인공 지능이 석유 및 가스 산업에 미치는 큰 영향력

Bob Hooper

인공지능이 미래의 산업에 어떤 의미가 있을까요?

먼 미래처럼 여겨졌던 인공지능(AI)은 현재 전반적인 산업과 거의 모든 생활에 영향을 미치고 있습니다. 자동차부터 스마트폰까지, AI는 최근 우리가 접하는 수많은 기술 발전의 원동력 역할을 합니다.

AI는 석유 및 가스 산업은 물론, 상상 가능한 모든 분야에 침투해 있습니다. 의심의 여지없이 AI의 발전은 계속될 것이고, 석유 및 가스 산업은 이 현실과 정면으로 마주하고 있습니다.

그렇다면, 이런 AI의 위상이 미래의 산업에 어떤 의미가 있는 걸까요?

석유 및 가스 산업에서 AI의 이점

AI는 석유 및 가스 산업의 놀라운 미래 가능성을 실현해 줍니다. AI가 산업이 가진 모든 문제들의 해결책이 될 순 없지만, 특히 안전이나 전반적 운영 효율성 강화와 관련해 업계가 직면한 시급한 문제들에 대한 강력한 대응책 임은 분명합니다.
AI는 유전 탐사와 생산에서 정제와 유통에 이르는 석유 및 가스 산업의 전체 라이프사이클에 활용될 수 있습니다.

유전 탐사와 생산 단계에서 AI의 이점

수년 간 산업은 석유나 가스의 매장 가능성이 있는 지역을 찾기 위해 발로 뛰는 탐사를 해왔습니다. 이런 방법은 수확이 있기도 하지만 때로, 수동적 프로세스에 전적으로 의존될 경우에는 비효율성의 리스크를 안고 가야 합니다. 인적 오류를 피할 수 없다 하더라도, 빈 우물을 파는 것과 같은 탐사 실패는 현장 당 5백만에서 2천만 달러의 비용 손실을 발생시킬 수도 있습니다.

탐사 단계에서 자동화된 AI 기반 로봇 투입은 인적 오류의 리스크를 줄이고 자원 탐사와 분석의 효율을 최대화할 수 있습니다. 한 예로, 거대 석유 및 가스 기업 엑슨모빌(ExxonMobil)이 있습니다:
엑슨모빌은 최근 최대 6,000미터 깊이의 해저 상태 분석이 가능한 저충격 AI 기반 탐사 로봇을 런칭했습니다. 이 탐사 로봇은 해양 생태계에 미치는 부정적 영향을 줄여주어 유전 탐사 시 리스크를 최소화해줍니다.탐사 로봇에 탑재된 AI는 해저 분석과 지질 평가 부분에서 중요한 역할을 합니다.

비슷한 예로, 히말라야 지질학 연구소(WIHG)는 최근 지진파 데이터 분석이 가능한 AI기반 기술을 도입해 탄화수소를 더 빠르게 발견할 수 있게 되었습니다.

또한, 이미지 센서가 장착된 AI 기반 드론이 지진관련 이미지를 수집하고, 진보된 고급 이미지 처리 알고리즘으로 주요 정보를 추출해 지하 지질 구조에 대한 정확하고 섬세한 통찰력을 제공해 줍니다.

정제와 유통 단계에서 AI의 이점

정유 및 유통 단계에서 AI는 비용 절감과 운영 효율화의 중요한 도구로 사용됩니다.

예를 들어, AI 기반 디지털 트윈은 정유 공장의 실시간 현장 가시성과 유연성을 제공해 운영 효율을 끌어 올립니다. 디지털 트윈이란 설비 자산과 프로세스의 가상 복제본으로 설비 운영을 실시간으로 가상 시뮬레이션 한 뒤, 실제 작업을 최적화시킵니다.

이렇게, 석유 및 가스 산업에서의 디지털 트윈은 유전, 정유소, 파이프라인, 기타 설비 자산의 가상 모델을 만드는 역할을 합니다.
또한, AI가 장비의 예측 유지보수 역량을 강화하기도 합니다. 관리자는 효율적인 사전 유지보수 스케줄링으로 설비 가동중단 시간을 줄이는 등의 설비 자산 안정성을 개선시키고, 운영자는 장비 관련 스케줄링 및 탐사선 관리와 같은 프로세스를 효율적으로 시행하게 되어 비용이 절감되고 안전이 개선됩니다.

안전성과 규정 준수 면에서 AI의 이점

AI는 석유및 가스 산업의 안전성 개선과 규정 준수 함양으로 큰 사고나 규정 미준수 문제를 줄여주는 강력한 도구가 되고 있습니다.

AI 알고리즘을 이용한 결함 감지는 잠재적인 장비 고장이나 오작동 발생 전에 파악이 가능합니다. 결국, 기업은 큰 문제 발생 전 문제를 해결하고, 시간과 비용을 절약하고, 작업자들을 위험으로부터 안전하게 보호할 수 있게 됩니다.

또한, 예정되지 않은 갑작스러운 장비 비가동시간의 원인들을 파악하고 방지해 향후 운영의 인사이트를 제공하고 최적화합니다. 그러면 주요 장비들의 신뢰성은 높아지고 갑작스러운 고장률이 줄어 전반적인 안전성이 향상됩니다.또한, AI 기반 솔루션은 작업자들의 안전 규정 준수를 현장 모니터링 하고, AI 알고리즘은 비디오와 감지센서 자료 및 데이터 분석으로 잠재적 안전 사고 위험을 식별하고 경고할 수 있습니다.

사례 연구: 석유 및 가스 산업과 AI의 활용

Royal Dutch Shell Royal Dutch Shell 은 업스트림과 다운스트림 양방향 운영을 모두 최적화하기 위해 AI를 활용한 디지털 혁신을 진지하게 추진하고 있습니다.

이 거대 네덜란드 석유 기업은 매년 100개 이상의 AI 애플리케이션을 배포해 펌프나 밸브같은 장비들을 모니터링하고, 동작을 예측하고, 주유소에 카메라를 설치하는 등에 활용하고 있습니다.

수년에 걸친 다양한 AI 환경 조성으로 쉘(Shell)은 운영 혁신과 산업 내 경쟁 우위라는 두 마리 토끼를 잡았습니다. 이 AI 환경 조성에는 유전 탐사와 시추 과정 학습 강화, 전기 자동차 충전소에 AI 도입, 주유소에 컴퓨터 시각 지원 카메라 설치 등이 포함되어 있습니다. AI 기반의 예측 유지보수는 자원 낭비를 줄이고, 장비 유지보수 비용을 절감하고, 설비 비가동 시간을 최소화해 예기치 못한 다운타임을 방지할 수 있게 했습니다.

석유 및 가스 산업의 AI 환경조성 도전 과제

석유 및 가스 산업군은 다른 산업군에 비해 AI도입의 후발주자입니다. 이는 신기술 투자와 도입에 수반되는 위험 때문이기도 하지만, AI가 업계에서 널리 수용되기 시작한 지 얼마되지 않았기 때문이기도 합니다. 이는 AI를 잘 사용할 수 있는 기술을 갖춘 숙련된 전문가가 산업군에 많지 않다는 뜻이기도 합니다. 또한, 업계의 높은 이직률, 특히 AI 전문 지식 등의 고도로 전문화된 기술을 보유한 인력의 이직률이 높아 필요한 배경 지식과 교육을 갖춘 직원이 부족한 상황입니다. 이런 이유들로 석유 및 가스 산업이 AI의 잠재력을 활용하기가 어려웠지만, 이런 문제들을 해결하고, AI의 수많은 이점을 누리려는 노력은 계속되고 있습니다.