砂體融合的定量表征及其對儲集層連通性的控制

張磊夫，王紅亮，李英烈，潘懋（. 北京大學地球與空間科學學院，北京 0087；. 中國地質大學（北京）能源學院，北京 0008；. 中國地質調查局油氣資源調查中心，北京 0009）

砂體融合的定量表征及其對儲集層連通性的控制

張磊夫1，王紅亮2，李英烈3，潘懋1
（1. 北京大學地球與空間科學學院，北京 100871；2. 中國地質大學（北京）能源學院，北京 100083；3. 中國地質調查局油氣資源調查中心，北京 100029）

以濁積朵葉體沉積為例，介紹了砂體融合現象的類型與形成原因，討論了砂體融合現象對沉積環(huán)境及砂體疊置樣式的指示作用，并應用砂體融合比定量描述了砂體之間相互融合的程度。在以砂泥為主的碎屑沉積中，砂體之間的相互融合非常普遍，其包括砂體對泥質隔夾層的侵蝕并與其他砂體融合兩個方面。對已有文獻的統(tǒng)計分析表明，砂體融合比在不同的構型層次有顯著差異，在此基礎上，用基于目標的建模方法建立了 3組砂地比、單砂層尺寸相同但具有不同層次與不同砂體融合比的朵葉體三維模型。對模型的連通性分析表明：模型引入的沉積層次越多，連通性越差；對沉積層次一致的模型而言，砂體融合比越高，連通性越好。圖8表2參35

砂體融合；濁積朵葉體；儲集層連通性；儲集層建模

引用：張磊夫, 王紅亮, 李英烈, 等. 砂體融合的定量表征及其對儲集層連通性的控制[J]. 石油勘探與開發(fā), 2017, 44(2): 205-212.

ZHANG Leifu, WANG Hongliang, LI Yinglie, et al. Quantitative characterization of sandstone amalgamation and its impact on reservoir connectivity[J]. Petroleum Exploration and Development, 2017, 44(2): 205-212.

0 引言

砂體融合（Sandstone amalgamation）是指泥質隔夾層因被侵蝕或尖滅或未發(fā)生沉積而導致的上覆砂體與下部砂體直接融合的一種沉積現象。此沉積現象普遍存在于各類碎屑巖沉積物中，眾多學者將河流相儲集層中出現的這種現象稱為“切疊”，并進行了廣泛的定性研究，但對于此現象的定量研究多集中于深水濁積沉積物[1-6]，這可能是因為相對于其他碎屑巖沉積而言，濁積巖在平面上展布范圍極廣且在縱向上呈現非常明顯的較厚層砂體夾較薄層泥巖的互層特征，從而利于在較大范圍追蹤對比砂泥巖的側向與垂向分布規(guī)律[4-6]。

前人研究發(fā)現，砂體融合現象可以有效地指示濁流沉積的沉積環(huán)境與砂體疊置樣式[7-8]，且濁積巖儲集層中砂體融合的程度是控制儲集層連通性的決定性因素[9-10]。然而，目前對于砂體融合現象的研究仍有不足，主要表現在：①前人對于砂體融合現象的重要性（尤其是對砂巖連通性的影響）認識不夠；②目前對砂體融合的研究多以定性為主，未達到定量或半定量的程度；③已有的三維儲集層建模工作很少考慮砂體融合特征，導致對儲集層連通性的預測可能會出現偏差。

本文擬以廣泛發(fā)育砂體融合現象的濁積朵葉體為例，通過對前人研究成果的總結與三維隨機建模，從定性與定量相結合的角度研究砂體融合現象的特征、沉積學意義以及對儲集層連通性的控制作用，以期深化對此沉積現象的研究，為油氣勘探開發(fā)提供新的思路。

