多相流存在于我们生活当中的各个方面,无论是能源化工等生产方面,同时也存在于自然环境当中,但是多相流的流动是复杂的,对于多相流的研究还有许多难点要攻克,对于多相流参数的检测对我们的生产生活有着巨大的作用,计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）的出现大大提升了人类对于多相流的研究,通过CFD计算出流体流动的数值解,CFD已经成为了研究流体流动的一种成熟方法。本文重点将利用CFD软件ANSYS Fluent对多相流情况进行模拟,将通过学习MATLAB编辑程序探索出对多相流某一截面密度分布情况进行重现构造。所以本文将要介绍包括多相流和CFD基础原理以及密度测量的基本方法,重点介绍关于矩阵分解的新型过程层析成像（Process Tomography,PT）方法,这种方法将会用来重新构建流场内部密度分布情况,使得构建的密度分布用图像的方式进行呈现。第一步,利用FLUENT模拟流场的流动情况,建立一种事先计划好的流动模型,在该情况下进行模拟计算,获得数据库,该数据库将被用来代替真实数据库,第一步完成之后,将进行第二部,对模拟得来的大量数据进行特征分解,两种不同的分解方式在本文将会被使用,即奇异值分解（SVD）和非负矩阵分解（NMF）。这两种分解方式可以有效的从杂乱的数据库当中提取到我们的有用信息,即基矩阵。当得到需要的基矩阵之后,进行重构工作的第三步,通过MATLAB程序编辑的方式提取某些随机位置,并读取这些位置上的密度信息,基矩阵逆解之后就重构成功。即抽取很少的点就可还原整个密度分布。最后通过搭建与模型相同的实验台所得真实的测量数据再次利用SVD分解所得基矩阵进行逆解重建,由重建成像结果可知,本文所提出的数学模型对多相流密度重建具有良好的重建效果。本文的创新点在于提出了一种数学方法将复杂的多相流计算降维处理,即通过少量的测量数据即可完成重建,且效果良好,大大节省某些复杂工况所需计算时间。