湖相碳酸盐岩天文旋回识别及优质储层发育特征和预测:以西部凹陷雷家地区沙四段为例

Identification of Astronomical Cycles and Prediction of High-Quality Reservoir Development in Lacustrine Carbonates:A Case Study of the Fourth Member of Shahejie Formation in Leijia Area, Western Sag

摘要

辽河坳陷西部凹陷雷家地区沙四段发育多套湖相碳酸盐岩，地质条件优越，具有良好资源前景，是目前该区的致密油勘探主要层系.为厘清优质储层特征和明确勘探目标，基于旋回地层学、钻测录井、地震反演以及分析测试数据识别了该区的天文旋回和分析了优质储层特征，并对优质储层“甜点”进行了预测.研究发现：（1）沙四段存在~6个长偏心率周期，~19个短偏心率周期，并弄清长偏心率旋回与该区油层组之间的关系；（2）雷家地区沙四段优质储层岩性以白云岩为主，白云石晶粒细小，多在1~3 μm分布，晶间孔隙及构造缝发育，微孔隙集中分布在0.3~0.4 μm，有效喉道长度分布在1~20 μm，孔隙体积主要分布在0.5~4.0 μm³，原油轻质组分主要赋存于裂缝和白云石晶间孔隙中，此类岩石致密且性脆，主要分布在杜三油层；（3）使用多参数融合的方法对单井进行了评价，建立储层评价标准，结合叠前地震反演资料，明确了优质储层“甜点”在层序格架内的分布规律，并进行了平面预测.研究成果进一步系统梳理了西部凹陷雷家地区沙四段地层、碳酸盐岩沉积储层特征并联合叠前地震反演有效识别该区甜点分布范围，为该区致密油勘探提供可靠的地质依据.

Abstract

Multiple sets of lacustrine carbonate rocks are developed in the fourth member of the Shahejie Formation (Es₄) in the Leijia area of the western sag of the Liaohe Depression. With favorable geological conditions and promising resource potential, this interval currently serves as the primary target for tight oil exploration in the region. To clarify the characteristics of high-quality reservoirs and define exploration targets, this study integrates cyclostratigraphy, drilling, logging, seismic inversion, and analytical testing data to identify astronomical cycles and analyze reservoir properties, aiming to predict the distribution of high-quality "sweet spot" reservoirs. The main findings are as follows.(1) The Es₄ member contains approximately six long eccentricity cycles and nineteen short eccentricity cycles, and the relationship between long eccentricity cycles and oil-bearing intervals in the area is elucidated. (2) High-quality reservoirs in the Leijia area are dominated by dolomite, characterized by fine dolomite crystals (mostly 1-3 μm), well-developed intercrystalline pores and structural fractures, micropores mainly distributed in the 0.3-0.4 μm range, effective throat lengths ranging from 1 to 20 μm, and pore volumes primarily between 0.5-4.0 μm³. Light oil components are mainly hosted within fractures and intercrystalline pores. These tight and brittle dolomites are primarily developed within the Du-3 oil layer. (3) A single-well evaluation was conducted using a multi-parameter fusion method to establish reservoir evaluation criteria. Combined with pre-stack geological inversion data, the study clarified the distribution pattern of high-quality sweet spots within the sequence stratigraphic framework and carried out planar prediction. This research systematically refines the stratigraphy and sedimentary reservoir characteristics of lacustrine carbonates in the Es₄ member of the western sag, and effectively identifies sweet spot distribution using pre-stack seismic inversion, providing a robust geological basis for tight oil exploration in the area.

Graphical abstract

关键词

湖相碳酸盐岩 / 天文旋回 / 优质储层 / “甜点”预测 / 西部凹陷 / 石油地质.

Key words

lacustrine carbonate / astronomical cycles / high-quality reservoir / sweet spot prediction / western sag / petroleum geology

0 引言

湖相碳酸盐岩广泛发育于陆相含油气盆地，如渤海湾盆地、柴达木盆地、苏北盆地、鄂尔多斯盆地、海拉尔盆地、坎波斯盆地和桑托斯盆地等均有发育，湖相碳酸盐岩兼具生烃和储层双重属性，展现出良好的油气勘探潜力（梁狄刚等，2011；赵贤正等，2020；Reijmer et al.，2022；Xu and Gou，2023；吴世强等，2025） .与海相碳酸盐岩相比，其研究起步较晚，相关内容研究整体认知程度相对不足，同时湖相碳酸盐岩常因受盆地规模、古地貌、构造运动及物源等因素的影响，导致其常常具有沉积环境变化快，岩性成分复杂多变，储层非均质性强等特点，制约了湖相碳酸盐岩的勘探开发（闫伟鹏等，2014；杜江民等，2020；刘震等，2022） .辽河坳陷西部凹陷雷家地区沙河街组四段发育多套湖相碳酸盐岩，在2013年杜家台油层新增预测储量5 118×10⁴ t，2014年上报控制储量4 199×10⁴ t，2017年高升油层新增预测储量4 711×10⁴ t，“十·三五”期间辽河油田资源评价表明，该区沙四段湖相碳酸盐油气资源量可达2.3×10⁸ t，具备极大的勘探潜力（李晓光等，2016；辽河油气区编纂委员会，2022） .近年来，关于该区地层对比、沉积环境、湖相白云岩与方沸石成因，以及碳酸盐岩成岩作用等方面的研究日益丰富.早在1975—1977年，就已基于探井开展地层划分，识别出3个关键对比标志层，包括：（1）沙三段下部莲花油层顶部的薄层油页岩与钙片页岩；（2）沙四段上部的钙质页岩夹白云质石灰岩；（3）杜家台与高升油层之间的低电阻泥岩段（辽河油气区编纂委员会，2022） .此后，陈景达（1982）和吕小东等（2003）陆续对沙四段的粒屑灰岩储层类型、成藏模式及储集空间类型进行研究；孟卫工等（2010）指出，辽河坳陷勘探程度整体较高，隐蔽油气藏将成为下一阶段储量增长的主要方向；赵会民（2012）强调沙四段混合沉积特征及其成因环境；单俊峰等（2014）认为沙四晚期湖盆水体轻微咸化、强还原、封闭性好，水体性质受早期火山岩蚀变影响显著.宋柏荣等（2015）提出方沸石-白云岩主要受房身泡组玄武岩蚀变及湖底热液作用双重影响，为热水沉积产物；李铁军等（2016）通过白云岩含量与杨氏模量关系建立了储层空间预测模型；黄蕾（2016）和李甜等（2022）分析认为该区白云岩成因主要包括准同生白云岩化与热水沉积作用；谌治军（2018）和方锐等（2020）则系统探讨了方沸石的3种赋存状态（纹层状、裂缝充填状与结核状），并指出其形成与深部热液活动及盐碱湖水体的相互作用密切相关；刘晓丽（2020）研究了湖相碳酸盐岩的流体充注历史，认为储层经历了3期油气充注与1期热液事件，并分析了其主要成岩作用过程（压实、压溶、溶蚀、胶结与交代作用）；李阳等（2024）和Li et al.（2025）对雷家地区沙四段进行了天文旋回识别，识别出6个偏心率周期并建立了偏心率尺度的地层划分对比方案.

