2016年，循环流化床实验室在层析成像研究方面取得进展，相关研究内容分别以题为“Evaluation of electrical capacitance tomography sensor based on the coupling of fluid field and electrostatic field” 和“Imaging wet granules with different flow pattern by electrical capacitance tomography and microwave tomography”为题，发表在英国物理学会（IoP）出版的国际测量与传感器技术国际知名期刊“Measurement Science and Technology”上，并被分别选为该期刊的封页图片（论文链接）。 

　　论文详细介绍了针对工业过程复杂条件的电学成像在空间尺度和测量模态存在瓶颈问题，基于计算流体力学与电学耦合模式，融合电容和微波技术，开展了多尺度气固流动层析成像研究。 

　　理论上，电容层析成像是通过被测区域周边的阵列电极测量数据重构被测区域物质介电常数的分布，而常规的成像反演算法大多基于均值分布假设（0与1），对于循环流化床气固流动而言，由于介电常数分布的复杂性（0与1之间非线性变化），由此对层析成像算法评价的准确性和实时性带来挑战。本研究的主要创新点是基于流体力学Navier-Stokes方程能够提供详细的气固流动参数时空分布特性，而电学Maxwell方程能够提供准确的电势场变化特性，提出了流-电耦合的计算分析体系，通过热力学和电学参数的融合，结合稀疏矩阵成像算法，改变了常规的成像评价体系，提高了该技术在气固流态化领域的应用范围。 

　　该项研究的另外一个主要贡献是在国际上首次将电容和微波层析成像融合，研究多相流体系下的含湿颗粒体系的层析成像特性。研究基于电容和微波对介电常数和导电率响应特点的差别，将二者信息融合，为复杂气固流动过程，特别是介质导电率变化范围大、介电常数有显著差别的物质进行成像分析，为固体颗粒湿度在线测量提供了一种新的模式。 

　　该工作得到国家自然科学基金委重点国际合作项目、面上基金、中国科学院创新交叉团队等相关研究计划支持。该研究的前期详细进展报道见中国科学院科研进展。 

　　MST 2016. 27 （7） 

　　Front cover picture caption: Simulation model of 12-electrode ECT sensor.  

　　The normalized permittivity distribution of liquid solid two phase flow is displayed using jet colormap. 

　　See article 074003 by J M Ye et al