석유 및 가스 회사는 석유를 추출하기 전에, 먼저 막대한 양의 데이터를 처리해야 합니다.
엔비디아와 베이커휴스 제너럴 일렉트릭(Baker Hughes, a GE company, BHGE)가 협업을 통해, 인공지능(AI) 및 GPU 가속 컴퓨팅을 활용해서 석유 및 가스 회사들이 실시간으로 데이터를 분류할 수 있도록 지원하는데요. 이로 인해 석유를 찾고, 추출하며, 처리 및 운송하는 비용을 대폭 절감할 수 있도록 돕고 있습니다.
내진 모델링, 자동화 유정 건설 계획부터 기계 고장의 예측 및 공급망 최적화에 이르기까지, 딥 러닝 뉴럴 네트워크는 이전에는 발견할 수 없었던 인사이트를 데이터로부터 도출해낼 수 있습니다.
인포그래픽에서 확인할 수 있듯이, 엔비디아와 BHGE의 협업은 석유 회사 운영 전반에 걸쳐 영향을 끼치는데요. 엔비디아의 인공지능(AI) 솔루션 전체를 활용하기 때문에 가능한 일이지요. 모델 트레이닝을 위한 데이터센터용 슈퍼컴퓨터 엔비디아 DGX-1, 사무실 또는 대역폭이 제한된 오프쇼어 플랫폼에 적합하게 설계된 엔비디아 DGX Station, 엔비디아 젯슨(Jetson) AI 슈퍼컴퓨터, 그리고 딥 러닝 및 최첨단 추론을 모두 활용하고 있습니다.
이러한 기술들을 통해 석유 및 가스 회사는 자사의 운영 시스템을 변화시킬 수 있는데요. 두 가지 주요 GPU 기반 기술인 가속화된 분석과 딥 러닝을 활용해서 운영 전반에 혁신을 일으킵니다.
GPU 가속 분석을 통해, 유정 운영자들은 대량의 석유와 펌프 압력, 유량 및 온도와 같은 센서 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는데요. 이를 통해, 어떤 장비가 고장이 날 지 사전에 예측하고 이러한 작업의 실패가 어떻게 광범위한 시스템에 영향을 미칠 수 있는지 등 실제로 비용이 많이 드는 문제에 대한 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
석유 및 가스 회사는 딥 러닝과 머신 러닝 알고리즘을 활용해서, 변화하는 상황에 따라 운영을 최적화 할 수 있는 최상의 방법을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 회사들은 대규모의 내진 데이터 이미지를 3D 지도로 전환해서 저수지 예측의 정확성을 높일 수 있습니다. 일반적으로 비용이 많이 드는 시추 및 생산 작업의 효율성, 신뢰성 및 안전성을 예측하고 개선하기 위해 딥 러닝으로 모델을 교육할 수 있습니다.
BHGE의 협력은, 선도 기업들과 함께 모든 산업 분야에 AI를 도입하려는 엔비디아의 광범위한 전략의 일부인데요. 헬스케어 분야는 GE 헬스케어(GE Helathcare) 및 뉘앙스(Nuance), 자율주행 분야는 아우디(Audi), 보쉬(Bosch), 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz), 우버(Uber), 및 폭스바겐(Volkswagen), 로보틱스 분야는 화낙(FANUC), 그리고 건설과 채굴 분야는 고마쓰(Komatsu)와 협업을 진행하고 있습니다.
BHGE 연례회의에서 데모 시연
제한된 IT 자원과 사내 기술을 보유하고 있는 석유 및 가스 회사는, BHGE의 AI 기능, 서비스, 전문 지식과 엔비디아 GPU 가속 컴퓨팅 및 AI의 강력한 기능을 활용해서 보다 안전한 미래를 보장할 수 있습니다.
이탈리아 피렌체에서 29일부터 이틀간 개최된 BHGE 연례 회의에서, BHGE와 NVIDIA는 AI를 활용한 석유 및 가스 데모를 선보였는데요.
딥 러닝으로 실패를 예측하고, 암석을 식별하며, 3D 모델 채굴을 통해 효율적으로 주변 환경 스캔을 작성해서 시추 허가를 조달하는 데 도움이 되는 방법들을 소개했는데요. 뿐만 아니라 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 지도에서 생산 데이터의 방대한 규모의 시각화를 활용해서, 여러 지역에 분포된 유정의 상대적인 생산 효율성에 대한 인사이트를 도출하는 방법을 확인할 수 있었습니다.