karakteristik distribusi temperatur dan pola …eprints.ums.ac.id/57467/17/naskah publikasi.pdf ·...

i

KARAKTERISTIK DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN POLA

ALIRAN UDARA DALAM RUANGAN DENGAN SATU UNIT

AC TIPE SPLIT DENGAN VARIASI KECEPATAN UDARA

INLET MENGGUNAKAN METODE CFD

Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Menyelesaikan Program Studi Strata I Pada

Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik

Disusun Oleh

BAGUS NUGROHO

NIM : D200.130.181

PROGRAM STUDI TEKNIK MESIN

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2017

ii

HALAMAN PERSETUJUAN





PUBLIKASI ILMIAH

Oleh :

BAGUS NUROHO

D.200.130.181

Telah diperiksa dan disetujui untuk diuji oleh:

Marwan Effendy, ST.,MT.,Ph.D

iii

HALAMAN PENGESAHAN





OLEH

BAGUS NUROHO

NIM : D.200.130.181

Telah Dipertahankan Didepan Dewan Penguji

Jurusan Teknik Mesin

Fakultas Teknik

Universitas Muhammadiyah Surakarta

Pada Hari Senin 30 Oktober 2017

Dan Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat

Dewan Penguji :

1. Marwan Effendy, ST., M.T ., Ph.D (……………..)

(Ketua Dewan Penguji)

2. Ir. Tri Tjahjono, M.T (……………..)

(Anggota I Dewan Penguji)

3. Ir. Subroto, M.T (……………..)

(Anggota II Dewan Penguji)

Dekan,

Ir. Sri Sunarjono, M.T ., Ph.D

NIK.682

iv

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam naskah publikasi ini tidak

terdapat karya yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu

perguruan tinggi dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau

pendapat yang pernahditulis atau diterbitkan orang lain, kecuali secara tertulis diacu

dalam naskah dan disebutkan dalam daftar pustaka.

Apabila kelak terbukti ada ketidakbenaran dalam pernyataan saya diatas, maka akan

saya pertanggungjawabkan sepenuhnya

Surakarta, 28 Oktober 2017

Yang menyatakan

Bagus Nugroho

1

KARAKTERISTIK DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN POLA ALIRAN

UDARA DALAM RUANGAN DENGAN SATU UNIT AC TIPE SPLIT

DENGAN VARIASI KECEPATAN UDARA INLET MENGGUNAKAN

METODE CFD

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi distribusi temperatur dan pola aliran udara

pada ruangan berukuran 10,45m x 8,1m x 3,93m, dengan menggunakan satu unit mesin pendingin

Air Conditioner (AC) tipe split..

Penelitian diawali dengan pengukuran temperatur ruangan pada beberapa titik acuan di

ketinggian 1m dari lantai. Data temperatur ini selanjutnya dipergunakan sebagai acuan untuk

validasi data dan pendekatan simulasi computational fluid dynamics (CFD) yang dilakukan.

Simulasi RANS mengaplikasikan model turbulensi k-epsilon dengan mengembangkan tiga tipe

mesh secara terstruktur hingga 972.838 elemen. Tipe mesh yang mampu menghasilkan data

simulasi yang paling dekat dengan data pengukuran temperatur dijadikan patokan untuk

mengembangkan simulasi tingkat lanjut guna menginvestigasi sirkulasi udara dalam ruangan

sebagai akibat pengaruh kecepatan fan AC di evaporator mulai dari 3,16; 3,66; dan 4,16 m/s.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa konstruksi mesh paling halus mampu menghasilkan

prediksi data simulasi dengan tingkat kesalahan hingga 4,91%. Pada investigasi tiga kondisi

kecepatan berbeda tersebut, kecepatan udara mempengaruhi distribusi temperatur dan pola

aliran udara. Seiring meningkatnya kecepatan udara maka distribusi temperatur dan pola aliran

udara lebih merata ke seluruh ruangan.

Kata kunci : Air Conditioner; Computational fluid dynamics; Distribusi temperatur; pola

aliran udara

ABSTRACT

This study aims to predict the distribution of temperature and airflow patterns in a class

room with dimension of 10.45 m x 8.1 m x 3.93 m due to the existence of an air conditioner.

