储层流体性质的准确表征与识别是油田开发与生产中的关键工作，可为开发方案制定、动态调整以及措施优化提供可靠的数据支撑。受储层非均质性、测井响应机理复杂以及资料来源多样等因素影响，储层流体性质识别往往面临较大挑战：一方面，不同流体类型在测井响应上的差异具有非线性与耦合特征，单一参数或线性判别方法难以充分表征；另一方面，现场数据常存在钻井资料与测井资料混合使用、关键测井曲线缺失、数据质量不稳定等问题，导致传统基于少量曲线组合的识别方法泛化能力不足，难以满足精细化与智能化识别需求。
针对上述问题，本研究以海上某油田为例，提出一种基于测井数据的储层流体性质识别新方法。首先，构建改进的马尔可夫变迁场模型，将多维地球物理测井数据映射为具有统计信息的二维特征图像；随后引入量子混合神经网络模型，利用深度学习的方法刻画测井曲线之间的非线性关系，利用其对复杂非线性关系的表达能力，学习各测井数据间的耦合特征与变化规律；进一步地，将非标准的马尔可夫变迁场模型与量子混合神经网络进行融合，形成一种新的储层流体性质模型，实现对流体类型的精细判别。
最后，从数据驱动的角度出发，基于映射后的特征图像对模型进行训练与验证，并引入交叉验证以评估模型的可靠性，结果显示模型训练效果较好且准确率较高；同时，通过多种模型的对比实验从识别精度、稳定性与泛化能力等方面验证了量子混合神经网络的优势；此外，选取研究区内未参与建模的测井数据开展验证并比对生产数据，结果表明模型具有较高的预测精度与鲁棒性，可有效支撑研究区的储层流体性质识别工作，同时为地球物理测井数据的图像化表征与智能识别提供了可行的技术路径。
 

储层流体性质识别,马尔可夫变迁场,量子混合神经网络