天然气地球科学, 2022, 33(3): 408-417 doi: 10.11764/j.issn.1672-1926.2021.10.021

非常规天然气

鄂尔多斯盆地东缘山西组2段海陆过渡相页岩高分辨率层序划分及勘探地质意义

梁岳立,1, 葛家旺,1,2, 赵晓明1,2, 张喜1,2, 李树新3, 聂志宏3

1.西南石油大学地球科学与技术学院，四川 成都 610500

2.西南石油大学天然气地质四川省重点实验室，四川 成都 610500

3.中国石油煤层气有限责任公司，北京 100028

High-resolution sequence division and geological significance of exploration of marine-continental transitional facies shale in the 2nd Member of Shanxi Formation， eastern margin of Ordos Basin

LIANG Yueli,1, GE Jiawang,1,2, ZHAO Xiaoming1,2, ZHANG Xi1,2, LI Shuxin3, NIE Zhihong3

1.School of Geoscience and Technology，Southwest Petroleum University，Chengdu 610500，China

2.Southwest Petroleum University，Natural Gas Geology Key Laboratory of Sichuan Province，Chengdu 610500，China

3.PetroChina Coalbed Methane Company Limited，Beijing 100028，China

通讯作者: 葛家旺（1988-），男，湖北枝江人，讲师，博士，主要从事层序地层学、沉积学和开发地质学科研及教学工作.E-mail： gjwddn@163.com.

收稿日期: 2021-09-15   修回日期: 2021-10-27   网络出版日期: 2021-12-27

基金资助: 中国石油—西南石油大学创新联合体项目.  2020CX030104

Received: 2021-09-15   Revised: 2021-10-27   Online: 2021-12-27

作者简介 About authors

梁岳立（1993-），男，湖北黄冈人，硕士研究生，主要从事开发地质研究.E-mail：liangyl6855@gmail.com. , E-mail：liangyl6855@gmail.com

摘要

针对鄂尔多斯盆地东缘山西组海陆过渡相页岩单层厚度薄、岩性复杂且频繁互层导致地层横向对比多解性强的难题，建立了一种将高分辨率层序地层与旋回地层相结合的地层划分方法。主要通过测井曲线辅助岩心及野外露头等资料，采用最大熵频谱分析技术对测井曲线处理得到的INPEFA曲线，结合小波变换提取的时频特征，完成了山西组2段（山2段）海陆过渡相页岩高分辨率层序界面识别及多井等时对比。相比常规自然伽马曲线（GR），GR⁃INPEFA曲线的整体和局部趋势拐点可明显提高中期及短期旋回界面识别的准确度；不同尺度因子的小波系数曲线和时频图谱分析则能够实现中期及短期旋回界面的识别与对比。综合INPEFA曲线和小波变换技术将山2段划分为3个中期旋回（自下而上依次为MSC1、MSC2和MSC3）及12个短期旋回（自下而上依次为SSC1-SSC12），3个中期旋回与山西组内部山21—山23亚段对应较好，短期旋回与沉积相序演化特征耦合关系较好。高分辨率层序、矿物成分及储层特征的耦合研究表明MSC1中期旋回中SSC1短期旋回对应优质页岩富集层段。通过多尺度多方法融合测井技术对岩性复杂区构建层序地层格架具有一定借鉴意义。

