Việc đo lưu lượng khối chất rắn trong vận chuyển khí nén gặp khó khăn do chế độ dòng chảy thay đổi và tín hiệu âm thanh phức tạp. Nghiên cứu sử dụng phát hiện âm thanh kết hợp học máy để xây dựng mô hình dự đoán lưu lượng khối. Các đặc trưng tín hiệu được trích xuất từ miền thời gian và miền tần số, bao gồm năng lượng, độ lệch chuẩn, phân bố năng lượng theo thang sóng con, và thông số nhận dạng chế độ dòng. Để tăng độ chính xác, tín hiệu được chuẩn hóa theo đường kính ống và loại vật liệu dựa trên phân tích vật lý. Mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu từ ống 25 mm và vật liệu polypropylene, sau đó áp dụng cho ống 40 mm và vật liệu polyethylene. Kết quả cho thấy việc bổ sung thông số chế độ dòng giúp giảm sai số dự đoán 8.9%, chuẩn hóa theo đường kính ống giảm sai số 159.8%, và chuẩn hóa theo vật liệu giảm sai số 198.0%. Mô hình có tiềm năng ứng dụng thực tế trong nhà máy công nghiệp.