kualitas batubara.docx

5/22/2018 KUALITAS BATUBARA.docx

1/13

7

KUALITAS BATUBARA

2.1 Kualitas Batubara

Kualitas batubara adalah sifat fisika dan kimia dari batubara yang

mempengaruhi potensi kegunaannya. Kualitas batubara ditentukan oleh maseral dan

mineral matterpenyusunnya, serta oleh derajatcoalification (rank). Umumnya, untuk

menentukan kualitas batubara dilakukan analisa kimia pada batubara yang diantaranya

berupa analisis proksimat dan analisis ultimat. Analisis proksimat dilakukan untuk

menentukan jumlah air (moisture), zat terbang (volatile matter), karbon padat (fixed

carbon), dan kadar abu (ash), sedangkan analisis ultimat dilakukan untuk menentukan

kandungan unsur kimia pada batubara seperti : karbon, hidrogen, oksigen, nitrogen,

sulfur, unsur tambahan dan juga unsur jarang (Tirasonjaya, 2006).

Untuk mengetahui kualitas dari batubara maka dapat diketahui dengan

menggunakan parameter-parameter dari batubara. Parameter-parameter dari batubara

adalah sbb :

1. Kandungan Air Total (Total Moisture)Kandungan air dalam batubara secara umum ada dua yaitu air permukaan (free

moisture) dan kandungan air bawaan (inherent moisture). Kandungan air

permukaan secara mekanis terdapat dalam permukaan dan retakan-retakan serta

kapiler-kapiler besar (makro kapiler) batubara dan mempunyai tekanan gas

normal. Jumlah kandungan air bebas secara prinsip tergantung dari kondisi yaitu

dari lembab sampai kering. Hal tersebut juga tergantung dari penambangan,

benefisiasi, transportasi, penanganan, dan penyimpanan juga distribusi ukuran


2/13

8

butirnya. Kandungan air bawaan berada pada mikro pori, yang mempunyai

tekanan lebih rendah dari tekanan uap normal. Kandungan air bawaan ini penting

diketahui,karena dapat digunakan untuk mengindikasi peringkat batubara.

Batubara makin tinggi kandungan air bawannnya,peringkatnya makin rendah.

2. Kandungan Abu (Ash Content)Seperti telah diketahui bahwa kandungan Batu bara terdiri: air,material batu bara

(Coal matter) dan material bukan batu bara (mineral matter). Mineral matter

terdiri atas 2 macam yaitu mineral matter bawaan (inherent mineral matter) serta

material mineral dari luar batu bara (extraneous mineral matter). Inherent mineral

matter berhubungan dengan tumbuh-tumbuhan yang hidup di rawa-rawa dan

sulit dipisahkan dari batu bara. Extraneous Mineral Matter terjadi saat terambil

waktu penambangan (parting), yang terbawa waktu terjadi banjir ke lapisan

batubara pada waktu pembentukannya. Extraneous Mineral Matter dapat

dipesahkan dari batubara dengan proses pencucian. Jika Batubara dipanaskan

maka mineral matter tersebut akan mengalami perubahan secara kimia menjadi

abu. Perubahan secara kimia tersebut antara lain sebagai berikut :

Kehilangan air dari senyawa-senyawa yang mengandung hidrogen Kehilangan CO2dari karbonat. Oksidasi FeS2menjadi besi sulfida dan magnesium oksida. Penguapan dan penguraian dari alkali chloride.Secara umum untuk memperkirakan jumlah mineral matter dapat dicari dengan

menggunakan rumus sbb :

MM = 1,1 x Kandungan Abu .(2.1)

Atau

MM = 1,08 + 0,55 S .(2.2)


3/13

9

Ket :

MM = mineral matter

A = Kandungan abu

S = Kandungan sulfur

3. Zat TerbangZat terbang terdiri dari Combustible gasses (gas-gas yang mudah terbakar) seperti

gas hidrogen, CO, dan CH4serta gas-gas yang dapat dikondensasikan seperti tar

dengan sejumlah kecil gas-gas yang tidak terbakar seperti CO2 dan air yang

terbentuk karena hasil dehidrasi dan kalsinasi. Zat terbang juga dapat digunakan

sebagai ukuran untuk menentukan peringkat batubara. Pengaruhnya dalam

preparasi batubara adalah jika kandungan zat terbang tinggi (>24 %) maka

batubara akan mudah terbakar. Untuk mengatasi hal tersebut sebaiknya batubara

tidak dilakukan penggerusan terlalu halus,karena sangat berpotensi untuk mudah

meledak.

