Vorhersage des Verhaltens mikrofluidischer Schaltkreise aus diskreten Elementen

Scientific Reports Band 5, Artikelnummer: 15609 (2015) Diesen Artikel zitieren

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Mikrofluidische Geräte können verwendet werden, um eine Vielzahl von analytischen und synthetischen Chemieprotokollen im kontinuierlichen Fluss mit einem hohen Maß an Präzision auszuführen. Die zunehmende Verfügbarkeit der additiven Fertigung hat die Entwicklung mikrofluidischer Geräte mit neuer Funktionalität und Komplexität ermöglicht. Diese Geräte sind jedoch anfällig für größere Herstellungsschwankungen, als es bei solchen Geräten üblich ist, die mit Mikrobearbeitung oder Soft-Lithographie hergestellt werden. In diesem Bericht demonstrieren wir einen Design-for-Manufacturing-Workflow, der Leistungsschwankungen auf der Ebene mikrofluidischer Elemente und Schaltkreise im Kontext der Massenfertigung und der additiven Fertigung berücksichtigt. Unser Ansatz basiert auf diskreten mikrofluidischen Elementen, die sich durch ihren hydraulischen Endwiderstand und die damit verbundene Toleranz auszeichnen. Mithilfe der Netzwerkanalyse werden einfache analytische Entwurfsregeln für mikrofluidische Modellschaltkreise erstellt. Die Monte-Carlo-Analyse wird sowohl auf Einzelelement- als auch auf Schaltungsebene eingesetzt, um erwartete Leistungsmetriken für mehrere spezifische Schaltungskonfigurationen zu ermitteln. Mithilfe eines auf Osmometrie basierenden Protokolls wird das Mischverhalten in Schaltkreisen experimentell untersucht, um diese Ansätze zu validieren. Der gesamte Arbeitsablauf wird auf zwei Anwendungskreise angewendet, die sofort auf dem Tisch einsetzbar sind: serielle und parallele Mischkreise, die modular programmierbar, praktisch vorhersehbar, hochpräzise und von Hand bedienbar sind.

Die additive Fertigung entwickelt sich schnell zu einer praktikablen Alternative zur Mikrobearbeitung und Softlithographie für die Herstellung mikro- und millifluidischer Geräte1,2,3,4,5. Methoden wie Stereolithographie (SLA) oder extrusionsbasierte Prozesse (z. B. Fused-Deposition-Modelling oder FDM) ermöglichen die schnelle Herstellung ganzer Geräte mit nichtplanaren Kanalgeometrien und mit weniger Ressourcen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden6. Allerdings ist die additive Fertigung im Allgemeinen weniger präzise als die Mikrobearbeitung, was zu Leistungsfehlern in Mikrofluidsystemen führen kann, die den Flüssigkeitstransport und die Mischung präzise steuern sollen. Der Einfluss der Herstellungsvariabilität auf die Funktionen mikrofluidischer Schaltkreise wurde in der Literatur nicht quantitativ untersucht; Fehler bei der Konzentration von Strömungen in komplexen mikrofluidischen Netzwerken sind im Allgemeinen unvorhersehbar und müssen von Fall zu Fall und ad hoc behoben werden. Die additive Fertigung ermöglicht diese Art der quantitativen Analyse durch die Einführung einer standardisierten Fertigungstechnologie sowie durch die Kodierung mikrofluidischer Systementwürfe als digitale, maschineninterpretierte Dateien.

