Natural Gas Geoscience >

2020 , Vol. 31 >Issue 10: 1466 - 1478

DOI: https://doi.org/10.11764/j.issn.1672-1926.2020.01.003

Stratigraphic division of high-resolution cycle sequence of Kepingtage Formation in Tazhong-Shunbei area， Tarim Basin

  • Shuang-liang TIAN , 1, 2 ,
  • Li-qiang ZHANG , 1 ,
  • Yi-ming YAN 1 ,
  • Zhi-xin LI 3
Expand
  • 1. School of Geoscience，China University of Petroleum （East China），Qingdao 266580，China
  • 2. Geophysics Corporation，Ltd. ，Sinopec，Nanjing 211100，China
  • 3. Research Institute of Petroleum Exploration and Development，Beijing 100083，China

Received date: 2019-12-24

  Revised date: 2020-01-18

  Online published: 2020-09-30

Supported by

The Strategic Pilot Technology Project of CAS （Grant No. XDA14010202）；The National Oil and Gas Major Project （Grant No.2017ZX05008-004）.

Fold

Highlights

As typical marine clastic sedimentary strata， the Lower Silurian Kepingtage Formation in the Tazhong-Shunbei area of Tarim Basin has a complicated sand-mud superimposed relationship. It is not conducive to the accurate division of high-resolution sequence if it is only based on logging lithology and logging curve shape. This paper identifies the unconformity surface and the related integration surface based on the seismic profile event axis and the logging filter curve， which derives the changes of long-term benchmark. The maximum entropy spectrogram and synthetic prediction error filter curve is used to divide the mid-term base-level cycle. Extract Milankovitch cycle parameters from the dynamic maximum entropy spectrum， obtain the band-pass filtered signal group and the astronomical period unit， and divide the short-term base-level cycle. Kepingtage Formation identified three types of tertiary sequence boundary types： T1 in the case of continuous transgression， T2 under the condition of complete transgression and regression， and T3 dominated by the regression， including 4 long-term， 16 medium-term， and 50 short-term data cycles. The results have indicative significance for the formation analysis of sedimentary microfacies under multi-phase hydrodynamic conditions of the target layer.

Cite this article

Shuang-liang TIAN , Li-qiang ZHANG , Yi-ming YAN , Zhi-xin LI . Stratigraphic division of high-resolution cycle sequence of Kepingtage Formation in Tazhong-Shunbei area， Tarim Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2020 , 31(10) : 1466 -1478 . DOI: 10.11764/j.issn.1672-1926.2020.01.003

0 引言

旋回层序地层学认为，海相碎屑岩沉积体的发育主要受相对海平面升降变化的影响［1］，而相对海平面的升降受天文因素影响、具有多重周期叠加的特性［2］，因而旋回层序地层的研究需要根据米兰科维奇法则逐级区分出受不同级别天文周期因素控制的地质旋回［3-4］ ，其核心技术包括了频谱分析和测井曲线处理［5-6］。
前人［7］多用静态频谱分析来完成天文周期参数提取工作，该技术能够提取出测井数据中的旋回信息，但其局限性在于，对于沉积间隔年代较长的地层，特定天文周期单位只提取出一个主频短周期波长，在短期基准面旋回划分过程中存在系统误差。本文研究选择动态频谱分析技术［8］：一方面有利于把握周期突变节点；另一方面也可以对天文周期参数进行精细、分段提取，提高了层序划分的精确度。
塔中—顺北地区柯坪塔格组受多期沉降的影响，具有沉积周期长、层序边界类型众多、总体沉积环境差异较小的特征［9-11］。前人运用经典层序地层与成因层序地层学基本确定了柯坪塔格组整体为二级层序，内部主要发育3~4个三级层序［12-14］。贾东力等［15］运用传统静态频谱分析法划分出83个短偏心率旋回，完成了层序的进一步精细划分。对本研究区目前所应用的频谱分析和测井曲线处理方法仍有待进一步提高。本文选取柯坪塔格组主要测井数据，严格按照米兰科维奇法则进行动态频谱分析，通过短期基准面旋回识别中的应用实例，最终探讨使用带通滤波分析技术完成柯坪塔格组高分辨率旋回层序地层划分工作。

