综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法

摘要

本发明公开了一种综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法，采用煤岩煤质分析、微量元素分析、有机质稳定碳同位素分析、测井数据一维连续小波变换、测井数据米兰科维奇旋回分析5个参数，综合识别巨厚煤层内部的沉积间断面；通过巨厚煤层内部米兰科维奇旋回的识别，从成因本质上解释了沉积间断面发育的控制因素，即找到了沉积间断面发育的“源头”，大大提高了沉积间断面的精确度和可信度；同时，本发明根据不同识别方法的敏感性进行权重赋分，并对识别出的沉积间断面进行相应赋值，并累计得出各种方法的总得分，定量化的描述了各沉积间断面的可靠性。本识别方法方便灵活，具有较好的实用性。

说明书

技术领域

本发明涉及一种一套煤岩煤质特征、微量元素分析、测井数据处理等方面综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法，尤其适用原地堆积巨厚煤层内部沉积间断面的识别。

背景技术

在煤层厚度分类中，单层厚度大于8m的煤层称为“巨厚煤层”(杨起，韩德馨，1979)。世界范围内发现了许多厚度巨大的煤层，比如中国二连盆地胜利煤田的单煤层厚度244.7m，苏联齐良宾煤田科尔金矿区单煤层厚度200m等。众所周知，从泥炭到煤层的演化过程中是不断压实和生烃的过程，物质不断减少、压实，表现为厚度不断减小，压缩比例大约为11:1(Thomas，1980)。据此，形成单层厚度大于8m的巨厚煤层，需要的单层泥炭厚度至少为88m；那么，形成单层厚度244.7m的煤层，则需要单层泥炭厚度2691.7m。目前，世界上最厚的单层泥炭厚度约20m(Bruenig，1990)，这个厚度远远不足以形成厚度巨大的煤层，这也是对“将今论古”地质思想的巨大挑战。因此，巨厚煤层的成因机制长期以来一直是煤地质学研究的热点和难点。

Jarrettetal.(2011)认为，长期以来人们对巨厚煤层的成因普遍存在一个误解，即认为“巨厚煤层是由一个古泥炭沼泽体形成的，且为连续、等时的泥炭聚积记录。”实际上，巨厚煤层中存在许多不同类型的间断面(hiatalsurfaces)，根据煤岩煤质特征可以识别出暴露间断面(“exposure”hiatalsurface)和淹没间断面(“drowing”hiatalsurface)(Jerrettetal.，2011)，或者划分出非有机质层段(inorganicparting)、氧化层段(oxidizedparting)和降解-非氧化有机层段(degradativenon-oxidizedorganicparting)(Sheareretal.，1994)；可见，巨厚煤层的形成是由多个煤层和间断面叠加而成的复合体，即在同一地区曾经间断的发育过多期古泥炭沼泽，多个古泥炭体相互叠置，并最终形成巨厚煤层(Sheareretal.，1994；Jerrettetal.，2011)。

巨厚煤层中沉积间断面的存在，使我们认识到巨厚煤层是由多个古泥炭沼泽体和间断面组成的复合体，每个古泥炭沼泽体代表一期连续沉积的古泥炭沼泽；古泥炭沼泽间的演化则形成了不同类型的沉积间断面。这些认识很好的解释了巨厚煤层的形成过程，帮助我们用“将今论古”的地质思想解释现代和古代的泥炭沼泽发育，也解释了现今单层泥炭厚度远远不足以形成巨厚煤层的矛盾。

现有的识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法，主要依靠野外密集采样和大量样品定量的煤岩煤质测试分析，即在暴露间断面/氧化层段处，表现为惰质组、壳质组和矿物质体积百分含量较高、镜惰比较小；在淹没间断面/降解-非氧化有机层段，镜质组体积百分含量较高，惰质组、壳质组和矿物质体积百分含量较低、镜惰比较大。

目前，世界范围内对巨厚煤层内部间断面的研究非常薄弱，仅有两位学者发表论文论述过该方面的研究(Sheareretal.，1994；Jerrettetal.，2011)，且均依靠密集的煤层取样和定量的煤岩煤质测试数据进行定性的识别。

