本文關鍵詞：聲波測井數(shù)據(jù)壓縮算法的嵌入式開發(fā)與實現(xiàn)　出處：《西安科技大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 聲波測井 Lemple-Ziv-Welch Median Edge Detector 嵌入式系統(tǒng)

【摘要】：測井是石油勘探和開發(fā)過程中評估油藏的一種重要的方法,而聲波測井已成為當前主流的一種測井技術。由于聲波測井會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量,當其要求的數(shù)據(jù)傳輸率過高而無法實時傳輸時,可采用存儲式儀器對這些數(shù)據(jù)進行井下存儲。為了減小儀器的存儲壓力,需要對數(shù)據(jù)進行壓縮處理。為此本文設計了一種基于Lempel-Ziv-Welch(LZW)的聲波測井數(shù)據(jù)壓縮算法,并進行了嵌入式開發(fā)與實現(xiàn)。首先,通過對常用的各種數(shù)據(jù)壓縮算法的優(yōu)缺點比較分析,并結合系統(tǒng)實際設計要求,選擇LZW算法作為核心算法,并針對LZW算法編碼時采用固定的碼長進行壓縮編碼的方式以及字典的存儲容量有限等方面的缺點,對LZW算法進行了改進。為了提高壓縮效率,本文提出了將Median Edge Detector(MED)模型與LZW融合的一種壓縮算法。通過MED模型對原始的聲波數(shù)據(jù)預測,并將其預測誤差作為數(shù)據(jù)壓縮的對象,再經(jīng)過改進的LZW算法壓縮,進一步提高了壓縮效率。其次,根據(jù)嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的流程,在對系統(tǒng)需求分析的基礎上,確定了系統(tǒng)的硬件和操作系統(tǒng)構成,選擇OK6410微處理器作為系統(tǒng)處理核心及Linux作為嵌入式開發(fā)的操作系統(tǒng),在此基礎上確定了系統(tǒng)硬件和軟件概要設計,隨后逐步說明了數(shù)據(jù)壓縮、傳輸過程中需要解決的關鍵技術。最后將開發(fā)板和PC機等設備相連后,對整個系統(tǒng)進行了測試評價。實驗測試結果表明,本文設計的聲波測井數(shù)據(jù)壓縮系統(tǒng)實現(xiàn)了聲波測井數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳輸以及數(shù)據(jù)解壓恢復的功能。所提出的基于MED預測的LZW壓縮算法能夠大幅度提高壓縮效率,且能夠無失真地恢復數(shù)據(jù),達到了預期的效果。這對聲波測井儀中聲波數(shù)據(jù)的壓縮與傳輸具有較高的應用價值。
[Abstract]:Logging is an important method of evaluating reservoir oil exploration and development process, and acoustic logging has become a mainstream. Because of logging acoustic logging will produce a large amount of data, when the data transmission rate is too high and can not require real-time transmission, recoverable underground storage of these data storage in order to reduce the storage pressure instrument. The instrument, the need for data compression processing. In this paper, based on the design of a Lempel-Ziv-Welch (LZW) of the acoustic logging data compression algorithm, and realizes the embedded development. Firstly, the advantages and disadvantages of the common data compression algorithm analysis and comparison, combined with the design requirements of the system actually, select the LZW algorithm as the core algorithm, and LZW algorithm for encoding the fixed code length compression encoding and storage capacity is limited, the dictionary The shortcomings of the LZW algorithm is improved. In order to improve the compression efficiency, this paper introduced Median Edge Detector (MED) a compression algorithm model and LZW integration. The original data on acoustic prediction by MED model, and the prediction error as the object of data compression, and then through the improved LZW algorithm to compress. To further improve the compression efficiency. Secondly, based on the embedded system development process, based on the analysis of system requirements, determine the composition of the system hardware and operating system, OK6410 microprocessor is chosen as the system core and Linux as the development of embedded operating system, based on the overview of hardware and software design of the system is determined, and then gradually the data compression, a key technique to be solved in the process of transmission. Finally, the development board and PC machines connected, test and evaluation of the whole system. Test results show that the acoustic logging data compression, the paper design of acoustic logging data compression system of data storage, data transmission and data decompression function. MED prediction LZW compression algorithm can greatly improve the compression efficiency based on, and can recover the data without distortion, to achieve the desired results. The acoustic wave acoustic logging data compression and transmission has high application value.

【學位授予單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P631.81

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本文編號：1392692