Risk Assessment Pada Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi tersebut. Tujuan berikutnya adalah mengetahui peluang kegagalan valve d

Risk Assessment Pada Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi Dimas Yusuf(1), Daniel M. Rosyid(2), Soegiono(3) 1

Mahasiswa Teknik Kelautan, 2,3Staf Pengajar Teknik Kelautan

Abstrak Korosi Erosi merupakan salah satu bentuk Internal Corrosion yang dapat menyebabkan kegagalan pada pipa bawah laut (offshore pipeline). Potensi terjadinya korosi rrosi pada Valve dan Bend lebih signifikan dikarenakan bentuk geometrinya, sehingga kedua komponen tersebut dipilih sebagai objek studi untuk dianalisa dan dinilai risikonya terhadap bahaya korosi erosi. Selain bentuk geometri dan kecepatan fluida, pH dan temperatur juga mempengaruhi laju korosi erosi, hasil variasi pH dan temperatur menunjukkan bahwa pH berbanding terbalik dengan laju korosi, sedangkan temperatur berbanding lurus dengan laju korosi. Peluang kegagalan dari valve dan bend sangat dipengaruhi oleh mekanisme degradasi yang terjadi, namun hal tersebut dapat berubah seiring dengan upaya perawatan (inspeksi dan reparasi). Model Markov digunakan sebagai teknik yang efisien untuk evaluasi keandalan dengan hasil analisa yang lebih mendekati kenyataan. Dari hasil perhitungan, didapatkan peluang kegagalan dari valve dan bend adalah 2,516 x 10-3. Sedangkan perhitungan konsekuensi diperoleh melalui kalkulasi volume kebocoran yang mengacu pada tuntunan BOEMRE. Penentuan tingkat risiko didasarkan pada hasil perhitungan peluang kegagalan dan konsekuensi akibat dari korosi erosi yang diberikan dalam bentuk matriks risiko yang mengacu pada DNV RP F107. Kata kunci : Korosi erosi, Valve, Bend, Model Markov, Risk assessment.

1. Pendahuluan 1.1

Latar Belakang

Kegagalan pada pipeline system dapat menyebabkan berbagai dampak yang sangat serius. Bila pipeline system tersebut merupakan jalur penghubung untuk fluida yang berbahaya, maka dampak utama yang ditimbulkan akan sangat mengancam kehidupan manusia dan ekosistem sekitar pada daerah dimana sistem perpipaan tersebut melintas. Dalam penelitan yang dilakukan oleh Restrepo, et.al (2008), dipaparkan bahwa korosi merupakan penyebab terbesar terjadinya kegagalan pada pipa yang diikuti dengan kecelakaan dan melibatkan cairan berbahaya di Amerika Serikat. Tercatat kegagalan tertinggi disebabkan oleh external corrosion dengan 119 kejadian dan disusul oleh internal corrosion dengan 94 kejadian. Salah satu bentuk dari korosi internal adalah Korosi Erosi. Korosi Erosi merupakan fenomena terdegradasinya kualitas suatu material yang dipercepat akibat adanya gerak relatif, dalam hal ini untuk suatu pipa adalah peristiwa terkikisnya dinding pipa akibat aliran. Laju pertumbuhan dari korosi erosi dipengaruhi oleh beberapa hal, yaitu

kecepatan fluida, pH-level dari fluida, konten Oksigen dalam fluida, temperatur fluida dan bentuk geometri dari komponen yang dilalui fluida. Valve dan Bend adalah dua komponen utama yang menunjang sistem perpipaan. Tetapi di lain pihak valve dan bend diketahui juga merupakan komponen yang susceptible akan korosi erosi dikarenakan bentuk geometrinya. Tugas Akhir ini memaparkan suatu studi untuk memahami dan menilai tingkat risiko yang dihadapi pipeline milik Chevron Indonesia Company (CICo) akibat fenomena korosi erosi. Studi ini dilakukan melalui analisa dengan metode yang runtut dan komprehensif, sehingga luaran dari Tugas Akhir ini dapat memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana tingkat risiko yang dihadapi oleh pipeline serta dapat dijadikan masukan untuk menghadapi risiko tersebut. 1.2

Tujuan Tugas Akhir

Tugas akhir ini memiliki beberapa tujuan untuk dicapai, tujuan pertama adalah mengetahui hubungan antara laju korosi erosi dengan pH dan temperatur (T). Dari hubungan antar variabel tersebut, akan diketahui bagaimana mekanisme korosi erosi dan pengaruh variabel – variabel

Tel. : 0856 3370 920 Email address : [email protected] / [email protected] (Dimas Yusuf P. U)

2

Dimas Yusuf et al. / Risk Assessment Pada Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi

tersebut. Tujuan berikutnya adalah mengetahui peluang kegagalan valve dan bend yang akibat korosi erosi. Dengan diketahuinya peluang kegagalan, maka selanjutnya tingkat risiko akan diketahui juga, dimana hal ini merupakan tujuan ketiga dari tugas akhir ini. Peluang kegagalan akan diestimasikan dengan menggunakan pendekatan Markov. Melalui model Markov, akan didapatkan peluang kegagalan yang lebih mendekati kenyataan dikarenakan didalamnya akan diperhitungkan juga efek dari progaram inspeksi dan reparasi. Gambar 1.1 menunjukkan langkah – langkah pengerjaan dalam tugas akhir ini.

