i
PROPOSAL
PENELITIAN DOKTOR BARU
DANA ITS TAHUN 2020
Judul Penelitian:
OPTIMISASI NATURAL GAS NETWORK REGION JAWA TIMUR
DENGAN METODE SUPERSTRUCTURE
Tim Peneliti:
Dr. Rendra Panca Anugraha S.T.
(Departemen Teknik Kimia/Fakultas Teknologi Industri dan Rekayasa Sistem/ITS) Prof. Ir. Renanto, M.Sc., Ph.D.
(Departemen Teknik Kimia/Fakultas Teknologi Industri dan Rekayasa Sistem/ITS) Juwari, S.T., M.Eng., Ph.D.
(Departemen Teknik Kimia/Fakultas Teknologi Industri dan Rekayasa Sistem/ITS)
DIREKTORAT PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
SURABAYA 2020
▸ Baca selengkapnya: proposal tahun baru doc
(2)ii
RINGKASAN
Gas alam merupakan salah satu komoditas energi yang sangat penting untuk menunjang perkembangan pembangunan di Indonesia. Di Indonesia, terdapat cadangan gas alam sebesar 142,72 TSCF yang tersebar di beberapa provinsi di Indonesia dan diperkirakan masih akan tersedia hingga tahun 2050. Di wilayah Jawa Timur sendiri, terdapat total cadangan gas bumi sebesar 4,66 TSCF dengan total pasokan gas bumi yang cukup besar pada tahun 2018 yakni mencapai 628,66 MMSCFD. Penggunaan akan gas alam di Jawa Timur mencapai 628,65 MMSCFD pada tahun 2018, sekitar ¼ dari total keseluran kebutuhan gas alam di Jawa. Penggunaan gas alam di Jawa Timur ini tersebar ke berbagai sektor yaitu industri, pembangkit listrik, rumah tangga dan transportasi yang mayoritas berada di Surabaya, Sidoarjo, Gresik dan sekitarnya. Dengan banyaknya produsen dan konsumen dari gas alam di wilayah Jawa Timur pada khususnya, tentunya menimbulkan pertanyaan dikarenakan lokasi produsen (source) dan konsumen (sink) yang ada pada saat ini belum tentu berada pada satu wilayah yang berdekatan dan belum tentu permintaan konsumen (kapasitas sink) yang tersedia di suatu daerah cukup untuk diberikan pasokan gas alam dari produsen terdekat dari daerah tersebut dalam waktu produksi (waktu kontrak) pemasok gas tersebut. Oleh karena itu, perlu adanya studi penelitian tentang natural gas
network system pada wilayah Jawa Timur dengan dilakukan optimisasi berdasarkan total cost dan natural gas recovery pada variasi waktu kontrak yang berbeda-beda sehingga dapat
diperoleh jaringan perpindahan massa gas alam yang terbaik dan efisien.
Adapun tujuan penelitian ini adalah mendapatkan berbagai skenario jaringan gas alam di wilayah Jawa Timur dengan metode superstructure pada waktu kontrak yang berbeda-beda, mendapatkan nilai total cost dan natural gas recovery dari setiap skenario yang telah dibuat dan melakukan optimisasi biaya (total cost) dan natural gas recovery teknologi jaringan gas alam.
Pada penelitian ini, tahapan untuk memperoleh natural gas network yang optimum antara lain pengkompilasian data pendukung, penentuan skenario network, perhitungan jarak source – sink, perhitungan natural gas recovery dan total annual cost, serta optimisasi
natural gas network.
Target luaran yang dicanangkan dari usulan penelitian yang diajukan ini adalah publikasi makalah ilmiah pada jurnal internasional terindex SCOPUS Q2 atau jurnal internasional terindex Thomson Reuters dengan impact factor dan publikasi tambahan pada seminar internasional terindex SCOPUS.
iii
DAFTAR ISI
RINGKASAN ... ii
DAFTAR ISI ...iii
DAFTAR TABEL ... v
DAFTAR GAMBAR ... vi
BAB I PENDAHULUAN ... 7
1.1. Latar Belakang... 7
1.2. Perumusan dan Pembatasan Masalah ... 10
1.3. Tujuan Penelitian ... 11
1.4. Relevansi dan Manfaat Penelitian ... 11
1.5. Target Luaran ... 12
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 13
2.1. Penelitian Terdahulu (State of The Art) yang Relevan ... 13
2.2. Industri Gas Alam di Indonesia ... 14
2.2.1. Ketersediaan dan Pemanfaatan Gas Alam di Indonesia ... 14
2.2.2. Perkembangan Infrastruktur Gas Alam ... 16
2.3. Optimisasi Superstruktur ... 17
BAB III METODE PENELITIAN... 20
3.1. Tahapan Penelitian ... 20
3.2. Kompilasi Data ... 20
3.3. Metode Perhitungan Jarak Source–Sink ... 23
3.4. Metode Penentuan Jumlah Skenario ... 24
3.5. Metode Perhitungan Cost dan Natural Gas Recovery ... 24
3.6. Metode Optimisasi Skenario ... 26
BAB IV ORGANISASI TIM, JADWAL, DAN ANGGARAN BIAYA ... 28
4.1. Organisasi Tim Peneliti ... 28
iv
4.3. Anggaran Biaya ... 31 DAFTAR PUSTAKA ... v LAMPIRAN I Biodata Peneliti ... A
v
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Komposisi Gas Alam Murni Secara Umum ... 7
Tabel 2.1 Daftar Penelititan Terdahulu ... 13
Tabel 2.2 Terminal LNG di Indonesia ... 16
Tabel 3.1 Data Source Gas Alam di Jawa Timur ... 21
Tabel 3.2 Data Sink Gas Alam di Jawa Timur... 21
Tabel 3.3 Data Sink Sektor Industri ... 22
Tabel 3.4 Data Sink Sektor Transportasi ... 22
Tabel 3.5 Data Sink Sektor Rumah Tangga ... 23
Tabel 3.6 Data Sink Sektor Kelistrikan... 23
Tabel 4.1 Alokasi Waktu Penelitian... 30
vi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Sumber Daya Minyak dan Gas Alam di Indonesia 2018 ... 8
Gambar 1.2 Pemanfaatan Gas Alam di Indonesia ... 8
Gambar 2.1 Schematic Superstructure ... 19
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian ... 20
Gambar 3.2 Grid Peta Wilayah Jawa Timur ... 24
Gambar 3.3 Hasil Multi-Objective Optimization... 27
7
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Gas alam merupakan suatu campuran yang tersusun dari gas-gas hidrokarbon dimana gas-gas tersebut merupakan senyawa yang mudah terbakar. Gas alam diproduksi secara konvensional dari ladang gas (non-associated gas) atau sebagai produk samping dari ladang minyak (associated gas). Komponen utama dari gas alam adalah metana (CH4) yang merupakan molekul hidrokarbon dengan rantai terpendek dan teringan. Karakteristik dari gas alam pada keadaan murni antara lain tidak berwarna dan tidak berbau. Selain itu, gas alam mampu menghasilkan reaksi pembakaran yang bersih dan ramah lingkungan. Selain mengandung metana, gas alam juga dapat mengandung etana, propana, butana, fraksi lain yang lebih berat dan pengotor. Komposisi pada gas alam dapat bervariasi sesuai dengan sumber ladang gasnya. Berikut ini merupakan tabel komposisi gas alam secara umum.
