SKRIPSI
STUDI NUMERIK PENGARUH SUDUT CONE
TERHADAP KARAKTERISTIK FLUIDISASI PADA
CONICAL BUBBLING FLUIDIZED BED
No. Soal : TKM 4403 / I-2013/2014 / TAR / 36 / 03 / 19.06 / 2012
Disusun oleh:
Ade Hariyono Putro
07/252447/TK/32897
PROGRAM STUDI TEKNIK MESIN
JURUSAN TEKNIK MESIN DAN INDUSTRI
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS GA JAH MADA
YOGYAKARTA
2013
PERSEMBAHAN
Tugas Akhir ini kupersembahkan untuk:
Allah SWT yang memberikan nikmat kesehatan dan kesempatan kepadaku.
Bapak dan Ibu yang selalu mendorong, menyemangati, mendoakan, dan mengarahkan hidupku.
Semua Keluarga dan Teman-Teman yang selalu ada untukku.
v
INTISARI
Fluidisasi adalah sebuah kejadian dimana bed partikel padat berubah berperilaku seperti fluida dengan menggunakan kontak dengan partikel gas atau cairan Dalam pemodelan fluidisasi gas-padat, salah satu parameter yang digunakan yaitu sudut cone dalam fluidized bed .
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variasi sudut cone dan diameter rata-rata partikel yang masuk pada simulasi pemodelan fluidisasi gas-padat dengan menggunakan software CFD Fluent. Simulasi dilakukan dengan metode 3D agar didapatkan hasil yang lebih sesuai dengan keadaan aktualnya. Dalam penelitian ini diasumsikan bahwa aliran yang terjadi secara tiga dimensi dengan tidak ada transfer kalor yang terjadi, dan ukuran partikel solid yang digunakan seragam. Untuk mencari kecepatan minimum fluidisasi diperlukan sepuluh variasi kecepatan tersebut untuk mendapatkan data-data pressure drop masing-masing kecepatan tersebut. Hasil data-data dituangkan dalam bentuk grafik pressure drop vs kecepatan minimum fluidisasi. Namun dalam pembahasan visualisasi post processing hanya dua kecepatan yang digunakan yaitu kecepatan 1,6 m/s dan kecepatan 2 m/s.
Dari hasil simulasi visualiasi post processing, terlihat bahwa semakin besar sudut cone, semakin cepat bubble terbentuk. Sudut cone yang lebih besar memiliki ketinggian bed yang lebih kecil sehingga memperpendek jarak yang ditempuh bubble. Semakin besar diameter rata-rata partikel semakin kecil ukuran bubble yang dihasilkan. Semakin besar diameter rata-rata partikel maka pressure drop akan semakin besar.
Kata Kunci : conical bubbling fluidized bed, sudut cone, pressure drop, kecepatan minimum fludisasi, diameter rata-rata partikel, CFD, fluidisasi.
vi
KATA PENGANTAR
Puji syukur Penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Kuasa yang
telah melimpahkan segala rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat
menyelesaikan tugas akhir ini dengan judul Studi Numerik Pengaruh Sudut Cone
terhadap Karakteristik Fluidisasi pada Conical Bubbling Fluidized Bed.
Begitu banyak pelajaran dan pengalaman baru dan sangat berharga yang
Penulis peroleh selama proses pengerjaan tugas akhir ini. Penulis menyadari
bahwa keberhasilan dalam penyusunan tugas akhir ini bukanlah merupakan hasil
dari Penulis seorang, melainkan tidak terlepas dari bantuan, dorongan, dan
bimbingan dari berbagai pihak. Untuk itu, pada kesempatan ini Penulis
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Kedua orang tua penulis, yang tiada hentinya memberikan
dorongan, nasihat, semangat serta doa kepada Penulis selama
penyusunan tugas akhir ini.
2. Bapak Prof. Ir. Jamasri, Ph.D , selaku Ketua Jurusan
Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik, Universitas
Gadjah Mada, Yogyakarta.
3. Bapak Dr. Tri Agung Rohmat, B.Eng., M.Eng., selaku
Dosen Pembimbing Tugas Akhir yang telah memberikan
bimbingan, arahan, dan motivasi kepada Penulis dalam
penyusunan tugas akhir ini.
4. Bapak Ir. Sutrisno, MSME, Ph. D selaku Dosen Pembimbing
Akademik atas segala bimbingan dan kemudahan yang telah
diberikan selama menuntut ilmu di bangku kuliah.
5. Segenap dosen pengajar Jurusan Teknik Mesin dan Industri
yang telah memberikan bekal ilmu bagi Penulis.
6. Segenap karyawan di lingkungan Jurusan Teknik Mesin dan
Industri Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada.
7. Rekan-rekan sesama simulasi Fluent yang selalu memberi
vii
bantuan, dukungan, dan motivasi khususnya Adi Henri S.
8. Seluruh teman Teknik Mesin untuk semangat dan
solidaritasnya.
9. Semua pihak yang telah membantu dalam menyelesaikan
tugas akhir ini.
Penulis menyadari adanya kekurangan dalam penyusunan tugas akhir
ini sehingga saran dan kritik yang membangun sangat Penulis harapkan
sehingga dapat menjadi sumbangan pemikiran yang bermanfaat.
Yogyakarta, 05 Oktober 2013
Penulis
viii
DAFTAR ISI
Hal.
HALAMAN JUDUL i HALAMAN PENGESAHAN ii HALAMAN PERNYATAAN iii NASKAH SOAL TUGAS AKHIR iv HALAMAN PERSEMBAHAN v INTISARI vi KATA PENGANTAR vii DAFTAR ISI ix DAFTAR GAMBAR xi DAFTAR TABEL xiv DAFTAR LAMPIRAN xv DAFTAR NOTASI xvi BAB I. PENDAHULUAN 1
1.1. Latar Belakang 1 1.2. Rumusan Masalah 2 1.3. Asumsi dan Batasan Masalah 3
1.4. Tujuan Penelitian 3 1.5. Manfaat Penelitian 3 BAB II. TINJAUAN PUSTAKA 4
BAB III. LANDASAN TEORI 11 3.1. Fluidisasi 11 3.2. Karakteristik Partikel Solid 12 3.3. Kecepatan Minimum Fluidisasi 18 3.4. Karakter Gelembung 19 3.5. Komputasi Numerik 21
BAB IV. METODOLOGI PENELITIAN 29 4.1. Alat dan Bahan 29 4.2. Diagram Alir Simulasi 31 4.3. Parameter Penelitian 32 4.4. Kondisi Awal 32 4.5. Simulasi Model 32 4.6. Pengolahan Data 43
BAB V. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 46 5.1. Kecepatan minimum fluidisasi dan pressure drop 47 5.2. Variasi sudut cone dan diameter rata-rata partikel 48 5.3. Hasil post processing simulasi 57
ix
Hal. BAB VI. PENUTUP 69
6.1 Kesimpulan 69 6.2 Saran 70
DAFTAR PUSTAKA 71
LAMPIRAN
x
DAFTAR GAMBAR
Hal
Gambar 2.1. Gambar 2.1. Skema penelitian (Arromdee et all, 2011) 4
Gambar 2.2. Pressure drop vs superficial velocity dengan beberapa variabel kulit kacang (PN) dan kulit asam (TM) pada ketinggian bed (a) 20 cm dan (B) 30 cm (Arromdee et all, 2011) 5
Gambar 2.3. Skema percobaan Moharana dan Malik (Moharana, 2011) 6 Gambar 2.4. Hasil penelitian Moharana dan Malik menggunakan partikel
glassbeads dengan diameter 0,00258 m. (Moharana, 2011) 6
Gambar 2.5. Hasil penelitian Moharana Malik menggunakan partikel glassbeads dengan diameter 0,00218 m. (Moharana, 2011) 7
Gambar 2.6. Visualisasi hasil simulasi kontur fraksi volume untuk partikel glassbeads pada ketinggian bed = 5,6 cm setelah 5 sec. (Moharana, 2011) 7
Gambar 2.7. Visualisasi hasil simulasi kontur fraksi volume untuk partikel batubara pada ketinggian bed = 7,3 cm setelah 15 sec. (Moharana, 2011) 8
Gambar 2.8. Visualisasi hasil simulasi kontur fraksi volume untuk partikel besi pada ketinggian bed = 7,1 cm setelah 10 sec. (Moharana, 2011) 8
Gambar 2.9. Perbandingan hasil prediksi dan hasil experimental Pressure drop vs Kecepatan superfisial menggunakan sudut cone 300 (Kaewklum, 2005) 9
Gambar 2.10. Perbandingan hasil prediksi dan hasil experimental Pressure drop vs Kecepatan superfisial menggunakan sudut cone 440 (Kaewklum, 2005) 9
Gambar 2.11. Perbandingan hasil prediksi dan hasil experimental Pressure drop vs Kecepatan superfisial menggunakan sudut cone 600 (Kaewklum, 2005) 10
Gambar 3.1 Beberapa regime Fluidisasi (Oka, 2004) 11
xi
Gambar 3.2 Geldarts Classification (Oka, 2004) 13 Gambar 3.3 Gaya sebuah benda (Oka, 2004) 16 Gambar 3.4 Grafik fluidisasi (Kunii, 1991) 19 Gambar 4.1 Domain komputasi dengan mesh hex/wedge type cooper 29
Gambar 4.2. Skema pengukuran pressure drop 44
Gambar 5.1. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s)
(sudut 400 dan diameter 350 m) 47
Gambar 5.2. Ilustrasi penentukan kecepatan minimum fluidisasi
(Oka, 2004) 48
Gambar 5.3. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 450 dan diameter 350 m) 48
Gambar 5.4. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 500 dan diameter 350 m) 49
Gambar 5.5. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 400 dan diameter 700 m) 50
Gambar 5.6. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 450 dan diameter 700 m) 50
Gambar 5.7. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 500 dan diameter 700 m) 51
Gambar 5.8. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan sudut 400 52
Gambar 5.9. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan sudut 450 53
Gambar 5.10. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan sudut 500 54
Gambar 5.11. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan diameter 350 m 55
Gambar 5.12. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure drop
xii
(Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan diameter 700 m 56
Gambar 5.13. Hasil simulasi pada sudut cone 400 , diameter partikel 350 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s 57
Gambar 5.14. Hasil simulasi pada sudut cone 400 ,diameter partikel 350 m, dan kecepatan udara 2 m/s 58
Gambar 5.15. Hasil simulasi pada sudut cone 450, diameter partikel 350 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s 59
Gambar 5.16. Hasil simulasi pada sudut cone 450, diameter partikel 350 m, dan kecepatan udara 2 m/s 60
Gambar 5.17. Hasil simulasi pada sudut cone 500, diameter partikel
350 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s 61
Gambar 5.18. Hasil simulasi pada sudut cone 500 ,diameter partikel 350 m, dan kecepatan udara 2 m/s 62
Gambar 5.19. Hasil simulasi pada sudut cone 400, diameter partikel 700 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s 63
Gambar 5.20. Hasil simulasi pada sudut cone 400, diameter partikel 700 m, dan kecepatan udara 2 m/s 64