1 区域地质概况

塔里木盆地是一个典型的叠合盆地［10］。中晚奥陶世—志留纪（加里东运动晚期），盆地整体处于挤压环境，加里东运动早期形成的碳酸盐岩台地遭受挤压作用形成隆坳相间的构造格局［16］。盆地主要包括库车坳陷、塔北隆起、北部坳陷、中央隆起、西南坳陷、东南坳陷、塘古坳陷和塔东隆起构造单元。
研究区位于塔里木盆地塔中—顺北地区，目的层为下志留统柯坪塔格组，研究区位置如图1所示。资料井S1—S6井主要选自顺托和塔中地区。
图1 塔里木盆地研究区位置示意

Fig.1 Schematic diagram of the location of the research area in Tarim Basin

下志留统主要发育柯坪塔格组、塔塔埃尔塔格组，中志留统发育依木干他乌组，上志留统普遍缺失。根据国际地层年代表，柯坪塔格组沉积于443.7~433.4 Ma之间（表1）［17］。其中柯坪塔格组分为下砂岩段、中泥岩段以及上沥青砂岩段，主要为滨岸和陆棚沉积［8］，发育三角洲、潮坪等沉积相［9-10］。
表1 塔里木盆地志留系地质年代表

Table 1 Chronostratigraphic chart of Silurian in the Tarim Basin

系 统 组 段 底界地质年龄/Ma
志留系 上统 缺失
中统 依木干他乌组 上段 砂岩段
下段 泥岩段 427.4
下统 塔塔埃尔塔格组 上段 砂岩段 430.5
下段 红色泥岩段 433.4
柯坪塔格组 上段 沥青砂岩段 438.5
中段 泥岩段 440.8
下段 砂岩段 443.7
地震剖面显示，柯坪塔格组以角度不整合上覆于奥陶系之上，在野外露头观察中，奥陶系顶部发育风化壳［18］。柯坪塔格组与上覆塔塔埃尔塔格组具有岩性突变、发育平行不整合［19］。由此认为柯坪塔格组整体为一个二级层序。

2 层序边界识别

2.1 三级层序识别

三级层序界面通常为不整合面以及对应的整合界面，可以通过地震反射轴的接触关系、录井岩性突变以及测井曲线形态变化来识别。
完整的三级层序应包括相对海平面上升—下降的过程，上升过程包括：缓慢上升阶段（低位域），先快速上升后缓慢上升阶段（海侵）；下降过程包括：缓慢下降阶段（高位域）、快速下降阶段（海退）。自然伽马合成预测误差滤波曲线可以反映相对海平面的变化趋势、其局部的最低值可作为相对海平面上升的开始、即三级层序的边界。

2.1.1 合成预测误差滤波标志

预测误差滤波分析（PEFA）是在最大熵谱分析（MESA）的基础上，通过计算预测值与真实值的误差大小确定的曲线。合成预测误差滤波（INPEFA）曲线是对PEFA曲线进行积分处理得到的，它能更清楚地反映预测误差的阶段性趋势变化，因而更有利于观察层序边界的位置［20］。
继承了来自自然伽马测线的性质，自然伽马合成预测误差滤波曲线自下而上的趋势性可以反映地层沉积时，水体深度随时间的变化情况，通常向上增大的趋势称为正趋势，对应水体加深；向上减小的趋势称为负趋势，对应水体变浅。曲线正、负趋势相互转换的转折点称为“拐点”，是地史时期水体环境发生变化的时刻，因而通常被认为是基准面旋回的边界［21］。其中，负趋势向正趋势转化的拐点称为“正向拐点”，是连续地层的层序边界；正趋势向负趋势转化的拐点称为“负向拐点”，对应发育最大海泛面。根据层序的多级次叠加效应，通常可识别出当前最大层序的次一级层序拐点，称为“次级拐点”，其拐点幅度与辨识度均略小于“拐点”。当发育不整合时，拐点并非严格按照正负趋势转换的规则进行变化，因此需要识别“假拐点”发育位置，本文中对“假拐点”的解释为：INPEFA曲线趋势改变但无正负方向转折的点。

