Characteristics of the recently bedrock hydrocarbon reservoir in China Seas and future exploration directions
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摘要: 基岩油气藏是一种特殊类型的油气藏。随着渤中19-6凝析气藏、永乐8-3-1基岩油气藏及渤中13-2油气田等取得重大突破，证实中国海域基岩油气藏具有巨大勘探潜力。截至目前，已在渤海盆地、北部湾盆地、琼东南盆地、珠江口盆地获得多个高产基岩油气田。中国海域基岩油气藏具有分布广泛、纵向层系多、岩性多、类型多样的特征，主要发育前寒武系变质岩和混合花岗岩、古生代碳酸盐岩、中生代火山岩以及花岗岩侵入体、中生代碎屑岩等4套储层，尤其以前寒武系变质岩和中生代花岗岩侵入体为主。研究表明基岩油气藏主要表现为新生古储，其形成主要受控于富烃凹陷、构造运动、储盖条件等多种控制因素的影响。在总结前人成果的基础上，指出了中国海域未来基岩油气藏勘探应重点关注6大勘探方向：渤海盆地残山，北黄海盆地东部坳陷东北部局部凸起，南黄海盆地凸起带，东海陆架盆地低凸起，北部湾盆地涠西南凹陷、珠江口盆地惠州凹陷和琼东南盆地松南低凸起，南海南部中建南盆地和万安盆地。Abstract: Great breakthroughs have been made recently in the exploration of hydrocarbon in bedrock reservoirs in China Seas, such as the Bozhong 19-6 condensate gas reservoir, the Yongle 8-3-1 bedrock oil and gas reservoir and the Bozhong 13-2 oil and gas field, which prove that bedrock oil and gas reservoirs have great potential in offshore China. Up to now, many high-yield bedrock oil and gas fields have been found in the Bohai Basin, Beibu Gulf Basin, Qiongdongnan Basin and Pearl River Mouth Basin. The bedrock hydrocarbon reservoirs in China's sea areas are characterized by wide distribution, multiple layers in vertical sequence, changing lithology and multiple types. As observed, there are four sets of major reservoirs: the Precambrian metamorphic rocks and migmatitic granite, the Paleozoic carbonate rocks, the Mesozoic volcanic rocks and granite intrusions and the Mesozoic clastic sequences, among which the Precambrian metamorphic rocks and Mesozoic granite intrusions dominate. The bedrock oil and gas reservoir is the kind of bedrock reservoir filled by later generated hydrocarbons, and their formation is controlled by many factors, such as source rocks, tectonic activities, reservoir properties and sealing conditions. On the basis of previous researches, it is suggested that the future exploration of bedrock oil and gas reservoirs in China's sea areas should focus more on the following six aspects: the residual mountains in the Bohai basin; the local uplift in the northeast of the eastern depression of the North Yellow Sea Basin; the uplifting belt of the South Yellow Sea Basin; the low uplift in the East China Sea shelf basin; the Weixi 'nan Sag in the Beibu Gulf Basin, the Huizhou Sag in the Pearl River Mouth Basin and the Songnan Low Uplift in Qiongdongnan Basin; and the Zhongjiannan Basin and Wan 'an Basin in the southern South China Sea.
