Nonlinear
  • inicio
  • soluciones
    • cadenas de suministro
    • planificación de la producción
    • pronóstico, inventario y compras
    • programación y control de operaciones
    • simulación de procesos y sistemas
    • dimensionamiento de flotas
    • analítica de datos y predicción
    • transporte público
    • logística de última milla

    Soluciones

    Ver más
  • industrias
    • oil & gas – energía
    • manufactura
    • logística y distribución
    • gobierno y organizaciones

    Industrias

    Ver más
  • tecnologías
    • optimización
    • simulación
    • software
    • dashboards
    • big data
    • ciencia de datos

    Tecnologías

    Ver más
  • proyectos
  • nosotros
  • blog
contacto
  • Español
    • Español
    • English
✕
  • inicio
  • blog
  • soluciones
  • industrias
  • tecnologías
  • proyectos
  • nosotros
  • contactanos
  • oil & gas – energía
  • manufactura
  • logística y distribución
  • gobierno y organizaciones
Well-Factory Model: dimensionamiento de recursos para un plan estratégico de producción
✕
  • oil & gas – energía
  • manufactura
  • logística y distribución
  • gobierno y organizaciones
Nonlinear
  • inicio
  • soluciones
    • cadenas de suministro
    • planificación de la producción
    • pronóstico, inventario y compras
    • programación y control de operaciones
    • simulación de procesos y sistemas
    • dimensionamiento de flotas
    • analítica de datos y predicción
    • transporte público
    • logística de última milla

    Soluciones

    Ver más
  • industrias
    • oil & gas – energía
    • manufactura
    • logística y distribución
    • gobierno y organizaciones

    Industrias

    Ver más
  • tecnologías
    • optimización
    • simulación
    • software
    • dashboards
    • big data
    • ciencia de datos

    Tecnologías

    Ver más
  • proyectos
  • nosotros
  • blog
✕
  • oil & gas – energía
  • manufactura
  • logística y distribución
  • gobierno y organizaciones
contacto
  • Español
    • Español
    • English

Well-Factory Model: dimensionamiento de recursos para un plan estratégico de producción

21/08/2026
Categorías
  • Oil & Gas
Etiquetas

Introducción

Un pozo no convencional tiene una característica que condiciona todo el desarrollo: su producción presenta un declino pronunciado, especialmente durante los primeros meses luego de su enganche.

Entonces, si la producción de un activo dependiera de unos pocos pozos, ese declino se trasladaría rápidamente a la producción total. Por lo tanto, la única manera de sostener o incrementar la producción es incorporar nuevos pozos de manera continua, de modo que sus perfiles de producción se superpongan con los de los pozos que ya están produciendo (ver Figura 1).

Mientras algunos pozos comienzan su vida productiva con altos caudales, otros atraviesan etapas más maduras o de producción sumamente reducida. La suma de todos esos perfiles, cada uno en un momento diferente de su ciclo de vida, es la que permite construir una producción agregada más estable o creciente.

Esquema representativo del decline de producción de cada pozo en conjunto con la curva de producción agregada
Figura 1. Esquema representativo del decline de producción de cada pozo en conjunto con la curva de producción agregada.

Well Factory Model

Esto cambia la forma de pensar el desarrollo. El desafío no es solamente construir pozos con foco en su diseño geológico, sino sostener una cadencia de perforación y fractura que permita administrar el declino del conjunto. Y para lograrlo, las operaciones claves —perforar y fracturar— no pueden pensarse como proyectos independientes: tienen que funcionar como un sistema continuo y sincronizado.

Ese requisito es el que llevó a que el desarrollo de pozos no convencionales se parezca cada vez más a una línea de ensamble industrial que a la perforación de un pozo convencional. Construcción de la locación, perforación, saneamiento, prefractura y fractura son etapas que se repiten pozo tras pozo, pad tras pad, con múltiples equipos avanzando simultáneamente.

Es el concepto de Well Factory: pensar el desarrollo como un sistema productivo, donde las decisiones de una etapa condicionan el desempeño de las siguientes y donde el objetivo no es optimizar cada estación individualmente, sino el flujo completo de pozos.

Ciclo de construcción de un pozo no convencional con todas sus etapas
Figura 2. Ciclo de construcción de 1 pozo no convencional con todas sus etapas.
Set de fractura y torre de perforación
Figura 3. Set de fractura (izquierda) – Torre de perforación (derecha).

El rol de la incertidumbre y la variabilidad

Todo el flujo de producción ocurre bajo incertidumbre. No conocemos exactamente cuánto tiempo llevará cada etapa ni cuándo estará disponible cada recurso, así como tampoco conocemos con certeza cuánto producirá cada pozo una vez que entre en operación. Sumado a esto, eventos disruptivos como problemas con los equipos o eventos climáticos pueden detener la operación.

La variabilidad de los tiempos operativos puede alterar toda la dinámica del sistema, mientras que la incertidumbre en la producción de cada pozo impacta directamente sobre el resultado económico agregado. Por eso, el desafío no es encontrar un único plan que funcione en un escenario ideal/determinístico, sino entender cómo se comporta el sistema frente a distintos escenarios posibles y qué tan robusto es el desarrollo frente a esa incertidumbre.