Gambar 5.21. Hasil simulasi pada sudut cone 450 ,diameter partikel 700 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s 65
Gambar 5.22. Hasil simulasi pada sudut cone 450, diameter partikel 700 m, dan kecepatan udara 2 m/s 66
Gambar 5.23. Hasil simulasi pada sudut cone 500, diameter partikel 700 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s 67
Gambar 5.24. Hasil simulasi pada sudut cone 500 ,diameter partikel 700 m, dan kecepatan udara 2 m/s 68
xiii
DAFTAR TABEL
Hal
Tabel 3.1 Bulk Density untuk Beberapa Partikel Padat (Oka, 2004) 15
Tabel 3.2 Perhitungan Kecepatan Terminal pada Partikel Bulat (Oka, 2004) 17
Tabel 3.3 Perhitungan Diameter Gelembung ( Oka,2004) 20
Tabel 4.1 Tabel Sudut dan Ketinggian Cone yang digunakan 30
Tabel 4.2 Data Pembuatan Cone dengan Sudut 400 33
Tabel 4.3 Data Pembuatan Tabung 34
Tabel 4.4 Pemilihan Zone 35
Tabel 4.5 Variasi Domain Komputasi yang dibuat 36
Tabel 4.6 Properti Fase Sekunder 39
Tabel 4.7 Data surface-plane dua dimensi 43
Tabel 4.8 Data Surface-Points pengambilan data titik bawah 45
Tabel 4.9 Data Surface-Points pengambilan data titik atas 45
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Hal
Lampiran 1. Report Models Hasil Program Fluent pada Simulasi Conical Bubbling Fluidized Bed Menggunakan Drag Model Syamlal dan OBrien Kecepatan Udara Uniform 0,4 m/s dan ketinggian bed 420 mm. 72
Lampiran 2. Report Boundary Conditons Hasil Program Fluent pada Simulasi Conical Bubbling Fluidized Bed Menggunakan Drag Model Syamlal dan OBrien Kecepatan Udara Uniform 0,4 m/s dan ketinggian bed 420 mm. 73
Lampiran 3. Report Solver Controls Hasil Program Fluent pada Simulasi Conical Bubbling Fluidized Bed Menggunakan Drag Model Syamlal dan OBrien Kecepatan Udara Uniform 0,4 m/s dan ketinggian bed 420 mm. 77
Lampiran 4. Report Material Properties Hasil Program Fluent pada Simulasi Conical Bubbling Fluidized Bed Menggunakan Drag Model Syamlal dan OBrien Kecepatan Udara Uniform 0,4 m/s dan ketinggian bed 420 mm. 80
xv
DAFTAR NOTASI
= luas permukaan partikel (m2)
= luas permukaan partikel bulat pada volume (m2)
r = bilangan Archimedes (-)
= faktor drag pada sebuah partikel (-)
= diameter bubble maksimum yang terjadi (m)
= diameter fase solid (m)
= diameter bed (m)
FA = gaya Archimedes (N)
FD = gaya hambat (N)
Fg = gaya gravitasi (N)
= percepatan gravitasi (m/s2)
= ketinggian (m)
hp = jarak antar lubang pada distributor udara (mm)
g = faktor drag fase solid pada fase (kg/m3.s)
= massa bed (kg)
= massa partikel solid (kg)
ef = bilangan Reynolds saat fluidisasi minimum (-)
e = bilangan Reynolds sebuah partikel (-)
= kecepatan bubble (m/s)
r = kecepatan naiknya sebuah bubble (m/s)
f = kecepatan saat fluidisasi (m/s)
= kecepatan fase gas (m/s)
k = kecepatan minimum fluidisasi terjadi turbulensi (m/s)
mb = kecepatan minimum fluidisasi terjadi gelembung (m/s)
mf = kecepatan minimum fluidisasi (m/s)
mf = kecepatan minimum fluidisasi terjadi fluidisasi (m/s)
ms = kecepatan minimum fluidisasi terjadi slug (m/s)
= kecepatan fase solid (m/s)
tr = kecepatan minimum fluidisasi (m/s)
xvi
= volume bed (m3)
= volume partikel solid (m3)
= korelasi kecepatan relatif (-)
= fraksi volume fase gas (-)
= fraksi volume fase solid (-)
= void fraction (-)
= densitas bulk (kg/m3)
f = densitas fluid (kg/m3)
= densitas fase gas (kg/m3)
= densitas fase solid (kg/m3)
f = viskositas fluid (kg/m.s)
= viskositas fase gas (kg/m.s)
= viskositas fase solid (kg/m.s)
= faktor bentuk partikel solid (-)
xvii
BAB I
PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
Teknologi fluidized bed combustion (FBC) adalah salah satu teknologi
terbaik untuk menkonversi bahan bakar padat menjadi listrik karena
mempunyai keunggulan mengkonversi berbagai jenis bahan bakar baik
sampah, limbah, biomasa ataupun bahan bakar fosil berkalori rendah.
Teknologi ini telah diperkenalkan sejak abad ke duapuluh dan telah
diaplikasikan dalam banyak sektor industri dan pada tahun-tahun belakangan
ini telah diaplikasikan untuk mengkonversi biomasa menjadi energi. Efisiensi
pembakaran yang lebih tinggi bisa diperoleh dari teknologi fluidized bed
combustion dibandingkan dengan sistem pembakaran konvensional karena
perpindahan panas yang sangat bagus di dalam sistem. Salah satu fenomena
yang terjadi dalam fluidized bed combustion yaitu fluidisasi.
Fueyo (1995) mendefinisikan fluidisasi adalah sebuah kejadian
dimana bed partikel padat berubah berperilaku seperti fluida dengan
menggunakan kontak dengan partikel gas atau cairan.
Dalam permodelan bubbling fluidized bed, jika salah satu parameter
diubah dan divariasikan maka akan memberikan hasil fluidisasi yang berbeda.
Bentuk hasil fluidisasi yang berbeda-beda merupakan salah satu fenomena
yang terjadi akibat perubahan parameter operasi. Fluidisasi dengan
menggunakan partikel dengan jenis dan ukuran partikel yang berbeda akan
memberikan hasil fluidisasi yang berbeda pula, mulai dari kecepatan
fluidisasi minimumnya dan pressure drop yang dihasilkan. Sudut cone
merupakan parameter yang dapat digunakan agar dapat memberikan
kesamaan dengan hasil fluidisasi secara eksperimental.
Penelitian yang tentang Fludized Bed Combustion juga dilakukan oleh
Arromdee et all (2011). Penelitian ini mengenai studi komparasi pembakaran
kulit kacang dan kulit buah asam pada conical bubbling fluidized bed.
Penelitian tersebut menggunakan conical fluidized bed combustor dengan
sudut cone 400 dan dengan tiga variasi ketinggian bed yaitu 20 cm, 30 cm,
1
2
dan 40 cm. Penelitian ini dilakukan untuk mencari ketinggian bed optimal
yang diperlukan untuk mencapai proses fluidisasi.
Moharana dan Malik (2011) meneliti fluidisasi pada conical bed
dengan menggunakan dua cara. Penelitian ini dilakukan dengan cara simulasi
numerik Computational Fluid Dynamic (CFD) ANSYS dan eksperimental.
Penelitian menggunakan CFD juga dimaksudkan agar dapat membandingkan
distribusi fase bed tiga jenis partikel yatu batubara, glassbeads, dan besi.
Penelitian secara empirik menggunakan alat percobaan conical fluidized bed
dengan sudut cone 10,370 dan menggunakan material partikel glassbeads.
Tujuannya adalah mengetahui bagaimana pengaruh ketinggian bed,
kecepatan superfisial, dan diameter rata-rata partikel terhadap kararakteristik
kurva pressure drop vs kecepatan minimum fluidisasi.
Sementara itu sebuah tim peneliti di Jurusan Teknik Mesin dan
Industri, FT-UGM sejak tahun 2012 melakukan penelitian co-firing dalam
sebuah bubbling fluidized bed combustor berbentuk cone dalam skema
Penelitian Strategi Nasional. Untuk turut serta memberikan informasi yang
komprehensif, maka penelitian mengenai pengaruh sudut cone menjadi
penting. Penelitian ini awal mulanya menggunakan simulasi conical
bubbling fluidized bed untuk memodelkan penelitian tersebut agar kemudian
dapat dibuat bentuk penelitian empirisnya dengan membuat alat percobaan
conical fluidized bed combustor. Tujuan simulasi ini adalah agar dapat
mengetahui sudut dan diameter partikel optimal yang dapat digunakan dalam
percobaan nantinya kelak. Dari simulasi percobaan dengan menggunakan
beberapa sudut dan diameter, akan didapatkan hubungan pressure drop (Pa)
dan kecepatan minimum fluidisasi, serta akan didapatkan visualisasi yang
dapat digunakan sebagai gambaran situasi yang mendekati situasi aktual.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka permasalahan yang akan
dikaji pada penelitian ini adalah bagaimana pengaruh sudut cone terhadap
karakteristik bubble pada bubbling fluidized bed. Penelitian ini menggunakan
parameter kecepatan superficial udara masuk serta geometri distributor udara.
Sudut cone yang digunakan adalah sudut 400, sudut 450,dan sudut 500.
3
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik fluidisasi pada
bubbling fluidized bed. Karakteristik fluidisasi pada bubbling fluidized bed
yang ingin diketahui antara lain yaitu pressure drop , kecepatan minimum
fluidisasi, dan distribusi fase bed.
1.3. Asumsi dan Batasan Masalah
Dalam penelitian ini penulis menggunakan asumsi:
1. Tidak ada transfer kalor dari luar sistem
2. Massa jenis setiap fase yang digunakan konstan.
3. Diameter tiap partikel yang digunakan seragam.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Untuk mengetahui pengaruh sudut cone terhadap distribusi fase bed,
pressure drop dan kecepatan minimum fluidisasi dalam
conical bubbling fluidized bed.
2. Untuk mengetahui pengaruh diameter rata-rata partikel yang digunakan
terhadap distribusi fase bed, pressure drop dan kecepatan minimum
fluidisasi dalam conical bubbling fluidized bed.
1.5. Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat antara lain:
1. Dapat mensimulasikan pola aliran fluidisasi 3D dan pengaruh sudut
cone dengan software CFD Fluent serta mengaplikasikan ilmu untuk
melakukan penelitian ini.
2. Memenuhi persyaratan kelulusan yang diterapkan di Program Studi
Teknik Mesin, Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik,
Universitas Gadjah Mada,Yogyakarta.
3. Memberikan sumbangan pemikiran dalam bidang numerik dengan
menggunakan software Fluent untuk simulasi 3D fluidized bed.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Fueyo (1995) mendefinisikan fluidisasi adalah sebuah kejadian dimana bed
partikel padat berubah berperilaku seperti fluida dengan menggunakan kontak
dengan partikel gas atau cairan. Dalam proses fluidisasi, parameter sudut cone
memiliki peran yang dominan dalam karakter hasil dari fluidized bed combustion
diantaranya adalah mempengaruhi pressure drop dan kecepatan minimum
fluidisasi.