Mulai

Pengumpulan data dan studi literatur

Permodelan numerik CFD dengan ANSYS

Perhitungan corrosion rate dengan menggunakan kecepatan aliran

2. Dasar Teori 2.1

Menghitung Peluang Kegagalan dengan model Markov dan LSF

Korosi Erosi

Korosi Erosi meupakan kerusakan kumulatif yang ditimbulkan oleh reaksi korosi elektrokimia dan efek mekanis dari gerakan relatif antara elektrolit dan permukaan korosi. Korosi Erosi dapat juga didefinisikan sebagai degradasi yang dipercepat akibat adanya gerak relatif. Gerakan disini pada umumnya adalah gerakan dengan kecepatan tinggi yang diikuti dengan efek abrasi dan pengausan mekanis. Permukaan yang beralur dan berombak menandakan arah karakter dari bentuk kerusakan ini. Korosi Erosi dapat ditemukan pada sistem perpipaan (terutama pada bend, elbow dan joint), valve, pompa, nozzles, heat exchangers, turbine blades, baffles dan penggilingan. Impingement dan Cavitation adalah bentuk khusus dari korosi erosi. 2.2

Memperkirakan Laju Korosi Erosi

Vinod, et.al (2003) mengungkapkan dalam jurnal internasionalnya bahwa korosi erosi pada dasarnya muncul karena aliran yang melarutkan film yang terdapat pada permukaan logam. Terdapat dua faktor yang mempengaruhi korosi erosi, yaitu melarutnya oksida dan transfer massa dari larutnya oksida, maka dari itu untuk memperkirakan laju korosi erosi membutuhkan dua langkah utama.

Menghitung konsekuensi kegagalan

Penilaian Risiko dengan risk matrix

Evaluasi

Selesai Gambar 1.1 Diagram Alur Tugas Akhir

Langkah pertama adalah memperkirakan laju kinetik dari larutnya oksida (kinetic rate of oxide dissolution) dengan menggunakan formula milik Arrhenius yaitu sebagai berikut : (2.1)

Dengan : Ek R0 Temp R

= 31580 cal/mol = 9.55 × 1032 atoms/cm2s = Temperatur (Kelvin) = 2 cal/mol/K

3


Kemudian langkah kedua adalah mengestimasikan laju transfer masa, yaitu dengan : (2.2)

Dengan : K = mass transfer coefficient (2.3)

Dengan : x = 0.86 untuk pipa lurus d = Diameter pipa (mm) U = kecepatan aluran (cm/s) v = kinematic viscocity (2.4)

Cs = surface concentration (2.5)

Dengan : F = Faraday Constant = 96400 C mol-1 E = Potential dalam sistem setimbang

Grafik 2. 1 Grafik hubungan antara Kb dengan Temperatur pada setiap spesies Fe(OH) (Sweeton dan Baes, Jr.; 1970)

2.3

Cb = Bulk concentration yang telah diketahui Sehingga, pada akhirnya didapat laju korosi erosinya, yaitu dengan formula : (2.6)

Untuk menentukan Kb yang merupakan konstanta kesetimbangan (equlibrium constants) dari persamaan kimia : Fe3O4 + 3(2 – b)H+ + H2(g) = (4-3b)H2O

+

Digunakan Grafik 2.1 yang merupakan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Sweeton dan Baes, Jr. (1970), dimana dalam grafik tersebut diberikan harga Kb serta hubungannya dengan temperatur dan kemungkinan spesies dari persamaan di atas.

Risk Assessment

Risk assessment adalah suatu proses pengumpulan data secara sistematis dan kemudian memadukannya menjadi suatu informasi untuk memahami dan menentukan apakah suatu kegiatan mempunyai risiko yang dapat diterima atau tidak. Langkah awal dari risk assesment adalah dengan mengidentifikasi bahaya atau hazard, efek dari hazard tersebut serta siapa atau apa yang akan terkena dampaknya. Langkah berikutnya adalah memperkirakan besarnya Peluang Terjadinya Kegagalan (Probability of Failure/PoF) dimana hal ini akan berkaitan dengan Keandalan dari dari sistem tersebut. Kemudian langkah selanjutnya adalah dengan menentukan besarnya Konsekuensi Kegagalan (Consequency) dari kejadian tersebut. Hasil dari kedua langkah tersebut akan digunakan untuk menentukan Risk yang merupakan kombinasi antara Consequency dan Probability of Failure. Hubungan antara Keandalan (K), Peluang Terjadinya Kegagalan (PoF), Risiko (R) dan Konsekuensi Kegagalan (C) dapat dinyatakan sebagai berikut (Rosyid, 2007) :

4


K = 1 – PoF R = PoF × C

manusia, kerugian materiil serta dampak lingkungan. DNV telah menyusun klasifikasi dan rangking dari ketiga aspek tersebut, namun untuk kepentingan Tugas Akhir ini digunakan satu aspek saja, yaitu konsekuensi pada aspek dampak lingkungan dari kegagalan pipeline atau umbilical dimana rangking dan deskripsi terlihat pada Tabel 2.2.

(2.7) (2.8)

Dengan : K = Keandalan PoF = Peluang Kegagalan R = Risiko C = Konsekuensi Det Norske Veritas (DNV), organisasi klasifikasi asal Norwegia mengklasifikasikan peluang kegagalan per tahun ke dalam beberapa rangking dan deskripsi untuk memudahkan penakaran risiko yang dihadapi pada suatu kasus tertentu. DNV merumuskan rangking dan frekuensi dalam Recommended Practice (RP) seri F107 yaitu Risk Assessment of Pipeline yang terlihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2. 2 Rangking Frekuensi Tahunan (DNV, 2001)

Category

1 (low)

2 Tabel 2. 1 Rangking Frekuensi Tahunan (DNV, 2001)

Category

1 (low) 2

3 (medium)

4

5 (high)

Description

So low frequency that event considered negligible. Event rarely expected to occur. Event individually not expected to happen, but when summarised over a large number of pipelines have the credibility to happen once a year. Event individually may be expected to occur during the lifetime of the pipeline. (Typically a 100 year storm) Event individually may be expected to occur more than once during lifetime.

