图像重建是实现油气润滑管道内油气两相流流动参数在线监控的重要环节。油气润滑系统管径小、油膜薄、极板数量受限和液少气多等特点加剧了油气润滑电容层析成像系统(Electrical Capacitance Tomography,简称ECT)图像重建的病态性。本文研究了油气润滑ECT系统图像重建中的病态问题,主要研究工作和结论如下:(1)建立了油气润滑ECT系统图像重建的数学模型,分析了图像重建中产生病态性的主要原因和影响因素;采用条件指标-方差分解比法(Condition Index and Variance Decomposition Proportion,简称CIVDP),对油气润滑ECT系统图像重建中灵敏度矩阵的病态性进行了诊断分析。结果表明,油气润滑ECT系统敏感场的灵敏度矩阵列向量间存在很强的病态性;该病态性与油气润滑ECT系统的特点有关,如油膜厚度和极板数目等;通过对灵敏度数据列的回归分析与残差处理,可有效削弱病态程度。(2)采用U曲线法确定了油气润滑ECT系统图像重建中的正则化参数,分析了正则化处理后灵敏度矩阵的病态性;通过LBP和Tikho nov正则化算法分别对油气润滑系统管道截面进行了第一次图像重建;并对图像的灰度分布矩阵进行门限滤波阈值优化后再进行了二次图像重建。结果表明,相较于L曲线法,U曲线法选取的正则化参数在削弱灵敏度矩阵病态程度方面的作用显著;门限滤波阈值优化有助于提高油气润滑ECT系统的管道截面成像质量。(3)采用COMSOL软件建立了油气润滑环状流管道与ECT系统的三维物理模型及有限元模型,结合电磁场理论获取了传感器的电容值;建立了电容值与成像灰度值一一对应的RBF映射模型;将RBF算法应用于油气润滑两相流动的管道截面成像过程,并以图像相对误差(IME)和图像相关系数(CORR)为评估标准对该算法进行验证。结果表明,RBF算法避免了因灵敏度矩阵本身带来的病态问题,适用于油气润滑ECT系统的实时成像,重建图像质量显著改善,将为后续研究油气润滑管道内部流动特性提供帮助。