湖相泥页岩天文地层旋回测井识别在沾化凹陷沙三下亚段的应用

闫建平, 言语, 彭军, 冯春珍, 耿斌, 李兴文

(1.西南石油大学天然气地质四川省重点实验室, 四川 成都 610500; 2.西南石油大学地球科学与技术学院,四川 成都 610500; 3.中国石油大庆油田采油六厂一矿, 黑龙江 大庆 163712; 4.中国石油集团测井有限公司长庆事业部, 陕西 西安 718500; 5.中国石化胜利油田勘探开发研究院, 山东 东营 257015)

0 引 言

随着非常规油气勘探开发研究的精细和深入,陆相湖盆泥页岩地层旋回学研究也越来越受到重视[1-4]。朱光有等[2]在对东营凹陷牛38井沙河街组泥页岩的研究中发现,密集采样分析结果表明有机碳含量(TOC)等多项地球化学参数呈现出波峰、波谷状变化特征,清晰地记录了湖平面的旋回式(升降)变化过程。陈中红等[5]也指出该井段沙河街组沙三段泥页岩地层的沉积特征在宏观、微观尺度上都体现出明显的波动性。沉积学研究表明,这种沉积物的不同韵律特征形成了不同级次的地层和旋回[6],而在研究这种地层旋回性时,最重要的是界面的识别与划分[7]。但由于泥页岩颗粒细,岩相看似单一,沉积间断通常不明显,使得厚层泥页岩的分层研究成为亟需解决的难题。

米兰科维奇理论是描述天文因素变化导致地球轨道3要素(偏心率、地轴倾斜度、岁差)周期性变化的方法[8],而地球轨道参数的变化是迄今为止地质尺度上唯一可以精确定量计算的周期现象,可以用作地质计时标尺[9]。地球物理测井技术能够获得井眼剖面的岩石物理参数,一定程度上记录了泥页岩地层中的旋回变化特征。通过信号处理方法对测井曲线中的隐含信息分析,可以更好地揭示测井资料与天文地层旋回之间的关系[10-11]。常用信号频谱分析方法有傅里叶变换、最大熵谱、小波变换等[12-13]。

本文从天文地层学理论出发,依据不同尺度旋回的地质成因理论,从信号检测与估计的角度考虑,采用频谱分析和小波分析结合的方法,对沾化凹陷沙三下亚段湖相泥页岩自然伽马曲线进行处理,开展天文地层旋回划分研究,在得知沙三下亚段时间跨度约为2 Ma[14]的基础上,将沙三下亚段划分出了18个偏心率周期,有效地解决了湖相厚层泥页岩分层和地质年代精确确立的问题,有助于深湖-半深湖泥页岩地层对比。分析讨论了偏心率变化对气候的控制作用,发现偏心率较大时气候相对湿润,方解石含量较低,而TOC含量较高,很大程度上影响了沉积物中有机质含量的变化,进而对泥页岩地层垂向上的有机质非均质性分布及有利泥页岩油气储层甜点预测具有指导意义。

1 区域地质概况

沾化凹陷位于济阳坳陷东北部,盆地平面上呈现向西南端收敛、向北东撒开的喇叭状,属于渤海湾中新生代裂谷盆地的一部分[15-16]。沾化凹陷开始形成于始新世早期,沙河街组沉积时期凹陷北部北东向断裂带活动强烈,发育成1套以湖相为主的沉积体[17]。罗家地区位于沾化凹陷中部的罗家鼻状构造带上[18],该区在沙三段沉积时期,因湖盆强烈拉张断陷,沉积范围扩大,逐层超覆于沙四段地层之上,沉积了厚100～300 m湖相暗色泥岩地层[16-19]。沙三段沉积时期整体气候相对温湿,但自下至上还存在一定的变化,总体上主要表现为从热干向热湿的转变[20]。

沾化凹陷L井其沙三下亚段(2 910～3 123.5 m)地层形成于深湖-半深湖环境,岩性主要以深灰色油泥岩、深灰色泥岩、深灰色灰质油泥岩、灰褐色油页岩为主,期间未发现明显地层缺失及沉积间断,是进行天文地层旋回研究的理想对象。测井曲线是载有地层沉积旋回信息的信号[21],利用傅里叶变换可以将测井曲线信号分解成正弦波并分析其中包含的频率成分,小波分析在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,而在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率[22]。将2种方法结合使用,便能够有效地分析测井信号中的优势频率和分析时间域的局部特征,从而有助于识别地层中的天文地层旋回信息。

