common.openJournalSystems

Penentuan Kombinasi Jumlah Katalis Dalam Produksi Metanol Menggunakan Metode Fuzzy Dan Evolution Strategies

Angga Santoso

Abstract

Sebagai salah satu bahan baku utama dalam berbagai industri kimia, cara yang paling umum digunakan dalam memproduksi metanol adalah melalui proses hidrogenasi karbon. Proses ini hanya dapat dilakukan dalam suhu yang sangat tinggi dan untuk mencapai suhu tersebut membutuhkan waktu yang sangat lama. Salah satu cara untuk mengurangi kebutuhan suhu tersebut adalah menggunakan suatu campuran senyawa kimia yang disebut katalis. Komposisi jumlah katalis yang tepat dan suhu yang sesuai merupakan faktor penting yang menentukan banyaknya produksi metanol yang dihasilkan. Mencari angka yang tepat dari semua kemungkinan melalui uji coba di laboratorium membutuhkan banyak waktu. Oleh karena itu, metode fuzzy digunakan untuk menghitung banyaknya hasil produksi berdasarkan beberapa percobaan di laboratorium dan algoritmaevolutionstrategies digunakan untuk mencari kombinasi jumlah katalis yang tepat. Katalis yang digunakan dalam uji coba adalah CuO-ZnO-ZrO2. Metode fuzzy yang digunakan memperoleh akurasi sebesar 80.7% dengan membandingkan hasil dari laboratorium. Dari algoritmaevolutionstrategies diperoleh produksi methanol paling besar pada komposisi jumlah katalis 40% Cu, 40% Zn, 20% Zr dan suhu 230C. Komposisi tersebut dapat digunakan untuk memproduksi methanol dengan hasil paling banyak tanpa harus mencoba semua kemungkinan komposisi.

Keywords

Catalyst, Methanol, Hydrogenation of carbon, Evolution strategies, Fuzzy inference system

Full Text:

PDF

References

G. Centi and S. Perathoner, Opportunities and prospects in the chemical recycling of carbon dioxide to fuels, Catal. Today, vol. 148, no. 34, pp. 191205, Nov. 2009.

E. E. Ortelli, J. Wambach, and A. Wokaun, Methanol synthesis reactions over a CuZr based catalyst investigated using periodic variations of reactant concentrations, Appl. Catal. A Gen., vol. 216, no. 12, pp. 227241, 2001.

G. A. Olah, A. Goeppert, and G. K. S. Prakash, Beyond Oil and Gas: The Methanol Economy: Second Edition. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2009.

D. R. Palo, R. A. Dagle, and J. D. Holladay, Methanol steam reforming for hydrogen production, Chemical Reviews, vol. 107, no. 10. pp. 39924021, 2007.

G. A. Olah, A. Goeppert, and G. K. S. Prakash, Chemical recycling of carbon dioxide to methanol and dimethyl ether: From greenhouse gas to renewable, environmentally carbon neutral fuels and synthetic hydrocarbons, Journal of Organic Chemistry, vol. 74, no. 2. pp. 487498, 2009.

X. Liu, G. Lu, Z. Yan, and J. Beltramini, Recent advances in catalysts for methanol synthesis via hydrogenation of CO and CO2, Ind. Eng. , pp. 65186530, 2003.

S. G. Jadhav, P. D. Vaidya, B. M. Bhanage, and J. B. Joshi, Catalytic carbon dioxide hydrogenation to methanol: A review of recent studies, Chem. Eng. Res. Des., vol. 92, no. 11, pp. 25572567, 2014.

T. Witoon, N. Kachaban, W. Donphai, P. Kidkhunthod, K. Faungnawakij, M. Chareonpanich, and J. Limtrakul, Tuning of catalytic CO2 hydrogenation by changing composition of CuOZnOZrO2 catalysts, Energy Convers. Manag., vol. 118, pp. 2131, 2016.

H.-P. Schwefel, Evolution and optimum seeking. Wiley, 1995.

W. F. Mahmudy, R. M. Marian, and L. H. S. Luong, Real Coded Genetic Algorithms for Solving Flexible Job-Shop Scheduling Problem - Part I: Modelling, Adv. Mater. Res., vol. 701, pp. 359363, 2013.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Indexed by:

Referencing Software:

Checked by:

Statistic:

View My Stats

ISSN: 2503-2267