Schematic view of the experimental set-up

Short-time numerical simulation of ultrasonically assisted electrochemical removal of strontium from water

  • September 2023

DOI:10.30955/gnc2023.00436

  • Conference: 18th International Conference on Environmental Science and Technology CEST2023, 30 August to 2 September 2023, Athens, Greece
  • At: Athens, Greece

Authors:

Katarina Licht

  • University of Zagreb Faculty of Civil Engineering
Ivan Halkijevic at University of Zagreb

Ivan Halkijevic

Hana Posavcic at University of Zagreb

Hana Posavcic

Goran Loncar at University of Zagreb

Goran Loncar

Abstract and Figures

3D 수치 시뮬레이션과 실험을 통해 초음파 처리를 병행한 경우와 병행하지 않은 경우의 전기화학 반응기에서의 스트론튬 제거 효율을 분석하였다. 초음파는 작동 주파수 25kHz의 초음파 트랜스듀서 4개를 사용하여 발생시켰다. 반응기에는 두 개의 블록으로 배열된 8개의 알루미늄 전극이 사용되었다. 수중의 스트론튬 이온은 전하량 3.2•10⁻¹⁹ C, 직경 1.2•10⁻⁸ m의 입자로 모델링되었다. 수치 모델은 Flow-3D 소프트웨어를 사용하여 기본 유체역학 모듈, 정전기 모듈, 일반 이동 물체 모듈을 통해 생성되었다. 수치 시뮬레이션을 통한 반응기 성능 평가는 시뮬레이션 종료 시점에 전극에 영구적으로 붙잡힌 모델 스트론튬 입자의 수와 초기 물속 입자 수의 비율로 정의된다. 실험 반응기의 경우, 스트론튬 제거 효과는 실험 시작 및 종료 시점의 물속 스트론튬 균일 농도의 비율로 정의된다. 결과에 따르면, 초음파를 사용하면 180초의 처리 후 스트론튬 제거 효과가 10.3%에서 11.2%로 증가한다. 수치 시뮬레이션 결과는 동일한 기하학적 특성을 가진 반응기에 대한 실험 측정 결과와 일치한다.

Keywords:

numerical model, electrochemical reactor, strontium

1. Introduction

스트론튬(Sr)은 자연적으로 존재하는 원소로, 많은 퇴적암과 일부 방해석 광물에서 발견된다. 주요 인위적 발생원으로는 산업 활동, 비료, 핵 낙진 등이 있다(Scott et al., 2020). 수중 Sr 농도가 1.5 mg L⁻¹를 초과할 경우, 특히 어린이에게 스트론튬 구루병 및 기타 건강 문제를 유발할 수 있다(Epa et al., n.d.; Peng et al., 2021; Scott et al., 2020). 전 세계적으로 식수에서 높은 Sr 농도가 보고되었으며, 미국 북부의 지하수에서는 최대 52 mg L⁻¹의 농도가 관측된 바 있다(Luczaj and Masarik, 2015; Peng et al., 2021; Scott et al., 2020). Sr 제거를 위한 가능한 정화 기술 중 하나는 전기화학적 공정이다(Kamaraj and Vasudevan, 2015). 이 공정은 금속 전극에 전류를 가해 반응기 내부에서 응집제를 형성하는 방식으로 작동한다. 공정은 희생 양극의 용해, 음극에서의 수산화이온 및 수소 생성, 전극 표면에서의 전해질 반응, 콜로이드 불순물과 전극에 대한 응집제의 흡착, 그리고 생성된 플록의 침전 또는 부상 제거로 구성된다(Mollah et al., 2001). 이 공정의 주요 단점 중 하나는 전극의 분극과 피막 형성이며, 이는 초음파 처리를 병행함으로써 줄일 수 있다(Dong et al., 2016; Ince, 2018; Moradi et al., 2021). 초음파 캐비테이션은 용질의 열분해 및 수산기 라디칼, 과산화수소 등 반응성 종의 형성을 유도할 수 있다(Mohapatra and Kirpalani, 2019). 또한 이는 용질의 물질 전달 속도를 증가시키고, 고체 입자의 표면 특성을 향상시킨다(Fu et al., 2016; Ziylan et al., 2013). 본 연구의 목적은 주로 Sr 농도가 높은 오염수를 정화하기 위한 전기화학적(EC) 일괄 반응기의 초음파(US) 병행 여부에 따른 처리 효율을 평가하는 것이다. 3D 수치 시뮬레이션 결과는 실험실 EC 반응기에서의 측정 결과를 통해 검증된다.

References

Dong, B., Fishgold, A., Lee, P., Runge, K., Deymier, P. and Keswani, M. (2016), Sono-electrochemical recovery of metal ions from their aqueous solutions, Journal of Hazardous Materials, 318, 379–387.

https://doi.org/10.1016/J.JHAZMAT.2016.07.007

EPA. (2014), Announcement of Final Regulatory Determinations for Contaminants on the Third Drinking

Water Contaminant Candidate List. Retrieved from http://fdsys.gpo.gov/fdsys/search/home.action

Fu, F., Lu, J., Cheng, Z. and Tang, B. (2016), Removal of selenite by zero-valent iron combined with ultrasound:

Se(IV) concentration changes, Se(VI) generation, and reaction mechanism, Ultrasonics Sonochemistry, 29,

328–336. https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2015.10.007 Ince, N.H. (2018), Ultrasound-assisted advanced oxidation processes for water decontamination, Ultrasonics Sonochemistry, 40, 97–103.

https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2017.04.009

Kamaraj, R. and Vasudevan, S. (2015), Evaluation of electrocoagulation processfor the removal of strontium and cesium from aqueous solution, Chemical Engineering Research and Design, 93, 522–530.

https://doi.org/10.1016/j.cherd.2014.03.021

Luczaj, J. and Masarik, K. (2015), Groundwater Quantity and Quality Issues in a Water-Rich Region: Examples from Wisconsin, USA, Resources, 4(2), 323–357.

https://doi.org/10.3390/resources4020323

Mohapatra, D.P. and Kirpalani, D.M. (2019), Selenium in wastewater: fast analysis method development and advanced oxidation treatment applications, Water Science and Technology: A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 79(5), 842–849. https://doi.org/10.2166/wst.2019.010

Mollah, M.Y.A., Schennach, R., Parga, J.R. and Cocke, D.L. (2001), Electrocoagulation (EC)- Science and

applications, Journal of Hazardous Materials, 84(1), 29–41. https://doi.org/10.1016/S0304-3894(01)00176-5 Moradi, M., Vasseghian, Y., Arabzade, H. and Khaneghah, A.M. (2021), Various wastewaters treatment by sono-electrocoagulation process: A comprehensive review of operational parameters and future outlook, Chemosphere, 263, 128314.https://doi.org/10.1016/J.CHEMOSPHERE.2020.128314

Peng, H., Yao, F., Xiong, S., Wu, Z., Niu, G. and Lu, T. (2021), Strontium in public drinking water and associated public health risks in Chinese cities, Environmental Science and Pollution Research International, 28(18), 23048.

https://doi.org/10.1007/S11356-021-12378-Y

Scott, V., Juran, L., Ling, E.J., Benham, B. and Spiller, A. (2020), Assessing strontium and vulnerability to

strontium in private drinking water systems in Virginia, Water, 12(4). https://doi.org/10.3390/w12041053

Ziylan, A., Koltypin, Y., Gedanken, A. and Ince, N.H. (2013), More on sonolytic and sonocatalytic decomposition of Diclofenac using zero-valent iron, Ultrasonics Sonochemistry, 20(1), 580–586.

https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2012.05.005

stencil

Experimental and numerical investigation of the squeegee process during stencil printing of thick adhesive sealings

두꺼운 접착제 실링의 스텐실 인쇄 중 스퀴지 프로세스에 대한 실험적 및 수치적 조사

 Fabiano I. Indicatti, Bo Cheng, Michael Rädler, Elisabeth Stammen, Klaus Dilger

ABSTRACT

To reliably compensate fuel cell stack tolerances, sealings with a layer thickness of at least 500 µm are necessary. Additionally, threads positioned at the upper region of the stencil apertures need to be integrated to print closed-loop designs under cycle times of as low as 3 seconds. All these requirements can intensify the occurrence of print defects and diminish the process stability. This paper addresses the issues of incomplete regions and air bubbles emerging during the squeegee process. It was detected that the cleanliness state of the stencil directly impacts the formation of incomplete regions by affecting venting conditions inside the aperture. Moreover, it was identified that bubbles are either transferred from the adhesive roll into the aperture or created due to interactions between the moving adhesive and stencil threads. Further, it was shown that bubbles cannot be completely eliminated using a stencil with threads but their size can remain smaller than 300 µm when printing with a new adhesive roll. Finally, distinct strategies were derived and verified experimentally to successfully print a basic sealing design. By introducing a small local gap between substrate and stencil, the entire sealing aperture was reliably filled without the need of a cleaning step.

1. Introduction


The structure of a single low temperature proton exchange membrane fuel cell (LT-PEMFC) fundamentally consists of a membrane electrode assembly (MEA) sandwiched between bipolar plates (BPPs) with sealings between these elements.[Citation1] Up to hundreds of cells can be combined into a stack to provide the required power output, which demands highly reliable manufacturing processes since a single defective cell can compromise the entire stack safety and performance.[Citation2] In light of this, the sealing is one specific component that has been receiving increased attention in the last years. Besides impeding gas and coolant leakages, the sealing is a crucial element in the overall stack concept for compensating assembly tolerances, which can reach up to 300 µm.[Citation3]

To achieve projected market volumes, stencil printing was identified as an attractive technique to meet cycle time requirements for the sealing production, which should be as low as 3 seconds.[Citation4–6] Despite that simple deposit structures achieving heights of up to 500 µm have been reported using solder pastes and conductive adhesives,[Citation7,Citation8] stencil printing is typically not adopted to apply layer thicknesses higher than 200 µm. In comparison, fuel cell sealing concepts demand a minimum layer thickness of 500 µm to safely offset the mentioned stack tolerances under compression ratios of up to 40%.[Citation9–12] Additionally, the sealings are characterized by significantly more complex contour designs to effectively seal ports, flow field and distribution channels of BPPs.

To print closed-loop designs, a so-called double-layer stencil can be adopted to apply the desired structure using a single print cycle.[Citation12–15] As shown in Figure 1, it consists of an upper layer with patterned threads that link different regions of the stencil and provide sufficient mechanical stability. These threads also support the second lower layer, which delineates the print design. This same stencil concept was previously tested using distinct configurations for the threads to print sealings for fuel cells.[Citation5,Citation6] These studies were mainly focused on investigating phenomena and print inconsistencies occurring during the separation process, such as the formation of air bubbles, filaments and excessive spreading. In contrast, print defects emerging during the squeegee process have not been thoroughly explored using this stencil concept.

Figure 1. Schematic of the stencil printing process consisting of a squeegee process (a) and a separation process (b). Perspective view of an aperture segment of a double-layer stencil made from stainless steel, based on.[Citation5,Citation6]

In this paper, a basic sealing design was used to identify relevant printing problems during the squeegee process, as shown in Figure 2. It presents approximate dimensions of 60 mm x 60 mm that should resemble the sealing design in the ports region of typical fuel cells. The squeegee direction corresponds to the indicated x-direction and the three sealing lines perpendicular to the squeegee direction were marked with the letters A, B and C for the sake of better differentiation. With this design, potential printing difficulties closer to the real application can be identified and evaluated more effectively. Based on preliminary experiments, two main print defects during the squeegee process were identified: incomplete regions and bubble formation.

Figure 2. Representative specimen of the basic sealing design with highlighted print defects (printed at 160 mm/s using condition SS–R1). The used squeegee direction corresponds to the indicated positive x-direction.

Incomplete regions are a known issue in stencil printing.[Citation16–20] Typically, small aperture dimensions and an insufficient pressure inside the print material are the main reported reasons for the emergence of this defect. In contrast, the formation of bubbles during the squeegee process is a less recognized phenomenon in stencil printing but can considerably impact the process reproducibility. In the field of screen printing, the presence of bubbles inside specimens was already reported by several studies.[Citation20–27] The mechanical agitation of the print material before the squeegee process and inherent interactions with the mesh were indicated as driving mechanisms for bubbles to appear.[Citation24–28] Yet, there is still very little consensus and a general lack of correlation with experimental data on describing how these bubbles are produced. Several computational fluid dynamics (CFD) simulations were developed to estimate the pressure distribution within the print material in front of the moving squeegee[Citation29–32] and the filling completeness of a given aperture volume,[Citation17,Citation18,Citation33,Citation34] where the latter has the additional advantage of being experimentally measurable. However, more comprehensive simulative approaches demonstrating the print material motion are still missing in the literature, which could provide valuable information to optimize the aperture filling behaviour and avoid print defects.

Based on this scenario, comprehensive print experiments were conducted to determine how print and stencil parameters influence the formation of incomplete regions and bubbles during the squeegee process. Characterisation methods using microscope images and micro-CT scans were applied to quantify and analyse these defects. Here, a stencil containing a lines design with and without threads was adopted, which allows to isolate the impact of threads in the print results. In addition, a new CFD model of the squeegee process was developed in FLOW–3D[Citation35] to visualize how these print defects emerge. The squeegee process was recorded in slow motion to analyse the adhesive roll behaviour and provide additional validation for the simulations. Based upon the combined experimental and simulation results, potential approaches to avoid these printing problems using the basic sealing design were derived and tested. Ultimately, the collected findings in this paper should enhance the understanding on decisive process and stencil parameters during the squeegee step, increasing the attractiveness of this technique for the application of sealings and adhesives in the industry.

2. Materials and methods


All preparation steps and experiments were conducted in laboratory conditions, at 23°C.

2.1. Stencil design

Two different stencils made from stainless steel (Christian Koenen GmbH, Ottobrunn, Germany) were used for the experiments. As illustrated in Figure 3, both stencils presented apertures with a 680 µm thick step and 120 µm thick threads, resulting in a stencil thickness of 800 µm. Here, a thicker stencil than the minimum layer thickness of 500 µm is required since a certain degree of spreading (height loss) of the applied material over the substrate always occurs. A very similar configuration was previously used to reliably reach the same layer thickness using several distinct adhesives as print material.[Citation6] The first stencil (a) corresponds to the one used to print the mentioned sealing design, and the second stencil (b) consists of 80 mm length lines with two different widths: 1.52 and 2.34 mm, which correspond to aperture aspect ratios (AR = width/height) of 1.90 and 2.93, respectively. A second pair of lines without threads was included in this stencil to separately examine how the addition of threads influences the print results. The line orientation relative to the squeegee direction was primarily adjusted at 0°. This considerably reduces the modelling and computational effort for the numerical simulations but still allows to capture the basic formation mechanisms of desired print defects.

Figure 3. Schematic of used stencils and detailed views of the aperture threads design.

2.2. Adhesive selection and print parameters

An ultraviolet (UV) curable acrylic was selected for all experiments, and it corresponds to adhesive B3, which was thoroughly characterized and tested previously by Indicatti et al.[Citation6] It exhibited very good printability, and its transparency facilitates the characterisation of bubbles inside the specimen. Moreover, this adhesive presented a reduced filament-stretching tendency, which avoided the formation of bubbles during the separation process.

The rheological properties of this adhesive required for the simulation model are reported in Table 1. The viscosity values were obtained with a stepped flow approach using a rheometer (MCR 500, Anton-Paar GmbH, Ostfildern, Germany) equipped with a plate-plate setup (25 mm diameter) and a 0.4 mm gap. The adhesive surface tension was measured with the Wilhelmy plate method (K100 Force Tensiometer, KRÜSS GmbH, Hamburg, Germany) using a platin-iridium Wilhelmy-plate (10 × 20 x 0.2 mm). These measurements were carried out at a constant speed of 0.01 mm/s and an immersion depth of 2 mm. An optical contact angle measurement system (DSA 10, KRÜSS GmbH, Hamburg, Germany) was used to determine the adhesive equilibrium contact angle with the stencil surface. The surface tension and contact angle measurements were conducted with adhesive B3 without fumed silica since the filled one used for the print experiments exhibited an apparent yield stress that prevented wetting and thereby reliable measurements with these methods. For additional information about this adhesive and rheological characterisations, see reference.[Citation6]

Equilibrium surface tension [mN/m]28.6 ± 0.1
Equilibrium contact angle of the adhesive on the stencil surface (smooth untreated stainless steel) [°]20.0 ± 1.5
Density [g/cm3]0.970
Shear rate [1/s]Steady-state viscosity [Pa∙s]
1021.1
15.615.4
25.111.5
39.88.9
63.17.1
1005.8
Table 1. Average and corresponding standard deviation of the adhesive properties incorporated into the model. The contact angle and surface tension measurements were repeated five times. The viscosity standard deviation remained below 5%, based upon three measurements.

The print experiments were performed with a commercial stencil printer (EKRA STS E5, ASYS Group, Dornstadt, Germany). Squeegee speeds of 40 and 160 mm/s were tested, and the separation speed kept unchanged at 1 mm/s to minimize the risk of print defects emerging during separation. A squeegee pressure of 0.5 N/mm was adopted to leave the stencil topside completely free of adhesive remains after the squeegee process, which is a required condition to not affect the final layer thickness. The used squeegee (RKS Carbon S HQ/30 65 Shore, RK Siebdrucktechnik GmbH, Rösrath, Germany) presented a length of 120 mm and a 4 mm chamfer (45°) at the tip. A squeegee holder of 60° was adopted, resulting in a nominal squeegee angle of 15°. This squeegee configuration was selected based on previous experiments to enhance the aperture filling and process reproducibility.

An adhesive roll was manually dispensed over the stencil using an adhesive gun to ensure comparable initial conditions. Every new adhesive roll was completely free of bubbles and its height was always between 8 and 12 mm. Large adhesive residues on the squeegee after printing were also removed when a new roll was added to prevent any further sources of bubbles. Another additional parameter evaluated was the aperture state and cleanliness of the stencil underside before printing. Considering the adhesive roll state, four different print conditions were investigated, as illustrated in Figure 4
: cleaned aperture with cleaned stencil and a new adhesive roll (CA–R1), pre-wetted aperture with cleaned stencil and a new adhesive roll (CS–R1), pre-wetted aperture with smeared stencil and a new adhesive roll (SS–R1), and pre-wetted aperture with smeared stencil and a three-times used adhesive roll (SS–R3).

Figure 4. Simplified illustration of the aperture cross section describing the four tested print conditions considering the state of the aperture, stencil underside and adhesive roll.

With exception of condition CA–R1, these correspond to relevant operation modes that have direct impact on the production cycle time and process efficiency. The cleaning procedure of the stencil was conducted manually by hand using absorbent wipes. It is important to emphasize that the illustrated smearings in Figure 4 were not considered as a print defect since these remained roughly smaller than 0.2 mm throughout the performed experiments. Moreover, the extent of smearings observed did not cause instabilities during the separation process, nor did it significantly affect print resolution due to the relatively large dimensions of the printed structures.

2.3. Specimens characterisation

All specimens were scanned using a light microscope (VHX-2000, Keyence, Osaka, Japan) with a resolution of 5.2 µm/pixel. To analyse the bubbles inside the specimens, ImageJ[Citation36,Citation37] was used for image processing and extracting the quantity and area of bubbles, as depicted in Figure 5
. Since the majority of the bubbles exhibited a circular shape, the measured bubble area was converted to an equivalent bubble diameter, which is a more convenient indicator. Frequency distribution histograms of the bubble diameter were derived from this data by combining the quantity of bubbles of three different specimens printed at identical conditions. Furthermore, micro-CT measurements (voxel-size: 10 µm) were conducted with a few representative specimens to obtain the precise position of the bubbles along the specimen height, which could not be assessed using the microscope.

Figure 5. Developed approach using ImageJ to characterize bubbles formed during the squeegee process.

3. Experimental results and discussion


3.1. Incomplete regions

The gap between stencil and substrate was measured and set to zero in order to keep the smearings at a minimum. Prominent smearings were not observed during all experiments. However, it was identified that the cleanliness state of the stencil before printing was associated with the emergence of incomplete regions, as reported in Figure 6. When the stencil was not cleaned before printing (conditions SS–R1 and SS–R3), 95.8% of the specimens exhibited incomplete regions. In contrast, only 6.3% of the specimens printed with a cleaned stencil (conditions CA–R1 and CS–R1) presented this defect. The incomplete regions were located exclusively at the line extremity that was last filled by the squeegee and appeared either as a large bubble that extends almost throughout the entire line width (Figure 7(a)) or as an empty space (Figure 7(b)).

Figure 6. Number of specimens exhibiting incomplete regions printed at 40 and 160 mm/s.
Figure 7. Representative specimens with incomplete regions at the line extremity (last part to be filled by the squeegee).

The occurrence of this defect was attributed to the lack of air venting at the line extremity due to the smearings at the stencil underside. Despite being small, the smearings can act like an additional seal between the stencil and substrate that impedes air to be expelled from the aperture during the squeegee process. This deduction is supported by the fact that large air bubbles were transferred into the adhesive roll when printing with a smeared stencil whereas such bubbles were not observed when it was cleaned. Figure 8 displays this phenomenon with two image sequences from the squeegee process recorded at a frame rate of 120 fps using a cleaned (a) and a smeared stencil (b). As can be seen, both adhesive rolls are completely free of bubbles before reaching the line extremity. The gap between stencil and substrate is intended to be zero, however, it still allows air to escape when the stencil is cleaned, which most of the time is sufficient to avoid filling defects and the formation of bubbles inside the adhesive roll. This phenomenon was identified using all four print conditions and was consistently replicated using both squeegee speeds.

Figure 8. Image sequences of the squeegee process using a cleaned (a) and smeared stencil (b) to compare the formation of bubbles inside the adhesive roll when the squeegee (40 mm/s) passes through the line extremity.

The same effect was observed when printing the sealing design, where large bubbles formed inside the adhesive roll when it was passing by the T-intersections and the line C of the sealing. Here, the detection of these bubbles was correlated with the presence of incomplete regions as well. The T-intersections can be considered as a more critical part to be completely filled due to their geometry and larger volume compared to the lines. Thus, the aperture design and its orientation relative to the squeegee direction can be considered as an additional influencing parameter, which directly determine the available time for filling. For instance, a few small incomplete regions were also formed at lines A and B, as shown in Figure 2. In this case, large bubbles did not appear inside the adhesive roll when passing through these lines, and the formation of these incomplete regions can be further associated with an insufficient time for the adhesive to fill the aperture or air to be expelled from it. This is reinforced by the observation that lines A and B of sealing specimens printed at 40 mm/s exhibited a better or even complete filling of those lines. Therefore, additional approaches to provide sufficient venting and time for filling are required to reliably fill all critical regions, which will be discussed later in section 5.

Variations of the squeegee speed and aperture AR or the presence of stencil threads did not notably impact the formation of incomplete regions, see Figure 6. All specimens were printed with a nominal squeegee angle of 15°, and experiments performed with larger (30°) and shallower (5°) angles did not result in any significant improvement of the aperture filling completeness. Increasing the vertical squeegee pressure to minimize the extent of smearings at the stencil underside also did not avoid incomplete regions. Indeed, an excessive squeegee pressure (>1 N/mm) might even enhance the restriction on air flow between stencil and substrate, leading to the emergence of incomplete regions using a cleaned stencil as well. This description better indicates the ‘cleanliness state’ as the decisive parameter on the formation of the print defect.

3.2. Bubble formation

Figure 9 reports frequency distribution histograms of the bubble diameter from specimens printed at two different squeegee speeds and aperture ARs. The measured quantity of bubbles was normalized by the total considered length of three specimens (240 mm) to enhance comparability. The histograms of specimens printed without threads were included as well. Yet, the following explanations are only considered for the specimens printed with threads if not indicated.

Figure 9. Frequency histograms of the diameter of the bubbles produced during the squeegee process.

Overall, the diameter of the bubbles did not surpass 1000 µm and the majority of them remained below 300 µm. By increasing the squeegee speed from 40 to 160 mm/s, the quantity of bubbles more than doubled in average considering the four tested print conditions. When the aperture AR is increased from 1.90 to 2.93, the average quantity of bubbles increased about 44%. In all considered cases, the cleaned aperture (CA–R1) produced the smallest quantity of bubbles. The bubble formation drastically increased with a pre-wetted aperture, as represented by the profiles of the cleaned (CS–R1) and smeared stencil (SS–R1). Here, the quantity of bubbles stayed relatively constant independent of the cleanliness state of the stencil (CS–R1 or SS–R1), and the distribution of the bubble diameter maintained a similar range as well. In this case, the largest discrepancy was notable in bubbles of up to 50 µm in diameter. Specimens printed with a smeared stencil (SS–R1) presented about twice the quantity of bubbles of this size when compared to those printed with the cleaned stencil (CS–R1). When printing with the same adhesive roll for the third time (SS–R3), the quantity of bubbles kept in about the same level of specimens printed with a new adhesive roll (SS–R1). One exception here was observed using the larger aperture AR at 160 mm/s, which produced approximately 50% more bubbles with the three times used adhesive roll. In addition, SS–R3 specimens were the only ones that exhibited very large bubbles with more than 300 µm in diameter.

By combining the results from the diagrams with the recordings of the squeegee process and specimens characteristics, three main mechanisms for bubble formation were identified, as shown in Figure 10. The first mechanism corresponds to bubbles that are not created due to the stencil threads but transferred from the adhesive roll into the aperture during the squeegee process. These bubbles are in general smaller than 300 µm and they hardly interact with stencil threads due to their size. This was confirmed by the fact that lines printed with the aperture without threads still presented bubbles but in considerable smaller quantities. In this case, lines printed with a new adhesive roll did not exhibit a significant quantity of bubbles independent of the squeegee speed. However, if a new adhesive roll was not added, the quantity of bubbles increased with the number of print cycles. Figure 11 presents an adhesive roll free of air bubbles before the squeegee process (a) and the same adhesive roll after three print cycles (b). The visible bubbles in the roll correspond to the ones that can be transferred into the aperture during the squeegee process. These bubbles might be created by random local instabilities during filling, but the main sources appear to be the air entrapment due to the lack of venting at the aperture extremity, as mentioned earlier, and due to the first contact or recontact between the squeegee and the adhesive over the stencil.

Figure 10. Identified bubble formation mechanisms during the squeegee process. The shown specimen segments were printed with an aperture AR of 2.93.
Figure 11. Adhesive roll over the stencil free of air bubbles before printing (a) and after three print cycles (b). In this case, the aperture with threads was used but very similar bubble characteristics inside the adhesive roll were observed when printing with the aperture without threads.

The second mechanism is very similar to the first one, with the difference that the stencil threads interact with large bubbles from the adhesive roll (shown in Figure 11(b)) when these are entering the aperture. This was deduced considering the regular position of large bubbles coinciding with the threads pitch and by comparing specimens printed with and without threads. This mechanism was responsible for producing the largest bubbles identified (>300 µm), which solely emerged inside specimens printed with threads. Thus, it is plausible to say that the interactions with the threads might increase the final air volume of bubbles coming from the adhesive roll since the characteristics of bubbles produced inside the adhesive roll were very similar independent of the threads presence. Alternatively, the threads might also locally change flow conditions, which could facilitate the transfer of larger bubbles from the adhesive roll.

Finally, the third mechanism is exclusively related to the presence of stencil threads, as these bubbles presented a very uniform pattern correlated with the threads pitch. Here, bubbles having a broad size range between 50 and 300 µm appearing near the centreline were the main type responsible for increasing the quantity of bubbles when a higher squeegee speed was used. Moreover, bubbles typically smaller than 100 µm in diameter emerged very close to the aperture walls and mostly in pairs. These are the primary contributors to the increase of the bubbles quantity when printing with a pre-wetted aperture (CS–R1 and SS–R1) instead with a cleaned aperture (CA–R1). The formation mechanisms of these two types of bubbles could not be captured experimentally but were assessed by the numerical simulations.

During the experiments it was also observed that bubbles can disappear after the separation process, as shown in Figure 12. Bubbles close to the aperture walls and threads might stay in the aperture or break due to the separation process since filaments are stretched near these regions. However, this phenomenon happened only occasionally and has a considerable smaller impact than the mechanisms previously presented. Yet, this phenomenon should be still mentioned since these bubbles might remain inside the aperture after separation and reappear in the following printed specimen. Thus, considering this and the three bubble formation mechanisms shown in Figure 10, it can be stated that all bubbles inside specimens printed with condition CA–R1 emerge due to the presence of stencil threads (Mechanism 3). Specimens produced with conditions CS–R1 and SS–R1 present bubbles that are majorly originated from Mechanism 3 since a new adhesive roll is used for these two conditions as well. Finally, specimens printed with condition SS–R3 exhibit bubbles from all mechanisms described before. It is possible to infer that all bubbles larger than 300 µm emerge due to Mechanism 2. However, excepting the small bubbles (<100 µm) close to the lateral walls exhibiting a uniform relative distance (Mechanism 3), the remaining bubbles cannot be categorized into their corresponding formation mechanism with certainty.

Figure 12. Comparison of the aperture before the separation process (left) and the final specimen (right) demonstrating how bubbles can disappear when located near the aperture walls and threads. This specimen was printed using condition SS–R1.

4. Modelling approach


This numerical study is focused on reproducing the basic formation mechanisms of incomplete regions and bubbles during the squeegee process. The simulations were performed only at a constant squeegee speed of 40 mm/s since it was already sufficient for both print defects to emerge. As previously discussed, a higher squeegee speed solely increased the quantity of bubbles but did not drastically change other characteristics of these print defects. For validation, the position and relative size of these defects were assessed alongside real specimens using microscope images and micro-CT scans. In addition, recordings of the adhesive motion during the squeegee process were compared with the simulation results to identify possible similarities. The CFD model was implemented in the commercially available software FLOW–3D,[Citation35] which applies the finite volume method (FVM) to numerically solve the conservation equations for mass and momentum. By neglecting turbulence effects and mass generation, these two equations can be described by the following expressions, respectively:

∂𝜌∂t+∇⋅(𝜌⁢𝒖)=0 (1)

∂𝒖∂𝑡+(𝒖⋅∇)⁢𝒖=1𝜌∇𝑝+𝜈∇2𝒖+𝒇 (2)

where 𝜌 is the adhesive density, 𝑡 is the time, ∇ is the divergence, 𝒖 is the velocity vector, and 𝑝 is the static pressure. 𝜈 corresponds to the kinematic viscosity and 𝒇 to the external body forces, such as gravitational and surface tension forces. To describe the free interface between the two fluids (adhesive and air), the volume of fluid (VOF) method is used:

∂𝛼∂t+∇⋅(𝛼⁢𝒖)=0 (3)

The variable 𝛼 represents the proportion of the cell volume occupied by adhesive, with 𝛼=0 signifying a cell entirely filled with air and 𝛼=1 indicating a cell entirely filled with adhesive. Consequently, a partially filled cell is defined as 0<𝛼<1. At each step time, the interface between the fluids can be dynamically reconstructed based on this cell information and is iteratively recalculated considered the updated moving squeegee location. For further details about the model implementation, we refer here to the software’s user manual.[Citation38]

4.1. Model description and assumptions

The same squeegee and threads dimensions from the experiments were incorporated into the model. To reduce computational effort, the aperture with 2.34 mm width (AR = 2.93) was modelled using an axisymmetric geometry, and only a line segment with 9.96 mm length was considered, as shown in Figure 13. A 3D model was adopted since a 2D model is not able to capture the adhesive flow perpendicular to the squeegee direction, which is a decisive phenomenon inside the aperture during the filling process. In order to investigate the impact of venting on the formation of incomplete regions and bubbles, two different simulation cases were established. In the first case, a 50 µm gap between stencil and substrate was integrated to allow air to escape from the aperture during filling. This should be equivalent to condition CA–R1 tested experimentally. In the second case, the model did not include a gap and should correspond to condition SS–R1. Here, it is important to note that the simulation model did not contain pre-wetted aperture walls or threads, which has to be considered when comparing it with experimental results.

Figure 13. Model overview with relevant dimensions and mesh details.

The following assumptions have been further considered for the model:

  1. The simulation domain contains only two phases (adhesive and air) with constant volumes, where the adhesive motion is simulated as an incompressible and laminar fluid flow.
  2. The stencil and squeegee are modelled as rigid bodies and exhibit no-slip boundary conditions. A horizontal translational speed is given to the squeegee to simulate the filling process, and the stencil remains stationary. There is no gap between the squeegee tip and the stencil.
  3. The shear thinning viscosity of the adhesive was defined in a tabular form between the shear rates of 10 and 100 s−1, see Table 1.
  4. The measured adhesive surface tension and its equilibrium contact angle with the stencil surface were included in the material model. The same equilibrium contact angle was adopted for the squeegee surface in the simulation.

