化学地层学成为层序地层学研究的有效工具

化学地层学是利用岩层中化学元素及其化合物的演变规律和含量分布特征进行地层划分与对比，进而推断地层形成时地球化学环境的一门地层学分支。

20世纪60年代，为了解决在复杂地质条件下利用岩性地层、测井、生物地层和地震资料开展油田及储层尺度地层对比时存在的可靠性问题，业界尝试了多种技术手段，包括磁性地层学、重矿物地层学、粘土矿物地层学以及结合了元素化学地层学的全岩地球化学等研究手段。到了90年代，鉴于化学地层学是生物地层学很好的补充，多家大型石油公司开始将化学地层学分析工具应用于地层研究，并推动了其发展。化学地层学较常用的技术手段包括电感耦合等离子体质谱仪（ICP−MS）、波长色散型X射线荧光光谱仪（WD−XRF）、能量色散型X射线荧光仪等。这些测量仪器能够对小尺寸样本中多达50种以上的元素同时进行精准测量。化学地层学分析技术应用所面临的最大挑战是如何根据研究目的和条件从众多的数据中选择兼具指示性和成本优势的数据，而对速度快且成本低的高品质化学地层学数据采集的需求促使人们开发出了更多的便携式扫描工具。

近年来，随着非常规油气勘探和开发的不断深入，化学地层学被广泛地用于岩性或沉积变化不明显的细粒层序的沉积环境重建和储层特征描述，尤其是富有机质泥页岩层序的研究。当采用其他数据难以开展地层对比时，化学地层学数据常常可以有效地发挥作用。此外，其应用还可以拓展到层序地层学研究，基于岩心和露头的地化特征，如陆源元素、氧化还原敏感元素和元素比等数据，识别层序地层界面和体系域。

加拿大艾伯塔大学的研究人员利用高分辨率、手持式能量色散型X射线荧光仪（ED−XRF），对该国西北领地西部上艾菲尔阶－吉维特阶Hare Indian组细粒沉积开展了层序地层研究。研究人员共采集了34种元素的数据，在数据采集过程中通过氦气净化分析法扩大了镁、铝等较轻元素的检出极限。基于所采集的数据进行了主成分、元素指标和总有机碳含量分析，并选择了近年来较常用的近似反映陆源沉积物量（硅质碎屑）占比、古氧化还原环境和生物成因沉积物量（生物成因硅）占比的元素指标。基于由主成分分析确定的元素组合，将Al，K和Ti作为代表硅质碎屑输入量占比的判别指标，因碎屑输入量与离海岸线的远近有关，又将这些元素用作相对海平面的判别指标。二氧化硅通常源自陆源碎屑输入、生物活动或热液活动，利用Al−Fe−Mn三角图判别热液成因和非热液成因二氧化硅，以Si/Al比值为主并结合Zr/Al或Ti/Al比值来确定碎屑二氧化硅和生物成因二氧化硅各自所占比例。在定义古氧化还原条件时，以对氧化还原条件敏感的V和Mo这两种微量元素的富集系数作为主要的判别指标。

基于陆源碎屑输入量的元素指标（Al，K和Ti）、Si/Al比、Ti/Al比、Zr/Al比、Si/Zr比、Mo和V富集系数、伽马曲线和总有机碳含量建立了层序地层格架，总结了Hare Indian组一些典型的化学地层表达方式。例如在非受限陆架环境下，最大洪泛面表现为最小陆源碎屑输入量、硅/铝比可能出现峰值、氧化还原敏感金属元素富集；最大海退面表现为最大陆源碎屑输入量、氧化还原敏感金属元素既有可能富集也可能不富集。在非受限沉积环境下，海进体系域表现为陆源碎屑输入量减少、Si/Al比可能上升、氧化还原敏感微量元素增加；海退体系域表现为陆源碎屑输入量增多、Si/Al比可能下降、氧化还原敏感金属元素减少。

化学地层学技术方法的精度在不断提高的同时，测量仪器则逐渐向着小型化、便携式方向发展。随着大数据、人工智能和机器学习等新技术的“加持”，化学地层学与计算科学的深入融合或将使这项技术在油气勘探开发领域有着更为广阔的应用前景。

（供稿 卢雪梅）