В статье рассматриваются полученные различными авторами результаты теоретических и экспериментальных исследований, связанных с процессами накопления отпарного газа при хранении сжиженного природного газа в резервуарах различного назначения. Исторически применяемые модели изменялись в соответствии с развитием возможностей информационных технологий, от применения простых инженерных методов до современных численных методов с использованием вычислительной механики жидкости и газа. Последовательно рассматривая разнообразные получаемые количественные и качественные результаты изменения параметров отпарного газа, можно сделать выводы о процессах в частных случаях конкретных изучаемых объектов. Тем не менее, в настоящее время не выработан единый подход к выбору метода моделирования и, соответственно, к трактовке результатов моделирования. Признано, что теплопередача играет решающую роль в процессе термического испарения. Характерным примером прогнозирования количества и скорости образования отпарного газа является тепловой расчет резервуара Q max, выполненный на модуле резервуара в Aspen Hysys для бака 260 тыс. м3 при условиях фазового равновесия, давлении 1,17 бар, температуре окружающей среды 25 °C, при различных степенях заполнения. Получена скорость образования отпарного газа (BOR) 0,012 масс.% в сутки при 80 % заполнении, с увеличением до 0,12 масc.% в сутки при 10 % заполнении бака. Для обобщения получаемых результатов прогнозирования параметров отпарного газа следует продолжить их накопление и статистическую обработку
В статье представлен обзор явлений, связанных с отпарным газом (boil-off gas, BOG) и его параметрами в случае хранения сжиженного природного газа. Приведена история развития методов моделирования, используемых для прогнозирования BOG, представлены вычислительные методы, применяемые в настоящее время в данной отрасли. Рассматриваются три основные категории методов моделирования, используемых для прогнозирования отпарного газа: 1 — термодинамические модели на основе взаимосвязей между температурой, давлением и фазовыми изменениями; 2 — динамические имитационные модели, включая вычислительную динамику жидкости и газа (computational fluid dynamics, CFD); 3 — программные средства моделирования процессов, такие как Aspen HYSYS, MATLAB, ANSYS и др. Динамические имитационные модели отличаются более высокой точностью и могут описывать сложное поведение системы, но при этом требуется подробная системная информация, а процесс моделирования отличается большими вычислительными затратами и длительным временем расчета, что подходит для фундаментальных исследований, где точность имеет решающее значение. Термодинамические модели работают быстрее, но могут быть менее точными в детальном прогнозировании поведения системы, особенно в изменчивых условиях. Они хорошо подходят для рутинных оперативных прогнозов или систем с более простыми конфигурациями. Обзор и детальный анализ применения этих подходов к моделированию, призван помочь исследователям и специалистам отрасли в выборе наиболее подходящих моделей, основанных на сложности системы, желаемом уровне точности и доступных вычислительных ресурсах, обеспечивая оптимальные решения задачи снижения потерь на BOG и повышения операционной эффективности хранилищ