Metodología de Optimización de Secuencia de Intervenciones a
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1. 120 escenarios La Figura 11 muestra un flujo de proceso para la aplicaci n del Modelo de Jerarquizaci n basado en la Permuta de la Secuencia de Intervenciones a pozos importante mencionar que dicho modelo tiene como limitaci n requerir de alto tiempo de c mputo para el c lculo del VPN probabil stico de todas las secuencias posibles cuando el n mero de pozos es mayor a 8 esto se debe al crecimiento exponencial del n mero de escenarios n P 2 2 21 2 escenarios n P 6 6 6 720 escenarios n P 8 8 8 40320 escenarios n P 10 10 10 362880 escenarios n P 15 15 15 1 31E 12 escenarios n P 20 20 20 2 43E 18 escenarios 30 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA Defnireln mero de intervenciones o pozos de lasecuencia Calcular ei VPN probabil stico por Pozo VPNI Estableceruna Secuencia Base o Actividad Cdendarizada de pozos Determinar si existenresticciones para el ordenamiento de los poros Generar por Permutaci nel n mero de Secuencia totales Paria Generarelljo de caja de cada secuencia parael calculo del VPN probabl sico corespondente VPNsecuencian Jetarquizarlas n Secuencias de mayor a menor VPN media resaltando las secuencias base mirimay m xima Figura 11 Flujo de Proceso del Modelo de Jerarquizaci n basado en la Permuta de la Secuencia de Intervenciones Modelo de Jerarquizaci n basado en la estimaci n del ndice Jer rquico por pozo Partiendo de l2. VPypy4 EJ Ec 11 La suma de los valores descontados de los VPN por pozo representa la ganancia o rentabilidad esperada de la secuencia de intervenciones analizada VPN sec VPypyi VPypn2 VPypna VPypn Ec 12 MODELO DE JERARQUIZACI N DE LA SECUENCIA DE INTERVENCIONES Como se ha indicado previamente la metodologia propuesta permitir establecer la secuencia de intervenci n a pozos Perforaci n Reparaci n que garantice la m xima rentabilidad y minimo nivel de riesgo A continuaci n se describen tres modelos propuestos de jerarquizaci n de secuencia de intervenciones a pozos desarrollados en el presente trabajo que son Basado en la Permuta de la Secuencia de Intervenciones a Pozos Basado en la estimaci n del ndice Jer rquico por Pozo Basado en la Matriz Rentabilidad Riesgo y Eficiencia de la Inversi n Gr fico 3D Modelo de Jerarquizaci n basado en la Permuta de la Secuencia de Intervenciones a Pozos El modelo de Jerarquizaci n por Permuta se sustenta en la VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 ISSN 1690 8627 generaci n de n escenarios o secuencias de intervenciones a pozos intercambiando el orden de las mismas Supongamos como lo muestra la Figura 4 se tienen programadas 6 intervenciones a pozos en funci n de lo que se conoce como Secuencia o Actividad Calendarizada pase poro mido Fa Dis Actividad Calendarizoda a emna ayoo aaoo as hhean 2 nami ayonan oxosya
3. ximo VPN as como el caso base A partir del conjunto de escenarios y secuencias evaluadas se seleccionar aquella que ofrezca mayor rentabilidad es decir mayor valor de VPN VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 2 28 3 mamas aojoa 2ona 13 06 2012 as m Ramaz aaoe aona 11 08 2012 so acid E E ASE MESSI BER to tas Meson a kamzo awon2o12 2afo 2012 as E il M ximo Pozo Inicio Fin Dias Menos a mamas ZOO os oaf2012 ss a a namaz wyoryaona 11 10 2012 30 el s ami nyaaa oyoo so co igura 10 Actividad Calendarizada Base M nimo M ximo Muchas veces para este tipo de an lisis es necesario incorporar algunas restricciones que no son m s que criterios que impiden el ordenamiento libre de los pozos Estas restricciones pueden ser debidas a por ejemplo disponibilidad de materiales y equipos requerimientos de seguridad cumplimientos de cuotas o compromisos de producci n toma de informaci n capacidad de los equipos de perforaci n etc Las restricciones reducen el n mero de Escenarios o Secuencias posibles de acuerdo a la siguiente ecuaci n n P n n 1 n 1 Ec 14 Supongamos para el ejemplo con 6 pozos existe solo una restricci n que por razones de seguridad la intervenci n al primer pozo no puede ser retrasada es decir no puede cambiar de posici n en la secuencia mantiene la posici n 1 en la secuencia se reduce entonces el n mero posibles secuencias a 120 n P n n 1 n 1 6 1 5
