Die starke Heterogenität der Schiefer-Lithofazies der zweiten Einheit der Funing-Gruppe in der Gaoyou-Senkung des Nord-Jiangsu-Beckens und die komplexen Schichttypen erschweren die quantitative Charakterisierung mittels Log-Daten, was die Auswahl vorteilhafter „Sweet Spots“ für Schieferöl einschränkt. Basierend auf den klimatischen Entwicklungseigenschaften der verschiedenen Ablagerungsphasen der zweiten Einheit und unter Berücksichtigung von Kernschliff, Ganzgesteinsbeugung, Element-Logs und Logging-Daten wurde eine detaillierte Untersuchung der quantitativen Log-Charakterisierung der Schieferlagenarten und deren Entwicklung durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass in der Gaoyou-Senkung der zweiten Einheit hauptsächlich langquarzige, tonhaltige, Kalkspat- und Dolomitbänder als Lagenarten ausgebildet sind. Aufgrund der Einflüsse der Paläoklimaentwicklung variieren die Anteile der Lagenarten in den einzelnen Unterlagen; die Überlagerung und Kopplung unterschiedlicher Lagenarten führt zu vertikalen Unterschieden in der Schieferölanreicherung; je stärker die Lagen ausgebildet sind, desto höher ist der Schieferölreichtum. Basierend auf den geologischen Merkmalen der unterschiedlichen Verteilung der Lagen wurde mittels Kantendetektion von elektrischen Logging-Bilddaten und Berechnung der Schiefersedimentationsrate eine umfassende Analyse der Entwicklung der Lagen in den Unterlagen Ⅳ-3—Ⅳ-7 und Ⅴ-6—Ⅴ-8 durchgeführt, die als vertikale „Sweet Spot“-Schichten für Schieferöl dargestellt werden. Die anhand der Kantendetektion elektrischer Logging-Bilder erkannte Lagenidentifikation besitzt eine hohe Genauigkeit und eignet sich für detaillierte geologische Bewertungen vertikaler „Sweet Spot“-Schichten in verschiedenen Blöcken, während die Berechnung der Änderungen der Sedimentationsrate für die Vorhersage der räumlichen Verteilung der Lagenentwicklung und zur Führung der dreidimensionalen Erkundung von Schieferöl verwendet wird.

Gaoyou-Senkung; zweite Einheit; Schieferlagenarten; Klimaentwicklung; elektrische Logging-Bilder; Kantendetektion; Milankovitch-Zyklen