用Obspy读取segy的文件头并保存到csv数据库

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用Obspy读取segy的文件头并保存到csv数据库
读入Segy文件
检查头文件
保存道头
保存道头到csv

读入Segy文件

from obspy.io.segy.segy import _read_segy
filename = 'path.sgy';
segy = _read_segy(filename)

然后得到Segy文件（对象）

本文旨在读取segy的道头文件，因此，我们取其中一个trace的header检查一下都有哪些可以调用的函数或者数据。

检查头文件

参考官方给出的SEGYTraceHeader这个对象所拥有的属性

obspy.io.segy.segy.SEGYTraceHeader — ObsPy 1.3.1 documentation

同理，需要拿到SEGYFile的header也用同样的方法。

obspy.io.segy.segy.SEGYFile — ObsPy 1.3.1 documentation

用 __dir__()可以得到可调用list

segy.traces[0].header.__dir__()
>>
['endian','unpacked_header','number_of_samples_in_this_trace','original_field_record_number','energy_source_point_number','trace_sequence_number_within_line','trace_sequence_number_within_segy_file','trace_number_within_the_original_field_record','ensemble_number','trace_number_within_the_ensemble','trace_identification_code','number_of_vertically_summed_traces_yielding_this_trace','number_of_horizontally_stacked_traces_yielding_this_trace','data_use','distance_from_center_of_the_source_point_to_the_center_of_the_receiver_group','receiver_group_elevation','surface_elevation_at_source','source_depth_below_surface','datum_elevation_at_receiver_group','datum_elevation_at_source','water_depth_at_source','water_depth_at_group','scalar_to_be_applied_to_all_elevations_and_depths','scalar_to_be_applied_to_all_coordinates','source_coordinate_x','source_coordinate_y','group_coordinate_x','group_coordinate_y','coordinate_units','weathering_velocity','subweathering_velocity','uphole_time_at_source_in_ms','uphole_time_at_group_in_ms','source_static_correction_in_ms','group_static_correction_in_ms','total_static_applied_in_ms','lag_time_A','lag_time_B','delay_recording_time','mute_time_start_time_in_ms','mute_time_end_time_in_ms','sample_interval_in_ms_for_this_trace','gain_type_of_field_instruments','instrument_gain_constant','instrument_early_or_initial_gain','correlated','sweep_frequency_at_start','sweep_frequency_at_end','sweep_length_in_ms','sweep_type','sweep_trace_taper_length_at_start_in_ms','sweep_trace_taper_length_at_end_in_ms','taper_type','alias_filter_frequency','alias_filter_slope','notch_filter_frequency','notch_filter_slope','low_cut_frequency','high_cut_frequency','low_cut_slope','high_cut_slope','year_data_recorded','day_of_year','hour_of_day','minute_of_hour','second_of_minute','time_basis_code','trace_weighting_factor','geophone_group_number_of_roll_switch_position_one','geophone_group_number_of_trace_number_one','geophone_group_number_of_last_trace','gap_size','over_travel_associated_with_taper','x_coordinate_of_ensemble_position_of_this_trace','y_coordinate_of_ensemble_position_of_this_trace','for_3d_poststack_data_this_field_is_for_in_line_number','for_3d_poststack_data_this_field_is_for_cross_line_number','shotpoint_number','scalar_to_be_applied_to_the_shotpoint_number','trace_value_measurement_unit','transduction_constant_mantissa','transduction_constant_exponent','transduction_units','device_trace_identifier','scalar_to_be_applied_to_times','source_type_orientation','source_energy_direction_mantissa','source_energy_direction_exponent','source_measurement_mantissa','source_measurement_exponent','source_measurement_unit','__module__','__doc__','__init__','_read_trace_header','write','__getattr__','__str__','_repr_pretty_','_create_empty_trace_header','__dict__','__weakref__','__repr__','__hash__','__getattribute__','__setattr__','__delattr__','__lt__','__le__','__eq__','__ne__','__gt__','__ge__','__new__','__reduce_ex__','__reduce__','__subclasshook__','__init_subclass__','__format__','__sizeof__','__dir__','__class__']

