Analítica Predictiva en Tiempo Real basada en Modelos

Página 1 de 5 Nota: Waze y Uber som marcas registradas de sus respectivos propietarios

Inteligencia Operativa en el Sector Gas y Petróleo Yacimiento Digital basado en Analítica Predictiva en Tiempo Real con Modelos

"Daría la mitad de lo que sé por la mitad de lo que ignoro". René Descartes

Imagine que pudiea tener en su operación un sistema como Uber o Waze que en

tiempo real le brinde la información constantemente actualizada necesaria para

alcanzar sus objetivos. Eso es OptiRamp

Inteligencia Operativa - Yacimiento Digital

Esto, que desde hace algunos años viene prometiendo la iniciativa de Yacimiento Digital pero que en

muchos casos no ha logrado brindar el valor prometido, quedando en proyectos de “visualización

avanzados”, se está convirtiendo en una realidad mediante el uso de la tecnología de Analítica Predictiva

en Tiempo Real basada en Modelos. Esta tecnología ha tomado impulso en los últimos años con el

avance en capacidad de cómputo y la reducción de los tiempos de procesamiento a precios razonables y

los algoritmos relacionados con Machine Learning (ML) y Artificial Intelligence (AI).

Simuladores en tiempo real más algoritmos avanzados de AI brindan a

los gerentes y operadores de planta la capacidad de contar con

información y sugerencias operativas en tiempo real en función de las

condiciones de contorno de su proceso y mercado de toda su cadena de

valor. Les permite comprender por ejemplo, en tiempo real cómo esta

funcionado el pozo, las plantas de procesamiento, los ducto, sus

sistemas EOR, y las estaciones de entrega de producto. Pero además

pueden comprender cómo es el desempeño de la operación a lo largo

de todo el proceso productivo, de principio a fin, con una visión

completa y global tanto de las variables de proceso como de las del

negocio, y sus interrelaciones e impactos.

Una analogía de esta tecnología es por

ejemplo aplicaciones como Waze o Uber,

que ante la necesidad de llegar a un lugar

(lo podemos relacionar con el objetivo operativo) en un determinado

tiempo (lo podemos asimilar a la eficiencia, o ganancia de una operación)

nos permiten saber con anterioridad a qué hora llegaremos (ganancia), nos

da opciones de diferentes caminos (opciones operativas) con indicación de

los tiempos relacionados (ganancias o pérdidas alternativas), tomando en

cuenta no solo el tráfico (lo podemos relacionar con las condiciones

operativas, ambientales o de negocios que impactan en la operación) de

ese momento sino además como éste se va modificando mientras nos

Imaginemos que pudiéramos tener como soporte para la operación de los activos un sistema como Uber o Waze que en tiempo real nos brinde información

actualizada sobre las acciones necesarias para alcanzar los objetivos oportativos.

Analítica Predictiva en Tiempo Real basada en Modelos

Página 2 de 5 Nota: Waze y Uber som marcas registradas de sus respectivos propietarios

movilizamos, y en forma permanente actualiza los datos y las alternativas (prescripción para llegar en el

tiempo que queremos al lugar que queremos). Toda esa información que nos brindan este tipo de

herramientas, y las que nos hemos acostumbrado en nuestra vida cotidiana, están basadas en el análisis

de datos (analítica) en tiempo real aplicando modelos de transporte. Un concepto similar se aplica en

los procesos y negocios de Gas y Petróleo para tener información, predicción, y prescripción, en tiempo

real para alcanzar los objetivos colectivos y particulares en el proceso, negocio, o mantenimiento.

Empujar los límites de la eficiencia operacional sin una visión de conjunto, de manera de capturar las

interrelaciones, y sin una herramienta que alivie el trabajo de análisis y consolidación es una tarea de un

enorme esfuerzo. La idea de los Centro de Soporte a la toma de Decisiones (o Decision Support Center)

es la tendencia a nivel global para poder tener en un solo lugar la consolidación de la información

necesaria para las decisiones operativas diarias.

Concepto de Control de Control y Toma de Decisiones

Los desafíos del sector

En los últimos años hemos visto grandes cambios tecnológicos en diferentes áreas: en nuestra vida

cotidiana, en los negocios, y también en las diferentes industrias. El incremento de la capacidad de

procesamiento, la conectividad, la movilidad en las comunicaciones, la explosión de dispositivos e

instrumentos que permiten con facilidad y a bajo costo medir, conectar y dejar disponible información, y

sobre todo las nuevas generaciones de personas nacidas en la “era digital” con una visión diferente del

mundo, y ya en posiciones de toma de decisión, ha hecho que cambie radicalmente la forma de ver,

analizar y gestionar los negocios.

