地層記錄中旋回層序界面的識別方法及原理①

伊海生

(1.成都理工大學沉積地質研究院 成都 610059;2.油氣藏地質及開發工程國家重點實驗室 成都 610059)

0 引言

頻譜分析是旋回地層學研究中識別地層韻律和沉積旋回周期信號一個常用的方法，通過沉積旋回波長與米蘭科維奇天文周期之間的對比關系，可以為我們了解地層旋回產生的驅動機制、建立高分辨率的年代地層格架提供一個途徑［1，2］。在旋回地層研究中應用頻譜分析技術鑒別米蘭科維奇旋回，必須具備二個前提條件:其一，按一定的地層間隔系統測量能反映地層節律變化的參數，建立深度點對應的數字指標數據系列。例如，在深海鉆探研究中一般采用有孔蟲δ18O和δ13C作為氣候變化的數字指標，在陸地地層剖面中可以通過測量磁化率、自然伽馬、碳酸鹽含量、顏色色度作為沉積旋回的定量參數［3］。其二，根據生物地層、磁性地層控制節點，通過節點之間地層間隔的時間長度計算沉積速率，將深度域數據系列轉換為時間域數據系列，通過頻譜分析方法檢測沉積旋回的時間周期［4］。目前的問題是，在地層記錄中要識別千年級米蘭科維奇旋回的高頻信號，必須要有高精度年代地層控制的剖面和鉆井，分段計算沉積速率，才能進行深度域與時間域之間的轉換，一般的地層剖面很難達到這一要求，這是旋回地層研究受到制約和局限的一個重要原因。

沉積速率是旋回地層學研究中的一個關鍵參數，它具有明顯的隨著時間和空間變化的特點。根據數字模擬實驗，本文詳細地論證了沉積速率變化對沉積旋回波長的影響，提出采用測井數據的頻譜分析技術，可以有效地鑒別地層間斷面和沉積體制轉換面，標定旋回層序界面的位置。

1 旋回層序周期和波長的檢測

頻譜分析是通過對深度域或時間域觀測的數據序列進行數學變換，求取周期信號一個常用的方法。當旋回信號變化的坐標系以時間為單位時，根據頻譜分析可檢測到信號波動的頻率值，頻率取倒數即為旋回周期。如果信號變化數據系列采用深度單位表示，則通過頻譜分析求解的頻率值的倒數為旋回波長。

Postma等［5］發現地層記錄的伽馬射線強度(GR)與日照量變化幅度可以對比，二者之間具有同步相關變化的特點，而日照量變化嚴格受米蘭科維奇天文周期控制。茲以Laskar等［6］的日照量數據序列作為自然伽瑪測井曲線的替代參數，通過對時間域和深度域數據系列的頻譜分析，說明從測井數據中提取高頻和低頻旋回信號的處理流程和方法。

圖1 頻譜分析在原始日照量時間數據序列、極值日照量數據系列和經過一階導數處理的極值日照量數據系列中檢測頻譜峰和周期Fig.1 The frequency peaks and periods are detected by spectrogram analysis in original insolation series，extreme point series extracted from original insolation data and processing extreme point series treated by first derivative order

圖1A是距今10 Ma以來日照量變化曲線投影圖。橫坐標是時間單位，數據點間距1 ka，共計有數據點10 000個;縱坐標為北緯65°夏季到秋季(6～9月)平均日照量數據投影曲線，太陽常數取值為1 356 w/m2。采用 AnalySeries軟件進行頻譜分析［7］，調用Peiodogram程序，Welch窗口，結果如圖1B所示。圖1B顯示日照量在高頻帶 0.043、0.045和0.052頻率點出現3個強振幅的頻譜峰，根據頻率與波長之間為倒數關系進行換算，則可以求得23 ka、22 ka和19 ka的歲差周期。低振幅的56 ka和40 ka周期頻譜峰，對應地軸傾斜度周期。

