BAB 4 HASIL SIMULASI PROSES PENGUMPANAN MATERIAL PADA PENGGILINGAN AWAL DAN ANALISISNYA. Software simulasi ini menampilkan 3 form tampilan yaitu:

Transkripsi

1 BAB 4 HASIL SIMULASI PROSES PENGUMPANAN MATERIAL PADA PENGGILINGAN AWAL DAN ANALISISNYA 4.1 Pembahasan Hasil Penelitian Tampilan Software Software simulasi ini menampilkan 3 form tampilan yaitu: a. Form simulasi Gambar 4.1 Tampilan awal 68

2 b. Form komposisi Gambar 4.2 Tampilan Komposisi Material 69

3 c. Form aktual setting motor Gambar 4.3 Tampilan Setting Motor Cara Kerja Software Mula-mula nilai SM,LSF dan AM dimasukkan sesuai dengan target kualitas semen. Ketiga parameter ini merupakan penentu sifat semen. Penjelasan tentang ketiga parameter tersebut telah dibahas di bab 2. Lalu diatur nilai Fe 2 O 3 yang dijadikan acuan untuk mendapatkan perbandingannya dengan ketiga campuran yang lain. Kemudian juga diatur nilai set point, dimana nilai set point ini adalah banyaknya semen yang ingin dihasilkan setiap jamnya. Hal yang sama juga dilakukan untuk konversi nilai rpm ke bentuk ton/jam (catatan: nilai konversi ini sebenarnya berbeda-beda untuk setiap bagian material. Hal ini tergantung dari bin masing-masing material. Dalam hal ini diasumsikan 70

4 sama untuk setiap material). Berikutnya diatur nilai-nilai yang ada di kiri tengah, dimana matriks 4x4 ini merupakan penentu komposisi kandungan CaO, SiO 2, Al 2 O 3 dan Fe 2 O 3 pada masing-masing material. Kemudian diatur settingan motor untuk Limestone, silica, shale dan iron ore sesuai dengan persamaan keadaan ruang masing-masing material (state space). Hal yang sama juga dilakukan pada Tegangan input masing-masing material. Kemudian saat di klik button start simulation maka tampilan layar akan seperti gambar 4.1 diatas. Saat program dijalankan, proses akan dimulai dengan perhitungan perbandingan nilai Fe 2 O 3 dengan ketiga campuran lainnya dengan melibatkan nilai SM,LSF dan AM. Setelah Perbandingan ketiga nilai tersebut didapatkan, maka keempat nilai perbandingan tersebut di total dan kemudian di proses dengan perhitungan untuk mendapatkan persentase kandungan masing-masing campuran. Setelah persentase masing-masing campuran didapatkan maka diperoleh kuantitas masing-masing material yang diproses dari persentase masing-masing campuran dengan setting point yang telah dimasukkan. Nilai kuantitas masing-masing material ini hanya bersifat sebagai informasi bagi operator. Nilai yang kemudian diproses untuk menghasilkan setting point masing-masing material adalah persentase masing-masing campuran. Caranya yaitu dengan mengkalikan antara invers matriks 4x4 yang nilai-nilainya berasal dari laboratorium dengan persentase masing-masing campuran. Hal ini disebabkan karena matriks 4x4 tersebut digunakan sebenarnya untuk mendapatkan nilai persentase masing-masing campuran. Jadi untuk mendapatkan persentase masing-masing material dengan matriks yang sama, 71

