Design and operations optimization of membrane separation for flexible carbon capture from natural gas combined cycle systems

We explore the concept of flexible carbon capture using membrane separation. Flexible carbon capture has been studied in recent years as a measure to decarbonize fossil-fired power generation in response to electricity market conditions, including varying electricity prices and/or fluctuating electricity supply requirements. The importance of flexible operation of carbon capture systems is highlighted by the increasing penetration of intermittent energy generation from renewable sources such as wind and solar PV. To accommodate the integration of renewable energy into the grid, fossil-fired power plants would need to generate varying electricity load, producing flue gas with varying characteristics and at varying volumes. Carbon capture systems in a high-renewables grid will be required to operate flexibly to respond to these changes. Flexible carbon capture has been studied for amine absorption,1-2 a leading CCS technology. This work explores the possibility of flexible carbon capture using membrane separation, a promising alternative to amine absorption. In particular, membranes are considered to be very responsive to system changes and require very short start-up times.3 In addition, membrane separation has advantages such as having a smaller footprint, being more environmentally benign (no corrosive chemicals involved in the separation process), and potentially incurring lower separation energy. In this work, we perform optimization to determine the optimal process design and time-varying operations of a polymeric membrane system separating CO2 from a natural gas combined cycle (NGCC) with wind energy integration. The total net present value (NPV) of the gas turbines and membrane system is maximized. Both design and operations of the capture plant are optimized. Design decision variables include membrane process configuration, membrane size, CO2/N2 selectivity and CO2 permeance (two key membrane properties relevant to separation performance), and compressor and vacuum pump sizes. These parameters are determined before a capture unit is built. After the plant is built, operational decision variables include gas flowrates, the pressure ratio across the membrane and permeate-side (low-pressure side) pressure. These are parameters that can be adjusted, within limits, given electricity market conditions for a given time period. Time-varying electricity output from gas turbines as well as the associated flue gas flowrate and composition will be determined by HyPPO, an in-house software developed at Stanford University for modeling and optimization of flexible and renewable-integrated power systems. HyPPO models beneficial operating strategies for a set of statistically representative days. HyPPO results will be used with membrane separation models for various process configurations as modeled in MATLAB. 1. Cohen, S. M.; Rochelle, G. T.; Webber, M. E., Optimizing post-combustion CO2 capture in response to volatile electricity prices. International Journal of Greenhouse Gas Control 2012, 8, 180–195. 2. Mac Dowell, N.; Shah, N., The multi-period optimisation of an amine-based CO2 capture process integrated with a super-critical coal-fired power station for flexible operation. Computers & Chemical Engineering 2015, 74, 169–183. 3. Brunetti, A.; Scura, F.; Barbieri, G.; Drioli, E., Membrane technologies for CO2 separation. Journal of Membrane Science 2010, 359 (1), 115–125

