天然气水合物典型特征综述

作者：樊浩

单位：中国石油辽河油田海南油气勘探分公司124010

作者简介：樊浩（1979-），男，湖北潜江市人，硕士，中级工程师，现从事海洋油气勘探。标题：天然气水合物典型特征综述

摘要：概述国内外天然气水合调查研究的勘探进展情况，详细地介绍判识天然气水合物的地球物理和地球化学特征。

关键词：天然气水合物；现状；特征

0 引言

天然气水合物, 也称“气体水合物”, 是由天然气与水分子在高压、低温条件下形成的一种固态结晶物质。由于天然气中80%～99.9%的成分是甲烷, 故也有人将天然气水合物称为甲烷水合物。天然气水合物多呈白色或浅灰色晶体, 外貌似冰状, 易点燃, 故也称其为“可燃冰”。在天然气水合物晶体化学结构中, 水分子构成笼型多面体格架, 以甲烷为主的气体分子包裹于其中。这是一种新型的潜在能源, 全球资源量达2.1×1015m3, 是煤炭、石油和天然气资源总量的两倍,具有巨大的能源潜力。因此, 世界各国尤其是各发达国家和能源短缺国家均高度重视天然气水合物的调查研究、开发和利用研究。

1 国内外天然气水合物勘探现状

1.1国外天然气水合物勘探历史及现状

天然产出的水合物矿藏首次在1965年发现于俄罗斯西西伯利亚永久冻土带麦索亚哈油气田。1972—1974年,美国、加拿大也在阿拉斯加、马更些三角洲冻土带的油气田区发现了大规模的水合物矿藏。同期,美国科学家在布莱克海岭所进行的地震探测中发现了“拟海底反射层(BSR)”。1979年,国际深海钻探计划(DSDP)第66、67航次在中美洲海槽危地马拉的钻孔岩芯中首次发现了海底水合物。此后,水合物的研究便成为DSDP和后续的大洋钻探计划(ODP)的一项重要任务,并相继在布莱克海岭、墨西哥湾、秘鲁—智利海沟、日本海东北部奥尻脊、南海海槽、北美洲西部近海—喀斯喀迪亚陆缘等地发现了BSR或水合物。德国在20世纪80年代中后期以联邦地学与资源研究中心、海洋地学研究中心为首的一些单位,结合大陆边缘等研究项目，开展了水合物的地震地球物理、气体地球化学调查。在各国科学家的努力下,海底水合物物化探异常或矿点的发现与日俱增,迄今已达80处。从1995年开始,日本、印度、美国、德国先后投巨资,实施了大规模的研究发展计划,韩国、俄国、加拿大、法国、英国、挪威、比利时、澳大利亚等国也正在制订计划或积极调查中。

1.2国内天然气水合物勘探历史及现状

与国外的发展历程相似, 中国天然气水合物也起始于实验室研究, 然后再扩展到资源调查领域。中国在1999年正式实施试验性调查前还经历了一段短暂的预研究阶段, 中国大洋矿产资源研究开发协会于1995年设立了“西太平洋气体水合物找矿前景与方法的调研”课题, 这是中国天然气水合物资源领域的第一个调研课题, 中国地质科学院矿产资源研究所等单位就天然气水合物在世界各大洋的分布特征及找矿方法进行了分析和总结, 并对西太平洋的找矿远景进行了初步评价。随后原地质矿产部于1997年设立了“中国海域天然气水合物勘测研究调研”课题, 国家863计划820主题也于1998年设立了“海底气体水合物资源勘查的关键技术”课题, 中国地质科学院矿产资源研究所、广州海洋地质调查局、中国科学院地质与地球物理研究所等单位对中国近海天然气水合物的成矿条件、调查方法、远景预测等方面进行了前期预研究, 为中国开展天然气水合物调查做好了资料和技术准备。

2 识别天然气水合物的标志特征

2.1地球物理标志

2.1.1 海底模拟反射层( BSR )来自水合物稳定带底面的反射也大致与海底平行，通常称为

海底模拟反射层或似海底反射( BSR )。它是含气水合物存在的第1个典型特征。运用BSR 来识别天然气水合物要注意：①天然气水合物与BSR并不存在一一对应的关系；②BSR 受到构造作用、沉积作用、沉积物的含碳量以及水合物的含量等因素的影响，要想在地震剖面上观察到BSR ，除了满足含量达20 %的天然气水合物地层以外，还需要存在含量不低于10 %的游离气地层位于水合物地层之下；③构造抬升、沉积速率高、沉积物含碳量和水合物含量高有助于BSR的形成。

2.1.2 振幅暗点水合物胶结物存在的第2个特征是水合物胶结层的振幅“消隐”现象( 振幅暗点)。这种现象总是出现在含天然气水合物的沉积物中，说明层间声阻抗的差异已为水合物胶结作用所减弱。水合物与沉积物的均匀混合致使BSR之上的反射振幅减弱，若天然气水合物沉积物中连续出现这一现象，则称之为空白反射。空白带的主要特征为：①反射振幅较之地震记录中正常的反射振幅低；②空白带区域沉积物的层速度较之一般海底沉积物略高。

