파이프라인 흐름 모니터링

가스 파이프라인 예측 유지보수 혁신

주요 가스 파이프라인 파열은 모든 미드스트림 회사의 최악의 악몽이며, 광범위한 결과를 초래하는 재앙적인 사건입니다. 수백만 세제곱피트의 가스가 순식간에 손실되고, 에너지 담당 직원들은 피해를 억제하기 위해 긴급하게 움직입니다. 환경적 피해는 막대합니다. 강력한 온실가스인 메탄이 대기 중으로 방출되고, 토양 및 수질 오염이 지역 생태계를 파괴합니다. 재정적 여파도 마찬가지로 심각하며, 수리 비용과 규제 벌금은 수백만 달러로 치솟습니다.

오늘날과 같이 변수가 많은 에너지 환경에서 파이프라인 무결성을 유지해야 하는 미드스트림 기업의 부담은 그 어느 때보다 커졌습니다. 다운타임으로 인해 수백만 달러의 비용이 발생하고 규제 당국의 감시는 강화되며 대중의 신뢰는 위태로워집니다. 기존의 정기 유지보수 방식만으로는 노후화된 인프라의 위험과 증가하는 환경 문제에 대응할 수 없습니다. 선제적인 조치와 첨단 기술은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 이러한 파괴적인 시나리오를 예방하고 운영에 대한 사회적 허가를 유지하는 데 매우 중요합니다.

Databricks를 기반으로 구축된 분석 솔루션인 Databricks의 Pipeline Flow Monitor는 실시간 데이터 분석과 머신러닝을 활용하여 고장이 발생하기 전에 예측하고 방지함으로써 가스 파이프라인 운영자가 유지보수에 접근하는 방식을 혁신합니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 비용이 많이 드는 다운타임을 줄일 뿐만 아니라 안전, 환경 보호, 운영 효율성도 향상시킵니다.

파이프라인 고장으로 인한 높은 비용

업계는 이러한 위험을 완화하기 위해 사전 예방적이고 데이터에 기반한 접근 방식으로 전환하고 있습니다. 수천 개의 구성 요소가 끊임없이 작동하는 복잡한 가스 파이프라인 네트워크에서 고장 발생의 위험은 항상 존재합니다. 이러한 고장의 영향은 단순한 운영상의 문제를 훨씬 뛰어넘어 재정, 환경, 안전에 연쇄적인 결과를 초래할 수 있습니다.

다운타임 비용: 수백만 달러의 딜레마

미드스트림 운영자에게 파이프라인 고장은 막대한 재정적 손실로 바로 이어집니다. 업계 추정에 따르면 다음과 같습니다.

• 단 1%의 가동 중지 시간(연간 3.65일에 해당)만으로도 연간 5백만 달러 이상의 손실이 발생할 수 있습니다.
• 심각한 경우, 예상치 못한 다운타임으로 인해 해양 운영자는 연평균 최대 3,800만 달러의 손실을 입을 수 있습니다.

이러한 수치는 효과적인 유지보수 전략의 중요성을 강조하고 현재 방식의 부적절함을 보여줍니다.

재정적 영향을 넘어: 안전 및 환경 문제

파이프라인 고장은 수익에만 영향을 미치는 것이 아니라 다음과 같은 중대한 위험도 초래합니다.

• 환경적 무결성: 가스 누출은 생태학적 피해를 유발하고 온실가스 배출의 원인이 될 수 있습니다.
• 공공 안전: 인구 밀집 지역에서의 장애는 대피 및 잠재적 위험으로 이어질 수 있습니다.
• 규제 준수: 사고 발생 시 벌금이 부과되고 규제 기관의 감독이 강화될 수 있습니다.

가스 파이프라인 운영자를 위한 예측 유지보수의 가치

예측 유지보수는 고급 센서와 분석을 사용하여 장비 고장을 사전에 예측함으로써 파이프라인 인프라 관리를 혁신하고 있습니다. 압력, 유량, 구조적 무결성을 지속적으로 모니터링하면 중대 문제에 앞서 발생하는 미세한 이상을 감지하여 안정성과 안전성을 모두 향상시킬 수 있습니다.

주요 이점은 다음과 같습니다.

• 사전 예방적 탐지 및 대응을 통해 가동 중지 시간을 단축 하고 비용이 많이 드는 계획되지 않은 가동 중단을 최소화합니다.
• 데이터 기반 인사이트를 통해 일정 및 리소스 할당을 최적화하여 유지보수 비용을 절감 하세요.
• 장비 수명 연장: 조기 개입을 통해 작은 문제가 큰 고장으로 확대되는 것을 방지합니다.
• 효율성 향상: 간소화된 운영과 개선된 에너지 활용을 통해 효율성을 높입니다.
• 안전 및 규정 준수 개선: 사고 위험을 줄이고 규제 표준 준수를 보장하여 안전과 규정 준수를 개선합니다.