关键词： INPEFA曲线 ; 小波变换 ; 山西组 ; 海陆过渡相页岩 ; 鄂尔多斯盆地

Abstract

The shale of marine-continental translational facies is characterized by thin bedded layers， various lithology and multiple interstratifications. Aiming at the high-resolution sequences correlations of these shales， we establish a stratigraphic delineation method combining high-resolution stratigraphic sequence and cyclic stratigraphy. Using the data from logging curve-assisted rock cores and field section， the INPEFA curve obtained from the processing of logging curve and the time-frequency features extracted by wavelet transform， the high-resolution stratigraphic interface identification and multi-well isochronous comparison of the transitional shale in the 2nd Member of the Shanxi Formation were obtained. Compared with the conventional natural GR， the medium and short-term cycles points of the GR-INPEFA curve can significantly improve the identification accuracy of sequences interfaces. Wavelet coefficient curves and time-frequency mapping analysis with different scale factors can achieve the identification and comparison of medium-term and short-term cycle interfaces. Integrated INPEFA and wavelet transform technology， the 2nd Member of the Shanxi Formation is divided into three mid-term cycles （from bottom to top： MSC1， MSC2 and MSC3） and 12 short-term cycles （from bottom to top： SSC1-SSC12）. The three medium-term cycles correspond to Sha21， Shan22 and Shan23 sub-members respectively. The short-term cycle are well coupled with the evolution of higher-order sequences and strata development. Finally， the coupling relationship of high-resolution sequence， mineral composition associated with reservoir characteristics is analyzed. It showed that SSC1 in lowest part of MSC1 is prone of excellent shale reservoirs. The medium-term and short-term cycles held significant implications for further stratigraphic correlations and exploration activities. The technic integration of multi-scale based logging cycles shows advantages for stratigraphic framework construction in a lithologically-complex shale interval.

Keywords： INPEFA curve ; Wavelet transform ; Shanxi Formation ; Marine-continental transitional facies shale ; Ordos Basin

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本文引用格式

梁岳立, 葛家旺, 赵晓明, 张喜, 李树新, 聂志宏. 鄂尔多斯盆地东缘山西组2段海陆过渡相页岩高分辨率层序划分及勘探地质意义. 天然气地球科学[J], 2022, 33(3): 408-417 doi:10.11764/j.issn.1672-1926.2021.10.021

LIANG Yueli, GE Jiawang, ZHAO Xiaoming, ZHANG Xi, LI Shuxin, NIE Zhihong. High-resolution sequence division and geological significance of exploration of marine-continental transitional facies shale in the 2nd Member of Shanxi Formation， eastern margin of Ordos Basin. Natural Gas Geoscience[J], 2022, 33(3): 408-417 doi:10.11764/j.issn.1672-1926.2021.10.021

0 引言

伴随着高速发展的全球页岩气勘探开发进程，我国相继在四川盆地、渤海湾盆地、柴达木盆地及鄂尔多斯盆地发现海陆过渡相页岩气［1-2］；页岩层系位于石炭系—二叠系，资源量占比约为25%［3］，展现出极大的勘探前景。目前海陆过渡相页岩气基础地质研究主要集中于沉积环境、沉积模式及储层特征等方面［2-4］，但针对高精度层序地层格架的研究相对薄弱，实际上，细粒沉积因其看似均质的特征往往使得页岩段层序划分变得异常困难［5-6］。

前人［7-9］针对页岩段层序地层格架已开展过一些研究，认为TOC、V、Cr等有机与无机地球化学指标与相对海平面变化有关，地球化学指标及矿物成分特征等也可作为层序识别的依据，但该类方法划分指标相对单一并且往往受制于样品精度；SINGH［10］依据自然伽马曲线（GR）划分了Barnett组海相页岩伽马准层序GRP（Gamma Ray Parasequence），国内学者［11］亦利用此方法构建了东营凹陷陆相页岩层序格架。相对于海相页岩和陆相页岩，海陆过渡相页岩具有沉积环境及岩相高频变化、岩性复杂且频繁互层等特点，加剧了海陆过渡相页岩高精度层序界面识别难度。

近年来，鄂尔多斯盆地东缘山西组多套海陆过渡相页岩压裂测试均获得工业气流，初步实现了海陆过渡相页岩的勘探突破。山西组划分为2个长期旋回和6个中期旋回，分别对应山1段、山2段2个段和山11—山23共6个亚段［12-13］。但受限于地震资料分辨率等因素，且山西组海陆过渡相页岩具有单层薄、岩性叠置多样等特征，上述划分方案并不能满足海陆过渡相页岩的勘探开发需求。本文拟通过小波变换和INPEFA技术对海陆过渡相页岩进行高精度层序识别，即对测井曲线进行处理得到不同趋势形态的曲线，判断沉积环境的变化并确定层序界面，实现高分辨率层序划分和对比［14-15］，为海陆过渡相页岩勘探开发提供技术支撑。

