【优秀word硕士论文】电学层析成像激励测量模式及图像重建算法研究

电学层析成像激励测量模式及图像重建算法研究RESEARCHONEXCITINGMEASURINGMODESANDIMAGERECONSTRUCTIONALGORITHMSFORELECTRICALTOMOGRAPHY摘要电学层析成像技术是一种无损可视化测量技术，该技术具有响应速度快、非侵入、可获取二维/三维分布参数信息等优点，在医学及工业测量等领域具有广阔的应用前景。电学层析成像图像重建算法的精度决定了该技术的成功应用，而电学层析成像敏感场的软场特性及有限的投影数据决定了图像重建算法的精度，本论文对上述两方面问题进行了深入研究，以提高电学层析成像的重建图像精度，主要工作及结果如下1医学监护用电阻抗层析成像系统，由于人体结构的复杂性，其重建图像的精度不高，针对人体对象电导率分布变化较慢的特点，研究了基于灵敏度系数矩阵更新的LANDWEBER迭代图像重建算法，以期提高重建图像精度。灵敏度系数矩阵更新时的初始图像由LANDWEBER迭代法获得，对采用不同迭代次数的初始图像进行灵敏度系数矩阵更新的效果进行了比较，并且对灵敏度系数矩阵的更新次数进行了分析，仿真及试验结果表明，该方法能有效提高图像重建精度。2驱动模式是指施加激励电流或电压的方式，EIT的相邻电极电流驱动模式导致电流集中分布于管壁，管道中心电流密度相对较小，致使管道中心物体的成像质量差。本文针对16电极EIT系统，采用统一的相邻电压测量模式，依据其结构对称性，研究了8种电流驱动模式，并对不同驱动模式的等势线分布、独立测量数、测量电压的动态范围、边界测量电压的敏感性、重建图像质量进行了比较，经过对各指标的综合考虑，选取模式7为较优的驱动模式。3对电容层析成像的电容归一化模型进行了深入研究，提出了基于混联模型及电力线分布的灵敏度矩阵计算方法，基于该灵敏度矩阵及混联模型，导出了具有最佳迭代因子的LANDWEBER迭代算法，仿真及试验结果表明，该算法重建图像边缘清晰、保真度高，并能较好地区分多个物体。4电学层析成像是一个典型的非线性映射问题，小波神经网络结合了小波变换的局部化性质及神经网络的自学习能力，具有较强的函数逼近能力和容错能力，收敛速度快。本文提出了基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法，并使用主成分分析法对输入数据进行降维处理，仿真结果表明，该算法速度快，重建图像质量较高。5从增加电学层析成像的投影数据的角度出发，以电容层析成像为例，提出了组合电极激励测量模式，研究了不同的组合电极方案，均可有效增加其投影数据，且未过多增加硬件开销，硬件实现灵活，仿真结果表明，组合电极式电容层析成像重建图像质量明显提高。关键词电学层析成像图像重建算法灵敏度更新电流驱动模式电容归一化模型小波神经网络组合电极ABSTRACTELECTRICALTOMOGRAPHYISONEKINDOFNONDESTRUCTIVEANDVISIBLEMEASUREMENTTECHNIQUEELECTRICALTOMOGRAPHYHASWIDEAPPLICATIONSINMEDICALANDINDUSTRIALFIELDSFORTHEADVANTAGESOFBEINGFASTINRESPONSE,NONINTRUSIVEANDCAPABLEOFACQUIRING2D/3DIMAGEINFORMATIONOFDISTRIBUTIONPARAMETERSUCCESSFULAPPLICATIONSOFELECTRICALTOMOGRAPHYTECHNIQUEDEPENDONTHEACCURACYOFIMAGERECONSTRUCTIONALGORITHMWHICHISDETERMINEDBYTHESOFTFIELDCHARACTERISTICOFSENSINGFIELDANDLIMITEDPROJECTIONDATAINORDERTOIMPROVETHEACCURACYOFRECONSTRUCTEDIMAGES,THEABOVETWOASPECTSAREDEEPLYSTUDIEDINTHISPAPERTHEMAINWORKANDCONCLUSIONSAREASFOLLOWS1ASANELECTRICALIMPEDANCETOMOGRAPHYSYSTEMUSEDINCLINICMONITORING,THESPATIALRESOLUTIONOFRECONSTRUCTEDIMAGESISLOWFORTHECOMPLICATEDBODYSTRUCTUREBASEDONTHEFACTTHATTHEBODYCONDUCTIVITYDISTRIBUTIONVARIESSLOWLY,LANDWEBERITERATIVEALGORITHMWITHUPDATEDSENSITIVITYMATRIXISSTUDIEDTOIMPROVETHEQUALITYOFRECONSTRUCTEDIMAGESTHEINITIALIMAGEFORSENSITIVITYMATRIXUPDATEISOBTAINEDBYLANDWEBERITERATIVEALGORITHM,ANDTHERESULTSOFSENSITIVITYMATRIXUPDATEUSINGDIFFERENTINITIALIMAGESARECOMPAREDTHETIMESOFSENSITIVITYMATRIXUPDATINGAREALSOANALYZEDEXPERIMENTALANDSIMULATIONRESULTSSHOWTHATRECONSTRUCTEDIMAGESWITHHIGHERACCURACYCANBEOBTAINED2DRIVENPATTERNISTHEWAYTOINJECTCURRENTORVOLTAGEATTHEBOUNDARYOFANOBJECTWHENADJACENTCURRENTDRIVENPATTERNOFEITISUSED,THECURRENTSCONCENTRATEDLYDISTRIBUTEINTHEAREAADJACENTTOTHEELECTRODESCOMPAREDWITHTHECENTRALAREAOFPIPE,WHICHCAUSESTHELOWQUALITYRECONSTRUCTIONIMAGESFORA16ELECTRODEEITSYSTEM,THEUNIFORMEDADJACENTVOLTAGEMEASUREMENTMODEISADOPTEDANDTHEEIGHTCURRENTDRIVENPATTERNSAREINVESTIGATEDCONSIDERINGTHESTRUCTURALSYMMETRYTHEISOPOTENTIALLINES,THENUMBEROFINDEPENDENTMEASUREMENTS,MEASUREDVOLTAGEDYNAMICRANGE,VOLTAGECHANGEWITHCONDUCTIVITYCHANGEANDRECONSTRUCTEDIMAGEQUALITYOFTHESEPATTERNSARECOMPARED,THROUGHWHICHTHESEVENTHPATTERNISSELECTED3THECAPACITANCENORMALIZATIONMODELSOFELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHYAREINVESTIGATEDINDETAILTHECALCULATIONMETHODOFSENSITIVITYMATRIXISPROPOSED,WHICHISBASEDONTHECOMBINEDMODELANDTHEDISTRIBUTIONOFELECTRICALFIELDLINESTHELANDWEBERITERATIVEALGORITHMWITHOPTIMALSTEPLENGTHFORTHECOMBINEDMODELISDERIVEDSIMULATIONANDEXPERIMENTALRESULTSSHOWTHATOBJECTSCANBECLEARLYDISTINGUISHEDFROMTHERECONSTRUCTIONIMAGESWITHDISTINCTEDGESANDGOODFIDELITYUSINGTHEPROPOSEDALGORITHM4ELECTRICALTOMOGRAPHYISATYPICALNONLINEARMAPPINGPROBLEMWAVELETNEURALNETWORKSCOMBINETHELOCALIZATIONCHARACTERISTICOFWAVELETANDSELFLEARNINGABILITYOFNEURALNETWORKITHASGOODFUNCTIONAPPROXIMATIONANDERRORTOLERANCECAPABILITIES,TOGETHERWITHFASTCONVERGENCESPEEDTHEIMAGERECONSTRUCTIONALGORITHMBASEDONWAVELETNEURALNETWORKSFORELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHYISPROPOSEDPRINCIPALCOMPONENTANALYSISMETHODISADOPTEDTOREDUCETHEDIMENSIONALITYOFINPUTDATASIMULATIONRESULTSSHOWTHATRECONSTRUCTEDIMAGESWITHHIGHACCURACYCANBEOBTAINEDANDTHECOMPUTATIONALSPEEDISNEARTOTHATOFLINEARBACKPROJECTIONALGORITHM5INORDERTOINCREASETHEPROJECTIONDATAOFELECTRICALTOMOGRAPHYSYSTEM,ELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHYWITHCOMBINEDELECTRODESISSTUDIEDEXCITATIONANDMEASUREMENTMODESBASEDONCOMBINEDELECTRODESSTRATEGYOFELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHYAREPROPOSEDDIFFERENTCOMBINEDELECTRODESTRATEGIESAREINVESTIGATED,WHICHCANEFFECTIVELYINCREASETHEPROJECTIONDATAOFELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHYTHECOMBINEDELECTRODEEXCITATIONANDMEASUREMENTSTRATEGYNEEDNOTTOINCREASEMUCHMOREHARDWARECOSTS,WHICHMAKESITFLEXIBLETOREALIZATIONSIMULATIONRESULTSSHOWTHATTHEACCURACYOFRECONSTRUCTEDIMAGESCANBEENHANCEDCLEARLYFORTHECOMBINEDELECTRODEELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHYKEYWORDSELECTRICALTOMOGRAPHY,IMAGERECONSTRUCTIONALGORITHM,SENSITIVITYUPDATE,CURRENTDRIVENPATTERN,CAPACITANCENORMALIZATIONMODEL,WAVELETNEURALNETWORKS,COMBINEDELECTRODES目录第一章绪论711多相流参数检测7111多相流及其特征参数7112多相流参数检测的意义912多相流参数检测技术的现状1013多相流参数检测技术的发展趋势1214本文的主要内容及创新点1215小结14第二章文献综述1621过程层析成像技术简介16211过程层析成像技术的特点16212过程层析成像技术的分类17213过程层析成像技术的发展历程1822电学层析成像技术19221电学层析成像技术的基本原理19222电学层析成像的正问题21223电学层析成像的逆问题24224电学层析成像技术的发展现状28225电学层析成像技术的应用现状31226电学层析成像技术存在的问题3223小结33第三章基于灵敏度更新的EIT图像重建算法3431电阻抗层析成像敏感场的数学模型3432敏感场的软场特性34321灵敏度矩阵的定义15334322灵敏度矩阵的计算35323软场特性分析3633EIT的LANDWEBER迭代算法1553734基于灵敏度更新的LANDWEBER迭代算法38341算法的可行性38342仿真实验及结果39343静态实验及结果4435小结47第四章电容层析成像系统电容归一化模型研究4841电容层析成像的理论基础48411电容层析成像敏感场的数学模型48412电容层析成像的传感器及测量原理48413电容层析成像敏感场的灵敏度分布49414基于灵敏度矩阵的线性化5042电容层析成像系统电容归一化模型5143不同归一化模型下的灵敏度矩阵计算5344最优迭代因子的LANDWEBER迭代算法5445仿真实验及结果5546静态实验及结果5847小结59第五章基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法6051小波分析的基本理论6052小波神经网络模型及算法61521小波神经网络模型6153主成分分析法的基本原理6354基于PCAWNN模型的图像重建算法1436455仿真实验65551仿真步骤65552实验结果及分析6656小结69第六章组合电极式电容层析成像研究7061背景7062ECT组合电极激励及测量方案71621ECT传感器结构及组合方案71622独立测量数72623电容测量值7363仿真实验及结果7564小结79第七章总结与建议8071总结8072建议81发表论文和参加科研情况说明94第一章绪论11多相流参数检测111多相流及其特征参数相的概念通常是指某一系统中具有相同成分及相同物理、化学性质的均匀物质部分，不同相之间具有明显可分的界面。宏观上通常将自然界的物质分成三种相气相、液相和固相。单相物质的流动称为单相流，多相流（MULTIPHASEFLOW）是指同时存在分界面的任意各相组成的流动体系，其中又以两相流（TWOPHASEFLOW）最为普遍，随着科学技术的迅速发展，多相流动体系在国民经济及生活中的地位日益重要1。工业生产中常见的两相流动体系有2,3（1）气固两相流即气体与固体颗粒的混合流动，其在气力输送工业中大量存在，如电力工业中的燃煤输送、粮食生产加工过程中的气力输送以及化工过程中的气固流态化等。（2）气液两相流即气体与液体物质的混合流动，其在锅炉系统、石油、天然气等物质的传输过程中，以及传热传质设备的分离和反应过程中广泛存在，如原油及天然气的传输过程，化工过程中的传质传热等。（3）液固两相流即液体物质与固体颗粒的混合流动，如海洋中的泥沙运动与沉积，矿浆、纸浆、泥浆的流动。（4）液液两相流即两种互不相溶的液体混合在一起的流动，如油井中的油水两相流，冶金及化工过程中的萃取过程。与单相流相比，两相流的流动特性更加复杂4,5，这体现在流型复杂多变、各相界面间存在相互作用及相对速度，物性变化较大、数学描述难度大等。导致用于描述多相流动的流动参数比单相流参数多，主要参数如下11流型流型定义为两相界面分布的结构形式，它是两相流最基本的特征参数之一6，不但影响两相流的流动特性及传质传热性能，且对两相流其它参数的准确测量亦常依赖于对流型的准确获取，垂直管道及水平管道两相流中的典型流型如图11所示。由图11可知，两相流体流型复杂，并且由于各流型转变快，导致流型的在线识别具有重要的工程应用价值及学术价值，一直是多相流参数检测的重要研究方向之一7。图11两相流流型2分相含率分相含率定义为两相流中各相所占的份额，若按截面、体积及质量定义分相含率，又分别称为截面含率、体积含率与质量含率。