5 maka terlebih dahulu harus diinverskan nilai matriksnya kemudian dapat dikalikan dengan persentase masing-masing campuran. Untuk nilai komposisi matriks 4x4 dapat dimasukkan dengan mengklik tombol komposisi material. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.2. Setelah mendapatkan persentase masing-masing campuran, maka nilainya ditotal. Kemudian melalui perhitungan antara persentase campuran dengan total dan kemudian dikalikan dengan setting point yang telah dimasukkan, maka didapatkan kuantitas masing-masing material. Kemudian kuantitas masing-masing material yang jatuh tersebut dianggap sebagai debit masing-masing material yang jatuh dari masing-masing bin, dengan persepsi bahwa nilai-nilai ini merupakan debit keluaran setting point (yang diharapkan). Kemudian debit keluaran setting point masing-masing material ini dikonversikan ke bentuk putaran motor (rpm) yang dihasilkan dengan konversi antara rpm dan ton/jam yang diatur sebelumnya. Kemudian proses akan beralih ke nilai-nilai persamaan keadaan ruang sistem motor yang kita atur pada masing-masing motor. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.3. Nilai-nilai persamaan ruang tersebut kemudian di konversikan ke fungsi waktu dengan menggunakan teori runge kutta orde 4. Proses konversi dengan metode runge kutta ini dilakukan setiap waktu (terus menerus sesuai dengan nilai interval waktu yang kita atur pada kolom interval waktu). Setelah nilai putaran motor aktualnya didapatkan, maka seharusnya nilai tersebut harus dibandingkan dengan nilai setting pointnya. Hal ini dilakukan dengan prinsip PID controller. Dimana fungsi PID controller ini yaitu untuk 72

6 mengurangi nilai error antara setting point(nilai yang diinginkan) dengan actual point (kenyataan dilapangan) dengan cara menghasilkan suatu manipulasi sinyal. Dimana diharapkan nilai kecepatan motor yang dihasilkan oleh sistem nantinya sama atau mendekati nilai setting pointnya/yang diinginkan. Setelah didapatkan nilai aktual yang mendekati nilai setting pointnya melalui kompensasi sinyal, maka berikutnya akan dikonversikan kembali ke bentuk ton/jam dengan variabel yang telah dimasukkan. Sebagai catatan, nilai tegangan masukan dapat diubah-ubah walaupun saat proses berjalan. Kemudian setelah didapatkan nilai aktualnya, maka dapat diketahui kapasitas material pada masing-masing bin. Hal ini dilakukan dengan integral hasil pengurangan kapasitas material yang masuk dengan kapasitas material yang keluar. Namun integral tidak dapat dimasukkan ke dalam proses pemograman. Untuk itu di dalam proses pemograman ini, dilakukan konversi numerik lagi dengan menggunakan metode runge kutta kembali. Nilai ini juga bersifat real time mengikuti jatuhnya material yang masuk dan material yang keluar pada masing-masing bin. Material yang masuk pada tiap bin tidak berlangsung secara terus menerus. Material hanya akan ditumpahkan ke dalam bin jika nilai material di dalam bin itu sendiri telah mencapai nilai tertentu yang dianggap sebagai standar nilai terendah untuk suatu bin. Misalnya dalam program ini proses pengisian bin hanya dilakukan saat material 100 ton atau dibawahnya. Setelah mencapai batas maksimumnya, pada program ini 200 ton/jam, maka proses pengisian ini berhenti. Begitu juga pada saat kapasitas material pada bin terus menurun sampai 100 ton/jam kembali, maka material akan kembali diisi. 73

7 4.1.3 Tampilan Grafik dan analisa grafik Actual Point, Set Point dan Volt Motor Limestone Volt Actual Point Volt Set Point Second Gambar 4.4 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Limestone Persamaan keadaan ruang yang digunakan pada sistem motor limestone adalah: 0 ω mlm = 62,5 1 6,5. ωmlm + ealm 15 47,5 Dengan menggunakan persamaan keadaan ruang diatas pada motor limestone, maka motor akan mencapai kecepatan yang diinginkan sekitar 72 detik (sumbu x pada grafik adalah 1/10 detik). Agar nilai kecepatan actual motor hasil perhitungan terhadap persamaan keadaan ruang diatas dapat mencapai nilai yang diinginkan maka harus dimanipulasi. Hasil manipulasi nya dimasukkan ke tegangan input ea, nilai tegangan input positif sekitar 0,05. Dari grafik diatas dapat dilihat kalau nilai ea stabil pada saat yang bersamaan dengan stabilnya kecepatan motor aktual hasil hitungan dengan kecepatan motor yang diinginkan. Pada grafik juga dapat dilihat kalau tegangan input lebih tinggi 74