2.13 速度反转天然气水合物的第3个特征是速度反转，即当地震波由水合物胶结物向BSR 下部的沉积物传波时，其速度突然减小。

2.2地球化学

2.2.1直接识别标志

a气体地球化学分析。

根据东海深水海域90个站位浅表层沉积物烃类气体的分析,可按甲烷测定值将它们划分为:区域背景值组(<100μL/kg);异常组(100~300μL/kg);高异常组(300~500μL/kg);特高异常组(>500μL/kg)。根据不同异常样品的分布,可以热液活动区为界,将冲绳海槽划分为南北2区。在南区有近70%站位的甲烷值达到异常级别,20%站位达到高异常和特高异常;而在北区仅有少数站位属于异常组。也即在南区海底烃类气体的活动远比北区强。

b海面增温异常扫描

在瞬时构造活动期间，海底水合物或常规油气藏因压力的降低或温度的升高可发生分解，析出甲烷等烃类气体，经运移扩散到海面，受瞬变大地电场或太阳光能的作用，导致激发增温。利用卫星热红外扫描技术对海面低空大气的温度及时进行记录，便可定性探索海底排气作用，从宏观上研究其与水合物或油气藏分布的关系，从而可以在调查早期初步圈定有利区带。

2.2.2间接识别标志

a 孔隙水中氯离子浓度异常

浅层沉积物中孔隙水Cl-浓度增高,水合物附近孔隙水Cl-浓度反而降低。由于水合物形成过程中的排盐效应以及水合物分解的稀释作用，导致浅表层沉积物孔隙水Cl-质量浓度异常。研究发现，在南海北部琼东南W-05和W-06站位附近，Cl-质量浓度出现高异常值，且正好位于BSR显示区内。东沙群岛南坡的ODP1146站位显示在海底500m处钻孔沉积物孔隙水Cl-质量浓度有所降低，可能由于天然气水合物分解引起的。

b 孔隙水中SO42-浓度异常

SO42-离子浓度随深度增加而降低。在受CH4渗透活动的影响海域，海底沉积物发生的甲烷缺氧氧化是消耗空隙中SO42-的主要途径。随着沉积物深度增加，空隙中的SO42-逐渐亏损，直到在硫酸盐甲烷交接带(SMI)消耗殆尽。

3结论

笔者总结了这些天然气水合物的典型的地球物理和地球化学特征，也许单个的特征不能完全证明是水合物引起的，我们可以结合多方面的特征来综合判断识别天然气水合物。

天然气水合物典型特征综述

作者：樊浩 单位：中国石油辽河油田海南油气勘探分公司124010 作者简介：樊浩（1979-），男，湖北潜江市人，硕士，中级工程师，现从事海洋油气勘探。标题：天然气水合物典型特征综述 摘要：概述国内外天然气水合调查研究的勘探进展情况，详细地介绍判识天然气水合物的地球物理和地球化学特征。 关键词：天然气水合物；现状；特征 0 引言 天然气水合物, 也称“气体水合物”, 是由天然气与水分子在高压、低温条件下形成的一种固态结晶物质。由于天然气中80%～99.9%的成分是甲烷, 故也有人将天然气水合物称为甲烷水合物。天然气水合物多呈白色或浅灰色晶体, 外貌似冰状, 易点燃, 故也称其为“可燃冰”。在天然气水合物晶体化学结构中, 水分子构成笼型多面体格架, 以甲烷为主的气体分子包裹于其中。这是一种新型的潜在能源, 全球资源量达2.1×1015m3, 是煤炭、石油和天然气资源总量的两倍,具有巨大的能源潜力。因此, 世界各国尤其是各发达国家和能源短缺国家均高度重视天然气水合物的调查研究、开发和利用研究。 1 国内外天然气水合物勘探现状 1.1国外天然气水合物勘探历史及现状 天然产出的水合物矿藏首次在1965年发现于俄罗斯西西伯利亚永久冻土带麦索亚哈油气田。1972—1974年,美国、加拿大也在阿拉斯加、马更些三角洲冻土带的油气田区发现了大规模的水合物矿藏。同期,美国科学家在布莱克海岭所进行的地震探测中发现了“拟海底反射层(BSR)”。1979年,国际深海钻探计划(DSDP)第66、67航次在中美洲海槽危地马拉的钻孔岩芯中首次发现了海底水合物。此后,水合物的研究便成为DSDP和后续的大洋钻探计划(ODP)的一项重要任务,并相继在布莱克海岭、墨西哥湾、秘鲁—智利海沟、日本海东北部奥尻脊、南海海槽、北美洲西部近海—喀斯喀迪亚陆缘等地发现了BSR或水合物。德国在20世纪80年代中后期以联邦地学与资源研究中心、海洋地学研究中心为首的一些单位,结合大陆边缘等研究项目，开展了水合物的地震地球物理、气体地球化学调查。在各国科学家的努力下,海底水合物物化探异常或矿点的发现与日俱增,迄今已达80处。从1995年开始,日本、印度、美国、德国先后投巨资,实施了大规模的研究发展计划,韩国、俄国、加拿大、法国、英国、挪威、比利时、澳大利亚等国也正在制订计划或积极调查中。 1.2国内天然气水合物勘探历史及现状 与国外的发展历程相似, 中国天然气水合物也起始于实验室研究, 然后再扩展到资源调查领域。中国在1999年正式实施试验性调查前还经历了一段短暂的预研究阶段, 中国大洋矿产资源研究开发协会于1995年设立了“西太平洋气体水合物找矿前景与方法的调研”课题, 这是中国天然气水合物资源领域的第一个调研课题, 中国地质科学院矿产资源研究所等单位就天然气水合物在世界各大洋的分布特征及找矿方法进行了分析和总结, 并对西太平洋的找矿远景进行了初步评价。随后原地质矿产部于1997年设立了“中国海域天然气水合物勘测研究调研”课题, 国家863计划820主题也于1998年设立了“海底气体水合物资源勘查的关键技术”课题, 中国地质科学院矿产资源研究所、广州海洋地质调查局、中国科学院地质与地球物理研究所等单位对中国近海天然气水合物的成矿条件、调查方法、远景预测等方面进行了前期预研究, 为中国开展天然气水合物调查做好了资料和技术准备。 2 识别天然气水合物的标志特征 2.1地球物理标志 2.1.1 海底模拟反射层( BSR )来自水合物稳定带底面的反射也大致与海底平行，通常称为