Annual frequency

3 (medium)

-5

<10

-4

10 > 10

-5

4

-3

10 > 10

-4

5 (high) -2

10 > 10

-3

-2

>10

DNV (2001), memaparkan dalam recommended practice yang dirumuskannya, bahwa dalam memperkirakan konsekuensi dari kecelakaan pada pipeline atau peralatan – peralatan penunjang pipa (umbilical) perlu dipertimbangkan tiga aspek yang berkaitan dan memiliki kemungkinan terkenai dampak langsung dari kecelakaan tersebut, yaitu keselamatan

Description Non, small or insignificant on the environment. Either due to no release of internal medium or only insignificant release. Minor release of polluting media. The released media will decompose or be neutralised rapidly by air or seawater. Moderate release of polluting medium. The released media will use some time to decompose or neutralise by air or seawater, or can easily be removed. Large release of polluting medium which can be removed, or will after some time decompose or be neutralised by air or seawater. Large release of high polluting medium which can not be removed and will use long time to decompose or be neutralised by air or seawater.

Amount of release

~0

<1000 tonnes

<10000 tonnes

<100000 tonnes

> 100000 tonnes

Setelah perkiraan frekuensi dan konsekuensi telah dihitung, selanjutnya dilakukan evaluasi risiko dengan menggunakan risk matrix. Risk matrix sendiri merupakan cerminan dari penggabungan frekuensi dan konsekuensi yang ada, sehingga dapat diketahui tingkat risikonya berada di petak mana pada risk matrix tersebut.

5


5

bend, yaitu kondisi saat tidak ada kerusakan (S), kondisi terdeteksinya kerusakan (F), kondisi munculnya kebocoran (L) hingga kondisi munculnya rupture (R). Dalam model tersebut kondisi rupture dimungkinkan terjadi langsung dari kondisi F atau L. Model di atas juga memperhitungkan adanya dua proses perbaikan dimana akan mempengaruhi proses kegagalan dan munculnya rupture. Diagram Markov menggambarkan proses kegagalan dan inspeksi sebagai permasalhan dengan kondisi diskrit tetapi kontinyu terhadap waktu (discrete state-continous time problem). Laju kemunculan dari kerusakan (ø), kebocoran (λf) dan rupture (ρf dan ρL) dapat ditentukan melalui Fungsi Kondisi Batas (Limit State Function). LSF diformulasikan sebagai fungsi perbedaan antara wall thickness dengan kedalaman corrosion defect untuk ø dan λf, serta fungsi pressure based untuk ρf dan ρL. Sedangkan untuk repair rate dapat diestimasikan melalui karakteristik dari inspeksi yang dilakukan dan waktu rata – rata yang dibutuhkan dari perbaikan kerusakan atau kebocoran.

Tidak Dapat Diterima

4

Daerah ALARP

Rangking 3 Frekuensi

Dapat Diterima

2 1 1

2

3

4

5

Rangking Konsekuensi Gambar 2. 1 Matriks Risiko (Det Norske Veritas, 2001)

Gambar 2. 1 Matrik Risiko (DNV, 2001)

2.4

Pemodelan Markov Untuk Kegagalan Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi

Penggunaan metode Markov yang mengacu pada jurnal penelitian Vinod et.al (2003) dalam Tugas Akhir ini, adalah untuk memodelkan secara eksplisit interaksi dari proses munculnya korosi erosi pada valve dan bend hingga mengalami kegagalan dimana dalam evaluasi keandalannya tetap memperhitungkan inspeksi dan proses perbaikan. Berikut ini adalah diagram transisi model Markov untuk kegagalan valve dan bend akibat korosi erosi. Model Markov merepresentasikan tahapan – tahapan dari mekanisme kegagalan valve dan

µ

S

ø Ø ω

F

λ

L

ρl

R

f

ρf

Gambar 2.2 Model Markov untuk kegagalan pipa akibat Korosi Erosi (Vinod et.al, 2003)

Keterangan : S= Kondisi sukses, dengan kedalaman korosi < 0.1253t F = Kondisi rusak (flaw), dengan kedalaman korosi antara 0,1253t hingga 0,453t L = Kondisi bocor (leak), dengan kedalaman korosi antara 0,453t hingga 0,83t R = Kondisi pecah (rupture), dengan kedalaman korosi >0,83t Ø = Laju kemunculan flaw λf = Laju kemunculan leak ρf = Laju kemunculan rupture dari kondisi flaw ρL = Laju kemunculan rupture dari kondisi leak µ = Laju dari pendeteksian dan perbaikan kebocoran (repair rate) ω = Laju dari inspeksi dan perbaikan kerusakan (inspection and repair rate)

6


Laju dari inspeksi dan perbaikan kerusakan (ω) (2.9)

dimana,

Dengan : PFI = probabilitas pipa dengan kerusakan akan diinspeksi per interval inspeksi. Peluang berkisar antar 0,9 – 1 jika diadakan inspeksi program dan 0 jika tidak diadakan. PFD = probabilitas kerusakan akan terdeteksi. Untuk NDT, peluangnya akan berkisar antara 0,84–0,95 TI = waktu rata – rata antar inspeksi (untuk Chevron antara 3 – 7 tahun) TR = waktu rata – rata perbaikan jika terdeteksi kerusakan (200 jam) Laju dari pendeteksian-perbaikan kebocoran (µ)

(2.15)

d(T) = kedalaman korosi (mm), untuk ρf untuk ρL Pop = tekanan operasi

(2.16) (2.17)

Untuk LSF III, sistem akan dikatakan gagal jika g(X) < 0 dan dinyatakan berhasil jika g(X) > 0 dan bila g(X) = 0, maka sistem dinyatakan failure surface (Rosyid, 2007). Seluruh hasil yang didapat dari perhitungan LSF, kemudian akan digunakan untuk menentukan transition rate dari setiap kondisi (state), dengan cara membagi hasil tersebut dengan lama waktu pelayanan (service life) dari valve dan bend yaitu 25 tahun.