尽管已有大量研究对雷家地区沙四段的岩石学、沉积学和储层特征提供了丰富资料，但当前仍缺乏针对天文旋回周期识别、碳酸盐优质储层的发育特征及其主控因素等方面的系统研究，特别是在长偏心率控制下优质储层的分布规律尚未明确.因此，本文基于地质与地球物理综合资料，识别沙四段中的天文轨道信号，探讨碳酸盐储层的空间分布特征，构建优质储层“甜点”的评价标准，揭示其纵横向分布规律.研究成果可为辽河坳陷西部凹陷湖相碳酸盐岩油气的精准勘探与高效开发提供科学依据与地质依据.

1 区域地质概况

辽河坳陷位于渤海湾盆地的东北部，发育于华北地台基底之上，是受中-新生代区域性伸展构造作用控制而形成的多旋回新生代陆相裂谷盆地，坳陷整体构造格局呈“三凸三凹”分布，其中西部凹陷是规模最大的次级负构造单元，呈NE向展布，为东断西超、东陡西缓的狭长箕状断陷结构.雷家地区位于西部凹陷的中北部，包括陈家洼陷一个次级沉降带.在沙四段沉积时期，该区主要发育半深湖-深湖亚相，晚期局部可见扇三角洲体系.沉积物组成复杂，以碳酸盐矿物、黏土矿物和长英质碎屑为主，部分地层中伴生方沸石矿物，表现出典型的湖相细粒混合岩特征.沙四段可进一步划分为高升油层和杜家台油层两个主要含油层系.高升油层以泥岩、页岩及泥质碳酸盐岩沉积为主；杜家台油层的主要产油层集中在杜三油层，岩性以白云岩为主，常见纹层、揉皱等细粒沉积构造特征.此外，研究区内储层普遍富含脆性矿物，裂缝与溶蚀孔隙较为发育，具备良好的储集性能和油气显示，为湖相碳酸盐岩优质储层的识别与评价提供了有利条件（黄蕾，2016；辽河油气区编纂委员会，2022） （图1）.

2 雷家地区沙四段天文旋回识别

对西部凹陷雷家地区沙四段5口探井的自然伽马数据进行了频谱分析（雷93井、雷88⁃H501导井、雷37井、雷97井和雷53井），通过与标准偏心率、斜率、岁差合成曲线（ETP曲线）数据频谱分析结果进行对比，发现该区沙四段存在明显的偏心率、斜率和岁差天文轨道参数周期（Mann and Lees，1996；Laskar et al.，2011；Meyers，2015；Li et al.，2019；Berger，2021）（表1，图2）.其中雷53井沙四段沉积较为完整，对自然伽马曲线进行高斯带通滤波得分别得到~55.918 0 m滤波曲线（相当于405 ka长偏心率周期）和~17.893 8 m滤波曲线（相当于~129 ka短偏心率周期）.结合Li et al.（2025）对该区天文旋回滤波曲线地质意义的研究，同时分析滤波曲线与电测曲线组合特征的对应关系，发现滤波曲线的极小值点附近区域，一般对应低自然伽马，高电阻率，同时声波时差与密度曲线交会为红模式，处于水体相对较浅的时刻，极大值点附近为高自然伽马，低电阻率，同时声波时差与密度曲线交汇为绿模式，此时与水体较深时对应.按照姚益民等和梁鸿德等通过辽河坳陷古近系K⁃Ar火山岩同位素年龄测定，确定沙四段年龄约为45.4~43 Ma，雷家地区沙四段沉积时限~2.4 Ma（梁鸿德等，1992；姚益民，1994），据此推算沙四段应该存在~6个长偏心率周期（E1~E6），~19个短偏心率周期（划分界限为滤波曲线的极小值点）.

目前多数学者发现天文旋回周期与高频层序具有较好的对应关系，长偏心率周期对应4级层序，短偏心率周期对应五级层序（Bao et al.，2023；石巨业等，2023；栾旭伟等，2024），按照此原则，对雷家地区不同探井沙四段进行旋回地层学分析，提取405 ka长偏心率信号以及相对明显的~129 ka的短偏心率信号.将雷家地区沙四段划分为6个4级层序（sq1~sq6），以每个4级层序极大值点为界，进一步将沙四段划分为12个小层（c1~c12）.根据辽河油田对杜家台油层和高升油层的划分特征，高升油层包括sq1~sq3三个4级层序，c1~c6 六个小层，杜家台油层主要包括sq4~sq6三个4级层序，杜三油层与c7~c9层对应，杜二油层和杜一油层与c10~c12层对应（图2）.识别并提取雷家地区沙四段各探井中的偏心率信号为建立偏心率尺度精细地层划分对比并赋予地层格架时间属性提供了可能，同时为在层序格架内的优质储层分布规律研究提供基础（田军等，2022；李阳等，2024）.

3 雷家地区沙四段储层特征

3.1　沉积环境分析

西部凹陷雷家地区沙四段碳酸盐岩普遍表现出明显的Eu正异常，且其稀土元素分布多为平坦型，轻-中稀土元素（LREE~MREE）富集，表明还原性条件下的沉积环境（赵彦彦等，2019），碳酸盐岩Eu正异常通常与高温（大于200 ℃）、还原性热液流体相联系，指示高温热液的存在（Bau et al.，2010；Debruyne et al.，2016；Robbins et al.，2016；Frei et al.，2017） （表2，图3a）.碳氧同位素数据显示，大多数样品的投点落在δ¹³C~δ¹⁸O交汇图的第Ⅱ象限，且呈良好的线性关系（R²=0.547 2），说明雷家地区沙四段时期的湖盆具有半开放—半封闭型的沉积环境（Talbot，1990；石柱等，2025）（图3b）.锶同位素分析中，⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值普遍高于古近系海水（0.707 5~0.708 5），说明沉积物除受陆源溶解物质输入外，还可能受到热液改造.随着泥质平台成分增加，⁸⁷Sr/⁸⁶Sr比值呈上升趋势，反映了陆源物质与流体相互作用对区域水体化学特征的影响（张雅茹等，2024） （图3c）.在Sr/Ba、Sr/Cu比值方面，Sr/Ba>0.5、Sr/Cu>10，表明沉积过程中水体受蒸发作用或高盐度流体的强烈影响.随着岩性由灰岩向白云岩及泥质白云岩过渡，上述比值逐步下降，指示沉积环境经历了由开放向更封闭、高盐度条件的化学改造（吴靖等，2016；范晓杰等，2025） （图3d，3f）.此外，除灰岩外大部分岩性中V/（V+Ni）>0.5，印证了广泛的贫氧-还原沉积条件；灰岩中该比值相对偏低，则显示较强的水体流通与氧气交换.高V/（V+Ni）比值强调了还原水体对有机质保存和稀土元素分配的控制（刘姝君等，2019；焦梦妍等，2024） （图3e）.综上所述，沙四段沉积环境可概括为：半咸水-咸水、半潮湿-干旱、贫氧-还原、半封闭-封闭的湖泊沉积环境.