Zuvor haben wir eine Plattform selbstausrichtender diskreter mikrofluidischer Elemente eingeführt, die mithilfe von SLA hergestellt werden und reversibel verbindbar sind und durch ihre Endströmungseigenschaften beschrieben werden, ähnlich wie diskrete Elemente in elektronischen Systemen7. Dieses System eignet sich für die Konstruktion rekonfigurierbarer, modularer, dreidimensional komplexer und hierarchisch gestalteter Mikrofluidikgeräte aus einer Bibliothek standardisierter Komponenten, die für die Massenfertigung geeignet sind. In dieser Arbeit entwickeln wir dieses System weiter, indem wir eine virtuelle Implementierungsstrategie und ein experimentelles Sondierungsverfahren demonstrieren, die sich mit der Vorhersage von Leistungsschwankungen befassen. Diese Strategie besteht aus drei Teilen: (A) Definition einer Komponentenbibliothek passiver Elemente, die anhand ihrer erwarteten Variation aufgrund der Herstellung qualifiziert sind, (B) Netzwerkanalyse zur Ableitung der Mischfunktionsfähigkeit einiger einfacher mikrofluidischer Schaltkreise mit nützlicher Anwendung auf dem Tisch und ( C) Vorhersage von Netzwerkleistungsschwankungen mithilfe statistischer Analysemethoden.

In (A) entwickeln wir eine Elementbibliothek, die intuitiv mit der linearen Schaltkreisanalyse und begleitenden statistischen Analysetechniken kompatibel ist; Die hydraulischen Widerstandswerte jedes Elements wurden im Hinblick auf die Bequemlichkeit der Designer ausgewählt. Anschließend wurde die Kanalgeometrie abgeleitet, um diese genau definierten Werte des hydraulischen Widerstands zu erhalten. In (B) wurden mikrofluidische Schaltkreistopologien für quelleninvariante Parallel- und Serienmischung konzipiert und durch einfache mathematische Regeln als Modellsystem für die Netzwerkanalyse charakterisiert. Die Netzwerkanalyse ist eine leistungsstarke Methode, um Einblicke in die Funktionsweise monolithischer mikrofluidischer Schaltkreise zu gewinnen (siehe 8,9,10,11,12,13 für eine Vielzahl von Beispielen), wurde jedoch im Allgemeinen nicht als zentrales Werkzeug für den Entwurf verwendet. In (C) wurde eine vollständige virtuelle Implementierung jedes mikrofluidischen Schaltkreises einschließlich erwarteter Herstellungsabweichungen bei Komponenten entwickelt, um die realistischen Szenarien für die Netzwerkleistung zu simulieren. Dies wurde durch die Anwendung des mechanistischen Verständnisses der Stereolithographie auf die statistische Berechnung der hydraulischen Widerstandstoleranzen auf Modulebene in (A) und durch die weitere Anwendung des Verständnisses der Modulebenetoleranzen auf die in (B) durchgeführte Netzwerkanalyse erreicht. Letztendlich wurden experimentelle Realisierungen dieser Mischkreisläufe zusammengestellt und mit osmotischen Lösungen untersucht, um diese Modelle zu validieren.

Ein grundlegender Prozess in der analytischen und synthetischen Chemie ist das Mischen kleiner Flüssigkeitsmengen. Typischerweise wird dies mithilfe von Spritzen, Pipetten, Büretten und einer Reihe anderer Glas- und Kunststoffwerkzeuge erreicht, die von Hand bedient werden, um manuell Flüssigkeiten aus Quellbehältern zu entnehmen und sie verfahrensmäßig in einen Probenbehälter abzugeben. Der Fehler in der endgültigen Zusammensetzung einer Mischung wird größtenteils auf Fehler bei der Bedienung dieser Werkzeuge oder „Quellenvariante“ zurückgeführt und kann schwerwiegende Folgen für die Wiederholbarkeit von Verfahren haben, die für Forschung und klinische Aktivitäten von entscheidender Bedeutung sind. Folglich wurden elektronisch gesteuerte Robotersysteme entwickelt, die diese Verfahrensaufgaben automatisieren, um vom Bediener verursachte Fehler zu verringern, eine bessere Konsistenz im physischen Betrieb der Instrumente zu schaffen und die Verarbeitung von Proben insgesamt zu beschleunigen. Diese Systeme sind oft unerschwinglich teuer, erfordern einen hohen Lernaufwand und erfordern erhebliche infrastrukturelle Unterstützung. Es besteht daher ein Bedarf an handgehaltenen Werkzeugen zum präzisen, vorhersehbaren Mischen von Lösungen mit geringem Volumen, die unempfindlich gegenüber typischen Bediener- und Instrumentenfehlern sind oder „quelleninvariant“ sind. Die in dieser Arbeit vorgestellten Modellschaltungen sollen diesem praktischen Bedarf gerecht werden, indem sie die rekonfigurierbaren und widerstandszentrierten Aspekte unseres gesamten Systems mit diskreten Elementen nutzen und sich gleichzeitig von der großen Menge an verfügbarer Literatur zum Entwurf mikrofluidischer Mischschaltungen inspirieren lassen14,15,16,17 . Bisher wurden in der Literatur demonstrierte mikrofluidische Technologien für kontrolliertes Mischen und Verdünnen auf die Erzeugung von Konzentrationsgradienten konzentriert, die biologisch relevante Fluidumgebungen nachahmen. Geräte, die in der Lage sind, paralleles und serielles Mischen18, mehrschichtige Verdünnungen19 und logarithmische Konzentrationsgradienten20 durchzuführen, haben Mikrofluidik-Chip-Designern mehrere Strategien zur Manipulation der Konzentration von Lösungen bereitgestellt. Während diese Methoden einen erheblichen Aufwand zum Aufbau anwendungsspezifischer mikrofluidischer Schaltkreise darstellen, machen es nur wenige dieser Techniken für Designer einfach, Mischfaktoren modular abzustimmen.

