Komputasi Melalui Kurikulum

Komputasi Melalui Kurikulum: “Pendekatan Terpadu untuk Teknik Kimia “

Oleh : CACHE

Makalah  ini berfokus pada integrasi komputasi melalui kurikulum teknik kimia. Pengalaman komputasi untuk sarjana di bidang teknik kimia harus memiliki kontinyuitas dan dikoordinasikan dari kuliah ke kuliah, karena solusi perangkat lunak tunggal sulit untuk dicapai dalam praktek. Makalah ini mencakup topik tentang proses pengajaran pemrograman komputer, pemilihan perangkat lunak, instruksi pemodelan matematika, dan pengajaran  desain proses dan produk. Lampiran termasuk survei terbaru dari praktek komputasi dalam industri dan deskripsi pendekatan komputasi terintegrasi pada jurusan yang dipilih.

DAFTAR ISI

1.0  Komputasi dan Pendekatan Sistem dalam Teknik Kimia

2.0 Pengajaran Komputasi dan Pemrograman Komputer berbasis Kuliah

2.1 Mengajar Pemrograman Komputer

2.2 Buku teks dan Afiliasi Software

2.3 Pengendalian Fakultas vs Jurusan pada Kurikulum

2.4 Pengajaran  Simulator Proses Melalui Kurikulum

2.5 Pendekatan  Numeris dan Analitis dalam Pemodelan Perilaku Fisik

2.6 Laboratorium Percobaan melalui Internet

3.0 Desain Produk dan Proses

3.1 Pemodelan Molekul

4.0 Ringkasan

5.0 LampiranLampiran A: Praktek Komputasi dalam Industri: Bagaimana Lulusan Teknik Kimia terkini Menggunakan Komputasi (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20A-survey.ppt)

Lampiran B:    Pendekatan Berbeda Jurusan Teknik Kimia untuk Integrasi Komputasi

B.1 Universitas Texas (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20UT.pdf 20B-1%)

B.2 Universitas Ben Gurion (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20Ben.pdf 20B-2%)

B.3 Universitas Colorado (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20Colorado.pdf 20B-3%

B.4 University of Kentucky (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20Kentucky.pdf 20B-4%)

B.5 University of Massachusetts (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20B-5% 20Univ.% 20Mass.pdf)

B.6 Universitas Rowan (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20RowanSD.pdf 20B-6%)

B.7 Lamar University (http://www.che.utexas.edu/cache/Appendix% 20Lamar.pdf 20B-7%)

1.0 Komputasi dan Pendekatan Sistem dalam Teknik Kimia

Batas terbaru dalam Lokakarya Pendidikan Teknik Kimia (lihat http://web.mit.edu/che-curriculum) mengidentifikasi area sistem sebagai salah satu dari tiga area fokus utama untuk kurikulum teknik kimia di masa depan. Sebagaimana dinyatakan dalam laporan lokakarya, “melengkapi komponen sistem kurikulum lulusan untuk:

  • membuat dan memahami deskripsi matematis dari fenomena fisik,
  • melakukan skala variabel dan melakukan analisis tingkat besaran,
  • menyusun struktur dan memecahkan masalah yang kompleks,
  • mengelola sejumlah  data yang besar yang tidak teratur, termasuk data dan informasi data yang hilang,
  • mengatasi masalah yang kompleks dan kadang-kadang kontradiktif dengan desain proses: sensitivitas solusi terhadap asumsi, ketidakpastian dalam data, pertanyaan what-if, dan optimasi proses “

Komponen sistem kurikulum melatih mahasiswa dalam alat komputasi untuk sintesis, analisis, desain, dan manipulasi proses kimia dan biologi. Dalam pendekatan sistem mahasiswa belajar bagaimana mengkonversi fakta-fakta ilmiah dan prinsip-prinsip sistem kimia dan biologis ke dalam keputusan rekayasa. Ini termasuk metode berbasis komputer untuk simulasi dinamis dan tunak (steady state) pada skala panjang dan waktu yang multi, analisis data statistik, analisis sensitivitas, optimasi, estimasi parameter dan identifikasi sistem, desain dan analisis sistem umpan balik, metode pemantauan dan diagnosis, dan metode untuk desain produk dan proses.

2.0 Pengajaran Pemrograman Komputer dan Kuliah Berbasis Komputer

2.1 Mengajar Pemrograman Komputer

Di bidang perangkat lunak komputasi, terdapat suatu hubungan yang putus antara industri dan akademisi. Lampiran A menyajikan sebuah survei praktek komputasi lulusan baru di bidang teknik kimia. Biasanya Jurusan Teknik Kimia mengajarkan penggunaan MATLAB, Mathcad, Mathematica, Maple tetapi tidak menggunakan spreadsheet. Namun dalam industri, perangkat lunak spreadsheet (misalnya, Excel) adalah paket komputer yang dominan digunakan. Tentu saja hal ini mungkin mencerminkan sifat banyak perhitungan yang harus dilakukan oleh insinyur kimia di industri, bukan kebutuhan untuk mengurangi penekanan pengajaran pendekatan numerik di universitas. Telah ada resistansi terhadap mengajar spreadsheet, misalnya, sulit untuk menganalisis logika pada kode, tapi ini tampaknya berubah. Keberatan lain adalah bahwa pendekatan spreadsheet dapat mendorong penggunaan perhitungan numerik tidak akurat atau tidak efisien (tidak ada error control, dll). Untuk perhitungan yang kompleks, mungkin lebih baik untuk memprogram spreadsheet menggunakan Visual Basic, di mana logika pemrograman yang lebih transparan.

