GlobalData는 기계 학습이 석유 및 가스 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다고 말합니다.

기계 학습은 석유 및 가스 산업에서 빠르게 성장하는 분야입니다. 지진 데이터, 유정 기록, 기타 지질 데이터를 분석하여 잠재적인 석유 및 가스 저장소를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 생산 데이터를 분석하고 유정 성능을 개선하는 데 사용할 수 있는 패턴을 식별할 수도 있습니다. 전반적으로, 기계 학습은 석유 및 가스 산업의 효율성을 향상하고 생산량을 늘리며 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 선도적인 데이터 및 분석 회사인 GlobalData는 말합니다.

GlobalData의 주제 보고서인 "석유 및 가스 분야의 기계 학습"은 기계 학습 기술에 대한 개요와 석유 및 가스 운영에서 그 중요성이 커지고 있는 내용을 제공합니다. 또한 비즈니스 문제를 해결하기 위한 기계 학습 도구의 개발 및 구현에 있어 BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell 및 TotalEnergies와 같은 주요 석유 및 가스 회사의 노력을 강조합니다.

GlobalData의 석유 및 가스 분석가인 Ravindra Puranik은 다음과 같이 말합니다. “석유 및 가스 산업은 코로나19와 우크라이나 전쟁이라는 형태로 단 3년 만에 두 번의 대규모 혼란을 경험했습니다. 전자가 전 세계 에너지 수요에 영향을 미친 반면, 후자는 세계 최대 에너지 공급국인 러시아에 대한 제재 조치로 인해 석유 및 가스 공급망에 격변을 일으켰습니다. 이로 인해 프로젝트 설계, 건설, 물류, 재고 관리 및 유지 관리를 포함한 모든 기능에 대한 감독 및 성능 최적화가 필요해졌습니다. 무엇보다도 기업은 생산을 조정하기 위해 시장 수요에 대한 더 나은 감독을 원합니다. 목표는 장기적으로 유지하기 위해 비용을 절감할 수 있는 모든 기회를 찾는 것입니다.”

기계 학습은 자동화, 프로세스 개선, 수요 예측을 통해 이 시나리오에서 기업에 도움이 될 것입니다. 이는 유지 관리 관행 현대화, 누출 감지, 데이터 관리 및 문서화 간소화, 재고 및 공급망 최적화를 지원할 수 있습니다.

Puranik은 계속해서 다음과 같이 말합니다. “기계 학습은 석유 및 가스 산업에서 빠르게 성장하는 분야이며 기업이 석유 및 가스를 탐색하고 생산하는 방식에 잠재적으로 혁명을 일으킬 수 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 지진 데이터 해석 및 운영 장비의 성능 최적화를 지원하는 데 주로 사용됩니다. 또한 이 기술은 잠재적인 장비 고장을 예측하여 예상치 못한 사고를 예방하고 운영 안전성을 높이는 데도 매우 유용합니다.”

경제협력개발기구(OECD)는 AI가 2030년까지 전 세계 GDP에 최대 16조 달러를 추가할 수 있다고 추산했는데, 이는 세계 총생산의 10% 이상에 해당합니다.

Puranik은 다음과 같이 결론을 내립니다. “석유 및 가스 회사는 시추 장비, 파이프라인, LNG 시설 및 정유소와 같은 다양한 자산의 성능을 추적하기 위해 기계 학습 알고리즘을 배포했습니다. 이 기술은 또한 기업의 재고 관리 및 공급망 최적화에도 도움이 됩니다. 또한 탄소 격리와 관련하여 업계 참가자들 사이에서 AI에 대한 새로운 사용 사례가 나타나고 있습니다. ExxonMobil, Equinor 등의 연구원들은 기계 학습 도구를 사용하여 지진 데이터를 연구하고 포집된 이산화탄소를 저장할 수 있는 잠재적 장소를 좁히고 있습니다. 머신러닝은 에너지 부문에서 엄청난 잠재력을 갖고 있으며 자동화하고 최적화할 수 있는 새로운 애플리케이션을 계속해서 찾을 것입니다.”

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