Laminare Mikroströmungen können hinsichtlich ihres hydraulischen Widerstands analysiert werden, der durch die Kanalgröße und -morphologie bestimmt wird8. Mit anderen Worten: Es ist möglich, eine Reihe von Fluidelementen mit unterschiedlicher Kanalgröße zu entwickeln, die auf der Grundlage des gesamten hydraulischen Widerstands pro Komponente definiert werden. Wir haben daher eine Bibliothek mikrofluidischer Kanalelemente entwickelt, die nach ihrem hydraulischen Widerstand kategorisiert sind, sodass Designer schnell Prototypenentwürfe auf Papier erstellen können (Abb. 1). Die Kanalgrößen wurden so eingeschränkt, dass die Reynolds-Zahl jedes Elements bei Raten von bis zu 200 ml/h genau einen laminaren Fluss anzeigte. Die von den Herstellern standardisierter diskreter elektronischer Widerstände festgelegten Gemeinschaftspraktiken wurden übernommen, wobei eine typische funktionelle Widerstandseinheit zwei bis drei Größenordnungen größer ist als die des sogenannten „parasitären“ Widerstands in einem Draht.

Bibliothek konstruierter diskreter Elemente, geordnet nach ihrem entworfenen hydraulischen Widerstand, wobei die Einheiten mit G bezeichnet werden, kurz für GPa-sm−3.

Komponenten der Widerstandsklasse wurden mit einer Kanalseitenlänge von 642,5 μm entworfen, wodurch der Widerstand durch die Kanallänge manipuliert werden kann, die durch schlängelnde und gewickelte Kanäle innerhalb einzelner Widerstandskomponenten erreicht wird. Erwarteter Widerstand und Fehler (2σ), ermittelt durch Monte-Carlo-Analyse aus der gemessenen Kanalseitenlänge, die statistisch sicherstellt, dass 95 % der entworfenen Komponenten innerhalb der angegebenen Widerstandstoleranz liegen.

Betrachten Sie den hydraulischen Widerstand eines Segments eines geraden Kanals mit quadratischem Querschnitt (1)8:

Dabei ist die Länge eines Kanalsegments mit L angegeben, die Höhe bzw. Breite des Querschnitts mit h und die dynamische Viskosität des geleiteten Fluids mit η. Für die Zwecke dieser Studie beschränkt sich die Definition solcher Elemente auf den Fluss von reinem Wasser bei 20 °C, der Temperatur unserer Experimente. Daher wurde durchgehend ein Wert von 1 mPa · s für η verwendet. Wir definieren eine Einheit des hydraulischen Widerstands „G“ als Kurzschreibweise für 1 GPa-sm–3. Dies entspricht dem Widerstand eines Referenzkanalelements von 6 mm Länge und 642,5 μm quadratischer Querschnittshöhe. Diese Kanalhöhe wurde aus Gründen der Zweckmäßigkeit bei der Erstellung eines Widerstandssystems mit Werten auf einer Standardskala aus ganzen Zahlen oder einfachen Brüchen ausgewählt. Dieser Ansatz wurde einer ähnlichen Praxis bei diskreten elektronischen Bauteilen entlehnt, bei der Hersteller hauptsächlich elektronische Widerstände mit Werten anbieten, die eine einfache Kombination und Auswahl durch Designer beim Entwurf von Schaltplänen ermöglichen.

