{"id":1385,"date":"2026-09-17T12:18:54","date_gmt":"2026-09-17T15:18:54","guid":{"rendered":"https:\/\/nonlinear.com.ar\/?p=1385"},"modified":"2026-09-17T13:42:58","modified_gmt":"2026-09-17T16:42:58","slug":"planificacion-del-abastecimiento-de-arena-en-pozos-no-convencionales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nonlinear.com.ar\/en\/planificacion-del-abastecimiento-de-arena-en-pozos-no-convencionales\/","title":{"rendered":"Planificaci\u00f3n del abastecimiento de arena en pozos no convencionales"},"content":{"rendered":"

Sin agentes de sost\u00e9n, alias arena, no hay para\u00edso.<\/em><\/h3>\n

\u00bfCu\u00e1nta arena es mucha arena? No estamos hablando de ninguna playa, pero s\u00ed de los m\u00e1s de 100 camiones diarios que son necesarios para abastecer de arena a un \u00fanico pad (conjunto de pozos perforados en una misma locaci\u00f3n). Puede haber variaciones seg\u00fan la tecnolog\u00eda, pero podemos asumir que en general cada uno de esos camiones carga 30tn.<\/p>\n

Para el 2026 se proyecta un consumo de aproximadamente 6 millones de toneladas. Este no es un dato extraordinario: para el 2028 la operaci\u00f3n global en Vaca Muerta requerir\u00e1 cerca de 9 millones de toneladas al a\u00f1o, mientras que el pico de demanda aparecer\u00eda en el 2030 cuando esa cifra llegar\u00e1 a 12,5 millones. Traducido a viajes individuales, estamos hablando de m\u00e1s de 290.000 en 2028 y m\u00e1s de 400.000 durante el 2030.<\/p>\n

En la entrega anterior de esta saga hablamos de c\u00f3mo armar un cronograma de perforaci\u00f3n y fractura, y de c\u00f3mo ponerlo a prueba para validar su robustez antes de confiar en \u00e9l. Hoy, siguiendo con ese hilo, empezamos a analizar c\u00f3mo podemos utilizar herramientas de decision intelligence para asegurar el cumplimiento de dicho cronograma. En esta edici\u00f3n lo analizaremos bajo la \u00f3ptica del aprovisionamiento de agentes de sost\u00e9n, uno de los recursos clave.<\/p>\n

El rol de los agentes de sost\u00e9n<\/h2>\n

Para quienes no est\u00e1n en el d\u00eda a d\u00eda de la operaci\u00f3n, el petr\u00f3leo y el gas de Vaca Muerta quedan atrapados en una roca muy compacta, de la que no pueden migrar por s\u00ed solos. Por eso, despu\u00e9s de perforar el pozo, primero en forma vertical y luego en forma horizontal, entre 3.000 y 5.000 metros de rama, se lo debe fracturar: se generan peque\u00f1as perforaciones en el revestimiento para comunicar el pozo con la roca y se inyecta una mezcla de agua, arena y aditivos a muy alta presi\u00f3n, generando fisuras en la roca que rodea a la rama horizontal. Las perforaciones se espacian horizontalmente entre las llamadas etapas de fractura.<\/p>\n

En ese punto es donde entra en juego la arena: act\u00faa como agente de sost\u00e9n, manteniendo esas fisuras abiertas una vez que se libera la producci\u00f3n del pozo. Sin los agentes de sost\u00e9n, las fisuras en la roca madre colapsar\u00edan, imposibilitando que los hidrocarburos fluyan. El proceso se repite etapa por etapa a lo largo de toda la rama horizontal.<\/p>\n

\"Esquema
Figura 1. Esquema conceptual de la t\u00e9cnica de fracking en pozos no convencionales.<\/figcaption><\/figure>\n

Cada etapa de fractura consume en promedio 240 toneladas de arena. Un pozo tipo, con 50 etapas de 60 metros cada una a lo largo de una rama de 3.000 metros, se lleva entonces unas 12.000 toneladas. Y como la operaci\u00f3n no se hace pozo por pozo sino por pad -de 3 a 6 pozos en conjunto, t\u00edpicamente- estamos hablando de entre 36.000 y 72.000 toneladas por locaci\u00f3n. Ah\u00ed es donde el problema deja de ser una cuenta simple y se vuelve un problema log\u00edstico de alta complejidad y magnitud.<\/p>\n

