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최근 WPX 에너지(2020년부터 AI/머신러닝 기술을 추진)와 합병한 데본 에너지는 하이브셀(Hivecell)이라는 제품을 사용해 웨스트 텍사스와 노스 다코타 지역의 시추 현장에 엣지 컴퓨팅 기능을 구축했다. 같은 이름의 기업이 제공하는 하이브셀은 '서비스형 엣지(edge-as-service)' 제품으로, 데이터의 출처와 가까운 곳에서 컴퓨팅과 분석을 실행할 수 있게 해준다.
데이터는 유압 파쇄 공정에 사용되는 서비스 업체의 장비 센서에서 생성된다. 데이터는 센서에서 이 서비스 업체의 시스템으로 전송된 다음 TCP/IP 프로토콜을 통해 다시 하이브셀로 전송된다.
데본 에너지는 하이브셀을 활용해 원격 유전 현장에서 머신러닝을 처리하는 첫 단계에 있다. 이 기능 덕분에 데본은 처리를 위해 모든 데이터를 클라우드로 보내는, 값비싸고 속도도 느린 과정을 거치지 않아도 된다. 하이브셀은 아파치 카프카(Apache Kafka)과 함께 원시 시추 현장 데이터를 관리하는 컨플루언트(Confluent)의 이벤트 스트리밍 플랫폼에 사용된다.
데본 에너지의 데이터 과학 자문인 딩저우 카오는 “항상 시추 및 마감 운영 효율성을 개선할 방법과 머신러밍을 통해 수작업을 자동화할 방법을 찾는다”라고 설명했다. 이 프로젝트의 첫 단계는 천연 가스와 석유가 더 원활하게 흐를 수 있도록 가압 액체로 기반암을 파쇄하는 유정 자극 기법인 유압 파쇄에서 실시간 데이터를 수집하는 것이다.
카오는 “현재 실시간 데이터에서 자동으로 유압 파쇄 이벤트를 탐지하기 위한 모델을 구축하는 중”이라며 “항상 앞을 내다보면서 효율성을 높이고 공정을 개선할 방법을 모색한다”라고 말했다.
일반적으로 현재의 석유 및 가스 기업은 원격지에서 가져온 데이터를 근 실시간으로 처리하고 분석하기 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스에 의존하지만 인터넷 연결의 불안정성과 지연 문제가 있다.
카오는 “클라우드에서 데이터를 처리하는 자율주행 차량을 생각해 보면 된다. 탑승자와 차량 주변 사람의 안전을 위해 차량의 대응은 밀리초 단위로 이뤄져야 한다. 따라서 차량에서 클라우드로 데이터를 전송하는 데 소비되는 시간은 극히 중요하며, 진정한 실시간이 아닐 경우 안전 사고로 이어질 수 있다”라고 설명했다.
폐루프 최적화, 예를 들어 유전 현장의 자동 시추 장비의 경우도 마찬가지다. 카오는 “실시간으로 대응해야 한다. 불안정한 인터넷 연결로 인해 데이터가 손실되는 위험을 감수할 수 없다”라고 말했다.
데본 에너지는 진정한 실시간 분석 기반 의사 결정, 궁극적으로는 유전 현장의 폐루프 제어를 위한 토대를 구축하는 중이다. 이렇게 되면 시추 작업 전반의 실시간 폐루프 제어에 엣지 기반 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다. 머신러닝 모델에 의해 생산된 데이터 스트림과 유전 현장의 분석 전처리 데이터는 다른 용도로 클라우드에도 복제된다.
카오는 “하이브셀은 현장에서 운영되므로 지연이나 인터넷 불안정성 문제에 대한 걱정이 없다”면서 이 플랫폼으로 데본은 유전 현장에서 손쉽게 머신러닝 모델을 배포, 관리, 확장할 수 있게 될 것이라고 예상했다.
데본 에너지는 2021년에 첫 단계를 완료한 다음 2단계에 돌입하는 것을 목표로 두고 있다. 2단계에서는 가장 중대한 비즈니스 요구를 기반으로 분석 모델을 결정한다.
카오는 구체적인 비용 정보는 제공하지 않았지만 클라우드 방식에 비해 비용 효율적이라면서 “하이브셀을 활용해 스택 위에서 데이터를 처리하므로 비슷한 스트림 프로세싱 엔진을 위한 소프트웨어 라이선스 요금을 지불할 필요가 없다”라고 설명했다.
카오는 “실시간 데이터를 그 데이터가 가장 필요한 사람에게, 가장 필요할 때 제공하고 있다. 엔지니어들은 자신의 휴대폰이나 컴퓨터를 통해 이 실시간 데이터에 접근할 수 있다. 아직 이 데이터를 캡처하는 데 초점을 두는 첫 단계지만, 이후의 단계로 발전하면서 분석 모델을 사용해 유전 현장의 의사 결정을 지원하게 될 것”이라고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr
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