4. 6 resume los indicadores econ micos obtenidos para cada uno de los Escenarios observando un incremento o mejora en la rentabilidad del 7 6 Escenario Base VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 ISSN 1690 8627 VPN_media 10064 MMUsd Escenario Optimizado VPN media 10835 MMUsd En cuanto al indicador econ mico Eficiencia de la Inversi n pas de 1 9 a 2 5 del Escenario Base al Optimizado Tabla 5 No de Intervenciones Escenario Base y Optimizado a Dones rr A o e a Ns A e Eere ES ur w 104 aai m za za Sn 2o ssa sea PE w n u mea ans as asas sas Tabla 6 Evaluaci n Econ mica de los Escenarios Base y Optimizado vonoi vomed pear meda paua Penn Optimizado as omas a La Figura 16 muestra las distribuciones de probabilidad del VPN obtenidas para el escenario base sin optimizar y optimizado observando el incremento de la rentabilidad esperada De igual forma lo representa la Figura 17 a trav s de la matriz de jerarquizaci n tridimensional Cabe mencionar que este tipo de optimizaci n puede complementarse y fortalecerse con la incorporaci n de resultados de estudios de Modelos Probabilistas de Instalaciones que permitan obtener un pron stico estoc stico de la Disponibilidad de las Instalaciones de Producci n generando una evaluaci n econ mica que incorpora las incertidumbres subsuelo superficie igura 16 Comparaci n de los VPN de los Escenarios Base y Optimizado La Figura 18 muestra
5. de la eficiencia de la inversi n en el eje X y factor de riesgo en el eje Y Tal como puede deducirse de la matriz de jerarquizaci n los pozos dentro de la circunferencia punteada son calificados como Ofensores por tener menor VPN menor Eficiencia de la Inversi n y mayor Riesgo impactando la rentabilidad del escenario evaluado La optimizaci n del escenario o secuencia se fundamenta en la reducci n o eliminaci n de los Pozos Ofensores generando un nuevo pron stico de producci n y un perfil de inversiones que dar n lugar a la Evaluaci n Econ mica de un nuevo Escenario o Secuencia Optimizada Comparando el nivel de rentabilidad y riesgo del Escenario o Secuencia Base con el Optimizado 32 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA Tabla 4 Resultados Evaluaci n Econ mica Campo G minis Factorde Eficiencia de Factor de Poro Rentabilidad lamuersi n Riesgo VPN VPN p v PrVPN lt O F Pozos Olensores a la Rentabilidad Pozos tensores ES Figura 15 Matriz de Jerarquizaci n 3D La Tabla 5 presenta un ejemplo de los resultados obtenidos en un caso real de aplicaci n en el cual se logr una Optimizaci n de la Actividad Calendarizada con una reducci n del 14 4 de la actividad 3425 intervenciones para el Escenario Base y 2931 intervenciones para el Escenario Optimizado identificando 494 pozos ofensores a la rentabilidad correspondientes a la actividad de perforaci n La Tabla
