应用Squeeze算法实现地震数据高效压缩

发布时间：2021-07-29 23:59

　　为了提高海量地震数据的存储和处理能力,需要采用有损压缩方法对地震数据进行高效压缩。目前常用的地震有损压缩方法主要利用了地震数据的稀疏性来实现压缩,代码实现较为复杂,实际应用需要使用者对相应的压缩方法原理具有比较好地了解。另一种压缩实现原理是利用地震数据相邻道之间的关系实现压缩,该类方法原理简单,易于理解。这里将近年最新发展的Squeeze算法应用到地震数据压缩问题中,该算法通过使用多维和多层预测模型,基于邻近点信息预测当前点波场值,然后对实际波场值和预测值之间的差异,进行自适应量化编码和熵编码实现数据的有效压缩。在地震波数值模拟算法中实现了Squeeze压缩方法,并通过二维SEG/EAGE盐丘模型合成道集数据、实际三维道集数据以及三维Marmousi正演波场数据测试Squeeze压缩效果,结果表明,Squeeze算法对于地震数据具有比较好的压缩性能,同时代码实现和使用十分方便。 

【文章来源】：物探化探计算技术. 2020,42(05)

【文章页数】：14 页

【部分图文】：

二维多层预测模型示例

这三种压缩设置都有各自的优缺点,实际处理中选用哪一种需要结合具体的研究问题而定,并且用户可以自行调优以获得最适合的压缩方式。在本文中,由于地震数据变化范围较大,使用绝对误差约束方式和逐点相对误差方式都不能获得比较好的压缩效果,因此我们使用第二种误差约束——相对误差约束(REL)进行压缩。选定误差约束方式后,就可以根据相应的误差约束条件计算出最大允许误差ME值,之后的量化操作以ME值为基础,其具体又可以分为两个过程。

2维SEG-EAGE叠后盐丘地震记录数据


本文编号：3310302