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陷。然而漏磁内检测数据由于受传感器或者环境影响会产生异常或缺失,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异常值剔除,并对剔除异常后产生的数据缺失进行重构。具体研究内容如下:（1）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;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。（2）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:基于局部离群因子LOF异常检测算法、基于孤立森林Isolation Forest异常检测算法和基于多窗体滑动异常检测算法。最后对各算法进行仿真测试。（3）提出了基于变分自编码（VAE）的缺失数据重构模型。经过异常数据检测算法之后,漏磁数据集中会存在大量的缺失,尤其当缺失出现在缺陷处时会对后期管道腐蚀程度的分析造成很大影响。针对这个问题,设计了基于VAE的缺陷缺失数据重构模型,但该模型不能定向的生成特定类别缺失下的重构数据,重构的数据不能与输入的缺失数据达到高度的匹配,所以引入额外的条件对模型进行改进,又提出了基于条件变分自编码CVAE的缺失数据重构模型,最后利用这两个模型对缺失的缺陷数据进行仿真验证,并利用MAPE和RMSE误差指标从多个角度来评价上述两个重构模型的重构精度,通过对比分析,证明了改进的CVAE模型在缺失数据重构方面优于VAE模型。（4）提出了基于对抗式条件变分自编码的缺失数据重构模型。通过对CVAE的重构结果分析可知,CVAE模型虽然可以定向的生成样本,但是它生成的样本质量不高。考虑到GAN强大的生成能力,提出了基于CVAE和GAN的一种融合模型CVAE-GAN,该模型结合了 CVAE和GAN的优点,回避了各自的缺点,稳定的生成高质量的样本。提出的CVAE-GAN模型不仅可以对缺失的漏磁数据进行重构,还可以生成大量真实的、具有多样性的缺陷样本数据,解决了由于样本不足以及样本缺乏多样性而导致的缺陷检测模型精度不高的问题,为后期管道腐蚀程度的分析和管道寿命的评估做了准备。