Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kerusakan pada pipa di dalam sistem transportasi fluida kapal sangat mungkin terjadi dan dapat menyebabkan dampak kerapuhan pada pipa yang dapat menyebabkan failure dan kebocoran pada pipa. Oleh karena itu inspeksi korosi pipa dilakukan untuk meminimalisir kerusakan yang dapat terjadi. Saat ini, untuk melakukan inspeksi pipa dapat dilakukan dengan memanfaatkan sinar infra merah, pigging dengan metode Magnetic Flux Leakage dan banyak metode lainnya termasuk inspeksi dengan mata telanjang. Keseluruhan metode tersebut dilakukan secara manual sehingga menimbulkan beberapa kerugian, diantaranya waktu inspeksi yang lama karena masih melibatkan tenaga manusia dalam proses menginspeksi dan keakuratan yang rendah terutama apabila inspeksi masih dilakukan dengan mata telanjang. Oleh karena itu dibutuhkan metode analisa yang lebih akurat yang dapat melakukan inspeksi secara cepat. Algoritma Deep Learning yakni Regional Convolutional Neural Network (R-CNN) diaplikasikan dalam tulisan ini dengan dibantu teknologi pengelihatan komputer (computer vision) menghasilkan metode analisa yang lebih cepat dan akurat. Tidak hanya analisa, R-CNN juga dapat mengklasifikasi jenis korosi dan kerusakan yang terjadi dalam pipa sehingga dapat sekaligus memberikan rekomendasi yang akurat dalam prosesnya, dengan akurasi yang didapat dari fungsi binary entropy didapati akurasi validation sebesar 96% dan akurasi testing sebesar 93%. R-CNN dengan pengembangan rekomendasi perbaikan kerusakan ini dapat menggantikan proses inspeksi perpipaan yang lama dan sulit menjadi cepat dan mudah.

---

Damage to pipes in the ship's fluid transportation system is highly likely and can cause fragility impacts on pipes that can cause failure and leakage of pipes. Therefore, pipe corrosion inspection is carried out to minimize the damage that can occur. Currently, to conduct pipe inspection can be done by utilizing infrared rays, pigging with magnetic flux leakage method and many other methods including inspection with the naked eye. The whole method is done manually so that it causes some losses, including a long inspection time because it still involves human energy in the process of inspecting and low accuracy, especially if the inspection is still carried out with the naked eye. Therefore, a more accurate analysis method is needed that can conduct inspections quickly. Deep Learning algorithm, Regional Convolutional Neural Network (R-CNN) is applied in this paper with the help of computer vision technology to produce faster and more accurate analytical methods. Not only the analysis, R-

CNN can also classify the type of corrosion and damage that occurs in the pipe so that it can simultaneously provide accurate recommendations in the process, with the accuracy obtained from the binary entropy function found training accuracy of 96% and validation accuracy of 95%. R-CNN with the development of these damage repair recommendations can replace the long and difficult piping inspection process to be quick and easy."

"Pembelajaran dalam skripsi ini didasari dengan pencarian nilai resiko system perpipaan dengan mengukur parameter yang bertanggungjawab dalam menambah dan mengurangi reaksi korosi. Analisa didasari dengan 5 parameter utama: kemungkinan korosi tanpa pengurangan, keefektifan peringanan korosi, penerima, biaya dan bahaya produk;. Metode Risk-Based Inspection (RBI) yang terkandung dalam skripsi ini menciptakan sistem pengukuran resiko yang menunjukkan bahwa pengendapan pasir dan kontak dengan tanah merupakan parameter yang paling bertanggungjawab dalam berkontribusi meningkatkan nilai resiko pada pipa; sistem juga menunjukkan tanggal inspeksi selanjutnya harus 2 hingga 3,5 tahun dari tanggal terakhir inspeksi.

---

The study in this thesis is based on the pursuit of pipeline risk by measuring parameters responsible in both contributing and mitigating corrosion reaction. The analysis is based on 5 main parameters: unmitigated corrosion probability, corrosion mitigation effectiveness, receptors, cost, and product hazard. The Risk-Based Inspection (RBI) method contained in this thesis creates a risk measurement system that shows that sand sedimentation and soil contact act as the parameter most responsible in creating a higher risk for the pipes; it also shows that pipe’s next inspection date should be 2 to 3.5 years after its last inspection."

