Modelo de gestión de la producción de gas
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Tomás Conticello et al.
conticello@gmail.com
Argentina está atravesando una situación compleja en
materia de gas por un aumento del consumo sostenido
durante la última década y paralelamente una baja en la
producción y las reservas de hidrocarburos. La producción
cae porque se achican las reservas, el causal lo podemos
encontrar debido a que hubo una disminución sostenida
en la inversión para la exploración. En los próximos años,
el país tendrá que afrontar un escenario más exigente que
el prevaleciente, la fuerte descapitalización por rápido
agotamiento de las reservas de gas, requerirá de un gran
esfuerzo en nuevas inversiones para frenar la declinación
de las reservas. Al mismo tiempo el creciente desfajase
entre precios, tarifas y costos en todos los segmentos de la
actividad energética, se convertirá en una cuestión de
complejo manejo económico y político durante todo el
año 2012 y los próximos años.
A este escenario hay que sumarle el componente referido
a la escasez de divisas que sufre el país y la disminución
de las reservas del BCRA en el último año. Hacia el 2006
la mitad del superávit comercial externo era aportado por
el sector energético, cosa que no ocurre ahora (en el 2011
el déficit comercial energético superó los 3000 millones
de dólares) y se espera que en el 2012 llegue a los 7000
millones de dólares.
En las últimas décadas se incrementó fuertemente el
consumo de gas en nuestro país, destacándose la creciente
utilización del GNC en los vehículos, así como la
demanda de gas como combustible para la generación de
energía eléctrica.
Sobre este contexto, se requiere de un estudio de las
distintas variables que impactan en el sector para poder
establecer políticas de acción y lograr recuperar el autoabastecimiento
de gas en el mediano plazo. Las políticas
de acción, deberán estar basadas en el estudio costobeneficio
de las acciones a tomar mediante el planteo de
distintos escenarios modificando las variables del sistema
y realizando estimaciones adecuadas.
El trabajo realizado consiste en la construcción de un
modelo computacional que simula la disponibilidad del
gas en la Argentina. Permite evaluar y visualizar los
posibles escenarios que ocurrirían dado diversos
comportamiento con respecto a la demanda del gas, ya sea
a nivel comercial , industrial, para la generación eléctrica
y otros rubros, y como esa demanda puede repercutir en la
producción y disponibilidad para cubrirla.
Basándose en técnicas conocidas de Dinámica de
Sistemas, adoptamos estas herramientas útiles para la
modelización compleja de sistemas realimentados. Dado
el universo grande y complejo que representa la
producción de Gas en tu totalidad, fue de suma
importancia acortar y definir el alcance y concentrarse en
un foco y variables que quedaron establecidas dentro del
Modelo Conceptual.
Cada tópico y área mencionados, permite ensayar
escenarios posibles que ayudan a evaluar decisiones y
cursos de acción frente a problemáticas o situaciones
distintas.
Como herramienta principal para plasmar las variables
interrelacionadas, se utilizó el software Vensim Ple Plus,
que contiene interfaces de visualización de resultados
cuyas evoluciones pueden ser ajustadas en tiempo real a
partir de la modificación de los parámetros o variables
que marcan la tendencia del sistema y los cursos de
acción.
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
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