6. inversi n El Factor de Rentabilidad representado por la media o valor esperado de la distribuci n del VPN y se traduce como la ganancia que generar el pozo evaluado El Factor de Riesgo se define como el rea bajo la curva de la cual se obtiene VPN lt O la cual representa la probabilidad de tener valores de VPN negativos o p rdidas derivadas del proyecto pozo La Eficiencia de la Inversi n se obtiene de dividir la media o valor esperado del VPN entre la media o valor esperado del VPI y se traduce como la cantidad de pesos que se ganar n por cada unidad monetaria invertida en el proyecto pozo VPN VPI 3 EVALUACI N ECON MICA DE UNA SECUENCIA DE INTERVENCIONES A POZOS Una vez evaluada la rentabilidad de cada una de las intervenciones a pozos surge la necesidad de definir o calcular la rentabilidad global de la cartera o secuencia de intervenciones calculando el indicador econ mico VPN de la secuencia La Figura 3 muestra un ejemplo del diagrama de 28 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA flujo de caja con las entradas de cuatro pozos que conforman una secuencia cada una de las flechas indican el VPNi de cada una de las intervenciones PM ru pa T gt Figura 3 Estimaci n del VPN de la secuencia de pozos Las siguientes ecuaciones permiten calcular los valores descontados para cada uno de los VPNi por pozo de acuerdo a la fecha de intervenci n Varo ue Eo Ec 9 Ec 10
7. onnaa sonas so mes oao aiee aoas oa o eas osa moa VPN secuencia Mmuso 3807 La Figura 12 muestra la comparaci n de rentabilidad esperada de las secuencias base minima y m xima Cabe destacar que para el ejemplo anterior no se han considerado restricciones en el ordenamiento de los pozos pudiendo ser este un aspecto a considerar en la evaluaci n de escenarios o secuencias propuestas La Figura 13 muestra un flujo de proceso para la aplicaci n del Modelo de Jerarquizaci n basado en la estimaci n del ndice Jer rquico por pozo ISSN 1690 8627 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA nn 307 AERE E wos 3 Pe E H Ale La PEA En a Figura 12 Comparaci n de Secuencias Modelo 1J Esobleceruno Secuencia Base o Actividad Colendarizadade pozos Caleuiorei VPN probabilistico porPozo VPN ColeularelVAE probablisico porpora VAS M Y CacularelveNe la Calcularellpor pozo secuencia base na xe y Ordenar ios pozos de Ordenar iospozos de mayora menor por menara mayer pori Paraobiereria paraobtener ia recuerdo de Secuencias Menimo VPN Minimo VEN eel Calcular elven de la Secuencia Jerarquizada por 1i A aen igura 13 Flujo de Proceso del Modelo de Jerarquizaci n basado en el ndice Jer rquico El ndice Jer rquico es un indicador muy importante que identifica de una manera clara cu les son las intervenciones con mejores rentabilidades que pueden anticipar su entrada en el Mujo de caja proy
8. por pozo se extraen tres par metros importantes que son El Factor de Rentabilidad representado por la media o valor esperado de la distribuci n del VPN y se traduce como la ganancia que generar el pozo evaluado El Factor de Riesgo se define como el rea de la curva por debajo de la cual se obtiene VPN lt O representa la probabilidad de tener valores de VPN negativos o p rdidas derivadas del proyecto pozo La Eficiencia de la Inversi n se obtiene de dividir la media o valor esperado del VPN entre la media o valor esperado del VPI y se traduce como la cantidad de pesos que se ganar n por cada peso invertido en el proyecto pozo VPN VPD La Tabla 4 resume como ejemplo los resultados obtenidos de la evaluaci n econ mica probabil stica de la actividad a pozos programada en el Campo G minis indicando por pozo el factor de rentabilidad la eficiencia de la inversi n y el factor de riesgo ordenados de mayor a menor de acuerdo a su factor de rentabilidad con el fin de identificar el conjunto de pozos que destruyen valor resaltados en la tabla con el recuadro de color rojo los llamados Pozos Ofensores Cabe mencionar que los pozos ofensores son aquellos que tienen valor esperado del VPN negativo y un factor de riesgo muy alto Estos resultados pueden ser presentados de manera gr fica a trav s de una matriz de jerarquizaci n La Figura 15 muestra una matriz tridimensional con media del VPN en el eje Z media
