Os hidratos de gás natural, como uma fonte de energia não convencional com grande potencial de aplicação, estão amplamente distribuídos em águas profundas e regiões de permafrost. Com a crescente demanda por energia, a exploração e o desenvolvimento dos hidratos de gás natural têm recebido atenção significativa. O aprendizado de máquina oferece novas abordagens para resolver problemas relacionados à análise termodinâmica fundamental, exploração, desenvolvimento e utilização tecnológica dos hidratos de gás natural. Este texto descreve brevemente as características, distribuição e desafios enfrentados no desenvolvimento dos hidratos de gás natural, apresenta os algoritmos comuns baseados em aprendizado de máquina nesta área, e resume o estado atual da pesquisa e as direções de desenvolvimento na previsão de parâmetros termodinâmicos básicos, análise das características do reservatório, bem como captura e armazenamento de dióxido de carbono por meio dos hidratos. Com base nisso, vislumbram-se as aplicações da combinação de grandes modelos generativos de inteligência artificial com algoritmos de aprendizado de máquina no campo dos hidratos.

hidratos de gás natural;aprendizado de máquina;propriedades termodinâmicas;características do reservatório;captura e armazenamento de dióxido de carbono