세계 최대 석유회사 쉘 (Shell), 정유 공정에 AI 활용
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세계 최대 석유회사 쉘 (Shell), 정유 공정에 AI 활용
  • 김영하 기자
  • 승인 2019.11.12 17:30
  • 댓글 0
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수년 동안의 빅데이터 활용하여 정유 공정 중 발생할 수 있는 오류 사항들 미리 예측

(AI타임스=김영하 기자) 정유 공정에도 AI가 큰 역할을 하고 있다.

실제 연간 2,000만 톤의 로얄 더치 쉘 (Royal Dutch Shell) 원유를 처리하는 네덜란드 조이트홀란트州 로테르담에 위치한 페르니스 (Pernis) 정유공장에서는 50,000개의 센서를 통해 분당 100,000개의 측정값을 산출한 후, AI를 통해 공장 가동의 이상 유무 확인 및 예측을 하고 있다.

Royal Dutch Shell 로고 (사진=Shutterstock)
Royal Dutch Shell 로고 (사진=Shutterstock)

광대한 양의 원유를 처리하는 정유 공정에서 잠깐의 다운타임 (Downtime) 이라도 막대한 손실을 유발시킬 수 있다. 이를 최소화하기 위해 작년부터 쉘에서는 더욱 더 효율적인 데이터 분석 및 처리를 위하여 기계학습을 도입하여 제어 밸브를 비롯한 각종 고장을 데이터 기반으로 예측하도록 구성해놨으며, 예측 데이터를 기반으로 작업자가 유지보수를 수행하거나 설비 작동 조건을 조정할 수 있도록 하고 있다.

이는 석유 회사들이 석유 공정 중 문제가 발생하기 수십, 수일, 수개월 전에 발생될 문제를 알아차리기 위해 어떻게 인공지능과 기계 학습을 접목시키는지를 보여주는 사례이며, 쉘에서는 이 같은 인공지능 시스템을 페르니스 정유 공장외 19개 공장에 도입시켰다.

로얄 더치 쉘의 부사장 알렉산더 보크호스트 (Alexander Boekhorst)에 따르면, " 페르니스에 도입한 AI 시스템을 통해 사람의 눈이나 기존의 컴퓨터 시스템으로 관찰될 수 없었던, 4일 후 혹은 많게는 75일 이후에 발생할 수 있는 문제 사항에 대해 인식할 수 있게 되었다"라고 한다.

 

AI 소프트웨어 관련 의견

해당 인공지능 소프트웨어 제공업체 ‘c3.ai’의 에드 아보 (Ed Abbo) 사장 겸 최고기술책임자는 머신러닝 (Machine Learning)과 예측유지 (Predictive Maintenance) 개념이 수십 년 전부터 존재해 왔지만 클라우드 컴퓨팅 비용의 급격한 하락으로 기업들이 데이터로부터 가치를 창출할 수 있는 방법에 변화가 생겼다고 말했다.

해당 AI의 기본적인 원리는 기존의 수년간의 데이터를 근거로 다운타임을 유발시켰던 여러 상황 및 신호를 살펴보고, 그러한 특정 사항에 대한 알고리즘을 기계학습 시키는 것이라고 한다.

그에 따르면 "업체들은 5년 혹은 7년간 설비 운영 중 발생했던 오류 관련 사항 데이터를 아마도 가지고 있을 것이다. ▲시스템 성능 및 유지 관리 방법 ▲기술자 노트 ▲부품 교체 또는 리퍼브, ▲지질 데이터 ▲운영 데이터 ▲날씨 데이터 등에 대한 ‘모든 경험적 데이터를 수집’하여 이전 오류 사항에 대한 알고리즘을 기계학습을 진행 시킨 후 이러한 알고리즘을 기반으로 공정 중 오류 발생 예측 시스템을 구축한다"고 언급했다.

 

AI 센서 관련 의견

영국 런던 임페리얼 칼리지 (Imperial College London) 줄리 맥캔 (Julie McCann) 교수는 1950년대부터 공장 구동 예측 부분에 센서들이 사용되어 왔었는데 최근 센서들의 기능향상뿐만 아니라 가격까지 싸져서 이같이 센서와 AI를 접목한 오류 예측 시스템이 가능해졌다고 언급했다. 맥캔 교수에 따르면 1950년대에는 유선 센서들이 있었다면 지금은 기술 진보로 인하여 무선 센서들이 배치되어 있고 이러한 센서들을 통해 데이터 송수신이 원활하게 진행할 수 있게 되었다고 한다. 또한 무선 센서임에도 불구하고 과거 유선 센서들에 비하면 가격이 상당히 저렴해 졌다고 전했다.

 

산업현장에 접목되는 AI에 대한 의견

맥캔 교수는 최근 임페리얼 칼리지 연구진들이 센서들이 특별이 필요 없는 산업용 센서인 ‘CogniSense’를 개발했다고 한다. 이 제품은 무선 신호를 배출 시킨 후, 메아리에 해당하는 송출음을 통해 기계 작동 상태를 확인할 수 있도록 제작되어 있음에 따라 대규모의 복잡한 설비들로 구성된 산업 현장에서 적합하다고 한다. 와이파이 방식으로 구동되는 장비를 통해 기계를 모니터링 할 수 있음에 따라 기계를 직접 만져보지 않고도 어떤 부분에 이상이 있는지 확인 할 수 있다고 한다.

맥캔 교수가 언급한 IIoT (산업용 IoT: Industrial IoT) 센서, CogniSense (사진=Imperial Innovations)
맥캔 교수가 언급한 IIoT (산업용 IoT: Industrial IoT) 센서, CogniSense (사진=Imperial Innovations)

이 같은 기술 진보에 대하여 AI 소프트웨어 업체 대표 아보는 "AI와 기계학습은 큰 잠재력을 제공함에 따라 AI가 적용될 프로젝트들을 신중하게 선정할 필요가 있다"고 말했으며, 쉘의 보크호스트 부사장은 많은 기업들이 AI 도입 시 AI를 적용할 수 있는 분야를 찾기보다는 현재의 문제점을 해결 및 효율성을 극대화하기 위한 분야에 최고의 AI기술을 도입시켜야 한다고 주장했다. 그에 따르면 AI를 생각하면 신 기술로 인식하는 경향이 강한데 AI는 데이터 중심적인 기능이라는 것을 항상 기억해야 한다고 한다.

한편 네덜란드 헤이크에 본사를 둔 로얄더치쉘은 1907년 네덜란드 왕립 석유회사 (Royal Dutch Petroleum)와 영국의 쉘 트랜스포트&트레이딩 (Shell Transport and Trading Company)이 합병하면서 생긴 다국적 기업으로 올해 5월 포브스에서 발행한 Global 2000 랭킹에서 엑슨모빌을 제치고 전 세계에서 가장 큰 석유회사 1위를 차지했다. 2018년 현재 쉘의 매출액은 3,884억 달러로 세계 5위이며 전 세계에 주유소만 5만여개가 있다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】


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