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Tema relacionado a la materia Gerencia de yacimientos

1. Universidad de Oriente
Núcleo Anzoátegui
Departamento de Ingeniería de Petróleo
Control y Gerencia de Yacimientos
SIMULACIÓN-ANÁLISIS ECONÓMICO-
ANÁLISIS DE RIESGO
Bachiller:
Gabriel Martínez CI:26.971.661
Ingeniero:
Alicia Da Silva
Barcelona, mayo 2019

2. Simulación de Yacimientos
La simulación de yacimientos es la
manera de poder predecir cómo se
comportara un yacimiento antes y
después de haber sido perforado.
Una vez obtenida la data
proveniente de ingenieros
geofísicos, geólogos, petroleros,
etc. Esta será suministrada a un
simulador de yacimientos el cual se
encargara de la tarea más pesada,
que es la de calcular y simular.

3. Simulación de Yacimientos
Se necesita una serie de datos para realizarla, tales
como:
Datos de pozos
Historia de Mangas o completaciones
Datos de producción
Datos de saturaciones de fluidos
Propiedades o interacción Roca-Fluidos
Datos estructurales
Datos de rocas
Propiedades de los fluidos

4. Simulación de Yacimientos
Se realiza empleando un Simulador
Un Simulador de Yacimientos
es aquel que mediante
algoritmos matemáticos,
soluciona numéricamente las
distintas ecuaciones del
modelo matemático que
representan el yacimiento y
obtiene soluciones
aproximadas de tales
ecuaciones.

5. Simulación de Yacimientos
Tipos de Simuladores
Petróleo Negro (Eclipse BlackOil)
Composicionales (Eclipse Compositional)
Térmicos (IMEX)
Químicos

6. Simulación de Yacimientos
Simulador de Petróleo Negro

Este tipo de modelo isotérmico
aplica a yacimientos que contiene las
fases inmiscibles de agua, petróleo y
gas. El modelo black-oil trata a los
hidrocarburos como si tuviesen dos
componentes, petróleo y agua con
una ley de solubilidad del gas en la
fase líquida simple y dependiente de
la presión. No se permiten
variaciones de las composiciones de
gas o petróleo en función de la
presión o el tiempo.
Eclipse Black-oil

7. Simulación de Yacimientos
Simulador Composicional
En un modelo composicional e
isotérmico, las fases de
hidrocarburos están representadas
por N componentes, cuya interacción
es una función de la presión y
composición y es descrita por alguna
ecuación de estado. El número de
componentes N de hidrocarburos
usualmente está relacionado al
detalle deseado de los resultados
pero es con frecuencia limitado por
el tiempo de computacional práctico
y está normalmente entre 3 y 7.
Eclipse Compositional
Se usan para petróleos volátiles y condensados

8. Simulación de Yacimientos
Simulador Térmico
Cuando la temperatura varía en el
yacimiento, se debe usar un modelo
térmico. En un modelo de este tipo, los
componentes usuales el agua (ya sea en
líquido o vapor) e hidrocarburos volátiles
y pesados como fases. Las propiedades de
interacción roca-fluido son caracterizadas
como funciones de presión y temperatura.
Estos modelos son usados para simular
inyecciones cíclicas de vapor, flujo de
vapor continuo o procesos más complejos
como la combustión in situ.
Imex

9. Simulación de Yacimientos
Simulador Químico
Modelan el flujo de fluidos y el
transporte de masa ocasionado
por las interacciones fluido-
fluido y fluido-roca, tales como
la dispersión, absorción,
intercambio de cationes, flujo
no newtoniano y
comportamiento de fases muy
complejos (tres o mas fases).
Chemcad

10. Etapas de la Simulación
Inicialización
-En la cual se toma la
data del yacimiento
(propiedades roca-
fluido), para obtener
una estimación del
POES.
Ajuste histórico
-Aquí el simulador con
las condiciones de
extracción de
hidrocarburo (números
de perforaciones,
tiempo de explotación,
etc.) hace los cálculos
para predecir el
comportamiento del
yacimiento.
Predicciones
-Una vez hecho el
cálculo para las
predicciones, el
simulador podrá
pronosticar el Factor de
Recobro.

11. Simulación de Yacimientos
Importancia
Juega un papel muy importante:
Requiere integración entre geocientíficos e ingenieros.
Permite a los geocientíficos efectuar diferentes interpretaciones y
suposiciones que se puedan comparar contra la historia de producción.
Provee medios para comprender el comportamiento actual y predecir el
comportamiento futuro bajo diferentes condiciones.
Mejora el proceso de gerenciar yacimientos
y la toma de decisiones

12. Análisis económico
Es un análisis que me permite
evaluar la rentabilidad de un
proyecto e inversión.
Este se realiza después de la
Simulación de yacimientos.
Utiliza una serie de
indicadores económicos que
permiten decidir si el
proyecto es factible o no.
Para declarar la factibilidad de
un proyecto se requiere que se
cumplan mínimo tres
indicadores económicos.

