气固两相流固相质量流量测量受到很多因素的影响,存在着一定的随机性和偶然性,使得固相质量流量的测量存在着测量精度低、误差大、结果不可靠等问题。深入研究了双弯管法测量原理,考虑了气固两相流中固相体积的影响因素,建立了新的基于双弯管法的双弯管—体积比法测量固相质量流量模型。结合实验数据,运用最小二乘法对双弯管—体积比法数学模型进行了分析研究,并与双弯管法测量模型的分析研究结果进行了比较。分析结果表明:基于双弯管—体积比法模型计算得到的固相质量流量测量相对误差小于15%,比其在原数学模型下测量出的结果精度有所提高。基于BP神经网络建立了一种4-7-3-1型的4层BP神经网络,分析研究了双弯管—体积比法固相质量流量测量方法,分析结果表明固相质量流量测量误差不大于7%。利用Elman神经网络建立了一种3输入1输出的3层神经网络模型,利用该网络测量出的固相质量流量小于3%。对比分析了基于不同算法的固相质量流量测量,结果显示:最小二乘法计算过程简单,但是误差较大;而神经网络计算方法提高了测量精度,其中BP神经网络训练速度较快,Elman神经网络计算精度更高。