在气液两相流中称为含气率与含液率。截面含气率又称为空隙率，定义为在管道的某一流动截面上气相所占截面积与总流通面积之比；体积含气率定义为气液两相混合流体中气相体积流量与总体积流量之比；质量含气率又称为干度，定义为气液两相混合流体中气相质量流量与总质量流量之比。在气固两相流中，分相含率又称为空隙度或含固率。通过对分相含率的分布进行统计测量，即可获得两相流中分散相浓度及分布的数据，亦可为判别两相流流型提供定量数据。3速度及滑移比在两相流动中，两相介质之间会产生滑移，存在相对速度，除了用混合流体的平均速度描述之外，还需进行分相流速的测量，可用各分相流速与平均速度的差值表示其相对速度，亦可用两分相流速之比表示速度的滑移比。4压力及压力降压力及压力降是两相流动中的基本参数，亦是两相流参数监测的重要手段，在工程应用中，两相混合流体的压力降与各分相压力降间已建立诸多理论的、实验的和半经验的关联式以供使用。5流量流量按其定义可分为质量流量和体积流量，对于两相流而言，各相的分相质量流量及体积流量的测量具有重要的工程意义。5密度在两相流动中，混合物的平均密度也是常用参数之一，可由各相密度及分相含率计算求得。112多相流参数检测的意义在石油、化工、电力、冶金、建材、食品等工业中，存在着大量多相物质混合流动的情况，研究两（多）相流的流动特性及变化规律，并对其相关参数进行检测，对于相关科研、设计以及生产过程的安全高效运行具有十分重要的意义8。化工行业中广泛使用的非均相反应器，其中的多相流体力学行为，包括反应器中的气泡大小、分布、合并、破碎的机制，絮状物的形状、大小、分布、形成和解体等，均与反应器的热量传递、质量传递及反应速率密切相关，从而决定了反应器的转化率、选择性以及设备的效率。对非均相反应器流体力学行为的检测一直受到极大重视，它对于建立、改进反应器的数学模型以及改进生产过程至关重要，是掌握反应器规律并进行强化改造的最基本的依据。在粉粒体工业中，常常遇到非常困难的过程，例如粘性粉粒体的流态化9。在这种设备中常常出现沟流等故障，使容器中出现气流短路，而大部分空间固体呈死滞状态，破坏了设备的正常工作。而由于这些设备中的高固体浓度，常规的检测仪器无法获得固体浓度的分布信息。在密相气力输送过程中，也可能出现由于压力下降导致气体速度上升，从而使密相转为稀相输送，极大增加了物料和管道的磨损和能源损失，对这种流态的转变，目前还难以准确监控。在石油工业中，海上油田将开采的混合物（通常包括天然气、水与原油）输送至平台，经过分离提取原油。在此之前，需要得到井口准确的流量、流型与压力变化等信息，以避免危险情况与经济纠纷的发生。传统的方法是在操作平台上完全或部分分离混合物，并对分离后的各相采用常规测量方法测量，难以实现在线检测。平台的空间与能耗都是极其有限的，因此大型分离器的经济性使其应用受到制约10。在电力工业中，开展生物质发电技术研究，对于国家节能减排战略具有重大意义。在生物质中添加煤粉进行混烧，可以改善燃烧稳定性。但生物质和煤粉物理特性差别大，造成燃料在管道分配中不均匀，最终到达燃烧器各喷口的生物质和煤粉的混合比例会与预设值产生较大差异，必将影响燃烧状况。燃料管道中颗粒流主要参数的在线连续测量和模型分析将有助于燃料输送过程和燃烧过程的优化控制，揭示燃烧器内气固流动机理并为燃烧器结构的优化设计提供参考依据，但目前还难以在线对管道中生物质和煤粉颗粒进行测量11。综上，大量工业过程对多相流参数检测提出了更高的要求，迄今为止，己有的多相流参数检测技术和方法大多还处于实验室应用研究阶段，己商品化可在线检测的工业型仪表较少，多相流参数检测在国际上尚属一个亟待发展的探索研究领域，对于发展我国的工业技术和国民经济具有重要意义。12多相流参数检测技术的现状与单相流相比，多相流动体系由于各相间存在界面效应及相对速度，而且相界面在时间上和空间上是随机可变的，因此多相流动体系具有更为复杂的流动特性，其特征参数也较单相流系统多，其参数测量存在相当难度，主要表现在以下几个方面121多相流各相浓度沿管道截面及管道轴向均为非均匀分布，因此需要获取某时刻某截面或整个流场的各相浓度分布信息；2流动结构多变，多相流不仅流型多样，且经常同时存在多种流型，各种流型会进行相互转化，这种转化无明显的过渡，并且其转变速度快，增加了测量的难度；3目前采用的侵入式测量方法将对流场产生干扰，引入较大的测量误差；4其他非测量因素的干扰，也将给测量带来各种困难。根据现有的国内外相关文献报道，现有的多相流参数测量技术大致可分为以下四类1传统单相流测量仪表结合多相流测量模型，与实验修正方法相结合应用于多相流测量，目前已有大量报道将差压式流量计、电磁流量计、涡街流量计和超声波流量计等多种单相流流量计应用于两相流测量1317。采用多种单相流仪表组合，利用高精度的单相流量计，合理组合完成多相流参数测量为该种方法的研究热点之一，如文丘利管涡轮流量计组合、射线密度计涡轮流量计组合、孔板匀速管组合等，这些组合仪表应用于两相流测量已有相关报道，如天津大学研制的湿气测量系统，采用了文丘利管、V锥、差压传感器等多种仪表组合18，美国康普乐公司推出的油田井下流动剖面分析仪19，探头由3个电导探针装在三臂井径仪上组成，仪器可以通过弹簧片的收缩、伸张或旋转实现对流动截面上不同位置流体的测量，对于持水率的测量精度同样约为5。