9. MERO 2 A O 2012 ISSN 1690 8627 rentabilidad de 3803 MMUsd 2 MMUsd m s bajo que el Escenario o Secuencia Base Tabla 1 Secuencia o Actividad Calendarizada Base Re Fa DE Mmuso MMUSD Jer rauico asama ayoa so amo ase 1m6 avom ososan rs amz ano amo doposaona omoa so sisa aar amara owon osama so mms ose sona osavam ovome so mee zis A ooma oyosame so ms ow ase ososan ozjosyaone so seso aas aos E so sza aor asasea ovivama aovams so cas om amoa awovams asoaams so as 236 262672 VEN secuencia MMUSO 3805 Secuencia Bose Tabla 2 Secuencia M nima EOS a ag i ek a TE mauso auso tee hma ayo aom o eea oaa moa anea zayoaaoa 2ayos aa sa 765 os ases a gama asosa aosa S0 1015 osa soma a opman zaoa aaya so ama i me do npmaosa aviao oaoa so aces A a njaa oaao asosa sa sisa 207 ams 2 oqmas aosa aoaaa 7S 4877 an amoro E O s224 aor 452564 7 oqmasa oyua 29 20 oo sesa aa soso s poe souas nOs o mea mas aa VON secuencia umusok 3803 Secuencia minima La Secuencia M xima 5 7 6 2 3 10 1 4 6 9 se obtiene al ordenar el ndice Jer rquico de mayor a menor Ver Tabla 3 con un valor esperado de rentabilidad de 3807 MMUsd 2 MMUsd m s alto que el Escenario o Secuencia Base Tabla 3 Secuencia M xima ES en DS oso MNUSO ei aama oos oo mea ae aa damno aoas o smes aae aama a 0 aos sa ros anyos na o imas oiam oo so aa imas ara oasia oo ese aa imam ososan cameo so ms asa maene coa aa o os asi ema
10. Metodolog a de Optimizaci n de Secuencia de Intervenciones a Pozos Medardo E Ya ez Reliability and Risk Management M xico SA de CV R2M M xico SA de CV Villahermosa Tabasco CP 86035 M xico Manuel E Freitas Reliability and Risk Management M xico SA de CV R2M M xico SA de CV Villahermosa Tabasco CP 86035 M xico Karina L Semeco Reliability and Risk Management M xico SA de CV R2M M xico SA de CV Villahermosa Tabasco CP 86035 M xico Miguel A Ag ero Reliability and Risk Management M xico SA de CV R2M M xico SA de CV Villahermosa Tabasco CP 86035 M xico RESUME Para mejorar significativamente el proceso de toma de decisiones en la elaboraci n de programas operativos de intervenciones a pozos se ha desarrollado una metodolog a que permite la jerarquizaci n optimizada de la secuencia de las intervenciones incorporando como elemento innovador la caracterizaci n probabil stica de las variables claves de entrada del proceso la determinaci n del perfil estoc stico de producci n la visualizaci n y medici n del impacto de la incertidumbre sobre el modelo de decisi n La aplicaci n de esta metodolog a toma como base el c lculo de indicadores econ micos VPN VPN VPD factibilidades operativas y t cnicas cuota o gasto de producci n del pozo costo de la actividad vida til disponibilidad de equipos probabilidad de xito geol gico y operacional mediante el an lisis probabil stico de dat
11. a Secuencia El flujo de caja esperado en funci n de la entrada a producci n de los pozos determinar el valor del indicador VPN para la secuencia ISSN 1690 8627 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA VPN VPN en VPN secuencias e Tilda Figura 7 Flujo de caja para la estimaci n del VPNsecuencia Este procedimiento de c lculo del VPN por secuencia debe repetirse para cada uno de los Escenarios o Secuencias posibles de acuerdo al n mero total de escenarios La siguiente tabla resume como ejemplo los VPN obtenidos por secuencia ven Escenario Secuencia a Pr Te a Base 2 2al a s 6 27599 a Php 27ss7 a ilele a s 6 asas ja 1499 e als a a 2 6 26032 minimo se s a afal2 6 2035 e 2410 seo a 2 e als a 2042 miimo ew 2 s a s i 2737 na s elals i 77937 no o e ala s i 272 no ella la s i a Figura 8 Evaluaci n Econ mica de las Posibles Secuencias o Escenarios A partir de la tabla presentada en la Figura 8 pueden identificarse las Secuencias con m ximo y m nimo VPN comparando estas con el valor correspondiente al escenario llamado base 1 2 3 4 5 6 wa AAA 00 dd M ximo 275 31 4 3 2 6 o 74 Figura 9 Comparaci n de Secuencia M nima M xima y Base La Figura 10 muestra la Actividad Calendarizada para cada una de las secuencias o escenarios evaluados con m nimo y m
