Hydrocarbon prediction of Mesozoic target structure in Chaoshan Depression based on pre−stack elastic parameter inversion
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摘要:研究目的
潮汕坳陷构造隆起部位受砂岩储层发育程度和构造条件的双重控制，其侧翼洼陷为其提供烃源，是油气聚集最有利区。利用地震反演的弹性参数进行含油气性预测的潮汕坳陷中生界砂岩储层具有明显的低密度特征，而其他岩性的密度偏高。
研究方法利用叠前地震全道集资料直接反演密度、泊松比等弹性参数，通过密度反演成果预测砂岩储层发育情况和烃类分布，实现对中生界含油气性的预测。
研究结果泊松比对烃类比较敏感，储层含烃后具有明显的低泊松比特征。
结论利用地震反演的弹性参数进行含油气性预测表明，烃类异常特征明显，预测构造隆起部位具有较好的含油气性。叠前弹性参数反演技术使无井区域储层预测的多解性与不确定性大大降低，提高了反演结果的准确性和可靠性，这项技术的应用对于类似研究新区的储层预测和烃类检测工作，具有很好的应用推广价值。
创新点:叠前弹性参数反演技术使勘探冷门区块的储层预测的多解性与不确定性大大降低，提高了反演结果的准确性和可靠性。
Abstract:This paper is the result of oil and gas exploration engineering.
ObjectiveThe structural uplift of Chaoshan depression is controlled by the development degree of sandstone reservoir and tectonic conditions. It’s flank depression provides a source of hydrocarbon, which is the most favorable area for zones of hydrocarbon accumulation. The Mesozoic sandstone reservoirs in the Chaoshan Depression have obvious low−density characteristics based on the elastic parameters of seismic inversion to predict the oil and gas properties, while the density of other lithologies is high.
MethodsThe elastic parameters such as density and Poisson's ratio were directly inverted from the pre−stack seismic data, and the development of sandstone reservoirs and the distribution of hydrocarbons were predicted through the density inversion results, so as to realize the prediction of the Mesozoic oil and gas content.
ResultsThe Poisson's ratio is sensitive to hydrocarbons, and the reservoir has obvious characteristics of low Poisson's ratio after hydrocarbons.
ConclusionsThe elastic parameters of seismic inversion are used to predict the oil and gas properties, and the hydrocarbon anomalies are obvious, and the predicted structural uplift has good oil and gas properties. The pre−stack elastic parameter inversion technology greatly reduces the multi−solution and uncertainty of reservoir prediction in well−free areas, and improves the accuracy and reliability of inversion results.
Highlights:The pre−stack elastic parameter inversion technology greatly reduces the multi−solution and uncertainty of reservoir prediction in unpopular blocks, and improves the accuracy and reliability of the inversion results.
