文章編號：1000-0550（2025）03-0860-20

關(guān)鍵詞沉積；物理模擬；數(shù)值模擬；淺水三角洲；泥沙比；岸線遷移；入口流量;前緣粗糙度第一作者簡介，女，1998年出生，碩士研究生，應(yīng)用沉積學(xué)，E-mail：1972325927@qq.com

通信作者胡光明，男，教授，沉積儲層、層序地層學(xué)和沉積模擬，E-mail：hugm@yangtzeu.edu.cn

中圖分類號 P512.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼A DOI：10.14027/j.issn.1000-0550.2024.086 CSTR： 32268.14/j.cjxb.62-1038.2024.086

0 引言

根據(jù)露頭、巖心、測井和地震資料研究沉積體的展布規(guī)律和形成機(jī)理，是一種基于沉積結(jié)果進(jìn)行反推的反演方法，而沉積模擬則提供了一種基于沉積過程的正演方法來研究這一問題，它包括沉積物理模擬和沉積數(shù)值模擬。沉積物理模擬是指在實驗室環(huán)境下，通過控制物理邊界條件，直觀地再現(xiàn)沉積體的發(fā)育和演化過程。早期的沉積物理模擬實驗依賴于玻璃水槽（flume），研究沉積構(gòu)造[1-2]、流動狀態(tài)、速度一粒徑一水深關(guān)系河流形態(tài)與分類等；后來與能源勘探相關(guān)的沖積扇、三角洲、重力流、細(xì)粒沉積以及“源一匯”體系等受到重視，以盆地內(nèi)沉積體模擬為目的的各種大型沉積模擬裝置應(yīng)運而生，如美國明尼蘇達(dá)大學(xué)JurassicTank、荷蘭烏特列支大學(xué)的Eurotank、長江大學(xué)DPS（Depositional ProcessesSimulator）實驗室等。實驗裝置從規(guī)模較小的flume演變?yōu)榇笮偷膖ank，研究視角也從二維升級到三維，配備各種技術(shù)手段（3D激光掃描儀、水下攝像機(jī)、高清運動相機(jī)、流速儀、濃度計等），可以完整地再現(xiàn)碎屑物的侵蝕、搬運和沉積過程，可以根據(jù)需要切出不同方向的剖面進(jìn)行觀測，并結(jié)合檢測數(shù)據(jù)分析各種沉積現(xiàn)象，可為沉積體預(yù)測、構(gòu)型分析、水文特征等提供經(jīng)驗參數(shù)。然而，沉積物理模擬實驗受到時間和空間的制約，且大型沉積物理模擬實驗的經(jīng)濟(jì)、人力和時間成本也是相當(dāng)驚人的。

沉積數(shù)值模擬指的是用數(shù)學(xué)方法描述和歸納在形成某種沉積體系過程中各因素的相互作用關(guān)系，由此建立其確定的數(shù)學(xué)模型，然后求解此模型[78]。沉積數(shù)值模擬起源于20世紀(jì)60年代Sloss提出的沉積概念模型，80年代末，斯坦福大學(xué)研發(fā)了SEDSIM軟件[1]，標(biāo)志著沉積數(shù)值模擬從層序地層模擬走向顆粒的沉積過程模擬，，隨后又出現(xiàn)了Sedflux2]、Dionisos[13]、Delft3D[4]等三維數(shù)值模擬軟件。目前，針對某一沉積環(huán)境和沉積相類型開發(fā)沉積數(shù)值模擬軟件日漸成為一種趨勢。沉積數(shù)值模擬常用到基于水動力方程和基于擴(kuò)散理論的模型，需要建立一套完整的控制方程、閉合條件和計算方法，對操作者的數(shù)學(xué)能力有一定的要求。沉積數(shù)值模擬需要高性能電腦和軟件，不需要專門的實驗室，能節(jié)省大量的人力、物力和經(jīng)濟(jì)成本，且模擬的時間和空間跨度大。對地下沉積體進(jìn)行數(shù)值模擬所需的水文參數(shù)，可以通過類比沉積物理模擬或現(xiàn)代沉積來獲取。另外，數(shù)值模擬中如何再現(xiàn)沉積物的搬運過程一直沒有得到很好的解決。

沉積物理模擬與數(shù)值模擬有很好的互補性。物理模擬是數(shù)值模擬的基礎(chǔ)，可以為數(shù)值模擬提供經(jīng)驗參數(shù)，并對數(shù)值模擬進(jìn)行驗證，數(shù)值模擬則可以擴(kuò)展物理模擬的時間和空間，是物理模擬的延伸。沉積物理模擬與沉積數(shù)值模擬的結(jié)合是沉積模擬技術(shù)發(fā)展的必然趨勢[15-16]

本文以淺水三角洲為對象，分別對其進(jìn)行物理模擬和數(shù)值模擬，總結(jié)淺水三角洲發(fā)育的控制因素、沉積演化規(guī)律、形態(tài)展布特征等，比較物理模擬和數(shù)值模擬結(jié)果的相似性，探索沉積物理模擬和數(shù)值模擬一體化中存在的問題，對沉積學(xué)研究方法和油氣勘探技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。

1淺水三角洲沉積物理模擬實驗

1.1 實驗設(shè)計

1.1.1 實驗裝置設(shè)計

鄱陽湖贛江三角洲湖底很平緩，在 0.1^° 左右，平均水深 8.4m^[17.18] ;松遼盆地北部葡萄花油層淺水三角洲沉積時期，盆地地形平緩，傾角只有 0.4^°～0.6^°[19] ：美國阿拉法拉亞三角洲坡度小于 0.1^° ，沉積水深只有 3m^[20] ；鄂爾多斯盆地三疊系延長組長8油層組淺水三角洲坡度一般不足 0.5^°[21] ?；谶@些典型淺水三角洲實例，筆者設(shè)計了一個單斜坡沉積物理模擬實驗裝置（圖1），模擬水池長 3m 寬 2.6m 高 0.4m 斜坡坡度為 1^° （物理模擬中水流速比自然界小很多倍，但泥沙的粒徑并沒有小相同的倍數(shù)，因此需要適當(dāng)增加坡度以利于泥沙的輸送，這也是國外常用的做法2），河口呈人字形。實驗裝置還包括水箱、進(jìn)水管、流量計、出水口、比例尺、水泵、照相機(jī)、加砂器、旋槳式流速儀和浮子流量計等。

1.1.2 實驗參數(shù)設(shè)計

本次實驗設(shè)計沉積物組分為中細(xì)砂（粒徑為0.125～0.2mm ，以細(xì)砂為主）和泥漿（主要為煤粉和高嶺石，含量為 60%～80% ），共進(jìn)行10組模擬實驗（表1），分別改變沉積物泥沙比（實驗1＼～4）、岸線遷移速度（實驗3、5、6、7）和入口流量（實驗3、8、9、10）3個因素[23，觀察記錄沉積體的形態(tài)變化。

