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本研究基于鄂尔多斯盆地巴德块钻井、测井及二维地震数据，通过迭代趋势面分析识别12处低幅度构造（4 uplifts，3 slopes，5 depressions），揭示古地貌、差异沉积及构造活动（燕山期主控，喜马拉雅期次级改造）对构造形成及CBM富集的协同控制机制，为优化CBM勘探开发目标提供地质依据。
Fengfeng Du|Yanbin Yao|Yongchen Li|Qingfeng Zhang|Xiaoxiao Sun|Qiang Xu
中国地质大学能源资源学院深部地球勘探与成像国家重点实验室，北京 100083，中国
摘要
位于中国鄂尔多斯盆地东部边缘的宝德区块已探明的煤层气（CBM）储量为343.54×10^8立方米。低振幅结构对CBM的聚集和生产效率有显著影响，但其形成机制尚不明确，这限制了勘探目标的优化和开发策略的制定。本研究整合了钻井、测井和二维地震数据，以划定低振幅结构单元并定量描述其特征。全面探讨了古地貌、差异沉积和构造过程在低振幅结构形成中的作用。分析明确了这些结构的演化模式及其对CBM开发的影响。古地貌和差异沉积被认为是低振幅结构发展的根本性长期控制因素，而构造活动则是主要驱动力，它赋予了结构方向性并改变了早期结构框架。燕山期的构造运动主要建立了区域结构框架，而喜马拉雅期的运动则在重塑结构形态方面起到了次要作用。这些因素的相互作用共同形成了现今的低振幅结构格局。具有较大圈闭范围和高抬升幅度的抬升带表现出良好的气水分离能力、有效的岩性封闭性以及相对较高的渗透性，使其成为CBM富集和高产勘探开发的首选目标。这些发现为优化CBM勘探目标和提高开发效率提供了地质依据。
引言
构造活动控制着CBM的生成（Sun等人，2022；Yao等人，2024）、迁移和聚集（Yao等人，2014）全过程，对气体生成条件、富集模式（Yao等人，2013）和生产特性（Wang等人，2020；Shu等人，2023；Sun等人，2025）产生多阶段影响。低振幅结构的闭合幅度仅为10–20米（Chen和Song，2003），它们通过源岩、储层、封盖层和迁移路径的有效耦合，形成了紧凑但富集的气体聚集体（“小而富”的储层）（Wang等人，2019a；Wang等人，2019b；Peng等人，2025）。这些结构通常被分为三种成因类型：抬升区、斜坡区和凹陷区（图1）。
尽管低振幅结构具有重要的勘探价值，但由于其地形起伏小、分布分散且地震信号较弱，因此难以可靠地识别和划分。经过四十多年的发展，识别低振幅结构的技术已经发展成为一个多学科系统。其进展可以大致分为三个阶段（Xiao，2019）。在早期阶段，研究主要集中在二维解释技术上，如统计分析、小轮廓绘制和特征点提取（Chen和Song，2003），为结构识别奠定了基础。随着地震数据采集和处理的进步，通过相干性分析（Li等人，2013a；Li等人，2013b）、三维可视化（Khalifa和Back，2023）、小波变换（Xu等人，2023a；Xu等人，2023b）、曲率分析（Chang等人，2021）和趋势面分析（Chai和Bi，2019）等方法，解释精度显著提高。近年来，机器学习（特别是深度学习（Yan等人，2024；Fernandes等人，2025）和神经网络（Yang等人，2024）的兴起推动了从静态分析向动态预测的转变。这些进展为不同数据条件和地质环境下的低振幅结构绘制提供了多样的方法选择。
位于中国鄂尔多斯盆地东部的宝德区块已探明的CBM储量为343.54×10^8立方米（Xu等人，2023a；Xu等人，2023b）。先前的研究基于煤层顶板高度、构造走向和形态特征的变化，初步将该区块划分为低振幅结构单元（Yan等人，2020），并探讨了它们对CBM聚集和生产的控制作用（Yan等人，2022）。然而，现有研究主要停留在定性分析阶段，尚未对低振幅结构特征进行定量描述。因此，这一限制阻碍了对其形成机制的解读和对CBM开发决策的指导。
鉴于上述情况，本研究利用钻井、测井和二维（2D）地震数据，应用迭代趋势面分析来识别低振幅结构。通过定量描述低振幅结构特征，研究了控制其形成的关键因素。基于这些结果，提出了低振幅结构发展的演化模型，并提出了对煤层气开发的启示。
地质背景
宝德区块位于鄂尔多斯盆地的东北边缘（图2a）。该区块存在两个主要含煤层——山西组和太原组，其中4+5煤层和8+9煤层是该地区的主要煤层。主要煤层的累计厚度在6至28米之间。煤层顶板高度从-1121米变化到525米，含煤层呈向西倾斜的单斜构造（图2b）。气体含量范围为4至
低振幅结构识别方法
准确识别低振幅结构需要适当的映射方法。由于研究区域内三维地震数据不足，基于地震解释来绘制低振幅结构较为困难。鉴于这些数据限制，本研究采用成熟的趋势面分析方法来识别低振幅结构特征。该方法通过计算拟合区域模型与实际数据之间的残差来实现结构识别。
低振幅结构识别结果
利用1020口CBM井的测井数据和该区域的六条二维地震剖面，获得了8+9煤层的顶板高度。迭代测试表明，当选择斜坡区内的481口井进行趋势面拟合时，能够最可靠地识别低振幅结构。应用最小二乘法得到的系数如下：b0 = -1.07×10^-8、b1 = -0.10、b2 = -2.30×10^-2、b3 = -4.06×10^-2
讨论
低振幅结构的形成和演化受到沉积作用和构造过程的共同影响（Li等人，2013a；Li等人，2013b；Wang等人，2018）。沉积控制因素主要包括古地貌、沉积环境和差异压实作用，而构造控制因素主要与构造事件的时间和应力场的方向有关。
结论
本研究定量描述了低振幅结构特征，并探讨了古地貌、沉积作用和构造过程在其形成中的作用。提出了一个综合的演化模型，并得出了对CBM开发的启示。主要结论如下：
在宝德区块共识别出12个低振幅结构单元，包括4个抬升区、3个斜坡区和5个凹陷区。这些结构表现出
作者贡献声明
Fengfeng Du：撰写——初稿撰写、可视化、验证、方法论研究。Yanbin Yao：撰写——审稿与编辑、监督、资源协调、项目管理。Yongchen Li：资源协调、项目管理。Qingfeng Zhang：资源协调、项目管理。Xiaoxiao Sun：监督、资源协调。Qiang Xu：资源协调。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究工作。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（42125205；U24B2018）、内蒙古自治区重大科技创新示范项目（2025ZDSF0004）以及中央高校基本科研业务费（2652023001；2652023204）的支持。非常感谢中石油煤层气有限公司提供的CBM井勘探和生产数据。