The entire simulation domain was meshed with regular block shaped cells adopting a commonly used meshing strategy, where the cells exhibit reducing dimensions towards the aperture region and remain unchanged throughout the entire simulation time, as shown in Figure 12. To minimize repeated calculations, the squeegee process was modelled using a two-step approach. In the first step, the adhesive over the stencil rolls for about 25 mm up to near the aperture, reproducing the initial conditions from the experiments. The rolling motion of the adhesive reduces the viscosity due its shear thinning properties, which can impact the filling behaviour. This step was identical in both simulation cases, and the adhesive roll remained free of air bubbles. A coarser mesh with cell sides of up to 750 µm was applied for this step resulting in a simulation domain with about 1.8 million cells. In the second step, the adhesive starts entering the aperture, which corresponds to the simulation stage of main interest. Inside the aperture, the cells exhibited equal sides of 40 µm, which was adopted as a balance between computational time and accuracy. Using this mesh approach, the second domain contained about 3 million cells. The time step was automatically adjusted and ranged from 1 × 103 to 1 × 104 s during the first step while in the second one it stayed between 1 × 10−4 and 1 × 10−5 s.

4.2. Simulation results and validation

Figure 14 shows two simultaneous views from the symmetry plane and aperture bottom over the simulation time during the aperture filling with (a) and without (b) a gap between stencil and substrate. As can be seen, the adhesive is able to completely fill the aperture when a gap for venting is available. When the gap is removed, the right aperture extremity remains unfilled due to the enclosed volume formed between substrate, aperture walls and adhesive (t = 1.44 s). In this case, the formation of an air bubble inside the adhesive roll (t = 1.53 s) was captured by the simulation as well, agreeing with the experiment results presented in Figure 8(b). Another important phenomenon observed in the experiments and replicated by the model was the adhesive infiltrating the gap between the stencil and substrate, resulting in the formation of smearings that remained smaller than 0.15 mm in the simulation.

Figure 14. Simultaneous views (∆t = 0.09 s) from the symmetry plane and aperture bottom of the simulated squeegee process with (a) and without (b) a gap between stencil and substrate.

The simulations were also able to reproduce the formation of bubbles due to the presence of threads, as previously described by the third mechanism shown in Figure 10
. In the simulation case without a gap, bubbles with size ranging between 50 and 100 µm formed at the aperture walls and substrate surface with their relative distance coinciding with the threads pitch. When entering the aperture, the adhesive front is split by the threads into two smaller fronts that entrap air when reencountering at the substrate surface (t = 1.35 s). As the squeegee advances, the air is pushed towards the lateral walls but remains inside the aperture due to lack of venting. From micro-CT scans, it was possible to verify that these bubbles are touching the substrate surface as well, see Figure 15(b)
. Thus, these simulation results correlate very well with real specimens printed using condition SS–R1. Here is important to stress that the bubbles in the simulation are directly touching the aperture walls and would disappear in a subsequent separation process. In the real specimens, these bubbles are not contacting the aperture walls before separation, as shown in Figure 12
. This difference can be explained by the fact that the aperture in the simulation is not pre-wetted with adhesive before being filled, which differs from real SS–R1 conditions. Hence, the formation of these bubbles near the aperture walls results from the interplay between the incoming adhesive pushed by the squeegee and the adhesive that is pre-wetting the aperture walls. For comparison, these bubbles near the aperture walls did not appear when venting was available in the simulation, which also correlates with real specimens printed with CA–R1 conditions.

Figure 15. Qualitative comparison of representative specimens (scanned with microscope and micro-CT) and corresponding simulation exhibiting the final state of the aperture after the squeegee process with (a) and without (b) a venting gap. Bubbles produced due to the presence of threads (Mechanism 3) are visible in both experimental and simulation results, as indicated by the arrows. Two additional views (perspective and symmetry plane showing mesh cell size) of the two last threads (aperture extremity) from the simulated cases were included with the adhesive showing transparent properties to better visualize the generated bubbles.

Bubbles along the aperture centreline were formed in both simulation cases as well, see Figure 15. These bubbles are located close to or on the threads and exhibited sizes in the range of 100 to 200 µm, which fairly correlates with the experimental results. In the model, these bubbles only remained at the two last threads of the aperture. However, it is possible to observe bubbles forming around the other threads during filling (t = 1.44 s) but are broken after the squeegee tip passes through them (t = 1.62 s). In the experiments, these bubbles were visible all along the line length using conditions CA–R1 and SS–R1. Hence, the formation of these bubbles is unaffected by whether the threads are pre-wetted with adhesive or not. This discrepancy can be related to the apparent higher difficulty for the bubbles to detach from the threads in the model, which might be associated with insufficient small cell elements or simplifications in the material model.

To better understand this behaviour, Figure 16 presents the resulting adhesive velocity during the aperture filling for the case with a venting gap. The bubbles around the threads are formed approximately 4 to 6 mm in front of the squeegee tip (t = 1.46 s) and remain attached up until the squeegee tip reaches them (t = 1.55 s). The generated adhesive flow around the bubbles is not sufficient to release these from the threads. About 1 mm in front of the squeegee tip, a region with practically zero velocity is formed due to the flow direction change inside the aperture (t = 1.46 s). Immediately below the squeegee tip, the adhesive flow follows the squeegee direction but is gradually reorientated towards the substrate surface up until reaching the opposite direction of the squeegee. This reorientation leads to the formation of a backflow behind the squeegee tip, which causes a local overfilling of the aperture and contributes to break the bubbles around the threads (t = 1.55 s). When approaching the aperture extremity, the backflow region is affected by the aperture wall, which can explain why these bubbles only formed near the last two threads in the simulation.

Figure 16. Detailed symmetry plane view (∆t = 0.03 s) showing the resulting adhesive velocity for the simulation case with a venting gap between the stencil and substrate. The velocity vectors and fields are represented for a stationary observer fixed on the stencil.

This backflow was also observed experimentally but not in the same intensity as in the simulations. This difference can be related to the reduced viscosity range adopted and calibrated for the model, which used the viscosity value at 10 s−1 for lower shear rates. In addition, the neglected thixotropic properties of the adhesive might also have an impact on this response. Simulations using a larger range for the shear thinning viscosity of up to 0.1 and 1 s−1 were carried out but the higher viscosity avoided the reliable filling of the aperture, preventing any assessment of bubble formation during this step. Thus, the model is sensitive to changes in the viscosity range and should be recalibrated when, for instance, the squeegee speed is considerably increased. Additional simulation cases were not conducted since the formation of incomplete regions and bubbles was already detected and an appropriate investigation of the mentioned models deviations would go beyond the scope of this paper.

5. Sealing design with optimized print conditions

In this section, new strategies based on the presented experimental and numerical results were assessed to enhance the print conditions of the sealing design. Primary focus was placed on minimizing the process cycle time and on reducing print defects. The exhibited findings indicate that bubbles cannot be completely eliminated when using a stencil with threads. However, when using a new adhesive roll, the bubble diameter generally did not surpass 300 µm independent of the squeegee speed. Therefore, for every new specimen, a new adhesive roll was used. Despite producing more bubbles, the higher squeegee speed of 160 mm/s was favoured since these marginally impacted the process reliability. Yet, it should be emphasized that the influence of such bubbles on other sealing characteristics still needs to be quantified experimentally. For instance, previous studies have shown that voids inside composite and polymeric materials can notably diminish gas permeability, which on the other hand might be also compensated by increasing the sealing width or altering material properties.[Citation39–43] Hence, systematic investigations should be conducted in the future to assess the real performance of sealings printed with stencil printing and determine how process parameters can be actively adjusted to control gas permeability.

It is possible to reduce the number of stencil threads and consequently the quantity of bubbles. However, the mechanical stability of the stencil must be re-evaluated when altering the threads design. In this case, the stencil was not changed but the orientation of the sealing design relative to the squeegee direction was rotated by 20°. This angle was selected based on previous experiments to shift the position of incomplete regions to the sealing edges highlighted in Figure 17. Yet, solely adjusting the sealing orientation was not sufficient to prevent all filling defects, which can be considered the major cause for print inconsistencies. For this reason, four different approaches were investigated to achieve a completely filled sealing, as reported in Table 2. Here, only approaches using the least amount of cleaning were considered since adding a cleaning step before printing every single specimen can substantially increase cycle time and production costs. Thus, all approaches were conducted using a pre-wetted aperture with a smeared stencil (SS–R1 condition), and three specimens were printed in sequence to confirm the observations. It is also important to note that, despite rotating the sealing design at 20° or adding a second squeegee stroke, the observed quantity and size of bubbles did not notably change compared to sealings printed at 0° with a single squeegee stroke. Thereby, further bubble characterisations were not conducted to analyse the influence of these parameters.

Figure 17. Illustration of the rotated stencil with the sealing design and indication of regions exhibiting filling problems.
Approach descriptionSnap-off distance [mm]Formation of incomplete regions
(a) Single squeegee stroke with snap-off distance0.2Yes
(b) Double squeegee stroke0Yes
(c) Double squeegee stroke with snap-off distance0.2Yes
(d) Single squeegee stroke with local tape pieces (0.2 mm)0.2No
Table 2. Overview of evaluated approaches to eliminate incomplete regions in the sealing design.

The first approach was based on introducing a gap of 0.2 mm between stencil and substrate, also sometimes referred as snap-off distance.[Citation44,Citation45] It was expected that this gap could provide sufficient venting to fill the aperture entirely. However, no significant improvement in avoiding incomplete regions was observed compared to sealings printed without a gap, see Figure 18(a)
. Here, the squeegee vertical pressure closes the gap when it advances towards the aperture, and the smearings at the stencil underside act, as previously described, as an additional seal that inhibit air being expelled through it. Additional tests including the cleaning of the stencil enhanced the filling completeness of the T-intersection, but the last sealing edge (at line C) still remained incomplete.

Figure 18. Representative specimens printed with four different approaches to avoid the formation of incomplete regions: (a) single squeegee stroke with snap-off distance, (b) double squeegee stroke, (c) double squeegee stroke with snap-off distance, and (d) single squeegee stroke with local tape pieces.

The second and third approaches relied on using two squeegee strokes moving forwards and backwards. The idea here was that a second squeegee stroke could eliminate the incomplete regions by pushing adhesive from the opposite direction. However, this approach was insufficient to completely prevent this print defect as well. Adding a gap of 0.2 mm between stencil and substrate also did not improve the filling completeness. Instead of an incomplete filling, large bubbles usually larger than 1000 µm formed at these regions, see cases (b) and (c) in Figure 18. The main disadvantage of this approach is that it requires at least twice the time for the squeegee process. Yet, an additional squeegee stroke can be considered to have a smaller impact on production efficiency compared to introducing a cleaning step before every single specimen.

For the fourth approach, local gaps of about 0.2 mm height were introduced between the stencil and substrate by adding a small piece of adhesive tape near the edges with filling problems. The main difference to the first approach is that the gap created by the piece of tape does not close due to the squeegee vertical pressure or due to smearings. Thus, a small venting channel is maintained during the squeegee process that allows air to escape the aperture at those edges, ensuring the complete filling of the entire sealing, see Figure 18(d)
. The use of a tape piece was solely a simple method to prove the effectiveness of a local gap and more sophisticated approaches can be used, such as integrating a local elevation or channel on the substrate or stencil.[Citation46–48]

6. Conclusions


The squeegee process to print a basic sealing including relevant design features close to real fuel cell applications was optimized using experimental and numerical approaches. First, incomplete regions and bubbles forming during the squeegee process were detected as the main print defects. An additional stencil containing only lines with and without threads was used to isolate the formation mechanisms of these two defects. It was shown that the stencil cleanliness state considerably impacts the venting conditions inside the aperture during filling and thereby is determinant on the emergence of incomplete regions. Moreover, three main formation mechanisms of bubbles were proposed, evidencing that pre-existing bubbles inside the adhesive roll might be transferred into the aperture by the squeegee movement or produced due to interactions between the adhesive and stencil threads. The developed numerical model presented an overall good agreement with experimental observations and was able to reproduce the formation of incomplete regions and bubbles as well.

By combining experiment and simulation results it was verified that bubbles cannot be completely avoided when using a stencil with threads. However, by adding a new adhesive roll for every new print cycle, the quantity of bubbles can be reduced, and their diameter remained generally smaller than 300 µm, which was considered to have a minor impact on the process reliability. Based on these findings, four different print strategies focused on minimizing the print cycle time were assessed to eliminate incomplete regions emerging in the sealing design. By reorienting the aperture relative to the squeegee direction and maintaining a local gap during the squeegee process, this printing issue was prevented and the reproducible filling of the entire sealing was successfully achieved.

References


  1. Mehta, V.; Cooper, J. S. Review and Analysis of PEM Fuel Cell Design and Manufacturing. J. Power Sources. 2003, 114(1), 32–53. DOI: 10.1016/S0378-7753(02)00542-6.
  2. Jörissen, L.; Garche, J. Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells. In Hydrogen and Fuel Cell, 1st ed.; Töpler, J. Lehmann, J., Eds.; Springer Vieweg: Berlin/Heidelberg, 2016; pp. 239–281.
  3. Bieringer, R.; Adler, M.; Geiss, S.; Viol, M. Gaskets: Important Durability Issues. In Polymer Electrolyte Fuel Cell Durability, Büchi, F., Inaba, M. Schmidt, T., Eds.; Springer: New York, 2009; pp. 271–281. DOI: 10.1007/978-0-387-85536-3_13.
  4. Heimes, H.; Kehrer, M.; Hagedorn, S.; Hausmann, J.; Krieger, G.; Müller, J. Production of fuel cell components, 2nd ed.; PEM of RWTH Aachen University and VDMA AG Fuel Cell: Aachen, 2022.
  5. Indicatti, F. I.; Rädler, M.; Günter, F.; Stammen, E.; Dilger, K. Stencil Printing of Adhesive-Based Fuel Cell Sealings: The Influence of Rheology on Bubble Formation During the Separation Step. Proc. Inst. Mech. Eng. Part C J. Mech. Eng. Sci. 2022, 238(7), 2552–2567. DOI: 10.1177/09544062221121991.
  6. Indicatti, F. I.; Rädler, M.; Stammen, E.; Dilger, K. Optimizing Adhesive Rheology for Stencil Printing of Fuel Cell Sealings Using Supervised Machine Learning. Int. J. Adhes. Adhes. 2024, 132, 103693. DOI: 10.1016/j.ijadhadh.2024.103693.
  7. Dušek, M.; Hunt, C. A Novel Measurement Technique for Stencil Printed Solder Paste. Solder. Surf. Mount. Technol. 2003, 15(2), 35–45. DOI: 10.1108/09540910310479512.
  8. Zou, L.; Dušek, M.; Wickham, M.; Hunt, C. Characterising Stencil Printing of Surface Mount and Conductive Adhesives; NPL Report. MATC(A)55, 2002.
  9. Freudenberg-NOK. Ice Cube Sealing Prototyping Sheets. https://www.fst.com/-/media/files/gated/solution-sheets/en/ice-cube-sealing_fst.pdf(open in a new window) (accessed Mar 24, 2024).
  10. Freudenberg-NOK. Elastomeric Seals for Bipolar Plates. https://www.fst.com/-/media/files/gated/solution-sheets/en/elastomeric-seals-for-bipolar-plates_fst.pdf(open in a new window) (accessed Mar 24, 2024).
  11. Xu, Q.; Zhao, J.; Chen, Y.; Liu, S.; Wang, Z. Effects of Gas Permeation on the Sealing Performance of PEMFC Stacks. Int. J. Hydrogen. Energy. 2021, 46(73), 36424–36435. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2021.08.137.
  12. Zhao, J.; Guo, H.; Ping, S.; Guo, Z.; Lin, W.; Yang, Y.; Shi, W.; Wang, Z.; Ma, T. Research on Design and Optimization of Large Metal Bipolar Plate Sealing for Proton Exchange Membrane Fuel Cells. Sustainability. 2023, 15(15), 12002. DOI: 10.3390/su151512002.
  13. Tepner, S.; Lorenz, A. Printing Technologies for Silicon Solar Cell Metallization: A Comprehensive Review. Prog. Photovoltaics Res. Appl. 2023, 31(6), 557–590. DOI: 10.1002/pip.3674.
  14. Hoornstra, J.; Roberts, S.; Moor, H.; Bruton, T. First Experiences with Double Layer Stencil Printing for Low Cost Production Solar Cells. Vienna: 2nd World Conf Photovoltaic Solar Energy Conv. 1998, 1527–1530.
  15. Hoornstra, J.; Moor, H.; Weeber, A.; Wyers, P. Improved Front Side Metallization on Silicon Solar Cells with Stencil Printing. Glasgow: 16th Eur. Photovoltaic Solar Energy Conf. Exhib. 2000, 1, 5.
  16. Rösch, M. Potenziale und Strategien zur Optimierung des Schablonendruckprozesses in der Elektronikproduktion. Doctoral Dissertation, FAU, Erlangen, 2011.
  17. Seo, W.; Kim, J. Filling Analyses of Solder Paste in the Stencil Printing Process and Its Application to Process Design. Solder Surf. Mt. Technol 2013, 25(3), 145–154. DOI: 10.1108/SSMT-Oct-2012-0022.
  18. Rusdi, M. S.; Abdullah, M. Z.; Ishak, M. H. H.; Aziz, M. S. A.; Abdullah, M. K.; Rethinasamy, P.; Jalar, A. Three-Dimensional CFD Simulation of the Stencil Printing Performance of Solder Paste. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2020, 108(9–10), 3351–3359. DOI: 10.1007/s00170-020-05636-9.
  19. Kumar, S.; Mallik, S.; Ekere, N.; Jung, J. Stencil Printing Behavior of Lead-Free Sn-3Ag-0.5 Cu Solder Paste for Wafer Level Bumping for Sub-100 μm Size Solder Bumps. Met. Mater. Int. 2013, 19(5), 1083–1090. DOI: 10.1007/s12540-013-5025-z.
  20. Barlow, F. D.; Elshabini, A. Ceramic Interconnect Technology Handbook, 1st ed.; CRC Press: New York, NY, 2007; p. 227.
  21. Dittrich, S.; Reitz, E.; Schell, K. G.; Bucharsky, E. C.; Hoffmann, M. J. Development and Characterization of Inks for Screen Printing of Glass Solders for SOFCs. Int. J. Appl. Ceram. Technol. 2020, 17(3), 1304–1313. DOI: 10.1111/ijac.13461.
  22. Pennemann, H.; Dobra, M.; Wichert, M.; Kolb, G. Optimization of Wash-Coating Slurries As Catalyst Carrier for Screen Printing into Microstructured Reactors. Chem. Eng. & Technol. 2013, 36(6), 1033–1041. DOI: 10.1002/ceat.201200637.
  23. Sborikas, M.; Qiu, X.; Wirges, W.; Gerhard, R.; Jenninger, W.; Lovera, D. Screen Printing for Producing Ferroelectret Systems with Polymer-Electret Films and Well-Defined Cavities. Appl. Phys. A 2014, 114(2), 515–520. DOI: 10.1007/s00339-013-7998-3.
  24. Kamp, M.; Efinger, R.; Gensowski, K.; Bechmann, S.; Bartsch, J.; Glatthaar, M. Structuring of Metal Layers by Electrochemical Screen Printing for Back-Contact Solar Cells. IEEE J. Photovoltaics. 2018, 8(3), 676–682. DOI: 10.1109/JPHOTOV.2018.2802201.
  25. Hong, H.; Jiang, L.; Tu, H.; Hu, J.; Yan, X. Formulation of UV Curable Nano-Silver Conductive Ink for Direct Screen-Printing on Common Fabric Substrates for Wearable Electronic Applications. Smart Mater. Struc 2021, 30(4), 045001. DOI: 10.1088/1361-665X/abe4b3.
  26. Wilson, S.; Howison, S.; Parker, D. Void Elimination in Screen Printed Thick Film Dielectric Pastes. Math. Ind. Rep. 2021, 145, 1–12. DOI: 10.33774/miir-2021-vgnwr.
  27. Bommineedi, L. K.; Upadhyay, N.; Minnes, R. Screen Printing: An Ease Thin Film Technique. In Simple Chemical Methods for Thin Film Deposition: Synthesis and Applications, Sankapal, B., Ennaoui, A., Gupta, R. Lokhande, C., Eds.; Springer Nature: Singapore, 2023; pp. 449–507. DOI: 10.1007/978-981-99-0961-2_11.
  28. Riemer, D. E. Ein Beitrag zur Untersuchung der physikalisch-technischen Grundlagen des Siebdruckverfahrens. Doctoral Dissertation, TU, Berlin, Berlin, 1988.
  29. Krammer, O.; Al-Ma’aiteh, T. I.; Illes, B.; Bušek, D.; Dušek, K. Numerical Investigation on the Effect of Solder Paste Rheological Behaviour and Printing Speed on Stencil Printing. Solder Surf. Mt. Technol. 2020, 32(4), 219–223. DOI: 10.1108/SSMT-11-2019-0037.
  30. Glinski, G. P.; Bailey, C.; Pericleous, K. A. A Non-Newtonian Computational Fluid Dynamics Study of the Stencil Printing Process. Proc. Inst. Mech. Eng. Part C J. Mech. Eng. Sci. 2001, 215(4), 437–446. DOI: 10.1243/0954406011520869.
  31. Kay, R. W.; Stoyanov, S.; Glinski, G. P.; Bailey, C.; Desmulliez, M. P. Ultra-Fine Pitch Stencil Printing for a Low Cost and Low Temperature Flip-Chip Assembly Process. IEEE Trans. Compon. Packag. Technol. 2007, 30(1), 129–136. DOI: 10.1109/TCAPT.2007.892085.
  32. Durairaj, R.; Jackson, G. J.; Ekere, N. N.; Glinski, G.; Bailey, C. Correlation of Solder Paste Rheology with Computational Simulations of the Stencil Printing Process. Solder. Surf. Mount. Technol. 2002, 14(1), 11–17. DOI: 10.1108/09540910210416422.
  33. Ishak, M. H. H.; Ismail, M. I.; Mat, S.; Ismail, F.; Mohd Salleh, M. A. A. Influence of Squeegee Impact on Stencil Printing Process: CFD Approach. IOP Conf. Ser Mater. Sci. Eng. 2020, 957(1), 012065. DOI: 10.1088/1757-899X/957/1/012065.
  34. Choi, S. A.; Youn, J. T.; Mok, J. S.; Koo, C. W. Computer Simulation of Ink Transfer in the Different Printing Speed and Ink Viscosity in the Screen Printing. J Korean Graph. Arts Commun Soc. 2011, 29(1), 75–83.
  35. Flow Science, Inc. Santa Fe, NM, USA. FLOW-3D® Version 2023R1. 2023. https://www.flow3d.com/
  36. Schindelin, J.; Arganda-Carreras, I.; Frise, E.; Kaynig, V.; Longair, M.; Pietzsch, T.; Preibisch, S.; Rueden, C.; Saalfeld, S.; Schmid, B. Fiji: An Open-Source Platform for Biological-Image Analysis. Nat. Methods. 2012, 9(7), 676–682. DOI: 10.1038/nmeth.2019.
  37. Preibisch, S.; Saalfeld, S.; Tomancak, P. Globally Optimal Stitching of Tiled 3D Microscopic Image Acquisitions. Bioinformatics. 2009, 25(11), 1463–1465. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp184.
  38. FLOW-3D® Version 2023R1 Users Manual. FLOW-3D [Computer Software]; Flow Science, Inc: Santa Fe, NM, 2023. https://www.flow3d.com
  39. Murray, B. R. Characterisation of Rotationally Moulded Polymer Liners for Low Permeability Cryogenic Applications in Composite Overwrapped Pressure Vessels. Doctoral Dissertation, National University of Ireland, Galway, 2016.
  40. Grimsley, B. W.; Cano, R. J.; Johnston, N. J. Hybrid Composites for LH2 Fuel Tank Structure; NASA Langley Research Center: Hampton, USA, 2001.
  41. Jackson, J. R.; Vickers, J.; Fikes, J. Composite Cryotank Technologies and Development 2.4 and 5.5m Out of Autoclave Tank Test Results. Composites and Advanced Materials Expo (CAMX); Dallas, USA, Oct 26–29, 2015.
  42. Guan, C.; Zhan, L.; Shi, H. Simulation and Experiment Analysis of Relationship Between Voids and Permeability of Composites. Proc. Inst. Mech. Eng. Part L J Mater. Des. Appl. 2022, 236(1), 23–36. DOI: 10.1177/14644207211026942.
  43. Saha, S.; Rani, W. S. A Review on Gas Permeability of Polymer Matrix Composites for Cryogenic Applications. J. Compos. Mater. 2024, 00219983241228550. DOI: 10.1177/00219983241228550.
  44. Yang, T.; Tsai, T. N. A Neurofuzzy-Based Quality-Control System for Fine Pitch Stencil Printing Process in Surface Mount Assembly. J. Intell. Manuf. 2004, 15, 711–721. DOI: 10.1023/B:JIMS.0000037719.35871.aa.
  45. Manessis, D.; Patzelt, R.; Ostmann, A.; Aschenbrenner, R.; Reichl, H. Technical Challenges of Stencil Printing Technology for Ultra Fine Pitch Flip Chip Bumping. Microelectron. Reliab. 2004, 44(5), 797–803. DOI: 10.1016/S0026-2714(03)00361-5.
  46. Indicatti, F. I.; Rädler, M. Device and Method for Printing a Substrate with a Sealant And/Or Adhesive. DE102022209195A1, German Patent and Trade Mark Office, 2024.
  47. Indicatti, F. I.; Rädler, M. Method for Printing a Substrate with a Sealant And/Or Adhesive, Electrochemical Cell with a Printed Seal. DE102022209196A1, German Patent and Trade Mark Office, 2024.
  48. Indicatti, F. I.; Rädler, M. Device and Method for Printing a Substrate with a Sealant And/Or Adhesive. DE102022209197A1, German Patent and Trade Mark Office. 2024.

The Fastest Laptops for 2024

FLOW-3D 수치해석용 노트북 선택 가이드

2024년 가장 빠른 노트북

PCMag이 테스트하는 방법 소개 : 기사 원본 출처: https://www.pcmag.com/picks/the-fastest-laptops

 MSI Titan 18 HX

Fastest Cost-Is-No-Object Laptop : MSI Titan 18 HX

The Lenovo Legion Pro 7i Gen 9 16

Fastest High-End Gaming Laptop: Lenovo Legion Pro 7i Gen 9 16

Acer Nitro V 15 (ANV15-51-59MT)

Fastest Value-Priced Gaming Laptop

Acer Nitro V 15 (ANV15-51-59MT)

Asus ROG Zephyrus G14 (2024)

Fastest Compact Gaming Laptop: Asus ROG Zephyrus G14 (2024)

Asus Zenbook 14 OLED Touch (UM3406) right angle

Fastest Ultraportable Laptop: Asus Zenbook 14 OLED Touch (UM3406)

Apple MacBook Pro 16-Inch (2024, M4 Pro)

Fastest Mac Laptop: Apple MacBook Pro 16-Inch (2024, M4 Pro)

The Dell Precision 5490

Fastest Business Laptop: Dell Precision 5490

Lenovo Yoga Pro 9i 16 Gen 9 left angle

Fastest Big-Screen Productivity Laptop: Lenovo Yoga Pro 9i 16 Gen 9:

The Asus ProArt P16 (H7606)

Fastest Content-Creation Laptop: Asus ProArt P16 (H7606)

HP ZBook Fury 16 G11 right angle

Fastest Workstation Laptop: HP ZBook Fury 16 G11

복잡한 노트북 CPU 모델명 완벽하게 이해하기

출처: 본 자료는 IT WORLD에서 인용한 자료입니다.

https://www.itworld.co.kr/ 2024.12.18

초단간 요약

최신 고성능 윈도우 노트북을 원한다면 다음 세 가지를 살펴보자.

  • 인텔 : 모델명이 ‘2’로 시작하고 ‘V’로 끝나는 코어 울트라 시리즈 2(Core Ultra Series 2). 예를 들면 인텔 코어 울트라 5 226V(시리즈2)가 있다.
  • AMD : 라이젠 AI 300 시리즈. 예시로 AMD 라이젠 AI 7 프로 360.
  • 퀄컴 : 스냅드래곤 X 시리즈의 플러스(Plus) 또는 엘리트(Elite) 제품

이 세 가지 프로세서는 성능과 배터리 수명 면에서 애플 맥북의 M 시리즈와 경쟁하도록 설계됐다. 그러나 노트북을 선택할 때는 프로세서뿐 아니라 다양한 요소를 함께 고려해야 한다.

인텔 프로세서

인텔의 최신 프로세서는 다음 세 가지 범주로 나뉜다.

  • 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) : 프리미엄 칩으로, AI 전용 프로세서를 탑재했다(예 : 인텔 코어 울트라 7 155U).
  • 인텔 코어(Intel Core) : 주류 노트북에 사용되는 칩으로, 코어 울트라보다 한 단계 아래다(예 : 인텔 코어 7 150U).
  • 인텔 프로세서(Intel Processor) : 과거 펜티엄과 셀러론 브랜드를 대체하는 저가형 PC 칩이다(예 : 인텔 프로세서 N200).

인텔은 프로세서를 성능 등급에 따라 ‘3’, ‘5’, ‘7’, ‘9’로 세분화했다. 숫자가 높을수록 더 많은 코어를 가지고 있다는 의미이며, 이미지 처리 및 비디오 작업 속도가 향상된다. 코어 5와 코어 울트라 5 칩은 웹 브라우징 및 오피스 작업에 적합하다.

Intel Core Ultra 9 processor 185H with different parts of the model name broken down.

Intel

모델명 뒤에 붙는 접미사도 중요하다. 이 글자는 프로세서가 어떻게 최적화되었는지를 나타낸다. 긴 접미사 목록 중에 알아두어야 할 주요 단어는 ‘U’와 ‘H’다. U는 배터리 수명을, H는 성능을 강조한다. 코어 울트라 5 226V의 ‘V’는 코어 울트라 제품 라인에만 적용되는 접미사다.

구형 모델은 12세대 코어 i5 1235U처럼 이름에 ‘i’와 세대 번호가 포함되어 있다. 14세대에 이르러 인텔은 모든 것을 재설정하고 이제 ‘시리즈 1’부터 세기 시작했다(예 : 코어 울트라 155U). 즉, 최신 인텔 칩의 모델명은 구형 모델보다 짧다. 가격이 적당한 경우라면 구형 모델도 여전히 고려해 볼만하다.

AMD 프로세서

AMD는 인텔만큼 브랜딩 개편에 적극적이지는 않다. 애플 및 퀄컴과 경쟁하는 AI 300 시리즈 칩 외에 나머지 프로세서는 2023년 도입된 더 길고 혼란스러운 명명 체계를 따르고 있다.

AMD processor name with various attributes broken down

AMD

예시로 AMD 라이젠 5 8640HS를 살펴본다.

  • 첫 번째 숫자 ‘8’은 세대를 의미하며, 2024년에 출시된 칩을 나타낸다(7735HS는 2023년 제품).
  • ‘5’는 성능 등급을 나타내며, 인텔과 마찬가지로 숫자가 높을수록 성능이 좋다는 의미다. 인텔 코어 5와 코어 7 체계와 유사하게 홀수로 계산된다.
  • 마지막 글자는 프로세서의 최적화 방식이다. ‘U’는 배터리 수명, ‘H’는 성능을 우선시한다.

이 명명 체계를 따르는 칩은 AMD의 구형 젠 4(Zen 4) 아키텍처를 기반으로 하지만, 최신 AI 300 시리즈는 젠 5 아키텍처를 사용한다. AMD가 프로세서 라인 대부분을 최신 아키텍처로 전환함에 따라 이에 맞는 새로운 브랜드가 등장할 것으로 예상된다.

퀄컴 프로세서

퀄컴은 올해 초 전력 효율성에 중점을 두고 PC CPU 경쟁에 합류했다. 퀄컴의 스냅드래곤 X 칩은 휴대폰, 태블릿, 애플의 M 시리즈 프로세서에서 볼 수 있는 것과 동일한 Arm 기반 아키텍처를 사용하며, 우수한 PC 성능과 긴 배터리 수명을 제공한다. 무엇보다 퀄컴의 직관적인 브랜드 전략이 신선하게 다가온다.

  • 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite) : 최고급 모델
  • 스냅드래곤 X 플러스(Snapdragon X Plus) : 그보다 한 단계 낮은 모델

마이크로소프트 서피스 노트북에 탑재된 스냅드래곤 X 플러스를 사용해 본 경험에 따르면, 충분한 성능과 하루 종일 지속되는 배터리 수명을 제공했다.

다만, Arm 기반 프로세서가 모든 윈도우 소프트웨어와 호환되는 것은 아니다. 스냅드래곤 PC에서 Arm이 아닌 앱을 실행하는 마이크로소프트의 에뮬레이션 엔진에서도 호환성 문제가 발생할 수 있다. 에뮬레이션 개선과 Arm 버전의 소프트웨어를 출시하는 개발자가 늘어나면서 상황이 점점 개선되고 있지만, 인텔과 AMD 노트북에서는 겪지 않아도 될 골칫거리가 여전히 남아 있다.

