CN103840839B - 一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法，该方法包括以下步骤：将原始井下声波成像测井数据分割为多组待压缩数据，对每组待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换，并获取每组待压缩数据的变换域数据；记录所述每组待压缩数据的变换域数据的第一参数、第二参数和第三参数；根据所述第一参数、第二参数和第三参数对每组待压缩数据的变换域数据进行动态量化处理和编码操作。本发明可实现测井数据的实时压缩。另外，通过本发明可减少数据传输量，还可完整保存原始声波成像测井数据信息，从而提高测井效率。

Description

一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法

技术领域

本发明涉及数据压缩技术，尤其涉及一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法。

背景技术

声波成像测井属于声波成像测井技术，是现代测井技术的一种重要手段，该技术通过声波成像测井仪测量井壁岩石或套管对超声波和兰姆波的反射情况来获得井壁或套管壁的二维平面声波直观图像，这种图像反映的是井壁界面的声学性质，和光学成像的图形并不完全一样。在裂缝地层中，可从获得的声学图像中了解裂缝地层中裂缝、孔洞的分布和位置。在套管中，可从获得的声学图像中了解套管中射孔位置，套管损坏情况。

声波成像测井仪由于成本和使用井场费都非常高，因此声波成像测井仪的运行速度应尽量快，从而缩短测井时间，并且要求其具有高的可靠度、准确度，这样才能高效可靠的完成井下作业。另外，声波成像测井仪在进行井下作业时所测得的声波数据量大，而井下电缆传输速率却有限，现有电缆的最高上传速率也不能实时将产生的声波成像测井数据上传。

因此，必须对声波成像测井仪测得的井下声波成像测井数据进行实时数据压缩，以减小数据量，从而提高测井效率。

发明内容

本发明实施例提出了一种有效的井下声波成像测井数据实时压缩方法，从而减少井下声波成像测井数据量，以实现测井数据实时传输。

本发明实施例提供的一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法，包括以下步骤：

将原始井下声波成像测井数据分割为多组待压缩数据，对每组待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换，并获取每组待压缩数据的变换域数据；

记录每组待压缩数据的变换域数据的第一参数、第二参数和第三参数；所述第一参数为所述每组待压缩数据的变换域数据未尾连续为0的个数，所述第二参数为所述每组待压缩数据的变换域数据绝对值中最大值的二进制位数，第三参数为所述每组待压缩数据的变换域数据的符号值；

根据第一参数、第二参数和第三参数对每组待压缩数据的变换域数据进行动态量化处理和编码操作。

本发明实施例通过对待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换，可实现测井数据的实时压缩。另外，由于实际测井数据量大，声波信号通常会多次连续出现幅度较小的数据，本发明充分利用这一点，减少了数据传输量，由于测井数据非常珍贵，一般要求完整保存，采用本发明实施例可完整保存原始声波成像测井数据信息，从而提高测井效率。

附图说明

图1为声波成像测井仪工作示意图；

图2为声波成像测井仪工作俯视图；

图3为本发明实施例提供的一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法流程图；

图4为图3所示一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法具体实施流程图；

图5为图3所示一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法另一具体实施流程图；

图6为8点DCT因式分解示意图；

图7为图6出现的平面旋转结构及蝶形替代结构示意图；

图8为数据编码时顺序存储结构示意图。

具体实施方式

本领域的普通技术人员将意识到，所述示例性实施例的下述详细说明仅仅是说明性的，并且不是意在以任何方式加以限制。

图1为声波成像测井仪工作示意图，图2为声波成像测井仪工作俯视图。如图1和图2所示，声波成像测井仪由第一换能器110、第二换能器120、第三换能器130和第四换能器140组成，其中第一换能器110和第二换能器120用于接收兰姆波信号，第三换能器130用于发射和接收超声波信号，第四换能器140用于发射兰姆波信号。

声波成像测井仪中的第三换能器130向套管发射一个发散频率为400kHZ左右的声波束，套管转入厚度共振模式，在每个深度产生多个独立超声回波，同时被第三换能器130接收，这些独立声波形经过分析处理，从中提取反射波到达时间及幅度信息，并生成井壁表面声学图像后可以获得套管厚度、水泥声阻抗及内壁光滑数据，从而实现套管损坏评价。同时第四换能器140向套管发射250kHZ左右的调频脉冲波束，并被第一换能器110和第二换能器120所接收，套管进入兰姆波共振模式，兰姆波会在声阻抗差异的界面发生反射，该共振模式将声能传入第一界面（套管/水泥）并部分反射，部分传入第二界面（水泥/地层），反射以兰姆波的形式由套管回传，从而将能量再度传到套管内液体中，通过分析回波波形可以得到进孔形状、套管在井孔中位置信息。

通过结合超声波回波技术和兰姆波成像技术，可以区分低密度固体和液体，从而分辨出泡沫水泥、轻质水泥和被污染的水泥，由于声波成像测井仪可以扫描整个套管周围，因此可以发现水泥中的任何串槽，从而确定固井作业是否达到有效的水泥封隔。

