OPTIMASI KINERJA UNIT FRAKSIONASI LNG–LPG SERTA STABILISASI KONDENSAT BERBASIS MACHINE LEARNING DAN ASPEN HYSYS

Abstract

Pada 2023, produksi LNG Indonesia mencapai 847,89 juta MMBTU dengan ekspor sebesar 594,67 juta MMBTU. Pada tahun yang sama, konsumsi LPG mencapai 8,71 juta ton dan sebagian besar dipenuhi melalui impor sebesar 6,95 juta ton, sedangkan produksi domestik hanya 1,97 juta ton. Di PT XYZ, kondensat hasil fraksionasi dialirkan langsung ke tangki ketika kolom bertekanan rendah (low-pressure/LP) tidak beroperasi. Pada kondisi startup atau shutdown, Reid Vapor Pressure (RVP) kondensat dapat mencapai 106,3 psia sehingga berisiko mengganggu sistem floating roof tangki. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan kondisi operasi kolom untuk meningkatkan yield LNG dan LPG serta merancang jumperline menuju kolom bertekanan tinggi (high-pressure/HP) agar kondensat tetap dapat distabilisasi. Sebanyak 1.301 data operasi dibersihkan menjadi 1.069 data, kemudian dianalisis menggunakan machine learning berbasis Python. Model Random Forest digunakan untuk memprediksi laju alir produk atas dan bawah, sedangkan skenario optimal divalidasi melalui simulasi Aspen HYSYS. Hasil optimasi meningkatkan yield Deethanizer, Depropanizer, dan Debutanizer masing-masing sebesar 3,95 %, 3,77 %, dan 2,35 %, sedangkan yield Scrub Column menurun 0,64 %. Perubahan efisiensi tray pada keempat kolom berturut-turut adalah -1,54 %, 1,00 %, 1,25 %, dan 0,97 %. Desain jumperline menurunkan RVP kondensat saat shutdown menjadi 10,01 psia. Estimasi operating profit tahunan mencapai US$2.124.960.645,03 atau Rp38.498.974.486.331. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi machine learning dan Aspen HYSYS berpotensi meningkatkan kinerja fraksionasi sekaligus memperkuat keselamatan stabilisasi kondensat.