在上一篇文章中，我们分析了油气生产实时数据的现状与主要问题，明确了建立质量检测与管控体系的必要性。

本篇将围绕体系设计目标、核心研究内容与关键技术路径展开介绍，展示如何通过异常识别、数据预处理、质量评价与元数据治理，实现从“问题发现”到“闭环治理”的全过程质量提升。

01 研究内容

1.1 设计目标

构建 “实时监测 - 智能诊断 - 自动修复 - 闭环管理” 的全链路数据质量管控体系，实现对油气生产实时数据（如井口压力、温度、产量、流量、含水率、设备运行参数等）的秒级检测、精准识别、高效处理，使数据准确率提升至 98% 以上，为生产优化、安全防控及数字化转型提供高质量数据支撑。

通过建立实时数据质量的闭环管理，充分利用数据，确保数据的准确性和一致性，从而降低数据管理成本，避免数据重复管理，提高数据利用效率。

1.2 研究功能

基于物联网、人工智能、大数据等技术，解决实时判断异常、统计错误率的情况，通过深层次的数据规律，识别出异常情况；通过定义数据质量统计指标，按单位、实体对象统计形成各单位质量情况报告。

⭕生产实时数据异常识别

以采集数据本身规律及多参数关联为核心，利用大数据分析、深度挖掘等技术，利用动态实时数据，实现假数据识别、哑数据识别。

⭕实时数据预处理

对数据进行实时监测，利用统计分析、大数据分析、深度挖掘等技术，实现减少无效数据、提高数据质量，以提高数据质量、减少噪声、提取有用信息等。

⭕数据质量标准评估

根据自动采集数据的特性，结合油田生产数据的实际情况，建立数据质量控制体系，实现对数据完整性、准确性、适度性、及时性共4个维度的指标进行计算，提高数据管理水平。

1.2.1 数据异常识别分析功能

搭建异常数据甄别模型，实现对异常数据的捕获，建立数据质量闭环管理机制，有效提高实时数据质量。

（1）基础异常识别

（2）复杂异常识别

1.2.2 实时数据预处理功能

开展实时数据预处理，通过数据降频处理、空缺值补全等，统一数据口径，提升数据完整性，降低应用方数据处理难度。

（1）数据降频处理

（2）异常数据处理

1.2.3 实时数据管理功能

对实时数据进行计算处理，计算后的数据，一方面按需提供数据订阅服务，另一方面可存储至实时库中。

1.2.4 建立数据质量评价模型

构建数据质量评价模型，通过搭建“获取-评估-改进-监控数据”的评估框架，实现质量评估到质量改进全流程管理。

建立数据质量评价指标，根据自动化数据的特性，结合质量管理需求，可实现数据质量评价指标的自动计算，如物联网“四率”。基于指标变化动态，可以发现质量问题，并协助原因溯源。

1.2.5 实时数据质量与共享

在实时数据质量检测与处理基础上，通过开展元数据治理、数据访问管理、数据发布管理、数据检索管理等，为上层应用提供更好的数据共享服务。

02  关键技术

2.1 多元时序数据异常检测技术

多元时序数据异常检测技术是针对多个相互关联的时序变量（如温度 / 压力 / 流量等），通过挖掘变量间的时序依赖关系与整体模式，识别出偏离正常行为的 “异常数据点或序列段” 的技术体系。

2.2 时序数据预处理技术

时序数据预处理技术是一个系统、精炼的梳理过程，将原始时序数据转化为高质量、模型可读输入的关键步骤，包括数据清洗，数据平滑，数据归一化和标准化，数据降噪等过程，实现干净、信息丰富的预处理结果，为构建高性能时序模型的打下基础。

2.3 实时数据质量评价建模技术

实时数据质量评价建模技术是针对油田实时监控中的流式数据，通过构建动态评价模型，实时量化数据在 “准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性” 等维度的质量水平，并快速识别质量异常的技术体系。

2.4 元数据治理技术

元数据治理技术是围绕 “元数据”（描述数据的数据，如数据来源、结构、权限、关联关系等）开展的采集、整合、清洗、存储、应用、管控的技术体系，元数据治理技术需覆盖 “从元数据产生到价值落地” 的全生命周期。

03  预期效果

研发数据异常识别软件模块，实现源数据、生产分析数据有效隔离，为生产分析提供高质量的数据基础，减少数据干扰。

建立数据质量标准评价模型，构建数据指标体系，实现数据质量定期自动评估，推动数据质量提升。

建立实时数据质量管理闭环流程，形成管理规范。

通过构建数据质量管控体系，企业将实现数据从采集到决策的全流程可信与高效。高质量的数据不仅是生产优化的基石，更是数字化转型的动力引擎。未来，我们将继续探索更智能、更数字化的质量治理新路径，让数据真正成为驱动油气生产的核心力量。