基于图像处理技术和混沌理论，提出了一种气体射流图像的量化方法，用以反映气液混合性能。本文使用大津法来获得自适应阀值，并得到最佳的图像分割效果。混合性能（M）用以表征气体射流的空间分布，其定义为气体射流像素占比（W）与射流区域内的灰度标准差（N）之比。通过混合性能的非线性时间序列来表征射流喷射过程的不稳定变化，并得到了以下结果：在射流区制下，射流的稳定性随着修正弗鲁德数的增加而增加，证明了所提出方法的可靠性；其次，在同一工况中射流的稳定性与最大李雅普诺夫指数之间具有明显的线性关系，其线性相关系数为0.954，并构建了射流的稳定性与最大李雅普诺夫指数的线性关系模型。证明了最大李雅普诺夫指数不仅可以判断混合过程是否呈现混沌状态，而且其数值的大小反应了气体射流稳定性的强弱。
多相流 混合 稳定性 气泡 混沌