1 区域地质概况

鄂尔多斯盆地位于华北克拉通西部，东连吕梁山，西至滕里格沙漠，北起阴山，南至秦岭，整体呈南北走向［16］。根据构造特征鄂尔多斯盆地可划分为6个一级构造单元，西部为天环坳陷及西缘逆冲带，中部为伊陕斜坡，东部为晋西挠褶带，南北则依次为渭北隆起和伊盟隆起。研究区大宁—吉县地区则位于东部晋西挠褶带上，构造特征比较明显，为“一隆一凹两斜坡”［17］，即东部、西部发育斜坡带［图1（a）］，中部发育蒲县凹陷带和桃园背斜带，地层总体呈南北走向。

图1

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图1   鄂尔多斯盆地东缘构造特征及井位分布图（据文献［17］，有修改）

Fig.1   The structural characteristics and well location distribution in the eastern margin of Ordos Basin （modified after Ref.［17］）


研究区内上古生界自下而上发育石炭统本溪组、下二叠统太原组、山西组及中二叠统石盒子组［图1（b）］。鄂尔多斯盆地东缘山西组整体为一套陆相三角洲、近海三角洲与陆表海过渡相沉积的页岩层系［18-19］，太原组沉积末期—山西组沉积早期，海水从鄂尔多斯盆地东西两侧逐渐减退，盆地由海相沉积逐渐变为陆相沉积，研究区大宁—吉县地区为南北物源过渡带，属于三角洲前缘—滨海沉积环境［2］，为典型的海陆过渡相沉积环境。其中山西组分为山1段和山2段。大量勘探资料证实，山1段和山2段均发育页岩沉积，其中山2段页岩厚度大，夹层少，最大厚度可达50 m，并根据相关井的岩心观察，山2段识别出下部浅海海湾相页岩、中部潮控三角洲平原相黑色页岩及上部上三角洲平原相黑色页岩共3种类型页岩组合［2］，且山2段页岩TOC值相对较高，约为1%~3%，整体上勘探潜力较大。

2 高分辨率层序地层识别与划分

2.1　基于岩心及测井层序界面识别与划分

CROSS［20］基准面旋回理论认为地层的基准面旋回、可容空间等在一定地质时期内会留下“痕迹”，高分辨率层序地层学便根据这些“痕迹”分析不同级次的基准面旋回进行层序界面的识别与划分［12］。长期基准面旋回界面为不整合面或与之对应的整合面，在测井、岩心方面存在较明显的识别标志，其通常在测井曲线上反映为GR曲线突变，同时也反映了岩性的突变［21］。当层序界面存在不整合面或较大沉积间断面时，测井曲线响应特征较为明显，反映为数值上存在较大变化；当层序界面位于下切谷内的下切河道时，在测井曲线上表现为箱型或钟形曲线［22］。山西组顶底界面均为盆地边缘构造抬升形成的不整合面［12］，其顶部与下石盒子组下伏骆驼脖子砂岩分界，砂岩厚度约为10 m［图2（a）］，在测井曲线上表现为箱型曲线特征；山西组底界与下伏东大窑灰岩分界，测井曲线上响应特征为低GR、低AC值。虽然前人［23-24］认为山西组以北岔沟砂岩为底界，但在实际划分过程中均划在太原组顶部东大窑灰岩［图2（b）］，这是由于当山西组底部北岔沟砂岩不发育时，太原组顶部灰岩之上发育的薄层泥岩与山西组底部泥岩不易区分，因此将山西组底界划在太原组顶部灰岩［12］。陈洪德等［25］依据经典地层学理论将鄂尔多斯盆地东缘山西组自下而上划分为山2段和山1段，对应2个长期旋回，层序界面发育典型的河道下切面［26］，界面底部发育铁磨沟砂岩［27-28］，以箱形测井曲线为特征，岩性上表现为一套砂岩叠置于厚层泥岩之上（图 3）。

图2

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图2   鄂尔多斯盆地东缘山西组顶底界面野外剖面特征

（a）乡宁台头剖面，下石盒子组与山西组分界面；（b）柳林成家庄剖面，山西组与太原组分界面

Fig.2   Field profile characteristics of the top-bottom interface of Shanxi Formation in the eastern margin of Ordos Basin


