SIGNAL COMPRESSION FOR WIRELESS GEOPHONE NETWORKS IN SEISMIC ACQUISITION. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (Doctoral Thesis) Hamood thesis final submission version 2.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only until 22 January 2021. Download (8MB)

Arabic Abstract

كفي علم الزلازل واستكشافها، الحصول على البيانات من الحقل أو الحقول المعنية هو الخطوة الأولى. مئات الآلاف من أجهزة الاستشعار المعروفة باسم (geophones :أجهزة كشف الموجات التصادميّة) تنشر عبر منطقة جغرافية واسعة والمتصلة مع مئات الكيلومترات من الكابلات أو الاسلاك. التكاليف اللوجستية لمثل هذا المسعى أو العمل من حيث الوقت والقوى العاملة يكون مرتفعا. الاتجاه المستقبلي في الحصول على البيانات الزلزالية تهدف لعدد أكبر من أجهزة كشف الموجات التصادميّة (geophones)، مما يؤدي إلى معدلات فلكية عالية لجمع البيانات المتراكمة (أكثر من 1 جيجا بت في الثانية). الاتجاه الثاني هو نحو الشبكات اللاسلكية لأجهزة كشف الموجات التصادميّة (geophones)، بحيث انه من الممكن بهذا تخفيض تكاليف الأسلاك والقيود المتعلقة بذلك. ومع ذلك، إنتاجية مدي الاجهزة اللاسلكية تكون محدودة لكل جهاز كشف الموجات التصادميّة (geophone). وبالتالي فانه من الضروري اتباع او تطوير تقنيات لضغط الإشارات لكي تؤدي الي تخفيض معدل البيانات. يتناول هذا العمل تحليل وتصميم هذه التقنيات، وعلى وجه التحديد، تم الأخذ بعين الإعتبار أساليب الضغط مع الفقد، بحيث ان إشارة الضغط ليست هي نفس الإشارة الأصلية. معدل التشويه المقايض يتم تقييم خوارزمياتها وتجري استناداً إلى النموذج الفيزيائي لعملية الاقتناء. تم تطوير ثلاث نماذج للحصول علي ضغط إشارة البيانات الزلزالية. النموذج الأول يستند إلى تحديد الكمية الوظيفية---بإستخدام الأبعاد اللامحدودة الموجهة أو الدوال الفضائية لترميز مسارات العينات من عملية عشوائية. النموذج الثاني يستند إلى أدوات تحليل وقت التردد، وعلى وجه التحديد، (Gabor frames) المتولدة من "وظائف موجه كروية متطاولة". ثبت أن مثل هذا القاموس والترجمات للتحويرات تشكل إطار الوقت الترددي. الفئة النهائية من الخوارزميات تستند على تحليل الصورة إلى أجزاء النسيج والهندسة وفصل الضغط كل على حدا.

English Abstract

In exploration seismology, data acquisition from the field is the first step. Hundreds of thousands of sensors known as geophones are spread across a large geographic area and connected with hundreds of kilometers of cables. The logistical cost of such an endeavor in terms of time and manpower is high. Future trend in seismic acquisition aims for an even higher number of geophones, leading to astronomically large aggregate data rates (more than 1 Gbps). A second trend is towards wireless geophone networks so that wiring costs and constraints can be alleviated. However, the wireless medium has a limited throughput per geophone. It is thus imperative that signal compression techniques be employed to reduce the data rate. This works deals with the analysis and design of such techniques. Specifically, lossy compression methods are considered, in which the decompressed signal is not the same as the original signal. Rate distortion tradeoff is assessed for such algorithms and is carried out based on physical-model of the acquisition process. Three new schemes are developed to achieve signal compression for seismic data. The first one is based on functional quantization---the use of infinite dimensional vectors or functions in a space to encode the sample paths of a random process. The second scheme is based on the tools from time-frequency analysis, specifically, Gabor frames generated by Prolate Spheroidal Wave Functions. It is proved that such a dictionary of translations and modulations of the Prolates form a time-frequency frame. The final class of algorithms is based on image decomposition into texture and geometry parts and then separate compression of each.

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Systems Earth Sciences Research Research > Information Technology Electrical Petroleum
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Zummo, Salam
Committee Members:	Zummo, salam and Deriche, Mohammed and Zerguine, Azzedine and Al-Shuhail, Abdullatif and Al-Ghadban, Samir
Depositing User:	HAMOOD KHAN (g200503210)
Date Deposited:	22 Jan 2020 08:47
Last Modified:	23 Jun 2020 08:02
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141448