地震数据高效存储技术研究

发布时间：2017-03-17 11:04

  本文关键词：地震数据高效存储技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对大量的地震数据给传输和存储带来的巨大压力,在现有无损压缩算法的基础上本文提出了一种适用于Seg-Y地震数据文件的压缩方法。论文根据Seg-Y文件中的地震数据是以四个字节表示一个数据值这一特点,将其分解成四个分组,并引入基尼系数分析了整体数据与四个分组的数据在[0,255]区间内的分布情况,通过实验发现四个分组与整体数据的分布情况均不相同,而无损压缩方法与文件的数据分布情况息息相关,因此确定了先对文件进行分组,再对各个分组进行压缩的思路。然后论文实验对比了不同压缩算法对各个分组的压缩率,选取Lzma算法压缩前两个分组,Deflate算法压缩后两个分组。在此基础上,论文基于Microsoft.Net平台,采用C#语言,以Visual Studio2010为工具设计开发了一套将地震数据压缩后传输并存储的软件,其中,客户端软件用于压缩和发送Seg-Y文件,服务器端软件接收并存储文件。最后对比了该软件与目前流行的压缩软件在压缩率、解压缩时间上的区别,并与原始数据实验对比在网络传输上的效率差异,实验结果表明本文算法的压缩率与Lzma算法相比,降低8%左右,比Deflate算法降低12%左右,比BZip2算法和Win RAR降低13%左右;本文算法的解压缩所耗时间则处于Lzma算法,Bzip2算法和Deflate算法和Win RAR之间;而采用本文算法将Seg-Y文件压缩后传输相比于直接传输原数据,每兆字节数据平均可节省0.23s,因此,本文的方法可以有效降低Seg-Y的压缩率,和减少数据在数据传输阶段的时间。
【关键词】：Seg-Y地震数据 无损压缩 基尼系数 Lzma Deflate
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 本文的研究工作11-12
• 2 无损数据压缩技术12-22
• 2.1 无损数据压缩理论基础12
• 2.2 基于统计模型的压缩算法12-15
• 2.2.1 Shannon-Fano编码13-14
• 2.2.2 Huffman编码14-15
• 2.3 基于字典模型的压缩算法15-19
• 2.3.1 LZ77算法16-17
• 2.3.2 LZ78算法17-19
• 2.4 混合压缩算法19-22
• 3 基于基尼系数分组的压缩方法22-33
• 3.1 Seg-Y文件格式22-23
• 3.2 数据频率分布23-28
• 3.3 各分组压缩方法28-33
• 4 地震数据压缩软件设计33-53
• 4.1 软件整体架构33-34
• 4.2 平台介绍34-37
• 4.3 详细软件设计37-53
• 4.3.1 压缩文件格式设计37-38
• 4.3.2 压缩模块设计38-39
• 4.3.3 解压缩模块设计39-41
• 4.3.4 网络通信模块设计41-48
• 4.3.5 存储模块设计48-53
• 5 对比测试53-60
• 5.1 压缩结果对比53-55
• 5.2 解压缩效率对比55-57
• 5.3 文件传输效率对比57-60
• 结论60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-65
• 附录65-69
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果69

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本文编号：252775