随着含油气盆地勘探程度地提高，各类隐蔽型油气藏逐渐成为主要的勘探目标。沙三段沉积时期，东营凹陷东营三角洲前缘浊积沉积形成的非构造圈闭油气资源丰富，是东营凹陷储量增长和勘探开发的重要类型^{[1, 2, 3, 4]}。三角洲前缘滑塌浊积沉积受到构造活动、古地形特征等多种地质因素的控制^{[5, 6, 7, 8, 9, 10]}，砂体横向分布较稳定，但厚度变化大，目前还没有有效手段预测滑塌浊积砂体的厚度，加强厚度预测研究十分必要。

目前对砂体厚度的预测方法可以分为两种:一是通过沉积物的供给速率、湖盆底形及构造活动等因素对滑塌浊积体进行定性的预测^{[11, 12, 13]}；二是通过对地球物理综合处理，实现砂体的识别及厚度的预测^{[14, 15, 16, 17]}，但该类方法很少考虑到前缘滑塌砂体的地质及成因特征的复杂性，加上地球物理参数的精度问题，因此很难对砂体厚度进行有效预测。笔者通过对东营凹陷沙三中亚期三角洲—滑塌浊积体系发育特征的研究，分析沉积体系内部地质关系，建立浊积砂体厚度预测模型，为定量预测三角洲前缘岩性圈闭提供一种新的思路及方法。 1 地质概况

东营凹陷是典型的中新生代断陷湖盆，形态上为北断南超、北陡南缓的箕状凹陷^[18]。凹陷东接青坨子凸起，南部超覆于鲁西隆起、广饶凸起，向西以平南断层和高青断层为界、与惠民凹陷毗邻，北部以陈南断层为界、与陈家庄凸起相邻^{[19, 20, 21, 22]}；可以划分为利津洼陷、民丰洼陷、牛庄洼陷、博兴洼陷等次级洼陷^[23,24]。

图 1 东营凹陷构造区划图(据杨伟利等，2006) Fig. 1 The tectonic division of Dongying depression (according to Yang Weili,et al.,2006)

图选项

沙三段中亚段沉积时期，东营凹陷物源供给充足，东营三角洲沉积极其发育，自下而上可以划分为9个沉积期次(据胜利油田地质院)(图 2)。随着三角洲不断向湖盆中央进积，导致沉积物在三角洲前缘斜坡处不断堆积，在自身重力、构造运动、水动力等多种因素的影响下，尚未完全固结的沉积物发生破裂、滑动等作用沿着斜坡下滑，沉积物在斜坡坡折带能量卸载形成滑塌浊积岩沉积^{[25, 26, 27, 28, 29]}(图 3)。

图 2 沙三中亚段东营三角洲东西向沉积相对比剖剖面 Fig. 2 The east-west correlation of sedimentary facies of Dongying Delta in the middle Es3

图选项

图 3 三角洲—滑塌浊积体系定量参数选定示意图 Fig. 3 Schematic diagram of quantitative parameter selected for delta-fluxoturbidite depositional system

图选项

为了建立三角洲—滑塌浊积体系预测模型，设定了三条假设条件：①不考虑青坨子物源对东南物源和南部物源三角洲的影响；②不考虑构造活动、洼陷带可容空间大小等不可定量描述的因素的影响；③将浊积体细分为若干个独立的个体，假定每次选点都选取的是不同浊积体的最大厚度处(图 3)。通过分析认为：可以通过建立三角洲前缘滑塌浊积岩厚度h(m)与前缘地层厚度H(m)、砂岩百分含量x(%)、浊积岩滑移距离s(m)以及前缘斜坡坡角的大小a(°)的定量关系，从而建立三角洲—滑塌浊积体系的预测模型^[30]。 2 东营三角洲—滑塌浊积体系预测模型研究 2.1 研究方法