图3为本发明实施例提供的一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法流程图。如图3所示，该方法包括步骤301-303：

在步骤301，将原始井下声波成像测井数据分割为多组待压缩数据，对每组待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换，并获取每组待压缩数据的变换域数据。

具体地，声波成像测井仪将换能器接收的井下声波成像测井数据分割为多组待压缩数据，并对每组待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换（DCT变换），并获取每组待压缩数据的变换域数据。较大限度减少数据之间的相关性，将能量集中在低频部分，并保证DCT变换本身是可逆的，实现变换无损。

优选地，声波成像测井仪将声波成像测井数据分割为长度为N的多组待压缩数据，其中N为2的整数倍，优选为8。对每组长度为N的待压缩数据进行基于提升矩阵的整数DCT变换。

在一个实施例中，假设原始井下声波成像测井数据的总长度为3000，被分割为375组待压缩数据，每组待压缩数据长度为8。在实际操作中测井数据长度不为2的整数倍的，可以补零后再做分组。如图4所示，读入一组长度为8的待压缩数据，进行一维基于提升矩阵的整数DCT映射，8点DCT因式分解如图6所示，每个蝶形和平面旋转都可以被提升矩阵替代，值得注意的是，通常的提升矩阵定义是主对角线上元素为1，实际应用中-1可以替代1，仍然可以实现DCT整数变换，具体如图7所示，平面旋转结构1用提升矩阵替代过程如下：

上式的提升形式的整数变换为：

y₁＝y,

x₂＝x₁,

b＝y₂

平面旋转结构2用提升矩阵替代过程为如下：

上式的提升形式的整数变换为：

y₁＝y,

x₂＝-x₁,

b＝-y₂

由于图6所示的DCT分解相对于原始DCT变换少乘0.5，因此图中的蝶形变换用替代结构，这样可以使大部分DCT系数变小，蝶形替代结构用提升矩阵表示为如下：

上式的提升形式的整数变换为：

x₁＝x-2y,

y₁＝y,

x₂＝-x₁,

y₂＝-x₁-y₁,

b＝-y₂

将上诉三种结构对应替换掉图6所示的一维8点DCT分解中的变换，进而得到可逆整数DCT变换，这里记为D_375×8。此外，上述结构中涉及到的浮点运算可以用移位替换，比如可以用接近它的小数替换，从而浮点运算更换为移位和乘法运算，减少运算时间。

在步骤302，声波成像测井仪对所有组的待压缩数据的变换域数据的绝对值按N个列向求得最大值，得到N个值对应的二进制位数后存于M数组中，再对M数据的前i项求和（i=1，…N）,得到N个值存于S数组中；

记录每组末尾连续为0的个数，记为第一参数（nl）,记录每组绝对值最大值的二进制位数，记为第二参数（ml），如果最大值为0，取ml等于0。

由于是对待压缩数据变换结果的绝对值做量化编码处理，因此用第三参数（sym）数组记录变换后数据的符号值，将负数记为1，正数记为0，如图8所示，采用该顺序结构记录信息，第三格记录sym值，当nl等于8时，由于变换系数都是0，不记录sym和数据，其他情况，需要记录每组变换系数前8-nl个符号值并存储于sym数组中。

在步骤301的实施例中，对D_375×8变换数据的绝对值按8个列向求得最大值，得到8个值对应的二进制位数后存于M数组中，再对M数组的前i项求和（i=1,...,n），得到8个值存于S数组中；记录每组末尾连续为0的个数，记为nl，并用三位二进制位去表示nl，记录每组绝对值最大值的二进制位数，记为ml，并用四位二进制位去表示ml，值得注意的是，nl用三位去表示的话，最大只能是7，nl等于8的判断可以从ml的值得出，ml若为0，说明nl等于8。

在步骤303，根据第一参数、第二参数和第三参数对每组待压缩数据的变换域数据进行动态量化处理和编码操作。

具体地，当一组变换域数据都为0，即nl等于n，此时只需记录nl及ml；由于声波数据有时会连续出现幅度较小的数据，DCT变换后的数据也比较小，直接用M前n-nl个数去量化对应数据压缩率低，如果用每组最大数位数来记录该组前n-nl个数据的方法占用的比特数要少于用M的前n-nl个数去量化对应数据的方法所需比特数，则采用前一种方法记录数据，否则采用后一种方法记录数据，这样大部分变换域数据较小的组的数据可以采用较少的位数表示，这种量化编码方式可以做到无损压缩；

如果实际情况对压缩比要求更高，可以根据整数DCT变换后能量集中的特点进一步减少数据位数。根据大量井下声波成像测井数据统计分析，大多数情况下，能量集中在每组变换域数据的前半部，且最大值也会在前半部，因此每组后半部变换域数据可以采用较少的位数去表示。

因此，如果满足ml(n-nl)＜S[8-nl],用ml对应二进制位数去量化每组前8-nl变换域数据的绝对值，否则用S[8-nl]中的元素去对应量化每组前8-nl变换域数据的绝对值。

