셰일가스 생산량 예측 기술 개발한 지질자원연구원 이경북 박사 [한국지질자원연구원 제공. 재판매 및 DB 금지]

(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 한국지질자원연구원은 이경북 박사 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 셰일가스 미래 생산량을 예측하는 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

현재 셰일가스 미래 생산량을 예측하는 방법은 생산량이 정점에 이른 뒤 시간이 지남에 따라 점차 줄어드는 '감퇴곡선기법'(DCA)에 기반해 이뤄지고 있다.

하지만 셰일가스는 치밀성이 높고 수평적으로 생산하기 때문에 기존 수직적 가정에 따른 DCA 분석이 잘 맞지 않는다.

이 때문에 기존 DCA를 개선해 셰일 저류층에 특화하려는 연구가 진행되고 있으나 방법론적으로 추가된 여러 가정들로 인해 연구자 간 예측 결과가 달라지는 한계가 있었다.

연구팀은 스스로 학습하는 '딥러닝' 기반 인공지능 기술인 RNN(Recurrent Neural Network)을 활용해 북미지역 330개 유정의 셰일가스 생산량을 예측하는 연구를 수행했다.

기존 인공 신경망(ANN) 연구와 달리 시계열 자료를 학습하도록 해 예측 확장성을 높였다.

현장의 12개월 치 생산량 정보를 확보, 전 6개월의 생산량을 토대로 이후 6개월 치 생산량을 계산해내는 방식이다.

특히 생산 유정을 일시적으로 닫는 등 셰일가스 생산량에 영향을 미치는 운영 조건을 고려했다.

이에 따라 생산량 자료만을 이용한 딥러닝 예측모델 대비 에러율을 37% 줄일 수 있다고 연구팀은 설명했다.

사람에 의지하던 자원 생산량 예측을 광구·유전 등에 사물인터넷(IoT) 센서를 달아 모니터링해 자동화하는 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다.

이경북 박사는 "최근 떠오르고 있는 디지털 오일필드(유전 현장에 사물인터넷·빅데이터 등 정보통신기술을 접목해 생산 효율을 높이려는 연구 분야) 분야의 핵심기술"이라며 "국내 에너지 자원 개발에 활용할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

이경북 박사 [한국지질자원연구원 제공. 재판매 및 DB 금지]

이번 연구 결과는 국제 학술지 'SPE 저널' 지난해 12월호에 주목할 만한 논문으로 실렸다.

jyoung@yna.co.kr



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