¿Qué decisiones son claves?

Pensar el desarrollo con la lógica de una planta industrial, con decisiones secuenciales que se impactan unas a otras y no la de una obra puntual, es lo que permite empezar a hacer las preguntas correctas. No es solo “¿cuántos equipos necesito?”, sino, entre otras:

  • ¿Cuántos equipos de perforación y cuántos sets de fractura necesito para sostener un plan de producción determinado?
  • ¿Cuál es el riesgo de que los equipos críticos, los sets de fractura, entren en ociosidad y haya que abonar multas elevadas?
  • Si uno de los dos recursos ya está definido, ¿cuánto necesito del otro lado para no desequilibrar el sistema?
  • ¿Con cuánto buffer de pozos perforados (DUCs) es conveniente trabajar?
  • Dado un cierto dimensionamiento, ¿qué probabilidad existe de cumplir el plan comprometido o de llegar a un umbral de producción?
  • ¿Cómo se distribuyen en el tiempo los desembolsos y el capital necesario para sostener ese plan?

De forma integral la pregunta podría pensarse de la siguiente manera:

  1. ¿Cuál es la configuración que permite minimizar los NPC (costos netos presentes) para alcanzar un cierto nivel de producción?
  2. ¿Cuál es el mayor NPV posible de obtener dados ciertos recursos?

Por simplicidad, en este post nos concentramos en las estaciones que más tensionan el sistema: perforación y fractura. El modelo completo incluye también construcción, saneamiento y prefractura, pero la lógica de fondo —y las decisiones que importan— se entienden mejor mirando el cuello de botella entre estas dos.

Configuración y análisis de la línea de ensamble de construcción de pozos NOC

En una línea de ensamble, el ritmo del sistema está condicionado por la interacción entre sus estaciones. Entre ellas hace falta un colchón que absorba las diferencias de velocidad: el buffer. En un Well Factory, ese buffer está representado por los pozos ya perforados y, eventualmente, prefracturados que esperan su turno para ser fracturados. Cuando ese buffer no está bien dimensionado aparecen dos fenómenos conocidos en gestión de operaciones:

  • Starving: la estación siguiente se queda sin nada para procesar. En este caso, los sets de fractura —equipos de altísimo costo diario— paran por falta de pozos listos. Es tiempo de equipo de alto costo, ocioso.
  • Blocking: la estación anterior no puede seguir entregando porque lo que ya produjo no tiene dónde acumularse (o se acumula más de lo razonable). Acá se traduce en pozos perforados y pre-fracturados esperando semanas o meses para ser fracturados: capital inmovilizado bajo tierra, sin producir un solo barril.
Comparación entre un sistema balanceado y un sistema en modo starving o blocking
Figura 4. Comparación sistema Balanceado, versus un sistema en modo “Starving” o “Blocking”.

Ningún desarrollo quiere vivir en ninguno de esos dos extremos. El problema es que el punto de equilibrio entre starving y blocking no es un número fijo ni una regla general: depende de la cantidad de equipos de perforación y sets de fractura, de cuánto varían los tiempos de cada etapa y del buffer inicial (o DUCs – Drilled-but-uncompleted well).

Esta relación no es lineal ni intuitiva: no se puede estimar bien con una planilla de promedios porque no alcanza para explicar el comportamiento del sistema: es la variabilidad la que puede llevarlo de un estado equilibrado a uno de starving o blocking.

Abordaje desde la Simulación de Eventos Discretos

Para entender la dinámica de este sistema complejo, responder a las decisiones antes listadas y buscar soluciones óptimas en términos económicos, una alternativa superadora es la construcción de una herramienta basada en simulación de eventos discretos que incorpore toda la línea de producción de pozos.

La simulación de eventos discretos modela un sistema y un proceso como una secuencia de eventos puntuales en el tiempo, y no como el paso continuo de los minutos: el reloj “salta” de un evento al siguiente sin gastar cómputo en los tramos donde no pasa nada relevante. Cada entidad —en nuestro caso, cada pozo o pad— avanza a través de una cadena de procesos compitiendo por recursos limitados: si el recurso está libre, avanza; si no, espera en una cola hasta que se libere. Repetir esa lógica miles de veces, con tiempos estocásticos calibrados a datos reales de operación, es lo que permite capturar el efecto de la variabilidad sobre el sistema completo.

Esquema representativo de cómo se gestionan los eventos y entidades en Simulación de Eventos Discretos
Figura 5. Esquema representativo de cómo se gestionan los eventos y entidades en Simulación de Eventos Discretos.

