AI는 정유공장 연료를 얼마나 절약할 수 있을까? 사우디 아람코 실제 적용 사례

AI는 이제 단순히 챗봇이나 이미지 생성 기술이 아니다.

세계 최대 석유회사인 사우디 아람코(Aramco)는 이미 AI를 정유공장 운영에 적용하고 있다.

2026년 4월 아람코와 Emerson은 AI 기반 정유 최적화 시스템 구축 사례를 공개했다.

흥미로운 점은 단순히 데이터를 보여주는 수준이 아니라,

실제 정유공장의 생산량(Yield), 제품 품질(Quality), 원유 배합(Feedstock Blending), 수익성(Margin Forecasting)까지 AI가 예측하고 최적화하고 있다는 것이다.

그렇다면 AI는 정유공장에서 실제로 무엇을 하고 있을까?

그리고 연료는 얼마나 절약할 수 있을까?

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AI는 정유공장을 어떻게 운영할까?

많은 사람들이 AI라고 하면

"운전실에서 AI가 버튼을 누르는 것"

을 상상한다.

실제는 조금 다르다.

아람코가 도입한 것은 Emerson의 Aspen Hybrid Models이다.

이 시스템은

• 공정 시뮬레이션 모델
• 실제 공장 운전 데이터
• AI 머신러닝

을 결합한 형태다.

쉽게 말하면

"공정 엔지니어의 경험"

과

"공정 시뮬레이션"

그리고

"AI"

를 동시에 사용하는 것이다.

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기존 시뮬레이션의 한계

정유공장에는 이미 HYSYS, Aspen Plus 같은 공정 시뮬레이션 모델이 존재한다.

하지만 현실은 생각보다 복잡하다.

예를 들어

• 원유 품질 변화
• 촉매 성능 저하
• Fouling 증가
• 계절 변화

같은 변수는 기존 모델이 완벽하게 반영하기 어렵다.

그래서

계획 생산량과 실제 생산량이 달라지는 경우가 발생한다.

이를

Planning Gap

이라고 부른다.

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아람코가 AI를 도입한 이유

아람코는

• CCR Unit
• Platformer Unit

에 Aspen Hybrid Models를 적용했다.

AI는

• 수천 개의 실제 운전 데이터
• 시뮬레이션 결과
• 공정 변수

를 학습해

제품 수율과 품질을 예측한다.

그 결과

최대 98.5% 예측 정확도

를 달성했다고 발표했다.

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그런데 이것이 왜 에너지 절감과 연결될까?

여기서 중요한 포인트가 있다.

정유공장은 결국

"원유를 제품으로 바꾸는 공장"

이다.

같은 원유를 투입해도

운전 조건에 따라

• Fuel 사용량
• Steam 사용량
• 전력 사용량

이 달라진다.

예를 들어

Heater Excess O₂가 조금 높아도

수백 MMBtu/day의 연료가 추가로 소비될 수 있다.

반대로

최적 조건을 찾으면

연료 사용량을 줄일 수 있다.

AI는 바로 이런 최적점을 찾는 역할을 한다.

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AI는 어떤 의사결정을 도와줄까?

아람코 사례를 보면

AI는 다음과 같은 의사결정을 지원한다.

① 원유 배합 최적화

어떤 원유를 얼마나 섞어야

수익이 가장 높은지 계산

② 제품 수율 최적화

휘발유

경유

항공유

생산량 예측

③ Margin Forecasting

정제마진 예측

④ Planning Gap 최소화

계획 생산량과 실제 생산량 차이 감소

⑤ 공정 최적 운전 조건 탐색

연료

Steam

전력 사용량 최소화

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실제 정유공장의 미래 모습

흥미로운 점은

아람코가 현재

Hydrocracker까지 적용 범위를 확대하고 있다는 점이다.

Hydrocracker는

정유공장에서도

• 수소
• 연료
• Steam

사용량이 매우 큰 설비다.

만약 AI가 Hydrocracker 최적화에 성공한다면

생산량뿐 아니라 에너지 절감 효과도 상당할 것으로 예상된다.

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정유사 관점에서 생각해보기

최근 정유사들은

• APC
• Real Time Optimization
• Digital Twin
• AI Hybrid Model

을 결합하는 방향으로 발전하고 있다.

에너지관리 관점에서도

AI는 단순히 생산량 증가 도구가 아니다.

향후에는

• Heater Efficiency
• Steam Balance
• Condensate Recovery
• Base Energy Gap

을 실시간으로 분석하고

운전 최적점을 제안하는 방향으로 발전할 가능성이 높다.

실제로 이번 아람코 사례 역시

"AI가 공정을 대신 운전했다"

가 아니라

"엔지니어가 더 좋은 결정을 내리도록 지원했다"

에 가깝다.

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정리

사우디 아람코는 이미 AI를 정유공장 운영에 활용하고 있다.

2026년 발표된 사례에 따르면 AI와 공정 시뮬레이션을 결합한 Hybrid Model을 통해 제품 수율과 품질 예측 정확도를 최대 98.5%까지 향상시켰다.

아직 공개된 자료에는 구체적인 연료 절감률이 제시되지는 않았다.

하지만

• 원유 배합 최적화
• 생산계획 정확도 향상
• 운전 최적화

를 통해 결과적으로 에너지 사용량 감소와 수익성 향상을 동시에 추구하고 있다.

AI가 정유공장을 완전히 대신 운영하는 시대는 아직 오지 않았다.

하지만 엔지니어가 더 좋은 결정을 내리도록 돕는 시대는 이미 시작되었다.

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참고자료 및 출처

본 글은 아래 공개 자료를 참고하여 작성하였다.

1. Emerson, Emerson and Aramco Deploy AI Solution Aimed at Higher Refinery Yield Volume and Efficiencies (2026.04.28)
2. Energy Connects, Emerson and Aramco deploy scalable AI solution for higher refinery yields and efficiencies (2026.05.06)
3. AI Magazine, Emerson and Aramco: Deploying AI to Boost Global Efficiency (2026.04.29)
4. TechInformed, Emerson and Aramco deploy refinery AI model to tighten planning accuracy (2026.05.13)
5. Oil Review Middle East, Emerson and Aramco deploy AI Solution for refinery optimisation (2026.05.05)

※ 본 글은 공개된 자료를 바탕으로 작성하였으며, 연료 절감률(Fuel Saving %)은 공개되지 않아 별도 수치를 인용하지 않았다. 본문에 언급한 에너지 절감 효과는 정유공장 일반 운전 최적화 원리에 기반한 설명이다.