Evaluasi Model Simulasi HASIL DAN PEMBAHASAN

VERIFIKASI NILAI NO 3 - PADA KONDISI ANOKSIK 5 10 15 20 90 105 120 Hari NO 3 m g l percobaan simulasi HRT 2 HRT 1,3 HRT 0,7 Resirkulasi 50 Gambar 50 b. Verifikasi konsentrasi N-NO 3 - dalam reaktor anoksik pada berbagai HRT dengan resirkulasi 75 Gambar 50 c. Verifikasi konsentrasi N-NO 3 - dalam reaktor anoksik pada berbagai HRT dengan resirkulasi 50 Proses penyisihan nitrat yang dilakukan Dalmacija et al. 1991 dalam Shrimali dan Singh 2001 dengan menggunakan etanol sebagai sumber karbon untuk bakteri denitrifikasi untuk menyisihkan nitrat dari air sungai dengan konsentrasi nitrat 117 mgl, dapat mencapai efisiensi hampir 100. Juga dengan menggunakan sirup glukosa sebagai sumber karbon untuk menyisihkan nitrat dengan konsentrasi 400 mgl efisiensinya mencapai 80 Nurizzo dan Mezzanatte, 1992 dalam Shrimali dan Singh, 2001. Menurut Carta-Escobar et al. 2005 bahwa proses oksidasi amonium dan amonia digambarkan dengan model berordo antara ordo nol zero dan ordo satu. Proses oksidasi amonia akan mengikuti model berordo nol pada konsentrasi lebih tinggi dari 2 mgl. Dalam hal ini terlihat juga adanya hambatan pertumbuhan Nitrosomonas oleh amonia bebas gas pada awal proses oksidasi yang digambarkan pada model kinetik ordo nol. Dalam penelitian ini kebutuhan karbon untuk proses denitrifikasi dipenuhi dari aliran influen limbah. Sehingga lambatnya proses denitrifikasi tersebut diperkirakan disebabkan juga oleh lambatnya proses hidrolisis senyawa SBCOD yang hasilnya merupakan senyawa-senyawa organik sederhana yang terlarut dalam hal ini disebut juga sebagai RBCOD.

5.9. Evaluasi Model Simulasi

MLVSS Pada Berbagai HRT 10000 20000 30000 40000 50000 0.5 1 1.5 2 2.5 HRT Hari mg l MLVSS Evaluasi model simulasi dilakukan untuk mengetahui perilaku dari sistem simulasi yang telah dibuat. Perilaku sistem simulasi ini diketahui dengan mensimulasi model dengan memasukkan peubah-peubah sesuai dengan tujuan. Adapun hasil perilaku sistem yang diperoleh adalah: a Memvariasikan peubah berbagai HRT kedalam sistem dengan satu nilai resirkulasi, sehingga diperoleh nilai HRT yang optimal. b Memvariasikan peubah berbagai nilai proporsi resirkulasi pada nilai HRT yang optimal, sehingga diperoleh nilai resirkulasi yang optimal. c Pada HRT dan resirkulasi yang optimal disimulasi dengan berbagai beban COD d Pada HRT dan resirkulasi yang optimal disimulasi dengan berbagai rasio antara volume reaktor anoksik dan aerobik. 5.9.1. Hasil Simulasi dengan berbagai HRT. Proses penentuan nilai HRT yang optimal dengan menggunakan sistem simulasi yang telah dibuat ditampilkan pada Gambar 51 dibawah ini. Hasil secara keseluruhan dari simulasi yang dilakukan ditampilkan pada Lampiran 16. Dari Gambar 51 diperoleh nilai HRT yang optimal yaitu antara 0,5 sampai 1 hari. Pada titik optimal ini nilai MLVSS berada pada titik pertumbuhan paling tinggi. Sesudah atau sebelum titik optimalnya nilai MLVSS berada lebih rendah. COD, TKN, NH3 dan NO3 Pada Berbagai HRT 1000 2000 3000 4000 5000 0.5 1 1.5 2 2.5 HRT Hari mg l COD TKN NH3 NO3 Gambar 51 a. Nilai parameter MLVSS hasil simulasi pada berbagai HRT Gambar 51 b. Nilai-nilai parameter COD, TKN, NH 3 dan NO 3 - hasil simulasi pada berbagai HRT 5.9.2. Hasil Simulasi Dengan Berbagai Nilai Resirkulasi 6000 8000 10000 12000 14000 20 40 60 80 100 Resirkulasi mg l MLVSS 50 100 150 200 250 20 40 60 80 100 Resirkulasi mg l COD TKN NO3 Setelah mendapatkan nilai HRT yang optimal, maka pada nilai HRT tersebut dilakukan simulasi dengan menggunakan