1、過程層析成像技術是從醫(yī)學CT技術發(fā)展起來的，以多相流為主要研究對象，并對多項流中的過程參數在線實時檢測，進行多相流參數檢測可獲得多相流體二維或三維的時空局部的、微觀的分布信息，為解決多相流參數檢測這一難題提供了一條有效途經。過程層析成像技術經過十余年的發(fā)展已取得很大進步。依據信息獲取手段和傳感機理不同，該技術可分為電容層析成像、電阻層析成像和電磁感應層析成像等十余種。本文以基于電阻傳感機理的電阻層析成像系統為研究對象，探討采用模糊聚類對

2、ERT系統中的測量電壓數據進行模糊化，然后以模糊化后的數據作為BP神經網絡的輸入，在BP神經網絡中對該模糊化后的測量電壓數據進行反復學習訓練，來實現對兩相流的四種典型流型的辨識。 本文結合國內外研究者應用過程層析成像技術在多項流參數檢測方面所做的工作，歸納總結了多相流檢測技術對于科研及工業(yè)生產的重要意義，分析多相流檢測技術主要參數及其多相流檢測技術的發(fā)展現狀和發(fā)展趨勢。闡明了電阻層析成像系統的構成及技術特點，概括的描述了電阻層析

3、成像系統的研究現狀和廣闊的工業(yè)應用前景，分析了電阻層析成像技術發(fā)展中必須解決的問題，指出軟場問題及圖像重建算法精度不高是限制電阻層析成像技術工業(yè)實用化的瓶頸問題。在對流型辨識算法的優(yōu)缺點比較后，本文提出了用模糊神經網絡來進行流型的辨識，對其必要性在文中作了詳細地介紹。建立了模糊神經網絡模型并以此為基礎進行了流型辨識的數值分析，實驗證明用模糊神經網絡模型來進行流型辨識是正確的，為相關的圖像重建算法提供了依據。并且對四種典型的流型進行分析研