2.1.2 塔中—顺南地区柯坪塔格组三级层序识别

选取塔中—顺南地区S5井、S6井进行三级层序的划分（图2），井点位置见图1。划分过程主要依据等厚—地层对比原则，首先确定地震剖面中的地层接触关系，其次依据井—震结合的思路完成三级层序的划分。地震剖面中识别的目的层为红色线段内区域，三级层序边界编号分别为Ⅰ到Ⅴ［图2（a）］。其中，以Ⅰ、Ⅱ为顶界的2个三级层序之间为整合接触，与下部以Ⅲ、Ⅳ为顶界的2个三级层序为角度不整合接触，判定出Ⅲ号层序边界处发生剥蚀作用［图2（b）］。
图2 塔中—顺南地区下志留统三级层序识别剖面

Fig.2 Third-order sequence identification profile of Lower Silurian in Tazhong-Shunnan area

结合INPEFA原理，对不同位置、不同层位下的三级层序INPEFA曲线形态进行分类，包括①—④号4种类型。
对于①号类型层序，发育过程经历完整海侵—海退旋回，下部以泥岩、粉砂岩互层为主，向上逐渐变为泥岩与细、中砂岩互层，整体而言下部地层自然伽马值偏高、上部地层自然伽马偏低，海泛面为层序中部厚层泥岩段顶部。INPEFA曲线形态与岩性变化和自然伽马曲线特征具有对应关系：层序内海侵半旋回对应下部高伽马细粒部分，INPEFA曲线具有明显的正趋势特征；海退半旋回对应上部低伽马粗粒部分，INPEFA曲线具有明显的负趋势特征；三级层序级别内的“负向拐点”对应“最大海泛面”发育位置。顶部边界为二级层序边界对应的“正向拐点”，底界为三级层序对应的“次级正向拐点”，此时INPEFA曲线从下至上呈现先增大后减小的半菱形。
对于②号类型层序，层序底界发育不整合，下接高自然伽马灰质泥岩。此时层序内部识别出的“负向拐点”对应“最大海泛面”，但由于底界处自然伽马没有发生明显的突变，因此INPEFA曲线在底界处并未发育典型的“正向拐点”，但底界上下原始自然伽马微弱的变化可以通过INPEFA曲线“放大”为趋势性变化，并由此判定为“假拐点”。“假拐点”的识别通常用来解释 “非①号类型”层序的发育。
同理，③号类型层序，顶底均为不整合边界，上部海退半旋回被完全剥蚀，层序内岩性单一，无“最大海泛面”。利用INPEFA曲线进行层序边界划分时主要依靠“假拐点”发育情况。
对于④号类型层序，与①号层序同属一层，环境等条件基本类似，但其INPEFA曲线形态却与①号层序不同，主要是因为该井4 700 m以下部分自然伽马测井数据发生了明显的基线偏移，该基线的迁移位置正好对应S5井解释出的二级层序“最大海泛面”的位置，并且不能排除是岩性变化的结果，因此不能盲目矫正。针对此问题，利用INPEFA曲线可以通过2种方法解决：一种是通过“次级拐点”发育情况识别层序边界位置；另一种是通过分段数据处理使INPEFA曲线拐点更加明显。
对于连续性、周期性较好的地层，可通过INPEFA曲线“拐点”发育情况来确定；对于含不整合边界、周期发育不完全的地层，可通过INPEFA曲线“假拐点”发育情况来分析。

