{"id":1421,"date":"2026-10-14T14:17:35","date_gmt":"2026-10-14T17:17:35","guid":{"rendered":"https:\/\/nonlinear.com.ar\/diseno-de-redes-de-gathering-para-la-produccion-no-convencional\/"},"modified":"2026-10-14T14:23:23","modified_gmt":"2026-10-14T17:23:23","slug":"diseno-de-redes-de-gathering-para-la-produccion-no-convencional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nonlinear.com.ar\/en\/diseno-de-redes-de-gathering-para-la-produccion-no-convencional\/","title":{"rendered":"Dise\u00f1o de redes de gathering para la producci\u00f3n no convencional"},"content":{"rendered":"

C\u00f3mo resolver los trade-offs de dise\u00f1o y operaci\u00f3n a largo plazo<\/em><\/p>\n

Cada barril de petr\u00f3leo y cada metro c\u00fabico 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 uni\u00f3n, bater\u00edas de separaci\u00f3n y plantas de tratamiento y separaci\u00f3n. A ese conjunto de etapas lo llamamos red de recolecci\u00f3n o gathering.<\/p>\n

\"Elementos
Figura 1. Elementos t\u00edpicos de una red de gathering, bater\u00edas de separaci\u00f3n, ductos mono-f\u00e1sicos y multi-f\u00e1sicos, y plantas de tratamiento.<\/figcaption><\/figure>\n

En los desarrollos convencionales, esa red se dise\u00f1aba una vez y acompa\u00f1aba al yacimiento durante d\u00e9cadas. En el no convencional la historia es otra: la red tiene que crecer al ritmo del modelo Well Factory (ver Edici\u00f3n 1) y estar sujeta a sus restricciones, es decir: recibir, pad tras pad, una producci\u00f3n que arranca muy alta y cae r\u00e1pidamente en pocos meses (ver Figura 2).<\/p>\n

\"Curva
Figura 2. Curva t\u00edpica de producci\u00f3n de un pozo no convencional.<\/figcaption><\/figure>\n

En la edici\u00f3n 1 de Decision Point vimos que este declino es lo que obliga a sostener una cadencia continua de perforaci\u00f3n y fractura. Hoy damos un paso m\u00e1s y miramos la infraestructura que recolecta toda esa producci\u00f3n: qu\u00e9 construir, d\u00f3nde, de qu\u00e9 tama\u00f1o y, sobre todo, cu\u00e1ndo. Son pocas decisiones, pero cada una compromete capital en el largo plazo:<\/p>\n

    \n
  • Cu\u00e1ntas bater\u00edas de separaci\u00f3n y plantas de procesamiento instalar, de qu\u00e9 tama\u00f1o y d\u00f3nde ubicarlas.<\/li>\n
  • Qu\u00e9 ductos tender, con qu\u00e9 di\u00e1metro y qu\u00e9 pads conectar entre s\u00ed.<\/li>\n
  • En qu\u00e9 momento construir o ampliar cada instalaci\u00f3n a lo largo del desarrollo.<\/li>\n
  • C\u00f3mo disponer el flowback en la red de tratamiento de agua o pozos sumideros.<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00bfQu\u00e9 es una red de gathering? Potenciales esquemas<\/h2>\n

    La producci\u00f3n de un pozo no convencional no es petr\u00f3leo \u00fanicamente: es una mezcla de petr\u00f3leo, gas y agua que viaja junta, en lo que se llama flujo trif\u00e1sico. Esa mezcla tiene que separarse, tratarse y enviarse por caminos distintos hasta su destino final.<\/p>\n

    Una red de gathering t\u00edpica se organiza en etapas. Los pads env\u00edan su producci\u00f3n por ductos trif\u00e1sicos, que pueden confluir en nodos de uni\u00f3n para compartir tramos. Esos ductos llegan a las bater\u00edas de separaci\u00f3n, donde cada fase toma su propio camino: el gas hacia plantas de procesamiento de gas, el petr\u00f3leo hacia plantas de tratamiento de crudo y el agua hacia reciclo o disposici\u00f3n final. Desde all\u00ed, ductos monof\u00e1sicos llevan cada producto a su punto de entrega al mercado.<\/p>\n

