Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penanganan limbah organik beracun dapat dilakukan dengan cara fisis, biologis, dan kimiawi. Ketiga proses ini belum memperlihatkan hasil yang optimal, tidak ekonomis dan dapat terjadi pembentukan senyawasenyawa yang lebih toksik, sehingga harus dikembangkan cara baru yang lebih optimal. Cara ini dikenal sebagai Advance Oxidation Process (AOP). AOP untuk sistem homogen adalah penggunaan O3, H2O2, atau kombinasi keduanya dengan atau tanpa irradiasi UV, O3/UV, H2O2/UV, O3/H2O2/UV. AOP untuk sistem heterogen adalah penggunaan semikonduktor dengan irradiasi UV atau sinar matahari. AOP juga memiliki keterbatasan, khususnya untuk sistem homogen yang relatif mahal karena tidak bisa dipakai ulang tetapi tidak untuk sistem heterogen yang dapat dipakai ulang. Dari berbagai semikonduktor yang telah diuji coba, Ti02 lebih disukai karena lebih inert.Pada penelitian ini diamati senyawa intermediet hasil degradasi PCP dengan UV/Ti02. yang diimobilisasi pada plat titanium dengan variasi waktu, dengan menggunakan pH meter, spektrofotometri UV-Vis dan HPLC-UV. Hasil evaluasi data pH menunjukkan adanya senyawa intermediet yang bersifat asam, hasil ini didukung data HPLC-UV yang menunjukan adanya asam oksalat."

"Imobilisasi TiO2 telah banyak dilakukan pada berbagai jenis penyangga, salah satunya adalah Stainless Steel. Pada penelitian ini, imobilisasi pada pelat Stainless Steel 304 (pelat SS) dilakukan dengan metode dip coating lalu dikalsinasi dengan tujuan mendapatkan lapisan yang transparan dan bersifat fotokatalitik aktif. Kalsinasi dilakukan pada suhu awal 1500C selama 1 jam lalu suhu dinaikkan secara bertahap sampai 4000C selama 1 jam dan ditahan pada 4000C selama 1 jam. Secara visual, hasil yang didapat bersifat transparan. Hasil karakterisasi lapisan dengan XRD dan SEM menunjukkan kristal yang terbentuk adalah anatase dengan ketebalan lapisan 816,327 nm, lapisan TiO2 yang terbentuk menutupi permukaan pelat SS (membentuk pelat TiO2- SS) secara homogen, teramati adanya difusi Fe dari pelat SS ke lapisan TiO2 yang terbentuk, dan kristalinitas pelat SS tidak berubah secara signifikan setelah kalsinasi. Aktivitas lapisan TiO2 yang terbentuk dilihat dari kemampuannya mendeklorinasi 2-klorofenol (2CP). Persentase klorida maksimum yang dapat dihasilkan dari hasil irradiasi larutan 2CP oleh sinar UV, untuk masingmasing konsentrasi awal (C0) 2 ppm, 4 ppm, 6 ppm, dan 8 ppm, dengan adanya pelat TiO2-SS (sistem UV-TiO2) adalah 54,55%, 33,64%, 54,82%, dan 57,01% dan tanpa adanya pelat TiO2-SS (sistem UV) adalah 45,45%, 17,27%, 24,10%, dan 16,74%. Hasil analisis kinetiknya menunjukkan bahwa sistem UV mempunyai nilai konstanta laju reaksi deklorinasi (k) sebesar 0,0082 ppm⎯5/2 h⎯1 dan pada sistem UV-TiO2, yang mengikuti model Langmuir-Hinshelwood, nilai k adalah 9,0009 ppm h⎯1 dan nilai konstanta adsorbsi, K, adalah 0,2718 ppm⎯1."

"Penggunaan energi secara efisien merupakan hal yang penting untuk mengatasi peningkatan permintaan terhadap energi pada masa kini. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi penggunaan energi terutama pada kereta dengan menerapkan algoritma Deep Deterministic Policy Gradient secara Multi Agent. Algoritma ini telah terbukti pada literatur akan kemampuannya dalam menangani permasalahan dengan aksi yang besifat kontinuu. Akan tetapi DDPG terkenal sensitif terhadap variasi \textit{hyperparameter} dan sumber daya komputasi yang besar untuk menemukan strategi optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dampak dari variasi \textit{hyperparameter} dan memilih nilai yang tepat pada penerapan Multi-Agent DDPG untuk mengoptimasi sistem penggerak kereta.

---

Efficient usage of energy is necessary to cope with the increasing demand of modern society. This research aims to fulfill this goal by implements Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) as its DRL algorithm. DDPG has been proven in literature for its ability in controlling continuous action space. But DDPG is known to be brittle to hyperparameter and need a lot of time and computational resource to find optimal policy. This research aims to learn the effect of different value of hyperparameter in the implementation of Multi Agent DDPG to optimize the energy usage of train driving system."