图像特征提取综述

图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别，下面是图像特征的一些特性： 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合，本质上是图像像素的子集，能将区域分开。边缘形状是任意的，实践中定义为大的梯度的像素点的集合，同时为了平滑，还需要一些算法进行处理。角 顾名思义，有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上，分析边缘的走向，如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测，直接计算图像梯度的高度曲率（合情合理）。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构，很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体，例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线，每个脊像素都有脊宽度，从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来，表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征：颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，但是不能很好捕捉局部特征。 优点：不受旋转和平移变化的影响，如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点：不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 适用于难以自动分割的图像，最常用的颜色空间：RGB和HSV。 匹配方法：直方图相交法（相交即交集）、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，一个示例如下图：其中有8个直方条，对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.wendangku.net/doc/0714064873.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。

2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)

图像局部特征描述子研究分析(未完-待续)

研究背景 在日常生活中，我们主要依赖于视觉来感知外界的信息，比起听觉，视觉能给我们更加丰富的描述。人们一直想通过计算机视觉来描述视觉信息中有意义和有用的东西。首先，我们必须回答什么类型的信息是我们想要的？如何提取这样的特征信息？有人定义视觉为发现图像是什么和在哪里的过程，这强调了视觉是一个信息处理任务[]。而如何构建一个视觉系统来进行这样的信息处理任务是很多学者研究的问题之一。其中，达成统一共识是利用不同的特征层来构建这一个视觉模型系统，最简单的三层体系结构为低层、中层、高层。而本文基于最基本的图像描述方法——尺度的概念，利用尺度空间表示法来分析最低层图像数据。尺度空间方法是一种尺度参数连续、不同尺度空间下采样保持一致性的视觉多尺度分析。 视觉多尺度分析是一种新的视觉信息处理方法，其基本思想是：当我们用眼睛观察物体且物体和观察者之间的距离（将距离视为尺度参数）不断变化时，视网膜将感知到不断变化的图像信息，分析和综合这些不同尺度下的视觉信息以获得被观察物体的本质特征，这种视觉分析方法即称为视觉多尺度分析。 尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息（图像信息）处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更容易获得图像的本质特征。 为什么要研究尺度空间？可以从以下几个通俗的描述来说明： 1）现实世界的物体由不同尺度的结构所组成； 2）在人的视觉中，对物体观察的尺度不同，物体的呈现方式也不同； 3）对计算机视觉而言，无法预知某种尺度的物体结构是有意义的，因此有必要将所有尺度的结构表示出来； 4）从测量的角度来说，对物体的测量数据必然是依赖于某个尺度的，例如温度曲线的采集，不可能是无限的，而是在一定温度范围进行量化采集。温度范围即是选择的尺度； 5）采用尺度空间理论对物体建模，即将尺度的概念融合入物理模型之中。 尺度空间数学定义表示如下： 设多尺度分析的初始图像为0()u x （x ， 为图像区域），(,)u x t 为多尺度分析用于图像所获得的在尺度(0)t t 时的图像，称0:()(,)t T u x u x t 为尺度空间算子，尺度空间算子族 0t t T 为尺度空间，并称为0:()(,)t h T u x t u x t h 尺度由t 变化到t h 的尺度空间算子。 依据尺度空间公理，尺度空间算子应满足如下定义的视觉不变性： 定义2 设t T 为尺度空间算子，称t T 具有

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：

第四篇 第一章 天然气水合物

1 第一章 天然气水合物 第一节 水合物的形成及防止 一、天然气的水汽含量 天然气在地层温度和压力条件下含有饱和水汽。天然气的水汽含量取决于天然气的温度、压力和气体的组成等条件。天然气含水汽量，通常用绝对湿度、相对湿度、水露点三种方法表示。 1．天然气绝对湿度 每立方米天然气中所含水汽的克数，称为天然气的绝对湿度，用e 表示。 2．天然气的相对湿度 在一定条件下，天然气中可能含有的最大水汽量，即天然气与液态平衡时的含水汽量，称为天然气的饱和含水汽量，用e s 表示。 相对湿度，即在一定温度和压力条件下，天然气水汽含量e 与其在该条件下的饱和水汽含量e s 的比值，用φ表示。即： s e e = φ （1-1） 3．天然气的水露点 天然气在一定压力条件下与e s 相对应的温度值称为天然气的水露点，简称露点。可通过天然气的露点曲线图查得，如图1-1所示。 图中，气体水合物生成线（虚线）以下是水合物形成区，表示气体与水合物的相平衡关系。该图是在天然气相对密度为0.6，与纯水接触条件下绘制的。若天然气的相对密度不等于0.6和（或）接触水为盐水时，应乘以图中修正系数。非酸性天然气饱和水含量按下式计算： W ＝0.983WoC RD Cs （1-2） 式中 W ——非酸性天然气饱和水含量，mg/m 3； W 0——由图1-1查得的含水量，mg/m 3； C RD ——相对密度校正系数，由图1-1查得； Cs ——含盐量校正系数，由图1-1查得。 对于酸性天然气，当系统压力低于2100kPa （绝）时，可不对H 2S 和（或）CO 2含量进行修正。当系统压力高于2100kPa （绝）时，则应进行修正。酸性天然气饱和水含量按下式计算：