Banyak jurusan tidak lagi memerlukan kuliah dalam bahasa pemrograman komputer seperti Fortran, C, atau C ++. Hal ini telah disarankan bahwa pengajaran pemrograman komputer analog dengan mengajar geometri pesawat. Ini adalah cara berpikir, tetapi Anda mungkin tidak harus menggunakannya. Di sisi lain, tanpa kemampuan pemrograman, insinyur dibatasi oleh kemampuan built-in dari perangkat lunak komersial tanpa cara apa  pun untuk memperluas.

Banyak jurusan teknik  kimia bergulat dengan pertanyaan-pertanyaan berikut:

  • Kapan sebaiknya komputasi diperkenalkan kepada mahasiswa teknik kimia?
  • Bagaimana seharusnya pemrograman komputer di teknik kimia diajarkan, dan berapa banyak program instruksi formal pada bahasa-bahasa seperti C harus disediakan (vs penggunaan alat komputasi seperti MATLAB, Mathcad, spreadsheet, dll)?
  • Apakah program metode numerik diperlukan dan ketika hal ini terjadi di kuliah yang berurutan? Berapa banyak jam kredit yang dibutuhkan?
  • Haruskah  setiap kuliah mencakup beberapa komputasi?

Sejak pertengahan 80-an pendekatan telah diambil menuju komputasi pengantar untuk insinyur. Pendekatan “CS 101” dan engineering tools. Pendekatan CS 101 dikatalisis oleh pertumbuhan program ilmu komputer, yang menyediakan instruksi dalam bahasa komputer. Kuliah “CS 101” bermigrasi melalui beberapa bahasa pemrograman: Pascal, C, C + +, dan Java. Dalam cabang rekayasa (teknik), peralatan perangkat lunak seperti spreadsheet (pertama Lotus 123, kemudian Quattro Pro , dan sekarang Excel), TK Solver, Mathcad, dan MATLAB telah didorong secara bertahap keluar dari bahasa pemrograman (terutama Fortran). Bahasa-bahasa ini menjadi spesies yang terancam punah di kuliah-kuliah ini.

Cabang “CS 101” akan mengklaim sejumlah alasan bagi eksistensi (Clough, 2003):

  • insinyur harus belajar konsep dasar pemrograman dan ilmu komputer
  • komputasi harus diajarkan oleh para ilmuwan komputer, bukan insinyur
  • fakultas teknik tidak tertarik dalam mengajar bahasa komputasi untuk mahasiswa mereka
  • kursus-kursus ini memberikan sejumlah besar jam kredit mahasiswa (SCH) dan sumber daya anggaran

Ada manfaat nyata untuk pendidikan teknik yang menggabungkan kemampuan untuk menulis program komputer: Mereka belajar :

  • apa asumsi yang masuk ke program
  • apa jawaban yang seharusnya benar
  • apa  input, apa output
  • organisasi pikiran yang jelas, logika, dan perhitungan
  • kesalahan bisa muncul dalam sebuah program
  • pemrograman tak kenal ampun untuk ambiguitas dan kesalahan

Cabang “Pendekatan Enginering Tools” meyakini:

  • mahasiswa teknik membutuhkan landasan yang solid dalam pemecahan masalah dengan alat komputasi modern
  • mahasiswa teknik perlu pengetahuan dan peralatan yang dibutuhkan dalam profesi mereka
  • teknik komputasi dan pemecahan masalah yang terbaik diajarkan oleh para insinyur
  • tidak ada ruang dalam kurikulum untuk kuliah terpisah tiga atau empat jam kredit mahasiswa SCH dalam pemrograman.

Sebuah penilaian yang mendalam mengungkapkan bahwa dua cabang saling melengkapi dan bahwa banyak/mahasiswa teknik yang paling bisa mendapatkan keuntungan dari kedua program. Namun, sebagian besar kurikulum terlalu padat untuk membuat ruang bagi keduanya.

Sejumlah Jurusan telah beralih dari mengajar C++ untuk menggunakan MATLAB sebagai alat pemrograman. MATLAB adalah bahasa pemrograman struktural yang menggabungkan banyak unsur Fortran, C, dan C++. Hal ini memungkinkan untuk modularitas, kontrol aliran, dan kontrol input/output dan memiliki fitur pemrograman berikut.