    Esquemas de recolecci\u00f3n potenciales. Dado que no todas las \u00e1reas se desarrollan igual, las herramientas a desarrollar deben admitir distintas l\u00f3gicas de red:<\/p>\n

      \n
    • En el esquema b\u00e1sico, cada pad env\u00eda su producci\u00f3n directamente a una bater\u00eda, que separa las fases y las deriva a sus plantas y puntos de entrega.<\/li>\n
    • El segundo esquema incorpora nodos de uni\u00f3n: ubicaciones potenciales donde varios pads se unen para compartir un mismo ducto hasta la bater\u00eda.<\/li>\n
    • El tercero contempla el agrupamiento de pads en filas, una disposici\u00f3n habitual en los desarrollos de bloque, donde los pads de una misma fila se conectan entre s\u00ed antes de llegar a la bater\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n

      Adem\u00e1s, existen esquemas especiales: el retorno de una parte del gas tratado hacia los pozos para gas lift, y la inyecci\u00f3n de agua de producci\u00f3n en pozos de disposici\u00f3n, que conecta directamente con lo que vimos en la edici\u00f3n anterior.<\/p>\n

      \"Esquemas
      Figura 3. Componentes de una red de recolecci\u00f3n de petr\u00f3leo y gas en un desarrollo no convencional.<\/figcaption><\/figure>\n

      El problema del pico de producci\u00f3n, la ubicaci\u00f3n y la secuencia de puesta en producci\u00f3n<\/h2>\n

      Un pad no convencional produce casi todo su volumen en los primeros meses. Si una bater\u00eda se dimensionara para recibir el pico de un grupo de pads que est\u00e1n geogr\u00e1ficamente cercanos y son puestos en producci\u00f3n con poca diferencia de tiempo, pasar\u00eda la mayor parte de su vida \u00fatil trabajando muy por debajo de su capacidad, es decir, habr\u00eda capital invertido sin generar valor. O dicho de otra manera, la bater\u00eda estar\u00eda la mayor\u00eda del tiempo sobre-dimensionada.<\/p>\n

      Entonces, podemos aplicar para esta bater\u00eda en particular la misma l\u00f3gica de la producci\u00f3n agregada: superponer pads. Si los pads que alimentan a una misma bater\u00eda entran en producci\u00f3n escalonados en el tiempo, el pico de uno coincide con el declino de los anteriores y la bater\u00eda se mantiene cerca de su capacidad durante m\u00e1s tiempo. Aqu\u00ed aparecen dos complejidades adicionales: muchas veces la secuencia en que se determina poner los pozos en producci\u00f3n est\u00e1 dada y obedece a otros factores (efecto parent-child, por ejemplo), as\u00ed como tambi\u00e9n la disposici\u00f3n geogr\u00e1fica de los pozos no es arbitraria. Por ende, no es sencillo elegir d\u00f3nde ubicar la bater\u00eda (o la planta de procesamiento), qu\u00e9 tama\u00f1o debe tener y en qu\u00e9 per\u00edodo instalarla.<\/p>\n

      \"Producci\u00f3n
      Figura 4. Perfil de producci\u00f3n de un pad individual frente a la producci\u00f3n compuesta de varios pads, contrastada con la capacidad limitada de la infraestructura.<\/figcaption><\/figure>\n

      A esto se suma que en Vaca Muerta los pozos no son todos iguales. Dentro de la misma formaci\u00f3n conviven la ventana de petr\u00f3leo, la de gas h\u00famedo y la de gas seco, con relaciones gas-petr\u00f3leo (GOR) y agua-petr\u00f3leo (WOR) muy distintas. Eso cambia cu\u00e1nto gas, cu\u00e1nto petr\u00f3leo y cu\u00e1nta agua llega a cada bater\u00eda, y tambi\u00e9n cu\u00e1nto puede transportar cada ducto.<\/p>\n

      \"GOR
      Figura 5. Distribuci\u00f3n de las ventanas de fluido en Vaca Muerta.<\/figcaption><\/figure>\n

      Compromisos y decisiones claves<\/h2>\n

      Dise\u00f1ar 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 econom\u00edas de escala y el valor del dinero en el tiempo.<\/p>\n

