东海陆架盆地西湖凹陷平湖组潮汐韵律与潮汐周期分析

2021-11-25刘思琦张昌民朱锐徐清海冯文杰周传友王泽宇

中南大学学报（自然科学版） 2021年10期

刘思琦，张昌民，朱锐，徐清海，冯文杰，周传友，王泽宇

（长江大学地球科学学院，湖北武汉，430100）

潮汐是海水在天体的引力和地球的自转离心力共同作用下的周期性运动[1-2]。由于水流方向及水动力的变化，潮汐沉积形成一些特殊的沉积构造，例如羽状交错层理、韵律层理、砂泥复合层理（脉状层理、波状层理及透镜状层理）、再作用面等[3-5]。潮汐韵律层中砂泥岩的厚度、频率等体现了潮汐周期以及能量，研究潮汐韵律能够重建潮汐沉积过程，推测潮汐沉积的周期。国内外学者通过分析韵律层中潮汐层偶厚度与层数的变化特征，研究了沉积过程中不同尺度的潮汐周期[6-10]，如半日潮、日潮、月潮、半年潮、年潮等。潮汐韵律层已成为高分辨率古环境研究的一个重要标志。

在东海陆架盆地西湖凹陷平湖组发现有潮汐沉积，但人们对本区潮汐沉积的认识存在争议，赵丽娜[11]认为西湖凹陷平湖构造带平湖组可划分出潮坪沉积相和潮汐三角洲沉积相2 种主要的沉积相；刘书会等[12]认为西湖凹陷平湖地区平湖组在断陷早—中期发育洪积扇、近岸水下扇和浊积扇，在断陷中—晚期发育辫状河三角洲、扇三角洲，在断陷晚期以潮坪沉积为主；吴嘉鹏等[13]将平湖组岩相划分为砾岩相、砂岩相、细粒岩相3 种类型，认为平湖组主要发育受潮汐作用影响的三角洲相、潮坪相及局限浅海相等沉积相；杨彩虹等[14]提出平湖斜坡带E2p的砂体形态和沉积层序既不符合潮汐影响的三角洲体系，也不符合潮下带潮道等砂体微相，而更接近浅水环境下辫状三角洲的沉积特征；赵洪等[15]认为西湖凹陷平湖组沉积时期发育海陆过渡的沉积体系，主要包括潮控三角洲、潮坪和海湾等沉积相。前人主要针对平湖组沉积环境进行研究，缺少对平湖组潮汐韵律层的周期性研究，因此，有必要精确测量单个潮汐韵律层，深化平湖组潮汐沉积认识。

本文在详细观察描述东海陆架盆地西湖凹陷平湖组A 井岩心的基础上，发现大量潮汐沉积构造。通过测量并统计潮汐沉积砂泥质纹层和层偶的厚度，利用Matlab，Redfit3.8 和Analyseries2.08等软件，分析层偶厚度、砂质纹层厚度以及泥质纹层厚度及三者的变化周期性，计算其可能的潮汐周期，探讨平湖组A井所对应的潮汐周期类型。本研究作为平湖组潮汐韵律层周期性的探讨，对判别潮汐周期类型、重建区域古环境提供新的思路和方法。

1 地质背景

图1所示为东海陆架盆地西湖凹陷地质概况。由图1可见：西湖凹陷是东海陆架盆地内最大的含油气构造带，其东界为钓鱼岛隆褶带，南、北分别与钓北凹陷、福江凹陷相邻，西面自北而南与虎皮礁隆起、长江坳陷、海礁隆起、钱塘坳陷、渔山凸起5 个构造单元相接（图1（a）），南北长约440 km，东西宽约110 km，总面积约5.18 万km2[16-18]。西湖凹陷新生界地层自下而上依次为始新统瓯江组、温州组、平湖组，渐新统花港组，中新统龙井组、玉泉组和柳浪组，上新统三潭组以及更新统的东海群（图1（b））。

图1 东海陆架盆地西湖凹陷地质概况Fig.1 Geological overview of Xihu Sag,East China Sea Shelf Basin