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涨潮槽是全球河口普遍存在的重要地貌单元[1]，其动力沉积过程直接关乎河口涨潮槽冲淤稳定与航运资源利用[2]，亦可反映槽内径、潮流动力格局[3-4]。然而，近期高强度的流域-河口人类活动和由此叠加径、潮流动力转换，当前大部分河口的涨潮槽动力沉积已发生明显改变[5-7]，进而引发河槽萎缩[8-10]。显然，开展涨潮槽动力沉积的研究对于维持河势稳定与保障航槽安全具有重要现实意义，并可为涨潮槽对于径、潮流动力转换响应的研究提供科学理论认识。
近年来，国内不少学者对于涨潮槽表层沉积物粒度特征[11]，沉积物输移趋势[12-14]、悬、底沙输移机制[15-16]及河槽内的沉积环境演变[17-19]等做了较多研究。然而，这些研究更多聚焦于自然驱动下的涨潮槽动力沉积过程。此外，亦有一些学者已经对自然与人类活动耦合作用下的涨潮槽表层沉积物的粒度特征和输移趋势进行了研究[14,20]，但较少研究涉及大型河口涨潮槽在径、潮流转换下的动力沉积过程，尤其是长江口新桥水道的动力沉积过程。
长江口一级分汊南支河段因扁担沙横亘其间而形成南支主槽和新桥水道。新桥水道位于崇明岛南侧，一般指扁担沙北侧上至庙港，下至堡镇港接北港的区域，其长度大约为40 km，平均宽度约为1～2 km[21]。已有研究表明，无论是洪季或枯季，新桥水道内整体展现涨潮流速、涨潮量大于落潮，呈涨潮流优势，且落潮转涨潮后流速迅速增加，这对于新桥水道内泥沙特性与运动可能具有重要影响[15]。在当前长江入海泥沙急剧减少、崇明岛南岸港工建设以及环崇明岛绿色海堤构建与河口涨潮动力有所增强的情景下[22]，新桥水道的沉积环境可能会发生较大程度改变。基于此，本文以新桥水道近期采集的表层沉积物资料为基础，利用经验正交函数（EOF）分析研究新桥水道表层沉积物分布格局及其影响因素，为新桥水道开发与治理提供科学依据。
1. 数据来源与研究方法
1.1 数据收集与处理
为较全面和系统研究新桥水道动力沉积特征，课题组于2020年6月13—14日在新桥水道区域内进行表层沉积物采集（图1C），布点范围覆盖整个新桥水道，共计采集34个河床表层沉积物样品，采样期间潮汛为小潮。沉积物采用蚌式采泥器进行采集，采样的深度约为河床表层垂向向下5～10 cm。所采集的沉积物样品在实验室内均匀取 0.5～1 g 左右放入 50 mL离心管中，加 6～7 mL 浓度 30%的双氧水去除有机质并静置 24 h。随后，加入10 mL 36%～38%的浓盐酸去除碳酸钙物质并用玻璃棒搅拌使其充分反应。之后，再加蒸馏水静置 24 h 后，经离心机离心后，再吸去上层清液并重复该步骤使其pH值降至6～7。再加入 10 mL 偏磷酸钠溶液，经超声波震荡10～15 min使样品充分分散后，采用LS13320 激光粒度仪进行测试。根据美国地球物理学会（AGU）泥沙分类标准对沉积物进行粒度分类[23]。对所有样品均采用矩值法[24]计算其平均粒径（Mz）、分选系数（σ）、偏态（Sk）和峰态（Kg）4种粒度参数，并依据McManus [25]对沉积物的粒度参数进行分类分级，分析沉积物的总体特征。同时，依据Shepard分类方法对沉积物进行命名与分类[26]。此外，还收集了2020年的新桥水道海图（比例尺为1∶50 000）与南门潮位站、堡镇潮位站的逐小时实测潮位数据（2019年1月至2021年1月）。其中，海图来源为中华人民共和国海事局，潮位数据来源于上海市水文总站。
1.2 经验正交函数分析（EOF）
经验正交函数分析方法，也称特征向量分析，其主要原理是分析矩阵数据中的结构特征，提取主要数据特征量。Lorenz[27]在1950s首次将其引入大气科学研究，至今已广泛应用于气象学、地理学与海洋学等[28-29]。任何复杂的原始数据都可借由EOF分解成一系列的时间和空间模态的线性组合。模态之间相互正交，并能够简洁巧妙地揭示一定的物理内涵，且通常前几个模态即可揭示原始场的主要信息。除此以外，它还不受空间站点、地理位置、区域范围限制，并且具有收敛快、效率高的优势。本文中EOF 分析具体计算步骤如下:
设有实测粒度分布数据序列 Pij( i = 1，2，3，…，m; j =1，2，3，…，n) ; m 为空间采样点数，n 是粒度分级序列的长度。
（1）对原始数据进行距平处理并整理成二维矩阵的形式，即Xm×n；
（2）基于X计算其相关系数矩阵：
$$C_{m\times n}=\frac{1}{n}X\times X^T$$ (1) （3）利用雅可比方法求解计算矩阵Cm×n特征根λi和空间特征向量Vm×n[29]。一般将特征根λ按从大到小顺序排列，即λ1＞λ
2＞λ3＞…＞λm≥0。每一个特征根对应一组空间特征向量值，也称EOF模态。 （4）依据Tm×n =
$V^T_{m\times n} $ ×Xm×n，求取特征权重Tm×n。（5）求取各模态对原始场的相对贡献率：
$$ a_k=\frac{\lambda_k}{{\displaystyle\sum_{i=1}^m}\lambda_i}\times 100{\text{%}} $$ (2) （6）求取其累积贡献率，即，
$$\beta_k={\mathop\sum\nolimits_{i=1}^k}a_k $$ (3) 若前k个模态的累计贡献率βk超过了75%，那么这前k个模态便能反映原始场的主要信息[29]。本次研究中，将34个沉积物样品粒径数据构成34×13的矩阵[29]，其中34为沉积物样品数量，13为样品中自极细黏土至极粗砂不同粒级百分比含量的级数。
1.3 潮汐不对称的表征与计算
新桥水道主要受控于径、潮流相互作用[30]，上溯潮流由于径流顶托作用与地形效应造成潮波变形[31]，从而引发潮汐不对称(TA)，这对泥沙净输运和沉积过程有显著影响[32]。潮汐不对称（TA）与潮差以及河槽断面深度密切相关[33]，即TA～
$\dfrac{a}{h} $ ，其中，a是潮差的一半，h是河槽断面平均深度，当a/h＞0.3时，该河道为涨潮优势；当a/h＜0.2时，该河道为落潮优势；当a/h处于0.2～0.3范围内时，取决于浅滩在高低潮位的体积差值与河道体积之比。在本文中，a的计算基于潮位站的逐时潮位数据。具体而言，先对水位进行5 min插值，然后采取27 h的时间窗口逐时取水位最高和最低值，两者的差值即为日均潮差，详细计算方法见Matte等[34]。为避免台风、风暴潮等对潮差的影响，本文对得到的日均潮差进行年平均，进而得到年均潮差。河槽断面平均深度h通过数字高程模型（DEM）获得，即在ArcGIS平台将2020年的水深数据校正至高斯克吕格投影下北京1954坐标系和理论深度基准面上，并利用Kriging方法对水深点进行插值，进而提取断面平均深度h。根据上述获得的a和h，按照公式$\dfrac{a}{h} $ 可表征新桥水道潮汐不对称。本文自新桥水道上游至下游共选取6个断面，其中 计算S1、S2、S3剖面潮汐不对称性时a采用南门站潮位数据，而S4、S5、S6剖面a采用堡镇站潮位数据。2. 结果分析
2.1 河槽沉积物类型
沉积物类型及其区域分异反映水动力条件、物质来源及地貌类型等对于动力沉积过程的影响，并能在较大程度上反映河槽河床沉积变化特征[35-36]。基于粒度分析结果，绘成新桥水道河槽表层沉积物类型分布和谢帕德三角图（图2）。新桥水道沉积物主要类型共4种，砂占50%，其次是粉砂质砂占24%，剩余为砂质粉砂和黏土质粉砂，分别占14%和12%。根据沉积物类型分布特征与地形地貌可以将新桥水道分为上、中及下游3个沉积区：新桥水道上游河段，位于庙港至鸽笼港下游部分河段，沉积物主要为粉砂质砂与黏土质粉砂。新桥水道中游河段，位于南门港上游部分河段至张网港，沉积物全为砂。新桥水道下游河段，位于张网港至堡镇港河段，沉积物主要为砂、粉砂质砂及砂质粉砂。整体上，新桥水道表层沉积物分布在纵向上呈现“细-粗-细”的模式。