3.2　储层岩石类型

沙四段优质储层岩性以白云岩为主，包括泥-粉晶白云岩、含泥泥晶云岩、泥质白云岩以及方沸石质云岩等（图4）.

3.2.1　泥-粉晶白云岩

较纯净的白云岩，仅在部分井中可见，如雷84井、雷21⁃11井，主要发育在c7~c9层，这类岩石坚硬致密，呈灰黄色，具均质结构.裂缝较发育，被方解石、方沸石或者沥青充填（图4b，4f，4g）.

3.2.2　含泥云岩

泥质含量在10%~20%，平均为17%，白云石含量一般在60%左右，灰-深灰色、灰黄色或褐黄色.可见纹层状构造，其中暗色纹层多为富含有机质的陆源碎屑（粘土质、长英质），含黏土矿物（95%以上为伊利石）、石英、长石、铁白云石、黄铁矿、黑云母等；而亮色纹层则为白云石纹层，含方解石和铁白云石，厚度比陆源碎屑纹层大，晶粒为微晶.此类岩石多见揉皱变形构造以及裂缝，裂缝一般被方解石或方沸石充填，含油性较好，在雷57、雷88、雷37、雷29⁃15等井的c7~c9层中均有分布（图4i）.

3.2.3　泥质白云岩

泥质含量在26%~40%，平均为34%，岩心观察时可见灰黄色、浅灰色的白云岩与深灰色的泥质条带不等厚互层，常发育变形构造，白云岩也可呈结核状产于泥岩中，裂缝和溶孔发育（图4a，4c~4e）.

3.2.4　方沸石质白云岩

大部分发育在c7~c9层，灰白色或者褐灰色，纹层状或者均质块状，岩石坚硬致密、性脆，裂缝发育，并被方解石或方沸石充填，方沸石单偏光下呈亮白色，而在正交偏光下全消光.岩石方沸石含量一般在20%~50%，在雷18、雷29⁃15、雷36、雷57以及雷97等井中均有发现，具备高自然伽马和高电阻率测井曲线响应特征，常作为地层划分对比的标志层（图4k，4l）.

3.3　储集空间

3.3.1　孔隙

原生孔隙以晶间孔隙为主，可为黏土矿物、石英、长石、白云石、方解石、方沸石、黄铁矿等矿物晶体之间的孔隙（图5a~5f）.裂缝中充填的方解石和方沸石矿物而形成的晶间孔隙较为常见，如图5c发育孔隙大小在98 μm左右的方解石晶间孔隙，图5e为方沸石晶间孔隙大小在14.66~33.72 μm.此外泥晶白云岩在氩离子抛光扫描电镜中可以观察到大小为1~3 μm的白云石颗粒组成的细小晶间孔隙（图4a，图5d）.次生孔隙主要为晶内（间）溶孔和有机质孔，该区白云石晶体溶蚀形成晶间溶孔，对岩石的孔隙度、渗透性和储集能力有重要影响（图5g~5i），晶内溶孔常见于方解石、白云石等矿物，尤其在热液和溶解作用较强的环境下，晶内溶孔能显著影响矿物的结构和岩石的储集能力（图5k，5l）；在有机质生排烃或酸性溶蚀作用下，容易形成有机质孔（图5j）.

3.3.2　溶洞

通过岩心观察，雷14、雷18、雷29⁃15、雷57、雷84、雷86、雷88等部分井段发育溶蚀孔洞（图5m~5q）.如雷57井，在2 365.7 m处溶洞发育极为密集，厚度约为30 cm，洞径较大，在5~15 mm之间，大洞为主（图5o）.从岩心观察来看，裂缝发育的位置一般具有溶洞的发育，并且溶洞一般沿着裂缝延展的方向发育，说明二者有一定的依存关系.

3.3.3　裂缝

裂缝在碳酸盐岩储层中起着重要的作用，该区裂缝按成因可分为构造缝、成岩缝和溶蚀缝等（图4b~4f，4g~4l，图5m~5w）.构造缝主要发育在泥晶云岩、方沸石质云岩以及泥质云岩中.按产状可分为水平缝、低角度缝、高角度缝以及垂直缝.构造缝一般被方沸石、方解石、微晶石英、黄铁矿、沥青等后期充填，多以半-全充填为主.裂缝宽度在10~20 mm，如雷29⁃15井发育多组高角度、近垂直缝，发生错动，被方沸石充填（图5m）.层理缝为一种特殊的构造缝，为在岩石的层理面或层理结构上形成的裂缝，形成于沉积物的层理结构、层与层之间的弱面，层理缝于构造缝容易形成裂缝网络，这对于提升储层的储渗性能起着关键作用（图5r，5s）；溶蚀缝指岩石原有的裂缝在地下水的溶蚀作用下被扩大改变，以至难以分辨原裂缝的成因类型，呈漏斗状、蛇曲状、肠状、树枝状等不规则形态.如雷57井发育水平溶蚀缝（图o）；成岩裂缝主要包括压溶缝，为化学压溶作用形成的锯齿状缝合面（图4d，图5t）.

3.4　孔隙结构特征

本次研究主要利用高压压汞分析和岩心纳米CT扫描技术来表征储层的孔隙结构发育情况，获取孔隙结果评价参数.

3.4.1　高压压汞分析

选取了研究区7口取心井的21个白云岩岩石样品进行了压汞实验（王大为等，2024），并进行了整理统计（图6，表3）.

通过压汞数据可以看出各种类型岩石的孔喉分选性较差，孔喉分布分散.多数为细歪度，细小孔喉较为集中，并且退汞曲线多为突降型，进汞与退汞体积差异较大，云岩类孔隙相对细小，裂缝在很大程度上改善了储层储渗性能，云岩类岩石坚硬且脆性高，容易产生构造缝进而演变成溶蚀缝，裂缝的发育会使得岩石孔隙平均半径、最大汞饱和度、最大孔喉半径等增大.

