La modellistica di previsione della produzione di greggio: una sintesi

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1 Gianluca Alimonti La modellistica di previsione della produzione di greggio: una sintesi My grandfather rode a camel, my father rode a camel, I drive a Mercedes, my son drives a Land Rover, his son will drive a Land Rover, but his son will ride a camel. Rashid bin Saeed Al Maktoum, Emiro di Dubai

2 Introduzione Il picco del petrolio, ovvero il momento in cui la produzione di petrolio subirà una flessione al ribasso, è una tematica ricorrente nelle scienze energetiche e, a volte, esso è citato anche sulle pagine di economia dei quotidiani. Questo a causa della evidente importanza che questa risorsa ricopre nella produzione di energia e per i conseguenti risvolti economici. Essendo il petrolio una risorsa geologica, essa è presente in quantità finita. È pertanto ovvio prevedere che la produzione prima o poi declinerà fino a quando questa risorsa non finirà. Malgrado l'industria petrolifera sia nata nel 1850, ricoprendo un ruolo strategico fin dagli inizi del 1900, storicamente il primo a prevedere il picco del petrolio fu Hubbert nel 1956 (da qui il nome picco di Hubbert). Nel suo lavoro [1] egli suggerisce come non sia necessario sostituire i combustibili liquidi, poiché essi possono essere prodotti da altri idrocarburi più abbondanti, tuttavia pone il problema di compensare la differenza tra la domanda di questi beni e la capacità di produrli da fonti minerarie, o, infine, di ottenere energia sfruttando la sorgente nucleare che analizza nell'ultima parte del suo articolo. Figura 1. Andamento della produzione di petrolio prevista da Hubbert [1] Vista l'attualità delle considerazioni di Hubbert, in questo scritto si intendono approfondire le modalità con cui si effettuano stime circa le previsioni di produzione del petrolio e confrontare alcuni risultati pubblicati in letteratura. 2

3 Terminologia Introduciamo la tematica attraverso la definizione dei termini maggiormente usati in letteratura. Un idrocarburo è una sostanza combustibile composta da carbonio e idrogeno e presente in forma solida, liquida o gassosa. Gli idrocarburi liquidi hanno storicamente assunto importanza maggiore rispetto agli altri per via della loro praticità. Essi possono essere classificati come segue (Figura 2, Figura 3) [2,3,4]: Figura 2. Classificazione degli idrocarburi liquidi [2,3] Figura 3. Composizione della produzione di idrocarburi liquidi nel 2007 [2,3] Crude Oil: (greggio), miscela di idrocarburi che esistono in fase liquida e che restano liquidi a pressione e temperatura ambiente; Condensate Oil: petrolio molto leggero che condensa dal gas naturale a pressione temperatura ambiente (ad esempio Pentani); NGLs, Natural Gas liquids (Gas naturali liquidi): idrocarburi leggeri che possono essere liquidi o gassosi a temperatura e pressione ambiente ma che condensano in seguito ad un moderato aumento di pressione; Extra Heavy Oil: Petrolio molto denso che richiede particolari tecniche di raffinazione; Oil Shale (scisti bituminosi): Sedimenti ricchi di bitume; 3

4 Oil Sands (sabbie bituminose): Sabbie ricche di bitume da cui si possono ricavare greggio sintetico (Syncrude); GTLs Gas to liquids: Idrocarburi liquidi sintetici ottenuti a partire dal metano; CTLs Coal to liquids:idrocarburi liquidi sintetici ottenuti a partire dal carbonio; Biofuels: Idrocarburi ottenuti da biomasse (bio-etanolo e bio-diesel). Questi si raggruppano come mostrato in Figura 2 in idrocarburi convenzionali e non, derivati dal petrolio e non. Si delinea quindi una prima importante considerazione da fare nel momento in cui si intende studiare l'andamento della produzione di idrocarburi liquidi: occorre determinare quali di questi devono essere considerati dal nostro modello. La quantità totale di petrolio presente ed estraibile esistente in natura costituisce la URR: Ultimately Recoverable Resources. (Risorse disponibili in via definitiva). Essa è divisa in: Produzione cumulativa (in azzurro in Figura 4) è la quantità totale di petrolio prodotto (circa 1128 Gb (giga barili) a tutto il 2007; il tasso attuale di produzione è di circa 80,7 Mb/giorno); Riserve (in verde in Figura 4) sono le quantità presenti in pozzi noti ed estraibili; esse sono stimate in tre livelli di confidenza: comprovate (1P) o comprovate e probabili (2P) o comprovate probabili e possibili (3P); Crescite di riserve future (in rosa in Figura 4) sono inserite in quanto le stime di riserve 1P o 2P sono solitamente sottostime; Risorse da essere ancora trovate (in grigio in Figura 4) sono giacimenti di petrolio che ancora non sono stati individuati. Storicamente diversi modelli sono stati sviluppati, ognuno dei quali fa assunzioni diverse riguardo la entità e la composizione delle URR Figura 4. Composizione delle URR 4

