过程层析成像(PT)技术在解决多相流检测问题上具有巨大的发展潜力和广阔的工业应用前景。电容层析成像(ECT)技术作为过程层析成像技术的一种重要方法,是基于电容敏感机理的过程成像技术,以其非辐射、非侵入、响应速度快、结构简单、成本低、适用范围广、安全性能好等优点,成为目前过程层析成像技术发展的主流和研究热点,但由于该系统的软场特性和强非线性,其成像时间和成像精度但离实际应用尚有一定距离,因此有待进一步研究和发展。本文以12电极电容层析成像系统为研究对象,结合有限元方法进行系统建模与分析,研究了用于油水两相流检测的电容层析成像系统传感器场域的数值仿真及其参数优化问题,探讨了系统的敏感场、软场特性和离散相分布图像重建等有关问题。本文的主要研究内容和成果如下:1.结合研究问题的背景,指出多相流检测技术对于科研及工业生产的重要意义,分析多相流特点及参数,对多相流检测技术的研究现状及发展趋势进行了分析和总结;2.分析了电容层析成像系统的组成及工作原理,分析了系统的“软场”特性,利用有限元法建立电容层析成像系统的数学模型,阐述了电容层析成像技术研究现状和发展趋势;3.阐明了ECT图像重建算法的数学原理和意义,图像重建算法的研究现状和分类,针对系统的“软场”特性,分析不同介质分布对电势分布及电容值的影响,并研究了敏感场的特点。4.在对各种图像重建算法简要概述的基础上进行了详细的分析和比较,介绍了每种图像重建算法的优点的同时,分析其缺点和不足,以求弥补和改进;5.在对各种图像重建算法分析比较的基础之上,对遗传算法和神经网络算法进行了比较深入的学习和研究,对基于遗传算法学习的神经网络进行了可行性探索,并对RBF神经网络算法进行了相关改进和仿真实验。