Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Synthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

---

ABSTRACT
Synthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator before touching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizing data using machine learning algorithm.

Abstrak :
ABSTRAK
Pembangkit listrik tenaga panas bumi adalah sumber energi bersih terbarukan dengan potensi besar yang dimiliki Indonesia. Sistem deteksi kesalahan manual pada mesin kritis adalah salah satu masalah dalam pengoperasian pembangkit listrik tenaga panas bumi di Indonesia. Kesalahan rentan dalam menentukan kondisi mesin dan keterlambatan dalam mengetahui peringatan adalah dua masalah utama yang muncul. Penerapan algoritma pembelajaran mesin dalam membuat model deteksi kesalahan telah digunakan di berbagai industri dan objek. Penelitian ini adalah penerapan algoritma pembelajaran mesin untuk membuat model klasifikasi deteksi kesalahan pada mesin kritis pembangkit listrik tenaga panas bumi. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble classifier untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan indikator klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan wawasan tentang industri pembangkit listrik tenaga panas bumi di Indonesia untuk mengatasi sistem deteksi kesalahan yang ada dengan memanfaatkan data sensor menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

---

ABSTRACT
Geothermal power plants are a renewable clean energy source with great potential that Indonesia has. The manual fault detection system at the critical machine is one of the problems in the operation of geothermal power plants in Indonesia. Vulnerable errors in determining engine conditions and delays in knowing alerts are two major problems that arise. The application of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. This research is the application of machine learning algorithms to create fault detection classification models on critical engines of geothermal power plants. The algorithm used is the basic classifier and ensemble classifier to compare which algorithms produce the best classification indicators of classifications. This research can provide insight into the geothermal power plant industry in Indonesia to overcome existing fault detection system by utilizing sensor data using machine learning algorithm.