2 Oilfield Review

Se agradece la colaboración en la preparación de esteartículo a Joe Fay, Austin, Texas, EUA; Kent Burkholder yAlexander Lythell, Londres, Inglaterra; Paige McCown,Houston, Texas; Pat Parry, Centrica, Slough, Berkshire,Inglaterra; Kenneth Ricard, Aker Maritime, Houston, Texas;y Laurence Wickens, AEA Technology, Didcot, Oxfordshire,Inglaterra.Decision Tree y Peep son marcas de Schlumberger. DPS-2000 es una marca de Aker. Excel es una marca deMicrosoft Corporation.

Las decisiones en la industria del petróleo y elgas determinan la dirección y el curso de milesde millones de dólares cada año. La complejidadde una decisión puede variar desde una simplepregunta, al modo de Shakespeare, (perforar o noperforar) hasta niveles que requieren gran detalle. Algunas de las decisiones másextraordinarias determinan la oferta máxima poruna concesión, el mejor proceso de desarrollopara un determinado bien, la prioridad deperforación en el marco de opciones deexploración de una compañía, el momento deincrementar la capacidad operativa de unainstalación, o la decisión de firmar un contrato desuministro a corto o largo plazo.

Si bien los problemas más simples se puedenanalizar con sólo algunos cálculos, tomar decisio-nes más complicadas puede tomarle a una com-pañía meses o años de preparación. Por ejemplo,uno de los dilemas que enfrentan hoy en día lascompañías de exploración y producción (E&P, porsus siglas en Inglés) es cómo desarrollar yaci-mientos situados en aguas profundas. A veces esmejor el desarrollo submarino; otras veces lasolución es una estructura flotante amarrada allecho marino. Por lo general, las compañíaspetroleras dedican de 12 a 18 meses al ciclo detoma de decisiones—recopilar información, ana-lizarla, y modelar el riesgo y la incertidumbre—antes de seleccionar un sistema de producción.

Ellen CoopersmithDecision FrameworksHouston, Texas, EUA

Graham DeanCentricaSlough, Berkshire, Inglaterra

Jason McVeanCalgary, Alberta, Canadá

Erling StorauneAker Maritime, Inc.Houston, Texas

P

ERFO

RA

R

PO

ZO

EX

PLO

RA

TO

RIO

EJE

CU

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ISM

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CA

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RA

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CO

M

PR

AR

BLO

QU

E

$3

00

,000

$50,0

00

$5

0,0

00

$5

0,0

00

La diferencia entre una buena y una mala decisión puede ser la diferencia entre el

éxito y el fracaso, las ganancias y las pérdidas, o incluso entre la vida y la muerte.

El software de análisis de decisiones puede ayudar a quienes toman decisiones a

identificar factores que influyen en la decisión que han de tomar, y a escoger el

camino para lograr los resultados deseados.

La toma de decisiones en laindustria del petróleo y el gas

1. Newendorp PD: Decision Analysis for PetroleumExploration. Aurora, Colorado, EUA: Planning Press, 1996.

2. Bailey W. Couët B, Lamb F, Simpson G y Rose P: "Riesgosmedidos," Oilfield Review 12, no. 3, (Invierno de 2001): 22-37.

3. El valor actual neto es una medida de valor posible, perose pueden usar muchas otras, incluyendo la tasa deretorno y la relación entre ganancia e inversión.

4. Newendorp, referencia 1, capítulo 4.

Primavera de 2001 3

La agilización de este proceso puede aumentarlas utilidades al disminuir el tiempo necesariopara la puesta en producción.