单一的方法识别出的结果其可靠性值得商榷，且需要依靠野外密集采样和大量实验测试，采样条件苛刻、测试成本高，存在诸多限制条件。

除此之外，目前世界范围内没有进一步的研究成果公布。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供了一套综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法；该方法综合采用煤岩煤质分析、微量元素分析、碳同位素分析、一维连续小波变换、米兰科维奇旋回识别五个参数，综合识别巨厚煤层内部的沉积间断面，识别结果可靠性高，且可以定量描述其可靠性；当某些参数条件难以具备时，可以依靠其它参数进行识别，识别方法方便灵活，具有较好的实用性。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种综合识别巨厚煤层内部沉积间断面的方法，包括以下步骤：

A.资料准备

1)巨厚煤层按照一定间距自下而上系统密集采样，各样品分别进行煤岩煤质测试、微量元素测试和有机质稳定碳同位素测试；

2)系统收集巨厚煤层层位的测井数据；

B.沉积间断面识别

1)依据样品的煤岩煤质测试、微量元素测试和有机质稳定碳同位素测试数据，分别用煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法进行沉积间断面识别，并得出识别结果；

(2)对巨厚煤层补偿中子测井数据一维连续小波变换判别法分析，识别沉积间断面，得出分析结果；

(3)对巨厚煤层的自然伽马测井数据进行米兰科维奇旋回判别法分析：如果不能识别出米兰科维奇旋回，则不使用该方法；如果能识别出米兰科维奇旋回，则分别计算巨厚煤层中包含的岁差、斜率、偏心率控制的煤沉积旋回的厚度和个数；

C.识别结果处理

1)不能识别出米兰科维奇旋回的情况

将煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面结果，按照赋值标准分别赋值，测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为0，得出各沉积间断面的总得分，进而得到各沉积间断面的可靠程度；

2)能识别出米兰科维奇旋回的情况

将煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面结果，按照赋值标准分别赋值；

计算巨厚煤层中受米兰科维奇旋回的岁差、斜率和偏心率控制的煤沉积旋回的个数，与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面所限定的旋回个数相比较；

如果巨厚煤层中岁差、斜率和偏心率3个参数发育的煤沉积旋回数有一个与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法中的某一种方法识别结果相似，则与之对应的测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为1，得出各沉积间断面的总得分，进而得到各沉积间断面的可靠程度；

如果巨厚煤层中岁差、斜率和偏心率3个参数发育的煤沉积旋回数与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法的识别结果均不相似，则测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为0，得出各沉积间断面的总得分，进而得到各沉积间断面的可靠程度。

所述步骤A中1)的一定间距为：当煤层厚度小于等于50米时，间距为0.2-0.5m，当煤层厚度超过50m，采样间距扩大到1m；如果采样前能识别出米兰科维奇旋回，则保证岁差控制的煤沉积旋回厚度内采样数不少于3个。

所述煤岩煤质组分判别法具体识别方法为：水进型间断面表现为“两高一低”，水退型间断面表现为“两高三低”；由于不同地区成煤地质环境、成煤物质类型等差异均较大，难以确定一个绝对的“高”与“低”的标准值，只能确定大致范围，即“两高一低”指高镜质组体积百分含量>50％、高镜惰比>1，低惰质组体积百分含量<50％；“一高两低”指高惰质组体积百分含量>50％，低镜惰比<1、低镜质组体积百分含量<50％；无机矿物组分体积百分含量与间断面类型没有必然的对应关系，但在间断面处往往表现为相对的高值或低值，受成煤期碎屑物质供应的影响，其体积百分含量高低没有具体标准值，而是与其上部、下部的测试点数据进行定性比较的高低定义为高值或低值。

所述镜惰比是煤中镜质组/惰质组体积百分含量的比值大小。

所述特征微量元素判别法具体识别方法为：水进型间断面表现为“三低”，水退型间断面表现为“三高”。“三高”指高微量元素Rb/Sr比值、高微量元素Th/U比值、高微量元素Sr/Ba比值；“三低”指低微量元素Rb/Sr比值、低微量元素Th/U比值、低微量元素Sr/Ba比值。由于煤中微量元素自身含量甚微，且在不同煤类中质量百分含量变化较大，难以统一用量化标准值进行定量化描述，这里所说的“高”与“低”是相对于其上部、下部的测试点数值相比较而言的。