CPU 시장의 긍정적인 변화

복잡한 이름을 살펴보는 것이 혼란스러울 수 있고 AI에 대한 강조가 다소 과장된 면이 있지만, PC 프로세서 분야에서 3가지 업체가 경쟁하는 덕분에 상황은 개선되고 있다. 지난 4년간 애플은 전력 효율성 측면에서 독보적인 성과를 보여줬다. 그러나 인텔, AMD, 퀄컴이 새로운 프로세서를 내놓으며 애플의 수준에 도달하고 있다.

물론 복잡한 브랜드와 명명 체계는 단점이지만, 이런 경쟁 덕분에 더 나은 성능과 배터리 수명을 갖춘 제품이 등장하고 있다. 사용자에게 긍정적인 변화다.
dl-itworldkorea@foundryco.com

아래 과거 자료도 선택에 큰 도움이 됩니다.

2023년 01월 11일

본 자료는 IT WORLD에서 인용한 자료입니다.

일반적으로 수치해석을 주 업무로 사용하는 경우 노트북을 사용하는 경우는 그리 많지 않습니다. 그 이유는 CPU 성능을 100%로 사용하는 해석 프로그램의 특성상 발열과 부품의 성능 측면에서 데스크탑이나 HPC의 성능을 따라 가기는 어렵기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, 이동 편의성이나 발표,  Demo 등의 업무 필요성이 자주 있는 경우, 또는 계산 시간이 짧은 경량 해석을 주로 하는 경우, 노트북이 주는 이점이 크기 때문에 수치해석용 노트북을 고려하기도 합니다.

보통 수치해석용 컴퓨터를 검토하는 경우 CPU의 Core수나 클럭, 메모리, 그래픽카드 등을 신중하게 검토하게 되는데 모든 것이 예산과 직결되어 있기 때문입니다.  따라서 해석용 컴퓨터 구매 시 어떤 것을 선정 우선순위에 두는지에 따라 사양이 달라지게 됩니다.

해석용으로 노트북을 고려하는 경우, 보통 CPU의 클럭은 비교적 선택 기준이 명확합니다. 메모리 또한 용량에 따라 가격이 정해지기 때문에 이것도 비교적 명확합니다. 나머지 가격에 가장 큰 영향을 주는 것이 그래픽카드인데, 이는 그래픽 카드의 경우 일반적인 게임용이나 포토샵으로 일반적인 이미지 처리 작업을 수행하는 그래픽카드와 3차원 CAD/CAE에 사용되는 업무용 그래픽 카드는 명확하게 분리되어 있고, 이는 가격 측면에서 매우 차이가 많이 납니다.

통상 게임용 그래픽카드는 수치해석의 경우 POST 작업시 문제가 발생하는 경우가 종종 발생하기 때문에 일반적으로 선택 우선 순위에서 충분한 확인을 한 후 구입하는 것이 좋습니다.

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 적합합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 NVIDIA의 Quadro K 시리즈와 AMD의 Fire Pro W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

MSI, CES 2023서 인텔 코어 i9-13980HX 탑재 노트북 벤치마크 공개

2023.01.11

Mark Hachman  | PCWorld

MSI가 새로운 노트북 CPU 벤치마크, 그리고 그 CPU가 내장돼 있는 신제품 노트북 제품군을 모두 CES 2023에서 공개했다. CES에서 인텔은 노트북용 13세대 코어 칩, 코드명 랩터 레이크와 핵심 제품인 코어 i9-13980HX를 발표했다.

새로운 노트북용 13세대 코어 칩이 게임 플레이에서 12% 더 빠르다는 정도의 약간의 정보는 이미 알려져 있다. 사용자가 기다리는 것은 실제 CPU가 탑재된 노트북에서의 성능이지만 보통 벤치마크는 제품 출시가 임박해서야 공개되는 것이 보통이다. 올해는 다르다.

CES 2023에서 MSI는 인텔 최고급 제품군인 코어 i9-13980HX 프로세서가 탑재된 타이탄 GT77 HX과 레이더 GE78 HX를 공개했다. 이례적으로 여기에 더해 PCI 익스프레서 5 SSD의 실제 성능을 측정하는 크리스털디스크마크, 모바일 프로세서 실행 속도를 측정하는 시네벤치 벤치마크 점수도 함께 제공했다. 다음 영상의 결과부터 말하자면 인텔 최신 프로세서를 큰 폭으로 따돌릴 만한 수치다.

https://www.youtube.com/embed/3kvrOIEOUlw

MSI는 레이더 GE78 HX 외에도 레이더 GE68 HX 그리고 게이밍 노트북 같지 않은 외관의 스텔스 16 스튜디오, 스텔스 14, 사이보그 14 등 2023년에 출시될 다른 노트북도 전시했다. 오래된 PC 애호가라면 MSI 노트북 전면을 장식한 화려한 복고풍의 라이트 브라이트(Lite Brite) LED를 반가워할지도 모른다. 바닥면 섀시가 투명한 플라스틱 소재로 MSI 로고가 새겨져 있는 제품도 있다. 상세한 가격, 출시일, 사양 등은 추후 공개 예정이다.
editor@itworld.co.kr 

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/news/272199#csidx870364b15ea6aa28b53a990bc5c0697 

‘코어 i7 vs. 코어 i9’ 나에게 맞는 고성능 노트북 CP

2021.06.14

고성능 노트북을 구매할 때는 코어 i7과 코어 i9 사이에서 선택의 갈림길에 서게 된다. 코어 i7 CPU도 강력하지만 코어 i9는 최고의 성능을 위해 만들어진 CPU이며 보통 그에 상응하는 높은 가격대로 판매된다.

CPU에 초점을 둔다면 관건은 성능이다. 성능을 좌우하는 두 가지 주요소는 CPU의 동작 클록 속도(MHz), 그리고 탑재된 연산 코어의 수다. 그러나 노트북에서 한 가지 중요한 제약 요소는 냉각이다. 냉각이 제대로 되지 않으면 고성능도 쓸모가 없다. 가장 적합한 노트북 CPU를 결정하는 데 도움이 되도록 인텔의 지난 3개 세대 CPU의 코어 i7과 i9에 대한 정보를 모았다. 최신 세대부터 시작해 역순으로 살펴보자.

11세대: 코어 i9 vs. 코어 i7

인텔의 11세대 타이거 레이크(Tiger Lake) H는 한 가지 큰 이정표를 달성했다. 인텔이 2015년부터 H급 CPU에 사용해 온 14nm 공정을 마침내 최신 10nm 슈퍼핀(SuperFin) 공정으로 바꾼 것이다. 오랫동안 기다려온 변화다.

인텔이 자랑할 만한 10nm 고성능 칩을 내놓자 타이거 레이크 H를 장착한 노트북도 속속 발표됐다. 얇고 가볍고 예상외로 가격도 저렴한 에이서 프레데터 트라이톤(Acer Predator Triton) 300 SE를 포함해 일부는 벌써 매장에 출시됐다. 모든 타이거 레이크 H 칩이 8코어 CPU라는 점도 달라진 부분이다. 이전 세대의 경우 같은 제품군 내에서 코어 수에 차이를 둬 성능 기대치를 구분했다.

클록 차이도 크지 않다. 코어 i7-11800H의 최대 클록은 4.6GHz, 코어 i9-11980HK는 5GHz로, 클록 속도 증가폭은 약 8.6% 차이다. 나쁘지 않은 수치지만 둘 다 8코어 CPU임을 고려하면 대부분의 사용자에게 코어 i9는 큰 매력은 없다.

다만 코어 i9에 유리한 부분을 하나 더 꼽자면 코어 i9-11980HK가 65W의 열설계전력(TDP)을 옵션으로 제공한다는 점이다. 높은 TDP는 최상위 코어 i9에만 제공되는데, 이는 전력 및 냉각 요구사항을 충족하는 노트북에서는 코어 i7 버전보다 더 높은 지속 클록 속도를 제공할 수 있음을 의미한다.

대신 이런 노트북은 두껍고 크기도 클 가능성이 높다. 따라서 두 개의 얇은 랩톱 중에서(하나는 코어 i9, 하나는 코어 i7) 고민하는 사람에겐 열 및 전력 측면의 여유분은 두께와 크기를 희생할 만큼의 가치는 없을 것이다.

*11세대의 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7

10세대: 코어 i9 vs. 코어 i7

인텔은 10세대 코멧 레이크(Comet Lake) H 제품군에서 14nm를 고수했다. 그 대신 코어 i9 CPU 외에 코어 i7에도 8코어 CPU를 도입, 사용자가 비싼 최상위 CPU를 사지 않고도 더 뛰어난 성능을 누릴 수 있게 했다.

11세대 노트북이 나오기 시작했지만 10세대 CPU 제품 중에서도 아직 괜찮은 제품이 많다. 예를 들어 MSI GE76 게이밍 노트북은 빠른 CPU와 고성능 155W GPU를 탑재했고, 전면 모서리에는 RGB 라이트가 달려 있다.

11세대 칩과 마찬가지로 코어와 클록 속도의 차이가 크지 않으므로 대부분의 사용자에게 코어 i7과 코어 i9 간의 차이는 미미하다. 코어 i9-10980HK의 최대 부스트 클록은 5.3GHz, 코어 i7-10870H는 5GHz로, 두 칩의 차이는 약 6%다. PC를 최대 한계까지 사용해야 하는 경우가 아니라면 더 비싼 비용을 들여 10세대 코어 i9를 구매할 이유가 없다.

*10세대 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7

9세대: 코어 i9 대 코어 i7

인텔은 9세대 커피 레이크 리프레시(Coffee Lake Refresh) 노트북 H급 CPU에서 14nm 공정을 계속 유지했다. 코어 i9는 더 높은 클록 속도(최대 5GHz)를 제공하며 8개의 CPU 코어를 탑재했다. 물론 이 칩은 2년 전에 출시됐지만 인텔이 설계를 도운 XPG 제니아(Xenia) 15 등 아직 괜찮은 게이밍 노트북이 있다. 얇고 가볍고 빠르며 엔비디아 RTX GPU를 내장했다.

8코어 4.8GHz 코어 i9-9880HK와 4.6GHz 6코어 코어 i7-9850의 클록 속도 차이는 약 4%로, 실제 사용 시 유의미한 차이로 이어지는 경우는 극소수다. 두 CPU 모두 기업용 노트북에 많이 사용됐다. 대부분의 소비자용 노트북에는 8코어 5GHz 코어 i9-9880HK와 6코어 4.5GHz 코어 i7-9750H가 탑재됐다. 이 두 CPU의 클록 차이는 약 11%로, 이 정도면 유의미한 차이지만 마찬가지로 대부분의 경우 실제로 체감하기는 어렵다.

그러나 코어 수의 차이는 멀티 스레드 애플리케이션에서 큰 체감 효과로 이어지는 경우가 많다. 3D 모델링 테스트인 씨네벤치(Cinebench) R20에서 코어 i9-9980HK를 탑재한 구형 XPS 15의 점수는 코어 i7-9750H를 탑재한 게이밍 노트북보다 42% 더 높았다. 8코어 코어 i9의 발열을 심화하는 무거운 부하에서는 성능 차이가 약 7%로 줄어들었다. 여기에는 노트북의 설계가 큰 영향을 미칠 것이다. 어쨌든 일부 상황에서는 8코어가 6코어보다 유리하다.

또한 수치해석의 경우 결과를 분석하는 작업중의 많은 부분이 POST 작업으로 그래픽처리가 필요하다. 따라서 아래 영상편집을 위한 노트북에 대한 자료도 선택에 도움이 될것으로 보인다.

영상 편집을 위한 최고의 노트북 9선

Brad Chacos, Ashley Biancuzzo, Sam Singleton | PCWorld

2022.12.29

영상을 편집하다 보면 컴퓨터의 여러 리소스를 집약적으로 사용하기 마련이다. 그래서 영상 편집은 대부분 데스크톱 PC에서 하는 경우가 많지만, 노트북에서 영상을 편집하려 한다면 PC만큼 강력한 사양이 뒷받침되어야 한다. 

영상 편집용 노트북을 구매할 때 가장 비싼 제품을 선택할 필요는 없다. 사용 환경에 맞게 프로세서, 디스플레이의 품질, 포트 종류 등을 다양하게 고려해야 한다. 다음은 영상 편집에 최적화된 노트북 제품이다. 추천 제품을 확인한 후 영상 편집용 노트북을 테스트하는 팁도 참고하자. 

1. 영상 편집용 최고의 노트북, 델 XPS 17(2022)

장점
• 가격 대비 강력한 기능
• 밝고 풍부한 색채의 대형 디스플레이
• 썬더볼트 4 포트 4개 제공
• 긴 배터리 수명 
• 시중에서 가장 빠른 GPU인 RTX 3060

단점
• 무겁고 두꺼움
• 평범한 키보드
• USB-A, HDMI, 이더넷 미지원

델 XPS 17(2022)이야말로 콘텐츠 제작에 최적화된 노트북이다. 인텔 12세대 코어 i7-12700H 프로세서 및 엔비디아 지포스 RTX 3060는 편집을 위한 뛰어난 성능을 제공한다. 1TB SSD도 함께 지원되기에 데이터를 옮길 때도 편하다. 

XPS 17은 SD카드 리더, 여러 썬더볼트 4 포트, 3840×2400 해상도의 17인치 터치스크린 패널, 16:10 화면 비율과 같은 영상 편집자에게 필요한 기능을 포함한다. 무게도 2.5kg 대로 비교적 가볍다. 배터리 지속 시간은 한번 충전 시 11시간인데, 이전 XPS 17 버전보다 1시간 이상 늘어난 수치다. 

2. 영상 편집에 최적화된 스크린, 델 XPS 15 9520

장점
• 뛰어난 OLED 디스플레이
• 견고하고 멋진 섀시(Chassis)
• 강력한 오디오
• 넓은 키보드 및 터치패드

단점
• 다소 부족한 화면 크기
• 실망스러운 배터리 수명
• 시대에 뒤떨어진 웹캠
• 제한된 포트

델 XPS 15 9520은 놀라운 OLED 디스플레이를 갖추고 있으며, 최신 인텔 코어 i7-12700H CPU 및 지포스 RTX 3050 Ti 그래픽이 탑재되어 있다. 컨텐츠 제작 및 영상 편집용으로 가장 선호하는 제품이다. 시스템도 좋지만 투박하면서 금속 소재로 이루어진 외관이 특히 매력적이다. 

15인치 노트북이지만 매일 갖고 다니기에 다소 무거운 것은 단점이다. XPS 17 모델에서 제공되는 포트도 일부 없다. 그러나 멋진 OLED 디스플레이가 단연 돋보이며, 3456X2160 해상도, 16:10 화면 비율, 그리고 매우 선명하고 정확한 색상을 갖추고 있어 좋다. 

3. 최고의 듀얼 모니터 지원, 에이수스 젠북 프로 14 듀오 올레드

장점
• 놀라운 기본 디스플레이와 보기 쉬운 보조 디스플레이 
• 탁월한 I/O 옵션 및 무선 연결
• 콘텐츠 제작에 알맞은 CPU 및 GPU 성능 

단점
• 생산성 노트북 치고는 부족한 배터리 수명
• 작고 어색하게 배치된 트랙패드
• 닿기 어려운 포트 위치

에이수스 젠북 프로 14 듀오(Asus Zenbook Pro 14 Duo OLED)는 일반적이지 않은 노트북이다. 일단 사양은 코어 i7 프로세서, 지포스 RTX 3050 그래픽, 16GB DDR5 메모리, 빠른 1TB NVMe SSD를 포함해 상당한 성능을 자랑한다. 또한 초광도의 547니트로 빛을 발하는 한편 DCI-P3 색영역의 100%를 커버하는 14.5인치 4K 터치 OLED 패널을 갖추고 있다. 사실상 콘텐츠 제작자를 위해 만들어진 제품이라 볼 수 있다.

가장 흥미로운 부분은 키보드 바로 위에 위치한 12.7인치 2880×864 스크린이다. 윈도우에서는 해당 모니터를 보조 모니터로 간주하며, 사용자는 번들로 제공된 에이수스 소프트웨어를 사용해 트랙패드로 사용하거나 어도비 앱을 위한 터치 제어 패널을 표시할 수 있다. 어떤 작업이든 유용하게 써먹을 수 있다.

젠북 프로 14 듀오 올레드는 기본적으로 휴대용이자 중간급 워크스테이션이다. 단, 배터리 수명은 평균 수준이기 때문에 중요한 작업 수행이 필요한 경우, 반드시 충전 케이블을 가지고 다녀야 한다. 그럼에도 불구하고 젠북 프로 14 듀오 올레드는 3D 렌더링 및 인코딩과 같은 작업에서 탁월한 성능을 보여 콘텐츠 제작자들에게 맞춤화 된 컴퓨터이다. 듀얼 스크린은 역대 최고의 기능이다.

4. 영상 편집하기 좋은 포터블 노트북, 레이저 블레이드 14(2021)

장점
• AAA 게임에서 뛰어난 성능
• 훌륭한 QHD 패널
• 유난히 적은 소음 

단점
• 700g으로 무거운 AC 어댑터
• 비싼 가격
• 썬더볼트 4 미지원

휴대성이 핵심 고려 사항이라면, 레이저 블레이드 14(Razer Blade 14) (2021)를 선택해 보자. 노트북 두께는 1.5cm, 무게는 1.7kg에 불과해 비슷한 수준의 노트북보다 훨씬 가볍다. 사양은 AMD의 8-코어 라이젠 9 5900HX CPU, 엔비디아의 8GB 지포스 RTX 3080, 1TB NVMe SSD, 16GB 메모리를 탑재하고 있어 사양도 매우 좋다. 

그러나 휴대성을 대가로 몇 가지 이점을 포기해야 할 수 있다. 일단 14인치 IPS 등급 스크린은 공장에서 보정된 상태로 제공되지만, 최대 해상도는 2560×1440다. 또 풀 DCI-P3 색영역을 지원하지만 4K 영상 편집은 불가능하다. 거기에 레이저 블레이드 14는 SD 카드 슬롯도 없다. 다만 편집 및 렌더링을 위한 강력한 성능을 갖추고 있고 가방에 쉽게 넣을 수 있는 제품인 것은 분명하다. 

5. 배터리 수명이 긴 노트북, 델 인스피론 16

장점
• 넉넉한 16인치 16:10 디스플레이
• 긴 배터리 수명
• 경쟁력 있는 애플리케이션 성능 
• 편안한 키보드 및 거대한 터치패드 
• 쿼드 스피커(Quad speakers)

단점
• GPU 업그레이드 어려움
• 512GB SSD 초과 불가
• 태블릿 모드에서는 어색하게 느껴질 수 있는 큰 스크린 

긴 배터리 수명을 가장 최우선으로 고려한다면, 델 인스피론 16(Dell Inspiron 16)을 살펴보자. 콘텐츠 제작 작업을 하며테스트해보니, 인스피론 16은 한 번 충전으로 16.5시간 동안 이용할 수 있다. 외부에서 작업을 마음껏 편집할 수 있는 시간이다. 그러나 무거운 배터리로 인해 무게가 2.1 kg에 달하므로 갖고 다니기에 적합한 제품은 아니다. 

가격은 저렴한 편이나 몇 가지 단점이 있다. 일단 인텔 코어 i7-1260P CPU, 인텔 아이리스 Xe 그래픽, 16GB 램, 512GB SSD 스토리지를 탑재하고 있다. 이 정도 사양으로 영상 편집 프로젝트 대부분을 작업할 수 있으나, 스토리지 용량이 부족하기 때문에 영상 파일을 저장할 경우 외장 드라이브가 필요하다. 그러나 델 인스피론 16이 진정으로 빛을 발하는 부분은 단연 배터리 수명이다. 또한 강력한 쿼드 스피커 시스템도 사용해 보면 만족할 것이다. 포트의 경우, USB 타입-C 2개, USB-A 3.2 Gen 1 1개, HDMI 1개, SD 카드 리더 1개, 3.5mm 오디오 잭 1개가 제공된다. 

6. 게이밍과 영상 편집 모두에 적합한 노트북, MSI GE76 레이더

장점
• 뛰어난 성능을 발휘하는 12세대 코어 i9-12900HK
• 팬 소음을 크게 줄이는 AI 성능 모드
• 1080p 웹캠과 훌륭한 마이크 및 오디오로 우수한 화상 회의 경험 제공

단점
• 동일한 유형의 세 번째 버전
• 어수선한 UI
• 비싼 가격 

사양이 제일 좋은 제품을 찾고 있을 경우, 크고 무거운 게이밍 노트북을 선택해 보자. MSI GE76 레이더(Raider)는 강력한 14-코어 인텔 코어 i9-12900HK 칩, 175와트의 엔비디아 RTX 3080 Ti가 탑재됐고, 충분한 내부 냉각 성능 덕분에 UL의 프로시온(Procyon) 벤치마크의 어도비 프리미어 테스트에서 다른 노트북보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다. MSI GE76 레이더는 심지어 고속 카드 전송을 위해 PCle 버스에 연결된 SD 익스프레스(SD Express) 카드 리더도 갖추고 있다.

동일한 제품의 작년 모델은 게이머 중심의 360Hz 1080p 디스플레이를 지원한다. 영상 편집 과정에서는 그닥 이상적이지 않은 사양이다. 그러나 2022년의 12UHS 고급 버전은 4K, 120Hz 패널을 추가했는데, 이 패널은 콘텐츠 생성에 맞춰 튜닝 되지는 않았으나 17.3인치의 넓은 스크린 크기이기에 영상 편집자에게 꽤 유용하다. 

7. 가성비 좋은 노트북, HP 엔비 14t-eb000(2021) 

장점
• 높은 가격 대비 우수한 성능
• 환상적인 배터리 수명
• 성능 조절이 감지되지 않을 정도의 저소음 팬 
• 썬더볼트 4 지원

단점
• 약간 특이한 키보드 레이아웃
• 비효율적인 웹캠의 시그니처 기능

가장 빠른 영상 편집 및 렌더링을 원할 경우 하드웨어에 더 많은 비용을 들여야 하지만, 예산이 넉넉하지 않을 때가 있다. 이때 HP 엔비(Envy) 14 14t-eb000) (2021)를 이용해보면 좋다. 가격은 상대적으로 저렴한 편이고 견고한 기본 컨텐츠 제작에 유용하다. 

엔트리 레벨의 지포스 GTX 1650 Ti GPU 및 코어 i5-1135G7 프로세서는 그 자체로 업계 최고 제품은 아니다. 하지만 일반적인 편집 작업을 충분히 수행할 수 있는 사양이다. 분명 가성비 좋은 제품이다. 14인치 1900×1200 디스플레이는 16:10 화면 비율로 생산성을 향상하고, 공장 색 보정과 DCI-P3는 지원하지 않지만 100% sRGB 지원을 제공한다. 그뿐만 아니라, HP 엔비 14의 경우 중요한 SD 카드 및 썬더볼트 포트가 포함되며, 놀라울 정도로 조용하게 실행된다. 

8. 컨텐츠 제작에 알맞은 또다른 게이밍 노트북, 에이수스 ROG 제피러스 S17

장점
• 뛰어난 CPU 및 GPU 성능
• 강력하고 혁신적인 디자인
• 편안한 맞춤형 키보드

단점
• 약간의 압력이 필요한 트랙패드
• 상당히 높은 가격

에이수스 ROG 제피러스(Zephyrus) S17은 영상 편집자의 궁극적인 꿈이다. 이 노트북은 초고속 GPU 및 CPU 성능과 함께 120Hz 화면 재생률을 갖춘 놀라운 17.3인치 4K 디스플레이를 탑재하고 있다. 견고한 전면 금속 섀시, 6개의 스피커 사운드 시스템 및 맞춤형 키보드는 프리미엄급 경험을 더욱 향상한다. 거기다 SD 카드 슬롯 및 풍부한 썬더볼트 포트가 포함되어 있어 더욱 좋다. 그러나 이를 위해 상당한 비용을 지불해야 한다. 예산이 넉넉하고 최상의 제품을 원한다면 제피루스 S17을 선택하면 된다. 

9. 강력한 휴대성을 가진 노트북, XPG 제니아 15 KC 

장점
• 가벼운 무게
• 조용함
• 상대적으로 빠른 속도

단점
• 중간 수준 이하의 RGB
• 평범한 오디오 성능
• 느린 SD 카드 리더 

사양이 좋은 노트북의 경우, 대부분 부피가 크고 무거워서 종종 2.2kg 또는 2.7kg를 넘기도 한다. XPG 제니아 15 KC(XPG Xenia 15 KC)만은 예외다. XPG 제니아 15 KC의 무게는 1.8kg가 조금 넘는 수준으로, 타제품에 비해 상당히 가볍다. 또한 소음도 별로 없다. 원래 게이밍 노트북 자체가 소음이 크기에 비교해보면 큰 장점이 될 수 있다. 1440p 디스플레이와 상대적으로 느린 SD 카드 리더 성능으로 인해 일부 콘텐츠 제작자들이 구매를 주저할 수 있으나, 조용하고 휴대하기 좋은 제품을 찾고 있다면 제니아 15 KC가 좋은 선택지다. 

영상 편집 노트북 구매 시 고려 사항

영상 편집 노트북 구매 시 고려해야 할 가장 중요한 사항은 CPU 및 GPU다. 하드웨어가 빨라질수록 편집 속도도 빨라진다. 필자는 UL 프로시온 영상 편집 테스트(UL Procyon Video Editing Test)를 통해 속도를 테스트해보았다. 이 벤치마크는 2개의 서로 다른 영상 프로젝트를 가져와 색상 그레이딩 및 전환과 같은 시각적 효과를 적용한 다음, 1080p와 4K 모두에서 H.264, H.265를 사용해 내보내는 작업을 어도비 프리미어가 수행하도록 한다. 

성능은 인텔의 11세대 프로세서를 실행하는 크고 무거운 노트북에서 가장 높았고, AMD의 비피 라이젠 9(beefy Ryzen 9) 프로세서를 탑재한 노트북이 바로 뒤를 이었다. 10세대 인텔 칩은 여전히 상당한 점수를 기록하고 있다. 위의 차트에는 없으나 새로운 인텔 12세대 노트북은 더 빨리 실행된다. 최고 성능의 노트북은 모두 최신 인텔 CPU 및 엔비디아의 RTX 30 시리즈 GPU를 결합했는데, 두 기업 모두 어도비 성능 최적화에 많은 시간 및 리소스를 투자했기 때문에 놀라운 일은 아니다. 

GPU는 어도비 프리미어 프로에서 CPU보다 더 중요하지만, 매우 빠르게 수확체감 지점에 다다른다. 최고급 RTX 3080 그래픽을 사용하는 노트북은 RTX 3060 그래픽을 사용하는 노트북보다 영상 편집 속도가 더 빠르나, 속도 차이가 크지는 않다. 델 XPS 17 9710의 점수를 살펴보면, 지포스 RTX 3060 노트북 GPU는 MSI GE76 레이더의 가장 빠른 RTX 3080보다 14% 더 느릴 수 있다. 특히 GE76 레이더가 델 노트북에 비해 얼마나 더 크고 두꺼운지를 고려할 때 수치가 크지는 않다.

일반적으로 그래픽과 영상 편집을 위해 적어도 RTX 3060을 갖추는 것을 권장한다. 그러나 영상 편집은 워크플로에 크게 의존한다. 특정 작업 및 도구는 CPU 집약적이거나 프리미어보다 GPU에 더 의존할 수 있다. 이 경우 원하는 요소의 우선순위를 조정하길 바란다. 앞서 언급한 목록은 기본적으로 여러 요소를 종합적으로 고려해서 만든 내용이다.

인텔 및 엔비디아는 각각 퀵 싱크(Quick Sync) 및 쿠다(CUDA)와 같은 도구를 구축하는 데 수년을 보냈고, 이로 인해 많은 영상 편집 앱의 속도는 크게 향상될 수 있다. AMD 하드웨어는 영상 편집에 적합하나 특히 워크플로가 공급업체별 소프트웨어 최적화에 의존하는 경우, 특별한 이유가 없는 한 인텔 및 엔비디아를 사용하는 것을 추천한다. 

그러나 내부 기능만 신경 써서는 안된다. PC월드의 영상 디렉터인 아담 패트릭 머레이는 “영상 편집에 이상적인 노트북에는 카메라로 촬영 중 영상 파일을 저장하는 SD 카드 리더가 포함되어 있다”라고 강조한다. 또한 머레이는 영상 편집에 이상적인 게임용 노트북에서 흔히 볼 수 있는 초고속 1080p 패널보다 4k, 60Hz 패널을 갖춘 노트북을 선택할 것을 추천한다.

4K 영상을 잘 편집하려면 4K 패널이 필요하며, 초고속 화면 재생률은 게임에서처럼 영상 편집에는 아무런 의미가 없다. 예를 들어, 개인 유튜브 채널용으로 일상적인 영상만 만드는 경우 색상 정확도가 중요하지 않을 수 있다. 그러나 색상 정확도가 중요할 경우, 델타 E < 2 색상 정확도와 더불어 DCI-P3 색 영역 지원은 필수적이다. 

게임용 노트북은 사양이 좋지만 콘텐츠 제작용으로는 조금 부족해 보일 수 있다. 게임용과 콘텐츠 제작용으로 함께 쓰는 노트북을 원한다면, 게임용으로 노트북 한 대를 구매하고, 색상을 정확히 파악하기 위한 모니터를 추가로 구매하는 것도 방법이다. 
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/topnews/269913#csidxa12f167cd9eef5abfb1b6d099fb54ea 

그래픽 카드

AMD FirePro Naver Shopping 검색 결과

2021-12-15 기준

현재 NVIDIA Quadro pro graphic card : 네이버 쇼핑 (naver.com)

코어가 많은 그래픽카드의 경우 가격이 상상 이상으로 높습니다. 빠르면 빠를수록 좋겠지만 어디까지나 예산에 맞춰 구매를 해야 하는 현실을 감안할 수 밖에 없는 것 같습니다.

한가지 유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 모델에 따라 다르기는 하지만, 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상이어야 하고 1GB이상을 권장합니다.


2021-12-15 현재 그래픽카드의 성능 순위는 위와 다음과 같습니다.
출처: https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

주요 Notebook

출시된 모든 그래픽 카드가 노트북용으로 장착되어 출시되지는 않기 때문에, 현재 오픈마켓 검색서비스를 제공하는 네이버에서 Lenovo Quadro 그래픽카드를 사용하는 노트북을 검색하면 아래와 같습니다. 검색 시점에 따라 상위 그래픽카드를 장착한 노트북의 대략적인 가격을 볼 수 있을 것입니다.

<검색 방법>
네이버 쇼핑 검색 키워드 : 컴퓨터 제조사 + 그래픽카드 모델 + NoteBook 형태로 검색
Lenovo quadro notebook or HP quadro notebook 또는 Lenovo firepro notebook or HP firepro notebook


( 2021-12-15기준)

대부분 검색 시점에 따라 최신 CPU와 최신 그래픽카드를 선택하여 검색을 하면 예산에 적당한 노트북을 자신에게 맞는 최상의 노트북을 어렵지 않게 선택할 수 있습니다.

(주)에스티아이씨앤디 솔루션사업부

Overflow water film

Numerical Simulation Study on Characteristics of Airtight Water Film with Flow Deflectors

유동 편향기가 있는 밀폐수막의 특성에 관한 수치해석 연구

Zhang Weikang, Gong Hongwei

Abstract


In practical use, there is shrinkage in the width direction in existing overflow water film. This study introduces the ” flow deflectors ” to solve the problem of discontinuous water film. According to the principle of the experimental devices, the model was established by FLOW-3D software and the corresponding boundary conditions were set up, the minimum size of the grid was 0.25mm × 0.25mm × 0.25mm. The film model was investigated under ten working conditions with three factors. Through the analysis of the distribution curves of velocities and thickness, impacts of unit width flux, tank width and the distance between the flow deflectors on the velocity and thickness of the liquid film were obtained. The results indicated that the water film was able to keep continuous and airtight with flow deflectors. The variation law of water film with unit width flux was obtained and a correlation formula was proposed according to Nusselt correlation. And, it was found that the tank width has little influence on the water film itself. The “dry zones” were also founded on the film when the distance between flow deflectors increased.