平湖组受潮汐作用影响显著，经钻探，在岩心中发现大量潮汐沉积构造。A井位于凹陷西部斜坡带，该井取心段深度为3 856.6～3 865.89 m，钻遇始新统平湖组。本段岩心潮汐沉积构造发育，沉积构造类型包括砂泥复合层理、双黏土层以及砂泥对偶层（图2）。研究中，按照1:5的比例尺详细观察和描述岩心，分析所发育的沉积构造、岩性特征、岩石相及其组合关系，结合分析化验资料，认为该取心段为潮坪沉积。研究选取了深度为3 856.60～3 858.50，3 858.50～3 860.20，3 860.20～3 860.45，3 862.15～3 863.20和3 863.20～3 865.89 m共5套砂泥层偶发育段。图3所示为东海陆架盆地西湖凹陷平湖组A井岩性柱状图。由图3可见：第1 段为砂坪沉积，第2 段和第5 段为混合坪沉积，第3段为泥坪沉积，第4段为潮汐水道沉积。

图2 东海陆架盆地西湖凹陷平湖组A井典型沉积构造Fig.2 Typical sedimentary characteristics of Well A of Pinghu Formation in Xihu Sag,East China Sea Shelf Basin

图3 东海陆架盆地西湖凹陷平湖组A井岩性柱状图Fig.3 Lithologic column of Well A of Pinghu Formation in Xihu Sag,East China Sea Shelf Basin

2 纹层厚度测量方法

测量砂泥质纹层厚度是研究潮汐韵律的基础。本文利用Matlab 软件编制的程序自动采集砂泥质纹层厚度图像信息，计算5套潮汐韵律发育段的纹层厚度，如图4所示。图像信息采集线宽以像素（pix）计算。

图4 Matlab软件编程对岩心图像信息自动采集流程Fig.4 Automatic acquisition processes of core image information by Matlab software programming

首先，将有深度标尺的岩心图像调整至能清晰观察到最小层偶的程度，选取图像中线作为测线路径。

其次，设置合适的滤波核线宽，滤波核设定较大时可降低背景污点噪音的影响，但容易丢失高分辨率纹层的信息[19]。采用不同滤波核在同一路径进行多次采集，确定滤波核设定在3像素时采集结果最为合适，图5所示为岩心图像在不同滤波核下采集结果对比。

图5 岩心图像在不同滤波核下采集结果对比（3 865.28～3 865.41 m）Fig.5 Comparison of the results of core images collected under different filter kernel（3 865.28—3 865.41 m）

第三，利用不同岩性颜色的差异，将岩心图像转换为灰度图，进行二值化图像去噪，取得中线上单个点的二值化结果。

最后，统计二值化结果连续的像素长度，将结果转换为实际长度，每个二值化结果的连续像素长度代表了砂泥质纹层的岩性及其厚度，由此获得每个纹层对应的实际厚度，如图6所示。本次研究共计算了1 530 个纹层厚度以及765 个砂泥层偶厚度（表1）。

图6 Matlab软件自动识别砂泥纹层厚度（3 865.28～3 865.41 m）Fig.6 Automatic identification of sand and mud lamina thickness by Matlab software（3 865.28～3 865.41 m）

表1 平湖组A井砂泥质纹层厚度统计（部分）Table 1 Statistics of sand and mud laminar thickness of Well A in Pinghu Formation（part content）

3 潮汐韵律

表2所示为平湖组A井潮汐层偶厚度变化统计结果。从表2可见：取心段层偶及其纹层的厚度变化较大，相邻纹层的厚度变化也剧烈，但局部也存在纹层厚度稳定不变的现象。由于原始纹层厚度数据中相邻层偶厚度变化剧烈，这对厚度变化的周期性分析造成影响。鉴于此，在将纹层厚度按顺序排列后，对原始数据进行了插值预处理。在分析厚度数据时，会被一些异常数据干扰。对数据进行插值操作可以平滑数据，增强数据的趋势性。本次研究采用三点两次插值法，其基本思想是构造一个简单函数y=p（x）作为f（x）的近似表达式，并且要求p（x）在给定xi与取值相同，通常称p（x）为f（x）的插值函数。通过对比插值后的数据，砂泥质纹层厚度趋势更明显，利于分析周期规律（图7）。

表2 平湖组A井潮汐层偶厚度变化统计Table 2 Statistics of the tidal couplet thickness variation of Well A in Pinghu Formation mm

预处理后的砂质纹层厚度和泥质纹层厚度均分别显示了17个周期（编号分别为A′～Q′和A～Q）（图7），但是，砂泥质纹层厚度变化的各个周期具有不同特征。

图7 平湖组A井砂泥质纹层厚度统计结果Fig.7 Statistical results of sand and mud laminar thickness of well A in Pinghu Formation