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图 2 新桥水道表层沉积物类型分布及Shepard三角分类Figure 2. Sediments distribution map of the Xinqiao Channel based on Shepard classification2.2 河槽沉积物粒度参数
表层沉积物粒度特征是反映水动力和沉积环境变迁的重要指标[37]。将新桥水道河槽表层沉积物的4种粒度参数绘制成图3。新桥水道表层沉积物的平均粒径为3～7Φ，平均值为4.32Φ（0.05 mm），总体上泥沙颗粒较粗（图3A）。新桥水道内，沉积物平均粒径存在明显区别：新桥水道下游近岸侧与新桥水道上游鸽笼港附近河段的沉积物粒径较其余河段要细，这和沉积物类型分布结果一致（图2 A）。沉积物分选系数为1～2.5， 其中约有41%的样品分选性较差，分选系数为1～2，其主要分布在新桥水道上游与新桥水道下游的近岸一侧，其余区域的分选系数为2～2.5，分选性差（图3B）。此外，所有样品偏态值均为正值，表明整个区域呈现正偏，说明沉积物中相对于平均粒径的较粗组分含量居多（图3C）。研究区域峰态值集中于2.25～4.25，属于宽峰型（图3D）。
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图 3 新桥水道表层沉积物粒度主要参数Figure 3. Characteristics of grain-size parameters of the sediments from Xinqiao Channel2.3 沉积物搬运方式
概率累积曲线可较直观地辨别沉积物的搬运方式，反映沉积物与搬运营力的关系[38]。进一步绘制新桥水道沿程沉积物概率累积分布曲线（图4），发现新桥水道沉积物主要存在滚动、跃移、悬浮3种运动方式。新桥水道上游河段内，以站位33的沉积物概率累积曲线最为典型，表现出滚动组分缺失，存在双跃移组分，粗跃移组分含量多于细跃移组分，双跃移组分约占总含量的95%及以上，细跃移组分含量向下游先减少后增加，悬浮组分含量则相反。新桥水道中游河段内，以站位24沉积物的概率累积曲线为代表，滚动组分同样缺失，存在双跃移组分，粗跃移组分含量远高于细跃移组分含量，粗跃移组分含量向下游先增加后减小，细跃移组分含量向下游则相反；同时悬浮组分极少，不超过2%。新桥水道下游河段内，分别以站位12和站位4代表上下游不同的概率累积曲线，上游沉积物中含有少许滚动组分，滚动组分含量不超过1%，亦存在双跃移组分，滚动组分和跃移组分的截点在1～2Φ。新桥水道下游河段自上游到下游，细跃移和悬浮组分含量增加，并且下游细跃移组分含量超过粗跃移组分含量，约占总含量的60%。
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图 4 新桥水道沿程沉积物概率累积曲线Figure 4. The probability cumulative frequency curves of the sediments from the Xinqiao Channel2.4 新桥水道沉积格局
新桥水道表层沉积物样品粒径资料标准化处理后的34×13矩阵，经EOF分析，将其前3个特征值的贡献率绘制形成表1。如表1所示，前3个模态累计贡献率已经达到80%，超过75%。因此，前3个模态基本涵盖了新桥水道河槽表层沉积物变化的主要信息，由此绘制特征权重和空间特征向量分布图（图5）。
表 1 EOF分析的前3个模态贡献率及其累计贡献率Table 1. The cumulative contributions of the first three modes by EOF analysis标准化矩阵 贡献率/ % 累计贡献率/ % 第一模态 59% 59% 第二模态 11% 70% 第三模态 10% 80% ![]()