Existen varios métodos para ayudar a quienestoman las decisiones a evaluar la incertidumbre,reducir el riesgo y escoger soluciones que se pue-dan llevar a la práctica.1 Entre estos métodos seincluyen los cálculos del valor actual neto (VAN),los análisis del flujo de fondos descontado, lasimulación de Monte Carlo, la teoría de la carterade inversiones, el análisis del árbol de decisiones yla teoría de las preferencias, todos los cuales sedescribieron en un artículo reciente de OilfieldReview.2 Las situaciones elementales se puedenresolver con cálculos básicos de valor esperado,pero los casos en los que participan más factoresrequieren un proceso de análisis de decisiones quecombina información de múltiples disciplinas, dacuenta de la incertidumbre y evalúa el efecto de lasdiferentes decisiones. Este artículo se centra en elanálisis del árbol de decisiones y su funciona-miento. Ambas cuestiones se ejemplifican a travésde dos estudios de casos.

Análisis del árbol de decisionesEl análisis del árbol de decisiones es una manerade encuadrar y resolver situaciones complejasque requieren la toma de una decisión. La clavepara el éxito, consiste en definir el problema conclaridad desde el principio y luego determinar lasdecisiones que se deben tomar. La etapa de defi-

nición del problema incluye la identificación detoda la información conocida, y la especificaciónde todos los factores que pudieran influir en elresultado final. Para acelerar el proceso, las deci-siones que se pueden dilatar se posponen, demodo que la información futura pueda ayudar alproceso de toma de decisiones.

Captar la esencia de un problema mediante ladeterminación de cuáles son los factores másimportantes, ayuda a que quienes toman lasdecisiones se concentren solamente en losaspectos que juegan un papel central en el resul-tado. Un análisis de sensitividad como éste, per-mite asignar un orden de importancia a losfactores que se deberán considerar en una deci-sión. Por ejemplo, una decisión puede dependerde seis factores: precio del petróleo, volumen depetróleo, precio del gas, volumen de gas, eroga-ciones de capital y costos operativos; pero sedesconoce la importancia relativa de estos facto-res. Para ciertos elementos de incertidumbre, oun rango de posibles valores, el análisis de sen-sitividad calcula los valores actuales netos (aveces expresados como efectivo después deimpuestos) representados por dichos elementosde incertidumbre, y clasifica cada factor (arriba).3

Los factores que más influyen en los resultadosdel proyecto son los que tienen el rango más altode VAN. La forma de la gráfica, con valores altosen la parte superior y valores bajos en la inferior,le da a esta representación el nombre "diagramade tornado." En este ejemplo, los dos factoresmás importantes son el precio del petróleo y elvolumen de petróleo. La incertidumbre acerca delos costos operativos no afecta el resultado demanera significativa y, por lo tanto, se puede tra-tar como una certeza sin influir en forma impor-tante en los resultados.

Una vez que se ha encuadrado el problema,los árboles de decisiones ayudan a encontrar elcamino hacia una buena solución. Los árboles dedecisiones son diagramas que ilustran el flujo deun proceso de toma de decisiones como unasecuencia de eventos y posibles resultados(abajo). Los eventos se representan como puntos,o nodos, y los resultados, como ramas que salende cada nodo. Los nodos son nodos de decisión(en los cuales quien toma la decisión decide quérama seguir), o nodos de incertidumbre, donde elresultado estará determinado por varias posibili-dades.4 A cada rama se le asocia el valor mone-tario que se espera del resultado. Además, lasramas que salen de los nodos de incertidumbrese ponderan con la probabilidad de que tal resul-tado ocurra. En forma gráfica, los nodos de deci-sión se expresan como cuadrados y los nodos deincertidumbre, como círculos.

En este ejemplo simple, el nodo de decisiónindica el punto donde quien toma la decisiónescoge perforar o no perforar. El valor esperado

Análisis de sensibilidad

Influencia, %

Precio del petróleo

Volumen de petróleo

Erogaciones de capital

Volumen de gas

Precio del gas

Costos operativos

51

31

09

05

03

01

30,000

31,538

36,068

42,083

41,776

42,862

43,643

Factores45,010 60,000

59,937

57,873

54,004

50,956

50,157

46,181

Valor actual neto en miles de dólares

> Diagrama indicativo de los factores que más influyen en una decisión. De los seis factores selecciona-dos para el análisis, el precio del petróleo y el volumen de petróleo poseen el rango más alto en el valoractual neto (VAN), haciendo que el resultado sea más sensible a esos factores.