5 Modelli matematici per la produzione di greggio Esistono diversi modelli per modellizzare la produzione di greggio. Il più semplice in assoluto consiste nel considerare ad esempio la produzione costante. Detta R la quantità di riserve e P la quantità di greggio estratto il tempo di esaurimento sarà Se invece consideriamo una crescita della produzione esponenziale con un tasso r, allora si avrà che Che, risolta per da: Questo genere di modello, detto modello R/P, è ovviamente troppo semplicistico, in quanto ad esempio le riserve non sono costanti. Tuttavia il risultato di questo modello è visibile in Figura 5, e porta ad un calo improvviso della produzione. Figura 5. Produzione in un semplice modello R/P con R=600Gb, r = 0,01anno -1, 0,0201anno -1 ; 0,04 01anno -1 I modelli di cui invece si fa largo uso possono essere divisi in tre categorie: modelli di regressione, modelli bottom-up e modelli simulativi. Modelli di regressione L idea alla base di questi modelli è quella di ipotizzare un tipo di andamento temporale per la produzione di greggio, darne una forma analitica e fittarla ai dati disponibili. Come scrive lo stesso Hubbert [1] For any production curve of a finite resource of fixed amount, two points are known at the outset, namely that at t=0, and again at t=...the production rate must begin at zero, and then after passing through one or several maxima, it must decline again to zero Tra le funzioni matematiche con queste proprietà si potrebbe, ad esempio scegliere la distribuzione Gaussiana, forte anche del teorema del limite centrale per il quale la somma di distribuzioni indipendenti l una dall altra (ovvero la produzione di singoli pozzi) dà luogo ad una distribuzione normale. Recentemente queste ipotesi sono state verificate, [6] fittando dati di produzione di greggio di alcune regioni con diverse distribuzioni (Figura 6). Come risultato si è ottenuto che la distribuzione gaussiana, tra quelle simmetriche, riproduce maggiormente l effettiva quantità di greggio estratto; 5

6 tuttavia emerge anche come la produzione non sia quasi mai simmetrica. Ciò è dovuto al fatto che le ipotesi del teorema di limite centrale cadono in quanto le produzioni dei singoli pozzi che vengono sommate per dare origine alla curva complessiva non sono indipendenti le una dalle altre. Figura 6. Possibili curve utilizzate per modellizzare la produzione regionale di greggio in [6] Modelli Bottom-up Nei modelli di tipo Bottom-up si fa largo uso di assunzioni e di dati sulla produzione dei singoli giacimenti. In un modello sviluppato da Smith per conto della società di consulenza Energyfile, ad esempio, si utilizzano tre fattori che sono stati osservati nell andamento della produzione regionale di petrolio e che costituiscono un buon punto di partenza. 1- La produzione di greggio di ogni singolo giacimento normalmente cresce fino ad un picco o ad un plateau per poi decrescere in seguito ad un calo della pressione del greggio. (esempio la produzione del giacimento di Thistle nel mare del nord, Figura 7) 2- In ogni regione la maggior parte della quantità di greggio tende ad essere distribuita in pochi grandi giacimenti, mentre solo una parte minore si trova disseminata in numerosi giacimenti minori. (ad esempio la IEA stima [2] che nel mondo siano attivi pozzi, di questi solo 10 producono il 20% del petrolio mondiale, Figura 8) 3- Questi grandi giacimenti sono i primi ad essere scoperti, mentre quelli piccoli richiedono maggiori sforzi economici di ricerca e di sviluppo (Figura 8) 6

