Leandro Martins Ottolini
Resumo
Este trabalho apresenta uma metodologia de análise de probabilística da previsão da oferta de gás do portfólio de uma empresa, que também poderia ser utilizada na avaliação da previsão de produção de petróleo de um portfólio. As variáveis aleatórias que influenciam a curva probabilística de oferta de gás natural da carteira de projetos são as vazões de projetos novos e de projetos já implantados, e as datas de entrada em operação de novos projetos. A proposta de solução do problema utiliza os fundamentos da teoria de probabilidades clássica, o Método de Monte Carlos e técnicas de Inferência Estatística. Na solução do exemplo prático, utiliza-se a análise de sensibilidade, com o objetivo de buscar a minimização de riscos. A modelagem da oferta de gás da carteira de projetos de acordo com a metodologia apresentada auxilia numa série de decisões da empresa, como a quantidade de gás a ser vendida ao mercado, a quantidade de energia lastreada em gás a ser vendida em leilões, a necessidade de ampliação da malha de transporte de gás natural ou da capacidade de processamento de gás, e a adoção de uma curva de oferta de gás representativa do portfólio da empresa. No final do trabalho, fica clara a importância da análise de probabilística da oferta de gás natural de uma carteira de projetos, destacando-se o maior conforto e segurança proporcionados por essa técnica no processo de tomada de decisão.
Abstract
This work presents a probabilistic analysis methodology of a portfolio natural gas production forecast of a company, which could also be used to evaluate a portfolio’s petroleum production forecast. The random variables that influence the probabilistic natural gas production curve of a portfolio are the new projects and operating projects flow rate, and the new projects’ first production dates. The solution proposed uses the Fundamentals of the classic theory of probabilities, the Monte Carlo Method and Statistical Inference Methods. In the solution of the practical example, the sensitivity analysis is used to minimize risks. The portfolio gas production modeling like presented in this work, helps in several decisions, as for example, the volume of gas to be sold, the quantity of electric energy assured by natural gas to be sold in electric energy auctions, the need to expand the natural gas transportation pipes or the natural gas processing capacity, and the adoption of a unique forecast natural gas production curve of a company’s portfolio. At the end of this work, it becomes clear the importance of making a probabilistic analysis of a portfolio natural gas production, where it could be pointed out the major confidence and assurance provided by this technique to the decision process.