1.1.3 觀測方案設(shè)計

按照實驗設(shè)計進(jìn)行實驗，每分鐘拍照一次，以記錄淺水三角洲平面形態(tài)的變化，以及河道、泥沙運動以及流速等特征。每個實驗以8L泥沙為一個周期，每個周期結(jié)束將水池中的水排干，測量淺水三角洲的長度、寬度并拍照記錄。然后從出口處補水，使岸線恢復(fù)到測量和拍照前的位置，再繼續(xù)實驗。

淺水三角洲的長寬比，常通用現(xiàn)場測量的實際長度和寬度計算而得。面積通過比例計算得到，即在Photoshop軟件中，分別圈出淺水三角洲的面積和兩個比例尺圍成的直角三角形面積所得到像素值，并求取二者比值，再乘以兩個比例尺圍成的直角三角形的實際面積。假設(shè)理想的三角洲前緣是光滑的，為以三角洲寬度為直徑的圓弧的弧長，實際上的前緣因朵體發(fā)育而呈鋸齒狀，將鋸齒狀前緣的長度與理想的圓弧弧長作比定義為前緣粗糙度，反映淺水三角洲前緣朵體發(fā)育造成的分叉程度，舍去常數(shù)后具體計算公式簡化為前緣邊界長度/（沉積體面積），前緣邊界長度在CAD軟件中測量并結(jié)合比例尺進(jìn)行計算。

1.2 實驗結(jié)果

1.2.1泥沙比與淺水三角洲形態(tài)關(guān)系實驗圖2中每一行代表一個實驗，每一列代表不同泥沙比實驗在相同泥沙量條件下淺水三角洲的形態(tài)。隨著泥沙量的增多，不同泥沙比的淺水三角洲的長寬比、面積和前緣粗糙度均有明顯的變化。

沉積體的長寬比與泥沙比的大小整體呈正相關(guān)（圖3a）。在沉積體長寬比隨加入泥沙量變化的過程中，從開始到累積加入泥沙總量達(dá)32L時，長寬比差異明顯，且泥沙比大的長寬比也明顯偏大；累積泥沙量為40＼～56L時，淺水三角洲處于發(fā)育調(diào)整階段，雖然泥沙比與長寬比沒有嚴(yán)格遵循正相關(guān)關(guān)系，但泥沙比為4：5、3：5和2：5的三角洲的長寬比有相同的變化趨勢；累積泥沙量達(dá)64L時，不同泥沙比的淺水三角洲的長寬比差異縮小，有趨同的特點，說明淺水三角洲的發(fā)育趨于穩(wěn)定，此時長寬比與泥沙比恢復(fù)到正相關(guān)。同時也表明高泥沙比有利于流水對沉積物的搬運，有利于淺水三角洲的縱向延伸。

淺水三角洲的面積隨泥沙比的增大而增大（圖3b）。當(dāng)加人的泥沙總量達(dá)64L時，泥沙比為 1：5 時所形成的沉積體面積最小，泥沙比為4：5時所形成的沉積體面積最大。即其他條件相同，泥沙比大，所形成淺水三角洲的展布面積也越大。說明高泥沙比更容易搬運，有利于沉積物在面上鋪平展開。

淺水三角洲泥沙比與前緣粗糙度總體略有正比例關(guān)系（圖3c）。雖然在淺水三角洲生長發(fā)育過程中，不同泥沙比條件下前緣粗糙度的變化沒有明顯規(guī)律（這種現(xiàn)象可能與測量和計算方式有關(guān)，測量前緣長度和三角洲面積本身誤差較大，且二者是比值關(guān)系，作為分母的面積出現(xiàn)較小的誤差，往往會引起前緣粗糙度發(fā)生較大的變化），但最終都穩(wěn)定在5左右，并且泥沙比為1：5時，最終前緣粗糙度最小，而泥沙比為4：5時，最終前緣粗糙度最大?？傮w上，泥沙比與前緣粗糙度有正比關(guān)系，但這種關(guān)系直到三角洲發(fā)育穩(wěn)定后才比較顯著，同時也說明泥質(zhì)含量增加，更有利于淺水三角洲前緣朵體的形成。

1.2.2岸線遷移速度與淺水三角洲形態(tài)關(guān)系實驗

圖4中每一行代表一個實驗，每一列代表不同岸線遷移速度實驗在相同泥沙量條件下沉積體的形態(tài)。

在沉積體長寬比隨加入泥沙量變化的過程中，沉積體長寬比表現(xiàn)出先增大后減小再增大的趨勢（圖5a）。累積泥沙量達(dá)到64L時，岸線遷移速度為0.25m/16L 的沉積體長寬比最大，岸線遷移速度為0.15m/16L 的沉積體長寬比最小，岸線遷移速度分別為 0.15m/16L.0.20m/16L 和 0.25m/16L 時，沉積體長寬比逐漸增大，只有岸線遷移速度為 0.1m/16L 的沉積體是個例外。

在沉積體面積隨加入泥沙量變化的過程中（圖5b），當(dāng)泥沙量從24L增加到56L，岸線遷移速度為0.20m/16L 時，沉積體的面積始終最大，岸線遷移速度為 0.15m/16L 時的沉積體面積次之，岸線遷移速度為 0.10m/16L 時，沉積體面積始終最小。加入泥沙總量為64L時，岸線遷移速度分別為 0.10m/16L0.15m/16L，0.25m/16L 和 0.25m/16L 時所形成沉積體的面積依次增大。由此可知，其他條件相同，岸線遷移速度越快，越有利于沉積物的搬運和展布，所形成的淺水三角洲的面積較大。

淺水三角洲發(fā)育早期（泥沙量 8～24L， ，不同岸線遷移速度條件下，前緣粗糙度非常離散，前緣粗糙度與岸線遷移速度沒有相關(guān)性；淺水三角洲發(fā)育中期（泥沙量24＼～56L），前緣粗糙度與岸線遷移速度的關(guān)系有大致相同的趨勢；淺水三角洲發(fā)育晚期（56＼～64L），淺水三角洲逐漸穩(wěn)定，前緣粗糙度與岸線遷移速度有明顯的正相關(guān)性，即岸線遷移速度越大，前緣粗糙度越大，這是因為岸線遷移速度越大，越有利于引導(dǎo)分支河道縱向延伸形成朵體（圖5c）。

1.2.3入口流量與淺水三角洲形態(tài)關(guān)系實驗

圖6中每一行代表一個實驗，每一列代表不同河口流量實驗在相同泥沙量條件下沉積體的形態(tài)。

在淺水三角洲長寬比隨加入泥沙量變化的過程中（圖 7a ），越過淺水三角洲發(fā)育前期的調(diào)整階段后，從泥沙量為48L開始，進(jìn)入穩(wěn)定階段；泥沙量從48L增加到 64L ，入口流量為 1100L/h 時沉積體的長寬比始終最大，人口流量為 2300L/h 時沉積體的長寬比始終最小，沉積體長寬比與入口流量整體上呈負(fù)相關(guān)。

