古斜坡、古凸起和古沟谷等古地貌特征是沉积体系展布的直接控制因素，通过古地貌恢复可以掌

握研究区域在地质历史时期的地形地貌特点，从而可以反演沉积体系的演化过程，进而通过地层层序格架建立将沉积事件在时间和空间上进行有序排列，初步划定岩性圈闭的预测范围。

以露头、测井、岩心资料和高分辨率地震资料以及古生物资料为基础，了解地层界面的构造特征、地层的物理性质特征以及岩石特征^[5]。对地震资料提供的数据进行分析处理，采用声波时差法确定地层的剥蚀量，进而求取等时地层厚度。计算公式如下：

式（1）中，Δt₀表示实测声波时差；Δt₁表示正常压实趋势线上的声波时差；C_p表示压实校正系数；Δz表示剥蚀厚度。

通过分析沉积相标志、古生物组合等确定古水深，在深水层明显的突变界面设定富砂质重力流沉积地震识别标志，在其余界面设定重力流下切侵蚀地震识别标志^[6]。结合不整合界面的底超特征和发育强振幅特征，将研究区域划分为多个网格，依据每个网格的剥蚀量和古水深数据，计算古地形的海拔高度^[7]。公式如下：

式（2）中，L表示现代地形海拔高度；D表示古水深；N表示划分的网格数量；a₀表示地层厚度变化量；h_j表示研究区域沿陆坡倾向方向的长度；H_i表示第i个网格内古地形的海拔高度。

拟合所有网格对应的古地形海拔高度，利用地理信息系统重建古地貌，从地层顶底构造解释开始，制作地层残留厚度图，依据顶面构造形态进行地层真厚度校正，从而生成古地貌重建模型，基于模型，通过自然伽马测井曲线的形态特征判断沉积相^[8]。自然伽马曲线如图1所示。

根据图1可以看出，海拔高度与自然伽马值存在复杂的非线性关系，通过计算测井曲线的整体波动性识别沉积相类型^[9]。表达式如下：

式（3）中， s_p表示自然伽马值为p时对应的海拔高度；M表示岩心地震响应采样点数量；x_l表示第l个采样点的值；r₀表示测井曲线的相对重心值；α_k表示测井曲线的波动量。

根据测井曲线的波动量取值，将大于阈值的沉积相视为辫状河沉积，将小于阈值的沉积相视为三角洲前缘河口坝沉积。

图1 自然伽马曲线Fig.1 Natural gamma curve

将古地貌恢复和沉积体系演化的成果与层序划分结果相结合，建立基于古地貌恢复与沉积体系演化耦合的地层层序格架，展示地层层序在空间上的分布和变化特征，为后续的岩性圈闭预测等研究提供基础。

在岩性圈闭中，砂体尖灭的位置决定了圈闭的边界，尖灭点的可靠程度也是岩性圈闭落实与否的重要因素。基于地震反射特征与钻测井解释砂层最大厚度与调谐厚度，计算砂体分布区域的下波峰能量^[10]。即：

式（4）中，ϕ₀表示初始孔隙度； α_k表示测井曲线的波动量；χ表示某深度处的砂体厚度；k表示砂体反射的次波瓣；z_u表示砂岩含量百分比；A表示下波峰振幅。

利用测井资料作为约束条件，引入沉积动力学参数量化古地貌演变对沉积体系的空间约束，对地震数据进行反演，得到地层的波阻抗信息^[11]。公式为：

式（5）中， N表示测井曲线测点数量； X_v表示第v个测点的数值；υ表示沉积物密度；T表示沉积物供给率；Z表示波阻抗值。

根据经验可知，由于泥岩反射效应和砂体反射次波瓣的叠合效应，砂体尖灭部位的振幅最弱^[12]。因此，可通过计算砂体区域各部分的振幅大小，确定尖灭位置。公式如下：

b_e =ρgVsin (θ)（6）

式（6）中，ρ表示古水流速度；g表示波痕指数；θ表示古地形坡度；b_e表示第e个测点的振幅。

将振幅最小的测点位置作为砂体尖灭部位，完成砂体尖灭定位。

本文采用贝叶斯判别模型预测岩性圈闭的类型和规模。根据研究区域的地质背景和统计资料，确定不同岩性圈闭类型和规模的先验概率与条件概率^[13]。计算公式如下：

式（7）中，ϑ表示观察样本来自训练集的后验概率；K表示训练集数据对象总数；f_r表示密度函数；n表示样本个数；p_f表示圈闭类型f的先验概率；式（8）中， b_e表示砂体第e个测点的振幅； G表示样本频率；ψ表示地质特征参数；S₁表示测井特征参数；q_f表示圈闭类型f的条件概率。