Pozo seco_ $50,000

2000 MMpc+ $100,000

5000 MMpc+ $250,000

$0

+ $100,000

Perforar

No perforar

0.7

0.1

0.2A

B

> Árbol de decisiones simple que muestra unnodo de decisión (cuadrado) y los posibles resul-tados. Los resultados están acompañados por suvalor esperado multiplicado por la probabilidadde que ocurra tal resultado. El camino con elvalor esperado más alto está destacado en ama-rillo. (Adaptado de Newendorp, referencia 1.)

que se asocia a una decisión de no perforar es $0;es decir, no se gasta ni se gana dinero. El valoresperado de la decisión de perforar depende delo que se encuentre al perforar: hay un 10% deprobabilidad de que sean 5000 MMpc de gas,20% de que sean 2000 MMpc, y un 70% de quesea un pozo seco. El tamaño esperado del yaci-miento tiene una distribución continua y no detres valores, pero a los efectos de este ejemplo,se describen tres tamaños (derecha). Idealmente,las ramas del nodo de incertidumbre tratan deatraer los aspectos más importantes de esta dis-tribución continua.

El valor esperado de un nodo de incertidum-bre es la suma de todos los valores esperados, yponderados según las probabilidades, de todoslos resultados que se ramifican desde dicho nodo.De este modo, al retroceder desde el final o dellado derecho del árbol, se pueden calcular losvalores esperados para cada resultado. Una vezque se han calculado todos los valores espera-dos, se puede tomar la ruta de decisión óptima,es decir, la que proyecta el mayor valor esperado.

El mismo método funciona para decisionesmás complicadas (página siguiente). En esteejemplo, la decisión de comprar o no áreas,depende de comprender los posibles resultadosde una secuencia de decisiones, entre las que seincluyen realizar un estudio sísmico o no, perforaro no, y perforar un segundo pozo o no. Los resul-tados finales posibles (yacimiento de grantamaño, yacimiento marginal o pozo seco) son losmismos, independientemente de la ruta de deci-sión. Sin embargo, tienen diferentes probabilida-des de ocurrencia en etapas distintas del árbol dedecisiones, puesto que, a medida que el árbolcrece, se tiene mayor información. Para esteárbol de decisiones, la solución que genera elmayor valor monetario esperado sigue lassiguientes ramas: comprar área, ejecutar un estu-dio sísmico, y si el estudio sísmico confirma unaestructura, perforar y, si el primer pozo es seco,perforar un segundo pozo de exploración.

La asignación de probabilidades a las tres ra-mas requiere pericia técnica y, en este caso, se ba-sa en el conocimiento previo de la región. Laprobabilidad y el valor de los distintos resultadostambién se pueden basar en el resultado de simula-ciones de Monte Carlo más detalladas. Por ejemplo, el valor de corte o limitador (cutoff) de loque constituye un yacimiento de gran tamaño, po-dría ser el lado alto de una distribución de probabi-lidades, que es el resultado de una simulación deMonte Carlo del parámetro volumen del yacimiento.

Dependiendo del tipo de decisión que seadopte, se puede solicitar información a especia-listas de diversas disciplinas de campos petrolífe-ros para el análisis del árbol de decisiones.Además del tamaño y el contenido desconocidosdel yacimiento, es necesario predecir, entre otros,los siguientes resultados:

• precio del petróleo y el gas• calidad y confiabilidad de la generación de

imágenes sísmicas o los datos de registrosde pozos

• costo y riesgo versus el valor de la informa-ción adicional

• probabilidad de que las herramientas deregistros de pozos o tubería de perforaciónqueden atascadas y que se produzcan otrostipos de sucesos que causen tiempo impro-ductivo del equipo de perforación

• compartimentalización del yacimiento onúmero de pozos

• propiedades y comportamiento de los flui-dos del yacimiento

• complejidad de las terminaciones• costo del transporte hacia los mercados• mejoramiento obtenido de los métodos de

estimulación, reacondicionamiento o mejo-ramiento de la recuperación.