天然气水合物研究历程及现状样本

天然气水合物研究历程及现状 1.世界天然气水合物研究历程回顾 从1810 年英国Davy在实验室首次发现气水合物和1888 年Villard人工合成天然气水合物后, 人类就再没有停止过对气水合物的研究和探索。在这将近2 的时间内, 全世界对天然气水合物的研究大致经历了 3 个阶段, 如表1-1[2]所示。 第一阶段是从1810 年到20 世纪30 年代初。( 18 , Davy 合成氯气水合物并于次年发表文章正式提出水合物一词。) 在这120 年中, 对气水合物的研究仅停留在实验室, 且争议颇多。 第二阶段是大致可看作是自1934年起始的。当年美国Hammerschmidt发表文章, 提出天然气输气管道堵塞与水合物有关, 从负面加深了对气水合物及其性质的研究。在这个阶段, 研究主题是工业条件下水合物的预报和清除、水合物生成阻化剂的研究和应用。 第三阶段是从上世纪60年代至今, 全球天然气水合物进入大范围勘探普查开发的格局。上世纪60 年代特罗费姆克等发现了天然气能够以固态形式存在于地壳中。特罗费姆克等的研究工作为世界上第一座天然气水合物矿田——麦索雅哈气田的发现、勘探与开发前期的准备工作提供了重要的理论依据, 从而大大拓宽了天然气地质学的研究领域。美国学者在上世纪70年代也开始重视气水合物研究, 并于1972年在阿拉斯加获得世界上首次确认的冰胶结永冻层中的气水合物实物。天然气水合物成藏理论预测的成功、测得成藏理论区气水合物地球物理, 地球化学异常, 以及经过钻探取得水合物实样, 这一系列的成果被认为是上世纪能源问题的重大发现。能够说, 从上世纪60 年代至今, 全球气水合物研究跨入了一个崭新的阶段——第三个阶段(把气水合物作为一种能源进行全面研究和实践开发的阶段) , 世界各地科学家对气水合物的类型及物化性质、自然赋存和成藏条件、资源评价、勘探开发手段以及气水合物与全球变化和海洋

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

天然气水合物论文

浅析天然气水合物 油气储运09-1 杜小均2009440128 序号：2 摘要：本文分别介绍了天然气水合物作为能源的重要意义以及存在的开采技术问题，以及天然气水合物生成和分解可能造成的危害以及防止危害发生的措施。关键词：天然气水合物生成意义危害 天然气水合物是在一定温度和压力条件下，含水天然气生成的水与烃类气体的结晶体，外表类似致密的雪，是一种笼形晶状包络物，义称“可燃冰”。 形成天然气水合物的条件；（1）必要条件：气体处于水汽的饱和或则过饱和状态并存在游离水。有足够高的压力和足够低的温度。（2）辅助条件：压力的脉动，气体的高速流动，因流向突变产生的搅动，水合物的晶种的存在及晶种停留在特定物理位置如弯头，孔板，阀门等。 1天然气水合物作为能源的重要意义 天然气水合物是全球第二大碳储库，仅次于碳酸盐岩，其蕴藏的天然气资源潜力巨大。据保守估算，1立方米可燃冰可转化为164立方米的天然气和0.8立方米的。燃烧后只生成水和二氧化碳，对环境污染小。据专家估计，全世界石油总储量在2700亿吨到6500亿吨之间。按照目前的消耗速度，再有50-60年，全世界的石油资源将消耗殆尽。海底可燃冰分布的范围约4000万立方米，占海洋总面积的10%，据保守统计，全世界海底天然气水合物中储存的甲烷总量约为1.8亿亿立方米，约合1.1亿万吨。海底可燃冰的储量可够人类使用1000年。 作为新型的高效清洁能源，天然气水合物具有广阔的开发前景，据估计，目前至少有30多个国家和地区针对天然气水合物进行了调查和研究，有相当的投入且取得了重大的发现。1960年，前苏联在西伯利亚发现了第一个可燃冰气藏，并于1969年投入开发，采气14年，总采气50.17亿立方米。美国于1969年开始实施可燃冰调查。1998年，把可燃冰作为国家发展的战略能源列入国家级长远计划，计划到2015年进行商业性试开采。日本关注可燃冰是在1992年，目前，已基本完成周边海域的可燃冰调查与评价，钻探了7口探井，圈定了12块矿集区，并成功取得可燃冰样本。它的目标是在2012年进行商业性试开采。加拿大、印度、韩国、挪威也各自制定了研究计划。“可燃冰”的取样和探矿上，我国从1999年起开始实质性的调查和研究，虽比美、日等国起步晚、水平低，