Basierend auf der Referenzprozesshöhe von 642,5 μm wurden verschiedene hydraulische Widerstandselemente konstruiert. Widerstände größer als 1 G wurden durch das Schlangen- und Aufwickeln größerer Leiterbahnlängen in eine standardisierte kubische Elementfläche realisiert. Eine spezielle Klasse drahtartiger Komponenten, die durch einen parasitären Widerstand von 0,01 G gekennzeichnet sind, wurde entwickelt, indem die Seitenlänge des Querschnitts auf 2,0317 mm erhöht wurde, so dass die Strömungsbedingungen bei angemessen hohen Durchflussraten immer noch laminar sind (z. B. Re ~ 0,1 bei 200 ml/h). in der Standard-Referenzlänge von 6 mm). Anschlusselemente für den Anschluss an Schaltkreise wurden mit einer speziellen Höhe von 1,1425 mm konstruiert, was zu einem parasitären Widerstand von 0,05 G führt. Diese Millifluidik-Streuwiderstände sind ausreichend geringer als Mikrofluidikkomponenten der Widerstandsklasse, sodass sie bei der Mikrofluidik-Netzwerkanalyse während der Analyse nicht berücksichtigt werden müssen Design-Phase.

Der Widerstandsfehler für jedes Element wurde aus den mit dem stereolithografischen Herstellungsprozess verbundenen Fehlern bestimmt. Betrachten Sie den hydraulischen Widerstand eines Kanalsegments mit rechteckigem Querschnitt, Höhe h, Breite w und Länge L, der in (2) angegeben und durch Lösen der Navier-Stokes-Gleichung unter Verwendung einer Fourier-Reihen-Methode8 abgeleitet wurde:

Das schichtweise stereolithografische Druckverfahren beeinflusst die Herstellungstoleranzen/-fehler Δw, ΔL und Δh aufgrund der Richtung, in der ein Kanalsegment in Bezug auf den Druckprozess angeordnet ist (Abb. 2). Dies impliziert, dass der Fehler in Δxy aufgrund der Druckoptik und des zugehörigen Steuermechanismus, der die sogenannte „xy-Druckebene“ beeinflusst, anders sein wird als der Fehler Δz aufgrund des Mechanismus, der das Hinzufügen von Fotoharzschichten entlang der „z-Druckebene“ steuert Achse". Dies führt zu Kanälen, die trotz ihrer quadratischen Bauform nicht perfekt rechteckig sind. Darüber hinaus kann die Verfestigung des Materials beim Drucken und bei der Nachbearbeitung zu einer weiteren anisotropen Verformung des Kanals führen. Diese Effekte scheinen sekundär zu denen zu sein, die sich aus Steuermechanismen im Drucker ergeben, aber das hier beschriebene Charakterisierungsverfahren ist über die experimentell nachgewiesenen hinaus auf eine Vielzahl additiver Fertigungsprozesse und Materialien übertragbar. Experimentelle Werte für die Druckebenen- und Druckachsentoleranzen wurden ermittelt, indem eine große Anzahl von Bibliothekskomponenten mit einem Modellmaterial konstruiert wurde (siehe Materialien und Methoden) und ihre geometrischen Querschnitte optisch gemessen wurden (ergänzende Abbildung 1). Diese Toleranzen wurden in einer Monte-Carlo-Simulation verwendet, um die Standardabweichung des hydraulischen Widerstands jedes Elements in der Komponentenbibliothek vorherzusagen (siehe Abschnitt Materialien und Methoden). Kurz gesagt, der Widerstand jedes Kanalsegments, aus dem ein bestimmtes Element besteht, wurde unter Verwendung von (2) berechnet, wobei die Parameter w, L und h aus pseudozufälligen Normalverteilungen entnommen wurden, die durch die Toleranzen Δxy und Δz abhängig von der Ausrichtung dieses Segments festgelegt wurden (Abb. 2b). Die Segmentwiderstände wurden der Reihe nach addiert, sodass der endgültige Widerstand für das Element für diesen bestimmten Zugsatz berechnet wurde. Letztendlich wurde die „Herstellertoleranz“ oder 2σ für 5000 Züge so festgelegt, dass 95 % der gebauten Widerstandselemente in den angegebenen Wertebereich fallen (Abb. 1).