Penelitian yang tentang Fludized Bed juga dilakukan oleh Arromdee et all
(2011). Penelitian ini mengenai studi komparasi pembakaran kulit kacang dan
kulit buah asam pada conical bubbling fluidized bed. Penelitian tersebut
menggunakan conical fluidized bed combustor dengan sudut cone 400 dan
menggunakan bed yaitu pasir alumina dengan ukuran partikel 0,3-0,5mm dengan
tiga variasi ketinggian bed yaitu 20 cm, 30 cm, dan 40 cm. Bahan yang digunakan
untuk dibakar adalah kacang dan kulit buah asam dengan variasi fraksi massa
yang berbeda-beda yaitu 0%, 2.5%, 5%, 7.5%, dan 10%. Kecepatan superfisial
divariasikan mulai dari 0 m/s hingga 4-5 m/s. Sebuah alat dipasang pada bagian
bawah dan atas cone untuk mengukur besarnya pressure drop yang dihasilkan
setiap kecepatan superfisial yang digunakan.
Gambar 2.1. Skema penelitian (Arromdee et all, 2011)
4
5
Dari penelitian tesebut, penelitian difokuskan pada pengaruh ketinggian
bed terhadap karakteristik pressure drop dan kecepatan minimum fluidisasinya.
Hal ini diperlukan agar didapat tinggi bed optimum yang digunakan untuk
mencapai fluidisasi supaya penggunaaan blower lebih efisien.
Gambar 2.2. Pressure drop vs superficial velocity dengan beberapa variabel kulit kacang (PN) dan kulit asam (TM) pada ketinggian bed (a) 20 cm dan (B) 30 cm
(Arromdee et all, 2011) Grafik ketinggian bed 40 cm tidak ditampilkan karena hasil grafiknya
hampir sama dengan hasil grafik penelitian dengan ketinggian bed 30 cm. Dari
grafik tersebut, kecepatan minimum fluidisasi kedua macam ketinggian bed
tersebut masih sesuai dengan level yang diharapkan, yaiu dibawah 0,8 m/s dengan
faktor massa kurang dari 5%. Dapat disimpulkan bahwa dengan kenaikan tinggi
bed pada sudut cone yang sama, pressure drop dan kecepatan minimum
fluidisasinya menunjukkan kecenderungan meningkat.
Moharana dan Malik (2011) meneliti fluidisasi pada conical bed dengan
menggunakan dua cara. Penelitian ini dilakukan dengan cara simulasi numerik
Computational Fluid Dynamic (CFD) ANSYS dan eksperimental. Penelitian
menggunakan CFD juga dimaksudkan agar dapat membandingkan distribusi fase
bed tiga jenis partikel yatu batubara, glassbeads, dan besi. Penelitian secara
empirik menggunakan alat percobaan conical fluidized bed dengan sudut cone
10,370 dan menggunakan material partikel glassbeads. Tujuannya adalah
mengetahui bagaimana pengaruh ketinggian bed, kecepatan superfisial, dan
diameter rata-rata partikel terhadap kararakteristik kurva pressure drop vs
kecepatan minimum fluidisasi.
6
Gambar 2.3. Skema percobaan Moharana et all (Moharana et all, 2011)
Hasil penelitian Moharana dan Malik menunjukkan bahwa flow regime:
fixed bed, partially fluidized bed, dan fully fluidized bed tergantung pada
kecepatan superfisial gas. Kecepatan minimum fluidisasi juga meningkat seiring
dengan meningkatanya ketinggian bed. Ukuran rata-rata diameter partikel
meningkatkan pressure drop dan kecepatan minimum fluidisasi.
Gambar 2.4. Hasil penelitian Moharana et all menggunakan partikel glassbeads
dengan diameter 0,00258 m. (Moharana et all, 2011)
7
Gambar 2.5. Hasil penelitian Moharana et all menggunakan partikel
glassbeads dengan diameter 0,00218 m. (Moharana et all, 2011)
Gambar 2.6. Visualisasi hasil simulasi kontur fraksi volume untuk partikel
glassbeads pada ketinggian bed = 5,6 cm setelah 5 sec. (Moharana et all, 2011)
8
Gambar 2.7. Visualisasi hasil simulasi kontur fraksi volume untuk partikel
batubara pada ketinggian bed = 7,3 cm setelah 15 sec. (Moharana, 2011)
Gambar 2.8. Visualisasi hasil simulasi kontur fraksi volume untuk partikel
besi pada ketinggian bed = 7,1 cm setelah 10 sec. (Moharana, 2011)
9
Penelitian yang menggunakan variabel sudut cone juga telah
dilakukan oleh Kaewklum dan Kuprianov (2005). Mereka membandingkan
hasil prediksi dan hasil experimental fluidisasi menggunakan parameter
beberapa variasi sudut cone yaitu 300, 440, dan 600 serta menggunakan
parameter beberapa variasi ketinggian bed yaitu 20 cm, 30 cm, dan 40 cm
agar mengetahui pengaruh parameter-parameter tersebut terhadap
karakteristik kecepatan superfisial fluidisasi dan pressure drop. Ukuran
diameter rata-rata yang digunakan seragam yaitu pasir kuarsa dengan
diameter 400 m.
Gambar 2.9. Perbandingan hasil prediksi dan hasil experimental Pressure drop vs Kecepatan superfisial menggunakan sudut cone 300 (Kaewklum,
2005)
Gambar 2.10. Perbandingan hasil prediksi dan hasil experimental Pressure drop vs Kecepatan superfisial menggunakan sudut cone 440
(Kaewklum, 2005)
10
Gambar 2.11. Perbandingan hasil prediksi dan hasil experimental
Pressure drop vs Kecepatan superfisial menggunakan sudut cone 600 (Kaewklum, 2005)
Dari hasil percobaan yang dilakukan Kaewklum dan Kuprianov (2005)
menunjukkan hasil yang mereka prediksikan tidak berbeda jauh dengan hasil
eksperimentalnya. Bahwa semakin besar sudut cone maka akan semakin
meningkat pressure drop dan kecepatan minimum fluidisasinya.
BAB III
LANDASAN TEORI
3.1 Fluidisasi
Gambar 3.1 Beberapa regime Fluidisasi (Oka, 2004)
Fluidisasi terjadi pada regime yang berbeda tergantung pada beberapa
faktor seperti ukuran, densitas, dan geometri partikel, ukuran dan geometri
bejana, sistem ditribusi gas, dan kecepatan aliran gas. Regime tersebut terjadi
di dalam bed yang diletakkan di atas plat distributor (grid). Regime fixed bed
terjadi pada interval kecepatan 0 < u umf
dimana partikel masih diam di atas
plat distributor sedangkan gas mengalir melalui celah-celah antar partikel
tanpa mengakibatkan efek pengangkatan partikel. Regime particulate
fluidization terjadi pada interval umf
< u umb
di mana partikel mulai
terangkat dan bed mengalami ekspansi.
Regime bubbling fluidization terjadi pada rentang kecepatan umb
< u
ums di mana gelembung atau bubbles mulai terbentuk pada butiran-butiran
bed dan bergerak dengan cepat. Gerakan dari gelembung tersebut akan
membawa partikel ikut bergerak ke atas dan kemudian akan membentuk
sebuah pola sirkulasi yang lebih besar. Regime slug terjadi pada interval
kecepatan ums < u uk di mana gelembung yang dihasilkan hampir
11
12
kecepatan uk < u utr di mana hembusan gas menyebabkan partikel
terhampar di permukaan bed dan bergerak dengan acak. Regime fast
fluidization terjadi pada interval kecepatan u > utr di mana pada pola ini tidak
ada partikel diam di atas plat distributor, gas mengandung partikel-partikel
yang terdispersi di dalamnya dan bergerak ke atas tetapi di dekat dinding
partikel-partikel tersebut bergerak turun. Regime pneumatic transport terjadi
bila kecepatan gas lebih tinggi daripada kecepatan saat pola fast fluidization,
secara fisik tidak ada lagi partikel yang bergerak turun sekalipun di dekat
dinding saluran. Untuk kasus penelitian kali ini adalah pola aliran pada
regime bubbling fluidization.
Proses fluidisasi terjadi ketika gaya drag dari partikel sebagai akibat
dari aliran fluida yang mengalir ke atas melebihi gaya gravitasi dan gaya
antar partikel.
Bed akan mulai mengalami ekspansi ketika fluida (gas) yang mengalir
cukup untuk menggerakkan setiap partikel solid. Pada kecepatan tertentu di mana
gas mengalir dengan kecepatan yang tinggi maka keseimbangan antara gaya
gravitasi dari tiap partikel dan penurunan tekanan aliran udara akan tercapai
sehingga semua partikel solid akan tetap dalam kondisi tersuspensi
(mengambang). Kondisi semacam ini disebut dengan fluidisasi minimum. Jika
kecepatan dari aliran udara masuk dinaikkan menjadi diatas kecepatan minimum
fluidisasi maka ketidakstabilan partikel akan terjadi sehingga membentuk pola
aliran bubbles atau gelembung, pergerakan gelembung akan semakin naik dan
membesar menyebabkan bed mengalamai ekspansi maka kondisi ini disebut
dengan bubbling fluidized bed (Oka, 2004).
3.2 Karakteristik Partikel Solid
A. Karakteristik Geldart
Ada empat karakteristik yang digunakan untuk mengklasifikasikan
partikel solid yang telah diklasifikasikan oleh Geldart (Oka, 2004) dan
dikenal dengan nama Geldarts Classification:
13
Gambar 3.2 Geldarts Classification (Oka, 2004)
Adapun karakteristik tiap-tiap partikel adalah sebagai berikut:
Grup A : Partikel padat yang memiliki densitas kurang dari 1400
kg/m3. Mudah terfluidisasi, pada kecepatan gas sembur rendah
menghasilkan fluidisasi yang smooth dan pada kecepatan gas
sembur yang tinggi menghasilkan bubbling fluidization dengan
ukuran bubbles yang kecil. Kualitas fluidisasinya bagus,
menghasilkan semburan terekspansi, ukuran partikel rata-rata kecil
antar 30 m < ds< 100 m.
Grup B: partikel padat yang menyerupai pasir yang
menghasilkan bubbling fluidization. Bubbles terbentuk setelah
gas sembur mencapai kecepatan minimum fluidisasi. Kualitas
fluidisasinya bagus, umumnya memiliki ukuran 40 m < d s
<
500 m, dan densitas partikel 1400 kg/m3 <
s < 4000 kg/m3.
Grup C: partikel padat yang memiliki sifat kohesif karena gaya
antar partikelnya sangat kuat. Sulit terjadi fluidisasi, dan kualitas
fluidisasi jelek karena menghasilkan banyak slugging dan
aglomerasi. Dapat menimbulkan gaya elektrostatik. Partikel
memiliki ukuran yang sangat lembut.
Grup D: partikel padat yang memiliki sifat spoutable. Sulit
terjadi fluidisasi dan kualitas fluidisasi jelek karena
14
menghasilkan channeling yang kuat. Partikel mempunyai
ukuran yang sangat besar dan berat dengan ukuran ds > 500 m
dan densitas partikel s > 1400 kg/m3.