2.2 四级层序识别

四级层序的初步识别，是在三级层序识别基础上细分，成因与三级层序类似，主要受次一级天文周期变化的影响，属于次一级相对海平面上升—下降循环的结果。目的是为高分辨率旋回参数提取做准备。识别过程同样需要借助INPEFA曲线，根据 “次级正向拐点”以及“负向拐点”来划分。动态熵谱图体现出的周期变化，也是划分四级层序的重要依据。

2.2.1 动态谱图标志

频谱分析是进行米兰科维奇旋回地层划分的首要操作，它的核心就是首先对地质资料（通常为测井数据）进行时深转换处理，然后利用信号处理技术对简化后的时间域信号进行周期性分析。通常谱图能直观反映出测井数据的主频子波波长，用于反映不同级别的主旋回周期。
前人［22］在对测井数据进行频谱分析时，大多采用的是快速傅里叶变换（FFT）进行分析，只能获取信号强度最大的一组不同级别的波长值，对于高频信号地层的识别十分不利。而动态频率谱图显示为随深度变化的纵向连续谱图，可以对不同深度地层进行动态频谱分析，据此分析周期在测井纵向上随深度的变化规律，从而完成旋回划分。

2.2.2 顺托地区柯中、柯上段四级层序识别

选取顺托地区S4井的测井数据进行最大熵谱分析以及INPEFA分析（图3）。柯上段以泥岩、粉砂岩以及细砂岩互层为主，泥岩颜色从下至上为灰色—浅绿色—浅红色，指示二级层序尺度内水体逐渐变浅，直至出现暴露环境。5 190 m处发育的高GR、高电阻率厚层泥岩为三级层序下的“最大海泛面”。但在四级层序的识别中，砂岩之间厚度相近、砂泥互层频繁，GR曲线和SP曲线并无明显基线偏移情况，因此仅靠岩性柱子和自然伽马测井曲线，不利于四级层序边界的识别。此时就需要最大熵谱图和INPEFA曲线对四级层序边界进行识别。最大熵谱图中，横坐标代表不同的波长，纵向上连续的红色线段代表稳定的固定频率周期，当红色线段发生中断或平移时，代表周期频率发生明显改变。另一方面，INPEFA曲线的“正向拐点”在识别出三级层序边界的同时，“次级正向拐点”的发育情况同样指示四级层序边界位置。从图3中可以看出，最大熵谱图中，四级层序主频范围内（4~10 m），信号峰值突变的位置对应于INPEFA曲线的次级拐点；基准面上升半旋回对应岩性柱子下细上粗反韵律、基准面下降半旋回对应岩性柱子下粗上细正韵律，证明利用频谱分析和INPEFA曲线划分出的四级层序边界可以通过岩性柱子解释出旋回发育情况。同时也证明中期基准面旋回主要受天文周期、气候的影响，在特定频段出现周期性，与原始测井曲线相比，对层序边界划分具有更好的指示作用。
图3 顺托地区S4井下志留统频谱分析与合成预测滤波划分四级层序

Fig.3 Spectrum analysis and synthetic prediction filtering of Well S4 of Lower Silurian in Shuntuo area

2.3 五级层序识别

五级层序的发育情况主要与气候条件有关，结合米兰科维奇法则进行频谱参数提取工作，可以获取四级层序下短期、超短期基准面旋回参数，运用带通滤波可以将旋回参数以信号组的形式呈现于地质剖面中，从而识别出五级层序对应的短周期基准面旋回边界。

