目前我国油田对于分层注水井的监控仍依靠人工巡井的方式,这些油田存在注水管理效率低下的问题。分层注水监控系统的设计可以在实现对分层注水的生产过程监控的基础上,对井下的配水器进行远程的层段调整。由于信号干扰和采集仪器误差等问题,导致系统监控数据难以避免的存在重复数据、缺失数据等问题。除此之外,油田数据库中已存在的注水分析原始数据也存在着大量脏数据的情况。因此,本文对分层注水的系统运行数据与已存在的注水分析原始数据进行有效的数据清洗。首先,本文根据油田注水井实际情况对分层注水监控系统进行需求分析,然后对分层注水监控系统进行总体的框架设计,针对分层注水监控数据的特点设计了其数据库结构,并以Grails与C#语言环境对本系统进行了开发。其次,选用特征选择技术从油田数据库中选择与注水分析相关的特征数据,使用灰狼优化算法和粗糙集进行特征选择。特征选择是很好的数据预处理方式,对油田数据集进行特征选择后能减少不必要的数据清洗工作,提高数据清洗效率。再次,针对缺失数据问题,本文以处理混合数据能力强的随机森林算法为基础,在原始随机森林算法插补策略进行改进,并使用对比实验验证了其效果。针对重复数据问题,提出了一种基于对基本邻近记录排序算法的改进重复数据消除算法,并设计重复数据筛选实验进行验证。最后,根据分层注水监控系统的实例运行效果,使用Load Runner 11对分层注水监控系统的性能进行用户并发性测试。