两相流动过程广泛存在于石油、化工、冶金等工业领域,其特征参数的检测对于资源合理开发和工业过程控制均具有重要意义.石油混输系统中,形成油气两相流、油水两相流或油气水三相流.分相介质分布可视化,流型辨识等均是石油混输过程参数检测的重要方向.电容层析成像技术是实现两相流流型在线辨识的一种较为理想的手段.图像重建是电容层析成像系统中关键技术之一,快速的、准确的图像重建算法的研究是实现电容层析成像系统实时检测的基础.该文在研究应用线性反投影法对电容层析成像的图像重建的基础上,提出了BPX算法和带有偏差单元的IRN图像重建算法,并对其在电容层析成像系统中的图像重建进行了研究.该文的主要工作如下:(1)在研究了两相流流型的基础之上,求解电容层析成像系统的正问题(正演).正问题以静电场理论为基础,应用有限元方法对电容层析成像系统的电容传感器进行了有限元分析,对成像区域的电场进行了仿真,同时计算出不同电极加电压时对应的电极对间的电容值.(2)求解电容层析成像系统的逆问题(反演).逆问题是由书籍投资数据重建图像.该文的图像重建采用三种图像重建算法:线性反投影算法,BPX算法和带有偏差单元的IRN算法.线性反投影图像重建算法是由敏感场分布和测量的电容值,利用线性反投影图像重建公式重建出流型重建结果;BPX算法和带有偏差单元的IRN图像重建算法是以训练样本集电容值为输入量和已知的样本输出,应用BPX算法和带有偏差单元的IPN算法对神经网络进行训练,将经过训练的神经网络进行存储,对电容层析成像系统的图像进行重建.该文的仿真程序采用Matlab可视化语言进行编程,通过仿真计算,得到了典型流型的重建结果,并证明了BPX算法和带有偏差单元的IRN重建算法与线性反投影算法相比,具有快速、准确的图像重建的特点,尤其是带有偏差单元的IRN重建算法进行图像重建时的重建速度可以达到95帧/分钟,为实现工业上的实时监测奠定了基础.