1 砂體融合的類型與特征

砂體融合包括泥巖夾層的缺失（被侵蝕/尖滅/未沉積）及不同砂體的融合兩方面。前人研究中廣泛提及了此現象，部分學者也對單河道砂體間的融合樣式進行了一定研究（如完全切疊式、不完全切疊式等），但總體而言對于砂體融合類型的關注較少。目前較具代表性的是 Walker[1]與 Mattern[7]的分類方案。Walker[1]將深水濁積巖中單砂層之間的融合現象分為 4種類型（見圖1）：①上下兩期砂巖層之間具有突然的截斷面、上覆砂巖的底面出現保存較完整的負荷構造；②上下兩期砂巖層之間出現一系列尖角狀的泥巖片，泥巖片內層理保存完整，可能是未被完全侵蝕的泥巖層的殘余物；③兩期砂巖層之間的泥巖幾乎不可見，但兩期砂巖具有不同粒度，因此這類砂體融合只能從砂巖的粒度差異上來推斷；④上下兩期砂巖之間的泥巖完全不可見，且兩期砂巖粒度一致，這意味著兩期砂巖的沉積間隔極短，從而導致泥巖未發(fā)生沉積或沉積的泥巖被快速、完全侵蝕，此類砂體融合只能通過追蹤砂巖層的側向變化來識別（見圖2）?？傮w而言，①②型砂體融合具有明顯的侵蝕特征，較易識別且多見于深水濁積水道中，而③④型中砂體融合面較平緩、隱蔽，多發(fā)育于深水濁積朵葉體中。

圖1 濁積巖中4種不同的砂體融合類型（據文獻[1]修改）

圖2 愛爾蘭Ross Sandstone組濁積朵葉體中的砂體融合照片[1]（圖中1—4為砂巖層編號）

Mattern[7]按照上覆濁積砂體對下部沉積物的侵蝕程度劃分了兩種砂體融合類型：①非板狀砂體融合（Nontabular amalgamation），上覆砂體對下部沉積物下切超過2 cm，下切面具有明顯的楔形；②板狀砂體融合（Tabular amalgamation），上覆濁積砂體對下部沉積物的下切不超過 2 cm，下切面一般比較平緩。與Walker[1]的分類方案相比，這種分類方案沒有深入考慮砂體融合現象的成因特征，但是便于對砂體融合現象進行定量統(tǒng)計?？傊@兩種劃分方案具有不同的側重點，對這兩種分類方案的引用應參考具體的研究目的。值得注意的是，這兩種方案均是基于深水濁流沉積提出的，鑒于濁流沉積的特殊性，能否將這兩種分類方法推廣至其他沉積環(huán)境（如河流相、三角洲相）尚有待進一步研究。

2 砂體融合現象的沉積學意義

2.1 對沉積環(huán)境的指示作用

濁積朵葉體中最明顯的砂體融合現象一般表現為：兩個或多個薄層的砂泥互層單元（如圖 2中砂巖層1、2、3）側向漸變或突變?yōu)閱蝹€塊狀砂巖，后者厚度可達1～5 m，底面多具負荷構造（如圖2砂巖層4）。鑒于深水濁積朵葉體沉積多呈扇狀且沉積能量由中心往邊緣呈輻射狀減弱，此類型的砂體融合現象一般出現在朵葉體沉積的中心位置，意味著沉積速度較快、流體能量較高且具有很強的侵蝕能力；所形成的厚層塊狀砂巖砂質含量極高（砂地比接近 100%）、內部砂巖融合程度高、砂體融合面的側向連續(xù)性好、儲集性能較好。隨著濁流向朵葉體遠端推進，流體泥質含量增加、能量變低、侵蝕性變差，相對應的沉積物表現為薄層砂巖與厚層泥巖互層，砂地比低、砂體融合程度較低、砂體融合面分布較零散且側向延續(xù)性差。因此，砂體融合現象的出現頻率與特征可以指示濁積朵葉體的沉積環(huán)境：砂體融合程度越高、砂體融合面?zhèn)认蜻B續(xù)越好，指示越近源的沉積環(huán)境。