References


Gong H, Jiang J, Qiu J, Jiang R and Zhang W 2016 Theoretical and Experimental Study on the Water Curtain Shape and Mechanical Relationship of the Smoke Control System Advances in Engineering Research 500-7
Gong H, Jiang J, Zhang W and Guan Y 2017 Theory and Simulation of the Relationship between Smoke-proof Water Curtain’s Tank Structure and Flow Non-uniformity DEStech Transactions on Environment, Energy and Earth Science iceepe 257-63
ZHENG Li, QIAN Zhongdong, CAO Zhixian and TAN Guangming 2009 Comparison of computed result for dam over-topping flow with two 3D models Engineering Journal of Wuhan University 06 758-63
Hartley DE and Murgatroyd W 1964 Criteria for the break-up of thin liquid layers flowing isothermally over solid surfaces International Journal of Heat and Mass Transfer 9 1003-15
QIN Wei, LIU Jianhua, WENG Zemin and JIANG Zhangyan 1997 Characteristics of Interfacial Surface Wave of Free-Falling Liquid Film JOURNAL OF JIMEI NAVIGATION INSTITUTE 02 3-8
Ye X, Yan W, Jiang Z and Li C 2002 Hydrodynamics of Free-Falling Turbulent Wavy Films and Implications for Enhanced Heat Transfer Heat Transfer Engineering 1 48-60

Coating_image

Template-Free Scalable Fabrication of Linearly Periodic Microstructures by Controlling Ribbing Defects Phenomenon in Forward Roll Coating for Multifunctional Applications

다기능 응용을 위한 Forward Roll Coating 공정의 리브 경함 형상 제어를 통한 선형 주기적 미세구조물의 템플릿 프리 제작

Md Didarul Islam, Himendra Perera, Benjamin Black, Matthew Phillips,Muh-Jang Chen, Greyson Hodges, Allyce Jackman, Yuxuan Liu, Chang-Jin Kim,Mohammed Zikry, Saad Khan, Yong Zhu, Mark Pankow, and Jong Eun Ryu

Abstract


Periodic micro/nanoscale structures from nature have inspired the scientific community to adopt surface design for various applications, including superhydrophobic drag reduction. One primary concern of practical applications of such periodic microstructures remains the scalability of conventional microfabrication technologies. This study demonstrates a simple template-free scalable manufacturing technique to fabricate periodic microstructures by controlling the ribbing defects in the forward roll coating. Viscoelastic composite coating materials are designed for roll-coating using carbon nanotubes (CNT) and polydimethylsiloxane (PDMS), which helps achieve a controllable ribbing with a periodicity of 114–700 µm. Depending on the process parameters, the patterned microstructures transition from the linear alignment to a random structure. The periodic microstructure enables hydrophobicity as the water contact angles of the samples ranged from 128° to 158°. When towed in a static water pool, a model boat coated with the microstructure film shows 7%–8% faster speed than the boat with a flat PDMS film. The CNT addition shows both mechanical and electrical properties improvement. In a mechanical scratch test, the cohesive failure of the CNT-PDMS film occurs in ≈90% higher force than bare PDMS. Moreover, the nonconductive bare PDMS shows sheet resistance of 747.84–22.66 Ω □−1 with 0.5 to 2.5 wt% CNT inclusion.

 

Keywords


multifunctional surfaces, periodic microtrenches, ribbing instabilities,roll coating, scalable manufacturing

 

References


  • X. Wang, B. Ding, J. Yu, M. Wang, Nano Today 2011, 6, 510.
  • Z. Guo, W. Liu, B. L. Su, J. Colloid Interface Sci. 2011, 353, 335.
  • Q. Xu, W. Zhang, C. Dong, T. S. Sreeprasad, Z. Xia, J. R. Soc. Inter-face 2016, 13, 20160300.
  • W. L. Min, B. Jiang, P. Jiang, Adv. Mater. 2008, 20, 3914.
  • C. Peng Guo, Y. Zheng, M. Wen, C. Song, Y. Lin, L. Jiang, P. Guo,Y. Zheng, M. Wen, C. Y. S. Lin, L. Jiang, Adv. Mater. 2012, 24, 2642.
  • Q. Li, Z. Guo, J. Mater. Chem. A 2018, 6, 13549.
  • L. Li, B. Yan, J. Yang, L. Chen, H. Zeng, L. Li, B. Yan, H. Zeng,J. Yang, L. Chen, Adv. Mater. 2015, 27, 1294.
  • J. Yang, X. Zhang, X. Zhang, L. Wang, W. Feng, Q. Li, J. Yang,X. Zhang, L. Wang, W. Feng, X. F. Zhang, Q. Li, Adv. Mater. 2021, 33,2004754.
  • Y. Y. Yan, N. Gao, W. Barthlott, Adv. Colloid Interface Sci. 2011, 169,80.[10] B. Bhushan, Philos. Trans. R. Soc., A 2009, 367, 1445.
  • C. Zhang, D. A. Mcadams, J. C. Grunlan, Adv. Mater. 2016, 28, 8566.[12] T. Sun, L. Feng, X. Gao, L. Jiang, Acc. Chem. Res. 2005, 38, 644.
  • P. Vukusic, J. R. Sambles, Nature 2003, 424, 852.
  • M. Srinivasarao, Chem. Rev. 1999, 99, 1935.
  • W. Yu, J. Koc, J. A. Finlay, J. L. Clarke, A. S. Clare, A. Rosenhahn,Biointerphases 2019, 14, 051002.
  • M. D. Ibrahim, S. N. A. Amran, Y. S. Yunos, M. R. A. Rahman,M. Z. Mohtar, L. K. Wong, A. Zulkharnain, Appl. Bionics Biomech.2018, 2018, 7854321.
  • X. Li, J. Deng, Y. Lu, L. Zhang, J. Sun, F. Wu, Ceram. Int.2019, 45,21759.
  • G. Liu, Z. Yuan, Z. Qiu, S. Feng, Y. Xie, D. Leng, X. Tian, Ocean Eng.2020, 199, 106962.
  • X. Feng, P. Sun, G. Tian, X. Feng, P. Sun, G. Tian,Adv. Mater. Inter-faces 2022, 9, 2101616.
  • M. Xu, A. Grabowski, N. Yu, G. Kerezyte, J. W. Lee, B. R. Pfeifer,C.-J. J. Kim, Phys. Rev. Appl. 2020, 13, 034056.
  • H. Park, G. Sun, C. J. Kim, J. Fluid Mech. 2014, 747, 722.
  • M. Xu, N. Yu, J. Kim, C.-J. Kim, J. Fluid Mech. 2021, 908, A6.
  • B. Liu, Y. He, Y. Fan, X. Wang, Macromol. Rapid Commun. 2006, 27,1859.
  • H. S. Hwang, N. H. Kim, S. G. Lee, D. Y. Lee, K. Cho, I. Park,ACSAppl. Mater. Interfaces 2011, 3, 2179.
  • S. Kato, A. Sato, J. Mater. Chem. 2012, 22, 8613.
  • J. Zou, H. Chen, A. Chunder, Y. Yu, Q. Huo, L. Zhai, Adv. Mater.2008, 20, 3337.
  • S. Lee, J. Lee, J. Park, Y. Choi, K. Yong, Adv. Mater. 2012, 24, 2418.
  • L. Zhu, Y. Xiu, J. Xu, P. A. Tamirisa, D. W. Hess, C. P. Wong, Lang-muir 2005, 21, 11208.
  • X. Hu, L. Chen, T. Ji, Y. Zhang, A. Hu, F. Wu, G. Li, Y. Chen, X. Hu,L. Chen, T. Ji, Y. Zhang, A. Hu, F. Wu, Y. Chen, G. Li, Adv. Mater.Interfaces 2015, 2, 1500445.
  • X. Liang, J. Lu, T. Zhao, X. Yu, Q. Jiang, Y. Hu, P. Zhu, R. Sun,C. P. Wong, Adv. Mater. Interfaces 2019, 6, 1801635.
  • S. Chae, K. H. Cho, S. Won, A. Yi, J. Choi, H. H. Lee, J. H. Kim,H. J. Kim, Adv. Mater. Interfaces 2017, 4, 1701099.
  • M. E. G. Castillo, A. T. Patera, J. Fluid Mech. 1997, 335, 323.
  • Y. H. Chong, P. H. Gaskell, N. Kapur, Chem. Eng. Sci. 2007, 62, 4138.
  • T. Bauman, T. Sullivan, S. Middleman, Chem. Eng. Commun. 1982,14, 35.
  • J. Greener, T. Sullivan, B. Turner, S. Middleman, Chem. Eng.Commun. 1980, 5, 73.
  • G. A. Zevallos, M. S. Carvalho, M. Pasquali, J. Non-Newtonian FluidMech. 2005, 130, 96.
  • R. J. Fields, M. F. Ashby, Philos. Mag. 1976, 33, 33.
  • A. M. Grillet, A. G. Lee, E. S. G. Shaqfeh, J. Fluid Mech. 1999, 399,49.
  • E. Szczurek, M. Dubar, R. Deltombe, A. Dubois, L. Dubar,J. Mater.Process. Technol. 2009, 209, 3187.
  • O. Cohu, A. Magnin, J. Rheol. 1995, 39, 767.
  • C. K. Yang, D. S. H. Wong, T. J. Liu, Polym. Eng. Sci. 2004, 44, 1970.
  • G. P. Bierwagen, Electrochim. Acta 1992, 37, 1471.
  • P. Brumm, H. Sauer, E. Dörsam, Colloids Interfaces 2019, 3, 37.
  • M. Pudas, J. Hagberg, S. Leppävuori, Int. J. Electron. 2005, 92, 251.
  • M. Yamamura, J. Coat. Technol. Res. 2020, 17, 1447.
  • J. H. Lee, S. K. Han, J. S. Lee, H. W. Jung, J. C. Hyun, Korea Aust.Rheol. J. 2010, 22, 75.
  • M. Rosen, M. Vazquez, AIP Conf. Proc. 2007, 913, 14.
  • D. J. Coyle, C. W. Macosko, L. E. Scriven, J. Rheol. 1990, 34, 615.
  • F. V. López, L. Pauchard, M. Rosen, M. Rabaud, J. Non-NewtonianFluid Mech. 2002, 103, 123.
  • D. A. Soules, R. H. Fernando, J. E. Glass, J. Rheol. 1988, 32, 181.
  • D. J. Coyle, Liquid Film Coating, Springer, Netherlands, Dordrecht1997, pp. 539–571.
  • A. Shahsavar, M. Bahiraei, Powder Technol. 2017, 318, 441.
  • S. Abbasi, S. M. Zebarjad, S. H. N. Baghban, A. Youssefi,M.-S. Ekrami-Kakhki, J. Therm. Anal. Calorim. 2016, 123, 81.
  • B. Jo, D. Banerjee, Mater. Lett. 2014, 122, 212.
  • S. Mueller, E. W. Llewellin, H. M. Mader, Proc. R. Soc. A: Math. Phys.Eng. Sci. 2010, 466, 1201.
  • E. Anczurowski, S. G. Mason, Trans. Soc. Rheol. 1968, 12, 209.
  • C. W. Macosko, Rheology: Principles, Measurements, and Applications,VCH, Weinheim 1994.
  • R. D. Corder, P. Adhikari, M. C. Burroughs, O. J. Rojas, S. A. Khan,Soft Matter 2020, 16, 8602.
  • S. A. Jin, E. G. Facchine, S. A. Khan, O. J. Rojas, R. J. Spontak, J. Col-loid Interface Sci. 2021, 599, 207.
  • S. Wang, H. Tang, J. Guo, K. Wang, Carbohydr. Polym. 2016, 147, 455.
  • M. Razavi-Nouri, A. Sabet, M. Mohebbi, Polym. Bull. 2020, 77, 5933.
  • T. V. Neumann, E. G. Facchine, B. Leonardo, S. Khan, M. D. Dickey,Soft Matter 2020, 16, 6608.
  • Y. Y. Huang, S. V. Ahir, E. M. Terentjev, Phys. Rev. B: Condens. MatterMater. Phys. 2006, 73, 125422.
  • N. A. Burns, M. A. Naclerio, S. A. Khan, A. Shojaei, S. R. Raghavan,J. Rheol. 2014, 58, 1599.
  • S. Wu, J. Polym. Sci., Part C: Polym. Symp. 1971, 34, 19.
  • J. E. Mark, Physical Properties of Polymers Handbook, 2nd ed.,Springer, Berlin 2007.
  • B. B. Sauer, N. V. Dipaolo, J. Colloid Interface Sci. 1991, 144, 527.
  • M. Morra, E. Occhiello, R. Marola, F. Garbassi, P. Humphrey,D. Johnson, J. Colloid Interface Sci. 1990, 137, 11.
  • A. Dresel, U. Teipel, Colloids Surf., A 2016, 489, 57.
  • S. C. Roh, E. Y. Choi, Y. S. Choi, C. K. Kim, Polymer 2014, 55, 1527.
  • S. Nuriel, L. Liu, A. H. Barber, H. D. Wagner, Chem. Phys. Lett. 2005,404, 263.
  • Y. C. Jeong, S. J. Yang, K. Lee, A.-Y. Kamebuchi, Y. Kamimoto,M. H. Al-Saleh, Mater. Res. Express 2019, 6, 115088.
  • S.-H. Park, S. Lee, D. Moreira, P. R. Bandaru, I. Han, D.-J. Yun, Sci.Rep. 2015, 5, 15430.
  • D. J. Coyle, C. W. Macosko, L. E. Scriven, J. Fluid Mech. 1986, 171, 183.
  • D. J. Coyle, C. W. Macosko, L. E. Scriven, AIChE J. 1987, 33, 741.
  • M. S. Owens, M. Vinjamur, L. E. Scriven, C. W. Macosko, J. Non-Newtonian Fluid Mech. 2011, 166, 1123.
  • C. Lee, C. H. Choi, C. J. Kim, Exp. Fluids 2016, 57, 176.
  • M. P. Schultz, Biofouling 2007, 23, 331.
  • Y. Xia, P. Cai, Y. Liu, J. Zhu, R. Guo, W. Zhang, Y. Gan, H. Huang,J. Zhang, C. Liang, X. He, Z. Xiao, J. Electron. Mater. 2021, 50, 3084.
  • B. Earp, J. Simpson, J. Phillips, D. Grbovic, S. Vidmar, J. McCarthy,C. C. Luhrs, Nanomaterials 2019, 9, 491.
  • D. M. Kalyon, E. Birinci, R. Yazici, B. Karuv, S. Walsh, Polym. Eng.Sci. 2002, 42, 1609.
  • A. Mora, P. Verma, S. Kumar, Composites, Part B 2020, 183, 107600.
  • C. Lee, C. J. Kim, Phys. Rev. Lett. 2011, 106, 014502.
  • M. Xu, C. T. Liu, C. J. Kim, Langmuir 2020, 36, 8193.
  • D. Li, Scratch Hardness Measurement Using Tribometer, Nanovea,Irvine, CA 2014.
  • D. Li, Understanding Coating Failures Using Scratch Testing, Nanovea,Irvine, CA 2013.
  • X. Li, J. Deng, H. Yue, D. Ge, X. Zou, Tribol. Int. 2019, 134, 240.
  • S. N. Li, Z. R. Yu, B. F. Guo, K. Y. Guo, Y. Li, L. X. Gong, L. Zhao,J. Bae, L. C. Tang, Nano Energy 2021, 90, 106502.
  • S. W. Dai, Y. L. Gu, L. Zhao, W. Zhang, C. H. Gao, Y. X. Wu,S. C. Shen, C. Zhang, T. T. Kong, Y. T. Li, L. X. Gong, G. D. Zhang,L. C. Tang, Composites, Part B 2021, 225, 109243.
  • Y. T. Li, W. J. Liu, F. X. Shen, G. D. Zhang, L. X. Gong, L. Zhao,P. Song, J. F. Gao, L. C. Tang, Composites, Part B2022, 238,109907.
  • H. J. Walls, S. B. Caines, A. M. Sanchez, S. A. Khan, J. Rheol. 2003,47, 847.
  • F. M. Fowkes, J. Phys. Chem. 1963, 67, 2538.
  • D. K. Owens, R. C. Wendt, J. Appl. Polym. Sci. 1969, 13, 1741.
  • N. Selvakumar, H. C. Barshilia, K. S. Rajam, J. Appl. Phys. 2010, 108,013505.
  • A. Kozbial, Z. Li, C. Conaway, R. McGinley, S. Dhingra, V. Vahdat,F. Zhou, B. Durso, H. Liu, L. Li, Langmuir 2014, 30, 8598.
  • A. F. Stalder, G. Kulik, D. Sage, L. Barbieri, P. Hoffmann, ColloidsSurf., A 2006, 286, 92.
  • C. A. Schneider, W. S. Rasband, K. W. Eliceiri, Nat. Methods 2012, 9, 671.Adv. Mater. Interfaces 2022, 9, 2201237
Ultrafast laser ablation of tungsten carbide: Quantification of threshold range and interpretation of feature transition

Ultrafast laser ablation of tungsten carbide: Quantification of threshold range and interpretation of feature transition

텅스텐 카바이드의 초고속 레이저 제거: 임계값 범위의 정량화 및 특징 전환 해석

Xiong ZhangChunjin WangBenny C. F. CheungGaoyang MiChunming Wang
First published: 07 February 2024
https://doi.org/10.1111/jace.19718

Abstract

Tungsten carbide was manufactured by picosecond laser in this study. Shapes of the ablated craters evolved from parabolic-like (less than 10 pulses) to Gaussian-like (more than 500 pulses) as the pulse number increased. The shape changes were closely associated with the discontinuous diameter expansion of ablated crater. To explain these phenomena, two thresholds were identified: an upper threshold of 0.129 J/cm2 and a lower threshold of 0.099 J/cm2. When the laser energy exceeded the upper threshold, ablation occurred under the laser-energy-dominated mode. When the laser energy fell between the upper and lower thresholds, ablation occurred under the cumulative-effect-dominated mode. The transition of ablation mode contributed to the diameter expansion and shape change. In addition, elemental composition varied significantly at the ablated crater and heat-affected zone (HAZ), which were related to the degrees of reactions that occurred at different distances from the laser. Finally, surface hardness decreased from base material (32.52 GPa) to edge of crater (11.59 GPa) due to the escape of unpaired interstitial C atoms from the grain boundaries.

References

  • 1Sun JL, Zhao J, Huang ZF, Yan K, Shen X, Xing J, et al. A review on binderless tungsten carbide: development and application. Nano-Micro Lett. 2020; 12(1): 37.ViewPubMedWeb of Science®Google Scholar
  • 2Katiyar PK. A comprehensive review on synergy effect between corrosion and wear of cemented tungsten carbide tool bits: a mechanistic approach. Int J Refract Met Hard Mat. 2020; 92: 18.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 3Sun JL, Zhao J, Gong F, Ni XY, Li ZL. Development and application of WC-based alloys bonded with alternative binder phase. Crit Rev Solid State Mat Sci. 2019; 44(3): 211–238.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 4Lopez JML, Bakrania A, Coupland J, Marimuthu S. Droplet assisted laser micromachining of hard ceramics. J Eur Ceram Soc. 2016; 36(11): 2689–2694.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 5Chen FJ, Yin SH, Huang H, Homori H, Wang Y, Fan YF, et al. Profile error compensation in ultra-precision grinding of aspheric surfaces with on-machine measurement. Int J Mach Tools Manuf. 2010; 50(5): 480–486.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 6Guo B, Zhao QL. On-machine dry electric discharge truing of diamond wheels for micro-structured surfaces grinding. Int J Mach Tools Manuf. 2015; 88: 62–70.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 7Sciti D, Zoli L, Silvestroni L, Cecere A, Di Martino GD, Savino R. Design, fabrication and high velocity oxy-fuel torch tests of a Cf-ZrB2-fiber nozzle to evaluate its potential in rocket motors. Mater Des. 2016; 109: 709–717.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 8Jiang G, Minhao G, Zhiguang Z, Xiaohua L, Nai MLS, Jun W. On the machining of selective laser melting CoCrFeMnNi high-entropy alloy. Mater Des. 2018; 153: 211–220.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 9Mishra S, Yadava V. Laser beam micromachining (LBMM)—a review. Opt Lasers Eng. 2015; 73: 89–122.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 10Ali B, Litvinyuk IV, Rybachuk M. Femtosecond laser micromachining of diamond: current research status, applications and challenges. Carbon. 2021; 179: 209–226.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 11Sansone M, De Bonis A, Santagata A, Rau JV, Galasso A, Teghil R. Pulsed laser ablation and deposition of niobium carbide. Appl Surf Sci. 2016; 374: 112–116.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 12Wang HP, Guan YC, Zheng HY, Hong MH. Controllable fabrication of metallic micro/nano hybrid structuring surface for antireflection by picosecond laser direct writing. Appl Surf Sci. 2019; 471: 347–354.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 13Jiangyou L, Zhijian H, Caixia Z, Xiaozhu X, Zuo C, Peiyang Z, et al. Hierarchical micro- and nanostructures induced by nanosecond laser on copper for superhydrophobicity, ultralow water adhesion and frost resistance. Mater Des. 2018; 155: 185–193.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 14Zemaitis A, Gecys P, Barkauskas M, Raciukaitis G, Gedvilas M. Highly-efficient laser ablation of copper by bursts of ultrashort tuneable (fs-ps) pulses. Sci Rep. 2019; 9: 8.ViewPubMedWeb of Science®Google Scholar
  • 15Basler C, Brandenburg A, Michalik K, Mory D. Comparison of laser pulse duration for the spatially resolved measurement of coating thickness with laser-induced breakdown spectroscopy. Sensors. 2019; 19(19): 10.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 16Qin Z, Xiang H, Liu J, Zeng X. High-performance oil-water separation polytetrafluoroethylene membranes prepared by picosecond laser direct ablation and drilling. Mater Des. 2019; 184:108200.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 17Eberle G, Wegener K. Ablation study of WC and PCD composites using 10 picosecond and 1 nanosecond pulse durations at green and infrared wavelengths. In: 8th International Conference on Laser Assisted Net Shape Engineering (LANE); 2014 Sep 08–11, Furth, Germany. Amsterdam: Elsevier Science; 2014. p. 951–962.Google Scholar
  • 18Boerner P, Zandonadi G, Eberle G, Wegener K. Experimental and modelling investigations into the laser ablation with picosecond pulses at second harmonics. In: Conference on laser-based micro- and nanoprocessing IX; 2015 Feb 10–12 San Francisco, CA. Bellingham: SPIE, the international society for optics and photonics; 2015. p. 19–31.Google Scholar
  • 19Urbina JPC, Daniel C, Emmelmann C. Experimental and analytical investigation of cemented tungsten carbide ultra-short pulse laser ablation. In: 7th International WLT conference on Lasers in Manufacturing (LiM), 2013 May 13–16, Munich, Germany. Amsterdam: Elsevier Science; 2013. p. 752–758.Google Scholar
  • 20Stankevic V, Cermak A, Mikalauskas S, Kozmin P, Indrisiunas S, Raciukaitis G. Processing of ultra-hard materials with picosecond pulses: from research work to industrial applications. J Laser Appl. 2018; 30(3): 7.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 21Lickschat P, Metzner D, Weissmantel S. Fundamental investigations of ultrashort pulsed laser ablation on stainless steel and cemented tungsten carbide. Int J Adv Manuf Technol. 2020; 109(3–4): 1167–1175.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 22Ouyang JL, Mativenga PT, Liu Z, Li L. Energy consumption and process characteristics of picosecond laser de-coating of cutting tools. J Cleaner Prod. 2021; 290: 10.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 23Metzner D, Lickschat P, Weissmantel S. Laser micromachining of silicon and cemented tungsten carbide using picosecond laser pulses in burst mode: ablation mechanisms and heat accumulation. Appl Phys A-Mater Sci Process. 2019; 125(7): 8.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 24Marimuthu S, Dunleavey J, Smith B. Picosecond laser machining of tungsten carbide. Int J Refract Met Hard Mat. 2020; 92: 9.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 25Mensink K, Penilla EH, Martinez-Torres P, Cuando-Espitia N, Mathaudhu S, Aguilar G. High repetition rate femtosecond laser heat accumulation and ablation thresholds in cobalt-binder and binderless tungsten carbides. J Mater Process Technol. 2019; 266: 388–396.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 26Miley G, Osman F, Hora H, Badziak J, Rohlena K, Jungwirth K, et al. Plasma block acceleration by ps-TW laser irradiation. In High-Power Laser Ablation V: SPIE; 2004. p. 973–986.Google Scholar
  • 27Alidokht SA, Yue S, Chromik RR. Effect of WC morphology on dry sliding wear behavior of cold-sprayed Ni–WC composite coatings. Surf Coat Technol. 2019; 357: 849–863.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 28Gao D, Li YH. An improved Gaussian laser beam probability distribution simulation based on Monte Carlo method. Mod Phys Lett B. 2020; 34(36): 9.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 29Garcia-Lechuga M, Puerto D, Fuentes-Edfuf Y, Solis J, Siegel J. Ultrafast moving-spot microscopy: birth and growth of laser-induced periodic surface structures. ACS Photonics. 2016; 3(10): 1961–1967.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 30Bashir S, Rafique MS, Nathala CSR, Ajami A, Husinsky W. SEM and Raman spectroscopy analyses of laser-induced periodic surface structures grown by ethanol-assisted femtosecond laser ablation of chromium. Radiat Eff Defects Solids. 2015; 170(5): 414–428.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 31Erfanmanesh M, Abdollah-Pour H, Mohammadian-Semnani H, Shoja-Razavi R. Kinetics and oxidation behavior of laser clad WC–Co and Ni/WC–Co coatings. Ceram Int. 2018; 44(11): 12805–12814.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 32Petisme MVG, Johansson SAE, Wahnstrom G. A computational study of interfaces in WC–Co cemented carbides. Model Simul Mater Sci Eng. 2015; 23(4): 29.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 33Kornaus K, Raczka M, Gubernat A, Zientara D. Pressureless sintering of binderless tungsten carbide. J Eur Ceram Soc. 2017; 37(15): 4567–4576.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 34Kong XS, You YW, Xia JH, Liu CS, Fang QF, Luo GN, et al. First principles study of intrinsic defects in hexagonal tungsten carbide. J Nucl Mater. 2010; 406(3): 323–329.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 35Wu X, Shen JY, Jiang F, Wu HR, Li L. Study on the oxidation of WC–Co cemented carbide under different conditions. Int J Refract Met Hard Mat. 2021; 94: 8.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 36Rethfeld B, Ivanov DS, Garcia ME, Anisimov SI. Modelling ultrafast laser ablation. J Phys D: Appl Phys. 2017; 50(19):193001.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 37Juslin N, Erhart P, Traskelin P, Nord J, Henriksson KOE, Nordlund K, et al. Analytical interatomic potential for modeling nonequilibrium processes in the W–C–H system. J Appl Phys. 2005; 98(12): 12.ViewWeb of Science®Google Scholar
  • 38Sevy A, Huffaker RF, Morse MD. Bond dissociation energies of tungsten molecules: WC, WSi, WS, WSe, and WCl. J Phys Chem A. 2017; 121(49): 9446–9457.ViewCASPubMedWeb of Science®Google Scholar
  • 39Burr PA, Oliver SX. Formation and migration of point defects in tungsten carbide: unveiling the sluggish bulk self-diffusivity of WC. J Eur Ceram Soc. 2019; 39(2–3): 165–172.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
  • 40Tahara M, Kim HY, Inamura T, Hosoda H, Miyazaki S. Role of interstitial atoms in the microstructure and non-linear elastic deformation behavior of Ti–Nb alloy. J Alloys Compd. 2013; 577: S404–S407.ViewCASWeb of Science®Google Scholar
Coupled CFD-DEM simulation of interfacial fluid–particle interaction during binder jet 3D printing

Coupled CFD-DEM simulation of interfacial fluid–particle interaction during binder jet 3D printing

바인더 제트 3D 프린팅 중 계면 유체-입자 상호 작용에 대한 CFD-DEM 결합 시뮬레이션

Joshua J. Wagner, C. Fred Higgs III

https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.116747

Abstract

The coupled dynamics of interfacial fluid phases and unconstrained solid particles during the binder jet 3D printing process govern the final quality and performance of the resulting components. The present work proposes a computational fluid dynamics (CFD) and discrete element method (DEM) framework capable of simulating the complex interfacial fluid–particle interaction that occurs when binder microdroplets are deposited into a powder bed. The CFD solver uses a volume-of-fluid (VOF) method for capturing liquid–gas multifluid flows and relies on block-structured adaptive mesh refinement (AMR) to localize grid refinement around evolving fluid–fluid interfaces. The DEM module resolves six degrees of freedom particle motion and accounts for particle contact, cohesion, and rolling resistance. Fully-resolved CFD-DEM coupling is achieved through a fictitious domain immersed boundary (IB) approach. An improved method for enforcing three-phase contact lines with a VOF-IB extension technique is introduced. We present several simulations of binder jet primitive formation using realistic process parameters and material properties. The DEM particle systems are experimentally calibrated to reproduce the cohesion behavior of physical nickel alloy powder feedstocks. We demonstrate the proposed model’s ability to resolve the interdependent fluid and particle dynamics underlying the process by directly comparing simulated primitive granules with one-to-one experimental counterparts obtained from an in-house validation apparatus. This computational framework provides unprecedented insight into the fundamental mechanisms of binder jet 3D printing and presents a versatile new approach for process parameter optimization and defect mitigation that avoids the inherent challenges of experiments.

바인더 젯 3D 프린팅 공정 중 계면 유체 상과 구속되지 않은 고체 입자의 결합 역학이 결과 구성 요소의 최종 품질과 성능을 좌우합니다. 본 연구는 바인더 미세액적이 분말층에 증착될 때 발생하는 복잡한 계면 유체-입자 상호작용을 시뮬레이션할 수 있는 전산유체역학(CFD) 및 이산요소법(DEM) 프레임워크를 제안합니다.

CFD 솔버는 액체-가스 다중유체 흐름을 포착하기 위해 VOF(유체량) 방법을 사용하고 블록 구조 적응형 메쉬 세분화(AMR)를 사용하여 진화하는 유체-유체 인터페이스 주위의 그리드 세분화를 국지화합니다. DEM 모듈은 6개의 자유도 입자 운동을 해결하고 입자 접촉, 응집력 및 구름 저항을 설명합니다.

완전 분해된 CFD-DEM 결합은 가상 도메인 침지 경계(IB) 접근 방식을 통해 달성됩니다. VOF-IB 확장 기술을 사용하여 3상 접촉 라인을 강화하는 향상된 방법이 도입되었습니다. 현실적인 공정 매개변수와 재료 특성을 사용하여 바인더 제트 기본 형성에 대한 여러 시뮬레이션을 제시합니다.

DEM 입자 시스템은 물리적 니켈 합금 분말 공급원료의 응집 거동을 재현하기 위해 실험적으로 보정되었습니다. 우리는 시뮬레이션된 기본 과립과 내부 검증 장치에서 얻은 일대일 실험 대응물을 직접 비교하여 프로세스의 기본이 되는 상호 의존적인 유체 및 입자 역학을 해결하는 제안된 모델의 능력을 보여줍니다.

이 계산 프레임워크는 바인더 제트 3D 프린팅의 기본 메커니즘에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하고 실험에 내재된 문제를 피하는 공정 매개변수 최적화 및 결함 완화를 위한 다용도의 새로운 접근 방식을 제시합니다.

Introduction

Binder jet 3D printing (BJ3DP) is a powder bed additive manufacturing (AM) technology capable of fabricating geometrically complex components from advanced engineering materials, such as metallic superalloys and ultra-high temperature ceramics [1], [2]. As illustrated in Fig. 1(a), the process is comprised of many repetitive print cycles, each contributing a new cross-sectional layer on top of a preceding one to form a 3D CAD-specified geometry. The feedstock material is first delivered from a hopper to a build plate and then spread into a thin layer by a counter-rotating roller. After powder spreading, a print head containing many individual inkjet nozzles traverses over the powder bed while precisely jetting binder microdroplets onto select regions of the spread layer. Following binder deposition, the build plate lowers by a specified layer thickness, leaving a thin void space at the top of the job box that the subsequent powder layer will occupy. This cycle repeats until the full geometries are formed layer by layer. Powder bed fusion (PBF) methods follow a similar procedure, except they instead use a laser or electron beam to selectively melt and fuse the powder material. Compared to PBF, binder jetting offers several distinct advantages, including faster build rates, enhanced scalability for large production volumes, reduced machine and operational costs, and a wider selection of suitable feedstock materials [2]. However, binder jetted parts generally possess inferior mechanical properties and reduced dimensional accuracy [3]. As a result, widescale adoption of BJ3DP to fabricate high-performance, mission-critical components, such as those common to the aerospace and defense sectors, is contingent on novel process improvements and innovations [4].

