Моделирование вероятности образования отложений гидрата метана на морском дне: ученые Sandia используют машинное обучение для

Моделирование вероятности образования отложений гидрата метана на морском дне: ученые Sandia используют машинное обучение для
Моделирование вероятности образования отложений гидрата метана на морском дне: ученые Sandia используют машинное обучение для

Гидрат метана, ледоподобный материал, состоящий из сжатого природного газа, горит при поджигании и может быть найден в некоторых районах морского дна и в арктической вечной мерзлоте.

Считающийся крупнейшим в мире источником природного газа, гидрат метана является потенциальным источником топлива, и если он «тает» и метан выбрасывается в атмосферу, он является мощным парниковым газом. По этим причинам важно знать, где может находиться гидрат метана и каково его вероятное количество.

Группа исследователей из Sandia National Laboratories и Военно-морской исследовательской лаборатории США разработала новую систему для моделирования вероятности обнаружения гидрата метана и газообразного метана, которая была протестирована в районе морского дна у побережья Северной Каролины.

Хотя залежи гидрата метана были обнаружены в различных местах, остается много неизвестного относительно того, сколько гидрата метана существует на морском дне и где. Собрать образцы с морского дна, чтобы найти залежи гидрата метана, непросто. Вот тут и приходит на помощь опыт Sandia в компьютерном моделировании.

«Это первый случай, когда кто-то смог подойти к распределению гидрата метана таким же образом, как мы подходим к прогнозированию погоды», - сказала Дженнифер Фредерик, геолог и ведущий исследователь проекта. «Когда вы слышите прогноз погоды о 60-процентной вероятности выпадения двух дюймов дождя, вы не обязательно ожидаете ровно два дюйма. Вы понимаете, что в этом прогнозе есть неопределенность, но он все равно весьма полезен. В большинстве мест на морском дне у нас недостаточно информации, чтобы дать точный ответ, но нам все равно нужно кое-что знать о метане и его распределении. Используя вероятностный подход, аналогичный современному прогнозированию погоды, мы можем дать полезные ответы».

Новая система сочетает в себе многолетний опыт Sandia в области вероятностного моделирования с алгоритмами машинного обучения из Военно-морской исследовательской лаборатории. Система была протестирована и усовершенствована путем моделирования района вокруг Блейк-Ридж, холма на морском дне в 90-230 милях к юго-востоку от Внешних берегов Северной Каролины с известными месторождениями гидрата метана и газообразного метана..

Команда поделилась своей моделью Блейк-Ридж и сравнила ее с предыдущими эмпирическими данными в статье, опубликованной 14 марта в научном журнале Geochemistry, Geophysics, Geosystems.

«Прогнозирование» метана путем объединения моделирования неопределенности с машинным обучением

Глобальная прогностическая модель морского дна Военно-морской исследовательской лаборатории предоставляет подробную информацию о свойствах морского дна для конкретных участков, таких как температура, общая концентрация углерода и давление. Если данные по определенному региону отсутствуют, модель Военно-морской исследовательской лаборатории использует передовые алгоритмы машинного обучения для оценки отсутствующего значения на основе информации о другом районе, который может быть удален географически, но похож геологически.

Исследовательская группа импортировала данные из модели Военно-морской исследовательской лаборатории в программное обеспечение Sandia, которое специализируется на статистической выборке и анализе, под названием Dakota. Используя Dakota, они определили наиболее вероятное значение для влиятельных свойств морского дна, а также естественную вариацию значений. Затем статистическим образом они ввели значение из этого ожидаемого диапазона для каждого свойства в PFLOTRAN, другое программное обеспечение, поддерживаемое и разработанное в Sandia. PFLOTRAN моделирует реакцию химических веществ и движение материалов под землей или под морским дном. Команда провела тысячи симуляций производства метана в районе Блейк-Ридж. Все программное обеспечение, используемое в системе, имеет открытый исходный код и будет доступно для использования другими исследователями-океанографами.

«Одна из самых важных вещей, которые мы обнаружили, заключается в том, что почти не происходит образования гидратов метана на глубине менее 500 метров, чего и следовало ожидать, учитывая температуру и давление, необходимые для образования гидрата метана», - сказал Уильям Эймолд, исследователь. научный сотрудник Sandia и основной автор статьи. Известно, что твердый гидрат метана образуется в условиях низких температур и высокого давления, когда молекулы метана захватываются хорошо организованными молекулами воды.

Команда также обнаружила, что газ метан образовался ближе к берегу. По его словам, они смогли сравнить свою модель со значениями гидрата метана, рассчитанными в ходе прошлых исследований, и образцами, собранными несколько десятилетий назад в рамках программы океанского бурения Национального научного фонда. Например, гидрат метана был обнаружен в пробе морского дна, взятой из скважины, пробуренной на хребте Блейк, которая называется Зона 997.

Тот факт, что мы предсказывали образование гидрата метана в количестве, аналогичном прошлым исследованиям и наблюдениям, действительно показал, что система, по-видимому, работает довольно хорошо, и мы сможем применить ее в других географических точках, где может быть меньше данных, - сказал Эймольд.

Важность метана для ВМФ и дальнейшие шаги

Расположение месторождений гидрата метана и газообразного метана вблизи морского дна имеет важное значение для ВМФ.

«Понимание того, как звук взаимодействует с морским дном, очень важно для любой морской операции», - сказал Фредерик. «Газ метан резко влияет на акустику. Даже если только 1% или 2% порового пространства в донных отложениях заполнено газовым пузырем, скорость звука уменьшается в сто раз и более. Это очень большой эффект, и если вы не учтете это должным образом, то вы не получите точной акустики."

Фредерик сравнил подводную лодку, использующую гидролокатор, с ранней аркадной игрой Breakout, где игрок двигает веслом горизонтально, чтобы мяч прыгал, чтобы разрушить стену из кирпичей. В этой аналогии морское дно служит «веслом», отражающим или преломляющим звуковые волны, или «мячом», чтобы получить полное представление о препятствиях в океане. Если ракетка начнет отскакивать от мяча по-разному - или удерживать мяч в течение разного времени - в зависимости от того, где находится ракетка, игра станет намного сложнее.

До сих пор команда использовала свою систему для создания моделей региона Норвежского моря между Гренландией и Норвегией и мелководья Северного Ледовитого океана у берегов Северного склона Аляски, двух областей, представляющих интерес для Военно-морской флот.

Фредерик также работал с большой группой международных экспертов, чтобы оценить количество метана и углекислого газа, хранящихся на мелководье арктического морского дна, и определить, насколько чувствительны эти отложения к повышению температуры.

Команда также создала гораздо более грубую модель всего земного шара и начала изучать центральную часть Атлантики, где несколько лет назад был замечен газ метан, пузырившийся на морском дне.

«Будет интересно посмотреть, сможет ли наша модель предсказать эти области просачивания метана на морском дне», - сказал Фредерик. «Мы хотели бы посмотреть, сможем ли мы предсказать распределение этих выходов метана и согласуются ли они с термодинамическими свойствами стабильности гидрата метана. Когда вы видите выход, это означает, что под морским дном много газа., Это значительно повлияет на то, как звук распространяется по морскому дну и, следовательно, на гидролокатор. Кроме того, эти залежи могут быть источником природного газа для производства энергии, повлияют на экологию океана и циклы питательных веществ, и если этот газ достигнет атмосферы, он имеют последствия для изменения климата."