李露露,尤 暉

(1.上海大學 應(yīng)用數(shù)學與力學研究所,上海 200072; 2.中國科學院 合肥智能機械研究所,安徽 合肥 230031)

機械與自動化學科的發(fā)展使醫(yī)學檢驗儀器更加智能化,醫(yī)學檢測效率和質(zhì)量都大大提高。目前,隨著床邊檢測技術(shù)[1]的操作越來越簡便,檢測結(jié)果精確性越來越高,床邊檢測技術(shù)進入黃金時期并且將發(fā)展為未來醫(yī)學檢測的主力[2]。

微流控芯片是由Manz和Widemer等提出的,在微型全分析系統(tǒng)中最活躍的研究領(lǐng)域[3]。生物檢測芯片主要通過人體血液檢測來診斷病人,傳統(tǒng)的POCT(point of care testing)芯片檢測主要采用光學檢測和電化學阻抗法檢測。在POCT微流控芯片中,如何實現(xiàn)微通道中微流體的驅(qū)動和控制是關(guān)鍵。目前,微流控芯片的驅(qū)動技術(shù)有很多種,雖然采用的原理和形式不盡相同,如壓力驅(qū)動、電水力驅(qū)動、電滲驅(qū)動、熱驅(qū)動、離心力驅(qū)動,但是大多需要外力驅(qū)動。為了盡可能節(jié)省成本,使操作簡單易行,本文選用無外力自驅(qū)動的檢測芯片來實現(xiàn)對生物試劑的檢測。

為了實現(xiàn)對檢測芯片中生物試劑的檢測,其中一項至關(guān)重要的技術(shù)就是對檢測芯片中生物試劑的控制。為了使被檢測的生物試劑與檢測芯片中的檢測成分充分反應(yīng),需要對檢測芯片中的流體進行減速處理,以達到檢測效果明顯的目的。本文通過改變檢測芯片中管道壁面親疏水性來實現(xiàn)對流體流速的控制,即在管道內(nèi)添加疏水劑來減緩流體的流速。對于微流控芯片中的微流體系統(tǒng),由于尺度的縮小,流體具有較大的比表面積,因此界面上的力對流體的流動會有很大影響,這與宏觀上管道內(nèi)流體流動有很大區(qū)別。為了達到理想的效果,本文首先采用Fluent數(shù)值方法對檢測芯片內(nèi)的氣液兩相流進行模擬,然后進行實驗驗證。

1 數(shù)值模擬

1.1 模型分析

本文研究的自驅(qū)動生物檢測芯片主要由4個部分組成,即滴入樣品的進樣口、樣品流通的直管道、化學反應(yīng)區(qū)以及廢液儲存區(qū)。如圖1所示,模型進樣口為液相進口,氣孔為氣相出口。通道為一個直管道,化學反應(yīng)區(qū)的長度為40.0 mm,寬度為3.5 mm。整個系統(tǒng)的操作溫度保持在20℃,通道進出口壓力均為1.013×105Pa。

為了探究表面改性處理(即改變檢測芯片中管道壁面的親疏水性)對流體流動的影響,使用Fluent軟件分別對表面改性和未表面改性的模型進行仿真分析。根據(jù)檢測芯片中反應(yīng)區(qū)不同疏水處理段流體流速的要求,需要在反應(yīng)成分所在區(qū)域(見圖2中黑色區(qū)域)減緩流體流速。為了達到這個要求,在反應(yīng)成分所在區(qū)域前面一小段內(nèi)添加疏水劑(見圖2中陰影部分)。

圖1 檢測芯片模型Fig.1 Detection microchip model

圖2 涂覆疏水劑的管道段Fig.2 Pipeline section coated with hydrophobic agent

1.2 控制方程

本文使用流體體積模型[4]模擬毛細管內(nèi)氣液兩相流運動,該模型具有追蹤氣液兩相界面移動變化的功能。流體體積模型關(guān)于多相流模擬計算的控制方程如下所示:

(1)連續(xù)性方程

(1)

(2)動量方程

(2)

(3)物質(zhì)屬性方程

ρ=αLρL+αGρG,μ=αLμL+αGμG

(3)

(4)體積分數(shù)方程

(4)

式(1)～(4)中:ρ為密度;F為附加的力;μL為液相黏度;μG為氣相黏度;g為重力加速度;αG為氣相體積分數(shù);αL為液相體積分數(shù);t為時間;v為液相速度;ρG為氣相密度;ρL為液相密度。運動界面重構(gòu)采用的是Youngs方案[5]。

