地震勘探数据压缩方法研究
发布时间：2021-11-29 00:02
随着地震勘探技术的快速发展,相关的软件、硬件设备的品质越来越高,地震勘探数据日益增长的数据量对存储、传输的需求越来越高。为此,迫切需要针对地震勘探数据的特点,设计高效压缩算法对其进行压缩,减少庞大的数据量。为此,本文主要改进了基于小波变换和EZW算法的地震勘探数据有损压缩方案,研究设计了新的地震勘探数据无损压缩方案。徐峰涛提出了一种基于小波变换的零树编码与算术编码相结合的地震数据压缩算法,与其他方法相比所得地震数据压缩倍数较高,数据解压效果较好。但徐峰涛只进行了算法方面的研究,缺乏实用性,于是本文对其压缩方案进行如下改进,将其算法研究向实际应用方向推进一步:1.读取标准SEG-Y文件,将其分割为卷头、道头数据和地震采样数据集两部分,对卷头、道头数据保留原始信息不压缩;2.对地震采样数据集进行分块压缩处理,先按采样点数进行数据扩展填充,使其满足多次小波变换条件,将采样点数扩展填充后的值作为划分块的宽度值,这样每块的道数和采样点数都满足多次小波变换条件;为此本文比较三种填充方法,探索最佳扩展填充方式,实验结果表明,使用“0”值填充,对原徐峰涛的算法压缩效果影响相对最小,仍能保持较好的压缩效...
【文章来源】：长江大学湖北省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某原始单炮地震数据（叠前地震数据）
第3章数据压缩中的变换编码14图3-2某经过精细数据处理后的叠加数据（叠后地震数据）Fig3-2Superimposeddata(post-stackseismicdata)afterfinedataprocessing变换编码的基本思想：变换编码包括三个步骤，第一个步骤是将数据序列{x}n分为大小为N的块。使用一种可逆映射将每一个映射为一个变换序列{}nθ，变换序列中每个块的不同元素通常具有不同的统计特性。例如：每个块包含两个值，在经过变换后，原输出块中包含的大部分能量都包含在变换块的第一个值中，另一个值仅包含极少的能量。这意味着每个变换块中第二个元素的赋值很小且变化幅度不大，而第一个元素的幅值可能会有大幅度的波动，具体取决于输入块中元素的大校第二个步骤是量化变换序列中的元素。最后，使用某种二进制编码技术对量化后的数值进行编码。二进制编码技术可以非常简单，使用一种定长码，也可以非常复杂，结合使用游程长度编码和霍夫曼或算术编码。我们涉及的所有变换都是线性变换，也就是说，可以通过如下方程由序列{x}n得到序列{}nθ：1,0Nniniixa=θ=∑（3-1）这种变换称为正向变换。变换序列{}nθ中不同元素的特性差异，可以用每个元素的方差2nσ来度量。这些方差将会深刻地影响对变换序列进行编码的方式。块的大小N根据实际应用来决定，一般情况下，变换复杂度会随N呈线性变化，并略大一些。因此，当N超过一个特定值之后，计算成本会超过通过增大N而获得的少量收益。
第5章基于小波变换的地震勘探数据有损压缩方法研究34徐峰涛的算法良好压缩效果的同时，实际应用性大大增强，十分有利于后续地震数据的有效利用。5.2嵌入式零树编码嵌入式零树小波编码，简称EZW算法，是压缩方案中一般对原始数据小波变换后的系数进行量化和编码操作。它是充分利用小波系数在不同子带中，相同空间位置上的数值相对大小的一般规律，用最少的比特数尽可能的携带更多的原始数据信息。如图5-1，原始数据进行三次小波变换后分解为十个不同频率的子带，观察图5-1可以看到a与123aaa携带的原始数据的信息的空间位置是一样的，接下来1a与11121314aaaa与111112121122113114123124131132141142133134143144aaaaaaaaaaaaaaaa携带的原始数据的信息的空间位置是一样的。所以根据这个观察我们把这些小波系数以树的形式联系起来，系数a称为根，与它直接相连接的是其后代123aaa，依次与1a相连的后代为11121314aaaa，与11a相连的后代为111112113114aaaa……如图5-2所示的树型结构。图5-1十子带小波分解Fig5-1Ten-bandwaveletdecomposition
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于压缩感知的地震数据重建方法及其在城市活断层地震勘探中的应用[J]. 曹静杰,杨志权,杨歧焱. 地球物理学进展. 2020(04)
[2]基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法[J]. 张岩,任伟建,唐国维,赵璨. 吉林大学学报(理学版). 2017(06)
[3]针对地震勘探数据压缩的JPEG 2000算法改进[J]. 张正炳,杨顺辽,徐锋涛,桂志先. 长江大学学报(自科版). 2017(21)
[4]基于C语言的SEG-Y数据格式分析与转化[J]. 刘明忱,孙建国. 地球物理学进展. 2016(01)
[5]SEG-Y格式自动转化软件的研究与实现[J]. 刘旭跃,周巍,孔祥宁,黄骏. 物探化探计算技术. 2016(01)
[6]基于EZW算法的地震数据压缩[J]. 徐锋涛,张正炳,桂志先. 石油地球物理勘探. 2015(05)
[7]基于Dreamlet变换的地震数据压缩理论与方法[J]. 耿瑜,吴如山,高静怀. 地球物理学报. 2012(08)
[8]基于形态小波的地震数据压缩方法研究[J]. 杨博雄,柳林,秦前清. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(07)
