## Pemodelan dan Optimisasi Kandungan Oksigen dengan Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetik pada Gas Buang Boiler PT. Petrokimia Gresik

## Mohamad Fithron Yunaji
Program Studi Teknik Fisika – Institut Teknologi Bandung

## Abstrak
Efisiensi dan optimasi kinerja boiler menjadi sangat penting untuk dikaji. Boiler yang bekerja dengan efisien  akan  menghemat  jumlah  bahan  bakar  yang  diperlukan.  Salah  satu  sistem  kontrol  yang menjamin  efisiensi  pembakaran  adalah  kontrol  perbandingan  udara-bahan  bakar.  Perbandingan udara dan bahan bakar yang tetap pada nilai tertentu tidak menjamin pembakaran akan optimal.  Hal ini dikarenakan berbagai faktor seperti turbulensi dan waktu kontak bahan bakar dengan udara yang menyebabkan  hasil  pembakaran  bervariasi.  Pada  penelitian  ini,  dirancang sistem  kontrol  jaringan syaraf  tiruan  (JST)  dengan  optimasi  algoritma  genetik  (GA)  untuk  mengoptimalkan  sistem pembakaran boiler PT. Petrokimia Gresik dengan mereduksi sisa udara pembakaran. Pengontrol  JST yang  diterapkan  berhasil  mengoptimalkan  pembakaran  dapat  dilihat  dari  persentase  sisa  oksigen sebesar 2.2 % sehingga dapat meningkatkan efisiensi boiler dari 80,95 % menjadi 83,63 %. Dengan adanya  peningkatan  efisiensi  tersebut  maka  dihasilkan  penghematan  biaya  operasi  sebesar  $US 412,299.3/tahun.
Kata kunci : boiler, gas sisa pembakaran, jaringan syaraf tiruan, algoritma ganetik, optimasi, efisiensi

## Abstract
Efficiency and optimization of boiler performance is an important issue. Efficient boiler implies save fuel. Control system in order to adjust ratio of air and fuel lead to an efficient boiler. Fixed ratio does not  guarantee  an  optimize  boiler  performance  due  to  various  factor  s uch  as  turbulence  and interaction  time  of  fuel  and  air.  In  this  study,  control  system  using  neural  network  and  genetic algorithm method was performed in optimizing boiler combustion system at PT Petrokimia Gresik by reducing  air  combustion  residue.  As  a  result,  optimized  boiler  was  obtained.  Boiler  efficiency, increased from 80.95% to 83.63 %. In other word, it saves $US 412.299,3 per year.
Keyword: boiler, residual combustion gas, neural network, genetic algorithm, optimization, efficiency.

## 1 Pendahuluan
Dalam  industri  proses  kimia  seperti  PT.  Petrokimia  Gresik  diperlukan  uap  panas  ( steam ) sebagai  penunjang  energi  pabrik  sintesa  Amoniak  maupun  pupuk  Urea.  Kebutuhan  uap panas ( steam ) dapat dipenuhi oleh boiler yang merupakan sistem pembangkit uap dengan pemanfaatan energi panas untuk mengubah air menjadi uap panas ( steam ).  Secara umum boiler terdiri  dari  dua  komponen  utama,  yaitu  tungku  pembakaran  dan  sistem  pengatur aliran  air  umpan.  Pada  tungku  pembakaran  udara  dan  bahan  bakar  akan  tercampur  dan menghasilkan  energi  untuk  memanaskan  air  menjadi  uap.  Sistem  pembangkit  ini memperoleh energi panas dari pembakaran langsung atau kalor dari sistem yang lain.
Optimisasi boiler dapat  dilakukan  dengan  meninjau  sistem  pembakaran  pada boiler . Optimisasi  dilakukan  dengan  cara  mengurangi  jumlah  kandungan  oksigen  setelah  terjadi pembakaran  menjadi  hilang  atau  sekecil  mungkin  dan  mengkompensasinya  dengan performansi  dari  sistem .  Hal  ini  dilakukan  dengan  meminimalkan  sisa  udara  pembakaran ( excess  air )  dan  mengatur  sekecil  mungkin  energi  yang  dibuang  ke  atmosfer.  Sisa  udara pada pembakaran tidak mungkin bernilai  nol karena belum ada tungku pembakaran yang
bisa  mencampur  udara  dan  bahan  bakar  secara  sempurna,  sehingga  dalam   setiap pembakaran masih terdapat sisa bahan bakar yang tidak terbakar dan oksigen  yang belum terikat dengan karbon [2].
Sistem  identifikasi  dengan  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  (JST) ,  JST  adalah salah  satu  cara  identifikasi  yang  mengadaptasi  dari  jaringan  syaraf  manusia.  Sedangkan untuk optimisasinya menggunakan pengontrol jaringan syaraf tiruan dan algoritma genetik (GA)  untuk  meningkatan  performansi  pengontrol.  Algoritma  genetik  adalah  suatu  metode pencarian solusi optimal secara  stokastik yang  berdasarkan pada mekanisme evolusi dan seleksi alam [2].