3.4.2　岩心纳米CT扫描

纳米CT扫描成像通过利用锥束X射线透过岩心样品，以无损方式获取样品内部的三维结构（关欣等，2023） .选择雷57井2 355.31 m处的纹层状泥质白云岩样品进行了岩心纳米CT扫描（图7）.经纳米CT扫描后发现，小微孔发育，局部发育较大孔隙（绿色、红色），孔隙度2.912 1%，微孔隙分布在多个区间，峰值主要分布在300 μm，600~3 000 μm区间，孔隙表面积双峰分布，峰值分别为2 μm²和20 μm²，孔隙体积呈双峰分布，峰值分别为0.2 μm³和2 μm³，孔隙多为孤立微孔，2~3个微孔组成的微孔体，配位数分布在1~3，微孔隙集中分布在0.3~0.4 μm，有效喉道长度分布在1~20 μm，孔隙体积主要分布在0.5~4.0 μm³.

通过岩心CT扫描和高压压汞分析结果整体来看，该区白云岩样品晶间孔隙较为发育，储层孔喉细小、分选差、孔隙结构差，需依赖微孔隙和微裂缝发育形成有效储层.

3.5　物性特征

为了能更好地研究雷家地区沙四段碳酸盐岩储层的岩心物性特征，本文选取了工区内的12口取心井83个白云岩样品进行了常规小直径物性分析测试，整理物性数据绘制了图8、图8显示了不同类型白云岩的孔隙度与渗透率分布特征及其相互关系.总体来看，泥质含量对白云岩的孔隙结构与渗透能力具有显著影响.白云岩孔隙度最小，分布较集中，且渗透率稳定在1~10 mD范围内，表明其储层物性较差.随着泥质含量的增加，含泥白云岩与泥质白云岩的孔隙度中位值和平均值明显升高，部分样品孔隙度超过15%，但其渗透率分布波动显著，异常值频繁出现，呈现出“高孔低渗”特征，推测与细粒泥质矿物的孔喉堵塞作用密切相关.方沸石质白云岩的渗透率范围最广，最低可低于0.1 mD，最高接近100 mD，反映出方沸石成岩作用对孔隙结构改造剧烈且不均一.孔隙度-渗透率散点图进一步揭示了孔渗关系，各种类型白云岩中孔渗关系较为离散，相关性较差，同时渗透率与裂缝开度相关性较好，结合上文所述，造成这种现象是与裂缝发育有直接关系的，储集性能受裂缝影响较大.

3.6　含油气性

该区很多井具有较好的油气显示，油气常赋存在孔隙和裂缝-溶洞中（图9）.原油在岩心中分布比较均匀，在雷21-11井、雷57井、雷86井和雷88井中均发现了部分含油的取心段，油气的储集空间基本以晶间孔隙、晶间溶孔以及裂缝为主，主要为泥质云岩.因为饱含油或者富含油，一般呈棕褐色或者黄棕色，具有油脂感，可嗅油味，滴水呈圆珠状，不渗入岩心（图9a，9b）.

为了更好的研究原油在储层中的赋存情况，对两块泥质云岩（纹层状和块状）样品进行了激光共聚焦分析.雷57井2 355.21 m的岩石样品为纹层状泥质白云岩，经激光共聚焦测试后发现，原油总量8.44%，其中轻质组分3.95%，重质组分4.49%，轻重比0.88.轻质组分赋存孔隙平均半径8.20 μm，重质8.01 μm.原油主要赋存于裂缝、溶蚀孔、白云石晶间孔中，轻质组分向裂缝、溶蚀孔富集，其中轻质油主要赋存于裂缝和白云石晶间孔中，而重质油主要赋存于泥质或长英质的粒（晶）间孔中（图9e~9h）.雷21⁃11井的2 183.82 m处的样品为块状泥质白云岩，激光共聚焦测得原油总量6.03%，其中轻质组分2.87%，重质组分3.16%，轻重比0.91.轻质组分赋存孔隙平均半径3.38 μm，重质3.77 μm，原油主要赋存于裂缝、溶蚀孔、白云石晶间孔中（图9i~9l）.

3.7　脆性特征

储层岩石成分中的脆性矿物含量决定了后期压裂改造的效果，并直接影响油气产量.通常具有高石英、碳酸盐以及方沸石矿物含量的岩石脆性一般较高，脆性高的岩石在压裂过程中可产生剪切破坏并有利于形成复杂的网状缝，通过采用体积压裂技术、实现大面积泄油，从而提高单井产量（李泉辉等，2023） .大多数井在c7~c9层均含有较高的脆性矿物，以白云石和方沸石矿物为主.针对雷家地区沙四段储层，对雷29⁃15井2 572.2~2 588.0 m取心段进行了岩石单轴压缩、三轴压缩变形试验，抗拉强度试验，并对所获得的数据进行整理分析，分别使用式（1）和式（4）计算了工区内的含方沸石泥质云岩、含云泥质方沸石岩、含方沸石云质泥岩以及云质泥岩4种不同岩石的脆性指数（行业标准 NB/T 10248⁃2019）.

BI=YM_BRIT+PR_BRIT/2,（1）

YM_BRIT=(YMC-YM_min)/(YM_max-YM_min)×100%,（2）

PR_BRIT=(PRC-PR_max)/(PR_min-PR_max)×100%,（3）

式（1）~（3）中：YMC和PRC.计算的杨氏模量（GPa）和泊松比；YM_max和YM_min为杨氏模量（GPa）的最大值和最小值；PR_max和PR_min为泊松比的最大值和最小值；YM_BRIT和PR_BRIT为杨氏模量和泊松比计算的脆性；BI为岩石脆性指数.

BI=(σc)-(σt)/σc+σt,（4）

式（4）中，σc为单轴抗压强度，MPa；σt为单轴抗拉强度，MPa；BI为岩石脆性指数.

利用杨氏模量和泊松比，计算了含方沸石泥质云岩、含云泥质方沸石岩、含方沸石云质泥岩以及云质泥岩4种不同岩石的脆性，分别为83.88%、73%、58.52%和48.91%；同时根据单轴力学压缩试验所得出的单轴抗压强度和单轴抗拉强度，利用公式（4）计算了以上4种不同岩石的脆性指数，分别为83.32%、81.98%、78.86%和68.99%.通过以上两种方法计算岩石脆性指数的结果可知，总体上方沸石岩和云岩的脆性相对较大，且在相同的应力条件下，随着泥质含量的增加，岩石产生裂缝由易变难，依次为：含方沸石泥质云岩-含云泥质方沸石岩-含方沸石云质泥岩-云质泥岩（图10）.