2.3.1 米兰科维奇法则

旋回地层学中，偏心率、斜率、岁差这3个天文参数影响着地球上所有区域的太阳辐射即日照的强度和时间的变化。理论上讲，在推算出了不同地质年代天文周期参数的情况下，通过古地理坐标，就可大致计算出一个年际日照贡献量，日照贡献量通过改变气候影响了海相沉积物供应情况，从而决定沉积体的发育情况［23］。但在实际操作中发现，距今较为久远的地质年代天文周期参数很难精确获取，因而对应的年际日照量精度就无法保证［24］。尽管如此，前人在大量的研究中也发现了一定的规律，即米兰科维奇法则。该法则对天文周期影响下的地层旋回性的识别具有一定的意义。该法则认为，长偏心率（405 ka）、短偏心率（105 ka）、斜率（40 ka）、岁差（20 ka）4种较为稳定的天文轨道参数分别呈现20∶5∶2∶1的比例关系。由此，在地质年代恢复中，米兰科维奇法则可以较好地验证地质资料提取出的周期性是否可靠。

2.3.2 顺托地区柯上段五级层序识别

运用CycloLog软件可以完成动态频谱分析以及频谱参数提取工作。在参数提取过程中，对于每一个四级层序，提取前需要输入符合米兰科维奇比例的天文周期参数（单位ka），读取出各级别天文周期参数对应的波长、沉积速率等信息。该过程需要根据频谱信号特征选择不同的周期比例进行调试，调试过程中发现： 400 ka单位级别的信号峰值不明显；40~100 ka单位级别的信号明显、且值的大小随深度有略微波动；各单位基本保持同比增大或缩小的规律。
参数提取完成后，可借助带通滤波达到层序精确划分的目的。
不同于常规滤波方法，带通滤波是同时滤除短波与长波，留下滤波器设计者需要的特定波段，它的主要目的并非平滑曲线，而是通过波形判断曲线的周期性，确定波谱周期规律。普通的带通滤波在计算过程中由于滤波界限过于明显，易产生假波长甚至假数据，因而常采用梯形带通滤波来降低这种影响［25］。
带通滤波的计算以天文周期频谱参数为基础，将不同周期长度、不同沉积厚度的天文周期旋回表征于垂向测井曲线中（图4）。
图4 顺托地区S1井下志留统带通滤波信号组识别基准面旋回边界

Fig.4 Identification of the reference plane cycle boundary of the band-pass filtered signal group of Well S1 in Lower Silurian in Shuntuo area

传统的录井岩性资料无法达到五级层序划分所需的分辨率要求，测井曲线自下而上随深度变化规律不明显，周期的发育规律无法直接识别。根据频谱分析获取的主频参数范围，作出的固定周期带通滤波曲线，可以更好地体现特定级别旋回的周期性，使曲线的周期规律更加明显。带通滤波处理结果显示：根据最大熵分析和INPEFA曲线划分出的四级层序边界，位置基本落在了以短偏心率、斜率周期波长为参数的带通滤波周期性信号的边界处，对四级层序的划分首先起到验证的作用。其次，四级层序内发育1~3个，以短偏心率、斜率周期为基本单位组成的周期性信号组（图中红色括弧示意）。同理，对于岁差周期参数为基本单位的梯形带通滤波，曲线中周期性的信号组（图中绿色括弧示意）同样是五级层序发育的主要组成，而具体到五级层序发育个数则需再次借助频谱周期参数进行确定。

3 层序地层划分与对比

3.1 层序地层划分

基于频谱分析技术与滤波技术对层序边界的识别，结合前人［26-27］对高分辨率层序边界的划分认识，总结出不同级次基准面旋回边界的识别标志（表2）。其中，长期、中期和短期基准面旋回与三级、四级和五级层序在沉积年限范围和主要成因上趋于一致，具有良好的对应关系。利用表2中的边界识别分析方法对顺托地区柯坪塔格组进行层序划分（图5）。通过划分出三级层序下体系域发育情况，对目的层段沉积环境进行分析。
表2 基准面旋回级次划分及层序边界识