在日照量數據的時間序列中，提取日照量數據轉換點的數值，即采集日照量變化曲線波峰高點數值，可建立一個峰值點日照量隨時間變化的數據序列，對數據序列進行線性等間距內插計算，求得數據點間距為21.4 ka，采用同一流程進行頻譜周期分析，則可以檢測到調控高頻歲差旋回的偏心率周期，結果如圖1C和圖1D所示。從圖中1D可見，在日照量峰值數據系列頻譜分析圖中，高頻歲差周期的譜峰消失，軌道偏心率長周期400 ka譜峰顯示最為明顯，同時也可以檢測到130～95 ka的4個軌道偏心率短周期，低頻帶1 000 ka超長周期也有顯示。

測井曲線具有等間距采樣的特點，而且數據序列連續、縱向分辨率高，因此，它可以滿足數學含義上頻譜分析的要求。研究表明，以時間單位標定的測井數據系列，自然伽馬強度的變化可以記錄米蘭科維奇旋回周期［8，9］。但以深度刻度的測井數據系列中檢測到的頻譜峰，反映的是巖性或物性旋回的波長大小在深度坐標系的變化。以GR測井曲線為例，一般GR高值對應泥巖，低值對應砂巖和灰巖。通過提取測井曲線高點建立的極值數據系列，它檢測的頻譜峰，反映的是在深度坐標系泥巖—砂巖或泥巖—灰巖旋回長度或波長的變化周期，它的大小取決于沉積速率的高低以及變化形式［10］。

2 旋回層序界面的識別

沉積速率是影響沉積旋回長度的一個關鍵參數。當沉積物供應量增加時，如果控制旋回變化的時間周期恒定，則單位時間內沉積物堆積的地層厚度大，旋回波長相應的增加;反之，當沉積速率減小時，地層沉積厚度減薄，旋回波長減小。如果在一個時間段，沉積速率是一個常量，根據沉積速率與時間長度的關系，則可將時間坐標直接轉換為深度坐標。例如，當沉積速率為0.2 m/Ka時，偏心率周期、軸斜率周期、歲差周期取 400 ka、100 ka、40 ka、20 ka，這時地層序列中旋回厚度周期分別為80 m、20 m、8 m、4 m。旋回厚度周期之比為20∶5∶2∶1，這是目前在潮坪沉積或深海沉積中識別米蘭科維奇周期的重要標志［11～15］。但是，地層剖面中沉積速率一般是變化的，這時采用全井段數據序列的頻譜分析，頻譜峰之間必然出現相互疊加和干擾，這時判讀地層旋回的周期關系極為困難。為了解決這一問題，可以引進滑移窗頻譜分析技術，它有助于我們直觀地判斷沉積速率變化的界面，進而按井深分段解析旋回層序變化周期。

為了說明沉積速率變化與米蘭科維奇頻帶旋回記錄的關系，茲以距今3 000 ka日平均輻照量為例予以說明。設定 0～500 ka、500～1 500 ka、1 500～2 000 ka、2 000～2 500 ka、2 500～3 000 ka五個時段的沉積速率分別為0.2 m/ka、0.5 m/ka、0.3 m/ka、0.8 m/ka、0.2 m/ka，將時間域數據序列轉化為深度域數據序列，則在3 000 ka時間區間沉積地層累積厚度為1 250 m。對深度域時間序列進行滑移窗頻譜分析，可觀察到沉積旋回波長的變化特點(圖2)。

觀察圖2可以發現，在沉積速率恒定的井段，滑移窗頻譜圖可檢測到歲差周期的特征譜峰，但隨著沉積速率的高低變化，頻譜峰發生側向遷移。在這里，旋回譜系轉換界面指示沉積速率突變界面，它可能指示地層間斷面，也可能是沉積體制轉型界面的位置，這為我們應用頻譜分析技術識別和劃分旋回層序界面提供了一個重要標志。同時，采用沉積速率突變界面作為分界標志，針對層序界面之間井段區間的數據系列，分井段進行頻譜分析，解釋多級沉積旋回與米蘭科維奇天文周期之間的關系，可以避免對頻譜峰之間比例關系的錯誤解讀。