8 daripada kedua nilai lainnya. Hal ini diakibatkan oleh persamaan keadaan ruang yang dipakai pada sistem Actual Point, Set Point dan Volt Motor Shale Volt Actual Point Volt Set Point Second Gambar 4.5 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Shale Persamaan keadaan ruang yang digunakan pada sistem motor shale adalah: 0 ω msh = ,62. ωmsh + eash Dengan menggunakan persamaan keadaan ruang diatas pada motor shale, maka motor akan mencapai kecepatan yang diinginkan sekitar 72,7 detik (sumbu x pada grafik adalah 1/10 detik). Agar nilai kecepatan actual motor hasil perhitungan terhadap persamaan keadaan ruang diatas dapat mencapai nilai yang diinginkan maka harus dimanipulasi. Manipulasi ini dilakukan dengan menggunakan PID controller. Hasil manipulasi nya dimasukkan ke tegangan input ea bagi motor shale. Dari grafik diatas nilai tegangan input ea terlihat 75

9 berjalan seimbang dengan actual point, akibatnya grafik tegangan input dan kecepatan aktualnya berhimpitan sehingga hanya terlihat salah satunya. Hal ini diakibatkan oleh persamaan keadaan ruang yang dipakai pada sistem Actual Point, Set Point dan Volt Motor Silica Volt Actual Point Volt Set Point -0.1 Second Gambar 4.6 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Silica Persamaan keadaan ruang yang digunakan pada sistem motor Silica adalah: 0 ω msi = ωmsi + easi Dengan menggunakan persamaan keadaan ruang seperti diatas maka kecepatan motor actual akan seimbang dengan kecepatan setting pointnya saat detik ke 63,5. Untuk mencapai nilai setting point ini, maka dilakukan manipulasi sinyal juga seperti kedua jenis motor material diatas. Nilai manipulasi ini akan menggantikan nilai tegangan masukan pada perhitungan. Akibatnya nilai 76

10 tegangan masukannya juga bersifat dinamis dan memiliki titik steady state. Sehingga terlihat perubahan pada nilai tegangan input motor silica. Kebetulan dengan system yang digunakan pada motor silica ini, perubahan nilai tegangan inputnya bernilai sama dengan kecepatan motor actual hasil manipulasinya, sehingga pada grafik garis antara tegangan input dan kecepatan motor aktualnya berhimpit Actual Point, Set Point dan Volt Motor Iron Ore Volt Actual Point Volt Set Point Second Gambar 4.7 Perbandingan Set point, Actual point, Volt Motor dari Iron Ore Bentuk persamaan keadaan ruang yang digunakan pada motor iron ore adalah: 0 ω msi = ωmsi + easi Pada grafik hubungan antara kecepatan motor aktual, kecepatan motor set point dan tegangan input iron ore kali ini terlihat hubungan yang cukup jauh antara tegangan inputnya dan kecepatan motor aktual yang telah dimanipulasi. Hal ini diakibatkan 77

11 selain karena system yang digunakan, juga karena nilai kompesator untuk menghasilkan nilai manipulasi sinyal tegangan masukannya juga. Begitu juga untuk waktu yang diperlukan untuk mencapai nilai stabil untuk kecepatan aktual motor hasil manipulasinya terhadap kecepatan setting point motornya. Hal ini salah satunya diakibatkan karena nilai debit keluaran setting point iron ore sendiri sangat kecil. Dalam simulasi ini dapat dilihat kalau semakin besar nilai debit keluaran setting point, maka semakin besar juga nilai kecepatan motor setting pointnya. Kecepatan motor aktual yang dimanipulasi untuk mengejar nilai setting pointnya juga semakin cepat kalau nilai kecepatan motor setting pointnya semakin besar. Namun hal ini juga sekali lagi dipengaruhi oleh nilai kompensator PID nya masing-masing. 78

