可持续净零社区优化混合能源系统的建模、框架设计与性能分析：聚焦氢能存储的CFD模拟与优化

本文针对液态氢(LH2)存储中的蒸发损失(boil-off)和自增压(self-pressurisation)问题，通过系统综述计算流体力学(CFD)在氢能技术中的应用，揭示了多相流模拟与共轭传热模型在优化储罐设计中的关键作用。研究表明CFD能有效预测低温存储中的复杂流体行为，为净零目标下的氢能安全存储提供重要技术支撑。

　　

在全球131个国家设定净零目标的背景下，氢能作为清洁能源载体成为 decarbonisation 的关键。然而液态氢(LH₂)存储面临蒸发损失(boil-off)和自增压(self-pressurisation)的严峻挑战——其沸点低至-253°C，极小的汽化潜热使储罐极易受环境热泄漏影响，导致持续蒸发和压力积聚。这不仅造成能源浪费，更可能引发储罐爆裂等安全事故。传统实验研究成本高昂且难以捕捉长期动态，而一维模型又无法解析热分层(thermal stratification)、晃荡(sloshing)等三维复杂现象。

英国诺丁汉大学(University of Nottingham)的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表综述，系统评估了计算流体力学(CFD)在LH₂存储模拟中的应用。通过分析现有文献中的多相流模型、传质系数和湍流阻尼参数，研究揭示了不同建模方法对预测精度的影响规律。关键技术包括：采用体积分数法(VOF)追踪气液界面，耦合共轭传热(conjugate heat transfer)模拟罐壁热传导，运用大涡模拟(LES)解析湍流脉动，并通过用户自定义函数(UDF)实现相变质量传递。

CFD方法学与建模要点
研究表明，流体热物性参数和边界条件对模拟结果敏感性最高，而传质模型中的可变系数对精度影响有限。采用Realizable k-ε模型配合壁面函数能较好平衡计算成本与精度，尤其在模拟晃荡诱导的相变时需启用动态网格技术。

储罐规模效应
分析发现蒸发损失率与储罐表面积体积比成反比——真空绝热的球形杜瓦(Dewars)在10,000升规模下日蒸发率可低至0.1%，但微型储罐可达5%。这为不同应用场景的储罐选型提供了量化依据。

特殊工况模拟
在微重力或变加速度条件下（如航空航天应用），热分层现象显著减弱，但晃荡会加剧气液界面质量交换。研究建议采用重叠网格技术处理此类移动边界问题。

该综述证实CFD能有效预测低温存储中的复杂多物理场耦合过程，为储罐安全阀设定、绝热层优化提供理论依据。特别指出当前模型在长期预测（>30天）和正交-仲氢转化(ortho-to-para conversion)热效应方面仍存在局限，建议未来研究应结合分子动力学模拟提升相变模型精度。这些发现对实现《巴黎协定》气候目标下的氢能基础设施建设具有重要指导价值。