menemukan nilai resistansi termal. Pada setiap iterasi dilakukan optimasi nilai resistansi termal dan hal ini memerlukan program simulasi untuk dijalankan sehingga cenderung memakan waktu  yang  lebih  lama  untuk  memberikan  nilai  keluaran.  Iterasi  dilakukan  hingga  ditemukan  suatu  nilai resistansi termal yang menghasilkan galat minimal antara nilai distribusi suhu berdasarkan simulasi dan data pengukuran. Kelemahan pada waktu komputasi ini menyebabkan metode estimasi LSE untuk tidak menjadi pilihan yang tepat untuk penggunaan pengukuran secara real-time .

## Kesimpulan
Metode  estimasi  ANFIS-R  dipilih  sebagai  metode  yang  digunakan  karena  menunjukkan  kinerja  estimasi keseluruhan  terbaik  untuk  nilai R-Value ,  dengan  nilai  RMSE  keseluruhan  sebesar  0,163  m 2 K·W -1 .  Metode estimasi ANFIS-Q dipilih  sebagai metode yang digunakan  karena menunjukkan  kinerja  estimasi keseluruhan terbaik untuk nilai rugi-rugi kalor, dengan nilai RMSE keseluruhan sebesar 12,64 W·m -1 . Berdasarkan pengujian yang dilakukan, metode ANFIS-Q berlaku untuk rentang laju aliran volumetrik 84,95-679,6 m 3 /jam.

## Referensi
[1] X.  Liu  et  al.,  “Analysis  of  transmission  characteristics  of  steam  long - distance  heating  pipeline,”  Energy Reports, vol. 7, pp. 242 – 253, 2021, doi: 10.1016/j.egyr.2021.10.034.
[2] E. Bell, Y. Lu, N. Daraboina, and C. Sarica, “Thermal methods in flow assurance: A review,” J Nat Gas Sci Eng, vol. 88, no. November 2020, p. 103798, 2021, doi: 10.1016/j.jngse.2021.103798.
[3] D. Wang, “Heat loss along the pipeline and its control measures,” SN Appl Sci, vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.1007/s42452-022-05226-2.
[4] N. Sunday, A. Settar, K. Chetehouna, and N. Gascoin, “An overview of flow assurance heat management systems in subsea flowlines,” Energies (Basel), vol. 14, no. 2, 2021, doi: 10.3390/en14020458.
[5] E. G. Gasho and A. I. Kiseleva, “Analysis of energy - saving measures in industrial steam supply systems,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 791, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/791/1/012042.
[6] A. N. Dolgova, S. A. Yunak, A. S. Rudenko, A. I. Haibullina, and E. S. Karataeva, “Comparative efficiency of pipeline heat- insulating materials,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 915, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757 - 899X/915/1/012010.
[7] D. Bozsaky, “Recent studies on thermodynamic processes in nano - ceramic thermal insulation coatings,” Pollack Periodica, vol. 14, no. 1, pp. 107 – 116, 2019, doi: 10.1556/606.2019.14.1.11.
[8] S.  E.  Kalnæs  and  B.  P.  Jelle,  “Vacuum  insulation  panel  products:  A  state -of-the-art  review  and  future research  pathways,”  Appl  Energy,  vol.  116,  no.  7465,  pp.  355– 375,  2014,  doi: 10.1016/j.apenergy.2013.11.032.
[9] J. Yang, M. I. Lourenço, and S. F. Estefen, “Thermal insulation of subsea pipelines for different materials,” International  Journal  of  Pressure  Vessels  and  Piping,  vol.  168,  no.  August,  pp.  100 – 109,  2018,  doi: 10.1016/j.ijpvp.2018.09.009.
[10] T. L. Bergman, and A. S. Lavine, F. P. Incropera, and D. P. DeWitt, Fundamentals of Heat and Mass Transfer. John Wiley & Sons Inc, 2011.
[11] D.  Bozsaky,  “Laboratory  Tests  with  Liquid  Nano - ceramic  Thermal  Insulation  Coating,”  in  Procedia Engineering, Elsevier Ltd, 2015, pp. 68 – 75. doi: 10.1016/j.proeng.2015.10.059.
[12] J. S. R. Jang, C. T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing - A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall Inc, 1997.
[13] Standard Methods for Laboratory Air-flow Measurement. : American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers Inc, Atlanta, 1987.