Quizás menos obvios para los profesionales delos campos petrolíferos, pero también importantesde estimar en los casos que se prestan para el análisis de árboles de decisiones, son las eventua-lidades tales como la estabilidad y la legislacióngubernamental, las fusiones de empresas, los

casos judiciales, y los aspectos de salud, segu-ridad y ambiente (HSE, por sus siglas en Inglés).

Existen numerosos productos de softwareque facilitan el análisis de árboles de decisionespara el sector de E&P de la industria del petróleoy el gas y otras industrias. Éstos incluyen, entreotros, Precision Tree de Palisade, DecisionProgramming Language (DPL) de ADA (AppliedDecision Analysis) y el paquete Decision Treedesarrollado por Merak, una compañía deSchlumberger. Estos sistemas se vinculan conprogramas de cálculo que calculan los valoresactuales netos para cada rama del árbol. En tér-minos generales, los paquetes de software deárboles de decisiones se vinculan con Excel paralas etapas de cálculo. Solamente el softwareDecision Tree de Merak se vincula también direc-tamente con el programa Peep de análisis eco-nómico, que es un paquete estándar de manejode activos de la industria del petróleo y el gas.

Los árboles de decisiones pueden ser deayuda para el análisis de varios tipos de decisio-nes en la industria petrolera. Entre los ejemplosse encuentra el decidir si reemplazar registros deherramientas operadas a cable por registrosadquiridos durante la perforación, evaluar pro-gramas de inyección de agua, optimizar reacon-dicionamientos y escoger la mejor configuraciónde las partes superiores de las plataformas mari-nas.5 En la sección siguiente, se describe laforma en que los árboles de decisiones puedenayudar a evaluar un sistema de producción ensitios de aguas profundas.

4 Oilfield Review

Máximo posiblede reservas

Reservas promedio

Mínimo posiblede reservas(pozo seco)

> Distribución continua del tamaño esperado del yacimiento. Sibien el valor esperado del tamaño del yacimiento puede caer encualquier punto de la distribución continua, se deben seleccionarlos valores más probables para las ramas del árbol de decisiones.(Adaptado de Newendorp, referencia 1.)

Primavera de 2001 5

Elección de un sistema de producciónUn operador que se preparaba para seleccionar unsistema de producción situado en aguas profun-das para un trabajo de desarrollo en las costas deÁfrica Occidental contactó a Aker Maritime, Inc.,fabricante de plataformas tipo spar y plataformasmarítimas.6 El operador tenía que decidir si ade-lantarse y comprar un sistema de producción quese pudiera adaptar en caso de que el yacimientoresultase mayor a lo esperado, o esperar hastacontar con más información y optimizar el tamañodel sistema. Una decisión temprana podría signifi-car una rápida puesta en producción. Por otro lado,un sistema adaptativo tiene la flexibilidad de per-mitir agregar en el futuro pozos o módulos de pro-cesamiento de fluidos. Sin embargo, una decisióncomo ésa estaría basada en un mínimo de infor-mación. La alternativa era perforar más pozos,obtener más información y comprar un sistema deproducción optimizado para el tamaño del yaci-miento, pero a un mayor costo y con una demoraen la producción.

Aker Maritime trabajó con DecisionFrameworks, una firma de consultoría de análisis yfacilitación de decisiones, para estructurar lasdecisiones y modelar las alternativas de desarrollo.El enfoque de Decision Frameworks se basa en lapericia técnica y comercial en el área petrolera,combinada con aplicaciones de Merak, específica-mente el producto Decision Tree y el módulo Peep,este último diseñado para evaluaciones económi-cas y análisis de curvas de declinación.