This study was realized by the measurements of air temperature inside the class room at

several reference points will be used for validation and comparison. The measurement position

was set at 1m height from the floor. The steady RANS simulation applied the k - epsilon turbulence

model with three different structured mesh types up to 972,838 elements. The mesh type capable

of producing simulation data closest to the temperature measurement data will be further

developed to investigate indoor air circulation due to the effect of fan speed on the evaporator.

Three fan speeds were varied at 3.16; 3.66; and 4.16 m/s.

The results show that the finest mesh construction is able to produce prediction of

simulation data with error rate up to 4.91%. In the investigation of the three different velocity

conditions, air velocity influences the distribution of temperature and airflow patterns. As the air

speed increases, the temperature distribution and airflow patterns are more evenly distributed

throughout the class room

2

Keywords : Air Conditioner; Computational fluid dynamics; airflow patterns; airflow patterns.

1. PENDAHULUAN

Dewasa ini perkembangan industri global semakin pesat sehingga mengakibatkan

pemanasan global yang berdampak pada alam seperti cuaca ekstim, sebagai contoh saat musim

kemarau pada belahan bumi tertentu temperatur udara di lingkungan menjadi lebih tinggi dari

kondisi ideal lingkungan sehingga penggunaan sistem pendinginan seperti AC (Air Conditioner)

semakin meningkat khususnya di negara yang beriklim tropis seperti di Indonesia.

Standar hidup yang semakin meningkat membuat orang-orang mencari kondisi lingkungan

yang nyaman di area kerja maupun tempat tinggal, lingkungan yang nyaman di area kerja

diharapkan mampu meningkatkan kinerja sehingga dapat menyelesaikan tugas-tugas dengan baik.

Pada umumnya penggunaan sistem pengkondisian udara ditujukan untuk meningkatkan

kenyamanan pada suatu tempat, penggunaan AC meningkat dalam kurun waktu dua dekade

terakhir khusunya pada daerah yang iklim tropis sebagai sistem pendingin (Ooi, 2005). Pada

penerapanya AC banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari untuk sistem pengkondisian

udara ruangan seperti didalam gedung, hotel, ruang kelas, serta bangunan lain karena berkaitan

dengan kenyamanan suatu ruangan.

Pada penggunaan sistem pengkondisian udara pada suatu ruangan ada beberapa masalah

yang terjadi sehingga AC di dalam ruangan tidak bekerja secara optimal. Hal ini dikarenakan

berbagai sebab seperti, penempatan AC pada ruangan, sudut penyemprotan udara pada inlet yang

kurang tepat, unjuk kerja atau performasi AC yang tidak maksimal sebagai akibat kebocoran

sistem AC yang menyebabkan terlepasnya refrigeran di udara bebas. Beberapa penelitian tentang

kinerja system AC pernah dilakukan oleh Effendy (2005) yang berfokus pada efek kecepatan udara

pendingin kondensor terhadap koefisien prestasi air conditioning. Pada tahun yang sama Effendy

(2005) juga mempublikasikan prestasi AC karena pengaruh kecepatan putar poros kompresornya.

Seiring dengan perkembangan teknologi penelitian tentang distribusi temperatur dan pola

aliran udara dalam suatu ruangan dapat dilakukan dengan metode simulasi. Simulasi merupakan

metode yang digunakan untuk dalam perencanaan atau rancangan sebuah benda atau sebuah sistem

sebelum dibuat benda yang sebenarnya. Manfaat dari simulasi yaitu tidak meninggalkan limbah

material berbeda dengan cara eksperimen langsung, biaya penelitian lebih sedikit karena pengujian

https://www.researchgate.net/publication/265179600_Marwan_Effendy_PENGARUH_KECEPATAN_UDARA_PENDINGIN_KONDENSOR_TERHADAP_KOEFISIEN_PRESTASI_AIR_CONDITIONING


3

dapat dilakukan dengan menggunakan komputer, proses perbaikan jika terjadi kesalahan lebih

mudah tanpa harus membuat barang uji yang baru. Software yang umum digunakan dalam simuasi

adalah ANSYS, hasil simulasi ini akan memberikan hasil laporan tentang hal apa yang kita inginkan

sesuai dengan parameter yang dimasukan sebelum simulasi dijalankan.

