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

Abstract

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.INGLÉS: This thesis develops and applies a hybrid analytical framework that integrates multiple linear regression and linear programming to optimize natural gas procurement in the midstream segment of the Oil & Gas industry. Using Compañía Mega—a joint venture between YPF, DOW and Petrobras with separation plants in Neuquén and Bahía Blanca—as a case study, we first model plant energy consumption based on historical data (January 2022–October 2024), finding that variations in fuel‐gas usage per tonne contribute only 5–10 % of product value and can be treated as effectively constant in the optimization. We then formulate a daily linear program that determines optimal purchase volumes from six Neuquén suppliers, subject to composition fractions, supply limits, processing capacities, and commercial commitments (e.g., a 1 600 Tn/d ethane sale requirement) . Base‐case results highlight bottlenecks in Bahía Blanca’s combined butane plus natural gasoline and propane plus butane plus natural gasoline capacities—operating at 1 450/1 450 and 3 073/3 100 Tn/d—which, if relaxed, increase daily revenue from 1.6 to 2.1 MM USD; further relief of supplier constraints can raise it to 4.9 MM USD. Sensitivity analyses confirm that moderate price fluctuations do not alter the optimal blend, though they directly affect revenue, and that ethane is not a binding constraint. Strategic implications include prioritizing debottlenecking investments in Bahía Blanca, enhancing market‐risk management, and renegotiating supplier volumes to bolster operational resilience.