optimización campos de petróleo

MODELO DE OPTIMIZACIÓN

MODELO MATEMÁTICO

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OILFIELD PRODUCTION PLANNING

SITUACIÓN ENERGÉTICA ARGENTINA

Fin de la Presentación

OILFIELD PRODUCTION PLANNINGMixed-Integer Multiperiod Model for the Planning

of Oilfield Production

Ing. GORRINI, Federico Alberto - Dr. BANDONI, José Alberto

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICADOCUMENTO DE TRABAJO | Noviembre 2014

Modelo matemático de optimización MINLP implementado en GAMS a través de interfaces con MS Excel

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR

MODELO MATEMÁTICO

Figura 1. Diagrama de flujo de un fluido en dirección radial hacia el centro de dos geometrías cilíndricas concéntricas

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR Oilfield Production Planning

h

r1

r2

r

q1 q2

r1

r2

MODELO MATEMÁTICO

Figura 2. Perfil de presión desarrollada entre el reservorio (radio de drenaje) y el centro del pozo de petróleo


pr -

pw

r2

r1

pr

pw

pre

ssu

re

distance

MODELO MATEMÁTICO

LEY DE PERMEABILIDAD DE D´ARCY

Al aplicar esta formulación al caso del flujo de petróleo desde un reservorio hacia el pozo de petróleo conviene enfrentar el problema en coordenadas cilíndricas.

Se define al “potencial de flujo” como

La interpretación física de este parámetro es que ϕ es el trabajo requerido por una unidad de volumen de fluido -en un proceso sin fricción- para transportarla desde un estado de referencia hasta el punto en cuestión.


∅ = 12න 𝜌𝑣2 𝑑𝑣𝑣0 + න 𝑑𝑝𝑝

0 + න 𝜌𝑔 𝑑𝑧𝑧0

𝑞 = 𝑘 𝐴𝜇 ∇ഥ∅

𝑞 = 𝑘 𝐴𝜇 ൬ 𝜕∅𝜕𝑟 𝑟Ƽ + 1𝑟𝜕∅𝜕𝜃 𝜃ෘ� + 𝜕∅𝜕𝑧 𝑧Ƽ ൰

q oil

f1 f2

MODELO MATEMÁTICO

Se asume que el flujo en pozos verticales sólo se da en planos horizontales. Además, al asumir propiedades homogéneas en dirección angular, el flujo sólo se producirá en dirección radial. Estas asunciones pueden expresarse matemáticamente como:

Así, la ecuación de D´Arcy se reduce a:

PermeabilidadEs una propiedad de la roca la cual mide la capacidad de transferencia que tienen los fluidos para atravesar la roca. EspesorEl espesor útil es la longitud vertical de la formación permeable que contiene el área de drenaje por el cual el fluido fluye hacia el pozo. Esto no es solamente el intervalo punzado o el espesor de formación encontrado por el pozo.


𝜕∅𝜕𝑧= 0 𝜕∅𝜕𝜃 = 0

𝑞 = 𝑘 𝐴𝜇 𝜕∅𝜕𝑟 𝑟Ƽ

MODELO MATEMÁTICO

Radio de drenajeDistancia comprendida desde el centro del pozo hasta el límite de volumen de roca permeable al cual se le interrumpe la presión estática (r2).

Presión promedio de reservorioEs la presión promedio -asumida estática- que se desarrolla a una distancia del pozo igual o superior al radio de drenaje (p2).

Presión dinámica de fondoEs la presión desarrollada en el límite de la formación, o sea en las paredes del pozo donde se encuentran los punzados.

Factor de dañoDurante las operaciones de perforación y completación, la permeabilidad de la formación de la sección cercana al pozo puede ser alterada. A esta zona alterada de permeabilidad se le llama dañada. La invasión de fluidos de perforación, dispersión de las arcillas (hinchamiento), la presencia de cemento y la presencia de una gran saturación de gas alrededor del pozo, son algunos de los factores responsables por la reducción de la permeabilidad en los alrededores del pozo. Sin embargo, un exitoso tratamiento de estimulación tal como acidificar o fracturar, resulta en un incremento de la permeabilidad, reduciendo el daño de la formación aledaña (skin).