De esta manera, se modela la construcción de cada locación con todas sus etapas (construcción, perforación, saneamiento, prefractura, fractura), con tiempos estocásticos calibrados a datos reales de operación, compitiendo por recursos compartidos (equipos de perforación, sets de fractura, frentes de trabajo), y con el buffer de pozos (DUCs) en espera como variable explícita del sistema. Además, múltiples restricciones son incorporadas para dotar de realidad al simulador:

  • Los datos de cada actividad simulada son segmentados mientras haya diferencia estadística significativa según: área, tipo de recursos, empresa operadora, tipo de pozo, época del año, entre otras variables.
Cada actividad se modela con una distribución de probabilidad
Figura 6. Cada actividad se modela con una distribución de probabilidad, que puede segmentarse para representar escenarios más optimistas o conservadores. En la simulación, cada actividad-pozo usa una sola distribución, elegida según las restricciones.
  • Asignaciones restringidas de recursos según área de reserva o locación. Ciertas torres de perforación o sets pueden operar solo en determinadas áreas.
  • Mix de diseños de Pads específicos, con distinto número de pozos, longitudes de ramas, método de fractura (zipper – simul).
  • Introducción de reglas específicas de arribos de recursos en un año calendario o por estado de ciertas variables del sistema a demanda.

El simulador corre el desarrollo completo del sistema cientos de veces, dejando que la variabilidad de cada etapa se exprese, y mide cuánto tiempo pasa cada recurso en cada uno de los estados posibles (starving, en blocking, o produciendo), traduciendo cada uno de esos estados en su impacto en costos y en caja.

Evolución del buffer para distinta cantidad de torres de perforación y diagrama de Gantt de la simulación
Figura 7. Evolución del buffer para distinta cantidad de torres de perforación, y diagrama de Gantt representativo de la simulación con 8 torres, mostrando la competencia de recursos entre actividades.

Usos y aplicaciones concretas en el marco de Vaca Muerta

Se pueden distinguir usos concretos de la herramienta, según la respuesta que está buscando la operación:

  • Dimensionar recursos: si el desarrollo ya tiene un objetivo de producción (target de etapas fracturadas por período, por ejemplo), el simulador permite encontrar la combinación de equipos de perforación, sets de fractura y buffer inicial que permita alcanzar ese objetivo con una determinada probabilidad de cumplimiento y al menor costo esperado.
  • Balancear un recurso fijo: muchas veces uno de los dos recursos ya está definido —los equipos de perforación son los que hay, o los sets de fractura son los que se consiguieron para la campaña— y la pregunta deja de ser “cuánto de cada cosa” para pasar a ser “cuánto necesito del otro lado para que esto no se desequilibre”. Esto se complejiza aún más cuando las fechas de incorporación de los equipos en el calendario son inciertas y no todos operan desde el inicio.
  • Entender la robustez de un cronograma: dado un dimensionamiento y un cronograma tentativo de operaciones, se busca conocer la probabilidad de cumplimiento de dicho plan: cuántas operaciones potencialmente serán demoradas y qué riesgos existen de incumplimiento, ociosidad de los equipos y fallas en la línea de construcción. También es clave estimar los desembolsos a lo largo del tiempo para cumplir con ese plan y la producción esperada.

Son tres formas de una misma pregunta de fondo, cómo se balancea el Well Factory, solo que cada una parte de un dato distinto ya fijado de antemano. El modelo no cambia: lo que cambia es cuál variable queda libre y cuál actúa como restricción. Nos podemos preguntar: “¿qué recursos necesito para producir X?” o “¿cuánto puedo producir con los recursos que tengo?”, o “¿qué riesgo asumo si acepto un determinado programa de actividades?”. El modelo responde todas con la misma estructura de fondo.

Validación en entornos reales

Para confiar en el modelo no alcanza con correrlo una vez. Se debe validar sobre varios escenarios, siempre en conjunto con los usuarios expertos, para garantizar que responden las lógicas y trade-offs según la realidad: casos base de operaciones estándar, casos donde se cambia la modalidad de fractura (de zipperfrac a modalidad simulfrac, con el impacto que eso tiene en cómo se sincronizan perforación y fractura), y otras lógicas más avanzadas con pozos variables por pad, ejecuciones en simultáneo y una interacción mucho más compleja entre locaciones que comparten infraestructura.

Conclusiones

La línea de construcción de pozos —Well Factory Model— no se debe dimensionar mirando cada estación por separado ni a partir de promedios, sino entendiendo que es un sistema complejo donde se dan interacciones entre los parámetros del sistema. La simulación permite a los tomadores de decisiones actuar comprendiendo la vinculación que existe entre la producción, el riesgo asumido y el costo/valor económico subyacente en cada escenario.

Compartir
0

Artículos relacionados

Bocas de pozo con válvulas en un yacimiento de gas
27/10/2026

Curtailment: estrategias para optimizar la producción


Leer más
14/10/2026

Diseño de redes de gathering para la producción no convencional


Leer más
02/10/2026

Gestión avanzada del agua de fractura


Leer más

Comments are closed.

parallax background
Nonlinear

Compartí
tu idea

+54 (9) 342 4876 180

contacto@nonlinear.com.ar

Subscribite a nuestro Newsletter

Suscribir

* indica que es obligatorio
© Optimizing with ♥ in Santa Fe, Argentina. | All Rights Reserved
WhatsApp
¿Hablamos?
Abrir chat
Powered by Joinchat