13. Análisis económico
Indicadores económicos
Son fórmulas matemáticas
que proporcionan
información para evaluar la
rentabilidad o seguridad que
brinda una inversión y
adicionalmente, permiten
comparar diferentes
alternativas de negocios.
Entre los indicadores
económicos más
comunes se tienen:
•Valor Actual Neto (VAN)
• Tasa Interna de Retorno (TIR/IRR)
• Tasa Interna de Retorno Modificada
(TIRC/CIRR)
•Eficiencia de la Inversión (EI)
•Tiempo de Pago (TP)
• Tiempo de Pago Dinámico (TPD)
•Valor Económico Agregado (VEA/EVA)
• Retorno sobre Capital Empleado (ROCE)
• Valor Agregado de Mercado (MVA)

14. Indicadores económicos

15. Indicadores económicos
La expresión matemática del Valor Actual Neto es la siguiente:

16. Indicadores económicos

17. Indicadores económicos
Tasa Interna de Retorno
TIR > 15%

18. Indicadores económicos
Tasa Interna de Retorno Corregida
Su expresión matemática es la siguiente:

19. Indicadores económicos
Tasa Interna de Retorno Corregida

20. Indicadores económicos
Eficiencia de Inversión

21. Indicadores económicos
Eficiencia de Inversión
Su expresión matemática es la siguiente:

22. Indicadores económicos
Tiempo de pago

23. Indicadores económicos
Tiempo de pago
Su expresión matemática es la siguiente:

24. Indicadores económicos
Tiempo de pago

25. Análisis de riesgos
-También llamado Método de simulación probabilística,
permite introducir la dinámica en el análisis de
evaluación Costo-Beneficio de los proyectos de
inversión, mediante el empleo de la técnica de
simulación de Monte Carlo. De esta manera, se
incorpora al análisis costo-beneficio una evaluación de
la incertidumbre asociada a las principales variables del
proyecto y de esta manera estimar el impacto del riesgo
sobre la rentabilidad del proyecto.

26. Análisis de riesgos
Riesgo
El riesgo es un evento
aleatorio que
posiblemente puede
ocurrir, y en caso de
que suceda, éste
tendrá impactos
negativos.
Riesgos en proyectos
Los riesgos en
proyectos de inversión
miden la variabilidad
de los flujos de caja
estimados respecto a
los reales. Si la
variabilidad es mayor,
los riesgos serán
mayores.

27. Clasificación de los riesgos
•RIE SGOS DUR AN TE LA FASE DE PLA NIFI CAC IÓN , C ON CEPT UALI ZAC IÓN Y D ISE ÑO D EL PROYECT O
•RIE SGOS DUR AN TE LA FASE DE C ON STR UC CIÓN DEL PROYEC TO
•RIE SGOS DUR AN TE LA FASE DE E JEC UC ION DE L PR OY ECT O
•RIE SGOS FINA NCI EROS
•RIE SGOS POLÍ TICOS
•RIE SGOS DEL MED IO AMB IENTE
•OTR OS RIE SGOS (DE FUE RZA MAYOR , LE GAL, J URI DIC CIONAL , D E LITIGIOS, ETC .)

28. Proceso integrado de análisis de riesgo
Control de gestión
cualitativa
•Los
inversionistas
deben realizar
un análisis
cualitativo del
proyecto en
cuanto a su
visión del
negocio y la
estrategia del
negocio en
general.
Pronóstico mediante
series de tiempo y
regresiones
•De existir datos
históricos o
comparables, se
pronostica las
cifras a través
del uso de
análisis de
series de
tiempo o
análisis de
regresión
multivariados.
Análisis del valor
actual neto en el
escenario base
•Luego de realizar
flujos de caja
descontados
utilizando los
valores
pronosticados en el
paso anterior, es
necesario obtener el
valor actual neto
para cada periodo
descontando los
resultados netos
para una tasa
ajustada al riesgo
que sea adecuada.
Se calcula el VAN,
TIR y demás
criterios de
evaluación.
Simulación Monte
Carlo
•Los flujos
proyectados
presentan
estimadores de
un solo punto,
los cuales son
estáticos y no
consideran
incertidumbre;
se requiere
realizar una
simulación
Monte Carlo.

29. Simulación Monte Carlo
Es un generador de números
aleatorios con la finalidad de calcular
miles de escenarios de un modelo a
través de la selección repetida de
valores para variables inciertas que
han sido previamente definidas con
determinada distribución de
probabilidad. En otras palabras, esta
simulación consiste en generar
valores aleatorios de variables de
entrada (precio, unidades producidas,
costo variable unitario, etc.) para
determinar las fluctuaciones posibles
de las variables de salida.
Las variables se dividen en dos grupos:
1) Los supuestos probabilistas, las
cuales son variables independientes con
incertidumbre según cierta distribución
de probabilidad tales como las ventas,
costos variables, monto de inversión,
etc.
2) las variables de apuesta o pronóstico
son variables dependientes de las
variaciones de los supuestos probabilistas,
las cuales mostrarán su impacto y apoyarán
en la toma de decisiones como por ejemplo
el valor actual neto, la tasa interna de
retorno, la razón costo beneficio, entre
otros.

