[发明专利]一种地震数据压缩与重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种地震数据的处理方法，特别涉及一种地震数据压缩与重构方法，基于贝叶斯压缩感知改进算法。

背景技术

地质勘探过程中海量数据的实时回收给现有地震仪带来了巨大挑战，这也是制约地震仪发展的最主要因素。特别是，随着地震勘探的不断深入，使得地震勘探数据持续膨胀，给地震仪的采样和无线传输速度、存储器的存储容量以及计算机的处理速度造成极大压力。通过压缩感知理论的关键技术，在下位机对地震数据实时压缩，数据传输至上位机，当需要地震资料解释的时候上位机又能够高精度重构出完整原始数据，这不但可以提高数据处理速度和减小存储空间，而且可以改善地震仪无线通讯数据传输性能。因此，地震数据的压缩与重构方法成为迫切需要研究的课题。

CN106772567A公开了《一种用于地震勘探仪的数据传输无损压缩算法》，压缩的实现分两个方面：第一方面是根据前两个采样点对本采样点的预测值与本采样点的真实值之差求得预测差值ΔV，用ΔV替代本采样点24位原始数据；第二方面是根据数据特点，采用游程编码和霍夫曼编码两次压缩指示预测差值ΔV数据位数的指示数据位数段，显著减少一帧中指示数据位数段的长度。其采用了多次压缩，压缩能力强，所需上传数据量减少50％以上。该方法具有在算法的复杂度和时效性方面，计算和实现简单，不改变采集站微处理器实时性的优点。

CN103067022A公开了《一种整型数据无损压缩方法、解压缩方法及装置》，提供一种整型数据压缩方法，包括：位重组处理过程、数据块划分及基本信息存储过程和编码处理过程；整型数据解压缩方法包括：基本信息解析过程、解码处理过程和位恢复处理过程；整型数据压缩装置包括：位重组处理模块、数据块划分及基本信息存储模块和编码处理模块；整型数据解压缩装置包括：基本信息解析模块、解码处理模块和位恢复处理模块。该方法具有算法简单、易于实现，编码解码效率高，压缩效果好，可用于对音频数据、地震勘探信号、地球物理测井波形数据和图像数据等多种类型的整型数据进行无损压缩和解压缩的优点。

2011年于文茂公开了《基于SPIHT改进算法的地震数据压缩》，用该算法对地震数据进行有效的压缩和重构，在减少编解码时间的同时，能够得到较高的压缩比和较好的图像重构效果。为了验证算法的有效性，选取了10幅地震剖面图进行试验，结果表明该算法能够很好地保留图像的客观质量，同时也提高了编解码的效率。2015年Carlos公开了《Seismic Data Compression Using 2D Lifting-Wavelet Algorithms》，在研究二维提升小波压缩地震数据过程中，通过实验发现分解层次越多信噪比越低，非均匀量化在大幅值时容易出错，在地震数据应用中用均匀量化来获得最小熵，当目标是实现信噪比高于40dB时，Huffman编码比算术编码更好。验证了压缩效果与滤波器类型和长度、分解层数、量化方式以及编码方式有关。

虽然上述现有技术可用于地震数据压缩与重构，但常见压缩算法中压缩倍数是以损失信号精度为代价，数据压缩程度直接影响到重构效果，实时压缩与高精度重构的需求无法同时满足。并且鉴于压缩过程更注重实时性，重构过程更注重精确性，常见压缩重构算法是无法满足地震勘探系统实时压缩，并且高精度重构出原始数据的需求。

发明内容

本发明目的就在于针对上述现有技术的不足，提供一种地震数据压缩与重构方法。

本发明首先给出了基于压缩感知理论的地震数据压缩方法；然后，给出了地震数据重构方法。根据压缩感知理论可知：若信号是稀疏的或者是在某个变换域内稀疏，那么信号可以由测量矩阵将原始信号变换为低维信号，再通过重构算法优化求解得到原始信号。由此可以看出：压缩方法即测量矩阵的构造，重构方法即重构优化算法的设计。本发明与常见地震数据压缩重构算法的区别在于：可对地震数据实现边采集边压缩，压缩所用的测量矩阵易于硬件实现，并且压缩过程和重构过程是两个独立的算法实现，重构精度不完全受压缩比大小的制约，地震数据可以在下位机压缩，回收压缩后的数据，当后续需要地震资料解释时，再在上位机高精度重构出完整原始数据。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种地震数据压缩与重构方法，包括以下步骤：

A、输入地震监测实际数据x；

B、对输入数据用小波基Ψ稀疏表示，得到稀疏系数θ＝Ψx；

C、构造混沌序列测量矩阵Φ；

D、利用测量矩阵对稀疏系数观测，得到压缩后的数据y＝Φθ+n，n表示噪声；