[가스신문 = 양인범 기자] 가스월드에 따르면 인도의 대표적인 이산화탄소(CO₂) 기술 기업 가스랩 아시아(GAS LAB Asia)가 AI 주도의 상업용 탄소 포집 프로젝트에서 ‘세계 최초’ 동맹의 일환으로 AI 주도의 탄소 포집 솔루션 개발사 카르보네틱스 탄소 포집(Carbonetics Carbon Capture)과 손을 잡는다.

이번 파트너십은 가스랩의 DST 인정을 받은 Dr.S.S. 아그라왈 연구센터를 통한 연구 협약으로 확장되며, CO₂ 포집의 라이프사이클 비용을 실질적으로 낮추는 혁신을 제공하는 데 전념한다.

이번 계약에 따라 카르보네틱스는 자본 비용과 운영 비용 절감을 목표로 자사의 생성 AI 설계 기술을 파트너십에 도입할 예정이다.

AI 지원 CO₂ 포집은 산업 공정 및 발전소에서 CO₂ 포집 및 저장을 최적화하는 데 도움이 된다.

AI 알고리즘은 온도, 압력, 유량 및 화학 반응을 포함한 요소를 최적화하여 CO₂ 포집 공정의 효율과 효과를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

서비스로서의 탄소 포집(CCaaS), 공동 소유 및 O&M 서비스 등의 비즈니스 모델이 기여할 것이다.

야시 아가왈 카르보네틱스 공동창업자는 “우리의 AI 기술은 가스랩의 경험을 완벽하게 보완한다”며 “이번 파트너십은 좀처럼 수그러들지 않는 분야를 위한 넷제로(Net Zero) 여정을 향한 중대한 발걸음”이라고 말했다

가스랩은 지난 60년 동안 알코베브 및 담수화와 같은 산업 전반에 걸쳐 CO₂ 분리, 회수 및 응용 분야에서 다양한 기술을 개발해 왔다.

자얀티 고엘라 가스랩 CEO는 “이번 파트너십은 가스랩의 강력한 시장 존재감과 연구 집중력을 카르보네틱스의 획기적인 AI 기술과 결합시켜 탄소 포집 솔루션의 새로운 표준을 세우고 기후 문제를 직접 해결하는 것”이라고 말했다.

핼리버튼(Halliburton)과 같은 회사들에게 AI는 지진 데이터를 이용한 탄소 저장 용량을 추정하는 것에 있어서 게임 체인저가 되었다.

지진 데이터 세트가 희박하기 때문에 탄소 저장 능력의 양을 매핑하고 추정하는 기존의 기술은 적절하지도 않고 정확하지도 않다고 회사 측은 말한다.

데이터 기반 머신러닝 솔루션을 개발한 헬리버튼은 딥러닝 기반 ML 알고리즘을 통해 상대적 스토리지 인덱스를 만들었다.

RSI는 다양한 지질학적 설정에 적합한 범위를 정의하기 위해 사용자 정의할 수 있는 ML 예측 값이다. 이는 지하 저장의 강점과 약점을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다.

최근의 사례 연구에 따르면 데이터 기반 ML 솔루션이 지원하는 탄소 포집은 기존의 모델링 기술을 적용하는 것보다 최대 10배 더 빠를 수 있다.