Laporkan Masalah

Soft Sensor Berbasis Xtreme Gradient Boosting untuk Prediksi Nilai Kandungan Oksigen dalam Flue Gas pada Boiler PT Pertamina RU V Balikpapan

EKO DAVID KURNIAWAN, Ir. Nazrul Effendy, S. T., M. Eng., Ph.D., IPM.;Ir. Agus Arif, M.T.

2021 | Skripsi | S1 TEKNIK FISIKA

Kandungan oksigen dalam sistem gas buang pembangkit listrik merupakan faktor penting yang mempengaruhi efisiensi boiler, pengukuran oksigen yang akurat juga memainkan peran penting dalam mengevaluasi ekonomi operasi boiler. Pada kilang minyak PT. Pertamina RU V Balikpapan, perangkat pengukuran oksigen dalam gas buang hanya menggunakan Zirkonia Oxygen Analyzer atau Thermomagnetic Oxygen Analyzer. Penggunaan oksimeter zirkonia ini masih menemui banyak kendala, tidak kondusif untuk pemantauan waktu nyata jangka panjang, dan tidak dapat menjamin boiler beroperasi di bawah pembakaran terbaik. Salah satu alternatif yang dapat digunakan sebagai backup pengukuran nilai kandungan oksigen adalah dengan menggunakan soft sensor. Namun, karena proses pembakaran yang kompleks dan terdapat banyak faktor yang mempengaruhi nilai kandungan oksigen membuat perancangan soft sensor menjadi tantangan tersendiri. Pada penelitian ini dikembangkan program soft sensor prediksi nilai kandungan oksigen dalam boiler menggunakan metode extreme gradient boosting. Dataset yang digunakan berasal dari data histori DCS boiler PT. Pertamina RU V Balikpapan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model xtreme gradient boosting setelah optimasi parameter memberikan hasil yang sangat baik dengan model terbaiknya menggunakan masukkan 14 fitur memiliki MAE 0,04369 dan MSE 0,06338. Model usulan berhasil melampaui model terbaik penelitian sebelumnya dengan menurunkan error sebesar 38,9%.

Oxygen content in the flue gas system of power plants is an important factor affecting boiler efficiency, accurate oxygen measurement also plays an important role in evaluating the economics of boiler operation. The device for measuring oxygen in flue gases at PT. Pertamina RU V Balikpapan uses a Zirconia Oxygen Analyzer or Thermomagnetic Oxygen Analyzer. The use of this zirconia oximeter still encounters many obstacles, which is not conducive to long-term real-time monitoring, and cannot guarantee the boiler operates under the best combustion. One alternative that can be used as a backup for measuring the value of oxygen content is to use a soft sensor. However, because the combustion process is complex and many factors affect the value of the oxygen content, designing a soft sensor is a challenge in itself. In this study, a soft sensor program for predicting the value of oxygen content in the boiler was developed using the extreme gradient boosting method. The dataset used comes from the historical data of DCS boiler PT. Pertamina RU V Balikpapan. The results showed that the xtreme gradient boosting model after parameter optimization gave very good results with the best model using input 14 features having an MAE of 0.04369 and an MSE of 0.06338. The proposed model succeeded in surpassing the best model of the previous research by reducing the error by 38.9%.

Kata Kunci : kandungan oksigen,oxygen content,boiler,oxygen analyzer,xgboost

  1. S1-2021-415119-abstract.pdf  
  2. S1-2021-415119-bibliography.pdf  
  3. S1-2021-415119-tableofcontent.pdf  
  4. S1-2021-415119-title.pdf