7 Figura 7. Profilo di produzione del giacimento di Thistle [3] Figura 8. I maggiori giacimenti del mondo. Si noti come essi siano stati quasi tutti scoperti prima del 1970 In base a queste osservazioni è possibile tracciare un modello per la produzione del petrolio all interno di una regione [3,5] nel quale si considera l apertura di un nuovo giacimento ogni anno di grandezza inferiore di un decimo rispetto al precedente. Il risultato è illustrato in Figura 9. È possibile fare un riscontro della precisione di questo modello analizzando la produzione di greggio in un paese che ha già superato il picco di produzione come il Regno Unito (Figura 9). Si noti come alcuni eventi possono modificare l andamento della produzione. Infatti l incidente sull Alfa Piper nel 1988 ha comportato l introduzione di nuovi standard di sicurezza facendo calare l estrazione di greggio. Il picco legato all esaurimento delle risorse è invece avvenuto, come si vede, tra il 1995 e il Questo è un esempio di come sia difficile fare previsioni esatte in questa materia. 7

8 Figura 9. a sinistra: andamento della produzione di petrolio su scala regionale in un semplice modello; a destra: andamento storico della produzione di petrolio nel Regno Unito [3,5,10] Modelli di simulazione Nei modelli di simulazione si riproducono i meccanismi fisici ed economici legati all estrazione di petrolio, esplorandone la struttura causale. I più semplici modelli di simulazione sono dati da poche equazioni, di facile approccio. Altri sono più complessi e dinamici. A titolo di esempio possiamo considerare il modello formulato da Naill s nel Esso è basato su due principali variabili di stato: le riserve comprovate e le riserve possibili (Figura 10 in alto). Quando viene scoperta una quantità di petrolio essa è spostata dalle riserve possibili (che sono una quantità fissa in partenza) alle riserve provate. Man mano che si consuma petrolio, esso viene rimosso dalle riserve provate. Al diminuire delle riserve possibili aumentano i costi di esplorazione, riducendo il ritorno dagli investimenti e gli incentivi per l esplorazione. Al contrario, all aumentare delle riserve provate il rapporto R/P aumenta, diminuendo il prezzo del greggio e gli investimenti in esplorazione. Una riduzione del prezzo riduce il ritorno delle compagnie petrolifere che riducono i capitali investiti in esplorazione. In Figura 10 si riporta lo schema adottato in questo modello; la freccia rappresenta l interazione causale e il segno la polarità di questa interazione: il + significa che all aumentare della causa aumenta l effetto e viceversa; il intende che all aumentare della causa l effetto diminuisce e viceversa. Figura 10. Schema del modello di Naill s Ogni correlazione è identificata da una funzione matematica; ad esempio i costi di esplorazione in 8

9 funzione delle riserve possibili sono legati da un andamento iperbolico. I risultati di questo modello sono sintetizzati in Figura 11 (per il gas naturale). Si noti come la produzione (usage rate) cada rapidamente dopo il picco Figura 11. Risultato del modello di Naill s In questo modello, non compare più solo l aspetto fisico e geologico, ma si introducono variabili anche di tipo economico come prezzo di mercato o costo di estrazione. In questo caso si parla anche di modelli econometrici. Un altro esempio di modello econometrico è il seguente, sviluppato da Ericksonn e Spann nel Detto la quantità di idrocarburi scoperti nella zona j e nell anno t, il numero di trivellazione esplorative, un fattore che misura il successo delle esplorazioni, e la quantità media di petrolio trovata si può scrivere la relazione Dove i logaritmi di W, S, F sono linearmente dipendenti dai logaritmi del prezzo. Ad esempio Considerazioni finali Dopo aver visto i principali metodi per formulare modelli di produzione di greggio occorre determinare da quali parametri dipende le distribuzione adottata nei modelli. In generale si può affermare che un vincolo è dato dall integrale della curva di produzione in funzione del tempo. Esso infatti deve corrispondere al valore delle URR. Questo naturalmente dipende dai tipi di idrocarburi (convenzionali o non) al quale si riferisce lo studio. Un altro parametro è dato dal tasso di crescita della produzione prima del picco. Un valore ragionevole e considerato standard per questo parametro è dell 1,3% annuo fino all anno del picco. Tuttavia si ritiene che la crisi finanziaria del 2009 abbia ridotto questo dato, introducendo la possibilità di ritardare il picco di un paio di anni al massimo. Un terzo parametro è costituito dal tasso di decrescita della produzione dopo il picco. Infine, la curva può essere determinata tramite il 4 parametro: l anno del picco. Quantificazione delle urr Come riportato in Figura 4 le URR sono divisibili in produzione accumulata e risorse rimanenti. Il 9