2 测井识别天文地层旋回

2.1 地层中的天文旋回记录

奥陶系全球广泛发育碳酸盐岩,石炭系、二叠系广泛发育煤层,白垩系广泛发育海相沉积和深水湖相沉积,这些地层的全球一致性并非偶然,它预示着全球在显生宙时期存在某种支配作用下伴生的沉积环境变化[23],而起这种支配作用的是地球轨道参数[9]。地球轨道参数的变化会对气候产生影响,但第一次对地球轨道参数进行精确计算的是前南斯拉夫气象学家M.Milankovitch,他提出产生形成第四纪冰期、间冰期的因素为地球轨道3要素的周期性变化假说。地质工作者将地层记录与这种周期(米兰科维奇旋回)变化结合起来,并将其应用于地质年代学当中,以提高年代地层框架的精度和分辨率[7,24-25]。

湖泊沉积具有连续、分辨率高以及古环境信息丰富等特点,韵律性沉积作为湖相沉积体系中最常见的地质现象之一,有利于帮助提供古气候周期、地质事件重现等演化过程的信息[1,26]。在地层中反映地球轨道参数周期性变化所引起的气候变化能够被测井曲线记录下来,其纵向分辨率范围也恰好与Milankovitch的米级周期量级相符合,因此,测井资料可作为检测天文地层旋回的主要资料[27-31]。李凤杰等[32]采用频谱分析对鄂尔多斯盆地陇东地区延安组湖沼相GR曲线进行反演,发现地层中很好地保存了高频的米兰科维奇旋回,说明了对测井曲线进行频谱分析可用于进行高频沉积旋回分析。姚益民等[33]对东营凹陷东辛2-4井的磁化强度(MI)和电阻率测井数据进行频谱和小波分析,可求出各层主要优势旋回,并结合滤波,计算出了各层段的地质年龄。因此,综合利用测井曲线反映地质变化的特征,运用不同的信号分析方法对测井曲线进行处理,对识别泥页岩地层中的不同尺度天文地层周期,进而对确定地层地质年龄有重要意义。

2.2 频谱分析提取优势频率的理论基础

将测井信号连续的深度域数值序列看作时间域,便可对测井信号进行属性提取分析。目前提取的属性参数主要有能量、功率、小波系数、分形及多元统计分析(特征参数)等,它们与储层特征、岩性、物性、孔隙流体性质等有密切关系[34]。频谱分析是把时间序列看成频率组合的分析方法,在数学上任何周期函数都可以以不同频率的正、余弦组合进行逼近,任意的周期信号均可以分解成不同频率的谐波分量之和[35]。对测井曲线进行频谱分析就是将深度域的连续数据序列变换到频率域进行分析。

研究周期性现象最常用的是快速傅里叶变换(FFT),通过FFT将信号分解为振幅谱与相位谱,从而求取周期信号的优势频率。傅里叶变换函数常以连续函数得出,若变换函数为x(t),则傅里叶变换由式(1)得出[36]

(1)

式中,t为时间;f为频率。通过求解频率值后取倒数为旋回的波长(即厚度)[37]。

2.3 小波多尺度分解及功率谱估计

为弥补频谱分析不能反映周期性的深度位置,不能从整体上划分出不同级别的沉积旋回界面的缺陷,一些学者采用小波多尺度分析方法[6,38-39]。小波变换[40]中小波(wavelet)的时间-频率窗不是固定不变的,而是具有自适应性的,在识别不同级别的沉积旋回方面,小波分析方法显示了较好的识别效果[41-42],它具有多分辨率的特点[43],克服了Fourier分析单一分辨率及不能反映时域频域的局部性特征的缺点,能由粗到细地观测测井信号中的沉积旋回信息。采用Morlet小波基对测井曲线进行小波多尺度分解,能够得出一系列与尺度和深度相对应的小波变换系数值,可检测地层当中隐藏的旋回信息。