特征选择算法综述20160702

特征选择方法综述 控制与决策2012.2 问题的提出 特征选择框架基于搜索策略划分特征选择方法基于评价准则划分特征选择方法结论 一、问题的提出特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程，是模式识别的关键问题之一。对于模式识别系统，一个好的学习样本是训练分类器的关键，样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。因此研究有效的特征选择方法至关重要。 特征选择算法的目的在于选择全体特征的一个较少特征集合，用以对原始数据进行有效表达按照特征关系度量划分，可分为依赖基尼指数、欧氏距离、信息熵。 、特征选择框架 由于子集搜索是一个比较费时的步骤，一些学者基于相关和冗余分析，给出了下面一种特征选择框架，避免了子集搜索，可以高效快速地寻找最优子集。 从特征选择的基本框架看出，特征选择方法中有4 个基本步骤：候选特征子集的生成（搜索策略）、评价准则、停止准则和验证方法。目前对特征选择方法的研究主要集中于搜索策略和评价准则。因而，本文从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行分类。 三、基于搜索策略划分特征选择方法 基本的搜索策略按照特征子集的形成过程，形成的特征选择方法如下：

图3 基于搜索策略划分特征选择方法 其中，全局搜索如分支定界法，存在问题： 1）很难确定优化特征子集的数目； 2）满足单调性的可分性判据难以设计； 3）处理高维多类问题时，算法的时间复杂度较高。 随机搜索法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法等，存在问题： 1）具有较高的不确定性，只有当总循环次数较大时，才可能找到较好的结果。 2）在随机搜索策略中，可能需对一些参数进行设置，参数选择的合适与否对最终结果的好坏起着很大的作用。 启发式搜索如SFS、SBS、SFFS、SFBS等，存在问题： 1）虽然效率高，但是它以牺牲全局最优为代价。 每种搜索策略都有各自的优缺点，在实际应用过程中，根据具体环境和准则函数来寻找一个最佳的平衡点。例如，特征数较少，可采用全局最优搜索策略；若不要求全局最优，但要求计算速度快，可采用启发式策略；若需要高性能的子集，而不介意计算时间，则可采用随机搜索策略。 四、基于评价准则划分特征选择方法

天然气水合物开发现状及其环境问题

天然气水合物开发现状及其环境问题 天然气水合物开发现状及其环境问题 摘要：当今世界经济整体都在迅猛发展，随之而来的就是能源紧张以至于枯竭的地步，寻求高效清洁的新能源成为世界各国普遍追求的目标，进而天然气水合物就进入人们的主要关注目标。天然气水合物是目前世界上没有开发的可利用程度较高的潜在能源，其储藏量相当于全世界汽油和天然气资源的总和。天然气水合物在全球范围内分布广而储藏量又巨大，本身具有极大的开发前景，被认为是二十一世纪最理想的替代能源。无可置疑，天然气水合物是一种蕴含巨大价值的潜在能源，虽然天然气水合物的开发处于探索阶段，但是对这种新型能源的研究和开发具有相当大的意义。 关键词：天然气水合物开发现状环境问题 有关专家分析判定天然气水合物的形成是由于海洋板块之间的活动造成的。海洋板块之间相互运动，深海天然气随着板块的裂缝涌上来。在深海的高压的作用，温度相对较低的海水与之间产生化学反应，进一步形成天然气水合物，也就是所谓的甲烷水合物。但是由于开发天然气水合物的技术还不是很成熟，在开发的过程中会对环境产生一系列不良的影响，例如全球大气变暖、破坏的海洋生态平衡的和造成海底滑坡等环境问题。 一、对天然气水合物的基本情况 天然气水合物的可利用程度较高，而且是清洁新能源，因此，受到各国科学家的普遍关注，对于地球上的天然气水合物的储存也在量一直在讨论之中。早期科学家们根据天然气水合物形成所需要的条件，进一步来推断天然气水合物储存量，得出的结论就是天然气水合物储存量是全球石化以及天然气资源量的2倍，而且绝大多数分布在海洋之中。近年来在全球范围内实施海洋探索计划，有关研究者对天然气水合物储存量重新做了评估，评估表明，最新估算的储存量比早期的结论减少了将近一半。尽管是这样，天然气水合物的储存量还是很丰富的。资料表明，目前全球范围内的天然气水合物保守估计的储