(2.10)

Dengan : PFI = probabilitas kebocoran akan terdeteksi per periode pendeteksian.

LSF I : (2.11)

Dengan : t = wall thickness (mm) d = kerusakan yang tidak terdeteksi = 0.125 × t T = interval waktu antar inspeksi (untuk Chevron antara 3 – 7 tahun) LSF II : (2.12)

LSF III : (Teixeira et.al, 2007) (2.13)

Dengan : Pb = tekanan ledak (MPa) (ASME B31.4)

2.5

Pemodelan Markov Untuk Kegagalan Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi

Kebocoran minyak (oil spill) merupakan kebocoran atau terlepasnya senyawa hidrokarbon dikarenakan aktivitas manusia, hal ini merupakan salah satu bentuk dari pencemaran yang memiliki dampak luas dan mematikan terhadap lingkungan. Kebocoran minyak akan memiliki dampak yang lebih buruk jika terjadi pada lautan lepas atau pantai. Terdapat berbagai metode untuk mengetahui jumlah atau volume dari fluida hidrokarbon yang dalam hal ini berupa minyak, salah satu metodenya adalah dengan pengamatan visual atau observasi terhadap ketebalan dan warna minyak yang mengambang pada permukaan air. Metode berikutnya dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi merupakan metode yang dirumuskan oleh US Bureau of Ocean Energy Management Regulation and Enforcement (BOEMRE) atau dahulunya bernama Minerals Management Service (MMS). Metode BOEMRE merumuskan volume minyak yang terlepas dalam :

(2.14) (2.18)

7


Dengan, Vrel = total volume minyak yang terlepas (barrels/bbls) Vpipe = volume dari pipeline (ft3) frel = fraksi maksimum dari volume yang terlepas fGOR = faktor pengurangan GOR (Gas-Oil Ratio) Vpre-shut = volume minyak yang terlepas sebelum pipeline shut-down (bbls) Volume minyak terlepas sebelum pipline shutdown (Vpre-shut) (2.19)

Dengan, Q = flowrate pada pipa (bopd) t = selang waktu antara kebocoran dan shut-down (minutes) 1440 = jumlah menit dalam sehari = 24 x 60 Volume dari pipeline (Vpipe)

Setelah didapat ΔPrel, harga tersebut digunakan untuk penentuan frel dan Gmax dengan menggunakan Tabel 2.3. Tabel 2. 3 Fraksi Maksimum Dari Volume Yang Terlepas (frel) (BOEMRE, 2002) Relative Pressure Ratio ∆Prel (-)

Maximum Release Fraction frel (-)

Maximum Release Occurs for a GOR of Gmax (scf/stb)

1

0.00

not applicable (no leakage)

1.1 - 1.2 1.2 - 1-5 1.5 - 2 2-3 3-4 4-5 5 - 10 10 - 20 20 - 30 30 - 50 50 - 200 >200

0.08 0.17 0.30 0.40 0.47 0.50 0.55 0.64 0.71 0.74 0.76 0.77

140 225 337 449 505 560 505 337 168 140 112 112

(2.20)

Faktor pengurangan GOR-Gas-Oil Ratio (fGOR) Dengan, Dpipe = diameter pipa (inch) Lpipe = volume dari pipeline (ft3) Fraksi maksimum dari volume yang terlepas (frel) Fraksi maksimum dari volume minyak yang terlepas (frel), merupakan angka yang merepresentasikan rasio maksimal dari volume minyak yang terlepas dengan volume pipa. Untuk dapat mengkalkulasikan frel, perlu diketahui terlebih dahulu perbedaan relatif tekanan pada titik kebocoran, dimana frel dirumuskan sebagai berkut, (2.21)

Dengan, Pop = tekanan operasi (psi) Pamb = tekanan diluar titik kebocoran (psi) = 0.446533 x Water depth Water depth = kedalaman perairan pada titik kebocoran (ft)

Total volume minyak yang terlepas erat hubungannya dengan Gas-Oil Ratio (GOR) pada minyak, dimana harganya juga dipengaruhi oleh faktor pengurangan dari GOR itu sendiri. Faktor pengurangan GOR (fGOR) dapat diperoleh pada Tabel 2.3 hasil rumusan BOEMRE. Gmax yang didapat dari tabel sebelumnya akan digunakan dalam penentuan fGOR ini. Tabel 2. 4 GOR Reduction Factor (BOEMRE, 2002)

GOR (scf/stb)

GOR reduction factors, fGOR (-) GOR < Gmax

GOR > Gmax

0 - 225

1.00

225 - 280

0.98

280 - 340

0.97

340 - 420

0.95

420 - 560

0.90

560 - 1100

0.85

1100 - 1700 1700 - 2800

0.82 Will not occur

0.63

2800 - 5600

0.43

5600 - 11300

0.26

8


Merujuk pada tuntunan estimasi volume kebocoran yang disusun oleh BOEMRE, dikatakan bahwa terdapat beberapa kecenderungan yang dipengaruhi oleh faktor – faktor reduksi pada Tabel 2.2 dan 2.3, antara lain adalah : Semakin besar perbedaaan antara tekanan pada pipa (Pop) dengan tekanan lingkungan sekitar pada titik kebocoran (Pamb), akan menghasilkan semakin besarnya volume minyak yang terlepas. Semakin tinggi Gas-Oil Ratio (GOR) maka volume pelepasan minyak akan semakin rendah, dengan catatan bahwa harga GOR > Gmax, karena jika harga GOR < Gmax maka yang terjadi adalah sebaliknya. Semakin besarnya volume pipa yang dianalisa maka akan semakin besar pula jumlah volume.

