인공 지능을 활용하여 석유 및 가스 배출 문제 해결

기후 위기에 맞서기 위한 노력이 계속되고 GCC 의회가 순제로 탄소 배출 미래를 향한 추진력을 구축함에 따라 석유 및 가스 회사의 최우선 순위가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

지역적으로 석유 및 가스 산업은 직접 상류, 중류, 하류(Scope 1), 간접 에너지(Scope 2) 및 기타 간접 배출(Scope 3)을 통해 전체 석유 및 가스 산업 온실가스 배출량의 9%를 차지합니다. ).

저탄소 대체 에너지원으로의 전환만으로는 필요한 배출 감소를 보장하기에 충분하지 않으며, 문제에 대한 영구적인 해결책은 다른 어떤 것과도 비교할 수 없는 영향력 있는 기술인 인공 지능(AI)과 결합되어야 합니다.

순 제로 경로에는 즉각적인 시간 제약이 따르지만 석유 및 가스 회사는 낙관적으로 기술 주도 접근 방식을 채택할 수 있습니다. 결국, 더 넓은 GCC는 최근 획기적인 조치와 발표에 따라 많은 추진력을 구축하고 있습니다.

사우디아라비아는 주로 청정 수소 기술을 활용하여 탄소 배출량을 60% 줄이는 것을 목표로 하는 사우디 및 중동 녹색 이니셔티브를 통해 탈탄소화를 선도하는 국가 중 하나입니다.

마찬가지로 UAE는 최근 국가의 2050 Net Zero 전략 계획의 일환으로 향후 30년 동안 청정 및 재생 가능 에너지에 1,630억 달러를 투자할 계획을 확인했습니다.

그러나 이러한 시나리오가 예상대로 발생하고 지속 가능성 프레임워크가 최종적으로 잠재력을 실현하려면 석유 및 가스 회사가 먼저 영향력 있는 기여를 할 수 있어야 합니다.

배출 방지

기업은 운영 및 에너지 효율성 프로그램을 통해 범위 1 및 2 배출량을 줄일 수 있지만 운송, 소비 및 폐기에서 발생하는 범위 3 배출량도 줄여야 하므로 최적화와 가시성이 필요합니다.

결정적으로, 대부분의 기업은 아직 이를 달성하기 위한 목표를 설정하지 않았거나 성공하는 데 필요한 이해가 부족하여 궁극적으로 기후 요구 사항에 대한 의사소통, 약속 또는 전달에 실패하고 있습니다.

탈탄소화를 진전시키고, 운영을 최적화하고, 직간접 배출 범위에 대한 완전한 가시성을 활용하려면 석유 및 가스 기업은 디지털화를 구현하고 조직 문화, 프로세스 및 관행에 분석 지원을 수용해야 합니다.

이러한 도구를 인공 지능 및 기계 학습(ML)과 함께 사용하면 기업에서 배출원을 식별하여 에너지 소비를 줄이고 운영 에너지 효율성을 최적화할 수 있습니다. 그러나 기업은 강력한 배출 동인을 식별하고 전체 운영에 걸쳐 배출 감소 이니셔티브를 찾아내는 임무를 맡고 있습니다. 메탄은 배출량을 측정, 모니터링 및 감소시키는 데 어려움이 있는 특정 영역이며, AI는 상당한 발전을 가져올 수 있습니다.

기후 구조를 위한 인공 지능

배출 감소 여정의 기초인 인공 지능은 다양한 데이터 소스를 통합하고 고급 알고리즘을 적용하여 배출량을 예측하고 수준을 낮추며 성공을 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 통합을 통해 기업은 기술을 활용하여 세 가지 범위 모두에 걸쳐 배출 기준을 설정하고 가장 가치 있는 배출 감소 계획을 추구하며 잠재적 영향에 대해 높은 수준의 확신을 가질 수 있습니다.

그러나 범위 1 및 2 배출량을 줄이는 것이 중요한 성격을 제외하고 범위 3 배출량은 회사의 총 온실가스 배출량의 90% 이상을 차지할 수 있습니다. 또한 포괄적인 범위 3 배출 기준을 개발하고 공급업체 및 고객과 협력하여 온실가스 배출을 줄이는 것은 복잡한 분석 과제입니다.

석유 및 가스 공급망 전반에 걸쳐 배출량은 설정된 업계 표준 및 경쟁 벤치마크 없이는 역사적으로 측정하기 어려웠으며, 데이터 품질은 종종 표준 이하이고 회사는 Scope 3 발자국 요구 사항을 충족하는 데 필요한 역량과 리소스가 부족합니다.

따라서 성공에 필요한 솔루션을 추진해야 한다는 의무적인 압력이 증가하는 것이 중요하다는 점을 고려할 때 기업은 탈탄소화 노력을 추진하기 위해 세 가지 저감 가치 사슬 고려 사항을 준수해야 합니다.

• 기준: 비즈니스 기준이 운영 프로세스를 다루는지 확인 공급업체, 고객, 생산 예측, 생산 만료 정보 및 성장 기회를 포함하여 가치 사슬 전체의 자산.
• 배출 감소: 재정적 타당성이 의심되는 경우는 거의 없지만, 배출 감소 노력은 여전히 ​​생산 및 예상 자산 수명 증가, 경제적으로 지속 가능하고 규모에 맞게 배포 가능한 계획 채택을 포함한 상생 상황에 초점을 맞춰야 합니다.
• 거버넌스 및 변경 관리: 디지털 배출 감소 도구와 전체 데이터 아키텍처의 통합은 정확한 생산 및 재무 데이터 가시성과 성공적인 탈탄소화에 매우 중요합니다. 결과적으로, 조직 문화의 변화와 새로운 업무 방식은 의사결정 속도를 높이고 온실가스 감축을 단순화할 수 있습니다.

배출 감소 요구 사항이 강화됨에 따라 석유 및 가스 회사는 관련 전략을 강화하고 의무를 이행하기 위해 인공 지능 도구 및 기술을 채택해야 합니다. 그 과정에서 새로 발견된 기능은 배출 기준선 설정, 운영 최적화 및 정확한 보고, 귀중한 기후 변화 결과 촉진 등의 집단적 프로세스를 향상시킬 것입니다.

배출 감소는 결국 없어서는 안 될 경쟁 우위가 될 것이며, 기술은 관련 플레이어는 물론 지구 전체가 윈윈하는 결과를 얻는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

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