## 2 Prinsip Kerja Boiler
Boiler atau  pembangkit  uap  merupakan  suatu  unit  yang  berfungsi  untuk  menghasilkan uap. Boiler sangat  dibutuhkan  dalam  industri  karena  uap  yang  dihasilkan  dibutuhkan dalam  berbagai  proses.  Pada  PT.  Petrokimia  Gresik  uap  yang  dihasilk an boiler digunakan untuk  menggerakkan  turbin  sebagai  pembangkit  listrik  dan  sebagai  bahan  baku  dalam proses pembuatan pupuk, seperti pembuatan  H 2 pada primary reformer dimana uap yang dihasilkan boiler akan  direaksikan  dengan  gas  alam.  Diagram  blok  sederhana boiler diperlihatkan pada Gambar 1 berikut ini.
Pencampuran Udara-Bahan Bakar Permukaan Transfer Kalor Tungku Sistem Uap/Air Udara Bahan Bakar Blowdown Gas Buang Abu Uap Air Air Gambar 1 Diagram  blok boiler sederhana
Pada sistem boiler, air  diumpankan ke dalam  penampung air.  Karena air yang ditampung ini  mendapatkan  masukan  kalor  yang  berasal  dari  pembakaran  bahan  bakar,  maka  lama kelamaan  air  akan  mendidih  dan  berubah  fasa  menjadi  uap.  Uap  air  ini  akan  keluar  dari boiler dalam  keadaan bersuhu tinggi dan bertekanan tinggi.

## 3 Teori Dasar

## 3.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Sistem Jaringan Syaraf  Tiruan (JST) merupakan suatu  sistem yang memodelkan cara kerja jaringan  syaraf  manusia  sebagai  suatu  sistem  dinamik  nonlinier  kontinu  yang  diharapkan dapat  meniru  mekanisme  otak  dan  menimbulkan  perilaku  cerdas.  Jaringan  ini  terdiri  dari banyak  simpul  ( node )  pemroses  yang  dianalogikan  dengan  neuron  pada  otak.  Proses matematis yang ada dalam  jaringan ini juga merupakan pendekatan pada cara kerja otak dan memiliki kemampuan belajar dari pengalaman.
Gambar 2 Jaringan syaraf tiruan hidden layer tunggal
Parameter-parameter  yang  terdapat  pada  simpul  adaptif  akan  terus  diperbaharui  dengan menggunakan  suatu  aturan  pembelajaran  ( learning  rule ).  Pembelajaran  parameter- parameter  yang  ada  didalam  simpul -simpul  inilah  yang  akan  mempengaruhi  performansi dari jaringan syaraf tiruan ( neural network ).

## 3.2 Algoritma Genetik (GA)
Algoritma genetik  (GA) adalah suatu metode pencarian solusi optimal secara stokastik yang berdasar  pada  mekanisme  evolusi  dan  seleksi  alam   [9].  GA,  berbeda  dengan  teknik optimasi konvensional, dimulai dengan suatu set solusi yang random yang disebut dengan populasi.  Setiap  individu  dalam  populasi  yang  disebut  kromosom  merepresentasikan sebuah solusi dari suatu persoalan.
Proses  pencarian  solusi  berarti  merupakan  proses  pencarian  individu  terbaik  yang memenuhi  solusi  setelah  dikenakan  operator  genetik.  Solusi  yang  dikehendaki  tersebut, akan selalu memperbaiki dirinya sampai pada kondisi akhir yang diinginkan.
Bebarapa karakteristik dari Algoritma genetik sebagai berikut  [1]
1. Prinsip  Pengkodean  Solusi.  Solusi  adalah  sifat  fisik  yang  tampak  yang  dikodekan  ke dalam  kromosom.  GA  memanipulasi  isi  kromosom,  tidak  memanipulasi  sifat  fisik secara langsung.
2. GA  bekerja  pada  kumpulan  solusi  (populasi)  yang  merupakan  kandidat  solusi  dalam teknik  pencarian,  dengan  kata  lain  kumpulan  individu  akan  mengalami  seleksi  alam. yang lebih luas.
3. GA  hanya  menggunakan  informasi  fungsi fitness yang  didapatkan  dari  fungsi  objektif persoalan
4. GA menggunakan aturan transisi probabilistik sebagai alat bantu untuk mengarahkan pencarian.