"Dalam dunia pengeboran minyak lepas panlai, pgm :ram-portasi minyak memah mempakan Salah sam elemen rerpeming. Namun instalasi inipun merupakan obyek yang mwan terhadap kerusukan oleh korosi, baik secara eksternal maupun infernal. Tingka! kesulitan pemaniauan dan perlindungan terhadap korosi internal /ebfh besar daripada korosi elcsrerr1a!_ Guna mempermudah usaha rersebut maka difakukan prediksi wa/cm kebocoran prpa sehinggu dapar dilakukan proses perbuikwv dam pencegahcm yang dzperfrzkan.Proses predilcsi Iebih mudah dilakukun pada korosfjenis mer-ara, oleh karena im pada srudi ini yang dzprediksi adalah korosf memra. Unfuk memprediksi kebocoran padapéva API 5L X42 U,5% Cr sepanjang I 0,2 7 km dari Inmn 'B' ke Widuri 'Process' df CNOOC SES B. Ii menggunakan perhirungan yang mengacu pada API RP] 4E, yafm untuk menghitung tebal krftis pqaa ser-ra NA CE RPO 775-91 zmfuk menghirung kecepafczn korosi. Sebelum proses per-hirungan tersebur, dilakukan proses pengumpufan dam Iaju korosi dari coupon dan tcbal pzpa dari pigging.Wakru prediksi kebocoran didapaf dengan Cara membagi selisih tebal kritis pipa dan febal pipa hasii pigging dengan Iaju lcorosi.Hasi/ predilrsi kebocoran rnenunjukkan bahwa pqm API 5L X42 0, 5% Cr scparjang 10, 27 km masih aman dari kebocoran minimbal 8 tahun 7 bulan dengan laju korosi ram - rata sebesar 22, 063 MPK"

"Proses produksi minyak dan gas lepas pantai meliputi bejana, dan sistem pipa yang rentan terhadap serangan korosi. Untuk meminimalkan kegagalan yang terjadi akibat serangan korosi dan mencegah shutdown yang tidak direncanakan dipakailah sistem pemantauan korosi. Sistem pemantauan korosi disini diterapkan terbatas yaitu hanya pada bagian fasilitas proses produksi. Bagian tersebut antara lain meliputi production separator, atmospheric separator, scrubber, compressor, dan cooler. Pada system pemantauan korosi yang diterapkan sebelumnya corrosion coupon dan probe ditempatkan sangat terbatas. Evaluasi sistem pemantauan korosi dilakukan berdasarkan NORSOK M CR 505 dan NACE RP 077599. Sistem pemantauan korosi yang baru ditempatkan pada jalur pipa yang korosif seperti pada jalur masuk fluida 3 fasa, jalur keluar air, jalur keluar gas pada separator, jalur keluar minyak pada separator, dan jalur keluar gas pada cooler. Metode yang dipakai dalam pemantauan korosi ini adalah weight loss coupon, electrical resistance, linear polarization resistance, dan weld probe. Selain itu pembahasan disini juga berisikan arah penempatan alat pemantau korosi terhadap pipa untuk mendapatkan data korosi yang benar-benar sesuai dengan keadaan di lapangan.

---

Oil and gas production facility comprise of vessels and piping system that prone off corrosion attack. To minimize the failure caused by corrosion attack and to prevent unplanned shutdown the corrosion monitoring system is applied. Corrosion monitoring system discussed in this paper limit only on process production facility. Process production facility consists of production separator, atmospheric separator, gas scrubber, compressor, and cooler. On previous corrosion monitoring system, corrosion probe and coupon were very limited. The evaluation this corrosion monitoring based on NORSOK M CR 505 and NACE RP 077599. Recommendations for new corrosion monitoring system are corrosion monitoring device were applied in the corrosive line, such as, the inlet of 3 phase fluids, water outlet, gas outlet of separator, oil outlet of separator, and gas outlet after cooler. This corrosion monitoring system applies three different methods, which are, weight loss coupon, electrical resistance, linear polarization resistance, and weld probe. In this paper discussion made also covers corrosion monitoring device position in pipe to obtain most representative data about corrosion occurred."