Tabel 1.1 Komposisi Gas Alam Murni Secara Umum
Komponen Komposisi % gas Struktur kimia Heating value (BTU/lb)
Metana 70 - 95 CH4 23.571
Etana 2,5 - 12 C2H6 21.876
Propana 1 - 6 C3H8 21.646
Butana (N dan iso) 0,2 - 2,5 C4H10 21.293
Pentana 0,2 - 1 C5H12 20.877
Kontaminan atau pengotor utama dari gas alam biasanya berupa campuran organosulfur dan hidrogen sulfida (H2S) yang harus dipisahkan sebelum dapat digunakan atau diproses lebih lanjut. Selain itu, gas alam juga mengandung komponen H2O, CO2, N2, O2 dalam jumlah kecil. (Ajay Selot 2009)
Indonesia memiliki cadangan gas alam yang sangat besar. Cadangan gas alam ini tersebar di berbagai daerah dari Sumatera hingga ke Papua. Beberapa cadangan gas yang tersedia belum dapat dieksploitasi dikarenakan kondisi geografis yang kurang bersahabat ataupun kandungan gas alam beberapa sumber yang relatif kecil sehingga
8
belum dapat diolah secara komersial. Berikut ini merupakan gambar yang menunjukan sumber daya minyak dan gas bumi di Indonesia pada tahun 2018.
Gambar 1.1 Sumber Daya Minyak dan Gas Alam di Indonesia 2018
Dari gambar di atas dapat diketahui bahwa indonesia memiliki cadangan gas alam yang sangat besar, baik yang terbukti ataupun yang masih berpotensi. (BPPT 2019)
Gas alam di Indonesia dimanfaatkan untuk beberapa hal. Pemanfaatannya antara lain untuk refinery, penggunaan sendiri, power plant, komersial, transportasi, dsb. Berikut ini merupakan gambar yang menunjukan pemanfaatan gas alam di Indonesia.
9
Gas alam di Indonesia sebagian besar digunakan untuk sektor industri dan pembangkit listrik. Sedangkan pemanfaatan gas alam untuk rumah tangga, komersial dan transportasi tidak berkembangnya karena keterbatasan infrastruktur. Oleh karena itu pemerintah berkomitmen untuk memprioritaskan penyaluran gas untuk keperluan dalam negeri dengan meningkatkan, infrastruktur pemanfaatan gas dalam negeri secara bertahap. (BPPT 2019)
Jawa merupakan pulau kecil berpenduduk padat dengan lebih dari 125 juta manusia, merupakan pulau yang mengkonsumsi sekitar 70 persen dari konsumsi energi di Indonesia. Gas alam merupakan pilihan tepat untuk memenuhi kebutuhan energi Jawa, karena ketersediaanya yang cukup besar serta nilai ekonominya yang tinggi untuk menggantikan bahan bakar minyak yang dipakai berlebihan dengan subsidi. Jawa Timur merupakan pengguna sekitar ¼ dari total keseluran kebutuhan gas alam di Jawa. Wilayah di Jawa Timur yang menjadi pusat industri adalah Surabaya, Sidoarjo, Gresik dan sekitarnya. Beberapa konsumen besar gas bumi di Jawa Timur antara lain adalah Petrokimia Gresik, kelistrikan, industri dan komersial, transportasi (Pertamina dan PGN), gas kota (Surabaya, Sidoarjo, Mojokerto dan Kabupaten Mojokerto) dengan total kebutuhan pada tahun 2018 sebesar 628.65 MMSCFD. (Direktorat Jenderal Minyak dan Gas Bumi 2018)
Pasokan gas bumi wilayah Jawa Timur mayoritas berasal dari lapangan gas bumi di wilayah perairan Madura. Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS) yang merupakan Existing Supply adalah Kangean Energi Indonesia (Blok Kangean), PHE WMO (Blok West Madura Offshore), Santos (Blok Madura Offshore dan Sampang), Saka Energi Pangkah (Blok Ujung Pangkah), Petronas Ketapang, serta dari beberapa KKKS lain seperti Pertamina EP (Poleng), JOB PPEJ (Sukowati dan Mudi), dan Lapindo Brantas (Tanggulangin dan Wunut). Total cadangan gas bumi yang dimiliki Jawa Timur adalah sebesar 4.66 TSCF yang terdiri dari cadangan terbukti (proven
reserves) sebesar 2.54 TSCF dan cadangan potensial (probable & possible reserves)
sebesar 2.12 TSCF dengan total pasokan gas bumi yang cukup besar pada tahun 2018 yakni mencapai 628.66 MMSCFD. (Direktorat Jenderal Minyak dan Gas Bumi 2018) Dengan banyaknya produsen dan konsumen dari gas alam di wilayah Jawa Timur pada khususnya, tentunya menimbulkan pertanyaan dikarenakan lokasi produsen
10
wilayah yang berdekatan dan belum tentu permintaan konsumen (kapasitas sink) yang tersedia di suatu daerah cukup untuk diberikan pasokan gas alam dari produsen terdekat dari daerah tersebut dalam waktu produksi (waktu kontrak) pemasok gas tersebut. Sehingga dimungkinkan bahwa proses natural gas networking dapat dikaji dengan kondisi lokasi source dan sink berjauhan. Selain itu, waktu kontrak harus diperhitungkan karena kemungkinan terdapat variasi waktu kontrak yang bisa terjadi pada prosesnya.
Dari studi literatur yang telah dilakukan, beberapa penelitian telah membahas mengenai optimasi sistem jaringan suplai gas alam, namun pada penelitian tersebut, sistem transportasi yang digunakan adalah LNG dan optimasi yang dilakukan hanya menggunakan biaya suplai sebagai parameter optimisasi (Rakhmawan and Purwanto 2014). Dalam penelitian lain juga telah dikaji mengenai optimasi sistem jaringan suplai gas alam menggunakan MINLP dengan memperhatikan potential supply, namun pada penelitian ini mengambil sistem transportasi gas menggunakan LNG dan bukan
pipeline gas (Mikolajkov, et al. 2017). Dalam penelitian lain juga telah dikaji
mengenai multi-objective optimization pada jaringan pipeline gas, namun pada penelitian tersebut, hanya meninjau segi operasi dari sistem pipeline gas. (Su, et al. 2019)
Oleh karena itu, perlu adanya studi penelitian tentang natural gas network
system pada wilayah Jawa Timur dengan dilakukan optimisasi berdasarkan total cost
dan natural gas recovery pada variasi waktu kontrak yang berbeda-beda sehingga dapat diperoleh jaringan perpindahan massa gas alam yang terbaik dan efisien. 1.2. Perumusan dan Pembatasan Masalah
Berdasarkan latar belakang, rumusan masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan skenario jaringan perpindahan massa gas alam dengan menggunakan metode superstucture pada wilayah Jawa Timur.
2. Menghitung total cost dan natural gas recovery dari skenario yang telah dibuat. 3. Mengoptimisasi skenario jaringan perpindahan massa gas alam berdasarkan
total cost dan natural gas recovery.
11
1. Metode yang digunakan adalah metode superstructure dengan mengoptimisasi berdasarkan total cost dan natural gas recovery.
2. Wilayah yang ditinjau adalah source dan sink pada wilayah Jawa Timur. 3. Software yang digunakan adalah GAMS IDE dan Matlab R2017a.
4. Data yang digunakan berupa kapasitas adalah data rata-rata dari existing dan data proyeksi.
5. Jarak antara dua titik source dan sink yang digunakan jarak Euclidean. 6. Data waktu source dan sink yang tidak diketahui akan dilakukan asumsi. 7. Sistem transportasi perpindahan massa gas yang digunakan adalah sistem
pipeline.
8. Tekanan keluaran gas alam pada sink diasumsikan seragam berdasarkan tekanan pipeline gas dari GPSA.
1.3. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mendapatkan berbagai skenario jaringan gas alam di wilayah Jawa Timur dengan metode superstructure pada waktu kontrak yang berbeda-beda. 2. Mendapatkan nilai total cost dan natural gas recovery dari setiap skenario yang
telah dibuat.
3. Optimisasi biaya (total cost) dan natural gas recovery teknologi jaringan gas alam.
1.4. Relevansi dan Manfaat Penelitian
Penelitian optimisasi natural gas network dengan metode superstructure ini relevan dengan 2 (dua) Pusat Penelitian ITS, yaitu:
1. Pusat Penelitian Energi Berkelanjutan dengan topik “Minyak dan Gas Bumi” yang pada tahun 2021 – 2024 berfokus pada studi pengolahan dan pemanfaatan gas alam untuk remote area.
