测井技术的发展需要伴随着相关技术的进步,目前测井正朝着大数据、高速率的方向前进。但是传输速率却没有跟上当前的发展需求,信号发生器的频率难以迅速得到提升,井下直接对数据进行存储再传输数据,信号的延迟性太高。给随钻系统加上数据压缩模块是其中较好的解决方案,无法快速提高传输带宽的情况下,对数据进行压缩再进行传输等于间接的提升了传输带宽,提高了系统的实时性,有利用于井上工作人员及时对井下做出分析判断。本文主要是研究给随钻测井系统制定合适的压缩方案,并且通过实验验证方案的可行性。通过对测井数据进行分析发现,井下的数据繁多且复杂,无法给每一种测井数都制定一种压缩方案。只能是通过分析测井数据之间的共性,制定出满足这些共性的方案。测井数据可以根据变化是否平稳分为两类,一类是平稳测井信号,另外一种是非平稳信号。本文从三个方向出发制定压缩方案,一是针对实时性要求高的平稳测井信号,二是有高压缩比需要的测井数据。另外从信号采样的角度,研究压缩感知降低采样的数据点,提高整体的实时性。主要的工作与创新点如下所示:1、通过分析传统的差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation,DPCM）算法发现,算法虽然简单易用,且具有一定的压缩能力,但是在数据波动较大的情况下,重建效果会出现明显的下降,数据重建质量不稳定,容易发生误判。本文提出一种改进算法,在编码前加上了一个差值统计模块,并且根据测井数据的概率与差值分布,动态调节码长。实验结果表明,在算法稳定性与压缩性能上均得到了提升,在满足误差的前提下,最大的压缩比为2.4。2、研究了基于小波变换的测井数据压缩方法,得益于小波强大的分解能力,数据存在较大压缩空间。但算法总体的复杂度太高,井下处理器计算压力过大。将传统的小波改为基于提升的9/7小波,并且采用边编码边传输的嵌入式编码,提高系统的灵活性。并且提升小波采用的是整数运算,不会像传统小波变换一样会出现浮点数溢出,整体的重建准确度好于普通的小波变换,最大压缩比可以达到30。3、研究了基于压缩感知的测井数据压缩方法。并且针对于稀疏表示与重建算法,选择了可以训练的过完备稀疏矩阵,提升测井信号的稀疏性;重建算法选择更加接近于测井模型的贝叶斯学习算法。实验仿真也验证了这种组合的有效性,最大压缩比可达4。