Teoria De La Decision

En la industria del petróleo y el gas la toma de decisiones puede marcar una gran diferencia entre el éxito y el fracaso. Las decisiones en este sector direccionan y encaminan el destino de miles de millones de dólares que influyen de manera directa en el ámbito económico de las compañías, es por esto que no pueden ser tomadas a la ligera, muchas de éstas pueden tomarle a la compañía entre meses y años de preparación por su complejidad o por el contrario solo son necesarios algunos cálculos básicos.

Las industrias petroleras normalmente siguen un ciclo en la toma de decisiones que inicia recopilando información, analizándola sin dejar a un lado el modelamiento del riesgo y la incertidumbre antes de inclinarse por un sistema de Exploración y Producción (E&P). Existen herramientas como software de análisis de decisiones que en conjunto con varios métodos ayudan al tomador de decisiones a reducir el riesgo tomando la decisión óptima. Algunos métodos conocidos son los cálculos de valor actual neto (VAN), los análisis de flujo de fondos descontado, la simulación de Monte Carlo, la teoría de la cartera de inversiones, la teoría de las preferencias y el análisis del árbol decisiones, el cual se plasmará en este artículo.

El análisis del árbol de decisiones es una estructura para organizar y analizar situaciones bajo riesgo en la que se debe optimizar una secuencia de decisiones donde el paso fundamental para una buena decisión es definir el problema claramente desde el comienzo y luego definir las decisiones que se requieren tomar.Es necesario determinar la esencia del problema identificando los factores más relevantes y así focalizar los elementos que juegan un papel central en los resultados.

Una vez que se haya definido claramente el problema, los arboles de decisión son diagramas que ayudan a encontrar una buena decisión; en donde los eventos se representan como puntos o nodos (los nodos de decisión como cuadrados y los nodos de incertidumbre como círculos), y los resultados como ramas que salen de cada nodo y que indican la probabilidad de que tal resultado ocurra.

El valor esperado de un nodo de incertidumbre es la suma de todos los valores esperados, y ponderados según las probabilidades de todos los resultados que se ramifican desde dicho nodo. Una vez calculados todos los valores esperados, se puede identificar la ruta de decisión óptima, es decir, la que proyecta mayor valor esperado. En el sector de E&P de la industria petrolera los arboles de decisión son de gran ayuda para la simplificación de la toma de decisiones, es por esto que existen numerosos productos de software que facilitan este análisis, algunos de ellos son: Precision Tree, Decision Programming Language (DPL) y el paquete Decision Tree; que facilitan la solución de un problema y ayudan a completar rápidamente los cálculos y análisis necesarios en la toma de decisiones complejas y de alto costo; permitiendo de este modo ayudar en las compañías a quienes toman las decisiones a identificar cuan sensible es una decisión a todos los factores involucrados y determinar de tal modo la decisión más convenientey coherente con los resultados u objetivos que se quieren obtener.

Un ejemplo en el que se puede ver la eficacia de los árboles de decisión puede ser en el caso de la elección de un sistema de producción en sitios de aguas profundas. En este tipo de situaciones, un operario debe decidir si comprar previamente un sistema de producción (con la desventaja de tener un mínimo de información) que pudiera adecuarse en caso de que el yacimiento sea mayor de lo que se piensa, o aguardar hasta tener más información para así optimizar el tamaño del sistema (con la desventaja de incurrir en mayores costos y más demoras en la producción).

Después de hacer un análisis de los pasos y parámetros del descubrimiento de estos yacimientos, se procede a crear arboles de decisión con el software Decision Tree. Este software nos muestra que el tiempo en que se demora un sistema de producción en entregar la primera producción de petróleo juega un papel fundamental en el retorno de la inversión, por lo tanto estogeneraría un valor agregado a los sistemas adaptativos o sin previa información con respecto a los sistemas optimizados, aunque hay que aclarar que este valor agregado representa algunos riesgos y asimismo resaltarde que por más información que se tenga acerca de los yacimientos, siempre existirá algo de incertidumbre.

...