鄂尔多斯盆地Z区延9储层是典型的低渗油层。目前，该区延9主力油层处于中高含水阶段，开发难度大，因此，亟需开展储层分类评价研究，服务于下步开发技术政策制定。本文将神经网络技术用于储层分类评价中，从而提高了储层的分类评价效果。本文以Z区延9地层为研究对象。基于工区地质资料、岩心资料、测井资料和生产动态资料，开展了地层划分与对比、小层砂顶微构造特征研究、砂体厚度展布特征研究、小层沉积微相研究、四性关系研究、储层非均质性特征研究、储层参数分布特征研究、储层分类评价研究等。研究表明，Z区延9地层可以划分为延91、延92、延93三个小层。研究区各小层砂体较为发育，砂体厚度较大，砂体的延展性比较好。砂体主要沿西北～东南走向呈条带状分布，研究区中部略厚，西北部离物源近，砂体分布范围广，往东南方向，砂体分布范围窄，成串珠状。延9各小层中，延93砂体较厚，含油性好，为主力储层。剖面上整体构造简单，局部有低幅凹陷。小层砂顶微构造整体趋势为西倾单斜，平面上呈鼻槽组合，各小层砂顶微构造呈现一定的继承性及差异性。本区沉积相主要为三角洲平原沉积，沉积微相主要有分流河道、天然堤、河漫沼泽。河道方向呈西北～东南向。四性关系研究表明：研究区的岩性决定物性和含油气性，表现为一定的电性特征，可以根据电性来分析和揭示岩性、物性和含油气性。非均质性研究表明：研究区延9各小层层间非质性以延92非均质性最为严重，延91次之。油藏平面分布规律研究表明，油藏在平面分布上受构造、沉积微相、储层非均质性影响显著。沿着河道方向，油藏分布比较集中。最后，本文在沉积学、岩石地层学、地质统计学等理论指导下，将常规的储层分类方法与神经网络技术相结合对该区的储层进行分类评价，从而能够更好地达到定量识别储层类别的目的，在此基础上建立起来的分类识别模式，便于计算机编程处理，简便易行，并且识别模式准确度高，为非常规油气藏大量的数据处理提供了很好的平台。通过本论文研究，为该区下步开发方案的制定奠定了重要的地质基础。