Cómo resolver los trade-offs de diseño y operación a largo plazo
Cada barril de petróleo y cada metro cúbico de gas que sale de un pozo tiene que recorrer un camino y una serie de procesos antes de llegar al mercado. Entre la boca de pozo y el punto de entrega hay ductos, nodos de unión, baterías de separación y plantas de tratamiento y separación. A ese conjunto de etapas lo llamamos red de recolección o gathering.
En los desarrollos convencionales, esa red se diseñaba una vez y acompañaba al yacimiento durante décadas. En el no convencional la historia es otra: la red tiene que crecer al ritmo del modelo Well Factory (ver Edición 1) y estar sujeta a sus restricciones, es decir: recibir, pad tras pad, una producción que arranca muy alta y cae rápidamente en pocos meses (ver Figura 2).
En la edición 1 de Decision Point vimos que este declino es lo que obliga a sostener una cadencia continua de perforación y fractura. Hoy damos un paso más y miramos la infraestructura que recolecta toda esa producción: qué construir, dónde, de qué tamaño y, sobre todo, cuándo. Son pocas decisiones, pero cada una compromete capital en el largo plazo:
- Cuántas baterías de separación y plantas de procesamiento instalar, de qué tamaño y dónde ubicarlas.
- Qué ductos tender, con qué diámetro y qué pads conectar entre sí.
- En qué momento construir o ampliar cada instalación a lo largo del desarrollo.
- Cómo disponer el flowback en la red de tratamiento de agua o pozos sumideros.
¿Qué es una red de gathering? Potenciales esquemas
La producción de un pozo no convencional no es petróleo únicamente: es una mezcla de petróleo, gas y agua que viaja junta, en lo que se llama flujo trifásico. Esa mezcla tiene que separarse, tratarse y enviarse por caminos distintos hasta su destino final.
Una red de gathering típica se organiza en etapas. Los pads envían su producción por ductos trifásicos, que pueden confluir en nodos de unión para compartir tramos. Esos ductos llegan a las baterías de separación, donde cada fase toma su propio camino: el gas hacia plantas de procesamiento de gas, el petróleo hacia plantas de tratamiento de crudo y el agua hacia reciclo o disposición final. Desde allí, ductos monofásicos llevan cada producto a su punto de entrega al mercado.
Esquemas de recolección potenciales. Dado que no todas las áreas se desarrollan igual, las herramientas a desarrollar deben admitir distintas lógicas de red:
- En el esquema básico, cada pad envía su producción directamente a una batería, que separa las fases y las deriva a sus plantas y puntos de entrega.
- El segundo esquema incorpora nodos de unión: ubicaciones potenciales donde varios pads se unen para compartir un mismo ducto hasta la batería.
- El tercero contempla el agrupamiento de pads en filas, una disposición habitual en los desarrollos de bloque, donde los pads de una misma fila se conectan entre sí antes de llegar a la batería.
Además, existen esquemas especiales: el retorno de una parte del gas tratado hacia los pozos para gas lift, y la inyección de agua de producción en pozos de disposición, que conecta directamente con lo que vimos en la edición anterior.
El problema del pico de producción, la ubicación y la secuencia de puesta en producción
Un pad no convencional produce casi todo su volumen en los primeros meses. Si una batería se dimensionara para recibir el pico de un grupo de pads que están geográficamente cercanos y son puestos en producción con poca diferencia de tiempo, pasaría la mayor parte de su vida útil trabajando muy por debajo de su capacidad, es decir, habría capital invertido sin generar valor. O dicho de otra manera, la batería estaría la mayoría del tiempo sobre-dimensionada.
Entonces, podemos aplicar para esta batería en particular la misma lógica de la producción agregada: superponer pads. Si los pads que alimentan a una misma batería entran en producción escalonados en el tiempo, el pico de uno coincide con el declino de los anteriores y la batería se mantiene cerca de su capacidad durante más tiempo. Aquí aparecen dos complejidades adicionales: muchas veces la secuencia en que se determina poner los pozos en producción está dada y obedece a otros factores (efecto parent-child, por ejemplo), así como también la disposición geográfica de los pozos no es arbitraria. Por ende, no es sencillo elegir dónde ubicar la batería (o la planta de procesamiento), qué tamaño debe tener y en qué período instalarla.
A esto se suma que en Vaca Muerta los pozos no son todos iguales. Dentro de la misma formación conviven la ventana de petróleo, la de gas húmedo y la de gas seco, con relaciones gas-petróleo (GOR) y agua-petróleo (WOR) muy distintas. Eso cambia cuánto gas, cuánto petróleo y cuánta agua llega a cada batería, y también cuánto puede transportar cada ducto.