12 4.2 Penyajian Data Penelitian Tabel 4.1 Raw Mix Design Raw Mix Design tipe I Raw Bahan LS SI Sh Fe Dust meal Ash clk. Oksida pure content Design RCO3 0,00 0,50 0,00 0,00 0,00 Fe2O3 1,08 2,00 3,48 68,60 3,47 3,57 8,80 3,64 CaO 85,95 0,00 3,07 5,02 73,63 65,70 0,00 64,74 SiO2 7,38 89,30 60,50 7,50 13,75 20,60 5,05 21,03 Al2O3 2,44 6,10 20,20 6,10 5,48 5,35 36,40 5,80 MgO 0,43 0,00 0,42 4,69 0,58 0,53 1,44 0,54 LoI 41,61 1,60 9,70 5,90 38,27 35,80 perubahan 0,60 H2O 10,37 5,60 8,00 4,20 0,00 parameter 0,80 LSF 342,87 0,00 1,50 9,10 151,01 99,10 94,90 SM 2,10 11,00 2,60 0,10 1,54 2,31 2,23 IM 2,26 3,10 5,80 0,10 1,58 1,50 1,59 Total 97,28 97,40 87,70 91,90 96,91 95,74 26,50 Perubahan 57,70 bahan 9,20 Perbandingan pemakaian ash terhadap klinker 98,55 1,45 16,80 Mix dry 83,25 4,45 10,20 2,10 100,00 11,10 Mix wet 83,77 4,25 10,00 1,98 100, LoI 58,39 98,40 90,30 94,10 Wgt Ignt 48,61 4,38 9,21 1,98 64,18 % Wg. Lgn 75,74 6,82 14,36 3,08 100,00 Total wet 92,88 4,71 11,09 2,19 111,00 79

13 4.3 Pengolahan terhadap data yang terkumpul Analisa hubungan antar komposisi Pada simulasi ini terdapat beberapa variable input seperti LSF, AM dan SM. Jika dilakukan percobaan dengan mengubah salah satu nilai ini, maka terdapat perubahan-perubahan terhadap nilai-nilai tertentu yang akan dilampirkan berikut Pengaruh LSF pada CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 Perbandingan LSF terhadap C, S, A dan Fe LSF CaO SiO3 Al2O3 Fe2O Gambar 4.8 Perbandingan LSF terhadap CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 Dari grafik perubahan LSF diatas terlihat bahwa perubahan LSF berbanding lurus dengan perubahan pada grafik CaO. Sedangkan dengan ketiga grafik campuran lainnya berbanding terbalik. Ini memperlihatkan bahwa parameter LSF ini merupakan penentu kualitas berdasarkan banyaknya kandungan CaO pada campuran semen. 80

14 Tabel 4.2 Perbandingan LSF terhadap CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 LSF CaO SiO3 Al2O3 Fe2O Pengaruh SM pada CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 Tabel 4.3 Perbandingan SM terhadap CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 AM CaO SiO3 Al2O3 Fe2O

15 Perbandingan SM terhadap C, S, A dan Fe SM CaO SiO3 Al2O3 Fe2O3 Gambar 4.9 Perbandingan SM terhadap CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 Pada grafik perubahan SM terlihat bahwa perubahan nilai SM berbanding lurus dengan CaO dan SiO 2 dan berbanding terbalik dengan perubahan grafik kedua campuran yang lain. Hal ini disebabkan karena parameter SM ini melihat kualitas campuran semen berdasarkan banyaknya kandungan CaO dan SiO 2. Namun pengaruhnya lebih banyak pada SiO 2. Sedangkan pada CaO pengaruh berbanding lurusnya kecil sekali. Hal ini menunjukkan bahwa SM lebih ditujukan pada banyaknya kandungan SiO 2. 82

16 Pengaruh AM pada CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 Tabel 4.4 Perbandingan AM terhadap CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 SM CaO SiO3 Al2O3 Fe2O Perbandingan AM terhadap C, S, A dan Fe AM CaO SiO3 Al2O3 Fe2O Gambar 4.10 Perbandingan AM terhadap CaO, SiO 2, Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 Pada grafik perubahan AM diatas terlihat bahwa yang berbanding lurus dengan perubahan nilai AM adalah perubahan grafik campuran CaO dan grafik campuran Al 2 O 3. Sedangkan dengan kedua grafik campuran lainnya berbanding terbalik. Walaupun berbanding lurus dengan grafik campuran CaO dan grafik campuran Al 2 O 3, akan tetapi perubahan yang lebih tajam terjadi 83