  1. Loop: seperti DO dan WHILE dalam Fortran, MATLAB memiliki for dan while,
  2. Pernyataan bersyarat: seperti IF dalam Fortran, C, dan C++; MATLAB memiliki if untuk pengujian operasi relasional;
  3. Operasi relasional: seperti C dan C++, MATLAB memiliki suite yang diharapkan dari <,>, <=,> =, = =, ~=.  Dan seperti C dan C ++, hasil dari operasi adalah 1 atau 0, dan dapat digunakan di luar pernyataan kondisional;
  4. Operasi logis: seperti Fortran, C, dan C++, operasi relasional dapat dirangkai dengan DAN (&), OR (|), dan NOT (~);
  5. Pencocokan: seperti C, MATLAB memiliki sintaks switch/kasus untuk pencocokan variabel string, integer, atau logicals;
  6. I/O: tidak hanya dapat diminta pengguna untuk input dan kemudian memiliki hasil output ke layar dalam bentuk diformat (menggunakan fprintf, seperti di C), tetapi MATLAB dapat membaca (beban) dan menulis (simpan) ke file, dalam biner atau ASCII format;
  7. Modularitas: seperti dalam Fortran subroutine atau fungsi dalam C dan C + +, MATLAB memungkinkan pengguna untuk membuat fungsi user-defined untuk dipanggil oleh program utama. Setiap jumlah input dan output dapat dikaitkan dengan fungsi user-defined;
  8. Kesalahan pengolahan: menggunakan sintaks try/catch pengguna dapat mencoba perhitungan (s) dan kemudian melanjutkan eksekusi anggun jika kesalahan terjadi;
  9. Matematika array: seperti Fortran 90, MATLAB transparan mengakomodasi matematika skalar dan array (yaitu, secara tersirat UNTUK loop).

Alasan yang diberikan oleh fakultas untuk beralih dari C++ ke MATLAB meliputi: kemudahan penggunaan dan ketersediaan luas karena versi mahasiswa yang murah. Karena MATLAB adalah sebuah bahasa yang ditafsirkan bukan dikompilasi, pengguna dapat membuat (menulis), debug, dan menjalankan kode dalam lingkungan yang sama. Editor built-in bisa lewat kode langsung ke aplikasi MATLAB untuk eksekusi. Juga, MATLAB memiliki grafik antarmuka  (interface) yang solid untuk menciptakan plot 2D dan 3D, dan plot dapat dibuat dengan menggunakan kode yang sesuai MATLAB dari dalam program pengguna.

Berdasarkan survei informal jurusan teknik kimia sekarang memperkenalkan pemrograman dan teknik pemecahan masalah di tahun pertama. Melihat bahwa mata pelajaran ini paling baik diajarkan oleh jurusan teknik dalam konteks aplikasi. Kursus pengantar khas memiliki garis besar sebagai berikut (lihat Lampiran B.1 dan B.3 untuk informasi lebih lanjut):

  • pemecahan masalah: rekayasa metode, unit, presisi dalam perhitungan
  • komputasi simbolik: aljabar, kalkulus
  • teknik spreadsheet : solusi untuk masalah rekayasa, VBA di Excel
  • pemrograman dasar: jenis data, program-aliran, modularitas, fitur berorientasi objek
  • metode numerik dasar: linear, pemecahan persamaan nonlinear, regresi linier
  • alat erangkat lunak: Mathcad, MATLAB, Excel

Ketika datang untuk menilai kebutuhan komputasi, jurusan sering bingung apa yang penting bagi siswa mereka dengan apa yang penting bagi diri mereka sendiri. Kebutuhan jurusan, lebih sering daripada tidak, menyelaraskan dengan kepentingan penelitian dan kegiatan mereka, dan ini mungkin terputus dari kebutuhan mahasiswa mereka. Juga, fakultas sering memiliki kesan yang salah dari kebutuhan komputasi profesional dengan baik yang keluar dari tanggal atau keluar dari sentuhan. Beberapa diskusi tentang kebutuhan komputasi dilanjutkan atas dasar bukti dari alumni dan survei atasan. Akhirnya, komputasi bukan bagian dari keberadaan profesional harian sebagian besar fakultas dan menjadi tidak diharapkan. Keterampilan komputer mereka dapat teroksidasi, dan sebagian besar komputasi dilakukan oleh mahasiswa mereka.

Survei penggunaan komputasi industri dalam Lampiran A menunjukkan bahwa minoritas lulusan baru di bidang teknik kimia benar-benar melakukan pemrograman pada pekerjaan (walaupun tidak ada definisi yang jelas tentang apa yang merupakan pemrograman di industri). Penggunaan spreadsheet dalam praktek teknik kimia meningkat. Penerapan spreadsheet dalam program universitas yang menarik karena didorong penggunaan mahasiswa. David Clough (Colorado) dan Brice Carnahan (Michigan) telah mengembangkan banyak contoh aplikasi spreadsheet, sebagaimana disajikan pada 2002 ASEE Chemical Engineering Summer School (lihat http://www.cache.org).

Buku Teks dan Afiliasi  Software

Sifat terfragmentasi perangkat lunak terkait dengan buku teks sarjana terkemuka membuat integrasi sulit, misalnya,

(A)      neraca massa dan energi: Felder dan Rousseau-EZ Solve; Himmelblau dan Riggs- Polymath

(B)      termodinamika: Sandler – Mathcad; Kyle – Polymath; Elliott dan Lira – berbagai program

(C)      proses pemisahan: Wankat – Aspen

(D)    proses pengendalian: Seborg, Edgar, Mellichamp – MATLAB; Marlin – MATLAB; Bequette – MATLAB; Riggs – MATLAB/Excel,    Control Stationa dalah paket standalone yang digunakan di sejumlah departemen

(E)       rekayasa reaksi kimia : Fogler – polymath, Rawlings dan Ekerdt – Oktaf / MATLAB

(F)       desain produk dan proses: Seider, Seader, Lewin – Aspen, HYSYS, CHEMCAD, PROII

Lihat laporan CACHE (www.cache.org), “Chemical Engineering Problems with Solutions in MATLAB, POLYMATH, Excel, Mathematica, Maple, and MathCad”” untuk perbandingan dari paket perangkat lunak yang berbeda diterapkan untuk memecahkan sejumlah masalah prototipikal di berbagai kuliah di teknik kimia.

