Process pattern of heterogeneous gas hydrate deposits dissociation

Purpose. Justification of the effective dissociation process parameters of heterogeneous gas hydrate deposits and elaboration of their classification according to the thermal energy consumption. Methodology. The methodological basis of the conducted complex research is the analysis and synthesis of literary sources, devoted to studying the peculiarities and thermobaric properties of gas hydrates, analytical calculations and laboratory experiments on the thermal energy consumption for the efficient decomposition of gas hydrates, experimental studies of the hydrate formation process and gas hydrate deposits of the mottled structure dissociation. Findings. The parameters of formation and stable gas hydrate occurrence in natural environment, which should be taken into account when developing gas hydrate deposits, are substantiated. The existing classification of gas hydrate deposits in sedimentary rocks is analyzed. The regularities of the gas hydrate deposits dissociation process and methane gas production, depending on the percentage of rock intercalations content, are established. The volumes of analysis zones and gas output from heterogeneous gas hydrate deposits are determined. The amount of thermal energy that is necessary to be consumed to produce 1000 m3 of hydrated gas during the gas hydrate deposits development, is calculated. Originality. It is established that the thermal energy consumption on the dissociation process in order to obtain methane gas varies with a parabolic dependency with an increase in the rock intercalations proportion in the gas hydrate deposit. A new classification of gas hydrate deposits, based on the content of rock intercalations and the amount of spent thermal energy for gas hydrate dissociation, has been developed. Practical value. The results of studies with sufficient accuracy for practical application may be used in the development of the Black Sea gas hydrate deposits in order to obtain natural gas. The revealed dependencies of the methane gas output on the rock intercalation share are a tool for determining the effective application of technologies for the gas hydrate deposit development.Мета. Обґрунтування параметрів ефективного процесу дисоціації неоднорідних газогідратних покладів і розробка їх класифікації за затратами теплової енергії. Методика. Методичною основою проведених комплексних досліджень є аналіз і узагальнення літературних джерел, присвячених вивченню особливостей і термобаричних властивостей газових гідратів, аналітичні розрахунки й лабораторні екс- перименти щодо затрат теплової енергії для ефективного розкладання газогідратів, експериментальні дослідження процесу гідратоутворення й дисоціації газогідратних покладів неоднорідної структури. Результати. Обґрунтовані параметри формування й стабільного існування газогідратів у природних умовах, що необхідно враховувати при розробці газогідратних родовищ. Проаналізовані існуючі класифікації покладів газових гідратів в осадових породах. Встановлені закономірності процесу дисоціації газогідратних покладів і одержання газу метану в залежності від процентного вмісту породних включень. Визначені об’єми зон розкладання й вихід газу із неоднорідних газогідратних покладів. Розрахована кількість теплової енергії, що необхідно затратити для одержання 1000 м3 гідратного газу при розробці газогідратних родовищ. Наукова новизна. Встановлено, що затрати теплової енергії на протікання процесу дисоціації для одержання газу метану змінюються за параболічною залежністю зі збільшенням частки породних включень у газогідратному покладі. Розроблена нова класифікація газогідратних покладів за вмістом породних включень і кількістю затраченої теплової енергії на дисоціацію газогідрату. Практична значимість. Результати досліджень із достатньою для практичного застосування точністю можуть використовуватися при розробці газогідратних родовищ Чорного моря з метою отримання природного газу. Виявлені залежності виходу газу метану від частки породних включень є інструментарієм для визначення ефективної області застосування технологій розробки покладів газових гідратів. Ключові слова: газогідратний поклад, неоднорідність, класифікація, породні включення, дисоціація, затрати енергіїЦель. Обоснование параметров эффективного процесса диссоциации неоднородных газогидратных залежей и разработка их классификации по затратам тепловой энергии. Методика. Методической основой проведенных комплексных исследований является анализ и обобщение литературных источников, посвященных изучению особенностей и термобарических свойств газовых гидратов, аналитические расчеты и лабораторные эксперименты по затратам тепловой энергии для эффективного разложения газогидратов, экспериментальные исследования процесса гидратообразования и диссоциации газогидратных залежей неоднородной структуры. Результаты. Обоснованы параметры формирования и стабильного существования газогидратов в природных условиях, что необходимо учитывать при разработке газогидратных месторождений. Проанализированы существующие классификации залежей газовых гидратов в осадочных породах. Установлены закономерности процесса диссоциации газогидратных залежей и получения газа метана в зависимости от процентного содержания породных включений. Определены объемы зон разложения и выход газа из неоднородных газогидратных залежей. Рассчитано количество тепловой энергии, которую необходимо затратить для получения 1000 м3 гидратного газа при разработке газогидратных месторождений. Научная новизна. Установлено, что затраты тепловой энергии на протекание процесса диссоциации для получения газа метана изменяются по параболической зависимости с увеличением доли породных включений в газогидратной залежи. Разработана новая классификация газогидратных залежей по содержанию породных включений и количеству затраченной тепловой энергии на диссоциацию газогидрата. Практическая значимость. Результаты исследований с достаточной для практического применения точностью могут использоваться при разработке газогидратных залежей Черного моря с целью получения природного газа. Выявленные зависимости выхода газа метана от доли породных включений являются инструментарием для определения эффективной области применения технологий разработки залежей газовых гидратов.The presented results were obtained in the framework of the complex implementation of research papers GP-473 “Development of scientific principles of phase transformations of technogenic and natural gas hydrates and creation of the newest technologies of their extraction” (State registration No. 0115U002294) and GP-487 “Scientific substantiation and development of energy saving and low waste technologies of hydrocarbon and mineral raw materials extraction” (State registration No. 0116U008041)

Learning Heterogeneous Similarity Measures for Hybrid-Recommendations in Meta-Mining

The notion of meta-mining has appeared recently and extends the traditional meta-learning in two ways. First it does not learn meta-models that provide support only for the learning algorithm selection task but ones that support the whole data-mining process. In addition it abandons the so called black-box approach to algorithm description followed in meta-learning. Now in addition to the datasets, algorithms also have descriptors, workflows as well. For the latter two these descriptions are semantic, describing properties of the algorithms. With the availability of descriptors both for datasets and data mining workflows the traditional modelling techniques followed in meta-learning, typically based on classification and regression algorithms, are no longer appropriate. Instead we are faced with a problem the nature of which is much more similar to the problems that appear in recommendation systems. The most important meta-mining requirements are that suggestions should use only datasets and workflows descriptors and the cold-start problem, e.g. providing workflow suggestions for new datasets. In this paper we take a different view on the meta-mining modelling problem and treat it as a recommender problem. In order to account for the meta-mining specificities we derive a novel metric-based-learning recommender approach. Our method learns two homogeneous metrics, one in the dataset and one in the workflow space, and a heterogeneous one in the dataset-workflow space. All learned metrics reflect similarities established from the dataset-workflow preference matrix. We demonstrate our method on meta-mining over biological (microarray datasets) problems. The application of our method is not limited to the meta-mining problem, its formulations is general enough so that it can be applied on problems with similar requirements