B. Densitas Partikel
Densitas partikel dapat didefinisikan sebagai massa partikel per
satuan volume. Merupakan salah satu parameter yang penting untuk
mengkategorikan sebuah partikel ke dalam klasifikasi Geldart yang sesuai
karena mempengaruhi kemampuan partikel tersebut untuk dapat
terfluidisasi.
Partikel padat berupa porous, sehingga perlu diberikan beberapa
definisi untuk membedakan densitas partikel. Bulk density (b) adalah
massa partikel per unit volume bed. Particle density (s) adalah massa
partikel per satuan volume partikel termasuk volume dari porous partikel.
True particle density atau skeletal density (t) lebih kepada densitas
partikel sebenarnya. Fluid density (g
) adalah densitas untuk fluida
hembusnya (gas).
Bulk density tergantung pada ukuran dan bentuk partikel, kondisi
permukaan partikel, dan densitas partikel. Berdasarkan pada definisi di
atas, maka bulk density dari sebuah partikel padat dapat disusun dalam
persamaan berikut:
=
(1 ) (3.5)
Berdasarkan bulk density maka partikel padat dapat diklasifikasikan
menjadi 3 kategori, yaitu (Oka, 2004):
a. light materials b
< 600 kg/m3
b. medium heavy materials 600 kg/ m3 <
b < 2000 kg/ m3
c. heavy materials b
> 2000 kg/ m3
15
Bulk density dari berbagai macam material diberikan pada tabel
berikut:
Tabel 3.1 Bulk Density untuk Beberapa Partikel Padat (Oka, 2004)
Void fraction dari sebuah fixed atau fluidized bed didefinisikan
sebagai rasio antara volume total dari space yang ada di antara partikel
dibanding dengan volume bed, atau dalam bentuk persamaan:
=
= 1
(3.1)
Void fraction dipengaruhi oleh ukuran dan bentuk partikel, keadaan
permukaan partikel, dan model packing bed. Persamaan void fraction di
atas berlaku untuk semua kondisi dan regime fluidized bed.
C. Properti Hidrodinamika Partikel Padat
Untuk memahami fluidisasi dan fenomena yang ditimbulkan perlu
memahami properti hidrodinamika dari partikel padat, yaitu kecepatan
jatuh bebas atau terminal velocity. Pembahasan mengenai fluidisasi tidak
bisa dipisahkan dengan terminal velocity di mana keseimbangan antara
gaya berat partikel, gaya apung, dan tahanan hidrodinamis partikel selama
bergerak sangat penting. Berikut gaya yang bekerja pada sebuah partikel
bulat di mana gravitasi berpengaruh selama gerak jatuh bebas:
Material b
(kg/ m3)
Sand 1200 1400 Limestone 1200 1400 Coal 600 800 Ash 1200 1500 Iron ore (pulverized) 2800 3000 Table salt 800 900 Cement 1300 1900 White grain 770
16
Gambar 3.3 Gaya sebuah benda (Oka, 2004)
1. Gaya Gravitasi
= (3.2)
2. Gaya Buoyancy atau Gaya Apung (Gaya Archimedes)
= (3.3)
3. Gaya Hambat
= 2
4
2 (3.4)
Gaya gravitasi dan gaya buoyancy tidak dipengaruhi oleh
kecepatan partikel, dan akan selalu konstan selama gerak jatuh jika
fluidanya inkompresible. Pada detik ke nol, gaya hambat FD
bernilai nol
dan partikel mulai bergerak dikarenakan ketidakseimbangan dari gaya:
> untuk > s (3.5)
Gerak jatuh bebas pada umumnya merupakan gerak dengan
percepatan, dan nilai FD
meningkat seiring dengan jatuhnya partikel
hingga keseimbangan gaya terjadi, sehingga:
= + (3.6)
Dalam keadaan seperti ini maka partikel terus bergerak turun hanya
karena inersia partikel itu sendiri. Resultan gaya yang ada bernilai nol,
17
partikel terus bergerak turun dengan kecepatan yang dinamakan kecepatan
jatuh bebas atau terminal velocity.
Jika partikel solid diletakkan di atas plat distributor berlubang atau
grid, dan gas hembus masuk bergerak ke atas, maka partikel mulai
mengambang ketika kecepatan gas hembus telah mencapai kecepatan
terminal partikel sehingga gaya yang bekerja pada partikel (Fg, F
A, F
D)
menjadi seimbang, resultan nya bernilai nol. Jika persamaan gaya-gaya
seperti pada persamaan diatas disederhanakan maka akan menjadi:
2 = 43 A r (3.7)
Pada persamaan di atas dapat diketahui bahwa kecepatan jatuh bebas
hanya dipengaruhi oleh properti partikel dan fluida (dp,
d,
f,
f). Namun
masalah yang timbul adalah koefisien drag CD
yang merupakan fungsi
bilangan Reynolds yang kompleks. Koefisien drag CD
tidak dapat
didefinisikan seragam untuk semua bilangan Reynolds, dan koefisien drag
juga tergantung pada bentuk partikel. Berikut ini tabel perhitungan
kecepatan jatuh bebas pada partikel bulat:
Tabel 3.2 perhitungan kecepatan terminal pada partikel bulat (Oka,
2004):
18
3.3 Kecepatan Minimum Fluidisasi
Bila gas dilewatkan melalui lapisan hamparan (bed) partikel passir pada
kecepatan rendah, maka partikel tersebut tidak bergerak. Namun jika
kecepatan udara dinaikkan, partikel-partikel pasir itu akhirnya akan mulai
bergerak dan melayang di dalam fluida, dan gesekan (friction) menyebabkan
terjadinya penurunan tekanan (pressure drop). Ketika kecepatan udara
dinaikkan, penurunan tekanan meningkat sampai besar penurunan tekanan
tersebut sama dengan berat hamparannya dibagi dengan luas penampangnya.
Kecepatan gas ini disebut kecepatan fluidisasi minimum, Umf. Kecepatan
fluidisasi minimum adalah kecepatan superfisial terendah yang dibutuhkan
untuk terjadinya fluidisasi. Jika nilai Umf tidak dapat ditentukan secara
eksperimental, maka dapat dicari dengan menggunakan persamaan di bawah
ini (Oka, 2004):
Remf = (1135,7+0,0408.Ar)1/2 33,7 (3.8)
Bilangan Reynold untuk terjadinya fluidisasi minimum (Remf):
Remf =
(3.9)
Bilangan Archimedes (Ar):
Ar = 3
2 (3.10)
Dengan : = Kecepatan fluidisasi minimum (m/s)
= Ukuran diameter partikel rata-rata (m)
= Massa jenis fluida udara (kg/m3)
= Massa jenis partikel (kg/m3)
= Viskositas dinamik fluida udara(kg/ms)
g = Percepatan gravitasi (m/s2)
19
A. Menentukan kecepatan minimum fluidisasi
Pressure drop dan kecepatan fluidisasi memiliki dua tipe variasi
seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.4 Grafik fluidisasi (Kunii, 1991)
Kecepatan minimum fluidisasi adalah kecepatan superfisial gas
pada kondisi fluidisasi minimum. Kecepatan ini dapat ditentukan secara
empiris oleh perpotongan antara penurunan tekanan terhadap kecepatan
superfisial. Di mana dengan seiringnya kenaikan kecepatan superfisial
menyebabkan penurunan tekanan meningkat, dan setelah mencapai
kecepatan minimum fluidisasi maka penurunan tekanan akan menjadi
konstan.
3.4 Karakter Gelembung
A. Ukuran Bubble
Ukuran bubble merupakan salah satu parameter penting untuk
menunjukkan karakteristik fluidisasi gas-padat. Untuk jenis partikel yang
termasuk ke dalam kategori Geldart grup B, ada beberapa korelasi untuk
memperkirakan peningkatan ukuran bubble pada sebuah sistem fluidisasi
sehingga dapat diekspresikan dengan persamaan berikut:
20
Tabel 3.3 Perhitungan Diameter Gelembung ( Oka, 2004)
Persamaan di atas berlaku dengan syarat fluidisasi terjadi pada
operasi kondisi dibawah ini :
1. dt < 20 cm
2. 100 ds 350 m
3. 1 u mf
8 cm/s
4. 5 uf u
mf
Persamaan di atas menunjukkan bahwa ukuran diameter dari sebuah
bubble tergantung pada ketinggian di atas plat distributor, dan tergantung
pada selisih antara kecepatan gas dengan kecepatan minimum fluidisasi.
B. Kecepatan Bubble
Selain ukuran diameter gelembung, kecepatan gelembung yang
terbentuk juga merupakan salah satu parameter yang penting untuk
menunjukkan karakterisitk fluidisasi gas-padat. Untuk jenis partikel yang
termasuk ke dalam kategori Geldart grup B maka kecepatan gelembung
dapat dinyatakan dalam persamaan berikut ini:
= 1,6 + 1,130,5
1,35 + (3.11)
Dimana :
= 0,71()0,5, dan
< 0,125 (3.12)
21
Persamaan di atas sesuai untuk partikel Geldart grup B dengan
diameter
bed dt 1 m.
3.5 Komputasi numerik
Di dalam penelitian ini penulis menggunakan Computational
Fluid Dynamic Fluent untuk mensimulasikan fluidisasi pada fluidized bed.
Fluent adalah sebuah software yang berfungsi untuk mensimulasikan
sesuatu yang akan terjadi ketika fluida mengalir agar dapat disesuaikan
dengan keadaan empirisnya.
A. Keuntungan CFD:
a. Dapat memodelkan fenomena fluida yang tidak dapat dilakukan
melalui percobaan eksperimental.
b. Dapat menyelidiki hasil fenomena fluida dengan lebih murah dan
cepat dibandingkan dengan percobaan eksperimental.
B. Kekurangan CFD:
a. Hasil kadang tidak bisa mendekati dengan hasil keadaan
eksperimentalnya karena beberapa faktor eksternal yang tidak
diperkirakan sebelumnya.
b. Beberapa parameter penelitian yang tidak terdapat dalam fasilitas
CFD dapat terabaikan.
C. Gambaran umum prinsip kerja CFD:
a. CFD dapat bekerja ketika pengguna sudah memodelkan percobaan
yang akan disimulasikan.
b. Pembuatan geometri dapat dilakukan melalui software Gambit dan
kemudian didiskritisasi ke dalam bentuk mesh. Diskritisasi dalam
fluent adalah cara pendekatan dengan metode aljabar dengan cara
mengatur sejumlah ruang dan waktu yang akan digunakan dalam
simulasi.
c. Langkah selanjutnya adalah memasukkan persaamaan yang akan
digunakan untuk simulasi sesuai dengan rencana empirisnya.
d. Persamaan diskritisasi aljabar kemudian akan menyelesaikan setiap
22
mesh melalui proses iterasi hingga hasilnya memenuhi konvergensi.
e. Tahap selanjutnya adalah post processing untuk menampilkan hasil
simulasi yang telah dilakukan.