當(dāng)加入的泥沙總量達(dá)64L時，入口流量為 1100L/h 時沉積體面積最小，入口流量為 2300L/h 時沉積體面積最大（圖7b）。因此，入口流量越大，越有利于泥沙在平面上展開，所形成淺水三角洲的展布面積也越大。

在淺水三角洲發(fā)育的前期（泥沙量 8～48L ，入口流量與前緣粗糙度關(guān)系不明顯，但入口流量為1900L/h 和 2300L/h 時前緣粗糙度變化較為一致，而入口流量為 1100L/h 和 1500L/h 時前緣粗糙度變化較為一致（圖7c）。在淺水三角洲發(fā)育的后期（泥沙量48＼～64L），不同入口流量條件下，前緣粗糙度逐漸趨同，有相似的變化趨勢，最終在泥沙量為64L時表現(xiàn)為入口流量大小與前緣粗糙度呈正相關(guān)關(guān)系（圖7c）。

2 淺水三角洲沉積數(shù)值模擬實驗

2.1Delft3D數(shù)值模擬原理

Delft3D軟件主要包括Flow（水動力模塊）、Wave（波浪模塊）、Waq（水質(zhì)模塊）Part（顆粒跟蹤模塊）、Eco（生態(tài)模塊）、 Mor （動力地貌模塊）、Sed（泥沙輸移模塊）七個模塊24，軟件還帶有一些工具和插件，如前處理工具Rgfgrid，Quickin，后處理工具Quickplot、Gpp等。Delft3D軟件采用正交貼體網(wǎng)格，能夠很好地適應(yīng)研究區(qū)域地形和邊界條件的變化。同時，該軟件的網(wǎng)格功能強(qiáng)大，支持修改和編輯操作，且模擬數(shù)據(jù)體兼容性好，可導(dǎo)出進(jìn)行后續(xù)處理。該軟件以Navier-Stokes方程（N-S方程）為基礎(chǔ)，結(jié)合物質(zhì)平衡方程實現(xiàn)了沉積物的搬運、沉積和地貌演變。

2.2模型參數(shù)設(shè)定

本次研究的模型針對無構(gòu)造沉降、無波浪以及潮汐影響的淺水三角洲進(jìn)行設(shè)置，主要討論河流作用對淺水三角洲的形成演變產(chǎn)生的影響。所以，在模型中沒有設(shè)置波浪和潮汐作用，只設(shè)定了進(jìn)口邊界（類型為入口流量）和出口邊界（類型為水位）。

為了在可接受耗時內(nèi)盡可能真實地模擬淺水三角洲的演化過程，設(shè)計如下：（1）模擬區(qū)長 4.3km ，寬6km ，是一個底形平緩、向盆地傾斜的矩形水槽；（2）模擬區(qū)水深由物源區(qū) 3m 線性增加至沉積區(qū) 6m 坡度約為 0.04^° ；（3）長 300m ，寬 300m ，深 3m 的河道；（4）河道區(qū)域劃分為 12×12 個網(wǎng)格，湖盆區(qū)域劃分為 238×158 個網(wǎng)格，共計37748個網(wǎng)格，網(wǎng)格分辨率為 25m×25m 。

目前國內(nèi)較為典型的淺水三角洲是鄱陽湖贛江中支形成的現(xiàn)代沉積三角洲，其規(guī)模大，形態(tài)完整。參考2012—2022年《中國河流泥沙公報》中鄱陽湖贛江河流流量、泥沙含量等數(shù)據(jù)以及前人設(shè)置的類似模擬參數(shù)25-7]，設(shè)定了本次實驗的泥沙動力學(xué)參數(shù)（表2）。其中沉積物組分包括中細(xì)砂（非黏性）和泥（黏性），砂質(zhì)沉積物中值粒徑為 150μm ，河流流量為800～1400m³/s ，湖水位的設(shè)置基于模型參數(shù)間的匹配。為充分觀察不同條件下淺水三角洲砂體及其河道的演化特征，設(shè)置了12組模型參數(shù)（表3），其中模型 A₃ 和 C₂ 參數(shù)設(shè)置相同。

表3數(shù)值模擬實驗設(shè)計

2.3 模擬結(jié)果

按照實驗設(shè)計在Delft3D軟件中進(jìn)行數(shù)值模擬實驗，模擬過程中每小時保存一次，最終每個模型均得到721張時間切片，選擇沉積厚度來表現(xiàn)淺水三角洲的展布形態(tài)，每一列代表一個模型，每一行代表每個模型在相同時刻的切片。參照沉積物理模擬的處理方法，獲取每個數(shù)值模型的長寬比、面積和前緣粗糙度。

2.3.1泥沙比數(shù)值模型

對比分析 A₁，.A₂，A₃，A₄ 這4個模型發(fā)現(xiàn)，沉積物中泥質(zhì)含量越高，分流河道穩(wěn)定性越強(qiáng)（圖8）。但是這4個模型的沉積物供給都是砂質(zhì)組分含量大于泥質(zhì)組分含量，于是筆者設(shè)計了沉積物中泥沙比為5：1的模型 A₅ （圖9），沉積物中泥質(zhì)含量高達(dá) 83.3% ，對富含泥質(zhì)組分的物源供給條件下沉積物的沉積演化進(jìn)行研究。

對比5個模型 A₁，A₂，A₃，A₄ 和 A₅ 發(fā)現(xiàn)，在富含砂質(zhì)組分 A₁，.A₂，A₃，A₄ 模型中，淺水三角洲大多形成2條流速較大的河道，整體呈“頭尾平均”，呈方格狀（圖8），而在富含泥質(zhì)組分 A₅ 中，淺水三角洲形成了4條流速較大的河道，整體為“頭小尾大”，更接近朵葉狀（圖9）。

依次統(tǒng)計 _{-14h，T=50h，T=150h，T=300h，T=} 450 h、 T=540h 、 T=630h 、 r=721h 四個模型 （A₁，A₂ A₃，A₄） 沉積體的最大長度、最大寬度以及面積，得到其在平面展布上的分布規(guī)律。

根據(jù)沉積體長寬比變化可知，淺水三角洲長寬比變化整體上呈現(xiàn)先增大再減小最后再增大的趨勢，最終表現(xiàn)為泥沙比高的模型，長寬比大（圖 10a 。

對比4個模型典型時刻沉積體的面積變化發(fā)現(xiàn)，泥沙比越高，沉積體面積越大（圖10b）。4個模型的前緣粗糙度對比也表明，盡管4個模型在 540h 前泥沙比與前緣粗糙度沒有穩(wěn)定的關(guān)系，但在 540h 以后基本表現(xiàn)為泥沙比高，前緣粗糙度大（圖10c）。

2.3.2湖平面降速數(shù)值模型

需要說明的是，物理模擬中設(shè)置的每加16L泥沙岸線向湖遷移距離和數(shù)值模擬中湖平面降速，雖然表述不同，但表達(dá)的內(nèi)涵都是相同的，可以進(jìn)行對比。

