气液两相流是工业生产中典型的能源流动现象,广泛存在于天然气管道输运、核反应堆冷却、蒸发和冷凝等领域。流动参数的准确测量是能源可靠计量、生产过程监控和过程装备设计的重要依据,同时对深入揭示两相流动机理具有十分重要的科学意义。然而气液流动过程具有非线性、强耦合等特点,为两相流动参数的准确测量带来极大挑战。本文在分析光量子（光子）和气、液相互作用基础上,利用近红外、甚高频电磁波及多传感器融合测量技术,开展了气液两相流参数测量实验,分析并提出了相关参数测量模型,具体内容及创新性成果概括如下:（1）基于不同波长电磁波与分子微观作用机理,设计了 NIR吸收传感器和同轴线相位传感器,分别应用于液膜厚度和截面含气率测量。再将声发射、NIR和差压信号融合,设计了多源传感器系统,开展了气液两相流参数不分离测量研究;（2）针对NIR测量过程中散射、反射、折射等原因引起的NIR光能量损失问题,从干扰源的时频特性进行分析。基于变分模态分解、麻雀优化算法和皮尔逊相关系数设计了智能信息处理方法,算法以包络谱熵为适应度函数,去除随机干扰、脉冲干扰的同时,保留了液膜变化的细节信息,自适应提取液膜厚度有效信息;（3）对液膜厚度、波幅、扰动频率的影响因素进行分析,引入系统压力、液滴夹带的影响,得到优化后（Lockhart-Martinelli,L-M）参数Xmod,将其与表征液膜惯性力与粘滞力的气、液相韦伯数（W"eg、Wel）一起对液膜厚度进行建模,优化模型的平均绝对误差百分比（Mean Absolute Percentage Error MAPE）MAPE 分别为 4.35%（实验数据）和13.02%（文献数据）;利用粒子群优化算法辨识模型参数,实现基膜厚度、波幅的有效测量,得到新模型对实验数据的MAPE分别为7.36%和5.25%。（4）在去除液膜信号的基线漂移和直流干扰后,利用功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）计算界面波特征频率,提取了影响频率变化的7个主要特征变量,分别建立了函数表达式和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）频率预测模型,以低压、低气、液相表观流速数据进行训练的SVR模型,对中高压、高气、液相表观流速工况频率预测MAPE为8.18%;SVR模型对文献频率预测的MAPE分别为39.93%、36.97%、29.99%、8.46%、6.07%和7.71%。（5）利用同轴线相位传感器开展了水平管弹状流截面含气率测量实验,使用实验数据和文献数据对文献模型进行综合评价。在一维漂移通量模型的本构方程基础上,分别建立分布参数c0和漂移速度ugm模型。模型可以反映气、液流速和密度的动态变化,对c0和ugm预测综合评价指标均高于文献中的模型。新的截面含气率预测模型的MAPE分别为6.98%（实验数据）和11.07%（文献数据）,模型能够很好地适应系统压力（P=0.1-0.6MPa）和管道直径（ID=0.019-0.101.6m）;（6）利用声光压多源传感器系统采集水平管弹状流流动参数,提取了体现气液两相流间歇特性的波形因子和裕度因子作为特征变量,并对近红外、声发射和差压信号进行了融合方案设计和经验模型预测效果分析。在Collins经典流量测量模型基础上,使用最小绝对值收敛和选择算子算法建立了体积含气率和流量测量模型。新的流量测量模型的MAPE分别为8.70%（混合质量流量）和8.75%（液相质量流量）,实现了气液两相流不分离测量。