2. Pusat Penelitian Manufaktur, Transportasi dan Logistik dengan topik “Transportation & Logistics Engineering” yang pada tahun 2023 – 2024 berfokus pada studi oil & gas network design.
Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah memberikan solusi masalah perencanaan jaringan gas alam pada wilayah Jawa Timur dan mengembangkannya
12
agar lebih aplikatif digunakan dengan menggunakan metode superstructure dan optimisasi berdasarkan total cost dan natural gas recovery.
1.5. Target Luaran
Target luaran yang dicanangkan dari usulan penelitian yang diajukan ini adalah sebagai berikut:
a. Publikasi makalah ilmiah pada jurnal internasional terindex SCOPUS Q2 atau jurnal internasional terindex Thomson Reuters dengan impact factor.
13
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu (State of The Art) yang Relevan
Beberapa penelitian telah melakukan pengkajian mengenai jaringan gas alam dan metode yang relevan terkait optimasi superstruktur seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.1 sebagai berikut.
Tabel 2.1 Daftar Penelititan Terdahulu
No Tahun Penulis Judul Hasil Penelitian
1 2012 Raymond R. Tan, Kathleen B. Aviso, Santanu Bandyopadhyay, dan Denny K. S. Ng Optimal Source–Sink Matching in Carbon Capture and Storage
Systems with Time,
Injection Rate, and Capacity Constraints
Model MILP digunakan untuk mengoptimasi sambungan antara
source dan sink dalam
sistem Carbon Capture
Storage (CCS)
2 2012 Alberto Quaglia, Bent Sarup, Gürkan Sin, Rafiqul Gani
Integrated business and engineering framework for synthesis and design of enterprise-wide processing networks
Mengintegrasikan bidang bisnis dan teknik dengan membuat
network MINLP yang
dioptimisasi. 3 2016 Maria-Ona Bertran,
Rebecca Frauzem, Lei Zhang, Rafiqul Gani*
A generic methodology for superstructure optimization of different processing networks Membuat metodologi untuk mengoptimisasi proses network, dengan
metode superstructure.
4 2017 Marketa Mikolajkov, Carl Haikarainen, Henrik Saxen, Frank Pettersson
Optimization of a natural gas distribution network with potential future extensions
Mengoptimasi jaringan gas alam LNG dengan memperhatikan
potential supply
14 5 2019 Huai Su, Enrico Zio,
Jinjun Zhang, Xueyi Li, Lixun Chi , Lin Fan , Zongjie Zhang
A method for the multi-objective optimization of the operation of natural gas pipeline networks considering supply reliability and operation efficiency
Mengoptimasi natural gas pipeline networks berdasarkan efisiensi operasi dan supply reliability
2.2. Industri Gas Alam di Indonesia
Berikut ada beberapa uraian untuk memberikan gambaran mengenai kondisi industri gas alam di Indonesia meliputi: potensi ketersedian gas alam, perkembangan infrastruktur, pembangkit listrik tenaga gas alam dan industri petrokimia berbasis gas alam.
2.2.1. Ketersediaan dan Pemanfaatan Gas Alam di Indonesia
Cadangan gas bumi Indonesia per 1 Januari 2017 sebanyak 142.72 TSCF. Proyeksi kebutuhan gas mencapai 9.121 MMSCFD pada tahun 2025, dimana hampir sepertiga kebutuhan berasal dari permintaan gas untuk sektor tenaga listrik, dengan total yang sudah committed dan contracted sebesar 2.361 MMSCFD, nilai ini tidak termasuk potential demand. Jika tidak ada penemuan cadangan yang baru, dengan tingkat pemakaian gas bumi pemanfaatan gas) saat ini dan menimbang produksi gas rata-rata dari tahun 2012-2017 sebesar 2.9 TSCF/tahun, gas bumi Indonesia diperkirakan akan habis 49 tahun mendatang.
Seluruh angka pasokan (supply) merupakan jumlah gas yang dapat dikomersialisasikan (saleable gas) dari lapangan minyak dan gas bumi, sehingga angka pada Neraca Gas Bumi Indonesia berbeda dengan angka produksi gas bumi yang memperhitungkan losses dan flare. Perhitungan pasokan gas bumi dilakukan dengan didasarkan pada rencana pengembangan lapangan/ Plan of Development (PoD) dari masing-masing Kontraktor Kontrak Kerja Sama (KKKS) yang kemudian dievaluasi dan diverifikasi secara berkala. Berdasarkan rencana pengembangan lapangan tersebut, pasokan gas bumi dibagi menjadi 3 kategori besar yaitu existing supply,
15
yang mampu dipasok dan dialirkan dari lapangan minyak dan gas bumi yang sedang berproduksi (on stream). Besaran volume existing supply didasarkan pada angka dalam PoD awal maupun revisi dari PoD tersebut, dan juga disesuaikan dengan angka yang disampaikan dalam rencana kerja tahunan Work Program & Budget (WP&B) KKKS setiap tahunnya. Project supply adalah perkiraan volume gas bumi yang mampu dipasok dan dialirkan dari lapangan minyak dan gas bumi yang rencana pengembangan lapangannya sudah disetujui atau sedang dalam proses persetujuan.
Potential supply adalah perkiraan volume gas bumi yang PoDnya belum diajukan oleh
KKKS namun telah terindikasi memiliki cadangan terbukti yang diperkirakan komersial.
Pemanfaatan gas alam untuk memenuhi kebutuhan domestik mengalami peningkatan yang cukup besar, dari 1437 MMSCFD di tahun 2004 atau sekitar 25% dari total produksi menjadi 3699 MMSCFD di tahun 2013 atau sekitar 53% dari total produksi. Kenaikan trend permintaan gas alam skala domestic ini didorong oleh prioritas pemanfaatan gas alam untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi dalam negeri pengembangan sector industry LPG, industry pupuk, listrik, industry petrokimia dan industry lainnya. Pemanfaatan gas alam untuk sector transportasi dan rumah tangga relative masih kecil, kurang dari 0.5%.
Industry petrokimia hulu di Indonesia yang berbasiskan gas alam diklasterisasi ke dalam tiga kategori utama yaitu : (1) industry petrokimia yang berbasis metana berlokasi di Bontang-Kalimantan Timur, Masela-Maluku Selatan, Palu-Sulawesi Tengah, dan Tangguh-Papua Barat, (2) industry petrokimia yang berbasis ethylene berlokasi di Cilegon-Banten dan (3) Industri petrokimia berbasis aromatic di Tuban-Jawa Timur. Beberapa industry petrokimia yang menggunakan metana sebagai bahan bakunya diantaranya adalah methanol dan ammoniak. Kedua komoditas ini telah berkembang cukup lama di Indonesia dan memiliki pasar yang cukup signifikan baik di dalam negeri dan di luar negeri. Perkembangan industry ammonia sebagai bahan baku pupuk didukung oleh kebijakan pemerintah selama beberapa dekade untuk ekstensifikasi pertanian dan swasembada pangan. Untuk mengamankan suplai gas nasional, pada tahun 2009, pemerintah mengeluarkan peraturan yang mewajibkan kontraktor kontrak produksi gas menyerahkan 25% hasil produksi gasnya guna memenuhi kebutuhan gas domestic. Peraturan Pemerintah ini kemudian diperkuat
16
dengan Peraturan Menteri ESDM tahun 2010 yang memprioritaskan alokasi gas domestic dari kontraktor kontrak produksi gas untuk industry pupuk, sector ketenagalistrikan, EOR dan industry lainnya.
Produksi ammonia untuk memasok kebutuhan industry dalam negeri saat ini sudah mengalami over supply. Sehingga utilisasi gas alam menjadi ammonia dalam konteks domestic market obligation tidak lagi menarik untuk dikembangkan. Berbeda halnya dengan kebutuhan methanol dalam negeri yang masih mengalami kekurangan pasokan, sehingga sebagian diimport dari luar. Hanya terdapat satu kilang methanol di Indonesia yang saat ini masih beroperasi, yang berlokasi di Bontang Kalimantan Timur.