1.3 表面張力和壁面黏附

由于檢測芯片中管道的直徑為亞毫米級,因此管道內(nèi)氣液兩相間的表面張力和壁面吸附力占據(jù)主導(dǎo)地位。在應(yīng)用流體體積模型時,需要定義動量方程中由表面張力和壁面黏附作用所產(chǎn)生的源項[6]。Fluent軟件中表面張力模型是由Brackbill等[7]提出的連續(xù)表面力模型。采用此模型,流體體積模型計算中由附加表面張力產(chǎn)生的動量方程源項

(5)

式中:κG為由垂直于界面的表面局部梯度計算得到的表面曲率;δ為表面張力系數(shù)。假定流體與壁面產(chǎn)生的接觸角用于調(diào)整壁面附近單元表面的法向,而不是加強壁面自身的邊界條件。如果θW為壁面接觸角,那么挨著壁面的實際單元的表面法向

(6)

1.4 網(wǎng)格劃分和相關(guān)參數(shù)設(shè)定

對模型計算區(qū)域采用多區(qū)域網(wǎng)格劃分,網(wǎng)格單元主要為四邊形網(wǎng)格。由于在毛細管道中管壁的特性對流體流動的影響很大,因此需加密網(wǎng)格來計算。同時,考慮到計算時間和計算收斂性,對網(wǎng)格尺寸做了多次修改。最后,本文計算的網(wǎng)格如圖3所示,網(wǎng)格單元數(shù)為2 546,節(jié)點數(shù)為2 780。從網(wǎng)格單元質(zhì)量記錄可以看出,劃分的網(wǎng)格能夠滿足計算的要求。

模擬的氣液相初始速度為0,初始壓力為0。模擬過程用離散型非穩(wěn)態(tài)求解器,設(shè)定氣相和液相皆為壓力進口,并設(shè)定表壓為0。液相進口處液相體積分數(shù)αL=1,即該處全為液體。同樣,氣相進口處氣相體積分數(shù)αG=1,即該處全為氣體。氣相為空氣,ρG=1.225 kg·m-3,μG=1.789 4×10-5Pa·s。液相為水,ρL=998.2 kg·m-3,μL=0.001 Pa·s。水與空氣間的表面張力系數(shù)設(shè)置為0.065 N·m-1。未疏水處理時整體管道的壁面接觸角設(shè)置為40°,疏水處理后疏水段的壁面接觸角設(shè)置為85°,如圖4所示。其他管道部分壁面接觸角依舊為40°,且為固壁邊界,壁面無滑移[8]。

圖3 檢測芯片的局部網(wǎng)格Fig.3 Local grid of the detection microchip

圖4 壁面接觸角設(shè)置Fig.4 Wall contact angle setting

2 結(jié)果與討論

將計算的迭代步長設(shè)置為0.001 s,迭代一定步數(shù)后,逐漸增加迭代步長,同時要保證計算結(jié)果不發(fā)散,直到計算的液相流完整個化學反應(yīng)區(qū)。

對疏水處理和未疏水處理的模型分別進行計算,得到2種模型的計算結(jié)果。從計算結(jié)果中提取2種模型在液相處于相同位置時的速度云圖(見圖5和圖6),分析疏水處理對流體流速的影響。

對2種模型流體平均流速進行比較發(fā)現(xiàn),未疏水處理檢測芯片中流體平均流速為23 cm·s-1,疏水處理后檢測芯片中流體平均流速為15 cm·s-1。疏水處理后流速下降了35%,說明疏水處理對流體流速減緩作用明顯。

圖5 未疏水處理檢測芯片中管道內(nèi)流體流速云圖Fig.5 Cloud diagram of flow velocity in the detection microchip without hydrophobic treatment

圖6 疏水處理后檢測芯片中管道內(nèi)流體流速云圖Fig.6 Cloud diagram of flow velocity in the detection microchip with hydrophobic treatment

對比第1個疏水處理段(直管道10 mm處)、第2個疏水處理段(直管道24 mm處)、第3個疏水處理段(直管道36 mm處)(見圖7～9),未疏水處理與疏水處理后2種檢測芯片中管道內(nèi)流體流速云圖。