Luaran dari hasil permodelan inilah yang selanjutnya akan digunakan untuk melakukan perhitungan laju korosi yang terjadi pada bend pipa milik CICo. Berikut ini adalah hasil kecepatan (velocity) aliran yang tersignifikan pada model bend dan valve.

3. Analisa dan Pembahasan 3.1

Output Pemodelan Numerik

Luaran (output) yang ditinjau dari hasil permodelan numerik ini adalah diketahuinya kecepatan (velocity) aliran yang tersignifikan pada model bend pipa dan valve. Diketahui dari hasil permodelan bahwa kecepatan aliran tertinggi terjadi pada bagian dalam bend pipa sedangkan untuk valve, kecepatan tertinggi terjadi pada bagian tengah valve dimana pada bagian tersebut aliran berbelok akibat ball valve yang tidak terbuka sempurna. Tabel 3. 1 Hasil Running permodelan dengan perbedaan ukuran meshing Output Permodelan Bend pada ANSYS CFX Number of Tetra Meshing

278488

Number of Prism meshing

164007

sum

442,495

Velocity min. (m/s)

1,21754

Velocity max. (m/s)

1,77382

Output Permodelan Ball Valve pada. ANSYS CFX Number of Tetra Meshing Number of Prism meshing sum

299848 132525 432,373

Velocity min. (m/s)

0,01531

Velocity max. (m/s)

2,49547

Gambar 3. 1 Hasil Running permodelan

3.2

Perhitungan Laju Korosi Erosi

Untuk mengetahui laju (rate) Korosi Erosi setiap tahunnya digunakan persamaan 2.8 dari penelitian Vinod, et.al (2003) yaitu sebagai berikut:

Sedangkan penentuan parameter – parameter yang terdapat dalam Rk dan RMT, digunakan Persamaan 2.3 hingga 2.7. Penentuan Kb (konstanta kesetimbangan) untuk perhitungan Cs dalam persamaan RMT menggunakan Grafik 2.1 hasil dari penelitian Sweeton dan Baes, Jr.(1970), penentuan pH2 (tekanan molekular gas hidrogen) yaitu 0,94656 atm juga diperoleh dari sumber penelitian yang sama dengan penentuan Kb. Lebih lanjut mengenai penentuan RMT, Cb diabaikan karena harganya yang sangat kecil dan mendekati nol. Kalkulasi laju korosi dilakukan dengan memproses data – data lapangan yang didapat dari CICo dan jurnal acuan yang kemudian dipadukan dengan luaran simulasi pada ANSYS, sehingga didapatkan laju korosi erosi pada Tabel 3.2.

9


Tabel 3. 2 Laju Korosi Erosi dari Valve dan Bend CICo. Komponen

Laju Korosi Erosi (mm/year)

Valve

5,6344 x 10

Bend

4,201 x 10

-5

-5

Secara teoritis selain dipengaruhi oleh kecepatan fluida atau corrosive environment lainnya, laju korosi erosi juga erat hubungannya dengan pH dan temperatur pada sistem dimana korosi erosi terjadi. Hubungan antara pH dan temperatur dengan laju korosi erosi ditunjukkan dengan cara memvariasikan pH dan temperatur pada sistem sehingga didapatkan Grafik 4.1 dan 4.2. dari grafik tersebut dapat diketahui bahwa semakin rendah pH (pH < 7, Asam) dalam sistem, maka akan semakin tinggi laju korosi yang terjadi, dengan kata lain semakin keadaan sistem Asam, maka akan semakin tinggi laju korosi erosinya. Secara teoritis selain dipengaruhi oleh kecepatan fluida atau corrosive environment lainnya, laju korosi erosi juga erat hubungannya dengan pH dan temperatur pada sistem dimana korosi erosi terjadi. Hubungan antara pH dan temperatur dengan laju korosi erosi ditunjukkan dengan cara memvariasikan pH dan temperatur pada sistem sehingga didapatkan Grafik 4.1 dan 4.2. dari grafik tersebut dapat diketahui bahwa semakin rendah pH (pH < 7, Asam) dalam sistem, maka akan semakin tinggi laju korosi yang terjadi, dengan kata lain semakin keadaan sistem Asam, maka akan semakin tinggi laju korosi erosinya.

Grafik 3. 1 Hubungan antara Laju Korosi Erosi dan pH

Grafik 3. 2 Hubungan antara Laju Korosi Erosi dan

Temperatur

Setelah laju korosi erosi objek studi diketahui, hasil perhitungan tersebut kemudian digunakan untuk memperkirakan peluang kegagalan yaitu dengan cara mengaplikasikan laju korosi yang telah didapat, ke dalam persamaan dan Limit State Function (LSF) yang telah dipaparkan sebelumnya pada Bab II yaitu Persamaan 2.9 – 2.17. 3.3

Perhitungan Laju Transisi Untuk Model Markov

Pada sub bab sebelumnya, didapatkan dua laju korosi erosi yang berbeda, masing – masing untuk valve dan bend dengan laju korosi erosi untuk valve lebih tinggi yaitu 5,6344 x 10-5 per tahun. Namun kedua laju korosi tersebut tidak jauh berbeda dan jika diaplikasikan ke dalam persamaan – persamaan yang ada, keduanya akan menghasilkan output yang cenderung sama dikarenakan perbedaan yang tidak signifikan. Untuk perhitungan laju transisi (transition rate) pada model Markov ini digunakan laju korosi erosi dari valve, dimana laju korosi tersebut diasumsikan sebagai worst case scenario. Diharapkan luaran (output) dari perhitungan ini dapat digunakan sebagai analisa lanjutan untuk persiapan menghadapi kemungkinan terburuk. Perhitungan laju transisi dari reparasi (µ), inspeksi dan reparasi (ω), kerusakan (ø) serta kebocoran (λf) diselesaikan dengan mengaplikasikan perhitungan matematis standar dengan bantuan piranti lunak Microsoft Excel dan asumsi – asumsi pada Tabel 3.3 yang mendefinisikan beberapa parameter yang muncul pada Persamaan 2.9 dan 2.10.