Selain kuliah-kuliah ini, banyak departemen yang mengajar kuliah statistik, yang masih melibatkan lebih satu paket software seperti JMP, SAS, atau Minitab. Jelas menggunakan subset dari buku-buku teks secara berurutan melalui sophomore, junior, dan tahun senior akan memerlukan siswa untuk belajar hingga lima atau lebih paket perangkat lunak yang berbeda. Menambahkan paket perangkat lunak di luar teknik kimia dapat mendorong jumlah total paket melampaui sepuluh. Ini akan diinginkan untuk menjaga jumlah paket perangkat lunak di bawah tiga atau empat jika memungkinkan (perhatikan bahwa Excel tidak disebutkan dalam (a) – (f) di atas meskipun digunakan dengan banyak buku yang terdaftar). Tapi biasanya buku teks tidak dipilih karena paket software. Selain itu, jurusan harus mengatasi masalah ketersediaan perangkat lunak, lisensi, biaya, dan menyediakan perangkat lunak di laboratorium komputer vs komputer milik mahasiswa. Sebuah buku yang erat digabungkan ke paket perangkat lunak, CD-ROM, atau sebuah situs web adalah jelas pilihan yang menarik.

2.3 Kontrol Fakultas vs Kontrol Departemen pada Kurikulum

Salah satu pandangan akademisi adalah bahwa profesor adalah “imam besar” di kuliahnya saja dengan sejumlah besar kebijaksanaan untuk memilih isi kuliah serta buku yang akan digunakan. Dalam beberapa jurusan tidak jelas apakah kursi atau komite kurikulum jurusan memiliki wewenang untuk mempengaruhi isi dari program inti. Hal ini wajar untuk memungkinkan anggota fakultas individu untuk memiliki beberapa fleksibilitas dalam cakupan topik-topik tertentu dalam suatu kuliah yang diberikan. Namun, karena pemasangan ketat pelajaran prasyarat, harus ada cara untuk menjamin bahwa pengetahuan, kemampuan, dan keterampilan (ABET KAS’s) siswa yang menyelesaikan kursus diberikan dapat diprediksi. Sebagian besar kurikulum inti harus bisa diprediksi tetapi beberapa kurikulum tidak perlu yang preskriptif. Bahkan ketika KAS adalah tertutup, 20% dari program yang diberikan dapat diserahkan kepada kebijaksanaan dari instruktur. Masalah lainnya adalah apakah komputasi harus dimasukkan ke sebuah kuliah kimia yang diberikan teknik dan dibahas terlepas dari anggota fakultas yang mengajarkan kuliah. Banyak jurusan yang membahas masalah ini tetapi berdasarkan sampel yang terbatas, tampak bahwa jurusan departemen belum mencapai konsensus tentang koordinasi konten atau menggabungkan komputasi melalui kurikulum.

2.4  Pengajaran Simulators  Proses Melalui Kurikulum

Beberapa jurusan telah menemukan bahwa kesulitan integrasi alat komputasi yang disebutkan di atas dapat dihindari dengan menggunakan lebih luas dari simulator proses. Di Virginia Tech, mahasiswa teknik kimia telah menggunakan Aspen Plus dan Aspen Dinamics untuk memecahkan masalah dalam semua mata pelajaran. Hal ini cukup mudah untuk mengkonversi model keadaan tunak di Aspen Plus menjadi model dinamis (dengan skema kontrol PID) dalam Aspen Dynamics. Penerapan Aspen Plus  terkenal untuk neraca massa dan energi, termodinamika (fisik dan analisis property termodinamika, estimasi dan regresi), pemisahan multikomponen, desain reaktor dan simulasi flowsheet proses. Dalam proses kontrol Aspen Dynamics memungkinkan siswa untuk mengevaluasi controller tuning, dinamika proses, startup dan shutdown, dll. HYSYS memiliki fitur serupa, dan telah digunakan di Rowan University untuk analisis mahasiswa tahun  senior (lihat Lampiran B.6).

Baru-baru ini, Versi 2.0 dari CD-ROM, Using Process Simulators in Chemical Engineering:  A Multimedia Guide for the Core Curriculum (Lewin et al, Wiley, 2003), telah tersedia. Modul dan tutorial yang terbukti untuk instruksi mandiri dalam penggunaan simulator proses untuk memecahkan masalah terbuka (open ended) dalam kuliah dan neraca yang material energi, termodinamika, perpindahan panas, desain reaktor, pemisahan, dan desain produk dan proses. Sebuah dokumen 110-halaman ini telah dipersiapkan untuk instruktur menunjukkan urutan instruksi terbaik dan memberikan latihan dan solusi, untuk setiap mata kuliah inti (pertama kali diperkenalkan di 2002 ASEE Chemical Engineering Summer School).

