Identifikasi Proses Pada "Distillation Column" Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan di PT. Petro Oxo Nusantara Gresik

Bintoro, Irfan (2002) Identifikasi Proses Pada "Distillation Column" Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan di PT. Petro Oxo Nusantara Gresik. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
2498100017-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version

Download (49MB) | Preview

Abstract

Penerapan sistem kontrol berbasis model (model based control} sangat diperlukan untuk mengatasi permasalahan industri-industri kimia yang memiliki karakteristik proses yang nonlinier, multivariabel dan kompleks. PemUlSlJiahan akan timbul kerika dalam mengidentifikasi sebuah proses nonlinier untuk mendapatkan model non /inier plant menggunakan metode persamaan differensial. Hal itu disebabkan karena rumimya persamaan matematis yang digunakan. Dengan kemampuan nonlinier mappingnya, JST mampu memberikan kemudahan dalam mengidentifikasi proses nonlinier. Pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah model proses Distillation Column (T-160) di Pabrik PT. Petro Oxo Nusantara Gresik yang didapat dari hubungan datafisis input-output proses. Input proses merupakan variabel termanipulasi yaitu flow reflux dan flow NBD. Output proses adalah variabe/ terkontrol yaitu temperatur kolom dan level cairan bag ian bawah . Kedua jenis data input-output proses ini digunakan pada proses supervised learning yang merepresentasikan model dari proses distillation Column. Konfigurasi dari jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk model temperatur terdiri dari llapisan (layer) input denganjumlah node= 6, 1/apisan hidden (hidden layer) dengan jumlah node 16 dan 1 lapisan output dengan node = 1. Sedangkan untuk mode/level cairan terdiri dari I lapisan (layer) input dengan node = 6, 1 lapisan hidden (hidden layer) dengan jumlah node= J 5 dan 1 lapisan output dengan node = I. Fungsi aktifasi yang digunakan adalah logsig. Jaringan syaraf dapat merepresentasikan dinamika proses untulc model temperatur pada epoch ke-8~3 dan untuk model level pada epoch ke-1096 dengan error goal masing-masing = Itr dan 10~. Dari hasil validasi dapat ditentukan bahwa model yang diujikan adalah valid. Hal ini ditinjau dari error rata-rata - masing-masing model, untuk model temperatur error prediksi rata-rata e = 0.0057 dan untuk mode/level cairan e = 0.0088. Dan tinjauan keduanya adalah dari nilai regresinya R= 0,961 zmtuk model temperatur dan R = 0.9~3 untuk mode/level cairan distillasi dimana kedua nilai tersebut mencerminkan lzubungan yang baik antara ouput JST dengan aktual proses.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSF 006.32 Bin i
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Physics Engineering
Depositing User: ansi aflacha
Date Deposited: 22 Jul 2019 02:45
Last Modified: 22 Jul 2019 02:45
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/64316

Actions (login required)

View Item View Item