      El primer trade-off es espacial: cu\u00e1ntas instalaciones construir y d\u00f3nde. Centralizar la separaci\u00f3n y el procesamiento en pocas bater\u00edas y plantas de gran capacidad reduce el costo por unidad procesada y simplifica la operaci\u00f3n, pero obliga a tender ductos multif\u00e1sicos m\u00e1s largos y de mayor di\u00e1metro. Descentralizar, con instalaciones m\u00e1s chicas y cercanas a la producci\u00f3n, acorta la red de ductos multif\u00e1sicos, pero incrementa la red de ductos monof\u00e1sicos, as\u00ed como tambi\u00e9n 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 d\u00f3nde est\u00e1n los pads, qu\u00e9 fluido produce cada uno y cu\u00e1ndo entra en producci\u00f3n seg\u00fan el plan.<\/p>\n

      El segundo trade-off es temporal: cu\u00e1ndo construir. Instalar de entrada la capacidad que el desarrollo va a necesitar en su madurez aprovecha las econom\u00edas de escala, pero inmoviliza capital en infraestructura que durante a\u00f1os va a esperar pads que todav\u00eda no existen. Ampliar por etapas posterga los desembolsos y mejora el valor presente, a costa de pagar m\u00e1s por cada unidad de capacidad y de asumir el riesgo de llegar tarde. Recordemos que un d\u00f3lar invertido hoy pesa m\u00e1s que uno invertido dentro de cinco a\u00f1os, y esa diferencia, en inversiones de cientos de millones, puede cambiar el VAN de un proyecto.<\/p>\n

      El trade-off cr\u00edtico del gathering no se resuelve mirando cada instalaci\u00f3n de manera individual ni buscando soluciones heur\u00edsticas: es la red completa, a lo largo de todo el horizonte, la que define si una inversi\u00f3n fue acertada.<\/p>\n

      \u00bfQu\u00e9 decisiones son claves?<\/h2>\n

      De forma integral, la pregunta es una sola: \u00bfCu\u00e1l es el dise\u00f1o de red que garantiza la recolecci\u00f3n de toda la producci\u00f3n minimizando el costo presente neto (NPC), considerando inversiones y costos operativos a lo largo de 5, 10 o 20 a\u00f1os? Y esto es importante, porque hablamos de un problema estrat\u00e9gico, donde se debe mirar un horizonte de largo plazo.<\/p>\n

      Dado este marco, asumiendo que conocemos el plan de producci\u00f3n y la ubicaci\u00f3n de los pads, el dise\u00f1o de una red de gathering se traduce en un conjunto de preguntas que hay que responder al mismo tiempo:<\/p>\n

        \n
      • \u00bfCu\u00e1ntas bater\u00edas de separaci\u00f3n necesito, de qu\u00e9 tama\u00f1o y d\u00f3nde las ubico?<\/li>\n
      • \u00bfD\u00f3nde conviene instalar las plantas de procesamiento y con qu\u00e9 capacidad?<\/li>\n
      • \u00bfEn qu\u00e9 momento del horizonte se instala cada una?<\/li>\n
      • \u00bfQu\u00e9 tramos de ductos trif\u00e1sicos y monof\u00e1sicos construyo, con qu\u00e9 di\u00e1metro y cu\u00e1ndo?<\/li>\n
      • \u00bfD\u00f3nde ubico los nodos de uni\u00f3n para que varios pads compartan un mismo tramo?<\/li>\n
      • \u00bfC\u00f3mo armo la red de disposici\u00f3n de agua y qu\u00e9 pozos inyectores uso?<\/li>\n
      • \u00bfC\u00f3mo circula cada producto por la red en cada per\u00edodo?<\/li>\n<\/ul>\n

        Abordaje desde la optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica<\/h2>\n

        Para responder todas esas preguntas a la vez, desarrollamos un modelo de optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica mixto entero lineal (MILP). Se busca representar a trav\u00e9s de ecuaciones o restricciones todas las alternativas viables de la red (regi\u00f3n factible), cada bater\u00eda posible, cada tramo de ducto con cada di\u00e1metro posible, y dejar que el modelo busque la combinaci\u00f3n que minimiza el costo total descontado en todo el horizonte. Dicha b\u00fasqueda se realiza a trav\u00e9s de algoritmos de optimizaci\u00f3n que garantizan que la soluci\u00f3n hallada minimiza la funci\u00f3n objetivo del problema, en este caso, el costo neto presente.<\/p>\n

