Decline Curve Analysis en ingeniería de producción: métodos, fórmulas y aplicaciones prácticas

El Decline Curve Analysis (DCA) es una técnica empírica que permite estimar la producción futura de un pozo, basándose en su historial de producción. Fue propuesto por Arps en 1945 y sigue siendo uno de los métodos más utilizados en ingeniería de yacimientos para evaluar reservas y planear inversiones.

Aplicación en campo

Ingenieros de producción y de reservorios aplican DCA para proyectar el comportamiento de producción de pozos o campos completos, planear inversiones, calcular el Valor Presente Neto (VPN), estimar la vida útil de un activo, y como insumo para decisiones de recuperación secundaria o terciaria.

Fórmulas principales

1. Exponencial

$$q = q_i e^{-Dt}$$Vida ilimitada, decline constante. Ideal para pozos estabilizados.

2. Hiperbólica

$$q = \frac{q_i}{(1 + bDt)^{1/b}}$$Declinación variable. El más utilizado en campos convencionales.

3. Armónica

$$q = \frac{q_i}{1 + Dt}$$Declinación más lenta al inicio. Útil para campos maduros con manejo de presión.

• $q$: producción en el tiempo t

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• $q_i$: producción inicial

• $D$: tasa de declinación inicial

• $b$: coeficiente hiperbólico

• $t$: tiempo

Unidad de medida

• Producción (q): bbl/día o MMscf/d

• Tasa de declinación (D): 1/año

• Tiempo (t): años

Relación con otros términos

• GOR (Gas-Oil Ratio)

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• Mecanismos de empuje

• Curva de declinación vs análisis volumétrico

• Balance de materiales

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Ejemplo práctico

Caso: Un pozo tiene una producción inicial de 1,000 bbl/d y una tasa de declinación de 15% anual (D = 0.15), se usa el modelo exponencial. ¿Cuál será la producción al cabo de 3 años?

$$q = 1000 \times e^{-0.15 \times 3} = 1000 \times e^{-0.45} \approx 637.6\ \text{bbl/día}$$Interpretación: La producción cae a 637.6 bbl/día en 3 años. Esta información es clave para decidir si se implementan técnicas de recuperación mejorada.

Resumen ejecutivo

El análisis de curvas de declinación es un pilar para ingenieros petroleros. Sus modelos permiten planificar de forma técnica la evolución de la producción, anticipar declives críticos y tomar decisiones fundamentadas sobre inversión, mantenimiento o abandono. Su integración con software moderno (como Excel, PHDWin o Python) ha optimizado su precisión y aplicabilidad.