10 primo dato è una quantità difficilmente confutabile, mentre il secondo subisce variazioni in base alla fonte di dati a cui ci si riferisce. La produzione accumulata a tutto il 2007 ammonta a 1128 Gb con una crescita di 29Gb/anno. Figura 12. Andamento della produzione annuale e della produzione cumulativa annuale Per quanto riguarda le risorse rimanenti esse devono essere divise in base al diagramma di McKelvey (Figura 13). Occorre distinguere tra riserve e risorse. Con quest ultimo termine si intende la totalità di beni presenti anche se non ancora individuati o non economicamente sfruttabili. Il termine riserva invece indica le quantità scoperte e sfruttabili. Figura 13. Diagramma di McKelvey Come anticipato, la quantità di riserve e di risorse non sono dati univoci. Spesso non sono dati pubblicati da chi li conosce (come le compagnie petrolifere) oppure questi non sono noti a nessuno (è il caso delle risorse non ancora scoperte). A titolo di esempio, al 2007, le riserve 1P ammontano a 1240Gb secondo la BP, mentre le riserve 2P, che dovrebbero essere in linea di principio maggiori, secondo la IHS Energy (una società di elaborazione dati) sono pari a circa la stessa quantità. Sempre in linea di principio le riserve disponibili a livello mondiale sono date dalla somma delle riserve dei singoli giacimenti, ma a tale proposito seguiranno alcune considerazioni. Per avere una stima delle riserve di un singolo giacimento bisogna considerare tre fattori: 1- Quanto greggio è presente (OOIP Oil Originally In Place); si ricava attraverso analisi sismiche e geologiche. 2- Quanto greggio è estraibile (recovery factor), diviso in greggio estraibile solo sfruttando la pressione del giacimento (primary recovery) greggio estraibile con artifici fisici come pompaggio di gas (secondary recovery) e greggio estraibile con artifici chimici che ne riducono la viscosità (tertiary recovery o EOR) 10

11 3- Quanto greggio è economicamente sfruttabile. Questo dipende da fattori molto volatili come quotazioni di mercato o le politiche locali. In base a queste considerazioni si possono quantificare, in maniera deterministica, riserve 1P 2P e 3P (come già detto nella sezione precedente). E altresì necessario valutare l incertezza nella stima delle riserve. Per farlo si sta diffondendo un modello probabilistico e non deterministico in cui si considera attraverso simulazioni Montecarlo la probabilità che una quantità di greggio sia estratta. Le quantità P90 sono risorse che hanno il 90 % di probabilità di essere estratte. Quantità P50 e P10 sono risorse con rispettivamente il 50% e il 10% di probabilità di essere sfruttate. Una relazione tra la classificazione deterministica 1P 2P 3P e quella probabilistica P90 P50 e P10 è riportata [3] in tabella e in Figura 14 Figura 14. In blu la distribuzione di probabilità di trovare una certa quantità di petrolio, in grigio la frequenza relativa a questa quantità L uso di questo modello probabilistico è per certi versi più affidabile nella modellizzazione anche se non ancora diffuso. Per dare un idea della sua importanza supponiamo che un pozzo abbia riserve (P10,P50,P90) = (20,10,1) e un altro abbia anche esso riserve (P10,P50,P90)=(20,10,1). In un modello deterministico le riserve totali sarebbero (3P,2P,1P)=(40,20,2), mentre in un modello probabilistico la somma andrebbe corretta con la distribuzione di probabilità. Così facendo le riserve P90=1P= 2 ricavate con un modello deterministico risulterebbero una sottostima. Per capire meglio consideriamo un esempio semplificato e paragoniamo un giacimento ad un dado. Supponiamo di lanciare un dado. La probabilità che esca un numero maggiori di uno e dell 83%(5/6), ovvero P83=1. Se lanciamo due dadi la probabilità che il risultato superi il 2 è del 97% (35/36) ovvero P97=2. A questa corrisponderebbe P83=4 (6/36), cioè il doppio della semplice somma di due P83 ottenuti nel caso del lancio di un dado. E ragionevole quindi pensare che laddove si sia utilizzato un modello di quantificazione delle riserve di tipo deterministico la stima delle 1P sia inferiore alla vera quantità di greggio estraibile (da qui la possibilità di correggerle attraverso la voce future reserve growth ). Le scoperte cumulative sono date dalla somma di produzione cumulativa e riserve (solitamente riserve 2P). Esse non variano con la produzione di greggio ma variano con la scoperta di nuove riserve. Dalla Figura 15 si ricava che le scoperte cumulative al 2007 sono di 2370 Gb. Si osservi 11