Los primeros pasos del análisis de decisiónfueron estructurar el problema, comprender losproblemas asociados con el descubrimiento enaguas profundas y analizar soluciones alternati-vas de desarrollo. Decision Frameworks trabajócon Aker y su compañía petrolera cliente paradefinir los parámetros del descubrimiento, talescomo el tamaño del yacimiento, las tasas de pro-ducción, el número de pozos y el plan de perfora-ción. Luego, se crearon árboles de decisiones dealto nivel para los cuatro conceptos de desarrolloque se estaban considerando. Dos de ellos eran

> Árbol de decisiones para la compra de bloques. En este ejemplo, la decisión depende de una sucesión de decisiones (desta-cadas en amarillo) que incluyen la ejecución de un levantamiento sísmico y la perforación de uno o dos pozos exploratorios.(Adaptado de Newendorp, referencia 1.)

5. Back GF: "Examination of MWD (Measuring WhileDrilling) Wireline Replacement by Decision AnalysisMethods: Two Case Studies," Compendio del Trigésimo-Séptimo Simposio Anual de Adquisición de Registros dePozos de la SPWLA, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA,Junio 16-19, 1996, artículo U. Martinsen R, Kjelstadli RM, Ross C y Rostad H: "TheValhall Waterflood Evaluation: A Decision Analysis CaseStudy," artículo de la SPE 38926, presentado en laConferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, SanAntonio, Texas, EUA, Octubre 5-8, 1997.Macary S y El-Haddad A: "Decision Trees OptimizeWorkover Program," Oil & Gas Journal 96, no. 51(Diciembre 21, 1998): 93-97, 100.MacDonald JJ y Smith RS: "Decision Trees Clarify NovelTechnology Applications," Oil & Gas Journal 95, no. 8(Febrero 24, 1997): 69-71, 74-76.

6. Una plataforma tipo spar, a veces llamada una unidad deárbol seco, es un cilindro vertical flotante que estáanclado al suelo marino. Las plataformas tipo spar per-miten que la producción de los campos de aguas profun-das vaya hacia instalaciones de superficie "secas," enlugar de instalaciones submarinas.

B

C

A

IH

GF

J

DE

Campo degran tamaño+$36 MM

Campo marginal+$11 MM

Pozo seco

Perforar segundo

pozo exploratorio

Campo degran tamaño+$35 MM

Campo marginal+$10 MM

Perfo

rar

No comprar el bloque$0

Comprar el bloque

Ejecutarlevantamientosísmico

El levantamiento sísmico

confirma estructura Campo de

gran tamaño+$33 MM

Campo marginal+$8 MM

Pozo seco,abandonar el bloque

–$7 MMAbandonar el bloque

–$6 MM

Perforar segundo

pozo exploratorio

Campo degran tamaño+$34 MM

Campo marginal+$9 MM

Pozo seco

Perforar

0.90

0.05 0.05

0.075

0.075

0.850.50

0.50

0.15

0.15

0.700.20

0.200.60

Pozo seco,abandonarel bloque–$5 MM

El levantamiento sísmico no muestraestructura, abandonar el bloque

–$5 MM

Abandonarel bloque–$4 MM

Abandonar el bloque–$5 MM

estructuras adaptativas: la plataforma tipo sparadaptativa de Aker y el DPS-2000 (arriba y en lapágina siguiente, arriba). Los otros dos eran dise-ños que se podían optimizar para ajustarse altamaño del yacimiento: un sistema flotante deproducción, almacenamiento y descarga (FPSO,por sus siglas en Inglés) y una plataforma tipospar optimizada. Los cuatro conceptos permitíanel almacenamiento de petróleo.

El análisis de los diseños adaptativos, utili-zando el software Decisión Tree, requirió la selec-ción de una estructura de superficie, y laconfiguración del equipamiento de superficie enbase a la información de sólo dos pozos. A esto lesiguió la perforación de dos pozos, la instalaciónde la estructura, la perforación de pozos de desa-rrollo y la puesta en producción, y luego la instala-ción de módulos de producción o la incorporación

de pozos adicionales, según fuera necesario (pá-gina siguiente, abajo). El caso de los diseños opti-mizados comienza con la información de los cuatropozos antes de seleccionar e instalar el sistema deproducción, seguido de la perforación de pozosadicionales de desarrollo y finalmente por algunosajustes limitados al número de pozos, depen-diendo de lo que indicara la información de pro-ducción respecto al tamaño real del yacimiento.

