基于DPCM算法的测井数据压缩

摘要：由于现实中测井数据数据量大，数据传输实时性强，这就要求传输效率要尽可能地高。但是目前大多数油田仍采用直接传输采样数据的方式。因此提出了一种基于DPCM算法的测井数据传输方式。针对编码方式的特点，设计了编码流程图。对测井数据进行了相关的预处理，再进行编码实现。经仿真实验后发现，差值编码能够有效地去除数据之间的冗余，在保证编码压缩后的测井数据与原始测井数据误差不超过5％的情况下，经压缩后的测井数据量为原始测井数据量的1／2，因此测井数据的传输效率提高到了2倍。关键词：差分脉冲编码调制；Matlab；测井数据；数据压缩0 引言 在随钻测井系统中，测井数据的实时传输是非常重要的环节。随钻测量对数据传输的实时性要求很高，目前最常用的信号上传方式主要有钻井液脉冲与电磁波这2种。钻井液脉冲信号的传输方式主要利用了钻井液脉冲信号将数据传输至地面，可靠性好，传输距离远。而电磁波传输方式在传输过程中受到底层的影响大，传输衰减严重，一般主要用于较浅的地层中。在现代测井技术中，越来越精确的地层信息使测井数据量成倍地增加，但有限的传输带宽却限制了数据传输的效率。因此提高测井数据的传输效率已经是现在随钻测量技术发展的重点。 为了提高测井数据的传输效率，发达国家已经将数据压缩技术运用在测井数据的传输中。例如，斯伦贝谢公司利用图像压缩技术已经成功地将井下井眼成像图像压缩50倍后传输至地面。这样不仅解决了测井数据的传输效率问题，还兼顾实时性，使数据更快地传输至地面。与发达国家相比，我国的随钻测井整体技术还处于发展阶段，并且研究方向主要集中在信号的信道编码与信道建模等方面，对信息源的压缩的研究相对来说比较少，因此提出一种有效的测井数据压缩技术是非常有必要的。本文根据测井数据的相关性特点，提出了一种基于差值编码(DPCM)的压缩编码传输方式，并给出了仿真结果。1 DPCM编码原理1．1 DPCM基本原理 差值编码(Differential Pulse Code Modulation，DPCM)又称为预测编码，是对信号抽样的差值进行量化编码的调制方式。DPCM是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值，对它们的差值进行编码(见图1)。由于所需编码的数据中存在大量的冗余，使用这种编码方法能有效地减少数据冗余，实现数据压缩的目的。其中，s(n)为输入的原始数据信号；s’(n)为输出的解码信号。

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1．2 零极点预测器 DPCM编码中最重要的是预测器，预测器的选择直接影响误码率，本文选择零极点预测器来预测当前的抽样值。零极点预测器是由零点预测器与极点预测器组合得到的。2 测井数据的预处理 在测井数据传输过程中，计算机是严格地按照各个采样点的数据值进行计算传输的，因此测井数据的准确性是保证测井数据传输有意义的重要因素。但是由于受到井下恶劣环境的影响，即使采用严格的技术措施，测井数据曲线幅度难免会产生错误，因此有必要在进行编码前对测井数据进行预处理。2．1 剔除异常值 所谓异常值，就是在测量过程中，测量结果大大偏离正常范围的数值。异常值的存在，扩大了测井数据的量化范围，给编码时的数据预测与量化带来了困难。在实际编码过程前，应首先剔除异常值。本文采用在统计学中的3δ准则来进行异常值的检测与剔除。依据3δ准则，若采样数据的值处于平均值的3倍标准差之外，则被称为异常值。其标准差公式为。式中：为x的平均值。采样值中正常值为x±3δ内的数值，超过即为异常值。

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