4 优质储层分布规律及预测

4.1　优质储层发育控制因素分析

白云岩储层岩性按照产状可分为纹层状白云岩和块状白云岩，主要分布在c7~c10层中.纹层状白云岩一般表现为白云石纹层与黏土纹层或长英质纹层频繁互层，常见较好的油气显示，具备源-储分离和源-储共生的特征，多口钻井取心具有此特征，如雷57、雷88、雷37、雷29⁃15等井；块状白云岩厚度多在2~30 cm，可以看作是广义的“夹层型”页岩油储层，油气源-储耦合类型为源-储分离.

白云岩沉积时一般陆源碎屑供给减小，处于咸水、干旱、贫氧-还原半深湖环境，常发育泥云（灰）质湖底微相.储层岩性主要为白云岩、泥质白云岩，脆性大，含油气性较好，岩石晶间孔隙、溶蚀孔隙以及裂缝发育，孔隙度和渗透率相关性差，孔隙多为孤立微孔或2~3个微孔组成的微孔体，集中分布在0.3~0.4 μm，有效喉道长度分布在1~20 μm，储层类型以孔隙-裂缝型为主.白云石化作用的“减体积”效应增加储层孔隙空间，构造作用产生裂缝，并沿裂缝发育溶孔和溶洞，从而增加储层储渗性能.白云岩储层主要集中分布在该区北部（雷15井、雷84井、雷53井、雷37井及雷88等井）的c7~c10层中.

4.2　“甜点”评价标准及预测

“甜点”评价是非常规油气勘探的重点工作，指引评价井与开发井的精确部署（邓达振等，2025；谭伏霖等，2024） .研究从单井评价入手，使用储层岩性、物性、含油气性以及工程品质中的多种参数，并对这些参数进行融合计算，进而对单井进行合理的评价.综合各单井评价标准，得到适用于西部凹陷雷家地区非常规油气勘探的储层综合评价标准.在单井评价的基础上，在偏心率尺度的层序地层格架内对比多井的储层评价结果，进而分析“甜点”在层序格架内横向的分布和变化规律.结合叠前地震反演结果，对c7~c10时期白云岩储层的“甜点”发育范围进行了预测.

4.2.1　基于多属性信息融合的单井评价

从储层岩性、物性、含油气性和工程品质出发，并对不同参数分配权重，构建储层综合评价指数（reservoir quality index，RQI），并对RQI使用k⁃means聚类分析划分储层类型，评价结果更加全面.

评价方法主要包括评价参数选择、综合评价指数计算、评价指数聚类分析和评价参数整理并建立单井评价标准4个步骤（图11）.评价参数选择涉及储层的岩性、物性、含油气性和工程品质，岩性可选用长英质、碳酸盐、黏土及黄铁矿等矿物指标，物性可选用孔隙度、渗透率等指标，含油气性可选用S₁，TOC和含油饱和度等指标，工程品质可选用脆性、杨氏模量、泊松比、最小水平应力差和最小应力差等指标，每种参数中的不同指标使用熵权法进行权重分析，即可分别将岩性、物性、含油气性和工程品质处理形成一组数据，以备综合评价指数计算使用.综合评价指数的计算使用专家打分法得到岩性、物性、含油气性和工程品质的权重分别为0.1，0.2，0.5和0.2，计算公式如式（5）.对综合评价指数进行k⁃means聚类分析（Liu and Liu，2021；王森等，2022；Ikotun et al.，2023），并筛选不同类型储层对应的参数进行整理建立评价标准.

RQI=0.1·R_岩性+0.2·R_物性+0.5·R_含油气性+0.2·R_工程品质.(5)

4.2.2　单井评价效果

基于上述单井评价方法对雷88⁃H501导井和雷97井两口井进行了评价（图12a）.雷88⁃H501导井针对c7~c10层进行了约131 m的连续取心，具备岩性、物性、含油气性和工程品质相关的分析测试资料，为纵向上评价储层提供了丰富的数据.雷88⁃H501导井储层评价分析井段2 792~2 923 m，c7~c10层，参与计算的储层参数指标为方沸石、黏土、长英质和碳酸盐矿物，孔隙度，渗透率，TOC，S₁，泊松比，杨氏模量，脆性矿物含量.Ⅰ类储层主要分布在c7和c9层中，岩性泥质白云岩为主，泥云质湖底微相；雷97井储层评价分析井段2 970~3 328 m，c4~c12层，储层参数指标包括方沸石、黏土、长英质和碳酸盐矿物，孔隙度，TOC，S₁，泊松比，杨氏模量，脆性矿物含量.Ⅰ类储层主要分布在c4层和c7~c9层中，岩性主要为泥质白云岩、方沸石质白云岩，泥云质湖底微相，其中c7~c9层已经试油，试油井段为3 116.7~3 210.0 m，日油6.99 t；此外c12层中亦见Ⅰ类储层，岩性以灰质泥页岩为主，泥质湖底微相.综合井单井储层评价的结果，结合地质品质和工程品质关键参数，构建了该区“甜点”评价标准（表4）.

4.2.3　层序格架内的优质储层分布规律

碳酸盐岩的发育与天文旋回有着重要的联系，雷家地区位于北半球中低纬度地区，气候的周期性变化主要受长偏心率和岁差共同控制.研究发现长偏心率滤波曲线与日照量曲线的变化幅度具有较好的耦合关系，极大值点附近区域，地球轨道更扁，日照量变化大，季节对比和季风作用增强，雨水丰富，陆源输入大，还原的沉积环境，容易沉积泥页岩，如sq3和sq6期，不利于形成优质的白云岩储层；极小值点附近区域，地球轨道接近圆形，日照量变化幅度减弱，季风作用减弱，陆源输入小，盐度大，弱氧化-氧化的沉积环境，容易沉积碳酸盐岩，如sq4和sq5期中的c7层和c9层（长偏心率周期E4和E5的下半个周期），水体由浅变深，沉积了多套灰岩，经后期的白云石化作用，形成现在优质的白云岩储层（图12，图13）.

在单井评价结果的基础上，结合各探井试油结果，在已建立的偏心率尺度的层序格架内分析了“甜点”（Ⅰ类储层）纵横向的分布规律（图13a）.整体来看，白云岩储层的“甜点”主要分布在c7~c8层和c9~c10层中，印证了优质储层在层序格架内分布规律的合理性.在c7~c8层中，由于该区北部雷88⁃H501导井-雷37井-雷97井-雷53井等井区发育碳酸盐岩，而南部的雷93井-雷99井-雷88⁃59⁃85井-雷111井-曙150井主要发育云（灰）质泥岩、泥页岩，发生较为明显相变，结合试油以及单井储层评价结果，该单元中“甜点”主要发育在北部的白云岩储层中，由于碳酸盐岩逐渐向南减少，雷37井（日油7.08 t）、雷88⁃H501导井的“甜点”主要分布在五级层序的ssq10~ssq11中，而在雷93井、雷88⁃59⁃85井以及曙50井等南部井区，“甜点”发育减少或者不发育.在c9~c10层中，该单元“甜点”较为发育，并且横向上也较为连续，具备较好的勘探潜力.但需要注意的是由于该区南北岩性的差异，使得该单元储层类型具备多元性，北部雷88⁃H501导井-雷37井-雷97井-雷53井等井区为碳酸盐岩储层，主要分布在五级层序ssq13、ssq14以及ssq15上半旋回中；而在雷93井-雷99井-雷88⁃59⁃85井-雷111井-曙150井等井区，“甜点”主要发育在五级层序ssq13上半旋回、ssq14、ssq15以及ssq16下半旋回中.雷93井、雷99井和雷53井取得了较好的试油成果，其中雷93井日油13.38 t，雷99井日油11.64 t，雷53井日油4.89 t.

