Yacimiento Digital basado en Analítica Predictiva en Tiempo Real con Modelos

1. 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.

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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.

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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.

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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.

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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