此外，三个井径臂上也可以改装热导率或是声阻抗传感器，分别通过检测传感器的温度衰减率和声波衰减速率指示被测流体中各相的就地体积分数，该仪器在低速流体中应用效果较好。上述方法多为点探头对部分参数的测量，或者是对截面平均参数的测定，获取的信息量小，无法对两相流的整体特性进行实时观测描述。2基于软测量技术的多相流参数测量，目前建立在传感器等硬件基础上的各种现有测试手段，在多相流测量领域尚未获得令人满意的结果，软测量SOFTSENSING技术如状态估计、过程参数辨识、人工神经网络和模式识别等为二十一世纪的研究热点，将其引入多相流参数测试领域中，通过软测量方法，以期解决具有复杂性、不确定性且难以用数学模型精确描述的多相流系统参数测量问题20。将软测量技术应用于多相流参数测量已有大量报道，如以两相流中简单、易测的差压信号作为软测量模型中的辅助变量，两相流的流型作为主导变量，利用小波分析方法建立二者之间的数学关系，进行流型识别2124；又如可从电容层析成像传感器的测量数据中提取特征参数作为辅助变量，采用支持向量机、神经网络等方法建立特征参数与流型之间的数学模型，从而进行流型识别，相关的方法已见大量文献报道2532。3近代测试新技术，如射线、激光、超声波、过程层析成像及相关技术等。基于射线吸收或散射原理的射线33，X射线是多相流组分浓度的重要测试手段34；激光多普勒测速技术具有非接触、空间分辨率高、动态响应快等特点得到较大发展35,36；基于超声波的相关流量计已在较多两相流参数测量中得以应用3742；自二十世纪八十年代中期兴起的过程层析成像技术PROCESSTOMOGRAPHY，简称PT为非侵入或非接触测量技术，它采用特殊设计的敏感器空间阵列，获取被测对象的流场信息，运用图像重建算法再现两相/多相流体在管道内或反应装置内部某一横截面上的分布状况，从而得到两/多相流中离散相浓度分布及其随时间的变化规律，实现被测两/多相流体在某一截面上的可视化，能在线连续地提供两/多相流体截面状况的二维可视化信息，经进一步处理可提取两相流体的特征参数4345。过程成像技术的出现标志着过程参数在线检测技术发展到了一个新的阶段，它将检测技术从传统的局部空间单点测量方式发展成为对过程参数在二维/三维空间分布状况的在线、实时监测，大大提高了人们对生产过程信息的获取和分析能力，为在线检测和优化设计提供了一种全新的手段。通过过程成像技术，可将所获得的有关过程参数的动态信息与流体动力学模型相结合，从而建立更为符合实际情况的过程模型，并进一步优化过程设备和装置的结构和参数设计，最终改进过程工艺，提高生产效率及安全性。对于深入揭示两相流动的基本规律，推动两相流理论的发展和工程应用具有重要的意义，是目前两相流参数检测技术研究发展的前沿和趋势之一。4现代智能信息处理技术的应用现代信息处理技术具备快速处理动态数据的能力，随着计算机技术的发展，现代信号处理技术和各种智能信息技术在多相流参数测量中的应用也日益增加。利用信号处理技术，可从多相流体的波动信号中获取许多难以直接获取的重要参数和信息，具有成本低、硬件实现简单等优点。在两相流参数检测领域，运用频谱分析、混沌与分形理论等对获得的信号进行处理，提取多相流的有效信息作为信号的特征量实现多相流系统的机理分析、状态监控或参数检测等已有大量报道4651。13多相流参数检测技术的发展趋势综上所述，多相流参数检测是一个难度较大、亟待研究和探索的领域，其发展趋势和今后的研究方向可归结为以下几个方面1将成熟的单相流参数测试技术与测量仪表应用于多相流参数检测仍将是普遍受到重视的一个研究方向。单相流参数的测量历史久远，测试技术也日趋成熟，这是多相流参数测量所不能比拟的，但传统的单相流测量仪表不适应于多相流的工况，因此，如何进行仪表的改造、测量模型的改进将是研究的方向之一。2采用多传感器组合，结合多传感器信息融合技术，进行多参数组合确定被测参数，或对同一种测量介质采用不同的测量手段。3借助各种新技术研制高灵敏度、高精确度和高可靠性的多相流传感器和参数检测仪表。影响多相流动工况的因素很多，需要运用灵敏度、准确度较高的检测技术，且检测技术最终将运用到生产现场，这就要求检测装置的仪表化，且必须符合工厂现场使用的条件，多相流检测装置形成工业型仪表则是研究测试技术的最终目的。4随着计算机技术和图像处理技术的发展，获取多相流体二维或三维时空分布信息，应用过程层析成像技术，对多相流局部空间区域进行微观和瞬态测量，这一直是研究的热点之一。5结合具体的被测对象专业领域知识进行新型测量技术的探索，各行业对多相流的测试要求及侧重点各有不同，如何结合自身的特点从而发展适合本专业的测试技术，也将成为众多研究者的研究目标之一。14本文的主要内容及创新点鉴于多相流参数检测技术的研究对工业生产的重要性以及研制多相流参数在线检测系统的迫切需求。本课题组自20世纪80年代以来，以过程成像技术及其在多相流参数检测中的应用为研究目标，紧跟过程层析成像技术研究的国际前沿，先后在国家自然科学基金（面上项目、重点项目、国际重大合作项目），国家“863”计划，天津市自然科学基金项目的支持下，对电学层析成像技术进行了全面、深入的研究，研究工作包括基于有限元方法的二维/三维传感器敏感场仿真分析、用于各种具体应用对象的传感器优化设计方法、高精度数字化数据采集系统的设计及其标准化、图像重建算法研究、基于VISUALC软件编制的功能完善的实时成像软件、多相流体特征参数提取及流动参数测量等，目前该技术处于实际应用推广阶段。