编码时，即用图8所示的顺序结构去组合nl、ml、sym及数据信息，原始声波数据用14位二进制位表示，从表1可以计算得到数据量（包括nl,ml,sym及数据）为原来的86.6%，从表2可以计算得到数据量为原来的50%，最终的数据量是由表1和表2两种情况以及最后加上M数组数据量共同决定，可以看出表2出现的次数越多，数据量减少的越多；

表1：nl=0;ml=11;ml(8-nl)＞S[8-nl]

表2：nl=1;ml=6;ml(8-nl)＜S[8-nl]

在允许一定损失的情况下，可以依据DCT变换的能量集中在低频的特点，如图5所示，满足ml(n-nl)＜S[8-nl]情况下，同时满足ml≥a且nl≤3，为了减少损失，a一般取大于4的整数，量化方式更改为每组后半部的编码位数可以少一位，否则还是依照无损量化方式去量化数据，这一种量化是有损的，从表3可以计算得到数据量为原来的47.3%，最终的数据量是由表1、表2及表3三种情况以及最后加上M数组数据量共同决定，可以看出表2及表3出现的次数越多，数据量减少的越多。

表3：nl=1;ml=6;ml(8-nl)＜S[8-nl]

编码阶段，将每组以图8所示结构顺序连在一起，编码结束。解码时，按照约定的顺序和规则一一解码出DCT系数，再DCT反变换得到原始数据。

本发明实施例通过对待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换，可实现测井数据的实时压缩。另外，由于实际测井数据量大，声波信号通常会多次连续出现幅度较小的数据，本发明充分利用这一点，减少了数据传输量，由于测井数据非常珍贵，一般要求完整保存，采用本发明可完整保存原始声波成像测井数据信息，从而提高测井效率。

尽管已经示出并描述了本发明的特殊实施例，然而在不背离本发明的示例性实施例及其更宽广方面的前提下，本领域技术人员显然可以基于此处的教学做出变化和修改。因此，所附的权利要求意在将所有这类不背离本发明的示例性实施例的真实精神和范围的变化和更改包含在其范围之内。

Claims (4)

1.一种井下声波成像测井数据的实时压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：

将原始井下声波成像测井数据分割为多组待压缩数据，对每组待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换，并获取每组待压缩数据的变换域数据；

记录所述每组待压缩数据的变换域数据的第一参数、第二参数和第三参数；所述第一参数为所述每组待压缩数据的变换域数据末尾连续为0的个数，所述第二参数为所述每组待压缩数据的变换域数据绝对值中最大值的二进制位数，第三参数为所述每组待压缩数据的变换域数据的符号值；

根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数对每组待压缩数据的变换域数据进行动态量化处理和编码操作；

所述将原始井下声波成像测井数据分割为多组待压缩数据，对每组待压缩数据进行基于提升矩阵的离散余弦变换步骤包括：

将原始井下声波成像测井数据分割为长度为n的多组待压缩数据，其中n为2的整数倍；当n不为2的整数倍时，补零后再做分组；

对每组长度为n的待压缩数据进行基于提升矩阵的整数离散余弦变换；

所述记录所述每组待压缩数据的变换域数据的第一参数、第二参数和第三参数步骤包括：

对所有组待压缩数据的变换域数据的绝对值按n个列向求得最大值，得到n个值对应的二进制位数后存于M数组中，再对M数组的前i项求和(i＝1，…n),得到n个值存于S数组中；

采用顺序结构记录记录每组待压缩数据的变换域数据末尾连续为0的个数，记为第一参数,记录每组待压缩数据的变换域数据绝对值中最大值的二进制位数，记为第二参数，如果最大值为0，第二参数等于0；记录所述每组待压缩数据的变换域数据的正负符号值，记为第三参数，其中将负数记为1，正数记为0。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数对每组待压缩数据的变换域数据进行动态量化处理和编码操作步骤包括：

在动态量化处理时，如果一组待压缩数据的变换域数据都为0，即第一参数nl等于0，此时只需记录nl及第二参数ml，否则，记录每组变换域的nl、ml及数据；

在进行编码时，每组以顺序结构存储nl、ml、sym及数据信息，nl等于n时，不需要存储数据信息及符号信息，若n为2的正整数m次幂，编码时nl用m位去表示，用m位表示nl则nl最大为n-1,此时判断nl等于n的依据为ml的取值，ml为0说明nl等于n，ml为其他值，说明nl等于n-1；如果采样位数为16位，则ml的表示位数为4位；最后在所有组的编码流前添加M数组信息，M数组中每个元素用四位二进制编码表示。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述n取8，在动态量化处理时，如果满足ml(n-nl)＜S[8-nl],则用ml对应二进制位数去量化每组前8-nl变换域绝对值数据，否则用S[8-nl]中的元素去对应量化每组前8-nl变换域绝对值数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述n取8，允许有损的情况下，在动态量化处理时，如果满足ml(n-nl)＜S[8-nl]情况下，同时满足ml≥a且nl≤3，为了减少损失，a一般取大于4的整数，量化方式更改为每组后半部的编码位数可以少一位。