沉積條件相同的情況下，隨著湖水位降速的增加，沉積體最終的整體形狀從“頭尾平均\"變?yōu)椤邦^小尾大”，淺水三角洲前緣粗糙度變大。并且湖水位降速越大，淺水三角洲所形成的河道數(shù)量多（圖11）。

統(tǒng)計典型時刻4個模型 B₁?B₂?B₃?B₄ 沉積體的形態(tài)參數(shù)，得到其在平面展布上的分布規(guī)律。沉積體長寬比變化顯示，除了湖水位降速為 0.2m/721h （模型 B₁ 這種情況以外，其他模型中湖平面下降速度與淺水三角洲長寬比呈正相關(guān)（圖 12a ）。對比4個模型典型時刻沉積體的面積發(fā)現(xiàn)，隨著淺水三角洲的生長發(fā)育，其展布面積逐漸增大，且湖平面降速越快，沉積體面積越大（圖12b）。由前緣粗糙度隨時間的變化可知，在 450h 后模型前緣粗糙度逐漸趨于穩(wěn)定；此后，除了在最終時刻 scriptstyle（T=721h）B₁ 和 B₂ 的前緣粗糙度一致外，前緣粗糙度基本上表現(xiàn)出了與泥沙比的正相關(guān)性（圖12c）。

2.3.3入口流量數(shù)值模型

沉積條件相同的情況下，入口流量大，河道數(shù)量多，尤其是決口分流河道的數(shù)量，且淺水三角洲的展布范圍也會更大，長度更長，寬度更寬；入口流量小則反之（圖13）。隨著入口流量的增大，沉積體形狀從“頭尾平均”的方格狀逐漸變?yōu)椤邦^小尾大”的葉狀，且入口流量越大越有助于形成葉狀淺水三角洲（圖13）。

從數(shù)值模擬結(jié)果來看， 1000m³/s 的入口流量可能是淺水三角洲形態(tài)轉(zhuǎn)變的一個參考閾值，入口流量小于 1000m³/s 時，淺水三角洲形狀較為方正，呈“頭尾平均\"方格狀；入口流量大于 1000m³/s 時，淺水三角洲為“頭小尾大”的葉狀。為驗證這個猜想，筆者設(shè)計了以下幾個模型參數(shù)（表4）。

（a＼～h）數(shù)值模擬時刻T依次為14h、50h、150h、300 h、450h、540h、630h、721h;模型 B₁，B₂，B₃ 和B4中湖平面下降速度分別為0.2m/721h、0.4m/721h、0.6m/721h（a-h）thefele ΔB₄ 3 0.2m/721 h， 0.4 m/721 h， 0.6m/721 h，and 0.8 m/721h，respectively

選取 r=721h 三個模型 C₅，C₆，C₇ 沉積體最終的沉積厚度圖（圖14），觀察分析淺水三角洲在平面上的展布形態(tài)。入口流量小于 1000m³/s 時，淺水三角洲呈方格狀，沉積體頭部和尾部寬度大致相等；入口流量大于 1000m³/s 小于 1200m³/s 時，淺水三角洲形態(tài)開始從方格狀向朵葉狀轉(zhuǎn)變；入口流量大于1200m³/s 時，淺水三角洲為葉狀，沉積體呈現(xiàn)頭部窄尾部寬的形態(tài)。與筆者前文猜想一致， 1000m³/s 的入口流量是淺水三角洲形態(tài)轉(zhuǎn)變的一個臨界值，沉積體形態(tài)從方格狀轉(zhuǎn)變?yōu)槿~狀。

統(tǒng)計典型時刻4個模型 C₁，C₂，C₃，C₄ 沉積體的形態(tài)參數(shù)，得到其在平面展布上的分布規(guī)律。對比4個模型典型時刻沉積體的長寬比（圖15a）發(fā)現(xiàn)，人口流量從 800m³/s 增加到 1000m³/s 時，沉積體長寬比減??；入口流量從 1000m³/s 增加到 1200m³/s 時，沉積體長寬比增大；入口流量從 1200m³/s 增加到1400m³/s 時，沉積體長寬比減小。筆者推測，河口流量大小與沉積體長寬比整體上成反比，但 1000m³/s 是一個閾值，在這個閾值附近，河口流量大小與沉積體長寬比成正比。為了驗證這個猜想，筆者統(tǒng)計了其他幾組河口流量條件下沉積體的最大長度和最大寬度（圖16）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，河口流量大于 1000m³/s 小于1200m³/s 時，淺水三角洲處于形態(tài)轉(zhuǎn)變的過渡期，其長寬比逐漸增大，二者呈正相關(guān)；小于 1000m³/s 和大于 1200m³/s 這兩種情況下，河口流量大小與淺水三角洲長寬比呈負(fù)相關(guān)。

對比4個模型典型時刻沉積體的面積發(fā)現(xiàn)（圖15b），隨著淺水三角洲的生長發(fā)育，其展布面積逐漸增大，且入口流量越大，沉積體面積越大。由前緣粗糙度隨時間的變化（圖15c）可知，4個模型前緣粗糙度變化趨勢基本一致。在模擬最終時刻，模型 C₄ 的前緣粗糙度最大，模型 C₁ 的前緣粗糙度最小。因此，入口流量與前緣粗糙度成正比，人口流量越大，前緣粗糙度越大，淺水三角洲前緣越不光滑，朵體數(shù)量也越多。

3 討論與分析

3.1 與前人研究結(jié)果的對比

沉積物理模擬結(jié)果表明，高泥沙比、岸線遷移速度快、充足的來水量有利于淺水三角洲展布范圍的擴(kuò)大以及前緣朵體的發(fā)育，這一結(jié)論與很多學(xué)者的實驗結(jié)果相吻合。例如，潘雙蘋28采用沉積物理模擬實驗的方法，以準(zhǔn)噶爾盆地盆1井西凹陷三疊系百口泉組粗碎屑沉積為研究對象，利用單斜坡沉積模擬試驗裝置，對比了泥沙比為0.3和0.6這兩種情況下扇體的展布特征。結(jié)果表明，泥沙比越大，扇體的長寬比越大，且高泥沙比有利于扇體前端形成小朵體。肖紅平2依據(jù)鄂爾多斯盆地山西組一盒8段沉積地質(zhì)背景相關(guān)地質(zhì)資料，通過設(shè)計和開展淺水湖盆沉積充填動力學(xué)演化過程模擬實驗研究，認(rèn)為湖平面高頻大幅下降，水流在前期沉積砂體的基礎(chǔ)上進(jìn)行侵蝕、搬運、再沉積作用，導(dǎo)致三角洲平原面積逐漸擴(kuò)大；當(dāng)注入水量充足，對應(yīng)有足量的沉積物供給時，分支河道發(fā)育，整個區(qū)域過水面積增大，被侵蝕區(qū)及沉積區(qū)范圍變大，也有利于三角洲面積的增加。這些認(rèn)識與本文物理模擬中岸線遷移速度、人口流量與淺水三角洲的面積成正比的結(jié)論相一致。