2.2.2. Perkembangan Infrastruktur Gas Alam
Gas alam telah ditemukan di Indonesia sejak abad ke-18, namun demikian komersialisasi gas alam beru dimulai pada tahun 1970-an. Utilisasi gas alam di Indonesia secara bertahap mengalami perkembangan yang pesat, diawali dengan pembangunan system pipanisasi gas dari lapangan gas Limau ke Prabumulih dan dari Prabumulih ke Palembang pada tahun 1974. Pada tahun yang sama Pertamina mensuplai gas dari lapangan gas lepas pantai di laut Jawa dan Cirebon ke wilayah Industri di Jawa Barat. Pada tahun 1978, PGN mendistribusikan gas alam ke wilayah kota Jakarta dan selanjutnya di tahun 1981 mulai mendistribusikan ke wilayah kota Bogor dan kemudian berekspansi ke kota-kota lainnya di Indonesia. PGN mulai mengoperasikan pipa transmisi gas Grissik-Batam-Singapura di tahun 2003, dan selanjutnya pada tahun 2007 mengoperasikan transmisi pipa gas dari Sumatera Selatan ke Jawa Barat.
Tabel 2.2 Terminal LNG di Indonesia
Nama Terminal
Kapasitas (MTPA)
Start-up Tipe Status
Nusantara Regas
3.8 2018 Floating Beroperasi
Lampung LNG 1.8 2014 Floating Beroperasi
17
Cilacap 1.5 2018 Floating Konstruksi
Bojonegoro 4 2020 Onshore Direncanakan
LNG merupakan salah satu sector bisnis penting di Indonesia dan berkontribusi cukup besar terhadap penerimaan Negara. Bisnis LNG di Indonesia berawal dari penemuan lapangan gas di lapangan Badak, Kalimantan Timur pada tahun 1970, dan lapangan gas Arun di tahun 1971 yang diikuti dengan pembangunan kilang LNG di kedua wilayah tersebut. Pada tahun 1977 produk LNG untuk pertama kalinya dikapalkan ke Jepang dari kilang LNG Badak, diikuti dengan pengapalan pertama dari kilang LNG Arun pada tahun yang sama. Pada tahun 1994 ditemukan lapangan gas Tangguh, di wilayah Papua. Setelah melalui periode negosiasi dan konstruksi yang cukup lama, produk LNG ini berhasil dikapalkan pertama kalinya di tahun 2009 ke Cina. Pada tahun 2015, kilang LNG yang baru di Donggi-Senoro mulai beroperasi. Kilang ini didanai oleh konsorsium dari empat perusahaan dari dalam dan luar negeri. Berbeda dengan kilang LNG sebelumnya, kilang ini merupakan unit bisnis yang tidak terintegrasi dengan industri hulu gas. Saat ini ada dua proyek pembangunan kilang LNG baru, yaitu pembangunan kilang LNG train III di Tangguh dan pembangunan kilang LNG dari lapangan Abadi, Masela. Kedua kilang ini direncanakan untuk beroperasi mulai tahun 2019 dan 2020, berturut-turut. Untuk mengatasi kelangkaan suplai gas alam di Indonesia dan keterbatasan infrastruktur perpipaan, pada tahun 2012 dioperasikan terminal regasifikasi LNG yang berada di laut Jawa, tepatnya di teluk Jakarta. Selanjutnya pada tahun 2014 mulai dioperasikan terminal LNG kedua Lampung, Sumatera Selatan, disusul pada tahuan 2015 pemerintah merevitalisasi kilang LNG Arun yang sudah berhenti beroperasi menjadi terminal regasifikasi LNG. Terminal regasifikasi ini telah beroperasi dan mensuplai gas untuk wilayah Nangroe Aceh Darussalam, Sumut dan sekitarnya. Pemerintah juga berencana menambah dua terminal regasifikasi yang baru yang berlokasi di Bojanegara, Banten dan Cilacap, Jawa Tengah. Kedua terminal ini akan mulai beroperasi pada tahun 2020
2.3. Optimisasi Superstruktur
Secara umum, ada dua pendekatan untuk mendesain dan mengintegrasi proses kimia, yang pertama adalah membangun irreducible structure. Pendekatan pertama
18
mengikuti onion logic, misalnya memulai desain dengan memilih sebuah reaktor dan kemudian bergerak ke luar dengan menambahkan separator dan sebagainya. Pendekatan kemungkinan didasarkan pada penggunaan heuristik atau rule of thumb dikembangkan dari pengalaman tentang pendekatan yang lebih sistematis. Ada dua kelemahan dari pendekatan ini yaitu keputusan yang berbeda dimungkinkan pada setiap tahap rancangan dan mengisi dan mengevaluasi banyak opsi tidak memberi jaminan akhir yang terbaik. karena pencarian tidak lengkap. Keuntungan utama dari pendekatan ini adalah bahwa tim desain dapat mengendalikan keputusan dasar dan berinteraksi saat desain berkembang. Dengan tetap mengendalikan keputusan dasar, hal-hal tak berwujud dari desain dapat dimasukkan dalam pengambilan keputusan.
Metode pendekatan kedua untuk mendesain dan mengintegrasi proses kimia adalah membuat dan mengoptimasi superstructure (reducible structure). Pembuatan
Superstructure pertama-tama dengan mengambil semua kemungkinan proses yang
layak. Contohnya, untuk memanaskan suatu zat dapat menggunakan berbagai pemanas misalkan dengan pemanas listrik, steam, furnace, dsb. Tapi untuk memanaskan zat hingga temperature yang sangat tinggi pemanas yang layak hanya steam, karena pemanas lain tidak bisa memanaskan hingga suhu yang sangat tinggi tersebut. Setelah itu diformulasikan menjadi model matematika yang kemudian hasinya akan didapatkan berdasarkan implementasi dari algoritma pengoptimisasi
Ada beberapa kesulitan untuk melakukan metode ini. Pertama, pendekatan akan gagal menemukan struktur optimal jika struktur awal tidak memiliki struktur yang optimal. Jadi semakin banyak pilihan yang dimasukkan, maka semakin optimal prosesnya. Kedua, Jika model matematika terlalu besar, mengakibatkan fungsi optimisasi yang tidak regular, sehingga ada kemungkinan untuk tidak dapat diselesaikan. Cara mengatasinya bisa dengan mengubah model, sehingga optimisasi menjadi lebih mudah. Ketiga, process designer dikeluarkan dari proses pembuatan, yang membuat ketidakberaturan dari design, misal dalam hal keselamatan ataupun
layout.
Di sisi lain, pendekatan ini memiliki sejumlah keunggulan. Banyak pilihan desain yang berbeda dapat dipertimbangkan secara bersamaan. Berbagai kompromi yang biasanya ditemui dalam desain proses kimia dapat ditangani dengan pendekatan
19
ini. Selain itu, seluruh prosedur desain dapat diotomatisasi dan mampu menghasilkan desain dengan cepat dan efisien. (Robin Smith 2005)
Berbagai alternatif dalam jaringan pemrosesan diwakili oleh bagian-bagian superstruktur. Pertama, semua feed dan produk diidentifikasi. Lalu jaringan pemrosesan menghubungkan feed dengan produk yang diuraikan menjadi sebuah seri proses. Contoh representasi visual dari superstruktur sebagai berikut. (Quaglia, et al. 2012)
Gambar 2.1 Schematic Superstructure
Mixed-Integer Nonlinear Program (MINLP) adalah optimasi masalah di mana beberapa variabel dibatasi untuk mengambil integer value, fungsi objektif dan daerah yang layak dari masalah yang dijelaskan oleh fungsi nonlinear. Masalah optimasi seperti itu muncul dalam banyak aplikasi dunia nyata. Secara umum penuh, MINLP membentuk kelas yang luas dari masalah optimisasi yang menantang, karena mereka menggabungkan kesulitan dalam mengoptimalkan lebih dari variabel integer dengan penanganan fungsi nonlinear. Sekalipun model dibatasi untuk fungsi linier,
20
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini, garis besar alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1. Mulai
Data Kapasitas, Waktu Operasi, dan kordinat source dan sink
Perhitungan jarak antara source dan sink Penentuan Skenario
Perhitungan Cost dan Natural Gas Recovery
Konfigurasi Optimal berdasarkan Cost dan Natural Gas Recovery
Selesai Optimisasi dengan
metode MINLP
Gambar 3. 1 Diagram Alir Penelitian 3.2. Kompilasi Data
Pengumpulan data sangat penting sehubungan dengan realitas data di lapangan, karena kecocokan pada hasil penelitian dipengaruhi oleh pengambilan data yang tepat. Data yang diperlukan untuk penelitian ini antara lain source dan sink dari gas alam, waktu mulai proses, umur operasi, dan kapasitas dari source dan sink. Batasan wilayah yang digunakan dalam penelitian ini yaitu hanya di wilayah Jawa Timur. Berdasarkan ketersedian data dari studi literatur, didapatkan 11 source produsen gas alam di wilayah Jawa Timur dan didapatkan 5 sink konsumen gas alam di wilayah Jawa Timur.
