Tugas Besar Pyrolisis

(Outline)

A. Project Title

Pemodelan Numerik Laju Pemanasan Internal Partikel Biomassa dan Limbah Menggunakan Finite Difference Method (FDM) 2D untuk Optimasi Proses Pirolisis

B. Author Complete Name

Azfa Rhazasta Abiandra

C. Affiliation ^555555555

Departemen Teknik Mesin Universitas Indonesia

D. Abstract

Penelitian ini menerapkan kerangka kerja FDM 2D Eksplisit untuk menganalisis konduksi termal transien pada berbagai jenis feedstock pirolisis (misalnya, Plastik, Kayu, Limbah Makanan). Tujuannya adalah membandingkan Difusivitas Termal masing-masing material sebagai faktor utama yang menentukan Thermal Lag (waktu yang dibutuhkan inti partikel mencapai suhu pirolisis). Metodologi ini menggunakan asumsi model idealisasi sederhana untuk menyajikan temuan numerik yang menyoroti perlunya penyesuaian waktu tinggal (residence time) berdasarkan properti material. Hasil simulasi menunjukkan bahwa material dengan rendah memerlukan waktu pemrosesan yang jauh lebih lama, memvalidasi perlunya optimalisasi feedstock

E. Author Declaration

1. Deep Awareness (of) I

Menyadari peran sadar sebagai insinyur dalam menyelaraskan keputusan teknis (pemilihan model FDM, parameter stabilitas) dengan ingatan kepada Tuhan Yang Maha Esa. Kesadaran ini menekankan tanggung jawab etis dan komitmen untuk menghasilkan solusi pemrosesan limbah yang efisien dan bermanfaat bagi keberlanjutan lingkungan.

2. Intention of the Project Activity

Mengembangkan dan menganalisis model numerik konduksi yang andal untuk memprediksi bottleneck transfer panas internal. Niatnya adalah memberikan wawasan teknis yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan efisiensi energi reaktor pirolisis dan memastikan konversi limbah menjadi produk bernilai tinggi secara akurat, selaras dengan prinsip desain etis dan berkelanjutan.

F. Introduction

Sistem pirolisis adalah teknologi penting untuk konversi limbah menjadi energi. Meskipun penggunaannya luas, tantangan utama tetap pada optimasi laju pemanasan dan meminimalkan kehilangan energi.

Initial Thinking (about the Problem)

Menganalisis Masalah Secara Sistematis: Mengevaluasi ketidakefisienan proses pirolisis yang ada, terutama yang disebabkan oleh thermal lag partikel, yang mengakibatkan yield produk yang tidak merata.
Soroti Kesenjangan yang Ada: Rangkuman studi menunjukkan bahwa masih terbatasnya perbandingan visual dan kuantitatif dinamika thermal lag antara berbagai jenis limbah (seperti Plastik, yang memiliki alpha sangat rendah, dan Limbah Makanan, yang memiliki alpha tinggi) dalam satu kerangka simulasi.
Mengurai Masalah: Mengurai isu ketidakefisienan menjadi tantangan spesifik: memprediksi waktu yang dibutuhkan untuk inti partikel mencapai 350 c dan 500 c .
Dekonstruksi ke Prinsip Dasar: Pecah operasi sistem ke prinsip dasar fisika: Persamaan Konduksi Panas Transien 2D (Hukum Fourier).

G. Methods & Procedures

1. Idealization

Model Sistem Sederhana: Partikel diidealkan sebagai kubus homogen 1 x 1 cmdengan properti termal konstan (mengabaikan pori-pori dan reaksi endotermik/eksotermik)²⁴.
Prinsip Teoritis: Model ini dipandu oleh Persamaan Panas Transien 2D (Persamaan Beda Hingga FDM Eksplisit)²⁵.
Asumsi Batas: Kondisi batas Dirichlet (Suhu permukaan partikel = Suhu wadah)²⁶.

2. Instruction (Set) ²⁷

Tentukan Persyaratan: Definisikan dimensi partikel, T awal 30c dan T target 500c dan laju pemanasan 5c/detik²⁸.
Perhitungan Stabilitas: Hitung delta T menggunakan Syarat Stabilitas CFL berdasarkan alpha max untuk memastikan keandalan numerik²⁹.
Simulasi Iteratif:
- Terapkan Kondisi Batas T reaktor (t) pada tepi grid.
- Ulangi perhitungan FDM 2D Eksplisit untuk titik interior³⁰.
- Lacak dan simpan suhu di Titik Pusat Partikel pada setiap iterasi.
Validasi: Hasil divalidasi berdasarkan perbandingan fisik yang diketahui (bahan dengan alpha tinggi harus memanas lebih cepat)³¹.

H. Results & Discussion ³²

[Sajikan hasil simulasi dalam grafik yang membandingkan kurva suhu pusat partikel (Kayu, Plastik, Campuran, dll.) dengan suhu wadah. Gunakan data dari kode Python yang dihasilkan sebelumnya.]

Metrik Kinerja: Presentasi perbandingan waktu yang dibutuhkan inti partikel untuk mencapai 350c dan 500c³³.
Wawasan: Diskusi mengenai dominasi Difusivitas Termal (alpha) dan implikasi praktis pada residence time reaktor³⁴.

I. Conclusion, Closing Remarks, Recommendations ³⁵

Ringkas kontribusi model FDM 2D dalam memprediksi thermal lag³⁶. Rekomendasikan studi lanjutan untuk mengintegrasikan term reaksi kimia (S) ke dalam model untuk simulasi pirolisis yang lebih realistis³⁷.