D. Dasar Teori dalam Fluent (Fluent, 2006)
a. Persamaan Kekekalan Massa
Persamaan kekekalan massa untuk fase q dinyatakan dengan persamaan berikut (Fluent, 2006) :
+ = =1 (3.13) Dengan:
: massa jenis fase q R : fraksi volume dari fase q : kecepatan fase q : karakteristik transfer massa dari fase p ke fase q : karakteristik transfer massa dari fase q ke fase
b. Persamaan kekekalan momentum
Persamaan kekekalan massa untuk fase q dinyatakan dengan
persamaan berikut (Fluent, 2006) :
+ = + . + +
+ + + , + ,=1 (3.14)
Dengan :
: tekanan statis
: external body force dari fase q
, : lift force dari fase q
, : virtual mass force dari fase q
: interaction force dari fase p dan fase q
: tegangan dari q
c. Formulasi Solver
Di dalam menyelesaikan sebuah kasus permodelan simulasi,
Fluent menyediakan dua formulasi solver yaitu formulasi solver
berdasarkan tekanan (Pressure Based) dan formulasi solver
berdasarkan densitas (Density Based).
23
Di dalam penyelesaian kasus simulasi permodelan fluidisasi
gas-padat ini dipilih formulasi solver PressureBased. Pendekatan
formulasi solver pressure based cocok digunakan untuk aliran
kecepatan rendah untuk fluida yang incompressible. Fluent akan
menyelesaikan secara integral semua persamaan atur yang ada baik
untuk persamaan konservasi massa dan konservasi momentum. Selain
itu, Fluent juga menyelesaikan persamaan energi dan persamaan
scalar lain seperti persamaan untuk turbulensi dan proses kimia.
Perhitungan tekanan didapatkan dari hasil persamaan tekan dengan
memanipulasi persamaan kontinuitas dan persamaan momentum.
Pada perhitungan simulasi ini, Fluent menggunakan algoritma
segregated dimana persamaan atur akan diselesaikan secara terpisah
dan bergantian. Setiap persamaan akan dipisahkan berdasarkan nama
terlebih dahulu. Kelebihan metode algoritma segregated ialah hanya
membutuhkan memori yang kecil dalam setiap penyelesaian
persamaan atur pada setiap waktu hitungnya, namun algoritma ini
bergerak cukup lambat dalam menyelesaikan persamaan atur tersebut
sampai mencapai solusi yang konvergen. Beberapa tahapan dalam
perhitungan yang dilakukan algoritma segregated ini adalah sebagai
berikut:
1. Memperbarui property fluida antara lain densitas, viskositas,
kalor spesifik, viskositas turbulensi berdasarkan solusi yang
sedang dikerjakan.
2. Menyelesaikan persamaan momentum setelah persamaan
yang lain diselesaikan menggunakan nilai update dari tekanan
dan fluks massa.
3. Menyelesaikan persamaan koreksi tekanan menggunakan nilai
kecepatan dan fluks massa yang diperoleh berdasar perhitungan
sebelumnya.
4. Mengoreksi nilai fluks massa, tekanan, dan kecepatan
menggunakan koreksi tekanan.
5. Menyelesaikan persamaan skalar tambahan seperti kuantitas
24
turbulensi, energi, spesies, dan intensitas radiasi dengan nilai
variabel yang baru.
Formulasi solver pressure based banyak
diaplikasikan untuk mensimulasikan kasus untuk fluida tak
termampatkan (incompressible) maupun termampatkan
(compressible) dengan kecepatan rendah sampai menengah atau
berada pada kecepatan dengan nilai Mach lebih kecil 1(M < 1).
Solver density based digunakan untuk menyelesaikan simulasi
kasus dengan fluida termampatkan (compressible) dengan
kecepatan tinggi hingga bilangan Mach-nya lebih besar dari 1
(M > 1).
d. Kontrol solusi
1. Faktor under relaksasi
Faktor under relaksasi merupakan factor untuk menstabilkan
proses iterasi pada solver pressure based, sedangkan pada solver
density based faktor under relaksasi hanya digunakan di luar set
persamaan yang di-coupled. Faktor under relaksasi digunakan
untuk mengontrol perhitungan persamaan non-linear yang
dilakukan oleh Fluent. Hal ini dilakukan dengan mengubah faktor
under relaksasi pada proses iterasi. Penurunan factor under
relaksasi pada umumnya dapat meningkatkan konvergensi namun
faktor under relaksasi yang diperbolehkan minimal bernilai0,2.
Tidak ada persamaan khusus untuk menghitung faktor under
relaksasi sehingga nilai faktor under relaksasi yang paling baik
hanya dapat diperoleh berdasarkan trial and error.
2. Metode diskretisasi
Fluent melakukan proses perhitungan simulasi pada titik-titik
node mesh geometri dari domain komputasi yang dibuat. Pada
bagian diantara titik node harus dilakukan perhitungan secara
interpolasi untuk mendapatkan nilai yang kontinyu pada seluruh
domain komputasi. Skema interpolasi ini antara lain adalah:
25
i. First Order Upwind
Merupakan skema interpolasi yang paling ringan dan
cepat mencapai konvergen, namun ketelitiannya hanya orde
satu.
ii. Power Law
Skema interpolasi Power Law digunakan untuk
mendiskretisasikan persamaan momentum, energi, fraksi
massa, dan fraksi campuran rata-rata. Skema interpolasi
Power Law lebih akurat dari First Order Upwind ketika
bilangan Reynolds nya rendah (Re
26
sudah mencapai kriteria konvergensi yang ditentukan. Kriteria
default bagi semua residual konvergen adalah ketika nilainya
sama dengan atau lebih kecil dari 10-3 kecuali energi10-6.
Konvergensi juga berlaku ketika nilai setiap residual berlangsung
konstan dalam waktu lama dan tidak berubah nilainya.
ii. Penambahan iterasi tidak mengubah solusi
Ada saatnya ketika nilai residual tidak mau turun lagi
menuju kriteria konvergensi yang telah ditentukan. Apabila
variabel residual yang lebih dominan mewakili keseluruhan
aliran relative tidak berubah ketika iterasi berjalan terus, maka
solusi hasil iterasi sudah dapat dikatakan konvergen.
iii. Kesetimbangan massa, momentum, energi, dan lainnya telah
tercapai apabila pada panel Flux Report kesetimbangan massa,
momentum, energi, dan besaran-besaran yang lain telah terapai
maka hasil iterasi dapat dikatakan telah konvergen.
Kesetimbangan yang terjadi tidak boleh lebih besar dari 0,1 %.
E. Drag Model Syamlal OBrien
Drag model ini diusulkan oleh Madhava Syamlal dan Tomas
O'Brien, model ini merupakan korelasi antara drag pada partikel sphere
dan pada sebuah kondisi multipartikel. Drag model ini dikembangkan
dengan menggunakan korelasi empiris yang diturunkan berdasarkan
persamaan Richardson and Zaki untuk menentukan kecepatan terminal
pada sebuah fluidized bed sebagai fungsi Reynolds Number partikel dan
fraksi volume partikel padat. Drag model Syamlal and O'Brien seperti
persamaan berikut (Fluent, 2006) :
=3
42 (3.15)
Dimana = 0,63 +4,8
2
(3.16)
= 0,5 0,06 + (0,06)2 + 0,12(2 ) + 2 (3.17)
27
Dimana :
= 4,14 dan = 0,81,28untuk 0,85 (3.18)
= 4,14 dan = 2,65 untuk > 0,85 (3.19)
Drag model ini cocok untuk partikel solid dengan bentuk yang
sphere atau bulat dan pada kondisi yang multipartikel.
BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN
4.1 Alat dan Bahan
A.Alat
a. Notebook Acer 4752 G Intel i5-2410M Processor 3,1 GHz, RAM 4 GB,
Windows 7 Ultimate (32-bit).
b. Paket software CFD Fluent 6.3.26 dan software Gambit 2.2.30
c. Windows Paint
d. Microsoft Office 2010
B. Domain Komputasi
Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah sebuah domain
komputasi berupa model fluidized bed dalam bentuk tiga dimensi seperti
terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 4.1 Domain komputasi dengan mesh hex/wedge type cooper
28
29
Tabel 4.1 Tabel sudut dan ketinggian cone yang digunakan
No Sudut (0) h(m)
1 40 66
2 45 58
2 50 52
30
4.2 Diagram Alir Simulasi Mulai
Studi literatur
Persiapan Alat dan Bahan
Pembuatan geometri dan meshing
Mendefinisikan bidang batas dan geometri
Buruk
Memeriksa kualitas mesh
Baik
Data sifat Fisik Penentuan kondisi batas Proses Numerik Ya
Iterasi error?
Pengambilan data dan hasil simulasi
Analisis data Kesimpulan dan saran
Selesai
31
4.3 Parameter Penelitian
Pada penelitian ini parameter yang diubah-ubah pada setiap simulasi
permodelan fluidisasi gas padat antara lain:
Variasi sudut cone:
1. Sudut cone 400
2. Sudut cone 450
3. Sudut cone 500
Variasi kecepatan udara masuk:
1. Kecepatan 0,2 m/s
2. Kecepatan 0,4 m/s
3. Kecepatan 0,6 m/s
4. Kecepatan 0,8 m/s
5. Kecepatan 1 m/s
6. Kecepatan 1,2 m/s
7. Kecepatan 1,4 m/s
8. Kecepatan 1,6 m/s
9. Kecepatan 1,8 m/s
10. Kecepatan 2 m/s
Variasi diameter partikel:
1. Partikel dengan ukuran diameter rata-rata 350 m
2. Partikel dengan ukuran diameter rata-rata 700 m
4.4 Kondisi Awal
Kondisi awal material yang berada pada pemodelan fluidisasi
kali ini adalah:
1. Fraksi volume partikel solid : 0,416
2. Densitas udara : 1,225 kg/m3
3. Densitas partikel solid : 2200 kg/m3
4. Viskositas udara : 1,7894 x 105 kg/ms
5. Viskositas partikel solid : 1,8 x 105 kg/ms
4.5 Simulasi Model
A. Persiapan awal
Sebelum melakukan simulasi pemodelan fluidisasi gas-padat maka
32
Geometri Create Real
Volume
Geometri Create Real Cylinder Volume
perlu dipersiapkan beberapa hal antara lain:
1. Software Gambit 2.2.3
2. Software CFD Fluent 6.3.26
B. Pembuatan Domain Komputasi Pemodelan Simulasi Fluidisasi Gas-Padat
1. Pembuatan domain komputasi dilakukan di dalam program Gambit
2.2.30. Setelah program Gambit di-run, maka akan muncul jendela
Gambit Startup. Pada kolom Working Directory dipilih folder kerja,
pada kolom Session Id dimasukan nama sudut 40 diameter 0,35 , dan
pada kolom Options diisikan -r2.2.30. Dan terakhir tombol run
diklik.
2. Setelah muncul jendela kerja Gambit, solver dipastikan merupakan
Fluent 6 dengan cara menu Solver dipilih kemudian Fluent 5/6
diklik.
