Chevron이 생성 AI를 활용하여 석유 탐사 및 생산을 향상시키는 방법

데이터 활용: 석유 및 가스 운영의 혁신

석유 및 가스 운영은 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 뉴멕시코에서의 지진 조사 결과로 생성된 파일 크기는 페타바이트에 달할 수 있습니다. 쉐브론의 CIO인 빌 브라운은 “의사 결정을 위한 이미지를 만들기 위해서는 100 엑사플롭의 연산이 필요하다. 엄청난 계산 능력”이라고 언급하며 데이터 처리의 규모를 강조했습니다.

쉐브론은 2008년부터 GPU에 의존해왔으며, 이는 많은 산업들이 이러한 처리 능력의 필요성을 인식하기 전에 시작된 것입니다. 현재 이 회사는 최첨단 생성 AI 도구를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 더 깊은 통찰과 가치를 추출하고 있습니다. 브라운은 “AI는 방대한 데이터 세트를 가진 대규모 기업에 완벽하게 어울리는 도구”라고 덧붙였습니다.

오일 및 가스 산업의 데이터 통찰

이러한 도전은 쉐브론에만 국한되지 않으며, 산업 전반에 걸쳐 대규모 데이터 저장소가 존재합니다. 브라운은 쉐브론이 상당한 자산을 보유한 텍사스 서부와 뉴멕시코 남동부에 위치한 퍼미안 분지를 언급했습니다. 이 광활한 지역은 약 250마일 너비와 300마일 길이로, 약 200억 배럴의 석유를 보유하고 있으며, 미국 석유 생산의 40%와 천연가스 생산의 15%를 차지하고 있습니다.

브라운은 “지난 10년 동안 그들은 미국 생산 이야기의 큰 부분을 차지했다”고 말하며, 텍사스 철도 위원회의 모든 운영자는 현장 활동을 공개해야 한다는 규정이 있는 점을 전략적 이점으로 강조했습니다. “모든 것이 공개 기록이다. 경쟁업체로부터 배우는 기회를 제공하며, 이를 활용하지 않으면 그들이 당신으로부터 배우고 있는 것”이라고 설명했습니다. 이는 산업 학습의 큰 가속제가 됩니다.

사전 협력과 안전 증진

쉐브론의 운영은 광범위한 지역을 포괄하며, 데이터 품질은 다를 수 있습니다. 브라운은 생성 AI가 데이터 포인트 간의 지질적 공백을 메우는 데 필수적일 수 있다고 강조했습니다. “모델을 완성하는 데 완벽한 응용 프로그램”이라고 말했습니다.

예를 들어, 우물의 길이가 수 마일에 달하는 경우, AI는 인근 작업과의 잠재적인 간섭 사항을 경고하여 중단을 방지하기 위한 사전 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 또한 쉐브론은 엔지니어링 표준, 사양, 안전 공지 및 경고를 개발하기 위해 대형 언어 모델(LLM)을 활용하고 있으며, 이 모델을 최적의 정확도를 위해 지속적으로 개선하고 있습니다.

브라운은 “정확한 구성이 필요할 때, 생성 AI가 창의적으로 변형되도록 하고 싶지 않다. 이는 매우 세밀하게 조정되어야 한다”고 설명했습니다. 이 회사는 또한 로봇 모델을 탐색하여 안전성을 높이고 있으며, “목표는 로봇이 위험한 작업을 수행하고, 인간은 안전한 거리에서 운영을 감독하는 것”이라고 덧붙였습니다. 이러한 접근은 비용과 책임을 줄일 수 있습니다.

팀 간 협력 증진

전통적으로 에너지 부문의 팀들은 물리적 및 디지털로 분리된 환경에서 운영되었습니다. 쉐브론은 팀을 함께 배치하여 이러한 격차를 해소하는 데 주력하고 있습니다. 브라운은 “기계 학습 엔지니어가 기계 엔지니어와 협력하여 공동의 도전 과제를 해결할 때 최고의 성과를 내는 팀이 나타난다”고 설명했습니다.

쉐브론은 또한 엔지니어들이 데이터 과학과 시스템 공학의 고급 학위를 취득하도록 지원하며, 데이터 과학자(디지털 학자)를 운영 팀에 통합하여 혁신적인 접근 방식을 촉진하고 있습니다. 브라운은 “우리는 작은 성과에서 시작해 이를 지속적으로 발전시켜왔다”고 말했습니다.

환경 문제 해결을 위한 기술 활용

모든 산업과 마찬가지로 에너지 분야에서도 환경적 영향은 중요한 문제입니다. 탄소 포집 및 저장(CO2의 포집 및 영구 저장)이 점점 더 중요해지고 있습니다. 브라운은 쉐브론이 세계에서 가장 큰 탄소 포집 시설 중 일부를 운영하고 있다고 밝혔다. 그러나 시간이 지남에 따라 저수지 성능에 관한 불확실성이 여전히 존재합니다.

이러한 불확실성을 해결하기 위해 쉐브론은 디지털 트윈 시뮬레이션을 사용하여 탄소가 안전하게 저장되도록 하고 있으며, 예측 분석을 위한 합성 데이터를 생성합니다. 브라운은 또한 데이터 센터와 AI 응용 프로그램의 상당한 에너지 소비를 관리하여 청정 운영을 유지하는 것이 중요하다고 강조하며, “이러한 종종 원격 지역을 가능한 한 깨끗하게 관리하는 방법에 대한 논의가 항상 시작된다”고述했습니다.