ANÁLISIS FINANCIERO PROBABILÍSTICO DE LA RENTABILIDAD YEL RIESGO ESPERADOS EN UN PROYECTO DE RECOBROMEJORADOMEDIANTE INYECCIÓN DE AGUA.CASO BASE CAMPO LISAMA.

Carlos Enrique Vecino Arenas Ph.D.

Ing. Venus M. Díaz Guardia

Ing. Marialejandra Castillo Torres

Ing. Rubén Hernán Castro

Grupos de Investigación UISFINANCE & Campos Maduros ICP

Comunidad de Práctica Recobro Mejorado-ICP

carvecino@gmail.comvenus.diazg@hotmail.commariale_carrillo@hotmail.comrubenHe.castro@ecopetrol.com.co

• Objetivos

• Planteamiento del Problema

• Proceso de Inyección de Agua

• Generalidades Área Lisama

• Proyecto Piloto Área Lisama

• Construcción del Modelo

• Resultados

• Conclusiones y Recomendaciones

• Bibliografía

AGENDA

OBJETIVOS

• Realizar un análisis financiero probabilístico, que sirva como herramienta para evaluar la rentabilidad y el riesgo en un proyecto de inyección de agua usando como caso base el Campo Lisama - Formación Mugrosa.

• Construir un modelo en el que se plantee el proyecto objeto de análisis, sus variables relevantes y los escenarios de conveniencia para el estudio.

• Analizar los resultados generados con el fin de obtener conclusiones respecto a la viabilidad financiera del proyecto de recobro mejorado mediante la aplicación de la técnica de Inyección de Agua en el Campo Lisama – Formación Mugrosa.

EL PROCESO DE INYECCIÓN DE AGUA

Fuente: Modificado de Integrated Waterflood Asset Management.THAKURGanesh y SATTER Abdus, 1998. En Historia y criterios empíricos en laaplicación de inyección de agua en la cuenca del Valle Medio delMagdalena.

Fuente: Modificado de

http://images.google.com.co/imgres?imgurl

GENERALIDADES AREA LISAMA

Fuente: Informe técnico de proyectos 2007, ICP

EL MODELO

STATUS QUO – ÓPTICA CLÁSICA ECOPETROL

P 50: 5,5 MUSD

P 90: 4,4 MUSD

P 10: 6,6 MUSD

Límite Económico

18 años

Variación OPEX

WATERFLOODING – ÓPTICA CLÁSICA ECOPETROL

P10: -20 MUSD

Mean: -7 MUSD

P90: 119 MUSD

Saltos y Variación

del WTI y OPEX

STATUS QUO – ÓPTICA GENERAL

P10: -2 MUSD

Mean: -6 MUSD

P90: 9 MUSD

PermeabilidadEspesor

WATERFLOODING – ÓPTICA GENERAL

Variables

yacimiento y

Variación del WTI

P10: -20 MUSD

Mean: -5 MUSD

P90: 158 MUSD

PUESTA EN MARCHA DEL PROYECTO

Tiempo promedio4 años

Estudio Integrado de Yacimientos (87%)

SINTESIS Y CONCLUSIONES

•Se realizó un análisis financiero probabilístico para el proyecto piloto de inyección de agua

en el área Lisama, que puede ser utilizado tanto para la expansión como para otros

proyectos de éste tipo.

•La presencia de múltiples variables e incertidumbres en un proyecto, representa una mayor

variabilidad en los datos. Razón por la cual se hace importante su identificación y

evaluación.

•En la etapa de identificación de variables, los expertos seleccionaron la perforación de

pozos como de gran importancia en el modelo, dados los altos costos que representa

perforar, reactivar y convertir pozos. Pero los resultados de la simulación rechazan esta

hipótesis, dado que el nivel de riesgo es muy bajo y estos costos se causan en el mediano

plazo. Aún así, es importante tener presente que aunque los costos de la perforación no

tengan incertidumbre, el riesgo se presenta cuando los resultados de producción del pozo

perforado no resultan como se espera.