J. Acknowledgments ³⁸

Terima kasih atas bimbingan yang telah di berikan oleh Prof DAI untuk mengembangkan program AI tentang pyrolisis, terimakasih kepada teman teman yang telah membantu dan bertukar pikiran selama pengerjaan AI ini

K. (References) Literature Cited ³⁹

Saya selama pengerjaan di bantu oleh ai ai lain seperti GPT dan Gemini

L. Appendices ⁴⁰

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ===============================
# DATA MATERIAL PLASTIK
# ===============================
material = {
    "Plastik": {
        "k": 0.18,      # Konduktivitas termal (W/mK) [3]
        "rho": 950.0,   # Densitas (kg/m³) [3]
        "Cp": 1800.0,   # Kapasitas panas (J/kgK) [3]
        "massa": 2.0    # Massa total (kg) [3]
    }
}

# ===============================
# SPESIFIKASI FISIKA & NUMERIK
# ===============================
L = 0.01  # Panjang domain 1x1 cm (m) [3]
N = 41    # Grid points (dikurangi untuk efisiensi)
dx = L / (N - 1)
dy = dx

# Kondisi simulasi [3]
T_awal = 30.0     # °C
T_target = 500.0  # °C (suhu pirolisis tipikal) [1]
heating_rate = 5.0  # °C/detik
T_end = 600.0     # detik

# Hitung difusivitas termal
alpha = material["Plastik"]['k'] / (material["Plastik"]['rho'] * material["Plastik"]['Cp'])

# Syarat stabilitas CFL untuk FTCS 2D
dt = 0.3 * dx**2 / (4 * alpha)
num_steps = int(T_end / dt) + 1

print(f"Simulasi Pirolisis Plastik {material['Plastik']['massa']} kg")
print(f"Difusivitas termal (α): {alpha:.6f} m²/s")
print(f"Langkah waktu (Δt): {dt:.6f} detik")
print(f"Jumlah iterasi: {num_steps}")

# ===============================
# FUNGSI SIMULASI PIROLISIS
# ===============================
def simulate_pyrolysis(properties):
    k = properties['k']
    rho = properties['rho']
    Cp = properties['Cp']
    alpha = properties['k'] / (rho * Cp)
    
    # Inisialisasi grid suhu [3]
    T = np.ones((N, N)) * T_awal
    T_center_history = np.zeros(num_steps)
    
    center_idx = N // 2
    
    for step in range(num_steps):
        t = step * dt
        
        # Profil pemanasan reaktor [3]
        if t <= (T_target - T_awal) / heating_rate:
            T_reactor = T_awal + heating_rate * t
        else:
            T_reactor = T_target
        
        T_new = T.copy()
        
        # Kondisi batas Dirichlet [3]
        T_new[0, :] = T_reactor
        T_new[-1, :] = T_reactor
        T_new[:, 0] = T_reactor
        T_new[:, -1] = T_reactor
        
        # Finite Difference Method eksplisit [3]
        for i in range(1, N-1):
            for j in range(1, N-1):
                d2T_dx2 = (T[i+1, j] - 2*T[i, j] + T[i-1, j]) / dx**2
                d2T_dy2 = (T[i, j+1] - 2*T[i, j] + T[i, j-1]) / dy**2
                T_new[i, j] = T[i, j] + alpha * dt * (d2T_dx2 + d2T_dy2)
        
        T = T_new
        T_center_history[step] = T[center_idx, center_idx]
    
    return T_center_history

# ===============================
# JALANKAN SIMULASI
# ===============================
print("Memulai simulasi pirolisis plastik...")
time_steps = np.linspace(0, T_end, num_steps)
plastik_temp = simulate_pyrolysis(material["Plastik"])

# Hitung suhu reaktor
reactor_temp = np.zeros(num_steps)
for i, t in enumerate(time_steps):
    if t <= (T_target - T_awal) / heating_rate:
        reactor_temp[i] = T_awal + heating_rate * t
    else:
        reactor_temp[i] = T_target

# ===============================
# PLOT HASIL
# ===============================
plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.plot(time_steps, plastik_temp, 'blue', label='Plastik (Suhu Pusat)', linewidth=2)
plt.plot(time_steps, reactor_temp, 'k--', label='Suhu Reaktor', linewidth=2)

plt.xlabel('Waktu (detik)', fontsize=12)
plt.ylabel('Suhu (°C)', fontsize=12)
plt.title(f'Simulasi Pirolisis Plastik {material["Plastik"]["massa"]} kg\nPerambatan Panas Konduksi 2D', fontsize=14)
plt.legend(fontsize=10)
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.xlim(0, T_end)
plt.ylim(T_awal, T_target + 50)

# Informasi proses pirolisis [1]
pyrolysis_info = f"""Informasi Pirolisis [1]:
• Suhu operasi: 200°C - 500°C
• Metode: Konduksi panas tanpa oksigen
• Produk: Biochar, bio-oil, gas
• Massa plastik: {material['Plastik']['massa']} kg
• Domain: {L*100:.1f} cm × {L*100:.1f} cm

Parameter Termal Plastik [3]:
• k = {material['Plastik']['k']} W/mK
• ρ = {material['Plastik']['rho']} kg/m³
• Cp = {material['Plastik']['Cp']} J/kgK
• α = {alpha:.6f} m²/s"""

plt.gcf().text(0.02, 0.02, pyrolysis_info, fontsize=9, 
               bbox=dict(boxstyle="round", facecolor="lightblue", alpha=0.8))

plt.tight_layout()
plt.show()

print("Simulasi selesai! Grafik menunjukkan perambatan panas dalam partikel plastik selama pirolisis.")