(a) Anschlussöffnung mit zentriertem Kanal für eine Widerstandskomponente mit 642,5 μm Querschnittsseitenlänge, die die Präzision in der Druckebene, xy, und die Präzision in der Druckachse, z, zeigt. Aufgrund der Kontrollmechanismen der Stereolithographie ist zu erwarten, dass die Präzision in der xy- und z-Ebene unterschiedlich ist. (b) Der Gesamtkomponentenwiderstand wurde angenähert, indem der Widerstand der Segmente für die xy-Ebenen (gelbe Linien) und die z-Ebene (violette Linien) ermittelt und addiert wurde. Beide Ebenen weisen einen bestimmten Herstellungsfehler auf, der durch optische Messung der Querschnittsseitenlänge von Komponenten und die Erstellung von Präzisionsverteilungen in beiden Ausrichtungen bestimmt wird (siehe ergänzende Abbildung 1).

In dieser Studie werden zwei mikrofluidische Schaltkreistopologien betrachtet, die als Gabel (Abb. 3a) und Leiter (Abb. 3b) bezeichnet werden und jeweils parallel und seriell gemischt werden können. Die Reagenzien werden von einer Quelle mit negativer Durchflussrate durch die Einlasszweige gezogen, sodass sie sich an einer gemeinsamen Verbindungsstelle vereinigen und die Zielmischung ergeben. In Anlehnung an die hydraulische Analogie zu elektrischen Schaltkreisen8 nutzt die Fork-Topologie die Prinzipien paralleler Widerstände, wobei der Druckabfall an jedem Eingangszweig gleich ist. Die in jedem Zweig entwickelte Strömungsgeschwindigkeit ist wiederum ausschließlich auf die Auswahl der Zweigwiderstände zurückzuführen. Dies ermöglicht ein System, bei dem der resultierende Volumenanteil jeder Einlassflüssigkeit am Auslass unabhängig von der Durchflussrate ist. Die Leitertopologie ist ähnlich unabhängig von Quellenschwankungen, stellt jedoch ein alternatives Szenario dar, bei dem Einlassreagenzien seriell gemischt werden. Der Fluss durch den Zweig, der am weitesten von der Quelle entfernt ist, wird mit dem nächsten benachbarten Zweig vermischt, der sich dann mit dem nächsten benachbarten Zweig vermischt, und so weiter und so weiter, bis am Auslass die endgültige Mischung entsteht. Mit anderen Worten: Die Ladder-Topologie kann als rekursiv verbundene Fork-Topologie betrachtet werden.

(a) Verallgemeinerte Fork-Topologie, bei der jeder Zweigwiderstand den gleichen Druckabfall erfährt und die Mischung parallel zwischen den Eingängen erfolgt. (b) Verallgemeinerte Leitertopologie, bei der das Mischen seriell erfolgt, sodass sich der Zweig R1 mit dem Zweig R2 mischt, der dann einen Mischwiderstand RM durchläuft und sich weiter mit dem nächsten benachbarten Zweig mischt, bis der Zweig RN erreicht ist.

