Komparasi Gaussian Plume Model dan Cellular Automata pada Simulasi Distribusi Gas Polutan Cerobong Pembuangan Pembangkit Listrik

Haris Kawarizmi, Apriansyah Apriansyah

Abstract


Telah dilakukan simulasi distribusi gas polutan cerobong pembuangan pembangkit listrik menggunakan Gaussian Plume Model (GPM) dan Cellular Automata (CA). GPM adalah sebuah metode analitik untuk mempelajari pola sebaran polutan gas di udara akibat proses adveksi dan difusi yang disebabkan oleh angin. Sementara CA merupakan model sederhana yang berbasiskan sel diskrit dalam suatu kisi dengan seperangkat aturan interaksi antar sel tetangga. Sehingga, CA dapat digunakan untuk mensimulasikan dinamika spasial yang disebabkan oleh proses adveksi dan difusi. Polutan yang dipilih sebagai data input adalah Sulfur Dioksida (SO2). Simulasi sebaran polutan di udara dilakukan dengan menerapkan model difusi dan adveksi gas berdasarkan metode CA dan GPM. Simulasi dilakukan pada domain berukuran 100  100 meter dengan dua skenario, yakni skenario satu sumber dan skenario dua sumber identik. Hasil simulasi dari kedua model yang digunakan, menghasilkan pola sebaran polutan yang saling bersesuaian. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) pada skenario 1 sumber sebesar 0,01229 untuk penampang sumbu-x (y = 50) dan 0,004195 untuk penampang sumbu-y  (x = 35). Sedangkan pada skenario 2 sumber, nilai RMSE sebesar 0,02032 untuk penampang sumbu-x (y = 60) dan 0,004814 untuk penampang sumbu-y (x = 50).


Keywords


Gaussian Plume Model, Cellular Automata, pola sebaran polutan, difusi, adveksi

Full Text:

PDF

References


Thalib, F., Handayani, T.P., dan Kanata, S., Optimasi Pembangkitan Ekonomis Pada Unit-unit Pembangkit Listrik Tenaga Diesel Telaga Menggunakan Modifikasi Particle Swarm Optimization (MPSO), Electrichsan, 1(1), pp 3–10, 2014.

Harjanto, N. T., Dampak lingkungan pusat listrik tenaga fosil dan prospek pltn sebagai sumber energi listrik nasional ., Jurnal BATAN, 1(01), pp 39–50, 2008.

Aprianto, Y. dan Sanubary, I., Prediksi kadar particulate matter (PM 10) untuk pemantauan kualitas udara menggunakan jaringan syaraf tiruan studi kasus Kota Pontianak, POSITRON, 8(1), pp 15–20, 2018.

Hasibuan, F. dan Suciyati, S. W., Simulasi model dispersi polutan gas dan partikulat molekul pada pabrik semen dengan menggunakan software Matlab 7.12, Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika, 03(02), pp 142–150, 2015.

Muhaimin, Sugiharto, E. and Suratman, A., Air pollution simulation from Cirebon power plant activity, Eksakta, 15(1–2), pp 9–16, 2015.

Anggraeni, D., Pola keruangan emisi karbondioksida pembangkit listrik tenaga uap di Provinsi Banten, FMIPA Universitas Indonesia, 2012.

Apriansyah, dan Mihardja, D, K., Pemodelan penyebaran panas dalam fluida Newtonian tak mampu mampat menggunakan Cellular Automata, Jurnal Matematika dan Sains, 18(3), pp 71–80, 2013.

Weiner, R. F. and Matthews, R., Environmental Engineering 4th Ed., Elsevier Science, 2003.

Hoesodo, D., Pemodelan pencemaran udara di jalan arteri (studi kasus ruas jalan Soekarno-Hatta di Bandung), Universitas Diponegoro, 2004.

Awasthi, S., Khare, M. and Gargava, P., General plume dispersion model (GPDM) for point source emission, Environmental Modeling and Assessment, 11(3), pp 267–276, 2006.

United States Environmental Protection Agency, User’s guide for the industrial source complex (ICS3) dispersion models, Monitoring and Analysis Division, 1995.

Schiff, J. L., Cellular automata a discrete of the wold, John Wiley & Sons Inc., 2008.

Vick, B., Multi-physics modeling using cellular automata, Complex Systems Publications Inc., 2007.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/positron.v8i2.28794

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


PUBLISHED BY
IN COOPERATION WITH

Jurusan Fisika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Tanjungpura
 Physical Society of Indonesia
Cabang Kalimantan Barat

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.