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Pra-Desain Pabrik Gliserol Monostearat dengan Metode Esterifikasi
Get PDFGliserol Monostearat (GMS) merupakan jenis surfaktan yang banyak digunakan sebagai agen pengemulsi pada industri makanan terutama di sektor kue (bakery) yang bertujuan untuk menjaga kestabilan suatu emulsi. GMS juga digunakan pada industri makanan sebagai thickener, emulsifying agent, pada industri farmasi dan kosmetik digunakan sebagai solvent, dan juga banyak digunakan dalam industri polimer yaitu plastik, karet, dan juga bahan pembuat ban. Namun, banyaknya kebutuhan GMS di Indonesia tidak didukung dengan adanya supply untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Menurut data dari BPS Indonesia, diketahui data impor untuk GMS di Indonesia dari tahun 2016 sampai 2020 mengalami peningkatan sebesar 23,8% per tahun. Saat ini, industri yang memproduksi surfaktan di Indonesia masih memakai bahan baku yang berasal dari minyak bumi dan tidak terbarukan. Surfaktan ini tidak ramah lingkungan dan dapat menimbulkan berbagai permasalahan kesehatan. Sehingga, dibutuhkan substitusi bahan baku surfaktan yang ramah lingkungan serta biodegradable, mengingat pemanfaatan surfaktan yang sangat luas dalam berbagai industri di Indonesia. Pabrik direncanakan beroperasi secara kontinyu 24 jam selama 330 hari per tahun dengan kapasitas produksi 6.081 ton/tahun dengan kebutuhan bahan baku utama berupa asam stearat sebanyak 5.742,2 ton/tahun dan gliserol sebanyak 1.896,1 ton/tahun. Untuk penentuan lokasi pabrik digunakan metode analytical hierarchy process (AHP) didapatkan hasil overall untuk Tangerang, Gresik, dan Medan adalah 5,341; 7,144; dan 7,515. Dapat disimpulkan pabrik direncanakan akan didirikan pada tahun 2024 di daerah Kawasan Industri Medan, Medan, Sumatera Utara. Proses pembuatan GMS dibagi menjadi 4 tahapan proses utama di antaranya tahap pre-treatment, tahap esterifikasi, tahap pemurnian, dan tahap solidifikasi. Sumber dana investasi berasal dari modal sendiri sebesar 40% biaya investasi dan pinjaman sebesar 60% biaya investasi dengan bunga sebesar 8% per tahun. Berdasarkan perhitungan ekonomi, diperoleh NPV sebesar Rp931.514.220.331; IRR sebesar 21,436%; laju inflasi sebesar 1,87% per tahun, POT sebesar 4,14 tahun, dan period of construction selama 24 bulan
Decision-making system for the optimal location, sizing and dispatching of charging stations for the energy supply of a multimodal electric transport system
Get PDFilustraciones, diagramas, mapasEn esta tesis se propone un sistema de toma de decisiones para la ubicación, el dimensionamiento y el despacho óptimo de las estaciones de carga para el abastecimiento energético de un sistema de transporte eléctrico multimodal, que impacte positivamente la movilidad, el transporte y el medio ambiente. El sistema se compone por motocicletas híbridas, embarcaciones eléctricas y estaciones de carga con generación de energía fotovoltaica, respaldo energético de baterías y conexión a la red eléctrica. La ubicación y el dimensionamiento de estaciones de carga se basa en la programación lineal entera mixta (MILP por sus siglas en inglés) que integra costos de inversión, mantenimiento y energía no suministrada, perfiles de demanda, precios de energía, radiación y variables binarias que describen la carga y la descarga del respaldo energético. Además, para el desarrollo del despacho de energía en la estación de carga, se empleó un modelo discreto de predicción y se soluciona por medio del método de programación cuadrática (QP por sus siglas en inglés) para la maximización del beneficio del operador de la estación de carga. Dicha implementación requirió un software de simulación de movilidad urbana para validar el sistema de transporte eléctrico multimodal. Este software cuenta con la herramienta TraCI que permite la conexión con Python y dispone de una alta variedad de redes de tráfico de todo el mundo. Con esta herramienta se simularon 5 escenarios donde se obtuvieron ventajas a favor de los usuarios de la estación y ganancias considerables para los operadores de la estación de carga, además, los errores respecto al suministro y la demanda son menores al 1%. Además, El método óptimo propuesto para la ubicación y el dimensionamiento óptimo de estaciones, establece una cantidad de 4 estaciones de carga, cada una con 22 paneles solares y 10 puntos de carga. Así mismo, para un escenario que incluye conexión a la red eléctrica, se encontraron dimensiones para 1 día de operación de 10000 W de capacidad de la red. (Texto tomado de la fuente)In this thesis, a decision-making system is proposed for the location, sizing and optimal dispatch of charging stations for the energy supply of a multimodal electric transport system, which positively impacts mobility, transport and the environment. The system is made up of hybrid motorcycles, electric boats and charging stations with photovoltaic energy generation, battery backup energy and connection to the electricity grid. The location and sizing of charging stations is based on mixed integer linear programming (MILP) that integrates investment, maintenance and non-supplied energy costs, demand profiles, energy prices, radiation and binary variables that describe the charging and discharging of the energy backup. In addition, for the development of the energy dispatch in the charging station, a discrete prediction model was used and it is solved by means of the quadratic programming (QP) method to maximize the