"Minyak mentah yang mengalir dalam pipa penyalur minyak mempunyai kandungan air kira-kira sehesar 90% dari volume total. Air tersebut mengandung unsur-unsur kimia yang dapat membentuk kerak. Kerak merupakan fenomena deposit kimia di bawah permukaan pipa yang terjadi karena konsentrasi garam terlarut melampaui batas jenuh dan biasanya meropakan hasil dari senyawa kimia yang berlebih dalam larutan yang bisa terjadi karena penguapan atau perubahan temperatur. Pembentukan kerak pada pipa menghambat lajunya aliran minyak, disamping tentu saja menyebabkan kerusakan pada pipa. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kecenderungan pembentukan kerak berdasarkan hasil analisa kualitas air serta perbandinganya pada temperatur 25,5°C (78°F) dan 71°C 160°F). Pengujian komposisi kimia meliputi pengujian kation, yang dicari konsentrasinya dengan metode AAS, pengujian anion dengan metode titrimetric pengujian pH menggunakan pH meter dan indikator universal serta pengujian turbiditas air yang menggunakan metode spektrometri. Kemudian hasil pengujian didata dan dihitung untuk kemudian ditentukan indeks stabilitas karbonat, indeks stabilitas suljat serta indeks agresifitas air. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa air mempunyai kecenderungan untuk membentuk kerak. Meningkatnya temperature akan memperbesar kemungkinan terbentuknya kerak, mengingat kelarutan senyawa rata-rata akan menurun pada temperatur tinggi (kondisi operasional kira-kira 100°C. Selain itu dari perhitungan indeks agresifitas, diketahui pula bahwa air berada pada taraf korosifitas medium pada pH 8,83 dan 9,00 serta berada pada taraf cenderung tidak korosif pada pH 10. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai pH air, semakin berkurang pula kecenderungan air untuk bersifat korosif."

"Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi pengaruh sifat air baku sedimen dalam kandungan minyak mentah terhadap laju korosi pipa penyalur minyak dengan cara perhitungan indeks korosifitas yang dikomparasikan dengan metode polarisasi. Data yang dihasilkan dapat digunakan untuk menentukan sistem pengendalian korosi pada produksi minyak mentah Sampel air sedimen baku yang digunakan sehanyak 5 buah dan sampel baja karbon, yang berasal dari pipa penyalur minyak. sebanyak 3 buah. Ketiga sampel baja karbon diuji dengan metode polarisasi terhadap lima sampel air sedimen baku. Selanjutnya dipilih masing-masing 1 buah sampel dari tiga sampel baja karbon untuk diuji dengan cara pengadukan pada pengujian polarisasi. Dilakukan pengamatan terhadap laju korosi yang dihasiikan oleh seluruh sampel baja karbon, baik yang tanpa atau dengan pengadukan, dan dikomparasikan dengan indek korosifitas masing-masing larutan."

"Telah dilakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh air formasi berinhibitor terhadap perilaku korosi dan laju korosi baja API 5L Grade B. Metode yang digunakan yaitu Weight loss dan Polarisasi Potensiodinamik. Uji celup dilakukan dengan variasi waktu 8, 11, dan 14 hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi baja API 5L dalam larutan air formasi berinhibitor mengalami pemasifan dan laju korosi semakin menurun seiring pertambahan waktu. Hasil pengujian XRD menunjukkan bahwa produk korosi yang dihasilkan adalah Fe3O4.

---

A research has been conducted to know the influences formation water with presence of inhibitor to the corrosion behaviour and corrosion rate API 5L Grade B steel. Weight loss and Potentiodynamic Polarization methodology has been carried out. An immersion test with various time 8,11, and 14 days has been done. This research has show that passivity happened and the corrosion rate has decreased as the increased of time. The corrosion product of Fe3O4 has been known as the result of XRD test. "