30. Simulación Monte Carlo
En la mayoría de los casos se realiza un Análisis de sensibilidad
Denominado tornado, este análisis
cuantifica el impacto de cada
variable de entrada del modelo de
una en una. El análisis se lo realiza a
través de un gráfico de tornado que
generalmente es utilizado para
identificar los elementos críticos de
éxito que más afectan los resultados
del modelo (variables de
pronóstico), mismo que aplica
perturbaciones a cada variable de
entrada en el modelo una a la vez
por lo que es un proceso estático.
Ejemplo de Gráfico de tornado

31. Simulación Monte Carlo
Otra parte del análisis de sensibilidad consiste en examinar el Gráfico de araña
En el gráfico de araña en el eje
horizontal se consideran las
desviaciones porcentuales del caso
base y en el eje vertical está la
variable objetivo (VAN). Aquí es
importante observar la pendiente de
las curvas, ya que aquellas que
posean una mayor inclinación
(positiva o negativa) indican que
tienen un mayor impacto en la
variable objetivo, mientras que las
curvas que son casi horizontales
muestran un efecto mínimo.
Ejemplo de Gráfico de araña

32. Medidas de los riesgos
El riesgo en proyectos de inversión puede ser medido de
varias maneras. A continuación se lista algunas medidas del
riesgo que pueden ser utilizadas:

33. Análisis de riesgos
-El objetivo de la simulación es generar escenarios a través de
métodos iterativo, que permitan cuantificar el efecto de cambios
en los factores de las variables exógenas y endógenas sobre la
variable resultado que en el caso delo ejemplo es la rentabilidad
del Proyecto de Inversión. La simulación mediante el método de
Monte Carlo calcula múltiples escenarios del modelo, de manera
iterativa ejemplificando valores seleccionados a partir de las
funciones de distribución de probabilidades para las variables
aleatorias, y a partir de las funciones incorporadas en el modelo.
Objetivo de la simulación en este análisis:

34. Análisis de riesgos
Análisis FODA o DOFA
El análisis FODA es una
herramienta de análisis que suele
usarse en gestión empresarial para
analizar nuevos negocios o
iniciativas en relación al entorno y
las características de la propia
empresa. Esto se consigue
analizando cuatro aspectos, dos
internos y dos externos, los cuales
dan nombre a la matriz: Fortalezas,
Oportunidades, Debilidades y
Amenazas.

35. Análisis de riesgos
¿Cómo está relacionado el Análisis FODA
o DOFA con los riesgos?
-Las oportunidades y amenazas son las partes del análisis
DAFO más fáciles de considerar en la planificación del
proyecto, ya que se corresponden de forma bastante directa
con los riesgos. De hecho, el análisis DAFO es una de las
técnicas que se recomiendan para la
 
identificación de
riesgos.
 Las amenazas serían los
riesgos negativos que
deberían considerarse en la planificación, mientras que las
oportunidades serían los riesgos positivos.

36. Análisis de riesgos
Debilidades y fortalezas en gestión de proyectos
-Cuando aplicamos el análisis DAFO a un proyecto, las
fortalezas y debilidades suelen estar relacionadas con los
recursos internos. Normalmente son aquellos aspectos que
pueden ayudarte a hacer frente a contratiempos en la
planificación, o puntos débiles que ponen en duda la viabilidad
del proyecto. En este segundo caso, es necesario buscar formas
de contrarrestar estas debilidades o posibles contratiempos.

37. Análisis de riesgos
Debilidades y fortalezas en gestión de proyectos
DEBILIDADES
El proyecto no tienen unos
objetivos claros.
No existe una estrategia
definida.
Costes internos elevados.
Faltan determinadas
competencias específicas.
Las herramientas disponibles
son obsoletas o no adecuadas.
Rentabilidad inferior a la
media.
FORTALEZAS
Ser una organización flexible que te
permita adaptarte rápidamente a los
cambios que puedan surgir en la
planificación.
Disponer de buenas
 herramientas de
planificación y control de proyectos.
Disponer de buenas
 herramientas de
comunicación
Disponer de personas capaces
realizar el trabajo.

38. Análisis de riesgos
Oportunidades y amenazas en gestión de proyectos
AMENAZAS

La existencia de otros
proyectos que compitan por
los mismos recursos.
Existencia de cambio o
nuevos requisitos.
Mala posición en las
negociaciones con
proveedores o clientes.
Cambios políticos.
OPORTUNIDADES
Reaprovechar conocimientos. Si tu
proyecto tiene similitudes con otros
proyectos de tu empresa, puedes
intentar reaprovechar el trabajo
ejecutado.
Compras conjuntas o de mayor
volumen.
Compartir recursos.