电学层析成像图像重建算法的精度及速度是制约电学层析成像成功应用的重要因素，而电学层析成像敏感场的软场特性及有限的投影数据是制约重建图像精度提高的“瓶颈”，该问题目前仍未很好解决，为提高电学层析成像的重建图像精度，针对上述两方面问题，本论文进行了深入的研究，主要内容及其安排如下第一章绪论。主要介绍了多相流的概念及需要测量的主要参数。指出了多相流参数检测的难度，总结了多相流参数检测技术的研究现状，对多相流参数检测技术的发展趋势进行了展望，最后对本文完成的主要工作及创新点进行了简要的说明。第二章文献综述。对过程层析成像技术的原理、分类、特点及发展历程进行了较为详细的论述。给出了电学层析成像技术的基本原理及数学模型描述。详细论述了电学层析成像正问题及逆问题的含义，总结了常用的正问题求解方法及图像重建算法。按照电学层析成像系统的组成部分叙述了该技术的发展现状，对电学层析成像系统的应用现状进行了较为详细的概括，最后分析了电学层析成像技术存在的问题。第三章基于灵敏度更新的EIT图像重建算法。深入分析了电学层析成像敏感场的软场特性，得出灵敏度矩阵的更新可以提高重建图像精度，提出了基于灵敏度更新的LANDWEBER迭代算法，对于医学监护用电阻抗层析成像系统，被测对象分布变化较小，且对图像重建精度要求高于速度要求，适合采用该方法，仿真及实验结果表明，该方法重建图像精度有所提高。第四章电容层析成像系统电容归一化模型研究。对于电容层析成像系统，利用标定值与实测电容值进行归一化后进行实时成像，同一组电容测量值，不同的归一化模型影响重建图像的质量。常见的归一化模型为并联模型及串联模型，在此基础上研究了混联模型。针对混联模型的灵敏度计算，提出了基于电力线的混联模型因子计算方法，给出了混联模型的最优迭代因子的LANDWEBER迭代算法，仿真及实验结果表明采用该归一化模型，所得重建图像精度提高，重建图像边缘更加清晰且能更好地区分多个物体。第五章基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法。小波神经网络是将小波变换理论和人工神经网络的思想相结合形成的一种新的神经网络，既充分利用小波变换的局部化性质，又能结合神经网络的自学习能力，从而具有较强的逼近函数的能力和容错能力，具有较好的收敛速度。通过小波神经网络对软场特性进行逼近，同时采用了主成分分析法对样本数据进行降维处理，加快了网络的收敛速度，结果表明，该方法重建图像速度快，重建图像质量较高。第六章组合电极式电容层析成像研究。针对电学层析成像投影数据少的问题，以电容层析成像系统为例，提出了两种24电极组合式激励测量模式，并与传统12电极ECT传感器进行了对比分析，结果表明，组合式激励测量模式可有效增加投影数据，提高重建图像质量。第七章总结及建议。对本文的研究工作进行了总结，并提出了下一步研究工作的建议。本文的创新点如下1在深入分析电学层析成像软场特性的基础上，提出了基于灵敏度更新的LANDWEBER迭代算法，针对医学监护用电阻抗层析成像系统，其所测对象电阻抗分布变化不大，且对图像重建精度要求高于速度要求的特点，使用该方法进行图像重建，对首次更新灵敏度系数矩阵所需迭代次数、灵敏度系数矩阵的更新次数进行了详细分析，仿真及实验结果表明，重建图像质量有所提高。2电容层析成像电容测量值的归一化模型将直接影响重建图像的质量。在分析已有的并联及串联归一化模型的基础上，研究了电容测量值的混联归一化模型，提出了结合电力线分布与混联归一化模型的灵敏度矩阵计算方法，基于该灵敏度矩阵，导出了混联归一化模型的最优迭代因子LANDWEBER迭代算法。仿真及静态实验结果均表明，基于混联归一化模型所得重建图像质量得到较大提高，可较好地区分多个物体，重建图像中物体边缘清晰。3以电容层析成像系统为例，为增加电容层析成像的投影数据，提出了24电极组合式ECT传感器结构，研究了两种激励测量方案，并与传统12电极ECT传感器进行了对比分析，包括电容测量值的大小及其动态测量范围、灵敏场分布的均匀性以及不同流型下的重建图像。结果表明，采用24电极组合式ECT传感器，其灵敏度分布更加均匀，对中心处物体的成像质量明显提高，且未增加对硬件系统的要求，硬件实现灵活，在目前的硬件水平下，仍可达到较高的实时成像速度。15小结本章介绍了多相流的基本概念，多相流的主要参数，提出了研究多相流检测技术的意义，对目前研究的多相流参数检测技术进行了简单的总结，并对多相流参数检测技术的发展趋势进行了分析与展望，最后对本文的主要工作内容及创新点进行了说明。第二章文献综述21过程层析成像技术简介211过程层析成像技术的特点PT技术是从医学CTCOMPUTERIZEDTOMOGRAPHY技术移植而来52，它采用空间敏感阵列电极，以非接触或非侵入方式获取被测对象的流场信息，进而通过图像重建算法获得两相/多相流体在管道内或反应装置内部某一横截面上分布状况的图像，从而得到多相流中离散相浓度的分布及其随时间的变化规律，实现被测流体在某一截面上的可视化及特征参数的提取。由于被测对象、测量目的以及运行环境等的差别，PT技术在信息的获取方式、处理方法及测量结果的解释和应用上，与医学CT技术存在较大的差别，这主要体现在以下几个方面53PT技术的测量对象通常是工业过程对象，其被测物场经常处于高速变化状态（如多相流的流速一般在每秒几米至几十米范围内变化），这要求PT系统具有比医学CT系统更快的数据采集及处理速度，才能准确、客观地获取被测流体信息。