Optimización del Abastecimiento de Gas Natural en una Empresa Midstream mediante Programación Lineal con Parámetros Estimados por Regresión

Esta tesis presenta el desarrollo de un modelo híbrido que combina técnicas de optimización lineal y regresión lineal para apoyar la toma de decisiones en la gestión del abastecimiento de materia prima en el sector midstream del Oil & Gas. Se analiza el caso de Compañía Mega, una empresa conjunta entre YPF, DOW y Petrobras, que opera plantas en Neuquén y Bahía Blanca conectadas por un poliducto. El objetivo principal es maximizar la rentabilidad mediante la optimización de la compra de gas crudo y la predicción del consumo energético a partir de datos históricos, considerando las restricciones operativas y comerciales.Para ello, primero se realizó un análisis exploratorio de datos históricos (enero 2022–octubre 2024) de consumo de gas combustible, potencia eléctrica y caudales de productos. Se construyeron modelos de regresión (lineal, polinómico y log-log) para estimar el costo energético a partir de los caudales de cada componente. Como ninguno de los modelos utilizados se ajustaba a los datos, se procedió a identificar si las variaciones en el consumo específico de gas combustible tienen un impacto significativo, y se observó que este es relativamente bajo (5–10 % del valor de venta por tonelada) y pueden tratarse como constantes en el modelo de optimización. A continuación, se formuló un problema de programación lineal que determina los volúmenes óptimos de compra a seis proveedores de la Cuenca Neuquina, considerando composiciones de alimentación, restricciones operativas como límites de disponibilidad, capacidades de procesamiento en ambas plantas y compromisos comerciales. Los resultados revelan que las principales restricciones se encuentran en la capacidad combinada de separación de propano, butano y gasolina natural en Bahía Blanca, operando muy cerca de sus límites. El alivio de estas incrementaría la facturación en 30%, y si además se eleva la restricción de disponibilidad de materia prima, la rentabilidad puede triplicarse. Asimismo, se confirma que el etano no constituye un cuello de botella relevante y que variaciones moderadas en precios internacionales no alteran la combinación óptima de mezcla, aunque impactan directamente en la facturación. A partir de estos hallazgos se deducen las implicaciones estratégicas de inversión: priorizar proyectos de “debottlenecking” en Bahía Blanca, diseñar estrategias de gestión de riesgo de precios y renegociar volúmenes con proveedores clave para sostener la resiliencia de Compañía Mega frente a la volatilidad del mercado.

Grantor dc:publisher

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2025

Author dc:creator

• Goldman, Nicolás

Advisor dc:contributor.advisor

• Marenco, Javier

• Industria del gas
• Abastecimiento
• Optimización
• Programación lineal
• Análisis de regresión
• Modelos matemáticos
• Toma de decisiones
• Gas industry
• Supply
• Optimization
• Linear programming
• Regression analysis
• Mathematical models
• Decision making

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13676

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.utdt.edu:20.500.13098/13676