6 Oilfield Review

> Plataforma tipo spar adaptativa de Aker Maritime

Primavera de 2001 7

> Aker Maritime DPS-2000.

Ajuste limitadoal númerode pozos

Agregado de módulosde producción y ajustedel número de pozos

Perforación de pozos dedesarrollo y puesta en producciónDos penetraciones

Cuatro penetraciones

Diseños adaptativos

Diseños optimizados

Estructura del programa Decision Tree

Selección de la estructura y del

equipamientode superficie

Perforaciónanticipada

de dos pozos

Tamaño deyacimiento indicado(capacidad/pozos)

Instalación de la estructuray perforación

Otras indicacionessobre el tamañodel yacimiento

Comienzocon más

información

Tamaño deyacimiento indicado(capacidad/pozos)

Selección de la estructura y del

equipamientode superficie

Instalación de la estructuray perforación

Perforación de pozos dedesarrollo y puesta en producción

Otras indicacionesdel tamaño

del yacimiento

> Estructura del programa Decision Tree para el diseño adaptativo, en comparación con el diseño optimizado. En eldiseño adaptativo (arriba) se comienza con menor información y se perforan menos pozos. En el diseño optimizado(abajo) se utiliza información de cuatro pozos para dimensionar el concepto del desarrollo.

La incertidumbre clave era el tamaño del yaci-miento, puesto que determina la capacidad de lasinstalaciones y la cantidad de pozos requeridospara desarrollar las reservas. Los resultados delprograma Decision Tree son los efectos económi-cos de los múltiples escenarios que ocurren si secree que:

• el yacimiento es de gran tamaño y en reali-dad es de gran, mediano o pequeño tamaño;

• el yacimiento es de mediano tamaño y enrealidad es de gran, mediano o pequeñotamaño;

• el yacimiento es de pequeño tamaño y enrealidad es de gran, mediano o pequeñotamaño.

Un ejemplo de árbol de decisiones demuestralos valores actuales netos calculados para uno delos cuatro conceptos de desarrollo: el sistemaadaptativo DPS-2000 (arriba). EL VAN total para

este concepto es de $412 millones. La compara-ción de esta cifra con las obtenidas para los otrostres conceptos indica que el sistema DPS-2000posee el mayor VAN (abajo a la izquierda).

Los plazos de las etapas de desarrollo jueganun papel fundamental en la recuperación de lainversión. Gran parte del valor de seleccionar unsistema adaptativo está en el menor tiempo quetranscurre hasta la primera producción de pe-tróleo. Con el software Decision Tree, se siguióun plan desde enero de 2001 hasta junio de 2005que incluía ingeniería y diseño iniciales (FEED,por sus siglas en Inglés), construcción, entrega ypuesta en funcionamiento (abajo a la derecha).Ambos conceptos adaptativos podrían entregarla primera producción de petróleo en el año 2003,en comparación con las posibles entregas para elaño 2005, que se obtendrían con los sistemasoptimizados. Sin embargo, el valor agregado de

los sistemas adaptativos representaba riesgosadicionales.

El software Decision Tree ayudó a demostrarel valor agregado que se puede obtener con losprimeros sistemas de producción adaptativos, ypermitió que Aker Maritime presentara unaamplia gama de opciones de decisión a laempresa petrolera cliente. También subrayó elhecho de que a menudo existe incertidumbre,incluso después de que se ha reunido mayorinformación. Reconocer esto durante la selec-ción de los conceptos de desarrollo es impor-tante y puede agregar valor.

