El Decline Curve Analysis (DCA) es una herramienta fundamental para estimar la producción futura de pozos petroleros. Este artículo explica con profundidad los métodos exponencial, hiperbólico y armónico, fórmulas clave, interpretación gráfica y su relevancia en decisiones económicas y técnicas.
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.
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.
1. Exponencial
Vida ilimitada, decline constante. Ideal para pozos estabilizados.2. Hiperbólica
Declinación variable. El más utilizado en campos convencionales.3. Armónica
Declinación más lenta al inicio. Útil para campos maduros con manejo de presión.: producción en el tiempo t
: producción inicial
: tasa de declinación inicial
: coeficiente hiperbólico
: tiempo
Producción (q): bbl/día o MMscf/d
Tasa de declinación (D): 1/año
Tiempo (t): años
Presión de fondo fluyente
Mecanismos de empuje
Curva de declinación vs análisis volumétrico
Balance de materiales
Lift artificial
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?
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.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.
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