Por otra parte, como vimos en la edici\u00f3n 1 de Decision Point, es clave y prioritario garantizar su abastecimiento en tiempo y forma, ya que en caso contrario existe el riesgo de detener la actividad del set de fractura, lo cual tiene costos alt\u00edsimos en todo el sistema de producci\u00f3n o well factory model.<\/p>\n

El problema no es tener arena: es que llegue cuando hace falta<\/h2>\n

La mayor\u00eda de las operadoras hoy en d\u00eda elige abastecerse con arena de Entre R\u00edos, en principio con una mayor performance que la de canteras de cercan\u00eda de R\u00edo Negro. La performance de la arena es toda una discusi\u00f3n en s\u00ed misma, pero una forma sencilla de pensarlo es que una arena de mayor calidad es una que puede resistir mayores tensiones admitiendo una buena permeabilidad del fluido, ergo, cumple mejor su funci\u00f3n como agente de sost\u00e9n. La contracara de esa calidad es la distancia, y con la distancia, la log\u00edstica.<\/p>\n

Conviene hacer una aclaraci\u00f3n: en esta operaci\u00f3n, el principal costo a evitar es la ociosidad que se genera en los equipos de fractura. Un set de fractura esperando arena implica un costo muy alto, as\u00ed que la pregunta relevante no es solo “\u00bfva a llegar arena?” sino “\u00bfva a llegar exactamente cuando hace falta?”.<\/p>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo se mueve un volumen masivo de toneladas en trayectos tan largos sin que un pad se quede esperando? Dado un cronograma de fractura tentativo, \u00bfse puede planificar de forma robusta ese abastecimiento? Y sobre todo, \u00bfqu\u00e9 hacer frente a las decisiones de compromiso que aparecen en el camino? Por nombrar algunas:<\/p>\n

    \n
  • \u00bfConviene el env\u00edo directo desde cantera, o pasar por un acopio o hub intermedio cerca de la locaci\u00f3n?<\/li>\n
  • \u00bfCu\u00e1nto stock y espacio de almacenamiento hay que mantener en cada pad? Si es excesivo se acumulan camiones esperando en la entrada, pero si es insuficiente puede ocurrir que un set se quede sin arena para fracturar.<\/li>\n
  • Con varios or\u00edgenes posibles, cada uno con su propio l\u00edmite de despacho diario, \u00bfc\u00f3mo conviene repartir el abastecimiento entre pads seg\u00fan distancias, costos y el tipo de arena (la malla) que pide cada uno?<\/li>\n
  • En caso de demoras en el sistema, \u00bfqu\u00e9 niveles de stock hay que mantener en ciertos hubs de contingencia, y con qu\u00e9 flota, para abastecer on-call ante imprevistos en la red?<\/li>\n
  • \u00bfQu\u00e9 estrategias hay que seguir para compensar la velocidad creciente de fractura con el avance de la operaci\u00f3n en un pad, y la consiguiente suba gradual de la demanda de arena? \u00bfSe usan esquemas de flota variable o flota fija + stock?<\/li>\n
  • Cuando ocurren los DTM de los equipos (desmontaje, transporte y montaje), \u00bfc\u00f3mo se gestiona la baja puntual de la demanda? \u00bfSe debe seguir una estrategia de acumulaci\u00f3n de stock, se debe buscar vender esa diferencia a otras operadoras o reducir el nivel de flota?<\/li>\n<\/ul>\n

    Ninguna de estas preguntas tiene una respuesta trivial, y menos cuando se analizan de forma hol\u00edstica. La cuesti\u00f3n se complica m\u00e1s todav\u00eda cuando entran en juego m\u00faltiples or\u00edgenes, m\u00faltiples destinos, distintos contratistas, distintos medios de transporte (cami\u00f3n, tren, barco), distintos tipos de arena seg\u00fan la malla requerida, y una demanda que no es pareja: depende de si el pad fractura en modalidad Zipper o Simul, de la longitud de rama de cada pozo, y de un ritmo de etapas que en la pr\u00e1ctica es variable.<\/p>\n

    \"Esquema
    Figura 2. Esquema representativo de los nodos, arcos y medios de transporte intervinientes en la cadena de suministro de arena.<\/figcaption><\/figure>\n

