Judul: Development of a Stoichiometric Model for Predicting Producer Gas from Biomass Gasification Using Thermodynamic Equilibrium Analysis
Abstrak: Disertasi ini menyajikan hasil penelitian simulasi numerik “Pengembangan Model Stoikiometri untuk Prediksi Gas Produser Hasil Gasifikasi Biomassa Menggunakan Analisis Kesetimbangan Termodinamika”. Fokus penelitian adalah mengembangkan model kesetimbangan termodinamika stoikiometri dengan faktor koreksi untuk konstanta kesetimbangan reaksi. Terdapat empat tahapan yang dilakukan untuk mengembangkan model prediksi gas produser hasil gasifikasi biomassa. Tahap pertama. META Analysis Produksi Syngas Gasifikasi Biomassa. Metode PRISMA dan meta analysis digunakan untuk mengetahui pengaruh komposisi biomassa, jenis reaktor (downdraft, fluidized bed reaktor (FDR), updraft), agen gasifikasi (udara dan uap), dan temperatur terhadap produksi syngas. Terdapat sembilan jenis biomassa yang terdiri atas yaitu corn, rice husk, coconut shell, palm kernel oil, limbah kayu (termasuk woodchips, wood pellet, sawdust dan woodchar) dan MSW. Metode analisis menggunakan pendekatan analisis statistik maximum-minimum, polynomial regresi dan surface response, t-test, dan one-way ANOVA. Dengan metode maksimum-minimum diperoleh produksi syngas yang optimal menggunakan gasifikasi udara dapat dikontrol oleh sifat biomassa (O/C, VM, FC, HC, dan kadar abu). Biomassa yang dapat digunakan untuk mendapatkan hasil maksimum adalah woodchips, sawdust, dan MSW pada gasifikasi udara, serta palm kernel oil dan sawdust pada gasifikasi uap. Pada gasifikasi udara atau uap, jika temperatur naik maka produksi syngas naik. Menggunakan udara sebagai agen gasifikasinya, temperatur konstan, jika ER naik maka produksi syngas turun. Pada gasifikasi uap pada temperatur konstan, jika S/B naik maka produksi syngas naik. Oleh karena itu, produksi syngas optimal menggunakan gasifikasi uap dapat didorong secara efektif oleh nilai S/B. Model regresi polinomial yang dikembangkan dari data ekperimen belum dapat memprediksi hasil syngas yang optimal dari seluruh biomassa yang ditinjau dalam penelitian ini. Visualisasi model menggunakan RSM menunjukkan tiga bentuk optimasi yaitu optimasi maksimum, minimum dan saddle-point tergantung pada agen gasifikasi dan jenis reaktor. Hasil t-test dan one-way ANOVA, gasifikasi udara dari MSW dan wood pellet, serta gasifikasi uap dari wood pellet dan sawdust, dapat dilakukan dengan menggunakan reaktor downdraft, FBR atau reaktor updraft. Tahap kedua. Kajian perkembangan model-model gasifikasi. Model-model gasifikasi yang dikaji terdiri atas 4 (empat) model yakni termodinamika, kinetik, computational fluid dynamics (CFD), Artificial Neural Network (ANN). Model kesetimbangan termodinamika terdapat dua model yakni model stoikiometri dan non-stoikiometri. Keunggulan model kesetimbangan termodinamika adalah modelnya sederhana dan hasil prediksinya maksimum. Keunggulan model kinetik dapat memprediksi komposisi gas secara akurat, profil temperatur pada berbagai zona gasifikasi, dan model distribusi partikel. Akurasi model kinetik tergantung pada dinamika fluida dan bentuk reaktor gasifikasi, parameter kinetik dan transportasi. Model CFD merupakan salah satu model yang dapat memprediksi komposisi gas produser secara akurat dan valid. Keunggulan model 3D antara lain dapat menvisualisasikan model distribusi temperatur, distribusi partikel, letak posisi umpan, tekanan dalam reaktor, aliran massa, pola aliran padat, prediksi komposisi syngas dalam reaktor. Artificial Neural Network (ANN) adalah model metode komputasi yang terinspirasi dari cara kerja syaraf manusia. Struktur model ANN terdiri atas input layer, hidden layer, output layer, bobot dan bias, fungsi aktivitas. Keunggulan model ANN adalah prediksinya akurat, walaupun data yang digunakan terbatas. Prospek kedepan diperlukan Big Data gasifikasi biomassa agar prediksinya lebih akurat sesuai kondisi nyata eksperimen. Tahap ketiga. META Analisis Validasi Model Kesetimbangan Stoikiometri dan Non-stoikiometri. Pada kajian ini masing-masing model dikelompokan menjadi empat klasifikasi, (1) model tanpa
Keyword: prediksi hidrogen akurat, model stoikiometri, gasifikasi biomassa, faktor koreksi baru, konsentrasi tar, steam reforming of tar