2.2 對砂體疊置樣式的指示作用

濁積朵葉體沉積經常呈現向上變厚的韻律[2-8]，而且砂體向上變厚的同時往往伴隨著砂體融合程度向上變高的特點，這可能指示著濁積巖沉積持續(xù)前積的特征[2,6-8]。此外，濁積朵葉體沉積具有明顯的“補償性疊置”（Compensational stacking）特征，即新的沉積傾向于發(fā)育在較老沉積所形成的低洼處，從而不斷“補償”較老沉積所形成的不規(guī)則地貌并使最終地貌趨于平緩[11-15]。這種補償性疊置意味著流體傾向于沉積而非侵蝕較老沉積物，新沉積砂體對之前砂體的侵蝕程度較低，砂體融合現象較少發(fā)育。因此，砂體融合程度與補償性疊置的程度呈負相關關系：沉積物中砂體融合程度越低，沉積過程中發(fā)生補償性疊置的可能性越高。

3 砂體融合現象的定量描述

3.1 砂體融合比定義

鑒于砂體融合現象的重要沉積學意義及數字化建模的發(fā)展，部分學者對砂體融合現象進行了定量描述。Chapin等[4]通過研究愛爾蘭 Ross Sandstone組濁積巖露頭中的砂體融合現象，最早定義了砂體融合比，對砂體融合的程度進行定量描述，（一維）砂體融合比的具體定義為：在一維剖面上砂體-砂體接觸界面（砂體融合面）占所有接觸界面（砂體-砂體、砂體-泥巖、泥巖-砂體）的百分比。對于砂體融合現象的定量描述有利于預測儲集層的沉積學特征，例如，愛爾蘭西海岸Kilcloher Cliff朵葉體露頭可明顯分為上下兩部分（見圖3），下部沉積物砂地比54%、平均砂體融合比3%，揭示了朵葉體遠端位置的沉積環(huán)境；上部沉積物砂地比90%、平均砂體融合比高達67%，反映了朵葉體近源位置的沉積環(huán)境。由于一維砂體融合比僅局限于有效地反映一維空間(例如鉆井、露頭采樣柱等)中砂泥巖之間的復雜接觸特征，無法表征砂泥巖在二維空間（例如井間，地震、露頭剖面）的分布情況。為此，Stephen等[9]及Manzocchi等[10]將此定義進一步擴展到了二維/三維，將二維/三維砂體融合比分別定義為砂體融合面的長度/面積占所有接觸界面的長度/面積的百分比，并將其作為輸入參數納入建模軟件中，建立了一系列具有不同砂體融合比的濁積巖三維儲集層模型。

3.2 砂體融合比統(tǒng)計分析

由于濁積朵葉體沉積具有明顯的層次性，目前已有多種針對濁積朵葉體構型層次的劃分方案，相對應的術語也不盡相同。值得指出的是，近年來一系列基于高分辨率地震資料與高質量露頭的研究發(fā)現，深水濁積朵葉體具有相似的四級層次特征[6,8,12-14]。例如，Prélat等[14]將南非 Karoo盆地橫向展布數百千米的朵葉體露頭劃分為單砂層（bed）、朵葉體單元（lobe element）、朵葉體（lobe）以及朵葉體復合體（lobe complex）4個構型層次。本文也采用這種4級劃分方案。在此基礎上，筆者注意到朵葉體不同層次單元之間的接觸關系存在差異，并定義了各層次單元之間的融合比以定量描述。以朵葉體為例，朵葉體融合比（lobe amalgamation ratio）定義為兩期朵葉體之間融合面的長度占所有朵葉體接觸面長度的百分比。通過對全球多個深水沉積體系進行詳細的文獻調研（見表1），同時結合對愛爾蘭 Ross Sandstone組露頭的實地定量研究[10,12]，筆者對濁積朵葉體不同層次單元間的融合比進行了統(tǒng)計分析，結果表明：濁積朵葉體構型單元層次越高，層次單元之間的相互融合程度越低（見圖4a），即相互補償性疊置的程度越高；在單砂層層次，砂體融合比普遍小于砂地比（見圖4b）。