图3

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图3   鄂尔多斯盆地东缘A1井岩性界面及测井界面特征

Fig.3   Characteristics of lithology interface and logging interface of Well A1 in the eastern margin of Ordos Basin


山西组山2段自下而上可分为3个亚段，分别为山23亚段、山22亚段及山21亚段，对应MSC1、MSC2及MSC3共3个中期旋回。此类界面一般为结构转换面［12］，也为中期旋回界面，一般是2个下粗上细的正向结构的转换。山2段存在2个这样的结构转换面，其中MSC3和MSC2旋回岩性分界以MSC3旋回底部发育灰色细砂岩［图4（c）］与MSC2旋回顶部发育深灰色泥岩分界，GR值由低值（63 API）突变为高值（137 API），GR曲线呈箱型；MSC2与MSC1旋回岩性分界以MSC2旋回底部发育灰黑色炭质泥岩与MSC1旋回顶部发育黑色煤层［图4（d）］分界，GR值由高值（153 API）突变为低值（35 API），山22亚段砂泥互层频繁，GR曲线多呈箱型或钟型；MSC1旋回顶部界面为5#煤层，在研究区广泛且稳定分布，底界发育黑色页岩［图4（e）］与太原组顶部发育东大窑灰岩［图4（f）］分界。

图4

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图4   鄂尔多斯盆地东缘A1井山西组层序界面岩心特征

（a）下石盒子底部灰色细砂岩；（b）山1段底部灰色中砂岩；（c）山21亚段底部灰色细砂岩；（d）山23亚段顶部5#煤层；（e）山23亚段底部黑色页岩；（f）太原组顶部灰黑色灰岩

Fig.4   Rock core characteristics of sequence interface of Shanxi Formation of Well A1 in the eastern margin of Ordos Basin


2.2　基于INPEFA曲线层序识别与划分

INPEFA（Integrated Prediction Error Filter Analysis）曲线的拐点反映了不同级次的层序界面，基于层序地层学原理可通过此曲线快速识别不同级次的层序界面［29］。首先，通过最大熵频谱分析（MESA-GR）处理测井曲线得到估计值［30］［图5（b）］，随后通过测井实际值减去估计值便可得到预测误差滤波分析曲线［31］（Prediction Error Filter Analysis，PEFA）［图5（c）］，在PEFA曲线的基础上对其进行积分得到INPEFA曲线［图5（d）］，使得趋势不太明显的PEFA曲线变成INPEFA曲线，从而使趋势变得更加明显，由于一个趋势反映的层段与由或多或少几个转折点反映的反趋势层段是分开的，因此INPEFA值向上增加为正趋势，向上减小为负趋势，其中正趋势代表一个时间间断，在该时间间断上，曲线值比预测值含有更多的页岩，这可能是海侵阶段或洪泛阶段；负趋势代表一个时间间断，在该时间间断上，曲线值比预测值含有更多的砂岩，这可能是海退阶段或浅滩阶段。

图5

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图5   INPEFA曲线合成图（据文献［31］，有修改）

（a）GR原始曲线；（b）最大熵频谱分析；（c） PEFA曲线；（d）INPEFA曲线

Fig.5   Composite graph of INPEFA curve（modified after Ref.［31］）


应用GR-INPEFA曲线对A1井山2段的层序界面的级次进行识别与划分，从而实现基准面约束下的地层划分与对比［32］。以山2段顶底界面的深度为起止处理窗口长度，对A1井GR曲线进行积分变换后得到INPEFA曲线的拐点和趋势变化特征，识别出山2段内部的沉积旋回界面，自下而上依次划分为3个中期旋回（MSC1—MSC3）及12个短期旋回（SSC1—SSC12）［图6（f），图6（g）］。其中，MSC3旋回底界以灰色细砂岩与MSC2旋回顶界深灰色泥岩区别，GR-INPEFA曲线上的界面对应拐点处，此界面为中期旋回界面。此时为中期基准面上升阶段，水体逐渐加深，以粒度较大的细砂岩为主，其顶部出现泥岩层和细砂岩，此时基准面上升结束，由细砂岩过渡为厚层泥岩及煤层等。基准面上升与下降构成一个对称旋回［33］，类似的，MSC2旋回与MSC1旋回同样对应拐点处［图6（d）］。因此，根据GR-INPEFA曲线趋势的呈现，可以看出在2 219 m和2 261 m这2个中期旋回界面的拐点趋势较为明显，级次较大，进一步验证了利用INPEFA曲线特征对层序地层进行研究的可行性与准确性［34］。