berbagai tingkat resirkulasi. Hasil yang diperoleh dapat dilihat seperti pada Gambar 52 a. danGambar 52 b. Gambar 52 a. Nilai parameter MLVSS hasil simulasi pada berbagai tingkat resirkulasi. Gambar 52 b. Nilai-nilai parameter COD, TKN dan NO 3 - hasil simulasi pada berbagai tingkat resirkulasi. Dari Gambar 52a dan b tersebut dapat diketahui bahwa persentase resirkulasi yang optimal adalah 25 – 50. Pada kondisi ini terlihat bahwa nilai- MLVSS 3000 6000 9000 12000 15000 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=500 COD=2000 COD=4000 COD=6000 COD=8000 MLVSS 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Hari mg l COD=8000 COD=10000 COD=20000 nilai parameter amonia dan COD diluar titik optimalnya menunjukkan kecenderungan meningkat. Peningkatan nilai amonia dan COD diluar titik optimalnya disebabkan adanya perombakan senyawa-senyawa yang berasal dari kematian mikroorganisme lumpur aktif. 5.9.3. Hasil simulasi dari berbagai pembebanan COD Pembebanan COD yang diberikan dalam simulasi bertujuan untuk mendapatkan beban maksimum yang dapat ditolerir oleh sistem. Nilai COD yang diberikan kedalam sistem dijaga dalam kondisi rasio CODTKN sama dengan 10. Faktor lain yang dijaga tetap yaitu HRT dan rasio resirkulasi, yaitu pada kondisi optimalnya seperti pada hasil simulasi. Hasil dari simulasi pembebanan COD dapat dilihat pada Gambar 53 sebagai berikut. Gambar 53 a. Nilai parameter MLVSS hasil simulasi pada berbagai tingkat pembebanan COD. COD 25 50 75 100 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=500 COD=2000 COD=4000 COD=6000 COD=8000 COD 1000 2000 3000 4000 5000 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Hari mg l COD=8000 COD=10000 COD=20000 TKN 2 4 6 8 10 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=500 COD=2000 COD=4000 COD=6000 COD=8000 TKN 5 10 15 20 25 30 35 40 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=8000 COD=10000 COD=20000 Gambar 53 b. Nilai parameter COD hasil simulasi pada berbagai tingkat pembebanan COD Gambar 53 c. Nilai parameter TKN hasil simulasi pada berbagai tingkat pembebanan COD. NH 3 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=500 COD=2000 COD=4000 COD=6000 COD=8000 COD=10000 COD=20000 NO 3 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=500 COD=2000 COD=4000 COD=6000 COD=8000 NO 3 250 500 750 1000 1250 1500 20 40 60 80 100 Hari mg l COD=8000 COD=10000 COD=20000 Gambar 53 d. Nilai parameter NH 3 hasil simulasi pada berbagai tingkat pembebanan COD. Gambar 53 e. Nilai parameter NO 3 - hasil simulasi pada berbagai tingkat pembebanan COD. Perubahan pembebanan COD pada sistem menyebabkan kestabilan sistem terganggu, karena setiap sistem mempunyai kapasitas kinerja masing-masing. Dari simulasi yang memvariasikan berbagai pembebanan COD ke dalam sistem simulasi memperlihatkan bahwa setiap beban yang diberikan kepada sistem, diperlukan waktu untuk mencapai kondisi tunak steady state. Seperti pada Gambar 53 memperlihatkan bahwa dengan beban COD 500 mgl dan 4000 mgl membutuhkan waktu untuk menjadi stabil selama sekitar 20 hari, beban COD 2000 mgl membutuhkan waktu sekitar 10 hari, beban COD 6000 mgl membutuhkan waktu sekitar 40 hari dan beban COD 8000 mgl membutuhkan waktu sekitar 60 hari. Pembebanan COD 10000 mgl dan 20000 mgl yang diberikan pada sistem tidak dapat mencapai stabil. Menurut analisa Luyben 1978 bahwa respon suatu senyawa misalnya C A yang independen terhadap waktu, jika ada gangguan disturbance dalam influen maka [ ] t k AO t A e k C C 1 1 1 τ τ + − − − + = Faktor dinamis suatu proses sangat tergantung pada τ 1 + k . Semakin besar nilainya maka akan semakin cepat proses degradasi eksponensial menuju 0, semakin kecil nilainya akan semakin lambat prosesnya. Dimana k adalah konstanta laju reaksi dan τ adalah waktu proses yang dibutuhkan. 