[에너지포럼 2019-혁신사례①] 석유개발 머신러닝 시장 38조 규모 성장 전망

▲한국석유공사기술센터 권오광 센터장.

[에너지경제신문 서예온 기자] AI와 에너지산업을 주제로 한 혁신사례 발표에 나선 한국석유공사 권오광 기술센터장은 ‘머신러닝으로 석유 및 가스 운영(Running Oil & Gas With Machine Learning)’을 주제로 발표에 나섰다. 이날 강연에서 권 센터장은 석유산업이 기술의 한계와 저유가 등 경제적 변화, 4차 산업혁명 시대 등 영향으로 변화하고 있다고 진단했다.

권 센터장은 "석유산업에서는 AI(인공지능)가 굉장히 발전할거라고 생각한다"며 "최근 연구자들이 많이 연구하고 있는 만큼 10년 후에는 석유산업분야에서 미래 예측 솔루션 개발도 가능할 것"이라고 전망했다.

석유공사는 빅데이터를 통해 고해상 탐사자료, 생산정 설계 및 시추자료, 생산 데이터, 유전자료 운영 등이 가능하다고 봤다. 빅데이터 생성으로 데이터 관계를 통해 머신러닝을 활성화한다는 의미다.

석유개발분야 머신러닝 관련 시장은 매년 지속적으로 증가하는 추세다. 지난 2014년 25조 원에서 오는 2024년에는 38조 원까지 증가할 것으로 전망되고 있다. 이에 따라 관련 분야 논문 수 역시 증가하는 추세다.

권 센터장은 머신러닝이 석유 및 가스산업에 큰 영향을 준다고 진단했다. 석유공사는 머신러닝을 통해 △정확한 모델링 외에도 △정확하게 파낼 곳을 찾아내고 △석유 및 가스에 기계 학습을 적용해 개선 지하 표면 특성 △드릴링 작업 최적화 △용 프로그램으로 신속하게 문제 해결 △예측 정비 사물 인터넷 △에너지 구매 고객 시장을 위한 예측 소프트웨어 △육체 노동자 교체 △운영 결과 예측이 가능하다는 판단이다. 권 센터장에 따르면 석유공사는 심해탐사와 시추, 비전통자원(셰일가스), CCS(carban&storage), EOR(Enhanced oil Recovery) 등 데이터를 활용해 사업효율성을 제고하고, 자산가치 극대와 정확한 자산가치 평가 및 기술역량을 제고한다는 목표다. 머신러닝과 석유개발을 결합한다는 의미다.

현재 석유공사는 지난 2017년 5월부터 디지털오일필드 시스템 구축 및 관련 사업과 기술 개발(테스트베드 캐나다 하베스트 사(GoIden)에 나섰다. 연구 주관기관은 에너지홀딩스 그룹이며 포스코ICT, 지질자원연구원, 서울대, 동아대, 조선대 등이 참여하고 있다. 연구내용은 ▲생산정 실시간 압력, 온도, 진동 모니터링 ▲실시간 생산자료 분석(머신러닝)을 통한 생산정 이상 사전감시 및 알람 ▲생산이력분석(머신러닝)을 통한 생산량 예측 등이다.

석유산업은 디지털 유전 생태계로 진화하고 있다. 메이저회사, 글로벌서비스회사, 메이저급 IT 회사 등 빅플레이어에 의해 대형 유가스전을 대상으로 진행되고 있다. 메이저 운영사는 자체 DOF 시스템을 구축·활용하고, 메이저 서비스를 선보이는 기업은 국영 석유회사나 대형 육해상 유전을 대상으로 DOF 서비스를 제공한다. 유가스전 분야 노하우가 부족한 메이저 IT회사는 메이저 운영사나 서비스기업과 협업하는 추세다. 부품 소재기업의 경우 소수의 계측기를 제작으로 전문기업이 시장을 선점하고 있으나 방폭부문에 있어서는 인증이 필요한 상황이다.

석유공사는 앞으로 한국형 디지털 유전 운영기술 개발을 통해 민간기업과의 동반 성장한다는 목표다. 민간기업의 정보통신기술(ICT)과 부품소재기술에 석유공사가 보유하고 있는 해외 보유유전 운영기술을 결합하는 융합연구를 통해 디지털 유전 기술을 개발한다는 계획이다. 권 센터장은 "한국은 ICT 강국이고, 가스공사는 해외 유전에 대한 기술을 갖고 있는 만큼 앞으로 두 분야가 협력하면 좋은 사업이 되지 않을까 생각하고 있다"고 말했다.