 2.5 Pendekatan Numeris dan Analitis dalam Pemodelan Perilaku Fisik

Secara historis banyak kuliah teknik sebelumnya telah diajarkan dari sudut pandang analitis, tetapi transisi mulai terjadi, di mana eksperimen numerik sedang ditambahkan bertahap. Masalah dan eksperimen tidak harus begitu disederhanakan bahwa mereka tidak realistis dirumuskan. Mahasiswa biasanya dihadapkan kasus aliran fluida ideal dalam kurikulum, yang penerapan hasil konsep teoritis dalam larutan dari persamaan diferensial biasa satu dimensi atau persamaan aljabar. Oleh karena itu sangat mudah bagi mereka untuk kembali dengan gagasan bahwa teori tidak berguna bagi sebagian besar situasi kehidupan nyata.

Siswa harus mampu untuk memilih teknik analitis atau numerik untuk memecahkan masalah, maka mereka harus mempelajari keuntungan dan kerugian dari kedua pendekatan. Penggunaan alat numerik lebih canggih seperti CFD (computational fluid dynamics) akan mengurangi kebutuhan untuk membuat asumsi menyederhanakan banyak karena Anda tidak perlu banyak mengambil asumsi untuk memecahkan masalah numerik. Mahasiswa Teknik Kimia harus memahami bahwa ada keduanya eksperimen numerik dan eksperimen fisik. Dalam beberapa kasus kita dapat membuat pengamatan dari eksperimen numerik bahwa Anda tidak dapat melihat dalam data fisik, tetapi sebaliknya juga benar. Ini tidak menunjukkan bahwa setiap percobaan dapat diganti dengan simulator, tapi harus ada keseimbangan dari kedua pendekatan. Lebih luas, harus ada keseimbangan dinamika fluida eksperimental (DKE), dinamika fluida analitis (AFD), dan CFD.

Untuk mempersiapkan mahasiswa untuk praktek industri, harus ada pemeriksaan ulang peran solusi analitis secarrinci. Apakah tujuan dari beberapa latihan persiapan mahasiswa untuk sekolah pascasarjana atau industri? Hari ini praktisi insinyur tidak diharapkan untuk melakukan derivasi yang kompleks dalam pekerjaan proyek.

Sangat menarik untuk dicatat bahwa masyarakat dapat menjalankan simulator CFD di museum ilmu pengetahuan, karenanya kita harus dapat mengajarkan hal ini pada insinyur kimia. Setelah situasi aliran fluida dianalisis secara teoritis atau prinsip-prinsip yang mengatur dibahas, bahwa situasi yang sama dapat divisualisasikan menggunakan komputer. Visualisasi fenomena aliran signifikan ini dapat memfasilitasi dan meningkatkan proses pembelajaran, terutama untuk pelajar visual. Software CFD membuat visualisasi aliran mudah. Mahasiswa dapat mensimulasikan proses aliran dalam mode keadaan sementara atau stabil. Pola aliran dapat ditampilkan melalui kontur kecepatan, plot vektor kecepatan, atau grafik profil kecepatan. Elemen kunci dalam latihan visualisasi aliran mengeksplorasi efek dari parameter yang berbeda. Menggunakan CFD, siswa dapat dengan cepat mengubah ukuran viskositas, pipa cairan, ukuran partikel, kecepatan umpan, dll dan melihat perubahan yang dihasilkan dalam perilaku aliran. Jenis analisis parametrik juga ikatan dalam baik dengan diskusi kelompok dan kesamaan geometris berdimensi dan dinamis.

Sementara komputasi dan visualisasi dapat meningkatkan pemahaman, pendidik tidak ingin mahasiswa melihat simulator seperti kotak hitam. Dalam kuliah mekanika fluida, simulasi dapat menjadi latihan matematika dengan intuisi sedikit, kecuali instruktur memiliki mahasiswa memecahkan masalah sederhana dengan tangan terlih dahulu. Banyak pekerjaan yang membutuhkan  alat perangkat lunak, dan sangat penting untuk mencocokkan perangkat lunak terhadap basis pengetahuan siswa.

Dua paket terakhir yang spesifik yang telah dikembangkan FlowLab (volume hingga berbasis kode) oleh Fluent, Inc dan FEMLAB (elemen hingga berbasisis kode) oleh COMSOL, Inc FlowLab memungkinkan siswa untuk memecahkan masalah dinamika fluida tanpa memerlukan periode pelatihan panjang. Menggunakan dengan hati-hati contoh yang dibangun, FlowLab memungkinkan siswa untuk memulai segera tanpa harus menghabiskan komitmen waktu yang besar untuk belajar geometri dan keterampilan penciptaan mesh dibutuhkan oleh perangkat lunak CFD tradisional. Latihan saat ini dikembangkan mencakup ekspansi mendadak dalam aliran, pipa dan perpindahan panas dalam aliran, pipa sekitar silinder, dan aliran atas piring panas, dan yang lain. Selain itu, dosen dapat membuat contoh sendiri atau menyesuaikan dengan yang sudah ditentukan.