Table 2 Division of datum cycle and sequence boundary identification

基准面旋回级次 层序级别 天文控制因素

总年限范围

/Ma

 成因 岩性识别 测井曲线识别 滤波曲线识别
长期 三级层序 2~3

海平面变化

构造沉降

 不整合接触关系、海侵冲刷面、凝缩层 自然电位、自然伽马、电阻率测井曲线的突变、基线的偏移 INPEFA曲线正向拐点
中期 四级层序 偏心率周期 0.2~1 海平面变化沉积供应 岩相类型或相组合在垂向剖面的转换 常规测井曲线的包络线形态、圆滑程度等 INPEFA曲线次级正向拐点组合、最大熵谱图各级周期同时变化
短期 五级层序 斜率、岁差 0.08~0.4

气候变化

沉积物供应

 砂/泥岩厚度旋回性变化 常规测井曲线的局部组合形态，如箱型、钟型、指型等 指定天文周期为单位的带通滤波曲线形态
图5 塔里木盆地S4井下志留统柯坪塔格组高分辨率层序地层划分结果

Fig.5 High-resolution sequence stratigraphic division of the Lower Silurian Kepingtage Formation in Well S4 of the Tarim Basin

3.1.1 三级、四级层序划分

根据前人研究已知，柯坪塔格组整体为一个二级层序，由图5中的合成滤波曲线也能看出，柯坪塔格组的顶底界发育2个大型正向拐点，因此确定了柯坪塔格组顶底发育2个二级层序边界（TC）。
柯坪塔格组发育4个三级层序，从下至上分别为T1、T2、T3型层序边界。T1型层序边界形成过程中陆源碎屑物质供给较少，界面上下砂体不发育，主要在连续海侵背景下形成，这符合塔中—顺北地区柯坪塔格组早期沉积地质背景，由TC和T1划分出的Sq1，依据INPEFA曲线认为整体为水体不断加深过程，分别发育了低位、海侵、高位体系域。T2型层序界面在初期陆源碎屑供给较充足，而晚期供给不足，因而常形成下砂上泥的岩石相特征，在柯坪塔格组中，该界面位于中泥岩段底部，经历了明显的水体先下降、后上升的过程，发育典型的正向拐点。由T1和T2边界划分出的Sq2发育海侵和高位域。T3层序边界形成于陆源碎屑供给相对充足时期，界面上下砂体发育。在柯坪塔格组中对应于5 200 m深度处，在INPEFA曲线上发育一个次级正向拐点。Sq3、Sq4发育海侵和高位域，并以正常海退的高位域为主。
四级层序的初步划分，主要依据合成预测误差滤波曲线（INPEFA）的次级拐点、负向拐点发育情况以及最大熵变换动态谱图的主频波长变化特征。

3.1.2 五级层序划分

在初步确定了四级层序的边界之后，利用最大熵谱算法来开展频谱分析分段提取天文参数周期的工作（表3）。根据读取出的天文周期参数，可以综合计算出各四级层序控制下的沉积速率、各级天文周期旋回个数及波长（表4）。其中Mila数值大小用于表示天文周期与地质周期的拟合程度，用于表示参数的可信度，数值在500以上就认为拟合度较高，沉积速率为0.05~0.12 m/ka，与前人［28-29］对于古近系地层沉积速率研究成果一致，证明了动态频谱分析结果的可靠性。
表3 自然伽马频谱天文周期统计

Table 3 Statistical table of natural gamma-ray spectrum astronomical period

天文周期

地质旋回

 偏心率/ka 斜率/ka 岁差/ka
长偏心率 短偏心率 长斜率 短斜率 长岁差 中岁差 短岁差
Sq4 Sq44 405 80 44 18.8
Sq43 405 100 40 18.8
Sq42 405 100 33 25 18.8
Sq41 405 80 42 30
Sq3 Sq34 405 45 26
Sq33 405 80 45 31 23
Sq32 405 80 40 28.5 19.6
Sq31 405 72 46 30
Sq2 Sq24 405 100 44 28.5 19
Sq23 405 105 72 42 28.5 19
Sq22 405 80 42 30.4 22
Sq21 405 96 72 30.4 22
Sq1 Sq14 405 50 31 20 17
Sq13 405 80 29 20 17
Sq12 405 105 27 18.4
Sq11 405 100 42 27 21
表4 自然伽马地质周期参数