本次研究以东营三角洲第四、五、六沉积期次为例，建立前缘滑塌浊积岩厚度的预测模型。对三角洲—前缘滑塌浊积体系地质模型的研究，是在单因素分析的基础上，利用灰关联分析法对前缘滑塌砂体的厚度进行定量预测。

(1) 利用控制变量的方法建立单因素关系。例如，寻找滑塌浊积体厚度h(m)与滑移距离s(m)的单因素关系，就要在前缘厚度H(m)、砂岩百分含量x(%)以及斜坡坡角a(°)为定值的情况下进行研究，消除它们对h-s关系的影响。

(2) 得到单因素关系后(如h-s、h-H、h-x、h-a等)，利用灰关联分析法对前缘滑塌砂体厚度h(m)进行定量预测，建立预测模型。 2.2 灰关联分析法

灰关联分析法，即建立系统中各因素的主次关系，找出影响各项评价指标的重要因素，它包括主因素与子因素的选定、关联系数、关联度及权系数的计算等^[31]。

(1) 主因素与子因素的选定

利用单因素分析的方法，确定决定浊积体厚度大小的主要参数作为主因素，其余参数作为子因素处理。

(2) 确定单项指标定量化标准

本文采用极大值标准化的方法，对数据进行标准化处理。即以单项参数除以同类参数的极大值，使参数归一在0~1之间。对于其值愈大，反映浊积体厚度越大的参数，直接除以本参数的最大值；对于其值越小，反映厚度越大的参数，用本参数的极大值减去单项参数之差再除以最大值；对于取中间值时，反映厚度越大的参数，用单项参数减去中间值并求取绝对值，再用最大绝对值减去各项参数算得的绝对值之差再除以最大绝对值^[32]。

(3) 确定各项指标的权重，计算灰关联系数

定量标准化后的数据利用下列公式(公式①~④)，计算出各子因素与主因素之间的灰关联系数为：

ρ∈[0.1,1]称为分辨系数，其作用在于提高灰关联系数之间的差异显著性，一般取0.5。

r_i,0为子序列i与母序列0的灰关联度(公式(5))，经过归一化处理(公式(6))，所得到的结果即为各指标相对于浊积体厚度预测时的权重系数。 2.3 控制变量法建立单因素关系

按照沙三段中亚期东营三角洲的主推进方向，选取地质剖面(以第六期次为例，如图 4所示)，对三角洲及其前缘浊积体发育关系进行参数选取及定量研究(表 1)。

图 4 第六期次三角洲—滑塌浊积体系定量研究剖面位置图 Fig. 4 The quantitative research profile location of delta-fluxoturbidite depositional system in the sixth stage

图选项

由于每条剖面三角洲前缘的H、x和a是定值，可以在单剖面的条件下，按照控制变量的方法，建立h-s的定量单因素关系。以第六期6-2剖面为例，得出该剖面的h与s的单因素关系(图 5)。

图 5 第六期次6-2剖面滑塌浊积体厚度h与滑移距离s单因素分析图 Fig. 5 The chart of single factor analysis between fluxoturbidite thickness h and turbidite slip distance s of profile 6-2 in the sixth stage

图选项

按照同样的方法建立其他剖面的h-s关系，可以得出相同的规律，即浊积体厚度与滑移距离之间呈线性负相关关系，并且相关关系好。 2.3.2 h-H、h-x、h-a单因素关系

在三角洲前缘相同位置前缘厚度H、砂岩百分含量x以及斜坡坡角a是一一对应的，讨论h-H、h-x、h-a单因素关系时，可以将H、x、a作为一个整体来考虑，而忽略H、x、a之间的相互影响。建立h-H、h-x、h-a的单因素关系，即寻找滑移距离s相等的滑塌浊积岩进行研究。

