数字化科研的发展和数据密集型科研范式的兴起,迫切需要有效地保存科学实验过程中不断增加的、日益重要的科研数据。科研数据可以用于重现实验、验证实验的可靠性和有效性,使得他人基于现有的数据提出新的问题、促进科学研究的快速发展。但是,数据所处的软件和硬件环境、数据格式的快速改变给数据的保存带来了巨大的挑战。科研数据的保存不仅要保存数据本身,而且还要提供必要的信息,使得未来的用户在新的环境中能够访问、重用这些数据。数据保存涉及许多复杂的问题,包括数据的迁移、仿真,数据的完整性、真实性,分布式环境中的数据知识库,元数据等。本文以计算化学领域的科研数据为例,研究数据的迁移和保存元数据的构建两方面问题,并开发了相关的软件。迁移是将各种私有的科研数据格式转换为通用的、厂商中立的化学数据表示形式CML,解决众多遗留格式的可访问性问题。本文在分析科研数据文件的描述规范的基础上,借助ANTLR工具辅助建立词法分析器和语法分析器,用于验证科研数据文件是否正确；通过分析科研数据文件和CML文件之间的结构映射关系,开发了数据的转换器,实现了科研数据文件到CML文件的转换。保存元数据是元数据的一种,用于支持数据保存知识库中数据的长期保存过程,确保数据的重用性。保存元数据的构建是在验证科研数据文件合法的基础上进行的。本文开发了元数据提取工具获取与数据保存相关的元数据值,然后,利用PREMIS数据模型,以XML文件的方式合理地组织、存储这些元数据值,自动的构建了科研数据文件的保存元数据。