𝑑∅𝑑𝑟

MODELO MATEMÁTICO

Al asumirse que no existe flujo axial y que sólo se da en dirección radial.

En cuanto a la velocidad, este constituye un factor despreciable en fenómenos de flujo a través de medios permeables, sobre todo frente a las presiones con las que se trabaja en este caso.

Por su parte, el término de diferencial de presión es el más importante. En este término debe considerarse la pérdida de presión del factor de daño, además de la pérdida ocasionada por la turbulencia en inmediaciones del pozo.

Los términos de skin y turbulence pseudoskin suelen ser despreciados. Así es como la potencialidad de flujo se reduce al diferencial de presión.


න 𝜌𝑔 𝑑𝑧= 0𝑧2𝑧1

න 𝑑𝑝𝑝2𝑝1 = න 𝑑𝑝𝑝2

𝑝1 −න 𝑑𝑝∆𝑝𝑠𝑘𝑖𝑛0 −න 𝑑𝑝∆𝑝𝑡𝑢𝑟𝑏𝑢𝑙𝑒𝑛𝑐𝑒

0

න 𝑑𝑝𝑝2𝑝1 = ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ− 𝑆− 𝐷𝑞

= ∅2 − ∅1 = න 𝑑𝑝𝑝2𝑝1 = 𝑝2 − 𝑝1

MODELO MATEMÁTICO

Retomando la expresión de la Ley de Permeabilidad desarrollada,


𝑞 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 𝑑∅𝑑𝑟

𝑞 න 𝑑𝑟𝑟𝑟2𝑟1 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 න 𝑑∅∅2

∅1

𝑞 𝑙𝑛൬𝑟2𝑟1൰= 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 ሺ∅2 − ∅1ሻ 𝑞 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ

ቂ𝑙𝑛ቀ𝑟2𝑟1ቁ− 𝑆− 𝐷𝑞ቃ 𝑞 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ𝑙𝑛ቀ𝑟2𝑟1ቁ

𝑞 = 𝑃𝐼 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ

𝑞 = 𝑘𝐴𝜇 𝑑∅𝑑𝑟

MODELO MATEMÁTICO

Gilbert (1954), define el Inflow Performance Relationship, una relación funcional entre el caudal de producción y la presión dinámica de fondo. Esto es válido en flujo monofásico. Si la presión dinámica de fondo cae debajo de la presión de burbuja de la mezcla, el flujo se vuelve bifásico y el IPR debe ser ajustado según la correlación de Vogel.Aranofsky y Jenkins (1954) desarrollan un modelo IPR (Inflow Performance Relationship) dependiente del tiempo.

Figura 3. Perfil del caudal de petróleo desarrollado en función de la presión de fondo del pozo


qmax

0

flo

wra

te

well buttom pressurepatm pr

MODELO MATEMÁTICO

Según Aranofsky y Jenkins, al resolver la Ecuación de Difusividad para un reservorio no saturado de petróleo,

La ecuación de la Ley de D´Arcy puede ser ajustada a un fluido compresible utilizando un factor de volumen promedio de formación de gas.


𝑟2𝑟1 = 1.5 ඥ𝑡𝐷 𝑡𝐷 = 0.000264 𝑘∅ 𝜇 𝑐𝑡 𝑟12 𝑡

𝑞 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ𝑙𝑛ቆ1.5 ට0.000264 𝑘∅ 𝜇 𝑐𝑡 𝑟12 𝑡ቇ

𝑞 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝜇 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ12𝑙𝑛൬0.000264 𝑘∅ 𝜇 𝑐𝑡 𝑟12 𝑡൰+ 2 𝑙𝑛ሺ1.5ሻ൨

𝑞 = 2𝜋𝑟ℎ𝑘𝛽𝜇 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ12𝑙𝑛൬0.000264 𝑘∅ 𝜇 𝑐𝑡 𝑟12 𝑡൰+ 0.810930൨ 𝑞 = 𝐶1 ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻln𝑡+ 𝐶2

𝛽 = 0.0283 𝑍ҧ𝑇ሺ𝑝2 − 𝑝1ሻ 2Τ = 𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑠𝑒𝑟𝑣𝑜𝑟𝑖𝑜𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑧𝑜

MODELO MATEMÁTICO PRESCRIPTO

VARIABLES DE DECISIÓN = Variables de Optimización = Grados de Libertad = Variables de Control

RESTRICCIONES = sólo ciertos valores de las variables de decisión son posibles.

