[에너지플랫폼뉴스 정상필 기자]

한국석유공사(사장 김동섭)가 ‘2023년 추계자원연합학술대회’에 참가해 석유·가스 개발기술과 머신러닝 활용 등의 연구 성과를 공유했다고 밝혔다.

‘2023년 추계자원연합학술대회’는 한국자원공학회, 한국암반공학회, 한국지구물리·물리탐사학회, 한국석유공학회 공동 주관으로 2일부터 3일까지 강원도 평창 알펜시아 리조트에서 개최됐다.

이번 학술대회에는 산학연 26개 회원사가 후원하고, 약 25개 국내·외 대학이 참여한 가운데 ‘핵심광물 확보와 수소시대 준비’라는 주제로 에너지자원과 핵심광물 확보, 저탄소 에너지 전환 등 201건의 주제 발표와 논의가 이뤄졌다.

석유공사에서는 저류, 생산, 시추 등 석유 각 분야의 전문가들이 참석해 석유·가스 개발과 생산에 관한 노하우 및 사례분석 등을 발표했다.

특히 해외 가스전의 운영설계를 최적화해 운영 효율성을 높이고 안전성을 확보한 사례를 소개하고, 머신러닝을 통해 획득한 탄성파 자료를 이용해 탐사 성공률을 제고하는 방안 등에 관한 연구를 발표해 주목을 받았다.

석유공사는 홍보부스도 마련해 현재 수행 중인 자연수소, CO2 광물화, PINN 등의 자체 연구과제진행 상황과 석유개발 기술자료 공개 제도도 홍보했다.

석유공사 서정규 글로벌기술센터장은 “이번 학술대회를 통해 석유공사가 보유한 석유개발 및 친환경·신에너지 관련 기술들을 공유해 국내 산학연 학술 교류와 협력에 도움이 되기를 바란다”고 밝혔다.

한편 이번 학술대회에서 석유공사 임건묵 탐사생산본부장이 지난 30년 동안의 국내외 석유개발 사업의 성공과 함께 자원공학 분야에서의 기술 인력양성 및 기술력 향상에 기여한 공로를 인정받아 ‘2023년도 한국자원공학회 공로상’을 수상했다.

용어 설명

* 자연수소 : 전통적인 유·가스처럼 자연발생 되어 지하에 저장되어 있는 수소

* CO2 광물화 : 화학반응을 이용해 CO2를 고체 무기물 탄산염으로 전환하는 방법

* PINN(Physics-Informed Neural Network) : 머신러닝(딥러닝) 기법에 물리현상을 이해하도록 개발된 인공지능(물리정보신경망) 모델로 공사는 유전 평가 및 개발 생산을 위한 기술개발을 위해 연구 수행