4.2.4　“甜点”发育有利区预测

上文通过单井资料研究了优质储层在层序格架内的分布规律，在此基础上使用雷家地区“两宽一高”叠前AVO反演地震资料对此结果进行了验证，地震反演结果与地质预测结果较为相符，如在雷97井c7~c10层的Ⅰ类储层厚度大，在雷93井中井震结果均显示在c7~c10层的上部发育Ⅰ类储层（图13b）.鉴于此，基于叠前地震反演，对西部凹陷雷家地区沙四段c7~c10层的“甜点”发育有利区域进行了预测，雷家地区c7~c10层甜点集中发育在中斜坡带，呈北东走向分布，并被北东向的断裂分隔成多个独立的区域，如雷93-雷88⁃H501导井区，雷97-雷53-雷84-雷29⁃15井区（图14）.根据预测结果，优先在雷93-雷88⁃H501导井区部署雷88⁃H209水平井，该井水平段长1 527 m，Ⅰ类甜点层1 081.1 m/34层，Ⅱ类甜点层385.4 m/32层，两类甜点钻遇率84.9%.对雷88⁃H209井实施25段体积压裂，累计注入压裂液57 452 m³，支撑剂4 437 m³，该井2024年11月3日放喷，压后采用3.5 mm油嘴生产，稳定日产油20 t，阶段累产油1 738 t，取得较好效果.

5 结论

（1）西部凹陷雷家地区沙四段中存在明显的天文轨道周期信号，通过对自然伽马数据使用MTM频谱分析，可知沙四段中存在6个长偏心率周期（相当于4级层序），约19个短偏心率周期（相当于五级层序）.沙四段共划分c1~c12 12个小层.高升油层包括c1~c6 6个小层，杜三油层与c7~c9层对应，杜二油层和杜一油层与c10~c12层对应.

（2）白云岩储层岩性主要为泥-粉晶白云岩、含泥泥晶云岩、泥质白云岩以及方沸石质云岩，白云石颗粒小，晶内（间）溶孔发育，溶蚀孔隙（溶洞）常沿着裂缝发育；储层孔喉细小、分选差、孔隙结构差，需依赖微孔隙和微裂缝发育形成有效储层；油气常赋存于白云石晶内（间）溶孔和裂缝中；方沸石质岩石和白云岩整体脆性较高，易于形成裂缝.

（3）在c7~c8层中，“甜点”主要发育在该区北部，分布在五级层序的ssq10~ssq11中；在c9~c10层中，北部雷88⁃H501导井-雷37井-雷97井-雷53井等井区分布在五级层序ssq13、ssq14以及ssq15上半旋回中，在雷93井-雷99井-雷88⁃59⁃85井-雷111井-曙150井等井区，“甜点”主要发育在五级层序ssq13上半旋回、ssq14、ssq15以及ssq16下半旋回中.

（4）雷家地区c7~c10层甜点集中发育在中斜坡带，呈北东走向分布，并被北东向的断裂分隔成多个独立的区域，主要分布在雷93-雷88⁃H501导井区和雷97-雷53-雷84-雷29⁃15井区.

参考文献

[1] Bao,R.,Sheng,X.F.,Meng,X.Q.,et al.,2023.100 k.y. Pacing of the East Asian Summer Monsoon over the Past Five Glacial Cycles Inferred from Land Snails.Geology,51(2):179-183.https://doi.org/10.1130/g50243.1

[2] Bau,M.,Balan,S.,Schmidt,K.,et al.,2010.Rare Earth Elements in Mussel Shells of the Mytilidae Family as Tracers for Hidden and Fossil High⁃Temperature Hydrothermal Systems.Earth and Planetary Science Letters,299(3-4):310-316.https://doi.org/10.1016/j.epsl.2010.09.011

[3] Berger,A.,2021.Milankovitch,the Father of Paleoclimate Modeling.Climate of the Past,17(4):1727-1733.https://doi.org/10.5194/cp⁃17⁃1727⁃2021

[4] Chen,J.D.,1982.Block Faulting Differential Actvities and Subtle Traps.Petroleum Geology & Expeximent,4(4):254-262 (in Chinese with English abstract).

[5] Chen,Z.J.,2018.Characteristics and Genetic Analysis of Analcime⁃Bearing Rocks in the Fourth Member of the Shahejie Formation,Western Sag of the Liaohe Depression (Dissertation).Southwest Petroleum University, Chengdu (in Chinese with English abstract).

[6] Debruyne,D.,Hulsbosch,N.,Muchez,P.,2016.Unraveling Rare Earth Element Signatures in Hydrothermal Carbonate Minerals Using a Source-Sink System.Ore Geology Reviews,72:232-252.https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2015.07.022

[7] Deng,D.Z.,Zhao,Y.H.,Riel,B.,et al.,2025.Quantification and Unsupervised Clustering Analysis of Morphological Characteristics of Seamounts in South China Sea Basin.Earth Science,50(1):217-233 (in Chinese with English abstract)

[8] Du,J.M.,Long,P.Y.,Yang,P.,et al.,2020.Characteristics of Carbonate Reservoir and Its Forming Conditions in Continental Lake Basin of China.Advances in Earth Science,35(1):52-69 (in Chinese with English abstract)

[9] Editorial Committee of Liaohe Oil and Gas Area,2022.Petroleum Geology of China (Vol.4):Liaohe Oil and Gas Area.Petroleum Industry Press,Beijing(in Chinese).