PT技术中的传感器及数据采集系统需要安装在工业现场，要求其与被测过程对象的几何、机械和物理化学特性相适应，且必须能适应恶劣的现场环境（如电磁干扰、振动以及电压波动等）。医学CT的敏感场分布不受被测物体分布的影响，是一种硬场。而PT的敏感场分布受被测物体分布的影响较大，具有较强的非均匀性，且这种非线性难以校正，这一特性称为软场特性，给图像重建带来较大困难。医学CT所获得的投影数据多，即使采用较为简单的滤波反投影算法亦可获得较为精确的截面图像，对PT系统而言，由于工业过程实时性的要求以及阵列电极数目有限，PT系统所能获得的独立投影数据非常有限，其图像重建为一个欠定方程的求解过程，这从根本上制约了重建图像质量的提高。从以上所列PT技术与CT技术的区别可知，要将PT技术成功应用于工业过程且得到较好的重建图像，存在许多科学问题需要解决，上述四方面正是从事PT技术的研究者所要解决的问题。212过程层析成像技术的分类根据测量的被测对象物性参数的不同及对实时性、安全性和环境条件等各方面的要求，产生了基于不同敏感检测机理的PT系统。目前国内外已见报道的PT技术主要有X射线层析成像5456、射线层析成像5759、光学层析成像（OPTICALTOMOGRAPHY，简称OT）6062、超声层析成像（ULTRASONICTOMOGRAPHY，简称UT）6365、电容层析成像（ELECTRICALCAPACITANCETOMOGRAPHY，简称ECT）6668、电阻抗层析成像（ELECTRICALIMPEDANCETOMOGRAPHY，简称EIT）6971、电阻层析成像（ELECTRICALRESISTANCETOMOGRAPHY，简称ERT）7274、电磁层析成像（ELECTROMAGNETICTOMOGRAPHY，简称EMT）7576、正电子发射层析成像（POSITRONEMISSIONTOMOGRAPHY，简称PET）7778、核磁共振层析成像（NUCLEARMAGNETICRESONANCETOMOGRAPHY，简称NMRI或MRI）79和微波层析成像（MICROWAVETOMOGRAPHY，简称MT）8081等，国内外文献常见报道的几种PT技术特点如表21所示82。表21几种常见PT技术特点类别检测参数分辨率结构复杂性成本应用场合对被测对象的要求X,射线衰减高高高多相流成像、相含率测量光学干涉散射衰减高中高燃烧诊断、火焰检测光透明超声反射衰减中低低气/液两相泡状流成像各相介质具有不同的衰减系数，存在明显的界面电容介电常数低低低油气水三相流流动成像、流化床成像连续相非导电电阻抗阻抗低低低医学监护、多相流测量连续相导电电阻电导率低低低气/液两相流流动成像、混合过程连续相导电电磁电导率磁导率低低低无损检测连续相导电或导磁213过程层析成像技术的发展历程1917年，奥地利数学家RADON证明了从投影重建图像的原理，20世纪50年代，美国物理学家AMCORMACK证明了在医学领域中从X射线投影数据重建图像的可能性，提出了相应的实现方法并完成了仿真与实验研究。1972年，第一台层析成像装置由英国工程师GNHOUNSFIELD研制成功，这台X射线计算机断层扫描成像（CT）装置，随后被迅速应用于医学临床诊断，被誉为20世纪科学技术的重大成就之一8385。1979年，由于AMCORMACK与GNHOUNSFIELD在放射医学中的划时代贡献，二人共同获得诺贝尔生理与医学奖。受其启发，从事过程参数检测技术的研究者尝试将CT技术“移植”到多相流检测中，取得了令人鼓舞的初步结果，但当时采用的是X射线与核磁共振成像系统，其结构复杂、价格昂贵、数据实时处理及图像重建速度慢，限制了该技术的进一步发展8688。1985年，英国曼彻斯特大学理工学院（UMIST）以MSBECK教授为首的研究小组开始应用8电极阵列式电容传感器对油气两相流和气固两相流进行成像的研究计划89,90。1988年，他们研制成功了8电极电容层析成像系统，并于1990年进一步改进为12电极电容层析成像系统，并在流体实验装置上对油气两相流进行了成像实验91。至1990年，由于PT技术作为在过程设计与运行中有较大潜力的技术已逐渐成熟，欧共体的科学技术委员会拨款支持一项为期4年的“欧洲过程层析成像联合行动（EUROPEANCONCERTEDACTIONONPROCESSTOMOGRAPHY,简记ECAPT）计划”，其目的为将不同学科联合起来以加快层析成像技术的开发和应用。ECAPT计划的实施，极大促进了欧洲在PT技术方面的进步，随着PT技术所拥有的巨大潜力逐渐为人们所认识，美国工程基金会（ENGINEERINGFOUNDATION）分别于1995年在加州的SANLUISOBISPO和1997年在荷兰的DELFT召开了工业过程层析成像技术前沿会议（FRONTIERININDUSTRIALPROCESSTOMOGRAPHY）。此外，1996年8月由英国政府的TECHNICALFORESIGHTCHALLENGE计划组织了三所大学（UMIST，UNIVERSITYOFLEEDS，UNIVERSITYOFEXETER）成立了“工业过程层析成像技术虚拟中心（THEVIRTUALCENTERFORINDUSTRIALPROCESSTOMOGRAPHY，简称VCIPT）”，该中心于1999年主持召开了“第一届工业过程层析成像技术世界大会（WORLDCONGRESSONINDUSTRIALPROCESSTOMOGRAPHY，简称WCIPT）”，第六届WCIPT会议将于2010年在北京召开。