METODOLOGI PENELITIAN
Tempat dan Waktu
Rumah tanaman (P=18.75 m, L=8 m, T=7.37m) yang digunakan adalah rumah tanaman satu bentang dengan tipe standard peak (Gambar 4). Rumah tanaman terletak di University Farm, Kampus IPB, Cikabayan, Bogor pada 6°18'00" LS dan 106°24'00" BT serta ketinggian 230 m dpl.
Rumah tanaman dibangun dengan orientasi Timur-Barat. Gambar tekniknya dapat dilihat pada Lampiran 2. Konstruksi rumah tanaman menggunakan rangka baja ringan. Lantai rumah tanaman diplester sebagian. Atap rumah tanaman memiliki kemiringan 30⁰ dan ditutup mengunakan polycarbonate merk Solar Tuff setebal 0.8 mm (transmisivitas 0.9). Rumah tanaman memiliki bukaan ventilasi pada atap dan dinding yang ditutup kawat ram (porositas 0.64). Dimensi bukaan pada dinding dan pada atap diberikan pada Lampiran 3.
Pengukuran data cuaca dan iklim mikro rumah tanaman untuk simulasi dan validasi model dilakukan pada bulan Pebruari 2010. Sementara itu, simulasi CFD dilakukan pada bulan Desember 2010 sampai dengan Januari 2011.
Metode
Pengukuran Data Cuaca dan Iklim Mikro Rumah Tanaman
Data kondisi cuaca di sekitar rumah tanaman dan iklim mikro dibutuhkan untuk simulasi. Untuk kondisi cuaca di sekitar rumah tanaman, parameter yang diukur adalah kecepatan dan arah angin, suhu udara, kelembapan udara, tekanan udara, curah hujan dan radiasi sinar matahari.
Pengukuran dilakukan menggunakan weather station (Davis tipe 6163) yang merekam data cuaca secara otomatis setiap 30 menit selama 15 hari untuk kondisi cuaca berawan, berangin, cerah dan hujan. Data yang digunakan untuk simulasi adalah data cuaca pada saat tidak ada angin dan kecepatan angin rendah.
Weather station terdiri dari sensor kecepatan dan arah angin (anemometer), sensor suhu dan kelembapan (pshychrometer), sensor radiasi matahari (pyranometer), dan sensor curah hujan (typing bucket precip gauge). Satuan unit masing-masing parameter adalah suhu dalam satuan ˚C, RH dalam persen, kecepatan angin dalam m/dt, arah angin dalam derajat, radiasi matahari dalam W/m2 dan curah hujan dalam mm/hari.
Weather station di pasang di luar rumah tanaman sedangkan Wireless Vantage Pro2 untuk menyimpan data cuaca diletakkan di basecamp. Komputer kemudian mengunduh data tersebut dengan software Weatherlink. Gambar 5 memperlihatkan weather station dan data logger yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 5. Weather station merk Davis tipe 6163 dan Wireless Vantage Pro2 beserta komputer yang digunakan.
Iklim mikro yang diukur adalah suhu permukaan atas atap rumah tanaman, suhu udara di dalam rumah tanaman dekat lubang ventilasi, suhu udara di dalam rumah tanaman setinggi tanaman, suhu permukaan lantai, suhu dinding rumah tanaman sebelah inlet dan outlet. Pengukuran dilakukan menggunakan termokopel dan hybrid recorder.
Termokopel (tipe T) digunakan untuk mengukur suhu atap rumah tanaman di bagian luar, suhu udara bola basah dan bola kering di dalam rumah tanaman, suhu permukaan lantai, suhu pada batas lantai dengan permukaan tanah, suhu tanah pada kedalaman 0.01 m dan 0.02 m dari permukaan lantai. Selama pengukuran sensor termokopel dilindungi dari radiasi matahari langsung untuk menghasilkan data suhu yang akurat. Gambar 6 memperlihatkan pengukuran suhu permukaan tanah dengan termokopel. Skema titik pengukuran dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 6. Pengukuran suhu permukaan tanah dengan termokopel.
Termokopel dihubungkan dengan portable paperless recorder merk Yokogawa tipe MV Advance 1000 untuk menampilkan suhu yang terukur oleh termokopel (Gambar 8). Data suhu ini tersimpan dalam usb pada hybrid yang kemudian dipindahkan ke komputer menggunakan usb flash. Pengambilan data iklim mikro dilakukan dengan selang waktu 1 jam selama 15 hari.
Gambar 7. Letak titik pengukuran cuaca dan iklim mikro.
Gambar 8. Portable paperless recorder untuk menampilkan suhu yang terukur oleh termokopel.
Simulasi CFD
Simulasi CFD dilakukan menggunakan Software Solidworks® Office Premium 2010. Model simulasi yang dilakukan sangat bergantung pada memori dan kecepatan processor komputer yang digunakan. Pada penelitian ini komputer yang digunakan adalah komputer desktop dengan spesifikasi CPU Intel® Core™ i7; 8GB RAM; dan 64-bit Operating system.