FEMLAB menyediakan mode aplikasi yang siap digunakan, dimana pengguna dapat membangun/nya model sendiri dengan mendefinisikan besaran fisik yang relevan, bukan persamaan secara langsung. Perangkat lunak ini juga memungkinkan untuk pemodelan persamaan berbasis, yang memberikan pengguna kebebasan untuk membuat / nya persamaan. Bahasa pemrograman FEMLAB adalah perpanjangan dari bahasa MATLAB; fitur ini memberikan fleksibilitas lebih kepada pengguna. Antarmuka grafis FEMLAB meliputi fungsi untuk generasi mesh otomatis dari geometri user-defined. Baru-baru ini model turbulensi telah ditambahkan ke menu pilihannya.

Seider dkk. (2004) menyajikan desain produk konsumen dikonfigurasi, yang biasanya melibatkan dua atau tiga dimensi simulasi. Dalam Bab 19, Desain Produk momentum dan neraca spesies dalam reaktor 2-D CVD plasma digunakan untuk memproduksi film tipis Si menggunakan paket CFD seperti FEMLAB. Hal ini menggambarkan di mana sangat efektif bagi siswa untuk menggunakan paket CFD untuk mengoptimalkan desain – bahkan tanpa pemahaman semua interaksi fisik dan kimia dalam transportasi-reaksi proses.

Bahkan dengan kemajuan terbaru dalam perangkat lunak pendidikan CFD, teknologi  komputasi ini telah mendorong  kuliah fenomena tanspor dan teknik reaktor pada sarjana. Sebuah Survei CACHE terbaru dari semua departemen teknik kimia di Amerika Serikat pada hambatan untuk menerapkan CFD mengidentifikasi kurangnya pengetahuan tentang sumber daya yang tersedia CFD, kurangnya pelatihan profesor di CFD, kemudahan penggunaan dan kurva belajar yang panjang terkait dengan menggunakan perangkat lunak CFD di kuliah yang diberikan, dan biaya perangkat lunak CFD.

2.6 Eksperimen Laboratorium melalui Internet

Web-akses memungkinkan eksperimen laboratorium memungkinkan peralatan laboratorium teknik kimia nyata untuk dikendalikan dan dipantau secara interaktif oleh komputer yang terhubung ke Internet, yaitu, di bawah komando pengguna melalui Web. Kemampuan ini sekarang tersedia di laboratorium di U. Tennessee Chattanooga-serta universitas-univeritas sekolah lain seperti U.Texas-Austin, Columbia University, University of Toledo dan MIT. Hal ini akan memungkinkan dosen dan mahasiswa dari universitas manapun untuk menjalankan Web terhubung percobaan pada setiap saat, siang atau malam, setiap hari dalam seminggu. Komputer stasiun laboratorium mengoperasikan peralatan (pompa, katup, pemanas, relay, dll), mengumpulkan data (tekanan, temperatur, posisi, kecepatan, konsentrasi, dll) dan mengirimkannya ke pengguna web. U. Tennessee situs diakses melalui alamat web, http://chem.engr.utc.edu/, dan bahkan termasuk audio dan video dari peralatan operasi.

Semua program teknik kimia yang didirikan sedang digadapkan tekanan kenaikan untuk menjaga keberadaan eksperimen laboratorium yang ada up-to-date dan kondisi operasi memuaskan. Biaya operasi utama laboratorium unit operasi termasuk pemeliharaan dan dukungan asisten pengajar. Menggunakan percobaan otomatis untuk operasi remote akan memungkinkan pengurangan drastis dalam persyaratan waktu TA (turn around) untuk eksperimen-eksperimen tertentu. Selain itu, dengan berbagi operasi percobaan di antara beberapa universitas, bisa ada pro rata pengurangan biaya pemeliharaan. Ada juga kesempatan untuk menambahkan tugas eksperimental untuk kelas kuliah menggunakan teknologi ini. Dalam kelas kuliah, mungkin diinginkan untuk memiliki siswa secara individu atau dalam kelompok kecil melakukan percobaan, seperti tugas pekerjaan rumah, sebaliknya, percobaan tradisional akan membutuhkan pengawasan terus menerus oleh asisten pengajar (misalnya, satu minggu waktu TA untuk seluruh kelas). Oleh karena itu menggunakan sebuah eksperimen berbasis internet dapat sangat mengurangi komitmen waktu dengan TA. Namun, percobaan tradisional akan tetap dalam kurikulum untuk memberikan siswa “hands-on” eksposur, tetapi mereka dapat ditambah dengan laboratorium internet.