benefit of the station operator of load. This implementation required urban mobility simulation software to validate the multimodal electric transport system. This software has the TraCI tool that allows connection with Python and has a wide variety of traffic networks from around the world. With this tool, 5 scenarios were simulated where advantages were obtained in favor of station users and considerable profits for charging station operators with errors regarding supply and demand of less than 1%. In addition, the optimal method proposed for the location and optimal sizing of stations establishes a number of 4 charging stations, each with 22 solar panels and 10 charging points. Likewise, for a scenario that includes connection to the electrical network, dimensions were found for 1 day of operation of 10000 W of network capacity.MaestríaMagíster en Ingeniería - Automatización IndustrialEl desarrollo de esta tesis de maestría está enmarcado dentro de una aproximación metodológica cuantitativa, teórica y práctica, basada en simulación.Matemáticas aplicadasÁrea Curricular de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería de Contro
Decision-making system for the optimal location, sizing and dispatching of charging stations for the energy supply of a multimodal electric transport system
No full textilustraciones, diagramas, mapasEn esta tesis se propone un sistema de toma de decisiones para la ubicación, el dimensionamiento y el despacho óptimo de las estaciones de carga para el abastecimiento energético de un sistema de transporte eléctrico multimodal, que impacte positivamente la movilidad, el transporte y el medio ambiente. El sistema se compone por motocicletas híbridas, embarcaciones eléctricas y estaciones de carga con generación de energía fotovoltaica, respaldo energético de baterías y conexión a la red eléctrica. La ubicación y el dimensionamiento de estaciones de carga se basa en la programación lineal entera mixta (MILP por sus siglas en inglés) que integra costos de inversión, mantenimiento y energía no suministrada, perfiles de demanda, precios de energía, radiación y variables binarias que describen la carga y la descarga del respaldo energético. Además, para el desarrollo del despacho de energía en la estación de carga, se empleó un modelo discreto de predicción y se soluciona por medio del método de programación cuadrática (QP por sus siglas en inglés) para la maximización del beneficio del operador de la estación de carga. Dicha implementación requirió un software de simulación de movilidad urbana para validar el sistema de transporte eléctrico multimodal. Este software cuenta con la herramienta TraCI que permite la conexión con Python y dispone de una alta variedad de redes de tráfico de todo el mundo. Con esta herramienta se simularon 5 escenarios donde se obtuvieron ventajas a favor de los usuarios de la estación y ganancias considerables para los operadores de la estación de carga, además, los errores respecto al suministro y la demanda son menores al 1%. Además, El método óptimo propuesto para la ubicación y el dimensionamiento óptimo de estaciones, establece una cantidad de 4 estaciones de carga, cada una con 22 paneles solares y 10 puntos de carga. Así mismo, para un escenario que incluye conexión a la red eléctrica, se encontraron dimensiones para 1 día de operación de 10000 W de capacidad de la red. (Texto tomado de la fuente)In this thesis, a decision-making system is proposed for the location, sizing and optimal dispatch of charging stations for the energy supply of a multimodal electric transport system, which positively impacts mobility, transport and the environment. The system is made up of hybrid motorcycles, electric boats and charging stations with photovoltaic energy generation, battery backup energy and connection to the electricity grid. The location and sizing of charging stations is based on mixed integer linear programming (MILP) that integrates investment, maintenance and non-supplied energy costs, demand profiles, energy prices, radiation and binary variables that describe the charging and discharging of the energy backup. In addition, for the development of the energy dispatch in the charging station, a discrete prediction model was used and it is solved by means of the quadratic programming (QP) method to maximize the benefit of the station operator of load. This implementation required urban mobility simulation software to validate the multimodal electric transport system. This software has the TraCI tool that allows connection with Python and has a wide variety of traffic networks from around the world. With this tool, 5 scenarios were simulated where advantages were obtained in favor of station users and considerable profits for charging station operators with errors regarding supply and demand of less than 1%. In addition, the optimal method proposed for the location and optimal sizing of stations establishes a number of 4 charging stations, each with 22 solar panels and 10 charging points. Likewise, for a scenario that includes connection to the electrical network, dimensions were found for 1 day of operation of 10000 W of network capacity.MaestríaMagíster en Ingeniería - Automatización IndustrialEl desarrollo de esta tesis de maestría está enmarcado dentro de una aproximación metodológica cuantitativa, teórica y práctica, basada en simulación.Matemáticas aplicadasÁrea Curricular de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería de Contro