Penelitian tentang kenyamanan termal dan kualitas udara dalam ruangan menggunakan AC

tipe 4-way cassette dilakukan oleh Kwang, dkk (2005). Penelitian tersebut menggunakan ruang

kelas dengan dimensi 11.2m (p) x 6.4m (l) x 2.4 (t) dengan posisi AC tepat berada ditengah atap

ruang kelas, validasi data simulasi dan eksperimen dilakukan dengan mendefinisikan kodisi batas

k-ɛ model untuk pendekatan simulasi aliran turbulen kemudian melakukan variasi sudut

penyemprotan udara pada 30°, 40°, 50°, 60°. Dari penelitian diperoleh hasil distribusi temperatur

dan pola aliran udara sehingga daerah dengan kenyamanan termal paling optimal ditunjukan sudut

penyemprotan udara pada sudut 30° sedangkan daerah kenyamanan termal tidak optimal

ditunjukan pada sudut semprotan lebih dari 40° karena terdapat penurunan perbedaan temperatur

udara.

Ahmed, dkk (2015) meneliti tentang kenyamanan ruangan menggunakan sistem

pendinginan udara dengan pendekatan CFD. Penelitian tersebut dilakukan dengan mendefinisikan

kodisi batas RNG k-ɛ model untuk penedakatan simulasi aliran turbulen kemudian melakukan

variasi temperature 6°C, 10°C, 14°C dan variasi kecepatan aliran udara pada inlet antara 0.2 – 0.8

m/s. Dari penelitian diperoleh bahwa pada temperature inlet terendah yakni 6°C distribusi

temperature pada ruangan tidak sepenuhnya menurun drastis karena pengaruh dari temperatur

lingkungan. Pada pengurangan variasi temperature maupun kecepatan aliran udara masuk tidak

terlalu mempengaruhi kenyaman melainkan yang paling berpengaruh terhadap kenyaman adalah

nilai ADPI (Air Diffusion Performance Index) yang dipengaruhi oleh nilai heat flux dari lantai

pada saat percobaan

Lin, dkk (2015) melakukan penelitian tentang pola aliran udara pada ruang kelas

menggunakan pendekatan simulasi CFD. Penelitian dilakukan dengan membandingkan 2 jenis AC

yang terpasang pada ruang kelas yang berbeda dimensi dengan AC sentral terpasang pada kelas

dengan dimensi 12m (p) x 9m (l) x 3m (t) dan AC split pada kelas berdimensi 14.85m (p) x 7.35m

(l) x 3.5m (t) kemudian dilakukan validasi data simulasi dengan data eksperiman. Hasil riset

menunjukan persentasi perbedaan antara simulasi dengan data eksperimen AC sentral 16.7% pada

kecepatan aliran udara dan 1.4% pada suhu, sedangkan pada AC split 20.0% kecepatan aliran udara

4

dan 14.22% pada suhu, perbedaan antara simulasi dan eksperimen terjadi karena adanya aliran

udara masuk yang tidak terkontrol pada saat eksperimen. Aliran udara pada AC sentral lebih baik

daripad AC split karena distribusi udara lebih merata, namun kecepatan aliran udara AC split yang

ditunjukan masih dibawah standar.

Berdasarkan uraian diatas, peneliti akan melakukan kajian numerik tentang distribusi

temperatur dan pola aliran udara pada ruangan menggunakan satu AC tipe split dengan pendekatan

simulasi (CFD). Hasil yang diperoleh diharapkan dapat memberikan prediksi distribusi temperatur

dan pola aliran udara dalam ruangan.

1.1 Sistem CFD

Merupakan cabang dari mekanika fluida yang menggukanan pendekatan nemerik dan

algoritma untuk menganalisis masalah yang melibatkan aliran fluida tersebut. CFD lebih

mengkhususkan perhitungan pada fluida, aliran pada fluida, heat transfer dan reaksi kimia yang

terjadi pada fluida sesuai dengan prinsip dasar mekanika fluida, koservasi energi, momentum

massa. Hasil dapat disajikan dalam bentuk warna, vektor, dan nilai yang mudah untuk dilihat

dengan konfigurasi nilai dengan jangkauan ulai dari terbesar sampai dengan terkecil. Secara umum

proses CFD terdiri atas 3 bagian utama :

1. Pre – processing

Pendefinisan domain dan kondisi batas (boundary condition) dengan menginput data yang terlibat.

Pada tahap ini psoses meshing dilakukan, yakni dengan membagi-bagi benda/ruangan yang

dianalisa dalam jumlah grid tertentu.