21
Berikut ini merupakan data source dan sink gas alam di Jawa Timur yang didapatkan dalam satuan MMSCFD.
Tabel 3.1 Data Source Gas Alam di Jawa Timur
No Produsen 2018 2022 2027
1 PHE WMO 171.24 207.17 75.55
2 Kangean Energi Indonesia 201.77 99.19 10.31
3 LAPINDO 13.81 - -
4 SANTOS 66.04 - -
5 SAKA Pangkah 23.96 11.74 -
6 Pertamina EP - Poleng 14.44 10.26 -
7 JOB P-Ptcna East Java (Sukowati)
1.97 - -
8 Petronas (Bukit Tua) 35.43 - -
9 Husky CNOOC Madura Ltd 100 292.7 180.65
10 Jambaran Tiung Biru - 171.79 171.79
11 Lapangan Lengo - 70 70
Total Supply 628.66 862.85 508.3
Tabel 3.2 Data Sink Gas Alam di Jawa Timur
No Konsumen 2018 2022 2027 1 Industri 159.55 166.69 176.06 2 Petrokimia Gresik 150 150 150 3 Transportasi 12.2 14.83 18.93 4 Rumah Tangga 1.1 1.34 1.71 5 Kelistrikan 305.8 297.75 357.22 Total Demand 628.65 630.61 703.92
Berdasarkan data sink yang didapat, diperlukan data tambahan pada bagian industri, transportasi, rumah tangga dan kelistrikan. Berikut ini merupakan data dari
22
kawasan industri di daerah Jawa Timur dan setiap kawasan industri memiliki jumlah
demand yang sama.
Tabel 3.3 Data Sink Sektor Industri
Industri 2018 2022 2027
Surabaya Rungkut Industrial Estate 22.79 23.81 25.15
Industri dan Port Java Terpadu 22.79 23.81 25.15
Gresik Industrial Estate 22.79 23.81 25.15
Maspion Industrial Estate 22.79 23.81 25.15
Ngoro Industrial Park 22.79 23.81 25.15
Industri & Pergudangan Safe ‘N Lock 0.00 0.00 0.00
Wira Jatim Industrial Estate 22.79 23.81 25.15
Rangkah Sidoarjo Industrial Estate 22.79 23.81 25.15
Total 159.55 166.69 176.06
Berikut ini merupakan data dari sink dari sektor transportasi dengan asumsi bahwa setiap SPBG memiliki jumlah demand yang sama.
Tabel 3.4 Data Sink Sektor Transportasi
Kota/Kabupaten Jumlah Stasiun 2018 2022 2027
Sidoarjo 5 3.59 4.36 5.57 Surabaya 7 5.02 6.11 7.79 Gresik 2 1.44 1.74 2.23 Mojokerto 1 0.72 0.87 1.11 Pasuruan 1 0.72 0.87 1.11 Tuban 1 0.72 0.87 1.11 Total 17 12.2 14.83 18.93
Berikut ini merupakan data dari sink dari sektor rumah tangga dengan asumsi bahwa perbandingan demand pada suatu kota/kabupaten sebanding dengan jumlah penduduk dengan data yang digunakan adalah jumlah penduduk pada tahun 2017.
23
Tabel 3.5 Data Sink Sektor Rumah Tangga
Kota/Kabupaten Jumlah Penduduk (BPS) 2018 2022 2027
Kota Surabaya 2.874.699 0.50 0.61 0.78
Kabupaten Sidoarjo 2.183.682 0.38 0.47 0.59
Kota Mojokerto 127.279 0.02 0.03 0.03
Kabupaten Mojokerto. 1.099.504 0.19 0.23 0.30
Total 6.285.164 1.1 1.34 1.71
Berikut ini merupakan data dari sink dari sektor kelistrikan dengan asumsi bahwa perbandingan demand pada suatu PLTG sebanding dengan kapasitas pembangkit dalam MW.
Tabel 3.6 Data Sink Sektor Kelistrikan
Kelistrikan Kapasitas (MW) 2018 2022 2027
Unit Pembangkit Perak Grati 750 75.69 73.70 88.42
Unit Pembangkit Gresik 2280 230.11 224.05 268.80
Total 3030 305.8 297.75 357.22
3.3. Metode Perhitungan Jarak Source–Sink
Dalam perhitungan jarak yang dibutuhkan untuk transmisi gas alam antara
source dan sink seperti yang sudah dituliskan pada bagian batasan masalah, dilakukan
pendekatan jarak penempatan pipa menggunakan garis lurus dengan perhitungan koordinat, ilustrasi seperti gambar dibawah ini.
24
Gambar 3. 2 Grid Peta Wilayah Jawa Timur
Berdasarkan gambar, dimisalkan bahwa titik A adalah tempat source dan titik B adalah tempat sink kemudian diantara keduanya, ditarik garis lurus sehingga jarak dapat dihitung dengan persamaan Pythagoras. Dengan koordinat titik A (x1,y1) dan titik B (x2,y2) maka didapatkan persamaan.
𝐴𝐵 = √(𝑥2− 𝑥1)2 + (𝑦2− 𝑦1)2 3.4. Metode Penentuan Jumlah Skenario
Dari source dan sink yang ada dibuat skenario berdasarkan waktu operasinya. Contoh, data yang digunakan memiliki 2 source dan 1 sink. Source 1 memiliki waktu kontrak dari tahun 0 sampai tahun ke 1, source 2 memiliki waktu kontrak dari tahun 0 sampai tahun ke 3 dan sink memiliki waktu kontrak dari tahun 0 sampai tahun ke 3, maka skenario yang mungkin terjadi ada 2. Skenario pertama source 1 dan source 2 ke sink. Skenario kedua source 2 saja yang ke sink, source 1 tidak dialirkan.
3.5. Metode Perhitungan Cost dan Natural Gas Recovery
Cost yang dimaksud disini memiliki definisi yaitu biaya operasi yang
dibutuhkan untuk mengalirkan gas dari source ke sink. Untuk mendapatkan biaya operasi ini, pertama dibutuhkan tekanan source untuk mendapatkan power dari
compressor yang akan menjadi biaya listrik/operasi. Berikut merupakan persamaan
25 Dimana :
P1 = tekanan source, psia P2 = tekanan sink, psia
S = specific gravity gas pada kondisi standar Qg = flow Ade gas, MMSCFD (14.7 psi dan 60°F) Z = compressibility factor gas
T1 = suhu aliran
f = Moody friction factor d = diameter pipa, in L = panjang pipa, feet
(API 1991) Kemudian dari tekanan source yang didapatkan dicari brake power dengan persamaan sebagai berikut.
