气液两相流广泛存在于各种工业过程中,与国民经济息息相关,对气液两相流的状态监测和参数检测十分重要。但由于气液两相流复杂的特性,相关的监测/检测工作目前仍然是研究领域内的难题。电学层析成像（Electrical tomography,简称ET）技术是监测气液两相流和进行相关参数检测的有效手段。其中,电阻层析成像（Electrical resistance tomography,简称ERT）技术凭借无辐射、实时性好和成本低等优势成为了研究热点。然而,传统的ERT传感器电极与被测流体直接接触,容易导致电化学腐蚀和电极极化等问题。近年来,研究人员引入电容耦合非接触式电导检测（Capacitively coupled contactless conductivity detection,简称C~4D）技术,提出了一种非接触式ERT技术,即电容耦合电阻层析成像（Capacitively coupled electrical resistance tomography,简称CCERT）技术。CCERT的传感器电极不与被测流体直接接触,能够避免传统ERT的问题。尽管CCERT技术是一种有潜力的新技术,但是与其相关的研究还比较少且薄弱。研究传感器在不同激励模式下的测量特性和图像重建表现一直是ET研究领域的重要方面。作为一种新型的ET技术,到目前为止,针对CCERT传感器在不同激励模式下的研究还比较少,需要进行更多的研究。本学位论文旨在现有的CCERT系统的基础上,开发一套新型的能够实现不同激励模式的12电极CCERT系统,并对其在不同激励模式下的测量特性,图像重建表现和相含率检测表现进行研究和比较,为解决气液两相流监测/检测的相关问题提供新的方法和参考。本学位论文的主要创新点和贡献如下:1.建立了一套能够实现不同激励模式的12电极CCERT系统,并着重研究五种不同激励模式（1电极激励,2电极激励,3电极激励,4电极激励和5电极激励模式）。该新型CCERT系统通过在原有系统基础上改进通道选择模块来实现不同的激励模式。研究结果表明该系统研发是成功的。五种激励模式下的数据采集测试证明该系统数据采集效果令人满意。利用线性反投影（Linear back projection,简称LBP）算法开展初步图像重建实验,结果表明,重建的图像可以有效地反映所测介质的分布。2.仿真研究了12电极CCERT传感器在五种不同激励模式下的灵敏场分布特性。研究结果表明,在五种激励模式下,12电极CCERT传感器的灵敏场分布都没有负灵敏区,且灵敏场的分布是不均匀的,灵敏场边缘的灵敏度远高于其它区域的灵敏度。四种多电极激励模式的灵敏场分布的平均灵敏度值都高于1电极激励模式的灵敏场分布的平均灵敏度值。随着激励电极个数增加,12电极CCERT传感器灵敏场分布的均匀性也同时增加。3.研究并比较了12电极CCERT系统在五种不同激励模式下的图像重建表现。本文使用了四种经典图像重建算法（LBP算法,Landweber迭代算法,代数重建（Algebraic reconstruction technique,简称ART）算法和联合迭代重建（Simultaneous iterative reconstruction technique,简称SIRT）算法）来进行图像重建研究。使用CCERT系统采集实验数据并开展图像重建实验。研究结果表明,1电极激励模式和2电极激励模式有着更好的整体图像重建表现,这两种激励模式是更好的选择。4.提出了一种针对12电极CCERT系统2电极激励模式的新型图像重建算法。该算法使用以L-curve和Reginska’s方法来确定截断参数的截断奇异值分解（Truncated singular value decomposition,简称TSVD）方法来重建初始图像,使用ART算法来获取最终重建图像。使用CCERT系统开展图像重建实验。实际的图像重建结果表明,在2电极激励模式下,所提出的新算法相对于现有的算法有明显优势。在1电极激励模式下,新算法的图像重建表现相较于现有算法的图像重建表现比较接近或是略有提升。无论是2电极激励模式还是1电极激励模式下,相比于LBP算法,使用TSVD方法的初始重建图像质量显著提升。5.使用12电极CCERT系统进行了五种激励模式下的和三种两相分布（泡状流,层状流和环状流）下的气液两相流相含率检测研究。使用了数据平均法和主成分回归（Principal component regression,简称PCR）法两种数据处理方法建立相含率检测模型和进行相含率检测。使用CCERT系统采集实验数据进行相含率检测。检测结果表明5电极激励有最好的相含率检测表现。三种两相分布下使用数据平均法和PCR法的相含率检测误差的绝对值分别小于5.0%（使用数据平均法）和3.0%（使用PCR法）。实验研究结果表明5电极激励模式+PCR组合是新型有效的相含率检测方法。