对比砂质和泥质纹层厚度周期性变化，砂泥质纹层厚度变化周期有一定联系，但并不完全一致。有一些砂泥质纹层厚度高峰相同，例如E′～F′号与E～F 号，J′～L′号与J～L 号，O′～Q′号与O～Q 号存在对应关系；也有砂泥质纹层厚度高峰相差10多个，甚至几十个纹层的情况，例如A′～D′号与A～D 号以及M′～N′号与M～N 号。这些厚度的周期性变化均是沉积动力、沉积环境变化的综合反映。

图8所示为平湖组A井潮汐层偶厚度中砂泥占比。由图8可见：在同一层偶中，砂质纹层厚度大于泥质纹层厚度的个数为264，泥质纹层厚度大于砂质纹层厚度的个数为502，并且泥质纹层总厚度占层偶总厚度的64%。因此，泥岩对层偶的贡献率更大。

图8 平湖组A井潮汐层偶厚度中砂泥占比Fig.8 Percentage of sand and mud in tidal couplet thickness of Well A in Pinghu Formation

4 潮汐周期

为精确识别纹层厚度周期，对数据进行频谱分析。频谱分析技术是研究周期性现象中最常用的一种统计分析方法，其基本原理是对复合波系进行数据变换，将其分解成若干振幅和相位不同的简谐波，进而根据子波的主频率求取周期[20-21]。目前广泛采用的频谱分析方法包括功率谱分析法和最大熵谱分析法[22]。本研究中采用频谱分析程序RedFit3.8，对各纹层厚度数据序列分别进行了红噪声背景下的快速傅里叶转换（FFT）计算，得出功率谱图，识别纹层厚度的特征周期分布。功率谱曲线中，高点处对应的横坐标值就是数据点的主频率点，一般功率愈高，表明该周期在数据序列中出现的信号越强。通过红噪声99%置信度曲线检验，层偶厚度的主频率点为0.054，0.104 和0.120；泥质纹层厚度的主频率点为0.054，0.104和0.120；砂质纹层厚度的主频率点为0.054，0.091，0.104 和0.120（如图9所示）。层偶、泥质纹层以及砂质纹层厚度所对应的谱峰依次为0.054，0.104和0.120。

对频率取倒数就可以获得相应的周期或旋回数[23]，结果见图9。从图9可见，层偶、泥质纹层以及砂质纹层厚度的最强信号的谱峰对应的纹层组个数为18.52，即每间隔18.52个纹层组，厚度出现1 个变化周期；三者在中频波段的厚度周期为9.62，在高频波段的厚度周期为8.33。另外，砂质纹层厚度在中频波段还可以检验出由10.99个纹层组组成的显著周期，这可能是在高能环境下潮汐水道沉积的反映（图3），具有一定偶然性。

图9 平湖组A井的厚度频谱分析Fig.9 Thickness spectrum analysis of Well A in Pinghu Formation

周期数9.62 和8.33 相差较小，18.52 与9.62 呈近2 倍数量关系，因而选取具有代表性的18.52 和9.62这2个纹层组厚度周期反映潮流周期特征。