5.9.4. Hasil simulasi dari berbagai rasio antara volume anoksik dan aerobik Volume reaktor dapat menentukan besarnya HRT jika laju alir influen dianggap tetap. Karena HRT berpengaruh terhadap keluaran dari proses, maka rasio volume kedua reaktor yang melakukan proses secara simultan akan dapat mempengaruhi hasil keluaran dari proses. Hasil simulasi dari berbagai rasio antara volume reaktor anoksik dan aerobik dapat dilihat pada Gambar 54 a, 54 b, dan 54 c. Hasil simulasi dari rasio reaktor anoksik dan aerobik 1:2 sampai 1:5 menghasilkan grafik yang unconvergence, sehingga rasio yang dapat dibandingkan untuk mendapatkan nilai yang optimal adalah rasio 1:1 sampai dengan 5:1. Hasil simulasi ini secara rinci dapat dilihat pada Lampiran 17. Pengaruh Rasio Volume 300 350 400 450 500 550 600 650 700 1, : 1, 2, 0 : 1 ,0 3, 0 : 1 ,0 4, 0 : 1 ,0 5, 0 : 1 ,0 Perbandingan Volume Anoksik : Aerobik mg l MLVSS Pengaruh Rasio Volume 20 40 60 80 100 120 140 1, : 1 ,0 2, 0 : 1 ,0 3, 0 : 1 ,0 4, 0 : 1 ,0 5, 0 : 1 ,0 Perbandingan Volume Anoksik : Aerobik mg l COD Pengaruh Rasio Volume 5 10 15 20 1, 0 : 1 ,0 2, 0 : 1 ,0 3, 0 : 1 ,0 4, 0 : 1 ,0 5, 0 : 1 ,0 Pe rbandingan Volume Anoksik : Ae robik mg l TKN NO3 Gambar 54 a. Hasil parameter MLVSS pada simulasi rasio volume antara reaktor anoksik dan aerobik Gambar 54 b. Hasil parameter COD pada simulasi rasio volume antara reaktor anoksik dan aerobik Gambar 54 c. Hasil parameter TKN dan NO 3 - pada simulasi rasio volume antara reaktor anoksik dan aerobik Shockloading dari 4000 ke 6000 mgl COD 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 20 40 60 80 100 Hari m gl MLVSS COD Influen COD MLVSS Imfluem COD COD Pada Gambar 54 c. dapat diketahui bahwa rasio violume yang optimal untuk menghasilkan keluaran limbah yang sudah menurun beban organiknya. Pada rasio volume 2:1 diperoleh hasil optimal yang nyata dari konsentrasi TKN dan NO3-, pada saat yang sama konentrasi MLVSS sedang berada pada konsentrasi rendah cenderung menurun Gambar 54 a. dan konsentrasi COD pada konsentrasi cenderung meningkat Gambar 54 b. Hal ini disebabkan karena pada volume anoksik yang lebih tinggi dari volume aerobik akan memberikan waktu reaksi yang lebih lama dibandingkan dengan waktu reaksi pada reaktor aerobik. 5.9.5. Simulasi dengan pembebanan seketika shock loading Pada kejadian sehari-hari pembebanan yang tinggi dapat terjadi dengan tiba-tiba karena adanya peningkatan pembuangan limbah. Maka dalam simulasi ini dicobakan simulasi dengan melakukan pembebanan seketika pada saat sistem sedang berjalan dalam kondisi tunak steady state. Beban awal dimulai dari 4000 mgCODl yang ditingkatkan menjadi 6000, 8000, 10.000, 15.000 dan 20.000 mgCODl. Hasil simulasi dapat dilihat pada Gambar dibawah ini. Simulasi peningkatan beban seketika dari 4.000 mgCODl menjadi 6.000 mgCODl disajikan pada Gambar 55 a dan Gambar 55 b. Gambar 55 a. Hasil perubahan nilai MLVSS dan efluen COD pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 6.000 mgl pada sistem anoksik-aerobik. Shockloading dari 4000 ke 6000 mgl COD 100 200 300 400 500 20 40 60 80 100 Hari T KN, NH3 m g l 0.2 0.4 0.6 0.8 1 N O 3 m g l NH3 NO3 TKN TKN NH3 NO3 Gambar 55 b. Hasil perubahan nilai TKN, NH 3 dan NO 3 - pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 6.