天然ガスハイドレートは、応用可能性の高い非在来型エネルギー資源であり、深海や永久凍土地域に広く分布している。エネルギー需要の増加に伴い、天然ガスハイドレートの探査および開発に注目が集まっている。機械学習は、天然ガスハイドレートの基礎熱力学解析、探査・開発および技術利用などの課題解決に新たな道を提供する。本稿では、天然ガスハイドレートの特性、分布および開発における課題を簡潔に述べ、機械学習分野で一般的に使用されるアルゴリズムを紹介し、機械学習に基づくハイドレートの基本熱力学パラメータ予測、貯留層特性分析およびハイドレート法による二酸化炭素の捕集・貯留に関する研究現状と展望をまとめた。これに基づき、生成型人工知能の大規模モデルと機械学習アルゴリズムの結合によるハイドレート分野への応用展望を提案した。

天然ガスハイドレート;機械学習;熱力学特性;貯留層特性;二酸化炭素捕集および貯留