Compromisos y decisiones claves
Diseñar una red de gathering es, en el fondo, administrar compromisos. Hay dos principales que atraviesan todas las decisiones. Ambos tienen que ver con el efecto de centralizar vs. descentralizar las instalaciones, donde de fondo compiten economías de escala y el valor del dinero en el tiempo.
El primer trade-off es espacial: cuántas instalaciones construir y dónde. Centralizar la separación y el procesamiento en pocas baterías y plantas de gran capacidad reduce el costo por unidad procesada y simplifica la operación, pero obliga a tender ductos multifásicos más largos y de mayor diámetro. Descentralizar, con instalaciones más chicas y cercanas a la producción, acorta la red de ductos multifásicos, pero incrementa la red de ductos monofásicos, así como también multiplica las obras, los costos fijos y los puntos a operar. Entre ambos extremos hay una enorme cantidad de configuraciones posibles, y la mejor depende de dónde están los pads, qué fluido produce cada uno y cuándo entra en producción según el plan.
El segundo trade-off es temporal: cuándo construir. Instalar de entrada la capacidad que el desarrollo va a necesitar en su madurez aprovecha las economías de escala, pero inmoviliza capital en infraestructura que durante años va a esperar pads que todavía no existen. Ampliar por etapas posterga los desembolsos y mejora el valor presente, a costa de pagar más por cada unidad de capacidad y de asumir el riesgo de llegar tarde. Recordemos que un dólar invertido hoy pesa más que uno invertido dentro de cinco años, y esa diferencia, en inversiones de cientos de millones, puede cambiar el VAN de un proyecto.
El trade-off crítico del gathering no se resuelve mirando cada instalación de manera individual ni buscando soluciones heurísticas: es la red completa, a lo largo de todo el horizonte, la que define si una inversión fue acertada.
¿Qué decisiones son claves?
De forma integral, la pregunta es una sola: ¿Cuál es el diseño de red que garantiza la recolección de toda la producción minimizando el costo presente neto (NPC), considerando inversiones y costos operativos a lo largo de 5, 10 o 20 años? Y esto es importante, porque hablamos de un problema estratégico, donde se debe mirar un horizonte de largo plazo.
Dado este marco, asumiendo que conocemos el plan de producción y la ubicación de los pads, el diseño de una red de gathering se traduce en un conjunto de preguntas que hay que responder al mismo tiempo:
- ¿Cuántas baterías de separación necesito, de qué tamaño y dónde las ubico?
- ¿Dónde conviene instalar las plantas de procesamiento y con qué capacidad?
- ¿En qué momento del horizonte se instala cada una?
- ¿Qué tramos de ductos trifásicos y monofásicos construyo, con qué diámetro y cuándo?
- ¿Dónde ubico los nodos de unión para que varios pads compartan un mismo tramo?
- ¿Cómo armo la red de disposición de agua y qué pozos inyectores uso?
- ¿Cómo circula cada producto por la red en cada período?
Abordaje desde la optimización matemática
Para responder todas esas preguntas a la vez, desarrollamos un modelo de optimización matemática mixto entero lineal (MILP). Se busca representar a través de ecuaciones o restricciones todas las alternativas viables de la red (región factible), cada batería posible, cada tramo de ducto con cada diámetro posible, y dejar que el modelo busque la combinación que minimiza el costo total descontado en todo el horizonte. Dicha búsqueda se realiza a través de algoritmos de optimización que garantizan que la solución hallada minimiza la función objetivo del problema, en este caso, el costo neto presente.
¿Qué es un modelo mixto entero? Es un modelo que combina dos tipos de decisiones. Las binarias son del tipo sí o no: ¿instalo esta batería en este lugar? ¿construyo este tramo con 12 pulgadas? Las continuas son cantidades: cuál es el flujo que circula por cada ducto en cada mes. Las restricciones aseguran que todo tenga sentido físico (lo que entra a un nodo es igual a lo que sale, ningún ducto supera su capacidad, no hay salida de un nodo si no hay entrada). La función objetivo lleva todos los costos a valor presente con la tasa de descuento.
Asimismo, el modelo es multiperíodo: el horizonte se divide en meses y cada instalación puede construirse en cualquiera de ellos. Se toma como dato el perfil de producción de cada pad y su fecha de inicio, que surge justamente del cronograma de perforación y fractura que analizamos en la Edición 2.
La complejidad de los flujos trifásicos
Un ingrediente clave del problema es la fluidodinámica. Antes de optimizar, se calcula el caudal máximo admisible entre cada par de nodos y para cada diámetro posible, resolviendo una gran cantidad de modelos no lineales de menor dimensión. La clave es que se asumen conocidas las presiones en los puntos característicos de la red (wellheads, nodos de unión, baterías, plantas, puntos de inyección en la red).