12 anche come le scoperte di nuove risorse siano calate a partire dagli anni 60; dalla metà degli anni 80 si estrae più greggio di quanto se ne scopre. Figura 15. A sinistra l andamento delle scoperte 2P e delle scoperte cumulative; a destra l andamento delle scoperte 2P e la produzione Metodi per la stima delle URR Nel complesso non esiste un unico metodo per la stima delle URR. E possibile però riconoscere due diversi tipi di approcci: uno geologico e uno statistico, assimilabili rispettivamente ai metodi Bottom Up e di regressione visti in precedenza. L approccio di tipo geologico può essere applicato a regioni in cui la produzione e la ricerca è agli albori. Da indagini geologiche e sismiche si ricava il volume di roccia sedimentaria e lo si moltiplica per un coefficiente di resa in barili per km cubi. L applicazione di questo metodo non è affidabile per le regioni non esplorate come le zone artiche o le acque profonde. Il metodo statistico può invece essere utilizzato in regioni con una affermata produzione alle spalle, ovvero con una significativa base di dati. Questi metodi possono basarsi sulla distribuzione della grandezza dei giacimenti scoperti o su semplici tecniche di regressione della quantità di greggio prodotto. Riportiamo brevemente tre esempi di questo approccio. 1- Regressione basata sulla produzione cumulativa in funzione del tempo. È un modello basato su queste assunzioni: La produzione cumulativa in funzione del tempo è data da una funzione logistica: Dove Q(t) è la produzione cumulativa, Q è la URR, a è la pendenza della curva t m è il tempo al quale la produzione è la metà della URR; La produzione va come la derivata prima di Q(t); La produzione è simmetrica; Vi è un solo picco. Questo metodo è stato ad esempio adottato con successo per analizzare la produzione degli Stati Uniti (Figura 16) già da Hubbert. 12

13 Figura 16. Analisi con un metodo di regressione della produzione di greggio negli Stati Uniti 2- Regressione basata sulle scoperte cumulative in funzione del tempo. È basato sul fatto che sia le scoperte cumulative, sia la produzione cumulativa cresca logisticamente, con la prima che precede la seconda di qualche intervallo di tempo (Figura 17). Tuttavia questo metodo risente delle già discusse incertezze sulle riserve Figura 17. Esempio di metodo di regressione basato sulle scoperte cumulative 3- Scoperte in funzione degli sforzi esplorativi, in cui si normalizza la quantità di scoperte in base agli investimenti e alle risorse impiegate nella ricerca. Il punto debole di tutti i metodi, geologici e statistici, risiede nel fatto che questi non sono sensibili a future variazioni nel prezzo del greggio, e nelle tecnologie di estrazione: non sono modelli econometrici. Nei modelli di tipo econometrico applicati alle URR è possibile, ad esempio [7] stabilire una relazione a priori che lega le riserve dichiarate al consumo e al prezzo di greggio: Con : consumo e Prezzo. 13

14 Questo sembrerebbe illogico, anzi le variabili dipendenti e indipendenti in questo caso dovrebbero essere scambiate. Tuttavia facendo una regressione in base ai dati storici (Figura 18) si trova che e Ovvero le riserve aumentano con il crescere del consumo al 99% di livello di confidenza, mentre decrescono al crescere del prezzo (al 60% del livello di confidenza). Il lavoro [7] dimostra come la previsione di riserve sia stata sottostimata, ovvero di come la pubblicazione di dati sulle riserve sia funzionale al controllo del mercato. Figura 18. Andamento storico del prezzo di un barile di petrolio e delle riserve Alcune stime Una stima univoca delle URR non esiste. In letteratura esse variano in un range tra i 2000 e 4300 Gb. Le due stime più autorevoli sono quelle fornite dall USGS e dalla IEA. La USGS (United States Geologica Survey) nel 2000 pubblicò, basandosi su dati 1996, la seguente stima per le URR (in Gb) La IEA invece quantifica le URR come segue (in Gb): 14