Desarrollo de un casoLa metodología de árboles de decisiones tambiénse puede aplicar a otros tipos de problemas deE&P. Como parte de la estrategia de Centricapara adquirir activos adicionales de la plataforma

8 Oilfield Review

Conceptos adaptativos Conceptos optimizados

Valor calculado

DPS-2000

Plataforma sparadaptativa

$412 MM

$350 MM

Plataforma sparoptimizada

FPSO

$313 MM

$182 MM

> Comparación de cálculos finales del VAN para los cuatroconceptos de desarrollo en consideración. Los conceptosadaptativos ofrecen hasta un VAN de $230 millones más altoque los conceptos optimizados.

Ene.2001

Jun.2001

Ene.2002

Jun.2002

Ene.2003

Jun.2003

Ene.2004

Jun.2004

Ene.2005

Jun.2005

Ene.2006

Datos de entrada al programa Decision Tree

Aker DPS-2000

Plataforma tipo spar adaptativa

FPSO

Plataforma tipo spar optimizada

Inicio de producciónDic. 2003

Inicio de producciónAgo. 2003

Inicio deproducciónFeb. 2005

Inicio deproducciónAbr. 2005

Incluye ingeniería y diseños iniciales (FEED), construcción, entrega y puesta en funcionamiento

Secuencia de eventos para el programa Decision Tree.Los conceptos adaptativos comienzan primero y producenprimero, mientras que la producción de los proyectos opti-mizados se atrasa cerca de 18 meses.

0.48 grande

0.36 mediano

0.16 pequeño

882

VAN $MM

359

9

Probabilidad del tamañoreal del yacimiento

0.23 grande

0.46 mediano

0.31 pequeño

882

361

12

0.23 grande

0.36 mediano

0.41 pequeño

882

361

14

Indicación deyacimiento degran tamaño

Indicación deyacimiento detamaño medio

Perforaciónanticipada de

2 pozos

Instalacióndel sistemaDPS-2000

p =0.2

8p = 0.39

p = 0.33

Dos penetraciones

DPS-2000

$412 MM

Resultados del árbol de decisiones para el sistema Aker DPS-2000

$554 MM

$373 MM

$339 MM

26 pozos, $100 M de modificación

14 pozos, 1 pozo seco

6 pozos, 2 pozos secos

14 pozos

6 pozos, 1 pozo seco

14 pozos

6 pozos

26 pozos, $100 M de modificación

26 pozos, $100 M de modificación

Perforaciónanticipada de

2 pozos

Instalacióndel sistemaDPS-2000

Indicación deyacimiento depequeño tamaño

Perforaciónanticipada de

2 pozos

Instalacióndel sistemaDPS-2000

> Resultados del programa Decision Tree que muestran cifras del VAN calculado para el sistema adaptativo de aguas profundas DPS-2000.

>

Primavera de 2001 9

continental del Reino Unido, a menudo, la compa-ñía podría tener que considerar intereses conflic-tivos entre comprador y vendedor cuando yatuviera contratos para comprar el gas de los acti-vos. Por ejemplo, Centrica necesitaba considerarel efecto de un conflicto de intereses anterioracerca del valor futuro de un activo que pensabaadquirir. El conflicto se refería al no cumplimientoanterior, por parte de los vendedores, de las obli-gaciones contractuales de proporcionar gas y a laaplicación de las cláusulas contractuales porparte de Centrica. Los vendedores se opusieron aesta acción y entablaron un litigio para limitarla.Centrica debía considerar los posibles resultadosde un acuerdo litigado versus uno negociadoacerca del valor futuro del activo, el campoHewett (arriba a la izquierda).

Varias condiciones complicaban el proceso dedecisión. Adquirir capital adicional en el campo oasumir la función de operador, podía aumentarlas reservas y el valor, y permitir que Centricagenerara más gas, pero el campo era viejo y seacercaba a un costoso abandono. Sin embargo,también existía la posibilidad de efectuar rea-condicionamientos o de desarrollar campos veci-nos. Había tantos elementos a considerar en ladecisión que el problema parecía bastante difícilde resolver. Centrica consultó con AEATechnology plc para que le ayudara a encuadrar elproblema. El árbol de decisiones resultante era de

gran tamaño y requería la evaluación de 7000alternativas con varias horas de cómputo porresultado, totalizando un año-hombre deesfuerzo. Se necesitaba una solución automati-zada para generar e ingresar números al árbol dedecisiones. Los analistas de Centrica utilizaron elprograma Decision Tree de Merak y, reduciendosignificativamente algunas de las limitaciones,pudieron alcanzar una solución con 500 resulta-dos y un tiempo de cómputo de 7 minutos (arribaa la derecha).

