El reconocimiento y la subdivisión de facies de lutitas tiene una gran importancia teórica y práctica en la exploración y desarrollo de petróleo y gas de lutitas. Este estudio se centra en las lutitas del segundo segmento del grupo Funing del Paleógeno en la depresión de Qintong, cuenca del norte de Jiangsu. Mediante el análisis de muestras de núcleos del pozo Qinye-1 por difracción de rayos X total y de arcillas, y aplicando el diagrama de "tres end-members" de componentes minerales de lutitas basado en estudios previos, se determinaron los tipos de facies de lutitas en esta región. Además, se utilizó un método de red neuronal BP optimizado con un algoritmo de optimización de búsqueda atómica para el análisis de datos de registros de pozos, estableciendo un modelo para predecir el contenido relativo de minerales de arcilla, minerales silíceos y minerales carbonatados, logrando una caracterización cuantitativa del contenido mineral a partir del espectro natural. Finalmente, este modelo se aplicó para la predicción litológica y el reconocimiento de facies en los pozos Qinye-1 y Shaduo-1 del segundo segmento del grupo Funing, y los resultados de reconocimiento fueron altamente consistentes con los resultados de subdivisión litológica basados en datos de muestras reales. El estudio proporciona un método económico, rápido y eficiente para la identificación indirecta de facies de lutitas, que permite predecir eficazmente los principales componentes minerales de las combinaciones de facies mediante curvas de registro, proporcionando una base para el reconocimiento de facies en intervalos de pozos sin muestras recuperadas ni datos medidos.

Depresión de Qintong;Segundo segmento del grupo Funing;Curvas de registro;Petróleo y gas de lutitas;Reconocimiento de facies;Red neuronal