10


Tabel 3. 3 Asumsi Parameter Dalam Persamaan Laju Transisi µ dan ω Parameter

Asusmsi

Satuan

Basis

TI

5

years

CICo. melakukan inspeksi rata - rata setiap 5 tahun

TR

0,022831

year

Jika terjadi kerusakan, diasumsikan membutuhkan 200 jam waktu perbaikan

PFI

0,70

Diasumsikan elemen akan memiliki 70% peluang untuk diinspeksi setiap 5 tahun

PFD

0,90

Diasumsikan kerusakan akan memiliki 90% peluang untuk terdeteksi setiap inspeksi

PLD

0,90

Diasumsikan kebocoran akan memiliki 90% peluang untuk terdeteksi setiap inspeksi

T Service Life Pipeline

5

years

Waktu rata - rata antar inspeksi di CICo.

25

years

Lama waktu pipa milik CICo. beroperasi

Penyelesaian laju transisi selanjutnya yaitu laju transisi rupture (ρf dan ρL) yang berbasis pada persamaan tekanan yaitu Persamaan 2.13 – 2.17 menggunakan metode Monte Carlo. Simulasi Monte Carlo pada penelitian ini dilakukan dengan cara men-generate 10000 variabel acak yang berbeda satu sama lain, kemudian variabel acak yang telah didapat sebelumnya diaplikasikan ke dalam persamaan laju transisi rupture (ρf dan ρL) untuk disimulasikan. Dari hasil simulasi kemudian dihitung peluang suksesnya dengan menghitung jumlah sukses dari simulasi tersebut. Variabel acak didapatkan melalui bantuan piranti lunak Minitab 14 dengan parameter statistik dan pemilihan distribusi yang berpedoman pada jurnal Teixeira et.al (2007). Tabel 3.4 merepresentasikan parameter statistik dan jenis distribusi yang digunakan dalam simulasi Monte Carlo. Hasil yang didapat dari perhitungan – perhitungan sebelumnya bukan merupakan laju

transisi (transition rate) per tahun, oleh karena itu perlu dilakukan operasi pembagian antara hasil yang didapat dari perhitungan dengan lama waktu fenomena ini diasumsikan berlangsung, yaitu selama waktu valve dan bend diharapkan dapat beroperasi atau 25 tahun. Hasil laju transisi per tahun pada Tabel 4.5 selanjutnya akan digunakan untuk mengestimasikan peluang kegagalan dari valve dan bend. Tabel 3. 4 Hasil Perhitungan Laju Transisi Parameter

Harga (/year)

ω

0,12543

μ

0,17918

ø

0,12388

λf

0,13341

ρf

0,01146

ρL

0,02546

Tabel 3. 5 Parameter Statistik dan Jenis Distribusi Untuk Simulasi Monte Carlo Data

Satuan

D

305

rate E/C

5,6344 x 10

tpipa

Jenis Distribusi

Mean

Std. Dev

COV (%)

mm

Normal

305

0,305

0,1

mm/year

Eksponensial

4,20E-05

-

-

9,53

mm

Normal

9,53

0,0953

1,0

T

5

tahun

-

-

-

-

SMYS

358,5274

MPa

Lognormal

358,527

28,68219

8,0

Poperasi

5,171068

MPa

Eksponensial

5,17107

-

-

-5

11


3.4

Perkiraan Peluang Kegagalan Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi dengan Model Markov

Laju transisi yang didapatkan pada sub bab sebelumnya merupakan informasi yang penting untuk dapat mengestimasikan peluang kegagalan dari valve dan bend. Hasil perhitungan laju transisi yang telah diketahui kemudian dimasukkan kedalam model Markov yang telah dipaparkan sebelumnya pada Gambar 2.2. Untuk mempermudah perhitungan dari model Markov, digunakan modul Markov dalam piranti lunak Reliability Workbench 10.3.0. Dari hasil simulasi piranti lunak diketahui bahwa pelung untuk valve dan bend tetap dalam kondisi sukses (S) dengan kedalaman korosi erosi kurang dari 0.1253t adalah cukup besar yaitu 80.5 %. Valve dan bend juga memiliki peluang untuk berada pada kondisi rusak (F) selama service lifenya yaitu 13.3 %. Sedangkan untuk kondisi bocor (L) dan pecah (R) yang dikategorikan sebagai kegagalan memiliki peluang masing – masing 1.81 % dan 4.48 %. Peluang kondisi pecah (R) lebih besar karena jika terjadi kebocoran pada valve dan bend, besar kemungkinan diikuti dengan kepecahan. Tabel 3. 6 Hasil Simulasi Model Markov Pada Reliability Workbench 10.3.0 Kondisi

Peluang Kondisi

Success (S)

0,805

Flaw (F)

0,133

Leak (L)

0,0181

Rupture (R)