[9]基于SPIHT改进算法的地震数据压缩[J]. 于文茂,余厚全,谢凯,伍鹏. 石油天然气学报. 2011(03)
[10]基于预测编码算法的地震勘探数据无失真压缩理论与方法[J]. 张正炳,桂志先. 地球物理学报. 2010(11)
硕士论文
[1]地震波正演波场高效压缩方法[D]. 高潇.中国科学技术大学 2019
[2]基于LZMA方式的地震数据压缩交换技术的应用研究[D]. 孙旭东.西安科技大学 2011
本文编号：3525421
【文章来源】：长江大学湖北省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某原始单炮地震数据（叠前地震数据）
第3章数据压缩中的变换编码14图3-2某经过精细数据处理后的叠加数据（叠后地震数据）Fig3-2Superimposeddata(post-stackseismicdata)afterfinedataprocessing变换编码的基本思想：变换编码包括三个步骤，第一个步骤是将数据序列{x}n分为大小为N的块。使用一种可逆映射将每一个映射为一个变换序列{}nθ，变换序列中每个块的不同元素通常具有不同的统计特性。例如：每个块包含两个值，在经过变换后，原输出块中包含的大部分能量都包含在变换块的第一个值中，另一个值仅包含极少的能量。这意味着每个变换块中第二个元素的赋值很小且变化幅度不大，而第一个元素的幅值可能会有大幅度的波动，具体取决于输入块中元素的大校第二个步骤是量化变换序列中的元素。最后，使用某种二进制编码技术对量化后的数值进行编码。二进制编码技术可以非常简单，使用一种定长码，也可以非常复杂，结合使用游程长度编码和霍夫曼或算术编码。我们涉及的所有变换都是线性变换，也就是说，可以通过如下方程由序列{x}n得到序列{}nθ：1,0Nniniixa=θ=∑（3-1）这种变换称为正向变换。变换序列{}nθ中不同元素的特性差异，可以用每个元素的方差2nσ来度量。这些方差将会深刻地影响对变换序列进行编码的方式。块的大小N根据实际应用来决定，一般情况下，变换复杂度会随N呈线性变化，并略大一些。因此，当N超过一个特定值之后，计算成本会超过通过增大N而获得的少量收益。
第5章基于小波变换的地震勘探数据有损压缩方法研究34徐峰涛的算法良好压缩效果的同时，实际应用性大大增强，十分有利于后续地震数据的有效利用。5.2嵌入式零树编码嵌入式零树小波编码，简称EZW算法，是压缩方案中一般对原始数据小波变换后的系数进行量化和编码操作。它是充分利用小波系数在不同子带中，相同空间位置上的数值相对大小的一般规律，用最少的比特数尽可能的携带更多的原始数据信息。如图5-1，原始数据进行三次小波变换后分解为十个不同频率的子带，观察图5-1可以看到a与123aaa携带的原始数据的信息的空间位置是一样的，接下来1a与11121314aaaa与111112121122113114123124131132141142133134143144aaaaaaaaaaaaaaaa携带的原始数据的信息的空间位置是一样的。所以根据这个观察我们把这些小波系数以树的形式联系起来，系数a称为根，与它直接相连接的是其后代123aaa，依次与1a相连的后代为11121314aaaa，与11a相连的后代为111112113114aaaa……如图5-2所示的树型结构。图5-1十子带小波分解Fig5-1Ten-bandwaveletdecomposition
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于压缩感知的地震数据重建方法及其在城市活断层地震勘探中的应用[J]. 曹静杰,杨志权,杨歧焱. 地球物理学进展. 2020(04)
[2]基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法[J]. 张岩,任伟建,唐国维,赵璨. 吉林大学学报(理学版). 2017(06)
[3]针对地震勘探数据压缩的JPEG 2000算法改进[J]. 张正炳,杨顺辽,徐锋涛,桂志先. 长江大学学报(自科版). 2017(21)
[4]基于C语言的SEG-Y数据格式分析与转化[J]. 刘明忱,孙建国. 地球物理学进展. 2016(01)
[5]SEG-Y格式自动转化软件的研究与实现[J]. 刘旭跃,周巍,孔祥宁,黄骏. 物探化探计算技术. 2016(01)
[6]基于EZW算法的地震数据压缩[J]. 徐锋涛,张正炳,桂志先. 石油地球物理勘探. 2015(05)
[7]基于Dreamlet变换的地震数据压缩理论与方法[J]. 耿瑜,吴如山,高静怀. 地球物理学报. 2012(08)
[8]基于形态小波的地震数据压缩方法研究[J]. 杨博雄,柳林,秦前清. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(07)
[9]基于SPIHT改进算法的地震数据压缩[J]. 于文茂,余厚全,谢凯,伍鹏. 石油天然气学报. 2011(03)
[10]基于预测编码算法的地震勘探数据无失真压缩理论与方法[J]. 张正炳,桂志先. 地球物理学报. 2010(11)
硕士论文
[1]地震波正演波场高效压缩方法[D]. 高潇.中国科学技术大学 2019
[2]基于LZMA方式的地震数据压缩交换技术的应用研究[D]. 孙旭东.西安科技大学 2011
本文编号：3525421
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