为了得到所有的key，可以采用__dict__ ，得到用于保存csv的所有key

segy.traces[0].header.__dict__.keys()
>>
dict_keys(['endian', 'unpacked_header', 'number_of_samples_in_this_trace', 'original_field_record_number', 'energy_source_point_number', 'trace_sequence_number_within_line', 'trace_sequence_number_within_segy_file', 'trace_number_within_the_original_field_record', 'ensemble_number', 'trace_number_within_the_ensemble', 'trace_identification_code', 'number_of_vertically_summed_traces_yielding_this_trace', 'number_of_horizontally_stacked_traces_yielding_this_trace', 'data_use', 'distance_from_center_of_the_source_point_to_the_center_of_the_receiver_group', 'receiver_group_elevation', 'surface_elevation_at_source', 'source_depth_below_surface', 'datum_elevation_at_receiver_group', 'datum_elevation_at_source', 'water_depth_at_source', 'water_depth_at_group', 'scalar_to_be_applied_to_all_elevations_and_depths', 'scalar_to_be_applied_to_all_coordinates', 'source_coordinate_x', 'source_coordinate_y', 'group_coordinate_x', 'group_coordinate_y', 'coordinate_units', 'weathering_velocity', 'subweathering_velocity', 'uphole_time_at_source_in_ms', 'uphole_time_at_group_in_ms', 'source_static_correction_in_ms', 'group_static_correction_in_ms', 'total_static_applied_in_ms', 'lag_time_A', 'lag_time_B', 'delay_recording_time', 'mute_time_start_time_in_ms', 'mute_time_end_time_in_ms', 'sample_interval_in_ms_for_this_trace', 'gain_type_of_field_instruments', 'instrument_gain_constant', 'instrument_early_or_initial_gain', 'correlated', 'sweep_frequency_at_start', 'sweep_frequency_at_end', 'sweep_length_in_ms', 'sweep_type', 'sweep_trace_taper_length_at_start_in_ms', 'sweep_trace_taper_length_at_end_in_ms', 'taper_type', 'alias_filter_frequency', 'alias_filter_slope', 'notch_filter_frequency', 'notch_filter_slope', 'low_cut_frequency', 'high_cut_frequency', 'low_cut_slope', 'high_cut_slope', 'year_data_recorded', 'day_of_year', 'hour_of_day', 'minute_of_hour', 'second_of_minute', 'time_basis_code', 'trace_weighting_factor', 'geophone_group_number_of_roll_switch_position_one', 'geophone_group_number_of_trace_number_one', 'geophone_group_number_of_last_trace', 'gap_size', 'over_travel_associated_with_taper', 'x_coordinate_of_ensemble_position_of_this_trace', 'y_coordinate_of_ensemble_position_of_this_trace', 'for_3d_poststack_data_this_field_is_for_in_line_number', 'for_3d_poststack_data_this_field_is_for_cross_line_number', 'shotpoint_number', 'scalar_to_be_applied_to_the_shotpoint_number', 'trace_value_measurement_unit', 'transduction_constant_mantissa', 'transduction_constant_exponent', 'transduction_units', 'device_trace_identifier', 'scalar_to_be_applied_to_times', 'source_type_orientation', 'source_energy_direction_mantissa', 'source_energy_direction_exponent', 'source_measurement_mantissa', 'source_measurement_exponent', 'source_measurement_unit'])

保存道头

# get dict keys
allkeys = segy.traces[0].header.__dict__.keys()# get dict
onetraceheader = segy.traces[0].header.__dict__

保存道头到csv

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from obspy.io.segy.segy import _read_segy# read in segy
filename = 'path.sgy';
segy = _read_segy(filename)## parameters
NameOut = 'NameOut' # 定义输出的prefix
NTr = 3*50*637 # 定义读取的trace数量## save header
sshear = segy.__dict__
filename = open(f'{NameOut}_header.txt','w')
for k,v in sshear.items():filename.write(k+':'+str(v))filename.write('\n')
filename.close()## save trace header
alist = []
for ii in tqdm( range(NTr) ):tmp = segy.traces[ii].header.__str__() # ！不加此句有时会出现无法读取trace header的情况tmpTrace = segy.traces[ii].header.__dict__alist.append(tmpTrace) #先保存在list中，最后统一转为csvnewpd = pd.DataFrame(alist)
newpd = newpd.drop(columns=['unpacked_header'])
newpd.to_csv(f"{NameOut}_trace_header.csv")

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