Wir verwendeten eine Knotenanalyse, um den Betrieb von Gabelkreisläufen mit 2 und 3 Eingängen sowie einem Leiterkreis mit 3 Eingängen zu untersuchen (Ergänzende Anmerkungen 1–6). Das Entwurfsziel wurde in Form von χ angegeben, dem Volumenanteil einer bestimmten Einlassflüssigkeit im Auslassgemisch. Es wurden wiederum Entwurfsregeln für χ für jeden Einlass abgeleitet, die zeigen, wie Zweigwiderstände ausgewählt werden können, um den Betrieb so abzustimmen, dass eine bestimmte Mischung jeder Speiseflüssigkeit geliefert wird (Tabelle 1). Beachten Sie, dass die Quelleninvarianz jeder Konfiguration in jeder Mischregel deutlich wird: χ hängt nur von der Wahl des Widerstands und nicht von der Entnahmedurchflussrate ab. Jeder Schaltkreis wurde dann unter Verwendung verschiedener Widerstandskombinationen aufgebaut (Tabelle 2a–c) und getestet, indem eine NaCl-Vorratslösung durch einen einzelnen Zweig jeder Topologie geleitet wurde (siehe Abschnitt Materialien und Methoden). Die resultierenden Verdünnungen der Stammlösung wurden mittels Osmometrie getestet, wobei die Stammlösung gut geeignet war, Ergebnisse mit einer Varianz zu liefern, die weit unter der vorhergesagten Herstellungsvarianz im Netzwerkbetrieb lag.

Ein Merkmal des Entwurfs elektronischer Schaltungen auf Platinenebene, der ein effizientes und wiederholbares Design und eine effiziente Herstellung ermöglicht, ist die Verwendung statistischer Methoden zur Vorhersage des Schaltungsverhaltens aufgrund von Fehlern in den Anschlusseigenschaften auf Elementebene. Ebenso wird die Toleranz hydraulischer Widerstände wichtig für die Vorhersage des Betriebs mikrofluidischer Schaltkreise, die aus massengefertigten standardisierten Elementen zusammengesetzt sind. Während eine einfache Fehleranalyse für die meisten Schaltkreise mit wenigen Knoten und Eingabereagenzien ausreicht, lassen sich komplexe Netzwerke nur schwer manuell analysieren. Diese Analyse kann mithilfe numerischer Techniken automatisiert werden. Wir haben unseren Einsatz der Monte-Carlo-Analyse auf Elementebene erweitert, um die erwartete Leistung auf Schaltungsebene zu simulieren. Genauer gesagt haben wir mithilfe der in Abb. 1 abgeleiteten Toleranzen simulierte Behälter pseudozufälliger, normalverteilter diskreter mikrofluidischer Widerstände generiert und die Verteilung möglicher Auslassvolumenanteile mithilfe der Regeln in Tabelle 1 berechnet. Die resultierenden Volumenanteile wurden für den Einlass des ersten analysiert Zweig (Zweig R1) jeder Schaltungstopologie, der mit der Stamm-NaCl-Lösung gespeist wurde.