图6

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图6   鄂尔多斯盆地东缘A1井山西组山2段层序地层划分综合图

（a）地层层序划分；（b）岩性；（c）GR曲线；（d）GR-INPEFA曲线；（e）不同尺度因子的小波变换；（f）短期旋回；（g）中期旋回；（h）时频色谱图

Fig.6   The comprehensive map of sequence stratigraphic division of the Shan2 Member of the Shanxi Formation in Well A1 in the eastern margin of Ordos Basin


在进行短期旋回界面识别时，结合INPEFA曲线局部趋势拐点变化和岩性变化特征，将MSC1、MSC2及MSC3旋回进一步分别划分为4个短期旋回，即山2段识别出12个短期旋回SSC1—SSC12［图6（f）］。而INPEFA拐点预示着沉积环境的变化，因此结合沉积相序列的演化特征，以MSC1旋回为例，其中SSC1旋回为无障壁型浅海陆棚沉积体系，向上SSC2旋回逐渐演化为浅海—障壁型滨岸沉积体系的过渡带，SSC3旋回和SSC4旋回则为障壁型滨岸沉积体系，进一步佐证了INPEFA曲线拐点为层序界面。

2.3　基于小波变换层序识别与划分

小波分析可以通过自动伸缩、平移把信号分解成不同的尺度成分，进而将信号分解为不同周期的旋回［35］。多尺度分析的特点是小波分析具有多分辨率性［36-37］，即不同的尺度因子代表了不同的时间周期。尺度因子的变化大小不同，信号中的不同周期信息得以显现，因此能够观察出测井信号中不同级别的沉积旋回信息，那么选取不同的尺度因子便能进行不同级别的层序划分。小波系数曲线峰谷交界处可作为地层突变界面，反映了沉积环境的改变，可作为层序界面，而小波变换的多尺度分析思想与地层的多级旋回性相似，通过多尺度小波系数曲线的周期性震荡特征，可分析地层的旋回性。

根据小波系数曲线周期性振荡趋势特征，在不同的尺度因子下划分中期旋回界面及短期旋回界面［38］。以山2段的顶底界深度作为处理窗口的起止长度，对A1井GR曲线进行不同尺度因子下的连续小波变换［图6（e）］，以尺度因子a=64及a=32处分别划分出3个中期旋回及12个短期旋回，其中振荡较剧烈段对应砂岩发育的地方，振荡平缓段为泥页岩相对发育地方。在尺度因子a=64的小波变换下，A1井山21亚段小波系数曲线顶底振荡性较强，中间较弱，时频特征表现出能量团从下至上逐渐减小再增大的特征［图6（h）］，代表一个大尺度沉积旋回。在尺度因子a=64的小波变换下存在3个明显的周期旋回，并与INPEFA曲线具有很好的耦合性。在小尺度因子a=32的小波变换下，其周期性变化与短期旋回具有良好的对应性，且小波系数曲线变化比INPEFA曲线的局部趋势变化更为明显。在尺度因子a=32小波系数曲线下MSC1—MSC3旋回都存在4个明显的周期性振荡［图6（f）］，振荡拐点处多为砂岩相变泥岩相或煤层等地层突变界面。

以MSC3旋回为例，根据小波变换的周期震荡性划分出SSC9—SSC12共4个短期旋回，其中SSC9旋回多为砂岩，其顶部由页岩与突变为SSC10旋回底部砂岩，代表水体环境由浅至深再变浅、沉积物粒度由粗到细再变粗、水动力由强逐渐减弱再增强的沉积环境，SSC10旋回顶部与SSC11旋回底部为砂岩突变为粉砂质页岩等，代表水体环境由深至浅再变深的沉积环境。据此GR曲线被划分为12个各自周期独立的沉积旋回，并且与INPEFA曲线局部趋势拐点具有较好的耦合性，证实了利用小波变换进行层序地层研究的准确性。此外，在研究区A2井、A3井、A4井及A5井中也识别出3个中期旋回与12个短期旋回，与A1井基本保持一致（图7），表明利用INPEFA曲线和小波变换进行层序划分是可靠的。