3. Pembuatan domain komputasi dilakukan dengan cara:
1. Pembuatan cone 400
Pada jendela Coordinate System diisi dengan c_sys.1 dan diisi
dengan data-data berikut:
Tabel 4.2 Data pembuatan cone dengan sudut 400
Create Real Frustrum Data
Height 66
Radius 1 7,5
Radius 2 7,5
Radius 3 31,5
Axis Location Positive Y
Label Cone
2. Pembuatan tabung
33
Geometri Move/copy volumes Volume
Geometri Unite real volume
Volume
Mesh Mesh volumes Volume
Pada jendela Coordinate System diisi dengan c_sys.1 dan diisi
dengan data-data berikut:
Tabel 4.3 Data pembuatan tabung
Create Real Cylinder Data
Height 180
Radius 1 31,5
Radius 2 31,5
Axis Location Positive Y
Label Tabung
3. Penggabungan objek
Penggabungan ini dimaksudkan agar posisi tabung tepat
diatas permukaan cone-nya.
Pick tabung, pilih move, dan pilih translate, kemudian
pada data X dan data Z diisi dengen 0 , kemudian data Y local
dimasukkan angka sesuai dengan ketinggian cone yaitu 66 cm
dan klik apply.
Setelah memindahkan tabung tepat diatas cone-nya,
tabung dan cone digabung kan menjadi sebuah unite volume
dengan cara:
Pick tabung dan cone kemudian apply.
4. Mesh 4.1 Mesh Dinding Combustor Pick volume pilih element hex/wedge type cooper kemudian isi dengan interval count mesh 155 agar menghasilkan cell sekitar 400.000.
5. Setelah pembuatan mesh dilakukan maka langkah selanjutnya
adalah pemeriksaan kualitas mesh. Hal ini dilakukan dengan cara
ikon examine mesh diklik. Lalu pada pilihan display type, submenu
34
range dipilih dan pada submenu show worst element juga dipilih.
Nilai dari worst element menunjukkan kualitas mesh, nilainya
berkisar antara 0 (terbaik) s/d 1 (terburuk).
6. Meskipun meshing yang sudah dilakukan berhasil, namun ada
kalanya kualitas mesh-nya yakni nilai worst element nya masih
tinggi (nilai equisize skew lebih dari 0,97). Hal ini kurang begitu
baik karena akan menghasilkan solusi yang kurat akurat dan akan
menyebabkan waktu simulasi untuk mencapai konvergen menjadi
lama. Jika hal ini terjadi maka perlu dilakukan perbaikan pada
geometri ataupun tipe serta ukuran mesh yang dipilih. Pada proses
meshing diperlukan trial and error untuk mendapatkan hasil
meshing yang terbaik.
7. Langkah selanjutnya adalah pendefinisian kondisi batas, yaitu pada menu Toolpad Operation dipilih submenu Zones. Lalu pada
submenu Zones, dipilih submenu Specify Boundary Types dan pilih
Add pada action.
Tabel 4.4 Pemilihan zone
No Nama Zone Entity-Face Type
1 Inlet 1 Velocity Inlet
2 Dinding 2,5 Wall
3 Outlet 6 Pressure Outlet
Lalu klik tombol Apply.
8. Setelah kondisi batas didefinisikan maka langkah selanjutnya
adalah penyimpanan file dengan cara menu File lalu submenu Save
as dipilih, dan menamainya dengan nama sudut 400 diameter 0,35.
9. Lalu file model domain komputasi tersebut diexport ke dalam
bentuk *.msh dengan cara menu file lalu submenu export dan
submenu mesh diklik.
10. Langkah diatas adalah salah satu contoh pembuatan domain
komputasi sudut 400 dengan diameter 350 m. Hal yang sama
dilakukan untuk membuat domain komputasi sudut 450 dan 500
beserta variasi ukuran diamter partikel 350 m dan 700 m.
Berikut data-data parameter yang diubah yang diperlukan untuk
35
membuat domain komputasi pada simulasi ini hingga terbuat 6
buah jenis domain komputasi.
Tabel 4.5 Variasi Domain Komputasi yang dibuat
C. Simulasi Numerik Model Fluidisasi Gas-Padat
Model yang telah dibuat di dalam gambit selanjutnya akan
dimasukkan dan diolah di dalam program Fluent. Secara umum langkah-
langkah simulasi di dalam Fluent adalah sebagai berikut:
1 . Buka program Fluent 6.3.26. Setelah itu akan muncul
jendela Fluent Version, pada tab Versions maka 3d dipilih yang
berarti simulasi akan menggunakan jenis 3 Dimensi lalu
tombol run diklik.
2. File Read Case bed.msh
Setelah muncul jendela kerja Fluent, file bed.msh di import ke
dalam Fluent dengan cara menu File lalu submenu Read dan
submenu Case diklik.
3. Grid Check
Pengecekan grid dengan cara menu Grid dan submenu Check
diklik. Pada Grid Check ini akan diperlihatkan nilai
minimum dan maksimum dari x, y, dan z, serta ada atau
tidaknya kesalahan pada model yang telah dibuat. Harus
dipastikan juga bahwa nilai volume minimum yang terjadi
tidak boleh negatif.
4. Grid Scale Scale Close Apabila antara pembuatan model pada Gambit dan saat
No Sudut Cone
Tinggi Cone
(cm) Tinggi Bed (cm)
Diameter partikel
rata-rata (m)
1 40 66 43 350 2 40 66 43 700 3 45 58 40 350 4 45 58 40 700 5 50 52 38 350 6 50 52 38 700
36
pengecekan grid pada Fluent terdapat perbedaan skala maka
perlu dilakukan penyekalaan satuan dengan cara menu Grid
dipilih lalu submenu Scale dipilih lalu pada unit conversion
ditentukan unit yang tepat, dan terakhir tombol Scale diklik.
5. Apabila grid masih kasar maka dapat diperhalus dengan
cara menu Grid diklik lalu submenu Smooth/Swap diklik.
Setelah muncul jendela Smooth/Swap maka tombol Smooth lalu
tombol Swap diklik secara bergantian sampai Number Swapped
= 0.
6. Pendefinisian model simulasi untuk penelitian ini,
langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
a. Define Models Solver
Solver yang dipakai untuk permodelan simulasi ini
dipilih dengan cara menu Define diklik kemudian
submenu Models dan submenu Solver dipilih. Setelah
jendela Solver terbuka maka Pressure Based dipilih
pada kolom Solver, 3D dipilih pada kolom Space,
Unsteady dipilih pada kolom Time, dan untuk kolom
lainnya dibiarkan pada kondisi default Fluent. Setelah itu
tombol OK diklik.
b. Define Models Multiphase
Model multifasa yang dipakai untuk permodelan simulasi
ini dipilih dengan cara menu Define diklik kemudian
submenu Models dan submenu Multiphase dipilih.
Setelah jendela Multiphase Models terbuka maka
Eulerian dipilih dan Numberof Phases diisi dengan nilai
2, setelah itu tombol OK diklik.
7. Pendefinisian material simulasi dengan langkah-langkah
sebagai berikut: Define Materials
a. Mendefinisikan material udara
37
Menu Define diklik kemudian submenu Materials dipilih.
Setelah muncul jendela Materials maka properti untuk
udara penghembus dipilih material air pada Fluent
database, nilai properties dari udara yaitu 1.225 untuk
Density dan 1.7894e-05 untuk Viscosity.
b. Sedangkan properti untuk material bed dengan cara
memasukan nama bed pada kolom Name, mengisikan
nilai 2200 untuk Density dan 1.8e-05 untuk Viscosity.
Lalu tombol Change/Create diklik.
8. Pendefinisian fase untuk permodelan simulasi dengan
langkah- langkah sebagai berikut:
Define Phase a. Menu Define diklik kemudian submenu Phases dipilih.
Setelah muncul jendela Phases maka pendefinisian
kondisi untuk fase pertama atau fase udara penghembus
diatur dengan cara phase-1 pada kolom Phase dipilih lalu
tombol Set diklik. Setelah jendela Primary Phase
muncul, maka nama gas dimasukkan pada kolom Name
dan mixture gas dipilih pada Phase Material. Setelah
itu tombol OK diklik.
b. Sedangkan untuk fase sekunder diatur dengan cara
phase-2 dipilih pada kolom Phase, lalu tombol Set diklik.
Setelah jendela Secondary Phase muncul, maka nama
solids dimasukkan pada kolom Name dan solids dipilih
pada kolom Phase Material. Setelah itu fungsi Granular
diaktifkan dengan cara diklik. Untuk Properties fase
sekunder yang lain didapat berdasar referensi Fluent
tutorial guide dapat dilihat pada tabel berikut ini:
38
Tabel 4.6 Properti Fase Sekunder
Properti Nilai
Diameter (m) 152e-06
Granular Viscosity (kg/m-s) Syamlal-obrien
Granular Bulk Viscosity (kg/m-s) Lun-et-al
Frictional Viscosity (kg/m-s) schaeffer
Angle of Internal Friction (deg) 30
Frictional Pressure (pascal) Based-ktgf
Frictional Packing Limit 0.5
Granular Conductivity (kg/m-s) Syamlal-obrien
Solid Pressure (pascal) Lun-et-al
Radial Distribution Lun-et-al
Packing Limit 0.65
c. Setelah itu maka perlu di-setting interaksi antara kedua
fase tersebut dengan cara tombol Interaction diklik.
Setelah jendela Phase Interaction muncul maka pada
tab menu Drag dipilih jenis drag model syamlal-obrien.
Setelah itu tombol OK diklik dan tombol Close diklik
untuk menutup jendela Phases.
9. Pendefinisian kondisi operasi dengan cara sebagai berikut:
Define Ope r a t i ng Conditions
Pengaturan kondisi operasi simulasi dengan cara menu Define
diklik kemudian submenu Operating Conditions dipilih. Setelah
muncul jendela Operating Conditions maka pada kolom
Operating Pressure diisi dengan nilai 101325 pascal dan pada
kolom Gravity diaktifkan sehingga dapat memberi nilai -9.81
m/s2 pada Gravitational Acceleration sumbu Y. Setelah itu
tombol OK diklik untuk menutup jendela Operating
Conditions.
10. Pendefinisian kondisi syarat batas simulasi dengan cara
39
sebagai berikut:
Define Boundary Conditions
a. Menu Define diklik kemudian submenu Boundary
Conditions dipilih. Setelah muncul jendela Boundary
Conditions maka inlet pada kolom Zone dan gas pada
kolom Phase dipilih. Lalu tombol Set. diklik. Setelah
jendela Velocity Inlet muncul maka tab menu
Momentum dipilih, dan pada kolom Velocity
Specification Method, Components dipilih untuk
memberikan nilai kecepatan hembus udara pada kolom Y-
Velocity sesuai dengan parameter simulasi, yaitu 0,2 m/s,
0,4 m/s, 0,6 m/s, 0,6 m/s 0,8 m/s, 1 m/s, 1,2 m/s, 1,4 m/s,
1,6 m/s, 1,8 m/s dan 2 m/s.
b. Masih pada jendela Boundary Conditions, solids pada
kolom Phase dipilih kemudian tombol Set... diklik.
Setelah muncul jendela Velocity Inlet maka tab
Multiphase diklik dan pada kolom Volume Fraction
dimasukkan nilai 0. setelah itu tombol OK diklik dan
tombol Close diklik untuk menutup jendela Boundary
Conditions.