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1. 引 言
海域海相中生界是目前中国油气勘探攻关的重要领域，南海北部中生代沉积区经历了多次隆升剥蚀，现今残留盆地面积超过10万km2，是中国海域中生界油气勘探实现突破的最有利地区（张莉等, 2012; 钟广见等, 2022）。该区已开展了大量的油气勘探调查和研究，发现富含有机质海相沉积层段和多个中生界圈闭构造。中生界目标构造的含油气性预测对于油气勘探的突破极其重要，仅使用纵波阻抗反演预测储层在理论和准确性方面都存在不足，而反演的多解性是其致命缺陷。本文拟采用弹性参数反演方法预测潮汕坳陷中生界目标构造含油气性，利用一些敏感属性参数，通过各种反演结果，降低储层预测的多解性和不确定性，从而提高了反演结果的准确性和可靠性，为油气钻探提供可靠依据。
2. 地质背景
2.1 区域地质背景
大量地球物理调查和钻探发现南海北部存在海相中生界，如台西南盆地的多口井（CFC-1，A-1B等）揭示了南海北部存在下白垩统（周蒂, 2002; 何家雄等, 2006; 钟广见等, 2007; 何敏等, 2023），潮汕坳陷的LF35-1-1井揭示了南海北部存在富含有机质的中—上侏罗统（邵磊等, 2007; 吴国瑄等, 2007）。中生代盆地具有多期成盆、多期改造的特点，是具有不同演化特点的原型盆地叠加后形成的大型叠合盆地（钟广见等, 2011）。潮汕坳陷是南海北部最大中生界残留坳陷，经历了中—晚侏罗世的沉降、晚侏罗世末—早白垩世的隆升、早白垩世—晚白垩世的叠加埋深和晚白垩世后期的抬升剥蚀，面积超过3.7×104 km2，水深为300~3000 m（图1），其下构造层为中生代海相沉积，最大沉积厚度约6000 m（图2），具备生烃和形成多种类型油气藏的条件（王平等, 2000; 郝沪军等, 2001, 2004, 2009; 周蒂等, 2005; 王嘹亮等, 2009; 姚伯初等, 2011; 赵美松等, 2012; 张莉等, 2012; 段九春和米惠芬, 2012; 纪中云等, 2014; 张江阳等, 2014; 强昆生等, 2018; Liang et al., 2020; 曾婷等, 2024）。中国地质调查局广州海洋地质调查局将潮汕坳陷划分为东部凹陷、西部凹陷、中部低凸起和北部斜坡等次级构造单元，并在中部低凸起优选了目标构造（图1）。
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图 2 潮汕坳陷过井地震解释剖面AB（位置见图1）Figure 2. Seismic interpretation section AB of Chaoshan Depression (Profile location shown in Fig.1)2.2 油气地质条件
LF35-1-1井钻探证实，潮汕坳陷充填白垩纪陆相沉积及中—晚侏罗世海相沉积，其中中—晚侏罗世海相沉积具有良好的石油地质条件（郝沪军等, 2009）。
2.2.1 烃源岩条件
LF35-1-1井1940~2022 m井段和2100~2412 m井段揭示了两段烃源岩，地球化学指标见表1，其中1940~2022 m烃源岩为差—中等烃源岩，2100~2400 m烃源岩为中等—好烃源岩（杨树春等, 2008）。这两段烃源岩的有机质类型以Ⅲ型为主，少量为Ⅱ2型，都分布在中—上侏罗统的海相地层中，在相当大的范围内分布稳定。烃源岩的单层厚度最小6 m、最大超过40 m、平均约20 m，下部烃源岩的平均单层厚度要大于上部。
表 1 LF35-1-1井暗色泥岩地球化学特征Table 1. Geochemical characteristics of dark mudstone in Well LF35-1-1井段/m 层位 地层厚度/m 岩性 古地层厚度/m 有效烃源岩厚度/m TOC/% 评价 范围 平均（样品数） 977~1369 K 392 暗色泥岩 0 0 0.05~0.54 0.10（25） 非 1369~1698 K 329 凝灰岩 33 0 0.06~0.30 0.15（6） 非 暗色砂泥岩 45.5 0 0.06~0.11 0.08（15） 非 凝灰岩 215 0 0.14~0.63 0.27（28） 非 1698~2412 J2+3 713 暗色砂泥岩 529.38