4.Karbon Tetap (Fixed Carbon)Sebagai komponen dari analisa proksimat, Fixed Carbondihitung dari

FC = 100( A + VM + IM ) .(2.3)

Ket :

FC : Fixed carbon

A :Ash Content

VM :Volatile matter

IM :Inherent Moisture

Rasio Fixed carbondengan Volatile matter(zat terbang) disebut dengan FR (Fuel

Ratio). FR juga dapat digunakan sebagai pegangan untuk menentukan peringkat

batubara.

5.Nilai Kalori (Calorific Value)


4/13

10

Nilai kalor dari batubara merupakan jumlah panas dari komponen yang terbakar

seperti karbon, hidrogen, dan sulfur dikurangi dengan panas reaksi eksotermis atau

endotermis yang terjadi dari pembakaran komponen pengotor yang dinyatakan

dalam Kkal/kg. Dalam penentuan nilai kalori batubara ada bermacam basis analisis

dan pengujian dilakukan untuk menunjukkan parameter kualitas batubara. Data

hasil analisa nilai kalori batubara dapat dilaporkan dalam beberapa macam dasar

pelaporan sesuai keperluan analisis tersebut. Dasar pelaporan analisis kualitas

batubara yang biasa digunakan yaitu :

1. CV adb (Calorific Value Air Dried Basis)Air dried basis merupakan dasar pelaporan analisis kualitas batubara dimana

sampel dianalisis sesuai dengan keadaan basis kering udara.

2. CV ar (Calorific Value As Received)As received adalah dasar pelaporan analisis kualitas batubara dimana sudah tidak

mengandung total moisture dan inherent moisture.

(2.4)Ket :

CV AR : Calorific Value As Received

TM : Total Moisture


3. CV daf (Calorific Value Dry As Free)Dry as free adalah dasar pelaporan analisis kualitas batubara dengan basis kering

dan bebas dari ash.

...(2.5)

Ket :


5/13

11

CV DAF : Calorific Value Dry As Free

Ash :Ash Content (Kandungan abu)


4. CV db (Calorific Value Dry Basis)Dry basis adalah dasar pelaporan analisis kualitas batubara untuk sampel yang

telah dibebaskan dari total moisture.

..(2.6)

Ket :

CV DB : Calorific Value Dry Basis

M : Moisture Content

5. CV dmmf (Calorific Value Mineral Matter Free)Dry mineral matter free adalah dasar pelaporan analisis kualitas batubara dalam

kondisi sampel bebas dari total moisture dan mineral matter (ash dan volatile

mineral matter).

6.Kandungan SulfurSulfur merupakan zat pencemar,maka adanya sulfur yang tinggi sangat tidak

dikehendaki. Ada 3 macam bentuk sulfur yaitu :

Pyritic Sulfur (FeS2) biasanya berjumlah 20 80 % dari total sulfur danberasosiasi dengan abu batubara.

Organic Sulfurbiasanya berjumlah relatif dan bervariasi antara 20 80 % daritotal sulfur. Sulfur Organik terikat secara kimia dengan substansi atau zat-zat

lain.

Sulphatesebagaian besar terdiri dari kalsium sulfat dan besi sulfat.2.2. Blending Batubara


6/13

12

Fasilitas blending umumnya diperlukan di pelabuhan muat yang akan

mengekspor batubara atau pada stockpile. Blending diartikan sebagai pekerjaan

mencampurkan batubara dua jenis batubara atau lebih yang kualitasnya berbeda

untuk memperoleh satu jenis batubara dengan kualitas yang sesuai dengan spesifikasi

dalam kontrak. Blending merupakan salah satu teknik di dalam pengendalian mutu.

Dalam memilih cara blending harus diperhatikan keuntungan cara dan biaya yang

dikeluarkan untuk mencapai hasil yang homogen. Blending dapat dilakukan pada 2

tempat, yaitu :

1.Blending pada waktu pemuatanBlending ini dilakukan pada waktu pemuatan ke pelabuhan muat

2.Blending di stockpile sebelum pengapalanBlending ini dilakukan saat batubara di stockpile dimana dengan cara membuat satu

stockpile yang baru. Beberapa cara blending yang banyak digunakan (gambar 2.1),

yaitu :

Chevron stockpilingSuatu cara blending dengan membentuk tumpukan menurut garis bujur dari

penampang silang (cross section) berbentuk segitiga di mana komponen-

komponen berurutan di timbunan sama rata sepanjang poros tengah tumpukan.

Cara blending tumpukan ini merupakan salah satu cara yang banyak dipakai.

Windrow StockpilingSuatu cara blending dengan membentuk tumpukan menurut garis bujur dari

penampang silang berbentuk segitiga dimana komponen-komponen berurutan

ditimbun dalam tumpukan yang berdampingan maju membentuk keseluruhan

tumpukan. Cara blendingini memberikan derajat kehomogenan paling tinggi.