2. Processing

Pada tahap ini dilakukan proses perhitungan data-data input dengan persamaan yang terlibat secara

iteratif, perhitungan yang dilakukan hingga hasil error terkecil sampai dengan nilai konvergen.

3. Post – processing

Pada tahap akhir ini hasil dari perhitungan ditampilkan dalam grafik, bahkan animasi dengan pola-

pola warna tertentu.

Hal mendasar mengapa sistem CFD banyak digunakan dalam dunia industri saat ini karena

dengan CFD dapat dilakukan analisa terhadap suatu sistem dengan mengurangi biaya eksperimen,

namun waktu yang lebih lama diperlukan dalam melakukan eksperimen tersebut.

1.2 Kenyamanan Termal

5

Kenyamanan termal menjelaskan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kenyamanan

termal. Pertama, kalor dalam tubuh diproduksi oleh metabolisme untuk menjaga suhu tubuh,

proses metabolisme dipengaruhi beberapa faktor seperti usia, kondisi kesehatan, dan tingkat

kegiatan. Empat faktor lingkungan yang mempengaruhi kemempuan tubuh menyalurkan kalor

adalah suhu udara, suhu permukaan-permukan yang ada di sekitar, kelembapan dan kecepatan

udara, jumlah dan jenis pakian serta tingkat kegiatan penghuni berinteraksi dengan empat faktor

ini. Empat faktor tersebut merupakan bagain penting dalam merancang suatu sistem pengkondisian

udara, jika seseorang memakai pakaian yang wajar maka batas-batas keadaan yang dapat diterima

yakni suhu kerja ruangan antara 20°- 26°C, Tingkat kelembapan suhu pengembunan antara 2°-

17°C, Kecepatan udara rata-rata 0.25 m/s. Suhu permukaan yang ada di sekitar mempunyai

pengaruh terhadap kenyamanan yang sama besarnya dengan suhu udara sehingga hal ini tidak bisa

diabaikan.

1.3 Aliran Fluida

Ditinjau dari jenis aliran fluida dapat diklasifikasikan menjadi dua alliran, yakni aliran

laminar dan turbulen. Aliran laminar terjadi apabila lapisan fluida bergerak dengan kecepatan

tetap/konstan dengan lintasan partikel yang tidak memotong arau tidak menyilang, aliran laminar

berberak dalam lintasan yang sama tetap dan dapat diamati. Sedangkan aliran turbulen terjadi

apabila aliran fluida tidak tunak (berlapis atau laminar) melainkan bergejolak sehingga partikel-

partikel pada fluida bergerak secara acak dan tidak stabil sehingga linatasan partikel menyilang

atau saling memotong.

Gambar 1 Aliran Laminar dan Aliran Turbulen

1.4 Pembuatan Grid (Meshing)

6

Grid generation adalah hal penting dalam metode numerik yang menggunakan finite

volume, finite difference, dan finite elements untuk mendapatkan solusi dari persamaan differensial

parsial dengan membagi domain aliran kedalam elemen-elemen kecil (segitiga, polygon 2D,

tetrahedral, quadrahedral) yang disebut cell. Jadi Mesh adalah gabungan dari cell-cell yang

membentuk menjadi satu kesatuan dalam domain dan biasanya berbentuk seperti jala.Software

yang digunakan adalah GAMBIT 2.4.6. GAMBIT merupakan singkatan dari Geometry and Mesh

Building Intelegent Toolkit, gambit digunakan untuk menghasilkan blok tersruktur sesuai dengan

pambagian domain yang telah didefinisikan sebagai kondisi batas suatu benda sebelum proses

meshing dilakukan (Marwan, 2014). dalam penelitian ini mesh dilakukan dalam domain tertutup

dengan memisah-misah block/volume menjadi beberapa bagian dan menggunakan tipe structure

untuk mengurangi tingkat kesalahan

2. METODOLOGI PENELITIAN

2.1 Diagram Alir Penelitian

7

Gambar 2 Diagram alir penelitian

2.2 Tahap Eksperimen

1. Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Satu unit AC tipe split merk DAIKIN dengan daya 1 PK

b. Anemometer

c. Thermokopel

d. Satu ruang kelas H.4.04 gedung H jurusan teknik mesin fakultas teknik Universitas

Muhammadiyah Surakarta dengan dimensi ruang kelas 10,45 m (p) x 8,1 m (l) x 3,93 m

(t).