SINTESIS Y CONCLUSIONES (Cont.)

• En el Escenario Status Quo se evidenciaron los OPEX y el Coeficiente de paradas como

los riesgos más relevantes. Aún cuando estos no se presentaron gran impacto en el

escenario Waterflooding, se creó la hipótesis de que en una etapa posterior del proyecto

de inyección, estas variables pueden volverse representativas en caso que por la

operación del campo y la experiencia adquirida, el nivel de incertidumbre en la

producción disminuya.

• Como se mencionó en el análisis de resultados, la tarea con mayor tiempo de duración

en la programación del proyecto corresponde al Estudio Integrado de Yacimientos, lo que

se consideró lógico dado que en las primeras etapas del proyecto, son precisamente las

variables de yacimiento las que presentan mayores incertidumbres, con esto se ratifica el

valor intangible del Piloto de inyección en Lisama, ya que brindará experiencia a la

empresa reduciendo el tiempo de ingeniería y por tanto de ejecución en este tipo de

trabajos que se planea realizar a futuro en el VMM.

SINTESIS Y CONCLUSIONES (Cont.)

• El VPN presentado por la “Óptica Clásica Ecopetrol” para el escenario Waterflooding,evalúa como se mencionó, un proyecto piloto, por lo cual, aún cuando los resultadosparezcan no muy optimistas y el VPN se encuentre por debajo del percentil 90 delescenario Status Quo; se resalta el hecho de que existe una utilidad no tangible porconocimiento y experiencia muy valiosa para ECOPETROL, que tras los resultados delpiloto de inyección en los campos Lisama y Nutria, planea descubrir la factibilidadtécnica y financiera de aplicar esta técnica en la totalidad del área Lisama y másadelante a otros campos.

• Se evidencia en los resultados de la simulación un incremento significativo en laproducción acumulada de crudo, mediante la aplicación de la técnica de Inyección deagua en el área Lisama; resultado que fortalece la decisión de ampliar el proyecto.

• Los flujos incrementales pueden parecer malos resultados para los datos simulados,pero esto no implica que el proyecto no se lleve a cabo, ya que dado el aprendizajeadquirido, los datos serán optimizados a futuro, mejorando la aplicación de ésta técnicaen su expansión.

SINTESIS Y CONCLUSIONES (Cont.)

• Dada la dificultad de evaluar y medir financieramente el aporte no tangible del presente

proyecto, se recomienda realizar un análisis de Opciones Reales, que permita no solo

determinar, sino valorar otras opciones que puedan surgir y brindar el verdadero valor de

la aplicación de esta técnica.

• Se recomienda en las siguientes etapas del proyecto, investigar a fondo los posibles

retrasos por mantenimientos y paradas no programadas, con el fin de reducir riesgos

que se puedan presentar en el futuro por estas causas, teniendo en cuenta que el

proceso de inyección de agua podría incrementar la probabilidad de falla por daños a la

formación.

BIBLIOGRAFÍA

• BU, Coss. Análisis y evaluación de proyectos de inversión. Editorial Limusa. Segunda

edición. México. 1999.

• BUSH J. & HELANDER D. Empirical prediction of recovery rate in waterflooding

depleted sands. SPE 2109. Field Case History. 1986.

• BRAVO Mendoza, Oscar y SÁNCHEZ Célis, Marleny. Gestión Integral de Riesgos.

Editorial Bravo & Sánchez. Segunda Edición. Bogotá 2006.

• Bravo & Sánchez. Curso “Toma de decisiones bajo condiciones de riesgo e

incertidumbre en la industria petrolera”. El Flujo de caja en la Industria Petrolera.pdf

• BRAVO Mendoza, Oscar. Metodología para el cálculo de opciones reales en la industria

petrolera nacional. ACIPET. 2003

• CASTRO Romero, Jaime. Maestría en Ingeniería Industrial: Modelo de Valoración

Integrado Estocástico para la Selección de Alternativas de Recobro Mejorado en el

Campo Galán San Silvestre de Ecopetrol S.A. Universidad de Los Andes. Bogotá 2007.

