大部分碳酸盐岩储层物性较差,孔隙度和渗透率低,非均质性强,各向异性显著,单一的测井方法和录井方法难以准确识别复杂油气藏的流体性质。为解决碳酸盐岩流体识别难题,以塔里木寒武系白云岩储层为例,基于塔里木油田现有资料,提出了新的特征参数:单位孔隙度电阻率R_A。基于新的特征响应参数对多种流体识别方法展开探讨,涵盖单位孔隙度电阻率R_A与甲烷含量C1交会图版法、单位孔隙度电阻率R_A与声波时差Δt交会图版法,以及随机森林人工智能识别方法。实例分析结果表明,就3种方法的准确率而言,随机森林法相较于交会图版法更具优势。具体表现为R_A—C1交会图版法流体识别准确率为86.79%,R_A—Δt交会图版法流体识别准确率为84.55%,随机森林法流体识别准确率达88.56%。但是,在含气水层和水层的识别方面,交会图版法表现出更高的准确性。综上所述,综合运用这些方法可以显著提升碳酸盐岩储层流体识别的精确度,为解决油气勘探开发中碳酸盐岩储层流体类型准确判别这一实际难题提供了有效的途径。