## 4 Identifikasi Boiler dan Perancangan Sistem
Identifikasi akan  dilakukan secara offline dengan menggunakan data  yang telah  diakuisisi sebelumnya.  Telah  diakuisi  1000  data  masukan  dan  keluaran  saat boiler PT.  Petrokimia Gresik beroperasi pada tanggal 26 Februari 2008 . Wak tu cacah pengambilan data adalah 1 menit.

## Tabel 1 Tag Name Process Variable
Proses  identifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Sistem diasumsikan  orde  2,  dan  tanpa  waktu  tunda.  Berdasarkan apriori  knowledge ini  maka dapat dibentuk struktur jaringan  saraf tiruan untuk identifikasi, seperti diperlihatkan  pada Gambar 3 .
Gambar 3 Struktur JST tanpa hidden layer , hal ini dilakukan agar bobot dari JST dapat disamakan dengan parameter model secara langsung.
Dari data yang tersedia didapat model matematis dari proses boiler sebagai berikut:
(1)
(2)
Gambar  4  sampai  Gambar  5  menunjukkan  hasil  belajar  dari  identifikasi boiler menggunakan jaringan saraf tiruan dengan rentang data 0 -500.
Variabel Tag Number Keterangan u 1 (t) FIC660 Laju Aliran Udara u 2 (t) FIQR640 Laju aliran bahan bakar y 1 (t) PIC611 Tekanan uap y 2 (t) AIC660 Sisa Oksigen
Gambar4 Hasil belajar tekanan

## Gambar 5 Hasil belajar %oksigen
Gambar  6  sampai  Gambar  7  menunjukkan  hasil  validasi  dari  identifikasi boiler menggunakan jaringan saraf tiruan dengan rentang data 0 -1000.
Gambar 6 Hasil validasi tekanan
Gambar 7 Hasil validasi tekanan
Perbandingan nilai RMSE untuk masing – masing model dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 hasil pemodelan tekanan uap dan % oksigen boiler Parameter Model Tekanan Uap NNARX Model % Oksigen NNARX Jumlah data pembelajaran 500 500 Jumlah data validasi model 1000 1000 Kecepatan belajar ( learning rate ) 0.00001 0.00001 Epoch pembelajaran 20000 20000 RMSE pembelajaran 0.027 0.045 RMSE validasi 0.05 0.06

## 5 Perancangan dan Simulasi Pengontrol

## 5.1 Simulasi pengontrol PID
Hasil  pengontrol  JST  akan  di bandingkan  dengan  pengontrol  PID  karena  sama  dengan pengontrol  yang  ada  di  PT  Petrokimia  Gresik.  Simulasi  PID  dilakukan  dengan mensimulasikan  sistem   berdasarkan Process  Flow  Diagram (PFD) boiler PT.  Petrokimia Gresik. PFD saat ini ditunjukkan pada Gambar 8.
BOILER PIC- 611 FIC- 640 FIC- 660 FY Bahan Bakar Air SV SV SV PV PV PV AIC- 660 Tekanan Uap % Oksigen

## Gambar 8 PFD Pengontrol Ratio

## 5.1.1 Hasil simulasi pengontrol PI kaskade
Gambar 9 Respon step PI
Gambar 10 Respon % oksigen

## Gambar 11 Sinyal kontrol

## Gambar 12 Respon input berubah

## 5.2 Simulasi pengontrol jaringan syaraf tiruan (JST)
Sistem  pengontrol  JST  yang  digunakan  adalah  tipe neuro-control skema  seri  dengan struktur JST ADALINE. Jumlah lapisan yang digunakan ada 2, lapisan masukan, dan lapisan keluaran. Jumlah titik pada lapisan masukan 4 buah, dan lapisan keluaran 2 buah.
Gambar 13. Blok Diagram Pengontrol JST
Algoritma pengontrol JST yang diterapkan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut [8]
1. Menetapkan nilai awalan W. j ,  , dan
2. Menetapkan nilai set point r(t) dan menghitung nilai keluaran u(t) dan y(t)
3. Menghitung nilai  . dengan formula
(3)
(4)
4. Memperbaharui pembobotan
(5)
5. t  t+1, ulangi langkah kedua

## 5.2.1 Hasil simulasi pengontrol JST
Gambar 14 Respon step PJST
Gambar 15 Respon % oksigen
Gambar 16 Sinyal kontrol udara
Gambar 17 Sinyal kontrol gas