        \u00bfQu\u00e9 es un modelo mixto entero?<\/strong> Es un modelo que combina dos tipos de decisiones. Las binarias son del tipo s\u00ed o no: \u00bfinstalo esta bater\u00eda en este lugar? \u00bfconstruyo este tramo con 12 pulgadas? Las continuas son cantidades: cu\u00e1l es el flujo que circula por cada ducto en cada mes. Las restricciones aseguran que todo tenga sentido f\u00edsico (lo que entra a un nodo es igual a lo que sale, ning\u00fan ducto supera su capacidad, no hay salida de un nodo si no hay entrada). La funci\u00f3n objetivo lleva todos los costos a valor presente con la tasa de descuento.<\/p>\n

        Asimismo, el modelo es multiper\u00edodo: el horizonte se divide en meses y cada instalaci\u00f3n puede construirse en cualquiera de ellos. Se toma como dato el perfil de producci\u00f3n de cada pad y su fecha de inicio, que surge justamente del cronograma de perforaci\u00f3n y fractura que analizamos en la Edici\u00f3n 2.<\/p>\n

        La complejidad de los flujos trif\u00e1sicos<\/h2>\n

        Un ingrediente clave del problema es la fluidodin\u00e1mica. Antes de optimizar, se calcula el caudal m\u00e1ximo admisible entre cada par de nodos y para cada di\u00e1metro posible, resolviendo una gran cantidad de modelos no lineales de menor dimensi\u00f3n. La clave es que se asumen conocidas las presiones en los puntos caracter\u00edsticos de la red (wellheads, nodos de uni\u00f3n, bater\u00edas, plantas, puntos de inyecci\u00f3n en la red).<\/p>\n

        Para el flujo trif\u00e1sico se usa la correlaci\u00f3n de Lockhart-Martinelli junto con las gu\u00edas de la SPE, que limitan la velocidad del fluido para evitar erosi\u00f3n, ruido o golpe de ariete. Para el gas ya separado se usa la ecuaci\u00f3n de Weymouth, y para los l\u00edquidos, Darcy-Weisbach.<\/p>\n

        \"Cu\u00e1nto
        Figura 6. Principales ecuaciones de flujo consideradas en el dise\u00f1o de la red.<\/figcaption><\/figure>\n

        El otro ingrediente es la geograf\u00eda real. La herramienta lee la ubicaci\u00f3n de pads, caminos y restricciones desde archivos geogr\u00e1ficos, define qu\u00e9 conexiones son viables y calcula distancias y ruteos, as\u00ed como diferencias de nivel que pueden ser traducidas en la viabilidad de conectar, o no, dos nodos. Tambi\u00e9n se puede incorporar las instalaciones pre-existentes: tramos tendidos o bater\u00edas instaladas.<\/p>\n

        Caso de estudio ilustrativo<\/h2>\n

        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 producci\u00f3n escalonadas, dos ubicaciones posibles para bater\u00edas, dos tama\u00f1os de bater\u00eda y ductos de 8, 12, 16 y 20 pulgadas (para m\u00e1s detalles ver Pipeline network design for gathering unconventional oil and gas production using mathematical optimization, Optimization and Engineering, Montagna et al., 2021).<\/p>\n

        Cuando el modelo puede decidir tambi\u00e9n el momento de cada inversi\u00f3n, el resultado implica la instalaci\u00f3n de una bater\u00eda al inicio del horizonte y una segunda bater\u00eda que se posterga 13 per\u00edodos. La red de ductos se vuelve m\u00e1s enmara\u00f1ada y cruzada, lo que encarece la inversi\u00f3n en tuber\u00edas, pero ese sobrecosto queda compensado por diferir la inversi\u00f3n grande en la bater\u00eda. Es el trade-off espacial y temporal combinados.<\/p>\n

        \"Soluci\u00f3n
        Figura 7. Soluci\u00f3n multiper\u00edodo del caso ilustrativo: red de recolecci\u00f3n y uso de capacidad de las bater\u00edas.<\/figcaption><\/figure>\n

