에너지 생산 분야에서 인공지능(AI) 기술은 큰 가치를 지니고 있으며, 석유 및 가스 산업에서 AI는 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 산업 운영의 모든 측면에서 투자 수익률을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 석유 및 가스 데이터 관리 소프트웨어에서 AI의 역할은 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 산업 내에서 더 나은 의사 결정과 예측 분석을 가능하게 하는 것입니다.
탐사 및 평가에서 개발 및 건설, 생산 및 운영, 판매에 이르기까지 AI는 강력한 데이터 처리 능력과 딥러닝 능력을 활용하여 적절한 예측 분석, 종합 평가 및 의사 결정 프로그램을 신속하고 정확하게 수행할 수 있습니다. 에너지 산업에서 AI의 가장 두드러진 응용 사례는 다음과 같습니다: 석유 저장소의 가치를 평가하고 이에 따른 개발 계획을 수립; 안전과 보안을 강화하기 위한 예방적 위험 평가 제공; 센서 데이터를 활용하여 생산 일정을 최적화하고 장비 유지보수를 향상; 탐사 및 평가를 지원하여 선호하는 탐사 목표의 선택과 탐사 계획의 최적화 촉진; 그리고 생산 규제, 재무 관리 및 마케팅.
석유 및 가스 우물 개발에서의 AI: 저장소 가치 평가 및 개발 옵션 수립
우물 개발은 석유 및 가스 회사에 매우 비용이 많이 들고 노동 집약적인 과정이며, AI는 강력한 데이터 처리 능력을 통해 우물 개발의 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 특히, 드릴링에서 완공까지의 우물 배치 설계 및 건설 작업 과정에서 AI는 석유 및 가스 데이터 분석을 통해 우물 개발의 효율성과 투자 수익률을 개선하는 데 더 나은 종합적 통합을 제공할 수 있습니다.
우물 개발은 대량의 지질학적, 지구물리학적 및 엔지니어링 정보를 처리하고 분석해야 합니다. 지질학적으로, 유전 개발은 석유 및 가스 자원의 생성 과정, 이동 패턴 및 저장 조건을 분석하여 저장소의 매장량, 품질 및 특성에 대한 완전한 평가를 도출해야 합니다. 엔지니어링 측면에서, 유전 개발은 현지 지질 환경 및 생산 요구 사항에 따라 엔지니어링 시설, 기계 및 장비에 대한 적합하고 통합된 배치 계획을 수립해야 합니다.
이 분야의 석유 및 가스 소프트웨어 개발은 AI를 중심으로 한 석유 및 가스 운영의 복잡성을 처리할 수 있는 애플리케이션을 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 석유 및 가스 소프트웨어 개발은 대량의 데이터를 처리하고 예측 통찰력을 제공할 수 있는 AI를 통합함으로써 이점을 얻습니다.
석유 및 가스 소프트웨어 솔루션은 지질학적 및 생산 데이터를 포함한 다양한 데이터 세트를 통합하여 우물 개발의 효율성을 개선합니다. 동시에, 우물의 분포, 개발 흐름 및 개발 프로세스에 대한 일반 개발 계획을 수립하는 것도 필요합니다. 설명된 대로 석유 및 가스 소프트웨어 애플리케이션은 AI의 데이터 처리 능력을 활용하여 우물 개발의 효율성과 투자 수익률을 개선합니다. 업스트림 석유 및 가스 소프트웨어는 AI를 사용하여 저장소 가치를 평가하고 개발 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다.
이러한 연구, 분석 및 계획은 대량의 데이터 처리를 기반으로 하며, 종종 전문 학자와 전문가를 고용하여 여러 세미나를 진행해야 하며, 이러한 전문가들은 작업을 완료하기 위해 복잡한 기술적 수단이 필요합니다. 반면, AI와 인간이 협력하도록 선택하면 데이터의 정확성과 풍부함만 보장하면 됩니다.
우물 배치 설계에서의 AI
AI는 석유 필드의 지질 조건을 처리하고 석유 저장소를 분석하여 복잡한 암석 형성과 우물 데이터를 최대한 활용하여 우물의 배치 설계를 합리적으로 계획하고, 가장 적합한 우물 위치, 우물 간 거리 및 우물 밀도를 찾아내어 자원 회수율과 추출 효율성을 극대화할 수 있습니다. 석유 및 가스 엔지니어링 소프트웨어는 AI를 사용하여 지질학적 및 생산 데이터를 분석하고 우물 배치 계획 개발을 지원합니다.