ECUACIONES O INECUACIONES = que restringen los valores de las variables de decisión son posibles.

SOLUCIÓN FACTIBLE = cualquier especificación de las variables de decisión que satisface las restricciones del problema.

SOLUCIÓN ÓPTIMA = una solución factible que optimiza al sistema.

El modelo considera la operación cíclica de cada pozo i en cada período de tiempo j. Se asume, para todos los pozos, que la presión de los mismos al comienzo y al final de cada período de tiempo -y, en consecuencia, al final y al principio de cada ciclo- será la misma e igual a la máxima presión admisible por el pozo.En cada período de tiempo, habrá un máximo de ciclos para cada pozo pero en este modelo no existen variables asociadas para todos los ciclos posibles, debido a que los caudales de flujo y los tiempos de operación serán los mismos para cada ciclo de un dado período de tiempo. El número real de ciclos para cada pozo dentro de un período de tiempo ( nij) será determinado por el esquema de optimización.


𝑃 Set de períodos de tiempo (1 ... NP) 𝑊 Set de pozos (1 ... NW) 𝐾 Set de valores admisibles para el número de ciclos en un período de tiempo (1 ... NC) 𝑖,𝑗,𝑘 Índices correspondientes al pozo, el período de tiempo y el ciclo, respectivamente (𝑖 𝜖 𝑊, 𝑗 𝜖 𝑃, 𝑘 𝜖 𝐾)



Sets & Índices

VariablesContinuas

𝑄𝑖𝑗 Producción total de petróleo del pozo i en el período j 𝑞𝑖𝑗 Caudal de flujo de petróleo en el pozo i en el período j 𝑡𝑖𝑗𝑜 Tiempo de operación para cada ciclo del pozo i en el período j 𝑡𝑖𝑗𝑐 Tiempo de cierre para cada ciclo del pozo i en el período j 𝜏𝑖𝑗𝑜 Tiempo de operación total del pozo i en el período j 𝜏𝑖𝑗𝑐 Tiempo de cierre total del pozo i en el período j 𝑝𝑖𝑗 Presión del pozo i en el período j al final de un ciclo de operación

VariablesBinarias

𝑦𝑖𝑗𝑘 1 si existen k ciclos en la operación del pozo i en el período j

VariablesEnteras

Parámetros

𝑛𝑖𝑗 Número de ciclos en la operación del pozo i en el período j

𝐶1𝑖, 𝐶2𝑖 Parámetros para calcular el decaimiento de la presión en el pozo i cuando se encuentra produciendo 𝐶1𝑖𝑟𝑒𝑐, 𝐶1𝑖𝑟𝑒𝑐 Parámetros para calcular el incremento de la presión en el pozo i cuando se encuentra cerrado



Función Objetivo

Ecuaciones y Restricciones

𝑡𝑖𝑗𝑜 ≤ 𝑡𝑖𝑗𝑜𝑝𝑒𝑛 𝑚𝑖𝑛 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝑝𝑖𝑗 = 𝑝𝑖𝑢𝑝 − 𝐶1𝑖 𝑞𝑖𝑗 ൫𝑡𝑖𝑗𝑜൯𝐶2𝑖 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝜏𝑖𝑗𝑜 − 𝑇 ൫1− 𝑦𝑖𝑗𝑜൯ ≤ 0 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝑞𝑖𝑗 − 𝑞𝑖𝑗𝑢𝑝 ൫1− 𝑦𝑖𝑗0൯ ≤ 0 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝑝𝑖𝑗,𝑡𝑖𝑗𝑜 ,𝑡𝑖𝑗𝑐 ,𝜏𝑖𝑗𝑜 ,𝜏𝑖𝑗𝑜 ,𝑡𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥,𝑡𝑖𝑗𝑚𝑖𝑛 ≥ 0

𝛾𝑖𝑗𝑄𝑖𝑗𝑗𝑖 + 𝛿𝑖𝑗𝜏𝑖𝑗𝑜𝑗𝑖 + 𝛼𝑖𝑗𝜏𝑖𝑗𝑐𝑗𝑖

SUPOSICIONES1. Pozos múltiples de un reservorio común producen de manera completamente independiente unos de otros.2. Comportamiento no-lineal de la presión del pozo como función del caudal de petróleo y del tiempo.3. La función objetivo es calculada con coeficientes de costos variables para cada período (cambios estacionales).