Layered Stockpiling


7/13

13

Suatu cara membentuk tumpukan dimana komponen-komponen berurutan

ditambahkan dalam bentuk lapisan. Jika hal ini dikerjakan untuk mem-blending,

komponen yang berurutan tersebar merata ke seluruh daerah tumpukan. Cara ini

umumnya digunakan untuk mem-blending tumpukan yang kecil dan jumlah

batubara yang tidak terlalu banyak.

Gambar 2.1. Blending batubara di stockpile (Edwardas, 1987)


8/13

14

Untuk mengetahui kualitas batubara hasil pencampuran dapat diketahui dengan

persamaan sebagai berikut :

Kc= ...(2.7)

Xc= X1 + X2+ X3+..+ Xn ..(2.8)

Ket :

Kc = Kualitas batubara campuran

Xc = Berat total batubara Campuran

K1,..Kn = Kualitas masing-masing produk batubara

X1,..Xn = Berat masing-masing produk batubara

2.3 Sampling

Tujuan utama dari pengambilan sampel ialah untuk mengambil sebagian kecil

material yang mewakili sifat-sifat keseluruhan material tersebut. Syarat utama adalah

sampel itu harus mewakili (representatif) bahan yang di-sampling. Pengambilan

sampel batubara harus dilakukan menurut standar yang telah ditentukan. Karena

banyaknya standar batubara yang ada, pemilihan akan bergantung pada persetujuan

antara pembeli dan penjual. Pengambilan sampel merupakan salah satu pengendalian

kualitas batubara, berikut beberapa bagian dari pengambilan sampel, yaitu :

1.Channel SamplingJumlah Channel Sampling relatif banyak, mewakili keseluruhan lapisan batubara

pada titik lokasi dimana sampel diambil. Channel sample dapat diambil baik secara

manual maupun mekanis menggunakan perlatan penambangan. Cara kedua ni

kurang representative, tetapi untuk pencucian batubata, ukurannya menjadi lebih

mudah dan lebih meyakinkan.


9/13

15

2.Pengambilan sampel batubara produksiTahapan pengambilan sampel batubara produksi terbagi menjadi dua, yaitu :

a.Skema pengambilan sampel (sampling scheme) yang merujuk pada beberapabanyak satu lot dapat dibagi menjadi sampling unit dan berapa banyak

increment harus diambil untuk setiap sampling unitnya sehingga dicapai presisi

yang diinginkan.

b.Sistem pengambilan sampel (sampling system) merupakan implementasi daripengambilan sampel, apakah akan dilakukan secara manual atau mekanis.

Skema Pengambilan sampel atau perencanaan pengambilan sampel umumnya telah

ditentukan sebelum pengambilan sampel mulai dilakukan. Untuk mengambil satu lot

batubara, misalnya satu pengiriman, satu vessel, atau satu tongkang, kita membagi lot

tersebut menjadi beberapa sampling unit. Dari satu sampling unit diambil beberapa

increment dan kemudian disatukan membentuk satu gross sample.Apabila pengiriman

hanya terdiri atas satu tongkang, maka dalam hal ini sampling unit sama dengan lot.

Sampel batubara yang akan diambil dapat dibagi menjadi dua jenis atau tipe :

1.Common SampleSampel yang diambil digunakan untuk lebih dari satu tujuan, misalnya untuk

penetuan total moisture dan untuk general analysis.

2.Separate SampleSampel yang diambil digunakan khusus untuk satu maksud, misalnya hanya untuk

penentuan total moisture, size analysis, atau general analysis saja.

2.4 Simulasi Monte Carlo

Dasar dari prosedur teknik simulasi Monte Carlo adalah membangkitkan

bilangan acak semu. Menurut Kakiay (2004), metode Monte Carlo dikenal juga dengan

istilah sampling simulasi atau Monte Carlo sampling technique. Sampling simulationini


10/13

16

menggambarkan kemungkinan penggunaan data sample dalam metodenya. Metode

Monte Carlo menggunakan data yang sudah ada (historicaldata).

Metode Monte Carlo salah satu algoritma komputasi untuk mensimulasikan

berbagai prilaku sistem fisika dan matematika, penggunaan klasik metode ini adalah

untuk mengevaluasi integral definit, terutama integral multidimensi dengan syarat dan

batasan yang rumit. Menurut Subagyo, Asri dan Handoko (2000) Model stokastik juga

disebut model simulasi Monte Carlo dimana sifat sifat keluaran (output) dari proses

ditentukan berdasarkan hasil dari konsep acak (random).

