산업용 파이프라인의 설계부터 유지보수까지 전 생애주기를 인공지능(AI)으로 관리해 안전성과 효율을 높이는 기술 연구가 활발히 진행되고 있다.

이란 기술공과대학교 연구팀은 국제학술지 '파이프라인 과학 및 공학 저널'에 관련 핵심 연구 95개를 종합 분석한 결과를 최근 발표했다. 연구에 따르면 파이프라인 관리에 머신러닝을 적용하는 방식이 점차 고도화되고 있는 것으로 나타났다.

과거에는 특정 사례에만 적용 가능한 머신러닝이 주를 이뤘지만, 최근에는 물리학 법칙을 AI 모델에 접목한 '물리학 기반 머신러닝' 등이 주목받고 있다. 이 기술은 데이터만으로 부족했던 예측 정확도를 높이고 범용성을 확보하는 데 강점이 있다.

실제로 AI 기술은 파이프라인 설계 및 안전성 평가 단계에서 기존 시뮬레이션 방식보다 계산 비용을 획기적으로 줄이면서도 높은 정확도를 유지했다. 파열 압력, 부식 진행, 균열 확산 등 복잡한 변화를 수백에서 수만 배 빠른 속도로 예측하는 성과를 보였다.

유지보수 분야에서도 AI의 활약이 두드러진다. 라이다(LiDAR), 폐쇄회로(CC)TV, 음향 방출(AE) 등 다양한 센서 데이터와 AI를 결합해 결함을 정밀하게 탐지하고 최적의 보수 시점을 결정하는 데 활용된다.

다만 연구팀은 아직 해결해야 할 과제가 많다고 지적했다. 실제 현장에서 수집된 고품질 데이터의 부족, 실험실 환경에 편중된 연구, AI 모델의 작동 원리를 설명하기 어려운 '블랙박스' 문제 등이 상용화를 가로막는 주요 요인으로 꼽혔다.

연구팀은 향후 AI 기반 파이프라인 관리 시스템이 현실의 설비를 가상 세계에 복제한 '디지털 트윈'으로 발전할 것으로 전망했다. 이를 통해 파이프라인 상태를 실시간으로 감시하고 고장을 사전에 예측해 전 세계 에너지 수송망의 안전성과 지속가능성을 높일 수 있을 것이라고 설명했다.