声学CT温度场重建技术,是一门新兴的非接触式温度场测量技术,具有不干扰被测温场、环境适应能力强等优点。在工业锅炉温度场监测、深海热液口温度分布监测、仓储粮食温度分布监测等领域,有广泛的应用前景。声波飞行时间的测量精度是决定温度场重建精度的一个关键。实际测量环境中有各种各样的环境噪音,例如附近设备的高分贝运行噪声。同一噪音源在各接收器中导致的观测噪声是彼此相关的。常用的互相关时延估计法对非相关的噪声干扰有良好的抑制效果,但对于相关噪声干扰的抑制能力却很弱。环境噪音较大时,互相关时延估计法性能急剧下降甚至失效。为了使声学CT温度场重建系统对噪声干扰有更强的抵抗能力,本文提出一种基于变分模态分解（VMD）和互相关的声波飞行时间测量法--VMD-CC法。先利用远端信号自适应调节VMD参数,即基于残差确定分解层数,以残差与原信号相关系数最小为目标用粒子群算法优化惩罚因子;然后对近端和远端的接收信号分别进行VMD降噪;最后用互相关法计算近端和远端降噪信号的相对时延。声波飞行时间测量结果表明:对于非相关的高斯白噪声,互相关法、带小波抑噪的互相关法和VMD-CC法都具有良好的抵抗能力;但对于环境噪音,即相关噪声,VMD-CC法的抗干扰能力有显著优于其它方法。本文还提出一种针对对称布置的声波收发器的位置优化方法。以声线穿过的网格数最多且均匀温度场重建误差最小为目标函数,用天牛须算法寻优。在正方形被测的区域中采用此方法对8个收发器位置进行了优化。常见温度场模型的仿真重建结果表明:本文的布局在对多种温度场模型重建时都有着较好的效果,具有普适性,重建误差也小于传统的均匀布局。