所述有机质稳定碳同位素判别法具体识别方法为：水进型间断面表现为有机质稳定碳同位素δ¹³C值变轻，即数值变小；水退型间断面表现为有机质稳定碳同位素δ¹³C值变重，即数值变大。

所述测井数据一维连续小波变换判别法具体识别方法为：对巨厚煤层的补偿中子测井数据进行一维连续小波变换分析，设置参数a＝32、f＝0.025，局部极大值线(localmaximalines)与水进型间断面的位置完全吻合。

所述测井数据米兰科维奇旋回判别法具体识别方法为：利用巨厚煤层自然伽马测井数据识别煤层中蕴含的米兰科维奇旋回，分别计算出煤中包含的岁差、斜率和偏心率控制的旋回长度和个数，进而与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的界面进行验证分析，增加界面识别的可靠性。

所述赋值标准为：

前人的识别方法较为单一，仅为本方法体系的一种识别方法，且未能从本质上对识别结果进行解释，识别结果的可靠性差；本发明是在继承前人识别方法的基础上，增加了微量元素测试分析、有机质稳定碳同位素测试分析和多手段测井数据信息挖掘分析等方法，采用多方法、多角度进行综合识别与判定巨厚煤层内部沉积间断面的存在及其可靠性，并通过米兰科维奇旋回识别从成因上解释了沉积间断面发育的控制因素，即找到了沉积间断面的“源头”，大大提高了识别结果精确度和可信度；同时，本发明根据不同识别方法的敏感性进行权重赋值，并对识别出的沉积间断面进行相应赋值，并累计得出各种方法的总得分，定量化的描述了各沉积间断面的可靠性。

本发明综合采用煤岩煤质判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法、测井数据米兰科维奇旋回判别法，综合识别了巨厚煤层内部的沉积间断面，识别结果精确度高、可靠性强；且当某些参数条件不具备时，可以依靠其它参数进行识别，识别方法方便灵活，具有较好的实用性。

附图说明

图1是巨厚煤层内部沉积间断面类型及发育示意图；

图2是巨厚煤层煤岩煤质组分判别法与沉积间断面图；

图3是巨厚煤层微量元素、碳同位素特征与沉积间断面图；

图4是巨厚煤层补偿中子测井连续一维小波变换判别法与沉积间断面图；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

本发明的最佳实施方式，可以按照以下3个主要步骤进行：

A.资料准备

1)巨厚煤层按照一定间距自下而上系统密集采样(当煤层厚度小于等于50米时，间距为0.2-0.5m，当煤层厚度超过50m，采样间距扩大到1m；如果采样前能识别出米兰科维奇旋回，则保证岁差控制的煤沉积旋回厚度内采样数不少于3个)，各样品分别进行煤岩煤质测试、微量元素测试和有机质稳定碳同位素测试；

2)系统收集巨厚煤层层位的测井数据；

B.沉积间断面识别

1)依据样品的煤岩煤质测试、微量元素测试和有机质稳定碳同位素测试数据，分别用煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法进行沉积间断面识别，并得出识别结果；

2)对巨厚煤层补偿中子测井数据一维连续小波变换分析，识别沉积间断面，得出分析结果；

3)对巨厚煤层的自然伽马测井数据进行米兰科维奇旋回判别法分析，如果不能识别出米兰科维奇旋回，则不使用该方法；如果能识别出米兰科维奇旋回，则分别计算巨厚煤层中包含的岁差、斜率、偏心率控制的煤沉积旋回的厚度和个数；

C.识别结果处理

1)不能识别出米兰科维奇旋回的情况

将煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面结果，按照赋值标准分别赋值，测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为0，得出各沉积间断面的总得分，进而得到各沉积间断面的可靠程度；

2)能识别出米兰科维奇旋回的情况

将煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面结果，按照赋值标准分别赋值；

计算巨厚煤层中受米兰科维奇旋回的岁差、斜率和偏心率控制的煤沉积旋回的个数，与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法识别的沉积间断面所限定的旋回个数相比较；