건설 작업에서의 AI
AI는 드릴링에서 완공까지의 전체 과정에서 정량적 확률 분석을 수행하고, 우물 설계를 지원하며, 건설 작업을 평가하고, 지하 위험을 예측할 수 있습니다. AI는 지질학적, 생산 및 장비 데이터를 종합적으로 처리하여 각 우물의 투자 수익률을 극대화할 수 있습니다. 업스트림 석유 및 가스 소프트웨어는 우물 배치 설계를 최적화하고 운영에서 자원 회수율을 극대화하는 데 필수적입니다.
에너지 산업은 AI와 인간이 협력하여 석유 및 가스 데이터 분석, 딥러닝 및 기계 학습의 예측 분석 능력을 극대화하여 석유 저장소의 가치를 더 잘 평가하고 개발 계획을 수립할 수 있습니다. AI를 활용하면 석유 및 가스 데이터 관리 소프트웨어는 탐사 및 생산 데이터(E&P), 드릴링 데이터 및 블록 모델과 제어를 통합하여 에너지 산업에서 더 많은 효과를 발휘할 수 있습니다.
석유 및 가스 안전 평가에서의 AI: 예방적 위험 평가 제공으로 안전과 보안 강화
석유 및 가스 산업의 운영 특성상 안전은 항상 주요 관심사입니다. 해양 플랫폼 및 헬리콥터 운송 중이든, 중장비, 독성 가스 및 기타 위험한 환경이 포함된 육상 작업 중이든, 안전은 매우 중요합니다. 석유 및 가스 회사는 안전을 일상 운영의 성공에 있어 핵심 요소로 보고 있으며, 많은 회사들이 안전 관리 시스템과 행동 기반 캠페인을 배치하고, 운영 비즈니스 부문에 안전 리더십을 내재화하고 있습니다. 석유 및 가스 산업을 위한 소프트웨어는 예방적 위험 평가를 제공하여 안전과 보안을 강화하도록 설계되었습니다. 업스트림 석유 및 가스 소프트웨어에서 AI의 응용은 운영 중 안전과 보안을 강화하기 위한 예방적 위험 평가를 제공하는 데 도움을 줍니다.
회사가 안전 문제가 발생하는 이유, 발생한 사건, 근본 원인 및 향후 사고를 방지하기 위한 발견에 대한 풍부한 데이터를 수집하고 있음에도 불구하고 사고는 여전히 발생합니다. 인공지능(AI), 기계 학습(ML) 및 딥러닝 기술은 이 데이터를 평가하고 시간이 지남에 따라 학습하여 근본 원인에 대한 통찰력을 얻고 더 나은 예방 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 미국 항공우주국(NASA)은 이미 AI 원칙을 사용하여 항공 산업의 데이터를 분석하는 알고리즘을 생성하고 있으며, 사고가 발생하기 전에 문제를 감지하는 것을 목표로 하고 있습니다.
석유 및 가스 소프트웨어 솔루션은 AI를 사용하여 장비 유지보수를 향상시키고 고장을 예측하며 생산 프로세스를 최적화합니다. AI/ML 기술을 통해 석유 및 가스 회사는 안전 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 잠재적 위험 요소를 식별하며 보다 목표 지향적인 예방 조치를 취할 수 있습니다. 이는 안전 관리의 효율성을 개선할 뿐만 아니라 사고 발생률을 크게 줄이고 직원의 건강과 안전을 보호합니다. 석유 및 가스 소프트웨어 애플리케이션은 예방적 위험 평가를 제공하고 산업 내 안전과 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.
명시적으로 언급되지는 않았지만, 중간 석유 및 가스 소프트웨어는 AI를 활용하여 석유 및 가스의 운송 및 저장을 최적화하여 효율성과 안전성을 보장할 수 있습니다. 중간 석유 및 가스 소프트웨어는 AI를 사용하여 파이프라인을 통한 자원의 흐름을 예측하고 관리하여 비용을 절감하고 운영 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 중간 석유 및 가스 소프트웨어는 업스트림 및 다운스트림 운영과 통합되어 AI를 사용하여 생산을 시장 수요 및 물류와 동기화할 수 있습니다.
생산 및 건설 과정에서의 AI: 장비 유지보수를 향상시키기 위한 실시간 센서 데이터 활용
유전 탐사 및 개발 후, 해당 유전은 공식적으로 생산 단계에 들어갑니다. 석유 생산 과정에서 산업 장비는 매우 중요한 역할을 하며, 산업 장비를 양호한 상태로 유지하는 것은 석유 및 가스 생산과 건설을 보장하는 데 가장 중요합니다. 이는 특히 드릴 비트와 같은 추출에 사용되는 장비에 해당합니다. 과거에는 장비 유지보수가 정기적인 점검과 수리, 심지어 교체에 의존하여 많은 비용이 소모되었습니다. 이제 AI를 통해 회사는 드릴 비트 유지보수 비용에서 수천 달러를 절감할 수 있으며, 생산에 대한 더 나은 이해를 얻고 효율성을 개선할 수 있습니다.