데이터와 머신러닝을 활용하여 예측 유지보수는 파이프라인 운영을 사후 대응적 모델에서 사전 예방적, 인텔리전스 기반 접근 방식으로 전환하여 자산 관리를 전략적 이점으로 재정의합니다.

Pipeline Flow Monitor 소개

Databricks Data Intelligence Platform을 기반으로 구축된 Pipeline Flow Monitor는 원시 센서 데이터를 실행 가능한 유지보수 인사이트로 전환합니다. 데이터 수집 및 변환을 위해 Databricks의 Lakeflow Declarative Pipelines 를 활용하는 이 솔루션은 Databricks Apps를 사용하여 실시간 인사이트를 제공합니다. 유량, 압력, 온도를 분석하여 잠재적인 장애를 몇 주 전에 감지합니다. 이 시스템은 실시간 이상 감지에 탁월하며, 물질 수지 시스템을 사용하여 처리량의 0.01%에 불과한 작은 누출도 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 운영을 최적화하고 비용을 절감하며 파이프라인의 안전과 효율성을 보장합니다.

Pipeline Flow Monitor 시작하기

Databricks를 사용하면 가스 파이프라인 네트워크에 대한 예측 유지보수를 간단하게 구현할 수 있습니다. 솔루션은 몇 달이 아닌 몇 주 만에 배포할 수 있으며, 일반적으로 운영 첫 분기 내에 명확한 ROI를 확인할 수 있습니다. 이 솔루션은 광범위한 파이프라인 네트워크를 운영하며 운영 효율성을 개선하고 리스크를 줄이고자 하는 미드스트림 가스 회사에 이상적입니다. 또한 이 솔루션은 기존 SCADA 데이터 제공업체와 쉽게 통합되고 이를 보완할 수 있습니다. AVEVA 와의 파트너십을 통해 PI 데이터를 더 잘 처리하고, 최근에는 SAP와 파트너십을 맺어 ERP 데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있습니다.

엔드투엔드 예측 프로세스는 다음을 포함합니다.

데이터 수집

데이터 수집 프로세스는 파이프라인 네트워크 전반의 다양한 소스에서 원시 센서 데이터를 수집하여 처리되지 않은 데이터의 랜딩 존 역할을 하는 Bronze Layer에 저장하는 것으로 시작됩니다. 이 레이어는 추적성을 보장하고 기록을 보존하기 위해 유량, 압력, 온도와 같은 고주파 센서 출력을 원본 형태로 수집합니다. 원시 데이터는 소스에 따라 실시간 또는 배치로 수집되며, 다양한 데이터 구조를 수용할 수 있도록 스키마 온 리드 형식으로 저장됩니다. Delta Lake로 수집된 상세 측정항목 설명은 다음과 같습니다.

데이터 처리

Bronze Layer에서 데이터는 결측값, 이상치, 불일치와 같은 문제를 해결하기 위해 처리 및 정제 과정을 거칩니다. 이 단계에서는 고품질 데이터만 Silver Layer로 전달되도록 보장하며, 여기에서 데이터는 장비 메타데이터 또는 지리 공간 속성과 같은 컨텍스트 정보로 더욱 정제되고 보강됩니다. 원시 센서 데이터에는 센서 오작동이나 통신 오류로 인해 결측값, 이상치 또는 불일치와 같은 문제가 종종 포함됩니다. Lakeflow Declarative Pipelines는 null 값을 제거하고, 이상치를 처리하고, 형식을 표준화하는 규칙을 적용하여 데이터 정제 프로세스를 단순화합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 누락된 유량 값은 과거 평균을 사용하여 채울 수 있습니다.
• 예상 임계값을 벗어나는 압력 판독값은 추가 조사를 위해 플래그가 지정됩니다.

마지막으로 정제된 데이터는 Gold Layer로 전달되어 완전히 보강된 후 고급 분석 및 보고에 사용할 수 있게 됩니다. 이 Gold 레이어 강화의 예시는 다음과 같습니다.

• 롤링 평균 유량: 5분 롤링 평균을 계산하여 단기적인 변동을 완화하고 가스 흐름의 추세를 파악합니다.
• 압력 기울기 변화: 파이프라인 구간 간의 압력 차이를 분석하여 잠재적인 막힘이나 누출을 감지합니다.
• 온도 차이: 인접한 센서 간의 온도 판독값을 비교하여 운영 문제를 나타낼 수 있는 열 이상을 식별합니다.

이러한 파생 메트릭은 사전 예방적 의사결정에 매우 중요하며, 운영자가 우려 영역을 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다.

