천연가스 하이드레이트는 응용 가능성이 매우 높은 비정형 에너지 자원으로, 심해와 영구 동토 지역에 널리 분포하고 있다. 에너지 수요가 지속적으로 증가함에 따라 천연가스 하이드레이트의 탐사와 개발에 대한 관심도 높아지고 있다. 기계 학습은 천연가스 하이드레이트의 기본 열역학 분석, 탐사 및 개발, 기술 활용 등의 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공한다. 본문에서는 천연가스 하이드레이트의 특성, 분포 및 개발이 직면한 도전을 간략히 설명하고, 천연가스 하이드레이트 분야에서 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘을 소개하며, 기계 학습 기반의 하이드레이트 기본 열역학 매개변수 예측, 저류층 특성 분석 및 하이드레이트법 이산화탄소 포집과 저장에 관한 연구 현황과 발전 방향을 요약하였다. 이를 바탕으로 생성형 인공지능 대형 모델과 기계 학습 알고리즘의 결합을 통한 하이드레이트 분야 적용 전망을 제시하였다.

천연가스 하이드레이트;기계 학습;열역학 성질;저류층 특성;이산화탄소 포집 및 저장