图 5 新桥水道表层沉积物粒度的前3个模态的特征权重与空间特征向量Figure 5. Eigenweightings and eigenvectors of the first three modes of surface sediments of Xinqiao Channel据表1，第一模态贡献率为59%，表征新桥水道主要沉积特征。由图5A可知，极细黏土至粗粉砂范围的特征权重为正值，极细砂至极粗砂为负值，其中极细黏土至中粉砂权重最大，为4～6，极细砂至细砂权重值最小，小于–4。相应第一模态的空间特征向量分布（图5B）显示，正值区域主要分布在新桥水道上游河段与新桥水道下游近岸侧，负值区域则主要分布在新桥水道中游河段。将图5B空间特征向量与图5A权重值相乘，结果表明正值区域沿新桥水道上中下游均有分布，其中上游和下游局部河段泥沙颗粒较细，而中游河段泥沙较粗，这与平均粒径分布图相一致（图3A）。同时，结合沉积物类型分布图（图2A）可知该模态主要表征以砂质粉砂与黏土质粉砂为主的新桥水道上游及下游局部河段沉积模式和以砂为主的新桥水道中游沉积模式。
第二模态的贡献率为11%，表征新桥水道的次要沉积特征。据图5C，特征权重曲线上有一个正的峰值，主要表现为：极细粉砂至极细砂、极粗砂为正值，粗粉砂的权重值最大，接近4，其余均为负值，细砂的权重值最小，小于–3。相应第二模态的空间特征向量分布（图5D）显示，正值区域主要分布在老滧港至新河港河段，负值区域主要分布在新桥水道下游的新河港至堡镇港河段。将图5D空间特征向量与图5C权重值相乘，结果发现正值区域主要分布在新桥水道中、下游局部河段；同时，相较粗粉砂与极细砂，其余组分与空间向量相乘后均较小，因此正值区域主要为粉砂质砂区域。同时，在新桥水道中、下游河段内主要以粉砂质砂为主（图2A）。故该模式主要表明以粉砂质砂为主的新桥水道中、下游局部河段沉积模式。
第三模态的贡献率为10%，由图5E可知，特征权重曲线上有两个正的峰值，主要表现为极细黏土至粗黏土、极细砂至细砂的范围为正且值偏小，其余粒径组分为负值且粗砂的权重值最小，小于–4。对应的空间特征向量分布（图5F）显示，正值区域仅分布在新桥水道下游的新河港至堡镇港河段，除此区域外，其余区域空间特征向量均为负值。将图5F空间特征向量与图5E权重值相乘，结果表明新桥水道上游、中游及下游上段主要是粗颗粒的砂沉积，而下游下段则是细、粗泥沙混合沉积，这与平均粒径分布图相一致（图3A）。故该模式主要表征以砂为主的新桥水道上、中及下游上段沉积模式与以粉砂质砂为主的新桥水道下游下段沉积模式。
3. 讨论
3.1 径、潮流作用的影响
新桥水道作为长江口南支最大的涨潮槽[39]，主要受到径流和潮流的共同作用。在新桥水道区域内，北港上溯的潮流由于径流的顶托作用与地形效应造成潮波变形，引起强烈的潮汐不对称性，从而对泥沙净输运产生重要影响[32]，进而影响沉积物的分布。新桥水道的泥沙主要来自于随涨潮上溯所带来的细颗粒泥沙与长江下泄径流所携带的粗颗粒泥沙[21]。同时,可通过沉积物的概率累积曲线去印证宏观上沉积物粒径的变化[40-42]。新桥水道自下段到上段，涨潮优势不断增强，落潮优势不断减弱（图6）。向上游不断增强的涨潮优势有利于海域细颗粒泥沙向陆的净输运[43-44]，同时由于涨潮流速受涨潮槽上游两侧地形束窄影响而减小[16]，从而使其携带的细颗粒泥沙在新桥水道上游沉积下来，引起新桥水道上游河段内悬浮组分和细跃动组分呈现出向下游微弱地增加（图4E），并形成以砂质粉砂与黏土质粉砂为主的沉积格局（图2A），前述通过EOF分解得到的新桥水道上游河段沉积第一模态亦反映了此特征。显然，该模式明显受控于河槽径与潮流共同作用。