11. Solusi simulasi dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Adapt Region
Menu Adapt diklik kemudian submenu Region dipilih.
Setelah jendela Region Adaption muncul maka pada
kolom Input Coordinates diisi dengan nilai X Min, X
Max, Y Min, Y Max, Z min dan Z max sesuai dengan
kebutuhan simulasi. Pada kolom X Min diisi dengan nilai
-0.315, pada kolom X Max diisi dengan nilai 0.315, pada
kolom Y Min diisi dengan nilai 0, dan pada kolom Y Max
diisi dengan nilai 0.42 untuk sudut cone 400, nilai 0.40
untuk sudut cone 450, nilai 0.38 untuk sudut cone 500.
Sedangkan Z Min diisi dengan nilai -0.315, pada kolom Z
40
Max diisi dengan nilai 0.315 Setelah itu tombol Mark
diklik untuk menandai Region Bed. Kemudian
tombol Close diklik untuk menutup jendela Region
Adaption.
b. Solve Initialize Initialize Setelah itu menginisialisasi aliran hembus udara dengan
cara menu Solve diklik lalu submenu Initialize dan
submenu Initialize dipilih. Setelah jendela Solution
Initialization muncul maka pada kolom Compute From
dipilih inlet lalu tombol Init diklik dan tombol Close
diklik untuk menutup jendela Solution Initialization.
c. Solve Initialize Patch
Langkah selanjutnya adalah mem-Patch dengan cara
menu Solve dipilih kemudian submenu Initialize lalu
submenu Patch diklik. Setelah muncul jendela Patch,
maka pada kolom Phase dipilih fase solids, pada kolom
Variable dipilih Volume Fraction dan pada kolom Value
diisi dengan nilai 0.416. Setelah itu hexahedron-r0
dipilih pada kolom Registers to Patch dan terakhir
tombol Patch diklik dan tombol Close diklik untuk
menutup jendela Patch.
d. Solve Control Solution
Setelah itu mengatur parameter solusi dengan cara
menu Solve diklik kemudian submenu Controls dan
submenu Solution dipilih. Setelah jendela Solution
Controls muncul maka pada kolom Under-Relaxation
Factors, Pressure diisi dengan nilai 0.2, Momentum
diisi dengan nilai 0.2, Volume Fraction diisi dengan nilai
0.2, dan untuk parameter lainnya dibiarkan pada kondisi
default. Pada kolom Discretization, Momentum diisi
dengan First Order Upwind. Lalu tombol OK diklik.
41
e. Solve Monitors Residual
Pengaturan ini digunakan untuk melihat grafik residual
dari perhitungan iterasi Fluent,bisa juga digunakan untuk
melihat apakah perhitungan sudah konvergen atau belum.
12. File Write Autosave
Sebelum memulai iterasi, klik file,kemudian write,lalu autosave.
Pada autosave data frequency, masukkan angka 1.
13. Solve Iterate
Klik solve, iterate untuk memulai iterasi. Untuk 20 detik
pertama, pada time step size, isi 0,5. Kemudian pada number of
time steps masukkan angka 40. Pada kolom max iterations per
time step masukkan angka 20. Kemudian klik iterate. Pada detik
ke-20 sampai dengan detik 25, pada time step size, isi 0,1.
Kemudian pada number of time steps masukkan angka 50 . Pada
kolom max iterations per time step masukkan angka 20.Tunggu
hingga proses iterasi telah selesai.
14. File Write Case and Data
Klik file, kemudian write, autosave untuk menyimpan file
hasil iterasi tersebut.
15. Agar dapat menampilkan bagian dalam dari hasil
simulasinya, maka simulasi 3D akan dibuat bagian tengahnya
dalam bentuk 2D.
Surface Plane
42
Pada points diisi sebagai berikut:
Tabel 4.7 Data surface-plane dua dimensi
Parameter Sudut
400 450 500
X0(m) -0.315 -0.315 -0.315
X1(m) 0.315 0.315 0.315
X2(m) 0.315 0.315 0.315
Y0(m) 0 0 0
Y1(m) 2.46 2.38 2.32
Y2(m) 2.46 2.38 2.32
Z1(m) 0 0 0
Z2(m) 0 0 0
Z3(m) 0 0 0
4.6 Pengolahan Data
Data yang digunakan adalah data hasil simulasi setelah detik ke-20
sampai detik ke-25. Setelah proses simulasi selesai, data-data dapat diperoleh
dengan cara sebagai berikut:
1. Masih dalam jendela fluent 6.3, untuk menampilkan kontur fraksi
volume gas pada software fluent dengan cara klik :
Display Contours
Pada pilihan contours of, pilih phase. Pada pilihan Phase, pilih fase
phase 1 (gas) , pilih dua-dimensi. Kemudian Autorange
dinonaktifkan,masukkan nilai minimum yaitu 0,35 dan maksimum 1.
Klik Display.
2. Kemudian klik :
File Hardcopy
Pada pilihan format pilih .jpeg. Pada coloring pilh color. Kemudian
klik save. Gambar kontur fraksi volume fase solid akan di save
dalam format .jpeg.
43
3. Edit gambar dengan Software Paint. Gambar kontur fraksi volume
fase gas di crop supaya hanya tinggal bagian gambar fluidized bed-
nya.
4. Lakukan hal tersebut pada kecepatan 1,6 m/s dan 2 m/s serta pada
setiap diameter partikel rata-rata pada detik ke-21,5, detik ke-22,
detik ke-22,5, detik ke-23, detik ke-23,5, detik ke-24, detik ke-24,5,
dan detik ke-25.
5. Untuk mengambil data pressure drop dapat dilakukan dengan cara
membuat dua titik ukur yang berada di bagian atas dan di bagian
bawah.
Gambar 4.2. Skema pengukuran pressure drop
Surface Points
44
Koordinatnya sebagai berikut:
a. Titik Bawah
Tabel 4.8 Data Surface-Points pengambilan data titik bawah
Parameter Sudut
40 45 50
X0(m) 0.075 0.075 0.075
Y0(m) 0 0 0
Z0(m) 0 0 0
b. Titik Atas
Tabel 4.9 Data Surface-Points pengambilan data titik atas
Parameter Sudut
40 45 50
X0(m) 0.315 0.315 0.315
Y0(m) 2.46 2.38 2.32
Z0(m) 0 0 0
6. Data dapat diliat dengan cara:
Pada kolom Report type pilih Area-weighted average. Pada kolom
surface piih titik bawah dan titik atas. Field variable yang dipilih
adalah static pressure.
7. Data yang diambil adalah data pada detik 20, detik 20,5, detik 21,
detik 21,5, detik 22, detik 22,5, detik 23, detik 23,5, detik 24, detik
24,5 dan detik 25 kemudian diambil rata-rata pressure dropnya.
8. Cara membuka data hasil iterasi adalah
Kemudian pilih data pada detik time step yang ditentukan.
9. Data yang telah diambil diolah didalam microsoft excel dan dibuat grafiknya.
Report Surface Integral
File Read Data
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Data hasil penelitian simulasi 3D CFD Fluidized Bed ini menggunakan
sepuluh variasi kecepatan yaitu 0,2 m/s, 0,4 m/s, 0,6 m/s, 0,8 m/s, 1 m/s, 1,2 m/s,
1,4 m/s, 1,6 m/s, 1,8 m/s dan 2 m/s. Untuk mencari kecepatan minimum fluidisasi
diperlukan sepuluh variasi kecepatan tersebut untuk mendapatkan data-data
pressure drop masing-masing kecepatan tersebut. Hasil data-data dituangkan
dalam bentuk grafik pressure drop vs kecepatan minimum fluidisasinya. Dari
grafik tersebut dapat ditentukan berapa kecepatan minimum fluidisasi tiap sudut
400, sudut 450, dan sudut 500 serta tiap diameter partikel 350 m dan 700 m.
Namun dalam pembahasan hanya dua kecepatan yang digunakan yaitu
kecepatan 1,6 m/s dan kecepatan 2 m/s. Pada kecepatan ini terlihat fenomena
fluidisasi berjalan dengan baik. Pada beberapa kecepatan dibawah kecepatan 1,6
m/s ada beberapa yang menghasilkan visualisasi bubble dan pasir yang kurang
baik. Ada bubble yang tidak terbentuk atau pasir yang kurang terangkat. Sudut
cone divariasikan menjadi tiga variasi, yaitu sudut 400, sudut 450, dan sudut 500.
Ukuran diameter partikel bed rata-rata juga divariasikan menjadi dua variasi yaitu
350 m dan 700 m.
Pembahasan yang dilakukan merupakan pembahasan hasil data visual
dari proses postprocessing. Dimana pada proses ini data yang ditampilkan
merupakan kontur fraksi volume dari fase gas dengan nilai maksimum berupa
warna merah yang menunjukkan nilai fraksi volume fase gas =1 dan nilai
minimun berupa warna biru yang menunjukkan nilai fraksi volume dari fase gas =
0,35.
45
46
5.1 Kecepatan minimum fluidisasi dan pressure drop
Berikut ini adalah hasil penelitian simulasi fluidisasi menggunakan
diameter 350 m dan diameter 700 m:
A. Diameter 350 m
1. Sudut 400
Gambar 5.1. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 400 dan diameter 350 m)
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 400 dan diameter 350 m. Dari grafik
tersebut dapat dilihat bahwa terjadi fluidisasi. Pressure drop dihitung
dari selisih tekanan pada bagian tepat diatas distributor dengan tekanan
yang berada di bagian atas fluidized bed. Pressure drop maksimumnya
adalah 1762,63Pa. Kecepatan minimum fluidisasinya adalah 0,4 m/s.
Kecepatan minimum fluidisasi didapatkan melalui grafik tersebut dari
data setelah mengalami pressure drop maksimum, kemudian pressure
drop turun dan mulai konstan. Ketika tekanan sudah mulai steady, tarik
garis ke kiri dan diambil perpotongan dengan grafik tersebut. Kecepatan
pada perpotongan tersebut adalah kecepatan minimum fluidisasi.
0
500
1000
1500
2000
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
47
Gambar 5.2. Ilustrasi penentukan kecepatan minimum fluidisasi
(Oka, 2004)
2. Sudut 450
Gambar 5.3. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s)
(sudut 450 dan diameter 350 m)
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 450 dan diameter 350 m. Dari
grafik tersebut dapat dilihat bahwa terjadi fluidisasi. Pressure drop
dihitung dari selisih tekanan pada bagian tepat diatas distributor
dengan tekanan yang berada di bagian atas fluidized bed. Pressure
drop maksimumnya adalah 2007,34Pa. Kecepatan minimum
fluidisasinya terjadi sebelum 0,2 m/s. Pada grafik ini fluidisasi sudah
terjadi sebelum kecepatan 0,2 m/s, hal ini terlihat dari pressure drop
yang sudah mulai steady sejak tekanan pada kecepatan 0,2 m/s hingga
kecepatan 2 m/s.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
48
3. Sudut 500
Gambar 5.4. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 500 dan diameter 350 m)
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 500 dan diameter 350 m. Dari grafik
tersebut dapat dilihat bahwa terjadi fluidisasi. Pressure drop dihitung
dari selisih tekanan pada bagian tepat diatas distributor dengan tekanan
yang berada di bagian atas fluidized bed. Pressure drop maksimumnya
adalah 2097,19 Pa. Kecepatan minimum fluidisasinya terjadi sebelum
0,2 m/s. Pada grafik ini fluidisasi sudah terjadi sebelum kecepatan 0,2
m/s, hal ini terlihat dari pressure drop yang sudah mulai steady sejak
tekanan pada kecepatan 0,2 m/s hingga kecepatan 2 m/s.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
49
B. Diameter 700 m
1. Sudut 400
Gambar 5.5. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 400 dan diameter 700 m)
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 400 dan diameter 700 m. Dari grafik
tersebut dapat dilihat bahwa terjadi fluidisasi. Pressure drop dihitung
dari selisih tekanan pada bagian tepat diatas distributor dengan tekanan
yang berada di bagian atas fluidized bed. Pressure drop maksimumnya
adalah 2103,60 Pa. Kecepatan minimum fluidisasinya adalah 0,8 m/s.