天然气水合物合成实验

2009年第4期　总第170期 低　温　工　程 CRY OGEN I CS No 14　2009 Sum No 1170 天然气水合物合成实验 祁影霞　杨　光　汤成伟　张　华 (上海理工大学能源与动力学院　上海　200093) 摘　要:为提高天然气水合物的生产效率及储气密度,在专门设计的水合物合成实验装置上,进 行了纯甲烷水合物的合成实验。实验结果表明:对于纯净甲烷水合物,压力越高,合成速率越大;但当压力大于5MPa 时,压力的提高对生成速率的影响不大。水合物合成前抽真空时间越长,生成的水合物吸收的气体量越大,表明抽真空可以排出水中溶解的气体,提高水合物的储气密度。 关键词:水合物　甲烷　合成速率中图分类号:T B663、TK12 文献标识码:A 文章编号:100026516(2009)0420011204 收稿日期:2009203227;修订日期:2009206230 基金项目:上海市浦江人才计划(08PJ1408300)、上海市重点学科建设项目(S30503)资助。作者简介:祁影霞,女,45岁,博士、讲师。 Forma ti on exper im en t of na tura l ga s hydra te Q i Yingxia Yang Guang Tang Cheng wei Zhang Hua (School of Energy and Power Engineering,University of Shanghai for Science and Technol ogy,Shanghai 200093,China ) Abstract :I n order t o increase the p r oducti on efficiency and st ored gas density of natural gas hydrate,pure methane for mati on hydrate tests were carried out on a s pecial designed hydrate f or mati on apparatus .The experi m ent results indicate that,f or pure methane hydrates,the for mati on rate increases with p ressure,but the increase of p ressure has no obvi ous effects on the f or mati on rate when the p ressure is higher than 5MPa .The l onger vacuu m ing ti m e before the f or mati on of hydrates results in the larger a mount of gas ab 2s orbed in for med hydrates,which indicates that vacuu m ing can make the gases diss olved in the water release off and increase the st ored gas density of the hydrates . Key words :hydrates;methane;f or mati on rate 1　引　言 天然气水合物是由天然气与水在高压低温条件下结晶形成的固态笼状化合物,主要存在于海底或陆 地冻土带内[1] 。据估算,世界上天然气水合物所含有的有机碳总量相当于全球已知煤、石油和天然气的两倍。国际科学界预测,它是石油、天然气之后的最佳的替代能源。 纯净的天然气水合物呈白色,形似冰雪,可以像 固体酒精一样直接被点燃,因此,又被通俗、形象地称 为“可燃冰”。1m 3 的天然气水合物可以释放出164m 3 的天然气,且可以在常压和-15℃的条件下稳定储存。因此,天然气水合物也是天然气储运的安全有 效的方式[2] 。 为提高水合物的生产效率及储气密度,采用了多种方法促进水合物的快速生成。目前应用比较广泛的是应用磁力搅拌装置,通过可无级调速的磁力搅拌子,促进水和气体的接触来加快水合物的生长速度,

特征选择综述

特征选择常用算法综述 一.什么是特征选择(Featureselection ) 特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature SubsetSelection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。 需要区分特征选择与特征提取。特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集，也指计算得到某个特征的算法。 特征提取与特征选择都能降低特征集的维度。 评价函数 ( Objective Function )，用于评价一个特征子集的好坏的指标。这里用符号J ( Y )来表示评价函数，其中Y是一个特征集，J( Y )越大表示特征集Y 越好。 评价函数根据其实现原理又分为2类，所谓的Filter和Wrapper 。 Filter（筛选器）：通过分析特征子集内部的信息来衡量特征子集的好坏，比如特征间相互依赖的程度等。Filter实质上属于一种无导师学习算法。 Wrapper（封装器）：这类评价函数是一个分类器，采用特定特征子集对样本集进行分类，根据分类的结果来衡量该特征子集的好坏。Wrapper实质上是一种有导师学习算法。 二.为什么要进行特征选择？ 获取某些特征所需的计算量可能很大，因此倾向于选择较小的特征集特征间的相关性，比如特征A完全依赖于特征B，如果我们已经将特征B选入特征集，那么特征A 是否还有必要选入特征集？我认为是不必的。特征集越大，分类器就越复杂，其后果就是推广能力（generalization capability）下降。选择较小的特征集会降低复杂度，可能会提高系统的推广能力。Less is More ! 三.特征选择算法分类 精确的解决特征子集选择问题是一个指数级的问题。常见特征选择算法可以归为下面3类： 第一类：指数算法 ( Exponential algorithms ) 这类算法对特征空间进行穷举搜索（当然也会采用剪枝等优化），搜索出来的特征集对于样本集是最优的。这类算法的时间复杂度是指数级的。

天然气水合物翻译

水合物的形成及其对天然气管道内腐蚀率影响 Hydrate Formation and its Influence on Natural Gas Pipeline Internal Corrosion Rate 作者：Emmanuel O. Obanijesu, Vishnu Pareek, and Moses O. Tade 起止页码：1-16 出版日期（期刊号）：SPE128544 出版单位：Copyright 2010, Society of Petroleum Engineers 本文介绍SPE 的石油和天然气印度会议和2010年1月20日至22日在印度孟买举行展览的准备 SPE 程序委员会依据下列资料包括作者（S ）提交一个摘要的审查而选定本文做介绍。本文的内容还没有被石油工程师协会审查，并须经由作者（S ）校正。材料不需要反映石油工程师协会的任何位置，其管理人员或成员。没有石油工程师协会的书面同意而电子复制，分发或储存本文的任何部分是被禁止的。在印刷复制限制为不超过300字的摘要是允许的；插图不得复制。摘要必须包含突出SPE 的版权确认。 摘要 天然气管道沿线水合物的形成对石油和天然气工业生存已确认会造成严重威胁。如果不迅速取出天然气管道水合物则可能造成堵塞流线导致管道系统崩溃。这个问题对这行业造成每年数十亿美元的损失。所有有效控制水合物形成的文献的重点是堵塞流线的能力，几乎没有认可的方法解决管道内部腐蚀，对于这行业是一个更大的问题，因此这个问题的研究是重要的。这项工作的重点旨在新的腐蚀领域寻找新理论的技术。 在这项研究中，晶格被认为是由二氧化碳（2C O ）,甲烷（4C H ），硫化氢（2H S ）和水分子（2H O ）组成。这些气体有能力轻松地进行管道内部表面的化学和电化学 反应而是晶格到位。这项反应将很容易引起管道腐蚀。进一步的研究证实，即使成功分离水合物，引起腐蚀的过程可能会继续影响管道内的连续流，从而导致材料和管道