如果巨厚煤层中岁差、斜率和偏心率3个参数发育的煤沉积旋回数有一个与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法中的某一种方法识别结果相似，则与之对应的测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为1，得出各沉积间断面的总得分，进而得到各沉积间断面的可靠程度；

如果巨厚煤层中岁差、斜率和偏心率3个参数发育的煤沉积旋回数与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、测井数据一维连续小波变换判别法的识别结果均不相似，则测井数据进行米兰科维奇旋回判别法赋值均为0，得出各沉积间断面的总得分，进而得到各沉积间断面的可靠程度。

赋值标准为：

本发明包括3个主要部分，一为沉积间断面类型的划分，二是沉积间断面的识别，三是沉积间断面可靠性评价。

一、沉积间断面类型划分

在前人研究的基础上结合将沉积间断面识别的可行性，本发明划分了两种典型的沉积间断面：

(1)水进型间断面

泥炭堆积过程中，水位逐渐上升、水体加深，导致泥炭堆积出现欠补偿，水体加深使得成煤环境较为潮湿、且偏向还原环境，之后水位逐渐降低，泥炭堆积逐渐转变为均衡补偿甚至过补偿，在这个转折时期，泥炭可能连续堆积，向湖(海)方向可能被湖相(海相)泥岩沉积代替，这个转折面称为“水进型间断面”(water-transgressivehiatalsurface)。(如图1所示)

(2)水退型间断面

泥炭堆积过程中，水位逐渐下降、水体变浅，导致泥炭堆积出现过度补偿，水体变浅使得成煤环境较为干燥、且偏向氧化环境，甚至部分泥炭暴露氧化；之后，水位逐渐升高，泥炭堆积逐渐过渡为均衡补偿甚至欠补偿，在这个转折时期，泥炭可能连续堆积，向岸方向也可能因暴露而终止堆积，这个转折面称为“水退型间断面”(water-regressionhiatalsurface)。(如图1所示)

图1为巨厚煤层内部沉积间断面类型及发育示意图，图中深灰色为煤层,浅灰色为非煤沉积物；图中可看到，左侧水体相对较浅，煤层厚度较大(煤层主要发育在水体较浅的泥炭沼泽环境)；向右侧水体加深，煤层逐渐分叉、变薄，并逐渐尖灭消失。也就是说巨厚煤层的分布范围是有限的，向外围逐渐分叉、尖灭。煤层的向外延伸和分叉是由水体的深浅引起的，就成煤沼泽而言，表现为水体的深浅、干湿、氧化还原环境的变化。图中水进间断面表示水体最上升大面，导致成煤环境向左侧水浅处迁移，右侧被水体覆盖较深的地区，发育的非煤沉积，左侧虽然还是煤层沉积，但在煤岩煤质、地球化学等方面均有相关体现，可以识别出来。图中水退间断面表示水体下降最大面，靠近左侧水浅处煤层可能暴漏出来，发生氧化分解；而煤层右侧虽然没暴露出来，但在煤岩煤质、地球化学等方面均有体现，可以识别出来。综合识别上述沉积间断面，即为本发明的主要内容。

二、沉积间断面识别方法

(1)煤岩煤质组分判别法

理论基础：煤的显微组分种类和含量是反映煤成因的基本标志。一般认为，镜质组是由植物的根、茎、叶在覆水还原的条件下，经凝胶化作用形成的；惰质组是由植物遗体在比较干燥的氧化条件下经丝炭化作用形成的。如果泥炭沼泽是水位高、覆水和潮湿的微环境，泥炭化作用以凝胶化作用为主，形成的泥炭转变成煤后镜质组就高；反之若泥炭沼泽水位低，干燥微环境居多，泥炭化作用以丝炭化作用为主，形成的泥炭转变成煤后惰质组就高。因此，煤中镜惰比(V/I)大小，反映了泥炭沼泽总体或一定范围内氧化—还原环境的总体面貌，进而可判断泥炭沼泽潮湿—干燥的程度，V/I亦可称为潮湿系数。

识别方法：水进型间断面表现为“两高一低”，水退型间断面则恰恰相反，表现为“两高三低”。“两高一低”指高镜质组体积百分含量、高镜惰比(V/I)，低惰质组体积百分含量；“一高两低”指高惰质组体积百分含量，低镜质组体积百分含量、低镜惰比(V/I)。无机矿物组分体积百分含量与间断面类型没有必然的对应关系，但在间断面处往往表现为相对的高值或低值。