将已知的岩性圈闭类型和规模作为训练集对贝叶斯模型进行训练，并调整模型参数与提高模型的预测精度^[14]。贝叶斯模型如式（9）所示：

式（9）中， P ( p _f|C )表示特征参数C条件下圈闭类型先验概率均值；P (C) 表示特征参数C的后验概率；P(q_f) 表示圈闭类型f条件概率均值；P(C|R) 表示特征参数C条件下圈闭规模R的边界概率。

将模型参数进行主成分转化，建立不同类型与规模的判别函数^[15]。即：

F _σ [ P (C|R) ]=a×Y ₁ + b×Y ₂ + c×Y ₃ （1 0）

式（10）中，a、b、c均表示判别系数；Y₁、Y₂、Y₃均表示主成分；F_σ表示第σ种圈闭的判别函数。

依据判别函数对岩性圈闭类型和规模进行识别预测，输出岩性圈闭的类别与形成面积。

研究区域处于西太平洋板块与欧亚板块的相互作用区域，在多期次构造运动的影响下，区域形成了多样性的断裂系统和构造模式，使得传统沉积层序模式的适用性较差。区域整体呈现凹陷形态，为东南到西北向展布，占地面积600 m²，有利于沉积体系的发育。

2. 1. 1 地层特征

根据区域地质、区域大地构造和区域地层古生物资料的综合分析，区域内分布多套地层，以古新统地层和新近系地层为主，其中，古新统地层主要包含砂岩和泥岩互层，在欧亚大陆板块的挤压背景下，局部形成煤系地层；新近系地层总体以剥蚀夷平为主，属于半深海相沉积环境，在沙三早期和沙末二期两次张拉作用下，局部出现裂陷，地层厚度变化相对较小，孔隙度一般在15%~25%之间，地层主要为未固结的松散沉积物。研究区域概况如图2所示。

图2 研究区域概况Fig.2 Overview of the study area

通过地震资料解释，发现研究区域内包含多个不整合面和洪泛面，可将地层划分为10个层序，具体如表1所示。

区域内构造带地层发育较为齐全，表现为中—强振幅、中等—好连续性的地震反射特征，岩性为细砂岩和风化岩。

2.1.2 构造特征

研究区域可划分为断裂、缝合带、走滑断裂和隐状断裂等多个构造单元，具体如图3所示。

研究区域的断裂走向以北向东为主，此外，还发育有一些北西向和近东西向的断裂，通过断裂与地层的切割关系以及同位素年代学分析，确定研究区断裂活动具有多期性。

表1 研究区域层序划分Table 1 Sequence division of the study area

图3 研究区域大地构造单元划分Fig.3 Tectonic units division in the study area

采集研究区域的测井资料和地震勘探数据，利用古地貌恢复和沉积体系演化耦合技术构建区域地层层序格架，资料数据如表2和表3所示。

综合表2和表3中的数据，计算剥蚀量和古水深数据，通过拟合各个网格中的古地形海拔高度重建古地貌，依据自然伽马曲线的形态识别沉积相，结果如图4所示。

表2 测井资料数据Table 2 Logging data

表3 地震勘探资料数据Table 3 Seismic exploration data

图4 研究区域地层层序格架与沉积相模式Fig.4 The stratigraphic sequence framework and sedimentary facies model of the study area

图4为研究区沉积相演化结果，表明研究区域以辫状河沉积与三角洲前缘河口坝沉积为主，靠近物源区随着古水流向前推进，从而形成连片不同表观的沉积相。由此表明辫状河沉积与三角洲前缘河口坝沉积对应的退积砂体是本区最能形成岩性圈闭的沉积载体。

利用地震扫描解释分析岩体的地震波波形，根据地质事件在地震剖面上的响应特征，检测岩体的单井旋回面，结合凹陷钻井的分布情况，确定砂体尖灭位置。地震面响应特征如表4所示。

表4 地震面响应特征参数Table 4 Characteristic parameters of seismic surface response

依据地震面响应特征参数对地质进行解释，通过求取各个测点的振幅正演模拟砂体尖灭的准确位置，结果如图5所示。

图5 砂体尖灭位置识别Fig.5 Identification of sand bodis pinch-out position

由图5（b）可知，研究区域共存在两处砂体尖灭位置，分别向东和向西超覆尖灭，上体尖灭处的振幅能量最弱，不存在空白反射现象，因此，将砂体尖灭区域划定为岩性圈闭范围，结合图4所示的沉积相类别识别结果，对该区域的岩性圈闭进行预测。

