地震勘探是地球物理勘探中有效的技术手段。随着油气和矿产资源的需求日益增加,地震勘探规模不断扩大,地震数据量也随之剧增,然而海量地震数据如何高效地传输和存储是当前亟待解决的工程问题。数据压缩是解决上述问题的重要技术手段。本文以国内外数据压缩研究现状为出发点,通过定性和定量的评价方式来横向对比傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换、主成分分析压缩变换方法,其中主成分分析方法不仅完全去除了变量之间的相关性,而且变换后能量更为集中,更为重要的是,压缩产生的均方误差最小,这都是它在地震数据压缩领域的优势。但此方法只去除了局部相关性,却没有考虑全局相关性,因此压缩比有待提升。当然,若一味追求压缩比,重构数据将不可用。针对以上问题,本文根据无缆地震勘探系统的网络拓扑结构,设计了一种基于分布式主成分分析地震数据压缩算法。主要研究内容如下:1)分布式主成分分析压缩算法。地震仪计算每道数据的局部协方差矩阵和局部均值向量,再计算相关的累积量,并传输这些累积量给控制中心。然后控制中心计算全局协方差矩阵和全局均值向量,再利用特征值分解和累积贡献率计算全局特征向量矩阵,并传输全局特征向量矩阵和全局均值向量至地震仪。最后地震仪将中心化的原始数据投影到全局特征向量矩阵上。在分布式主成分分析压缩算法中,累积贡献率决定了波形保真度。若累积贡献率取值不合适,这可能会使重构数据不能达到较高的波形保真度。2)保真度限制的分布式主成分分析压缩算法。控制中心根据给定的波形保真度计算第一炮数据压缩所需的累积贡献率,并将其作为多炮数据压缩所需的累积贡献率。然后控制中心根据地震仪中的相关累积量来计算多炮数据的全局均值向量和全局协方差矩阵,随后通过特征值分解获取全局特征值和全局特征向量,再依据累积贡献率决定保留的特征向量,并将其和全局均值向量传输至每个地震仪。最后地震仪将中心化的原始数据投影到由保留特征向量组成的全局特征向量矩阵里,并保障了期望的波形保真度。3)根据仿真结果分析了保真度限制的分布式主成分分析地震数据压缩算法的可行性并讨论了原始数据信噪比和采样率对压缩质量的影响。野外实验验证了该算法的有效性。本文提出的基于分布式主成分分析的地震数据压缩方法既可满足无缆地震勘探系统采集数据的压缩需求,使地震数据传输和存储更为高效,也为地震数据压缩提供了一个新方法。