15 La quantità di URR è un parametro chiave per la definizione del nostro modello. Supponendo una semplice curva logistica per la produzione e definendo diversi valori di URR è possibile fittare la produzione storica di greggio come illustrato in Figura 19. Figura 19. Fit dei dati storici di produzione con curve logistiche per diversi valori di URR Da essa emerge come l aggiunta di 1Gb alle URR abbia come effetto quello di ritardare il picco di 4,3 giorni. Se ipotizziamo invece un andamento della produzione asimmetrico, allora tassi di decrescita della produzione veloci permettono di ritardare il picco; viceversa tassi di decrescita lenti richiedono picchi più vicini nel tempo. In conclusione è importante evidenziare che non è detto che tutte le quantità di URR stimate debbano essere effettivamente estratte. Il meccanismo è infatti molto complicato: ad esempio risorse accessibili a costi elevati (acque molto profonde o sotto i ghiacci) potrebbero causare un innalzamento dei costi e fare diminuire così il tasso di crescita della domanda. Confronto tra previsioni In questo paragrafo viene fatto un confronto tra le maggiori previsioni di produzione di petrolio, seguendo la traccia di [3,4]. Spesso i dati utilizzati non sono disponibili al pubblico; ciò rende difficile una analisi comparativa. In [3,4] si riassumono i risultati di 13 modelli. Di seguito si riporta una tabella riassuntiva; non tutti i modelli riportano per esteso le assunzioni operate, rendendone difficile la riproducibilità. 15

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18 Abbiamo concentrato la nostra attenzione su alcune previsioni IEA: WEO2008 Come si vede dalla tabella, la IEA riporta una stima ottimistica delle URR: 3577 Gb di riserve 2P di greggio convenzionale e di NGL, a cui di aggiungono circa 1000 Gb dalle sabbie oleose e dal greggio pesante, e altre risorse non convenzionali che potrebbero diventare economicamente sfruttabili come mostrato in Figura 20. Figura 20. Risorse disponibili in funzione dei costi [2] MENA: Medio oriente e nord Africa Nella previsione del WEO2008 la crescita di domanda energetica è modellizzata sulla base di stime di crescita della popolazione e di PIL ed è quantificata in un tasso dell 1,6% annuo, mentre l intensità energetica (domanda energetica in rapporto al PIL) dovrebbe diminuire dell 1,7% annuo. La domanda di greggio è prevista crescere dell 1,3% annuo fino al 2015 e dello 0,8% annuo dal 2015 al Le previsioni del World Energy Outlook possono essere riassunte nella Figura 21. Si può notare come la produzione cresca del 26% passando da 8,4 mb/d nel 2007 a 103,8 mb/d nel 2030 (con una crescita della quota prodotta da paesi OPEC che va dal 44% al 51%). Tuttavia la crescita di produzione di greggio tra il 2007 al 2030 è modesta: solo di 5 mb/d. La quota restante proviene da EOR, idrocarburi non convenzionali e soprattutto da Gas naturale liquido. Alcuni autori ritengono tuttavia [8] questa stima eccessivamente ottimistica. 18

19 Figura 21. Produzione mondiale divisa per fonte secondo il WEO2008 Shell La compagnia petrolifera Shell ha pubblicato un outlook sull energia fino al In particolare la produzione di petrolio è stata divisa in due diversi scenari di riferimento, Scramble e Blueprints che riflettono diversi aspetti sociopolitici. Il primo è caratterizzato da interessi di sicurezza energetica nazionale piuttosto che di efficienza energetica e di considerazioni climatiche. Il secondo invece promuove gli aspetti di collaborazione tra tutti i soggetti interessati nella produzione e nel consumo di idrocarburi e sintetizza anche un attenzione agli aspetti ambientali. Ad esempio nello scenario Scramble si ipotizza che L OPEC diminuisca la produzione per tenere elevato il prezzo del greggio, favorendo così una disordinata ricerca di fonti alternative non convenzionali nel breve termine, inefficiente tuttavia sul lungo periodo. Viceversa nello scenario Blueprints l OPEC agisce in modo da tenere bassi i prezzi di petrolio nel breve periodo, permettendo uno sviluppo di alternative valide e in maniera collaborativa nel lungo periodo. Energyfiles Nel lavoro della Energyfiles, una società di consulenza privata, si considera solo la produzione di greggio e si ipotizza che la domanda cresca ad un tasso costante (1,8%). Le risorse non ancora trovate sono stimate in base ad analisi geologiche e ammontano a circa 250Gb: inferiori rispetto alla stima USGS; ciò è dovuto al fatto che non si considera che alcune risorse (es. giacimenti artici) possano contribuire alla produzione effettiva. Le URR sono pari a 2685 Gb. Il tasso di decrescita dei singoli giacimenti è ricavato da estrapolazioni storiche per i giacimenti produttivi e da semplici modelli per quelli non ancora in esercizio. Come risultato (Figura 22) questo modello prevede un picco nel 2017 con una produzione di 95Mb/d, ed un tasso di decrescita del 2% nel 2020 e del 3% nel