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Simulasi peningkatan beban seketika dari 4.000 mgCODl menjadi 8.000 mgCODl disajikan pada Gambar 56 a dan Gambar 56 b. Gambar 56 a. Hasil perubahan nilai MLVSS dan efluen COD pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 8.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Shockloading dari 4000 ke 8000 mgl COD 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 20 40 60 80 100 Hari mg l MLVSS COD Influen COD MLVSS Influen COD COD Shockloading dari 4000 ke 10000 mgl COD 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 20 40 60 80 100 Hari mg l MLVSS COD Influen COD MLVSS Influen COD COD Gambar 56 b. Hasil perubahan nilai TKN, NH 3 dan NO 3 - pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 8.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Simulasi peningkatan beban seketika dari 4.000 mgCODl menjadi 10.000 mgCODl disajikan pada Gambar 57 a dan Gambar 57 b. Gambar 57 a. Hasil perubahan nilai MLVSS dan efluen COD pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 10.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Shockloading dari 4000 ke 8000 mgl COD 100 200 300 400 500 20 40 60 80 100 Hari T KN , NH3 m g l 0.2 0.4 0.6 0.8 1 N O 3 m g l NH3 NO3 TKN TKN NH3 NO3 Shockloading dari 4000 ke 15000 mgl COD 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 20 40 60 80 100 Hari mg l MLVSS COD Influen COD MLVSS Influen COD COD Gambar 57 b. Hasil perubahan nilai TKN, NH 3 dan NO 3 - pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 10.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Simulasi peningkatan beban seketika dari 4.000 mgCODl menjadi 15.000 mgCODl disajikan pada Gambar 58 a dan Gambar 58 b. Gambar 58 a. Hasil perubahan nilai MLVSS dan efluen COD pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari Shockloading dari 4000 ke 10000 mgl COD 100 200 300 400 500 20 40 60 80 100 Hari T KN , NH3 m g l 0.2 0.4 0.6 0.8 1 N O 3 m g l NH3 NO3 TKN TKN NH3 NO3 Shockloading dari 4000 ke 15000 mgl COD 100 200 300 400 500 20 40 60 80 100 Hari T K N, NH3 m g l 0.2 0.4 0.6 0.8 1 N O 3 m gl NH3 NO3 TKN TKN NH3 NO3 Shockloading dari 4000 ke 20000 mgCODl 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 20 40 60 80 100 Hari m gl MLVSS COD Influen COD Influen COD MLVSS COD 4.000 mgl ke 15.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Gambar 58 b. Hasil perubahan nilai TKN, NH 3 dan NO 3 - pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 15.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Simulasi peningkatan beban seketika dari 4.000 mgCODl menjadi 20.000 mgCODl disajikan pada Gambar 59 a dan Gambar 59 b. Gambar 59 a. Hasil perubahan nilai MLVSS dan efluen COD pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari Shockloading dari 4000 ke 20000 mgl COD 100 200 300 400 500 20 40 60 80 100 Hari T KN, NH3 m g l 0.2 0.4 0.6 0.8 1 NO 3 m g l NH3 NO3 TKN TKN NH3 NO3 4.000 mgl ke 20.000 mgl pada sistem anoksik- aerobik. Gambar 59 b. Hasil perubahan nilai TKN, NH 3 dan NO 3 - pada pembebanan seketika shock loading nilai COD dari 4.000 mgl ke 20.000 mgl pada sistem anoksik-aerobik. Pada Gambar 56a, b, Gambar 57a, b, Gambar 58a, b, dan Gambar 59a, b dapat dilihat bahwa dengan peningkatan pembebanan mulai dari 8000 mgCODl, pertumbuhan bakteri mencapai batas maksimumnya yaitu 15000 mgMLVSSl. Pada batas pembebanan ini nilai parameter lain seperti TKN, NH 3 dan NO 3 - juga tidak mengalami perubahan lagi.

5.10. Efisiensi Penyisihan Nitrogen Total