新桥水道中游河段内因南支主槽径流从南门通道进入新桥水道，引起涨潮优势减弱（图6）。同时，加之南门通道地形束狭致使出流效应明显，流速加快，动力作用增强，细颗粒泥沙起动向下游输运。因此，中游床面沉积物变粗且形成分选相对较好并以砂为主的局部沉积区（图2A，图3B）。而EOF分解得到的新桥水道中游河段第一模态中亦是以砂为主的沉积区（图5B），也就进一步揭示了第一模态主要由径、潮流共同作用而形成。
新桥水道下游河段内，由于径流进一步通过下扁担沙窜沟进入新桥水道致使涨潮优势进一步减弱（图6），这就导致新桥水道下游河段上端沉积物出现滚动组分（图4E）。但流域来沙量减少[21]与三峡水库调控[45]引起海域泥沙向陆净输运的增加[22]，导致沉积物搬运中细跃移组分和悬浮组分含量占比向下游不断上升；同时，细颗粒泥沙再悬浮的比例增大，容易在归槽流作用[46]进入河道下游河段北侧近岸区域沉积。故在新桥水道下游区域近岸侧河段形成以砂质粉砂与黏土质粉砂为主的沉积格局（图2A）。这也验证了根据EOF分析方法分解得到的第一模态中所表明的新桥水道下游近岸侧河段沉积格局（图5B）。此外，受流域来沙减少影响，进入河槽的水体相对挟沙能力得到增强[47]，尤其是洪季时，大量径流进入新桥水道引发床面细颗粒泥沙难以长时间停留而再悬浮，随后进入水流中并向下游输运，床面沉积物因细颗粒物质悬浮输移而粒径变粗，因此EOF第三模态很可能表征了新桥水道在洪季径流影响的沉积格局（图5E—F）。
3.2 扁担沙浅滩的影响
扁担沙浅滩位于南支主槽和新桥水道之间，5 m等深线包络的区域，两者共同组成长江口典型的河道-浅滩系统[21]。受上游径流作用引起扁担沙沙体持续向下游迁移[48]，从而束窄新桥通道引起新桥通道下泄径流动力增强，导致新桥水道下游下段表层沉积物中出现细跃移组分增多。同时，受洪水影响扁担沙发生冲刷并在滩面上形成窜沟与潮汐通道[48]，为水流进入新桥水道提供了有利条件。加之，受滩-槽侧向环流影响，落潮时出现由滩至槽的泥沙净输运[49]，因此新桥水道下游河段近扁担沙侧出现以砂为主的沉积。此外，南支过滩水流掏蚀扁担沙，新桥水道中游下段与下游河段中央从而出现粗粉砂与细砂的混合沉积，这和EOF分解表征的第二模态一致（图5D），即该模态反映了新桥水道下游在局部河势影响下的混合沉积模式。
3.3 人类活动的影响
近几十年来，因围垦[10]、大坝建设[50]以及航道工程[51]等对长江口的沉积过程造成重大影响。故新桥水道的沉积过程不仅受控于自然驱动，而且也受到近期东风西沙水库构建的作用。水库修建于长江口南支上段北侧，新桥水道上段庙港附近河段（图1），其总有效库容达到890×103 m3，在2014年投入使用[52]。东风西沙水库投入使用后拦截原本由东风西沙北侧潮汐汊道进入新桥水道的径流；同时，水库构建后也引起东风西沙和扁担沙之间的汊道不断淤浅（图7，影像资料来源为Maxar高分辨率影像，崇明南门港潮位站参考水位为0.5～1 m，水位参考基面为上海吴淞城建基面），进一步减少径流进入新桥水道，因此造成新桥水道上段顶端沉积物较修建前变细[36]。此外，由于崇明南岸港工建设，如上海造船厂移建、华润大东船厂修建等已经对新桥水道沿岸动力沉积过程造成了一定的影响，促使新桥水道下游河段近岸侧形成平均粒径较细并以黏土质粉砂为主的沉积格局（图2A，图3A）。
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图 7 东风西沙水库构建前后扁担沙-新桥水道Maxar高分辨率遥感影像对比Figure 7. Pictures from Maxar remote sensing images showing the construction of Dongfeng Xisha Reservoir4. 结论
（1）新桥水道可分为3个沉积区，新桥水道上游河段，沉积物主要为粉砂质砂与黏土质粉砂，分选差；新桥水道中游河段沉积物由砂组成，分选较好；新桥水道下游河段沉积物主要为砂、粉砂质砂、砂质粉砂及黏土质粉砂，分选差。
