气液两相流广泛存在于石油、化工等工业领域，随着现代工业的发展，气液两相流的研究工作得到了越来越多的关注。但是由于两相流系统固有的复杂性，导致两相流参数检测的难度较大。目前，两相流参数检测技术已经成为两相流研究和发展的制约性因素。气液两相流流量是工程中迫切需要解决的重要参数，其测量涉及到两相流其它相关参数如流型、空隙率和质量流量含气率等的测量问题。本文以油气两相流为研究对象，以实现流量在线测量为目标，开展了油气两相流流量、流型、空隙率和质量流量含气率等参数测量方法的研究。论文的主要工作和创新点如下：1．基于经验模态分解和BP神经网络提出了油气两相流流型辨识新方法。利用经验模态分解方法将油气两相流差压信号(非线性非平稳信号)分解成具有局部特征的子信号之和，提取这些子信号的局部能量特征并归一化作为流型特征向量输入到BP神经网络进行学习从而辨识流型。泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流状态下应用该方法辨识率分别为100％、89.4％、93.3％、96.3％和96.9％。2．基于电容层析成像技术和蚂蚁算法，提出了一种油气两相流空隙率测量新方法。依据该方法所建立的空隙率测量模型是电容传感器所提供的66个测量电容的线性组合。在建模过程中，首先利用蚂蚁算法寻找不同流型下对空隙率起主导作用的测量电容集合，然后利用偏最小二乘方法确定这些测量电容具体的贡献权重。实际测量时要根据流型辨识结果调用相应的测量模型。该方法计算量小，实时性能佳，空隙率测量最大绝对误差小于6％。3．对气液两相流常用的七种类型流量测量模型进行了油气两相流工况下的实验研究比较，并针对油气两相流工况进行了优化改进。基于流量测量模型性能的比较结果，分别选取在各个流型下表现最优异的流量测量模型组成油气两相流流量测量最佳模型。4．将基于经验模态分解和BP神经网络的流型辨识新方法、基于电容层析成像技术和蚂蚁算法的空隙率测量方法和基于流型的油气两相流流量测量最佳模型整合起来，提出了油气两相流总质量流量和分相质量流量的测量新方案。该方案以ECT电容传感器和文丘里管流量计为测量信息源，利用流型辨识结果，选择每种流型下最佳流量测量模型进行测量。实验结果表明提出的方案是可行的。