블로그ㅣAI가 석유·가스 기업의 GHG 배출을 줄이는 법

2021.12.28 Markham Hislop | CIO

‘온실가스(GHG) 배출 감소’는 효율성 향상, 비용 절감 등을 포함하는 성과 개선의 중요한 부분이다.

캐나다의 석유 및 가스 생산은 캐나다 온실가스 배출량의 4분의 1을 차지한다. 지구 온난화에 관한 우려가 커지면서 규제는 더 강화되고, 투자자는 더 까다로워지며, 심지어 은행조차 생산업체가 ‘기후 위험’을 관리하고 있다는 사실을 확인하길 원하고 있다.

따라서 석유 및 가스 생산에 따른 온실가스 배출량을 줄이는 것은 현명한 비즈니스라고 할 수 있다. 또 배출 감소가 효율성 향상, 비용 절감 등을 포함하는 성과 개선의 중요한 부분이기 때문이다.

인공지능 및 최적화
일반적으로 엔지니어는 약 250개의 유정(편집자 주: 석유 등을 채굴하기 위해 굴착한 시설)을 감독한다. 시간은 한정돼 있는데 어느 누가 그 모든 데이터를 처리할 수 있을까? 이로 인해 생산을 최적화하는 게 아니라 유지하는 게 최우선 과제일 때가 많다. 그리고 이는 ‘설정하고 잊어버리는’ 사고방식과 형편없는 성과로 이어질 수 있다.

200개의 유정을 보유하고 있는 美 텍사스의 한 업체가 이 방식을 따랐고, 영업 현금이 급격하게 감소했다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능이 데이터를 처리하도록 한 결과, 로드-리프트 유정(rod-lift wells)의 2/3이 과도하게 펌핑되고 있다는 사실이 밝혀졌다. 인공지능을 사용해 설정값 관리를 자동화하자 전력 소비는 11% 줄었고, GHG 배출량은 13% 감소해 기업의 지속가능성 목표에 부합하게 됐다.

원격 작업 그리고 배출량 감소
코로나19 팬데믹 기간 동안 직원들은 집에서 일하면서도 완전한 통제를 유지할 수 있었다(온프레미스 시스템에서는 매우 어려운 일이다). 데이터가 클라우드에 저장됐고, 이에 따라 데이터에 원격으로 액세스할 수 있었기 때문이다.

보안, 데이터 소유권, 데이터 통제력 상실 등이 우려된다는 이유로 클라우드 컴퓨팅은 석유 및 가스 자동화 영역에 다소 느리게 채택됐다. 하지만 AI 기반의 최적화 및 비즈니스 연속성 유지라는 이점은 경영진과 오너에게 그 가치를 확인시켰다.

한편 출장을 줄이는 것도 배출량을 줄이는 또 다른 방법이다. AI 기반 자동화는 직원들의 현장 이동을 줄여줄 수 있다.

예측 유지보수
유정 보수는 굉장히 중요한 일이다. 이에 실패하면 비용이 들기 때문이다(예를 들어 유정에서 (석유 및 가스를) 생산하지 못해 수익을 창출하지 못한다). 인공지능을 활용한 예측 유지보수는 이 문제를 해결하는 인기 있는 솔루션이다.

관련 소프트웨어는 과거 및 현재 데이터를 기반으로 어떤 장비가 언제 고장 날지 파악할 수 있다. 고장이 나기 전에 수리하거나 교체할 수 있는 것이다. 한 단계 더 나아가 ‘처방적’ 애널리틱스는 장비가 고장 난 이유와 교체 부품을 어디서 주문해야 하는지도 알려준다.

인공지능은 수익에 관한 것이다
석유 및 가스는 주기적으로 변동이 심한 비즈니스다. 생산 업체는 가격을 통제할 순 없지만 비용은 통제할 수 있다.

기업들은 인공지능을 비롯한 디지털 기술을 사용해 데이터를 분석하고 이전에는 발견하지 못했던 트렌드를 포착하여 프로세스를 자동화할 수 있다. 그렇게 되면 직원들은 온실가스 배출량 감소 등의 고부가가치 문제를 해결하기 위해 해방될 수 있다. 아울러 운영비를 절감하고 지속가능성 목표도 달성할 수 있다.

* Markham Hislop는 캐나다의 에너지 및 기후 분야 저널리스트다. ciokr@idg.co.kr