目前，套后成像测井技术是最新发展起来的套管井水泥胶结质量评价技术。该仪器结合超声兰姆波成像技术和超声脉冲回波技术，在测井过程中每秒会产生3.1M数据，而电缆传输速率现在一般只能达到1Mbps因此需要采用实时压缩算法来克服数据量大和传输速度慢的矛盾。　　考虑到原始波形动态范围较大，各回波有一定的相关性，且每道回波的相邻数据之间也有一定相关性，因此，采用预测模型可以缩小原始数据的动态范围。经过统计分析，采用4阶固定系数的预测编码对超声直达回波及超声兰姆波回波预测能够达到较好压缩效果。　　在综合考虑套后成像测井仪器信号的特点基础上，本文提出一种分段分类的压缩编码算法（Ultrasonic Logging Wave Code，简称ULWC），该算法将回波数据分成若干组，每组4个数据，将这些组数据分为两大类使用不同的编码方案:一类为对反映界面胶结质量的幅度较大的分组数据采用峰值处信息进行编码，一类为对几乎不含界面信息的小幅度数据的分组数据采用该组最大值数据二进制位数编码，整个编码方案类似于一种幅度包络编码方式。ULWC编码过程没有损失，并且其压缩因子高于常用的声波压缩算法字典压缩算法LZW、传统Golomb-Rice及自适应Golomb-Rice。本文建立了多种数据模型，通过仿真得到探头接收的数据，用于设计及验证压缩处理算法。　　进一步地，预测误差仍保持了原始声波数据特点，可将预测模型引入到上述的ULWC编码算法中，形成最终的带预测的分段分类算法（以下简称PMULWC:Prediction Mode with Ultrasonic Logging Wave Code）。将算法写入到ARMCortex-M3中进行测试。当系统时钟以70MHz速率运行时，一次完整的三道波形压缩时间为1.87毫秒，小于采样间隔4.6毫秒;算法平均压缩因子大约为3.96，压缩后的数据能满足传输要求。因此PMULWC压缩算法满足套后成像测井仪数据压缩的要求。