机器学习在天然气水合物领域中的应用研究进展

姚津津; 郭东东; 朱恒银; 孙嘉鑫; 李子坤; 王韧

doi:10.3969/j.issn.2097-0021.2025.03.012

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机器学习在天然气水合物领域中的应用研究进展

更新时间：2025-09-25

- 机器学习在天然气水合物领域中的应用研究进展
- Vol. 37, Issue 3, (2025)
- 作者机构：
  
  1. 安徽理工大学地球与环境学院,安徽,淮南,232001
  2. 中国地质大学（武汉）科技部地球深部钻探与深地资源开发国际联合研究中心,武汉,430074
  3. 中国石油集团工程技术研究院有限公司,北京,102206
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.2097-0021.2025.03.012
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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姚津津, 郭东东, 朱恒银, et al. 机器学习在天然气水合物领域中的应用研究进展[J]. 2025, 37(3).
DOI：

姚津津, 郭东东, 朱恒银, et al. 机器学习在天然气水合物领域中的应用研究进展[J]. 2025, 37(3). DOI： 10.3969/j.issn.2097-0021.2025.03.012.

摘要

天然气水合物作为一种极具应用潜力的非常规能源，广泛分布于深海和冻土地区。随着能源需求的不断增长，天然气水合物的勘探开发也备受关注。机器学习为解决天然气水合物的基础热动力学分析、勘探与开发及技术利用等问题提供了新途径。简述了天然气水合物的特性、分布和开发面临的挑战，介绍了机器学习在天然气水合物领域的常用算法，总结了基于机器学习预测水合物基本热动力学参数、储层特性分析及水合物法二氧化碳捕集与封存等研究现状及发展方向。在此基础上，对生成式人工智能大模型与机器学习算法相结合在水合物领域的应用提出了展望。

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