3 研究實例

3.1 現代深海鉆孔沉積速率變化界面的驗證

圖2 沉積速率隨地層深度間隔變化時日照量頻譜信號的滑移窗法頻譜分析Fig.2 Frequency signals of insolation data series are detected by sliding-window spectral analysis in stratigraphic intervals with sedimentation rate changes

在ODP計劃開展的深海沉積研究過程中，關鍵一步是通過生物地層和磁性地層控制點的年代，計算沉積速率，將深度標定的氣候變化指標換算為時間數據序列，進而在時間坐標上研究米蘭科維奇旋回對氣候變化的控制。這些深海研究工作，建立了精細的鉆孔井深與年齡的對應關系，這為我們檢驗沉積速率轉換界面，提供了最佳的實驗材料。茲以深海鉆孔大西洋154航次為例，采用自然伽馬測井數據頻譜分析方法檢測沉積速率突變界面，并與地層模式年齡建立的沉積速率變化曲線進行對比驗證。

大西洋ODP154航次929站位于Ceara Rise地區，我們選用929A鉆孔進行研究，鉆孔地理坐標坐標 5°58.573＇N，43°44.396＇W，海底水深4 357.5 m，鉆穿深海沉積527.5 m。文章引用的測井數據和深度年齡模式下載自http://iodp.tamu.edu/網站，有關自然伽馬測井方法和數據處理流程可參見King和Ellis［16］的研究報告。根據地層控制點年齡與對應的井深關系圖，選取沉積速率變化幅度最大且測井數據連續的150～250 m井段進行研究，通過年齡控制點計算的沉積速率變化如圖3所示。

154 航次的929A鉆孔自然伽瑪測井數據的單位為TC，記數時間為10s，測點間距平均為0.12 m，井深單位為 mbfs。采用 Analyseries軟件的 Blackman-Tukey滑動窗頻譜分析程序，首先對原始數據進行等間距線性內插和一階導數平滑處理，選用Parzen窗口，窗口數量設定為150，最后輸出文本數據進行制圖。觀察圖3可以發現，深度150～250 m地層段可分劃分五個層段，每一個層段的頻譜峰的波長、強度以及譜峰個數有所不同。頻譜峰轉換和終止界面分別出現在深度170 m、189 m、211 m、231 m處，它是沉積速率轉換界面(SRTDS)出現的標志。這4個界面出現的位置，與深度年齡模式計算的沉積速率轉換點的深度一致。

圖3 根據深海154航次929鉆孔自然伽馬測井數據識別的沉積速率轉換界面與深度—年齡模式計算沉積速率變化曲線對比圖Fig.3 Correlation of abrupt change surfaces of sedimentation rates detected by spectral analysis from natural gamma data in Hole 929A at Leg 154 site(ODP)with sedimentation rate calculation curve from depth and age data

3.2 川西坳陷須家河組層序界面位置的判別

川西坳陷位于龍門山前緣地帶，它是印支期形成的前陸盆地，地域范圍西起龍門山推覆帶，東至達縣—合川—宜賓一線。川西前陸盆地以中三疊世雷口坡組海相碳酸鹽巖為沉積基底，上三疊統須家河組厚度巨大，沉積中心緊靠龍門山造山帶一側，地層厚度超過4 000 m，發育巨厚的湖泊、沼澤及河流、三角洲相的煤系沉積。由于須家河組中已經發現多個油田和氣田，因此其層序地層格架建立和對比受到普遍的重視。但是，目前有關須家河組層序地層界面的劃分并沒有取得一致意見。

