BAB IV
METODE PENGOLAHAN DAN ANALISIS
DATA KINETIK
Oleh :
Dr. IGBN Makertihartha
Metoda Olah/Analisis Data Kinetika
Membutuhkan data -r
Avs C
ASepakatkan data dan model utk memperoleh
Membutuhkan data C
Avs t
Tebak orde reaksi n
Integrasikan model kinetika
Sepakatkan data dan
Diferensiasi Integrasi
Metoda Diferensiasi
Data
Data yang tersedia
• Data kinetika yang tersedia biasanya C
Avs t
• Ubah data tersebut menjadi
• –r
Avs C
A.
Model
Model Kinetika
Linierisasi Model
Sepakatkan data dan model untuk mendapatkan parameter kinetika
• Alurkan data ln(-r
A) vs ln(C
A)
• Dapatkan: n (koefisien arah) dan ln(k) (intercept)
Penerapan Metoda Diferensiasi untuk Studi Kinetika Reaksi
t C
A dCA/dt ln(CA) ln(-rA)t
1C
A1(*) (**) (**)
t
2C
A2: :
t
nC
AnKurva CA vs t
0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40
0 20 40 60 80 100
t
CA
(*) Hitung dC
A/dt = ∆C
A/∆t atau dengan penghampiran selisih terhingga (!!) (**) Regresi linier ln(C
A) vs ln(-r
A) untuk
mendapatkan parameter kinetika
❑ Regresi tak-linier dengan
Mendapatkan parameter kinetika dari metoda diferensiasi
◼
Metoda Integrasi
• Harga n ditebak: 0, 1, atau 2.
• Persamaan diferensial diintegrasi menghasilkan persamaan aljabar.
• Penyepakatan data dan model menggunakan:
• Grafik
• Regresi (linier)
Data kinetika diperoleh melalui percobaan di laboratorium dengan reaktor batch maupun reaktor kontinyu.
Contoh soal (1) :
Kinetika reaksi fasa gas :
(CH
3)
3COOC(CH
3)
3→ C
3H
6+ 2 CH
3OCH
3(A) (B) (C)
dipelajari menggunakan reaktor batch bervolum tetap, secara isotermal, dg muatan awal hanya mengandung A saja. Hasil pengamatan terhadap tekanan total reaktor (P
t) pada waktu-waktu tertentu disajikan dalam tabel berikut.
Tentukan persamaan kinetika reaksi tsb di atas
t (mnt) 0 2,5 5,0 10,0 15,0 20,0
P
t(mmHg) 7,5 10,5 12,5 15,8 17,9 19,4
Jawab :
t (mnt)
0 2,5 5,0 10,0 15,0 20,0
Pt (mmHg)
7,5 10,5 12,5 15,8 17,9 19,4
PA (mmHg)
7,5 6 5 3,3 2,3 1,5
◼
A. Metode Diferensiasi
◼
y = 0.0116x2 - 0.52x + 7.3696 R2 = 0.9977
y = -0.0004x
3+ 0.0248x
2- 0.6174x + 7.471
R
2= 0.9996
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 5 10 15 20 25
t
PA
y = 1.1729x - 2.8278 R
2= 0.9942
-2.5-2 -1.5 -1 -0.5 0
0 0.5 1 1.5 2 2.5
ln PA
ln (-rA)
( )
A( ) ( )
AA
A A
P n
k r
t t
x r
dt r dP
ln ln
ln
6174 ,
0 0496
, 0 10
2 ,
1
3 2+
=
−
+
−
=
−
−
=
−
−
t PA -rA ln(PA) ln(-rA)
0 7,5 0,617 2,014 -0,482
2,5 6 0,500 1,791 -0,693
5 5 0,399 1,609 -0,919
10 3,35 0,241 1,209 -1,423
15 2,3 0,143 0,824 -1,945
20 1,55 0,105 0,438 -2,254
Linierisasi persamaan kinetika:
Orde reaksi, n = 1,173
k = 0,059
Menghitung r
Asecara grafis
◼
Menghitung r A dengan pendekatan beda hingga
◼
Syarat:
∆t → kecil sekali
◼
Beda hingga selisih maju
◼
Beda hingga selisih terpusat
◼
Beda hingga selisih mundur t
P P
dt
dP
Ai Aii A
= −
, +1 ,t P P
dt
dP
Ai Aii A
= −
+ −2
1 , 1
,
(1) Garis singgung (2) Beda hingga selisih
maju
(3) Beda hingga selisih terpusat
(4) Beda hingga selisih mundur
Koefisien arah garis (1), (2), (3) dan (4) akan
sama jika∆tkecil
B. Metoda Integrasi
◼ ◼ Tebak n = 0
◼ Tebak n = 1
◼ Tebak n = 2
• Hasil integrasi persamaan
diferensial (persamaan kinetika) dapat dilinierisasikan menjadi
Y = A + BX
• Periksa korelasi dari persamaan- persamaan linier tersebut.
• Orde reaksi yang dipilih adalah
orde reaksi dari persamaan linier
yang memiliki korelasi terbaik.