在沉积记录中检测潮汐，必须具备2 个前提条件：

1）了解潮汐旋回的周期和频谱结构。潮汐不仅有半日潮、全日潮和混合潮3 种最基本的类型，而且发育半月潮、月潮、半年潮、年级潮、十年级潮以及百年级潮汐。

2）潮汐周期是连续的，但在沉积过程中会因为沉积间断或者侵蚀作用而缺失，地层记录是一个间断式分布的离散信号序列，因此，层偶的数量远少于理论值。

关于潮坪沉积中的年周期以及更长时间尺度周期的沉积，任美锷等[24]研究了江苏王港地区海岸水位变化的年周期循环对淤泥质潮坪的作用，认为在砂、泥交替沉积之间存在着明显的侵蚀过程，砂泥质纹层厚度随高潮位的季节变动而变化；李炎等[25]指出浙江大目涂潮坪明显存在着除半日、半月周期外的年周期循环，并认为季节性变化的影响因素有潮汐、波浪和泥沙；杨世伦等[26]认为长江三角洲潮坪普遍具有季节性冲淤循环，这种循环与海面、潮差、风（浪）和岸外含沙量等多种因素的季节性变化有关；COWAN等[27]发现阿拉斯加峡湾潮坪沉积记录的砂-泥互层的层厚的变化能够很好地显示出半月、月、双月以及年周期特征；WILLIAMS等[8]在南澳洲的潮汐纹层序列中识别出了纹层厚度随年度的变化，还发现了周期分别为9.7 个Elatina 旋回（即9.7 a）和（19.5±0.5）个Elatina 旋回（即（19.5±0.5）a）的长周期波动；CHOI[28]在韩国西海岸发现了良好的潮汐韵律层，识别了从半日到月的潮汐周期（图10）。

图10 潮汐周期在岩心照片上的级次划分（据文献[28]修改）Fig.10 Classification of tidal cycles in core photographs（modified by Ref.[28]）

本文在此基础上，对平湖组A 井潮坪沉积取心段岩心识别并划分出百年级、十年级和年级周期韵律。图11所示为平湖组A 井潮汐周期划分。由图11可见：在年级周期韵律中识别出6 个大—小潮周期。通过大—小潮周期韵律在岩心上的响应，较薄纹层分辨率较低，难以清晰辨别，较厚纹层被侵蚀破坏严重，难以完整保存（图12）。造成大—小潮周期不完整的原因可能是潮流速度较弱而不易沉积，也可能是风浪或涨潮流速大而遭受侵蚀。因而，本文主要研究年级、十年级以及百年级周期韵律（见图11）。

图11 平湖组A井潮汐周期划分Fig.11 Division of tidal cycles of well A in the Pinghu Formation

图12 平湖组A井潮汐周期在岩心上的响应Fig.12 Response of tidal cycle on core of Well A in Pinghu Formation

4.1 年周期韵律

李从先等[29-31]在长江三角洲潮坪的野外观测发现，在平静天气的低能环境下，1个大—小潮周期保存的潮汐纹层数低于理论应形成数的10%，在潮坪层序中所保存的纹层数仅为理论上应形成数的0.2%，即潮坪层序平均每3 a 才有2 个纹层组保存下来。因此，沉积过程就像是1个过滤器，把能量低的事件沉积滤掉，只留下能量高的事件沉积。通过测量每个层偶的厚度，计算波谷（波峰）的个数估计年级潮汐周期，对310～363号层偶的砂泥质纹层厚度进行两点移动平均处理（图13（a）），根据范代读等[31]的观点，在平湖组A 井统计的层偶数据中，每相邻2 个波峰为1 个年级潮汐周期（T=3 a，图13（a））。

4.2 十年级周期韵律

在傅里叶变换得出的功率谱图中，根据识别的18.52 个和9.62 个这2 个具有反映纹层组周期类型的层偶旋回数，结合年级潮汐周期的保存特征，进行潮汐周期换算。通过测量每个层偶的厚度，计算波谷（波峰）的个数以估计十年级潮汐周期，对10～167 号层偶的砂泥质纹层厚度进行两点移动平均处理（图13（b））。以层偶旋回数18.52 个为依据，结合波峰变化趋势，按约20个纹层组（波峰）计算潮汐周期，形成20个纹层组（波峰）需要30 a；以层偶旋回数9.62个为依据，约按10个纹层组（波峰）计算潮汐周期，形成10 个纹层组（波峰）需要15 a。因此，在对平湖组潮汐周期的统计中，共得出15 a潮汐周期和30 a 潮汐周期2 种类型（图13（b）），结合潮汐周期的级次划分，均表现为十年级潮汐周期（T=15 a，T=30 a）。

图13 平湖组A井潮汐周期层偶随厚度变化特征Fig.13 Variation characteristics of tidal couplet thicknesses of Well A in the Pinghu Formation

4.3 百年级周期韵律

根据十年级潮汐周期特征，形成20 个纹层组需要30 a，共识别4 个波峰，推算沉积时间为120 a；形成10 个纹层组需要15 a，共识别8 个波峰，推算沉积时间为120 a，即平湖组A 井沉积时间为120 a（图11）。在长江三角洲南翼钻孔和探槽所揭露的潮坪层序中，通过海岸线变化或210Pb 测年估算，形成1个潮坪层序约需100 a[29]。A井是一个潮坪层序，因而平湖组A 井沉积周期为百年级潮汐周期（T=120 a）。