Ecuaciones y Restricciones

𝑄𝑖𝑗 = 𝑞𝑖𝑗 𝜏𝑖𝑗𝑜 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝑄𝑖𝑗𝑖 = 𝑑𝑗 ∀𝑖 ∈𝑊

𝑛𝑖𝑗 = 𝑘 𝑦𝑖𝑗𝑘𝑘=0,1…𝑁𝐶 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃

𝑦𝑖𝑗𝑘𝑘=0,1…𝑁𝐶 = 1 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃

𝜏𝑖𝑗𝑜 = 𝑛𝑖𝑗𝑡𝑖𝑗𝑜 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝜏𝑖𝑗𝑐 = ቀ𝑛𝑖𝑗 + 𝑦𝑖𝑗𝑜ቁ𝑡𝑖𝑗𝑐 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝜏𝑖𝑗𝑐 + 𝜏𝑖𝑗𝑐 = 𝑇 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃 𝑡𝑖𝑗𝑜 ≤ 𝑡𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃

𝑡𝑖𝑗𝑚𝑎𝑥 = ቆ𝑝𝑖𝑗 − 𝑝𝑖𝑙𝑜𝑤𝐶1𝑖𝑞𝑖𝑗 ቇ

1 𝐶2𝑖Τ ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃

𝑡𝑖𝑗𝑐 ≥ 𝑡𝑖𝑗𝑚𝑖𝑛 ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃

𝑡𝑖𝑗𝑚𝑖𝑛 = ቆ𝑝𝑖𝑢𝑝 − 𝑝𝑖𝑗𝐶1𝑖𝑟𝑒𝑐 ቇ

1 𝐶2𝑖𝑟𝑒𝑐Τ ∀𝑖 ∈𝑊,𝑗∈𝑃

PERFILES DE PERFORMANCE

Figura 4. Perfiles de Presión y de Caudal de Producción vs. Tiempo para un pozo de Petróleo



SHALE OIL & SHALE GASGas y Petróleo Convencional y no-Convencional

Perspectiva Argentina

Ing. GORRINI, Federico Alberto - Dr. BANDONI, José Alberto

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICADOCUMENTO DE TRABAJO | Abril 2014

Análisis de reservas, producción y consumo de petróleo y gasconvencional y no convencional en Argentina‐

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SUR

Oil33%

Natural Gas24%

Coal30%

Nuclear Energy4%

Hydro electric7%

Renewables2%

MATRIZ ENERGÉTICA

MUNDIAL

Oil34%

Natural Gas52%

Coal1%

Nuclear Energy2%

Hydro electric10%

Renewables1%

MATRIZ ENERGÉTICA ARGENTINA

MATRIZ ENERGÉTICA

Figura 5. Matriz energética Mundial y matriz energética Argentina

SITUACIÓN HIDROCARBURÍFERA ARGENTINA


Energía Nuclear4.9%

Energía Hidroeléctrica32.5%

Energía Importada2.0%

Gas Natural42.0%

Líquidos16.6%

Carbón2.0%

Energía Nuclear Energía Hidroeléctrica Energía Importada Gas Natural

Combustibles Líquidos Carbón

GENERACIÓN ELÉCTRICA

Figura 6. Matriz de generación de energía eléctrica Argentina



GAS NATURAL

Figura 7. Reservas Probadas, Producción y Consumo de gas natural en Argentina



1980

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05

101520253035404550

Gas

Con

sum

ption

[Bm

3]

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2001

2002

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2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

05

101520253035404550

Gas

Pro

ducti

on [B

m3]

1980

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1993

1994

1995

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2000

2001

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-

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

Gas

Res

erve

s [T

m3]