在直管道10 mm處,未疏水處理檢測芯片中流體流速為27.80 mm·s-1,疏水處理后檢測芯片中流體速度為23.14 mm·s-1,流速下降了16.7%。

在直管道24 mm處,未疏水處理檢測芯片中流體流速為20.07 mm·s-1,疏水處理后檢測芯片中流體流速為16.72 mm·s-1,流速下降了16.7%。

在直管道36 mm處,未疏水處理檢測芯片中流體流速為17.23 mm·s-1,疏水處理后檢測芯片中流體流速為9.68 mm·s-1,流速下降了43.8%。

從圖7～9可以看出,經(jīng)過的疏水處理段越多,流體流速降低得越明顯。從仿真結(jié)果看,對檢測芯片中管道壁面進行疏水處理來降低流體流速,從而實現(xiàn)對流體的控制是切實可行的。

圖7 第1個疏水處理段流體流速云圖Fig.7 Cloud diagram of flow velocity when fluid is flowing through the first hydrophobic treatment section

圖8 第2個疏水處理段流體流速云圖Fig.8 Cloud diagram of flow velocity when fluid is flowing through the second hydrophobic treatment section

圖9 第3個疏水處理段流體流速云圖Fig.9 Cloud diagram of flow velocity when fluid is flowing through the third hydrophobic treatment section

3 實驗驗證

為了驗證仿真結(jié)果的正確性和表面改性方案的可行性,進行了實驗驗證。

實驗選用聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)材料,利用數(shù)控加工技術(shù)加工檢測芯片中管道,然后使用超聲清洗儀對管道壁面進行清洗。為了對比,在其中一組檢測芯片中管道壁面相應(yīng)位置涂上疏水劑以進行表面改性處理。風干后用PMMA雙面膠進行密封固定。疏水處理前后芯片表面接觸角測量如圖10所示。

檢測芯片制作完成后,采用添加了藍墨水的去離子水進行實驗。對未疏水處理和疏水處理后2組檢測芯片分別進行了30次實驗,利用高倍顯微鏡及秒表記錄位置和時間。排除部分不合理的實驗結(jié)果,對有效的實驗結(jié)果取平均值,得到如表1所示的實驗結(jié)果。

圖10 疏水處理前后芯片表面接觸角測量Fig.10 Surface contact angle measurement of the detection microchip with and without hydrophobic treatment

表1管道中不同疏水處理段流體流速實驗結(jié)果
Tab.1Experimentalresultsofflowvelocityindifferenthydrophobictreatmentsectionsofpipelines

檢測芯片類型不同疏水處理段處流體流速/(mm·s-1)10 mm24 mm36 mm疏水處理30.0025.0017.00未疏水處理19.2511.006.72

從實驗數(shù)據(jù)可以看出,在檢測芯片直管道10 mm處,未疏水處理和疏水處理后的檢測芯片中流體流速分別為30.00 mm·s-1和19.25 mm·s-1,流速下降了35.8%;在直管道24 mm處,未疏水處理和疏水處理后的檢測芯片中流體流速分別為25.00 mm·s-1和11.00 mm·s-1,流速下降了56.0%;在直管道36 mm處,未疏水處理和疏水處理后的檢測芯片中流體流速分別為17.00 mm·s-1和6.72 mm·s-1,流速下降了60.5%?？梢钥闯?管道壁面疏水處理可以有效降低液體在管道中的流速。實驗結(jié)果驗證了仿真結(jié)果。

實驗數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果在具體數(shù)值上有一定誤差,但趨勢一致。誤差的原因為:①在實驗室加工過程中,由于PMMA管道用數(shù)控銑床進行加工,從而導(dǎo)致實際的表面粗糙度有很大改變,并不是仿真中所設(shè)置的理想狀態(tài),同時由于加工工藝的限制,可能會使管道形狀產(chǎn)生一定的改變;②在實驗中利用針管注射器注射液體,可能注射進肉眼看不見的氣泡;③在仿真中設(shè)置的是在1.013×105Pa壓強下的實驗,沒有附加壓力,并且沒有考慮針管注射時附加壓力等影響因素。

4 結(jié)語

在生物檢測芯片中,生物試劑需要與檢測芯片中管道內(nèi)相應(yīng)位置的不同試劑進行反應(yīng),不同試劑的反應(yīng)都需要一定的時間并且所需要的時間不同,所以對生物檢測芯片中生物試劑的流動控制非常關(guān)鍵。本文對生物試劑在檢測芯片中管道內(nèi)不同疏水處理段的流體流速進行控制。從仿真及實驗結(jié)果可以看到,管道壁面疏水性的增加會減緩管道內(nèi)流體流速,并且效果明顯。