图7

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图7   鄂尔多斯盆地东缘A1井、A2井、A3井、A4井及A5井山2段高分辨率层序地层特征

Fig.7   High-resolution sequence stratigraphic characteristics of the Shan2 Member of Wells A1、A2、A3、A4 and A5 in the eastern margin of Ordos Basin


3 高分辨率层序识别的勘探地质意义

通过INPEFA技术和小波变换技术联合应用对快速准确识别高分辨率地层旋回具有明显优势。常规测井资料具有划分精度不高、容易穿时以及多解性强等问题，且针对海陆过渡相细粒沉积，其垂向上多岩性频繁互层增加了层序划分的困难。INPEFA曲线和小波变换能通过特殊的数学处理使得测井曲线的趋势变化更加明显，同时结合2种方法在很大程度上减少人为因素的干扰，进而满足高分辨率层序划分的要求。在层序界面识别与划分过程中，二者各具优势，INPEFA曲线在层序界面具有较高的分辨性，曲线正负趋势变化明显，拐点较为突出；小波变换对测井曲线的旋回性识别较好，改变尺度因子a可以得到不同级别的基准面旋回，尤其是在小层识别时，其内部旋回更具稳定性。通过2种技术方法，可将鄂尔多斯盆地东缘山2段划分为3个中期旋回及12个短期旋回，明确了研究区高分辨率层序横向分布特征。

基于INPEFA技术和小波变换精细识别了海陆过渡相页岩层序界面，对厘定页岩富集段和优势储层段具有重要意义。中期旋回对优势页岩富集段厘定具有重要意义。研究区山2段页岩TOC值相对较高，一般为1%~3%，最高可达10%。其中MSC1旋回为山2段页岩中有机质最为丰富的层段，通过测井解释TOC值为1.4%~8.88%，均值为4.91%，且A1井MSC1旋回中岩心实测TOC值为4.53%~11.68%，均值为7.97%，是优势页岩富集段。短期旋回对优势页岩储层段厘定具有重要意义。依据小波变换和INPEFA曲线将山2段分为12个短期旋回，其中MSC1旋回分为SSC1、SSC2、SSC3及SSC4共4个短期旋回，结合TOC、孔隙度及含气性等特征，进一步分析MSC1旋回中页岩优势储层段。其中SSC2及SSC4旋回具有低TOC（1.08%~1.89%）、低含气量（0.58~0.92 m3/t）等特点，不属于优质页岩储层段。SSC3旋回主要发育黏土质页岩，脆性矿物明显降低（平均约为38%）而黏土矿物含量显著升高（平均约为61%），呈高TOC（平均约为2.62%）、含气性（平均约为1.97 m3/t）及低孔隙度（平均约为3.01%）等特征，不利于页岩气的实际开发；SSC1旋回页岩储层脆性矿物含量较高（平均约为46%）而黏土矿物含量降低（平均约为47%），呈高TOC（平均约为3.50%）、含气性（平均约为1.60 m3/t）及孔隙度（平均约为4.73%）等特征，勘探潜力巨大。

4 结论

（1） INPEFA技术和小波变换均可识别常规测井信息无法识别的周期性变化特征，其不同幅度变化特征对应不同层序的级次性，且2种方法在层序划分中可相互验证，使各层序界面更直观准确。

（2）通过INPEFA技术和小波变换提取研究区山2段GR曲线，识别出3个中期旋回和12个短期旋回。小波变换曲线在尺度因子a=64下与INPEFA曲线整体趋势拐点耦合性较好，并对应中期旋回界面，在尺度因子a=32下与INPEFA曲线局部趋势拐点耦合性较好，并对应短期旋回界面。

（3）通过高分辨率层序界面的构建为识别海陆过渡相页岩优势富集段及储层段提供了技术支撑。结合TOC、矿物组分及孔隙度变化等特征，识别出MSC1旋回为优势页岩富集段，其中SSC1旋回为优质页岩储层段，勘探潜力巨大。

参考文献

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