數(shù)值模擬結(jié)果也與Liangetal.3o、Xuetal.3臧東升2等學(xué)者的研究結(jié)論相一致。Liang etal.3通過Delft3D軟件，分別模擬了泥沙比 3：1、1：1、1：3 的扇三角洲的發(fā)育和沉積過程，發(fā)現(xiàn)高泥沙比有利于扇體前端形成多條分支水道及小朵體，而當(dāng)泥沙比含量較低時，其難以形成小朵體。Xuetal.選用

（a～h） 數(shù)值模擬時刻T依次為14h、50h、150h、300h、450h、540h、630h、721h;模型 C₁，C₂，C₃ 和C4中入口流量分別為800m3/s，1000m3/s，1200 m³/s 和 1400m³/s （20 Fig.13Deposition thickness of the shoal water delta with different inlet discharges （a-h）the numerical simulation time T of 14 h， 50h 150h， 300h ，450h，540h， 630h. ，and721hsuccessively;theestuarydischargeofmodelC，，C2，Cand C₄ .8 800m³/s ，1000 m/s， 1200m³/s ，and 1400m³/s ，respectively

Delft3D軟件，采用模擬和現(xiàn)代沉積物，分析了排水量對河流三角洲生長發(fā)育的影響，低水量導(dǎo)致指狀三角洲的形成，高水量有利于葉狀三角洲的形成，排水量達(dá) 1000m³/s 是一個參考閾值，這與本次研究中1000m³/s 的入口流量是淺水三角洲形態(tài)從方格狀向葉狀轉(zhuǎn)變的臨界值這一結(jié)論相似。臧東升[32依托于Dionisos軟件平臺，以松遼盆地南部泉四段為例，對淺水三角洲沉積的影響因素進(jìn)行了分析，在其他條件保持不變的情況下，沉積物的泥質(zhì)含量增加則三角洲沉積范圍更大。

綜上，本文的沉積物理模擬和數(shù)值模擬結(jié)果均與前人結(jié)果具有較高相似性，說明本文的物理模擬和數(shù)值模擬結(jié)果是可靠的。

目前有學(xué)者對沉積物理模擬和數(shù)值模擬的結(jié)果進(jìn)行對比研究，周涵33采用沉積數(shù)值模擬與物理模擬相結(jié)合方法，通過現(xiàn)代錢塘江河口沉積數(shù)值模擬，獲得砂壩發(fā)育最優(yōu)的水動力條件、底床坡度和沉積物供給組合，以該最優(yōu)參數(shù)為基礎(chǔ)，采用相似性理論，設(shè)計沉積物理模擬實驗方案，進(jìn)行沉積物理模擬，進(jìn)一步揭示了砂壩成因和分布。最后，將數(shù)值模擬實驗中不同時期呈現(xiàn)出的砂壩形態(tài)與沉積物理模擬實驗中沉積物的搬運過程、河道的變遷及砂壩演化過程進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)二者模擬的河流形態(tài)一致，耦合度較高。本文通過對比沉積物理模擬和數(shù)值模擬的實驗結(jié)果，比較二者之間的相似程度，可以驗證數(shù)值模擬的可靠性，為探索物理模擬與數(shù)值模擬的一體化中存在的問題提供參考。

3.2不同因素對淺水三角洲形態(tài)影響對比

對比沉積物理模擬和數(shù)值模擬中不同影響因素條件下淺水三角洲的長寬比變化（圖17），其結(jié)果具有較高的相似性。不論是沉積物理模擬還是數(shù)值模擬，在其他沉積條件一致的情況下，泥沙比均與淺水三角洲長寬比呈正相關(guān)關(guān)系，湖平面變化都與長寬比成二次函數(shù)關(guān)系。沉積物理模擬中，人口流量大小與淺水三角洲長寬比呈負(fù)相關(guān)；數(shù)值模擬中，在淺水三角洲形態(tài)轉(zhuǎn)變的過渡時期，入口流量大小與沉積體長寬比呈正相關(guān)，其余情況下，入口流量大小與淺水三角洲長寬比呈負(fù)相關(guān)。

對比兩種模擬中不同影響因素條件下淺水三角洲的面積變化（圖18），在其他沉積條件一致的情況下，泥沙比、湖平面變化和河口流量均與淺水三角洲面積呈正相關(guān)關(guān)系，即高泥沙比、湖平面下降快、入口流量大有利于淺水三角洲展布范圍的擴(kuò)大。

對比兩種模擬中不同影響因素條件下淺水三角洲的前緣粗糙度變化（圖19），在其他沉積條件一致的情況下，泥沙比、湖平面變化和河口流量均與淺水三角洲前緣粗糙度呈正相關(guān)關(guān)系，即高泥沙比、湖平面下降快、人口流量大有利于淺水三角洲前緣生成朵體，前緣較不規(guī)則。

總之，在泥沙比、湖平面降速、入口流量對淺水三角洲的長寬比、面積、前緣粗糙度的影響方面，沉積物理模擬實驗與沉積數(shù)值模擬實驗表現(xiàn)出了較好的一致性。這一對比結(jié)果說明，在利用沉積模擬預(yù)測淺水三角洲的形態(tài)和規(guī)模方面，基本可以用成本較低的沉積數(shù)值模擬代替沉積物理模擬。

3.3淺水三角洲生長發(fā)育過程對比

選取沉積物理模擬實驗3和沉積數(shù)值模擬實驗A₃ ，比較淺水三角洲的形成過程。

在沉積物理模擬實驗3中，攜帶泥沙的水流進(jìn)入水池后能量降低，泥沙沉積下來，形成河口壩，累積泥沙量達(dá)到8L時（圖20a），強(qiáng)流沖決河口壩，形成了3條較淺的分流河道，各自在河口處形成了小型朵體。累積泥沙量達(dá)到16L時（圖20b），左側(cè)分流河道逐漸與中間分流河道合并為一個寬而淺的分流河道，河口處小朵體也逐漸合并；右側(cè)分流河道得以繼承并加寬，河口處朵體逐漸加大。累積泥沙量達(dá)到24L時（圖20c），合并后的中間分流河道變淺、加寬，逐漸弱化，前端河口處朵體分別向兩側(cè)遷移形成一個較大的扇形朵體；而右側(cè)分流河道變窄，更多的水流溢出河道，以扇面片流的形式流向兩側(cè)，最終進(jìn)入湖區(qū)，所攜泥沙在扇面和前緣沉積并形成一系列流溝。這一階段中間和右側(cè)的強(qiáng)分流河道夾角較?。▓D 20c ），使得這一階段淺水三角洲以縱向延伸為主，長寬比較大。當(dāng)累積泥沙量達(dá)到32L時（圖20d），中間分流河道完全消失，以扇面片流為主，流向原中間河道兩側(cè)水流，攜帶泥沙在原朵體兩側(cè)沉積，逐漸補齊了與原朵體的差異，使得朵體整體向左前方推進(jìn)；由于原中間河道消失，更多的水流向右側(cè)分流河道，使得右側(cè)分流河道加寬加深，流向從向右前改為向左前。