• CASTRO Rubén. & GORDILLO Gustavo. Historia y Criterios Empíricos en la Aplicación

de Inyección de Agua en la Cuenca del Valle Medio del Magdalena. Programa B&H.

Universidad América. 2005.

BIBLIOGRAFÍA (Cont.)

• COLMENARES Vargas, Kelly y MUÑOZ Romero, Edwin. Proyecto de Grado: Análisis de

Riesgo e Incertidumbre Aplicado a la Evaluación Económica de un Proyecto de Inyección

de Vapor. Universidad Industrial de Santander Bucaramanga 2008.

• ESCOBAR Freddy, Fundamentos de Ingeniería de Yacimientos. Ed. Universidad

Surcolombiana. Colombia.

• GARCÍA Oliver, Fhernando y PRADA Navarro, Paula. Análisis de la Incertidumbre en el

Cálculo de la Reserva Petrolera. Universidad Autónoma de Bucaramanga. Bucaramanga

2006.

• GAVIRIA Castellanos, William y HERNANDEZ Torres, Irraí. Monografía: Modelo

Probabilístico y Financiero para Evaluar el Riesgo y la Rentabilidad de un Proyecto de

Desarrollo de un Campo de Petróleo. Universidad Industrial de Santander Bogotá 2000.

• GITMAN, Lawrence & HENNESSEY Sean. Principles of Managerial Finance. Editorial

Pearson. Primera edición. Toronto Canadá. 2004.

• HOGG, Neil. Decisiones empresariales basadas en modelos financieros. Ediciones Folio.

Barcelona 1994.

BIBLIOGRAFÍA (Cont.)

• MAYORGA Céspedes, Edgar y MORA Cañón, Carlos. Proyecto de Grado: Predicción

Analítica de la Inyección de Agua en el Área Norte del Campo Lisama-Formación

Mugrosa Usando el Método de Craig Geffen Morse. Fundación Universidad de América.

Bogotá 2008.

• MEJIA Romero, Jenny y PALMA Bustamante, Jorge. Metodología para la Evaluación

Económica y Análisis de Riesgo e Incertidumbre en un Proyecto de Inyección de Agua.

Universidad Industrial de Santander Bucaramanga 2008.

• MONCALO, Karen Marie. Evaluación Financiera de Proyectos de Inversión. Editorial

Uniandes - Alfaomega. Segunda edición. Bogotá.

• PARIS DE FERRER, Magdalena. Inyección de Agua y Gas en Yacimientos Petrolíferos.

Segunda Edición 2001. Astro Data S. A.

• PINTO Carlos y TORO Juan. Análisis Financiero de la Conversión de Vehículos Diesel a

GNV en la Ciudad de Bucaramanga Utilizando Proyecciones de Mercados y Simulación

con un Modelo Browniano Geométrico con Reversión a la Media. Universidad Industrial

de Santander Bucaramanga 2008.

• RODRIGUEZ Taborda, Eduardo. Administración del Riesgo. Bogotá 2002. Editorial Alfa

Omega.

BIBLIOGRAFÍA (Cont.)

• SALAZAR, Gustavo A. y GARCÍA Rojas, Sergio. Capacitación Evaluación Financiera de

Proyectos de Inversión. Dirección de Gestión de Proyectos Ecopetrol S.A. 2008.

• SOTO Tavera, Claudia P. Modelamiento para Optimizar el Factor de Recobro en Campos

de Petróleo Maduros de las Cuencas del Valle Medio del Magdalena y Catatumbo.

Informe Técnico de Proyecto. Ecopetrol ICP 2008.

• VELEZ, Ignacio. Decisiones de Inversión. Editorial Norma. 2005. En línea:

http://cashflow88.com/decisiones/cursodec.html.