鄂尔多斯盆地延长组页岩是我国陆相页岩油勘探开发的重要靶区，该套储层发育于半深湖-深湖沉积环境，受沉积韵律、成岩作用叠加影响，储层具有岩性变化快、微纳米孔喉发育、非均质性强的特征。目前，利用测井资料实现页岩油储层孔隙结构定量评价与分类面临技术挑战，严重制约了优质储层的有效识别。本研究以鄂尔多斯盆地陇东地区页岩油储层为研究对象，选取15块代表性岩心样品，联合开展高压压汞和核磁共振（NMR）实验。基于三峰高斯分布对核磁共振横向弛豫时间（T₂）分布进行分解与拟合，拟合优度R²均值为0.95，提取了反映不同孔径组分的特征参数，明确了不同孔径区间的孔隙发育特征。相关性分析表明，从T₂分布中提取的小孔均值与中大孔孔隙度，与高压压汞实验获得的孔隙结构参数（排驱压力、孔喉半径分布等）之间具有较好的相关性，表明提取的T₂分布特征参数能够反映孔隙结构，综合孔隙结构参数和物性参数（T₂几何均值、r₃₅、r₅₀、小孔均值、中大孔孔隙度），采用无监督机器学习算法——多分辨率图论聚类（Multi-Resolution Graph-Based Clustering, MRGC）对储层进行精细分类，将研究区页岩油储层划分为三类，通过岩石薄片和试油数据交叉验证，证实该分类结果能有效反映不同类型储层的孔隙发育差异与物性特征。依据分类结果建立储层分类评价标准，为鄂尔多斯盆地页岩油储层的孔隙结构精准表征、优质储层识别及勘探开发方案优化提供重要理论依据与技术支撑。

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