0,0448

Grafik 3.3 merupakan grafik yang menunjukkan Keandalan dari komponen valve dan bend. Diketahui dari grafik tersebut bahwa Keandalan dari valve dan bend menurun dengan cukup signifikan sepanjang service life yang disebabkan oleh korosi erosi. Peluang kegagalan dari valve dan bend akibat korosi erosi dapat diketahui dengan cara menambahkan probabilitas dari kondisi – kondisi gagal (kondisi L dan R), kemudian dibagi dengan lama waktu kedua komponen tersebut beroperasi (service life). Berdasarkan peluang setiap kondisi yang didapat dari hasil simulasi RWB 10.3.0, maka didapat peluang kegagalan dari valve dan bend adalah 0,002516. 3.5

Perkiraan Konsekuensi Kegagalan Akibat Korosi Erosi

Perkiraan konsekuensi pada Tugas Akhir ini dilakukan dengan mengkalkulasikan dampak pelepasan senyawa hidrokarbon yang diukur melalui estimasi volume senyawa hidrokarbon yang terlepas. Untuk menentukan besar volume hidrokarbon yang terlepas, digunakan Persamaan 2.18 – 2.20 dan Tabel 2.3 – 2.4. Data input untuk kalkulasi volume kebocoran berasal dari data awal yang ditunjang dengan beberapa data tambahan seperti yang terlihat pada Tabel 3.7. Tabel 3. 7 Data Input Untuk Perhitungan Volume Kebocoran Data Q

Keandalan

bopd

5

minutes

D

12

inch

water depth

33100

m

108594,48

ft

150

m

492,12

ft

Pamb

219,699

psi

Pop

750

psi

240

sm3/sm3

GOR

Grafik 3.Grafik 3 Profil Keandalan Valve Bend RWB Output 4. 1 Profil Keandalan Valve dandan Bend Output 10.3.0RWB 10.3.0

32000

tshut-in

Lpipe

Waktu (Tahun)

Unit

ρ

1347,504 0,8224

scf/stb kg/m3

12


Volume minyak yang terlepas sebelum pipeline shut-down (Vpre-shut) dan Volume dari pipeline (Vpipe ) didapatkan berturut – turut pada 111,11 barrel dan 85246.67 ft3, kemudian ΔPrel adalah 3.414 sehingga didapatkan frel dan Gmax yang berasal dari Tabel 2.3 adalah 0.47 dan 505. Selanjutnya dari Tabel 2.4 didapatkan fGOR pada 0.82 dikarenakan Gas-Oil Ratio CICo. lebih besar jika dibandingkan dengan Gmax hasil perhitungan (GOR > Gmax). Hasil yang telah didapat kemudian diaplikasikan ke dalam Persamaan 2.18 sehingga didapatkan total volume kebocoran minyak adalah 5962.42 barrel atau 0.780 ton. 3.4

Hasil plotting pada Gambar 3.2 menunjukkan bahwa tingkat risiko yang dihadapi oleh valve dan bend akibat korosi erosi berada pada acceptable criteria, hal ini berarti bahwa bahaya korosi erosi tidak merepresentasikan risiko yang signifikan untuk objek studi, atau dengan kata lain desain komponen valve dan bend telah cukup mumpuni untuk menghadapi bahaya akibat korosi erosi. Berdasarkan fakta di atas dan mengacu pada petunjuk DNV, risiko yang telah diestimasikan, ditemukan masih berada pada acceptable criteria, sehingga tidak diperlukan upaya untuk melakukan pengurangan risiko dan Cost Benefit Analysis (CBA).

Evaluasi Tingkat Risioko dengan Matriks Risiko

4. Penutup

Seluruh hasil perhitungan perkiraan peluang terjadinya kegagalan (frekuensi kegagalan) akibat korosi erosi dan perhitungan perkiraan konsekuensi akibat kebocoran yang telah dikalkulasikan, langkah berikutnya adalah memberi hasil – hasil perhitungan tersebut dengan rangking sesuai code acuan dan kemudian dilanjutkan dengan menyusun matriks risiko untuk mengetahui tingkat risikonya. Matriks risiko yang ditunjukkan merupakan perkalian antara peluang terjadinya kegagalan (frekuensi kegagalan) dengan konsekuensi yang dapat terjadi. 5

4.1

Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, didapatkan beberapa kesimpulan yang dapat digunakan untuk menjawab perumusan masalah yang telah dikemukakan di awal penulisan Tugas Akhir ini, kesimpulan tersebut antara lain adalah : 1. Laju korosi erosi banyak dipengaruhi oleh pH dan temperatur yang terdapat pada sistem tempat terjadinya korosi erosi. Diketahui bahwa hubungan laju korosi erosi dengan pH berbanding terbalik, sedangkan hubungan antara laju korosi erosi dengan temperatur berbanding lurus. Semakin rendah pH (pH < 7, Asam) dalam sistem, akan semakin tinggi laju korosi erosi yang terjadi, sebaliknya untuk temperatur, semakin tinggi temperatur semakin tinggi laju korosi erosi yang terjadi.