        Caso de estudio a escala real<\/h2>\n

        Consideremos ahora este caso con 40 pads, un plan de desarrollo de 60 meses, 15 ubicaciones posibles para bater\u00edas, 40 nodos de uni\u00f3n potenciales y ductos de 8, 12, 16 y 20 pulgadas. La mejor soluci\u00f3n encontrada instala seis bater\u00edas, 17 nodos de uni\u00f3n y una red mayormente de 12 pulgadas, con 8 pulgadas para gas de alta presi\u00f3n, 20 para las troncales de agua y 16 para los tramos multif\u00e1sicos m\u00e1s largos.<\/p>\n

        Adicionalmente al modelo de optimizaci\u00f3n, hicieron falta t\u00e9cnicas espec\u00edficas, como relajaciones del problema y t\u00e9rminos de penalizaci\u00f3n, para llegar en cuatro horas de c\u00f3mputo a una soluci\u00f3n \u00f3ptima.<\/p>\n

        \"Caso
        Figura 8. Soluci\u00f3n al caso de estudio de tama\u00f1o real.<\/figcaption><\/figure>\n

        Consideraciones avanzadas<\/h2>\n

        Existen otros tipos de decisiones y caracter\u00edsticas que pueden integrarse al modelo, algunas de las cuales ya est\u00e1n siendo abordadas por grupos de investigaci\u00f3n, y buscan dar mayor grado de realidad a la representaci\u00f3n as\u00ed como buscar mejores resultados:<\/p>\n

          \n
        • Apertura gradual de los pozos.<\/strong> Si en lugar de poner en producci\u00f3n todo el pad se podr\u00eda comenzar a un ritmo menor y luego al ritmo completo el siguiente per\u00edodo, el pico de producci\u00f3n se ve reducido. El efecto sobre el cronograma es m\u00ednimo, pero el impacto sobre la capacidad de bater\u00edas es alto. \u00bfPuede la puesta en producci\u00f3n escalonada pasar a ser una variable de decisi\u00f3n que impacte en las inversiones requeridas?<\/li>\n
        • Reciclo de gas y agua.<\/strong> Integrar el retorno de gas para la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de gas-lifting y de agua para inyecci\u00f3n cambia los balances de masa y suma restricciones de inyectividad de los pozos receptores.<\/li>\n
        • Presiones como variables.<\/strong> 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 m\u00e1s complejo y dif\u00edcil de abordar.<\/li>\n
        • Curtailment.<\/strong> Recortar una parte de la producci\u00f3n en los picos permite postergar inversiones pesadas, con bajo impacto en el tiempo de resoluci\u00f3n. Es un tema con suficiente peso propio al que le dedicaremos nuestra pr\u00f3xima edici\u00f3n.<\/li>\n
        • Incertidumbre de precios.<\/strong> Dise\u00f1ar la red teniendo en cuenta varios escenarios y la incertidumbre en los precios de mercado y los niveles de producci\u00f3n. Para esto se pueden aplicar modelos estoc\u00e1sticos rigurosos.<\/li>\n<\/ul>\n

          Conclusiones<\/h2>\n

          La construcci\u00f3n de una red de gathering es una de las inversiones de capital m\u00e1s significativas en los desarrollos no convencionales, as\u00ed como tambi\u00e9n una de las m\u00e1s dif\u00edciles de revertir: un ducto o una bater\u00eda instalada quedan instalados en el largo plazo. Dise\u00f1ar la misma, entonces, a partir de heur\u00edsticas o analizando grupos de pads por separado lleva a soluciones con niveles de inversi\u00f3n no \u00f3ptimo, infraestructura ociosa o cuellos de botella para evacuar la producci\u00f3n.<\/p>\n

          La aplicaci\u00f3n de modelos de optimizaci\u00f3n permite capturar esta complejidad y dar soporte a los tomadores de decisi\u00f3n: 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 econom\u00edas de escala, la f\u00edsica del flujo multif\u00e1sico y la geograf\u00eda real del \u00e1rea.<\/p>\n

          Este tipo de herramientas de decision intelligence no genera un dise\u00f1o de red ni la ingenier\u00eda final de campo, sino que brinda soporte a los responsables del dise\u00f1o de la red en un problema combinatorio de gran complejidad.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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