    Abordaje del problema<\/h2>\n

    Frente a este escenario, buscamos en esta instancia trabajar sobre un horizonte de mediano plazo, algunos meses hacia adelante, tomando como dato de entrada el cronograma de fractura: qu\u00e9 pads se van a fracturar y en qu\u00e9 fecha. Luego, decidimos abordar el desaf\u00edo con la misma l\u00f3gica que usamos para el cronograma en la entrega anterior: combinar optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica con simulaci\u00f3n de eventos discretos. Este enfoque nos permite contestar dos preguntas distintas con dos miradas diferentes: primero, \u00bfcu\u00e1l es la mejor forma de dise\u00f1ar la log\u00edstica de arena seg\u00fan una dada estructura? Y despu\u00e9s, \u00bfqu\u00e9 tan bien se sostiene esa planificaci\u00f3n cuando las cosas no salen exactamente como estaban previstas -que es, en definitiva, lo que va a pasar?<\/p>\n

    En primera instancia buscamos la asignaci\u00f3n de arenas de origen a destino que minimice el costo total del sistema: costo de transporte (distancia x tarifa x volumen), costo del producto -que var\u00eda seg\u00fan el origen- y costo de mantener stock en los puntos intermedios. La restricci\u00f3n de fondo es cubrir la demanda promedio diaria de cada pad durante su ventana de fractura, sin superar lo que cada origen y cada contratista de transporte pueden despachar por d\u00eda, ni romper el balance de entrada y salida en cada nodo de la red. El resultado, en criollo, es una matriz que nos indica para cada combinaci\u00f3n de origen, destino, tipo de arena y medio de transporte, cu\u00e1ntas toneladas o viajes hay que realizar cada d\u00eda.<\/p>\n

    Pero ese resultado est\u00e1 calculado sobre promedios de demanda diarios, mientras que en la operaci\u00f3n real la performance de los sets de fractura impacta en los requerimientos de arena, los tiempos de viaje no son siempre los mismos, y aparecen imprevistos -lluvia, viento, tr\u00e1nsito- que frenan o adelantan partes de las operaciones. Por eso sometemos ese plan a una simulaci\u00f3n de eventos discretos que busca analizar la robustez de la soluci\u00f3n. Dicha simulaci\u00f3n, repetida miles de veces considerando la variabilidad del sistema, a la vez replica decisiones similares a las de un despachador real:<\/p>\n

      \n
    • \u00bfSe env\u00eda este viaje o lo demoro?<\/li>\n
    • Hay camiones acumulados esperando, \u00bfconviene redirigir alguno a otro pad o a un punto de acopio?<\/li>\n
    • El ritmo de una locaci\u00f3n se aceler\u00f3 de golpe, \u00bfc\u00f3mo se refuerza con m\u00e1s volumen esa ruta de abastecimiento?<\/li>\n
    • \u00bfCu\u00e1ntos camiones “on-call” o “bomberos” necesito para reaccionar antes del potencial quiebre de stock?<\/li>\n<\/ul>\n
      \"Esquema
      Figura 3. Esquema conceptual de resultados de modelo, con la asignaci\u00f3n de camiones por d\u00eda desde cada origen a cada destino seg\u00fan los tipos de arena demandados.<\/figcaption><\/figure>\n

      Conclusi\u00f3n: dise\u00f1ar la supply chain con una mirada m\u00e1s amplia, m\u00e1s all\u00e1 de los costos<\/h2>\n

      Este tipo de abordajes no s\u00f3lo brinda una soluci\u00f3n \u00f3ptima en t\u00e9rminos de costos, sino que tambi\u00e9n permite evaluar su robustez y los riesgos asociados a una dada soluci\u00f3n. Permite conocer, para cada escenario, qu\u00e9 tan probable es que ese plan efectivamente se cumpla, qu\u00e9 probabilidad hay de que un set de fractura quede en stand-by esperando arena, o de que se acumulen camiones en una locaci\u00f3n o en un punto de espera.<\/p>\n

      De esta forma, la decisi\u00f3n deja de pasar solo por costos y empieza a pasar por qu\u00e9 nivel de riesgo est\u00e1 dispuesta a asumir la operaci\u00f3n -el mismo tipo de trade-off que ya hab\u00edamos visto con el cronograma de perforaci\u00f3n y fractura en la entrega anterior. Porque, otra vez, de poco sirve el plan m\u00e1s eficiente en el papel si en la pr\u00e1ctica un tercio de las veces deja un set parado esperando agentes de sost\u00e9n.<\/p>\n

      Y la arena es apenas uno de los insumos masivos que hay que planificar en esta industria.<\/p>\n

      Seguimos tirando del hilo en la pr\u00f3xima entrega.<\/p>\n

      \ud83d\udccc Pr\u00f3ximo post: 29\/09 \u2014 Gesti\u00f3n avanzada del agua de fractura \/\/ Saliendo del oasis: optimizaci\u00f3n para asegurar su disponibilidad.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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