气液两相流在工业领域和自然界十分常见。针对气液两相流的探索对于特定自然现象的理解以及工业生产效益的提升都有极大价值。研究至今,气液两相流已被广泛认定为非线性复杂系统。其流动行为具有明显的瞬时性、非线性和不稳定性,主要流型的形成、转迁、发展及演化行为更是非常复杂。发展新型分布式传感器测量系统以及前沿的数据融合分析理论,实现对气液两相流流型复杂动力学行为的揭示,是当前极具紧迫性的科研和工业应用难题。本文首先设计了四扇区分布式电导传感器测量系统,借助其独特的分布式扇区结构实现对不同空间位置复杂流动信息的捕获。基于其多通道实验测量数据,创新提出多熵多层复杂网络,联合加权排列熵、小波包能量熵以及幅值熵等多种非线性熵测度,依托多层复杂网络分析理论,实现了对气液泡状流、段塞流及其流型转迁过程中复杂流动结构和行为的揭示。进一步,为细致理解气液泡状流的内在演化行为,引入多元多尺度复杂网络。借助时域多尺度分析以及相空间重构理论,结合气液实验中气泡流动结构的实际变化,实现了对气泡聚并、破碎演化流动行为的有效解读。此外,气液段塞流受多种复杂因素影响,流动演化过程尤其复杂。为此,本文设计了双层八电极循环激励电导传感器测量系统,其双层设计以及循环激励的工作特点能够捕获更加精细的气液流动信息。基于其多通道实验测量数据,结合递归网络分析和度互信息理论,构建了递归关联复杂网络。引入局部效率和网络模体,从宏观和介观角度分析网络拓扑,实现对段塞流形成、发展过程中流动行为复杂变化的刻画。