湍流边界层内大尺度拟序结构被认为和湍流的发生、维持以及能量传输有密切关系。对其研究在流动控制和对小尺度涡结构模化用于数值模拟方面都具有重要意义。使用Tomgrapic粒子成像测速法（TPIV）这一针对三维空间体内三维速度场的实验测量技术来研究湍流边界层是一个前沿方向。实验方法研究高雷诺数下湍流边界层的流动特性以及雷诺数对流动结构的影响也是当前一个热点。本项目将两者结合，使用TPIV方法研究高雷诺数下湍流边界层内的大尺度拟序结构。通过优化传统的TPIV数据处理算法来得到高精度的实验测量。使用三维涡结构识别技术和三维本征正交分解（POD）方法来识别大尺度流动结构。对发卡涡和系列涡结构的尺度，空间形态和分布，以及两者之间的相互关系等进行研究，深入了解雷诺数对流动结构的影响，提供大尺度拟序结构在高雷诺数下存在的实验依据。