El presente trabajo abordó el análisis de declinación de producción con un enfoque estocástico en función de declinaciones históricas y simulación Montecarlo.
La simulación Montecarlo es la representación de la solución de un problema como una población hipotética, usando una secuencia de números aleatorios para construir una muestra. Del análisis se pueden obtener estimaciones estadísticas.
Ante la gran incertidumbre en la predicción del comportamiento de los fluidos, desde el yacimiento hasta la superficie; es necesario la aplicación de técnicas y análisis estocásticos que permitan gestionar la incertidumbre de los datos de entrada, análisis y resultados.
La incertidumbre promueve el uso de un enfoque estocástico a través del muestreo aleatorio dentro de una distribución probabilística representativa de las variables; que influyen en el fenómeno analizado y/u observado.
En el análisis de curvas de declinación (ACD) es común utilizar el último periodo estable del comportamiento de la producción; es decir, calcular la declinación del intervalo para posteriormente emplearlo en la predicción.
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El método permite calcular un valor de reserva considerando el periodo estable seleccionado, la desventaja del enfoque determinístico es utilizar un reducido número de soluciones; que en el peor de los casos puede caer en extremos optimistas o pesimistas.
El ACD tradicional genera escasos pronósticos de producción probabilísticos y una reducida cuantificación de reservas en términos de P10, P50 y P90; según los lineamientos y definiciones de PRMS (PetroleumResource Management System).
En la actualidad existen softwares especializado para la generación de pronósticos de producción, que integran técnicas y análisis convencionales con algoritmos computacionales para optimizar los resultados. Por otro lado, no es una limitante para emplear otro tipo de herramientas más convencionales tales como hojas de cálculo.
Conclusión: se presentó la aplicación de un enfoque estocástico al análisis de curvas de declinación, permitiendo mejorar los resultados; también es un complemento de gran ayuda para elaborar pronósticos de producción y evaluar reservas.
Los ingenieros Juan Manuel Ham Macosay; Jorge Enrique Paredes Enciso; Rafael Pérez Herrera y Daniel Mauricio Godinez Oidor, de Pemex, presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo.