[10] Fan,X.J.,Teng,X.H.,Wang,C.L.,et al.,2025.Sedimentary Environment and Organic Matter Enrichment Mechanism of the Lower Member of the Xingouzui Formation in the Jianghan Basin during the Early Eocene.Earth Science,50(5):1953-1967 (in Chinese with English abstract)

[11] Fang,R.,Dai,Z.Y.,Chen,Z.J.,et al.,2020.Characteristics and Genesis of Analcites in Different Occurrence States:A Case Study of the Fourth Member of Shahejie Formation in the Leijia Area of the Western Liaohe Depression.Acta Mineralogica Sinica,40(6):734-746 (in Chinese with English abstract)

[12] Frei,R.,Døssing,L.N.,Gaucher,C.,et al.,2017.Extensive Oxidative Weathering in the Aftermath of a Late Neoproterozoic Glaciation:Evidence from Trace Element and Chromium Isotope Records in the Urucum District (Jacadigo Group) and Puga Iron Formations (Mato Grosso Do Sul,Brazil).Gondwana Research,49:1-20.https://doi.org/10.1016/j.gr.2017.05.003

[13] Guan,X.,Liu,Y.W.,Ren,C.Y.,et al.,2023.Characterization and Comparison of Pore Structure and Connectivity of Anthracite Based on CT Three⁃Dimensional Reconstruction.Unconventional Oil & Gas,10(1):69-76 (in Chinese with English abstract)

[14] Huang,L.,2016.Reservoir Characteristics and Genetic Mechanism of Lacustrine Carbonate:A Case Study of the Fourth Member of the Shahejie Formation,Western Sag,Liaohe Depression (Dissertation).Southwest Petroleum University,Chengdu(in Chinese with English abstract)

[15] Ikotun,A.M.,Ezugwu,A.E.,Abualigah,L.,et al.,2023.K-Means Clustering Algorithms:A Comprehensive Review,Variants Analysis,and Advances in the Era of Big Data.Information Sciences,622:178-210.https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.11.139

[16] Jiao,M.Y.,Yuan,Y.J.,Wang,J.,et al.,2024.Impacts of Major Geologic Events on Sedimentary Paleoenvironments and Organic Matter Enrichment of Shales during the Ordovician⁃Silurian Boundary:A Case Study of Shales of Wufeng⁃Longmaxi Formation in Middle and Upper Yangtze Regions.Unconventional Oil & Gas,11(5):82-94 (in Chinese with English abstract).

[17] Laskar,J.,Fienga,A.,Gastineau,M.,et al.,2011.La2010:A New Orbital Solution for the Long⁃Term Motion of the Earth.Astronomy & Astrophysics,532:A89.https://doi.org/10.1051/0004⁃6361/201116836

[18] Li,M.S.,Hinnov,L.,Kump,L.,2019.Acycle:Time⁃Series Analysis Software for Paleoclimate Research and Education.Computers & Geosciences,127:12-22.https://doi.org/10.1016/j.cageo.2019.02.011

[19] Li,Q.H.,Xiao,H.,Liang,C.Y.,et al.,2023.Study on Compressibility Evaluation of Shale Oil Reservoir in Fu2 Section.Unconventional Oil & Gas,10(5):134⁃144(in Chinese with English abstract)

[20] Li,T.,Dai,Z.Y.,Li,Y.,et al.,2022.Genesis of Lacustrine Dolomites of the Fourth Member of Paleogene Shahejie Formation in Leijia Area,Western Liao Depression.Lithologic Reservoirs,34(2):75-85 (in Chinese with English abstract)

[21] Li,T.J.,2016.Discussion on Lithology Prediction Methods for Tight and Complex Reservoirs:A Case Study of Dolomite in the Fourth Member of the Shahejie Formation,Leijia Area,Western Sag of the Liaohe Depression.Petroleum Geology and Engineering,30(4):71-74 (in Chinese).

[22] Li,X.G.,Jin,K.,Zhou,Y.,2016.Lacustrine Carbonate Reservoir Properties of Sha4 in Leijia.Special Oil & Gas Reservoirs,23(4):25-28,152 (in Chinese with English abstract).

[23] Li,Y.,Li,X.,Zhang,T.,et al.,2025.Identification of Astronomical Cycles in Fine-Grained Rocks and Their Application in High-Resolution Stratigraphic Correlation: A Case Study of the Fourth Member of the Shahejie Formation in the Leijia Area, Western Sag of the Liaohe Depression, China. Geological Journal, 60: 1515-1531.https://doi.org/10.1002/gj.5140

[24] Li,Y.,Li,X.G.,Zhang,T.S.,et al.,2024.Identification of Astronomical Cycles in Fine⁃Grained Rocks and Their Application in Fine Stratigraphic Division:A Case Study of the Fourth Member of the Shahejie Formation in the Leijia Area，Western Sag of the Liaohe Depression.Acta Sedimentologica Sinica (in press)1-19(in Chinese with English abstract).

[25] Liang,D.G.,Ran,L.H.,Dai,D.S.,et al.,2011.A Re-Recognition of the Prospecting Potential of Jurassic Large-Area and Non-Conventional Oils in the Central-Northern Sichuan Basin.Acta Petrolei Sinica,32(1):8-17 (in Chinese with English abstract).

[26] Liang,H.D.,Shen,S.W.,Liu,X.T.,et al.,1992.The Age of the Vocanic Rocks and Their Geological Time in Liaohe Depression.Acta Petrolei Sinica,13(2):35-41 (in Chinese with English abstract).

[27] Liu,S.J.,Cao,Y.C.,Liang,C.,2019.Lithologic Characteristics and Sedimentary Environment of Fine-Grained Sedimentary Rocks of the Paleogene in Dongying Sag,Bohai Bay Basin.Journal of Palaeogeography,21(3):479-489 (in Chinese with English abstract).

[28] Liu,S.X.,Liu,X.D.,2021.Research on Density-Based K-Means Clustering Algorithm.Journal of Physics:Conference Series,2137(1):012071.https://doi.org/10.1088/1742-6596/2137/1/012071

[29] Liu,X.L.,2020.Fluid Charging Periods of Lacustrine Carbonate Rock for the Leijia Area in Liaohe Western Depression.Fault-Block Oil & Gas Field,27(4):432-437 (in Chinese with English abstract).

[30] Liu,Z.,Zhang,J.H.,Wang,J.,et al.,2022.Review and Prospect of Research on Lacustrine Carbonate Rocks.Oil Geophysical Prospecting,57(2):487-497 (in Chinese with English abstract).

[31] Lü,X.D.,Tong,G.H.,Wang,P.H.,2003.Reservoir Characteristics and Prediction for the South of Gaosheng Oilfield.Special Oil & Gas Reservoirs,10(6):26-29 (in Chinese with English abstract).

[32] Luan,X.W.,Kong,X.X.,Zhang,J.L.,et al.,2024.Astronomical Forcing of Origins of Eocene Carbonate-Bearing Finegrained Sedimentary Rock in Dongying Sag.Acta Sedimentologica Sinica,42(2):688-700 (in Chinese with English abstract).

