STUDI KELAYAKAN KUALITAS SISTEM KONTROL MAIN STEAM PADA BOILER MELALUI PENDEKATAN STATISTICAL CLUSTERING DI PLTU UNIT I PT. PJB UP. GRESIK
Disusun oleh : Iik Ordiani 2 4 11 . 1 0 5 . 0 2 5 Pembimbing : I m a m A b a d i , S T. M T N I P. 1 9 7 6 1 0 0 6 1 9 9 9 0 3 1 0 0 2
Latar Belakang PT PJB Gresik merupakan salah satu penyuplai listrik dengan
menggunakan tenaga uap. Unit proses yang mendukung keberlangsungan proses produksi energi listrik yaitu water treatment, boiler, turbin dan generator Salah satu komponen penting yang sangat berpengaruh terhadap kinerja PLTU adalah boiler. Parameter yang mempengaruhi kondisi suatu proses yaitu kehandalan dan kualitas. Pada penilitian ini di tekankan pada kualitas proses main steam. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah metode untuk menganalisis kualitas terkontrolan proses melalui pendekatan statistic clustering untuk melakukan estimasi waktu terjadinya perubahan proses.
PERMASALAHAN Permasalahan yang akan diselesaikan dalam tugas akhir ini adalah : Bagaimana mengimplementasikan pendekatan statistical clustering dan bagaimana mengidentifikasi penyebab terjadinya out of control pada peta kendali (control chart)
TUJUAN Tujuan dari tugas akhir ini adalah dapat mengimplementasikan pendekatan statistical clustering.
BATASAN MASALAH Plant yang di tinjau adalah boiler (steam drum) Di PLTU
UNIT I PT.PJB UP Gresik. Pendekatan statistik menggunakan control chart x. Data pengukuran yang dipakai yaitu pressure, temperature dan flow. Data yang digunakan pada rentang waktu januari desember 2011. Metode yang digunakan untuk mengujji kondisi steady state adalah uji T student. Estimasi change point dengan menggunakan uji c- square.
SIKLUS PLTU
Mulai
METODOLOGI
Studi Literatur Pengambilan Data
t hitung < t tabel (Ho)
No
Yes Perhitungan Control Chart
Clustering in-control
Pengelompokkan Control Cluster Yes
No
Statistical Clustering Clustering (Estimasi change point)
χ2 hitung < χ2 tabel Yes Analisa Data dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai
No
LITERATUR Intan Alifiyah, Ilmi. 2010. “Analisis Efisiensi Sistem
Pembakaran Pada Boiler Di PLTU Unit III PT.PJB Up Gresik Dengan Metode Statistical Process Control”. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya Adel Alaeddinia,*, Mehdi Ghazanfarib, Masjid Amin Nayeric. 2009. “A Hybrid Fuzzy-Statistical Clustering Approach for Estimating the Time of Changes In Fixed and Variable Sampling Control Charts”. Industrial Engineering Department, Islamic Azad UniversityQazvin Branch, Iran University of Science and Technology, Amirkabir University of Technology. Qazvin, Tehran, Iran. [Elseiver Information Science 179 (2009) 1769-1784] http://eprints.undip.ac.id/6796/1/CHI-KUADRAT.pdf
Pengambilan Data Pressure Temperature Flow
Data LoggSheet
Contoh Data PARAMETER
SAT
PV 1 PV 2
PRESSURE Kg/Cm² 88.2 TEMPERATURE ºC 510 FLOW T/H 400
88.9 510 380
0 88 509 176
2 4 6 88 88 88 509 509 508 176.1 176.1 175
WAKTU PENCATATAN PARAMETER 8 10 12 14 16 88 88 88 88 88 509 509 509 509 509 175 175 176 175 175
18 88 510 176
20 88 510 177
22 88 509 175
24 88 510 176
Perhitungan Control Chart Perhitungan control chart ini terdiri dari 3 tahap yaitu: • Menghitung nilai upper control limit (UCL). • Menghitung center line (cl). • Menghitung lower control limit (lcl).
Perhitungan Control Chart =
S = = = UCL
=
+ A3
LCL
=
- A3
Keterangan : x : Nilai dari variabel yang diukur : Rata- rata setiap sample group S : Standard deviasi dari subgroup : Mean dari rata-rata subgroup atau titik tengah dari control chart x-bar : Rata-rata dari satndar deviasi subgroup atau titik tengah dari control chart S 𝑛𝑛 : Ukuran sample group 𝑚𝑚 : Jumlah dari subgroup UCL : Upper control limit chart LCL : Lower control limit chart 𝐴𝐴3 : Ukuran sample
ESTIMASI CHANGE POINT Uji c-square
Analisa Data dan Pembahasan (Data Fixed) Pressure
Temperature
Estimasi Change point Xbar Chart of Pressure
Estimasi Change Point Xbar Chart of Temperature
88.2
515 Change Point
Change Point
510
Sample Mean
Sample Mean
88.1
88
87.9 Data UCL CL LCL
87.8
87.7
0
10
20
30
40 Sample
50
60
70
505
500 Data UCL CL LCL
495
80
Estimasi change point terjadi pada titik ke 5
490
0
10
20
30
40 Sample
50
60
70
80
Estimasi change point terjadi pada titik ke 61
FLOW Estimasi Change Point Xbar Chart of Flow 450 Data UCL CL LCL
Change Point
400
Sample Mean
350
300
250
200
150
0
10
20
30
40 Sample
50
60
70
Estimasi change point terjadi pada titik ke 10
80
ESTIMASI CHANGE POINT (Data Variabel) (Data Variabel) Pressure
Temperature
Estimasi Change Xbar Chart of Pressure
Xbar Chart of Temperature
88.1
515
88.05
510
88
505
Sample Mean
Sample Mean
Change Point
87.95 87.9 Data UCL CL LCL
87.85
0
10
20
30
40 Sample
50
60
70
500 495
Data UCL CL LCL
490 80
Estimasi change point terjadi pada titik ke 5
485
0
10
20
Change Point
30
Estimasi change
40 50 60 70 80 Sample point terjadi pada titik ke
53
Flow Estimasi Change Point Xbar Chart of Flow 450 Change Point
Data UCL CL LCL
Sample Mean
400 350 300 250 200 150
0
10
20
30
40 Sample
50
60
70
estimasi change point terjadi pada titik ke 39
80
KESIMPULAN Kualitas keterkendalian proses dengan meggunakan 80
subgroup secara statistic tidak terkontrol sempurna, hal ini dibuktikan dengan adanya beberapa data diluar kendali. Pada data fixed dengan parameter pressure, temperature dan flow change point terjadi pada titik ke 5, 61 dan 10. Parameter flow mengalami proses yang paling tidak stabil hal ini dibuktikan dengan banyaknya data yang terdapat di luar kendali. Pada data variabel dengan menggunakan parameter pressure, temperature dan flow change point terjadi pada titik ke 5, 53, dan 39. Parameter flow mengalami proses yang paling tidak stabil hal ini dikarenakan solenoid valve pada burner bocor.
TERIMA KASIH
