Los sistemas de adquisición de datos para aplicaciones industriales pueden ser fuentes de vastas cantidades de datos. Las encuestas sísmicas realizadas por empresas de petróleo y gas resultan en conjuntos de datos enormes, a menudo superando los terabytes de datos. Las demandas de almacenamiento y comunicación que requieren estos datos solo pueden lograrse a través de la compresión. Se debe tener en cuenta cuidadosamente la minimización del error de reconstrucción de datos comprimidos causado por la compresión con pérdida. Este documento investiga la combinación de análisis de componentes principales (PCA), transformada discreta de ondaleta (DWT), umbralización, cuantización y codificación de entropía para comprimir dichos conjuntos de datos. El método propuesto es un algoritmo de compresión con pérdida ajustado evaluando el error de reconstrucción en rangos de frecuencia de interés, a saber, 0-20 Hz y 15-65 Hz. La compresión y descompresión de PCA actúan como un filtro de ruido mientras que el DWT impulsa la compresión. El método propuesto puede ser ajustado a través de porcentajes de umbral y cuantización y el número de componentes principales para lograr tasas de compresión de hasta 31:1 con energía de residuos de reconstrucción de menos en los rangos de frecuencia de 0-20 Hz, 15-65 Hz y 60-105 Hz.