（去凝灰岩和砂岩）82.87 0.5~1.15 0.70（36） 差—中烃源岩 46.16 1~1.48 1.32（11） 中—好烃源岩 从潮汕坳陷地震资料解释看（图2），中生界发育三套烃源岩，其中上三叠统—下侏罗统烃源岩以半深海—浅海相为主，中侏罗统烃源岩以浅海相为主，上侏罗统烃源岩以半深海—浅海相为主。
2.2.2 储集条件
根据LF35-1-1井钻遇地层和地震资料分析，潮汕坳陷目标构造区发育3套储层，分别发育于上、中、下侏罗统。地震剖面（图3）显示，中侏罗统顶部（Tj2界面）稳定分布有一套厚度稳定的灰岩层，上侏罗统顶部发育一套SE至NW推进的海底扇砂岩，剖面东南部主要发育扇根（内扇天然堤沉积），中部及西北部主要发育扇中，其中，中部主要为中扇水道沉积，该位置砂岩储层物性最好；西北部主要发育中扇前缘沉积。平面上，地震相分析结果表明，海底扇呈SE–NW向展布，目标构造位于中扇辫状水道区以及中扇无水道区，均是优质砂岩储层发育区。
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图 3 目标构造储层刻画剖面图（位置见图1）Figure 3. Portray section of the target structure reservoir (Profile location shown in Fig.1)2.2.3 盖层条件
晚渐新世及其之后广布全区的滨浅海相以及半深海—深海相泥岩，厚度大于200 m泥岩质地较纯，具有良好的封盖能力，可构成区域盖层。从LF35-1-1钻井资料看，该井所钻遇的多套泥岩单层厚度大，最大厚度达40 m以上，应具有良好的封盖能力，是该区重要的局部盖层。
2.3 地震反演研究现状
地震反演是获得储层性参数最有效的手段，根据地震波传播规律，地震反演可以分为波动方程反演和射线方程反演，其中基于Zoeppritz方程的射线理论反演方法是目前发展最成熟的反演方法（李春鹏等, 2017）。
叠后反演技术目前比较成熟，利用波阻抗数据体识别地下岩性及预测孔隙度，在油气勘探中占据重要角色。但因为其基于纵波垂直入射理论，掩盖了地震反射振幅随偏移距或入射角的变化（AVO或AVA）特征，削弱了地震资料反映储层变化特征的敏感性，模糊了构造、储层及油气信息，限制了叠后反演方法在构造复杂、岩性多变区域的应用效果（Gogoi and Chatterjee, 2019; Souza et al., 2020）。
叠前反演技术在地震数据体中保留了更加丰富的振幅变化特征。利用叠前反演能够获得除纵波信息之外的更多对油气储层和地下流体敏感的参数，如横波速度、密度、吸收衰减参数、各向异性参数、物性参数以及岩石模量等。利用这些参数进行多参数联合分析，可以减少地震解释的多解性，有效地预测岩石物性和含油气性（刘玲等, 2016）。
物性参数是储层描述的重要参数（印兴耀等, 2014），在油气聚集程度较高的储层中，地震波速和地层密度都要变小，在储集层顶界面出现“暗点”反射、在储集层底界面出现“亮点”反射特征，利用“暗点”、“亮点”技术在国内多个油田获得油气发现（张德林, 2009）。在油气勘探中，形成了以“亮点”或传统AVO异常预测烃类的最常规方法，但该方法在南海深水勘探实践中遇到了挑战，人们发现“亮点”或传统AVO异常并不代表储层中一定含有高饱和度烃类，含水、低饱和度含气甚至非储层都可能引起叠加振幅“亮点”或者AVO异常。有时含气砂岩并不一定表现为振幅“亮点”，可能为非“亮点”。
从潮汕坳陷AVO属性分析结果（图4）可以观察到，在中生界LF35-1-1井位置AVO指示总体呈现一定异常，而LF35-1-1实际钻探未发现任何油气显示，AVO异常对潮汕坳陷中生界含油气性预测效果不太理想。
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图 4 潮汕坳陷AVO指数特征图（位置见图1）Figure 4. Characteristic chart of AVO index in Chaoshan Depression (Profile location shown in Fig.1)为解决这一深水油气勘探难题，需要利用其他有效的地球物理预测方法降低油气勘探的风险。针对含气储层一般具有低弹性性质的特点，通过叠前（弹性）反演得到的敏感弹性参数，如横波速度、密度和泊松比等实现对烃类的预测，弥补AVO属性分析的不足。弹性参数反演在预测“亮点”或“甜点”方面取得较好效果（潘光超等, 2016; 张林清等, 2017; 韩向义等, 2018）。