12. a limitaci n del alto tiempo de c mputo del modelo anterior para secuencias de m s de pozos surgi la necesidad de desarrollar un nuevo modelo que permitiera jerarquizar las intervenciones sin evaluar el total de los escenarios posibles Este nuevo modelo se fundamenta en la estimaci n por pozo de un indicador cuantitativo llamado ndice Jer rquico que se define como la relaci n entre el valor medio o esperado del indicador econ mico VAE Valor Anual Equivalente y la duraci n de la intervenci n VAE_media 1 Ec 15 Donde Ii ndice Jer rquico del pozo Usd d a VAE Valor Anual Equivalente Usd D Duraci n de la Intervenci n del pozo D as Supongamos como lo muestra la Tabla 1 se tienen programadas 10 intervenciones a pozos de una Secuencia Base se calcula para cada uno de los pozos el ndice Jer rquico a partir del valor esperado o media del indicador econ mico VAE y la duraci n de la intervenci n tomando como referencia la Ee 13 Dicha secuencia 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 tendr un valor medio esperado de rentabilidad de 3805 MMUsd descontados a la fecha de inicio de la secuencia 26 11 2012 a una tasa de descuento del 12 anual Ordenando el ndice Jer rquico de menor a mayor se obtiene una nueva Secuencia de intervenciones a pozos 9 6 4 1 10 3 2 8 7 5 llamada Secuencia Minima Ver Tabla 2 que representa el peor escenario posible con un valor esperado de VOLUMEN 9 N
13. as acciones necesarias para mitigar el riesgo del proyecto de intervenci n del pozo Los indicadores econ micos utilizados frecuentemente para realizar la evaluaci n econ mica son el Valor Presente Neto VPN y la Eficiencia de la Inversi n VPN VPI esta ltima que resulta de dividir el VPN entre el Valor Presente de la Inversi n o VPI Indicadores Econ micos A continuaci n se describen los indicadores econ micos de uso m s frecuente Valor Presente de los Ingresos VPING resulta de la suma de los ingresos esperados descontados a una tasa de inter s establecida VPING a m Ec 1 an Donde n horizonte econ mico INGi Ingresos en el a o i cualquier a o en la vida del proyecto r tasa de descuento Valor Presente de la Inversi n VPI resulta de la suma de las inversiones descontadas a una tasa de inter s establecida INV ao r Donde n horizonte econ mico INVi Inversi n en el a o i i cualquier a o en la vida del proyecto r tasa de descuento Valor Presente de los Costos VPC resulta de la suma de los costos de efectivo descontados a una tasa de inter s estipulada ISSN 1690 8627 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA VPC Y Ec 3 Donde n horizonte econ mico Ci Costo en el a o i i cualquier a o en la vida del proyecto r tasa de descuento Valor Presente Neto VPN es el m todo tradicional de evaluaci n de un proye
14. cto de inversi n y resulta de la suma de los flujos de efectivo ingresos menos egresos que se producir n durante la vida del proyecto descontados a la tasa de descuento definida a 1NG VPN Y kae paad iienaa Ec 4 Uo oar Donde n horizonte econ mico INGi Ingresos en el a o i EGRi Egresos en el a o i i cualquier a o en la vida del proyecto r tasa de descuento Eficiencia de la Inversi n EI se define eficiencia de la inversi n a la rentabilidad que se obtiene en t rminos reales por cada unidad monetaria invertida _ VPN El VPI Ec 5 Valor Anual Equivalente VAE El VPN es una excelente herramienta para jerarquizar opciones evaluadas en el mismo horizonte econ mico no obstante en ocasiones es necesario decidir entre proyectos u opciones de inversi n con horizontes econ micos diferentes en estos casos es necesario re expresar el VPN en un monto equivalente de dinero anual conocido como Valor Anual Equivalente VAE que se define como el fragmento o porci n anual y constante necesaria para pagar un monto igual al VPN VAE VPN K Ec 6 K Ec 7 1 1 r Donde K factor n horizonte econ mico r tasa de descuento La Figura 1 representa de forma general el modelo de evaluaci n econ mica probabilista aplicado al proyecto pozo La estimaci n de la Distribuci n de Probabilidad del VPN implica la estimaci n de los ingresos y egresos asociados a