2. Sudut 450
Gambar 5.6. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut 450 dan diameter 700 m)
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
50
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 450 dan diameter 700 m. Dari grafik
tersebut dapat dilihat bahwa terjadi fluidisasi. Pressure drop dihitung
dari selisih tekanan pada bagian tepat diatas distributor dengan tekanan
yang berada di bagian atas fluidized bed. Pressure drop maksimumnya
adalah 2206,76 Pa. Kecepatan minimum fluidisasinya adalah 1 m/s.
3. Sudut 500
Gambar 5.7. Hubungan pressure drop (Pa) dan kecepatan (m/s) (sudut
500 dan diameter 700 m)
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 500 dan diameter 700 m. Dari grafik
tersebut dapat dilihat bahwa terjadi fluidisasi. Pressure drop dihitung
dari selisih tekanan pada bagian tepat diatas distributor dengan tekanan
yang berada di bagian atas fluidized bed. Pressure drop maksimumnya
adalah 2228,69 Pa. Kecepatan minimum fluidisasinya adalah 1 m/s.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
51
5.2 Variasi sudut cone dan diameter rata-rata partikel
A.Variasi sudut cone
1. Sudut 400
Gambar 5.8. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan sudut 400
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 400. Secara umum terlihat bahwa
pada pada sudut ini pressure drop rata-rata diameter 350 m lebih kecil
dibandingkan diameter 700 m. Hal ini juga terjadi pada pressure drop
maksimumnya dimana diameter 350 m lebih kecil dibandingkan
diameter 700 m. Namun untuk kecepatan minimum fluidisasi
menunjukkan nilai yang berbeda. Kecepatan minimum fluidisasi
diameter 350 m adalah 0,4 m/s sedangkan kecepatan minimum
fluidisasi diameter 700 m adalah 0,8 m/s. Secara umum pada sudut
400, semakin besar diameter rata-rata partikel yang digunakan semakin
besar pula kecepatan minimum fluidisasinya, namun semakin kecil
pressure drop rata-rata yang dihasilkan.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
Diameter 700 nm
Diameter 350 nm
52
2. Sudut 450
Gambar 5.9. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure
drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan sudut 450
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 450. Secara umum terlihat bahwa
pada pada sudut ini pressure drop rata-rata diameter 350 m lebih kecil
dibandingkan diameter 700 m. Hal ini juga terjadi pada pressure drop
maksimumnya dimana diameter 350 m lebih kecil dibandingkan
diameter 700 m. Namun untuk kecepatan minimum fluidisasi
menunjukkan nilai yang berbeda. Kecepatan minimum fluidisasi
diameter 350 m terjadi sebelum kecepatan 0,2 m/s, sedangkan
kecepatan minimum fluidisasi diameter 700 m adalah 1 m/s. Secara
umum pada sudut 400, semakin besar diameter rata-rata partikel yang
digunakan semakin besar pula kecepatan minimum fluidisasinya,
namun semakin kecil pressure drop rata-rata yang dihasilkan.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
Diameter 700 nm
Diameter 350 nm
53
3. Sudut 500
Gambar 5.10. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure
drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan sudut 500
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan sudut 500. Secara umum terlihat bahwa
pada pada sudut ini pressure drop rata-rata diameter 350 m lebih kecil
dibandingkan diameter 700 m. Hal ini juga terjadi pada pressure drop
maksimumnya dimana diameter 350 m lebih kecil dibandingkan
diameter 700 m. Namun untuk kecepatan minimum fluidisasi
menunjukkan nilai yang berbeda. Kecepatan minimum fluidisasi
diameter 350 m terjadi sebelum kecepatan 0,2 m/s, sedangkan
kecepatan minimum fluidisasi diameter 700 m adalah 1 m/s. Secara
umum pada sudut 400, semakin besar diameter rata-rata partikel yang
digunakan semakin besar pula kecepatan minimum fluidisasinya,
namun semakin kecil pressure drop rata-rata yang dihasilkan.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
Diameter 700 nm
Diameter 350 nm
54
B. Variasi diameter rata-rata partikel
1. Diameter 350 m
Gambar 5.11. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure
drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan diameter 350 m
Grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan diameter 350 m. Secara umum terlihat
bahwa pada pada diameter 350 m pressure drop maksimum sudut 400
lebih kecil dibandingkan sudut 450 dan lebih kecil dibandingkan sudut
500. Namun untuk kecepatan minimum fluidisasi menunjukkan nilai
yang berbeda. Kecepatan minimum fluidisasi sudut 500 dan sudut 450
terjadi sebelum kecepatan 0,2 m/s, sedangkan kecepatan minimum
fluidisasi sudut 400 adalah 0,4 m/s. Secara umum pada diameter 350
m, pengaruh sudut cone sukar untuk mendefinisikan kecepatan
minimum fluidisasinya. Hal ini terjadi karena pada sudut 450 dan sudut
500 fluidisasi terjadi sebelum kecepatan 0,2 m/s. Diperlukan
eksperimen dengan parameter kecepatan superfisial yang lebih kecil
dari 0,2 m/s.Untuk pressure drop maksimum , semakin besar sudut
cone nya, semakin besar pressure drop maksimum yang dihasilkan.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
Sudut 45
Sudut 50
Sudut 40
55
2. Diameter 700 m
Gambar 5.12. Grafik hasil penelitian simulasi fluidized bed pressure
drop (Pa) vs kecepatan (m/s) menggunakan diameter 700 m
Dari grafik tersebut menunjukkan hasil penelitian simulasi
fluidized bed menggunakan diameter 700 m. Secara umum
berdasarkan data pada diameter 700 m pressure drop maksimum sudut
400 lebih kecil dibandingkan sudut 450 dan lebih kecil dibandingkan
sudut 500. Namun untuk kecepatan minimum fluidisasi menunjukkan
nilai yang berbeda. Kecepatan minimum fluidisasi sudut 500 dan sudut
450 adalah 1 m/s, sedangkan kecepatan minimum fluidisasi sudut 400
adalah 0,8 m/s. Secara umum pada diameter 700 m, pengaruh sudut
cone sukar untuk mendefinisikan kecepatan minimum fluidisasinya. Hal
ini terjadi karena pada sudut 450 dan sudut 500 fluidisasi terjadi pada
kecepatan 1 m/s, sedangkan kecepatan minimum fluidisasi sudut 400
adalah 0,8 m/s. Secara umum pada diameter 700 m dengan
meningkatnya sudut cone semakin besar kecepaan mnimum
fluidisasinya. Untuk pressure drop maksimum , semakin besar sudut
cone nya, semakin besar pressure drop maksimum yang dihasilkan.
0
500
1000
1500
2000
2500
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Pres
sure
Dro
p (P
a)
Kecepatan (m/s)
Sudut 45
Sudut 50
Sudut 40
56
5.3 Hasil post processing simulasi
A. Diameter 350 m
a. Sudut cone 400
1. Kecepatan 1,6 m/s
Gambar 5.13. Hasil simulasi pada sudut cone 400 ,diameter partikel
350 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s
Pada gambar tersebut menunjukkan hasil simulasi numerik
pada bubbling fluidized bed dengan menggunakan diameter rata-rata
partikel 350 m dan sudut cone 400. Kontur yang ditampilkan berupa
kontur fraksi volume dari fase gas. Warna biru menunjukkan nilai
untuk fraksi volume fase gas berada pada nilai minimum yaitu 0,35
sedangkan warna merah untuk nilai maksimum yaitu 1. Bubble kecil
terbentuk ditengah. Bubble tersebut langsung menuju ke bagian atas
pasir, namun karena gaya dorong bubble tersebut kecil, pasir hanya
sedikit mengalamai perubahan Bubble tidak mencapai puncak bed,
bubble-bubble tersebut pecah ketika akan menuju puncak dan udara
di dalam bubble akan keluar sehingga bubble tersebut akan
menghilang. Sedangkan bentuk bubble yang dihasilkan mayoritas
tidak berbentuk bulat, akan tetapi bentuknya tidak beraturan.
57
2. Kecepatan 2 m/s
Gambar 5.24. Hasil simulasi pada sudut cone 400 ,diameter partikel
350 m, dan kecepatan udara 2 m/s
Pada gambar tersebut menunjukkan hasil simulasi numerik
pada bubbling fluidized bed dengan menggunakan diameter rata-rata
partikel 350 m dan sudut cone 400. Pasir terangkat dengan lebih baik
dibandingkan pada kecepatan sebelumnya yaitu 1,6 m/s. Setelah
bubble mencapai puncak bed, bubble-bubble tersebut akan pecah dan
udara di dalam bubble akan keluar sehingga bubble tersebut akan
menghilang. Sedangkan bentuk bubble yang dihasilkan mayoritas
tidak berbentuk bulat, akan tetapi bentuknya tidak beraturan. Bentuk
bubble yang tidak beraturan ini rata-rata memiliki ukuran yang besar.
Ada juga bubble yang bentuknya hampir bulat, tetapi bubble ini rata-
rata berukuran kecil dan biasanya bubble tersebut bertubrukan dengan
bubble lain yang lebih besar sebelum mencapai puncak dari
ketinggian bed.
58
b. Sudut cone 450
1. Kecepatan 1,6 m/s
Gambar 5.15. Hasil simulasi pada sudut cone 450, diameter partikel
350 m, dan kecepatan udara 1,6 m/s
Pada gambar tersebut menunjukkan hasil simulasi numerik
pada bubbling fluidized bed dengan menggunakan diameter rata-rata
partikel 350 m dan sudut cone 450. Kontur yang ditampilkan dari t
= 23,2 s hingga t = 25 s. Bubble tersebut terbentuk dari sebelah kiri
mulai dari detik ke-23,2 bubble yang terbentuk hingga detik ke-25
ada yang mengalami tubrukan dengan bubble yang lain, selain itu
juga ada yang mengalami pemisahan menjadi lebih dari satu bubble.
Secara umum pasir bergerak dengan baik melebihi posisi awalnya di
580 mm. Saat bergerak naik ke atas terjadi tubrukan dan pemisahan
antar bubble. Setelah bubble mencapai puncak bed, bubble-bubble
tersebut ak