渤海湾盆地含油系列多，流体性质复杂，垂向变化大，难以准确快速识别流体，而胶囊网络深度学习方法可以提高储层流体测井参数的识别精度。胶囊网络通过卷积结构提取不同储层流体的测井参数特征，利用胶囊网络独特矢量表达特征的不变性和协方差性，有效挖掘测井评价参数与储层流体性质之间的内在关系，建立了高精度储层流体快速识别模型。以黄河口坳陷常规砂岩储层为例，研究了基于胶囊网络的测井识别方法。首先，基于对储层流体信息敏感的六种测井评价参数，划分了黄河口凹陷381个样本数据的训练集和次级构造带x井区132个样本的测试集。建立了基于测井评价参数的胶囊网络储层流体识别模型。与传统的线性Fisher相比，基于胶囊网络的储层流体识别方法的模型精度为87.66%，识别精度提高了10%左右。实践表明，基于胶囊网络的储层流体识别方法能有效提取储层流体测井参数的敏感性特征，为储层流体识别测井评价方法提供了新思路，具有良好的应用前景和推广价值。