AI 기반 석유 및 가스 상류부문 생산 최적화
ESG
AI 기반 석유 및 가스 상류부문 생산 최적화 (BCG 백서 요약)
출처: BCG 및 Solution Seeker의 공동 연구, 2025년 2월
1. 개요
• 석유 및 가스 업계는 기존 자산에서 최대한의 가치를 창출해야 함.
• AI 및 데이터 기반 최적화가 기존 방식보다 높은 가치를 창출할 가능성이 큼.
• 현재까지 AI는 프로세스 흐름 개선이나 설비 유지보수에 국한되어 활용됨.
• 물리적 유체 흐름 모델링에는 여전히 기존 기술이 지배적이며, AI 기반 최적화의 활용 가능성이 큼.
2. 석유 및 가스 생산 최적화의 필요성
2050년까지의 에너지 전환과 시장 변화
• 국제에너지기구(IEA)에 따르면, 2050년 석유 수요는 하루 2,000만 배럴 수준으로 감소 예상.
• 환경 규제 및 사회적 기대 증가로 인해 기업은 지속 가능성을 우선시해야 함.
• 숙련된 인력 부족으로 인해 새로운 운영 방식 도입이 필요.
기존 자산 활용의 이점
• 기존 자산 최적화는 신규 개발 대비 투자 회수 기간이 짧음 (수주~수개월).
• 운영 비용(OpEx) 및 자본 비용(CapEx)이 신규 프로젝트 대비 매우 낮음.
• 신규 개발 프로젝트 대비 탄소 배출량 및 환경 영향이 낮음.
3. 생산 최적화의 주요 도전 과제
(1) 의사결정 입력 데이터 문제
• 저류층에서 유전·가스전, 파이프라인 및 처리 시설까지의 유체 흐름 최적화가 매우 복잡함.
• 실시간 운영 데이터 수백~수천 개를 처리해야 하며, 데이터 품질 및 정확성 문제 발생.
• 다상 유동(석유, 가스, 물, 입자)의 물리적 모델링이 매우 어려움.
• 유전별 생산량 추정 오차가 10~100% 수준으로 매우 큼.
(2) 의사결정 프로세스 문제
• 기존 CapEx 중심 운영 방식으로 인해 생산 최적화가 상대적으로 덜 주목받음.
• 일상적인 생산 목표 달성에 집중하다 보니 최적화 기회 발굴이 어려움.
• 생산, 저류층, 공정 엔지니어링 부서 간의 데이터 단절로 인해 종합적인 최적화가 어렵음.
• 경험에 의존하는 의사결정 방식이 여전히 주류.
결과: 보수적인 의사결정으로 인해 상당한 생산 손실 발생.
4. AI 기반 접근 방식의 장점
AI의 역할
• AI는 대량의 데이터 분석 및 패턴 탐색에 강점을 가짐.
• 실시간 데이터 분석 및 예측을 통해 최적화 기회를 자동 감지.
• 스마트 경보 시스템을 통해 더 빠르고 정확한 의사결정 가능.
AI 기반 솔루션 ‘Production Compass’
• BCG와 Solution Seeker가 공동 개발한 AI 생산 최적화 솔루션.
• 15년 이상의 연구 및 5000억 개 이상의 운영 데이터 활용.
• 기존 물리 모델 기반 시스템과 AI 데이터 기반 시스템을 결합하여 더 높은 정확도 제공.
5. AI vs 기존 물리 모델링 접근법 비교
기존 모델링 방식
• 물리적 법칙(나비에-스토크스 방정식 등)을 기반으로 유체 흐름을 계산.
• 실제 산업 환경에서는 여러 가정(3D 2D 또는 1D 축소, 실험적 보정값 사용 등)으로 인해 정확도 저하.
• 다상 유체 흐름 분석에 한계가 있으며, 운영 데이터 반영이 어려움.
AI 기반 접근 방식
• 대규모 운영 데이터를 학습하여 유체 흐름을 실시간 예측.
• 기존 물리 모델보다 높은 정확도를 제공.
• 단점: 데이터 품질 및 가용성이 중요한 변수로 작용.
결론: AI와 기존 물리 모델은 경쟁이 아닌 상호보완적 접근법으로 활용해야 함.
6. AI 기반 생산 최적화의 실제 사례
사례 1: 유정 생산량 추정 정확도 개선
• 기존 다상 유량계(물리 모델 기반)의 유정 생산량 추정 정확도: 40% 미만이 20% 오차 내 존재.
• AI 기반 ‘Production Compass’ 적용 후 정확도 80% 이상이 5% 오차 내 존재.
• 정확한 유량 예측을 통해 생산 최적화 가능.
사례 2: 모래 발생 문제 해결 (Gulf of Mexico)
• 세 개의 해저 유정이 모래로 인해 생산 제한.
• 기존 방식: 보수적 제어 연간 3백만 배럴 생산 손실 발생.
• AI 적용 후: 모래 발생 패턴 분석 및 최적 유량 설정 생산량 10% 증가.
사례 3: 흐름 불안정성 문제 해결 (North Sea)
• 특정 라이저에서 심각한 슬러깅(slugging) 현상 발생.
• 기존 시뮬레이션(OLGA 등)은 문제 원인 파악 실패.
• AI 적용 후, 슬러깅 원인을 특정하고 최적 운영 방식 도출 연간 1억 2천만 달러 수익 증가.
사례 4: 물 돌파(Water Breakthrough) 예측 (동남아 국영 석유회사)
• 기존 방식: 센서 데이터 해석 어려움 문제 발생 후 대응.
• AI 기반 패턴 분석 적용 후: 93%의 물 돌파 사전 감지 성공.
• 엔지니어의 데이터 분석 시간 97.5% 감소.
7. AI 도입 성공을 위한 핵심 요소
성공적인 AI 도입을 위한 4단계 전략
1. 가치 분석: 최적화 기회를 식별하고 현실적인 목표 설정.
2. 프로세스 개선: 최적화의 장애 요소(데이터, 협업 방식 등)를 해결.
3. AI 기반 솔루션 적용: 최적 운영 방안을 구축하고 KPI 설정.
4. 실행 및 지속적인 개선: 교육, 변화 관리, 성과 모니터링.
AI 도입의 핵심 성공 요소 (BCG의 10-20-70 원칙)
• 10%: AI 모델 개발.
• 20%: 데이터 및 IT 인프라 구축.
• 70%: 운영 방식 변화 및 의사결정 방식 개선.
8. 결론
• AI 및 데이터 기반 최적화는 기존 생산 방식보다 5~10% 높은 생산량 증가 효과를 기대할 수 있음.
• AI는 석유·가스 생산 최적화의 핵심 기술이 될 것이며, 기업들은 신속한 도입과 확장이 필요함.
• 데이터 기반 접근 방식과 기존 물리 모델을 병행하여 활용하는 것이 최상의 전략.
에너지 산업은 지속 가능성에 대한 압박이 커지고 수요가 감소하는 상황에 직면해 있습니다.
그러나 AI 기반 생산 최적화를 활용함으로써 기업은 환경 발자국을 크게 줄이면서 생산량을 5-10% 늘릴 수 있습니다.
Boston Consulting Group (BCG) and Solution Seeker 의 Production Compass가 수익성과 지속 가능성을 모두 높이는 방법은 다음과 같습니다.
기존 자산의 생산량을 극대화하여 새로운 개발의 필요성을 줄입니다.
비효율적인 생산 관행을 최소화하여 배출량을 줄입니다.
의사 결정을 위한 사전 예방적 권장 사항
이제 워크플로우를 재고하고 지속 가능하고 비용 효율적인 운영을 위해 AI를 수용해야 할 때입니다. 변화를 이끌 준비가 되셨습니까?
출처
• Håvard Holmås, Vidar Gunnerud, Michael Buffet, Odd Arne Sjåtil, Félix Campos & Meghan Janzen (2025). “AI@Scale in Upstream Oil & Gas Production Optimization”. Boston Consulting Group (BCG) & Solution Seeker.
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