Les hydrates de gaz naturel, en tant que source d'énergie non conventionnelle à fort potentiel d'application, sont largement répartis en eaux profondes et dans les zones de pergélisol. Avec l'augmentation continue de la demande énergétique, l'exploration et le développement des hydrates de gaz naturel suscitent un intérêt croissant. L'apprentissage automatique offre de nouvelles approches pour résoudre les problèmes fondamentaux liés à l'analyse thermodynamique, à l'exploration, au développement et à l'exploitation technologique des hydrates de gaz naturel. Cet article présente brièvement les caractéristiques, la distribution et les défis du développement des hydrates de gaz naturel, introduit les algorithmes couramment utilisés dans ce domaine basés sur l'apprentissage automatique, et résume l'état actuel et les directions de recherche sur la prédiction des paramètres thermodynamiques de base, l'analyse des propriétés du réservoir, ainsi que la capture et le stockage du dioxyde de carbone par les hydrates. Sur cette base, une perspective est proposée sur l'application des grands modèles d'intelligence artificielle générative combinés aux algorithmes d'apprentissage automatique dans le domaine des hydrates.

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