依据小波多尺度变换系数的二维及三维时频色谱图的周期振荡性来划分地层不同尺度的沉积旋回界面在读数时存在误差、不够直观的问题。因此,借鉴一种基于小波变换的功率谱估计提取不同级别(尺度)旋回的方法[44],可将含有沉积旋回信息的测井曲线进行小波多尺度变换,变换后对小波系数作功率谱分析,便能反映地层沉积单元级别从小尺度到大尺度的能量变化。

功率谱估计是用给定的1组样本数据来估计一个平稳随机信号的功率谱密度的方法,它能给出被分析对象能量随频率的分布情况[45]。直接法功率谱又称为周期图法,它将平稳信号序列X(n)的N点观测数据X(n)视为能量有限的信号,直接对信号的采样数据X(n)进行傅里叶变换得到X(k),再取其幅频特性的平方,并除以数据长度N,则X(k)与功率谱密度估计P的关系为

(2)

由于信号傅里叶变换有单一分辨率的局限性,因此,可以选取序列X(n)在每一尺度下的小波变换系数Ws(k),即每一个尺度值对应着一个功率值,其形式为式(3),即

(3)

式中,s为尺度值(尺度因子),由此可得功率谱P(s),其地质意义代表地层沉积单元级别从小尺度到大尺度的能量变化。

3 天文地层旋回的划分

对L井沙三下亚段GR测井数据进行频谱分析,其结果(见图1、表1)表明主要的旋回厚度有14.187、6.002 2、4.801 8、2.714、2.257 m,其比值为6.286∶2.659∶2.128∶1.202∶1与轨道周期125 ka∶52 ka∶40 ka∶23 ka∶19 ka的比例关系6.579∶2.842∶2.158∶1.211∶1非常接近。因此,可认为该比例关系下的地层旋回是由轨道周期3要素所控制形成的,进而得知旋回厚度为14.187 m的旋回地层对应于125 ka的偏心率周期,6.002 2 m与4.801 8 m的旋回地层分别对应于52 ka和40 ka的斜率周期,而2.714与2.257 m的旋回地产则分别对应于23 ka和19 ka的岁差周期。

为更好地认识地层的沉积旋回性,选取Morlet小波基对GR曲线进行连续小波多尺度变换分解,测井曲线被分解成周期独立的沉积旋回,并以尺度的形式表现出来。作出小波时频色谱图(见图2),通过观察颜色变化能够得到反映不同旋回级别所对应的尺度值:s=5±、s=26±、s=50±、s=80±、s=122±;但用这种方法对尺度进行识别时,不够直观、精确,使读数提取存在一定的误差。

图1 L井沙三下亚段GR曲线谱分析计算结果

为能够直观准确地读取优势旋回对应的尺度值,对分解后的每一尺度下的小波系数进行功率值计算,得到不同尺度下的功率谱,进而提取不同级别(尺度)的旋回。功率谱中的突变点即可定量反映地层沉积单元级别的尺度值[39]。如图3所示,对实测GR曲线进行功率谱分析得到尺度值(s)为7、27、46、86、124几个局部极值点。

表1 L井沙三下亚段GR曲线频谱分析结果及其比例关系

图2 多尺度小波变换系数二维平面图 图3 GR测井信号小波多尺度变换系数功率谱

取上述5个优势尺度值对自然伽马测井曲线进行小波分解,并利用Laskar[46]关于地球长期运动轨道解的研究成果生成地球轨道要素的理论曲线,将小波分解结果与理论曲线进行对比,发现s=124的尺度下进行小波分解得到的曲线频率与偏心率理论曲线的频率相似,二者具有良好的对应关系,且从小波色谱图中可以看出尺度值为124时具有相对稳定的周期存在。以偏心率的每2个极小值点所形成的周期为目标周期,对分解后的GR曲线进行天文调谐,将沾化凹陷沙三下亚段地层划分为18个偏心率周期,参照偏心率极小值点所对应的地质年代可建立其内部的时间格架(见图4)。