## Gambar 18 Respon input berubah

## 5.2.2 Hasil simulasi pengontrol JST dengan optimasi algoritma genetik (GA)

## Gambar 19 Respon step PJST-GA
Gambar 20 Respon % oksigen
Gambar 21 Sinyal kontrol udara
Gambar 22 Sinyal kontrol gas
Gambar 23 Respon input berubah
Tabel 3 Perbandingan performansi pengontrol jaringan syaraf tiruan dan pengontrol PI
PI JST JST-GA Over Shoot 1.038 1.273 1.36 Rise Time 170 10 10 Peak Time 250 18 16 Settling Time 22 37 45 IAE 92.306 9.51 8.015 % Oksigen 6.341 2.2 2.2 Rasio Udara- Bahan Bakar 15.86 15.65 15

## 5.3 Perhitungan penghematan biaya operasi dan efisiensi boiler
Penghematan  biaya  operasi  dilakukan  terhadap  konsumsi  bahan  bakar  gas.  Perhitungan penghematan biaya operasi ini dapat  dilakukan dengan menggunakan  persamaan berikut ini,
(6)
dengan  E 1 adalah  efisiensi  pembakaran  yang  lama,  E 2 adalah  efisiensi  pembakaran  yang baru, konsum si bahan  bakar adalah  bahan bakar yang digunakan boiler setiap tahun, dan harga uap adalah harga bahan bakar  yang digunakan untuk menghasilkan uap pada suatu boiler ($/1000 m 3 uap).
Sedangkan  harga  uap  adalah  harga  bahan  bakar  x  energi  yang  diperlukan  untuk menghasilkan satu lb uap saturasi x 1/η.
Adapun  besaran – besaran  yang diperlukan untuk melakukan perhitungan persamaan (6) di atas adalah :
Harga  gas  $US  12,52  /mmbtu,  energi  yang  diperlukan  untuk  menghasilkan  satu  lb  uap saturasi 56.979,725 (Btu/m 3 ), E 1 = 80.95 %, E 2 = 83.63 %, dan konsumsi bahan bakar gas sebesar  1724.232  m 3 /jam.  Berikut  adalah  perhitungan  lengkap  kemungkinan  besarnya penghematan biaya operasi.
Penghematan biaya = 1724.232 m 3 /jam x (1 – (80.95/83.63)) x $US 853.027/1000 m 3 = $US 47.06/jam = $US 412,299.3/tahun

## 6 Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  dihasilkan  model  matematis  untuk  sistem  pembakaran  boiler  PT. Petrokimia  Gresik  dengan  dua  masukan  yaitu  aliran  udara  dan  bahan  bakar  dan  dua keluaran yaitu tekanan uap dan  sisa oksigen.  Optimasi pembakaran  dapat meminimalkan sisa oksigen menjadi 2.2% yang sebelumnya 6%  - 8%.  Sistem kontrol tegar yang dirancang berhasil memperbesar efisiensi  boiler dari semula 80.95% menjadi 83.63%. Penghematan yang  dapat  dilakukan  per  tahun  sebesar  $  $US  412,299.3/tahun  (acuan  harga  gas  alam adalah $ 12,44 /MMBtu ).

## 7 Daftar Pustaka
[1] Liptak, G. Bela. 1999. Optimization of Industrial Unit Processes . CRC press.
[2] Antony L.S. 2001. Identifikasi Dan Pengontrolan Sistem Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Serta  Aplikasinya  Pada  Mini-Plant  Proses .  Tugas  Akhir,  Departemen  Teknik  Fisika, Institutu Teknologi Bandung: tidak diterbitkan.
[3] Yul Y. Nazzarudin and Indra kurniawan. 2001. Control of a Neutralization Process by an adaptive  Neuro-Fuzzy  Controller  with  Genetic  Algorithm .  Proceeding  of  the  3 rd International Conference on Control Theory and Aplications, P retoria, South Africa.
[4] Goldberg,  D.E. 1989. Genetic  Algorithm in  Search  Optimization and Machine Learning . Addison-Wesley Publishing Co.
[5] Ogata, Katsuhiko. 2002. Modern  Control  Engineering 4 th edition . New Jersey: Prentice-
Hall.
[6] Dukelow,  Sam  G.  1991. The  Control  of  Boiler  2nd  Edition. Instrument  Society  of America.
[7] Norgaard,  M.  O.Ravn,  N.K.  Poulsen  dan  L.K.  Hansen.  2000. Neural  Networks  for Modelling and Control of Dynamic System . London: Springer-Verlag.
[8] Bien Zeungnam. 2005. Intelligent Control Theory .
[9] Houtz,  Allen  dan  Doug  Cooper. The  Ratio  Control  Architecture .  Tersedia: www.controlguru.com.