Table 4 Natural gamma-ray cycle parameters

四级层序 厚度/m 年代间隔/ka Mila 天文周期/ka 波长/m 沉积速率/（m/ka) 旋回个数 旋回个数(取整)
Sq44 25.15 240 839 80 7.9 0.099 3.184 3
44 4.29 0.098 5.862 6
18.8 1.86 0.099 13.521 14
Sq43 34.40 300 846 100 11.51 0.115 2.989 3
40 4.53 0.113 7.594 8
18.8 2.18 0.116 15.780 16
16 1.79 0.112 19.218 19
Sq42 35.70 300 660 100 11.19 0.112 3.190 3
33 3.7 0.112 9.649 10
25 2.76 0.110 12.935 13
Sq41 29.10 400 588 80 5.17 0.065 5.629 6
42 2.7 0.064 10.778 11
30 1.97 0.066 14.772 15
Sq34 58.20 900 525 45 2.94 0.065 19.796 20
26 1.72 0.066 33.837 34
Sq33 50.30 880 615 80 4.68 0.059 10.748 11
45 2.65 0.059 18.981 19
31 1.81 0.058 27.790 28
23 1.35 0.059 37.259 37
Sq32 52.90 880 644 80 4.63 0.058 11.425 11
40 2.25 0.058 23.511 24
28.5 1.61 0.056 32.857 33
19.6 1.13 0.058 46.814 47
Sq31 51.60 1032 397 72 3.6 0.050 14.333 14
46 2.3 0.050 22.435 22
30 1.51 0.050 34.172 34
Sq24 33.05 400 686 100 7.9 0.079 4.184 4
44 3.53 0.080 9.363 9
28.5 2.26 0.079 14.624 15
19 1.53 0.081 21.601 22
Sq23 47.65 525 874 105 9.16 0.087 5.202 5
72 5.84 0.081 8.159 8
42 3.44 0.082 13.852 14
28.5 2.36 0.083 20.191 20
19 1.58 0.083 30.158 30
Sq22 68.80 800 594 80 6.83 0.085 10.073 10
42 3.57 0.085 19.272 19
30.4 2.52 0.083 27.302 27
22 1.86 0.085 36.989 37
Sq21 56.85 771.94 651 96 7.07 0.074 8.041 8
72 5.37 0.075 10.587 11
30.4 2.25 0.074 25.267 25
22 1.63 0.074 34.877 35
Sq14 62.20 771.71 614 50 4.03 0.081 15.434 15
31 2.52 0.081 24.682 25
17 1.36 0.080 45.735 46
Sq13 52.90 662.28 712 80 6.39 0.080 8.279 8
29 2.32 0.080 22.802 23
20 1.61 0.081 32.857 33
17 1.37 0.081 38.613 39
Sq12 56.90 533.92 687 105 11.19 0.107 5.085 5
27 2.84 0.105 20.035 20
18.4 1.97 0.107 28.883 29
15 1.59 0.106 35.786 36
Sq11 42.35 500 637 100 8.95 0.090 4.732 5
42 3.77 0.090 11.233 11
27 2.37 0.088 17.869 18
21 1.88 0.090 22.526 23

