多相流是一个普遍存在于工业和自然界中的流态,随着科技的发展,人们开始研究它的内部特性,若能检测出其中各相的分布或流动特性,实现可视化,对于工业发展和人类进步具有重大的意义。但是由于它复杂的成分导致系统动态复杂,为可视化检测带来了困难。过程层析成像是近几年来比较热门的技术,在工业多相流检测中也有很大的潜力。电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography, ECT)作为过程层析成像技术的一种,具有非接触、低成本、易构造、安全、响应速度快、适应范围广等优点,可将其应用于多相流的可视化监控,但要真正应用与实际工业,仍需进一步的研究和探索。本文以焦化废液处理中滤网堵塞的可视化监控为目的,通过研究电容层析成像系统的有限元仿真和图像重建问题,证明了将电容层析成像系统应用其中的可行性。文章的主要研究内容和成果如下：1.通过文献调研,介绍了过程层析成像技术的构成、特点和分类,详细分析了电容层析成像的各部分组成及其工作机理,对电容层析成像正逆问题、电容值、敏感场进行数学描述。2、借助大型有限元分析软件ANSYS,利用其自带的APDL参数化设计语言编程实现了电容层析成像系统传感器场域的有限元数值仿真计算,通过求解静电场内各节点电位,进而获取能反映介质分布的电容值,并对灵敏场进行分析计算,通过研究其分布特点证实了系统“软场”效应的存在。3、通过分析图像重建算法的必要性,对比和研究了目前国内外各种图像重建算法的原理和优缺点。基于BP神经网络较强的联想能力和非线性映射特性,分析了BP神经网络应用于本文ECT系统图像重建的优势和可行性。由于BP神经网络训练过程中容易陷入局部最小点,本文选择遗传算法先对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局搜索,再采用BP神经网络开展精确搜索。通过实验结果对比和误差分析,证明了该方法不仅能有效减少BP网络的训练次数,还提高了重建图像的精度,优势明显。