Dimana :
Brake Power = power yang dibutuhkan (kW)
m3/h = flow Ade gas, pada 101.325 kPa (abs) dan suhu awal, F = 1.0 untuk single-stage compression
1.08 untuk two-stage compression 1.10 untuk three-stage compression
(GPSA 2014) Dan dari brake power, dicari biaya compressor yang dibutuhkan
𝐶𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠𝑜𝑟 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 98400 (𝐵𝑟𝑎𝑘𝑒 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟
250 )
0.46
(14323)
(Robin Smith 2005) Maka Total Annual Capital Cost adalah
𝑇𝐴𝐶𝐶 = 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠𝑜𝑟 𝐶𝑜𝑠𝑡 + 𝑃𝑖𝑝𝑒 𝐶𝑜𝑠𝑡
Lalu dari brake power juga dicari biaya listrik/operasi yang dibutuhkan untuk mengalirkan gas dengan persamaan sebagai berikut.
26
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝐵𝑟𝑎𝑘𝑒 𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟 (𝑡) 24 (𝐶) Dimana :
t = waktu operasi (hari/tahun) C = biaya listrik per kWh (Rp/kWh)
𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝑇𝐴𝐶𝐶 + 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐶𝑜𝑠𝑡
Selain mencari cost yang dibutuhkan, diperlukan juga mencari nilai dari
natural gas recovery. Recovery adalah berapa banyak gas yang bisa diambil sink per
berapa banyak gas yang bisa dialirkan dari source dalam satuan massa. Berikut merupakan persamaan untuk mencari nilai dari natural gas recovery.
𝑅𝑒𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟𝑦 = 𝐺𝑎𝑠 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑎𝑙𝑖𝑟𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑎𝑠 𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒 100%
3.6. Metode Optimisasi Skenario
Optimisasi dengan software GAMS ini bertujuan untuk mendapatkan skenario terbaik dengan kriteria total cost paling rendah dan natural gas recovery yang paling tinggi menggunakan metode Multi-Objective Optimization (MOO) dengan menggunakan dua fungsi yang telah didapatkan dengan batasan-batasan yang telah ditetapkan.
𝑀𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 [ 𝐹1 = 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟𝑦 = 𝑓(𝑘𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠, 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢)] 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 [𝐹2 = 𝑐𝑜𝑠𝑡 = 𝑓(𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘, 𝑘𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠)]
Sehingga keluaran yang didapatkan dari software GAMS adalah skenario yang memiliki total cost paling rendah dan natural gas recovery yang paling tinggi diantara skenario yang lain dengan ilustrasi optimisasi seperti pada gambar.
27
28
BAB IV
ORGANISASI TIM, JADWAL, DAN ANGGARAN BIAYA
4.1. Organisasi Tim Peneliti
Organisasi tim peneliti pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.1 berikut:
Gambar 4. 1 Organisasi Tim Peneliti
Adapun penjelasan kompetensi dan tanggung jawab dari peneliti adalah sebagai berikut:
➢ Ketua Peneliti
➢ Kompetensi: Ketua peneliti telah mempunyai rekam jejak penelitian di bidang pengelolaan energi yang cukup kuat dan relevan dengan tema penelitian yang diusulkan. Kompetensi yang dimiliki oleh ketua peneliti merupakan akumulasi pendidikan dan pelatihan professional yang telah dilaksanakan sejak proses studi S3 nya hingga saat ini. ➢ Tanggung Jawab
o Bertanggung jawab mengenai seluruh tahapan penelitian. o Memastikan penelitian selesai tepat waktu dan tepat sasaran. o Memastikan pengadaan komponen dan bahan penelitian. o Memandu dan Supervisi proses pengambilan data penelitian
secara keseluruhan.
o Melakukan tahan penelitian secara komprehensif.
o Melakukan koordinasi dalam pembuatan laporan dan publikasi ilmiah terkait hasil penelitian.
Ketua Tim Peneliti
Dr. Rendra Panca Anugraha, S.T.
Anggota I (Pendamping) Prof. Ir. Renanto, M.Sc., Ph.D.
Anggota II (Pendamping) Juwari, S.T., M.Eng., Ph.D.
29 ➢ Anggota I (Pendamping)
➢ Kompetensi: Anggota I dalam tim penelitian ini memiliki kompetensi dalam keilmuan desain dan optimisasi jaringan penukar panas dan jaringan CCS. Mengemban jabatan struktural sebagai kepala laboratorium perancangan dan pengendalian proses di Departemen Teknik Kimia FTIRS ITS.
➢ Tanggung Jawab
➢ Melakukan pendampingan dan pengawasan pada seluruh tahapan penelitian.
➢ Memandu proses pengambilan data penelitian secara keseluruhan.
➢ Melakukan koordinasi dalam pembuatan laporan dan publikasi ilmiah terkait hasil penelitian.
➢ Anggota II (Pendamping)
➢ Kompetensi: Anggota I dalam tim penelitian ini memiliki kompetensi dalam kajian mengenai safety di industri gas alam..
➢ Tanggung Jawab
➢ Melakukan pendampingan dan pengawasan pada seluruh tahapan penelitian.
➢ Memandu proses pengambilan data penelitian secara keseluruhan.
➢ Melakukan koordinasi dalam pembuatan laporan dan publikasi ilmiah terkait hasil penelitian.
30 4.2. Jadwal Penelitian
Adapun alokasi waktu dari kegiatan penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut. Tabel 4. 1 Alokasi Waktu Penelitian
No. Jenis Kegiatan Bulan 1 Bulan 2 Bulan 3 Bulan 4 Bulan 5 Bulan 6 Bulan 7 Bulan 8 1 Studi literatur 2 Pengumpulan data 3 Pengadaan software pendukung 4 Identifikasi skenario jaringan gas
alam region tunggal 5 Pembuatan program penentuan
skenario 6 Pembuatan program perhitungan
cost dan natural gas recovery 7 Penulisan draf paper jurnal seminar 8 Publikasi hasil tahap I (Seminar
internasional) 9 Optimasi skenario jaringan gas
alam Jawa Timur 10 Penulisan draf paper jurnal 11 Publikasi hasil tahap II (Jurnal
Internasional) 12 Penulisan laporan
31 4.3. Anggaran Biaya
Alokasi biaya dari kegiatan penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.2 berikut. Tabel 4.2 Alokasi Biaya Penelitian
1. Honorarium Honor Honor/Jam (Rp) Waktu (jam/ming gu)
Minggu Honor per Tahun (Rp)
Asisten Peneliti 25.000 5 20 2.500.000
SUB TOTAL (Rp) 2.500.000 2. Pembelian Bahan Habis Pakai
Material Justifikasi Pembelian Kuantitas Harga Satuan (Rp) Harga Peralatan Penunjang (Rp) ATK Paket 1 2.000.000 2.000.000
Fotocopy laporan Paket 5 50.000 250.000
Penjilidan laporan Eksemplar 5 20.000 100.000
Internet Paket 12 300.000 3.600.000
Biaya Registrasi Seminar Orang 2 5.200.000 10.400.000
Lisensi software GAMS Paket 1 8.650.000 8.650.000
SUB TOTAL (Rp) 25.000.000 3. Perjalanan Material Justifikasi Perjalanan Kuantitas Harga Satuan (Rp)
Biaya per Tahun (Rp)
Tiket 2 Orang 1 kali 5.000.000 10.000.000
Biaya akomodasi 2 Orang 5 hari 1.000.000 5.000.000
Lumpsum 2 Orang 5 hari 1.000.000 5.000.000
SUB TOTAL (Rp) 20.000.000 4. Sewa Material Justifikasi Sewa Kuantitas Harga Satuan (Rp)
Biaya per Tahun (Rp)
Sewa kendaraan (mobil) Paket 1 2.500.000 2.500.000
SUB TOTAL (Rp) 2.500.000 TOTAL ANGGARAN YANG DIPERLUKAN SETIAP TAHUN
(Rp)
v
DAFTAR PUSTAKA
Ajay Selot. 2009. Short-Term Supply Chain Management in Upstream. Cambridge: Massachusetts Institute of Technology .
API. 1991. Recommended Practice for Design and Installation of Offshore
Production Platform Piping Systems. Washington, DC: American Petroleum
Institute.