（2）新桥水道的沉积模式主要体现为：第一模式是在径流和潮流共同作用下，新桥水道上游及下游近岸侧河段形成以砂质粉砂与黏土质粉砂为主的沉积格局，并在新桥中游形成以砂为主的沉积格局；第二模式是受局部河势影响，新桥水道中、下游局部河段形成以粉砂质砂为主的沉积格局；第三模式是在洪季径流影响下，新桥水道形成以砂为主的沉积格局。
（3） 新桥水道的动力沉积过程还经受扁担沙迁移和东风西沙水库构建的影响。扁担沙沙尾下移导致进入新桥水道径流增强引起表层沉积物变粗。东风西沙水库的建立拦蓄部分原本进入新桥水道的水体，进而导致新桥水道上段尖端动力减弱而沉积物变细。
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图 1 中国海域基岩油气藏分布图
Figure 1. Distribution map of basement rock hydrocarbon reservoirs in China Sea
Table 1 World distribution characteristics of important basement rock hydrocarbon reservoirs
国家 构造位置 油气藏类型 油气田名称 盆地类型 地层时代 储层岩性 埃及 蔡特盆地 油藏 蔡特湾 裂陷盆地 ∈ 火成岩+变质岩 利比亚 苏尔特盆地 油藏 拿法拉-奥季拉 裂陷盆地 ∈ 花岗岩 中国 酒西盆地 油气藏 鸭儿峡 前陆盆地 S 变质岩 中国 下辽河盆地 油气藏 兴隆台 裂陷盆地 Ar 砾岩+花岗岩 中国 渤海湾盆地 油气藏 义和庄 裂陷盆地 O 石灰岩 中国 辽河盆地 油藏 东胜堡 裂陷盆地 Ar 变质岩 中国 渤海湾盆地 油气藏 任丘 裂陷盆地 Z 白云岩 中国 渤海湾盆地 油气藏 渤中19-6 裂陷盆地 Ar 变质岩 中国 渤海湾盆地 油气藏 渤中13-2 裂陷盆地 Ar 变质岩 中国 海拉尔盆地 油藏 布达特群 裂陷盆地 Ar 碎屑岩 中国 塔里木盆地 油气藏 轮南古隆起 克拉通盆地 O 碳酸盐岩 印度尼西亚 贾提巴朗盆地 油藏 贾提巴朗 弧后盆地 E 火成岩 印度尼西亚 巴里托盆地 油藏 丹戎 前陆盆地 E 火成岩+变质岩 越南 湄公河盆地 油气藏 白虎、龙 裂陷盆地 ∈ 花岗岩 越南 万安盆地 油藏 大熊 裂陷盆地 E 花岗岩 美国 洛杉矶盆地 油藏 爱迪生 走滑盆地 J 变质岩+火成岩 美国 堪萨斯隆起 油藏 克拉福特-普菩萨 中央隆起 ∈ 灰岩+石英岩 美国 堪萨斯隆起 油藏 林华尔 中央隆起 ∈ 石英岩 美国 洛杉矶盆地 油藏 威明顿 断陷盆地 J 片岩 委内瑞拉 拉波开波盆地 油藏 拉巴斯-马拉 前陆盆地 K 石灰岩 阿尔及利亚 三叠盆地 油藏 哈西迈萨乌德 裂陷盆地 ∈ 石英砂岩 
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基岩油气藏 构造 岩性 蓬莱9-1潜山油藏 庙西北凸起 中生界二长花岗岩 锦州25-2S潜山油藏 辽西北凸起 太古界二长片麻岩、
斜长片麻岩曹妃甸11-6潜山油藏 沙垒田凸起 混合化黑云母花岗岩 曹妃甸18-2潜山凝析气藏 沙垒田凸起 二长花岗岩 渤中26-2潜山凝析气藏 渤海凸起 英云闪长岩、
花岗闪长岩锦州20-2凝析气藏 辽西低凸起 混合岩、碎屑岩 渤中19-6凝析气藏 渤中凹陷 太古界变质岩 渤中13-2油气田 渤中凹陷 太古界变质岩 渤中28-1油气田 渤南凸起 古生界碳酸盐岩 岐口17-9油气田 岐口凹陷 碎屑岩 428W、428E油气田 石臼坨凸起 古生界碳酸盐岩 曹妃甸2-1油气田 沙垒田凸起 古生界碳酸盐岩 涠6-1、涠10-3N等油气田 涠西南凹陷 古生界碳酸盐岩 惠州26-6油气田 惠州凹陷 中生界花岗岩 永乐8-1油气田 松南低凸起 中生界花岗岩 大熊油田 万安盆地 中生界花岗岩
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