{"id":1363,"date":"2026-09-02T16:01:09","date_gmt":"2026-09-02T19:01:09","guid":{"rendered":"https:\/\/nonlinear.com.ar\/?p=1363"},"modified":"2026-09-02T16:23:23","modified_gmt":"2026-09-02T19:23:23","slug":"que-define-un-buen-cronograma-de-perforacion-y-fractura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nonlinear.com.ar\/en\/que-define-un-buen-cronograma-de-perforacion-y-fractura\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 define un buen cronograma de perforaci\u00f3n y fractura?"},"content":{"rendered":"
Introducci\u00f3n<\/h2>\n
Con foco en contestar dos preguntas fundamentales para el desarrollo de Vaca Muerta, proponemos una herramienta basada en decision intelligence para dar soporte a una de las decisiones m\u00e1s cr\u00edticas en este \u00e1mbito. Estos desaf\u00edos son:<\/p>\n
\n
\u00bfC\u00f3mo generar un cronograma \u00f3ptimo de perforaci\u00f3n y fractura?<\/li>\n
\u00bfC\u00f3mo evaluar dicho plan sujeto a todas las incertidumbres asociadas?<\/li>\n<\/ul>\n
Para poder desarrollar actividades con este grado de complejidad, que involucran tantos recursos, equipos y dinero, es fundamental contar con un buen cronograma. Este permite dar previsibilidad a los proveedores, adelantarse a los acontecimientos, planificar las finanzas, contratar recursos, entre otras tareas, sumado a la b\u00fasqueda de un objetivo general de producci\u00f3n como driver del mismo.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 define a un buen cronograma?<\/h2>\n
Si bien los cronogramas por lo general no se cumplen, por la propia variabilidad de la operaci\u00f3n, ciertos eventos disruptivos o fortuitos que no se pueden prever, o cambios con los que no se contaban, todos sabemos que es preferible contar con un cronograma que no se va a cumplir en su totalidad que no contar con uno. Ya lo sab\u00eda Eisenhower cuando enunci\u00f3:<\/p>\n
Plans are useless, but planning is everything.<\/p><\/blockquote>\n
Nuestra propuesta es ir un poco m\u00e1s all\u00e1 de eso y cuantificar fehacientemente qu\u00e9 riesgo hay de desv\u00edos y en qu\u00e9 procesos o tareas en particular.<\/p>\nFigura 1. Ejemplo t\u00edpico de cronograma determin\u00edstico o perfecto con los distintos recursos de perforaci\u00f3n y fractura asociados.<\/figcaption><\/figure>\n
En este sentido, dada la importancia de los cronogramas, una de las primeras preguntas que nos hicimos al encarar este problema fue: \u00bfQu\u00e9 define a un buen cronograma? La respuesta a la que llegamos fue la siguiente: el mejor programa es el que en la pr\u00e1ctica m\u00e1s se parece a lo planificado, es decir, que es resistente a la incertidumbre natural del ambiente. En matem\u00e1ticas y en la teor\u00eda de la decisi\u00f3n hay una palabra para definir algo que es resistente a la incertidumbre: robustez.<\/p>\nFigura 2. Evoluci\u00f3n de los desv\u00edos del plan a lo largo del tiempo.<\/figcaption><\/figure>\n
El problema es que las herramientas de optimizaci\u00f3n convencionales (modelos lineales, mixtos enteros o programaci\u00f3n por restricciones) suelen ser incompatibles con representaciones estoc\u00e1sticas: la combinatoria propia de los problemas de programaci\u00f3n, sumada a los escenarios posibles debido a la aleatoriedad, hace imposible resolver los problemas.<\/p>\n
Por lo tanto, una forma de abordar este tipo de problemas es descomponerlo en dos etapas:<\/p>\n
\n
Etapa 1:<\/strong> generar un cronograma \u00f3ptimo utilizando una dada funci\u00f3n objetivo.<\/li>\n
Etapa 2:<\/strong> evaluar el comportamiento de dicho cronograma frente a la estocasticidad del sistema a trav\u00e9s de simulaci\u00f3n de eventos discretos.<\/li>\n<\/ul>\nFigura 3. Pipeline del framework propuesto.<\/figcaption><\/figure>\n
Soluci\u00f3n propuesta<\/h2>\n
Etapa 1: Generaci\u00f3n de un cronograma \u00f3ptimo<\/h3>\n
Dada esta naturaleza combinatoria, el constraint programming es un paradigma natural para modelar esta clase de problemas. Para quienes no est\u00e1n familiarizados con este tipo de enfoque, una forma de pensarlo es que se traslada el fen\u00f3meno real a un conjunto de ecuaciones cuyas variables son las decisiones que queremos tomar; pero, como en un sistema de ecuaciones pueden existir hasta infinitas soluciones, necesitamos un ingrediente extra: la funci\u00f3n objetivo. Esta funci\u00f3n permite buscar, entre esas posibles infinitas, una que optimice un objetivo: n\u00famero de pozos completados, barriles producidos, etc.<\/p>\n
Para ilustrar este enfoque, armamos un caso de estudio representativo y evaluamos distintas funciones objetivo:<\/p>\n
\n
Maximizar producci\u00f3n:<\/strong> tomando el a\u00f1o calendario y sabiendo la producci\u00f3n esperada de cada pad, esta funci\u00f3n busca maximizar la producci\u00f3n en el a\u00f1o.<\/li>\n
