Determinar los porcentajes de volumen de los flujos que pasan a través de las líneas de transmisión de petróleo es uno de los problemas más esenciales en las industrias del petróleo, gas y petroquímica. Este artículo propone un sistema de detección compuesto por un tubo de vidrio de Pyrex entre un tubo de rayos X y un detector de NaI para registrar los fotones. Esta geometría fue modelada utilizando el algoritmo de la versión X del MCNP. Se simularon tres regímenes de flujo bifásico líquido-gas llamados anular, homogéneo y estratificado en porcentajes que van del 5 al 95%. Se extrajeron cinco características temporales, tres características de frecuencia y cinco características de wavelet de las señales obtenidas de la simulación. La precisión de los medidores de flujo bifásico basados en radiación de rayos X ha sido mejorada por PSO para elegir el mejor caso entre trece características. El método de selección de características propuesto presentó siete características como la mejor combinación. La fracción de vacío dentro del tubo podría predecirse utilizando la red neuronal GMDH, con las características dadas como entradas a la red. El aspecto novedoso del estudio actual es la aplicación de un método de selección de características basado en PSO para calcular los porcentajes de volumen, lo que arroja resultados como los siguientes: (1) presentar siete características adecuadas de tiempo, frecuencia y wavelet para calcular los porcentajes de volumen; (2) el método presentado predijo con precisión la fracción de volumen de los componentes del flujo bifásico con RMSE y MSE inferiores a 0.30 y 0.09, respectivamente; (3) reducir drásticamente la cantidad de cálculos aplicados al sistema de detección. Esta investigación muestra que el uso simultáneo de características de tiempo, frecuencia y wavelet, así como el uso del método PSO como sistema de selección de características, puede ayudar significativamente a mejorar la precisión del sistema de detección.