Kemantapan Agregat Tanah pada Lahan Produksi Rendah dan Tinggi di PT Great Giant Pineapple

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kemantapan agregat tanah terhadap hasil produksi. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan september sampai pada bulan Juli 2015 di PT Great Giant Pineapple (PT. GGP). Lampung Tengah. Penelitian ini mengunakan metode survei. Untuk pengambilan sampel dilakukan secara langsung di PT. GGP pada lokasi lahan 26B produksi rendah dan produksi tinggi. Lokasi 26B mempunyai luas lahan kurang lebih 8,30 ha dan terbagi menjadi 2 petak yang dipisahkan oleh jalan. Penentuan titik sampel secara diagonal,masing-masing di ambil 3 titik di lahan produksi rendah dan produksi tinggi. Pembuatan minipit dibuat untuk menentukan warna tanah dan pengambilan sampel tanah diseetiap titik, pengambilan contoh tanah diambil disetiap kedalaman dari 0-20, 20-40, 40-60. analisis contoh tanah dilakukan di Laboratorium Ilmu Tanah, Jurusan Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung untuk mengetahui sifat fisik tanah. Untukperlakuan analisis sampel tanah dipisahkan disetiap kedalaman, sehingga diperoleh 1 titik ada 3 sampel tanah pada kedalaman 0-20, 20-40, 40-60 dan pengambilan sampel tanah ada sebanyak 6 titik, 3 titik produksi rendah dan 3 titik di produksi tinggi sehingga jumlah sampel keseluruhan ada 18 sampel tanah. Tanah sebelum dianalisis dilakukan pengeringan udara sela 1-2 hari, hal ini dilakukan untuk mendapatkan kapasitas lapang. Untuk menentukan kelas kemantapan agregat perlu dilakukananalisis dengan menggunakan metode ayakan kering dan basah, dan didapatkan nilai RBD pengayakan kering dan RBD pengayakan basah. Kemudian dilakukan perhitungan indeks kemantapan agregat dan hasil nilai dari indeks kemantapan agergat dimasukan kedalam klasifikasi kemantapan agregat untuk mengetahui hasil sampel tanah masuk dalam kelas kemantapan mantap atau tidak mantap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada lokasi lahan 26B baik yang produksi rendah maupun produksi tinggi sama-sama mempunyai kemantapan agregat sangat mantap

Estimator for Charge Acceptance of Lead Acid Batteries Estimateur d’acceptance de charge des batteries Pb-acide

A phenomenological model of lead acid batteries is developed that is then used to construct an estimator for short term charge acceptance. Conceptually, the model is based on a partial differential equation that is discretized for tractability. With observers for the battery current and state of charge, the prediction of the internal states is improved. Since the model is essentially linear, the short term prediction can be implemented in closed form, thus without the need for computationally intensive prediction simulations at each sampling instant. The only nonlinearity, the dependence on temperature, can be incorporated in a linear parameter-varying model. Un modèle phénoménologique des batteries plomb-acide est développé et utilisé pour réaliser un estimateur d’acceptance de charge à court terme. Conceptuellement, le modèle est basé sur une équation différentielle partielle qui est discrétisée pour simplifier. La prédiction des états du modèle est améliorée par l’utilisation d’observateurs du courant et de la charge de la batterie. Comme le modèle est essentiellement linéaire, la prédiction à court terme peut être formulée en forme close. Il n’est donc plus nécessaire d’avoir recours à des simulations complexes à chaque instant d’échantillonnage. La seule dépendance non-linéaire, celle à la température, peut être incorporée dans un modèle linéaire à paramètre variable

Estimator for Charge Acceptance of Lead Acid Batteries

A phenomenological model of lead acid batteries is developed that is then used to construct an estimator for short term charge acceptance. Conceptually, the model is based on a partial differential equation that is discretized for tractability. With observers for the battery current and state of charge, the prediction of the internal states is improved. Since the model is essentially linear, the short term prediction can be implemented in closed form, thus without the need for computationally intensive prediction simulations at each sampling instant. The only nonlinearity, the dependence on temperature, can be incorporated in a linear parameter-varying model