Bertran, Maria-Ona, Rebecca Frauzem, Lei Zhang, dan Rafiqul Gani. 2016. “ Generic Methodology for Superstructure Optimization of Different Processing Networks.” ESCAPE 26 685-690.
BPPT. 2019. Outlook Energi Indonesia. Jakarta: BPPT.
British Columbia Ministry of Environment. 2014. 2014 B.C. Best Practices
Methodology for Quantifying Greenhouse Gas Emissions. Victoria: British
Columbia Ministry of Environment.
Direktorat Jenderal Minyak dan Gas Bumi. 2018. Neraca Gas Bumi Indonesia
2018-2027. Jakarta: Kementrian ESDM.
GPSA. 2014. Engineering Data Book. Tulsa: GPSA.
Jon, Lee, dan Leyffer Sven. 2012. Mixed Integer Nonlinear Program. London: Springer.
Mikolajkov, Marketa, Carl Haikarainen, Henrik Saxen, dan Frank Pettersson. 2017. “Optimization of a natural gas distribution network with potential future extensions.” Energy 848-859.
Mokhatab, Saeid, William A Poe, dan John Y Mak. 2015. Handbook of Natural Gas
Transmission and Processing. Waltham: Elsevier.
Quaglia, Alberto, Bent Sarup, Gürkan Sin, dan Rafiqul Gani. 2012. “Integrated business and engineering framework for synthesis and design of enterprise-wide processing networks.” Computers and Chemical Engineering 11-22. Rakhmawan, Arif, dan Widodo W. Purwanto. 2014. “Optimisasi Rantai Suplai Mini
LNG Untuk Pembangkit Listrik di Wilayah Indonesia Timur.” Artikel Jurnal
Tesis FTUI 1-20.
Robin Smith. 2005. Chemical Process Design and Integration. England: John Willey & Sons, Ltd.
vi
Su, Huai, Enrico Zio, Jinjun Zhang, Xueyi Li, Lixun Chi, Lin Fan, dan Zongjie Zhang. 2019. “A method for the multi-objective optimization of the operation of natural gas pipeline networks considering supply reliability and operation efficiency.” Computers and Chemical Engineering 106584.
Tan, Raymond R., Kathleen B. Aviso, Santanu Bandyopadhyay, dan Denny K. S. Ng. 2012. “Optimal Source–Sink Matching in Carbon Capture and Storage Systems with Time, Injection Rate,and Storage Systems with Time, Injection Rate and Storage Systems with Time, Injection Rate, and Capacity Constraints,.” Environmental Progress & Sustainable Energy 411‐416.
A
LAMPIRAN I
Biodata Peneliti
1. Ketua
a. Nama Lengkap : Dr. Rendra Panca Anugraha, S.T. b. NPP / NIDN : 1994201911103 / 0025109401 c. Fungsional/Pangkat/Gol. : - / III/C
d. Bidang Keahlian : Energi dan Perancangan Proses e. Fakultas/Jurusan : FTIRS / Dept. Teknik Kimia f. Alamat Kantor dan No.
Telp
: Dept. Teknik Kimia, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya
HP: 081515157555
g. E-mail : rendra@its.ac.id
h. Riwayat Penelitian/Pengabdian:
1. Penelitian Magister Menuju Doktor untuk Sarjana Unggul (PMDSU). 2016 – 2018. Pengembangan Dimethyl Carbonate dan Diethyl Carbonate Sebagai Zat Aditif Gasoline yang Ramah Lingkungan. DRPM DIKTI.
i. Publikasi:
1. R. P. Anugraha, R. Tetrisyanda, A. Altway, dan G Wibawa. 2019. “The Effects of Diethyl Carbonate in Light Naphtha Blending to Utilize New Energy Resource”. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. vol. 543. 012057.
https://doi.org/10.1088/1757-899X/543/1/012057
2. R. P. Anugraha, A. Wiguno, A. Altway, G. Wibawa. “Vapor Pressure of Diethyl Carbonate + Ethanol Binary Mixture and Diethyl Carbonate + Ethanol + Isooctane/Toluene Mixtures at Temperatures Range of 303.15-323.15 K”. Journal of Molecular Liquids. vol. 264. 32-37. (Scopus Q1, IF: 4.513)
https://doi.org/10.1016/j.molliq.2018.05.049
3. R. P. Anugraha, Z. A. A. Picunang, A. Wiguno, R Tetrisyanda, Kuswandi, G. Wibawa. 2017. “The Addition of N-Butanol in Ethanol-Isooctane Mixture to Reduce Vapor Pressure of Oxygenated-Gasoline Blend”. Indonesian Journal of Chemistry. vol. 17. 500-508. (Scopus Q3)
https://doi.org/10.22146/ijc.26613
4. R. P. Anugraha, A. Altway, G. Wibawa. 2017. “Measurement and Correlation of Isothermal Binary Vapor−Liquid Equilibrium for Diethyl Carbonate + Isooctane/ n‑Heptane/ Toluene Systems”. Journal of Chemical and Engineering Data. vol. 62. 2362-2366. (Scopus Q1, IF: 2.196)
https://doi.org/10.1021/acs.jced.7b00236 j. Paten:
B k. Tugas Akhir
1. Tugas Akhir
• Rendra Panca Anugraha. Skripsi. 2015. Permodelan Distilasi Batch Multikomponen Etanol dari Fermentasi Broth Pada Tray Column dengan Packing. Jurusan Teknik Kimia. ITS.
2. Disertasi
• Rendra Panca Anugraha. Disertasi. 2019. Pengembangan Aplikasi Dimethyl Carbonate dan Diethyl Carbonate Sebagai Zat Aditif Gasoline yang Ramah Lingkungan. Departemen Teknik Kimia. ITS.
C 2. Ketua
a. Nama Lengkap : Prof. Ir. Renanto., M.Sc., Ph.D. b. NPP / NIDN : 195307191978031001 / 0019075307 c. Fungsional/Pangkat/Gol. : Guru Besar / IV/E
d. Bidang Keahlian : Perancangan dan Pengendalian Proses e. Fakultas/Jurusan : FTIRS / Dept. Teknik Kimia
f. Alamat Kantor dan No. Telp
: Dept. Teknik Kimia, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya
HP: 0811333410
g. E-mail : renanto@chem-eng.its.ac.id h. Riwayat Penelitian/Pengabdian:
• PDUPT. 2019-2020. Desain jaringan gas alam multi region system menggunakan metode pinch untuk mendukung kemandirian energi nasional. DRPM DIKTI.
• PDUPT. 2018-2019. Pengaruh Penurunan Koefisien Perpindahan Panas Keseluruhan Akibat Fouling Pada Jaringan Penukar Dalam Rangka Untuk Mengurangi Penggunaan Konsumsi Energi. DRPM DIKTI.
• PTUPT. 2017-2019. Penjadwalan Pembersihan Jaringan Penukar Panas Menuju Penghematan Energi Maksimal. DRPM DIKTI. • Penelitian Berbasis Kompetensi. 2016-2018. Teknologi Carbon
Capture And Storage (CCS) System Dengan Menggunakan Metode Perancangan Pinch. DRPM DIKTI.
i. Publikasi:
•
Evaluation and Comparison of Carbon Dioxide Capture Using MEA and DEA, International Journal of Applied Chemistry, Volume 12, Nomor 1, 2016, pp 82-92.•
Performance Evaluation of Deethanizer Column Using Real Time Optimization, International Journal of Applied Chemistry, Volume 12, Nomor 1, 2016, pp 115-119.•
A Modified Shrinking Model for Leaching of Aluminum From Sludge Solid Waste of Drinking Water Treatment , International Journal of Technology, 1, 2017, pp. 19-26.•
Optimization on Scheduling for Cleaning Heat Exchangers in the Heat Exchanger Networks, Chemical Engineering Transactions, Vol. 45, 2015. pp. 835-840.•
Kinetic model for identifying the rate controlling step of the aluminum leaching from peat clay, Jurnal Teknologi , Vol. 80, nomor 2, March 2018•
Multi Region Carbon Capture and Storage Network in Indonesia Using Pinch Design Method, Process Integration and Optimization for Sustainability, Vol. 2, Issue 4, December 2018.D
•
Maximum-Peak-Gain Margin (Mp-GM) Tuning Method for Two degree of Freedom PID Controller, PID Control for Industrial Processes, InTechOpen, September 2018.•
Stability Criterion of Modified Inverse Nyquist Array on a Simple Non-square MIMO Process, International Journal of Applied Chemistry, Vol. 14, No. 4, 2018.j. Paten: - k. Tugas Akhir 3. Tugas Akhir • 4. Disertasi
• Dr. Ir. Agus Mirwan – Chemical Engineering Lecturer – Universitas Lambung Mangkurat. (Graduated in 2017). Dissertation title : Eksperimen dan Model Ekstraksi Aluminium dari Tanah Lempung Gambut dan Limbah Padat Lumpur PDAM
• Dr. Ir. Shinta Soraya Santi – Chemical Engineering Lecturer - UPN Veteran Jawa Timur (Graduated in 2017). Dissertation title : Optimisasi Proses Industri Kilang Minyak dengan Integrasi Panas pada Unit Primer dan Sekunder.