Analisis yang dilakukan adalah analisis 3 dimensi terhadap aliran fluida dan termal yang mencakup perpindahan panas konveksi, konduksi, dan radiasi pada kondisi tunak (3-dimensional steady state analysis). Asumsi yang digunakan dalam simulasi adalah:
ii. udara tidak terkompresi (incompressible)
iii. panas jenis, konduktivitas dan viskositas udara konstan iv. udara lingkungan dianggap konstan selama simulasi
v. distribusi suhu udara pada tiap atap dan lantai rumah tanaman seragam Simulasi dilakukan untuk mengetahui performa rumah tanaman tipe standard peak pada saat angin tidak bertiup dan saat kecepatan angin di luar rumah tanaman (WS) rendah. Menurut Sase et al. (1984) dan Mistriotis et al. (1997a), analisis kinerja ventilasi alamiah rumah tanaman dilakukan pada kecepatan angin kurang dari 2 m/dt. Dalam penelitian ini, simulasi dilakukan terhadap 3 kasus, yaitu saat angin tidak bertiup (WS=0 m/dt) untuk Kasus 1, saat WS=0.4 m/dt untuk Kasus 2, dan WS=1.8 m/dt untuk Kasus 3. Data input kondisi awal dan kondisi batas simulasi disajikan pada Tabel 1. Data tersebut merupakan hasil pengukuran pada tanggal 11 Pebruari 2010 pada jam-jam dimana kecepatan angin di luar rumah tanaman sesuai dengan kriteria dari Sase et al. (1984), Suhardiyanto (2009) dan Mistriotis et al. (1997a).
Tabel 1. Input kondisi awal dan kondisi batas
Input Kasus
1 2 3
Kondisi Awal
Suhu lingkungan (oC) 23.00 32.20 31.30
Suhu material padat (oC) 28.08 37.05 36.50
RH lingkungan (%) 97 71 73 Kecepatan angin (m/dt) 0 0.4 1.8 Radiasi Matahari (W/m2) 0 904 663 Letak geografis 6° 18' 00" LS; 106° 24' 00" BT 6° 18' 00" LS; 106° 24' 00" BT 6° 18' 00" LS; 106° 24' 00" BT Waktu (WIB) 06:00 13:30 14:00 Kondisi Batas
Suhu atap menghadap Utara (oC) 22.48 42.00 35.33 Suhu atap menghadap Selatan (oC) 22.43 45.76 38.81
Suhu lantai (oC) 28.08 37.05 36.50
Media berpori
Jenis Kawat kassa
Porositas kassa 0.64
Tipe permeabilitas isotropik
Resistance calculation formula (k) Dependency on reference pore size (D)
Panjang 0.254 m
Luas 0.000025 m2
Langkah-langkah proses simulasi menggunakan software Solidworks® Office Premium 2010 adalah sebagai berikut.
1. Pembuatan geometri rumah tanaman.
Dimensi rumah tanaman yang digunakan dalam penelitian ini adalah yang sebenarnya. Kondisi rumah tanaman diusahakan menyerupai kenyataaan di lapang. Selanjutnya, membuat kotak dengan ukuran panjang 5L, lebar 5L, dan tinggi 5L (Richards & Hoxey, 1992), dimana L adalah lebar rumah tanaman, sehingga rumah tanaman berada di dalam kotak (Gambar 9). Kotak tersebut nantinya akan menjadi daerah perhitungan.
Gambar 9. Geometri rumah tanaman dan daerah perhitungan model simulasi. 2. Lakukan general setting.
Pada bagian ini diatur tipe analisis, fluida, material padat, kondisi batas, dan kondisi awal simulasi secara umum. Gambar 10 sampai dengan Gambar 14 adalah tampilan interface general setting untuk Kasus 1.
Analisis aliran dipilih tipe aliran internal dengan memasukkan cavities, dalam hal ini rumah tanaman, karena bagian yang dianalisis adalah bagian yang berada di dalam geometri rumah tanaman. Berdasarkan proses pindah panas yang terjadi di dalam rumah tanaman (Gambar 2), maka proses konduksi yang terjadi pada material padat diperhitungkan. Pada interface ini nilai radiasi matahari dan environtment temperature dimasukkan (Gambar 10). Fluida yang dianalisis adalah udara (air) dengan tipe aliran laminar dan turbulen serta memperhitungkan
kelembapan udara (Gambar 11). Default material padat (solid) dalam simulasi ini adalah brick (Gambar 12).
Gambar 10. Tipe analisis dan input nilai radiasi matahari untuk Kasus 1.
Gambar 12. Pengaturan material padat pada Kasus 1.
Gambar 14. Kondisi awal pada Kasus 1.
Sebagai kondisi batas, permukaan dinding terluar (default outer wall radiation surface) merupakan non-radiation surface dimana radiasi tidak berpengaruh pada permukaan padat. Kekasaran (roughness) diset sebesar 0 µm (Gambar 13). Nilai suhu udara pada initial and ambient condition dan tekanan sebesar 101.325 kPa dimasukkan pada interface selanjutnya dalam general setting (Gambar 14).
