油气现场
钻井日报、测井曲线、岩心照片和压力数据需要按照井号、阶段与批次组织。偏远现场应优先传输影响当日决策的资料，再完成原始数据归档。
- 重点
- 现场时间、井号、设备、工况、解释版本
- 常见风险
- 个人目录命名、超长路径、网络中断后重复发送
同一条传输路径，不同的工程语境
数据格式、更新时间和复核方式随场景变化。平台负责连接，团队负责定义资料意义。
化工流程
DCS、实验室和维修系统的数据时间尺度不同。交付时应保留单位、时区、设备变更和检修事件，避免把工况变化误认为数据异常。
- 重点
- 时间对齐、单位、工况事件、仪表版本
- 常见风险
- 只导出图表、原始记录缺失、清洗规则不明
环境监测
结果必须与点位、天气、取样方法和质控资料一起交付。连续监测数据应保留缺失与校准标记，不把无数据直接写成零。
- 重点
- 坐标、时间、方法、检出限、样品链条
- 常见风险
- 附件散落、单位混用、处理数据覆盖原始文件
材料实验
显微图、光谱、仪器原始输出和处理脚本共同构成实验记录。预览图用于快速审核，原始文件则保留细节和元数据。
- 重点
- 样品编号、倍率、仪器参数、处理脚本
- 常见风险
- 图片被压缩、文件名与样品脱节、结果无法复现
工业AI
训练数据需要明确问题、标签和时间窗口。模型版本必须能够返回输入数据与处理过程，准确率不能代替工程可解释性。
- 重点
- 数据版本、标签定义、特征处理、模型记录
- 常见风险
- 时间泄漏、异常值被误删、工况变化未记录