Гидраты природного газа, как перспективный нетрадиционный энергетический ресурс, широко распространены в глубоководных и вечномерзлых районах. С ростом потребности в энергии возрос интерес к разведке и разработке гидратов природного газа. Машинное обучение предоставляет новые методы для решения основных задач термодинамического анализа, разведки, разработки и технологического использования гидратов природного газа. В статье кратко описываются свойства, распределение и проблемы разработки гидратов природного газа, представлены распространённые алгоритмы машинного обучения в этой области, а также обобщается текущее состояние и направления исследований по прогнозированию основных термодинамических параметров гидратов, анализу свойств коллекторов и улавливанию и хранению двуокиси углерода с использованием гидратов. На этой основе рассматриваются перспективы применения генеративных больших моделей искусственного интеллекта в сочетании с алгоритмами машинного обучения в области гидратов.

гидраты природного газа;машинное обучение;термодинамические свойства;свойства коллекторов;улавливание и хранение двуокиси углерода