例如，鄒光富等［17］最早根據地表露頭剖面的研究，在須家河組二段和五段劃分出五個三級層序，何鯉等［18］根據地震反射界面特征將須二段至須五段劃分為4個層序，劉金華等［19］則認為同一地層單元中僅存在出3個三級沉積層序。在這些沉積層序劃分方案中，層序數目不一，因此每一層序持續的時間也有所差異，但有一個共同之處就是層序界面與巖石地層單元界線重疊。而在姜在興等［20］和李熙喆等［21］的三級層序劃分方案中，三級層序界面一般出現在須五段、須三段、須二段內部。為了驗證須家河組層序界面的位置，我們選用川西坳陷中部的川鴨95井的測井曲線進行旋回界面檢測。

根據鉆井分層數據，川鴨95井鉆遇的須家河組位于井深2 148～5 050 m井段，可分4段，包括須五段至須二段，下伏上三疊統海陸過渡相小塘子組，頂部為下侏羅系統白田壩組覆蓋。選取井深2 100～3 000 m須五段—須四段的自然伽馬進行研究。

測井數據處理流程如下:(1)采集測井曲線的高值點建立一個極值點數據序列;(2)采用線性內插法將測井極值曲線換算為等間距測點數據序列;(3)采用3點滑動平均值法過濾高頻背景噪音，同時采用一階導數法消除低頻波干擾;(4)采用Analyseries軟件的Blackman-Tukey滑動窗頻譜分析程序，調用Parzen窗口，窗口數量150;(5)按文本格式導出數據，繪制二維頻譜分布圖。圖5中分別標繪了原始自然伽瑪測井曲線、極值點曲線、深度域滑移窗頻譜分布曲線，為了說明旋回層序界面和巖石地層界線的關系，圖4中還標定了須五段—須四段地層分界線的位置以及旋回層序界面的井深。

圖4 川西前陸盆地川鴨95井須家河組上部自然伽馬測井曲線、極值曲線和滑移窗頻譜分析圖Fig.4 Diagrams showing natural gamma curve，extreme point curve and sliding-window spectral analysis from extreme point data extracted from original natural gamma log in Chuanya Hole 95 of the western Sichuan foreland basin

觀察圖4中滑移窗頻譜圖中頻譜峰的分布，可以發現，分析井段頻譜峰的分布既有單峰型，如旋回層序Cs4所見，也有雙峰式(Cs3)和多峰式(Cs1和Cs5)，旋回波長變化于10～30 m之間。單峰式旋回指示一個井段存在等厚的巖性旋回，雙峰、三峰和多峰式旋回反映地層中高頻和低頻節律共同存在。旋回波長的階步式偏移以及頻譜峰組合的變化，則是沉積速率變化或旋回層序界面出現的標志。據此，可將須家河組五段和四段劃分為五個旋回層序，同時可以發現這些受沉積速率變化控制的旋回層序界面，與組段級地層單元界線可以是一致的，如Cs3與Cs4旋回層序之間的界面大致對應須五段與須四段界面，但其它層序界面與地層界線并不重合，而是位于地層單元內部。

4 討論

在地下鉆井剖面中，自然伽馬測井曲線(GR)能敏感的反映泥質含量變化，而且具有數據序列連續、縱向分辨率高、等間距采樣的特點，因而在旋回地層研究中得到了廣泛的應用［22～25］。

在現代深海鉆孔的旋回地層研究中，由于有精細的生物地層和磁性地層控制，故一般采用時間域數據序列進行頻譜分析，進而探究歲差變化周期(20 ka)、黃赤交角變化周期(41 ka)、地球繞日軌道偏心率變化周期(100 ka)與地球氣候變化、冰期—間冰期旋回的關系。即使在陸地剖面開展的研究，也是選用那些巖性旋回簡單且沉積速率為常數或變化幅度不大的遠洋沉積的地層剖面進行工作。

我們認為，無論是陸相地層還是海相地層，是碳酸鹽巖沉積抑或是碎屑巖沉積，地層旋回的節律普遍存在，它可以通過測量巖性的物理參數或化學參數來度量，并可以通過頻譜分析來檢測，但這些旋回并不一定與氣候旋回之間具有一一對應的關系。沉積旋回持續的時間長度可能受海平面、湖平面周期性波動或幕式構造旋回等諸多因素的影響，但同一類型旋回頻譜譜系在深度域的變化，是沉積速率突然變化的直接表現。而沉積速率突變界面具有重要地層劃分和對比意義，它通常對應地層間斷面，也可能是海侵—海退旋回的轉換面，或者是反映沉積環境變化的巖相界面。