2. Pengambilan Data

Pada tahap ini pengambilan data dilakukan pada waktu siang hari jam 12.00 WIB dengan

kondisi cuaca di luar ruangan cerah dan tanpa ada radiasi matahari secara langsung masuk ke

dalam kelas. Pengambilan data dilakukan pada dua bagian yaitu di inlet AC untuk mengetahui

kecepatan aliran dan temperatur udara, bagian yan kedua yakni pada ruangan untuk mengetahui

temperatur pada koordinat-koordinat yang sudah ditentukan.

Pengambilan data pada inlet AC

Pengambilan data temperatur dan kecepatan aliran udara pada inlet AC dilakukan

menggunakan alat ukur thermokopel dan anemometer yang dihubungkan dengan alat bantu berupa

tongkat, kemudian diletakan depan inlet (sirip evaprator dengan jarak 0 cm dari sirip) dengan

membagi menjadi 3 bagian, yakni di masing-masing ujung dan bagian tengah inlet kemudian dari

ketiga data yang didapatkan dirata-rata sebagai data definisi kondisi batas inlet pada saat simulasi

dilakukan.

Proses pengambilan data dalam ruangan dibagi menjadi tiga zona (bagian) pada tiap zona

terdapat 7 titik koordinat dengan acuan jarak dari dinding ruangan yang terinslasi AC sehingga

terdapat total 21 titik koordinat pengukuran di dalam ruangan. Data yang didapatkan

menggunakan alat thermokopel yang digunakan pada ketinggian 1 meter dari lantai dengan jarak

yang telah ditentukan sesuai koordinat yang telah ditentukan sesperti gambar 3.7 dibawah ini.

8

Gambar 3 Titik pengambilan data temperatur

2.3 Tahapan Penelitan

1. Tahap validasi

Studi literatur berupa jurnal dan tugas akhir tentang distribusi temperatur dan aliran udara

pada sistem pengkondisian udara dalam ruangan AC. Kemudian penelitian dilakukan dengan

beberapa tahapan yaitu :

Geometri sesuai kondisi eksperimen

Menyiapkan desain ruangan sesuai dengan ukuran nyata pada eksperimen dengan dimensi

10,45 m (p) x 8,1 m (l) x 3,93 m (t) menggunakan software solidwork 2014 premium, kemudian

file disimpan dalam format *IGES agar dapat dibaca pada software GAMBIT 2.4.6

Proses Mesh, mesh dilakukan pada program GAMBIT 2.4.6 dengan berbagai macam tipe antara

lain :

Tabel 3.1 Karakteristik tingkat kehalusan mesh

Tipe Mesh A Mesh B Mesh C

Number of mesh 52x40x20 118x93x44 149x116x56

9

Gambar 4 Mesh A

Gambar 5 Mesh B

Gambar 6 Mesh C

Pengembangan model mesh ini mengadopsi pada pembuatan mesh yang telah berhasil

dikembangan oleh Effendy dkk (2016) untuk memodelkan mesh sistem pendingin “blade tailing

10

edge cooling”. Mesh dalam komputasi tersebut diperhalus secara bertahap dengan

mempertimbangkan semua arah dalam koordinat (x, y dan z) hingga dua kali lipat dari mesih kasar

menjadi halus. Type mesh terstruktur juga dipilih setelah mempertimbangkan kajian mengenai

kelebihan dan kekurangan antara “structured dan un-structured mesh” sebagaimana telah

dipublikasikan pada paper sebelumnya oleh Effendy dkk (2012)

2. Tahap Penelitian Kasus

Setelah validasi data dapat diterima, kemudian peneliti melakukan mdifikasi berupa variasi

kecepatan udara pada inlet AC yaitu 3.16 m/s, 3.66 m/s, 4.16 m/s dengan menggunakan tipe mesh

yang menunjukan hasil yang paling mendekati dengan eksperimen kemudian proses perhitungan

dimulai dengan menggunakan software FLUENT R16.0, iterasi dilakukan hingga hasil menuju

error terkecil hingga mencapai nilai yang konvergen. Hasil yang didapatkan kemudian diolah

dengan menggunakan software CFD- post R16.0 untuk mengetahhui karakteristis aliran udara.