15. ectado generando as mejores valores de VPN por secuencia La aplicaci n del ndice jer rquico permite generar secuencias ptimas de intervenciones que pueden ser graficadas como diagramas de barras ver Figura 14 Figura 14 Secuencia de Intervenciones a Pozos en Barras VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 31 Este tipo de representaci n gr fica es muy utilizado en el proceso de programaci n y seguimiento de las intervenciones a pozos Modelo de Jerarquizaci n basado en la matriz Rentabilidad Eficiencia de la Inversi n y Riesgo 3D Los dos modelos previamente expuestos se apoyan en el uso del indicador rentabilidad para la jerarquizaci n de las intervenciones a pozos El tercer modelo propuesto considera adem s de la rentabilidad la eficiencia de la inversi n y el factor de riesgo como elementos claves para el proceso de toma de decisiones en las intervenciones a pozos Se fundamenta en la identificaci n de Pozos Ofensores que destruyen valor a la rentabilidad de la cartera de pozos Este muevo modelo requiere la estimaci n econ mica probabil stica de cada una de las intervenciones a pozos perforaci n reparaci n que conforman la actividad del escenario o secuencia base propuesta siguiendo el procedimiento descrito en la Secci n 2 del presente documento A partir de las distribuciones de probabilidad de los indicadores econ micos VPN y VPI obtenidos de las evaluaciones
16. eficios ingresos asociados a los proyectos Seleccionar el m todo de evaluaci n econ mica m s adecuado para el tipo de beneficio que se desea lograr VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 ISSN 1690 8627 Valorar la rentabilidad econ mica de una inversi n de acuerdo con indicadores estandarizados En el pasado este tipo de evaluaciones econ micas se hac an mayormente de forma determinista pero en la actualidad el enfoque probabilista a cobrado importancia ya que incrementa desde el punto de vista t cnico econ mico la objetividad de los an lisis con la inclusi n del riesgo y la incertidumbre presentando modelos cuantitativos que soportan de forma acertada la toma de decisiones El enfoque probabilista de la evaluaci n econ mica de una intervenci n a pozo Perforaci n o Reparaci n toma como base el An lisis Cuantitativo de Riesgo el cual tiene como objetivo fundamental identificar y reconocer las fuentes principales de riesgo e incertidumbre en todas las variables que intervienen en el proyecto pozo tanto de car cter operacional econ mica de yacimiento producci n entre otras Este an lisis se sustenta en un avanzado modelo de simulaci n que vincula y dimensiona la influencia de la incertidumbre de cada una de estas variables sobre el indicador econ mico Valor Presente Neto VPN y en consecuencia permite identificar riesgos potenciales establecer un plan de captaci n selectiva de certidumbre y determinar l
