Der zuverlässige Betrieb von Lab-on-a-Chip Systemen erfordert präzises und vorhersagbares Management von mehreren Probenflüssigkeiten. In unserer Arbeit verwenden wir eine Kirchhoff-basierte Netzwerksimulation, die das gesamte mikrofluidische System für die Inline-Vorhersage der erforderlichen Druckeinstellungen für gewünschte Durchflussraten in weniger als 200 ms löst. Mittels bildbasierter Auswertung wurden die erzeugten Mehrkomponenten-Strömungsmuster mit den Vorhersagen des Solvers kombiniert.

Mit unserem innovativen Ansatz können wir die Druckbedingungen für laminare Gleichströmung und Mehrkomponententröpfchen vorhersagen und zur Unterstützung von Anwendungen wie Synthese und Mikroreaktionen, bei denen Tröpfchengröße und -inhalt eine Rolle spielen, beitragen. Im Gegensatz zu herkömmlichen CFD-Simulationen können wir ein komplettes Netzwerk innerhalb weniger Millisekunden analysieren.

Wir nutzen die Analogie zwischen mikrofluidischen Netzen und elektrischen Schaltkreisen. Das bedeutet, dass wir die mikrofluidischen Strukturen durch Knoten, die Fluide trennen und zusammenführen, und ihren Verbindungslinien darstellen können. Wie in der Kirchhoff’schen Knotenanalyse, werden die mikrofluidischen Netzwerke durch eine Inzidenzmatrix dargestellt. Zu den gewünschten Flussraten für den Betrieb, werden die anfänglichen Betriebsdrücke durch unseren Lösungsansatz bestimmt. Das mikrofluidische Netzwerk kann als ein System aus linearen Gleichungen gelöst werden, was eine geeignete Darstellung für Systeme von niedrigen Reynoldszahlen ist.

Der generische Solver kann auf jedes beliebige mikrofluidische System angepasst werden, da der Solver lediglich auf der Eingabe der Herstellungsparameter und der gewünschten Flussraten basiert. Als Ergebnis können die Betriebsparameter für laminaren Co-Flow von mehreren Komponenten oder Tröpfchen von unterschiedlicher Größe und Zusammensetzung vorhergesagt werden. 

Dieses Projekt wurde durch das Rahmenprogramm für Forschung und Innovation Horizont 2020 der Europäischen Union unter der Marie Sklodowska-Curie-Finanzhilfevereinbarung Nr. 860775 gefördert.

Im Bild oben: 
Graph eines mikrofluidischen Netzwerks aus zwei Input-Output (IO) Ports, einem Referenzport (Ref), drei Knoten und sechs Verzweigungskanten (lins). Beispielhafte Lösung des Solvers für ein mikrofluidisches Netzwerk betrieben mit zwei Komponenten zur Erzeugung eines laminaren Flusses.