AI가 생산 및 건설 과정에서 장비 유지보수에 중요한 역할을 할 수 있는 이유는 AI가 현재 사용되지 않고 있는 대량의 에너지 산업 생산 데이터를 활용할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 드릴 비트의 경우 드릴에 장착된 센서는 진동, 온도, 압력 및 처리량을 포함한 중요한 생산 데이터를 캡처할 수 있습니다. AI를 통해 석유 및 가스 데이터 분석은 기계 학습 기법을 활용하여 변수 간의 상관관계를 찾아내고, 장비 고장을 보다 잘 감지하고 예측할 수 있는 예측 통찰력을 제공합니다. AI는 예측 통찰력을 통해 장비를 유지보수하여 산업 장비의 성능 활용도와 수명을 개선할 수 있습니다. 석유 및 가스 소프트웨어 애플리케이션은 AI를 사용하여 드릴 비트의 센서 데이터를 분석하고 장비 고장을 예측하며 유지보수를 개선합니다.
석유 및 가스 산업을 위한 소프트웨어는 센서 데이터를 사용하여 생산 일정 및 장비 유지보수를 최적화하는 데 중요합니다. 예를 들어, Tesla, Inc.는 비용을 절감하고 보다 비용 효율적인 예방 유지보수 프로그램을 구현하는 텔레매틱스 시스템을 통합합니다. 이 시스템은 엔진에서 목표 데이터를 수집하고, ML 처리 및 분석 후, 고객에게 직접 예측 유지보수 정보를 제공합니다. 결과적으로 고객은 고장이 발생하기 전에 경고를 받고, 발생하기 전에 이를 방지하기 위한 솔루션 및 후속 권장 사항을 받습니다. 유사하게, 제너럴 일렉트릭의 자회사인 GE Digital은 석유 및 가스 산업에서 사용되는 산업 장비에 대한 예측 유지보수를 수행하기 위해 Predix라는 ML 도구를 개발했습니다.
석유 및 가스 탐사에서의 AI: 탐사 및 평가 지원으로 탐사 목표 선택 및 탐사 계획 최적화
앞서 논의한 바와 같이 석유 및 가스 산업을 위한 소프트웨어는 AI를 활용하여 석유 저장소의 가치를 평가하고 개발 계획을 수립하여 운영을 크게 간소화합니다. 공식적인 우물 개발 전에, 석유 및 가스 자원의 탐사는 자원의 존재, 크기 및 매장량을 결정하기 위한 중요한 단계 중 하나입니다. 석유 및 가스 소프트웨어 솔루션은 탐사 및 평가를 지원하여 선호하는 탐사 목표의 선택을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 석유 및 가스 자원의 탐사 및 평가 과정에서 에너지 산업 기업들이 더 나은 평가와 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
탄화수소 자원의 탐사는 광범위한 지질 연구, 석유 공학 연구 및 현장 테스트를 기반으로 탄화수소 자원의 재고, 분포 및 지질 조건을 분석해야 하며, 지진 처리 계획, 우물 평가 및 시험 채굴 계획도 포함됩니다. AI는 기술적 타당성과 경제적 평가를 통합하여 탐사 목표와 탐사 계획을 최적화하여 작업 부하를 줄이고 기대치를 더 잘 관리할 수 있습니다.
AI를 통해 에너지 산업은 대량의 데이터 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 에너지 산업은 지역 역사적 채굴 데이터, 지구물리학적 연구 결과, 탐사 및 개발 과정에서 축적된 실험실 분석 데이터 및 생산 과정에서의 장비 운영 데이터 등 많은 양의 귀중한 데이터를 축적해왔습니다. AI를 통해 이러한 석유 및 가스 데이터 분석은 대규모로 활용될 수 있습니다. AI를 통해 이러한 데이터를 활용하면 더 나은 탐사 및 생산 결정을 내릴 수 있어 효율성을 보장할 수 있습니다.
임대 거래 및 석유 필드 관련 채굴 권리 및 재산권의 인수에 대해 AI는 탐사 및 생산(E&P) 회사가 매장량의 가치를 보다 정확하게 이해하고 정보 및 위험을 해결하는 데 도움을 줄 수 있으며, AI는 생산 및 운영 조건과 기타 측면을 종합하여 투자 조언을 제공하여 회사에 가치를 창출할 수 있습니다.