实例分析：以BC地区巨厚煤层为例，可以识别出4个水进型沉积间断面，编号依次为T1、T2、T3、T4和3个水退型间断面，编号依次为R1、R2、R3，自下而上表现为3个水进-水退旋回和半个水进旋回(见图2)。图2为巨厚煤层煤岩煤质组分判别法与沉积间断面示意图，图中镜质组百分含量较高反映水体较深的还原环境，惰质组百分含量较高则反映水体较浅的氧化环境，镜惰比越高，则反映了镜质组越多惰质组越少，则反映水体较深和氧化环境。即水进型间断面表现为高镜质组体积百分含量、高镜惰比、低惰质组体积百分含量；水退型间断面则恰好相反；无机组分体积百分含量在间断面附近往往出现极值，起到辅助说明作用。

(2)特征微量元素判别法

理论基础：敏感古气候微量元素参数铷/锶比值(Rb/Sr)、钍/铀比值(Th/U)、锶/钡比值(Sr/Ba)可以作为气候潮湿-干旱和氧化-还原条件的良好指标，气候温暖潮湿的还原条件(水体较深)Rb/Sr、Th/U、Sr/Ba比值相对较低，气候炎热干旱的氧化条件(水体较浅)Rb/Sr、Th/U、Sr/Ba比值相对较高。

识别方法：水进型间断面表现为“三低”，水退型间断面则恰恰相反，表现为“三高”。“三高”指高Rb/Sr比值、高Th/U比值、高Sr/Ba比值；“三低”指低Rb/Sr比值、低Th/U比值、低Sr/Ba比值。

实例分析：以BC地区巨厚煤层为例，可以识别出3个水进型沉积间断面，编号依次为T1、T2、T3和3个水退型间断面，编号依次为R1、R2、R3，自下而上大致表现为3个水进-水退旋回。(见图3)

(3)有机质稳定碳同位素判别法

理论基础：煤层中有机碳同位素δ¹³C值可以表示泥炭沉积时的温度和湿度条件，即随着温度升高，气候变的干燥，泥炭沼泽环境氧化性增强，δ¹³C变重；当大气湿度较低时，气孔导度和细胞内CO₂浓度低，因而导致植物纤维素δ¹³C值增高，进而导致煤中δ¹³C变重。

识别方法：水进型间断面表现为δ¹³C值变轻(值变小)，水退型间断面则恰恰相反，表现为δ¹³C值变重(值变大)。

实例分析：以BC地区巨厚煤层为例，可以识别出4个水进型沉积间断面，编号依次为T1、T2、T3、T4和3个水退型间断面，编号依次为R1、R2、R3，自下而上大致表现为3个水进-水退旋回。图3为巨厚煤层微量元素、碳同位素特征与沉积间断面示意图，图中敏感古气候微量元素参数铷/锶比值(Rb/Sr)、钍/铀比值(Th/U)、锶/钡比值(Sr/Ba)可以作为气候潮湿-干旱和氧化-还原条件的良好指标，侧面反映了水体深浅或进退。特征微量元素比值Rb/Sr、Th/U、Sr/Ba相对较低，指示气候温暖潮湿的较深水还原条件，代表水退型间断面；特征微量元素比值Rb/Sr、Th/U、Sr/Ba相对较高，指示气候炎热干旱的浅水氧化条件，代表水退型间断面。

(4)测井数据一维连续小波变换判别法

理论基础：小波变换是空间(时间)的频率的局部变换，能够有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移运算功能，可对函数或信号进行多尺度精细分析，进而解决傅里叶变换不能解决的很多问题。通过对测井数据一维连续小波变换，可以表征两个数据的“相似”程度，进而将数据体划分为几个“相似”的部分。巨厚煤层形成期，水体的进退度对煤的成分影响较大，而一些对此敏感测井数据中则留下了相应的记录，通过一定的分析，如一维连续小波变换，则可以将这些信息还原出来。

