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在碳酸盐岩储层中，隔夹层的稳定程度直接影响储层的垂向连通性、压力系统和油水关系、细分调整时的层系划分以及所要采取的技术措施。因此，隔夹层识别对储层非均质研究具有重要意义。研究以DALEEL油田为例，在综合考虑孔渗等物性参数和测井资料的基础上，引入小波神经网络对测井参数进行建模，对100个样本数据进行训练，36个预测样本进行识别，识别正确率为94．4％。还采用了BP神经网络和多元统计方法对样本数据进行识别研究，识别正确率分别为80．6％和69．4％。结果表明小波神经网络模型对隔夹层的识别效果较好，为储层非均