Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Keselamatan kapal sangat bergantung pada kekuatan akhir struktur dari kapal. Hal ini berkaitan dengan pembebanan yang terjadi pada kapal. Pembebanan yang melebihi batas kekuatan kapal dapat menyebabkan kegagalan struktur. Selain itu lingkungan yang korosif juga menjadi pertimbangan dalam analisa kekuatan struktur kapal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki secara numerik pengaruh dari serangan korosi merata terhadap kekuatan akhir penegar dengan profil T, L, I dan Y. Metode yang digunakan adalah metode elemen hingga menggunakan perangkat lunak ANSYS. Parameter yang digunakan adalah Penurunan ketebalan pelat profil akibat korosi dan kurva Load Displacement. Hasil penelitian menunjukan bahwa dengan berkurangnya volume dan massa dari profil, karakteristuk kekuatan akhir akan berkurang.

---

ABSTRACT
The safety of the ship depends on the ultimate strength of the ships structure. This is related to the loads that occurs on the ship. Loads that exceeds the ships strngth limit can cause structural failure. In addition, a corrosive environment is also a consideration in analyzing the strength of the ships structure. The purpose of this study is to investigate numerically the effect of uniform corrosion on the ultimate strength of stiffener with profiles T, L, I and Y. The method used is the finite element method using ANSYS software. The parameter used is a decrease in the profile plate thickness due to corrosion and load-displacement curves. The results of the study show that by reducing the volume and mass of the profile, the final strength characteristics will decrease.

Abstrak :
Meningkatnya standar keamanan dan ketatnya persaingan antar perusahaan meningkatkan kebutuhan bagi suatu perusahan untuk mengendalikan kegagalan pada peralatan. Inspeksi secara teratur dilakukan sebagai bagian dari rangkaian pemeliharaan dan manajemen integritas peralatan. Dalam merencanakan dan melakukan inspeksi, diperlukan strategi yang tepat agar inspeksi yang dilakukan tepat sasaran dan sesuai dengan kebutuhan. Risk-based inspection merupakan teknik pengambilan keputusan dalam perencanaan pemeliharaan yang berdasar pada risiko. Pada saat ini, penggunaan metode-metode kecerdasan buatan untuk kegiatan penilaian risiko, pemodelan konsekuensi, dan perencanaan pemeliharaan telah dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu program yang memanfaatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk melakukan penilaian salah satu komponen risiko yaitu probabilitas kegagalan (Probability of Failure, PoF) pada bagian cangkang dalam alat penukar panas menggunakan deep learning. Model ini dapat membantu operator yang bekerja di bidang minyak dan gas untuk menentukan tingkatan risiko sehingga inspeksi dapat dilakukan dengan lebih efisien dan terarah. Penelitian ini menghasilkan sebuah program dan disain program pembelajaran mesin berbasis deep learning yang digunakan untuk memprediksi risiko kegagalan akibat korosi seragam pada peralatan sisi dalam cangkang penukar panas cangkang dan buluh (shell-and-tube heat exchanger) berdasarkan standar API 581 dengan akurasi sebesar 89% yang didapatkan dengan parameter-parameter diantaranya learning rate sebesar 0.001, epoch sebesar 150, random state sebesar 60, tiga hidden layer, dan test size sebesar 0.2. ...... Increasing regulations and safety standards along with competition among companies increase the need for a company to control and predict failure on equipments. Planned inspections are carried out as a part of equipments’ maintenance and integrity management. Appropriate strategies are needed in planning and performing inspections so that the inspections are performed in an efficient manner according to the equipments’ needs. Risk-based inspection is a decision-making technique in maintenance planning which is based on the risk of each equipment. In recent years, incorporation of artificial intelligence methods for risk assessment, consequence modelling, and maintenance planning has been carried out. This research aims to develop a program which utilizes machine learning and artificial intelligence to perform assessment on one of the components of risk, namely the Probability of Failure (PoF), of a shell-and-tube heat exchanger’s inner shell component by using deep learning methods. This model may help operators working in oil and gas field to determine risk levels so that inspections can be done efficiently. This research produced a deep learning-based machine learning program and program design used to predict the risk of failure caused by uniform corrosion on the inner shell component in shell-and-tube heat exchangers based on API RBI 581 standards, yielding accuracy of 89% which is obtained using the following parameters; a learning rate of 0.001, an epoch of 150, random state of 60, three hidden layers, and a test size of 0.2.