17. eleccionar el m s apropiado tomando en cuenta los niveles de rentabilidad y riesgo logrando as una asignaci n eficiente de los recursos VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 3 6 REFERENCIAS 1 F B Pedersen T H Hanssen and T I Aasheim Det Norske Veritas A S How far can a state of art NPV model take you decision making SPE 99627 2006 2 Mun Jonathan Applying Monte Carlo Simulation Real Options Analysis Forecasting and Optimization Techniques John Wiley amp Sons Inc Canada 2006 B Murtha James Decisions Involving Uncertainty Palisade Corporation New York USA 2000 4 Peterson S K Murtha J A Schneider F F Risk Analysis and Monte Carlo Simulation Applied to the Generation of Drilling AFE Estimates Paper SPE 26339 1993 5 Reliability and Risk Management Confiabilidad Integral Un Enfoque Pr ctico 2007 6 Simulador de Secuencia ptima de Intervenciones a Pozos SSOIP 3 0 Manual de Usuario OPemex 2011 7 Ya ez M E G mez de la Vega H A Valbuena G Ingenier a de Confiabilidad y An lisis Probabil stico de Riesgo ISBN 980 12 0116 9 Junio 2003 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 ISSN 1690 8627
18. l proyecto de intervenci n del pozo perforaci n o reparaci n desde el inicio de la intervenci n y durante su vida productiva La estimaci n de los ingresos a su vez requiere del c lculo probabilista del gasto o tasa inicial de producci n del pozo y su pron stico o perfil de producci n en el horizonte econ mico VOLUMEN 9 N MERO 2 A O 2012 2 establecido que multiplicado por el precio de venta del aceite o gas representar n los ingresos esperados Por otro lado estimar los egresos requiere la caracterizaci n probabilista de la Inversi n Inicial o Costo de la Intervenci n as como los costos de operaci n y mantenimiento y los egresos probables producto de fallas o eventos no deseados era Figura 1 Modelo de Estimaci n Probabilista del VPN Pozo Una vez definido el flujo de caja proyectado Ingresos Egresos son descontados a una determinada Tasa de Descuento 1 en funci n de las premisas corporativas para la evaluaci n econ mica con la finalidad de generar la funci n de probabilidad del VPN y VPI La Figura 2 esquematiza el proceso previamente descrito y muestra el modelo matem tico para el c lculo del VPN probabilista E ES Figura 2 Factor de Rentabilidad y Factor de Riesgo Financiero A trav s de este modelo se obtienen las distribuciones del VPN y del VPI y de estas se extraen tres par metros importantes el factor de rentabilidad el factor de riesgo y la eficiencia de la
19. oor as hda a emmi ososan asosan as iaeo a emma ayoo 18 0 2007 o0 o so ama ayoo ioar o vaa Jal e namas 2 aaas as soka Figura 4 Ejemplo de Secuencia de Intervenciones a pozos Si se parte del supuesto que los 6 pozos pueden cambiar su orden o posici n en la secuencia el n mero total de escenarios a evaluar viene dado por la siguiente ecuaci n n P 6 6 6 720 escenarios Ec 13 Es decir se requiere la evaluaci n de 720 posibles secuencias o escenarios de intervenciones a pozos siendo el orden planificado o caso base el 1 2 3 4 5 Para la estimaci n de los indicadores econ micos VPN y EI por pozo se requiere como informaci n de entrada Tasa o cuota inicial de producci n Qoi Pron stico de Vida til VUI Costo de la Intervenci n Ci Una vez estimado el indicador VPN probabil stico por pozo siguiendo el procedimiento descrito en la Secci n 2 del presente documento se estima el VPN de la secuencia de acuerdo a lo expresado en la Secci n 3 Entrada Salida veni VPNZ El VPNs Ela VPN Ela i VPNs Els VPNs Ee Figura S Informaci n requerida para la estimaci n del VPN y EI El Escenario 1 o Secuencia de Intervenciones base generar un perfil de producci n esperado en funci n de la entrada a producci n de los pozos tal como lo muestra en forma esquem tica la siguiente figura a 4 f Figura 6 Entrada de Producci n de los Pozos de un
