Cómo pueden los operadores FSRU (Unidades Flotantes de Almacenamiento y Regasificación) optimizar la planificación de la demanda anual en medio de la actual crisis energética
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Por Briain O'Dowd.
La Agencia Internacional de la Energía (AIE, o IEA en inglés) la ha llamado "la primera crisis verdaderamente global de la historia" y está golpeando a Europa de manera desproporcionada. El gas ruso representa el 30-45 % de la demanda europea de gas y gasta casi 100 millones de euros, por lo que reducir la dependencia tendrá el potencial de salvar vidas este invierno.
Con la creciente amenaza de que el gas ruso no esté disponible este invierno, el Gas Natural Licuado (GNL) se ha convertido en la solución más disponible con un mercado global establecido y una infraestructura de gas fácilmente disponible en toda Europa. Como combustible de transición hacia un futuro más verde, el GNL normalmente produce entre un 40% y un 45% menos de dióxido de carbono (CO2) que el carbón y entre un 30% y un 35% menos que el petróleo, lo que lo convierte en el combustible fósil con bajas emisiones de carbono.
Con la fiebre del GNL en toda Europa, las Unidades de Regasificación de Almacenamiento Flotante (FRSU) pueden implementarse más rápidas que la infraestructura terrestre, lo cual es particularmente atractivo en medio de este contexto geopolítico y económico. Comprender la viabilidad de la implementación es solo el primer paso. Los verdaderos desafíos surgen cuando se considera cómo equilibrar las restricciones de almacenamiento, la extracción variable y la variabilidad en la escala de los buques y el tamaño de los paquetes, y cómo optimizar la planificación de la demanda anual. Muchos de estos desafíos se pueden identificar y mitigar antes de que la FRSU esté operativa.
La planificación de la demanda de FSRU es particularmente compleja en este momento
Administrar y escalar las FSRU en este entorno dinámico e incierto implica grandes desafíos. Además de los fundamentos sobre la programación de barcos y el tamaño del barco/paquete, los operadores deben tener en cuenta variables como:
- Confiabilidad del equipo
- Mantenimiento planificado y no planificado
- Fluctuaciones estacionales, restricciones de luz diurna y patrones climáticos/de mareas
- Operaciones portuarias y de canales
- Tasas de regasificación
- Contratos de suministro y tarifas de despacho de gas
Hay un gasto significativo involucrado en hacerlo mal. Por ejemplo, si un barco no puede descargar su paquete, la demora puede escalar rápidamente y costar a los operadores cientos de miles de dólares por día.
La simulación predictiva simplifica la optimización del plan de demanda anual
Ninguna hoja de cálculo puede manejar este nivel de complejidad, y ahí es donde la simulación predictiva añade valor real. Modela activos y procesos dinámicos, lo que le permite analizar escenarios hipotéticos que involucran variables complicadas, y sin riesgos.
El simulador de logística de GNL de Lanner (basado en WITNESS) lo hace fácil con una solución lista para usar. Se basa en 30 años de experiencia trabajando en la industria del GNL y los algoritmos incorporados lo ayudan a optimizar el plan de demanda anual para un perfil determinado, considerando todas las variables y sistemas involucrados en las operaciones.
Veamos un ejemplo.
Planificación de capacidad, proveedores satisfechos e inversiones específicas
Estas son 3 formas en que un importante operador europeo de GNL se benefició de la simulación predictiva mientras buscaba atraer nuevos transportistas.
Utilizaron el Simulador de logística de GNL para demostrar a los proveedores que podían proporcionar la capacidad requerida. De hecho, la modelación incluso demostró que habría capacidad por encima de las proyecciones iniciales, lo que les permitió establecer contratos por un 6% más.
Además, utilizando el simulador, el equipo ejecutó escenarios para diferentes oportunidades de expansión de capacidad para determinar cuál ofrecería el mejor retorno de la inversión. Esto les ayudó a dirigir 165 millones de euros de inversión de capital de la forma más eficaz.
La simulación predictiva puede ayudar a planificar, escalar y eliminar riesgos en este momento crítico en la historia de la industria energética.