20 Figura 22. Previsione di produzione all oil della Energyfiles Considerazioni di insieme Unendo i dati di queste tabelle è possibile costruire una mappa dei vari modelli come quella della Figura 23. In ascissa è riportata la data di picco prevista dal modello, in ordinata il tasso di decrescita della produzione dopo il picco. Le isolinee corrispondono alle diverse assunzioni per le URR. Figura 23. Diversi modelli previsionali a confronto Possiamo quindi riassumere le osservazioni come segue: I modelli previsionali dipendono fortemente dalle quantità di URR e dalla decrescita di produzione dopo il picco; La maggior parte dei modelli è propensa a lasciare invariata la capacità produttiva nel breve termine (fino al 2015); 20

21 I modelli che prevedono un picco oltre il 2030 fanno affidamento sulle ipotesi più ottimistiche. Figura 24. Quota di mercato delle varie energie. Questa figura risale agli anni Settanta. Malgrado l inesattezza con cui si prevede il picco di petrolio o di gas naturale esso è un buon punto di partenza per capire l evoluzione delle fonti energetiche future. 21

22 Conclusioni La modellizzazione della produzione di petrolio è molto complessa e dipende da un gran numero di fattori anche non fisici (politici, economici) che rendono queste previsioni poco accurate e consistenti tra loro. Inoltre non è sufficiente trovare un buon modello per la produzione di greggio, ma occorre quantificare bene anche le condizioni iniziali come le URR, la crescita prima del picco e quella dopo il picco: i modelli dipendono fortemente da questi parametri. La tematica è di estrema importanza ed occorre un approccio critico per evitare allarmismi o comportamenti di eccessivo ottimismo. Recentemente la tematica ha toccato, ad esempio, anche l esercito americano (il maggior ente consumatore di petrolio negli Stati Uniti) il quale [9] prevede un picco entro il Il Joint Force Command (JFCOM), organismo preposto per l aggiornamento e la continua modernizzazione dell esercito americano inserisce [10] l esaurimento del petrolio tra le possibili cause di conflitto nei prossimi anni. Nel corso della storia si sono sviluppate diverse tecnologie, ognuna delle quali rispondeva meglio alle esigenze dell epoca. Dapprima il legno, poi il carbone, ora il petrolio. È interessante notare che sia il legno che il carbone sono stati rimpiazzati prima del loro esaurimento. Possiamo pertanto pensare e sperare che anche l olio ed il gas naturale potranno venire sostituiti prima che le loro riserve finiscano, evitando una crisi per lo sviluppo umano. Le scelte energetiche sono le scelte su cui si basa la crescita della civiltà umana e il suo futuro. 22

23 BIBLIOGRAFIA La modellistica di previsione della produzione di greggio: una sintesi Gianluca Alimonti [1] Hubbert, M.K. (1956), Nuclear Energy and the fossil fuels, [2] IEA (2008), World Energy Outlook [3] Sorrel S. et al., Global oil depletion: An assessment of the evidence for a near-term peak in global oil production, [4] Sorrel S. et al. (2010), Oil futures: A comparison of global supply forecasts, Energy Policy, 38, [5] Bentley (2000), Perspectives on the future of oil. [6] Brandt, A.R. (2007). Testing Hubbert. Energy Policy 35 (5), [7] Shafiee S., Topal E. (2010). When will fossil fuel reserves be diminished? Energy Policy 37, [8] Aleklett K et al. (2010). The Peak of the Oil Age Analyzing the world oil production Reference Scenario in World Energy Outlook Energy Policy 38, [9] Macalister T (2010). US military warns oil output may dip causing massive shortages by [10] JFCOM [11] Afgan, N.H, et al. (1998). Sustainable energy development. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2,

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