圖3 愛爾蘭Ross Sandstone組Kilclogher Cliff露頭照片以及地層對比示意圖（據文獻[4]修改）

表1 朵葉體不同層次單元砂體融合比數據來源

圖4 濁積朵葉體在不同沉積層次的砂體融合比（a）與單砂層層次的砂體融合比與砂地比（b）

4 砂體融合對儲集層連通性的控制

4.1 砂體融合比與砂地比

以往在針對碎屑巖的儲集層建模工作中，一般認為砂地比越高，儲集層連通性越好[23-25]。然而，對不同深水濁積體系的定量統(tǒng)計表明：在單砂層層次，砂地比大于砂體融合比（見圖4b），且經常出現砂地比很高但砂體融合比很低的情況。例如，在砂地比同為90%時，新西蘭Mt. Messenger濁積體系與智利Tres Pasos濁積體系的單砂層砂體融合比分別為20%與48%（見圖 5）。針對這兩個濁積體系，Manzocchi等[10]分別建立了兩組具有相同地層尺寸與砂地比的模型，但兩者連通性差異明顯，這表明砂體融合比才是砂體連通性的決定性因素（見圖5），砂體融合比越高，連通性越好。值得注意的是，傳統(tǒng)的建模方法，如 Larue與Hovadik等提出的基于目標的建模方法[24-25]，通常以砂地比作為重要輸入參數且一般未考慮砂體融合比，這意味著最終模型的連通性將被嚴重高估。

圖5 不同沉積體系中砂地比與砂體融合比關系與不同沉積體系相同砂地比模型連通性差異示意圖（據文獻[10]修改）

4.2 多層次朵葉體模型

朵葉體層次性的沉積分布特征控制著儲集層中砂體的空間分布，如何準確地劃分沉積層次，實現由大至小、由粗至細的儲集層精細描述一直是儲集層沉積學研究以及儲集層隨機建模的重點和難點[10,12,23,26-27]。濁積朵葉體儲集層中不同層次單元間的砂體融合比不同(見圖 4a)，不同層次單元砂體之間的泥質隔夾層對于層次單元砂體的隔擋程度不同，因此，針對濁積朵葉體儲集層的建模應著重考慮層次性。未精細表征沉積層次的儲集層三維模型由于忽視了不同層次單元間的泥巖隔擋程度，導致儲集層連通性的分析結果出現偏差，從而難以為勘探開發(fā)工作提供較為準確的參考。

筆者以濁積朵葉體為例，建立了 3組含不同層次單元的朵葉體模型（見圖 6、表 2）。由于在朵葉體復合體內，朵葉體之間融合比很低（見圖4a），朵葉體之間幾乎完全被泥巖隔擋，垂向連通性接近為零。因此，本文以朵葉體層次為最高層次，并著重研究朵葉體內部單砂層之間的相互連通性，具體輸入參數如表 2所示。對于朵葉體、朵葉體單元、單砂層的尺寸及砂地比、融合比等各項輸入參數的設置均基于筆者對全球深水朵葉體體系的統(tǒng)計分析[12,23]。建模使用vbFIFT三維建模軟件[10]，該建模軟件使用基于目標的建模方法，即將具有一定屬性特征（如幾何形態(tài)）的目標體“投放”于三維空間，建立的三維模型可輸入 Petrel軟件進行三維圖形展示。

按照朵葉體層次劃分機制，每個朵葉體由一個或多個朵葉體單元組成，每個朵葉體單元包含多個單砂層。相對應地，建模過程為向先前預先設定的朵葉體三維空間內置放多個朵葉體單元直至砂地比、融合比、幾何尺寸等參數達到設定值，之后再往每個朵葉體單元三維空間內置放多個單砂層直至各項參數達到表 2設定值。3組模型的二維剖面與三維柵狀圖如圖 6所示。用vbFIFT軟件所建立的三維模型可以較好地表征朵葉體在不同沉積層次的形狀與疊置特征，尤其是在不同層次單元之間的融合特征。每組模型記錄 5次實現。由于這3組模型具有相同的砂地比和單砂層尺寸，因此不同的沉積層次及砂體融合比可以反映其對砂體連通性的控制作用。具體而言，朵葉體模型1、2包含朵葉體單元層次，而朵葉體模型 3不包含朵葉體單元層次（見表2）。

