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Der Porenraum eines Karbonatgesteins ist zumeist aus einer spezifischen Vergesellschaftung verschiedenster Porentypen aufgebaut, die eine unterschiedliche Herkunft aufweisen und zusätzlich in ihrer Form und Größe stark variieren können (e.g., Melim et al., 2001; Lee et al., 2009; He et al., 2014; Dernaika & Sinclair, 2017; Zhang et al., 2017). Diese für Karbonate typischen multimodalen Porensysteme entstehen sowohl durch primäre Ablagerungsprozesse, als auch durch mehrmalige Modifikation des Porenraumes nach Ablagerung des Sediments. Dies führt zu einer ungleichen Verteilung der Porenraumeigenschaften auf engstem Raum und das zeitgleiche Auftreten von effektiven und ineffektiven Poren. Diese immanenten Unterschiede in der Effektivität einzelner Porentypen sind der Hauptgrund für die häufig sehr niedrige Korellation zwischen Porosität und Permeabilität in Karbonaten (e.g., Mazzullo 2004; Ehrenberg & Nadeau, 2005; Hollis et al., 2010; He et al., 2014; Rashid et al., 2015; Dernaika & Sinclair, 2017). Durch die Extraktion von miteinander verbundenen und somit effektiven Porentypen jedoch kann das Verständnis und die Vorhersage der Permeabilität für einen gegeben Porositätswert stark verbessert werden (e.g., Melim et al., 2001; Zhang et al., 2017). Dazu wird in dieser Arbeit eine auf der digitalen Bildanalyse (DIA) beruhende Methode vorgestellt, mit der schrittweise die Effektivität von Poren aus den analysierten mittelmiozänen lakustrinen Karbonaten des Nördlinger Ries Kratersees (Süddeutschland) berechnet werden kann. Mithilfe des Porenformfaktors (sensu Anselmetti et al., 1998), der als Parameter zur Quantifizierung der Interkonnektivität zwischen Poren dient, wird der potentiellen Beitrag an Permeabilität jedes Porentyps zur Gesamtpermeabilität bestimmt. Somit können die effektivsten Porentypen innerhalb der analysierten Karbonate identifiziert werden. Desweiteren wird die digitale Bildanalyse dazu benutzt, zementierte Porenräume zu extrahieren, um den Einfluss der Zementation auf die Porenraumeigenschaften zu quantifizieren. Durch eine unabhängige Methode (Fluid-Flow-Simulation), deren Ergebnisse wiederum mit der digitalen Bildanalyse ausgewertet werden, können die vorherigen Erkentnisse bestätigt werden: Interpeloidale Poren und Lösungsporen sind die beiden effektivsten Porentypen im Porenraum der Riesseekarbonate. Die Extraktion des miteinander verbundenen (d.h. effektiven) Porennetzwerkes führt schließlich zu einer erheblich verbesserten Korrelation zwischen Porosität und Permeabilität in den analysierten Karbonaten. Die in dieser Arbeit beschriebene Methode bietet ein quantitatives petrographisches Werkzeug, mit dessen Hilfe die effektive Porosität eines Porenraumes extrahiert werden kann. Dies führt zu einem besseren Verständnis darüber, wie Porensysteme von Karbonaten Permeabilität erzeugen. Diese Dissertation zeigt auch, dass die Formkomplexität von Poren einer der wichtigsten Parameter ist, der die Interkonnektivität zwischen einzelnen Poren und somit die Entstehung von effektiver Porosität steuert. Außerdem erweist sich die digitale Bildanalyse als ausgezeichnetes Werkzeug um die Porosität und Permeabilität direkt an ihren gemeinsamen Ursprung zu knüpfen: die Gesteinstextur und die damit assoziierte Porenstruktur.