3. VALIDASI, HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Validasi

Mesh A

a. Zona 1 b. Zona 2

11

c. Zona 3

Gambar 7 Validasi Mesh A

Dari data yang ditampilkan oleh grafik mesh A pada gambar 7 dapat diketahui hasil

perbandingan antara simulasi dengan dua kondisi batas yakni, kondisi temperatur dinding ruangan

= 28.24°C dan kondisi adiabatis (temperatur dinding = 0°C). Pada tiga zona yang dintunjukan oleh

gambar 4.1 kondisi batas adiabatis selalu konstan dengan temperatur tiap titiknya adalah 15.91 °C,

sedangkan pada kondisi temperatur dinding ruangan = 28.24°C temperatur pada titik-titik tiap zona

berbeda-beda dengan nilai rata-rata temperatur pada simulasi mesh A zona 1 adalah 24.71°C, zona

2 adalah 23.88°C, zona 3 adalah 24.34°C.

Dari kedua kondisi simulasi dengan menggunakan kondisi temperatur dinding ruangan =

28.24°C lebih mendekati dibandingkan dengan data eksperimen dengan tingkat kesalahan relatif

rata-rata pada zona 1 adalah 8.4%, zona 2 adalah 9.48%, zona 3 adalah 7.64%, dan rata-rata

kesalahan relatif seluruh titik adalah 8.51%, sedangkan pada kondisi adiabatis kesalahan relatif

rata-rata pada semua titik adalah 40.11% sehingga pendekatan adiabatis tidak dapat diterima dalam

validasi data.

12

Mesh B

a. Zona 1 b. Zona 2

c. Zona 3

Gambar 8 Validasi Mesh B

Dari gambar 8 data validasi mesh B yang dibandingkan dengan hasil eksperimen pada titik-

titik tiap zona dalam ruangan didapatkan hasil nilai rata-rata temperatur pada simulasi mesh B

zona 1 adalah 25.27°C, zona 2 adalah 25.1°C, zona 3 adalah 25.24°C. Rata-rata kesalahan relatif

pada zona 1 adalah 6.31%, zona 2 adalah 4.78%, dan pada zona 3 adalah 4.22%, sedangkan

kesalahan rata-rata seluruh titik adalah 5.106% sehingga hasil simulasi dengan pendekatan mesh

B lebih baik jika dibandingkan dengan mesh A dengan rata-rata kesalahan relatif seluruh titik

adalah 8.51%.

13

Mesh C

a. Zona 1 b. Zona 2

c. Zona 3

Gambar 9 Validasi Mesh C

Dari gambar 9, data validasi mesh C yang dibandingkan dengan hasil eksperimen pada

titik-titik tiap zona dalam ruangan didapatkan hasil nilai rata-rata temperatur pada simulasi mesh

C zona 1 adalah 25.48°C, zona 2 adalah 25.04°C, zona 3 adalah 25.26°C. dengan rata-rata

kesalahan relatif pada zona 1 adalah 5.56%, zona 2 adalah 5.02%, dan pada 4.91% sehingga hasil

simulasi dengan pendekatan mesh C lebih baik jika dibandingkan dengan mesh A dan mesh B

dengan rata-rata kesalahan relatif seluruh titik adalah 5.106%.

14

3.2 Variasi Kecepetan Inlet

Setelah dilakukan validasi untuk mendapatkan pendekatan mesh yang mendekati hasil

eksperimen, peneliti melakukan variasi kecepatan udara pada inlet AC dengan menggunakan tiga

variabel kecepatan yakni 3.16 m/s, 3.66 m/s, 4.16 m/s sehingga didapatkan perbandingan

distribusi temperetur dan pola aliran udara yang ditunjukan oleh gambar 10 dan gambar 11 sebagai

berikut.

Zona 1

a. grafik T – V, kecepatan rendah b. grafik T – V, kecepatan sedang

c. grafik T – V, kecepatan tinggi

Gambar 10 Hubungan kecepatan dan temperatur di zona 1

Dari gammbar 10, variasi kecepatan inlet AC pada zona 1 dapat dilihat hubungan antara

kecepatan dengan temperatur, pada kecepatan rendah temepratur minimum 25.11°C pada jarak 1m

15

dari AC kemudian temperatur bertambah seiring dengan pertambahan jarak sehingga temperatur

maksimum terletak pada jarak 7m dari AC yakni 25.56°C, dan terjadi penurunan kecepatan pada

jarak antara 2m sampai dengan 6m dari AC. Pada grafik variasi kecepatan sedang dapat dilihat

temperatur minimum 25.28°C pada jarak 1m, temperatur maksimum 25.98°C pada jarak 7m.