Los beneficios de una solución proporcionadapor el programa Decision Tree fueron de dostipos: primero, el proceso de análisis de decisio-nes brindó una clara visión del problema. A pesarde la complejidad de la situación, los resultadosde la aplicación Decision Tree aclararon lo queestaba impulsando la decisión, así como tambiénla decisión que se debía tomar. Por primera vez,todos quienes participaban en el proceso esta-ban de acuerdo con los fundamentos del con-junto de decisiones. En segundo lugar, lasherramientas de Merak facilitaron la solución delproblema y ayudaron a completar rápidamentelos cálculos y el análisis.

Simplificación de la toma de decisionesPara las grandes organizaciones, como las de laindustria petrolera, aún son las personas, no losprocesos, quienes toman decisiones complejas y

de alto costo. La técnica de análisis de decisio-nes, por lo general, se adapta de una organiza-ción a otra, pero el mejor sistema es aquél queencuadra el problema, comprende las incerti-dumbres, desarrolla soluciones más poderosas ya menudo híbridas, y equilibra el riesgo con res-pecto al valor esperado.

A medida que el segmento de E&P de laindustria petrolera continúe buscando prospectosen regiones más remotas y potencialmente mássensibles, las herramientas de toma de decisio-nes que incorporan información de todas lasfuentes idóneas harán importantes aportes aléxito del proyecto.

Si bien, en último término, son las personaslas que toman las decisiones, las solucionesasistidas por computadoras y software facilitanla tarea. Los productos de análisis de decisionespueden ayudar a identificar cuán sensible es unadecisión a todos los factores involucrados, deter-minar el valor de seguir adelante o recopilarinformación, orientar a quienes toman las deci-siones en la dirección más conveniente, y gene-rar decisiones más coherentes.

En todas las compañías, quienes toman lasdecisiones captan los beneficios de un procesode análisis de decisiones coherente, lo cual per-mite que las organizaciones de planificación ypersonal técnico aumenten la eficiencia y el valorde su trabajo. —LS

> Esquema del árbol de decisiones creado para ayudar a los analistas de Cen-trica a tomar una decisión respecto al caso del campo Hewett. El árbol utilizauna notación compacta por la cual un nodo ubicado junto a los resultados deun nodo previo indica que tal nodo se repite para cada una de las ramas. Deesta forma, el primer nodo de decisión, "Adquirir capital adicional," se aplica alos tres resultados del nodo previo, "Cálculo de la variación en el gas inicial-mente en sitio." De manera similar, el nodo de decisión que indica solución pornegociación, se aplica a todos los resultados Sí o No de la decisión previa, yasí sucesivamente. Esta notación comunica la misma información que un árbolcompleto, pero hace que éste sea compacto y manejable.

Cálculo de la variaciónen el gas inicialmenteen sitio

Bajo

Medio

Alto

Adquirir capitaladicional

Sí

No

Sí

No

Bajo

Medio

Alto

Baja

Media

Alta

Identidaddel experto

A

Solucionar el litigiomediante negociación

Resultadonegociado

Decisióndel experto

BR E I N O U N I D O

N O R U E G A

CampoHewett

M A R D E L N O R T E

> El campo Hewett, en el Mar del Norte del Reino Unido, en donde el bajorendimiento impidió que Centrica y sus socios cumplieran contratos de provi-sión de gas. El análisis con el programa Decision Tree ayudó a Centrica adecidir si debía proceder a un acuerdo entre las partes.