随着众多科研人员的努力，PT技术取得较大进步，正处于由实验室向工业应用的过渡阶段，英国的PROCESSTOMOGRAPHYLIMITED（简称PTL公司）及INDUSTRIALTOMOGRAPHYSYSTEMS（简称ITS公司）已有相关产品出售92,93。国内PT技术的研究一直与国外保持同步，最早清华大学和天津大学分别开展了电容和超声PT技术的研究，其后，国内其他高校如浙江大学、东北大学、华北电力大学也进行了这方面的研究工作，目前已建立中国工业过程成像网（CHINESENETWORKFORINDUSTRIALPROCESSTOMOGRAPHY，简称CNIPT），给各研究机构提供了一个进行交流的良好平台。目前PT技术的研究热点包括融合快速性、高精度、高稳定性的图像重建算法研究；新型传感器设计、多种PT技术的融合研究，各种工业现场应用研究等。PT技术除了在工业中的应用之外，作为PT技术之一的EIT技术作为一种新型的医学成像技术，是继形态、结构成像之后，于近十年出现的新一代无损功能成像技术。自1976年美国学者SWANSON首先提出EIT方法至今，EIT技术一直是生物医学工程的重要研究课题之一。1982年，BROWN及BARBER首次获得了阻抗图像，并于1983年首次报道其构建的EIT实验系统94，该系统为16电极，采用了相邻激励及反投影动态图像重建算法。英国SHEFFIELD大学先后开发出MK1、MK2、MK3等数据采集系统，并进行了相关临床试验。美国WISCONSIN大学及RENSELAER理工学院主要侧重于EIT图像重建算法的研究。西班牙的BARCELONA研究小组从事EIT技术的各技术层面的研究，是目前EIT硬件系统研究中最全面的一个小组。芬兰KUOPIO大学的研究小组主要从事EIT图像重建算法的研究，在动态图像的仿真方面取得较大成果95。国内从事EIT技术研究的机构主要有第四军医大学、天津大学、中国科学院生物医学工程研究所、重庆大学、北京航空航天大学、上海大学等。第四军医大学、天津大学、中国医学科学院生物医学工程研究所及重庆大学在国家自然科学基金资助下联合研究EIT技术，已研制成功高精度EIT数据采集系统及实验平台，已进行了乳腺肿瘤检测、人体肺部呼吸监护、脑水肿及脑肿动态监护等临床应用研究9698。22电学层析成像技术221电学层析成像技术的基本原理电学层析成像技术ELECTRICALTOMOGRAPHY,简称ET是PT技术的一大类，包括ECT、EIT、ERT及EMT，ET系统的原理如图21所示。图21ET系统原理框图ET系统一般由三部分组成传感器（通常为空间敏感阵列电极）、数据采集系统及图像重建计算机。由传感器获取被测对象的信息（电阻、电容、电阻抗、导磁率等），然后由数据采集系统进行信号处理，并将信号转变为数字量，送往计算机，计算机根据一定的图像重建算法，重建出被测对象某一截面的图像。对重建图像作进一步分析处理，提取特征参数，以完成多相流其它参数的测量。ET系统敏感场的数学模型，即被测对象内部电特性的分布与边界测量信号之间的关系，可由电磁场的MAXWELL方程组导出，其微分形式为（20DBETHJT1）在各向同性的媒质中，有（2DEBJ2）式中，D为电感应强度，为电荷密度，E为电场强度，B为磁感应强度，H为磁场强度，J为电流密度，为电导率，为介电常数，为磁导率。场域的边界条件分为三类1第一类边界条件给定场域边界上的位函数值。如ECT系统的边界条件为激励电极上的电压为已知的激励电压，其他电极上的电压为零，该边界条件即为第一类边界条件。2第二类边界条件给定待求位函数在场域边界上的法向导数值。如EIT及ERT系统的边界条件为激励电极上的电流值为已知的激励电流，该边界条件即为第二类边界条件。3第三类边界条件给定场域边界上的位函数及其法向导数的线性组合。ET系统实质上是实现电磁场的分析与求逆问题，根据电磁场理论，可以进行以下假设，简化求解过程（1）ET系统的敏感场为似稳场，即电流场的波长远大于场域的最大尺寸，可以认为电流在电场各处是同时变化的，实际应用中，在ET系统的激励源的频率范围内，可满足似稳场假设；（2）对于ECT系统，场域内无孤立电荷存在，对于ERT或EIT系统，敏感场内没有激励频率范围内的电流汇或电流源。ET系统电磁场分析中存在正问题与逆问题，下面进行简单地介绍。222电学层析成像的正问题电学层析成像的正问题是指已知被测物场的电特性分布及敏感场的边界条件，求取场域内电磁场分布，进而可求得边界上各测量电极的电压或电流值。求解ET系统正问题的方法主要有解析法及数值计算法。解析法需建立准确的场模型，从而进行理论推导，求取场域内电势分布的解析表达式，这种方法推导过程复杂，仅适用于场域的几何形状和介质分布非常均匀的情况，很难在一些非均匀场及复杂的三维场中获得应用，因此实际中使用较少。实际使用中，经常使用数值计算法99，主要包括有限差分法（FDM）、有限单元法（FEM）、边界元法（BEM）及无网格法（EFGM）等几种。1有限差分法有限差分法比较简单，其原理为在场域中选取有限的点，并用有限差分方程近似