关于图像处理中特征点描述算子的一点总结

关于图像处理中特征点描述算子的一点总结 1.SIFt算子SIFT算子是David G Lowe在2004提出的，即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform)。它是以尺度空间的构造为基础的局部特征描述算子，对于图像的缩放、旋转和放射变换等具有不变性。SIFT算子在构建好的尺度空间的基础上搜索尺度空间中的极值点(特征点)，然后确定极值点的尺度信息以及位置，再确定极值点的方向(其邻域梯度的主方向)，最终可以得到具有鲁棒性的128维(4*4*8)的特征描述子。 2.surf特征 SURF（Speed-Up Robust Features

有关特征选择内容

特征选择和集成学习是当前机器学习中的两大研究热点,其研究成果己被广泛地应用于提高单个学习器的泛化能力。 特征选择是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。其目的是根据一些准则选出最小的特征子集,使得任务如分类、回归等达到和特征选择前近似甚至更好的效果。通过特征选择,一些和任务无关或者冗余的特征被删除,简化的数据集常常会得到更精确的模型,也更容易理解。 滤波式(filter)方法的特征评估标准直接由数据集求得，而无需学习算法进行反馈，其优点是运行效率高，因此非常适用于集成学习.假设用于集成的特征选择算法有k种,,抽取产生m 个子训练集，在每个训练集上利用其中一种特征选择算法选出满足条件的属性作为个体svm训练的输入空间，并训练得到m个svm个体，然后对其他的特征选择算法重复执行上述过程，最后将得到的k*m 个子svm的预测结果集成. 特征选择是从一组数量为D 的原始特征中选出数量为d(D>d)的一组最优特征采用遗传退火算法进行特征选择.随机生成长度为 D 的二进制串个体其中1 的个数为d 。连续产生这样的个体M 个M 为种群规模其大小影响着遗传算法的最终结果及其执行效率M。 特征选择的目的是找出分类能力最强的特征组合需要一个定量准则来度量特征组合的分类能力。度量特征选择算法优劣的判据很多各样本之所以能分开是因为它们位于特征空间的不同区域如果类间

距离越大类内各样本间的距离越小则分类效果越好。 各种新搜索算法和评估标准都应用到特征选择算法中。如粗糙集算法,神经网络剪枝法,支持向量机的评估标准,特征集的模糊嫡评价,马尔可夫算法等

入侵检测系统的数据含有大量的冗余与噪音特征,使得系统耗用的计算资源很大,导致系统训练时间长,实时性差,检测效果不好,引入特征选择算法能够去除高维数据中无用和冗余的信息,保留对分类效果起关键作用的信息,在不影响分类效果的同时减少数据量,降低了数据存储复杂度,减轻系统负荷,提高入侵检测系统的检测速度,增强入侵检测系统的健壮性。 入侵检测问题从机器学习的角度看实际上是一个分类问题,分类器的性能不仅与分类器设计算法有关,而且与选择的特征子集有关。一个高度相关的特征子集可有效改进分类器的性能,因而特征选择(属性约简)具有重要的理论意义和应用价值。 集成学习(Ensemble Learning)是通过将一组学习器以某种方式组合在一起可以显著提高学习系统的泛化能力（有监督的分类器集成和半监督的分类器集成）。 神经网络集成可以显著地提高神经网络系统的泛化能力,被视为

