석유 및 가스 탐사에서 AI와 ML의 역할

인공 지능은 산업 전반을 완전히 변화시켰으며, 그 기능을 활용하지 않는 산업을 찾기가 어렵습니다. 이는 단순히 운영을 간소화하고 비용을 절감하는 것이 아니라 효율성을 확립하고 적시성을 개선하며 직원이 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 역량을 강화하는 것입니다. AI는 초기 단계부터 최종 사용자에 이르기까지 탐사 및 개발부터 생산, 운송, 정제 및 판매에 이르기까지 석유 및 가스 탐사의 모든 측면에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다.

2023년 석유 및 가스 글로벌 시장 보고서(Oil and Gas Global Market Report 2023)에 따르면 ExxonMobil 및 Shell과 같은 석유 및 가스 산업의 대기업은 AI 악대차에 뛰어들어 최첨단 기술에 상당한 투자를 하고 있습니다. 그들은 AI를 현명하게 사용하여 데이터 관리를 중앙 집중화하고 다양한 애플리케이션에 원활하게 통합하고 있습니다. 이는 운영을 간소화하고 효율성을 높이는 것입니다.

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하지만 이 경주에서 그들은 혼자가 아닙니다. 중국의 거대 화학 및 석유 기업인 시노펙(Sinopec)은 10개의 정보 센터를 건설하겠다는 계획을 발표하며 과감한 조치를 취했습니다. 목표? 운영비를 무려 20% 절감! 이들 기업은 비즈니스 방식을 혁신하고 경쟁 우위를 유지할 수 있는 AI의 엄청난 잠재력을 분명히 인식하고 있습니다.

이 블로그에서는 이 분야에서 AI의 현재와 미래 응용 프로그램을 자세히 살펴보겠습니다. EY의 조사에 따르면 석유 및 가스 회사 중 무려 92%가 이미 AI에 투자하고 있거나 향후 2년 이내에 투자할 계획을 가지고 있습니다. 그 영향은 부인할 수 없습니다.

석유 및 가스 탐사의 중요한 측면은 지구 표면 아래의 저수지를 이해하는 것입니다. AI 및 ML 기술은 저장소 특성화 ​​및 모델링에서 중요한 역할을 하여 엔지니어가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 지진 정보, 유정 기록, 생산 데이터 등 방대한 양의 데이터를 분석하여 이러한 기술은 저수지의 특성을 정확하게 파악하는 데 도움이 되는 패턴과 상관 관계를 밝혀냅니다. 예측 모델링을 통해 AI 및 ML 알고리즘은 저수지 동작을 시뮬레이션 및 예측하여 매장량 추정, 생산 전략 최적화 및 위험 완화를 지원합니다.

실시간 데이터 모니터링 및 분석: AI 기반 시스템은 드릴링 속도, 비트 중량, 토크와 같은 매개변수를 포함한 실시간 드릴링 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석합니다. 이상 현상이나 비정상적인 조건을 감지함으로써 이러한 시스템은 시추공에게 즉시 경고하여 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. 실시간 데이터 분석은 시추 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 최소화하며 안전성을 향상시킵니다.

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자동화된 의사결정: ML 알고리즘은 과거 시추 데이터를 분석하여 자동화된 의사 결정 시스템을 개발합니다. 이러한 시스템은 최적의 드릴 비트 선택, 드릴링 매개변수 결정, 암석 형성에 따른 기술 조정을 지원합니다. AI와 ML은 의사결정 프로세스를 간소화함으로써 시추 작업을 최적화하여 결과를 개선하고 비용을 절감합니다.

예측 유지 관리: AI 알고리즘은 센서 데이터와 유지보수 기록 이력을 분석해 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이를 통해 사전 예방적인 유지 관리 일정을 계획하고 가동 중지 시간을 최소화하며 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다. 예측 유지보수는 예상치 못한 장비 고장을 예방하여 안전성도 향상시킵니다.

지능형 현장 모니터링: AI 및 ML 기반 모니터링 시스템은 생산 현장에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 이러한 시스템은 생산 데이터를 분석하고 장비 성능을 모니터링하며 잠재적인 문제를 감지합니다. 비효율성을 식별하고 생산 매개변수를 최적화함으로써 이러한 시스템은 현장 성능을 향상하고 생산 속도를 향상시키며 운영 비용을 절감합니다.