Pada bagian input kondisi termal dinding terluar (Gambar 13), nilai koefisien pindah panas dimasukkan berupa konstanta. Persamaan 6, 7, dan 8 digunakan untuk menghitung koefisien tersebut:
a. ho, koefisien pindah panas konveksi di bagian luar atap rumah tanaman (Suhardiyanto dan Romdhonah, 2008).
33 . 0 84 . 1 78 . 1 u ho (6)
dimana u adalah kecepatan angin (m/dt) pada ketinggian 5 m.
b. hi, koefisien pindah panas konveksi di bagian dalam atap rumah tanaman (Suhardiyanto dan Romdhonah, 2008).
dimana Ac adalah luas permukaan atap rumah tanaman (m2), dan As adalah luas permukaan lantai rumah tanaman (m2).
c. hf, koefisien pindah panas konveksi di permukaan lantai (Suhardiyanto dan Romdhonah, 2008).
(8)
dimana Tin adalah suhu udara di dalam rumah tanaman (˚C), Tf adalah suhu permukaan lantai rumah tanaman (˚C), dan l adalah panjang karakteristik rumah tanaman dalam hal ini lebar rumah tanaman (8 m). 3. Mesh pada awal perhitungan diatur pada level 3.
4. Daerah perhitungan dibuat untuk daerah di luar dan di dalam greenhouse (Tabel 2).
Tabel 2. Daerah perhitungan dalam simulasi Koordinat Jarak (m) Xmin 40.837 Xmax 59.587 Ymin -0.067 Ymax 47.04 Zmin 48.994 Zmax 40.994
5. Pendefinisian material rumah tanaman
Atap rumah tanaman didefinisikan sebagai PC (Polycarbonate), dinding merupakan media berpori (poros media), dan lantai rumah tanaman didefinisikan sebagai gravel. Karena material tersebut tidak ada di dalam data teknik (engineering database) Solidworks®, maka data-data sifat bahan perlu dimasukkan. Sifat bahan rumah tanaman tersebut diberikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Sifat bahan yang dimasukkan ke dalam data teknik Solidworks®
Sifat bahan Satuan Polycarbonate+ Brick* Gravel*
Kerapatan (ρ) kg/m3 1200 2100 1522
Panas jenis (Cp) J/kg oC 1300 900 840
Konduktivitas panas (k) W/m oC 0.20899 1.4 2 Tipe konduktivitas - isotropik isotropik isotropik
Melting temperature (⁰C) 630 1648.85 1026.85
Keterangan: + Katalog Solar Tuff * Cengel (2003)
6. Set kondisi batas.
Komponen rumah tanaman yang merupakan sumber panas terbesar adalah lantai dan atap. Kondisi batas dalam analisis distribusi suhu dan pola aliran udara ini adalah lantai dan atap. Permukaan lantai dan atap yang menjadi kondisi batas adalah yang berhubungan langsung dengan udara di dalam rumah tanaman. 7. Set tujuan (goal) dari analisis
Goal dalam simulasi ini adalah global goal temperature dari fluid (maximum, minimum, dan average), global goal velocity (maximum, minimum, dan average), dan global goal temperature pada solid (average).
8. Lakukan proses running atau perhitungan.
Persamaan-persamaan konservasi diselesaikan dengan metode iterasi SIMPLER (Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations Revised). Proses perhitungan dimulai dengan memecahkan variabel kecepatan fluida dan tekanan (Lampiran 1). Proses perhitungan ini diperlihatkan kepada user berupa grafik yang menunjukkan konvergenitas residual variation. Jika proses perhitungan menghasilkan residual yang menurun dari satu iterasi ke iterasi berikutnya, maka dikatakan bahwa tebakan nilai terhadap variabel-variabel cukup baik dan solusi akan diperoleh. Proses iterasi akan berhenti saat kondisi konvergen tercapai.
Untuk analisis termal kondisi tunak, Solidworks® secara otomatis mengatur time step sama dengan 1. Karena simulasi dilakukan pada steady flow dimana udara tidak terkompresi, maka nilai massa jenis konstan selama iterasi.
9. Pada tahap post-processor ditentukan tampilan yang akan disajikan oleh CFD, misal dalam bentuk kontur suhu, vektor kecepatan udara, mesh yang dihasilkan, dan animasi tampillan tersebut.
Validasi Model
Validasi program dilakukan dengan membandingkan suhu udara hasil simulasi dengan hasil pengukuran di lapangan. Pengujian keabsahan dilakukan dengan menggunakan garis regresi yang terbentuk pada hubungan linear antara suhu hasil simulasi (Y) dan hasil pengukuran (X). Dimana a menyatakan intersep atau perpotongan garis regresi dengan sumbu tegak dan b menyatakan kemiringan atau gradien garis regresi.
Model simulasi dinyatakan memberikan prediksi suhu dan kelembapan udara yang semakin baik bila persamaan regresinya memiliki koefisien intersep (a) mendekati nol dan gradiennya mendekati satu.