20. os hist ricos determinando la mejor cartera de intervenciones a pozos considerando la rentabilidad el nivel de incertidumbre y el riesgo Los elementos claves son Jerarquizaci n de intervenciones a pozos en forma masiva fortalecida por la cuantificaci n de la rentabilidad riesgo e incertidumbre permitiendo la recuperaci n del valor econ mico en forma anticipada Optimizaci n de inversiones en pozos bajo escenarios de recursos limitados mediante la asignaci n eficiente del recurso Replanteamiento o redise o de intervenciones a pozos con alto riesgo y o baja rentabilidad Palabras Claves Rentabilidad Riesgo Incertidumbre Estoc stico Optimizaci n ndice de Jerarquizaci n Secuencia 1 INTRODUCCION Los altibajos dentro de la industria del petr leo se aceptan como hechos naturales en un negocio conocido por sus riesgos es por ello que muchas compa as han descubierto el valor de 2 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA manejar su cartera de proyectos a pozos como un todo evaluando la adecuada combinaci n y secuencia de sus intervenciones asegurando as la mejor distribuci n de sus recursos limitados aumentando con ello la rentabilidad del negocio La fortaleza de la metodolog a propuesta consiste en la incorporaci n de la caracterizaci n probabil stica de las variables claves para la determinaci n de la rentabilidad de los proyectos de inversi n Intervenciones a pozos permitiendo
21. tomar decisiones sobre escenarios basados en riesgo y de manera paralela optimizar el uso de los recursos econ micos con los que se cuenta En otras palabras permite identificar la combinaci n adecuada de proyectos de perforaci n o reparaci n de pozos para garantizar un ptimo nivel de riesgo y rentabilidad de la cartera de proyectos de inversi n Los modelos tradicionales de jerarquizaci n de intervenciones a pozos muchas veces parten de la utilizaci n de un criterio nico como elemento clave de decisi n como por ejemplo entrada de producci n disponibilidad de recursos tiempo y costo de ejecuci n de las actividades rentabilidad y riesgo de los pozos El presente trabajo expone una metodolog a que atiende todos los aspectos antes mencionados de forma integrada permitiendo la jerarquizaci n optimizada a trav s de m ltiples criterios de evaluaci n Esta metodolog a propone tres modelos de jerarquizaci n que son Permuta de la Secuencia de Intervenciones de pozos Estimaci n del ndice Jer rquico por Pozo y finalmente la Matriz de Jerarquizaci n Tridimensional 3D con base a la rentabilidad la eficiencia de la inversi n y el riesgo 2 EVALUACI N ECON MICA PROBABIL STICA POR POZO La evaluaci n econ mica de un proyecto de inversi n es un m todo de an lisis til para adoptar decisiones racionales ante diferentes alternativas Tiene como objetivo Reconocer los diferentes tipos de costos egresos y ben
22. un flujo de proceso para la aplicaci n del Modelo de Jerarquizaci n basado en la matriz de Rentabilidad Eficiencia de la Inversi n y Riesgo ISSN 1690 8627 SISTEMAS CIBERN TICA E INFORM TICA 105e0os Escenario Optimizado toreo Escenario Base aa ae sen Figura 17 Matriz de Jerarquizaci n 3D Base y Optimizado Establecer un Escenario o Secuencia Bose Actividad Calendarzada Realizorlo Evaluaci n Econ mica Probabilisticapor Pozo Determinar por Pozo elfactor de Rentabilidad Eicienciade la inversi n Factor de Riesgo y RealizorlaEvaluaci n Econ mica del Escenario Base identificarlos Pozos Olersores baja Rentabilidad alto riesgo y Biminar de laSecuencia Base los pozos tensores Generar nueva secuencia de intervenciones Optimizada y Realizar laEvolvaci n Econ mica del Escenario Optimizado Nuevo Pron stico de Producci n e Inversiones M Compararlos Escenarios Base y Optimizado Figura 18 Flujo de Proceso del Modelo de Jerarquizaci n basado en la matriz de rentabilidad eficiencia de la inversi n y riesgo CONCLUSIONES Para concluir son muchas las variables que deben ser consideradas al momento de definir la factibilidad de ejecuci n de una determinada cartera o secuencia de intervenciones a pozos disponer de una metodologia que incorpore el an lisis probabil stico permite fortalecer el proceso de toma de decisiones al evaluar diferentes escenarios y s
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