此后，累積泥沙量達(dá)到40L時（圖20e），中間分流河道復(fù)活，河道較淺，大量水流漫過河道在扇面形成片流，攜帶的泥沙在左前緣沉積，并在左扇面留下一系列流溝;右側(cè)分流河道加深，前端沖決而變直，直接入湖，原來向左前入湖形成的河口朵體廢棄。累積泥沙量達(dá)到48L時（圖20f，中間分流河道繼承發(fā)育，河道略有加深，前端朵體向前突出超過原有前緣，并再次變?yōu)樯刃?；右?cè)分流河道加寬并激活廢棄的左前河口，形成左前和右前兩個河口，中間夾一朵體。累積泥沙量達(dá)到56L時（圖 20g ，中間河道繼續(xù)加深，漫過河道的扇面片流減少，更多的泥沙被河道帶到朵體兩側(cè)沉積，使得扇形朵體進(jìn)一步向前延伸、向兩側(cè)加寬，從而拉開與左前緣的差距；右側(cè)分流河道再次廢棄右前的河口，重新轉(zhuǎn)向左前入湖，并在左前形成新的朵體雛形。當(dāng)累積泥沙量達(dá)到64L時（圖20h），前述情形得以繼續(xù)，中間和右側(cè)分流河道的前端朵體進(jìn)一步向湖生長。

數(shù)值模擬實驗 A₃ 中，在淺水三角洲的早期發(fā)育階段，人口附近快速形成了一個初始河口項（圖21a）。由于初始河口壩的阻擋，水流向初始河口壩兩側(cè)分流，形成兩個不均衡的次級分流河道（圖21a）。當(dāng)流速較大時，強(qiáng)分流河道突破前端河口壩的阻擋（圖21b），徑直向湖區(qū)快速推進(jìn)（圖21c），沉積體在縱向上快速延長；而側(cè)向次級分流河道相對較弱，向湖側(cè)向推進(jìn)相對較慢（圖21c）。這一階段，淺水三角洲以縱向延長為主，長寬比較大。徑直向湖區(qū)快速推進(jìn)的強(qiáng)分流河道受到湖水的頂托而減速，河口出現(xiàn)淤塞，進(jìn)而出現(xiàn)決口，形成決口分流河道（圖21c），原來徑直向湖區(qū)快速推進(jìn)的強(qiáng)分流河道被弱化甚至消失，沉積體縱向延伸逐漸減弱甚至停止；側(cè)向次級分流河道逐漸成為主角，形成兩大分支，因此橫向展寬成為主要的生長方式（圖21d＼～f。這一階段淺水三角洲整體以展寬為主，長寬比較小。

物理模擬左中右三條主要的分流河道，左側(cè)分流河道與中間分流河道合并后經(jīng)歷廢棄、復(fù)活，并與右側(cè)分流河道一起得以保留，最終形成兩大主要分流河道。數(shù)值模擬中徑直向湖區(qū)快速推進(jìn)的中間分流河道最終消失，而兩條側(cè)向分流河道成長為主要的分流河道。物理模擬與數(shù)值模擬的過程中，最終都保留了兩條主要分流河道（圖22），成為控制淺水三角洲發(fā)育的主角。在物理模擬中，兩條主要的分流河道主導(dǎo)了淺水三角洲發(fā)育的整個過程，而在數(shù)值模擬中，兩條分流河道早期不明顯（圖21a～c ），在晚期才穩(wěn)定下來（圖21d＼～f，即相較于數(shù)值模擬，物理模擬中兩條主要的分流河道的穩(wěn)定性更強(qiáng)。

物理模擬和數(shù)值模擬揭示的淺水三角洲發(fā)育過程明顯不同。物理模擬中，中間分流河道與左側(cè)分流河道合并以后，河道加深時，漫出河道的扇面片流較少，水流主要經(jīng)由分流河道流向湖區(qū)，大量泥沙在河口處卸載，泥沙前積的同時也發(fā)生側(cè)積，形成突出前緣的扇形朵體；當(dāng)河道逐漸變寬淤淺以至消失后，扇面以片流為主，大量泥沙被扇面片流搬運至前緣沉積，逐漸補齊與突出的扇形朵體之間的差距；當(dāng)分流河道復(fù)活后，再重復(fù)上述過程。另外，右側(cè)河道的河口左右遷移改道，每次改道均形成一個朵體，如此朵體交替前進(jìn)，使得前緣不斷發(fā)育生長。因此，在物理模擬中，淺水三角洲有兩種發(fā)育機(jī)制，其一是分流河道分流與扇面片流交替導(dǎo)致的河口朵體與前緣交替生長，其二是河口不斷改道導(dǎo)致的朵體交替生長。而在數(shù)值模擬中，淺水三角洲的成長始終伴隨著決口導(dǎo)致舊分流河道的廢棄、新分流河道和河口砂壩（朵體）的快速形成，幾乎沒有發(fā)生河道和朵體的側(cè)向遷移，決口時形成的朵體主要表現(xiàn)為指狀，鮮見扇形朵體。

綜上所述，對淺水三角洲而言，在相同輸入條件下，物理模擬與數(shù)值模擬所形成沉積體的宏觀形態(tài)及其演化有很好的相似性，但在具體建造細(xì)節(jié)上仍有明顯的差別，說明沉積物理模擬與數(shù)值模擬雖有互補性，但二者的一體化還面臨很多需要解決的問題

4結(jié)論

（1）淺水三角洲的沉積物理模擬實驗和沉積數(shù)值模擬實驗表明，泥沙比、岸線遷移速度（湖平面下降速度）和入口流量對淺水三角洲的長寬比、面積和前緣粗糙度等的變化都有明顯的影響，是影響淺水三角洲發(fā)育的關(guān)鍵因素。

（2）在泥沙比、岸線遷移速度、入口流量對淺水三角洲的長寬比、面積、前緣粗糙度等宏觀形態(tài)的影響下，沉積物理模擬實驗與沉積數(shù)值模擬實驗表現(xiàn)出了較好的一致性，而且沉積物理模擬顯示人口流量與淺水三角洲的長寬比整體呈負(fù)相關(guān)，而數(shù)值模擬對此則有更為細(xì)致的描述，即河口流量大于1000m³/s 小于 1200m³/s 時，淺水三角洲處于形態(tài)轉(zhuǎn)變的過渡期，河口流量與淺水三角洲的長寬比正相關(guān)，小于 1000m³/s 和大于 1200m³/s 這兩種情況下，河口流量與淺水三角洲長寬比呈負(fù)相關(guān)。因此，在利用沉積模擬預(yù)測淺水三角洲的形態(tài)和規(guī)模方面，基本可以用成本較低的沉積數(shù)值模擬代替沉積物理模擬。

（3）在淺水三角洲形成的具體過程中，沉積物理模擬與數(shù)值模擬有所不同。沉積物理模擬顯示，淺水三角洲有分流河道分流與扇面片流交替所致的河口朵體與扇緣交替生長、河口不斷改道所致的朵體交替生長兩種發(fā)育機(jī)制。在數(shù)值模擬中，淺水三角洲的成長過程始終伴隨著決口導(dǎo)致舊分流河道的廢棄、新分流河道和河口砂壩（朵體）的快速形成，朵體主要表現(xiàn)為指狀，鮮見扇形朵體。

參考文獻(xiàn)（References）

[1]Deacon GF. Discussion. The training of rivers and estuaries[J]. Minutes of the Proceedings of the Institution of Civil Engineers， 1894，118： 78-103.