3. 技术方法
岩石物理研究岩石的物理参数与地球物理观测之间的关系，即通过诸如孔隙度、刚性、压缩性等物理性质（岩石物理参数）描述储层岩石，旨在建立储层岩石的物理性质与观测到的地震响应之间的关系，并且发展一套预测理论使得这些物理性质（岩石物理参数）能通过地震的技术探测到。
与常规的测井数据（如GR和电阻率）划分岩性和流体类似，岩石物理数据（如泊松比和密度）同样可以划分岩性和流体，泊松比曲线和GR曲线非常相似。二者所不同的是，岩石物理参数可以从叠前地震资料反演得到，而GR和电阻率等测井参数不能从地震数据中得到。
与叠前弹性反演有关的岩石物理研究的主要内容包括横波速度模拟，测井曲线环境校正和标准化处理，弹性参数计算，弹性参数敏感性分析，孔隙度与密度或声波速度关系研究，含水饱和度与弹性参数的关系研究，正演模型模拟及流体替换研究等。
叠前弹性波反演分为有井约束和无井约束自由反演，由于LF35-1-1井未在研究区内，本次研究采用无井约束自由反演。利用LF35-1-1井纵波速度与弹性参数关系为基础，以地震速度为纽带，建立无井区的敏感弹性参数反演模型；优选出最具指示性的烃类预测弹性参数，建立烃类弹性识别模式，形成完整弹性预测。
3.1 反演技术原理
地震勘探中的主要现象就是能量在分界面处的重新分配（图5），边界条件决定了能量如何在反射波和透射波之间进行分配，用位移表达界面处能量的分配是最易理解的办法（宗兆云等, 2012）。
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图 5 以非零入射角入射的P波在界面处能量分配Figure 5. Energy distribution of P−wave incident at non−zero incidence angle in the interface叠前弹性直接反演技术是指利用叠前时间偏移的CRP道集数据和速度数据，直接反演得到不同的弹性参数反射率。在此反演过程中“计算角度，但是不分角度”。
Gray公式（1999）（Gray, 1999）
Rpp(θ)≈(14−12V2sV2p)⋅(sec2θ)Δλλ+(VsVp)2⋅(12sec2θ−2sin2θ)Δμμ+(12−14sec2θ)Δρρ (1) 该公式可直接反演压缩模量（λ）、剪切模量（μ）和密度（ρ）3个弹性参数反射率。
Rpp(θ)≈(14−13V2sV2p)⋅(sec2θ)Δkk+(VsVp)2⋅(13sec2θ−2sin2θ)Δμμ+(12−14sec2θ)Δρρ (2) 该公式可直接反演体积模量（k）、剪切模量（μ）和密度（ρ）3个弹性参数反射率。
Fatti公式（1994）（Fatti, 1994）：
Rpp(θ)≈12ΔIpIp[1+tan2(θ)]−4(VsVp)2ΔIsIssin2(θ)−[12Δρρtan2(θ)−2(VsVp)2Δρρsin2(θ)] (3) Fatti公式可直接反演纵波阻抗（Ip）、横波阻抗（Is）和密度（ρ）3个弹性参数反射率。
利用下列公式可求解杨氏模量E。
Rpp(θ)≈(14sec2θ−2V2sV2psin2θ)⋅ΔEE+(14sec2θ(2k2−3)⋅(2k2−1)(4k2−3)⋅k2+2k2sin2θ⋅1−2k23−4k2)⋅Δσσ+(12−14sec2θ)⋅Δρρ (4) 利用下列公式可求解泊松比σ。
Rpp(θ)≈a⋅ΔVpVp+b⋅Δp2p2+c⋅Δρρ (5) a=12+12tan2θ−4V2sV2psin2θb=[V2sV2p−1]sin2θc=12−2V2sV2psin2θ (6) P=1−σ 反演可得纵波阻抗（Ip）、横波阻抗（Is）、体积模量（k）、剪切模量（μ）、压缩模量（拉梅系数λ）、密度（ρ）、杨氏模量（E）和泊松比（σ），这些弹性参数均可指示岩石物性，除横波阻抗（Is）外，其他7个弹性参数还能指示岩石中流体特性。反演结果有信噪比高、稳定性及可靠性强、精度较高的特点，非常适合勘探新区。
3.2 弹性参数及地震数据确立