A major obstacle hindering the advancement of BJ3DP is our limited understanding of how various printing parameters and material properties collectively influence the underlying physical mechanisms of the process and their effect on the resulting components. To date, the vast majority of research efforts to uncover these relationships have relied mainly on experimental approaches [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], which are often expensive and time-consuming and have inherent physical restrictions on what can be measured and observed. For these reasons, there is a rapidly growing interest in using computational models to circumvent the challenges of experimental investigations and facilitate a deeper understanding of the process’s fundamental phenomena. While significant progress has been made in developing and deploying numerical frameworks aimed at powder spreading [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27] and sintering [28], [29], [30], [31], [32], simulating the interfacial fluid–particle interaction (IFPI) in the binder deposition stage is still in its infancy. In their exhaustive review, Mostafaei et al. [2] point out the lack of computational models capable of resolving the coupled fluid and particle dynamics associated with binder jetting and suggest that the development of such tools is critical to further improving the process and enhancing the quality of its end-use components.

We define IFPI as a multiphase flow regime characterized by immiscible fluid phases separated by dynamic interfaces that intersect the surfaces of moving solid particles. As illustrated in Fig. 1(b), an elaborate IFPI occurs when a binder droplet impacts the powder bed in BJ3DP. The momentum transferred from the impacting droplet may cause powder compaction, cratering, and particle ejection. These ballistic disturbances can have deleterious effects on surface texture and lead to the formation of large void spaces inside the part [5], [13]. After impact, the droplet spreads laterally on the bed surface and vertically into the pore network, driven initially by inertial impact forces and then solely by capillary action [33]. Attractive capillary forces exerted on mutually wetted particles tend to draw them inward towards each other, forming a packed cluster of bound particles referred to as a primitive [34]. A single-drop primitive is the most fundamental building element of a BJ3DP part, and the interaction leading to its formation has important implications on the final part characteristics, such as its mechanical properties, resolution, and dimensional accuracy. Generally, binder droplets are deposited successively as the print head traverses over the powder bed. The traversal speed and jetting frequency are set such that consecutive droplets coalesce in the bed, creating a multi-drop primitive line instead of a single-drop primitive granule. The binder must be jetted with sufficient velocity to penetrate the powder bed deep enough to provide adequate interlayer binding; however, a higher impact velocity leads to more pronounced ballistic effects.

A computational framework equipped to simulate the interdependent fluid and particle dynamics in BJ3DP would allow for unprecedented observational and measurement capability at temporal and spatial resolutions not currently achievable by state-of-the-art imaging technology, namely synchrotron X-ray imaging [13], [14], [18], [19]. Unfortunately, BJ3DP presents significant numerical challenges that have slowed the development of suitable modeling frameworks; the most significant of which are as follows:

  • 1.Incorporating dynamic fluid–fluid interfaces with complex topological features remains a nontrivial task for standard mesh-based CFD codes. There are two broad categories encompassing the methods used to handle interfacial flows: interface tracking and interface capturing [35]. Interface capturing techniques, such as the popular volume-of-fluid (VOF) [36] and level-set methods [37], [38], are better suited for problems with interfaces that become heavily distorted or when coalescence and fragmentation occur frequently; however, they are less accurate in resolving surface tension and boundary layer effects compared to interface tracking methods like front-tracking [39], arbitrary Lagrangian–Eulerian [40], and space–time finite element formulations [41]. Since interfacial forces become increasingly dominant at decreasing length scales, inaccurate surface tension calculations can significantly deteriorate the fidelity of IFPI simulations involving <100 μm droplets and particles.
  • 2.Dynamic powder systems are often modeled using the discrete element method (DEM) introduced by Cundall and Strack [42]. For IFPI problems, a CFD-DEM coupling scheme is required to exchange information between the fluid and particle solvers. Fully-resolved CFD-DEM coupling suggests that the flow field around individual particle surfaces is resolved on the CFD mesh [43], [44]. In contrast, unresolved coupling volume averages the effect of the dispersed solid phase on the continuous fluid phases [45], [46], [47], [48]. Comparatively, the former is computationally expensive but provides detailed information about the IFPI in question and is more appropriate when contact line dynamics are significant. However, since the pore structure of a powder bed is convoluted and evolves with time, resolving such solid–fluid interfaces on a computational mesh presents similar challenges as fluid–fluid interfaces discussed in the previous point. Although various algorithms have been developed to deform unstructured meshes to accommodate moving solid surfaces (see Bazilevs et al. [49] for an overview of such methods), they can be prohibitively expensive when frequent topology changes require mesh regeneration rather than just modification through nodal displacement. The pore network in a powder bed undergoes many topology changes as particles come in and out of contact with each other, constantly closing and opening new flow channels. Non-body-conforming structured grid approaches that rely on immersed boundary (IB) methods to embed the particles in the flow field can be better suited for such cases [50]. Nevertheless, accurately representing these complex pore geometries on Cartesian grids requires extremely high mesh resolutions, which can impose significant computational costs.
  • 3.Capillary effects depend on the contact angle at solid–liquid–gas intersections. Since mesh nodes do not coincide with a particle surface when using an IB method on structured grids, imposing contact angle boundary conditions at three-phase contact lines is not straightforward.

While these issues also pertain to PBF process modeling, resolving particle motion is generally less crucial for analyzing melt pool dynamics compared to primitive formation in BJ3DP. Therefore, at present, the vast majority of computational process models of PBF assume static powder beds and avoid many of the complications described above, see, e.g., [51], [52], [53], [54], [55], [56], [57], [58], [59]. Li et al. [60] presented the first 2D fully-resolved CFD-DEM simulations of the interaction between the melt pool, powder particles, surrounding gas, and metal vapor in PBF. Following this work, Yu and Zhao [61], [62] published similar melt pool IFPI simulations in 3D; however, contact line dynamics and capillary forces were not considered. Compared to PBF, relatively little work has been published regarding the computational modeling of binder deposition in BJ3DP. Employing the open-source VOF code Gerris [63], Tan [33] first simulated droplet impact on a powder bed with appropriate binder jet parameters, namely droplet size and impact velocity. However, similar to most PBF melt pool simulations described in the current literature, the powder bed was fixed in place and not allowed to respond to the interacting fluid phases. Furthermore, a simple face-centered cubic packing of non-contacting, monosized particles was considered, which does not provide a realistic pore structure for AM powder beds. Building upon this approach, we presented a framework to simulate droplet impact on static powder beds with more practical particle size distributions and packing arrangements [64]. In a study similar to [33], [64], Deng et al. [65] used the VOF capability in Ansys Fluent to examine the lateral and vertical spreading of a binder droplet impacting a fixed bimodal powder bed with body-centered packing. Li et al. [66] also adopted Fluent to conduct 2D simulations of a 100 μm diameter droplet impacting substrates with spherical roughness patterns meant to represent the surface of a simplified powder bed with monosized particles. The commercial VOF-based software FLOW-3D offers an AM module centered on process modeling of various AM technologies, including BJ3DP. However, like the above studies, particle motion is still not considered in this codebase. Ur Rehman et al. [67] employed FLOW-3D to examine microdroplet impact on a fixed stainless steel powder bed. Using OpenFOAM, Erhard et al. [68] presented simulations of different droplet impact spacings and patterns on static sand particles.

Recently, Fuchs et al. [69] introduced an impressive multipurpose smoothed particle hydrodynamics (SPH) framework capable of resolving IFPI in various AM methods, including both PBF and BJ3DP. In contrast to a combined CFD-DEM approach, this model relies entirely on SPH meshfree discretization of both the fluid and solid governing equations. The authors performed several prototype simulations demonstrating an 80 μm diameter droplet impacting an unconstrained powder bed at different speeds. While the powder bed responds to the hydrodynamic forces imparted by the impacting droplet, the particle motion is inconsistent with experimental time-resolved observations of the process [13]. Specifically, the ballistic effects, such as particle ejection and bed deformation, were drastically subdued, even in simulations using a droplet velocity ∼ 5× that of typical jetting conditions. This behavior could be caused by excessive damping in the inter-particle contact force computations within their SPH framework. Moreover, the wetted particles did not appear to be significantly influenced by the strong capillary forces exerted by the binder as no primitive agglomeration occurred. The authors mention that the objective of these simulations was to demonstrate their codebase’s broad capabilities and that some unrealistic process parameters were used to improve computational efficiency and stability, which could explain the deviations from experimental observations.

In the present paper, we develop a novel 3D CFD-DEM numerical framework for simulating fully-resolved IFPI during binder jetting with realistic material properties and process parameters. The CFD module is based on the VOF method for capturing binder–air interfaces. Surface tension effects are realized through the continuum surface force (CSF) method with height function calculations of interface curvature. Central to our fluid solver is a proprietary block-structured AMR library with hierarchical octree grid nesting to focus enhanced grid resolution near fluid–fluid interfaces. The GPU-accelerated DEM module considers six degrees of freedom particle motion and includes models based on Hertz-Mindlin contact, van der Waals cohesion, and viscoelastic rolling resistance. The CFD and DEM modules are coupled to achieve fully-resolved IFPI using an IB approach in which Lagrangian solid particles are mapped to the underlying Eulerian fluid mesh through a solid volume fraction field. An improved VOF-IB extension algorithm is introduced to enforce the contact angle at three-phase intersections. This provides robust capillary flow behavior and accurate computations of the fluid-induced forces and torques acting on individual wetted particles in densely packed powder beds.

We deploy our integrated codebase for direct numerical simulations of single-drop primitive formation with powder beds whose particle size distributions are generated from corresponding laboratory samples. These simulations use jetting parameters similar to those employed in current BJ3DP machines, fluid properties that match commonly used aqueous polymeric binders, and powder properties specific to nickel alloy feedstocks. The cohesion behavior of the DEM powder is calibrated based on the angle of repose of the laboratory powder systems. The resulting primitive granules are compared with those obtained from one-to-one experiments conducted using a dedicated in-house test apparatus. Finally, we demonstrate how the proposed framework can simulate more complex and realistic printing operations involving multi-drop primitive lines.

Section snippets

Mathematical description of interfacial fluid–particle interaction

This section briefly describes the governing equations of fluid and particle dynamics underlying the CFD and DEM solvers. Our unified framework follows an Eulerian–Lagrangian approach, wherein the Navier–Stokes equations of incompressible flow are discretized on an Eulerian grid to describe the motion of the binder liquid and surrounding gas, and the Newton–Euler equations account for the positions and orientations of the Lagrangian powder particles. The mathematical foundation for

CFD solver for incompressible flow with multifluid interfaces

This section details the numerical methodology used in our CFD module to solve the Navier–Stokes equations of incompressible flow. First, we introduce the VOF method for capturing the interfaces between the binder and air phases. This approach allows us to solve the fluid dynamics equations considering only a single continuum field with spatial and temporal variations in fluid properties. Next, we describe the time integration procedure using a fractional-step projection algorithm for

DEM solver for solid particle dynamics

This section covers the numerical procedure for tracking the motion of individual powder particles with DEM. The Newton–Euler equations (Eqs. (10), (11)) are ordinary differential equations (ODEs) for which many established numerical integrators are available. In general, the most challenging aspects of DEM involve processing particle collisions in a computationally efficient manner and dealing with small time step constraints that result from stiff materials, such as metallic AM powders. The

Unified CFD-DEM solver

The preceding sections have introduced the CFD and DEM solution algorithms separately. Here, we discuss the integrated CFD-DEM solution algorithm and related details.

Binder jet process modeling and validation experiments

In this section, we deploy our CFD-DEM framework to simulate the IFPI occurring during the binder droplet deposition stage of the BJ3DP process. The first simulations attempt to reproduce experimental single-drop primitive granules extracted from four nickel alloy powder samples with varying particle size distributions. The experiments are conducted with a dedicated in-house test apparatus that allows for the precision deposition of individual binder microdroplets into a powder bed sample. The

Conclusions

This paper introduces a coupled CFD-DEM framework capable of fully-resolved simulation of the interfacial fluid–particle interaction occurring in the binder jet 3D printing process. The interfacial flow of binder and surrounding air is captured with the VOF method and surface tension effects are incorporated using the CSF technique augmented by height function curvature calculations. Block-structured AMR is employed to provide localized grid refinement around the evolving liquid–gas interface.

CRediT authorship contribution statement

Joshua J. Wagner: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Software, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing. C. Fred Higgs III: Conceptualization, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Supervision, Writing – original draft, Writing – review & editing.

Declaration of competing interest

The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

Acknowledgments

This work was supported by a NASA Space Technology Research Fellowship, United States of America, Grant No. 80NSSC19K1171. Partial support was also provided through an AIAA Foundation Orville, USA and Wilbur Wright Graduate Award, USA . The authors would like to gratefully acknowledge Dr. Craig Smith of NASA Glenn Research Center for the valuable input he provided on this project.

References (155)

Fig. 8. Pressure distribution during the infiltration of preform with the 50 ¯m particles and 20 % starches: (a) 25 % filled, (b) 57 % filled, and (c) 99 % filled.

Experimental study and numerical simulation of infiltration of AlSi12 alloys into Si porous preforms with micro-computed tomography inspection characteristics

마이크로 컴퓨터 단층 촬영 검사 특성을 가진 Si 다공성 프리폼에 AlSi12 합금의 침투에 대한 실험적 연구 및 수치 시뮬레이션

Ruizhe LIU1 and Haidong ZHAO1
1National Engineering Research Center of Near-Net-Shape Forming for Metallic Materials, South China University of Technology,
Guangzhou 510640, China

Abstract

전분 함량(10, 20 및 30%)과 입자 크기(20, 50 및 90 m)가 다른 실리콘 입자 예비 성형체는 압축 성형 및 열처리를 통해 제작되었습니다. 프리폼의 기공 특성은 고해상도(³1 m) 3차원(3D) X선 마이크로 컴퓨터 단층 촬영(V-CT)으로 검사되었습니다. AlSi12 합금의 프리폼으로의 침투는 진공 보조 압력 침투 장치에서 800 °C 및 400 kPa의 조건에서 서로 다른 압력 적용 시간(3, 8 및 15초)으로 수행되었습니다. 고해상도(³500 nm) 수직 주사 백색광 간섭 프로파일로미터를 사용하여 복합 재료의 전면을 감지했습니다. Navier-Stokes 방정식을 기반으로 하는 ¯-CT 검사에서 실제 기공 형상을 고려하여 침투를 미시적으로 시뮬레이션했습니다. 그 결과 전분 함량과 입자크기가 증가할수록 복합재료의 표면적이 증가하는 것으로 나타났다. 전분 함량과 비교하여 입자 크기는 전면 표면적에 더 많은 영향을 미칩니다. 시뮬레이션에서 침투가 진행됨에 따라 액체 AlSi12의 압력이 감소했습니다. 복합재의 잔류 기공은 침투와 함께 증가했습니다. 실험 및 시뮬레이션 결과에 따르면 침투 방향을 따라 더 큰 압력 강하가 복합 재료의 더 많은 잔류 기공을 유도합니다.

Silicon particle preforms with different starch contents (10, 20 and 30%) and particle sizes (20, 50 and 90 ¯m) were fabricated by compression mold forming and heat treatment. The pore characteristics of preforms were inspected with a high-resolution (³1 ¯m) three-dimensional (3D) X-ray micro-computed tomography (¯-CT). The infiltration of AlSi12 alloys into the preforms were carried out under the condition of 800 °C and 400 kPa with different pressure-applied times (3, 8 and 15 s) in a vacuum-assisted pressure infiltration apparatus. A highresolution (³500 nm) vertical scanning white light interfering profilometer was used to detect the front surfaces of composites. The infiltration was simulated at micro-scale by considering the actual pore geometry from the ¯- CT inspection based on the Navier-Stokes equation. The results demonstrated that as the starch content and particle size increased, the front surface area of composite increased. Compared with the starch content, the particle size has more influence on the front surface area. In the simulation, as the infiltration progressed, the pressure of liquid AlSi12 decreased. The residual pores of composites increased with infiltration. According to the experiment and simulation results, a larger pressure drop along the infiltration direction leads to more residual pores of composites.

Fig. 1. Size distributions of Si particles.
Fig. 1. Size distributions of Si particles.
Fig. 2. Schematic of different locations of composites.
Fig. 2. Schematic of different locations of composites.
Fig. 3. Three-dimensional geometry with the reconstruction technology, enmeshment and infiltration parameters of Si preforms: (a) geometry, and (b) meshes and flow direction.
Fig. 3. Three-dimensional geometry with the reconstruction technology, enmeshment and infiltration parameters of Si preforms: (a) geometry, and (b) meshes and flow direction.
Fig. 4. Number-based frequencies of effective pore radius and throat radius: (a) effective pore radius of preforms with the 50 ¯m particles, (b) effective throat radius of preforms with the 50 ¯m particles, (c) effective pore radius of preforms with the 20 % starches, and (d) effective throat radius of preforms with the 20 % starches.
Fig. 4. Number-based frequencies of effective pore radius and throat radius: (a) effective pore radius of preforms with the 50 ¯m particles, (b) effective throat radius of preforms with the 50 ¯m particles, (c) effective pore radius of preforms with the 20 % starches, and (d) effective throat radius of preforms with the 20 % starches.
Fig. 5. 3D topological morphologies of front surfaces of composites: (a) 50 ¯m-10 %, (b) 50 ¯m-20 %, (c) 50 ¯m-30 %, (d) 20 ¯m-20 %, and (e) 90 ¯m-20 %.
Fig. 5. 3D topological morphologies of front surfaces of composites: (a) 50 ¯m-10 %, (b) 50 ¯m-20 %, (c) 50 ¯m-30 %, (d) 20 ¯m-20 %, and (e) 90 ¯m-20 %.
Fig. 6. Schematic of capillary tube.
Fig. 6. Schematic of capillary tube.
Fig. 8. Pressure distribution during the infiltration of preform with the 50 ¯m particles and 20 % starches: (a) 25 % filled, (b) 57 % filled, and (c) 99 % filled.
Fig. 8. Pressure distribution during the infiltration of preform with the 50 ¯m particles and 20 % starches: (a) 25 % filled, (b) 57 % filled, and (c) 99 % filled.
Fig. 9. Pressure distributions of liquid AlSi12 during the infiltration of preforms: (a) different fill fractions, (b) different starch contents, and (c) different particle sizes.
Fig. 9. Pressure distributions of liquid AlSi12 during the infiltration of preforms: (a) different fill fractions, (b) different starch contents, and (c) different particle sizes.
Fig. 10. Metallographs of composites: (a) different locations of composite with the 20 ¯m particles and 20 % starches, and (b) different locations of composite with the 90 ¯m particles and 20 % starches.
Fig. 10. Metallographs of composites: (a) different locations of composite with the 20 ¯m particles and 20 % starches, and (b) different locations of composite with the 90 ¯m particles and 20 % starches.
Fig. 11. Area fractions of residual pores of composites: (a) 50 ¯m (different starch contents), and (b) 20 % (different particle sizes).
Fig. 11. Area fractions of residual pores of composites: (a) 50 ¯m (different starch contents), and (b) 20 % (different particle sizes).

References

1) V. G. Resmi, K. M. Sree Manu, V. Lakshmi, M.
Brahmakumar, T. P. D. Rajan, C. Pavithran and B. C.
Pai, J. Porous Mat., 22, 1445­1454 (2015).
2) C. García-Cordovilla, E. Louis and J. Narciso, Acta
Mater., 47, 4461­4479 (1999).
3) D. B. Miracle, Compos. Sci. Technol., 65, 2526­2540
(2005).
4) J. M. Chiou and D. D. L. Chung, J. Mater. Sci., 28,
1447­1470 (1993).
5) Q. G. Zhang and M. Y. Gu, J. Compos. Mater., 40, 471­
478 (2006).
6) C. M. Lawrence Wu and G. W. Han, Compos. Part AAppl. S., 37, 1858­1862 (2006).
7) X. Y. Cai, X. W. Yin, X. K. Ma, X. M. Fan, Y. Z. Cai,
J. P. Li, L. F. Cheng and L. T. Zhang, Ceram. Int., 42,
10144­10150 (2016).
8) J. M. Molina, E. Piñero, J. Narciso, C. GarcíaCordovilla and E. Louis, Curr. Opin. Solid St. M., 9,
202­210 (2005).
9) A. Léger, L. Weber and A. Mortensen, Acta Mater., 91,
57­69 (2015).
10) Y. Q. Ma, L. H. Qi, W. G. Zheng, J. M. Zhou and L. Y.
Ju, T. Nonferr. Metal. Soc., 23, 1915­1921 (2013).
11) J. T. Tian, E. Piñero, J. Narciso and E. Louis, Scripta
Mater., 53, 1483­1488 (2005).
12) J. Narciso, A. Alonso, A. Pamies, C. García-Cordovilla
and E. Louis, Metall. Mater. Trans. A, 26A, 983­990
(1995).
13) J. Roger, M. Avenel and L. Lapuyade, J. Eur. Ceram.
Soc., 40, 1859­1868 (2020).
14) J. Roger, M. Avenel and L. Lapuyade, J. Eur. Ceram.
Soc., 40, 1869­1876 (2020).
15) R. Scardovelli and S. Zaleski, Annu. Rev. Fluid Mech.,
31, 567­603 (1999).
16) H. D. Zhao, I. Ohnaka and J. D. Zhu, Appl. Math.
Model., 32, 185­194 (2008).
17) Y. He, A. E. Bayly, A. Hassanpour, F. Muller, K. Wu
and D. M. Yang, Powder Technol., 338, 548­562
(2018).
18) K. D. Nikitin, K. M. Terekhov and Y. V. Vassilevski,
Appl. Math. Lett., 86, 236­242 (2018).
19) J. F. Xiao, X. Liu, Y. M. Luo, J. C. Cai and J. F. Xu,
Colloid. Surface. A, 591, 124572 (2020).
20) N. Birgle, R. Masson and L. Trenty, J. Comput. Phys.,
368, 210­235 (2018).
21) M. Chaaban, Y. Heider and B. Markert, Int. J. Heat
Fluid Fl., 83, 108566 (2020).
22) S. Zhang, M. J. Zhu, X. Zhao, D. G. Xiong, H. Wan,
S. X. Bai and X. D. Wang, Compos. Part A-Appl. S., 90,
71­81 (2016).
23) J. Roger, L. Guesnet, A. Marchais and Y. Le Petitcorps,
J. Alloy. Compd., 747, 484­494 (2018).
24) Q. Wan, H. D. Zhao and C. Zou, ISIJ Int., 54, 511­515
(2014).
25) F. Liu, H. D. Zhao, R. S. Yang and F. Z. Sun, Mater.
Today Commun., 19, 114­123 (2019).
26) D. Roussel, A. Lichtner, D. Jauffrès, J. Villanova, R. K.
Bordia and C. L. Martin, Scripta Mater., 113, 250­253
(2016).
27) M. Fukushima, T. Ohji, H. Hyuga, C. Matsunaga and Y.
Yoshizawa, J. Mater. Res., 32, 3286­3293 (2017).
28) M. Fukushima, H. Hyuga, C. Matsunaga and Y.
Yoshizawa, J. Am. Ceram. Soc., 101, 3266­3270
(2018).
29) R. Z. Liu, H. D. Zhao, H. Long and B. Xie, Mater.
Charact., 137, 370­378 (2017).
30) B. Xie, H. D. Zhao, H. Long, J. L. Peng and R. Z. Liu,
Ceram. Int., 45, 23924­23933 (2019).
31) R. Z. Liu, H. D. Zhao and B. Xie, Transport Porous
Med., 131, 1053­1063 (2020).
32) Y. Li, H. W. Chen, F. Q. Wang, X. L. Xia and H. P. Tan,
Infrared Phys. Techn., 113, 103646 (2021).
33) P. Tahmasebi, M. Sahimi, A. H. Kohanpur and A.
Valocchi, J. Petrol. Sci. Eng., 155, 21­33 (2017).
34) B. Gharedaghloo, S. J. Berg and E. A. Sudicky, Adv.
Water Resour., 143, 103681 (2020).
35) A. Viswanath, M. V. Manu, S. Savithri and U. T. S.
Pillai, J. Mater. Process. Tech., 244, 320­330 (2017).
36) D. Silin and T. Patzek, Physica A, 371, 336­360 (2006).
37) W. Hui, Y. S. Wang, D. Z. Ren and H. Jin, J. Petrol. Sci.
Eng., 192, 107295 (2020).
38) H. Nakae and H. Katoh, J. Jpn. I. Met. Mater., 63,
1356­1362 (1999).

Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting

재료 분사를 통한 다중 재료 3D 유체 장치의 액체-고체 공동 인쇄

Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting

BrandonHayes,Travis Hainsworth, Robert MacCurdy
University of Colorado Boulder, Department of Mechanical Engineering, Boulder, 80309, CO, USA

Abstract

다중 재료 재료 분사 적층 제조 공정은 3차원(3D) 부품을 레이어별로 구축하기 위해 다양한 모델 및 지지 재료의 미세 액적을 증착합니다.

최근의 노력은 액체가 마이크로/밀리 채널에서 쉽게 퍼지할 수 있는 지지 재료로 작용할 수 있고 구조에 영구적으로 남아 있는 작동 유체로 작용할 수 있음을 보여주었지만 인쇄 프로세스 및 메커니즘에 대한 자세한 이해가 부족합니다.

액체 인쇄의 제한된 광범위한 적용. 이 연구에서 광경화성 및 광경화성 액체 방울이 동시에 증착되는 액체-고체 공동 인쇄라고 하는 “한 번에 모두 가능한” 다중 재료 인쇄 프로세스가 광범위하게 특성화됩니다. 액체-고체 공동 인쇄의 메커니즘은 실험적인 고속 이미징 및 CFD(전산 유체 역학) 연구를 통해 설명됩니다.

이 연구는 액체의 표면 장력이 액체 표면에서 광중합하여 재료의 단단한 층을 형성하는 분사된 광중합체 미세 방울을 지지할 수 있음을 보여줍니다.

마이크로/밀리 유체 소자의 액체-고체 공동 인쇄를 위한 설계 규칙은 믹서, 액적 발생기, 고도로 분기되는 구조 및 통합된 단방향 플랩 밸브와 같은 평면, 3D 및 복합 재료 마이크로/메조 유체 구조에 대한 사례 연구뿐만 아니라 제시됩니다.

우리는 액체-고체 공동 인쇄 과정을 마이크로/메조플루이딕 회로, 전기화학 트랜지스터, 칩 장치 및 로봇을 포함한 응용 프로그램을 사용하여 3D, 통합된 복합 재료 유체 회로 및 유압 구조의 단순하고 빠른 제작을 가능하게 하는 적층 제조의 핵심 새로운 기능으로 구상합니다.

Multi-material material jetting additive manufacturing processes deposit micro-scale droplets of different model and support materials to build three-dimensional (3D) parts layer by layer. Recent efforts have demonstrated that liquids can act as support materials, which can be easily purged from micro/milli-channels, and as working fluids, which permanently remain in a structure, yet the lack of a detailed understanding of the print process and mechanism has limited widespread applications of liquid printing. In this study, an “all in one go” multi-material print process, herein termed liquid–solid co-printing in which non photo-curable and photo-curable liquid droplets are simultaneous deposited, is extensively characterized. The mechanism of liquid–solid co-printing is explained via experimental high speed imaging and computational fluid dynamic (CFD) studies. This work shows that a liquid’s surface tension can support jetted photopolymer micro-droplets which photo-polymerize on the liquid surface to form a solid layer of material. Design rules for liquid–solid co-printing of micro/milli-fluidic devices are presented as well as case studies of planar, 3D, and multi-material micro/mesofluidic structures such as mixers, droplet generators, highly branching structures, and an integrated one-way flap valve. We envision the liquid–solid co-printing process as a key new capability in additive manufacturing to enable simple and rapid fabrication of 3D, integrated print-in-place multi-material fluidic circuits and hydraulic structures with applications including micro/mesofluidic circuits, electrochemical transistors, lab-on-a-chip devices, and robotics.

Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting
Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting

Keywords

Additive manufacturing; Mesofluidics; Modeling and simulation; Multi-material; Material jetting

Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.

On-Chip Fabrication and In-Flow 3D-Printing of Cell-Laden Microgel Constructs: From Chip to Scaffold Materials in One Integral Process

세포가 함유된 마이크로겔의 온칩 제작 및 인-플로우 3D 프린팅
구성:하나의 통합 프로세스에서 칩에서 스캐폴드 재료까지

Vollmer, Gültekin Tamgüney, Aldo Boccacini
Submitted date: 10/05/2021 • Posted date: 11/05/2021
Licence: CC BY-NC-ND 4.0

바이오프린팅은 세포가 실린 스캐폴드의 제조를 위한 유력한 기술로 발전했습니다. 바이오잉크는 바이오프린팅의 가장 중요한 구성요소입니다. 최근 마이크로겔은 세포 보호 및 세포 미세 환경 제어를 가능하게 하는 매우 유망한 바이오 잉크로 도입되었습니다. 그러나 이들의 미세유체 제작은 본질적으로 한계가 있는 것으로 보입니다.

여기에서 우리는 안정적인 스캐폴드에 직접 유입되는 바이오프린팅과 함께 세포가 실린 마이크로겔의 미세유체 생산을 위한 미세유체 및 3D 인쇄의 직접 결합을 소개합니다. 방법론은 세포를 단분산 미세 방울로 연속 온칩 캡슐화하여 후속 유입 교차 연결을 통해 세포가 함유된 마이크로겔을 생성할 수 있으며, 이는 미세관을 종료한 후 자동으로 얇은 연속 마이크로겔 필라멘트로 끼이게 됩니다.

3D 프린트 헤드로의 통합으로 독립형 3차원 스캐폴드에 필라멘트를 직접 유입 인쇄할 수 있습니다. 이 방법은 다양한 교차 연결 방법 및 세포주에 대해 설명됩니다. 이러한 발전으로 미세유체학은 더 이상 바이오 제조의 병목을 초래하는 현상이 아닙니다.

Bioprinting has evolved into a thriving technology for the fabrication of cell-laden scaffolds. Bioinks are the most critical component for bioprinting. Recently, microgels have been introduced as a very promising bioink enabling cell protection and the control of the cellular microenvironment. However, their microfluidic fabrication inherently seemed to be a limitation. Here we introduce a direct coupling of microfluidics and 3D-printing for the microfluidic production of cell-laden microgels with direct in-flow bioprinting into stable scaffolds. The methodology enables the continuous on-chip encapsulation of cells into monodisperse microdroplets with subsequent in-flow cross-linking to produce cell-laden microgels, which after exiting a microtubing are automatically jammed into thin continuous microgel filaments. The integration into a 3D printhead allows direct in-flow printing of the filaments into free-standing three-dimensional scaffolds. The method is demonstrated for different cross-linking methods and cell lines. With this advancement, microfluidics is no longer a bottleneck for biofabrication.

Fig. 1: Three-dimensional schematic view of the multilayer double 3D-focusing microfluidic channel system, (b) control of droplet diameter via the Capiilary number Ca, and accessible hydrodynamic regimes for droplet production: squeezing (c), dripping (d) and jetting (e). The scale bars are 200 µm.
Fig. 1: Three-dimensional schematic view of the multilayer double 3D-focusing microfluidic channel system, (b) control of droplet diameter via the Capiilary number Ca, and accessible hydrodynamic regimes for droplet production: squeezing (c), dripping (d) and jetting (e). The scale bars are 200 µm.
Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.
Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.
Fig. 3: a) Photograph of a standard meander-shaped layer fabricated by microgel filament deposition printing. The lines have a thickness of 300 µm. b) photograph of a cross-bar pattern obtained by on-top deposition of several microgel filaments. The average linewidth is 1 mm. c) photograph of a donut-shaped microgel construct. The microgels have been fluorescently labelled by FITC-dextran to demonstrate the intrinsic microporosity corresponding to the black non-fluorescent regions, d) light microscopy image of a construct edge showing that fused adhesive microgels form a continuous, three-dimensional selfsupporting scaffold with intrinsic micropores.
Fig. 3: a) Photograph of a standard meander-shaped layer fabricated by microgel filament deposition printing. The lines have a thickness of 300 µm. b) photograph of a cross-bar pattern obtained by on-top deposition of several microgel filaments. The average linewidth is 1 mm. c) photograph of a donut-shaped microgel construct. The microgels have been fluorescently labelled by FITC-dextran to demonstrate the intrinsic microporosity corresponding to the black non-fluorescent regions, d) light microscopy image of a construct edge showing that fused adhesive microgels form a continuous, three-dimensional selfsupporting scaffold with intrinsic micropores.
Fig. 4: a) Scheme of the perfusion chamber consisting of an upstream and downstream chamber, perfusion ports, and removable scaffolds to stabilize the microgel construct during 3D-printing, b) photograph of a microgel construct in the perfusion chamber directly after printing and removal of the scaffolds, c) confocal microscopy image of the permeation front of a fluorescent dye, where the high dye concentration in the micropores can be clearly seen, d) confocal microscopy image of YFP-labelled HEK-cells within a microgel construct.
Fig. 4: a) Scheme of the perfusion chamber consisting of an upstream and downstream chamber, perfusion ports, and removable scaffolds to stabilize the microgel construct during 3D-printing, b) photograph of a microgel construct in the perfusion chamber directly after printing and removal of the scaffolds, c) confocal microscopy image of the permeation front of a fluorescent dye, where the high dye concentration in the micropores can be clearly seen, d) confocal microscopy image of YFP-labelled HEK-cells within a microgel construct.
Fig. 5: a) Layer-by-layer printing of microgel construct with integrated perfusion channel. After printing of the first layer, a hollow perfusion channel is inserted. Subsequently, the second and third layers are printed. b) The construct is directly printed into a perfusion chamber. The perfusion chamber provides whole construct permeation via flows cin and cout, as well as independent flow through the perfusion channel via flows vin and vout. c) Photograph of a perfusion chamber containing the construct directly after printing. The flow of the fluorescein solution through the integrated PVA hollow channel is clearly visible.
Fig. 5: a) Layer-by-layer printing of microgel construct with integrated perfusion channel. After printing of the first layer, a hollow perfusion channel is inserted. Subsequently, the second and third layers are printed. b) The construct is directly printed into a perfusion chamber. The perfusion chamber provides whole construct permeation via flows cin and cout, as well as independent flow through the perfusion channel via flows vin and vout. c) Photograph of a perfusion chamber containing the construct directly after printing. The flow of the fluorescein solution through the integrated PVA hollow channel is clearly visible.
Fig. 6: a) Photograph of an alginate capsule fiber formed after exiting the microtube. b) Confocal fluorescence microscopy image of part of a 3D-printed alginate capsule construct. The fluorescence arises from encapsulated fluorescently labelled polystyrene microbeads to demonstrate the integrity and stability of the alginate capsules.
Fig. 6: a) Photograph of an alginate capsule fiber formed after exiting the microtube. b) Confocal fluorescence microscopy image of part of a 3D-printed alginate capsule construct. The fluorescence arises from encapsulated fluorescently labelled polystyrene microbeads to demonstrate the integrity and stability of the alginate capsules.