Die 2,3-Einlass-Gabel- und 3-Einlass-Leiterkreisläufe wurden aus der Bibliothek modularer Mikrofluidikgeräte (Abb. 1) mit den in Tabelle 2 angegebenen Konfigurationen zusammengestellt (Abb. 4, 5, 6). Der Volumenanteil der Einlassreagenzien betrug für jede Konfiguration validiert, indem eine „Sonden“-Lösung mit messbarer Konzentration in einen einzelnen Einlass eingeführt wird, die dann mit Verdünnungsmittel aus den verbleibenden Einlässen im Kreislauf gemischt wird und schließlich die Auslasskonzentration gemessen wird. Jeder Kreislauf wurde einschließlich eines Einlasswiderstands konstruiert, der durch 24,4 mm PEEK-Schläuche (Außendurchmesser 1/16 Zoll) bestimmt wurde. Die 0,34 M NaCl-Sondenlösung wurde durch den mit R1 bezeichneten Zweig in jedem Kreislauf geleitet und alle anderen Einlässe wurden mit Milli-Q-Wasser gespeist Nachdem die Kanäle durch manuelles Herausziehen vorbereitet wurden, wurde der Spritzenzylinder gegen einen sauberen Zylinder ausgetauscht, um etwa 0,5–1 ml der resultierenden Mischung aufzufangen. Die Osmolalität des verdünnten NaCl-Lösungsprodukts wurde gemessen (siehe Materialien und Methoden), was die Bestimmung des Volumens ermöglichte Bruchteil für jede Widerstandskombination, für alle Topologien, für drei Spritzenzylinderwechsel (effektiv drei Wiederholungen). Beachten Sie, dass die gemessenen Ausgabevolumenanteile (wie durch Osmometrie bestimmt, um die NaCl-Konzentration in der Ausgabe zu ermitteln) in den vorhergesagten Variationsbereich von as fallen -Entworfene Widerstandswerte. In Abb. 7 sind simulierte und experimentelle Volumenanteilsdaten angeordnet, um die Abweichung vom entworfenen Volumenanteil zu zeigen, dessen Werte für jede Verdünnung durch Anwendung der Widerstandskombinationen von Tabelle 2 auf die in Tabelle dargestellten Mischungsgesetze berechnet wurden 1, für den R1-Zweig jeder Topologie. Beachten Sie, dass sich herausstellte, dass viele der experimentellen Werte für χ größer als die vorgesehenen waren, was zu einer Tendenz zu negativen Abweichungen führte. Dies scheint größtenteils darauf zurückzuführen zu sein, dass der mittlere erwartete Widerstand für viele Elemente geringer ist als ihr vorgesehener Wert, was sich in einem insgesamt höheren Mittelwert für die Δxy- und Δz-Toleranzverteilung (oder w-, L- und h-Kanalparameter) widerspiegelt.

Vergleich der experimentellen Abweichung des Mischungsverhältnisses vom geplanten Mischungsverhältnis im Vergleich zur simulierten Abweichung des Mischungsverhältnisses vom geplanten Mischungsverhältnis.

Für jedes Diagramm beschreiben die Ober- und Untergrenze eine 2σ-Abweichung vom erwarteten Mischungsverhältnis, sodass der schattierte Bereich, praktisch der simulierte Betriebsraum, durch die Herstellertoleranz festgelegt wird, die darauf hindeutet, dass 95 % der konstruierten Widerstandselemente innerhalb der Spezifikation liegen . Die experimentellen Daten liegen innerhalb des simulierten Betriebsarbeitsraums für die (a) Gabeltopologie mit 2 Eingängen, (b) Gabeltopologie mit 3 Eingängen und (c) Leitertopologie mit 3 Eingängen.

Diese Studie zeigte effektiv, dass Leistungsschwankungen in mikrofluidischen Systemen, die aus diskreten Elementen aufgebaut sind, im Kontext der Massenfertigung statistisch vorhergesagt werden können. Die Fehlerausbreitung auf Geräteverarbeitung und Netzwerkbaugruppenebene wurde mithilfe empirisch ermittelter Prozessparameter und mechanistischem Verständnis des SLA-Prozesses simuliert. Abbildung 7 zeigt, dass die messbare Leistung realer Schaltkreise für paralleles und serielles Mischen, die aus einer Beispielkomponentenbibliothek erstellt wurden, zuverlässig innerhalb virtuell festgelegter Präzisionsgrenzen funktioniert. Diese Schaltkreise erwiesen sich als modulares, einstellbares und tragbares Laborgerät zur Herstellung von Mischungen mit sehr hoher Präzision. Darüber hinaus sind die in dieser Arbeit untersuchten Schaltungstopologien auf eine beliebige Anzahl von Eingabelösungen erweiterbar; Die hier vorgestellten Netzwerk- und Monte-Carlo-Analysetechniken ermöglichen zuverlässig die Bestimmung der Leistung ähnlicher Systeme mit skalierter Komplexität.

