随着国家经济的不断发展,对能源的需求也不断加大,其中石油和天然气是重要的能源和化工原料,石油和天然气的安全储运对人民生活、工业生成和国防建设都具有重要意义。为保证输油管道的安全,采用漏磁内检测技术对输油管道进行无损检测,通过分析漏磁内检测数据来判定管道是否有缺。然而在对数据处理分析之前,为保证数据的真实性和可用性,需要对漏磁数据进行预处理。文章首先介绍了课题背景及研究意义,介绍了数据预处理的流程,分别对预处理各步骤进行了详细的算法设计和仿真测试。具体研究内容如下:第一,提出了数据有效性判定算法和数据校正算法。在有效性判定中提出了三级数据抽样算法。数据校正分为里程点校正和基线校正,设计了不同的校正方法。在基线校正中,提出了二级校正方法。最后对各算法进行仿真测试,评估各算法在有效性判定和基线校正中的优劣。第二:提出了数据异常检测算法。针对异常数据的不同特征,提出了三种不同的异常检测算法:基于阈值分割的异常检测算法、基于差分分段的异常检测算法,和基于移动窗体的局部std的异常检测算法。最算法进行仿真测试,计算各算法异常检测精度。第三:提出了基于LS-KNN漏磁数据插补算法。首先介绍了两种经典的数据插补算法:三次样条插补算法和经典克里金插补算法。然后根据数据缺失特征,提出了LS-KNN插补算法。该算法先应用KNN进行分类,在根部不同类别的缺失进行LS训练样本建模,最后进行二次LS线性拟合,预测缺失值。最后对三种算法进行仿真,对比插补精度。第四:提出了基于LSKNN-压缩感知的漏磁数据插补算法。该算法以压缩感知算法和LS-KNN算法为蓝本,进行结合改进。首先根据LSKNN插补之后的数据进行稀疏化处理,在对矩阵进行重构,实现对缺失数据的插补。最后对三种算法进行仿真测试,分析算法插补精度。最后在总结全文的基础上,对未来的研究方向进行了展望。