注：带下划线数据峰值信号清晰，可信度更高

五级、六级层序（米氏旋回）主要包含的天文周期旋回参数（表3），各周期所对应的地质旋回参数，可反映短周期旋回的发育情况（表4）。通过识别该部分天文周期的波长范围，作出的梯形带通滤波曲线可以用来识别中期旋回边界情况（图5），并利用滤波曲线来检验四级层序边界是否可靠。
五级层序的划分，需要首先确定岁差天文周期波长的大致范围，查表4可知为1~4 m范围，据此设置带通滤波参数，完成自然伽马数据的带通滤波处理，使滤波曲线中呈现出岁差周期组成的短周期信号组。然而，单纯依据岁差周期带通滤波中的短周期信号组，不能确定短期旋回边界位置，因为一个短期旋回内可能含有多个短周期信号组，此时需要借助表4中，各四级层序下，不同天文周期出现的频数与平均厚度来确定。在确定出天文周期旋回后，结合滤波曲线确定天文周期的组合规律，从而划分出短期旋回边界（图5）。

3.2 层序地层对比

经短期旋回叠加形成的中期基准面旋回，即四级层序，是进行地层对比较为理想的纵向地层单元。对顺托—塔中地区S1井—S4井、S7井—S11井共9口井的柯坪塔格组中、上段完成高分辨率旋回划分后，进行四级层序地层对比（图6，图7）。
图6 顺托—塔中地区下志留统柯坪塔格组中、上段中期基准面连井对比(N-S向)

Fig.6 Comparison of the middle and upper base-level well logs in the Lower Silurian Kepingtage Formation in the Shuntuo-Tazhong area (N-S orientation)

图7 顺托—塔中地区下志留统柯坪塔格组中期基准面连井对比(W-E向)

Fig.7 Comparison of base-level well logs in the Lower Silurian Kepingtage Formation in the Shuntuo-Tazhong area (W-E orientation)

顺托地区柯中、柯上段组成的Sq3和Sq4共2个三级层序，具有典型的“下细上粗”、“下泥上砂”的沉积结构，属于海退为主的沉积旋回模式。三级层序Sq3内，中期基准面旋回同样以下降半旋回为主，部分层段上升半旋回对应于四级层序边界，属于无沉积间断面；Sq4内上升半旋回对应于四级层序边界的现象更加明显，是进一步海退的结果。
顺西地区受基底形态影响，仅发育柯上段砂岩，柯中、下段自顺托向顺西方向逐渐上超尖灭（图7）。整体旋回发育情况与顺托地区相似，Sq3与Sq4均以基准面下降半旋回为主，并且横向上同一中、长期旋回海泛面的纵向迁移规律为：由陆向海、由顺西向顺托，逐渐降低。符合沉积层序发育的客观规律。

4 结论

（1）海相碎屑岩中，普遍发育底超、顶削、退覆等地层终止关系，原始测井曲线不易识别出具体层序边界类型。通过合成预测误差滤波分析处理得到的INPEFA曲线可以还原相对海平面变化趋势，根据INPEFA曲线形态识别“拐点”发育类型，识别出二级、三级层序地层边界，为区域性地层等时格架的建立打下基础。
（2）通过最大熵动态谱图，观察目的层段周期信号变化情况，结合INPEFA曲线“次级拐点”发育情况，作为四级层序初步划分的识别标志，为五级层序（短期基准面旋回）划分奠定基础。
（3）米氏旋回参数控制下的短偏心率及岁差周期带通滤波，是划分五级层序（短期基准面旋回）的重要依据。频谱分析获取天文周期参数后，按照从小到大的叠加分析原则，首先识别天文周期，其次为短期基准面旋回，接着是中期基准面旋回（基本与初步划分的四级层序对应），最后的长期基准面旋回与三级层序完全对应，并完成沉积过程的合理解释。
（4）综合运用以上各类数据处理、分析方法，选取柯坪塔格组钻遇完整的一口井进行单井高分辨率层序地层研究，共划分出4个长期旋回、16个中期旋回以及50个短期旋回，三级层序类型自下而上分别为：连续海侵背景下的T1型、完整海侵—海退背景下的T2型、海退为主的T3型。地层对比结果显示：顺托—塔中地区柯坪塔格组中、上段的中期基准面旋回横向与纵向均有略微差异，长期基准面旋回规律基本不变。

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