Big Oil’s New Favorite Toy: Supercomputers

BP에서 일하는 지구물리학자 Xukai Shen씨는 담당부서에서 연구해온 GOM 해저 7,000ft 암염돔에 오일의 부존 여부를 추정하기 위해 회사로부터 2주간 슈퍼컴퓨터를 독점 사용할 수 있도록 허락을 받았다. 스탠포드대학 박사출신인 33살의 지구물리학자는 슈퍼컴퓨터를 이용해 알고리듬을 설정했고 마침내 해상도 좋은 탄성파 이미지를 얻어냈다. 

결국 해당 암염돔에 거대한 잠재자원이 있음을 확인했다. BP는 이 지역에서 2억 배럴에 해당하는 원유를 채굴할 수 있을 것으로 평가했다. BP 생산탐사의 기술총괄인 Ahmed Hashmi는 우리는 기본적으로 실패속에서 필드를 찾은 것(basically we found a filed within a failed)이라고 언급했다. 

BP는 석유탐사를 위해 대규모의 컴퓨터 자원을 활용하는 것에 대해 매우 큰 관심을 가지고 있으며, 이탈리아의 ENI사는 밀란에 축구장만한 컴퓨팅 시설을 짖고 있다. 프랑스의 Total 역시 당사가 보유한 Pangea 슈퍼컴퓨터의 성능을 3배 가량 확장업그레이드 하였다.

석유업계는 슈퍼컴퓨터를 차용하는 Early adapter이며, 일부는 기존 시스템 업그레이드에 수억달러를 쏟아 붓고 있다. 그 결과 E&P기업들은 지구상에서 가장 강력한 상업용 컴퓨팅 시스템을 보유하게 되었다. 에너지 기업들의 이러한 노력은 화석연료를 더욱 싼 가격에 채굴하여 판매하기 위한 전략 중 하나인데 이는 미국 내의 오일가스 생산이 증가하고 가격이 감소하면서 혁신적인 기술발전을 통한 채굴 비용 감소 목표가 그 원동력이다.

컴퓨터 운영 비용은 매우 비싸지만 오일 탐사 과정을 수개월 가량 단축시킬 수 있고 탐사시추정을 잘 못 산정하는데서 발생하는 수천만달러의 비용을 아낄 수 있는 기술이다. 이미 E&P기업들은 실리콘밸리의 최고 데이터사이언스 과학자들과 경쟁하는 수준이다. 

BP는 휴스턴 슈퍼컴퓨터센터에 5년 계획으로 1억 달러를 투입하고 있으며, 3층 높이 15,000 square foot 부지에 아이폰 7s의 50,000대 컴퓨팅 능력과 맞먹는 컴퓨팅 능력을 구축중에 있다. BP는 지난 12월까지는 해당 센터가 세계에서 상업적으로 가장 거대한 규모의 센터였으나, 몇달 만에 ENI사의 슈퍼컴퓨터 센터에 추월 당했다고 언급했다. BP는 해당 센터에 추후 추가적인 확장을 계획하고 있다. 

세상의 모든 E&P 기업들이 BP처럼 자사의 독립적인 컴퓨팅 시스템을 보유하는 것을 불가능하며, 중소규모의 회사들은 각자의 창조적인 방법으로 탐사 기술을 발전시켜 나가고 있다. 미국의 가장 큰 셰일 생산 회사중 하나인 Devon Energy사는 자사의 자료를 마이크로소프트사의 클라우드 시스템과 가상 컴퓨팅 시스템을 이용하고 있다. 

Devon사의 최고정보 책임자는 당사의 전략이 수천배의 소비를 줄이고 있으며, 이와 같은 클라우드 시스템의 이용을 잘 이용해야 한다고 언급했다. 또한 대규모 E&P기업의 컴퓨팅 자산이 80%가량은 휴지하고 있는 반면 자사는 MS의 자산을 실제로 활용할 때만 돈을 지불한다고 언급했다. Devon사는 추가적으로 당사의 지질학자들의 탐사활동을 돕기 위해 3D Visualization도구를 개발중이라고 설명했다.

정부소유가 아닌 E&P기업중 1위인 Exxon Mobil사는 탄성파 자료 탐사와 시추지역 매핑을 위해 사용할 컴퓨팅 자원활용을 위해 외주사를 활용하고 있다.

Tudor Pickering Holt & CO사의 디지털 혁신을 책임지고 있는 John Gibson은 대부분의 에너지 회사들이 저유가 시대에 그들의 연구비를 삭감 시켰으며, 아직 이전시전만큼 R&D에 많은 투자를 못하고 있는게 실정이라고 언급 했으며, 대부분 지금 사용하고 있는 수평시추나 수압파쇄 기술이 지난 90년대에 투자한 연구비에 의해 개발된 것들임을 상기할 필요가 있다고 지적했다. 또한 산업계가 늘 필요로 하는 기초 투자연구가 있으며, 이를 위해 학계와 연계하여 연구를 진행하고 있음을 강조했다. 

BP사는 이미 이러한 선진기술 및 그것을 이용한 실험을 통해 많은 이득을 얻고 있다. 알래스카 지역에서의 지난 40년간 날씨 패턴과 파이프라인 부식간의 자료를 축적했으며, 이를 이용하여 1,300마일에 달하는 파이프라인의 on-site 검사를 최소화하면서 효율적으로 유지시킬 수 있었다고 언급했다. 파이프라인에 대한 물리적 검사는 오직 2.5%에 해당하는 문제점만을 식별 가능한 상태이며, 대기온도가 낮은 상태에서는 작업자가 수분 밖에 작업을 할 수 없다. 그러나 위에 언급한 분석과 검사를 통해 25%의 검사수를 감소시키고, 파이프라인 부식의 예측성을 강화시킬 수 있었다.