4.3 模型連通性分析

vbFIFT軟件可以對模型中不同的連通單元突出著色并自動分析模型的砂體連通性。本次研究中對砂體連通性的定義與 Larue和 Hovadik等[24-25]所定義的一致，即單砂層相互連通所形成的最大連通單元占總模型體積的百分比。例如，圖7a展示了模型2某次實現中單砂層相互融合而形成的不同連通單元（不同顏色）。圖7b顯示了模型1某次實現中最大的連通單元占模型總體積的百分比約為 15%，意味著此模型連通性為15%。具體而言，朵葉體模型1納入了朵葉體單元與單砂層層次，同時為了真實地模擬朵葉體內部特征，建模中所設定的各項參數（朵葉體單元融合比15%、單砂層融合比為42%）均參考了全球朵葉體定量統(tǒng)計分析中[12,23]累計概率為 70%時的值（見圖4a）。

圖6 砂地比與單砂層尺寸相同但層次設置不同的3組朵葉體模型

表2 3組模型的輸入參數

圖7 模型連通性分析的二維/三維實例

模型2與模型1的單砂層砂地比、砂體融合比以及尺寸一致，但模型2在朵葉體單元的融合比（42%）大于模型 1（15%），這意味著兩模型在單砂層層次特征完全一致的情況下，由于模型 2中朵葉體單元之間相互融合程度更高，因而其連通性要高于模型1（見圖8）。模型 3未考慮朵葉體單元這一層次，而是直接將單砂層置放于朵葉體的三維空間內。與模型1、2相比，雖然具有完全一致的單砂層尺寸、融合比等特征，但是由于其未受朵葉體單元這一層次的約束，單砂層可以更加“自由”地相互疊置，從而最終的砂體連通性也非常好（見圖8）。值得指出的是，模型3沒有考慮朵葉體單元層次，因而與Stephen等[9]與Manzocchi等[10]的建模工作類似，這意味著這些建模研究雖然引入了砂體融合比，但由于沒有考慮到完整的沉積層次，所以可能高估了最終的系統(tǒng)連通性。這也進一步表明針對不同沉積層次及層次單元間的融合程度的研究至關重要。

圖8 3組模型各5次實現的連通性對比

5 討論

在特定的沉積體系中，高的砂體融合比往往指示著相對較高的沉積能量與沉積速率。在其他以砂泥巖沉積物為主的沉積環(huán)境中也廣泛提及了砂巖之間的相互融合現象，尤其是河流相[26,28]與濁積水道[5,29]各構型層次單元之間的侵蝕作用。河道砂體層次單元之間的相互融合程度也可以用來指示 A/S（可容納空間/沉積物供給量）值，從而有利于建立高分辨率層序地層格架并精確對比河道砂體：低A/S值時河道下切作用強，河道之間相互融合程度高；而 A/S值較高時河道多為孤立分布，河道之間相互融合程度低[28,30]。

本研究通過隨機建模證實了砂體融合比可以有效指示泥質隔夾層的分布特征，并且直接控制著朵葉體儲集層的連通性。Barton等[31]注意到當濁積水道底部的泥質隔擋（mud drape）超過水道寬度的60%時，水道儲集層的油氣產出顯著變差。按照砂體融合比的定義，濁積水道砂體融合比小于 40%時將嚴重影響儲集層開發(fā)。此外，對于砂體融合現象的研究應注意區(qū)分不同層次單元，因為不同層次單元之間的融合程度存在顯著差異。此發(fā)現可以為有關儲集層構型層次研究[27,32]及分層次構型建模的研究[33-35]提供參考。

目前，主流的以沉積相為主的建模方法均以沉積相比例為主要控制參數，并未考慮砂體融合現象。同時，鑒于基于目標的建模方法難以完全忠實于井數據，而砂體融合比多應用于基于目標的建模方法中，導致砂體融合現象在儲集層三維建模工作中常常被忽略。本文從定量分析與三維建模相結合的角度強調了砂體融合現象的沉積學意義及其對砂體連通性的控制作用，因此，在今后沉積學研究與三維建模工作中應重視砂體融合現象，并對其開展定量化研究。