Tidak Dapat Diterima

4

Daerah ALARP

Rangking 3 Frekuensi

Dapat Diterima

2

Risiko Korosi Erosi

1 1

2

3

5

4

Kesimpulan

Rangking Konsekuensi Gambar 4. 1 Matriks Risiko

Gambar 3. 2 Matriks Risiko

Tabel 4. 8 Rangking Frekuensi dan Konsekuensi Akibat Korosi Erosi Komponen

Laju Korosi Erosi (mm/year)

Valve

5,63442E-05

Bend

4,20108E-05

Frekuensi Kegagalan (/year) 2,516 x 10

-3

Rangking Frekuensi

Volume Kebocoran (ton)

Rangking Konsekuensi

3

0,7796

2

13


2. Peluang kegagalan pada valve dan bend milik CICo akibat korosi adalah 2,516 x 10-3. Perbedaan laju korosi antara kedua komponen yang tidak terlalu signifikan membuat hasil perkiraan peluang kegagalan antara valve dan bend tidak jauh berbeda dan dapat dikatakan sama. 3. Tingkat risiko yang dihadapi valve dan bend akibat korosi terletak pada daerah hijau atau acceptable criteria pada matriks risiko. Hal ini berarti bahwa bahaya korosi erosi tidak merepresentasikan risiko yang signifikan untuk objek studi, atau dengan kata lain desain valve dan bend telah cukup mumpuni untuk menghadapi bahaya akibat korosi erosi. 4.2

Saran

Terdapat beberapa saran untuk penelitian lanjutan berdasarkan hasil analisa dari Tugas Akhir ini : 1. Selain dipengaruhi oleh pH dan temperatur, laju korosi erosi juga dipengaruhi oleh diameter atau bentuk geometri dari pipa. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian lanjutan mengenai laju korosi yang mempertimbangkan variasi diameter atau bentuk geometri didalamnya. 2. Teknik evaluasi keandalan dengan model Markov dapat dipadukan dan menjadi bagian dalam teknik evaluasi keandalan Fault Tree untuk objek studi dengan sistem yang lebih luas. Untuk itu perlu dilakukan penelitian lanjutan pada objek studi dengan sistem yang lebih luas. 3. Jika pada analisa risiko diketemukan tingkat risiko yang terletak pada daerah ALARP atau tidak dapat diterima, perlu dilakukan analisa risiko lanjutan untuk menurunkan tingkat risiko yang sekaligus dilengkapi dengan Cost Benefit Analysis (CBA). 5. Daftar Pustaka Abdulsalam M.; Stanley JT. 1992. Steady-state Model for Erosion Corrosion of Feed Water Piping. Corrosion.

ABS. 2000. Risk Assessment Applications for The Marine and Offshore Oil and Gas Industries. Houston – Texas, USA : American Bureau of Shipping. Artana, Ketut B. 2006. Diktat Keandalan Sistem. Surabaya, Indonesia : Jurusan Sistem Perkapalan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Billinton, Roy; Allan, Ronald N. 1983. Reliability Evaluation of Engineering Systems : Concept and Techniques. London, England : Pitman Publishing Limited. BOEMRE. 2002. Pipeline Oil Spill Volume Estimator. USA : Bureau of Ocean Energy Management Regulation and Enforcement. CORRPRO. 2007. Fit For Purpose Report of Pipeline 12” Gas Pipeline Lawe Lawe Terminal To Pertamina Refinery Balikpapan. Balikpapan : Chevron Indonesia Company. DNV. 2001. Risk Assessment of Pipeline Protection (RP-F107). Hovik, Norway : Det Norske Veritas. Energy Institute. 2008. Corrosion Threats Handbook. London, England : Energy Institute. Lister, Derek H. 2008. Corrosion for Engineer Dictate. Chulangkom University Thailand dan University of New Brunswick. Liu, Henry. 2003. Pipeline Engineering. London – New York, USA : CRC Press LLC. Lubis, Zulfikar A. H. 2010. Analisa Risiko Pada Reducer Pipeline Akibat Internal Corrosion Dengan Metode RBI (Risk Based Inspection). Tugas Akhir Jurusan Teknik Kelautan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Morgan, B. (1995). The Importance of Realistic Representation of Design Features in The Risk Assessment of High-pressure Gas Pipeline. Proceedings 5th International Conference and Exhibition Pipeline Reliability, Houston, Texas, September. Parisher, Roy A.; Rhea, Robert A. (2002). Pipeline Drafting Design. Gulf Professional Publishing ; Elsevier. www.elsevier.com/locate/ress Restrepo, E. Carlos; Simonoff, S. J; dan Zimmerman, R. 2009. Causes, Cost Consequences, and Risk Implications of Accidents in US Hazardous Liquid Pipeline Infrastructure. International Journal of Critical Infrasrtucture Protection 2. 38-50. Elsevier. www.science-direct.com

14


Roberge, R. Pierre . 2000. Handbook of Corrosion Engineering, New York, NY, USA : McGraw – Hill. Rosyid, D. M. 2007. Pengantar Rekayasa Keandalan. Airlangga University Press; Surabaya. Soegiono. 2007. Pipa Laut . Surabaya : Airlangga Press University. Stack, M.M; Abdelrahman, S.M; Jana, B.D. 2009. A New Methodology for Modelling Erosion– Corrosion Regimes on Real Surfaces: Gliding down the galvanic series for a range of metalcorrosion systems. www.elsevier.com Sweeton, F.H; Baes Jr., C.F. 1970. The Solubility of Magnetite and Hydrolysis of Ferrous Ion in Aqueous Solution at Elevated Temperatures. Journal of Chemical Thermodynamics. 479 500. Williams, K. A. J., Application of Risk Assessment to Pipeline and Sub-Sea Systems. Advanced Mechanics & Engineering Ltd. Handout. Surrey Research Park, Guildford. Vinod, Gopika; Bidhar, S.K; Kushwaha, H.S; Verma, A.K; Srividya, A. 2003. A Comprehensive Framework for Evaluation of Piping Reliability Due to Erosion–Corrosion for Risk Informed Inservice Inspection. Gulf Professional Publishing ; Elsevier. www.elsevier.com/locate/ress

Risk Assessment Pada Valve dan Bend Akibat Korosi Erosi tersebut. Tujuan berikutnya adalah mengetahui peluang kegagalan valve d

Recommend Documents