• Dr. Ir. Ellina S. Pandebesie MT– Enviromental Engineering Lecturer ITS (Graduated in 2011). Dissertation title : Evaluasi super struktur jaringan air pabrik amoniak untuk meminimasi kebutuhan air baku dan kapasitas pengolahan air limbah.
E 3. Ketua
g. Nama Lengkap : Juwari, S.T., M.Eng., Ph.D.
h. NPP / NIDN : 197306151999031003 / 0015067306 i. Fungsional/Pangkat/Gol. : Lektor / III/C
j. Bidang Keahlian : Safety, Perancangan dan Pengendalian Proses
k. Fakultas/Jurusan : FTIRS / Dept. Teknik Kimia l. Alamat Kantor dan No.
Telp
: Dept. Teknik Kimia, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya HP: l. E-mail : juwari@chem-eng.its.ac.id m. Riwayat Penelitian/Pengabdian: • n. Publikasi:
• Affandy, S. A., Renanto, Juwari, & Chien, I. L. (2017). Simulation and optimization of structured packing replacement in absorption column of natural gas dehydration unit using triethylene glycol (TEG). 2017 6th International Symposium on Advanced Control of
Industrial Processes, AdCONIP 2017, 275–281.
https://doi.org/10.1109/ADCONIP.2017.7983793
• Astuti, D. W., Juwari, J., & Handogo, R. (2015). Mp Tuning for Internal Model Control 2x2 Multi Input Multi Output (MIMO) System. IPTEK Journal of Proceedings Series, 1(1), 467–473. https://doi.org/10.12962/j23546026.y2014i1.274
• Azizah, Z., Arlita, A. D., Rahayu, S. P., Arifin, I., Hisyam, A., Renanto, & Juwari. (2017). Process control on modified III Quadruple Tank using LabVIEW aplication. AIP Conference
Proceedings, 1840. https://doi.org/10.1063/1.4982295
• Gumelar, Nia, Juwari, & Renanto. (2015). Process Dynamic and Control Modified II Quadruple-Tank on LabView Application. • Hakim, M. L., Achmad, B., & Sutikno, J. P. (2018). Anti Surge
Control of Centrifugal Compressor at PT . Pertamina EP Asset 2 Field Pendopo, 1010, 1–7.
• Handogo, R., Juwari, Darmawan, I., & Marsha, F. A. (2016). Performance Evaluation of Deethanizer Column Using Real Time Optimization, 12(1), 115–119.
• Handogo, R., Sutikno, J. P., Prasetyo, R. B., & Citra, H. (2017). Simulasi Distilasi Vakum dan Thin Film Evaporator untuk Memisahkan Lube Oil dari Fraksi Berat Minyak Pelumas Bekas, 1– 7.
• Haura, A. L., Ma’mun, K. Q., Sutikno, J. P., & Handogo, R. (2017). Re-refinery used oil vacuum distillation column control by using internal model control. Chemical Engineering Transactions, 56, 1471–1476. https://doi.org/10.3303/CET1756246
• Hidayah, N., Juwari, & Handogo, R. (2016). METODE TUNING MAXIMUM PEAK – GAIN MARGIN (Mp – GM) UNTUK PENGENDALI 2DoF FEEDBACK. Jurnal Sains Dan Terapan
F
Politeknik Hasnur, 4(April), 840–847.
• Juwari. (2016). Characteristic Dynamic of Quadruple Tank Modified III. 2016 International Symposium for Young Chemical
Engineers Characteristic NTUST Taiwan, (2014), 1–9.
• Juwari, Chin, S. Y., Abdul Samad, N. A. F., & Abdul Aziz, B. B. (2008). Two-degree-of-freedom internal model control for parallel cascade scheme. Proceedings - International Symposium on
Information Technology 2008, ITSim, 4(September).
https://doi.org/10.1109/ITSIM.2008.4632063
• Juwari, Chin, S. Y., Samad, N. A. F. A., & Aziz, B. B. A. (2008). A structure of two-degree-of-freedom internal model control from feedback/feedforward scheme. 2008 10th International Conference
on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV 2008,
(December), 2044–2048.
https://doi.org/10.1109/ICARCV.2008.4795845
• Kurniawan, A. M., Handogo, R., Lee, H.-Y., & Sutikno, J. P. (2018). Non-square open-loop dynamic model of methyl acetate production process by using reactive distillation column. MATEC Web of
Conferences, 154, 1008.
https://doi.org/10.1051/matecconf/201815401008
• Licindo, D., Christin Paramudita, A., Handogo, R., & Purwo Sutikno, J. (2015). Optimization of Network Carbon Capture and Storage System (CCS) Using Mathematical Approach. Modern
Applied Science, 9(7), 161–168.
https://doi.org/10.5539/mas.v9n7p161
• Licindo, D., Handogo, R., & Sutikno, J. P. (2015). Cost Optimization In The Scheduling On Heat Exchanger Cleaning Process, 29–30.
• Licindo, D., Handogo, R., & Sutikno, J. P. (2015). Optimization on Scheduling for Cleaning Heat Exchangers in The Heat Exchanger Networks. Chemical Engineering Transactions, 45(m), 835–840. https://doi.org/10.3303/CET1545140
• Pratiwi, V. D., Juwari, J., & Handogo, R. (2017). Simulation of Hydrogen Purification using Two Bed System Pressure Swing Adsorption. IPTEK Journal of Proceedings Series, (2), 14. https://doi.org/10.12962/j23546026.y2017i2.2272
• Putra, A. A., Juwari, & Handogo, R. (2017). Technical and economical evaluation of carbon dioxide capture and conversion to methanol process, 70007, 70007. https://doi.org/10.1063/1.4982296 • Sudarni, D. H. A., & Juwari. (2018). Pengukuran Indeks Keamanan
Proses Produksi MMA (Methyl Methacrylate) dengan ISV (Index Safety Value). Chemical Engineering Research Articles, 1(1), 26–30. • Sutikno, J. P., Aldina, S., Sari, N., & Handogo, R. (2018). Utilization of Solar Energy for Air Conditioning System, 3040, 1–6. • Sutikno, J. P., Chin, S. Y., Abdul Aziz, B. B., & Mamat, R. (2012). Experimental implementation of the Mp-GM (maximum peak - Gain
G
margin) tuning method: A tuning method for 2DOF-IMC under uncertainty process. 2012 International Conference on Systems and
Informatics, ICSAI 2012, (Icsai), 414–418.
https://doi.org/10.1109/ICSAI.2012.6223648
• Sutikno, J. P., Handogo, R., Arifin, I., Rahayu, S. P., Putra, V. D., Fauzan, N., & Hisyam, A. (2017). Implementation of state-feedback controller on quadruple tank modified I system. Chemical
Engineering Transactions, 56(2013), 853–858. https://doi.org/10.3303/CET1756143 o. Paten: - p. Tugas Akhir 5. Tugas Akhir • - 6. Disertasi • -