3.0 Desain Proses dan Produk

Secara historis telah terjadi penekanan proses desain dalam kurikulum yang sekarang transisi ke penekanan ganda desain produk dan proses. Ini berarti bahwa kerangka kerja diperlukan untuk membuat keputusan proses untuk membuat produk-produk terstruktur. Ini telah menambahkan lapisan kinerja, yaitu, tidak hanya kemurnian produk. Mengingat struktur, kita sering dapat memprediksi pada beberapa tingkat apa sifat dari material yang mungkin. Keakuratan hasil dan metode yang digunakan untuk memperlakukan mereka sangat bergantung pada kompleksitas struktur serta ketersediaan informasi tentang struktur serupa. Misalnya, model hubungan kuantitatif properti struktur (QSPR) yang tersedia untuk prediksi sifat polimer. Namun, masalah teknik invers desain, struktur merancang diberi seperangkat sifat yang diinginkan jauh lebih sulit. Pasar mungkin meminta atau membutuhkan bahan baru dengan satu set khusus properti, namun mengingat sifat adalah sangat sulit untuk mengetahui mana monomer untuk menempatkan bersama-sama untuk membuat polimer dan berat molekul polimer apa yang seharusnya. Hari ini masalah desain invers diserang secara empiris oleh ahli kimia sintetik dengan/kekayaan pengetahuannya berdasarkan intuisi dan pengalaman. Sebuah jumlah yang signifikan dari pekerjaan sudah berjalan untuk mengembangkan “suci grail” dari desain material, yaitu effective and powerful reverse-engineering software untuk memecahkan masalah yang akan mundur dari seperangkat sifat yang diinginkan dengan struktur kimia realistis dan morfologi material yang mungkin memiliki sifat ini. Setelah ini selesai, langkah berikutnya akan melibatkan bagaimana memproduksi produk baru yang diinginkan.

Sebuah bab tentang Molecular Structure Design di Seider dkk. (2004) berisi prosedur optimasi sederhana menggunakan Gams untuk menentukan unit mengulang polimer, refrigrants, dan pelarut yang memiliki sifat yang diinginkan menggunakan metode kelompok-kontribusi. Akhirnya, ini akan diganti (dan ditambah) oleh model molekul.

Topik lain yang berhubungan dengan desain produk adalah penjadwalan proses batch, yang dapat dilakukan dengan menggunakan teknik simulasi sederhana, seperti dalam BATCH PLUS dan DESIGNER SuperPro. Oleh karena itu desain pengolahan yang optimal dapat dilihat sebagai “desain produk” untuk bahan kimia khusus. Jelas, spreadsheet dan optimasi paket juga dapat digunakan untuk banyak perhitungan. Akhirnya, penggunaan database yang besar dan sistem perangkat lunak untuk peralatan ukuran dan perkiraan biaya pembelian dan pemasangan, seperti ASPEN IPE, sedang umum digunakan di seluruh industri kimia untuk desain produk dan desain proses.

3.1 Pemodelan Molekul

Pemahaman tingkat molekuler proses manufaktur kimia akan sangat membantu pengembangan model steady-state dan dinamis dari proses-proses. Pemodelan proses secara luas dipraktekkan oleh industri kimia dalam rangka untuk mengoptimalkan proses kimia. Namun, salah satu kebutuhan untuk dapat mengembangkan model proses dan kemudian memprediksi tidak hanya sifat termokimia dan thermophysical tetapi juga konstanta laju yang akurat sebagai data masukan untuk simulasi proses. Satu set kritis data yang diperlukan untuk model adalah properti thermophysical. Ini termasuk jumlah sederhana seperti titik didih dan juga fenomena yang lebih kompleks seperti diagram kesetimbangan fasa uap/cairan, difusi, kepadatan cair, dan prediksi titik kritis. Peran utama dari kimia komputasi adalah untuk menyediakan parameter input yang meningkatkan akurasi dan keandalan untuk simulasi proses.

Di bawah hibah NSF “World Wide Web-Based Modules for Introduction of Molecular Simulation into the Chemical Engineering Curriculum”, tujuh universitas ahli dalam simulasi molekul telah bekerja dengan CACHE Molecular Modeling Task Force (MMTF) untuk mengembangkan WWW berbasis modul untuk memfasilitasi pengenalan simulasi molekul ke dalam kurikulum sarjana teknik kimia. Modul-modul pengajaran dapat diintegrasikan langsung ke dalam inti program kuliah sarjana teknik kimia, memasok materi instruktur dan mahasiswa pada hubungan yang sesuai antara konsep makroskopik yang saat ini diajarkan dalam kuliah dan simulasi molekul yang dirancang untuk membantu pemahaman siswa tentang dasar-dasar fenomena molekul. Modul yang berpusat di sekitar Applet Java yang menjalankan simulasi molekul dan memberikan “eksperimental” platform simulasi bagi siswa untuk mengeksplorasi konsep. Selain itu, modul mengandung bahan instruktur, tutorial mendasar, masalah-masalah mahasiswa, dan bahan penilaian.

MMTF telah merancang antarmuka (interface) berbasis web yang konsisten yang mengatur semua materi di setiap modul dan skrip perl yang dikembangkan dengan menggunakan kemudahan pekerjaan menempatkan bahan tertulis ke dalam format umum. Pengembang modul harus membangun file teks sederhana, mungkin dengan HTML markup yang memungkinkan dimasukkannya gambar dan tabel. Lalu ia menjalankan file melalui script perl, yang menambahkan format HTML dan link untuk menempatkan set file ke dalam konfigurasi yang umum. File-file tersebut diupload ke situs modul bagi siapa saja untuk mengakses. Situs ini paling baik diakses melalui situs Etomica. Etomica adalah berbasis Java dikembangkan untuk mendukung lingkungan proyek modul, yang kini telah diperluas untuk aplikasi lainnya: http://www.ccr.buffalo.edu/etomica.