Keywords

biomaterials, microgels, microfluidics, 3D printing, bioprinting

References

  1. A. Atala, Chem. Rev. 2020, 120, 10545-10546.
  2. J. Groll, J. A. Burdick, D. W. Cho, B. Derby, M. Gelinsky, S. C. Heilshorn, T. Jüngst, J. Malda, V. A
    Mironov, K. Nakayama, A. Ovisanikov, W. Sun, S. Takeuchi, J. J. Yoo, T. B. F. Woodfield,
    Biofabrication 2019, 11, 013001.
  3. W. Sun, B. Starly, A. C. Daly, J. A. Burdick, J. Groll, G. Skeldon, W. Shu, Y. Sakai, M. Shinohara,
    M. Nishikawa, J. Jang, D.-W. Cho, M. Nie, S. Takeuchi, S. Ostrovidov, A. Khademhosseini, R. D. Kamm,
    V. Mironov, L. Moroni, I. T. Ozbolat, Biofabrication 2020, 12, 022002.
  4. R. Levato, T. Juengst, R. G. Scheuring, T. Blunk, J. Groll, J. Malda, Adv. Mater. 2020, 32, 1906423.
  5. C. B. Highley, K. H. Song, A. C. Daly, J. A. Burdick, Adv. Sci. 2019, 6, 1801076.
  6. D. Velasco, E. Tumarkin, E. Kumacheva, Small 2012, 8, 1633-1642.
  7. W. Jiang, M. Li, Z. Chen, K. W. Leong, Lab Chip 2016, 16, 4482-4506.
  8. A. C. Daly, L. Riley, T. Segura, J. A. Burdick, Nat. Rev. 2020, 5, 20-43.
  9. A. S. Mao, B. Özkale, N. J. Shah, K. H. Vining, T. Descombes, L. Zhang, C. M. Tringides, S.-W.
    Wong, J.-W. Shin, D. T. Scadden, D. A. Weitz, D. J. Mooney, Proc. Natl. Acad. Sci. 2019, 116, 15392-15397.
  10. S. R. Pajoumshariati, M. Azizi, D. Wesner, P. G. Miller, M. L. Shuler, A. Abbaspourrad, ACS Appl.
    Mater. Interfaces 2018, 10, 9235-9246.
  11. A. S. Mao, J.-W. Shin, S. Utech, H. Wang, O. Uzun, W. Li, M. Cooper, Y. Hu, L. Zhang, D. A.
    Weitz, D. J. Mooney, Nat. Mater. 2017, 16, 236-243.
  12. P. S. Lienemann, T. Rossow, A. S. Mao, Q. Vallmajo-Martin, M. Ehrbar, D. J. Mooney, Lab Chip, 2017, 17, 727.
  13. F. Chen, J. Xue, J. Zhang, M. Bai, X. Yu, X.; C. Fan, Y. Zhao, J. Am. Chem. Soc. 2020, 142, 2889-2896.
  14. Q. Feng, Q. Li, H. Wen, J. Chen, M. Liang, H. Huang, D. Lan, H. Dong, X. Cao, Adv. Funct. Mater.,
    2019, 29, 1096690.
  15. L. P. B. Guerzoni, T. Yoshinari, D. B. Gehlen, D. Rommel, T. Haraszti, M. Akashi, L. De Laporte,
    Biomacromolecules 2019, 20, 3746-3754
  16. T. Rossow, J. A. Heyman, A. J. Ehrlicher, A. Langhoff, D. A. Weitz, R. Haag, S. Seiffert, J. Am.
    Chem. Soc. 2012, 134, 4983-4989.
  17. E. Kapourani, F. Neumann, K. Achazi, J. Dernedde, R. Haag, Macromol. Bioscience 2018, 18,1800116
  18. H. Wang, H. Liu, H. Liu, W. Su, W. Chen, J. Qin, Adv. Mater. Technol. 2019, 4, 1800632.
  19. C. Fan, S.-H. Zhan, Z.-X. Dong, W. Yang, W.-S. Deng, X. Liu, P. Suna, D.-A. Wang, Mater. Sci. Eng. C 2019, 108, 110399.
  20. A. M. Compaan, K. Song, W. Chai, Y. Huang, ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 7855-7868.
  21. S. L. Anna, H. C. Mayer, Phys. Fluids 2006, 18, 121512.
  22. T. Ward, M. Faivre, M. Abkarian, H. A. Stone, Electrophoresis 2005, 26, 3716-3724.
  23. F. Lapierre, N. Wu, Y. Zhu, Proc. SPIE 2011, 8204, 82040H-1.
  24. C. A. Stan, S. K. Y. Tang, G. M. Whitesides, Anal. Chem. 2009, 81, 2399-2402.
  25. J. Tan, J. H. Xu, S. W. Li, G. S. Luo, Chem. Eng. J. 2008, 136, 306-311.
  26. R.-C. Luo, C.-H. Chen, Soft 2012, 1, 1-23.
  27. C. H. Choi, J. H. Jung, T. S. Hwang, C. S. Lee, Macromol. Res. 2009, 17, 163-167.
  28. A. J. D. Krüger, O. Bakirman, P. B. Guerzoni, A. Jans, D. B. Gehlen, D. Rommel, T. Haraszti, A. J.
    C. Kuehne, L. De Laporte, Adv. Mater. 2019, 31, 1903668.
  29. D. B. Kolesky, K. A. Homan, M. A. Skylar-Scott, J. A. Lewis, Proc. Natl. Acad. Sci. 2016, 113, 3179-3184
  30. A. K. Miri, I. Mirzaee, S. Hassan, S. M. Oskui, D. Nieto, A. Khademhosseini, Y. S. Zhang, Lab Chip 2019, 19, 2019.
  31. F. A. Plamper, W. Richtering Acc. Chem. Res. 2017, 50, 131-140.
  32. S. Sun, M. Li, A. Liu, Int. J. Adhesion Adhesives 2013, 41, 98-106.
Figure 3 Simulation PTC pipes enhanced with copper foam and nanoparticles in FLOW-3D software.

다공성 미디어 및 나노유체에 의해 강화된 수집기로 태양광 CCHP 시스템의 최적화

Optimization of Solar CCHP Systems with Collector Enhanced by Porous Media and Nanofluid


Navid Tonekaboni,1Mahdi Feizbahr,2 Nima Tonekaboni,1Guang-Jun Jiang,3,4 and Hong-Xia Chen3,4

Abstract

태양열 집열기의 낮은 효율은 CCHP(Solar Combined Cooling, Heating, and Power) 사이클의 문제점 중 하나로 언급될 수 있습니다. 태양계를 개선하기 위해 나노유체와 다공성 매체가 태양열 집열기에 사용됩니다.

다공성 매질과 나노입자를 사용하는 장점 중 하나는 동일한 조건에서 더 많은 에너지를 흡수할 수 있다는 것입니다. 이 연구에서는 평균 일사량이 1b인 따뜻하고 건조한 지역의 600 m2 건물의 전기, 냉방 및 난방을 생성하기 위해 다공성 매질과 나노유체를 사용하여 태양열 냉난방 복합 발전(SCCHP) 시스템을 최적화했습니다.

본 논문에서는 침전물이 형성되지 않는 lb = 820 w/m2(이란) 정도까지 다공성 물질에서 나노유체의 최적량을 계산하였다. 이 연구에서 태양열 집열기는 구리 다공성 매체(95% 다공성)와 CuO 및 Al2O3 나노 유체로 향상되었습니다.

나노유체의 0.1%-0.6%가 작동 유체로 물에 추가되었습니다. 나노유체의 0.5%가 태양열 집열기 및 SCCHP 시스템에서 가장 높은 에너지 및 엑서지 효율 향상으로 이어지는 것으로 밝혀졌습니다.

본 연구에서 포물선형 집열기(PTC)의 최대 에너지 및 엑서지 효율은 각각 74.19% 및 32.6%입니다. 그림 1은 태양 CCHP의 주기를 정확하게 설명하기 위한 그래픽 초록으로 언급될 수 있습니다.

The low efficiency of solar collectors can be mentioned as one of the problems in solar combined cooling, heating, and power (CCHP) cycles. For improving solar systems, nanofluid and porous media are used in solar collectors. One of the advantages of using porous media and nanoparticles is to absorb more energy under the same conditions. In this research, a solar combined cooling, heating, and power (SCCHP) system has been optimized by porous media and nanofluid for generating electricity, cooling, and heating of a 600 m2 building in a warm and dry region with average solar radiation of Ib = 820 w/m2 in Iran. In this paper, the optimal amount of nanofluid in porous materials has been calculated to the extent that no sediment is formed. In this study, solar collectors were enhanced with copper porous media (95% porosity) and CuO and Al2O3 nanofluids. 0.1%–0.6% of the nanofluids were added to water as working fluids; it is found that 0.5% of the nanofluids lead to the highest energy and exergy efficiency enhancement in solar collectors and SCCHP systems. Maximum energy and exergy efficiency of parabolic thermal collector (PTC) riches in this study are 74.19% and 32.6%, respectively. Figure 1 can be mentioned as a graphical abstract for accurately describing the cycle of solar CCHP.

1. Introduction

Due to the increase in energy consumption, the use of clean energy is one of the important goals of human societies. In the last four decades, the use of cogeneration cycles has increased significantly due to high efficiency. Among clean energy, the use of solar energy has become more popular due to its greater availability [1]. Low efficiency of energy production, transmission, and distribution system makes a new system to generate simultaneously electricity, heating, and cooling as an essential solution to be widely used. The low efficiency of the electricity generation, transmission, and distribution system makes the CCHP system a basic solution to eliminate waste of energy. CCHP system consists of a prime mover (PM), a power generator, a heat recovery system (produce extra heating/cooling/power), and thermal energy storage (TES) [2]. Solar combined cooling, heating, and power (SCCHP) has been started three decades ago. SCCHP is a system that receives its propulsive force from solar energy; in this cycle, solar collectors play the role of propulsive for generating power in this system [3].

Increasing the rate of energy consumption in the whole world because of the low efficiency of energy production, transmission, and distribution system causes a new cogeneration system to generate electricity, heating, and cooling energy as an essential solution to be widely used. Building energy utilization fundamentally includes power required for lighting, home electrical appliances, warming and cooling of building inside, and boiling water. Domestic usage contributes to an average of 35% of the world’s total energy consumption [4].

Due to the availability of solar energy in all areas, solar collectors can be used to obtain the propulsive power required for the CCHP cycle. Solar energy is the main source of energy in renewable applications. For selecting a suitable area to use solar collectors, annual sunshine hours, the number of sunny days, minus temperature and frosty days, and the windy status of the region are essentially considered [5]. Iran, with an average of more than 300 sunny days, is one of the suitable countries to use solar energy. Due to the fact that most of the solar radiation is in the southern regions of Iran, also the concentration of cities is low in these areas, and transmission lines are far apart, one of the best options is to use CCHP cycles based on solar collectors [6]. One of the major problems of solar collectors is their low efficiency [7]. Low efficiency increases the area of collectors, which increases the initial cost of solar systems and of course increases the initial payback period. To increase the efficiency of solar collectors and improve their performance, porous materials and nanofluids are used to increase their workability.

There are two ways to increase the efficiency of solar collectors and mechanical and fluid improvement. In the first method, using porous materials or helical filaments inside the collector pipes causes turbulence of the flow and increases heat transfer. In the second method, using nanofluids or salt and other materials increases the heat transfer of water. The use of porous materials has grown up immensely over the past twenty years. Porous materials, especially copper porous foam, are widely used in solar collectors. Due to the high contact surface area, porous media are appropriate candidates for solar collectors [8]. A number of researchers investigated Solar System performance in accordance with energy and exergy analyses. Zhai et al. [9] reviewed the performance of a small solar-powered system in which the energy efficiency was 44.7% and the electrical efficiency was 16.9%.

Abbasi et al. [10] proposed an innovative multiobjective optimization to optimize the design of a cogeneration system. Results showed the CCHP system based on an internal diesel combustion engine was the applicable alternative at all regions with different climates. The diesel engine can supply the electrical requirement of 31.0% and heating demand of 3.8% for building.

Jiang et al. [11] combined the experiment and simulation together to analyze the performance of a cogeneration system. Moreover, some research focused on CCHP systems using solar energy. It integrated sustainable and renewable technologies in the CCHP, like PV, Stirling engine, and parabolic trough collector (PTC) [21215].

Wang et al. [16] optimized a cogeneration solar cooling system with a Rankine cycle and ejector to reach the maximum total system efficiency of 55.9%. Jing et al. analyzed a big-scale building with the SCCHP system and auxiliary heaters to produced electrical, cooling, and heating power. The maximum energy efficiency reported in their work is 46.6% [17]. Various optimization methods have been used to improve the cogeneration system, minimum system size, and performance, such as genetic algorithm [1819].

Hirasawa et al. [20] investigated the effect of using porous media to reduce thermal waste in solar systems. They used the high-porosity metal foam on top of the flat plate solar collector and observed that thermal waste decreased by 7% due to natural heat transfer. Many researchers study the efficiency improvement of the solar collector by changing the collector’s shapes or working fluids. However, the most effective method is the use of nanofluids in the solar collector as working fluid [21]. In the experimental study done by Jouybari et al. [22], the efficiency enhancement up to 8.1% was achieved by adding nanofluid in a flat plate collector. In this research, by adding porous materials to the solar collector, collector efficiency increased up to 92% in a low flow regime. Subramani et al. [23] analyzed the thermal performance of the parabolic solar collector with Al2O3 nanofluid. They conducted their experiments with Reynolds number range 2401 to 7202 and mass flow rate 0.0083 to 0.05 kg/s. The maximum efficiency improvement in this experiment was 56% at 0.05 kg/s mass flow rate.

Shojaeizadeh et al. [24] investigated the analysis of the second law of thermodynamic on the flat plate solar collector using Al2O3/water nanofluid. Their research showed that energy efficiency rose up to 1.9% and the exergy efficiency increased by a maximum of 0.72% compared to pure water. Tiwari et al. [25] researched on the thermal performance of solar flat plate collectors for working fluid water with different nanofluids. The result showed that using 1.5% (optimum) particle volume fraction of Al2O3 nanofluid as an absorbing medium causes the thermal efficiency to enhance up to 31.64%.

The effect of porous media and nanofluids on solar collectors has already been investigated in the literature but the SCCHP system with a collector embedded by both porous media and nanofluid for enhancing the ratio of nanoparticle in nanofluid for preventing sedimentation was not discussed. In this research, the amount of energy and exergy of the solar CCHP cycles with parabolic solar collectors in both base and improved modes with a porous material (copper foam with 95% porosity) and nanofluid with different ratios of nanoparticles was calculated. In the first step, it is planned to design a CCHP system based on the required load, and, in the next step, it will analyze the energy and exergy of the system in a basic and optimize mode. In the optimize mode, enhanced solar collectors with porous material and nanofluid in different ratios (0.1%–0.7%) were used to optimize the ratio of nanofluids to prevent sedimentation.

2. Cycle Description

CCHP is one of the methods to enhance energy efficiency and reduce energy loss and costs. The SCCHP system used a solar collector as a prime mover of the cogeneration system and assisted the boiler to generate vapor for the turbine. Hot water flows from the expander to the absorption chiller in summer or to the radiator or fan coil in winter. Finally, before the hot water wants to flow back to the storage tank, it flows inside a heat exchanger for generating domestic hot water [26].

For designing of solar cogeneration system and its analysis, it is necessary to calculate the electrical, heating (heating load is the load required for the production of warm water and space heating), and cooling load required for the case study considered in a residential building with an area of 600 m2 in the warm region of Iran (Zahedan). In Table 1, the average of the required loads is shown for the different months of a year (average of electrical, heating, and cooling load calculated with CARRIER software).Table 1 The average amount of electric charges, heating load, and cooling load used in the different months of the year in the city of Zahedan for a residential building with 600 m2.

According to Table 1, the maximum magnitude of heating, cooling, and electrical loads is used to calculate the cogeneration system. The maximum electric load is 96 kW, the maximum amount of heating load is 62 kW, and the maximum cooling load is 118 kW. Since the calculated loads are average, all loads increased up to 10% for the confidence coefficient. With the obtained values, the solar collector area and other cogeneration system components are calculated. The cogeneration cycle is capable of producing 105 kW electric power, 140 kW cooling capacity, and 100 kW heating power.

2.1. System Analysis Equations

An analysis is done by considering the following assumptions:(1)The system operates under steady-state conditions(2)The system is designed for the warm region of Iran (Zahedan) with average solar radiation Ib = 820 w/m2(3)The pressure drops in heat exchangers, separators, storage tanks, and pipes are ignored(4)The pressure drop is negligible in all processes and no expectable chemical reactions occurred in the processes(5)Potential, kinetic, and chemical exergy are not considered due to their insignificance(6)Pumps have been discontinued due to insignificance throughout the process(7)All components are assumed adiabatic

Schematic shape of the cogeneration cycle is shown in Figure 1 and all data are given in Table 2.

Figure 1 Schematic shape of the cogeneration cycle.Table 2 Temperature and humidity of different points of system.

Based on the first law of thermodynamic, energy analysis is based on the following steps.

First of all, the estimated solar radiation energy on collector has been calculated:where α is the heat transfer enhancement coefficient based on porous materials added to the collector’s pipes. The coefficient α is increased by the porosity percentage, the type of porous material (in this case, copper with a porosity percentage of 95), and the flow of fluid to the collector equation.

Collector efficiency is going to be calculated by the following equation [9]:

Total energy received by the collector is given by [9]

Also, the auxiliary boiler heat load is [2]

Energy consumed from vapor to expander is calculated by [2]

The power output form by the screw expander [9]:

The efficiency of the expander is 80% in this case [11].

In this step, cooling and heating loads were calculated and then, the required heating load to reach sanitary hot water will be calculated as follows:

First step: calculating the cooling load with the following equation [9]:

Second step: calculating heating loads [9]:

Then, calculating the required loud for sanitary hot water will be [9]

According to the above-mentioned equations, efficiency is [9]

In the third step, calculated exergy analysis as follows.

First, the received exergy collector from the sun is calculated [9]:

In the previous equation, f is the constant of air dilution.

The received exergy from the collector is [9]

In the case of using natural gas in an auxiliary heater, the gas exergy is calculated from the following equation [12]:

Delivering exergy from vapor to expander is calculated with the following equation [9]:

In the fourth step, the exergy in cooling and heating is calculated by the following equation:

Cooling exergy in summer is calculated [9]:

Heating exergy in winter is calculated [9]:

In the last step based on thermodynamic second law, exergy efficiency has been calculated from the following equation and the above-mentioned calculated loads [9]:

3. Porous Media

The porous medium that filled the test section is copper foam with a porosity of 95%. The foams are determined in Figure 2 and also detailed thermophysical parameters and dimensions are shown in Table 3.

Figure 2 Copper foam with a porosity of 95%.Table 3 Thermophysical parameters and dimensions of copper foam.

In solar collectors, copper porous materials are suitable for use at low temperatures and have an easier and faster manufacturing process than ceramic porous materials. Due to the high coefficient conductivity of copper, the use of copper metallic foam to increase heat transfer is certainly more efficient in solar collectors.

Porous media and nanofluid in solar collector’s pipes were simulated in FLOW-3D software using the finite-difference method [27]. Nanoparticles Al2O3 and CUO are mostly used in solar collector enhancement. In this research, different concentrations of nanofluid are added to the parabolic solar collectors with porous materials (copper foam with porosity of 95%) to achieve maximum heat transfer in the porous materials before sedimentation. After analyzing PTC pipes with the nanofluid flow in FLOW-3D software, for energy and exergy efficiency analysis, Carrier software results were used as EES software input. Simulation PTC with porous media inside collector pipe and nanofluids sedimentation is shown in Figure 3.

Figure 3 Simulation PTC pipes enhanced with copper foam and nanoparticles in FLOW-3D software.

3.1. Nano Fluid

In this research, copper and silver nanofluids (Al2O3, CuO) have been added with percentages of 0.1%–0.7% as the working fluids. The nanoparticle properties are given in Table 4. Also, system constant parameters are presented in Table 4, which are available as default input in the EES software.Table 4 Properties of the nanoparticles [9].

System constant parameters for input in the software are shown in Table 5.Table 5 System constant parameters.

The thermal properties of the nanofluid can be obtained from equations (18)–(21). The basic fluid properties are indicated by the index (bf) and the properties of the nanoparticle silver with the index (np).

The density of the mixture is shown in the following equation [28]:where ρ is density and ϕ is the nanoparticles volume fraction.

The specific heat capacity is calculated from the following equation [29]:

The thermal conductivity of the nanofluid is calculated from the following equation [29]:

The parameter β is the ratio of the nanolayer thickness to the original particle radius and, usually, this parameter is taken equal to 0.1 for the calculated thermal conductivity of the nanofluids.

The mixture viscosity is calculated as follows [30]:

In all equations, instead of water properties, working fluids with nanofluid are used. All of the above equations and parameters are entered in the EES software for calculating the energy and exergy of solar collectors and the SCCHP cycle. All calculation repeats for both nanofluids with different concentrations of nanofluid in the solar collector’s pipe.

4. Results and Discussion

In the present study, relations were written according to Wang et al. [16] and the system analysis was performed to ensure the correctness of the code. The energy and exergy charts are plotted based on the main values of the paper and are shown in Figures 4 and 5. The error rate in this simulation is 1.07%.

Figure 4 Verification charts of energy analysis results.

Figure 5 Verification charts of exergy analysis results.

We may also investigate the application of machine learning paradigms [3141] and various hybrid, advanced optimization approaches that are enhanced in terms of exploration and intensification [4255], and intelligent model studies [5661] as well, for example, methods such as particle swarm optimizer (PSO) [6062], differential search (DS) [63], ant colony optimizer (ACO) [616465], Harris hawks optimizer (HHO) [66], grey wolf optimizer (GWO) [5367], differential evolution (DE) [6869], and other fusion and boosted systems [4146485054557071].

At the first step, the collector is modified with porous copper foam material. 14 cases have been considered for the analysis of the SCCHP system (Table 6). It should be noted that the adding of porous media causes an additional pressure drop inside the collector [922263072]. All fourteen cases use copper foam with a porosity of 95 percent. To simulate the effect of porous materials and nanofluids, the first solar PTC pipes have been simulated in the FLOW-3D software and then porous media (copper foam with porosity of 95%) and fluid flow with nanoparticles (AL2O3 and CUO) are generated in the software. After analyzing PTC pipes in FLOW-3D software, for analyzing energy and exergy efficiency, software outputs were used as EES software input for optimization ratio of sedimentation and calculating energy and exergy analyses.Table 6 Collectors with different percentages of nanofluids and porous media.

In this research, an enhanced solar collector with both porous media and Nanofluid is investigated. In the present study, 0.1–0.5% CuO and Al2O3 concentration were added to the collector fully filled by porous media to achieve maximum energy and exergy efficiencies of solar CCHP systems. All steps of the investigation are shown in Table 6.

Energy and exergy analyses of parabolic solar collectors and SCCHP systems are shown in Figures 6 and 7.

Figure 6 Energy and exergy efficiencies of the PTC with porous media and nanofluid.

Figure 7 Energy and exergy efficiency of the SCCHP.

Results show that the highest energy and exergy efficiencies are 74.19% and 32.6%, respectively, that is achieved in Step 12 (parabolic collectors with filled porous media and 0.5% Al2O3). In the second step, the maximum energy efficiency of SCCHP systems with fourteen steps of simulation are shown in Figure 7.

In the second step, where 0.1, −0.6% of the nanofluids were added, it is found that 0.5% leads to the highest energy and exergy efficiency enhancement in solar collectors and SCCHP systems. Using concentrations more than 0.5% leads to sediment in the solar collector’s pipe and a decrease of porosity in the pipe [73]. According to Figure 7, maximum energy and exergy efficiencies of SCCHP are achieved in Step 12. In this step energy efficiency is 54.49% and exergy efficiency is 18.29%. In steps 13 and 14, with increasing concentration of CUO and Al2O3 nanofluid solution in porous materials, decreasing of energy and exergy efficiency of PTC and SCCHP system at the same time happened. This decrease in efficiency is due to the formation of sediment in the porous material. Calculations and simulations have shown that porous materials more than 0.5% nanofluids inside the collector pipe cause sediment and disturb the porosity of porous materials and pressure drop and reduce the coefficient of performance of the cogeneration system. Most experience showed that CUO and AL2O3 nanofluids with less than 0.6% percent solution are used in the investigation on the solar collectors at low temperatures and discharges [74]. One of the important points of this research is that the best ratio of nanofluids in the solar collector with a low temperature is 0.5% (AL2O3 and CUO); with this replacement, the cost of solar collectors and SCCHP cycle is reduced.

5. Conclusion and Future Directions

In the present study, ways for increasing the efficiency of solar collectors in order to enhance the efficiency of the SCCHP cycle are examined. The research is aimed at adding both porous materials and nanofluids for estimating the best ratio of nanofluid for enhanced solar collector and protecting sedimentation in porous media. By adding porous materials (copper foam with porosity of 95%) and 0.5% nanofluids together, high efficiency in solar parabolic collectors can be achieved. The novelty in this research is the addition of both nanofluids and porous materials and calculating the best ratio for preventing sedimentation and pressure drop in solar collector’s pipe. In this study, it was observed that, by adding 0.5% of AL2O3 nanofluid in working fluids, the energy efficiency of PTC rises to 74.19% and exergy efficiency is grown up to 32.6%. In SCCHP cycle, energy efficiency is 54.49% and exergy efficiency is 18.29%.

In this research, parabolic solar collectors fully filled by porous media (copper foam with a porosity of 95) are investigated. In the next step, parabolic solar collectors in the SCCHP cycle were simultaneously filled by porous media and different percentages of Al2O3 and CuO nanofluid. At this step, values of 0.1% to 0.6% of each nanofluid were added to the working fluid, and the efficiency of the energy and exergy of the collectors and the SCCHP cycle were determined. In this case, nanofluid and the porous media were used together in the solar collector and maximum efficiency achieved. 0.5% of both nanofluids were used to achieve the biggest efficiency enhancement.

In the present study, as expected, the highest efficiency is for the parabolic solar collector fully filled by porous material (copper foam with a porosity of 95%) and 0.5% Al2O3. Results of the present study are as follows:(1)The average enhancement of collectors’ efficiency using porous media and nanofluids is 28%.(2)Solutions with 0.1 to 0.5% of nanofluids (CuO and Al2O3) are used to prevent collectors from sediment occurrence in porous media.(3)Collector of solar cogeneration cycles that is enhanced by both porous media and nanofluid has higher efficiency, and the stability of output temperature is more as well.(4)By using 0.6% of the nanofluids in the enhanced parabolic solar collectors with copper porous materials, sedimentation occurs and makes a high-pressure drop in the solar collector’s pipe which causes decrease in energy efficiency.(5)Average enhancement of SCCHP cycle efficiency is enhanced by both porous media and nanofluid 13%.

Nomenclature

:Solar radiation
a:Heat transfer augmentation coefficient
A:Solar collector area
Bf:Basic fluid
:Specific heat capacity of the nanofluid
F:Constant of air dilution
:Thermal conductivity of the nanofluid
:Thermal conductivity of the basic fluid
:Viscosity of the nanofluid
:Viscosity of the basic fluid
:Collector efficiency
:Collector energy receives
:Auxiliary boiler heat
:Expander energy
:Gas energy
:Screw expander work
:Cooling load, in kilowatts
:Heating load, in kilowatts
:Solar radiation energy on collector, in Joule
:Sanitary hot water load
Np:Nanoparticle
:Energy efficiency
:Heat exchanger efficiency
:Sun exergy
:Collector exergy
:Natural gas exergy
:Expander exergy
:Cooling exergy
:Heating exergy
:Exergy efficiency
:Steam mass flow rate
:Hot water mass flow rate
:Specific heat capacity of water
:Power output form by the screw expander
Tam:Average ambient temperature
:Density of the mixture.

Greek symbols

ρ:Density
ϕ:Nanoparticles volume fraction
β:Ratio of the nanolayer thickness.

Abbreviations

CCHP:Combined cooling, heating, and power
EES:Engineering equation solver.

Data Availability

For this study, data were generated by CARRIER software for the average electrical, heating, and cooling load of a residential building with 600 m2 in the city of Zahedan, Iran.

Conflicts of Interest

The authors declare that they have no conflicts of interest.

Acknowledgments

This work was partially supported by the National Natural Science Foundation of China under Contract no. 71761030 and Natural Science Foundation of Inner Mongolia under Contract no. 2019LH07003.

