油页岩属于非常规能源,储量非常丰富,是重要的替代能源,含油率是油页岩储层评价中最重要的一个参数,油页岩储层在测井曲线上具有典型“三高一低”特征,即高电阻率、高声波时差、高自然伽马、低密度,综合利用油页岩典型测井响应特征预测油页岩含油率,成为快速准确评价油页岩资源的有效途径.由于油页岩储层具有较强的非均质性,储层含油率受多种地质因素的影响,且储层含油率与常规测井响应存在着复杂关系,传统方法难以表征它们之间的内在关系,本次研究对鄂尔多斯盆地铜川地区三叠系长7段265块油页岩含油率及常规测井响应进行分析,建立支持向量机神经网络预测模型,对实际资料进行处理,并进行误差分析对比,结果表明;支持向量机神经网络预测含油率可有效的弥补实验室测定含油率的不足,且能够成为快速准确评价鄂尔多斯盆地东南部三叠系油页岩资源的有效方法