oleh : Rahmat Aziz ( ) Reza Sofyan Arianto ( )

LABORATORIUM PERANCANGAN DAN PENGENDALIAN PROSES

JURUSAN TEKNIK KIMIA

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

PENGENDALIAN TEMPERATUR OUTLET HOT STREAM

PADA COOLING WATER NETWORK (CWN) DENGAN

MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC)

PENGENDALIAN TEMPERATUR OUTLET HEAT EXCHANGER NETWORKS(HENs)

DENGAN MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC)

MELALUI SIMULASI SOFWARE HYSYS

Pembimbing : Prof. Ir. Renanto, M.S, Ph.D.

oleh :

Rahmat Aziz

(2307100036)

Latar Belakang

KINERJA PENGENDALI

KONVENSIONAL KURANG

OPTIMAL

DISTURBANCE

MPC

Perkembangan industri

yang diiringi dengan

efisiensi energi

Heat Exchanger

Networks banyak

digunakan di industri

Peranan HENs penting

dalam mengatur kondisi

Rumusan Masalah

Adanya masalah settling time dan

overshoot dalam proses pengendalian

pada Heat Exchanger Networks

membuat model dengan sistem control

yang biasa tidak lagi dapat bekerja

dengan hasil maksimal, karenanya

perlu digunakan kontroller yang

berbasis pada Model Predictive Control

(MPC).

Batasan Masalah

Membandingkan hasil pengendalian menggunakan

MPC dan PID Controller

Simulasi menggunakan program HYSYS

Penentuan hasil pengendalian ditinjau berdasarkan

metode Integral of The Absolute Value of The Error (IAE)

Disturbance berupa perubahan temperatur masuk h

₁

(Th

₁

in

_{) sebesar +/- 10%}

Tujuan Penelitian

Melakukan pengendalian temperatur outlet pada Heat

Exchanger Networks dengan menggunakan Model

Predictive Control (MPC)

Membandingkan hasil pengendalian dengan MPC dan PID

controller

Mengontrol temperatur keluar proses sebesar 47

o

_C

1

Manfaat Penelitian

Temperatur outlet Heat Exchanger Netwoks dapat

dikendalikan sesuai dengan setpoint yang

diinginkan sehingga sistem akan lebih optimal

Evaluasi proses secara dynamic

Mempelajari kerja pengendali MPC

1

2

Base Case

Marchetti, Jacinto L. dan Leonardo L. Giovanini. 2003. Low-Level

Metodologi

Sizing dan Perubahan ke kondisi dynamic mode

Step Response Tes

Pemasangan MPC dalam beberapa konfigurasi Validasi

hasil

Simulasi Steady State menggunakan software HYSYS

START T Pengumpulan dan Pengolahan Data Tidak Ya Pemasangan PID controller Pemberian disturbance END Pengujian dengan metode IAE Pemberian disturbance Pengujian dengan metode IAE Membandingkan hasil pengendalian PID dan MPC A _B A _B

Sistem Heat Exchanger Networks

Controlled Variabel (CV)

Temperatur Keluar Proses

(h

₁out

_{, h}

2out

, c

1out

, dan c

2out

)

Manipulated Variabel (MV)

Duty utilitas dan bypass

(C-1, C-2, H, x

₁

, x

₂

, dan x

₃

)

Disturbance Variabel (DV)

Temperatur inlet fluida proses

Th

₁in

_+/-10%

Data Heat Exchanger Netwoks

Source : Marchetti dan Giovanini, 2003

Stream Tin_{(K) T}out_{(K) WCp (kW/K)} h1 363,15 313,15 50 h2 403,15 373,15 20 c1 303,15 353,15 40 c2 293,15 313,15 40 CW₁ 288,15 - 35 (maksimal) CW2 303,15 - 30 (maksimal) S 473,15 - 10 (maksimal)

Alat HE-1 HE-2 HE-3 C-1 C-2 H

Validasi Simulasi Steady State

Aliran

Temperatur

Jurnal (K)

Temperatur

Simulasi (K)

Error (%)

h

₁

313,15

312,7

1,125

h

₂

373,15

372,2

0,95

c

₁

353,15

352,34

1,0125

c

₂

313,15

312,77

0,95

 Data yang divalidasi pada simulasi steady state

adalah temperatur keluar setiap aliran pada HENs

 Berdasarkan hasil validasi didapatkan error terbesar

Data Sizing Heat Exchanger

CONSTRUCTION OF SHELL AND TUBE

Number of Tubes

160

Tube OD

20

mm

Tube Thickness

2

mm

Length

6000

mm

Shell OD

739,1

mm

Pitch

50

mm

Layout

30

O

Baffle Spacing

800

mm

Baffle Cut

20

%

Passes Per Shell

2

Validasi Simulasi Dynamic Mode

 Data yang divalidasi pada simulasi dynamic mode

adalah temperatur keluar setiap aliran pada HENs

 Berdasarkan hasil validasi didapatkan error sebesar

1,125 %

Aliran

Temperatur

Jurnal (K)

Temperatur

Simulasi (K)

Error (%)

h

₁

313,15

312,7

1,125

h

₂

373,15

372,16

0,99

c

₁

353,15

352,43

0,9

c

₂

313,15

312,79

0,9

Pemberian Disturbance + 10%

Tanpa Controller

362 364 366 368 370 372 374 0 200 400 600 800 Tem p e ratu r (K ) Waktu (detik)