本次研究的弹性参数是指从叠前地震资料中提取的参数，包括纵波速度、横波速度、密度、泊松比等，储层“甜点”与多种弹性参数和地震属性有关。地震波作为一种能量，在地下传播时会对岩石产生应力，岩石对应会发生应变，由于这种应力变化比较快，岩石的反应接近弹性，岩石可以看成是弹性体。在弹性体的弹性形变区，应力与应变的比值定义为弹性模量。弹性模量是一个常量，表征岩石在应力作用下发生应变的难易程度。根据不同的应力及应变的情况，可以分为拉伸弹性模量（杨氏模量E）、剪切弹性模量（剪切模量μ）、体积弹性模量（体积模量k），以及常用的对烃类比较敏感的拉梅系数λ。通过对纵波速度、横波速度、纵波阻抗、横波阻抗、密度、泊松比和杨氏模量进行了叠前弹性反演。
本次叠前反演使用的地震数据是叠前时间偏移CRP道集数据。整体看，无采集脚印及异常的振幅条带；最大偏移距达到4000 m以上，最大入射角在30°左右，因此，地震数据能够完全满足叠前反演研究的需要（图6，图7）。
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图 7 L243线叠加剖面（剖面位置见图1）Figure 7. Line 243 stacked section (Profile location shown in Fig.1)3.3 储层敏感性分析
作为地球物理反演的基础，岩石物理弹性参数对岩石物性和含气性的敏感程度是反演能否解决研究区域地质问题或者能够多大程度地解决地质问题的关键。由于地质条件的千差万别，不同研究区能准确划分物性和含气性的弹性参数也不同。通过岩石物理参数的交会分析可以从大量弹性参数中选取合适的敏感参数及门槛值（张林清等, 2017）。
图8为LF35-1-1井侏罗系砂泥岩段的岩性敏感性交会图，其中红色样点代表的是砂岩，蓝色样点代表的是泥岩。通过侏罗系砂泥岩段声波、速度、密度、波阻抗与伽马的交汇图可以看出，该段砂岩速度比泥岩速度高，但仍有一部分交织在一起；砂岩密度比泥岩密度略低一些，大部分散点交织在一起；砂岩波阻抗比泥岩波阻抗稍高一些，仍有部分散点交织。通过测井岩石物理分析发现密度属性能较好地识别优质储层，运用反演技术得到密度从而进行地区的储层预测，预测效果与该地区沉积特征和钻井结果比较吻合。
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图 8 LF35-1-1井侏罗系砂泥岩段岩性敏感性交会图Figure 8. Intersection diagram of lithology sensitivity of Jurassic sand and mudstone section in Well LF35-1-1通过声波、速度、密度、波阻抗在砂泥岩直方图（图9）上可以看出，潮汕坳陷LF35-1-1井侏罗系砂泥岩段的砂岩速度主值为5150 m/s，泥岩速度主值为4650 m/s，砂岩比泥岩速度高500 m/s；砂岩密度主值为2.65 g/cm3，泥岩密度主值为2.67 g/cm3，砂岩密度比泥岩低0.02 g/cm3；由于砂岩相对于泥岩具有高速度与低密度的特点，导致波阻抗值较为接近，砂岩波阻抗主值为13800 g/(cm3·m/s)，泥岩波阻抗主值为12500 g/(cm3·m/s)。
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图 9 LF35-1-1井侏罗系砂泥岩段岩性敏感性直方图Figure 9. Histogram of lithology sensitivity of Jurassic sand and mudstone section in Well LF35-1-1LF35-1-1井侏罗系中的砂岩与泥岩在密度上区分度不高，砂岩仅有低密度趋势，但是并不明显。这可能与研究区多次复杂的沉积过程有关：（1）成分不同。泥质粉砂岩成分主要为粉砂，含少量黏土矿物及胶结物，砂质泥岩主要成分为黏土矿物，含少量砂质。（2）颗粒大小不同。砂岩结构呈颗粒状，透水性能良好，其砂粒粒径在1/16~2 mm，泥岩是黏土岩的一种，由黏土物质经压实作用、脱水作用、重结晶作用后形成。其由微小矿物组成，粒径在1/256 mm，具有页状或薄片状层理，用硬物击打易裂成碎片，透水性差。（3）手感质地不同。泥质砂岩的断口较沙质泥岩粗糙，泥质砂岩的砂感更强些，而沙质泥岩细腻些，浸水后，泥岩易软化。
3.4 烃类敏感性分析