Berikut ini adalah daftar fenomena dan konsep yang modulnya selesai atau direncanakan:

  • Kimia reaksi kesetimbangan\
  • Osmosis
    • Difusi
    • Dinamika Molekuler
    • Normal mode yang solid
    • Reaksi Kimia kinetika
    • dinamika partikel disipatif
    • Permukaan ketegangan
    • Crystal penampil
    • ekspansi Joule-Thomson
    • Self perakitan
    • Kimia potensial
    • Multicomponent fase keseimbangan
    • Perpindahan panas
    • Atom biliar
    • Viskositas

Hubungi David Kofke di University of Buffalo untuk informasi lebih lanjut.

4.0 Kesimpulan dan Rekomendasi

Salah satu cara untuk mendorong pembaharuan kurikulum adalah untuk mengidentifikasi departemen dimana revisi kurikulum sedang dijalankan dan untuk mengevaluasi praktek-praktek komputasi terbaik dan tren saat ini. Mungkin tidak ada satu jawaban karena berbagai kendala yang berbeda pada universitas beroperasi, seperti jumlah fakultas di jurusan dan apakah program komputasi diajarkan di luar jurusan. Lampiran B menyajikan sejumlah pendekatan jurusan yang berbeda untuk mengintegrasikan komputasi melalui kurikulum.

CACHE membuat rekomendasi berikut pada komputasi melalui kurikulum:

1)      “Sistem” komponen teknik kimia terkait erat dengan alat komputasi, sehingga memperkuat daerah sistem seperti yang direkomendasikan oleh Frontiers of Chemical Engineering Workshops juga harus memperkuat penggunaan komputasi juga.

2)      Ada peningkatan tekanan pada jumlah jam dalam kurikulum, terutama dengan penambahan kuliah  ilmu kehidupan. Jurusan harus terus memeriksa kembali apakah tiga atau empat jam kredit formal kuliah pemrograman komputer diperlukan untuk tingkat teknik kimia (vs mengajarkan bagaimana menggunakan perangkat lunak atau menulis m-file di MATLAB, misalnya). Komputasi teknik kimia tentunya juga menyediakan mahasiswa dengan pengalaman berharga dalam pemecahan masalah kuantitatif.

3)      Jumlah perangkat lunak yang mengimplementasikan metode numerik yang digunakan oleh mahasiswa harus diminimalisir; kesepakatan jurusan pada perangkat lunak yang digunakan dalam setiap kuliah harus dicapai dalam fakultas. Fakultas perlu mencapai konsensus tentang bagaimana keterampilan komputer mahasiswa dapat tumbuh mengevaluasi secara sistematis melalui setiap kuliah  dalam kurikulum.

4)      Program seperti fenomena transpor dan termodinamika menawarkan kemungkinan baru untuk pengenalan komputasi perilaku fisik dan kimia, seperti dengan komputasi dinamika fluida atau pemodelan molekuler. Proses desain dapat menambahkan penekanan desain produk dengan menggunakan alat seperti itu juga.

5)      Laboratorium berbasis internet menawarkan cara baru untuk membawa data eksperimen hidup ke dalam kuliah  berbasis dosen, dalam rangka untuk memperkuat konsep-konsep teoritis.

6)      Untuk mempersiapkan mahasiswa untuk mengoptimalkan desain proses, hal ini membantu untuk mengekspos mahasiswa untuk menggunakan proses simulator untuk solusi dari suatu masalah (s) dalam program inti dari kurikulum teknik kimia. Juga, sebagai perangkat lunak untuk mengembangkan dan desain produk ditambahkan di tingkat senior, instruktur harus memilih dari antara paket optimasi (seperti Gams), simulator proses batch (seperti BATCH PLUS dan SuperPro DESIGNER), dan paket untuk memperkirakan ukuran peralatan dan biaya instalasi (seperti Aspen IPE). Penggunaan paket perangkat lunak komprehensif dan database yang umum dalam desain industri dan perlu diperkenalkan dalam kuliah desain dan dimanfaatkan untuk solusi proyek desain.

Ucapan Terima Kasih

Kontributor makalah ini meliputi: T.F. Edgar, W.D. Seider, D.E. Clough, J. Curtis, D.S. Dandy, B.L. Knutson, P.R. Westmoreland, J.J. Siirola, Chau-Chyun Chen, G.V. Reklaitis, R. LaRoche, J.B. Rawlings, E.M. Rosen, D. Kofke, M. Cutlip, M.J. Savelski, and M. Shacham.

Referensi:

Clough, D.E., “ChE’s Teaching Introductory Computing to ChE Students – A Modern Computing Course with Emphasis on Problem Solving and Programming”, ASEE Annual Meeting, 2002.

Lewin, D.R. et al., “Using Process Simulators in Chemical Engineering”, CD-Rom for Seider et al. (2004) textbook.

Seider, W.D., Seader, J.D., and Lewin, D.R., Product and Process Design Principles, Wiley, New York, 2004.

http://www.cache.org/Edgar-computing%20through.html

About Heri Rustamaji

Dosen Teknik Kimia Universitas Lampung

Posted on December 25, 2011, in aplikasi komputer. Bookmark the permalink. Leave a comment.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: