기술을 활용한 스마트 시추와 미래 전력 공급

석유 및 가스 산업은 세계에서 가장 큰 부문 중 하나로, 2024년에 6조 1000억 달러의 가치를 가지고 2034년까지 8조 7900억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이 부문은 또한 지난해 추정 전 세계 매출이 4조 2000억 달러를 초과했습니다.

아침 출퇴근부터 우리 물건을 만드는 공장까지 모든 것을 움직이는 석유는 현대 사회의 중추입니다. 건물을 난방하고 전기를 생산하며 산업을 활발히 운영합니다. 에너지를 넘어 석유는 일상에서 의존하는 제품들의 원료이기도 합니다. 우리를 건강하게 해 주는 의약품, 우리가 만지는 모든 플라스틱, 그리고 수많은 제품을 가능하게 하는 화학 물질들은 모두 석유에서 유래합니다. 석유는 문자 그대로 세계를 움직입니다.

하지만 석유는 재생 불가능한 화석 연료로, 온실가스(GHG) 배출 및 기후 변화 등 심각한 환경 영향을 미칩니다. 또한 석유 매장량이 몇몇 국가에 집중돼 있어 지정학적 도전을 제기하며 전 세계 에너지 안보를 위협합니다.

석유는 유한합니다: 생산 및 가격에 미치는 의미

재생 불가능한 자원인 원유는 자연적으로 소비 속도만큼 대체될 수 없습니다. 이는 유한하고 급속히 고갈되는 자원이 수백만 년에 걸쳐 유기 물질, 식물 및 동물의 분해 과정을 거쳐 극한의 열과 압력 하에 형성되었기 때문입니다.

원유는 탄소와 수소 원자만으로 이루어진 유기 화합물인 탄화수소 자원입니다. 탄화수소는 석유, 천연 가스, 석탄의 기본을 이루며, 지각의 암석 속에 자연적으로 존재합니다. 

지구상의 원유 총량은 제한되어 있습니다. 원유가 추출되고 사용될수록 가용 매장량은 감소하여 미래 공급에 대한 우려를 낳습니다.

또한 매장량 전체가 펌프를 통해 회수되는 것은 아닙니다. 저류층은 압력, 용해된 가스 양, 다공성 및 투과성 같은 암석 특성, 그리고 회수 기술에 따라 몇 퍼센트에서 50% 이상까지 회수됩니다.

초기 추출인 1차 회수는 보통 원유의 약 20%만 회수합니다. 물주입이나 가스 주입 같은 향상 회수 방법은 총 회수량을 크게 늘릴 수 있습니다. 기업들은 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 저류층 행동을 모델링하고, 다양한 생산 시나리오를 평가하며, 주입 전략을 설계하고, 시간에 따른 원유 회수를 추정합니다.

제한적이지만 새로운 매장량도 지속적으로 발견되고, 기존 매장량에서 더 많은 원유를 회수할 수 있게 하는 새로운 기술이 적용되고 있습니다.

원유를 추출하기 위해서는 시추와 펌핑 기술이 지하 저류층에서 지표면으로 원유를 끌어올립니다. 먼저 도구를 사용해 저류층을 찾고 평가합니다. 적합한 저류층을 찾으면 시추 기술로 유정을 만들고, 석유 시추 장비와 같은 구조물을 이용해 원유를 펌핑합니다.

석유 시추 장비는 지구 깊숙이 구멍을 뚫어 석유를 추출합니다. 그러나 시추 결과가 운영자에게 수익성이 없는 수준의 탄화수소를 보여줄 경우 이를 ‘건조 유정(dry well)’이라고 합니다.

흥미롭게도, 측정값이 아직도 석유가 존재한다는 것을 가리키고 있을 때도 유정이 건조해질 수 있습니다. 유정에 석유가 있는지 판단하기 위해서는 대규모 지역 조사부터 시추 현장 직접 샘플링까지 다양한 방법이 사용됩니다. 

시추를 시작하기 전에, 운영자들은 지질 및 지구물리학 조사를 통해 탄화수소가 존재할 가능성이 있는 지역을 식별합니다. 지질학자들은 표면 특징, 지하 구조, 암석 유형을 연구해 잠재적인 석유·가스 매장량을 찾습니다.

다른 기법으로는 지구 중력의 미세한 변화를 측정하는 중력 조사와 자기 이상을 측정하는 자기 조사가 있습니다. 지질학자들은 또한 표면 토양과 식생을 분석해 깊은 저류층에서 올라올 수 있는 탄화수소 흔적을 찾습니다.

이 중에서도 지진 조사는 특히 중요합니다. 지진 파동은 지구를 통과하면서 석유 매장 위치를 밝히고 매장 규모를 추정합니다.

그럼에도 불구하고, 예상된 석유량의 일부만 추출된 뒤 유정이 건조해지는 경우가 흔합니다.

‘건조’ 유정이 발생하는 이유와 4D 지진이 해결하는 방법

석유라는 중요한 제한 자원을 찾는 일은 복잡합니다. 게다가 석유·가스 추출이 환경에 미치는 부정적 영향이 커지면서 시추는 더 스마트하고 효율적이어야 할 필요가 있습니다. 이를 위해서는 저류층이 실제로 보유한 석유량을 보다 정확히 측정해야 합니다.

펜실베니아 주립대 연구팀은 특정 유정이 실제 생산할 석유량을 보다 정밀하게 계산하는 방법을 개발했습니다. 이 연구는 핵심 질문에 답합니다: “왜 지진 스캔이 아직도 석유가 존재한다고 보여도 유정이 건조해지는가?”

“우리는 실제로 … 북해 데이터를 테스트했습니다. 2008년에 시추를 시작했으며, 그들의 추정에 따르면 … 20년, 30년 동안 석유를 생산할 수 있다고 했습니다. 하지만 안타깝게도 2년 뒤에 아무것도 없었습니다. 유정이 건조해졌습니다. 혼란스러웠습니다. 석유는 어디로 갔나요? 사라졌나요? 실제 문제는 저류층 지질의 복잡성입니다.”

– 펜실베니아 주립대 지구물리학자 주 티위안 연구자

그래서 주와 그의 학생들, 그리고 포스트닥 연구원들은 이전에 사용된 것보다 더 자세히 음향 측정 데이터를 연구하기로 했습니다.

이 과정에서 팀은 더 많은 컴퓨팅 파워와 대용량 메모리가 필요했으며, 데이터 저장소로 돌아가는 비용이 많이 드는 시간을 피하기 위해 문제의 일부를 컴퓨터 프로세서에 직접 저장했습니다.

해결책은 PSC가 국립 과학 재단(NSF) 지원을 받아 구축한 Bridges-2 슈퍼컴퓨터였습니다. 이 슈퍼컴퓨터는 수렴형, 확장 가능한 HPC, 머신러닝, 데이터 분석을 위한 새로운 기술을 통합해 데이터 집약적 연구를 가능하게 합니다.

수천 개의 강력한 CPU와 수백 개의 일반 메모리 노드가 일반 목적 컴퓨팅과 데이터 분석 속도를 제공합니다. 각 CPU 노드에는 256 GB에서 512 GB의 RAM이 탑재돼 있어 고급 게이밍 노트북보다 8~16배 많은 메모리를 제공합니다.

또한 Extreme Memory(EM) 노드가 있어 4 TB의 공유 메모리를 제공하고, GPU 노드가 딥러닝 및 가속 컴퓨팅에 뛰어난 성능과 확장성을 제공합니다.

이러한 연산 능력을 바탕으로 연구진은 Bridges-2를 활용해 지진 측정에 시간 차원을 추가하고, 석유가 소리를 통과할 때 소리의 크기를 어떻게 억제하는지 분석했습니다.

팀의 초기 분석은 석유 매장 내 숨겨진 암석 구조가 모든 석유 추출을 방해한다는 것을 발견했습니다. 대규모 석유 매장을 다루기 위해, 연구진은 현재 시스템을 확대하는 작업을 진행 중입니다.

연구진은 첫 번째로¹ 지난해 Geophysics 저널에 결과를 발표했으며, 올해는 더 확장된² 결과를 발표했습니다.

스와이프하여 스크롤 →

숨겨진 지하 구조: 유정 성능 저하의 실제 원인

석유는 단순히 지하에 고여 있는 것이 아니라 다공성 퇴적암에 스며들어 지표면을 향해 이동합니다. 그러나 덜 다공성인 상부 암석 아래에 갇히면 저류층이 형성됩니다.

이때 소리가 중요한 역할을 합니다. 고체 암석은 석유가 포화된 암석보다 소리를 더 빠르게 전달합니다. 석유가 소리 속도를 얼마나 늦추는지를 측정함으로써 전문가들은 석유 매장을 식별할 수 있습니다.

이러한 지진 방법은 석유가 스며든 암석이 어디에 있는지 3D 이미지로 만들며, 마치 초음파가 근육과 내부 장기를 보여주는 것과 같습니다.

하지만 이러한 정교한 이미지에 기반해 시추된 유정은 기대보다 적은 석유만 생산하는 경우가 많습니다. 이는 3D 영상이 전체 모습을 포착하지 못하기 때문이며, 핵심 정보가 누락됩니다.

연구팀은 서로 다른 시점에서 같은 매장을 영상화하면 4D 애니메이션이 더 정확한 그림을 제공할 것이라고 추정했습니다. 지진 데이터의 다양한 측면을 분석에 포함하면 상황 파악이 더욱 향상됩니다.

이전에는 석유 매장은 소리 전파에 걸리는 시간이 길어지는 것을 기반으로 탐지했습니다. 이제 연구진은 신호의 진폭, 즉 석유가 소리의 크기를 감쇠시키는 현상을 시간 데이터에 추가했습니다.

이러한 계산을 빠르게 수행하고 문제의 다양한 구성 요소를 메모리에 임시 저장하기 위해 팀은 Bridges-2를 사용했습니다. 

슈퍼컴퓨터는 두 단계에 걸쳐 활용되었습니다. 첫 단계는 연구 코드를 병렬화하고 실용성을 높이는 것이었으며, 두 번째 단계는 현장 데이터에 코드를 적용하는 것이었습니다.

“PSC는 저에게 10만 시간의 컴퓨팅 시간과 데이터를 저장할 메모리를 보장해 주었습니다. 이는 우리 로컬(자원)으로는 절대 달성할 수 없는 수준이었습니다.”

– 주

이 확장된 분석과 반복 측정은 결실을 맺었습니다. 펜실베니아 대학 과학자들은 단일 측정으로 시간만으로 매핑했을 때 이미지가 매장 내 구조를 포착하지 못한다는 것을 발견했습니다. 

그 이유는 매장 내 더 단단한 암석층과 같은 구조가 소리 속도에 큰 영향을 주지 않아 감지되지 않지만, 그 암석층이 아래의 석유를 펌핑하는 것을 방해하기 때문입니다.

때때로 더 깊게 시추하면 이 문제를 해결하고 유정에 남은 석유에 접근할 수 있습니다.

하지만 연구진은 현재 약 9제곱마일에 해당하는 제한된 지질 영역에만 접근했으며, 현재는 개념 증명 단계에 머물러 있습니다. 팀은 이제 더 많은 노드로 연산을 확장해 훨씬 넓은 지역에 대한 정확한 지도를 만들 계획입니다.

팀은 작업을 확장하기 위해 Bridges-2의 극한 메모리 노드를 활용하는 방안을 검토 중이며, 각 노드마다 4,000 GB의 RAM을 보유하고 있습니다.

고갈된 유정에서 에너지 저장으로: CAES 및 지열

석유는 한 세기 이상 주요 에너지 원천이었습니다. 그러나 기후 변화, 대기·수질 오염, 비재생 자원에 의한 서식지 파괴 등에 대한 우려가 커지면서 세계는 화석 연료에서 풍력·태양광 같은 재생 에너지로 전환하고 있습니다.

재생 에너지는 본질적으로 간헐적이며, 나중에 사용할 수 있도록 에너지를 저장하는 방법이 필요합니다. 흥미롭게도, 고갈된 석유·가스 유정이 이 문제에 대한 해결책이 될 수 있습니다.
이러한 유정은 실제로 상당한 천연 지열 열원을 제공하며, 연구³에 따르면 이 열을 활용하면 압축 공기 에너지 저장(CAES)의 효율을 9.5% 향상시켜 저장된 에너지의 회수 및 전력 전환을 높일 수 있다고 합니다.

“이 효율 향상은 압축 공기 에너지 저장 프로젝트의 경제성을 정당화하는 게임 체인저가 될 수 있습니다. 또한 기존에 생산되지 않는 석유·가스 유정을 활용하면 초기 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이는 윈윈 상황이 될 것입니다.”

– 연구 공동 저자 아라시 다히 탈레가니

고갈된 석유·가스 유정을 재활용하면 방치된 유정(Orphaned wells)으로 인한 부정적 영향을 줄일 수 있습니다. 이들 유정은 소유주가 경제적 이유로 유지보수를 중단한 상태입니다.

감시가 없으면 이러한 유정은 메탄과 같은 독성 물질을 누출할 수 있는데, 메탄은 20년 동안 CO₂보다 84배 더 큰 온난화 효과를 가집니다. 또한 황화수소, 비소, 벤젠 등도 대기·수·토양에 스며들어 심각한 오염을 일으킵니다.

국제적으로 최소 2,900만 개의 방치된 유정이 존재한다는 2020년 로이터 추정이 있습니다. 

또한 올해 초 보고서⁴에 따르면 전 세계 방치된 석유·가스 유정(AOG) 총 수는 4,499,000개이며, 그 중 3,557,000개가 미국에 위치하고 있습니다. 또한 전 세계 약 4.5백만 개 유정에서 발생한 메탄 배출량은 2022년에 약 0.4백만 톤(Mt)으로, 100년 기준 CO₂ 배출량 10.5 Mt와 동등합니다.

모든 방치된 유정이 문서화된 것은 아닙니다. 실제로 많은 유정이 공식 기록에 등재되지 않았으며, 운영자가 알려지지 않은 경우도 많습니다.

이 문제를 해결하기 위해 미국 에너지부 로렌스 버클리 국립 연구소의 연구진은 센서, 레이저 영상, 드론, AI 등 현대 도구⁵를 활용해 문서화되지 않은 방치 유정(UOW)을 찾아냈습니다.

“AI는 현대적이고 빠르게 진화하는 기술이지만, 반드시 최신 데이터와만 연계돼서는 안 됩니다. AI는 과거 데이터를 대규모로 추출해 과거를 이해하는 데도 큰 도움이 됩니다. 미래가 깊어질수록 과거를 활용하는 일도 늘어날 것입니다.”

연구진은 초기 석유 생산이 활발했던 네 개 카운티를 조사해 약 1,300개의 잠재적 UOW를 발견했습니다. 그 중 29개는 위성 이미지로 확인되었고, 현장 조사로 추가 15개가 검증되었습니다.

이 AI 기반 매핑·검증 작업은 문서화되지 않은 방치 유정을 다루는 더 큰 이니셔티브의 일부입니다. CATALOG(Consortium Advancing Technology for Assessment of Lost Oil & Gas Wells) 프로그램은 유정 탐지, 메탄 측정, 유정 상태 스크리닝, 플러깅 우선순위 지정, 저비용 도구 개발 등을 목표로 협력하고 있습니다.

“이제는 유정을 플러깅하기 전후의 배출량을 정량화해야 합니다. 플러깅이 제대로 이루어졌는지 확인하고, 프로그램 자체가 기후 완화 전략—특히 메탄 배출 감소—에 어떤 영향을 미치는지 정량화해야 합니다.”

– 과학자 세바스티앙 비라우드, 버클리 연구소 CATALOG 프로젝트 책임자

스마트 에너지 탐사에 투자하기

스마트 시추와 관련해 Baker Hughes (BKR )는 에너지 기술 서비스 분야를 선도하고 있습니다. 이 회사는 고급 센서, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 트윈, AI를 활용해 시추 최적화를 진행합니다. 또한 메탄 탐지 및 배출 감소 기술도 제공합니다.