References

  1. A. Fudholi and K. Sopian, “Review on solar collector for agricultural produce,” International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS), vol. 9, no. 1, p. 414, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  2. G. Yang and X. Zhai, “Optimization and performance analysis of solar hybrid CCHP systems under different operation strategies,” Applied Thermal Engineering, vol. 133, pp. 327–340, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  3. J. Wang, Z. Han, and Z. Guan, “Hybrid solar-assisted combined cooling, heating, and power systems: a review,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 133, p. 110256, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  4. Y. Tian and C. Y. Zhao, “A review of solar collectors and thermal energy storage in solar thermal applications,” Applied Energy, vol. 104, pp. 538–553, 2013.View at: Publisher Site | Google Scholar
  5. J. M. Hassan, Q. J. Abdul-Ghafour, and M. F. Mohammed, “CFD simulation of enhancement techniques in flat plate solar water collectors,” Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences, vol. 20, no. 3, pp. 751–761, 2017.View at: Google Scholar
  6. M. Jahangiri, O. Nematollahi, A. Haghani, H. A. Raiesi, and A. Alidadi Shamsabadi, “An optimization of energy cost of clean hybrid solar-wind power plants in Iran,” International Journal of Green Energy, vol. 16, no. 15, pp. 1422–1435, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  7. I. H. Yılmaz and A. Mwesigye, “Modeling, simulation and performance analysis of parabolic trough solar collectors: a comprehensive review,” Applied Energy, vol. 225, pp. 135–174, 2018.View at: Google Scholar
  8. F. Wang, J. Tan, and Z. Wang, “Heat transfer analysis of porous media receiver with different transport and thermophysical models using mixture as feeding gas,” Energy Conversion and Management, vol. 83, pp. 159–166, 2014.View at: Publisher Site | Google Scholar
  9. H. Zhai, Y. J. Dai, J. Y. Wu, and R. Z. Wang, “Energy and exergy analyses on a novel hybrid solar heating, cooling and power generation system for remote areas,” Applied Energy, vol. 86, no. 9, pp. 1395–1404, 2009.View at: Publisher Site | Google Scholar
  10. M. H. Abbasi, H. Sayyaadi, and M. Tahmasbzadebaie, “A methodology to obtain the foremost type and optimal size of the prime mover of a CCHP system for a large-scale residential application,” Applied Thermal Engineering, vol. 135, pp. 389–405, 2018.View at: Google Scholar
  11. R. Jiang, F. G. F. Qin, X. Yang, S. Huang, and B. Chen, “Performance analysis of a liquid absorption dehumidifier driven by jacket-cooling water of a diesel engine in a CCHP system,” Energy and Buildings, vol. 163, pp. 70–78, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  12. F. A. Boyaghchi and M. Chavoshi, “Monthly assessments of exergetic, economic and environmental criteria and optimization of a solar micro-CCHP based on DORC,” Solar Energy, vol. 166, pp. 351–370, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  13. F. A. Boyaghchi and M. Chavoshi, “Multi-criteria optimization of a micro solar-geothermal CCHP system applying water/CuO nanofluid based on exergy, exergoeconomic and exergoenvironmental concepts,” Applied Thermal Engineering, vol. 112, pp. 660–675, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  14. B. Su, W. Han, Y. Chen, Z. Wang, W. Qu, and H. Jin, “Performance optimization of a solar assisted CCHP based on biogas reforming,” Energy Conversion and Management, vol. 171, pp. 604–617, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  15. F. A. Al-Sulaiman, F. Hamdullahpur, and I. Dincer, “Performance assessment of a novel system using parabolic trough solar collectors for combined cooling, heating, and power production,” Renewable Energy, vol. 48, pp. 161–172, 2012.View at: Publisher Site | Google Scholar
  16. J. Wang, Y. Dai, L. Gao, and S. Ma, “A new combined cooling, heating and power system driven by solar energy,” Renewable Energy, vol. 34, no. 12, pp. 2780–2788, 2009.View at: Publisher Site | Google Scholar
  17. Y.-Y. Jing, H. Bai, J.-J. Wang, and L. Liu, “Life cycle assessment of a solar combined cooling heating and power system in different operation strategies,” Applied Energy, vol. 92, pp. 843–853, 2012.View at: Publisher Site | Google Scholar
  18. J.-J. Wang, Y.-Y. Jing, and C.-F. Zhang, “Optimization of capacity and operation for CCHP system by genetic algorithm,” Applied Energy, vol. 87, no. 4, pp. 1325–1335, 2010.View at: Publisher Site | Google Scholar
  19. L. Ali, “LDA–GA–SVM: improved hepatocellular carcinoma prediction through dimensionality reduction and genetically optimized support vector machine,” Neural Computing and Applications, vol. 87, pp. 1–10, 2020.View at: Google Scholar
  20. S. Hirasawa, R. Tsubota, T. Kawanami, and K. Shirai, “Reduction of heat loss from solar thermal collector by diminishing natural convection with high-porosity porous medium,” Solar Energy, vol. 97, pp. 305–313, 2013.View at: Publisher Site | Google Scholar
  21. E. Bellos, C. Tzivanidis, and Z. Said, “A systematic parametric thermal analysis of nanofluid-based parabolic trough solar collectors,” Sustainable Energy Technologies and Assessments, vol. 39, p. 100714, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  22. H. J. Jouybari, S. Saedodin, A. Zamzamian, M. E. Nimvari, and S. Wongwises, “Effects of porous material and nanoparticles on the thermal performance of a flat plate solar collector: an experimental study,” Renewable Energy, vol. 114, pp. 1407–1418, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  23. J. Subramani, P. K. Nagarajan, S. Wongwises, S. A. El-Agouz, and R. Sathyamurthy, “Experimental study on the thermal performance and heat transfer characteristics of solar parabolic trough collector using Al2O3 nanofluids,” Environmental Progress & Sustainable Energy, vol. 37, no. 3, pp. 1149–1159, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  24. E. Shojaeizadeh, F. Veysi, and A. Kamandi, “Exergy efficiency investigation and optimization of an Al2O3-water nanofluid based Flat-plate solar collector,” Energy and Buildings, vol. 101, pp. 12–23, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  25. A. K. Tiwari, P. Ghosh, and J. Sarkar, “Solar water heating using nanofluids–a comprehensive overview and environmental impact analysis,” International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, vol. 3, no. 3, pp. 221–224, 2013.View at: Google Scholar
  26. D. R. Rajendran, E. Ganapathy Sundaram, P. Jawahar, V. Sivakumar, O. Mahian, and E. Bellos, “Review on influencing parameters in the performance of concentrated solar power collector based on materials, heat transfer fluids and design,” Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, vol. 140, no. 1, pp. 33–51, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  27. M. Feizbahr, C. Kok Keong, F. Rostami, and M. Shahrokhi, “Wave energy dissipation using perforated and non perforated piles,” International Journal of Engineering, vol. 31, no. 2, pp. 212–219, 2018.View at: Google Scholar
  28. K. Khanafer and K. Vafai, “A critical synthesis of thermophysical characteristics of nanofluids,” International Journal of Heat and Mass Transfer, vol. 54, no. 19-20, pp. 4410–4428, 2011.View at: Publisher Site | Google Scholar
  29. K. Farhana, K. Kadirgama, M. M. Rahman et al., “Improvement in the performance of solar collectors with nanofluids – a state-of-the-art review,” Nano-Structures & Nano-Objects, vol. 18, p. 100276, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  30. M. Turkyilmazoglu, “Condensation of laminar film over curved vertical walls using single and two-phase nanofluid models,” European Journal of Mechanics-B/Fluids, vol. 65, pp. 184–191, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  31. X. Zhang, J. Wang, T. Wang, R. Jiang, J. Xu, and L. Zhao, “Robust feature learning for adversarial defense via hierarchical feature alignment,” Information Sciences, vol. 2020, 2020.View at: Google Scholar
  32. X. Zhang, T. Wang, W. Luo, and P. Huang, “Multi-level fusion and attention-guided CNN for image dehazing,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 1, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  33. X. Zhang, M. Fan, D. Wang, P. Zhou, and D. Tao, “Top-k feature selection framework using robust 0-1 integer programming,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 1, pp. 1–15, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  34. X. Zhang, D. Wang, Z. Zhou, and Y. Ma, “Robust low-rank tensor recovery with rectification and alignment,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 43, no. 1, pp. 238–255, 2019.View at: Google Scholar
  35. X. Zhang, R. Jiang, T. Wang, and J. Wang, “Recursive neural network for video deblurring,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 1, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  36. X. Zhang, T. Wang, J. Wang, G. Tang, and L. Zhao, “Pyramid channel-based feature attention network for image dehazing,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 1, 2020.View at: Google Scholar
  37. M. Mirmozaffari, “Machine learning algorithms based on an optimization model,” 2020.View at: Google Scholar
  38. M. Mirmozaffari, M. Yazdani, A. Boskabadi, H. Ahady Dolatsara, K. Kabirifar, and N. Amiri Golilarz, “A novel machine learning approach combined with optimization models for eco-efficiency evaluation,” Applied Sciences, vol. 10, no. 15, p. 5210, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  39. M. Vosoogha and A. Addeh, “An intelligent power prediction method for wind energy generation based on optimized fuzzy system,” Computational Research Progress in Applied Science & Engineering (CRPASE), vol. 5, pp. 34–43, 2019.View at: Google Scholar
  40. A. Javadi, N. Mikaeilvand, and H. Hosseinzdeh, “Presenting a new method to solve partial differential equations using a group search optimizer method (GSO),” Computational Research Progress in Applied Science and Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 22–26, 2018.View at: Google Scholar
  41. F. J. Golrokh, Gohar Azeem, and A. Hasan, “Eco-efficiency evaluation in cement industries: DEA malmquist productivity index using optimization models,” ENG Transactions, vol. 1, pp. 1–8, 2020.View at: Google Scholar
  42. H. Yu, “Dynamic Gaussian bare-bones fruit fly optimizers with abandonment mechanism: method and analysis,” Engineering with Computers, vol. 1, pp. 1–29, 2020.View at: Google Scholar
  43. C. Yu, “SGOA: annealing-behaved grasshopper optimizer for global tasks,” Engineering with Computers, vol. 1, pp. 1–28, 2021.View at: Google Scholar
  44. W. Shan, Z. Qiao, A. A. Heidari, H. Chen, H. Turabieh, and Y. Teng, “Double adaptive weights for stabilization of moth flame optimizer: balance analysis, engineering cases, and medical diagnosis,” Knowledge-Based Systems, vol. 1, p. 106728, 2020.View at: Google Scholar
  45. J. Tu, H. Chen, J. Liu et al., “Evolutionary biogeography-based whale optimization methods with communication structure: towards measuring the balance,” Knowledge-Based Systems, vol. 212, p. 106642, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  46. Y. Zhang, “Towards augmented kernel extreme learning models for bankruptcy prediction: algorithmic behavior and comprehensive analysis,” Neurocomputing, vol. 1, 2020.View at: Google Scholar
  47. Y. Zhang, R. Liu, X. Wang, H. Chen, and C. Li, “Boosted binary Harris hawks optimizer and feature selection,” Engineering with Computers, vol. 1, pp. 1–30, 2020.View at: Google Scholar
  48. H.-L. Chen, G. Wang, C. Ma, Z.-N. Cai, W.-B. Liu, and S.-J. Wang, “An efficient hybrid kernel extreme learning machine approach for early diagnosis of Parkinson’s disease,” Neurocomputing, vol. 184, pp. 131–144, 2016.View at: Publisher Site | Google Scholar
  49. L. Hu, G. Hong, J. Ma, X. Wang, and H. Chen, “An efficient machine learning approach for diagnosis of paraquat-poisoned patients,” Computers in Biology and Medicine, vol. 59, pp. 116–124, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  50. L. Shen, H. Chen, Z. Yu et al., “Evolving support vector machines using fruit fly optimization for medical data classification,” Knowledge-Based Systems, vol. 96, pp. 61–75, 2016.View at: Publisher Site | Google Scholar
  51. J. Xia, H. Chen, Q. Li et al., “Ultrasound-based differentiation of malignant and benign thyroid Nodules: an extreme learning machine approach,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 147, pp. 37–49, 2017.View at: Publisher Site | Google Scholar
  52. C. Li, L. Hou, B. Y. Sharma et al., “Developing a new intelligent system for the diagnosis of tuberculous pleural effusion,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 153, pp. 211–225, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  53. X. Zhao, X. Zhang, Z. Cai et al., “Chaos enhanced grey wolf optimization wrapped ELM for diagnosis of paraquat-poisoned patients,” Computational Biology and Chemistry, vol. 78, pp. 481–490, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  54. M. Wang and H. Chen, “Chaotic multi-swarm whale optimizer boosted support vector machine for medical diagnosis,” Applied Soft Computing Journal, vol. 88, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  55. X. Xu and H.-L. Chen, “Adaptive computational chemotaxis based on field in bacterial foraging optimization,” Soft Computing, vol. 18, no. 4, pp. 797–807, 2014.View at: Publisher Site | Google Scholar
  56. R. U. Khan, X. Zhang, R. Kumar, A. Sharif, N. A. Golilarz, and M. Alazab, “An adaptive multi-layer botnet detection technique using machine learning classifiers,” Applied Sciences, vol. 9, no. 11, p. 2375, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  57. A. Addeh, A. Khormali, and N. A. Golilarz, “Control chart pattern recognition using RBF neural network with new training algorithm and practical features,” ISA Transactions, vol. 79, pp. 202–216, 2018.View at: Publisher Site | Google Scholar
  58. N. Amiri Golilarz, H. Gao, R. Kumar, L. Ali, Y. Fu, and C. Li, “Adaptive wavelet based MRI brain image de-noising,” Frontiers in Neuroscience, vol. 14, p. 728, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  59. N. A. Golilarz, H. Gao, and H. Demirel, “Satellite image de-noising with Harris hawks meta heuristic optimization algorithm and improved adaptive generalized Gaussian distribution threshold function,” IEEE Access, vol. 7, pp. 57459–57468, 2019.View at: Publisher Site | Google Scholar
  60. M. Eisazadeh and J. Rezapour, “Multi-objective optimization of the composite sheets using PSO algorithm,” 2017.View at: Google Scholar
  61. I. Bargegol, M. Nikookar, R. V. Nezafat, E. J. Lashkami, and A. M. Roshandeh, “Timing optimization of signalized intersections using shockwave theory by genetic algorithm,” Computational Research Progress in Applied Science & Engineering, vol. 1, pp. 160–167, 2015.View at: Google Scholar
  62. B. Bai, Z. Guo, C. Zhou, W. Zhang, and J. Zhang, “Application of adaptive reliability importance sampling-based extended domain PSO on single mode failure in reliability engineering,” Information Sciences, vol. 546, pp. 42–59, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  63. J. Liu, C. Wu, G. Wu, and X. Wang, “A novel differential search algorithm and applications for structure design,” Applied Mathematics and Computation, vol. 268, pp. 246–269, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  64. X. Zhao, D. Li, B. Yang, C. Ma, Y. Zhu, and H. Chen, “Feature selection based on improved ant colony optimization for online detection of foreign fiber in cotton,” Applied Soft Computing, vol. 24, pp. 585–596, 2014.View at: Publisher Site | Google Scholar
  65. D. Zhao, “Chaotic random spare ant colony optimization for multi-threshold image segmentation of 2D Kapur entropy,” Knowledge-Based Systems, vol. 24, p. 106510, 2020.View at: Google Scholar
  66. H. Chen, A. A. Heidari, H. Chen, M. Wang, Z. Pan, and A. H. Gandomi, “Multi-population differential evolution-assisted Harris hawks optimization: framework and case studies,” Future Generation Computer Systems, vol. 111, pp. 175–198, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
  67. J. Hu, H. Chen, A. A. Heidari et al., “Orthogonal learning covariance matrix for defects of grey wolf optimizer: insights, balance, diversity, and feature selection,” Knowledge-Based Systems, vol. 213, p. 106684, 2021.View at: Publisher Site | Google Scholar
  68. G. Sun, B. Yang, Z. Yang, and G. Xu, “An adaptive differential evolution with combined strategy for global numerical optimization,” Soft Computing, vol. 24, pp. 1–20, 2019.View at: Google Scholar
  69. G. Sun, C. Li, and L. Deng, “An adaptive regeneration framework based on search space adjustment for differential evolution,” Neural Computing and Applications, vol. 24, pp. 1–17, 2021.View at: Google Scholar
  70. A. Addeh and M. Iri, “Brain tumor type classification using deep features of MRI images and optimized RBFNN,” ENG Transactions, vol. 2, pp. 1–7, 2021.View at: Google Scholar
  71. F. J. Golrokh and A. Hasan, “A comparison of machine learning clustering algorithms based on the DEA optimization approach for pharmaceutical companies in developing countries,” Soft Computing, vol. 1, pp. 1–8, 2020.View at: Google Scholar
  72. H. Tyagi, P. Phelan, and R. Prasher, “Predicted efficiency of a low-temperature nanofluid-based direct absorption solar collector,” Journal of Solar Energy Engineering, vol. 131, no. 4, 2009.View at: Publisher Site | Google Scholar
  73. S. Rashidi, M. Bovand, and J. A. Esfahani, “Heat transfer enhancement and pressure drop penalty in porous solar heat exchangers: a sensitivity analysis,” Energy Conversion and Management, vol. 103, pp. 726–738, 2015.View at: Publisher Site | Google Scholar
  74. N. Akram, R. Sadri, S. N. Kazi et al., “A comprehensive review on nanofluid operated solar flat plate collectors,” Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, vol. 139, no. 2, pp. 1309–1343, 2020.View at: Publisher Site | Google Scholar
Energy and exergy analysis of an enhanced solar CCHP system with a collector embedded by porous media and nano fluid

Energy and exergy analysis of an enhanced solar CCHP system with a collector embedded by porous media and nano fluid

Year 2021, Volume 7, Issue 6, 1489 – 1505, 02.09.2021

N. TONEKABONI  H. SALARIAN  M. Eshagh NIMVARI  J. KHALEGHINIA https://doi.org/10.18186/thermal.990897

Abstract

The low efficiency of Collectors that absorb energy can be mentioned as one of the drawbacks in solar cogeneration cycles. In the present study, solar systems have been improved by adding porous media and Nanofluid to collectors. One advantage of using porous media and nanomaterials is to absorb more energy while the surface area is reduced. In this study, first, solar collectors are enhanced using 90% porosity copper in solar combined cooling, heating and power systems (SCCHP). Second, different percentages of CuO and Al2O3 nano-fluids are added to a flat plate and parabolic collectors to enhance thermal properties. Simulations are performed in different modes (simple parabolic collectors, simple flat plate collectors, improved flat plate collectors, parabolic collectors with porous media, and flat plate and parabolic collectors with different density of CuO and Al2O3 nanofluids). A case study is investigated for warm and dry regions with mean solar radiation Ib = 820 w / m2 in Iran. The maximum energy and exergy efficiencies are 60.12% and 18.84%, respectively, that is related to enhanced parabolic solar collectors with porous media and nanofluids. Adding porous media and nano-fluids increases an average 14.4% collector energy efficiency and 8.08% collector exergy efficiency.

Keywords

Exergy analysisSolar cogeneration systemPorous mediaNanofluid

References

  • [1] Center TU. Annual report on China building energy efficiency. China Construction Industry Press (In Chinese). 2016.
  • [2] Tonekaboni N, Salarian H, Fatahian E, Fatahian H. Energy and exergy economic analysis of cogeneration cycle of homemade CCHP with PVT collector. Canadian Journal of Basic and Applied Sciences 2015;3:224-233.
  • [3] Hassan JM, Abdul-Ghafour QJ, Mohammed MF. CFD simulation of enhancement techniques in flat plate solar water collectors. Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences 2017;20:751-761.
  • [4] Sopian K, Daud WR, Othman MY, Yatim B. Thermal performance of the double-pass solar collector with and without porous media. Renewable Energy 1999;18:557-564. https://doi.org/10.1016/S0960-1481(99)00007-5
  • [5] Feizbahr M, Kok Keong C, Rostami F, Shahrokhi M. Wave energy dissipation using perforated and non perforated piles. International Journal of Engineering 2018;31:212-219. https://doi.org/10.5829/ije.2018.31.02b.04
  • [6] Tian Y, Zhao CY. A review of solar collectors and thermal energy storage in solar thermal applications. Applied Energy 2013;104:538-553. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.11.051
  • [7] Wang F, Tan J, Wang Z. Heat transfer analysis of porous media receiver with different transport and thermophysical models using mixture as feeding gas. Energy Conversion and Management 2014;83:159-166. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.03.068
  • [8] Korti AI. Numerical 3-D heat flow simulations on double-pass solar collector with and without porous media. Journal of Thermal Engineering 2015;1:10-23. https://doi.org/10.18186/jte.86295
  • [9] Sharma N, Diaz G. Performance model of a novel evacuated-tube solar collector based on minichannels. Solar Energy 2011;85:881-890. https://doi.org/10.1016/j.solener.2011.02.001
  • [10] Tyagi VV, Kaushik SC, Tyagi SK. Advancement in solar photovoltaic/thermal (PV/T) hybrid collector technology. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2012;16:1383-1398. https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.12.013
  • [11] Zhai H, Dai YJ, Wu JY, Wang RZ. Energy and exergy analyses on a novel hybrid solar heating, cooling and power generation system for remote areas. Applied Energy 2009;86:1395-1404. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2008.11.020
  • [12] Wang J, Dai Y, Gao L, Ma S. A new combined cooling, heating and power system driven by solar energy. Renewable Energy 2009;34:2780-2788. https://doi.org/10.1016/j.renene.2009.06.010
  • [13] Jing YY, Bai H, Wang JJ, Liu L. Life cycle assessment of a solar combined cooling heating and power system in different operation strategies. Applied Energy 2012;92:843-853. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.08.046
  • [14] Temir G, Bilge D. Thermoeconomic analysis of a trigeneration system. applied thermal engineering. Applied Thermal Engineering 2004;24:2689-2699. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2004.03.014
  • [15] Wang JJ, Jing YY, Zhang CF. Optimization of capacity and operation for CCHP system by genetic algorithm. Applied Energy 2010;87:1325-1335. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.08.005
  • [16] Kleinstreuer C, Chiang H. Analysis of a porous-medium solar collector. Heat Transfer Engineering 1990;11:45-55. https://doi.org/10.1080/01457639008939728
  • [17] Mbaye M, Bilgen E. Natural convection and conduction in porous wall, solar collector systems without vents. Jornal of Solar Energy Engineering 1992;114:40-46. https://doi.org/10.1115/1.2929980
  • [18] Hirasawa S, Tsubota R, Kawanami T, Shirai K. Reduction of heat loss from solar thermal collector by diminishing natural convection with high-porosity porous medium. Solar Energy 2013;97:305-313. https://doi.org/10.1016/j.solener.2013.08.035
  • [19] Jouybari HJ, Saedodin S, Zamzamian A, Nimvari ME, Wongwises S. Effects of porous material and nanoparticles on the thermal performance of a flat plate solar collector: an experimental study. Renewable Energy 2017;114:1407-1418. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.07.008
  • [20] Subramani J, Nagarajan PK, Wongwises S, El‐Agouz SA, Sathyamurthy R. Experimental study on the thermal performance and heat transfer characteristics of solar parabolic trough collector using Al2O3 nanofluids. Environmental Progress & Sustainable Energy 2018;37:1149-1159. https://doi.org/10.1002/ep.12767
  • [21] Yousefi T, Veysi F, Shojaeizadeh E, Zinadini S. An experimental investigation on the effect of Al2O3–H2O nanofluid on the efficiency of flat-plate solar collectors. Renewable Energy 2012;39:293-298. https://doi.org/10.1016/j.renene.2011.08.056
  • [22] Tyagi H, Phelan P, Prasher R. Predicted efficiency of a low-temperature nanofluid-based direct absorption solar collector. Journal of Solar Energy Engineering 2009;131:041004. https://doi.org/10.1115/1.3197562
  • [23] Shojaeizadeh E, Veysi F, Kamandi A. Exergy efficiency investigation and optimization of an Al2O3–water nanofluid based Flat-plate solar collector. Energy and Buildings 2015;101:12-23. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.04.048
  • [24] Tiwari AK, Ghosh P, Sarkar J. Solar water heating using nanofluids–a comprehensive overview and environmental impact analysis. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 2013;3:221-224. [25] Akram N, Sadri R, Kazi SN, Zubir MN, Ridha M, Ahmed W, et al. A comprehensive review on nanofluid operated solar flat plate collectors. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry 2020;139:1309-1343. https://doi.org/10.1007/s10973-019-08514-z
  • [26] Lemington N. Study of solar driven adsorption cooling potential in Indonesia. Journal of Thermal Engineering 2017;3:1044-1051. https://doi.org/10.18186/thermal.290257
  • [27] Tong Y, Lee H, Kang W, Cho H. Energy and exergy comparison of a flat-plate solar collector using water, Al2O3 nanofluid, and CuO nanofluid. Applied Thermal Engineering 2019;159:113959. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2019.113959
  • [28] Khanafer K, Vafai K. A critical synthesis of thermophysical characteristics of nanofluids. International Journal of Heat And Mass Transfer 2011;54:4410-4428. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2011.04.048
  • [29] Farhana K, Kadirgama K, Rahman MM, Ramasamy D, Noor MM, Najafi G, et al. Improvement in the performance of solar collectors with nanofluids—A state-of-the-art review. Nano-Structures & Nano-Objects 2019;18:100276. https://doi.org/10.1016/j.nanoso.2019.100276
  • [30] Turkyilmazoglu M. Condensation of laminar film over curved vertical walls using single and two-phase nanofluid models. European Journal of Mechanics-B/Fluids 2017;65:184-91. https://doi.org/10.1016/j.euromechflu.2017.04.007
  • [31] Chen CC, Huang PC. Numerical study of heat transfer enhancement for a novel flat-plate solar water collector using metal-foam blocks. International Journal of Heat And Mass Transfer 2012;55:6734-6756. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2012.06.082
  • [32] Huang PC, Chen CC, Hwang HY. Thermal enhancement in a flat-plate solar water collector by flow pulsation and metal-foam blocks. International Journal of Heat and Mass Transfer 2013;61:696-720. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2013.02.037
  • [33] Hajipour M, Dehkordi AM. Mixed-convection flow of Al2O3–H O nanofluid in a channel partially filled with porous metal foam: experimental and numerical study. Experimental Thermal and Fluid Science 2014;53:49-56. https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2013.11.002
  • [34] Rashidi S, Bovand M, Esfahani JA. Heat transfer enhancement and pressure drop penalty in porous solar heat exchangers: a sensitivity analysis. Energy Conversion and Management 2015;103:726-738. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2015.07.019
  • [35] Manikandan GK, Iniyan S, Goic R. Enhancing the optical and thermal efficiency of a parabolic trough collector–A review. Applied Energy 2019;235:1524-1540. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.11.048

Details

Primary LanguageEnglish
SubjectsEngineering
Journal SectionArticles
AuthorsN. TONEKABONI  This is me
Islamic Azad University Nour Branch
0000-0002-1563-4407
IranH. SALARIAN  This is me (Primary Author)
Islamic Azad University Nour Branch
0000-0002-2161-0276
IranM. Eshagh NIMVARI  This is me
Amol University of Special Modern Technologies
0000-0002-7401-315X
IranJ. KHALEGHINIA  This is me
Islamic Azad University Nour Branch
0000-0001-5357-193X
Iran
Publication DateSeptember 2, 2021
Application DateDecember 28, 2020
Acceptance DateMay 9, 2020
Published in IssueYear 2021, Volume 7, Issue 6
Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric device

Fabrication and Experimental Investigation of a Novel 3D Hydrodynamic Focusing Micro Cytometric Device

Yongquan Wang*a , Jingyuan Wangb, Hualing Chenc

School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi, 710049, P. R. China
a yqwang@mail.xjtu.edu.cn,, bwjy2006@stu.xjtu.edu.cn,, c hlchen@mail.xjtu.edu.cn,

Abstract:

This paper presents the fabrication of a novel micro-machined cytometric device, and the experimental investigations for its 3D hydrodynamic focusing performance. The proposed device is simple in structure, with the uniqueness that the depth of its microchannels is non-uniform. Using the SU-8 soft lithography containing two exposures, as well as micro-molding techniques, the PDMS device is successfully fabricated. Two kinds of experiments, i.e., the red ink fluidity observation experiments and the fluorescent optical experiments, are then performed for the device prototypes with different step heights, or channel depth differences, to explore the influence laws of the feature parameter on the devices hydrodynamic focusing behaviors. The experimental results show that the introducing of the steps can efficiently enhance the vertical focusing performance of the device. At appropriate geometry and operating conditions, good 3D hydrodynamic focusing can be obtained.

Korea Abstract

이 논문은 새로운 마이크로 머신 세포 측정 장치의 제조와 3D 유체 역학적 초점 성능에 대한 실험적 조사를 제시합니다. 제안 된 장치는 구조가 단순하며, 마이크로 채널의 깊이가 균일하지 않다는 독특함이 있습니다. 두 가지 노출이 포함 된 SU-8 소프트 리소그래피와 마이크로 몰딩 기술을 사용하여 PDMS 장치가 성공적으로 제작되었습니다. 그런 다음 두 종류의 실험, 즉 적색 잉크 유동성 관찰 실험과 형광 광학 실험을 단계 높이 또는 채널 깊이 차이가 다른 장치 프로토 타입에 대해 수행하여 장치 유체 역학적 초점에 대한 기능 매개 변수의 영향 법칙을 탐색합니다. 행동. 실험 결과는 단계의 도입이 장치의 수직 초점 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 적절한 형상과 작동 조건에서 우수한 3D 유체 역학적 초점을 얻을 수 있습니다.

Keywords

Flow cytometer, Hydrodynamic focusing, Three-dimensional (3D), Micro-machined

Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric device
Fig.1 Schematic diagram of the novel cytometric device
Fig.2 Overview of the cytometric device fabrication process
Fig.2 Overview of the cytometric device fabrication process
Fig.3 The fabricated micro cytometric device Fig.4 Experiment setup for focusing performance
Fig.3 The fabricated micro cytometric device Fig. 4 Experiment setup for focusing performance
Fig.5 Horizontal focusing images of two devices with and without steps
Fig.5 Horizontal focusing images of two devices with and without steps
Fig.6 Channel cross-section fluorescence images for different step heights
Fig.6 Channel cross-section fluorescence images for different step heights

References 

Fig.7 Effect of the step height on the 3D focusing at different velocity ratios
Fig.7 Effect of the step height on the 3D focusing at different velocity ratios

Conclusions

In this paper, we presented a novel micro-machined cytometric device and its fabrication process,
emphasizing on the experimental investigations for its 3D hydrodynamic focusing performance. The
proposed device is simple in structure, low cost, and easy to be batch produced. Besides this, as a
device based on standard micro-fabrication methodology, it can be conveniently integrated with other
micro-fluidic and/or micro-optical units to form a complete detection and analysis system.
The experimental tests for the prototype devices not only verified the design conception, but also
gave us a comprehensive understanding of the device hydro-focusing performance. The experimental
results show that, as the uniqueness of this design, the introducing of the feature steps can
significantly enhance the vertical focusing performance of the devices, which is crucial for the
achievement of 3D focusing. In summary, for the proposed novel device, good 3D hydrodynamic
focusing can be attained at appropriate geometry and operating conditions.
In addition, an improved design can be obtained by replacing the flat cover with an identical
device unit, in other words, the same two device units are bonded together (The channels are inward
and aligned) to form a new device. Then the sample stream can focused to the center of the assembly
outlet channel due to the hydrodynamic forces equally in both horizontal and vertical directions, and
thus avoiding the adsorption or friction issues of cells/particles to the top channel wall.

References

[1] Mandy FF, Bergeron M, Minkus T, Principles of flow cytometry. Transfusion Science Transfusion Science, 16 (1995) 303.

DOI: 10.1016/0955-3886(95)00041-0

[2] Rieseberg M, Kasper C, Reardon KF, and Scheper T, Flow cytometry in biotechnology, Appl. Microbiol. Biotechnol. 56 (2001) 350.

[3] Chung TD, Kim HC, Recent advances in miniaturized microfluidic flow cytometry for clinical use. Electrophoresis, Electrophoresis. 28(2007) 4511.

DOI: 10.1002/elps.200700620

[4] Xuan X, Zhu J, Church C, Particle focusing in microfluidic devices, Microfluid Nanofluid. 9(2010) 1-16.

DOI: 10.1007/s10404-010-0602-7

[5] Stone H A, Stroock A D and Ajdari A, Engineering flows in small devices: Microfluidics toward a lab-on-a-chip, Annu. Rev. Fluid Mech. 36 (2004) 381-411.

[6] Fu LM, Yang RJ, Lin CH, Pan YJ, and Lee GB, Electrokinetically-driven microflow cytometers with integrated fiber optics for on-line cell/particle collection, Analytica Chimica Acta. 507(2004) 163-169.

DOI: 10.1016/j.aca.2003.10.028

[7] Applegate Jr RW, Schafer DN, Amir W, Squier J, Vestad T, Oakey J and Marr DWM, Optically integrated microfluidic systems for cellular characterization and manipulation, J. Opt. A: Pure Appl. Opt. 9(2007) 122-128.

DOI: 10.1088/1464-4258/9/8/s03

[8] Chang CM, Hsiung SK, Lee GB, Micro flow cytometer chip integrated with micro-pumps/micro-valves for multi-wavelength cell counting and sorting, Jpn. J. Appl. Phys. 46 (2007): 3126-3134.

DOI: 10.1143/jjap.46.3126

[9] Lee GB, Hung CI, Ke BJ, Huang GR, Hwei BH, and Lai Hui-Fang, Hydrodynamic focusing for a micromachined flow cytometer, J Fluids Engineering 123(2001) 672-679.

DOI: 10.1115/1.1385514

[10] Weigl BH, Bardell R, Schulte T, Battrell F and Hayenga J, Design and rapid prototyping of thin-film laminate-based microfluidic devices, Biomed Microdevices. 3(2001) 267-274.

DOI: 10.1023/a:1012448412811

[11] Yang AS, Hsieh WH, Hydrodynamic focusing investigation in a micro-flow cytometer, Biomed Microdevices, 9(2007) 113-122.

DOI: 10.1007/s10544-006-9003-9

[12] Ateya DA, Erickson JS, Howell PB Jr, Hilliard LR, Golden JP, Ligler FS, The good, the bad, and the tiny: a review of microflow cytometry, Anal Bioanal Chem. 391(2008) 1485-1498.

DOI: 10.1007/s00216-007-1827-5

[13] Goranovic G, Perch-Nielsen I, Larsen UD, Wolff A, Kutter J and Telleman P, Three-Dimensional Single Step Flow Sheathing in Micro Cell Sorters, Proceedings of MSM Conference. (2001) pp.242-245.

[14] Lin CH, Lee GB, Fu LM, and Hwey BH, Vertical focusing device utilizing dielectrophoretic force and its application on mocroflow cytometer, J. Microelectromech. Syst. 13 (2004) 923-932.

DOI: 10.1109/jmems.2004.838352

[15] Yang R, Feeback DL, Wang W, Microfabrication and test of a three-dimensional polymer hydro-focusing unit for flow cytometry applications, Sens. Actuat. A. 118(2005) 259-267.

