Evaluasi Kehandalan Reaktor Biogas Skala Rumah Tangga di Daerah Istimewa Yogyakarta dengan Metode Analisis Fault Tree
Notice bibliographique
Résumé
Biogas technology is one of the solutions for improving sanitation, environment, economy and energy conservation especially for smallholder farmers who are applying mixed crop and livestock farming.Indonesia Domestic Biogas Programme (BIRU) has been implemented in DIY since 2009.However, the household digesters that operate effectively only accounts for less than 50% of the total existing digesters in 2017.These problems should be identified and analyzed for more effective implementation and efficient operation of small-sized biogas system in the future.This research applied fault tree analysis (FTA) method to identify failures and evaluated their effects on the operation of small-sized biogas based on processes, physical component, and human factor point of view.Fourty-one sets of BIRU biogas were selected and sampled using stratified purposive random sampling method.Nineteen minimal cut set and three subsystems were defined, which included process failures, infrastructure failures, and human errors.The fault probabilities of the three subsystems were found to be 0.79; 0.59; and 0.96, respectively.It implied that human error gave the highest probability of errors, followed by process failure, while the physical structure of the reactor had been sufficiently well controlled.This study suggested that careful selection on prospective users should be conducted prior to installation, to ensure the motivation of the users in maintaining the reactor in good conditions.Besides, trainings and assistance system are also required to improve the skills of the user to maintain the performance of their reactor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».