빅데이터, 빅 인사이트

드론이 날아다니고, 벽이
움직이고, 모든 배럴이
추적되는 곳

데이터 과학자 팀은 다란에 있는 아람코의 4IR 센터 (4IRC)에서 복잡한 분석을 설계하고 구현한다. 이러한 첨단 연구 및 운영 허브는 디지털 기술들을 한 곳으로 모았다.

센터는 2,500평방 미터의 사무 공간을 가지고 있다. 입장하자마자 하이퍼리얼리즘 홀로그램인 “V-receptionist”는 방문객들을 맞이하며, 안전 수칙을 설명한다. 센터 안으로 더 들어가면 279평방 미터의 비디오월에 동영상이 디스플레이되어 주변 환경은 생동감이 넘친다. 오목한 디스플레이 스크린으로 둘러싸인 AI Hub는 센터의 핵심으로 초인적인 속도로 알고리즘 공식을 처리한다.

4IRC는 매일  사우디아라비아 전역에 걸친 아람코의 운영관련 50억 개 이상의 데이터 포인트를 수신하며, 수백만 개의 엔지니어링 도면, 검사 및 유지 관리 데이터에 액세스한다. 이 운영 빅데이터, 가능한 컴퓨팅 파워, 최첨단 AI 및 머신러닝 도구가 결합함으로써 센터는 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 자산의 퍼포먼스, 안전 및 신뢰성을 예측하고 개선할 수 있다.

자체 개발한 수중용 로봇 팔인 SWIM-R (Shallow Water Inspection and Monitoring Robot)과 같은 당사의 로봇들은 회사가 도입한 다른 첨단 로봇 테크놀로지와 함께 작업한다. 데이터로 구동되는 이 기계들은 공중, 육지 및 해상에서 이동하며, 메탄 레벨 감지, 재고 추적, 밀폐 공간 진입 최소화 및 수중 자산을 검사를 진행한다.

4IRC를 관리하는 Advanced Process Solutions 부문 책임자 아흐메드 알-오스만 (Ahmad Al-Othman )은 "우리의 젊고 재능있는 직원들에 의해 움직이는 센터는 당사의 디지털 싱크탱크로서 새로운 기회, 4IR 기술을 사용하는 혁신적인 방법 및 우수성을 추구하고 회사의 가치를 창출하는 솔루션을 탐색 및 발견하는 중요한 역할을 한다.”고 말한다.

“ 우리의 젊고 재능있는 직원들에 의해 움직이는 센터는 당사의 디지털 싱크탱크로서 새로운 기회, 4IR 기술을 사용하는 혁신적인 방법 및 우수성을 추구하고 회사의 가치를 창출하는 솔루션을 를 탐색 및 발견하는 중요한 역할을 한다.”

아흐메드 알-오스만 (Ahmad Al-Othman ) Advanced Process Solutions 부문 책임자

도전적인 환경 속
광범위한 네트워크

아람코의 에너지 인프라는 세계에서 가장 대규모이다. 또한 지구상에서 가장 높은 온도 환경에서도 운영된다.

데이터 캡쳐의 규모가 워낙 방대하기 때문에 이러한 사실들은 어떠한 분석 시스템에도 큰 과제이다. 여름철 고온은 파이프라인과 플랜트의 유체를 더 휘발성으로 만들어 모니터링 및 제어를 더 어렵게 한다.

또한, 이러한 시스템들은 정형화되기 보다는 특별한 상황과 관련된 자산에 맞춤형으로 운영되어야 한다.

“과거에는 데이터 수집 및 분석이 시설을 점검하는 전문가에 의해 수작업으로 이루어졌습니다. 각 플랜트의 데이터는 현장에서 분석되어 우리의 성과 향상 능력을 제한했습니다.” 라고 미드 스트림 시설에서 에너지 사용 관리를 담당하는 알라 알라흐메드 (Alaa Alahmed)는 말한다. "하지만 빅데이터 시스템 구축은 경험이 많은 엔지니어들과 현장에서 긴밀히 협력해야만 가능했습니다. 엔지니어들은 이미 각 플랜트의 설비와 운영 상황을 잘 알고 있었기 때문입니다."

알라 (Alaa)에 따르면 빅데이터 시스템을 도입하기 위한 첫 번째 단계는 시설 전체에서 하루에 약 3백만 데이터 포인트에 해당하는 방대한 양의 정보를 디지털화하고 캡처하는 것이다. 이후 정보는 모두 처리되었으며, 현재 모니터링 되고 있다.

이 빅데이터 프로젝트를 관리하는 4IRC팀을 이끌고 있는 아흐메드 알물힘 (Ahmad Almulhim)은 새로운 시스템의 최대의 강점은 실시간 운영이라고 믿는다.

“현재 예정 목표치를 벗어나는 지표가 있으면, 즉시 시설에 자동으로 알립니다. 이를 통해 최적의 퍼포먼스를 유지하기 위한 신속한 대응이 가능합니다.”라고 그는 말한다.

그의 팀은 에너지 소비를 관리하는 알고리즘을 개발하고, 30개 이상의 모든 사이트와 50개 이상의 관련 시설에서 에너지 집약도, 플레어 배출 및 원유 품질에 대한 과거 데이터를 기반으로 목표치를 설정했다.

지금까지 빅데이터의 사용으로 2010년 이후 플레어링 배출량이 50% 감소했다. 플레어 링 집약도는 아람코 가스 생산량의 1% 미만으로 유지하고 있다.

빅 데이터는 미래를 내다 볼 수도 있다.

아람코의 데이터 과학자 및 관련 전문가팀은 빅데이터를 보다 효과적으로 활용할 방법을 계속 모색하고 있다. 여기에는 각 시설의 상세한 컴퓨터 시뮬레이션 사용이 포함된다. 또한 이러한 모델들을 통해 전문가들은 다양한 시나리오를 가상으로 테스트 할 수 있다.

예를 들어, 예측 유지보수는 먼저 부품의 동작을 모델링 한 다음 향후 성능을 예측하여 부품이 미리 고장날 때를 파악한다. 이제, 부품이 마모되기 전에 교체품을 설치할 수 있다. (제조 산업에서도 광범위하게 사용되는 이러한 예측 모델은 디지털 또는 버추얼 트윈으로 알려져 있다.)

아람코는 또한 유전 전반에 걸쳐 전기 수중 펌프 (ESP)의 의사 결정을 자동화 했다. 이전에는 이러한 펌프의 속도를 수동으로 감독했었다. 즉, 작업자가 유정을 방문하여 수동으로 속도를 조정했어야 한다는 의미이다. 현재, 쿠라이스 유전에서 처방 분석은 이러한 속도를 자동으로 조절하여 최적의 운영을 보장하며, 현장의 400개 이상의 유정으로 확대되어 에너지 소비를 최대 20%까지 줄였다.