미국 내 활성화된 석유리그(Oil Rig)의 수는 지난 5월에도 지속적인 하락세를 보여주었다. 이는 석유 회사들이 낮은 유가로 인해 일시적으로 일부 생산설비의 가동을 중지하기 때문이다. 에너지 분석 기관인 Platts에 따르면 14년 말 이후 미국의 석유리그는 1,536개에서 646개로 58% 감소한 것으로 나타났다.
저유가와 석유리그의 급속한 감소는 일일 10백만 배럴까지 석유 생산량을 증대시켰던 올 초의 셰일오일(Shale Oil) 혁명을 서서히 방해하고 있다. 그러나 셰일오일의 시대가 저물고 있다고 주장하는 사람들은 중요한 추세를 간과하고 있다. 이는 저유가로 인해 석유생산 분야에 전례 없는 혁신을 가져왔으며, 이를 통해 유정당 생산량을 증가시키면서 비용은 절감할 수 있게 된 것이다. 이는 석유리그의 수가 감소하였음에도 총 석유 생산량은 유지되거나 증가하고 있는 주된 이유이기도 하다. Platts는 텍사스 남부의 유명한 셰일지대인 이글포드(Eagle Ford)의 4월 생산량은 작년 같은 기간 대비 22% 증가하였다고 밝혔다.
일부 산업 관련자들은 수평시추(Horizontal Drilling)와 수압파쇄(Hydraulic Fracturing)를 기반으로 하였던 셰일오일의 첫 번째 기술적 혁신에 이어 두 번째 혁신을 기대하고 있다. 미국의 공공정책 핵심 싱크탱크인 맨해튼 연구소(Manhattan Institute)의 Mark Mills가 올해 5월에 발표한 Shale 2.0에 따르면 빅데이터로 알려진 데이터 분석기법이 빠르게 발전하고 있으며, 미 석유산업에 두 번째 르네상스를 가져다 줄 것으로 예측되었다.
셰일과 관련한 새로운 기술적 혁신의 대부분은 간단한 사실에서 시작한다. 즉 실무를 통해 완벽해진다(Practice Makes Perfect)는 것이다. 지리학적으로 매우 단단하고 복잡한 지대에서 석유를 확보한다는 것은 일반 유전대비 더 많은 드릴링이 이루어져야 한다는 것을 의미한다. 지난 2006년 셰일 혁명이 시작된 이후 수 천 개의 정에 시추 작업이 이루어졌으며, 생산사들은 일반 석유산업에서 했던 시추작업 대비 더 빠른 속도로 작업을 수행해야 한다는 것을 학습하게 되었다. IHS의 Judson Jacobs은 이러한 반복학습을 통해 시추 패드를 하나의 지역에서 다른 곳으로 이동하는 워킹리그(Walking Rigs) 전환 작업의 필요성을 깨닫게 되었으며, 멀티홀(Multiple Holes)을 동시에 탐색할 수 있게 되었다고 말한다. 시추용 날(Drill Bit)과 물,모래, 화학물질의 혼합물의 기술적 발전과 실시간 시추 및 생산장비 제어는 효율개선에 기여하는 인자이기도 하다.
동시에 생산사들은 언제 작업을 멈춰야 하는지 알게 되었다. 셰일오일 유전의 비용 절반이상이 지하의 암석을 파쇄한 후 가압유체(Pressurized Fluid)를 내보내는 파쇄단계에서 사용된다. 파쇄 직전 단계는 유정완결(Well Completion)로 알려져 있으며, 미국내 수 백개의 정이 이렇게 준비된 상태로 기다리다가 유가가 상승하여 경제성이 확보되면 가압 유체를 투입할 계획이다. 일부 석유회사의 임원들은 최근 유가가 배럴당 65달러가 되면 또 다른 생산 활동이 시작될 것이라는 견해를 밝히기도 하였다. 이는 미국이 사우디아라비아 대신 유가 변동에 대응하여 생산량을 조절하는 생산 조정국(Swing Producer) 역할을 할 수 있음을 의미한다. 그러나 이러한 혁신의 실제 주인공은 시추장비나 실무가 아니라 바로 빅데이터에 있다.
새로운 탐사 역량으로 비전통적 시추 작업을 통해 생산되는 데이터 양은 엄청나다. Shale 2.0 보고서에 따르면 시추 작업 1피트당 1메가바이트의 데이터가 필요하며, 지하 파이프 길이에 따라 유전당 15테라바이트가 필요한 것으로 나타났다. 이러한 데이터의 홍수는 시추 날의 위치를 최적화하거나 지하 맵핑(Subterranean Mapping)을 개선하고, 전체 생산량 및 수송 효율을 증가시키는데 기여할 수 있다. 많은 석유회사들은 과거 전통적인 탐사 및 생산에서 했던 것처럼 정보기술 및 데이터 분석 분야에 많은 투자를 하고 있다.