[2]Gilbert G K，Murphy E C.The transportation of debris by running water[R]. Washington： U. S. Geological Survey，1914： 263-267.

[3]Simons D B，Richardson E V.Resistance to flow in alluvial channels[J].Transactions of the American Society of Civil Engineers， 1962，127（1）： 927-954.

[4]Southard JB. Representation of bed configurations in depthvelocity-size diagrams[J].Journal of Sedimentary Petrology， 1971， 41（4）： 903-915.

[5]Schumm SA，Khan HR.Experimental study of channel paterns [J].Geological Society of America Bulletin，1972，83（6）：1755- 1770.

[6]Rosgen D L.A classification of natural rivers[J]. Catena，1994， 22（3）： 169-199.

[7］顧曉忠，馬立橋．三角洲沉積體系的數(shù)值模擬及其應(yīng)用[J].石 油學(xué)報，1993，14（2）：1-11.[Gu Xiaozhong，Ma Liqiao.Numerical simulation of a delta depositional system and it'sapplications [J].Acta Petrolei Sinica，1993，14（2）： 1-11.]

[8］張春生．碎屑巖沉積模擬技術(shù)[M].北京：石油工業(yè)出版社， 2003：23-40.[Zhang Chunsheng. Sedimentary simulation technology for clastic rocks[M].Beijing：Petroleum Industry Press， 2003：23-40.]

[9]Sloss LL. Stratigraphic models in exploration[J]. Journal of Sedimentary Petrology，1962，32（3）： 415-422.

[10]Tetzlaff D M， Harbaugh JW. Simulating clastic sedimentation [M].New York： Springer，1989.

[11］林承焰，陳柄屹，任麗華，等．沉積數(shù)值模擬研究現(xiàn)狀及實例 [J].地質(zhì)學(xué)報，2023，97（8）：2756-2773.[Lin Chengyan，Chen Bingyi，Ren Lihua，et al.A review of depositional numerical simulation and a case study[J].Acta Geologica Sinica， 2023，97 （8）： 2756-2773.]

[12]Hutton E WH， Syvitski JPM. Sedflux 2.0： An advanced process-response model that generates three-dimensional stratigraphy[J].Computersamp; Geosciences，2008，34（10）：1319-1337.

[13]Granjeon D，Joseph P. Concepts and applications ofa3- multiple lithology，diffusive model in stratigraphic modeling[M]/HarbaughJW，LynnWatneyW，RankeyEC，etal.Numerical experiments in stratigraphy： Recent advances in stratigraphic and sedimentologic computer simulations. Tulsa： SEPM Society for Sedimentary Geology， 1999： 197-210.

[14]Lesser GR，Roelvink JA，Van Kester JATM，et al.Development and validation of a three-dimensional morphological model [J].Coastal Engineering，2004，51（8/9）： 883-915.

[15］嚴(yán)秀瑾．沉積數(shù)值模擬技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].石化技術(shù)， 2019，26（4）：55.[Yan Xiujin. Development and application of sedimentary numerical simulation[J].Petrochemical Industry Technology，2019，26（4）： 55.]

[16］鄒才能，邱振．中國非常規(guī)油氣沉積學(xué)新進(jìn)展：\"非常規(guī)油氣 沉積學(xué)\"專輯前言[J].沉積學(xué)報，2021，39（1）：1-9.[Zou Caineng，Qiu Zhen. Preface： New advances in unconventional petroleum sedimentology in China[J]. Acta Sedimentologica Sinica，2021，39（1）： 1-9.]

[17］高志勇，周川閩，董文彤，等．淺水三角洲動態(tài)生長過程模型 與有利砂體分布：以鄱陽湖贛江三角洲為例[J].現(xiàn)代地質(zhì)， 2016，30（2） ： 341-352.[Gao Zhiyong， Zhou Chuanmin， Dong Wentong，et al.Sedimentary processes，depositional model and sandbody prediction of lacustrine shallow water delta：A case study of Ganjiang River delta in Poyang Lake[J]. Geoscience， 2016，30（2）： 341-352.]

[18］金振奎，李燕，高白水，等．現(xiàn)代緩坡三角洲沉積模式：以鄱陽 湖贛江三角洲為例[J].沉積學(xué)報，2014，32（4）：710-723.[Jin Zhenkui，Li Yan，Gao Baishui， etal.Depositional model of moderngentle-slope delta：A case study from Ganjiang delta in Poyang Lake[J]．Acta Sedimentologica Sinica，2014，32（4）： 710-723.]

[19］王建功，王天琦，梁蘇娟，等．松遼盆地北部葡萄花油層淺水 湖泊三角洲沉積特征及對油氣分布的控制[J].中國石油勘探， 2008，13（1）：11-16.[Wang Jiangong，Wang Tianqi，Liang Sujuan，et al. Sedimentary features of shallow lacustrine delta and their control on distribution of oil and gas pools in Putaohua reservoir of northern Songliao Basin[J]. China Petroleum Exploration，2008，13（1）： 11-16.]

[20]朱筱敏，潘榮，趙東娜，等．湖盆淺水三角洲形成發(fā)育與實例 分析[J].中國石油大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013，37（5）：7-14. [Zhu Xiaomin，Pan Rong， Zhao Dongna， et al. Formation and development of shallow-water deltas in lacustrine basin and typical case analyses[J]. Journal of China University of Petroleum， 2013，37（5）： 7-14. ]

[21］李元吳，劉池洋，獨育國，等．鄂爾多斯盆地西北部上三疊統(tǒng) 延長組長8油層組淺水三角洲沉積特征及湖岸線控砂[J]．古 地理學(xué)報，2009，11（3）：265-274.[Li Yuanhao，Liu Chiyang， DuYuguo，etal.Sedimentarycharacteristicsof shallowwater delta and lake shoreline control on sandbodies of Chang 8 oilbearing interval of the Upper Triassic Yanchang Formation in northwestern Ordos Basin[J]. Journal of Palaeogeography，2009，

[22]潘雙蘋，胡光明，唐友軍，等.斷裂組合導(dǎo)流作用對扇三角洲 形態(tài)的影響：基于盆1井西凹陷百口泉組的沉積物理模擬實驗 [J].沉積學(xué)報，2023，41（3）：867-878.[Pan Shuangping，Hu Guangming，Tang Youjun，etal.Influences of restricted flow by fault assemblage on fan delta morphology： Evidence from a depositional physical simulation experiment of the Baikouquan Formation in the well Pen-1 west Sag，Junggar Basin[J].Acta Sedimentologica Sinica，2023，41（3）： 867-878.]