누출 감지 모델링

파이프라인 누출 감지는 정상적인 운영 매개변수에서의 편차를 식별하는 것에 달려 있습니다. 표준 작동 조건에서 파이프라인 내 압력은 마찰 손실로 인해 입구에서 출구까지 선형으로 감소합니다. 그러나 누출이 발생하면 이 예측 가능한 패턴이 깨져 누출 위치와 그 지점에서 갑작스럽고 비정상적인 압력 강하가 발생합니다. 이 동작은 다음과 같이 수학적으로 모델링할 수 있습니다. P(x) = P₀ − k ⋅ x

위치:

• P(x): 파이프라인을 따르는 위치 x에서의 압력
• P₀: 유입 압력(파이프라인 시작 지점의 압력)
• k: 압력 구배(마찰로 인한 압력 손실률)

누출은 이 선형 관계를 방해하는 추가적인 압력 강하를 유발하여 압력 프로필에 감지 가능한 이상을 생성합니다. 이러한 이상 징후는 뚜렷한 패턴을 형성하며, 이는 고급 머신러닝 기술을 사용하여 식별할 수 있습니다.

시각화 & 보고

효과적인 누출 감지는 이상 징후를 식별하는 데 그치지 않고, 직관적인 시각화와 실시간 리포팅을 통해 제공되는 실행 가능한 인사이트를 필요로 합니다. Databricks 도구 모음을 사용하여 운영자가 파이프라인 상태를 모니터링하고, 누출을 감지하며, 이상 징후에 신속하게 대응할 수 있도록 지원하는 강력한 시각화 및 리포팅 프레임워크를 구축했습니다. 실시간 분석에서 도출된 실행 가능한 인사이트는 파이프라인 운영자가 누출을 신속하게 감지하고 대응하는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 운영자는 대화형 시각화를 생성하고 시기적절한 데이터 기반 정보를 수신함으로써 이상 징후와 잠재적 누출을 신속하게 식별할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 파이프라인 무결성을 모니터링하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공하여, 운영자가 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고 즉각적인 대응을 시작함으로써 안전하고 효율적인 파이프라인 운영을 유지할 수 있도록 합니다.

이러한 인사이트를 통해 작업팀은 누출의 정확한 위치를 파악하고 리소스를 더 효과적으로 배분하여 더 신속하게 대응할 수 있습니다. 이러한 타겟 접근 방식은 대응 시간을 단축하고 누출이 환경과 주변 지역 사회에 미치는 영향을 최소화합니다. 또한 실시간 데이터를 확보하면 작업팀이 필요한 장비와 인력을 미리 준비하는 데 도움이 되므로 현장에 도착하는 즉시 상황을 처리할 수 있도록 완벽하게 대비할 수 있습니다. 이러한 간소화된 대응 프로세스는 안전성을 향상시킬 뿐만 아니라 가동 중단 시간과 관련 비용을 줄이는 데도 도움이 됩니다.

정교한 실시간 파이프라인 누출 모니터링에 활용되는 Databricks Apps 를 통해 고급 분석 인사이트를 얻을 수 있습니다. 기존 대시보드와 달리, Databricks Apps를 사용하면 스트리밍 압력 기울기 모니터링 및 실시간 시각적 검사 통합과 같은 복잡한 사용 사례에 맞춰 고도로 맞춤화된 동적 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 파이프라인 구간 상태 예측: 어느 파이프라인 구간이 정상이고 어느 구간에 잠재적인 무결성 문제가 있는 것으로 표시되었는지 빠르게 파악합니다. 이 예측은 위 섹션에서 참조한 머신러닝 모델에서 직접 나온 것입니다.

• 압력 변화 시각화: 파이프라인을 따라 발생하는 압력 변화를 표시하여 운영자가 잠재적 누출로 인한 비정상적인 압력 강하를 정확히 찾아낼 수 있도록 합니다.

• 작업 지시 관리: 영향을 받는 파이프라인 구간에 대한 작업 지시를 신속하게 생성하고 기존의 작업자 관리 소프트웨어와 통합하여 잠재적 누출에 대한 자원 배치를 가속화합니다. Lakebase의 도입으로 기존 시스템과 통합되는 트랜잭션 기록을 그 어느 때보다 빠르고 쉽게 생성할 수 있게 되었습니다.

결론

Pipeline Flow Monitor와 Databricks 통합 분석 플랫폼의 통합은 가스 파이프라인 유지보수에 있어 혁신적인 단계입니다. 단일 작업 공간에서 빅데이터와 AI를 통합함으로써 이 솔루션은 다운타임을 줄이고, 비용을 절감하며, 안전을 개선하고, 규정 준수를 강화하며, 환경 보호를 향상시키는 예측 모니터링을 가능하게 합니다. 지연으로 인해 수백만 달러의 손실이 발생하는 업계에서 Databricks 기반의 Pipeline Flow Monitor는 유지보수를 비용 센터에서 전략적 자산으로 격상시킵니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 채택하면 보다 안정적이고 효율적이며 지속 가능한 파이프라인 운영을 보장하여 미드스트림 에너지 인프라의 미래에 대한 새로운 표준을 설정할 수 있습니다.

에너지 운영 혁신에 대한 맞춤형 데모 및 논의를 원하시면 Databricks 담당자에게 문의하세요. Databricks의 강력한 기능을 활용하는 더 많은 산업별 사용 사례를 여기에서 검토하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)