由于南海北部缺少钻井资料，潮汕坳陷和北黄海盆地同为中生代残留盆地（坳陷），地层厚度都大于5000 m，均经历了侏罗纪末期和白垩纪末期隆升剥蚀，具有相似的成盆演化史，可以借鉴北黄海中生界地层烃类敏感性分析的成果。刘金萍等（2015）认为纵、横波速度比在1.65以下储层含烃概率大，通过换算，纵、横波速度比小于1.65对应泊松比小于0.21。含油气砂岩具有明显的低泊松比特征，可以用泊松比参数识别含油气砂岩，泊松比门槛值定为0.21。
4. 反演结果
4.1 储层预测
图10b为L243线密度反演剖面（位置见图1）可见多套低密度异常出现在叠加剖面上“楔形体”处（图10a），低密度异常整体能够反映扇体的形态和砂体发育情况，结合沉积相分析，这是一个深水扇。而其他弹性参数如纵波阻抗反演（图10c）、横波阻抗反演（图10d）等与叠加成果比较类似，并没有反映出沉积、储层的发育状态。结合岩石物理特征看，叠前密度反演能够较好预测中生界储层发育情况。
图11是利用密度反演结果转化的研究区上侏罗统砂岩时间厚度图（单程旅行时），取平均速度为5000 m/s，研究区西部砂体厚度最大部分区域厚度在300 m以上，局部厚度可达400 m左右。中部区域砂岩厚度稍薄，范围也相对较小，整体在150 m左右，且与均方根振幅异常图也能较好地对应。
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图 11 上侏罗统砂岩时间厚度图（a）及均方根振幅图（b）Figure 11. Time−thickness map (a) and root mean square amplitude map (b) of Upper Jurassic sandstone4.2 含油气检测
图12a为L243线泊松比反演剖面，从图中可以看出，叠加剖面上近物源的“楔形体”在泊松比反演剖面上有多套低泊松比异常出现，低泊松比异常整体能够反映砂体中烃类聚集情况，而且与密度反演结果的匹配关系较好。杨氏模量、P属性两个参数为以往研究中用来反映烃类的参数。图12b为杨氏模量反演结果，从剖面上看这几个参数成果与叠加振幅比较类似，且与密度参数的匹配性不好。
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图 12 L243线泊松比（a）和杨氏模量（b）反演剖面Figure 12. Inversion profile of Poisson's ratio (a) and Young's modulus (b) of line L243根据岩石物理分析和叠前泊松比反演质量分析得出的认识，预测潮汕坳陷具有低泊松比异常的烃类分布情况（图13）。该区域砂岩储层发育厚度大，总厚度在400 m以上，砂体发育横向稳定性好。烃类检测该区域烃类异常明显。构造方面，该区域位于局部构造高点，整体构造条件有利。
5. 结 论
研究结果表明潮汕坳陷中生界砂岩储层具有明显的低密度特征，其他岩性的密度偏高，可以很好利用密度参数识别砂岩储层，利用泊松比参数进行含油气性预测。密度、泊松比的门槛值分别为：2.65 g/m3与0.21。研究区砂岩储层发育程度高、横向稳定性好且构造条件相对有利的情况下烃类聚集成藏的可能性较大。通过研究对比发现，烃类检测泊松比异常整体能够更好地反映砂体中烃类聚集情况，而且与密度反演结果的匹配关系较好。受砂岩储层发育程度和构造条件的双重控制，构造隆起部位的构造条件有利，其侧翼洼陷可能为其提供烃源，加之砂岩储层发育较好，因此烃类检测异常明显，烃类聚集的可能性较大。在实际应用中，为了得到更多的储层流体信息，需要充分利用高信噪比、高分辨率等高品质的叠前地震资料，并要提高叠前道集的反射系数（振幅），纵横波速度与密度等弹性参数反演的精度。叠前弹性参数反演技术使无井区域储层预测的多解性与不确定性大大降低，提高了反演结果的准确性和可靠性，这项技术的应用对于类似研究新区的储层预测和烃类检测工作，具有很好的应用推广价值。
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图 2 潮汕坳陷过井地震解释剖面AB（位置见图1）
Figure 2. Seismic interpretation section AB of Chaoshan Depression (Profile location shown in Fig.1)
