library@unissula.ac.id
Logo Universitas Islam Sultan Agung Repository UNISSULAUniversitas Islam Sultan Agung Semarang

ANALISIS BOILER SUBCRITICAL DAN SUPERCRITICAL BERBASIS ALGORITMA GENETIKA

Detail Tugas Akhir

ANALISIS BOILER SUBCRITICAL DAN SUPERCRITICAL BERBASIS ALGORITMA GENETIKA

SUNARYO, SUNARYO (2020) ANALISIS BOILER SUBCRITICAL DAN SUPERCRITICAL BERBASIS ALGORITMA GENETIKA. Masters thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
COVER.pdf
PDF
Text
ABSTRAK.pdf
PDF
Text
DAFTAR ISI.pdf
PDF
Text
BAB I.pdf
PDF
Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (895kB)
PDF
Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (873kB)
PDF
Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (898kB)
PDF
Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (219kB)
PDF
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
PDF
Text
PUBLIKASI.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (120kB)

Abstract

Kebutuhan energi listrik selalu meningkat dari waktu ke waktu, sehingga diperlukan pasokan yang memadai. Bahan bakar merupakan komponen biaya terbesar dalam operasional sebuah pembangkit listrik. Operasional pembangkit supercritical akan lebih efisien jika dibandingkan dengan subcritical, karena pembentukan uap membutuhkan waktu yang lebih cepat sehingga kebutuhan bahan bakar lebih efisien dan meningkatnya efisiensi termal pembangkit.
Penelitian dengan memodelkan pembangkit listrik tenaga uap acuan dengan parameter aliran massa, tekanan dan temperatur yang masih bekerja pada kondisi subcritical, disimulasikan dengan tekanan steam yang berbeda sampai dengan kondisi supercritical. Penerapan Algoritma Genetika untuk mendapatkan nilai efisiensi yang optimum pada pembangkit dengan parameter-parameter masukan temperatur feedwater, temperatur steam, dan temperatur reheater.
Hasil menunjukkan bahwa kondisi subcritical dengan tekanan steam 166,9 bar menghasilkan efisiensi termal 44,57%, sedangkan jika dinaikkan menjadi supercritical 240 bar efisiensi meningkat menjadi 47,11 %. Optimasi dengan Algoritma Genetika menghasilkan nilai efisiensi yang lebih baik yaitu pada tekanan 166,9 bar efisiensi meningkat menjadi 47,11 % dan pada tekanan 240 bar efisiensi menjadi 49,24 %.
Kata kunci: subcritical, supercritical, efisiensi, Algoritma Genetika

Informasi Item

Actions (login required)

View Item
View Item
Repository UNISSULAPerpustakaan Universitas Islam Sultan Agung

Telusur

Layanan

Informasi

  • AlamatJl. Raya Kaligawe KM 4, Semarang 50112
  • PelayananSenin–Jumat, 07.00–18.00 WIB
    Sabtu, Minggu & hari libur tutup.
  • NPP3302202D2011823
© 2026 Perpustakaan Universitas Islam Sultan Agung. Hak cipta karya tetap pada penulis masing-masing. KebijakanOAI-PMHRSSDijalankan dengan EPrints