为了解决传统的有机碳含量TOC测量方法成本高和无法获得TOC含量连续分布的问题，提出了一种TOC含量的统计预测方法。由于地层的岩性的不同，TOC含量的差异非常大，因此，首先对原始的测井数据聚类，通过聚类的方法将不同岩性的地层区分开，对不同的地层分别建立TOC含量的预测模型，再通过聚类的方法提高了各测井参数和TOC含量的相关性，这不仅提高了模型的准确性，而且使得模型更有说服力；然后通过粒子群算法优化SVM模型参数，避免了因人工选择参数带来的模型不稳定的问题，依此建立测井参数优选的SVM-RFE模型