Schätzung latenter nichtlinearer Effekte in Quer- und Längsschnittstudien

Strukturgleichungsmodelle (SEM) werden in den letzten Jahren vermehrt zur Aufdeckung von nichtlinearen Effekten wie Interaktionseffekten oder quadratischen Effekten in der empirischen Forschung verwendet. Daher kommt der Bereitstellung von effizienten und robusten Schätzverfahren für die Analyse von nichtlinearen SEM, die simultan multiple nichtlineare Effekte schätzen können, eine wichtige Bedeutung in der methodologischen Forschung zu. Bisher wurde jedoch nur ungenügend die Problematik untersucht, dass zwar die üblicherweise verwendeten Schätzverfahren aus der Klasse der Produktindikator-(PI)-Ansätze (z.B. der Unconstrained-Ansatz; Kelava & Brandt, 2009; Marsh, Wen & Hau, 2004) und der Klasse der verteilungsanalytischen Verfahren (z.B. LMS oder QML; Klein & Moosbrugger, 2000; Klein & Muthén, 2007) auf der Annahme einer multivariaten Normalverteilung für einen Großteil der im Modell enthaltenen Variablen beruhen, diese jedoch in der Empirie fast nie gegeben ist. Andere Ansätze, wie die momentbasierten Verfahren des 2SMM- oder des MM-Ansatzes (Wall & Amemiya, 2000, 2003; Mooijaart & Bentler, 2010), die die Normalitätsannahme deutlich abschwächen können, finden in der Literatur hingegen nur geringe Berücksichtigung. Im ersten Teil dieser Arbeit werden diese momentbasierten Verfahren zur Schätzung von multiplen nichtlinearen Effekten erweitert und hinsichtlich ihrer Schätzeigenschaften bei nicht-normalverteilten Daten im Vergleich zu den PI- und den verteilungsanalytischen Ansätzen sowohl theoretisch als auch anhand einer umfangreichen Simulationsstudie untersucht (Brandt, Kelava & Klein, in press). Zusammenfassend zeigt sich, dass LMS und QML bei normalverteilten Indikatoren die effizientesten Schätzungen liefern und in diesem Fall eingesetzt werden sollten. Bei nicht-normalverteilten Daten ist jedoch ein Parameterbias zu beobachten. Der erweiterte Unconstrained-Ansatz liefert zwar sowohl für normalverteilte als auch für nicht-normalverteilte Indikatoren erwartungstreue Parameterschätzungen, die Standardfehler werden jedoch stets unterschätzt (auch bei der Verwendung eines robusten Schätzers für die Standardfehler), was sich in einem erhöhten alpha-Fehler widerspiegelt. Der 2SMM-Ansatz liefert sehr gute Schätzergebnisse für normalverteilte und nicht-normalverteilte Indikatoren und kann insbesondere bei nicht-normalverteilten Indikatoren verwendet werden; bei normalverteilten Indikatoren ist das Verfahren etwas weniger effizient als LMS. Ein Nachteil des Verfahrens ist jedoch seine schwierige Erweiterung für andere als das hier untersuchte Querschnittsmodell (z.B. für Latente Wachstumskurvenmodelle). Der MM-Ansatz zeigt deutliche Schwächen in seinen Schätzungen, die sowohl bei einer simultanen Schätzung von mehr als einem nichtlinearen Effekt als auch bei nicht-normalverteilten Indikatoren auftreten, und stellt daher keine Alternative zu den anderen Schätzverfahren dar. Um ein Verfahren bereitzustellen, das bei nicht-normalverteilten Daten zuverlässige und effiziente Schätzungen für nichtlineare Effekte liefern kann, wurde der NSEMM-Ansatz entwickelt (Kelava, Nagengast & Brandt, in press). Der NSEMM-Ansatz ist ein allgemeinerer Ansatz als der 2SMM-Ansatz und kann flexibler auch für andere Modelle genutzt werden, da er direkt in Mplus spezifizierbar ist. Der NSEMM-Ansatz verwendet zur Approximation der Verteilung der (latenten) Prädiktoren ein Mischverteilungsmodell, und stellt damit eine Erweiterung der SEMM (Structural Equation Mixture Models) dar. Im Gegensatz zu den SEMM, die nichtlineare Effekte semi-parametrisch modellieren, d.h. keine Funktion für die Nichtlinearität annehmen, verwendet der NSEMM-Ansatz eine parametrische Funktion für die nichtlinearen Effekte (z.B. einen quadratischen Effekt), wodurch eine Aussage über die Effektstärke des nichtlinearen Effekts möglich ist. Neben einer Darstellung des Konzepts der Mischverteilungsmodelle und des NSEMM-Ansatzes werden auch erste Ergebnisse zu den Schätzeigenschaften des NSEMM-Ansatzes im Vergleich zu LMS und dem erweiterten Unconstrained-Ansatz berichtet. Im letzten Teil der Arbeit wird auf Interaktionseffekte in Längsschnittstudien eingegangen. Hierbei wird das Problem von heterogenen Entwicklungs- und Wachstumsprozessen aufgegriffen, das in der Empirie häufig auftritt, wenn die Streuung der Entwicklungsverläufe von den Ausgangsbedingungen abhängt. Wird diese Heterogenität nicht adäquat berücksichtigt, wie es der Fall bei latenten Wachstumskurvenmodellen (LGM) ist, sind Prognosen basierend auf den Ausgangsbedingungen einer Person nicht akkurat, da die Konfidenzintervalle für die Prognose auf einer fehlspezifizierten Varianz beruhen. Das heterogene Wachstumskurvenmodell (HGM; Klein & Muthén, 2006) erweitert das Standard-LGM um eine heterogene Varianzkomponente, die mit einem spezifischen Interaktionseffekt modelliert wird. Das HGM stellt eine Alternative zu den Growth Curve Mixture Modellen (GMM) dar, wenn keine Annahme über diskrete Klassen getroffen werden soll, sondern eine feinstufigere, kontinuierliche Modellierung der Heterogenität von Interesse ist. In dieser Arbeit wird für das HGM eine Implementierung in Mplus basierend auf dem LMS-Schätzer entwickelt, deren Anwendung und Interpretation an einem empirischen Datensatz aus der AIDS-Forschung demonstriert wird (Brandt, Klein & Gäde, under revision). Die Implementierung ermöglicht eine anwenderfreundliche Verwendung des Verfahrens und erlaubt die Berücksichtigung von Kovariaten zur Erklärung der Heterogenität in den Entwicklungsverläufen. Die Ergebnisse einer Simulationsstudie zeigen, dass das Verfahren auch bei moderater Verletzung der Verteilungsannahmen eine zuverlässige Parameterschätzung liefert

