基于格子波尔兹曼模型微流混合的数值模拟

摘要

近些年，混沌微混合技术在很多科领域的微小尺度研究中成为热点。例如在生命科学，生物医药和分析化学等研究领域的微流控芯片分析系统，它通过对微通道内流体的操作，在芯片系统中完成包括采样、稀释、进样、反应、分离、分析检测等功能。 在这些过程中往往需要对流体样品或试剂进行混合，充分的混合对下一步其它操作效果会产生积极的影响，然而微流体的驱动与控制和宏观流体的驱动与控制有很大的不同，这主要是由于微流控系统中通道的特征尺寸一般在几十到几百微米，流体的雷诺数Re较低，一般为层流状态，微混合主要依赖于流体界面分子扩散，致使混合速度非常慢，耗时长。 所以研究人员提出了多种微混合器驱动机理，其中利用电渗流驱动微混合的原理由于优点多，容易控制，比较受欢迎。本课题提出了两种新型的电渗流驱动的非均匀电极阵列分布的微混合器模型A和B。在这两个模型中，将zeta-电势分布和强度作为影响电渗流特性的主要因素。其中模型A的前后侧壁按规律分布了矩形电极，同时在电极上施加周期性变化的电压；模型B的底面按规律分布了梯形电极，并施加恒定电压。这样壁面和电极上的zeta-电势分布呈非均匀状态，在外电场的作用下，微通道内引发非同向的电渗流，产生了混沌流。 在微混合器的设计过程中，通常采用实验或数值模拟的方法进行检验或优化设计。但是实验往往成本高，周期长，而传统的数值模拟方法又常常比较费力。在这种情况下，本论文采用近几年流行的数值新方法.格子波尔兹曼模型(Lattice-Boltzmann Method，LBM)，对设计的两种电渗流驱动的微混合器进行仿真。通过建立基于格子波尔兹曼模型的二维和三维微混合器数值模型，模拟研究了电渗流驱动的矩形微混合器内流体流动和混合行为，并通过痕量样品粒子的浓度分布和混合指数来检验和评估混合效果，经过对计算结果的比较分析，进一步调整模型的参数，获得了优化的参数设定和相对较好的混合效果。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1微流混合研究背景

1.2微流混合国内外研究现状

1.3微流混合研究分析方法

1.4本文研究意义及内容结构

2格子波尔兹曼方法(LBM)

2.1 LBM的研究背景

2.2 LBGK模型

2.3边界条件的实现

2.3.1周期边界(Periodic boundary)

2.3.2开口边界(Open boundary)

2.3.3反弹边界处理法(Bounce-back method)

2.3.4内插边界处理法(Interpolation method)

2.3.5外插边界处理法(Extrapolation method)

2.3.6动态边界处理法(Dynamic method)

2.4算例及精确度和稳定性测试

2.4.1二维泊肃叶流

2.4.2圆环间的库艾特流

2.4.3震荡库艾特流

2.4.4二维管内圆柱绕流

3动电效应

3.1双电子层(Electrical Double Layer,EDL)

3.2动电效应现象

3.3电渗现象的动电学方程

3.4电渗流的滑移模型

4微流混合器设计

4.1物理模型

4.1.1混合器A(驱动二维和三维时间周期流)

4.1.2混合器B(三维定常交叉流)

4.2微混合数值模拟的Lattice-Boltzmann方程

4.3 LBM计算流程

5微流混合数值结果

5.1混合器A模拟结果及讨论

5.1.1二维模型

5.1.2三维模型

5.2混合器B模拟结果及讨论

5.3小结

结论

参考文献

附录A 术语表

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