随着常规油气资源日益匮乏,页岩气作为典型的非常规油气,已成为我国油气勘探开发的重要领域,其中页岩气总有机碳(TOC)含量是反映页岩气富集程度及生烃潜力的关键参数之一。常规利用地球物理方法开展总有机碳(TOC)含量预测是建立在总有机碳(TOC)含量与敏感参数的线性拟合基础上。然而四川盆地Z区块钻探程度低,地质资料少,岩石样品实验数据缺乏,由线性回归公式建立的TOC含量预测模型,预测精度较低,存在一定的误差。针对上述问题,本文提出了一种基于粒子群(PSO)的支持向量机(SVM)的页岩气储层TOC含量预测模型。采用PSO-SVM模型计算得到TOC测井曲线,与岩心TOC进行对比,验证模型的精准度。再利用模型计算出TOC含量与敏感参数之间复杂的非线性关系,根据建立非线性关系可以反演得到储层TOC含量数据体。在非均质性较强的页岩气储层中,利用PSO-SVM模型技术进行地球物理反演,可以有效提高页岩气储层TOC含量的预测精度。