4 天文地层旋回划分的应用

图4 沾化凹陷沙三下亚段半深湖-深湖相泥页岩天文地层旋回划分

图5 天文地层旋回划分综合剖面图*非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同

沾化凹陷沙三下亚段在气候上有所波动,但整体自下至上表现为从相对干旱气候向相对暖湿气候转换的趋势。根据前人研究可知沙三下亚段可被划分为2个层序(见图5)[14],对2个层序的偏心率进行分析可知,SQ1偏心率的平均值约为0.025 29,SQ2偏心率的平均值约为0.028 92,即相对暖湿气候下发育的SQ2的偏心率略大于相对干旱条件下发育的SQ1的偏心率值。进一步对层序中各体系域的发育情况与偏心率进行研究,发现在SQ2中低位(LST)、水侵(TST)、高位(HST)对应的偏心率平均值分别约为0.024 89、0.028 16和0.019 76,而SQ1中LST、TST、HST对应的偏心率平均值分别约为0.027 27、0.030 16和0.033 03,2个层序内低位、水侵、高位体系域偏心率平均值为0.026 08、0.029 16、0.026 39,从以上数据可以看出偏心率较高时与水侵体系域相对应。

暖湿气候有利于生物的大量繁殖,这是有机质能够大量保存的前提条件,经计算SQ2的TOC平均值为3.48%,SQ1的TOC平均值为2.54%,同时在2个层序内部TST的平均TOC含量也均为各层序内部最高的,由此可知偏心率值较高的层段TOC的平均含量一般相对较高,有益于形成优质烃源岩,对应适当的孔隙度与脆性矿物含量时可能成为较好的页岩油气储集层段。

方解石对气候环境较灵敏,其相对含量是古环境信息的重要来源。气候偏干旱时水体蒸发作用较强,碳酸盐(主要为方解石)含量较高;相反,当气候相对湿润时碳酸盐含量较低[47]。对划分的18个偏心率周期内的方解石含量进行分析,结果发现方解石含量与偏心率含量呈负相关趋势(见图6),进一步佐证了偏心率增大时气候会向暖湿转变。

产生上述现象的原因可能与太阳辐射有关,偏心率决定太阳与地球的距离,地球接收的太阳辐射的年总量会随偏心率的微小变化而变化,而气候的变化幅度与地球接收太阳辐射有着密切关系。根据Milankovicth理论,在不考虑地表辐射和大气吸收的前提下,地球年接收到的太阳辐射量表示为[48]

(4)

式中,T为1 a的周期;I0为太阳常数;b0为与地方维度和黄赤交角有关的量;e为地球轨道偏心率,其值在0.000 5到0.075变化。

根据式(4)可知当偏心率增大的时候地球上界接收到的日照量是增大的[49],这会使气候变得温暖潮湿,物源供给会变得相对丰富,生物有机质丰富,有利于发育细粒且富有机质的沉积地层。

图6 方解石含量和偏心率的关系

5 结 论

(1) 利用频谱分析方法,对沾化凹陷沙三下亚段GR测井曲线进行频谱分析,得到了地层当中的优势频率,求解频率值后取倒数为旋回的波长即厚度,有14.187、6.002 2、4.801 8、2.714、2.257 m等4个优势厚度,与米兰科维奇各轨道参数的比值接近。

(2) 对GR曲线进行基于小波变换的功率谱分析,可得出具有优势旋回所对应的尺度值,在几个优势尺度值进行小波多尺度分解,发现尺度值为124的小波系数曲线与偏心率理论曲线具有较好的对应关系,据此将沙三下亚段泥页岩划分出18个偏心率周期,确立了其内部精确的地质年代。

(3) 暖湿气候下SQ2偏心率的平均值略大于相对干旱时期SQ1偏心率的平均值,且对应的TOC含量较高,方解石含量和偏心率也存在一定的关系,偏心率增大时,方解石含量呈减小趋势,表明气候向暖湿转化。因此,偏心率值较高的层段具备了当前页岩油气要求富有机质的条件,是潜在的页岩油气有利储集层段。

参考文献:

[1] 王惠中, 梅洪明. 东营凹陷沙三下亚段油页岩中古湖泊学信息 [J]. 同济大学学报, 1998, 26(3): 315-319.

[2] 朱光有, 金强, 周建林. 东营凹陷旋回式深湖相烃源岩研究 [J]. 地质科学, 2003, 38(2): 254-262.

[3] SOREGHAN M J, COHEN A S. Textural and Compositional Variability Across Litoral Segments of Lake Tanganyika: the Effect of Asymmetric Basin Structure on Sedimentation in Large Rift Lakes [J]. AAPG Bull, 1996, 80(3): 382-409.

[4] 姚益民, 徐道一, 李保利, 等. 东营凹陷牛38井沙三段高分辨率旋回地层研究 [J]. 地层学杂志, 2007, 31(3): 229-239.

[5] 陈中红, 査明, 金强. 东营凹陷波动古湖相烃源岩沉积特征 [J]. 湖泊科学, 2006, 18(1): 29-35.

[6] 刘冰, 范宜仁, 李霞. 小波变换用于测井沉积旋回界面划分研究 [J]. 测井技术, 2006, 30(4): 310-312.

[7] 张红贞. 测井频谱分析技术在碎屑岩层序地层分析中的应用研究 [D]. 青岛: 中国海洋大学, 2008.

[8] 丁仲礼. 米兰科维奇冰期旋回理论: 挑战与机遇 [J]. 第四纪研究, 2006, 26(5): 710-717.

[9] 汪品先. 地质计时的天文“钟摆” [J]. 海洋地质与第四纪地质, 2006, 26(1): 1-7.

[10] 边雪梅, 张海峰, 姚益民, 等. 东营凹陷牛38井始新统沙河街组三段米氏旋回的地层响应 [J]. 地层学杂志, 2007, 31(增刊2): 495-499.

[11] 郑兴平, 罗平. 川东渝北飞仙关组的米兰科维奇周期及其应用 [J]. 天然气勘探与开发, 2004, 27(1): 16-19.

[12] 王贵文, 徐敬领, 杨宁, 等. 小波分频分析法在沉积层序划分及等时对比中的应用 [J]. 高校地质学报, 2013, 19(1): 70-77.

[13] 李庆谋, 刘少华. 地球物理测井序列的小波波谱方法 [J]. 地球物理学进展, 2002, 17(1): 78-83+101.

[14] 姚益民, 徐道一, 张海峰, 等. 山东东营凹陷新生代天文地层表简介 [J]. 地层学杂志, 2007, 31(增刊2): 423-429.

[15] 陈琪. 沾化凹陷罗家地区古近系沙三下亚段沉积特征研究 [D]. 北京: 中国地质大学, 2012.

[16] 李超, 朱筱敏, 朱世发, 等. 沾化凹陷罗家地区沙三下段泥页岩储层特征 [J]. 沉积学报, 2015, 33(4): 795-808.

[17] 张鹏飞, 陈世悦, 张明军, 等. 沾化凹陷东营组三段储集层特征 [J]. 石油勘探与开发, 2007, 34(3): 323-327.

[18] 王桐. 罗家地区沙河街组沉积体系及可容空间演化规律研究 [D]. 北京: 中国地质大学, 2008.

[19] 刘家铎, 田景春, 李琦. 沾化凹陷罗家鼻状构造油气运移富集规律研究 [J]. 成都理工学院学报, 2000, 27(2): 111-115.

[20] 杨光, 司道彬, 刘明, 等. 自然伽马曲线在泥页岩古气候研究中的应用 [J]. 中国石油大学胜利学院学报, 2015, 29(1): 18-20.

[21] 王贵文, 邓清平, 唐为清. 测井曲线谱分析方法及其在沉积旋回研究中的应用 [J]. 石油勘探与开发, 2002, 29(1): 93-95.

[22] 飞思科技产品研发中心. MATLAB 7辅助信号处理技术与应用 [M]. 北京: 电子工业出版社, 2005.

[23] 纪友亮. 层序地层学 [M]. 上海: 同济大学出版社, 2005.

[24] IMBRIE J, IMBRIE J Z. Modeling the Climatic Response to Orbital Variations [J]. Science, 1980, 207(4434): 943-53.

[25] BERGER A, LOUTRE M F, DEHANT V. Influence of the Changing Lunar Orbit on the Astronomical Frequencies of Pre-quaternary Insolation Patterns [J]. Paleoceanography, 1989, 4(5): 555-564.

[26] 伊海生, 张小青, 朱迎堂. 青藏高原中部湖泊岩心记录的第四纪湖平面变化及气候意义 [J]. 地学前缘, 2006, 13(5): 300-307.

[27] 吴瑞棠, 张守信. 现代地层学 [M]. 武汉: 中国地质大学出版社, 1991.

[28] 陈茂山. 测井资料的2种深度域频谱分析方法及在层序地层学研究中的应用 [J]. 石油地球物理勘探, 1999, 34(1): 57-64.

[29] 郑兴平, 周进高, 吴兴宁. 碳酸盐岩高频层序定量分析技术及其应用 [J]. 中国石油勘探, 2004(5): 26-30+2.

[30] 李庆谋. 测井曲线Milankovitch周期分析与应用 [J]. 地球物理学报, 1996, 39(5): 699-704.

[31] YUAN X X, GUO Y H, YU J F, et al. Correlation and Analysis of Well-log Sequence With Milankovitch Cycles as Rulers: A Case Study of Coal-bearing Strata of Late Permian in Western Guizhou [J]. International Journal of Mining Science and Technology, 2013, 23(4): 563-568.

[32] 李凤杰, 王多云, 程微. 应用自然伽马曲线反演陇东地区延安组沉积旋回 [J]. 成都理工大学学报(自然科学版), 2004, 31(5): 473-477.

[33] 姚益民, 徐道一, 张海峰, 等. 东营凹陷东辛2-4井上新世至全新世天文地层的研究 [J]. 地层学杂志, 2007b, 31(增刊2): 458-470.

[34] 蒋必辞, 潘保芝. 测井频谱分析在火山岩旋回划分中的应用 [J]. 国外测井技术, 2012(6): 35-30.

[35] 王冠民. 古气候变化对湖相高频旋回泥岩和页岩的沉积控制 [D]. 广州: 中国科学院研究生院(广州地球化学研究所), 2005.

[36] 李凤杰, 赵俊兴. 基于Matlab的测井曲线频谱分析及其在地质研究中的应用——以川东北地区二叠系长兴组为例 [J]. 天然气地球科学, 2007, 18(4): 531-534.

[37] 伊海生. 地层记录中旋回层序界面的识别方法及原理 [J]. 沉积学报, 2012, 30(6): 991-998.

[38] 房文静, 范宜仁, 李霞. Morlet小波用于测井沉积旋回多尺度特性研究 [J]. 物探化探计算技术, 2007, 29(2): 109-111.

[39] 闫建平, 蔡进功, 李尊芝. 基于小波变换的功率谱方法在沉积单元界面定量划分中的应用 [J]. 中国海上油气, 2008, 20(2): 96-98.

[40] 秦前清, 杨宗凯. 实用小波分析 [M]. 西安: 西安电子科技大学出版社, 1994.

[41] 徐道一, 张海峰, 韩延本, 等. 陆相沉积的天文地层研究方法简介——以井下地层为例 [J]. 地层学杂志, 2007, 31(S2): 431-442.

[42] YAN J P, SIMA L Q, LI Y. Wavelet Multiscale Analysis and Its Application in Division of Sedimentation Cycle of Lake Facies Mudstone [C]∥IEEE Internation Conference on Comutational and Information Sciences, 2011.

[43] MALLAT S G. Multiresolution Approximation and Wavelets [J]. Trans. Amer. Math. Sooc, 1989(315): 93-95.

[44] 徐科军, 李永三. 基于连续小波变换的功率谱估计方法 [J]. 应用科学学报, 2003, 21(2): 157-160.

[45] 杨太, 张荣龙, 袁晓华. 随机信号功率谱估计 [J]. 中国新通信, 2012, 14: 84-86.

[46] LASKAR J, FIENGA A, GASTINEAU M, et al. La2010: A New Orbital Solution for the Long Term Motion of the Earth. A&A 532: A89 [J]. Astronomy & Astrophysics, 2011, 532.

[47] 宋友桂. 沉积矿物学在古环境恢复中的应用进展 [J]. 东华理工大学学报(自然科学版), 2009, 32(4): 313-323.

[48] 华英敏. 地球轨道要素的变化及其对气候长期变化的影响 [J]. 中国科学院上海天文台年刊, 1994, 15: 9-14.

[49] 吴淑玉, 刘俊. 北黄海东部坳陷始新统米兰科维奇旋回特征 [J]. 地球科学(中国地质大学学报), 2015, 40(11): 1933-1944.