Optimisasi Crude Oil Blending Untuk Mendapatkan Fouling Terendah Pada Heat Exchanger Network (HEN) Dengan Produk Lswr Dengan Evolutionary Dan Genetic Algorithm Refinery Unit Pt Petronas Malaka

Untuk memperoleh keuntungan dan meminimalkan karbon dioksida, banyak industri proses telah memaksimalkan pemulihan panas melalui Heat exchanger Network (HEN). Masalah utama yang dialami oleh HEN sama dengan heat exchanger pada umumnya, yaitu fouling. Dengan pencampuran crude oil yang salah atau urutan pencampuran yang tidak tepat dapat memperparah kondisi fouling. Maka pada Tugas Akhir ini dilakukan penelitian tentang pemilihan crude oil blending yang tepat untuk diterapkan pada HEN yang terdapat pada refinery unit Petronas dengan produk LSWR, dengan nomor E-1104, E-1108, dan E-1111 agar dapat meminimalisir fouling. Crude oil yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: Bintulu, Tapis, Miri, dan Dulang. Metode optimisasi yang digunakan adalah Evolutionary Algorithm (EA) dan Genetic Algorithm (GA). Hasil perhitungan nilai laju penambahan fouling dengan persamaan Polley menunjukkan pengaruh bahwa semakin besar nilai mass flow rate, maka akan memperbesar nilai velocity yang kemudian dimasukkan ke dalam persamaan Reynold. Semakin besar nilai Reynold, maka nilai laju penambahan fouling semakin kecil. Diperoleh hasil bahwa nilai fouling resistance pada sisi tube berhasil diturunkan dari kondisi operasi normal paling besar menggunakan metode GA dengan masing-masing nilainya adalah 0.0691, 0.0478, dan 0.0249 menggunakan crude blending 100% minyak Bintulu. ==================================================================================================== In order to gain profits and minimizing carbon dioxide, many process industries maximize heat recovery through the Heat exchanger Network (HEN). The main problem experienced by HEN is the same as for heat exchangers in general, namely fouling. Mixing the wrong crude oil or improper mixing sequence can exacerbate fouling conditions. So in this final project, a research was conducted on the selection of the right blending crude oil to be applied to the HEN contained in the Petronas Refinery Unit with LSWR products, with numbers E-1104, E-1108, and E-1111 in order to minimize fouling. The crude oils used in this study include: Bintulu, Tapis, Miri, and Dulang. The optimization methods used are Evolutionary Algorithm (EA) and Genetic Algorithm (GA). Results of the calculation of fouling rate value with Polley equation shows the effect that the greater mass flow rate value, the greater velocity value which is then entered into the Reynolds equation. The greater Reynolds value, will causing the smaller the fouling rate value. The results showed that fouling resistance value on the tube side was successfully reduced from normal operating, the largest using the GA method with each value being 0.0691, 0.0478, and 0.0249 using 100% crude blending Bintulu oil