在实际的工业生产过程当中,时常会遇到两种或两种以上的物体混合共同流动的工况,这一现象一般被学术界还有工业界称为多相流。而目前能够解决两相流中的过程检测的重要手段就是被广泛应用的过程层析成像（Process Tomography,PT）技术。电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）这种技术就是过程层析成像技术的一种,它具有高精度和非侵入性,成本低,结构简单等诸多优点。只要各相的介质之间具有不同的介电常数,都可以应用该技术,其原理是利用安装于被测装置上的一系列传感器阵列电极板,形成了可从不同角度扫描被测物场空间的敏感场,并根据被测物场中不同的介质具有不同的介电常数这一特性,进而实现了对物场分布不完整信息的提取,再利用合适的图像重建算法,对管道内被测物场的各相分布以一种可视化的图像形式进行恢复。本文主要通过改善敏感场来提高重建图像的质量,联合使用Ansys Maxwell,C++和Matlab进行研究,本论文的主要的研究工作还有成果如下:（1）对ECT技术进行了简单的原理介绍,对ECT系统的组成还有数学原理中的正逆问题进行了数学解释。针对特定模型设计了 36电极的弧形电容传感器。对传统的成像算法进行了介绍,并对典型算法进行了一般流形下的图像重建分析。（2）由于敏感场具有“软场”特性,因此在实际的环境下,敏感场会随着介质的改变而改变,但敏感场理论上是不希望被改变的,因此本文通过改变被测区域内介质的摆放位置测得各个位置的电容值,并通过电容值和灵敏度矩阵还有介电常数分布矩阵的关系来求得理想状态下固定不变的敏感场,并以新旧方法所成敏感场为基础进行了重构图像分析优劣性。（3）当传感器为长条形时,被测区域存在极端化的情况,例如过长,过窄,不规则等等,并基于横跨测量区域两端的电极信号的极低的信噪比会降低整体的测量精度,继而造成部分测量区域的劣质信号这一现象,对36极板的传感器的边缘相距较远的极板进行了敏感场的优化处理,并以优化前后的敏感场为基础进行了弧形物体的图像重建,并使用误差分析对比其优劣性。