[33] Mann,M.E.,Lees,J.M.,1996.Robust Estimation of Background Noise and Signal Detection in Climatic Time Series.Climatic Change,33(3):409-445.https://doi.org/10.1007/BF00142586

[34] Meng,W.G.,Chen,Z.Y.,Zhao,H.M.,2010.Main Factors Controlling Hydrocarbon and Distribution Rules of Subtle Reservoirs in Shuguang-Leijia Area of Western Sag of Liaohe Oilfield.China Petroleum Exploration,15(3):1-7 (in Chinese with English abstract).

[35] Meyers,S.R.,2015.The Evaluation of Eccentricity-Related Amplitude Modulation and Bundling in Paleoclimate Data:An Inverse Approach for Astrochronologic Testing and Time Scale Optimization.Paleoceanography,30(12):1625-1640.https://doi.org/10.1002/2015pa002850

[36] Reijmer,J.J.G.,Blok,C.N.,El-Husseiny,A.,et al.,2022.Petrophysics and Sediment Variability in a Mixed Alluvial to Lacustrine Carbonate System (Miocene,Madrid Basin,Central Spain).The Depositional Record,8(1):317-339.https://doi.org/10.1002/dep2.158

[37] Robbins,L.J.,Lalonde,S.V.,Planavsky,N.J.,et al.,2016.Trace Elements at the Intersection of Marine Biological and Geochemical Evolution.Earth-Science Reviews,163:323-348.https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2016.10.013

[38] Shan,J.F.,Huang,S.Q.,Li,L.,2014.Sedimentary Environment of Lacustrine Carbonate Rocks in Leijia Area in West Sag of Liaohe Depression.Special Oil & Gas Reservoirs,21(5):7-11 (in Chinese with English abstract).

[39] Shi,J.Y.,Jin,Z.J.,Liu,Q.Y.,et al.,2023.Application of Astronomical Cycles in Shale Oil Exploration and in High-Precision Stratigraphic Isochronous Comparison of Organic-Rich Fine-Grain Sedimentary Rocks.Earth Science Frontiers,30(4):142-151 (in Chinese with English abstract)

[40] Shi,Z.,Xia,G.Q.,Hao,X.W.,et al.,2025.Carbon and Oxygen Isotopic Composition and Palaeoenvironment Characteristics of Eocene-Miocene Lacustrine Carbonate Rocks in the Tuotuohe Basin,Qingzang(Xizang) Plateau.Sedimentary Geology and Tethyan Geology,45(2):233-248 (in Chinese with English abstract).

[41] Song,B.R.,Han,H.D.,Cui,X.D.,et al.,2015.Petrogenesis Analysis of Lacustrine Analcite Dolostone of the Member 4 of Paleogene Shahejie Formation in Liaohe Depression,Bohai Bay Basin.Journal of Palaeogeography,17(1):33-44 (in Chinese with English abstract)

[42] Talbot,M.R.,1990.A Review of the Palaeohydrological Interpretation of Carbon and Oxygen Isotopic Ratios in Primary Lacustrine Carbonates.Chemical Geology:Isotope Geoscience Section,80(4):261-279.https://doi.org/10.1016/0168-9622(90)90009-2

[43] Tan,F.L.,Sun,X.M.,Cao,J.Z.,et al.,2024.Sweet Spot Prediction and Main Geological Factors Analysis of Shale Oil Reservoirs Based on Factor Analysis.Unconventional Oil & Gas,11(6):67-74 (in Chinese with English abstract).

[44] Tian,J.,Wu,H.C.,Huang,C.J.,et al.,2022.Revisiting the Milankovitch Theory from the Perspective of the 405 ka Long Eccentricity Cycle.Earth Science,47(10):3543-3568 (in Chinese with English abstract)

[45] Wang,D.W.,Li,J.Y.,Liu,D.,et al.,2024.Characterization of Capillary Pressure Curve and Pore Throat Distribution Based on Reservoir Physical Parameters.Unconventional Oil & Gas,11(4):1-9 (in Chinese with English abstract).

[46] Wang,S.,Liu,C.,Xing,S.J.,2022.Review on K-Means Clustering Algorithm.Journal of East China Jiaotong University,39(5):119-126 (in Chinese with English abstract).

[47] Wu,J.,Jiang,Z.X.,Tong,J.H.,et al.,2016.Sedimentary Environment and Control Factors of Fine-Grained Sedimentary Rocks in the Upper Fourth Member of Paleogene Shahejie Formation,Dongying Sag.Acta Petrolei Sinica,37(4):464-473 (in Chinese with English abstract).

[48] Wu,S.Q.,Guo,L.B.,Xu,S.,et al.,2025.Lithofacies Types and Reservoir Characteristics of Lacustrine Carbonate Rocks in the Third Member of Qianjiang Formation,Qianjiang Sag.China Petroleum Exploration,30(2):42-53 (in Chinese with English abstract).

[49] Xu,S.,Gou,Q.Y.,2023.The Importance of Laminae for China Lacustrine Shale Oil Enrichment:A Review.Energies,16(4):1661.https://doi.org/10.3390/en16041661

[50] Yan,W.P.,Yang,T.,Li,X.,et al.,2014.Geological Characteristics and Hydrocarbon Exploration Potential of Lacustrine Carbonate Rock in China.China Petroleum Exploration,19(4):11-17 (in Chinese with English abstract).

[51] Yao,Y.M.,1994.The Bohai Gulf Basin (Vol.4):Tertiary in Petroliferous Regions of China.China Petroleum Industry Press,Beijing(in Chinese).

[52] Zhang,Y.R.,Zhang,G.L.,Yang,J.,et al.,2024.A Study on Mineralogical and In-Situ Geochemical Characteristics of Pyrite under Different Sedimentary Environments in the South China Sea.Journal of Palaeogeography,26(6):1498-1515,1543-1545(in Chinese with English abstract)

[53] Zhao,H.M.,2012.Characteristics of Mixed Sedimentation in the Member 4 of Shahejie Formation of Paleogene at Leijia Area of Western Sag of Liaohe Oilfield.Acta Sedimentologica Sinica,30(2):283-290 (in Chinese with English abstract).

[54] Zhao,X.Z.,Zeng,J.H.,Han,G.M.,et al.,2020.Charging Characteristics and Accumulation Process of Deep Low-Permeability (Tight) Sand Gas Reservoirs in Banqiao Sag,Huanghua Depression.Oil & Gas Geology,41(5):913-927 (in Chinese with English abstract)

[55] Zhao,Y.Y.,Li,S.Z.,Li,D.,et al.,2019.Rare Earth Element Geochemistry of Carbonate and Its Paleoenvironmental Implications.Geotectonica et Metallogenia,43(1):141-167 (in Chinese with English abstract).

基金资助

辽河油田公司科技项目(2024KJZX⁃03)

国家科技重大专项(2024ZD1400100)

辽宁省自然科学基金计划项目(2024⁃BS⁃338)