[23]吳太霏，王華，劉恩濤，等.珠三坳陷珠江組一段沉積體系演 化過程及其控制因素[J].地質(zhì)科技通報，2024，43（2）：111- 112.[Wu Taifei，WangHua，LiuEntao，etal.Evolutionaryand controlling factors of sedimentary system inthe first member of the Zhujiang Formation in the Zhu III Depression[J]. Bulletin of Geological Science and Technology，2024，43（2）： 111-112.]

[24]王華，魏乾坤.Delft3D模型理論及應(yīng)用[M].北京：海洋出版 社，2018.［Wang Hua，Wei Qiankun. Theory and application of delft 3D model[M]. Beijing：China Ocean Press，2018.]

[25］宋亞開，尹太舉，張昌民，等．分支河道型三角洲的數(shù)值模擬 [J].大慶石油地質(zhì)與開發(fā)，2021，40（3）：42-50.[SongYakai， YinTaiju，ZhangChangmin，etal.Numerical simulationofa branch-channel delta[J].Petroleum Geology amp; Oilfield Development in Daqing，2021，40（3）： 42-50.]

[26]杜威，紀(jì)友亮，李其海，等．不同沉積過程尺度下正演數(shù)值模 擬研究進(jìn)展及油氣地質(zhì)意義[J].油氣地質(zhì)與采收率，2020，27 （2）：62-71.[Du Wei，Ji Youliang，LiQihai，etal.Sedimentary forward numerical modeling at different sedimentary scales： Progress and hydrocarbon significance[J]. Petroleum Geology and RecoveryEfficiency，2020，27（2）： 62-71.]

[27]王楊君，尹太舉，鄧智浩，等．水動力數(shù)值模擬的河控三角洲 分支河道演化研究[J].地質(zhì)科技情報，2016，35（1）：44-52. [WangYangjun，Yin Taiju，Deng Zhihao，etal.Terminal distributarychannelsin fluvial-dominateddelta systems from numerical simulation of hydrodynamics[J]. Geological Science and Technology Information，2016，35（1）：44-52.]

[28］潘雙蘋．盆1井西凹陷三疊系百口泉組粗碎屑沉積模擬實驗 [D].荊州：長江大學(xué)，2022.[Pan Shuangping.Deposition simulation experiment of coarse clastic in Baikouquan Formation， Triassic in the well Pen1 west Sag[D]. Jingzhou： Yangtze University，2022.]

[29] 肖紅平．鄂爾多斯盆地山西組—盒8段沉積體系與有利儲層 研究[D].北京：中國地質(zhì)大學(xué)（北京），2020.[Xiao Hongping. Depositional system and favorable reservoir of Shanxi Formation-He 8 member in OrdosBasin[D].Beijing：China University of Geosciences （Beijing），2020.]

[30] LiangM，VollerVR，Paola C.Areduced-complexitymodel for riverdelta Formation-Part1：Modeling deltaswith channel dynamics[J]. Earth Surface Dynamics，2015，3（1）： 67-86.

[31]Xu Z H，Wu SH，Liu MC，et al. Effects of water discharge on river-dominated delta growth[J].Petroleum Science，2021，18 （6）： 1630-1649.

[32］臧東升.淺水三角洲儲層砂體構(gòu)型與剩余油分布：以松遼盆 地南部泉四段為例[D].北京：中國石油大學(xué)（北京），2021. [ZangDongsheng.Sandbody architecture and remaining oil distribution in shallow water delta reservoirs：A case study based on the 4^th member of Quantou Formation， southern Songliao Basin [D].Beijing：China University ofPetroleum（Beijing），2021.]

[33］周涵.基于沉積數(shù)值模擬和物理模擬的潮控河口灣儲層砂壩 成因分析[D].荊州：長江大學(xué)，2020.[ZhouHan.Genetic analysisof sand bar in tidal estuary reservoir based on numerical and physical simulation of sedimentation[D]. Jingzhou： Yangtze University，2020.]

Abstract：[Objective]The integration of physicaland numerical deposition simulations is an inevitable trend in the development of deposition simulation technology.Inrecent years，shoal water deltas have graduallbecomethe focus ofresearch by various expertsand scholars.The main factors affecting the growth and developmentof shoal waterdeltas include ancient structures，topography，climate，and water flow.Previous scholars have conducted relevant research，but there isalack of amore comprehensivequantitativeanalysis ofthe specific impact of the maincontrolling factors.Inthis study，the authortakes theshoal waterdeltaasan exampleforconductingacomparative studyof physicaland numericaldeposition simulations，exploring the problems inthe integrationof thetwo.Methods]Three influencing factors，namelysediment ratio，shoreline migration speed（lake leveldescent speed），and inletflowrate， were selected.Physical and numerical deposition simulation methods were used to analyze the deposition evolution of the shoal water deltaandthe influence ofcontrolfactors.Quantitativeanalysis was conducted using indicators such as sediment aspectratio，area，and front edge roughness.[Results and Conclusions]（1）The physical and numerical simulation experiments ofshoal waterdelta depositionshow thatsedimentratio，shoreline migrationspeed （lake level descentspeed），andinlet flowvelocityhave a significant impact onthe aspectratio，area，andfront roughness changes，which are key factors affecting the development of shoal water deltas.（2）From a macro perspective，the results of physicaland numerical simulations are consistent.Physical deposition simulations showthatthe inlet velocityof shoal water deltas is negatively correlated with aspect ratio，whereas numerical simulations provide a more detailed description of this.When the flow rate at the estuary is greater than 1000m³/s but less than 1200m³/s ，the shoal waterdeltais inaperiod of morphological transformation，andtheflowrate attheestuary is positivelycorrelated with the aspect ratio of the shoal water delta.At speeds below 1000m³/s and above 1200m³/s ，the flow velocity at the estuaryis negativelycorelated withthe aspectratioofshoalwaterdeltas.Therefore，whenusingdeposition simulations to predict the morphologyand scale of shoal waterdeltas，low-cost numerical simulations can replace physical simulations for shoal waterdeltaformation.（3）Physicaland numerical simulationsare diferent.Physicalsimulations indicatethatthereare two developmental mechanisms inshoal water deltas：the alternating growth of flower bodies and fan edges causedby the diversionof distributary channelsandthealternating growthofflower bodies caused by the continuous diversion of river mouths.In numerical simulations，the growth of shoal water deltas is accompanied by breaches，abandonment of old distributary channels，and rapid formationof new distributary channels and estuarine sandbars （lobes）.These sandbars are mainly finger-shaped and rarely exhibit fan-shaped lobes.This study explores thecombination of physical and numericaldeposition simulations，which has important theoretical significance and practical value for promoting oil and gas reservoir explorationresearch.This study explores the integrationof physical and numericaldeposition simulationsand has important theoretical significanceand practical valuein promoting exploration research of oil and gas reservoirs.

KeyWords：deposition；physical simulation；numerical simulation；shoal water delta；sediment ratio；shoreline migration；inlet discharge；delta front roughness