운영 및 판매에서의 AI: 생산 규제, 재무 관리 및 마케팅
AI가 생산 규제를 돕는다
석유 및 가스 산업은 생산 객체가 생산 생애 주기를 가지고 있으며, 유전 내 생산 과정은 자연 생명 감소의 특성을 가지고 있다는 점에서 다른 산업과 다릅니다. 따라서 생애 주기를 이해하고 개발할 우물의 양을 계획하는 것이 중요합니다. AI의 기계 학습 기술은 딥러닝 및 예측 분석을 통해 석유 우물 데이터를 정확하게 분석하여 특정 생산 계획 및 목표와 단계별 운영 계획을 수립하여 우물 용량 계획의 최적화를 극대화할 수 있습니다.
AI는 흐름률 및 압력과 같은 다른 변수를 계산하고 최적화하여 우물 문제를 예측하고 조정하여 정밀한 생산을 달성할 수 있으며, 항상 운영 조건을 분석합니다. 생산 능력을 극대화하고 낭비 비용을 줄입니다. 석유 및 가스 엔지니어링 소프트웨어는 우물 문제를 예측하고 운영 변수를 조정하여 생산 프로세스를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
AI가 재무 관리를 돕는다
AI는 이미 재무 및 기업 재무 분야에서 생산적으로 사용되고 있습니다. 석유 및 가스 회사는 재무 관리 분야에서 AI를 활용하여 현금 흐름 및 비용을 검토하고, 비용 할당을 최적화하며, 부가가치 분석 결정을 촉진할 수 있습니다. AI의 자본 프로젝트 계획, 위험 관리 및 마케팅 캠페인 지원 능력은 간과해서는 안 됩니다. 강력한 예측 분석을 통해 AI는 기업이 재무 프로세스 및 재무 투자에서 잠재적인 문제를 피하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 또한 주요 지표를 평가하고, 프로젝트의 격차와 기회를 식별하며, 관련 투자 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
AI를 통해 석유 및 가스 자산 관리 소프트웨어는 우물의 배치 설계를 최적화하고 자원 회수율을 극대화하는 데 사용될 수 있습니다. AI는 석유 및 가스 자산 관리 소프트웨어의 일부로서 정량적 확률 분석을 수행하여 우물 설계를 지원하고 지하 위험을 예측할 수 있습니다. 석유 및 가스 자산 관리 소프트웨어는 산업 장비를 양호한 상태로 유지하여 석유 및 가스 생산 및 건설 효율성을 보장하는 데에도 중요합니다. 석유 및 가스 엔지니어링 소프트웨어 내의 AI는 현금 흐름 및 비용을 검토하여 재무 관리를 지원합니다.
AI가 판매 프로세스를 돕는다
AI는 상품 시장에 대한 데이터를 분석하는 데에도 문제가 없습니다. 운영자는 AI를 사용하여 시장 데이터와 운영 요구 사항을 종합하여 합리적인 제안을 추측하고 시장에서 상품의 경쟁력과 수익성을 개선할 수 있습니다. 한편, 비주얼 언어 모델링(VLM)이라는 AI 기술은 물류 자동화 및 공급업체 송장 분석에서 더욱 중요합니다. 정확하고 지능적인 텍스트 인식 및 분석을 통해 VLM은 석유 및 가스 판매 주문 관리를 크게 개선할 수 있습니다.
결론
AI 기술은 석유 및 가스 산업 내에서 혁신적인 힘으로 자리 잡아 탐사에서 판매에 이르는 다양한 운영 측면을 혁신하고 있습니다. 데이터 처리 및 딥러닝에서의 AI의 능력은 예측 분석, 종합 평가 및 의사 결정을 신속하고 정확하게 실행할 수 있게 해줍니다. 또한, AI의 도움으로 석유 및 가스 데이터 관리 소프트웨어가 우물 용량 계획 및 생산 규제를 최적화하여 생산 능력을 극대화할 수 있음을 강조합니다. 우물 개발에서 AI는 설계 및 건설 프로세스를 최적화하여 지질학적 및 엔지니어링 데이터를 활용하여 투자 수익률을 높입니다. AI 기반의 예방적 위험 평가를 통해 안전이 강화되어 사고를 줄이고 인력을 보호합니다. 예측 유지보수를 통해 생산 효율성이 향상되며, AI의 방대한 데이터 분석 능력 덕분에 탐사가 간소화되어 보다 목표 지향적인 노력을 이끌어냅니다. AI의 예측 분석을 통해 재무 관리가 정제되고, 시장 동향을 분석하고 판매 전략을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 전반적으로 석유 및 가스 산업에 AI가 통합됨으로써 효율성 증가, 비용 절감 및 안전 개선의 미래를 예고하며, 이 기술이 산업 발전의 초석 기술로서의 중요성을 뒷받침합니다. AI 기능을 갖춘 석유 및 가스 소프트웨어 개발은 탐사, 생산 및 재무 관리를 위한 솔루션을 제공하여 산업의 발전에 필수적입니다.