Analítica Predictiva en Tiempo Real basada en Modelos

Página 3 de 5 Nota: Waze y Uber som marcas registradas de sus respectivos propietarios

Estos cambios, sumados a cambios de paradigmas

energéticos productos los cambios en las matrices

energéticas primarias, de demanda, y de la

competitividad de las energías renovables, han

impactado y están modificando la forma en que

la industria energética ha venido realizando las

operaciones de sus procesos. Tanto la operación

de campos de petróleo y gas, y las instalaciones de

generación y distribución eléctrica están siendo afectadas, cada una por distintos motivos pero

impulsado cambios y adopción de tecnologías para adaptarse. Algunos de estos cambios son

Precios bajos del crudo con un horizonte de algunos años

Reducción de CO2 para el 2030, con valores que van desde 15% al 40%, firmado en el acuerdo de

París del COCP21 del 2015

Mejora en la competitividad de las energías renovables y su impacto en los despachos de

generación

Bajos niveles de inversión en exploración

que no mantuvieron las reservas

recuperables, por lo que para aumentar

producción en el corto plazo se deberá

apelar a nuevas tecnologías en los

reservorios en producción

Proyecciones del consumo para la región

de América Latina indican un incremento

de la demanda principalmente por el

aumento del PBI de la región que

incrementará el consumo de energía y el

transporte.

Particularidades América Latina

En particular en el mercado de América Latina se suman otros desafíos como son

Los problemas sociales que afectan la operación y la rentabilidad, y que hacen que se pierda el

foco en el largo plazo (vandalismo, protestas, etc)

La declinación de las reservas que necesitarán inversiones importantes para encontrar nuevos

campos

La particularidad de que algunos de los reservorios en nuestra región tienen altos costos de

producción como es el caso de las aguas profundas de Brasil, el potencial shale de Argentina, los

crudos pesados de Colombia, o las aguas profundas del golfo de México.

Analítica Predictiva en Tiempo Real basada en Modelos

Página 4 de 5 Nota: Waze y Uber som marcas registradas de sus respectivos propietarios

Un cambio de paradigma

Si se analizan todos los elementos enumerados anteriormente se concluye que estamos ante un cambio

de paradigma energético que derivará en el cambio de las reglas de mercado, ingreso de nuevos actores

y transformación o desaparición de algunos actores

existentes. Algunas de las características de este nuevo

paradigma son

El mercado energético en términos de actores,

interrelación, y precios relativos ha sufrido un cambio

enorme

Las reglas que aplicaban hace dos años atrás ya no son

válidas.

Las empresas del sector gas y petróleo deberán hacer

frente a múltiples desafío nuevos respecto de la

demanda y de la competencia

Será fundamental repensar la forma de operar y producir

Será esencial adoptar las nuevas tecnologías que permitan alternativas para mejorar la eficiencia,

bajar los costos, y convertir en rentables áreas que antes no lo eran

La eficiencia pasa a ser una prioridad

Es esencial un cambio rápido. Comenzar por lo de mayor impacto, de más rápida implementación, y

de menor inversión

Ingreso de nuevas tecnologías en todas las áreas de la cadena de producción

Una diferente forma de gestionar y operar

La transformación mencionada y de la irrupción de las nuevas tecnologías en el sector, como ya lo han

hecho por ejemplo en el mercado financiero, comercial, de seguros y otros, es que se modificará la

forma de operar y gestionar los activos.

Analítica Predictiva en Tiempo Real basada en Modelos

Página 5 de 5 Nota: Waze y Uber som marcas registradas de sus respectivos propietarios

En este sentido desde hace varios años se vienen consolidando las tecnologías que aportan información

operativa por medio de técnicas y tecnologías relacionadas con el análisis

sistemático de los datos de proceso y de negocio de manera de no solo

analizar, y encontrar patrones, sino de poder predecir y prescribir (es

decir sugerir) condiciones operativas. Una de estas tecnologías es la

Analítica en Tiempo Real basada en Modelos.

Bruno Campetella se desempeña como LATAM Regional Manager de la empresa Statistics & Control Inc (

www.stctrl.com ) especializada en Optimización de Procesos en el Sector Energético mediante el uso de analítica

predictiva. Ingeniero Electrónico recibido en la Universidad de Buenos Aires - Argentina, con una especialización en

Gestión Administrativa de la Escuela de Negocios de la Universidad Austral – IEA cuenta con más de 20 años de

experiencia en automación e ingeniería en los procesos de toda la cadena de valor del Mid-Stream de gas y

petróleo.

Este tipo de tecnologíias a demostrado poder alcanzar ahorros y mejoras del 3% al 5% respecto de

la operación actual