Selain itu, terjadi penurunan temperatur dan kecepatan yang meningkat antara jarak 3m sampai

dengan 6m. Pada grafik variasi kecepatan tinggi dapat dilihat temperatur minimum 25.22°C pada

jarak 1m, temperatur maksimum 25.59°C pada jarak 7m. Penurunan temperatur dan kecepatan

yang meningkat terlihat jelas antara jarak 3m sampai dengan 6m.

a. kecepatan rendah (v=3.16m/s) b. kecepatan sedang (v=3.66m/s)

c. kecepatan tinggi (v=4.16m/s)

Gambar 11 Kontur zona 1 pada tiga variasi kecepatan

a. kecepatan rendah(v=3.16m/s) b. kecepatan sedang (v=3.66m/s)

16


Gambar 12 Vektor zona 1 pada tiga variasi kecepatan

Zona 2

a. grafik T – V kecepatan rendah b. grafik T – V kecepatan sedang

c. grafik T – V kecepatan tinggi


17

Pada gambar 13 variasi kecepatan di zona 2, untuk variasi kecepatan rendah dapat diketahui

temperatur minimum 23.762°C pada jarak terdekat dari AC yakni 1m, dan temperatur maksimum

25.516°C pada jarak terjauh dari AC yakni 7m, Pada variasai kecepatan sedang diketahui

temperatur minimum 23.072°C pada jarak 1m dari AC, dan temperatur maksimum 25.499 °C pada

jarak 7m, selanjutnya grafik variasi kecepatan tinggi dapat diketahui temperatur minimum

23.074°C pada jarak 1m dari AC, dan temperatur maksimum 25.664°C pada jarak 7m. Dari ketiga

grafik dapat dilihat peningkatan temperatur serta penurunan keceptan terjadi pada jarak 1m sampai

dengan 2m dari AC.




a. kecepatan rendah(v=3.16m/s) b. kecepatan sedang (v=3.66m/s)

18



Zona 3

a. grafik T – V kecepatan rendah b. grafik T – V kecepatan sedang

c. grafik T – V kecepatan tinggi


19

Pada gambar 16, variasi kecepatan di zona 3 untuk variasi kecepatan rendah dapat diketahui

temperatur minimum 25.064°C pada jarak terdekat dari AC yakni 1m, dan temperatur maksimum

25.699°C pada jarak terjauh dari AC yakni 7m, Pada variasai kecepatan sedang diketahui

temperatur minimum 24.874°C pada jarak 1m dari AC, dan temperatur maksimum 25.638°C pada

jarak 7m, selanjutnya grafik variasi kecepatan tinggi dapat diketahui temperatur minimum

24.857°C pada jarak 1m dari AC, dan temperatur maksimum 25.691°C pada jarak 7m, dari ketiga

grafik tidak terjadi perubahan signifikan pada tren temperatur. Namun, pada tren kecepatan

berubah pada jarak 6m.





20



Kontur Area Tiga Zona Pada Ketinggian 1 m (y = 1 m)



Gambar 19 Kontur pada tiga variasi kecepatan (Y = 1 m)

21

Vektor Area Tiga Zona Pada Ketinggian 1 m (Y = 1 m)



Gambar 20 Kontur pada tiga variasi kecepatan (Y = 1 m)

4. PENUTUP

Berdasarkan data dan pembahsan dengan melakukan tiga vairasi keceptaan dapat diambil

kesimpulan sebagai berikut :

a. Pada tahap validasi menggunakan dua pendekatan kodisi batas, data prediksi pada kondisi

temperatur dinding ruangan (Twall= 28.24°C) lebih mendekati dibandingkan dengan kondisi

adiabatis (Heat flux, Qwall =. 0 J) karena data konstan.

b. Simulasi menggunakan tiga tipe mesh untuk mencari data prediksi yang paling mendekati data

eksperimen didapatkan mesh tipe C menghasilkan data prediksi yang valid dan dapat dianggap

22

menggambarkan eksperimen karena memiliki nilai kesalahan relatif yang lebih kecil

dibanding mesh yang lain.

c. Kecepatan udara mempengaruhi distribusi temperatur, seiring meningkatnya kecepatan udara

maka temperatur akan menurun. tidak terjadi perubahan signifikan pola aliran udara di tiga

variasi keceptan inlet karena sudah merata.

