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Dinámica de Sistemas

Boletín de Dinámica de Sistemas


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.

Modelo de gestión de la producción de gas


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.

Modelo de gestión de la producción de gas


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.

Modelo de gestión de la producción de gas


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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