Maximizar pads terminados:<\/strong> esta funci\u00f3n busca priorizar la completaci\u00f3n de pads independientemente de la producci\u00f3n esperada.<\/li>\n
Minimizar el makespan de perforaci\u00f3n:<\/strong> en este caso el objetivo es terminar la perforaci\u00f3n lo antes posible, en pos de que los sets siempre tengan algo que fracturar.<\/li>\n<\/ul>\n
M\u00e1s adelante vamos a ver que la elecci\u00f3n de la funci\u00f3n objetivo no solo afecta la robustez operativa, sino tambi\u00e9n el momento en que se generan los ingresos y se necesitan los desembolsos.<\/p>\n
Etapa 2: Comprobar la robustez del plan generado<\/h3>\n
Luego sometemos los planes generados a estr\u00e9s utilizando simulaci\u00f3n de eventos discretos. A trav\u00e9s de la simulaci\u00f3n podemos considerar la incertidumbre en los tiempos de perforaci\u00f3n y fractura, eventos disruptivos, y cualquier elemento ex\u00f3geno que podr\u00eda afectar la ejecuci\u00f3n del plan. Adem\u00e1s, como generamos miles de simulaciones, obtenemos medidas estimadas respecto a lo que realmente es probable que pase.<\/p>\n
Para evaluar la robustez de los planes generados definimos las siguientes m\u00e9tricas:<\/p>\n
\n
Cumplimiento del plan:<\/strong> proporci\u00f3n de veces que, en las simulaciones, el plan se cumpl\u00eda, es decir, se completaban en el a\u00f1o todos los pads planificados.<\/li>\n
Probabilidad de stand-by:<\/strong> probabilidad de que en un d\u00eda haya un stand-by de los sets de fractura.<\/li>\n
N\u00famero de etapas completadas:<\/strong> cantidad de etapas de fractura completadas en el a\u00f1o.<\/li>\n<\/ul>\n
Caso de estudio<\/h2>\n
El caso de estudio se construy\u00f3 con datos sint\u00e9ticos, basados en datos del cap\u00edtulo IV publicado por la Secretar\u00eda de Energ\u00eda de la Naci\u00f3n y en conocimiento propio, para que sean representativos de la realidad de Vaca Muerta. En el mismo se cuenta con 8 rigs de perforaci\u00f3n y 3 sets de fractura. La cantidad de pads disponibles para el desarrollo anual asciende a 30 (con 4 pads de buffer ya perforados). Con el modelo desarrollado de constraint programming probamos las diferentes funciones objetivo para generar cronogramas alternativos. Luego pusimos dichos cronogramas a prueba con la herramienta de simulaci\u00f3n.<\/p>\n
Los resultados que obtuvimos se resumen a continuaci\u00f3n:<\/p>\n
\n
Maximizar la producci\u00f3n fue la funci\u00f3n objetivo m\u00e1s robusta, con un plan que se cumpl\u00eda en el 92% de las simulaciones.<\/li>\n
La probabilidad de stand-by fue un 6% superior para la primera funci\u00f3n objetivo respecto a la mejor en este aspecto, que fue la funci\u00f3n que priorizaba minimizar el makespan de perforaci\u00f3n.<\/li>\n
El desv\u00edo en el n\u00famero de etapas realizadas en el a\u00f1o fue significativamente menor para la primera funci\u00f3n objetivo (50% menor).<\/li>\n
La producci\u00f3n esperada var\u00eda apenas 5% entre las tres funciones objetivo (15,69 \/ 14,87 \/ 15,46 MMbbl), mientras que el cumplimiento var\u00eda diez veces.<\/li>\n<\/ul>\nFigura 4. Comparaci\u00f3n de las funciones objetivo y sus resultados.<\/figcaption><\/figure>\n
Esto se puede explicar a trav\u00e9s de dos puntos:<\/p>\n
\n
Maximizar pads terminados falla por ambici\u00f3n.<\/strong> El modelo mete un pad extra y programa los dos \u00faltimos el mismo d\u00eda 360. Sin holgura, el 54% y el 24% de las corridas los empujan fuera del a\u00f1o.<\/li>\n
Minimizar makespan de perforaci\u00f3n falla por otra causa: contenci\u00f3n en la cola.<\/strong> Uno de los pads nunca llega al set antes del cierre en el 40% de las corridas. Es un efecto que el modelo determin\u00edstico no puede ver y la simulaci\u00f3n s\u00ed.<\/li>\n<\/ul>\n
Conclusiones y notas finales<\/h2>\n
Esto tiene una implicancia clave: si la producci\u00f3n esperada es pr\u00e1cticamente la misma entre las tres funciones objetivo, la decisi\u00f3n no puede basarse en cu\u00e1ntos barriles promete cada plan en el papel, sino en qu\u00e9 tan probable es que esos barriles se materialicen efectivamente dentro del a\u00f1o. Dicho de otra forma, el cumplimiento no es solo una m\u00e9trica operativa: es la variable que determina si los ingresos y los desembolsos ocurren cuando el plan de negocio los necesita.<\/p>\n
De esta manera, este enfoque de decision intelligence permite generar cronogramas m\u00e1s robustos y estimar su factibilidad, adem\u00e1s de anticipar los desembolsos esperados a lo largo del tiempo. La funci\u00f3n objetivo casi no cambia el n\u00famero que se promete: cambia la probabilidad de cumplirlo.<\/p>\n
Si te interesa seguir interioriz\u00e1ndote en el mundo de las decisiones, no te pierdas la siguiente entrega, en donde abordaremos la planeaci\u00f3n del abastecimiento de insumos masivos como lo es la arena de fractura.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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