为了寻找相同滑移距离(s)下的h-H关系，根据各剖面各期次得到的h-s的线性关系式，插入一些“等距离的数据点”。例如建立s=10 795 m时滑塌浊积岩h-H、h-x、h-a的单因素关系(表 2)。

h=0.168 3H+11.728,R²=0.693 2
h=0.433 9x+6.293 3,R²=0.773 6
h=10.191x+3.613 8,R²=0.176 9

图 6 s=10 795 m时第六期次滑塌浊积体厚度h与前缘 厚度H、砂岩百分含量x、斜坡坡角a单因素分析图 Fig. 6 The chart of single factor analysis between fluxoturbidite thickness h and delta front thickness H,sandstone percentage content x,slope angle a in the sixth stage

图选项

利用同样的研究方法，对其它剖面进行h-H、h-x、h-a单因素分析。

研究发现，滑塌浊积体厚度h(m)与滑移距离s(m)呈正相关，与前缘厚度H(m)、前缘砂岩百分含量x(m)、前缘斜坡坡角a(°)呈负相关，且h(m)与s(m)相关关系最好，因此本文将滑移距离s(m)作为控制浊积体厚度h(m)的主因素，其他参数作为子因素来处理。 2.4 灰关联分析法建立浊积体预测模型

通过极大值标准化的方法，对所选的参数数据进行标准化处理(表 3)。以滑移距离s(m)做为主因素，进行灰关联分析，最终得到s(m)、x(%)、H(m)及a(°)的灰关联度分别为：1、0.628、0.623、0.563；经过归一化处理后得到各参数对应的权重系数分别为：0.355、0.221、0.223、0.201。

最终得到四、五、六沉积期次三角洲前缘滑塌浊积岩厚度预测模型(图 7)：

h=55.359Q^{1.522 3}，R²=0.761
Q=0.355s′+0.223x′+0.221H′+0.201a′

图 7 第四、五、六期次东营三角洲前缘滑塌浊积岩 厚度预测模型 Fig. 7 Prediction model for fluxoturbidite thickness of Dongying delta front from 4 to 6 stage

图选项

Q为综合评价系数，s′、H′、x′、a′分别代表经过最大值标准化后的滑移距离、前缘砂体厚度、百分含量以及斜坡坡角数据。

通过对数学模型h-s′-H′-x′-a′误差验证发现，预测厚度与实测厚度之间满足：|h′-h|/h<35%，|h′-h|/h均值等于0.15预测结果较为准确。 3 预测模型的验证

利用预测模型(h=55.359Q^{1.522 3}，Q=0.355s′+0.223x′+0.221H′+0.201a′)对第七沉积期次三角洲—滑塌浊积体系进行验证(图 8)，可以发现: |h'-h|/h为0.039~0.343，|h'-h|/h均值等于0.171，滑塌浊积岩的预测厚度与实测厚度误差较小，预测模型在第七期次具有较高的预测精度(表 4)。因此，通过对东营三角洲—浊积体系建立的滑塌浊积岩预测模型，具备推广的潜力。

图 8 第七期次三角洲—滑塌浊积体系定量研究剖面位置图 Fig. 8 The quantitative research profile location of delta- fluxoturbidite depositional system in the seventh stage

图选项

本文在单因素分析的基础上，利用灰关联分析法建立三角洲—滑塌浊积体系预测模型：

(1) 滑移距离s(m)与浊积体厚度h(m)呈负相关关系，且相关关系好，作为主因素；

(2) 砂体厚度H(m)、砂岩百分含量x(%)及斜坡坡角a(°)与h(m)呈正相关关系，作为子因素；

(3) 通过计算各子因素相对于主因素的权重系数，确定灰关联系数，建立滑塌浊积岩厚度h(m)的定量预测模型：h=55.359Q^{1.522 3}，Q=0.355s′+0.223x′+0.221H′+0.201a′(Q为综合评价系数，s′、x′、H′、a′分别表经过最大值标准化后的滑移距离、前缘砂体厚度、百分含量以及斜坡坡角数据)。