Karena algoritma ini memerlukan perulangan (repetisi) dan perhitungan yang

amat kompleks, metode Monte Carlo pada umumnya dilakukan dengan menggunakan

komputer, dan memakai berbagai teknik simulasi komputer. Algoritma Monte Carlo

adalah metode Monte Carlo numerik yang digunakan untuk menemukan solusi problem

matematis (yang dapat terdiri dari banyak variable) yang susah dipecahkan, misalnya

dengan kalkulus integral, atau metode numerik lainnya. Penggunaan metode Monte

Carlo membutuhkan sejumlah besar angka acak sehingga metode ini, menggunakan

pembangkitan bilangan acak semu (pseudorandom number generator) dengan

menggunakan algoritma tertentu sesuai kebutuhan.

Metode ini digunakan untuk mendapatkan nilai yang paling mendekati dari

yang diharapkan dengan cara bereksperimen melaui angka-angka acak yang dihasilkan

RNG (random Generator) dan teori probabilitas. Penggunaan pembangkitan bilangan

acak akan lebih efektif digunakan dari pada tabel angka acak yang telah ada

sebelumnya sering digunakan untuk pengambilan sampel statistik.

Simulasi Monte Carlo memberikan perkiraan pada nilai yang diharapkan dari

variabel acak dan juga memprediksi kesalahan estimasi yang sebanding dengan jumlah

iterasi. Dasar dalam menentukan variabel acak pada simulasi Monter Carlo, sebagai

berikut :


11/13

17

..(2.9) Ket :

= Total error

= Standar deviasi

N = Jumlah angka acak

Nilai standar deviasi dapat dihitung menggunakan rumus :

..(2.10) Ket :

Xi = Data ke-n

X = Nilai rata-rata

n = Banyak data

Membangkitkan bilangan acak dengan menggunakan komputer dapat

menggunakan beberapa macam program atau software. Salah satu software yang

akan digunakan dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan simulasi Monte

Carlo yaitu Ms. Excel yang terdiri dari beberapa tahap, yaitu :

a.Menentukan nilai maksimum dan minimum dari data yang akan disimulasikanb.Menghitung jarak rentangan

R = nilai maxnilai min

c. Menentukan jumlah kelasK = 1 + 3,3 log n .(2.11)

Ket :

n = Jumlah data

d.Menghitung panjang interval


12/13

18

P =(

) ..(2.12)

e.Menghitung batas atas dan terendah atau ujung data pertama, dilanjutkanmenghitung kelas interval, caranya yaitu dengan menjumlahkan ujung bawah kelas

ditambah dengan panjang kelas (P) dan hasilnya dikurangi 1 sampai pada data

akhir.

f. Menghitung frekuensi dan probabilitas dari distribusi data tersebut. Setelah sudahdidaptkan batas bawah dan batas atas masing-masing kelas, yang selanjutnya

dilakukan pengelompokkan bilangan acak sesuai dengan kelasnya masing-masing,

kemudian menghitung frekuensi dari masing-masing kelas (Riduwan, 2003).

g.Menentukan nilai maksimum dan minimum dari suatu malasah yang akandisimulasikan.

h.Menghitung standar deviasi () berdasarkan nilai minimum dan maksimum denganmenggunakan formula pada Ms.Excel, yaitu = STDEVP (Nilai Minimum : Nilai

Maksimum,AVERAGE(Nilai Minimum : Nilai Maksimum)).

i. Metode Monte Carlo dapat memprediksi kesalahan (error) dari simulasi, yang manaproporsional terhadap jumlah iterasinya. Jika diinginkan nilai absolute error yang

kurang dari 2%, maka nilai tersebut didapatkan dengan melakukan iterasi sebanyak

50 kali dengan menggunakan formula pada Ms.Excel, yaitu = AVERAGE(Nilai

Minimum : Nilai Maksimum)/50.

j. Memunculkan jumlah angka acak, dengan menggunakan formula pada Ms.excelN = .(2.13)

k. Melakukan pengujian distribusi data menggunakan metode rasio kurtosis danskewness. Uji rasio kurtosis dan skewness merupakan salah satu metode untuk

pengujian distribusi data untuk mengetahui distribusi normal terhadap bilangan


13/13

19

acak yang sudah dibuat. Nilai rasio kurtosis dan skewness didapatkan dengan

menggunakan formula pada Ms.Excel, yaitu = KURT (Data awal bilangan acak :

Data akhir bilangan acak), = SKEW (Data awal bilangan acak : Data akhir bilangan

acak). Jadi jika nilai rasio kurtosis dan skewness berada pada interval -2 sampai 2,

maka distribusi data bilangan acak tersebut memiliki distribusi normal.

l. Menentukan probabilitas tertinggi.

kualitas batubara.docx

Documents