Baker Hughes (BKR )

시가총액 47조 8천억 달러이며, BKR 주가는 현재 주당 48.50달러, 연초 대비 18.24% 상승했습니다. EPS(TTM)는 2.93, P/E(TTM)는 16.58이며, 배당수익률은 1.90%입니다.

재무 측면에서, 회사는 2025년 2분기에 매출 69억 달러를 기록했습니다. 순이익은 7억 1백만 달러였으며, GAAP 기준 희석 EPS는 0.71달러, 조정 희석 EPS는 0.63달러였습니다.

“우리는 2분기 실적이 강력했으며, 전체 조정 EBITDA 마진이 전년 대비 170베이시스 포인트 상승한 17.5%에 달했습니다. 이는 구조적 비용 개선과 비즈니스 시스템 지속적 적용 덕분으로, 생산성 향상, 운영 레버리지 강화, 전사적 수익성 지속성을 견인하고 있습니다.”

– CEO 로렌조 시모넬리

이 기간 동안 회사는 산업·에너지 기술(IET) 부문에서 35억 달러 규모의 사전 주문을 기록했으며, 이는 전력 생산 응용 분야 전반에 서비스를 제공합니다.
또한 영업활동 현금 흐름 5억 1천만 달러를 창출했고, 자유 현금 흐름은 2억 3천9백만 달러였습니다. Baker Hughes는 2Q25에 주주에게 4억 2천3백만 달러를 반환했으며, 그 중 1억 9천6백만 달러는 자사주 매입을 통해 이루어졌습니다.

최신 Baker Hughes (BKR) 주식 뉴스 및 개발

결론

원유는 세계 경제에서 가장 중요한 에너지 원 중 하나이며, 전 세계 경제의 큰 부분을 차지합니다. 그러나 유한한 자원으로서 미래에 도전 과제를 안겨줄 수 있습니다.

쉽게 접근할 수 있는 원유가 고갈됨에 따라 기업들은 이전보다 더 깊게 시추하고 있으며, 이러한 교착 상태를 깨기 위해 고성능 컴퓨팅, 고급 지진 분석, 센서, 데이터 과학, AI와 같은 첨단 기술이 필요합니다. 이러한 도구들은 석유 탐사·추출 방식을 바꾸고, 오래된 유정을 재활용하는 데도 활용됩니다.

알갈 바이오연료가 차세대 에너지 혁명이 될지 알아보려면 여기를 클릭하세요.

References

<sup>1. Xing, G., & Zhu, T. (2024). 다중 파라미터 점탄성 전파 전파 반전에서 헤시안 통합을 통한 감쇠 추정 향상. Geophysics, 89(5), r429. 게시일 1 2024년 9월. https://doi.org/10.1190/geo2023-0634.1
2. Kim, D., & Zhu, T. (2025). Why do seismic attenuation models enhance time-lapse imaging? A 2D viscoacoustic full-waveform inversion case study from the Volve field. Geophysics, 90(4), b193. 게시일 1 2025년 7월. https://doi.org/10.1190/geo2024-0793.1
3. Zhang, Q., Taleghani, A. D., & Elsworth, D. (2025). Underground energy storage using abandoned oil & gas wells assisted by geothermal. Journal of Energy Storage, 60, 115317. 게시일 8 2025년 1월. https://doi.org/10.1016/j.est.2025.115317
4. Lei, T., Chen, X., Ma, S., Jing, L., & Guan, D. (2025). A global inventory of methane emissions from abandoned oil and gas wells and possible mitigation pathways. National Science Review, 12(7), nwaf184. 게시일 2025년 7월. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaf184
5. Ciulla, F., Santos, A., Jordan, P., Kneafsey, T., Biraud, S. C., & Varadharajan, C. (2024). A Deep Learning Based Framework to Identify Undocumented Orphaned Oil and Gas Wells from Historical Maps: A Case Study for California and Oklahoma. Environmental Science & Technology, 58(50). 게시일 2024년 12월. https://doi.org/10.1021/acs.est.4c04413</sup>