Fitting Nonlinear Structural Equation Models in R with Package nlsem

Fitting Nonlinear Structural Equation Models in R with Package nlsem Abstract: Structural equation mixture modeling (SEMM) has become a standard procedure in latent variable modeling over the last two decades (Jedidi, Jagpal, and DeSarbo 1997b; Muthén and Shedden 1999; Muthén 2001, 2004; Muthén and Asparouhov 2009). SEMM was proposed as a technique for the approximation of nonlinear latent variable relationships by finite mixtures of linear relationships (Bauer 2005, 2007; Bauer, Baldasaro, and Gottfredson 2012). In addition to this semiparametric approach to nonlinear latent variable modeling, there are numerous parametric nonlinear approaches for normally distributed variables (e.g., LMS in Mplus; Klein and Moosbrugger 2000). Recently, an additional semiparametric nonlinear structural equation mixture modeling (NSEMM) approach was proposed by Kelava, Nagengast, and Brandt (2014) that is capable of dealing with nonnormal predictors. In the nlsem package presented here, the SEMM, two distribution analytic (QML and LMS) and NSEMM approaches can be specified and estimated. We provide examples of how to use the package in the context of nonlinear latent variable modeling

Estimation of nonlinear latent structural equation models using the extended unconstrained approach

In the past two decades, several approaches for the estimation of single interaction effects in latent structural equation models (SEM) have been published (for an overview: Marsh, Wen, & Hau, 2006; Schumacker & Marcoulides, 1998). Recent literature has begun to consider nonlinear models involving simultaneous interaction and quadratic effects (e.g. Klein & Muthén, 2007; Lee, Song, & Poon, 2004; MacCallum & Mar, 1995). Marsh, Wen, and Hau (2004) developed an unconstrained product indicator approach for the estimation of single interaction effects with robust properties when distributional assumptions are violated. In this article, first, we give a brief overview on the approaches for the estimation of nonlinear SEM. Second, we describe the extended unconstrained approach for the simultaneous estimation of latent interaction and quadratic effects (Kelava, 2009; Moosbrugger, Schermelleh-Engel, Kelava, & Klein, 2009). Third, we apply the extended unconstrained approach to data from work and stress research using the freely accessible sem package (Fox, 2006) in R (R Development Core Team, 2008) and compare it with LMS (Klein & Moosbrugger, 2000) which is implemented in the commercial Mplus (Muthén & Muthén, 2007) software