原始測井數據一般測點間距為0.125 m，在頻譜分析過程中可檢測到高頻米級旋回信號，而在極值點測井數據序列中可鑒別波長為10 m級的低頻旋回周期。這二個級次旋回周期在旋回地層學研究中具有不同的含義，但根據頻譜分析方法檢測的高頻和低頻旋回信號，其形成機制和控制因素可能并不相同，旋回譜系波長的變化僅受沉積物供應速率大小的控制。沉積供應量大，沉積速率高，旋回波長增大;反之，沉積供應量減小，沉積速率降低，旋回波長減小。因此，旋回波長在深度域的變化可以作為相對沉積速率變化的指標，這是我們通過測井數據的頻譜分析劃分旋回層序的理論基礎。但是在具體研究過程中，有以下二個問題應引起注意:

(1)數據序列中測點間距的大小，即時間分辨率的高低，對判別沉積旋回波長與米蘭科維奇周期之間的關系具有明顯的影響。如果沒有精確的年代控制校正旋回的持續時間，僅根據偏心率和歲差之間具有20∶1和5∶1的固定比例關系來判別旋回波長對應的米蘭科維奇天文周期可能出現誤差，尤其是沉積速率的變化層段，在頻譜分析圖上會出現頻譜峰的疊加，這時要判讀頻譜峰的關系極為困難，更甚者可能出現錯誤的解釋。因此，在旋回地層研究中，首先應該采用滑移窗頻譜分析對全井段深度數據序列進行掃描，再根據旋回層序界面的深度位置對原始測點數據進行分割，分井段進行周期圖法頻譜分析，最后根據每一井段檢測特征頻譜峰進行旋回波長的配比分析，才能取得正確的結果。

(2)在地層厚度100 m級短序列的測井數據的旋回層序分析過程中，一般通過原始測井數據的頻譜分析，既可以檢測到米級高頻旋回的頻譜峰。而對于地層厚度1 000 m級長序列測井數據，由于背景噪音的干擾，特別是在巖性復雜、測井曲線變幅大的井段，有時會出現頻譜峰消失或雜亂分布的情況，這時通過提取原始測井數據的峰值曲線，則可以檢測到清晰且穩定的頻譜信號。同時，為了抑制低頻波彌散信號對高頻信號的屏蔽效應，有時必須采用一階差分或一階導數計算方法對峰值數據系列進行處理，才可能有效的檢測地層記錄中沉積旋回的頻譜峰。一般根據原始測井數據的識別高頻旋回界面，適用于油田開發階段井間對比，而極值測井數據分辨的低頻旋回界面，在區域地層對比方面更為有效。

5 結論

(1)通過提取測井曲線中高點峰值和低點谷值，建立極值曲線數據系列，可以分別檢測低頻和高頻沉積旋回的波長，根據分級檢測的旋回波長之間的比例關系，提取地層記錄中的米蘭科維奇天文信號，才能正確解釋正確沉積節律與地球軌道天文周期的對應關系。

(2)沉積速率大小是控制沉積旋回波長的一個重要因素，沉積速率高，旋回波長增大，當沉積速率降低時旋回波長減小。因此，旋回波長在深度域的變化可以作為相對沉積速率變化的指標，這是我們通過測井數據的頻譜分析劃分旋回層序的理論基礎。

(3)地層序列中沉積速率的突變界面，通常是地層間斷面或沉積體制轉型的位置，它具有重要的區域對比意義，根據測井數據頻譜分析識別的旋回譜系波長在深度的階步式偏移特征，可以有效地鑒別沉積速率突變面，進而標定旋回層序界面的位置。

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