识别方法：对巨厚煤层的补偿中子测井数据进行一维连续小波变换分析，设置参数a＝32、f＝0.025，局部极大值线(localmaximalines)与水进型间断面的位置完全吻合。

实例分析：以BC地区巨厚煤层为例，可以识别出4个水进型沉积间断面，编号依次为T1、T2、T3、T4(见图4)。图4为巨厚煤层补偿中子测井连续一维小波变换判别法与沉积间断面示意图，通过对巨厚煤层的补偿中子测井数据进行连续一维小波变换，设置参数a＝32、f＝0.025，将测井数据提划分成为4个“相似”的块段，其分界线恰好与水进型间断面对应良好。

(5)测井数据米兰科维奇旋回判别法

理论基础：含煤层通常发育在盆地构造变动相对稳定时期，它对沉积环境的改变，尤其是气候的变化既敏感，又容易保存沉积作用信息。在众多的沉积作用信息中，地层旋回是重要的、容易识别的信息之一，它小到几厘米，大到上百米。自然伽马曲线对古气候变化有良好的记录，是反映内陆干旱盆地气候与环境变化良好的代用指标。本发明利用自然伽马曲线巨厚煤层进行快速傅立叶变换法频谱分析，从中提取其米兰科维奇旋回地质信息；如果不能识别出米兰科维奇旋回，则不使用该方法；如果能识别出米兰科维奇旋回，分别计算巨厚煤层中包含的岁差、斜率、偏心率控制的沉积旋回的厚度和个数，验证煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、一维连续小波变换判别法识别出的沉积间断面的结果。

识别方法：利用巨厚煤层自然伽马测井数据识别煤层中蕴含的米兰科维奇旋回，分析煤层包含的旋回长度和旋回个数，进而与煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、一维连续小波变换判别法识别的界面进行验证分析，增加界面识别的可靠性。

实例分析：以BC地区巨厚煤层及其邻区煤层为例，由于米兰科维奇旋回是一个宏观的气候旋回，在区域范围内变化不大，为了提高识别精度，本次在BC地区巨厚煤层及其邻区煤层取了10个层段进行米兰科维奇旋回识别，并将各层段岁差、斜率和偏心率周期内沉积的煤层长度取平均值，以减少偶然误差。BC地区及其邻区煤层中岁差控制的煤层旋回周期平均长度为1.55m，斜率控制的煤层旋回周期平均长度为3.07m，偏心率控制的煤层旋回周期平均长度为7.32m(表1)。本次示例图2、图3、图4中巨厚煤层厚度为11.30m，共识别出了3.5个旋回，则平均每个旋回周期长度为11.3m÷3.5＝3.22m，与斜率控制的煤层旋回周期平均长度近似，可以认为该巨厚煤层中沉积间断面的发育受米兰科维奇旋回中斜率周期变化的控制。进而从本质上解释了沉积间断面发育的控制因素，增加了本发明识别的沉积间断面的可信度。

三、沉积间断面可靠性评价

本发明涉及到的5种沉积间断面识别方法，在整个识别体系里面的地位是不一相同的，煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法为直接判别法，一维连续小波变换判别法为间接判别法，米兰科维奇旋回判别法为验证判别法。煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法用到的参数都与成煤泥炭沼泽的潮湿与干旱、氧化还原条件等有直接的对应关系；一维连续小波变换判别法是分析测井数据进行“相似”数据段划分，为间接判别法；米兰科维奇旋回判别法则是通过识别巨厚煤层中包含的水进水退旋回的厚度和旋回个数来验证煤岩煤质组分判别法、特征微量元素判别法、有机质稳定碳同位素判别法、一维连续小波变换判别法种识别方法的结果。

研究发现不同判别方法对间断面的敏感程度不同，为了更加准确的描述间断面的可靠性，本研究给各种判别方法进行了权重赋值(表2)。对于某个沉积间断面，能识别出沉积断面的方法，计1分，识别不出的计0分，各种方法的得分乘以权重后求和，满分为100分，得分越高，说明这个沉积间断面存在的可靠性越大。示例分析结果见表3。

表1巨厚煤层发育盆地不同地区米兰科维奇旋回周期识别统计表

表2各类判别法的权重赋值

表3示例巨厚煤层间断面判别结果表

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。