GAS NATURAL




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2001

2002

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2004

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2006

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2008

2009

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0

10

20

30

40

50

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70

80

Argentina R/P Argentina R/CGa

s R/P

& R

/C

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 0 0

1 000 0002 000 000

3 000 0004 000 0005 000 000

6 000 0007 000 000

8 000 0009 000 000

10 000 000

Gas [

Mm

3]

GAS NATURAL




Evolución de reservas probadas, producción y consumo de gas natural durante el período 2002-2012 discriminados por región mundial

R P C

América del Norte 46.80% 17.40% 14.90%

América del Sur y Central 8.90% 64.30% 62.90%

Europa y Eurasia 38.90% 7.10% 6.10%

Medio Oriente 12.20% 121.80% 89.20%

Asia-Pacífico 18.80% 63.10% 92.70%

África 5.40% 56.40% 76.40%

Global 20.90% 33.30% 31.40%

Fuente: British Petroleum (BP). Statistical Review of World Energy. United Kingdom, London, June 2013.

Evolución de reservas probadas, producción y consumo de gas natural durante el período 2002-2012 discriminados por país sudamericano

R P C

Argentina -51.80% -8.10% 56.30%

Bolivia -61.00% 281.10% -

Brasil 87.80% 88.30% 106.80%

Chile - - -18.40%

Colombia 28.90% 92.20% 60.00%

Ecuador - - 354.60%

Perú 45.60% 2812% 1595%

Trinidad y Tobago -36.30% 119.20% 80.90%

Venezuela 33.00% 15.40% 23.00%



PETRÓLEO




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0

100

200

300

400

500

600

700

Oil

Cons

umpti

on [M

bblp

d]

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2008

2009

2010

2011

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0100200300400500600700800900

1,000

Oil

Prod

ucti

on [M

bblp

d]

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2000

2001

2002

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2006

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2008

2009

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2011

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-

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

Oil

Prov

ed R

eser

ves

[Bbb

l]

GAS NATURAL




00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 0 0

2 000 000

4 000 000

6 000 000

8 000 000

10 000 000

12 000 000

14 000 000

16 000 000

18 000 000

Petr

óleo

[m3]

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0

4

8

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16

20

Argentina R/P Argentina R/CPe

tról

eo R

/P &

R/C

GAS NATURAL




Evolución de reservas probadas, producción y consumo de petróleo durante el período 2002-2012 discriminados por región mundial

R P C

América del Norte -3.50% 10.50% -3.20%


Europa y Eurasia 28.80% 5.30% -5.20%

Medio Oriente 8.90% 28.70% 53.20%

Asia-Pacífico 2.10% 5.50% 34.80%

África 28.30% 19.00% 37.20%

Global 26.30% 14.90% 14.30%


Evolución de reservas probadas, producción y consumo de petróleo durante el período 2002-2012 discriminados por país sudamericano

R P C

Argentina -12.10% -26.20% 55.40%

Bolivia - - -

Brasil 56.20% 43.60% 38.10%

Chile - - 67.10%

Colombia 34.80% 63.30% 23.90%

Ecuador 62.80% 28.10% 60.60%

Perú 30.10% 13.40% 45.80%

Trinidad y Tobago -26.20% -24.90% 30.50%

Venezuela 284.90% -8.40% 18.40%





Año Población total (millones de personas)

2010 40.82011 41.32012 41.72013 42.22014 42.72015 43.12016 43.62017 44.02018 44.52019 44.92020 45.42025 47.52030 49.42035 51.22040 52.8

Fuente: Instituto Argentino de Estadísticas y Censos (INDEC)

2010 2025 2040

LA Population [MM people] 40.8 47.5 52.8LA Energy Demand [Q BTU] 26 36 45LA Energy Demand [MM m3] 713 987 1,234Gas Demand [MM m3] 46 64 80Oil Demand [MM m3] 30 42 52Incremento per cápita Energía 1.00 1.19 1.34Coeficiente consumo per cápita Gas 1.00 1.19 1.34Coeficiente consumo per cápita Petróleo 1.00 1.19 1.34

Fuente: Exxon Mobile. The Outlook for Energy. A View to 2040.United States, Irving, Texas, 2013.