海底天然气水合物分解与甲烷归宿研究进展

第21卷第4期2006年4月 地球科学进展 ADVANCES I N E ART H SC I ENCE Vol.21　No.4 Ap r.,2006 文章编号:100128166(2006)0420394207 海底天然气水合物分解与甲烷归宿研究进展 陈　忠1,2,颜　文1,2,陈木宏1,王淑红1,2,肖尚斌1,陆　钧1,杨华平1,2 (1.中国科学院南海海洋研究所,广东　广州,510301; 2.中国科学院广州天然气水合物研究中心,广东　广州,510301) 摘　要:综述了近年来天然气水合物分解与甲烷归宿等方面的研究成果。天然气水合物的汇聚与地质构造或地层圈闭有关,其溶解受物质转换控制,分解则受热转换控制。水合物释放甲烷的运移方式包括分散式、中心式和大规模排放式。缺氧氧化和耗氧氧化是甲烷在海洋环境中的2种主要转化方式。天然气水合物释放甲烷的最终归宿主要为:①重新形成天然气水合物;②形成化能自养生物群落和沉淀出碳酸盐沉积;③与氧发生氧化后转变为CO 2 ;④直接排放进入到大气中。沉积物中的微构造、化能自养生物群落、自生碳酸盐矿物及其碳氧同位素组成是水合物释放事件的指纹记录。 关　键　词:天然气水合物;溶解和分解;运移方式;缺氧甲烷氧化与耗氧甲烷氧化;归宿与沉积中图分类号:P74 文献标识码:A 1　引　言 天然气水合物广泛分布在大陆汇聚边缘、离散 边缘或海岭的沉积物中。目前估算的海洋沉积天然气水合物的储量为(1～5)×1015m3甲烷(约500～2500Gt甲烷碳)[1],被视为是未来潜在的天然气资源、全球气候变化驱动因子以及海底地质灾害的潜在因素。甲烷是继CO 2 之后第二大重要温室气体,在大气中的停留间约为7.9年,对全球气候变暖影 响的潜力是CO 2 潜力的25倍[3]。海洋沉积的甲烷碳占海洋溶解无机碳的25%,约是大气甲烷碳的104倍[4],数百万年来曾引发剧烈的气候变化事件和生态环境事件。因此研究天然气水合物释放和甲烷归宿,对研究水合物的环境效应、碳的生物地球化学循环及全球气候变化具有重要意义。 本文综述了近年来甲烷的排放方式、氧化与转换、归宿和沉积及记录等方面的研究成果,对开展南海天然气水合物在哪里、有多少、剩多少的研究具有一定的科学意义。 2　天然气水合物汇聚与释放 2.1　水合物汇聚 天然气水合物出现在寒冷的高纬极区、大陆冻土带(<0℃)和海底温度低(4～6℃)、压力高(>3 MPa)、水深大于300～500m的沉积物中。天然气水合物的汇聚(gas hydrate accumulati on)和含量不受气体成因控制而是受气体来源控制,与地质构造或地层圈闭有关,但起关键作用的是进入沉积物的流体(气和水)。根据流体迁移模式和稳定带中水合物含量,水合物汇聚可分为3种类型[4]:构造型汇聚、地层型汇聚和复合型汇聚。 一般而言,构造型水合物汇聚出现在热解成因气、生物成因气、混合气沿断层面、泥火山及其它地质构造快速运移到水合物稳定带的区域,控制因素为流体通道的形状、流动速率、气体组成、温度场[4,5]。其特征是气流量高(high gas flux),水合物 　收稿日期:2005209205;修回日期:2006202221. 3基金项目:国家自然科学基金项目“南海自然铝的成因及其对寻找油气、天然气水合物的指示意义”(编号:40406011);国家863计划青年基金项目“南海某些特征自生矿物的形成机理对水合物、油气探查的敏感性研究”(编号:2004AA616090)资助. 　作者简介:陈忠(19702),男,云南石屏县人,副研究员,主要从事海洋矿物学与资源环境研究.E2ma il:chzhs outh@scsi https://www.wendangku.net/doc/0714064873.html,

天然气水合物

化学选修3《物质结构与性质》P85选题2 天然气水合物（一种潜在的能源）

天然气水合物——可燃冰 一、可燃冰相关概念 可燃冰：天然气与水在高压低温条件下形成的类冰状结晶物质。（又称笼形化合物）甲烷水合物（Methane Hydrate）：用M·nH2O来表 示，M代表水合物中的气体分子，n为水合指数（也就是水 分子数）。组成天然气的成分如CH4、C2H6、C3H8、C4H10等同系 物以及CO2、N2、H2S等可形成单种或多种天然气水合物。形 成天然气水合物的主要气体为甲烷，对甲烷分子含量超过 99％的天然气水合物通常称为甲烷水合物。 又因外形像冰，而且在常温下会迅速分解放出可燃的 甲烷，因而又称“可燃冰”或者“固体瓦斯”和“气冰”）。 因为可燃冰的主要成分为甲烷，为甲烷水合 物，而甲烷在常温中为气体，熔、沸点低，所以甲 烷为分子晶体，因而可燃冰也为分子晶体。 可燃冰存在之处：天然气水合物在自然界广泛分布在大可燃冰 陆、岛屿的斜坡地带、活动和被动大陆边缘的隆起处、极地大陆架以及海洋和一些内陆湖的深水环境。 天然气水合物在全球的分布图 在标准状况下，一单位体积的气水合物分解最多可产生164单位体积的甲烷气体，因而其是一种重要的潜在未来资源。 笼状化合物（Clathrate）：在天然气水合物晶体中，有甲烷、乙烷、氮气、氧气二氧化碳、硫化氢、稀有气体等，它们在水合物晶体里是装在以氢键相连的几个水分子构成的笼内，因而又称为笼状化合物。

天然气分子藏在水分子中 水分子笼是多种多样的 二、可燃冰的性质 可燃冰的物理性质： （1）在自然界发现的天然气水合物多呈白色、淡黄色、琥珀色、暗褐色亚等轴状、层状、小针状结晶体或分散状。 （2）它可存在于零下，又可存在于零上温度环境。 （3）从所取得的岩心样品来看，气水合物可以以多种方式存在： ①占据大的岩石粒间孔隙； ②以球粒状散布于细粒岩石中； ③以固体形式填充在裂缝中；或者为大块固态水合物伴随少量沉积物。 可燃冰的化学性质： 1、在冰的空隙（“笼”）中可以笼合天然气中的分子的原因： (1)气水合物与冰、含气水合物层与冰层之间有明显的相似性： ①相同的组合状态的变化——流体转化为固体； ②均属放热过程，并产生很大的热效应——0℃融冰时需用0.335KJ的热量，0～20℃分