测井数据实时无损压缩研讨和实践.docx
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1、测井数据实时无损压缩研讨和实践随着新型井下仪器的不断涌现及多种井下仪器的组合应用,测井信息通道也不断增加,传输的数据量越来越大。由于数据传输率与数据的实时存取以及井下系统的功耗是矛盾的,要实现井下几千米的测井数据的实时传输,就必须尽量提高数据传输率,但随着传输率的提高,信号的衰减和系统功耗也随之增加。为了满足新型测井系统对数据传输的要求,本系统采用了较高的传输率,测井时必须把采集的井下信息可靠而实时地传输到地面,由于测井信息传输通道的传输距离远,无线传输速度慢等特性的限制,解决好传输率的问题并非易事。因此,为了满足井下数据的实时传输,便通过将井下采集的数据进行压缩处理后再进行传输,这样就间接地
2、提高了传输率。本文以研究LZW算法为基础,以FPGA为硬件平台,以解决软件压缩解压所存在的速度慢、占用内存多的缺点。即:a.提高压缩解压速度,有利于实时性处理;b.节省宝贵的CPU资源,从而取得非常好的效果匡3)。用不同的无损压缩方法对数据(b)进行处理,从图2可以看出,与RLE4Huffinan算法5、帧相关压缩6相比,LZW的压缩效果明显高于其他算法,尤其是远远高于通用的(未考虑测井数据特征)RLE、HUffiIlan算法。几种无损压缩结果的比较信息头一数据区CRC校验位IFAAF图1观叮井数据格式测井数据是以区为单位连续读取的,每个区有258个字节组成,如图1所示,每个区有四部分组成:信
3、息头(6个Bytes)、数据区(246个字节)、CRC校验位(4个Bytes).信息尾(FAAF)。为了获得更好的压缩效果,将测井数据进行预处理,处理后的数据分为三部分:数据(a)包括信息头、FAAF,数据(b)包括数据区,数据(C)包括CRC校验位。由于数据(a)是固定的,用特殊的代码(100H)表示即可。由于数据(C)位数相对较少,故主要对数据区进行处理。从图3可以看出,随着数据字节数的增多,数据的重复率越高,压缩效果越好。但是,压缩效果不能无限制地提高,这是因为随着测井数据差别的增大,数据重复率降低,压缩效果受到限制。因此,根据实际情况确定合适的字典大小是非常关键的,本文采用两个字典轮流
4、工作,取得了很好的效果。另外,LZW算法的实时性较好,运算快,易于硬件的实现,这也正是选择该算法的重要原因。2LZW算法的过程描述LZW算法有三个重要的对象:输入数据流、输出编码流和一张用于编码的字典。输入数据流是指被压缩的数据;输出编码流是指压缩后输出的代码流;字典存储的是字符串及其索引号,从而实现了数据的无损压缩。其压缩算法的过程见文献7。该算法的基本思想是用简单的代码来代替复杂的字符串以实现压缩,在压缩过程中自适应建立一个字典,反应了字符串和代码的对照关系,通过查询字典来确定字符串压缩代码的输出。LZW编码能够有效地利用重复出现的字符,只需扫描一次,无需有关输入数据统计量的先验信息,其运
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