Keywords: Inspection, Risk-Based Inspection, deep learning, heat exchanger, uniform corrosion.

Abstrak :
Bejana tekan merupakan peralatan yang sebagai penampung fluida cair maupun gas dengan temperatur yang memiliki perbedaan dengan lingkungan yang ada di sekitarnya yang memiliki kemungkinan kegagalan yang tinggi yang dapat berpengaruh pada banyak faktor. Kegagalan bejana tekan dapat disebabkan karena adanya fenomena korosi seragam yang menyebabkan keluarnya fluida berbahaya dari peralatan yang memiliki tekanan karena adanya penipisan pada dinding bejana tekan. Hal ini dapat dihindari dengan melakukan inspeksi menggunakan risk-based inspection (RBI) yang mampu meningkatkan keamanan bejana tekan berbasis risiko yang dilakukan pada suatu peralatan berdasarkan prioritas risiko yang mempermudah dalam melakukan inspeksi dengan memperhatikan Probability of Failure dan Consequence of Failure. Salah satu metode untuk menganalisis risiko pada bejana tekan adalah dengan menggunakan metode pembelajaran mesin berbasis deep learning yang akan mengembangkan model penilaian risiko kegagalan bejana tekan minyak dan gas akibat korosi seragam yang dapat mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisien dalam melakukan pengolahan data, serta lebih lebih hemat biaya dengan menawarkan akurasi perhitungan yang tinggi. Penelitian menghasilkan program prediksi risiko bejana tekan dengan menggunakan klasifikasi pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk memprediksi kegagalan pada peralatan bejana tekan akibat korosi seragam dengan menggunakan metode Risk Based Inspection dengan beberapa parameter model seperti random state senilai 25, learning rate sebesar 0.001, dengan layer berjumlah 3 dan dense 64,32,16, test size sebesar 20% dan batch size sebesar 32, dan epoch dengan nilai 150 menghasilkan akurasi model sebesar 93% yang didapatkan dari validasi confusion matrix. Nilai akurasi 93% bersumber dari 300 data yang didapatkan dari pembuatan dataset dengan berlandaskan standard API RBI 581. ......A pressure vessel is an equipment that acts as a container for a liquid or gas with a different temperature from the surrounding environment, a high probability of failure, which can affect many factors. Pressure vessel failure can be caused by uniform corrosion, causing the dangerous liquid to be discharged from the pressure vessel due to thinning the pressure vessel wall. Pressure vessel failure can prevent failure by performing Risk Based Inspection (RBI), improving the safety and reliability of pressure vessels based on the risk performed on the equipment are based on risk priority. RBI facilitates the execution of tests that consider the probability of failure and the consequences of failure. One risk analysis method in pressure vessels is to use deep learning based machine learning to develop a failure risk assessment of pressure vessels due to uniform corrosion. This method can shorten the time, increase accuracy, be efficient in data processing, and be more cost-effective by offering high calculation accuracy. In this study, a risk prediction program of a pressure vessel is completed using a deep learning based machine learning classification to predict failure of pressure vessel using the Risk based Inspection method. This program which obtained the following model parameters such as random state of 25, a learning rate of 0.001, with three layers and dense 64,32,16, test size of 20% and batch size of 32, and an epoch with a value of 150, resulted in a model accuracy of 93% obtained from the validation of the confusion matrix. Program with accuracy of 93% comes from 300 dataset based on the RBI 581 API standard.