이와 동시에 Ayata, FracKnowledge, Blade Energy Partners와 같이 석유 데이터를 다루는 많은 기업들은 석유 생산사들에게 21세기식 분석방법을 제공하고 있다. 이러한 현대적 데이터 분석방법을 석유 및 가스산업에 도입하려는 초기 노력은 그리 쉽지만은 않았다. Jacobs은 "석유 회사들은 데이터 분석과 관련한 과학자들을 다수 채용하고 있으며, 이들이 석유엔지니어가 될 수 있도록 교육하였다. 그렇지만 이러한 일이 잘 진행되지는 않았다. 이제 새로운 접근방법은 석유 엔지니어를 데려와서 분석역량을 가진 기술전문가와 짝을 이루도록 하는 것"이라고 설명하였다.
예를 들어, 영국을 기반으로 하는 BP는 지난 2012년 의사결정 분석네트워크를 구축하였고 200명의 전문가를 채용하였다. 이러한 이니셔티브가 성공적이라면 빅데이터는 미국내 셰일붐을 연장할 뿐만 아니라 다른 국가에서도 유사한 혁신이 가능하게 할 것으로 보인다. 다시 말해 중국, 이란, 러시아, 멕시코와 같이 약 1,410억 배럴의 석유가 묻혀 있는 국가들의 자원 개발 제약을 해소하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
Big Data Will Keep the Shale Boom Rolling
The number of active oil rigs in the United States continued to fall in May, as low prices pushed oil companies to temporarily shut down some of their production facilities. Since the end of May 2014, the U.S. rig count has fallen from 1,536 to 646, according to the energy analysis firm Platts—a 58 percent drop.
Low prices and plummeting rig counts have prompted a gusher of headlines claiming that the shale oil revolution, which by early this year boosted American oil production to nearly 10 million barrels a day, is grinding to a halt. The doomsayers, however, are missing a key parallel trend: lower prices are prompting unprecedented innovation in the oil fields, increasing production per well and slashing costs.
That’s the main reason that even as rig counts have fallen, total production has held steady or continued to rise. In the Eagle Ford, a major shale formation in South Texas, production in April was 22 percent higher than the same month in 2014, according to Platts.
In fact, some observers expect a second wave of technological innovation in shale oil production that will equal or surpass the first one, which was based on horizontal drilling and hydraulic fracturing, or fracking. Fueled by rapid advances in data analytics—aka big data—this new wave promises to usher in a second American oil renaissance: “Shale 2.0,” according to a May 2015 report by Mark Mills, a senior fellow at the Manhattan Institute, a free-market think tank.
Much of the new technological innovation in shale comes from a simple fact: practice makes perfect. Tapping hydrocarbons in “tight,” geologically complex formations means drilling lots and lots of wells—many more than in conventional oil fields. Drilling thousands of wells since the shale revolution began in 2006 has enabled producers—many of them relatively small and nimble—to apply lessons learned at a much higher rate than their counterparts in the conventional oil industry.
This “high iteration learning,” as Judson Jacobs, senior director for upstream analysis at energy research firm IHS, describes it, includes a shift to “walking rigs,” which can move from one location to another on a drilling pad, allowing for the simultaneous exploitation of multiple holes. Advances in drill bits, the blend of water, sand, and chemicals used to frack shale formations, and remote, real-time control of drilling and production equipment are all contributing to efficiency gains.
At the same time, producers have learned when to pause: more than half the cost of shale oil wells comes in the fracking phase, when it’s time to pump pressurized fluids underground to crack open the rock. This is known as well completion, and hundreds of wells in the U.S. are now completion-ready, awaiting a rise in oil prices that will make them economical to pump. Several oil company executives in recent weeks have said that once oil prices rebound to around $65 a barrel (the price was at $64.92 per barrel as of June 1), another wave of production will be unleashed.
This could help the U.S. to replace Saudi Arabia as the top swing producer—able to quickly ramp up (or down) production in response to price shifts. The real revolution on the horizon, however, is not in drilling equipment or practices: it’s in big data.
Thanks to new sensing capabilities, the volume of data produced by a modern unconventional drilling operation is immense—up to one megabyte per foot drilled, according to Mills’s “Shale 2.0” report, or between one and 15 terabytes per well, depending on the length of the underground pipes. That flood of data can be used to optimize drill bit location, enhance subterranean mapping, improve overall production and transportation efficiencies—and predict where the next promising formation lies. Many oil companies are now investing as much in information technology and data analytics as in old-school exploration and production.
At the same time, a raft of petroleum data startups, such as Ayata, FracKnowledge, and Blade Energy Partners, is offering 21st century analytics to oil companies, which have not been known for rapid, data-based innovation. Early efforts to bring modern data analytics into the oil and gas industry faltered, Jacobs says: “The oil companies tried to hire a bunch of data scientists, and teach them to be petroleum engineers. That didn’t go so well. The approach now is to take petroleum engineers and pair them up with technical experts who can supply the analytic horsepower, and try to marry these two groups.”
U.K.-based BP, for example, established a “decision analytics network” in 2012 that now employs more than 200 people “to examine ways to advance use of data and to help BP’s businesses harness these opportunities.”
If these initiatives succeed, big data could not only prolong the shale boom in the U.S., but also launch similar revolutions overseas. Applying the lessons from North America to low-producing oil fields elsewhere could unlock 141 billion barrels of oil in countries like China, Iran, Russia, and Mexico, IHS forecast in a report released last month.
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