17 pada grafik campuran Al 2 O 3. Hal ini hampir sama dengan grafik perubahan SM. Jadi terlihat bahwa perubahan CaO yang berbanding lurus dengan grafik perubahan AM tersebut tipis sekali Pengaruh LSF pada limestone, shale,silica, dan Iron Ore Perbandingan LSF terhadap Limestone, Shale, Silica dan Iron Ore LSF Limestone Shale Silica Iron Ore Gambar 4.11 Perbandingan LSF terhadap limestone, shale,silica, dan Iron Ore Pada grafik diatas terlihat bahwa pengaruh LSF hanya berbanding lurus dengan Limestone. Sedangkan pada ketiga material yang lain malah berbanding terbalik. Hal ini menunjukkan bahwa pada material Limestone terkandung banyak campuran CaO, karena grafik perubahan LSF hanya 84

18 berbanding lurus dengan campuran CaO. Jadi dapat disimpulkan bahwa pada material limestone terkandung sebagian besar(hampir keseluruhan) campuran CaO. Tabel 4.5 Perbandingan LSF terhadap Limestone, Shale, Silica & Iron Ore LSF Limestone Shale Silica Iron Ore Pengaruh SM pada limestone, shale,silica, dan Iron Ore Tabel 4.6 Perbandingan SM terhadap Limestone, Shale, Silica & Iron Ore SM Limestone Shale Silica Iron Ore

19 Perbandingan SM terhadap Limestone, Shale, Silica dan Iron Ore SM Limestone Shale Silica Iron Ore Gambar 4.12 Perbandingan SM terhadap limestone, shale,silica, dan Iron Ore Pada grafik perubahan SM terhadap keempat material, terlihat bahwa grafik material yang berbanding lurus dengan grafik perubahan SM adalah grafik material limestone dan silica. Sedangkan dengan kedua material yang lain berbanding terbalik. Perhatikan, pada grafik perubahan nilai SM ini terlihat bahwa perubahan kandungan material limestone yang berbanding lurus tersebut sangat tipis. Hal ini sama dengan grafik perubahan campuran CaO. Sedangkan pada grafik perubahan material silica, perubahan yang dihasilkan lebih menonjol. Dari kedua perubahan ini dapat disimpulkan bahwa perubahan nilai limestone disini hanya mengikuti perubahan nilai CaO, dimana perubahannya sangat kecil. Sedangkan pada silica lebih menonjol 86

20 karena mengikuti perubahan SiO 2. Jadi dapat disimpulkan bahwa didalam material silica sebagian besar mengandung campuran SiO Pengaruh AM pada limestone, shale,silica, dan Iron Ore Perbandingan AM terhadap Limestone, Shale, Silica dan Iron Ore AM Limestone Shale Silica Iron Ore Gambar 4.13 Perbandingan AM terhadap limestone, shale,silica, dan Iron Ore Tabel 4.7 Perbandingan AM terhadap Limestone, Shale, Silica & Iron Ore AM Limestone Shale Silica Iron Ore

21 Pada grafik perubahan nilai AM terlihat bahwa grafik material yang berbanding lurus hanya pada grafik perubahan shale. Sedangkan pada ketiga material yang lain berbanding terbalik. Perhatikan lagi pada grafik perubahan AM sebelumnya terhadap keempat campuran. Grafik perubahan campuran yang berbanding lurus dengan grafik perubahan AM hanya grafik CaO dan Al 2 O 3. Namun yang lebih dominan berubah adalah grafik campuran Al 2 O 3. Oleh karena grafik material yang berubah hanya grafik shale (clay/tanah liat) maka dapat disimpulkan bahwa didalam shale terdapat banyak campuran Al 2 O 3 dan sedikit CaO Jika dilakukan perubahan terhadap nilai LSF misalnya dinaikkan, maka perubahan yang terjadi adalah kenaikan terhadap nilai CaO. Sedangkan untuk ketiga campuran lain yaitu SiO 2,Al 2 O 3, dan Fe 2 O 3 mengalami penurunan. Sedangkan pengaruhnya untuk keempat material yaitu limestone juga mengalami kenaikan dan ketiga material lain yaitu shale, silica dan Iron ore mengalami penurunan. LSF CaO Limestone Jika dilakukan perubahan terhadap nilai AM, dimisalkan nilai AM diturunkan, maka efek terhadap keempat campuran adalah nilai CaO dan Al 2 O 3 juga turun. Sedangkan kedua nilai lainnya yaitu SiO 2 dan Fe 2 O 3 mengalami kenaikan. Sedangkan untuk keempat material yang lain, pengaruhnya adalah limestone mengalami kenaikan,begitu juga untuk silica dan iron ore. Sedangkan untuk shale mengalami penurunan. AM CaO & Al 2 O 3 Shale 88