Temperatur h1 in

312 313 314 315 316 317 0 200 400 600 800 Tem p e ratu r h 1o u t (K ) Waktu (detik) 372 372.5 373 373.5 374 374.5 375 375.5 376 0 200 400 600 800 Tem p e ratu r h 2o u t (K ) Waktu (detik) 352 353 354 355 356 357 358 359 0 200 400 600 800 Tem p e ratu r c1o u t (K ) Waktu (detik) 312.5 313 313.5 314 314.5 315 315.5 316 0 200 400 600 800 Tem p e ratu r c2o u t (K ) Waktu (detik)

Step Response Test +10%

Duty C-1 VLV 102 VLV 101 VLV 100 Duty H Duty C-2

2 Auxiliary Variable

Pengendalian Th₂out_{Tanpa Auxiliary Variable dengan}

Disturbance T_h1in sebesar +10%

Pengendalian Th₂out _{Tanpa Auxiliary Variable dengan}

Konfigurasi MPC

Terdapat 4 CV dan 6 MV dengan MPC 4x4

Konfigurasi 1

MPC

: duty C-1, duty C-2, duty H, VLV101

PID

: VLV100 & VLV102

Konfigurasi 2

MPC

: duty C-1, VLV100, VLV101, VLV102

PID

: duty C-2 & duty H

Konfigurasi 3

MPC

: duty C-1, duty H, VLV101, VLV102

PID

: duty C-2 & VLV100

Ketiga konfigurasi tersebut diharapkan sudah mewakili keseluruhan konfigurasi

yang mungkin.

Konfigurasi 1: 2 valve menggunakan PID controller

Konfigurasi 2: 2 duty menggunakan PID controller

Pemasangan MPC

Number of input

Number of output

Step response length

Prediction horizon

Control horizon

Reference trajectory

Gamma U

Gamma Y

Control interval

: 4

: 4

: 50

: 25

: 2

: 1

: 1

: 1

: 20 s

TUNING

PARAMETER

Control Horizon (M)

Jumlah langkah kontrol yang diterapkan &

diprediksi oleh MPC dalam sebuah sample time

Sebaiknya kecil

Prediction Horizon (P)

Berapa banyak prediksi output yang

dilakukan MPC dalam setiap sampling

time

Konfigurasi 1

MPC : duty C-1, duty C-2, duty H, VLV101 PID : VLV100 & VLV102

Konfigurasi 2

MPC : duty C-1, VLV100, VLV101, VLV102 PID : duty C-2 & duty H

Konfigurasi 3

MPC : duty C-1, duty H, VLV101, VLV102 PID : duty C-2 & VLV100

Pengendalian Th

₁

out

_{untuk Th}

Pengendalian Th

₂

out

_{untuk Th}

Pengendalian Tc

₁

out

_{untuk Th}

Pengendalian Tc

₂

out

_{untuk Th}

Perbandingan IAE 3 Konfigurasi

Variabel IAE(K.detik)

Konfigurasi 1 Konfigurasi 2 Konfigurasi 3

Th1outD +10% _{910,534 670,653 578,16} Th1outD -10% _{1224,139 592,477 513,716} Th2outD +10% _{4604,904 64,687 70,83} Th2outD -10% _{4191,231 65,421 72,361} Tc1outD +10% _{304,42 1222,75 257,19} Tc1outD -10% _{308,904 1169,664 244,578} Tc2outD +10% _{753,379 522,262 443,172} Tc₂out_{D -10%} 1062,876 461,363 394,484 IAE total _{13360,387 4768,702 2574,491} IAE rata-rata _{1670,048 596,088 321,811}

Pengendalian PID Controller

Menggunakan 2 PID controller dan 2 Split controller

Controlled Variable Manipulated Variable

Temperatur h1out Duty Cooler C-1 Temperatur h₂out _{Duty Cooler C-2}

Bypass x3 Temperatur c1out Bypass x1

Duty Heater H-1 Temperatur c2out Bypass x2

Parameter Controller TIC-100 TIC-101 SPLT-100 SPLT-101 Kc _{4,35 1,03 8,38 0,749} τ_{i 0,123 0,180 0,0899 0,283} τ_{d 0,0274 0,0401 0,0200 0,0630}

Perbandingan IAE MPC dan PID

Variabel IAE MPC PID Th1outD +10% 578,16 600,361 Th1outD -10% 513,716 588,521 Th2outD +10% 70,83 76,976 Th2outD -10% 72,361 80,455 Tc1outD +10% 257,19 278,317 Tc1outD -10% 244,578 262,749 Tc2outD +10% 443,172 510,512 Tc2outD -10% 394,484 412,992 IAE total _{2574,491 2810.883} IAE rata-rata _{321,811 351.360}

Pengendalian MPC lebih baik daripada PID

dengan IAE rata-rata 321,811 dibandingkan 351,360

Kesimpulan

 Pengendalian temperatur outlet pada Heat Exchanger

Networks (HENs) dengan Model Predictive Control (MPC)

dan PID controller dapat dilakukan dengan mengatur

parameter-parameter pengendali sehingga controlled

variable (berupa temperature outlet) dapat mencapai

setpoint yang diinginkan

 Konfigurasi MPC terbaik adalah konfigurasi 3 di mana MPC

digunakan pada 2 bypass dan 2 duty utilitas dan PID

digunakan pada 1 bypass dan 1 duty utilitas

 Kinerja pengendali Model Predictive Control lebih baik

daripada PID controller, tetapi tidak signifikan

LABORATORIUM PERANCANGAN DAN PENGENDALIAN PROSES

JURUSAN TEKNIK KIMIA

FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI