Data Teknis KSNP-1000

Elemen bakar dan elemen penyerap yang digunakan KSNP-1000 telah memenuhi kriteria keselamatan. Hasil-hasil perhitungan menunjukkan bahwa :

• Temperatur maksimum pusat pellet adalah 2119,7 ºC atau sekitar 84% dari temperatur yang diijinkan.
• Tegangan membran primer maksimum kelongsong adalah 63,5 MPa atau sekitar 40% dari tegangan yang diijinkan.
• Rentang maksimum regangan kelongsong adalah 0,51% atau sekitar 51% dari rentang regangan yang diijinkan.
• Kedalaman maksimum penetrasi zirkonium oksida adalah 52,09 μm atau sekitar 82% dari tebal yang diijinkan.
• Jumlah maksimum hidrogen yang diserap oleh kelongsong adalah 354,91 ppm atau sekitar 59% dari yang diijinkan.
• Tekanan maksimum gas di dalam elemen adalah sekitar 13,2 MPa atau sekitar 85% dari tekanan dalam yang dijinkan.

Berikut adalah data karakteristik KSNP-1000 :

Data secara umum :

• Daya output : 1000 MWe
• Daya termal output : 2815 MWt
• Effisiensi plant : 35,5 %

Teras reaktor :

• Tinggi teras aktif : 381 cm
• Diameter teras : 315 cm
• Rapat daya linear : 17,3 kW/m
• Jumlah assembly bahan bakar : 177, 16x16
• Jumlah fuel rod per assembly : 236
• Jumlah batang kendali : 73

Sistem pendingin reaktor :

• Flow rate pendingin primer : 1293 m3/menit
• Tekanan operasi : 158,2 kg/cm2
• Suhu masukan pendingin : 295,8 ºC
• Suhu keluaran pendingin : 327,3 ºC
• Jumlah loop pendingin : 2
• Volume sirkuit primer : 334,9 m3

Bahan bakar:

• Material pellet sinter : UO2
• Diameter pellet : 0,826 cm
• Densitas pellet : 10,5 g/cm3
• Densitas teoritis pellet : 10,96 g/cm3
• Material cladding : Zircaloy-4
• Tebal cladding : 0,5 mm
• Lebar gap : 0,2 mm
• Gas isian gap : Helium

(BATAN/KEPCO,1997)

Reaktor tipe KSNP-1000 ini memiliki sistem pendingin reaktor (Reactor Coolant System, RCS) yang terdiri dari 2 kalang (loop) transfer panas yang membentuk penghalang (barrier) pada pelolosan bahan radioaktif dari teras reaktor menuju ke sistem sekunder dan kontainmen. Komponen utama sistem ini adalah sebuah bejana reaktor (reactor vessel) seperti pada Gambar 1., 2 buah generator uap (Steam Generator) dan 4 buah pompa pendingin reaktor. Pendingin memasuki teras dari steam generator melalui bagian diantara dinding dan bagian bawah teras, kemudian melewati pusat teras dan kembali ke steam generator. Suhu pendingin ketika memasuki teras adalah sekitar 295,8 oC dan keluar dari teras pada suhu 327,3 oC. Tekanan dalam teras dijaga pada 25,86 atm sehingga air tidak mendidih (BATAN/KEPCO,1997)

Gambar 1. Susunan subkomponen dalam teras reaktor KSNP – 1000

PWR KSNP–1000 memiliki 177 assemblies pada teras yang terdiri dari bahan bakar dan batang kendali dan tiap assembly memiliki susunan 16 x 16. Dari 256 slot yang tersedia, hanya 236 diisi oleh bahan bakar (fuel rod) dengan diameter 0,97 cm dan 20 slot yang lain diisi oleh batang kendali. Sedangkan diameter pellet bahan bakar adalah 0,826 cm. Berikut gambar tampang lintang teras reaktor pada Gambar 2. (BATAN/KEPCO,1997).

Gambar 2. Tampang lintang teras reaktor

Bahan bakar yang digunakan adalah UO2 dengan susunan 3 daerah pengkayaan, yang disusun menurut modified scatter loading seperti pada Gambar 3. Susunan modified scatter loading merupakan susunan bahan bakar yang bertujuan untuk mendapatkan distribusi fluks yang flat (Duderstadt, 1976).

Gambar 3. Konfigurasi ¼ teras (1= pengkayaan paling tinggi, 2 = pengkayaan menengah, 3 = pengkayaan paling rendah dan REF = reflektor)

Kemanakah aku dapat pergi menjauhi RohMu Tuhan?

Kuberlari, mendaki ke langit,

namun Engkau ada disana...


Aku terbang dengan sayap fajar,
diam di ujung bumi...
namun TanganMu menuntunku slalu,
bawaku mendekat padaMu...

Engkau Tuhan, Allah, Maha Tau...
Betapa besarnya kuasaMu...
HadiratMu kini penuhiku,
bawaku mendekat padaMu...

Penentuan Pin Cell Pitch Optimum menggunakan Algoritma Genetik

Setiap desain teras reaktor selalu dimulai dari perhitungan netronik tingkat sel. Sel harus didesain sedemikian mungkin sehingga memenuhi parameter netronik yang kita inginkan. Padahal untuk melakukan satu kali perhitungan netronik tingkat sel bukanlah hal yang mudah. Apalagi kalau kita mau mendapatkan hasil sesuai keinginan kita.

Optimasi akhirnya menjadi hal yang diidam-idamkan. Bagaimana cara yang cepat dan tepat dalam menentukan nilai optimum dari pin cell yang kita inginkan. Beberapa metode optimasi dapat dilakukan seperti tabu search, simulated annealing, ant colony, dan lain-lain, tetapi pada kesempatan ini akan dijelaskan optimasi menggunakan algoritma genetik. Paket perhitungan netroniknya sendiri menggunakan program SRAC.

Sebagai contoh yang mudah kita gunakan pin cell dari reaktor PWR yang bentuknya persegi. Bisa dilihat dari Gambar 1. Kemudian kita definisikan secara sederhana bahwa pin cell tersebut tersusun atas bahan bakar UO₂, cladding Zr, dan moderator H₂O. Karena merupakan pin cell reaktor termal maka yang memegang peranan penting dalam perhitungan netronik di sini adalah bahan bakar UO₂ dan moderator H₂O. Oleh karena itu, jari-jari bahan bakar dan ketebalan moderator kita jadikan sebagai sebuah variabel bebas yang mempengaruhi perhitungan netroniknya. Perhitungan netronik yang dicontohkan di sini adalah nilai K-eff nya.

Gambar 1. Pin Cell PWR

Algorima genetik dipakai sebagai metode optimasi karena mampu mengimplementasikan permasalahan ini ke dalam algoritmanya. Selain itu adanya penghematan waktu optimasi untuk mendapatkan nilai yang dekat optimum juga menjadi alasan kuat digunakannya metode ini.

Penjelasannya sebagai berikut; jari-jari bahan bakar dan tebal moderator dikodekan dalam sebuah chromosome. Pengkodeannya bisa bisa bermacam-macam. Contoh: untuk suatu konfigurasi pin cell dengan batasan ukuran jari-jari bahan bakar (F), 0 cm ≤ F ≤ 1 cm dan tebal moderator (M), 0 cm ≤ M ≤ 0,5 cm, diperoleh ukuran jari-jari bahan bakar = 0,3 cm dan tebal moderator = 0,25 cm, bisa kita kodekan sebagai berikut:

1. Pengkodean langsung ke bilangan integer. Misal jari-jari bahan bakar = 0,3 menjadi 03 sedangkan tebal moderator = 0,25 menjadi 025 sehingga chromosome-nya adalah 03025 dengan panjang chromosome-nya = 5; Atau tergantung kepresisian dan batasan yang kita inginkan, jari-jari bahan bakar = 0,3 menjadi 0300 sedangkan tebal moderator = 0,25 menjadi 0250 sehingga chromosome nya adalah 03000250 dengan panjang chromosome-nya = 8
2. Pengkodean bilangan float ke biner. Misal jumlah angka dibelakang koma yang diinginkan (m) = 2, kita tentukan panjang biner dengan Persamaan 1:

(1)
Dengan:
m = jumlah angka dibelakang koma yang diinginkan
a = batas bawah
b = batas atas
Untuk jari-jari bahan bakar dan tebal moderator masing-masing = 2^n-1 <1*10²≤2ⁿ-1, maka nilai n = 7
Kemudian ada 2 cara yang bisa digunakan yaitu:

1. Pengkodean biner langsung. Misal bahan bakar = 0,3 menjadi 0111100 sedangkan tebal moderator = 0,25 menjadi 1001100 sehingga chromosome-nya adalah 01111001001100 dengan panjang chromosome-nya = 14
2. Pengkodean biner tidak langsung. Dengan Persamaan 2 didapat,
   

(2)
Dengan:
m = jumlah angka dibelakang koma yang diinginkan
a = batas bawah
b = batas atas

Bilangan integer untuk jari-jari bahan bakar = 0,3 adalah 38 dan untuk tebal moderator = 0,25 adalah 63 sehingga dalam bentuk biner chromosome-nya menjadi 01100101111110 dengan panjang chromosome-nya = 14

Untuk decoding chromosome-nya, tinggal membalik logika pengkodeannya.

Pengkodean ini dilakukan dalam satu populasi. Populasi di sini maksudnya adalah kumpulan solusi dalam suatu waktu yang dalam algoritma genetik disebut dengan generasi. Pertama-tama populasi diinisialisasi dengan menggunaka masukan parameter-parameter genetik seperti ukuran populasi (banyaknya individu/chromosome dalam satu populasi), jumlah generasi maksimum, kemungkinan tejadinya pindah silang, kemungkinan terjadinya mutasi, dan sebagainya.

Inisialisasinya sebagai berikut, komputer akan mengacak angka untuk dimasukkan ke dalam chromosome. Angka yang dimasukkan tergantung definisi kita. Misal dengan panjang chromosome = 6 dan menggunakan pengkodean biner, komputer bisa saja membentuk chromosome 110011, 101010, 001100, atau yang lainnya sebanyak jumlah populasinya. Tiap chromosome ini memiliki nilai yang melekat pada dirinya yang disebut dengan fitness. Fitness ini yang menunjukkan tingkat keberhasilan solusi (chromosome) dimana fitness yang semakin tinggi, semakin baik.

Untuk persoalan pin cell, maka inisialisasinya adalah penulisan kode jari-jari bahan bakar dan tebal moderator ke dalam SRAC untuk tiap chromosome dalam satu populasi. Penulisannya akan menggantikan baris geometri input dalam modul PIJ. Kemudian program SRAC dijalankan untuk tiap chromosome tersebut dan menghasilkan file keluaran yang di dalamnya terdapat harga K-eff yang menjadi nilai fitness chromosome tersebut.

Kemudian populasi awal ini dihitung nilai-nilai statistiknya yang akan digunakan untuk seleksi individu. Inilah bagian penting dari genetik algoritma dengan prinsipnya, “survival for the fittest”, chromosome dengan fitness yang tinggi yang dapat bertahan dan meneruskan gennya.

Beberapa cara bisa dipakai untuk cara seleksinya diantaranya roulette wheel, tournament, stochastic remainder, dan lain-lain. Di sini akan dijelaskan seleksi menggunakan roulette wheel. Perhatikan Gambar 2.

Gambar 2. Diagram Roulette Wheel

Tiap chromosome mendapat peluang terpilih dari besarnya fitness yang dimilikinya. Semakin besar fitness-nya semakin besar juga chromosome tersebut mendapat bagian dalam roulette wheel. Komputer akan mengacak angka antara 0 sampai 1 untuk tiap chromosome. Jika ternyata angka tersebut berada dalam bagian roulette wheel-nya, maka chromosome tersebut lolos seleksi. Chromosome-chromosome yang lolos seleksi akan meneruskan gennya dengan cara pindah silang. Mutasi juga dapat terjadi untuk memberi variasi solusi. Baik pindah silang maupun mutasi memiliki besar kemunginan terjadi yang menentukan berapa banyak dari chromosome yang lolos seleksi akan mengalami pindah silang dan gennya termutasi menghasilkan chromosome anak. Setelah itu semua chromosome induk diganti dengan chromosome anak. Ini yang sering disebut dengan generasi.

Setelah satu generasi, populasi dievaluasi lagi (berapa nilai fitness dan statistik lainnya). Dalam persoalan pin cell dilakukan penulisan kode lagi, eksekusi program, dan pembacaan harga K-eff. Peristiwa generasi dan evaluasi berlangsung berulang hingga sebanyak maksimum generasi.

Akhirnya diharapkan kita akan mendapatkan individu/chromosome yang memiliki fitness tertinggi sampai generasi akhir yang merupakan solusi terbaik atau nilai optimumnya. Besarnya pin cell pitch optimumnya dihitung dengan Persamaan 3:

Pp* = ( π x (F* + C + M*)² )^0,5 (3)

Dengan:
Pp* = Pin cell pith optimum
F* = Jari-jari bahan bakar optimum
C = Tebal cladding
M* = Tebal moderator optimum

Download Source Code GA dalam PASCAL!

Kasih

Sekalipun aku dapat berkata-kata dengan semua bahasa manusia dan bahasa malaikat, tetapi jika aku tidak mempunyai kasih, aku sama dengan gong yang berkumandang dan canang yang bergemerincing. Sekalipun aku mempinyai karunia untuk bernubuat dan aku mengetahui segala rahasia dan memiliki seluruh pengetahuan; dan sekalipun aku memiliki iman yang sempurna untuk memindahkan gunung, tetapi jika aku tidak mempunyai kasih, aku sama sekali tidak berguna.

Dan sekalipun aku membagi-bagikan segala sesuatu yang ada padaku, bahkan menyerahkan tubuhku untuk dibakar, tetapi jika aku tidak mempunyai kasih, sedikit pun tidak ada faedahnya bagiku.



Kasih itu sabar; kasih itu murah hati; ia tidak cemburu. Ia tidak memegahkan diri dan tidak sombong. Ia tidak melakukan yang tidak sopan dan tidak mencari keuntungan diri sendiri. Ia tidak pemarah dan tidak menyimpan kesalahan orang lain. Ia tidak bersukacita karena ketidakadilan, tetapi karena kebenaran. Ia menutupi segala sesuatu, mengharapkan segala sesuatu, sabar menanggung segala sesuatu.

Kasih tidak berkesudahan; nubuat akan berakhir; bahasa roh akan berhenti; pengetahuan akan lenyap. Sebab pengetahuan kita tidak lengkap dan nubuat kita tidak sempurna. Tetapi jika yang sempurna tiba, maka yang tidak sempurna itu akan lenyap. Ketika aku kanak-kanak, aku berkata-kata seperti kanak-kanak, aku merasa seperti kanak-kanak, aku berpikir seperti kanak-kanak. Sekarang sesudah aku menjadi dewasa, aku meninggalkan sifat kanak-kanak itu. Karena sekarang kita melihat dalam cermin suatu gambaran yang samar-samar, tetapi nanti kita akan melihat muka dengan muka. Sekarang aku hanya mengenal dengan tidak sempurna, tetapi nanti aku akan mengenal dengan sempurna, seperti aku sendiri dikenal.

Demikianlah tinggal ketiga hal ini, yaitu iman, pengharapan dan kasih, dan yang paling besar di antaranya ialah kasih.

1 Korintus 13

Algoritma Genetik

Algoritma genetika yang dikembangkan oleh Goldberg adalah algoritma komputasi yang diinspirasi teori evolusi Darwin yang menyatakan bahwa kelangsungan hidup suatu makhluk dipengaruhi aturan “survival of the fittest” yang berarti bahwa yang kuat yang dapat bertahan hidup. Konsep dalam teori evolusi Darwin tersebut kemudian diadopsi menjadi algoritma komputasi untuk mencari solusi suatu permasalahan dengan cara yang lebih “alamiah”.

Sebuah solusi yang dibangkitkan dalam algoritma genetika disebut sebagai kromosom, sedangkan kumpulan kromosom-kromosom tersebut disebut sebagai populasi. Sebuah kromosom dibentuk dari komponen-komponen penyusun yang disebut sebagai gen dan nilainya dapat berupa bilangan numerik, biner, simbol ataupun karakter tergantung dari permasalahan yang ingin diselesaikan. Kromosom-kromosom tersebut akan berevolusi secara berkelanjutan yang disebut dengan generasi. Dalam tiap generasi kromosom-kromosom tersebut dievaluasi tingkat keberhasilan nilai solusinya terhadap masalah yang ingin diselesaikan (fungsi objektif) menggunakan ukuran yang disebut dengan fitness. Untuk memilih kromosom yang tetap dipertahankan untuk generasi selanjutnya dilakukan proses yang disebut dengan seleksi. Proses seleksi kromosom menggunakan konsep aturan evolusi Darwin yang telah disebutkan sebelumnya yaitu kromosom yang mempunyai nilai fitness tinggi akan memiliki peluang lebih besar untuk terpilih lagi pada generasi selanjutnya.

Kromosom-kromosom baru yang disebut dengan offspring, dibentuk dengan cara melakukan perkawinan antar kromosom-kromosom dalam satu generasi yang disebut sebagai proses crossoveratau tukar silang. Jumlah kromosom dalam populasi yang mengalami crossover ditetukan oleh paramater yang disebut dengan crossover rate. Mekanisme perubahan susunan unsur penyusun mahkluk hidup akibat adanya faktor alam yang disebut dengan mutasi direpresentasikan sebagai proses berubahnya satu atau lebih nilai gen dalam kromosom dengan suatu nilai acak. Jumlah gen dalam populasi yang mengalami mutasi ditentukan oleh parameter yang dinamakan mutation rate. Setelah beberapa generasi akan dihasilkan kromosom-kromosom yang nilai gen-gennya konvergen ke suatu nilai tertentu yang merupakan solusi terbaik yang dihasilkan oleh algoritma genetika terhadap permasalahan yang ingin diselesaikan.

Komunitas eLearning IlmuKomputer.Com

Copyright © 2003-2007 IlmuKomputer.Com

Gambar 1. Single Point Crossover

Gambar 2. Mutasi

Bom Atom

Hal yang telah jelas mengenai perwujudan bom atom ini adalah bahwa ledakannya hanya dapat terjadi apabila jumlah unsur U-235 atau Pu-239 melebihi massa kritisnya. Di samping itu, volumenya juga harus kompak (memiliki volume maksimum dengan luas permukaan minimum). Ternyata ketika bom atom direkayasa, bentuk ini sulit direalisasikan mengingat perhitungan yang kurang tepat dapat berakibat fatal. Salah satu kemungkinan desainnya adalah dengan menempatkan dua bongkahan unsur U-235 berbentuk setengah bola dalam selubung silindris tebal yang kokoh.

Masing-masing uranium setengah bola ini dipilih memiliki massa subkritis dan ditempatkan sejauh mungkin agar tidak terjadi reaksi fisi dalam bom supaya terjamin aman keaadaannya. Ukuran massa masing-masing uranium dipilih sedemikian rupa sehingga apabila kedua setengah bola uranium ini disatukan, massa totalnya akan superkritis untuk memungkinkan berlangsungnya reaksi fisi berantai yang memicu ledakan besar.



Massa kritis setiap setengah bola ini dapat diperkecil dengan menempatkan mereka dalam sebuah dinding yang memantulkan balik neutron ke masing-masing setengah bola uranium. Agar terjadi ledakan, kedua setengah bola ini harus dapat digabungkan dengan cepat sekali, mengingat reaksi fisi berantainya dalam setiap bagian berlangsung sangat cepat, dalam waktu sepersejuta detik. Bila reaksi fisi berlangsung sebelum kedua setengah bola ini berlangsung, maka gaya ledaknya akan meluluh-lantakan keduanya menjadi bertebaran dalam potongan-potongan lepas.

Wospakrik, Hans J., 2005, Dari Atomos Hingga Quark, Jakarta: KPG

Selamanya Cinta ( Lirik + Chord )

[intro] G C 3x B

Em Am
di kala hati resah
D G
sribu ragu datang memaksaku
Em Am
rindu semakin menyerang
C D Bm Em
kalaulah aku dapat membaca pikiranmu
Am F
dengan sayap pengharapanmu
C D
ingin terbang jauh

Em Am
biar awanpun gelisah
D G
daun2 jatuh berguguran
C D Bm Em
namun cintamu kasih terbit laksana bintang
Am F C D
yang bersinar cerah menerangi jiwaku

G Bm
andaikan ku dapat mengungkapkan
C Bm C Bm Am D
perasaanku hingga membuat kau percaya
G Bm
akan kuberikan seutuhnya
C Bm C Bm Am D
rasa cintaku selamanya...selamanya...

G Bm
andaikan ku dapat mengungkapkan
C Bm C Bm Am D
perasaanku hingga membuat kau percaya
G Bm
akan kuberikan seutuhnya
C Bm
rasa cintaku
C Bm Am
rasa cinta yang tulus dari dasar
B7 Em D A
lubuk hatiku

C G C G
Tuhan, jalinkanlah cinta
Am Bm E
bersama, slamanya

[int] Am D G Em
Am Bm C Am-D


Play Selamanya Cinta!

Ku Tiada Berubah ( Lirik )

Artist : Bobby
Album : UNPLUGGED
G = do

Intro

Verse 1 :
Bagai air, Ku memberi sejuk di jiwamu
Mengalir tak henti, membasahi seluruh nurani
Ku datang saat kau mencari, di mana kasih yang sejati?

Verse 2 :
Tau kah kau begitu besar cintaku padamu?
Yang tak mungkin kan berkurang sampai kapanpun juga
Bahkan saat engkau tak peduli, yakinlah Ku tiada berubah

Reff :
Ku tiada pernah berubah
Biar bumi berlalu
Ku tiada berubah
Ku tiada pernah berubah
Biar langit bergoncang
Ku tiada berubah

(Music alone)

Back to :
Verse 2 (1x)
Reff (1x)

Bridge :
Bawa padaKu sluruh hidupmu
Ku kan selalu bersamamu

Overtone to A
Back to :
Reff (3x)
Biar langit bergoncang, Ku tiada berubah (2x)

Ending

Download album UNPLUGGED!