22 Jika perubahan dilakukan pada nilai SM, misalnya jika diturunkan,maka pengaruhnya terhadap terhadap keempat campuran adalah CaO dan SiO 2 juga mengalami penurunan. Sedangkan untuk kedua campuran yang lain mengalami kenaikan. Untuk keempat material yang lain, yang mengalami penurunan adalah Limestone dan silica. Sedangkan untuk shale dan iron ore malah mengalami kenaikan. SM CaO & SiO 2 Limestone & Silica Untuk lebih jelasnya akan disertakan tabel keterkaitan antara LSF, AM dan SM terhadap keempat campuran dan keempat material Tabel 4.8 Perbandingan Pengaruh LSF, SM, AM CaO SiO 2 A l2 O 3 Fe 2 O 3 Limestone Shale Silica Iron Ore LSF Lurus terbalik Terbalik terbalik lurus terbalik terbalik terbalik SM Lurus lurus Terbalik terbalik lurus terbalik lurus terbalik AM Terbalik terbalik Lurus terbalik terbalik Lurus terbalik terbalik Analisa Komposisi Material Aliran keempat material baik set point maupun aktual point telah di bahas pada bab 3. Namun terdapat sedikit perbedaan antara simulasi pada software dengan perhitungan yang telah di bahas. Perbedaan tersebut terletak pada kapasitas bin. Secara teoritis kapasitas bin berikutnya ditentukan oleh kapasitas bin saat ini yang dijumlahkan dengan interval waktu yang dikalikan dengan selisih antara kapasitas input material yang masuk ke dalam bin dan kapasitas output material yang keluar dari bin. Namun jika set point outputnya lebih besar dari pada kapasitas input aktual dari bin, maka akibatnya kapasitas output aktual material 89

23 yang nilainya telah di manipulasi mengikuti nilai set point juga akan melebihi input aktual material ke dalam bin. Dalam perhitungan nilai ini seharusnya bernilai minus. Namun dalam simulasi ini material yang nilai output nya melebihi nilai kapasitas inputnya maka kapasitas bin nya akan bernilai nol dan input akan terlihat selalu on. Hal ini berarti bahwa input yang masuk selalu keluar kembali tanpa tersisa di bin. Akibatnya hasil produksi semen tidak akan sesuai dengan target produksi yang telah ditetapkan. Oleh sebab itu perlu di perhatikan bahwa kapasitas input material tidak boleh lebih kecil daripada kapasitas material yang keluar dari bin. Dari hasil simulasi didapat nilai ideal untuk setiap output yang ditampilkan dalam bentuk angka dalam software simulasi. Tetapi jika dibandingkan dengan data dari lapangan terdapat perbedaan nilai akhir, yang nantinya disebut sebagai error. Perbedaan hasil tidak menunjukkan bahwa hasil simulasi salah, melainkan terdapat faktor lingkungan, faktor human error atau faktor machine error yang membuat adanya perbedaan antara hasil simulasi dengan data lapangan. Ini dapat ditampilkan dalam tabel berikut Tabel 4.9 Perbandingan error Limestone Silica Shale Iron Ore Raw Mill Pure % Wg. Lgn % Wg. Lgn 75,74 6,82 14,36 3,