[發明專利]一種并行壓縮海量地震數據的方法

無效

• 申請號: 201310570935.9
• 申請日: 2013-11-13
• 公開（公告）號: CN103605159A
• 公開（公告）日: 2014-02-26
• 發明（設計）人: 謝凱;文暢;伍鵬;阮寧君;夏巍
• 申請（專利權）人: 長江大學
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28
• 代理公司: 北京市中實友知識產權代理有限責任公司 11013
• 代理人: 熊成香

1.一種并行壓縮海量地震數據的方法，其特征在于包括如下步驟：

（1）、將三維地震數據轉換為地震數據體數據：

通過CPU中央處理器，將三維地震數據進行轉換，得到地震數據體數據；

（2）、將地震數據體數據分解為地震數據子塊：

根據計算機內存的大小，將地震數據體數據分解為地震數據子塊，并將其讀入計算機內存中；

（3）、將地震數據子塊分解為地震數據分塊：

根據計算機顯存的大小，將地震數據子塊分解為地震數據分塊，并將其讀入計算機顯存中；

（4）、將地震數據分塊采用視覺感知模型進行處理：

在顯存中，采用視覺感知模型，將地震數據分塊分解為強邊、細節和平滑三種不同特性的部分；所述的視覺感知模型是根據構成人類視覺的刺激的主要的來源是地震剖面的強邊部分；所述的強邊是指有較大的亮度變化和較小的邊緣寬度的剖面區域；相應的亮度變化強度較小，變化規律性不明顯的區域則為細節部分；而平滑部分為亮度緩慢變化的區域；

（5）、對地震數據分塊三種不同特性的部分進行壓縮處理：

GPU圖形處理器將地震數據分塊的三種不同特性部分進行并行壓縮，得到地震數據分塊的壓縮結果；

所述的并行壓縮包括3個部分，(1)對地震數據分塊進行快速提升小波變換；(2)根據人眼視覺特性，對地震數據分塊的三種不同特性部分賦予不同的視覺權值；(3)利用SPIHT算法進行壓縮編碼，得到地震數據分塊的壓縮結果；

（6）、將地震數據分塊的壓縮結果由顯存傳回內存，并存貯在計算機硬盤中；

（7）、重復以上步驟4－6，將所有的地震數據分塊進行并行壓縮，并將壓縮結果存貯在計算機硬盤中；

（8）、將所有地震數據分塊的壓縮結果進行融合，得到整個地震數據的壓縮結果。

2.根據權利要求1所述的一種并行壓縮海量地震數據的方法，其特征在于所述的對三維地震數據進行轉換，是將每一個采樣點獲得的三維地震數據轉換成一個體素，每一個體素有一個對應的采樣點得到的三維地震數據的振幅值；對一個區域進行勘探時，選擇該區域的多個地點進行數據采集，每個地點為一個地震道，通過地震勘探儀器在該地點進行數據采集，用垂直于水平面向下的多個采樣點來記錄大地的震動，并存儲到磁帶上，每一個地震道被轉換成一個體素道，多個體素道即為地震數據體數據。

3.根據權利要求1所述的一種并行壓縮海量地震數據的方法，其特征在于所述的將地震數據體數據分解為地震數據子塊，是將地震數據體數據采用八叉樹的結構進行2×2×2的分解，分成地震數據子塊，使八叉樹的每一個結點對應一個相應的地震數據子塊，各地震數據子塊存入磁盤中備用；

當地震數據子塊屬于下列3種情況時，對地震數據子塊按八叉樹結構進行再次分解；

①地震數據子塊中體素的一致性小于用戶所確定的臨界值；

②地震數據子塊的數值大于計算機內存的數值；

③地震數據子塊的數值大于用戶所確定的最小地震數據子塊的數值；

所述的地震數據子塊中體素的一致性是指地震數據子塊中體素的相似性。

4.根據權利要求1所述的一種并行壓縮海量地震數據的方法，其特征在于所述的將地震數據子塊分解為地震數據分塊，是將地震數據子塊數據采用八叉樹的結構進行2×2×2的分解，分成地震數據分塊，使八叉樹的每一個結點對應一個相應的地震數據分塊，并將其讀入計算機顯存中；

當地震數據分塊屬于下列3種情況時，對地震數據分塊按八叉樹結構進行再次分解；

①地震數據分塊中體素的一致性小于用戶所確定的臨界值；

②地震數據分塊的數值大于計算機顯存的數值；

③地震數據分塊的數值大于用戶所確定的最小地震數據分塊的數值；

所述的地震數據分塊中體素的一致性是指地震數據分塊中體素的相似性。

5.根據權利要求1所述的一種并行壓縮海量地震數據的方法，其特征在于所述的將地震數據分塊分解為強邊、細節和平滑三種不同特性的部分，是將地震數據分塊劃分為強邊塊、細節塊、平滑塊3類；其分類過程為:計算每個地震數據分塊的熵值和方差；熵值較小的地震數據分塊為平滑塊；熵值比較大的地震數據分塊為細節塊或強邊塊；方差較小的地震數據分塊為細節塊，方差較大的地震數據分塊為強邊塊。

6.根據權利要求1所述的一種并行壓縮海量地震數據的方法，其特征在于所述的快速提升小波變換是通過分裂、預測和更新三個步驟實現信號中的高頻部分和低頻部分的分離；所述的視覺權值是通過給三種不同特性部分所對應的小波系數賦予不同視覺權值的方法，來保證優先傳輸視覺上的最重要系數，以便進一步提高地震數據復原質量；所述的SPIHT算法是通過對重要系數排序并生成重要位，根據生成的重要位逐步逼近每一個小波系數，SPIHT算法使用空間方向樹來組織小波系數，空間方向樹是指分層結構中的一種空間關系；SPIHT算法采用三個順序鏈表進行系數的編碼:不重要子集表LIS,不重要系數表LIP和重要系數表LSP。