6 結論

應用砂體融合比以定量表征砂體融合的程度，統(tǒng)計結果表明，在濁積朵葉體沉積物中，構型層次越高，層次單元之間的融合比越小，就單砂層層次而言，其砂體融合比一般小于砂地比。

建立了 3組具有不同層次與融合比但單砂層特征一致的三維朵葉體模型，對模型的連通性分析表明，模型引入的構型層次越多，連通性越差；對構型層次一致的模型而言，砂體融合比越高，連通性越好。

砂體融合比可以有效表征層次單元之間的接觸關系，在進行多層次儲集層建模時，應著重考慮不同沉積層次單元間的砂體融合比，以免錯誤預測砂體連通性，從而影響實際勘探與開發(fā)工作。

[1] WALKER R G. Shale grit and Grindslow shales: Transition from turbidite to shallow water sediments in the upper Carboniferous of northern England[J]. Journal of Sedimentary Research, 1966(1): 90-114.

[2] MUTTI E, RICCI LUCCHI F. Turbidites of the northern Apennines: Introduction to facies analysis[J]. International Geology Review, 1978, 20(2): 125-166.

[3] BOUMA A H. Introduction to submarine fans and related turbidite systems: Submarine fans and related turbidite systems[M]. New York: Springer, 1985: 3-5.

[4] CHAPIN M, DAVIES P, GIBSON J, et al. Reservoir architecture of turbidite sheet sandstones in laterally extensive outcrops, Ross Formation, western Ireland: Submarine fans and turbidite systems[M]. New York: Springer, 1994: 53-68.

[5] ROMANS B W, HUBBARD S M, GRAHAM S A. Stratigraphic evolution of an outcropping continental slope system, Tres Pasos Formation at Cerro Divisadero, Chile[J]. Sedimentology, 2009, 56(3): 737-764.

[6] GRUNDV?G S A, JOHANNESSEN E P, HELLAND-HANSEN W, et al. Depositional architecture and evolution of progradationally stacked lobe complexes in the Eocene Central Basin of Spitsbergen[J]. Sedimentology, 2014, 61(2): 535-569.

[7] MATTERN F. Amalgamation surfaces, bed thicknesses, and dishstructures in sand-rich submarine fans: Numeric differences in channelized and unchannelized deposits and their diagnostic value[J]. Sedimentary Geology, 2002, 150(3): 203-228.

[8] MACDONALD H A, PEAKALL J, WIGNALL P B, et al. Sedimentation in deep-sea lobe-elements: Implications for the origin of thickening-upward sequences[J]. Journal of the Geological Society, 2011, 168(2): 319-332.

[9] STEPHEN K D. Outcrop-based stochastic modelling of turbidite amalgamation and its effects on hydrocarbon recovery[J]. Petroleum Geoscience, 2001, 7(2): 163-172.

[10] MANZOCCHI T, WALSH J J, TOMASSO M, et al. Static and dynamic connectivity in bed-scale models of faulted and unfaulted turbidites[J]. Geological Society London Special Publications, 2007, 292(1): 309-336.

[11] ELLIOTT T. Megaflute erosion surfaces and the initiation of turbidite channels[J]. Geology, 2000, 28(2): 119-122.

[12] ZHANG Leifu, MANZOCCHI T, PONTéN A. Hierarchical parameterization and modelling of deep-water lobes[R]. Biarritz: Petroleum Geostatistics Extended Abstract, 2015.

[13] JEGOU I, SAVOYE B, PIRMEZ C, et al. Channel-mouth lobe complex of the recent Amazon fan: The missing piece[J]. Marine Geology, 2008, 252(1): 62-77.

[14] PRéLAT A, HODGSON D M, FLINT S S. Evolution, architecture and hierarchy of distributary deep-water deposits: A high-resolution outcrop investigation from the Permian Karoo Basin, South Africa[J]. Sedimentology, 2009, 56(7): 2132-2154.

