川南地区石宝矿段龙潭组层序地层研究.pdf

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1、第23卷第7期中国矿业Vo1．23，NO．72014年7月CHINAMININGMAGAZINEJu1．2014川南地区石宝矿段龙潭组层序地层研究刘安然，巫晓兵，胡俊仁(1．四川省能投煤层气投资开发有限公司，四川成都610023；2．四)ll省能源投资集团有限公司，四川成都610023)摘要：针对川南地区上二叠统龙潭组煤系地层埋深和厚度变化大的特点，以沉积岩石学、层序地层学的理论方法为指导，综合前人研究成果，通过对石宝矿段内上二叠统龙潭组野外露头、钻井岩芯和物探测井资料的研究，识别出区域不整合面、河流冲刷侵蚀面、岩

2、性、岩相转换面和最大海泛面4种层序界面及其物质表现形式，并将其划分为3个长期基准面旋回层序(LSC1一ISC3)和若干中期基准面旋回层序。运用等时对比法，进行连井层序地层对比，建立了等时地层格架。根据基准面旋回升降趋势对各长期旋回层序内物质变化规律和成煤机制进行了系统的描述。认为对石宝矿段的煤层气勘探开发工作具有重要意义。关键词：层序地层；川南地区；龙潭组；地层格架中图分类号：P539．2文献标识码：A文章编号：1004—4051(2014)07—0079-04sequencestratigraphyoftheLo

3、ngtanformationintheShibaooreblockofSouthSichuanLIUAn—ran，WUXiao～bin。HUJun—ren(1．SichuanEnergyGroupCoalbedMethaneInvestmentandDevelopmentCo．，Ltd．，Chengdu610023，China；2．SichuanEnergyIndustryInvestmentGroupCo．，Ltd．，Chengdu610023，China)Abstract：UpperPermianLongtan

4、Formationcoal—bearingstratainsouthernSichuanregionischaracterizedbythedepthandthicknessvariation．GuidedbythetheoriesandmethodsoftheSedimentarypetrologyandsequencestratigraphy，throughconsolidatedresultsofpreviousstudies，theauthorsdividedtheUpperPermianLongtanFo

5、rmationintheShibaooreblockofSouthSichuaninto3long-termsequence(LSC1一ISC3)andmanymedium—termsequencesthroughcomprehensivestudyofoutcrops，coring，loggingandseismicdata．AccordingtOtheidentifiedfourkindsofsequenceboundaryanditsmanifestationssubstances，includingregi

6、onalunconformity，fluvialerosionsurface，lithology，lithofaciesconversionsurfaceandmaximumfloodingsurface，thelong—termbase—levelcyclesineachcycleofthematerialchangeandmechanismofcoalaccumulationhasbeendescribed．Bymultiwellsequencestratigraphycontrast，isochronouss

7、tratigraphicframeworkhasbeenestablishedthathasimportantimplicationsforcoalbedmethaneexplorationandminedevelopmentworkShibaooreblock．Keywords：sequencestratigraphy；SouthSichuan；Longtanformation；stratigraphicframework石宝矿段(下称研究区)位于川南煤田古叙矿区体矿产进行u。煤层气作为新兴能源，对缓解我内(图1

8、)，晚二叠世龙潭组是其主要的含煤地层，资国紧张的能源形势有着不可替代的作用。研究区为料显示研究区内煤炭资源总量69202万tl】]，煤层气煤与瓦斯突出地区，煤层气地面抽采对煤矿生产也资源总量94亿rn3_。前人在整个JlI南煤田二叠系有着重要的保障作用。层序地层学在石油地质领域龙潭组都做了大量的构造、地层特征、沉积环境和成已被广泛应用于盆地分析和储层预测等研