PA Vs t
y = -0.2893x + 6.8144 R
2= 0.9524
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 5 10 15 20 25
t, m nt
PA, mm Hg
ln PA Vs t
y = -0.0782x + 2.0003 R2 = 0.9997
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
0 5 10 15 20 25
t, mnt
ln PA
1/PA Vs t
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
1 /PA
❑ Orde reaksi = __________
❑ Persamaan kinetika:
Or de 0 Orde 1 Orde 2
Metoda Tabulasi
Memeriksa Konsistensi k
t PA ln(PA) 1/PA k0 k1 k2
0.00 7.50 2.015 0.133 2.50
6.00 1.792 0.167 0.600 0.089 0.013 5.00
5.00 1.609 0.200 0.500 0.081 0.013 10.00
3.35 1.209 0.299 0.415 0.081 0.017 15.00
2.30 0.833 0.435 0.347 0.079 0.020 20.00
1.55 0.438 0.645 0.298 0.079 0.026
Orde 0
Orde 1
Orde 2
Hampir konstan
C. Metoda Regresi Tak-Linier
function SS = fobKinetika1(k) data = [ 0 7.5
2.5 6
5 5
10 3.35
15 2.3
20 1.55];
rentang = data(:,1);
tdata = rentang;
Pdata = data(:,2);
Pa0 = data(1,2);
[tmodel Pmodel] = ode23('Kin',rentang,Pa0,[],k);
SS = sum((Pdata-Pmodel).^2);
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
1 2 3 4 5 6 7 8
waktu
Konsentrasi
o data
[0.059 1.173];
[0.08 1];
[0.0685 1.1043];
Perbandingan Model Kinetika
untuk berbagai Metoda
Diketahui reaksi isotermal :
C
A0= C
B0, C
C0= C
D0= 0; r
1identik dengan r
2Contoh soal (2) :
Tentukan : orde total, k
1, dan k
2D B C
A +
6 94
0
=
t D C
C C
t (menit)
0 4,5 6,0 9,0 10,5 24,0 27,5
CA (mol/m3)
181 141 131 119 111 68,3 64,4
Data percobaan:
=
=
=
=
=
=
=
=
D C
D C
C
D C
C
n A n A dt
dC dt dC
n A B
A
n A B
A
k dC dC k
k k C
k C k r
r
C k C
C k r
C k C
C k r
2 1
2 1 2
1 2
1
2 2
2
1 1
1
( )
6 94
2 1
2 1
2 1
2 1
= +
=
=
−
+
= +
=
−
k k
k k
k
kC r
C k
k r
r r
n A A
n A A
• Perkirakan k dan n
• Hitung harga k
1dan k
2A. Metode diferensiasi
◼ y = 0.147x
2- 8.1456x + 178.18
R
2= 0.9956
y = -0.0038x
3+ 0.289x
2- 9.3107x + 179.67 R
2= 0.9974
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
0 5 10 15 20 25 30
t
CA
• Hitung –r
Asetiap saat,
• Sepakatkan data dengan model kinetika
untuk mendapatkan parameter kinetika k
dan n.
◼
t CA -rA ln(CA) ln(-rA)
0 181 9,311 5,198 2,231
4,5 141 6,941 4,949 1,937
6 131 6,253 4,875 1,833
9 119 5,032 4,779 1,616
10,5 111 4,499 4,710 1,504
24 68,3 2,005 4,224 0,696
27,5 64,4 2,037 4,165 0,711
y = 1,5642x - 5,8479 R
2= 0,9933 0,5
1,0 1,5 2,0 2,5
4,0 4,5 ln CA 5,0 5,5
ln (-rA)
n =1,564
k = 0,0029
Penentuan nilai –r A secara grafik
50 70 90 110 130 150 170 190
0 5 10 15 20 25 30
t
CA
t C
A-r
A0 181
4,5 141
6 131
9 119
10,5 111
24 68,3
27,5 64,4
y = 0.0004x R2 = 0.9952
0.004 0.006 0.008 0.01 0.012
1/CA - 1/CA0
B. Metode Integrasi
Jadi yang paling mendekati : n = 2
k = 0,0004
y = 0.0404xR2 = 0.9715 0
0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
0 5 10 15 20 25 30
t
ln CA0 - ln CA
40 60 80 100 120
( CA0 - CA)
Orde -1
Orde - 0
Orde-2
Metoda Tabulasi
t C
AlnC
A1/C
Ak
0k
1k
20 181.0
5.198 0.006 4.5 141.0
4.949 0.007 8.889 0.055 3.48E-04 6.0 131.0
4.875 0.008 8.333 0.054 3.51E-04 9.0 119.0
4.779 0.008 6.889 0.047 3.20E-04 10.5 111.0
4.710 0.009 6.667 0.047 3.32E-04 24.0 68.3
4.224 0.015 4.696 0.041 3.80E-04 27.5 64.4
4.165 0.016 4.240 0.038 3.64E-04
C. Regresi Tak Linier
function SS = fobKinetika(k) data = [ 0 181
4.5 141 6 131 9 119 10.5 111 24 68.3 27.5 64.4];
rentang = data(:,1);
tdata = rentang;
Cdata = data(:,2);
Ca0 = data(1,2);
[tmodel Cmodel] = ode23('Kin',rentang,Ca0,[],k);
SS = sum((Cdata-Cmodel).^2);
function dCdt = Kin(t,C,FLAG,k) dCdt = -k(1)*C^k(2);
0 5 10 15 20 25 30
50 100 150 200
waktu
Konsentrasi
o data
[3e-3 1.564];
[3.5e-4 2];
[1.1e-3 1.7625];