HIPÓTESIS PARA LA PROYECCIÓN DEL CONSUMO DE GAS NATURAL/PETRÓLEO1. Incremento de la Población según proyecciones del INDEC.2. Incremento del consumo de gas natural/petróleo per cápita según proyecciones de Exxon Mobile para LA.3. Matriz energética argentina de composición constante.



2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

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2031

2032

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Cons

umo

Gas

[Bm

3]

1,965 Bm3

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

2031

2032

2033

2034

2035

2036

2037

2038

2039

2040

0

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20

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40

50

60

Cons

umo

Petr

óleo

[MM

m3]

1,367 MMm3

Resumen de reservas y recursos hidrocarburíferos en Argentina

Gas Natural [Bm3] Petróleo [MMm3]Reservas 604.6 591.1Reservas + Recursos Contingentes 808.4 673.6Reservas + Recursos Contingentes + Recursos Prospectivos 1,549.5 744.0

Fuente: 1) Secretaría de Energía de la Nación. 2012. Datos hasta final de vida útil. En esta base de datos las reservas no han sido adicionadas tal como establecen las definiciones de la SPE, sino que prevalecen discriminadas. 2) USGS Model for Undiscovered for Conventional Oil, Gas and NGL Resources. Seventh approximation. 2000. Datos actualizados al año 2012 por N. Di Sbroiavacca de la Fundación Bariloche. Este valor sólo incluye Recursos Prospectivos de gas natural.

GAS NATURAL



Gas Petróleo Gas Petróleo

[Bm 3 ] [MMm 3 ] [Bm 3 ] [MMm 3 ]2010 1.00 43.3 30.3 2026 1.20 65.2 45.32011 1.01 45.7 32.0 2027 1.21 66.2 46.1

2012 1.03 47.3 32.9 2028 1.22 67.3 46.8

2013 1.04 49.7 34.6 2029 1.23 68.4 47.6

2014 1.05 50.9 35.4 2030 1.24 69.4 48.32015 1.06 52.0 36.2 2031 1.25 70.5 49.02016 1.08 53.2 37.0 2032 1.26 71.6 49.82017 1.09 54.3 37.8 2033 1.27 72.7 50.52018 1.10 55.6 38.7 2034 1.28 73.7 51.32019 1.11 56.7 39.5 2035 1.29 74.8 52.12020 1.13 58.0 40.4 2036 1.30 75.9 52.82021 1.14 59.2 41.2 2037 1.31 76.9 53.52022 1.15 60.4 42.0 2038 1.32 78.0 54.32023 1.16 61.6 42.9 2039 1.33 79.1 55.02024 1.18 62.9 43.7 2040 1.34 80.1 55.72025 1.19 64.1 44.6 1,964.7 1,367.3Consumo Total 2010-2040

Año Eficiencia

Fuente: 1) Instituto Argentino de Estadísticas y Censos (INDEC). 2) Exxon Mobile. The Outlook for Energy. A View to 2040.United States, Irving, Texas, 2013. 3) British Petroleum (BP). Statistical Review of World Energy. United Kingdom, London, June 2013.

Proyección de consumo de gas natural y petróleo en Argentina (2010-2040)

Año Eficiencia

RECURSOS PROSPECTIVOS CONVENCIONALES VS. RECURSOS PROSPECTIVOS SHALE



Recursos Prospectivos ConvencionalesRecursos Prospectivos no-Convencionales

Gas

Recursos Prospectivos ConvencionalesRecursos Prospectivos no-Convencionales

Oil

Argentina802

USA665

Canadá573

México545

China1115

Rusia285

Australia437

Sudáfrica390

Argelia707

Brasil245

RANKING MUNDIAL DE RECURSOS PROSPECTIVOS DE SHALE GAS

Figura 11. Recursos Prospectivos de Shale Gas [TCF]



Argentina27

USA58

México13

China32

Australia18

Libia26 Pakistán

9Venezuela13

Rusia75

Canadá9

RANKING MUNDIAL DE RECURSOS PROSPECTIVOS DE SHALE OIL

Figura 12. Recursos Prospectivos de Shale Oil [Bbbl]



FIN DE LA PRESENTACIÓN


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