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 2411.105.025 Pembimbing : Imam Abadi, ST.MT NIP. 19761006 1999031 002
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 Studi Literatur METODOLOGI Pengambilan Data t hitung < t tabel (Ho) Yes Perhitungan Control Chart No Clustering in-control No Statistical Clustering Clustering (Estimasi change point) Yes Pengelompokkan Control Cluster χ 2 hitung < χ 2 tabel No Yes Analisa Data dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai
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 Alaeddini a,*, Mehdi Ghazanfari b, Masjid Amin Nayeri c. 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 University- Qazvin 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 WAKTU PENCATATAN PARAMETER 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 PRESSURE Kg/Cm² 88.2 88.9 88 88 88 88 88 88 88 88 88 88 88 88 88 TEMPERATURE ºC 510 510 509 509 509 508 509 509 509 509 509 510 510 509 510 FLOW T/H 400 380 176 176.1 176.1 175 175 175 176 175 175 176 177 175 176
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 = + A 3 LCL = - A 3 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 Estimasi Change point Xbar Chart of Pressure 88.2 Change Point 88.1 Temperature Estimasi Change Point Xbar Chart of Temperature 515 Change Point 510 Sample Mean 88 87.9 87.8 Data UCL CL LCL 87.7 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Sample Estimasi change point terjadi pada titik ke 5 Sample Mean 505 500 495 Data UCL CL LCL 490 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Sample Estimasi change point terjadi pada titik ke 61
FLOW Sample Mean 450 400 350 300 250 Estimasi Change Point Xbar Chart of Flow Change Point Data UCL CL LCL 200 150 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Sample Estimasi change point terjadi pada titik ke 10
ESTIMASI CHANGE POINT (Data Variabel) (Data Variabel) Pressure Temperature 88.1 Estimasi Change Xbar Chart of Pressure 515 Xbar Chart of Temperature 88.05 Change Point 510 Sample Mean 88 87.95 87.9 87.85 Data UCL 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Sample Estimasi change point terjadi pada titik ke 5 CL LCL Sample Mean 505 500 495 490 Data UCL CL Change Point LCL 485 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Estimasi change point Sampleterjadi pada titik ke 53
Flow Sample Mean 450 400 350 300 250 Estimasi Change Point Xbar Chart of Flow Change Point Data UCL CL LCL 200 150 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Sample estimasi change point terjadi pada titik ke 39
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