[15] STRAUB K M, PYLES D R. Quantifying the hierarchical organization of compensation in submarine fans using surface statistics[J]. Journal of Sedimentary Research, 2012, 82(11): 889-898.

[16] BERNHARDT A, JOBE Z R, LOWE D R. Stratigraphic evolution of a submarine channel–lobe complex system in a narrow fairway within the Magallanes foreland basin, Cerro Toro Formation, southern Chile[J]. Marine & Petroleum Geology, 2011, 28(3): 785-806.

[17] DUTTON S P, FLANDERS W A, BARTON M D. Reservoir characterization of a Permian deep-water sandstone, East Ford field, Delaware basin, Texas[J]. AAPG Bulletin, 2003, 87(4): 609-627.

[18] DRINKWATER N J, PICKERING K T. Architectural elements in a high-continuity sand-prone turbidite system, Late Precambrian Kongsfjord Formation, Northern Norway: Application to hydrocarbon reservoir characterization[J]. AAPG Bulletin, 2001, 85(10): 1731-1757.

[19] PYLES D R, STRACHAN L J, JENNETTE D C. Lateral juxtapositions of channel and lobe elements in distributive submarine fans: Three-dimensional outcrop study of the Ross Sandstone and geometric model[J]. Geosphere, 2014, 10(6): 1104-1122.

[20] JOHNSON S D, FLINT S, HINDS D, et al. Anatomy, geometry and sequence stratigraphy of basin floor to slope turbidite systems, Tanqua Karoo, South Africa[J]. Sedimentology, 2001, 48(5): 987-1023.

[21] SULLIVAN M D, FOREMAN J L, STERN D, et al. An integrated approach to characterization and modeling of deep-water reservoirs, Diana field, Western Gulf of Mexico[C]//Integration of outcrop and modern analogs in reservoir modeling. Houston: AAPG Memoir 80, 2004: 215-234.

[22] HODGSON D M, FLINT S S, HODGETTS D, et al. Stratigraphic evolution of fine-grained submarine fan systems, Tanqua Depocenter, Karoo Basin, South Africa[J]. Journal of Sedimentary Research, 2006, 76(1): 20-40.

[23] ZHANG Leifu, MANZOCCHI T, HAUGHTON P D W. Impact of sedimentological hierarchy on sandstone connectivity in deep-water lobes-an object-based modelling approach[R]. London: 75thEAGE Conference & Exhibition Incorporating SPE EUROPEC, 2013.

[24] LARUE D K, HOVADIK J M. Connectivity of channelized reservoirs: A modelling approach[J]. Petroleum Geoscience, 2006, 12(4): 291-308.

[25] HOVADIK J M, LARUE D K. Static characterizations of reservoirs: Refining the concepts of connectivity and continuity[J]. Petroleum Geoscience, 2007, 13(3): 195-211.

[26] MIALL A D. Reservoir heterogeneities in fluvial sandstones: Lessons from outcrop studies[J]. AAPG Bulletin, 1988, 72(6): 682-697.

[27] 張昌民. 儲層研究中的層次分析法[J]. 石油與天然氣地質, 1992, 13(3): 344-350. ZHANG Changmin. Hierarchy analysis in reservoir researches[J]. Oil & Gas Geology, 1992, 13(3): 344-350.

[28] MIALL A D, JONES B G. Fluvial architecture of the Hawkesbury sandstone (Triassic), near Sydney, Australia[J]. Journal of Sedimentary Research, 2003, 73(4): 531-545.

[29] MAYALL M, JONES E, CASEY M. Turbidite channel reservoirs: Key elements in facies prediction and effective development[J]. Marine & Petroleum Geology, 2006, 23(8): 821-841.

[30] 鄧宏文, 王紅亮, 閻偉鵬, 等. 河流相層序地層構成模式探討[J].沉積學報, 2004, 22(3): 373-379. DENG Hongwen, WANG Hongliang, YAN Weipeng, et al. Architecture model of sequence stratigraphy in fluvial facies[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2004, 22(3): 373-379.

