从监控系统数据的二次研发和数据挖掘对瓦斯浓度序列数据的需求入手,分别分析了数据缺失或者瓦斯浓度数据突然从正常变为零值,传输过程中电磁干扰造成的"冒大数"等现象和传感器做标校试验期间瓦斯浓度数据异常等3种常见的浓度数据失真现象。针对3种失真现象,分别提出了移动平均线处理方法、AR模型处理法和时间序列平滑移动法3种瓦斯浓度数据异常处理和补偿的方法,并对3种补偿方法所针对的不同异常情况进行了区别和分析。最后将时间序列平滑移动法的有效性和可行性就现场瓦斯浓度数据做了相应的验证,得出该方法处理结果误差较小