Para el flujo trifásico se usa la correlación de Lockhart-Martinelli junto con las guías de la SPE, que limitan la velocidad del fluido para evitar erosión, ruido o golpe de ariete. Para el gas ya separado se usa la ecuación de Weymouth, y para los líquidos, Darcy-Weisbach.
El otro ingrediente es la geografía real. La herramienta lee la ubicación de pads, caminos y restricciones desde archivos geográficos, define qué conexiones son viables y calcula distancias y ruteos, así como diferencias de nivel que pueden ser traducidas en la viabilidad de conectar, o no, dos nodos. También se puede incorporar las instalaciones pre-existentes: tramos tendidos o baterías instaladas.
Caso de estudio ilustrativo
Para mostrar los trade-offs del problema en un ejemplo acotado, tomamos el siguiente caso: el escenario incluye 12 pads con fechas de puesta en producción escalonadas, dos ubicaciones posibles para baterías, dos tamaños de batería y ductos de 8, 12, 16 y 20 pulgadas (para más detalles ver Pipeline network design for gathering unconventional oil and gas production using mathematical optimization, Optimization and Engineering, Montagna et al., 2021).
Cuando el modelo puede decidir también el momento de cada inversión, el resultado implica la instalación de una batería al inicio del horizonte y una segunda batería que se posterga 13 períodos. La red de ductos se vuelve más enmarañada y cruzada, lo que encarece la inversión en tuberías, pero ese sobrecosto queda compensado por diferir la inversión grande en la batería. Es el trade-off espacial y temporal combinados.
Caso de estudio a escala real
Consideremos ahora este caso con 40 pads, un plan de desarrollo de 60 meses, 15 ubicaciones posibles para baterías, 40 nodos de unión potenciales y ductos de 8, 12, 16 y 20 pulgadas. La mejor solución encontrada instala seis baterías, 17 nodos de unión y una red mayormente de 12 pulgadas, con 8 pulgadas para gas de alta presión, 20 para las troncales de agua y 16 para los tramos multifásicos más largos.
Adicionalmente al modelo de optimización, hicieron falta técnicas específicas, como relajaciones del problema y términos de penalización, para llegar en cuatro horas de cómputo a una solución óptima.
Consideraciones avanzadas
Existen otros tipos de decisiones y características que pueden integrarse al modelo, algunas de las cuales ya están siendo abordadas por grupos de investigación, y buscan dar mayor grado de realidad a la representación así como buscar mejores resultados:
- Apertura gradual de los pozos. Si en lugar de poner en producción todo el pad se podría comenzar a un ritmo menor y luego al ritmo completo el siguiente período, el pico de producción se ve reducido. El efecto sobre el cronograma es mínimo, pero el impacto sobre la capacidad de baterías es alto. ¿Puede la puesta en producción escalonada pasar a ser una variable de decisión que impacte en las inversiones requeridas?
- Reciclo de gas y agua. Integrar el retorno de gas para la aplicación de técnicas de gas-lifting y de agua para inyección cambia los balances de masa y suma restricciones de inyectividad de los pozos receptores.
- Presiones como variables. Modelar en forma estricta la capacidad de los gasoductos, dejando que las presiones sean decisiones del modelo y no un dato fijo. Esto hace que el modelo sea mucho más complejo y difícil de abordar.
- Curtailment. Recortar una parte de la producción en los picos permite postergar inversiones pesadas, con bajo impacto en el tiempo de resolución. Es un tema con suficiente peso propio al que le dedicaremos nuestra próxima edición.
- Incertidumbre de precios. Diseñar la red teniendo en cuenta varios escenarios y la incertidumbre en los precios de mercado y los niveles de producción. Para esto se pueden aplicar modelos estocásticos rigurosos.
Conclusiones
La construcción de una red de gathering es una de las inversiones de capital más significativas en los desarrollos no convencionales, así como también una de las más difíciles de revertir: un ducto o una batería instalada quedan instalados en el largo plazo. Diseñar la misma, entonces, a partir de heurísticas o analizando grupos de pads por separado lleva a soluciones con niveles de inversión no óptimo, infraestructura ociosa o cuellos de botella para evacuar la producción.
La aplicación de modelos de optimización permite capturar esta complejidad y dar soporte a los tomadores de decisión: el trade-off entre centralizar y des-centralizar, y su efecto en la red de ductos, el valor del dinero en el tiempo frente a las economías de escala, la física del flujo multifásico y la geografía real del área.
Este tipo de herramientas de decision intelligence no genera un diseño de red ni la ingeniería final de campo, sino que brinda soporte a los responsables del diseño de la red en un problema combinatorio de gran complejidad.