[31] BARTON M, O’BYRNE C J, PIRMEZ C, et al. Turbidite channel architecture: Recognizing and quantifying the distribution of channel base drapes using core and dipmeter data[R]. Houston: AAPG Annual Convention, 2010: 195-210.

[32] 林煜, 吳勝和, 王星, 等. 深水濁積朵葉儲層構型模式研究[J]. 天然氣地球科學, 2014, 25(8): 1197-1204. LIN Yu, WU Shenghe, WANG Xing, et al. Research on reservoir architecture models of deep-water turbidite lobes[J]. Natural Gas Geoscience, 2014, 25(8): 1197-1204.

[33] 吳勝和, 岳大力, 劉建民, 等. 地下古河道儲層構型的層次建模研究[J]. 中國科學: 地球科學, 2008, 38(S1): 111-124. WU Shenghe, YUE Dali, LIU Jianmin, et al. Hierarchy modeling of subsurface palaeochannel reservoir architecture[J]. SCIENCE CHINA Earth Sciences, 2008, 51(2): 126-137.

[34] 岳大力, 吳勝和, 劉建民. 曲流河點壩地下儲層構型精細解剖方法[J]. 石油學報, 2007, 28(4): 99-103. YUE Dali, WU Shenghe, LIU Jianmin. An accurate method for anatomizing architecture of subsurface reservoir in point bar of meandering river[J]. Acta Petrolei Sinica, 2007, 28(4): 99-103.

[35] PAN Mao, LI Zhaoliang, GAO Zhongbo, et al. 3-D geological modeling: Concept, methods and key techniques[J]. Acta Geologica Sinica, 2012, 86(4): 1031-1036.

（編輯 黃昌武）

Quantitative characterization of sandstone amalgamation and its impact on reservoir connectivity

ZHANG Leifu1, WANG Hongliang2, LI Yinglie3, PAN Mao1
(1. School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China; 2. School of Energy Resources, China University of Geosciences, Beijing 100083, China; 3. Oil and Gas Survey, China Geological Survey, Beijing 100029, China)

Taking turbidity lobe deposits as an example, the types and formation mechanisms of sandstone amalgamation were discussed, the indications of sandstone amalgamations to sedimentary environment and stacking pattern of sand bodies were investigated, and “amalgamation ratio” was employed to quantitatively describe the degree of sandstone amalgamation. Sandstone amalgamation is a common sedimentological phenomenon in sand/mud dominated clastic deposits, which generally consists of two processes: erosion of inter-sand mudstone barriers and amalgamation of sandstone beds which were previously separated by the mudstone barriers. Statistics analysis suggests that amalgamation ratio varies greatly in different hierarchical levels of structures. Based on these analyses, three sets of conceptual lobe 3D models with identical NTG (net to gross ratio) and bed sizes but different hierarchies and different amalgamation ratio using an object-based modeling approach. Static connectivity analysis of these models suggests that the more the hierarchical levels, the worse connectivity the model has; for models with identical hierarchical settings, the higher the amalgamation ratio, the better the connectivity.

sandstone amalgamation; turbidity lobes; sandstone connectivity; reservoir modeling

中國博士后科學基金（2016M591016）

TE<122.2 class="emphasis_bold">122.2 文獻標識碼：A122.2

A

1000-0747(2017)02-0205-08

10.11698/PED.2017.02.04

張磊夫（1987-）,男，湖南湘潭人，北京大學地球與空間科學學院在站博士后，主要從事沉積學與儲集層建模方面的研究工作。地址：北京市海淀區(qū)頤和園路 5號，北京大學地球與空間科學學院，郵政編碼：100871。E-mail：leifu.zhang@pku.edu.cn

聯系作者：潘懋（1954-），男，內蒙古赤峰人，北京大學地球與空間科學學院教授，主要從事信息地質學方面的教學與研究工作。地址：北京市海淀區(qū)頤和園路5號，北京大學地球與空間科學學院，郵政編碼：100871。E-mail：panmao@pku.edu.cn

2016-03-30

2016-12-30