以上述分析结果为基础，利用贝叶斯网络构建岩性圈闭预测模型，设定自变量个数 =2，回归系数r^˛=0.1，误差项r₀=2.0，样本标准差β=0.5，迭代次数N₀=100，训练次数N₁=200，潜在尺度缩减因子ξ=1.1。利用预测模型识别研究区的岩性圈闭类别，结果如图6所示。

图6 研究区岩性圈闭类型预测结果Fig.6 Prediction results of lithologic trap types in the study area

根据图6可以看出，研究区域共包括11个圈闭范围，主要包括岩性上倾尖灭圈闭、砂岩透镜体圈闭和河道下切型圈闭三种岩性圈闭类型，其中，岩性上倾尖灭圈闭主要分布在区域西北部和东南部，主要受地层上倾方向和岩性变化的影响，具有较为明显的岩性尖灭现象；砂岩透镜体圈闭主要分布于西南部和东部，少量存在于中间区域，说明区域内存在多个砂岩透镜体，这些透镜体被非渗透性岩层包围，形成有效的圈闭；河道下切型圈闭分布在研究区域的北部和南部，主要与古河道的下切作用有关，由于河道下切形成的凹陷被沉积物填充，形成圈闭。

为验证本文方法识别出的岩性圈闭类型的准确性，将文献[1]砂体成因驱动、文献[2]基于地震波衰减、文献[3]基于正断层差异生长演化分析和文献[4]地震沉积学这四种方法作为对照组方法，本文方法作为研究组方法，分别应用以上方法进行岩性圈闭预测，采用Kappa系数作为预测精度的评估指标，其取值范围在[-1, 1]之间，值越接近于1，表明分类结果与实际结果的一致性越好，类型判别精度越高。对比结果如图7所示。

图7 研究区域岩性圈闭类型预测结果对比Fig.7 Comparison of prediction results of lithologic trap types in the study area

从图7可见，针对8个测井，对照组方法得到的岩性圈闭预测Kappa系数均明显低于本文方法。通过分析可知，文献[1]方法在构建预测模型时，设置的参数不够合理，无法有效应对不同位置的数据特征差异，难以保证整体预测的可靠性；文献[2]在提取岩性圈闭变化特征方面存在不足，未能充分挖掘数据中的关键信息，对于复杂的地质变化适应性较差，无法精准地反映岩性圈闭随井位变化的实际情况；文献[3]所采用的算法或模型结构过于简单，导致预测结果与真实情况偏差较大，难以满足实际岩性圈闭预测的需求；文献[4]没有充分考虑区域地质特征的一致性和差异性，使得预测结果在不同位置出现较大的离散性，预测精度不足。而本文方法在不同测井处得到的Kappa系数均在0.7以上，主要是由于构建的模型充分考虑了古地貌恢复场景和沉积相演化机制，能够更精准地捕捉岩性圈闭的特征信息，提高预测的准确性。

基于岩性圈闭类型识别结果，对研究区域内11个圈闭子区域的规模进行预测，结果如表5所示。

从表5中本文方法进行岩性圈闭规模预测的结果与实测值对比来看，本文方法在预测岩性圈闭规模方面展现出了较高程度的准确性，对于11个圈闭子区域，大多数圈闭面积的预测值与实际值完全一致，仅存在少数预测结果稍微偏离实测结果，但总图误差不超过±0.02，证明了本文方法在岩性圈闭规模预测方面的可靠性。

表5 研究区岩性圈闭规模预测结果Table 5 Prediction results of lithologic trap scale in the study area

进一步将对照组方法与本文方法的岩性圈闭规模预测结果进行对比，采用皮尔逊相关系数评估各种方法的预测性能，系数越接近于1，表明预测值与实测值的线性相关性越强，预测结果越准确。对比结果如图8所示。

图8 研究区域岩性圈闭规模预测结果对比Fig.8 Comparison of prediction results of lithologic trap scale in the study area

从图8中可以明显看出，本文方法的岩性圈闭规模预测准确性处于较高水平，显著优于对照组方法。文献[1]方法无法准确精准捕捉圈闭的变化规律，导致预测结果与实际值之间的误差较大；文献[2]在数据建模过程中缺少参数优化，其准确性有待提高；文献[3]对于砂岩透镜体圈闭这种复杂圈闭类型时，未考虑到地质构造和岩性特征之间的差异性，导致预测结果出现较大波动，影响了预测性能；文献[4]仅侧重于地震数据而忽略了测井数据等其他重要信息，导致模型无法全面反映岩性圈闭的真实情况，在整体预测能力上存在不足。本文设计的方法在9次预测实验中，取得的皮尔逊相关系数均超过了0.9，这充分显示出本文方法在研究区域岩性圈闭预测方面具有更强的准确性和可靠性。