Jede Kreislauftopologie wurde manuell getestet, indem der R1-Zweig jedes Kreislaufs mit einer 0,34 M NaCl-Sondenlösung gespeist und Milli-Q-Wasser durch die verbleibenden Kreislaufzweige geleitet wurde. Am Ausgangsende war eine Spritze angeschlossen, die manuell zurückgezogen wurde, um die Kreislaufzweige mit ihren jeweiligen Lösungen zu füllen. Nach dem Vorbereiten aller Zweige wurde die Vorfüllspritze durch eine saubere Spritze ersetzt und etwa 1 ml der verdünnten Mischung gesammelt. Um den experimentellen Volumenanteil zu berechnen, wurde ein Osmometer (Gonotec Osmomat 3000) verwendet, um die Osmolalität von 0,5 ml des gemischten Produkts zu messen. Die NaCl-Stammlösung hatte eine gemessene Osmolarität von Osmol-kg–1; Um die Konzentrationen der verdünnten Mischungen zu ermitteln, wurde eine lineare Beziehung zwischen Osmolarität und Salzkonzentration verwendet. Alle Komponenten wurden von einem Vertragshersteller Fineline Prototyping (Protolabs Inc.) aus dem Fotoharzmaterial Watershed 11122 XC hergestellt.

Die Monte-Carlo-Simulation wurde in Python 3.4.2 unter Verwendung des Anaconda SciPy-Frameworks geschrieben. Ergänzende Abbildung 2 zeigt einen Überblick über das Verfahren. Prozessdaten wurden gesammelt (ergänzende Abbildung 1) und an eine Normalverteilung angepasst, aus der die Standardabweichung und die Mittelwerte verwendet wurden, um erwartete Mittel- und Toleranzwerte für alle Mitglieder der Widerstandskomponentenbibliothek zu ermitteln. Es wurde eine Schleife mit einer maximalen Anzahl von 5.000 Versuchen erstellt, wobei ein normalverteilter Pseudozufallszahlengenerator aufgerufen wurde, um einen Satz virtueller Widerstände zu erstellen, die durch die erwarteten Werte in der Komponentenbibliothek im vorherigen Schritt festgelegt wurden. Das Kit wurde wiederum verwendet, um erwartete Werte für Mischungsgesetze zu berechnen, was einen vorhergesagten χ-Wert ergab. Die resultierenden χ-Werte wurden mit denen verglichen, die von Widerständen ohne Herstellungsfehler erwartet werden, und ergaben die Abweichung vom beabsichtigten Verhalten, das von massengefertigten Teilen erwartet wird.

Zitierweise für diesen Artikel: Bhargava, KC et al. Vorhersage des Verhaltens mikrofluidischer Schaltkreise aus diskreten Elementen. Wissenschaft. Rep. 5, 15609; doi: 10.1038/srep15609 (2015).

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Diese Arbeit wurde von den National Institutes of Health unterstützt (Auszeichnung 1R01GM093279).

Bhargava Krisna C. und Thompson Bryant haben gleichermaßen zu dieser Arbeit beigetragen.

Mork Family Department of Chemical Engineering and Materials Science, University of Southern California, Los Angeles, 90089, CA

Krisna C. Bhargava, dänischer Iqbal und Noah Malmstadt

Abteilung für Biomedizintechnik, University of Southern California, Los Angeles, 90089, CA

Bryant Thompson

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KCB, BT und NM konzipierten die Forschung und verfassten den Haupttext des Manuskripts. KCB und BT haben Zahlen erstellt. KCB, BT und DI führten die Forschung durch. KCB und BT haben gleichermaßen zu dieser Arbeit beigetragen.

Die hier beschriebene mikrofluidische Plattform ist Gegenstand einer US-Patentanmeldung, die von USC und ReoLab, Inc. eingereicht wurde. Die Autoren KCB, BT und NM sind Anteilseigner von ReoLab.

Dieses Werk ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe nichts anderes angegeben ist; Wenn das Material nicht unter der Creative-Commons-Lizenz enthalten ist, müssen Benutzer die Erlaubnis des Lizenzinhabers einholen, um das Material zu reproduzieren. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Nachdrucke und Genehmigungen

Bhargava, K., Thompson, B., Iqbal, D. et al. Vorhersage des Verhaltens mikrofluidischer Schaltkreise aus diskreten Elementen. Sci Rep 5, 15609 (2015). https://doi.org/10.1038/srep15609

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Eingegangen: 26. Juni 2015

Angenommen: 24. September 2015

Veröffentlicht: 30. Oktober 2015

DOI: https://doi.org/10.1038/srep15609

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