La operación de redes de gas está dejando atrás un modelo basado en la reacción para avanzar hacia esquemas de anticipación. En ese cambio de paradigma, la capacidad de proyectar el comportamiento del sistema se vuelve un factor determinante para garantizar estabilidad operativa y continuidad del servicio.
Así lo plantea el especialista Charly Lizarralde, CEO de 7Puentes, quien sostiene que el verdadero diferencial en infraestructura crítica no depende únicamente de la tecnología instalada, sino del momento en el que se toman las decisiones. En ese sentido, el desarrollo de sistemas de forecasting de presión y caudal aparece como una herramienta clave para anticipar desbalances en la red.
El modelo implementado por la compañía permite proyectar la evolución del sistema en horizontes de 24, 48 y 72 horas, lo que facilita la gestión del linepack, el gas almacenado en la propia red, y habilita la activación temprana de alertas antes de que se produzcan caídas en nodos críticos. El objetivo, según se explica, es pasar de una lógica de monitoreo a una de predicción operativa.
En el caso argentino, este tipo de herramientas adquiere especial relevancia. Las redes enfrentan recurrentes caídas de presión durante el invierno, asociadas a infraestructura envejecida, cuellos de botella de capacidad y fugas no detectadas. A esto se suma un marco regulatorio estricto, donde las normas técnicas del sector establecen márgenes mínimos de tolerancia en la operación.
En ese contexto, anticipar desviaciones deja de ser una mejora operativa para convertirse en una condición necesaria de cumplimiento. La gestión de redes ya no se define únicamente por su estado actual, sino por su comportamiento esperado.
Desde el punto de vista tecnológico, el sistema desarrollado integra modelos de machine learning y más de 90 variables que combinan información temporal, estado físico de la red y condiciones meteorológicas. Este último factor resulta clave en el mercado local, donde variaciones de temperatura pueden modificar la demanda en períodos muy cortos.
Los resultados muestran mejoras en la capacidad predictiva, especialmente en los niveles de presión, donde el sistema logra anticipar eventos de estrés con mayor precisión en horizontes de mediano plazo. Esto permite activar distintos niveles de alerta antes de que la situación escale a escenarios críticos.
El enfoque también introduce un cambio respecto de los sistemas tradicionales, que operan sobre umbrales fijos. En este caso, se busca detectar degradaciones progresivas que no son visibles en el monitoreo convencional, pero que pueden comprometer la estabilidad del sistema si no se corrigen a tiempo.
De cara al futuro, el desarrollo apunta a mejorar la precisión en el corto plazo, incorporar nuevas variables de demanda y consolidar la operación continua mediante procesos de validación en tiempo real. El objetivo es avanzar hacia redes cada vez más inteligentes y resilientes.
En ese sentido, el forecasting se consolida no solo como una herramienta tecnológica, sino como un nuevo estándar de gestión para infraestructura crítica, donde anticiparse deja de ser una ventaja competitiva para convertirse en una condición operativa esencial.
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