PDMS微通道内微流动行为的Micro-PIV分析

论文摘要

微流动技术是一种涉及微米尺度空间中流体过程处理及装置加工制造的技术。它是在微米尺度结构下利用微型化的流体处理和检测系统来研究微流体的各种效应和行为。由于其具有高通量的微通道及流动网络,高效的流体处理和检测机制,以及潜在的应用的低成本,已经被广泛地应用于制药业、生物技术与生物分析、医学、化学分析、机械、IT业甚至国防以及航空航天等领域。但是,微流动技术在微流动通道及其网络构建的技术途径,微流动处理和检测系统的研究手段等方面都还较为有限。因此,对微流动技术的研究,包括微流动器件的制作,以及微流动检测手段的不断发展,都已经成为研究者和工程技术人员的一个重要的努力方向,这一点从微加工技术,微流动实验和检测技术,以及微粒子图像测速（Micro-PIV）等技术的快速发展和技术手段的层出不穷可见一斑。鉴于此,本论文的工作主要在于对PDMS微通道内液体流动行为的Micro-PIV分析方法进行研究,研究内容主要涉及到PDMS微通道的制作技术,Micro-PIV系统构建及算法研究,小波分析及其在Micro-PIV图像去噪中的应用,微流变学实验和理论研究。传统的PDMS微通道的制作技术如光刻法、软刻法,由于技术条件苛刻、费时、成本较高以及形成的通道截面形状不规则等限制,难于被普通实验室所接受。本文介绍了一种利用不锈钢微丝制作通道的方法,能够形成直径20-100μm标准的圆形截面微通道,由于不锈钢微丝具有高强度、高柔韧性、良好的表面特性、良好的导电性,利用不锈钢微丝可以制作出诸如交叉通道、弯曲通道、三维螺旋形通道等多种拓扑结构和多种功能的微通道。Micro-PIV技术是一种基于图像分析的无扰动的流场测量技术。我们利用微通道、高压气源驱动装置、显微镜和CCD构建了Micro-PIV实验系统;同时以基于FFT的互相关算法为基础,结合图像去噪、矢量修正、亚相素匹配等方法构建了Micro-PIV图像处理系统,在MATLAB平台下开发了相应的程序实现上述功能,并利用PIV标准图像对算法和程序进行了验证。小波分析是一种在时域和频域都具有良好特性的信号分析方法。利用小波分析的多分辨率特性,可以对Micro-PIV图像进行去噪处理,但由于粒子图像的特殊性,去噪时的阈值选取成为了去噪的关键。本文介绍了利用小波分析去噪的理论和方法,并研究了在Micro-PIV图像去噪中的应用,由于粒子图像的特殊性,对其仅进行一级小波系数分解,然后滤波,能够得到较为满意的去噪结果。利用Micro-PIV对微流动现象进行分析,可以得到关于流场的全局及细节信息,即速度矢量分布场。根据得到的矢量分布场,可以进一步计算出通道流动的切应力分布,以及液体粘度值等数据。本文对不同直径微通道内的流体流动进行了Micro-PIV矢量分析,并根据矢量分布场,计算出了直径为80μm的通道截面的速度和切应力分布以及通道内液体的粘度值（0.9405×10-4Pa·s）,与微流变学层流理论基本符合。本论文以PDMS微流动通道为基础,以结合了小波分析的Micro-PIV技术为手段,对通道内的粒子流动进行分析,得到了与微流变学理论基本符合的结果。这说明本论文介绍的通道制作技术以及Micro-PIV分析手段的可行性和可靠性,以及这些技术相互结合的可能性和适用性。在实验操作和技术、理论计算和分析的各个技术细节部分,本论文介绍的方法都能够对其进行适当的改进以及创新,在进行学科交叉的同时,也推动了我们对各学科有了更加深入的了解和认识。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 问题的提出及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 微流动技术
• 1.2.2 微流动通道的构建
• 1.2.3 Micro-PIV 技术
• 1.3 研究目的和内容
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 研究内容
• 1.4 技术路线
• 2 微流动通道制作技术以及MICRO-PIV 实验系统的构建
• 2.1 PDMS 微流动通道制作的材料及方法
• 2.1.1 材料
• 2.1.2 微通道及其阵列的构建方法
• 2.2 各种结构微通道及其阵列
• 2.2.1 直通道阵列
• 2.2.2 交叉通道阵列
• 2.2.3 其他结构通道
• 2.3 通道分析及结论
• 2.3.1 圆形横截面通道内光路分析
• 2.3.2 交叉通道形成微液滴实验
• 2.3.3 结论
• 2.4 MICRO-PIV 实验系统的构建
• 3 MICRO-PIV 技术理论基础
• 3.1 MICRO-PIV 技术系统架构
• 3.1.1 流动系统及示踪粒子选取
• 3.1.2 照明和图像采集系统
• 3.1.3 图像处理系统
• 3.2 互相关算法理论基础
• 3.2.1 互相关函数
• 3.2.2 基本互相关算法
• 3.2.3 基于FFT 的互相关算法
• 3.3 MICRO-PIV 算法分析举例
• 3.3.1 Micro-PIV 图像预处理
• 3.3.2 Micro-PIV 矢量分析
• 3.3.3 Micro-PIV 后处理
• 4 小波分析及其在MICRO-PIV 图像去噪中的应用
• 4.1 概述
• 4.2 小波变换理论
• 4.2.1 连续小波变换
• 4.2.2 离散小波变换
• 4.2.3 Mallat 算法
• 4.2.4 二维多分辨率分析
• 4.3 小波变换用于MICRO-PIV 图像去噪
• 4.3.1 噪声类型
• 4.3.2 小波去噪方法
• 5 利用MICRO-PIV 技术进行微流动分析
• 5.1 微流变学层流理论
• 5.2 PDMS 微通道内流动的MICRO-PIV 分析
• 5.2.1 PDMS 微通道内的微流动实验
• 5.2.2 微流动图像的Micro-PIV 分析
• 5.3 PDMS 微通道的流变学分析
• 5.3.1 流动速度以及切应力的分析
• 5.3.2 流体粘度的计算
• 6 结论及后续工作建议
• 6.1 结论
• 6.2 后续工作建议
• 致谢
• 参考文献
• 附录