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图 3 目标构造储层刻画剖面图（位置见图1）
Figure 3. Portray section of the target structure reservoir (Profile location shown in Fig.1)
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图 4 潮汕坳陷AVO指数特征图（位置见图1）
Figure 4. Characteristic chart of AVO index in Chaoshan Depression (Profile location shown in Fig.1)
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图 5 以非零入射角入射的P波在界面处能量分配
Figure 5. Energy distribution of P−wave incident at non−zero incidence angle in the interface
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图 7 L243线叠加剖面（剖面位置见图1）
Figure 7. Line 243 stacked section (Profile location shown in Fig.1)
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图 8 LF35-1-1井侏罗系砂泥岩段岩性敏感性交会图
Figure 8. Intersection diagram of lithology sensitivity of Jurassic sand and mudstone section in Well LF35-1-1
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图 9 LF35-1-1井侏罗系砂泥岩段岩性敏感性直方图
Figure 9. Histogram of lithology sensitivity of Jurassic sand and mudstone section in Well LF35-1-1
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图 11 上侏罗统砂岩时间厚度图（a）及均方根振幅图（b）
Figure 11. Time−thickness map (a) and root mean square amplitude map (b) of Upper Jurassic sandstone
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图 12 L243线泊松比（a）和杨氏模量（b）反演剖面
Figure 12. Inversion profile of Poisson's ratio (a) and Young's modulus (b) of line L243
表 1 LF35-1-1井暗色泥岩地球化学特征
Table 1 Geochemical characteristics of dark mudstone in Well LF35-1-1
井段/m 层位 地层厚度/m 岩性 古地层厚度/m 有效烃源岩厚度/m TOC/% 评价 范围 平均（样品数） 977~1369 K 392 暗色泥岩 0 0 0.05~0.54 0.10（25） 非 1369~1698 K 329 凝灰岩 33 0 0.06~0.30 0.15（6） 非 暗色砂泥岩 45.5 0 0.06~0.11 0.08（15） 非 凝灰岩 215 0 0.14~0.63 0.27（28） 非 1698~2412 J2+3 713 暗色砂泥岩 529.38
（去凝灰岩和砂岩）82.87 0.5~1.15 0.70（36） 差—中烃源岩 46.16 1~1.48 1.32（11） 中—好烃源岩 
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