DAFTAR PUSTAKA

Ahmed A. Youssef, Ehab M. Mina, Ahmed R. ElBaz, and Raouf N. AbdelMessih (2015). Studying

comfort in a room with cold air system using computational fluid dynamics. Faculty of

Engineering, Mechanical Power Engineering, Ain Shams University, Egypt.

C.F. Gao & W.L. Lee (2008). Optimized design of floor-based air-conditioners for residential use.

Building and Environment (44), pp. 2080–2088.

Effendy, M., (2005), Pengaruh Kecepatan Udara Pendingin Kondensor terhadap Koefisien

Prestasi Air Conditioning, GELAGAR Journal, No 01 Vol 15 April 2005, ISSN 0853-2850

Effendy, Marwan, 2005, Pengaruh Kecepatan Putar Poros Kompresor Terhadap Prestasi Kerja

Mesin Pendingin AC, Media Mesin Journal, No 2. Vol 06 Juli 2005 ISSN 1411-4348

Effendy, M., Yao, Y., Yao, J., and Marchant, D.R., (2013), “Effect of mesh topologies on wall heat

transfer and pressure loss prediction of blafe coolant passage”, J. Applied Mechanics and

Materials, Vol 315 pp 216-220

Effendy, M., Yao, Y.F., and Yao, J (2014). Predicting Film Cooling Performance of Trailing-

Edge Cutback Turbine Blades by Detached Eddy Simulation. The 51st AIAA Aerospace

Sciences Meeting, Texas, AIAA 2013-0548.

Effendy, M., Yao, Y.F., Yao, J., & Marchant, D.R (2016). DES study of blade trailing edge cutback

cooling performance with various lip-thicknesses, Applied Thermal Engineering.

2015.11.103

Igor Bonefacic, Igor Wolf, and Bernard Frankovic (2015). Numerical Modelling of Thermal

Comfort Conditions in an Indoor Space with Solar Radiation Sources. Journal of

Mechanical Engineering 61(2015)11, 641-65



http://journals.ums.ac.id/index.php/mesin/article/view/2898

http://journals.ums.ac.id/index.php/mesin/article/view/2898

http://www.scientific.net/AMM.315.216

http://www.scientific.net/AMM.315.216

http://scimagojr.com/journalsearch.php?q=4700151914&tip=sid&clean=0

http://scimagojr.com/journalsearch.php?q=4700151914&tip=sid&clean=0

23

Kwang-Chul Noh, Jae-Soo Jang, and Myung-Do Oh (2005). Thermal comfort and indoor air

quality in the lecture room with 4-way cassette air-conditioner and mixing ventilation

system. Building and Environment (42), pp. 689–698

LIU Jing & PEI Qing-qing (2013). Numerical Simulation and Experiment Study of Indoors

Thermal Environment in Summer Air-Conditioned Room. Procedia Engineering (52), pp.

230–235

Ooi Yongson, Irfan Anjum Badruddin, Z.A. Zainal,and P.A. Aswatha Narayana (2006). Airflow

analysis in an air conditioning room. Building and Environment (42). pp. 1531–1537

S Lin, B T Tee, and C F Tan (2015). Indoor Airflow Simulation inside Lecture Room: A CFD

Approach. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering88(2015) 012008.

Serap Akdemir & Thomas Bartzanas (2015). Numerical Modelling and Experimental Validation

of a Cold Store Ambient Factors. Journal of Agricultural Sciences (21). pp. 606-619

Tiberiu Catalina, Joseph Virgone, and Frederic Kuznik (2008). Evaluation of thermal comfort

using combined CFD and experimentation study in a test room equipped with a cooling

ceiling. Building and Environment (44), pp. 1740–1750

W. F. Stoecker & J. W. Jones (1996). Resfrigasi dan Pengkondisian Udara (edisi kedua). Jakarta:

Erlangga.

Weiwei Liu, Zhiwei Lian, and YeYao (2006). Optimization on indoor air diffusion of floor-

standing type room air-conditioners. Energy and Buildings (40). pp. 59–70

karakteristik distribusi temperatur dan pola …eprints.ums.ac.id/57467/17/naskah publikasi.pdf ·...

Documents