DOI: 10.1016/j.sna.2004.09.001

[16] Hairer G, Pärr GS, Svasek P, Jachimowicz A, and Vellekoop MJ, Investigations of micrometer sample stream profiles in a three-dimensional hydrodynamic focusing device, Sens. Actuat. B. 132 (2008) 518-524.

DOI: 10.1016/j.snb.2007.11.018

[17] Mao X, Lin SC, Dong C, and Huang TJ, Single-layer planar on-chip flow cytometer using microfluidic drifting based three-dimensional (3D) hydrodynamic focusing, Lab Chip. 9 (2009) 1583-1589.

DOI: 10.1039/b820138b

[18] Wang Y, Wang J, Chen H, Zhu Z, and Wang B, Prototype of a novel micro-machined cytometer and its 3D hydrodynamic focusing properties, Microsyst. Technol. 18(2012) 1991-(1997).

DOI: 10.1007/s00542-012-1525-x

Figure 1. (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).

Continuous-Flow Separation of Magnetic Particles from Biofluids: How Does the Microdevice Geometry Determine the Separation Performance?

1Department of Chemical and Biomolecular Engineering, ETSIIT, University of Cantabria, Avda. Los Castros s/n, 39005 Santander, Spain
2William G. Lowrie Department of Chemical and Biomolecular Engineering, The Ohio State University, 151 W. Woodruff Ave., Columbus, OH 43210, USA
*Author to whom correspondence should be addressed.
Sensors 202020(11), 3030; https://doi.org/10.3390/s20113030
Received: 16 April 2020 / Revised: 21 May 2020 / Accepted: 25 May 2020 / Published: 27 May 2020
(This article belongs to the Special Issue Lab-on-a-Chip and Microfluidic Sensors)

Abstract

The use of functionalized magnetic particles for the detection or separation of multiple chemicals and biomolecules from biofluids continues to attract significant attention. After their incubation with the targeted substances, the beads can be magnetically recovered to perform analysis or diagnostic tests. Particle recovery with permanent magnets in continuous-flow microdevices has gathered great attention in the last decade due to the multiple advantages of microfluidics. As such, great efforts have been made to determine the magnetic and fluidic conditions for achieving complete particle capture; however, less attention has been paid to the effect of the channel geometry on the system performance, although it is key for designing systems that simultaneously provide high particle recovery and flow rates. Herein, we address the optimization of Y-Y-shaped microchannels, where magnetic beads are separated from blood and collected into a buffer stream by applying an external magnetic field. The influence of several geometrical features (namely cross section shape, thickness, length, and volume) on both bead recovery and system throughput is studied. For that purpose, we employ an experimentally validated Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical model that considers the dominant forces acting on the beads during separation. Our results indicate that rectangular, long devices display the best performance as they deliver high particle recovery and high throughput. Thus, this methodology could be applied to the rational design of lab-on-a-chip devices for any magnetically driven purification, enrichment or isolation.

Keywords: particle magnetophoresisCFDcross sectionchip fabrication

Korea Abstract

생체 유체에서 여러 화학 물질과 생체 분자의 검출 또는 분리를위한 기능화 된 자성 입자의 사용은 계속해서 상당한 관심을 받고 있습니다. 표적 물질과 함께 배양 한 후 비드를 자기 적으로 회수하여 분석 또는 진단 테스트를 수행 할 수 있습니다. 연속 흐름 마이크로 장치에서 영구 자석을 사용한 입자 회수는 마이크로 유체의 여러 장점으로 인해 지난 10 년 동안 큰 관심을 모았습니다. 

따라서 완전한 입자 포획을 달성하기 위한 자기 및 유체 조건을 결정하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 그러나 높은 입자 회수율과 유속을 동시에 제공하는 시스템을 설계하는 데있어 핵심이기는 하지만 시스템 성능에 대한 채널 형상의 영향에 대해서는 덜주의를 기울였습니다. 

여기에서 우리는 자기 비드가 혈액에서 분리되고 외부 자기장을 적용하여 버퍼 스트림으로 수집되는 YY 모양의 마이크로 채널의 최적화를 다룹니다. 비드 회수 및 시스템 처리량에 대한 여러 기하학적 특징 (즉, 단면 형상, 두께, 길이 및 부피)의 영향을 연구합니다. 

이를 위해 분리 중에 비드에 작용하는 지배적인 힘을 고려하는 실험적으로 검증 된 CFD (Computational Fluid Dynamics) 수치 모델을 사용합니다. 우리의 결과는 직사각형의 긴 장치가 높은 입자 회수율과 높은 처리량을 제공하기 때문에 최고의 성능을 보여줍니다. 

따라서 이 방법론은 자기 구동 정제, 농축 또는 분리를 위한 랩온어 칩 장치의 합리적인 설계에 적용될 수 있습니다.

Figure 1. (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).
Figure 1. (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).
Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.
Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and U-shaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and U-shaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.
Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.
Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.
Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.
Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.
Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.

References

  1. Gómez-Pastora, J.; Xue, X.; Karampelas, I.H.; Bringas, E.; Furlani, E.P.; Ortiz, I. Analysis of separators for magnetic beads recovery: From large systems to multifunctional microdevices. Sep. Purif. Technol. 2017172, 16–31. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Wise, N.; Grob, T.; Morten, K.; Thompson, I.; Sheard, S. Magnetophoretic velocities of superparamagnetic particles, agglomerates and complexes. J. Magn. Magn. Mater. 2015384, 328–334. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Khashan, S.A.; Elnajjar, E.; Haik, Y. CFD simulation of the magnetophoretic separation in a microchannel. J. Magn. Magn. Mater. 2011323, 2960–2967. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Khashan, S.A.; Furlani, E.P. Scalability analysis of magnetic bead separation in a microchannel with an array of soft magnetic elements in a uniform magnetic field. Sep. Purif. Technol. 2014125, 311–318. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Furlani, E.P. Magnetic biotransport: Analysis and applications. Materials 20103, 2412–2446. [Google Scholar] [CrossRef]
  6. Gómez-Pastora, J.; Bringas, E.; Ortiz, I. Design of novel adsorption processes for the removal of arsenic from polluted groundwater employing functionalized magnetic nanoparticles. Chem. Eng. Trans. 201647, 241–246. [Google Scholar]
  7. Gómez-Pastora, J.; Bringas, E.; Lázaro-Díez, M.; Ramos-Vivas, J.; Ortiz, I. The reverse of controlled release: Controlled sequestration of species and biotoxins into nanoparticles (NPs). In Drug Delivery Systems; Stroeve, P., Mahmoudi, M., Eds.; World Scientific: Hackensack, NJ, USA, 2017; pp. 207–244. ISBN 9789813201057. [Google Scholar]
  8. Ruffert, C. Magnetic bead-magic bullet. Micromachines 20167, 21. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Yáñez-Sedeño, P.; Campuzano, S.; Pingarrón, J.M. Magnetic particles coupled to disposable screen printed transducers for electrochemical biosensing. Sensors 201616, 1585. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Schrittwieser, S.; Pelaz, B.; Parak, W.J.; Lentijo-Mozo, S.; Soulantica, K.; Dieckhoff, J.; Ludwig, F.; Guenther, A.; Tschöpe, A.; Schotter, J. Homogeneous biosensing based on magnetic particle labels. Sensors 201616, 828. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. He, J.; Huang, M.; Wang, D.; Zhang, Z.; Li, G. Magnetic separation techniques in sample preparation for biological analysis: A review. J. Pharm. Biomed. Anal. 2014101, 84–101. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Ha, Y.; Ko, S.; Kim, I.; Huang, Y.; Mohanty, K.; Huh, C.; Maynard, J.A. Recent advances incorporating superparamagnetic nanoparticles into immunoassays. ACS Appl. Nano Mater. 20181, 512–521. [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Gómez-Pastora, J.; González-Fernández, C.; Fallanza, M.; Bringas, E.; Ortiz, I. Flow patterns and mass transfer performance of miscible liquid-liquid flows in various microchannels: Numerical and experimental studies. Chem. Eng. J. 2018344, 487–497. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Gale, B.K.; Jafek, A.R.; Lambert, C.J.; Goenner, B.L.; Moghimifam, H.; Nze, U.C.; Kamarapu, S.K. A review of current methods in microfluidic device fabrication and future commercialization prospects. Inventions 20183, 60. [Google Scholar] [CrossRef]
  15. Nanobiotechnology; Concepts, Applications and Perspectives; Niemeyer, C.M.; Mirkin, C.A. (Eds.) Wiley-VCH: Weinheim, Germany, 2004; ISBN 3527305068. [Google Scholar]
  16. Khashan, S.A.; Dagher, S.; Alazzam, A.; Mathew, B.; Hilal-Alnaqbi, A. Microdevice for continuous flow magnetic separation for bioengineering applications. J. Micromech. Microeng. 201727, 055016. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Basauri, A.; Gomez-Pastora, J.; Fallanza, M.; Bringas, E.; Ortiz, I. Predictive model for the design of reactive micro-separations. Sep. Purif. Technol. 2019209, 900–907. [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Abdollahi, P.; Karimi-Sabet, J.; Moosavian, M.A.; Amini, Y. Microfluidic solvent extraction of calcium: Modeling and optimization of the process variables. Sep. Purif. Technol. 2020231, 115875. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Khashan, S.A.; Alazzam, A.; Furlani, E. A novel design for a microfluidic magnetophoresis system: Computational study. In Proceedings of the 12th International Symposium on Fluid Control, Measurement and Visualization (FLUCOME2013), Nara, Japan, 18–23 November 2013. [Google Scholar]
  20. Pamme, N. Magnetism and microfluidics. Lab Chip 20066, 24–38. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Gómez-Pastora, J.; Amiri Roodan, V.; Karampelas, I.H.; Alorabi, A.Q.; Tarn, M.D.; Iles, A.; Bringas, E.; Paunov, V.N.; Pamme, N.; Furlani, E.P.; et al. Two-step numerical approach to predict ferrofluid droplet generation and manipulation inside multilaminar flow chambers. J. Phys. Chem. C 2019123, 10065–10080. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. Gómez-Pastora, J.; Karampelas, I.H.; Bringas, E.; Furlani, E.P.; Ortiz, I. Numerical analysis of bead magnetophoresis from flowing blood in a continuous-flow microchannel: Implications to the bead-fluid interactions. Sci. Rep. 20199, 7265. [Google Scholar] [CrossRef]
  23. Tarn, M.D.; Pamme, N. On-Chip Magnetic Particle-Based Immunoassays Using Multilaminar Flow for Clinical Diagnostics. In Microchip Diagnostics Methods and Protocols; Taly, V., Viovy, J.L., Descroix, S., Eds.; Humana Press: New York, NY, USA, 2017; pp. 69–83. [Google Scholar]
  24. Phurimsak, C.; Tarn, M.D.; Peyman, S.A.; Greenman, J.; Pamme, N. On-chip determination of c-reactive protein using magnetic particles in continuous flow. Anal. Chem. 201486, 10552–10559. [Google Scholar] [CrossRef]
  25. Wu, X.; Wu, H.; Hu, Y. Enhancement of separation efficiency on continuous magnetophoresis by utilizing L/T-shaped microchannels. Microfluid. Nanofluid. 201111, 11–24. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Vojtíšek, M.; Tarn, M.D.; Hirota, N.; Pamme, N. Microfluidic devices in superconducting magnets: On-chip free-flow diamagnetophoresis of polymer particles and bubbles. Microfluid. Nanofluid. 201213, 625–635. [Google Scholar] [CrossRef]
  27. Gómez-Pastora, J.; González-Fernández, C.; Real, E.; Iles, A.; Bringas, E.; Furlani, E.P.; Ortiz, I. Computational modeling and fluorescence microscopy characterization of a two-phase magnetophoretic microsystem for continuous-flow blood detoxification. Lab Chip 201818, 1593–1606. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. Forbes, T.P.; Forry, S.P. Microfluidic magnetophoretic separations of immunomagnetically labeled rare mammalian cells. Lab Chip 201212, 1471–1479. [Google Scholar] [CrossRef]
  29. Nandy, K.; Chaudhuri, S.; Ganguly, R.; Puri, I.K. Analytical model for the magnetophoretic capture of magnetic microspheres in microfluidic devices. J. Magn. Magn. Mater. 2008320, 1398–1405. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Plouffe, B.D.; Lewis, L.H.; Murthy, S.K. Computational design optimization for microfluidic magnetophoresis. Biomicrofluidics 20115, 013413. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  31. Hale, C.; Darabi, J. Magnetophoretic-based microfluidic device for DNA isolation. Biomicrofluidics 20148, 044118. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  32. Becker, H.; Gärtner, C. Polymer microfabrication methods for microfluidic analytical applications. Electrophoresis 200021, 12–26. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Pekas, N.; Zhang, Q.; Nannini, M.; Juncker, D. Wet-etching of structures with straight facets and adjustable taper into glass substrates. Lab Chip 201010, 494–498. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Wang, T.; Chen, J.; Zhou, T.; Song, L. Fabricating microstructures on glass for microfluidic chips by glass molding process. Micromachines 20189, 269. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Castaño-Álvarez, M.; Pozo Ayuso, D.F.; García Granda, M.; Fernández-Abedul, M.T.; Rodríguez García, J.; Costa-García, A. Critical points in the fabrication of microfluidic devices on glass substrates. Sens. Actuators B Chem. 2008130, 436–448. [Google Scholar] [CrossRef]
  36. Prakash, S.; Kumar, S. Fabrication of microchannels: A review. Proc. Inst. Mech. Eng. Part B J. Eng. Manuf. 2015229, 1273–1288. [Google Scholar] [CrossRef]
  37. Leester-Schädel, M.; Lorenz, T.; Jürgens, F.; Ritcher, C. Fabrication of Microfluidic Devices. In Microsystems for Pharmatechnology: Manipulation of Fluids, Particles, Droplets, and Cells; Dietzel, A., Ed.; Springer: Basel, Switzerland, 2016; pp. 23–57. ISBN 9783319269207. [Google Scholar]
  38. Bartlett, N.W.; Wood, R.J. Comparative analysis of fabrication methods for achieving rounded microchannels in PDMS. J. Micromech. Microeng. 201626, 115013. [Google Scholar] [CrossRef]
  39. Ng, P.F.; Lee, K.I.; Yang, M.; Fei, B. Fabrication of 3D PDMS microchannels of adjustable cross-sections via versatile gel templates. Polymers 201911, 64. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  40. Furlani, E.P.; Sahoo, Y.; Ng, K.C.; Wortman, J.C.; Monk, T.E. A model for predicting magnetic particle capture in a microfluidic bioseparator. Biomed. Microdevices 20079, 451–463. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Tarn, M.D.; Peyman, S.A.; Robert, D.; Iles, A.; Wilhelm, C.; Pamme, N. The importance of particle type selection and temperature control for on-chip free-flow magnetophoresis. J. Magn. Magn. Mater. 2009321, 4115–4122. [Google Scholar] [CrossRef]
  42. Furlani, E.P. Permanent Magnet and Electromechanical Devices; Materials, Analysis and Applications; Academic Press: Waltham, MA, USA, 2001. [Google Scholar]
  43. White, F.M. Viscous Fluid Flow; McGraw-Hill: New York, NY, USA, 1974. [Google Scholar]
  44. Mathew, B.; Alazzam, A.; El-Khasawneh, B.; Maalouf, M.; Destgeer, G.; Sung, H.J. Model for tracing the path of microparticles in continuous flow microfluidic devices for 2D focusing via standing acoustic waves. Sep. Purif. Technol. 2015153, 99–107. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Furlani, E.J.; Furlani, E.P. A model for predicting magnetic targeting of multifunctional particles in the microvasculature. J. Magn. Magn. Mater. 2007312, 187–193. [Google Scholar] [CrossRef]
  46. Furlani, E.P.; Ng, K.C. Analytical model of magnetic nanoparticle transport and capture in the microvasculature. Phys. Rev. E 200673, 061919. [Google Scholar] [CrossRef]
  47. Eibl, R.; Eibl, D.; Pörtner, R.; Catapano, G.; Czermak, P. Cell and Tissue Reaction Engineering; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2009. [Google Scholar]
  48. Pamme, N.; Eijkel, J.C.T.; Manz, A. On-chip free-flow magnetophoresis: Separation and detection of mixtures of magnetic particles in continuous flow. J. Magn. Magn. Mater. 2006307, 237–244. [Google Scholar] [CrossRef]
  49. Alorabi, A.Q.; Tarn, M.D.; Gómez-Pastora, J.; Bringas, E.; Ortiz, I.; Paunov, V.N.; Pamme, N. On-chip polyelectrolyte coating onto magnetic droplets-Towards continuous flow assembly of drug delivery capsules. Lab Chip 201717, 3785–3795. [Google Scholar] [CrossRef]
  50. Zhang, H.; Guo, H.; Chen, Z.; Zhang, G.; Li, Z. Application of PECVD SiC in glass micromachining. J. Micromech. Microeng. 200717, 775–780. [Google Scholar] [CrossRef]
  51. Mourzina, Y.; Steffen, A.; Offenhäusser, A. The evaporated metal masks for chemical glass etching for BioMEMS. Microsyst. Technol. 200511, 135–140. [Google Scholar] [CrossRef]
  52. Mata, A.; Fleischman, A.J.; Roy, S. Fabrication of multi-layer SU-8 microstructures. J. Micromech. Microeng. 200616, 276–284. [Google Scholar] [CrossRef]
  53. Su, N. 8 2000 Negative Tone Photoresist Formulations 2002–2025; MicroChem Corporation: Newton, MA, USA, 2002. [Google Scholar]
  54. Su, N. 8 2000 Negative Tone Photoresist Formulations 2035–2100; MicroChem Corporation: Newton, MA, USA, 2002. [Google Scholar]
  55. Fu, C.; Hung, C.; Huang, H. A novel and simple fabrication method of embedded SU-8 micro channels by direct UV lithography. J. Phys. Conf. Ser. 200634, 330–335. [Google Scholar] [CrossRef]
  56. Kazoe, Y.; Yamashiro, I.; Mawatari, K.; Kitamori, T. High-pressure acceleration of nanoliter droplets in the gas phase in a microchannel. Micromachines 20167, 142. [Google Scholar] [CrossRef]
  57. Sharp, K.V.; Adrian, R.J.; Santiago, J.G.; Molho, J.I. Liquid flows in microchannels. In MEMS: Introduction and Fundamentals; Gad-el-Hak, M., Ed.; CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2006; pp. 10-1–10-46. ISBN 9781420036572. [Google Scholar]
  58. Oh, K.W.; Lee, K.; Ahn, B.; Furlani, E.P. Design of pressure-driven microfluidic networks using electric circuit analogy. Lab Chip 201212, 515–545. [Google Scholar] [CrossRef]
  59. Bruus, H. Theoretical Microfluidics; Oxford University Press: New York, NY, USA, 2008; ISBN 9788578110796. [Google Scholar]
  60. Beebe, D.J.; Mensing, G.A.; Walker, G.M. Physics and applications of microfluidics in biology. Annu. Rev. Biomed. Eng. 20024, 261–286. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  61. Yalikun, Y.; Tanaka, Y. Large-scale integration of all-glass valves on a microfluidic device. Micromachines 20167, 83. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  62. Van Heeren, H.; Verhoeven, D.; Atkins, T.; Tzannis, A.; Becker, H.; Beusink, W.; Chen, P. Design Guideline for Microfluidic Device and Component Interfaces (Part 2), Version 3; Available online: http://www.makefluidics.com/en/design-guideline?id=7 (accessed on 9 March 2020).
  63. Scheuble, N.; Iles, A.; Wootton, R.C.R.; Windhab, E.J.; Fischer, P.; Elvira, K.S. Microfluidic technique for the simultaneous quantification of emulsion instabilities and lipid digestion kinetics. Anal. Chem. 201789, 9116–9123. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  64. Lynch, E.C. Red blood cell damage by shear stress. Biophys. J. 197212, 257–273. [Google Scholar]
  65. Paul, R.; Apel, J.; Klaus, S.; Schügner, F.; Schwindke, P.; Reul, H. Shear stress related blood damage in laminar Couette flow. Artif. Organs 200327, 517–529. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  66. Gómez-Pastora, J.; Karampelas, I.H.; Xue, X.; Bringas, E.; Furlani, E.P.; Ortiz, I. Magnetic bead separation from flowing blood in a two-phase continuous-flow magnetophoretic microdevice: Theoretical analysis through computational fluid dynamics simulation. J. Phys. Chem. C 2017121, 7466–7477. [Google Scholar] [CrossRef]
  67. Lim, J.; Yeap, S.P.; Leow, C.H.; Toh, P.Y.; Low, S.C. Magnetophoresis of iron oxide nanoparticles at low field gradient: The role of shape anisotropy. J. Colloid Interface Sci. 2014421, 170–177. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  68. Culbertson, C.T.; Sibbitts, J.; Sellens, K.; Jia, S. Fabrication of Glass Microfluidic Devices. In Microfluidic Electrophoresis: Methods and Protocols; Dutta, D., Ed.; Humana Press: New York, NY, USA, 2019; pp. 1–12. ISBN 978-1-4939-8963-8. [Google Scholar]
Fluid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 3: (a,b) Magnet distance d = 0; (c,d) Magnet distance d = 1 mm.

Numerical Analysis of Bead Magnetophoresis from Flowing Blood in a Continuous-Flow Microchannel: Implications to the Bead-Fluid Interactions

Scientific Reports volume 9, Article number: 7265 (2019) Cite this article

Abstract

이 연구에서는 비드 운동과 유체 흐름에 미치는 영향에 대한 자세한 분석을 제공하기 위해 연속 흐름 마이크로 채널 내부의 비드 자기 영동에 대한 수치 흐름 중심 연구를 보고합니다.

수치 모델은 Lagrangian 접근 방식을 포함하며 영구 자석에 의해 생성 된 자기장의 적용에 의해 혈액에서 비드 분리 및 유동 버퍼로의 수집을 예측합니다.

다음 시나리오가 모델링됩니다. (i) 운동량이 유체에서 점 입자로 처리되는 비드로 전달되는 단방향 커플 링, (ii) 비드가 점 입자로 처리되고 운동량이 다음으로부터 전달되는 양방향 결합 비드를 유체로 또는 그 반대로, (iii) 유체 변위에서 비드 체적의 영향을 고려한 양방향 커플 링.

결과는 세 가지 시나리오에서 비드 궤적에 약간의 차이가 있지만 특히 높은 자기력이 비드에 적용될 때 유동장에 상당한 변화가 있음을 나타냅니다.

따라서 높은 자기력을 사용할 때 비드 운동과 유동장의 체적 효과를 고려한 정확한 전체 유동 중심 모델을 해결해야 합니다. 그럼에도 불구하고 비드가 중간 또는 낮은 자기력을 받을 때 계산적으로 저렴한 모델을 안전하게 사용하여 자기 영동을 모델링 할 수 있습니다.

Sketch of the magnetophoresis process in the continuous-flow microdevice.
Sketch of the magnetophoresis process in the continuous-flow microdevice.
Schematic view of the microdevice showing the working conditions set in the simulations.
Schematic view of the microdevice showing the working conditions set in the simulations.
Bead trajectories for different magnetic field conditions, magnet placed at different distances “d” from the channel: (a) d = 0; (b) d = 1 mm; (c) d = 1.5 mm; (d) d = 2 mm
Bead trajectories for different magnetic field conditions, magnet placed at different distances “d” from the channel: (a) d = 0; (b) d = 1 mm; (c) d = 1.5 mm; (d) d = 2 mm
Separation efficacy as a function of the magnet distance. Comparison between one-way and two-way coupling.
Separation efficacy as a function of the magnet distance. Comparison between one-way and two-way coupling.
(a) Fluid velocity magnitude including velocity vectors and (b) blood volumetric fraction contours with magnet distance d = 0 mm for scenario 1 (t = 0.25 s).
(a) Fluid velocity magnitude including velocity vectors and (b) blood volumetric fraction contours with magnet distance d = 0 mm for scenario 1 (t = 0.25 s).
luid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 2: (a,b) Magnet distance d = 0 mm at t = 0.4 s; (c,d) Magnet distance d = 1 mm at t = 0.4 s.
luid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 2: (a,b) Magnet distance d = 0 mm at t = 0.4 s; (c,d) Magnet distance d = 1 mm at t = 0.4 s.
Fluid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 3: (a,b) Magnet distance d = 0; (c,d) Magnet distance d = 1 mm.
Fluid velocity magnitude including velocity vectors and blood volumetric fraction contours for scenario 3: (a,b) Magnet distance d = 0; (c,d) Magnet distance d = 1 mm.
Blood volumetric fraction contours. Scenario 1: (a) Magnet distance d = 0 and (b) Magnet distance d = 1 mm; Scenario 2: (c) Magnet distance d = 0 and (d) Magnet distance d = 1 mm; and Scenario 3: (e) Magnet distance d = 0 and (f) Magnet distance d = 1 mm.
Blood volumetric fraction contours. Scenario 1: (a) Magnet distance d = 0 and (b) Magnet distance d = 1 mm; Scenario 2: (c) Magnet distance d = 0 and (d) Magnet distance d = 1 mm; and Scenario 3: (e) Magnet distance d = 0 and (f) Magnet distance d = 1 mm.

References

  1. 1.Keshipour, S. & Khalteh, N. K. Oxidation of ethylbenzene to styrene oxide in the presence of cellulose-supported Pd magnetic nanoparticles. Appl. Organometal. Chem. 30, 653–656 (2016).CAS Article Google Scholar 
  2. 2.Neamtu, M. et al. Functionalized magnetic nanoparticles: synthesis, characterization, catalytic application and assessment of toxicity. Sci. Rep. 8(1), 6278 (2018).ADS MathSciNet Article Google Scholar 
  3. 3.Gómez-Pastora, J., Bringas, E. & Ortiz, I. Recent progress and future challenges on the use of high performance magnetic nano-adsorbents in environmental applications. Chem. Eng. J. 256, 187–204 (2014).Article Google Scholar 
  4. 4.Gómez-Pastora, J., Bringas, E. & Ortiz, I. Design of novel adsorption processes for the removal of arsenic from polluted groundwater employing functionalized magnetic nanoparticles. Chem. Eng. Trans. 47, 241–246 (2016).Google Scholar 
  5. 5.Bagbi, Y., Sarswat, A., Mohan, D., Pandey, A. & Solanki, P. R. Lead and chromium adsorption from water using L-Cysteine functionalized magnetite (Fe3O4) nanoparticles. Sci. Rep. 7(1), 7672 (2017).ADS Article Google Scholar 
  6. 6.Gómez-Pastora, J. et al. Review and perspectives on the use of magnetic nanophotocatalysts (MNPCs) in water treatment. Chem. Eng. J. 310, 407–427 (2017).Article Google Scholar 
  7. 7.Lee, H. Y. et al. A selective fluoroionophore based on BODIPY-functionalized magnetic silica nanoparticles: removal of Pb2+ from human blood. Angew. Chem. Int. Ed. 48, 1239–1243 (2009).CAS Article Google Scholar 
  8. 8.Buzea, C., Pacheco, I. I. & Robbie, K. Nanomaterials and nanoparticles: sources and toxicity. Biointerphases 2, MR17–MR71 (2007).Article Google Scholar 
  9. 9.Roux, S. et al. Multifunctional nanoparticles: from the detection of biomolecules to the therapy. Int. J. Nanotechnol. 7, 781–801 (2010).ADS CAS Article Google Scholar 
  10. 10.Gómez-Pastora, J., Bringas, E., Lázaro-Díez, M., Ramos-Vivas, J. & Ortiz, I. In Drug Delivery Systems (Stroeve, P. & Mahmoudi, M. ed) 207–244 (World Scientific, 2017).
  11. 11.Selmi, M., Gazzah, M. H. & Belmabrouk, H. Optimization of microfluidic biosensor efficiency by means of fluid flow engineering. Sci. Rep. 7(1), 5721 (2017).ADS Article Google Scholar 
  12. 12.Gómez-Pastora, J., González-Fernández, C., Fallanza, M., Bringas, E. & Ortiz, I. Flow patterns and mass transfer performance of miscible liquid-liquid flows in various microchannels: Numerical and experimental studies. Chem. Eng. J. 344, 487–497 (2018).Article Google Scholar 
  13. 13.Pamme, N. Magnetism and microfluidics. Lab Chip 6, 24–38 (2006).CAS Article Google Scholar 
  14. 14.Alorabi, A. Q. et al. On-chip polyelectrolyte coating onto magnetic droplets – towards continuous flow assembly of drug delivery capsules. Lab Chip 17, 3785–3795 (2017).CAS Article Google Scholar 
  15. 15.Gómez-Pastora, J. et al. Analysis of separators for magnetic beads recovery: from large systems to multifunctional microdevices. Sep. Purif. Technol. 172, 16–31 (2017).Article Google Scholar 
  16. 16.Tarn, M. D. & Pamme, N. On-chip magnetic particle-based immunoassays using multilaminar flow for clinical diagnosis. Methods Mol. Biol. 1547, 69–83 (2017).CAS Article Google Scholar 
  17. 17.Lv, C. et al. Integrated optofluidic-microfluidic twin channels: toward diverse application of lab-on-a-chip systems. Sci. Rep. 6, 19801 (2016).ADS CAS Article Google Scholar 
  18. 18.Gómez-Pastora, J. et al. Magnetic bead separation from flowing blood in a two-phase continuous-flow magnetophoretic microdevice: theoretical analysis through computational fluid dynamics simulation. J. Phys. Chem. C 121, 7466–7477 (2017).Article Google Scholar 
  19. 19.Furlani, E. P. Magnetic biotransport: analysis and applications. Materials 3, 2412–2446 (2010).ADS CAS Article Google Scholar 
  20. 20.Khashan, S. A. & Furlani, E. P. Effects of particle–fluid coupling on particle transport and capture in a magnetophoretic microsystem. Microfluid. Nanofluid. 12, 565–580 (2012).Article Google Scholar 
  21. 21.Modak, N., Datta, A. & Ganguly, R. Cell separation in a microfluidic channel using magnetic microspheres. Microfluid. Nanofluid. 6, 647–660 (2009).CAS Article Google Scholar 
  22. 22.Furlani, E. P., Sahoo, Y., Ng, K. C., Wortman, J. C. & Monk, T. E. A model for predicting magnetic particle capture in a microfluidic bioseparator. Biomed. Microdevices 9, 451–463 (2007).CAS Article Google Scholar 
  23. 23.Furlani, E. P. & Sahoo, Y. Analytical model for the magnetic field and force in a magnetophoretic microsystem. J. Phys. D: Appl. Phys. 39, 1724–1732 (2006).ADS CAS Article Google Scholar 
  24. 24.Tarn, M. D. et al. The importance of particle type selection and temperature control for on-chip free-flow magnetophoresis. J. Magn. Magn. Mater. 321, 4115–4122 (2009).ADS CAS Article Google Scholar 
  25. 25.Fonnum, G., Johansson, C., Molteberg, A., Morup, S. & Aksnes, E. Characterisation of Dynabeads® by magnetization measurements and Mössbauer spectroscopy. J. Magn. Magn. Mater. 293, 41–47 (2005).ADS CAS Article Google Scholar 
  26. 26.Xue, W., Moore, L. R., Nakano, N., Chalmers, J. J. & Zborowski, M. Single cell magnetometry by magnetophoresis vs. bulk cell suspension magnetometry by SQUID-MPMS – A comparison. J. Magn. Magn. Mater. 474, 152–160 (2019).ADS CAS Article Google Scholar 
  27. 27.Moore, L. R. et al. Continuous, intrinsic magnetic depletion of erythrocytes from whole blood with a quadrupole magnet and annular flow channel; pilot scale study. Biotechnol. Bioeng. 115, 1521–1530 (2018).CAS Article Google Scholar 
  28. 28.Furlani, E. P. & Xue, X. Field, force and transport analysis for magnetic particle-based gene delivery. Microfluid Nanofluid. 13, 589–602 (2012).CAS Article Google Scholar 
  29. 29.Furlani, E. P. & Xue, X. A model for predicting field-directed particle transport in the magnetofection process. Pharm. Res. 29, 1366–1379 (2012).CAS Article Google Scholar 
  30. 30.Furlani, E. P. Permanent Magnet and Electromechanical Devices; MaterialsAnalysis and Applications, (Academic Press, 2001).
  31. 31.Balachandar, S. & Eaton, J. K. Turbulent dispersed multiphase flow. Annu. Rev. Fluid Mech. 42, 111–133 (2010).ADS Article Google Scholar 
  32. 32.Wakaba, L. & Balachandar, S. On the added mass force at finite Reynolds and acceleration number. Theor. Comput. Fluid. Dyn. 21, 147–153 (2007).Article Google Scholar 
  33. 33.White, F. M. Viscous Fluid Flow, (McGraw-Hill, 1974).
  34. 34.Rietema, K. & Van Den Akker, H. E. A. On the momentum equations in dispersed two-phase systems. Int. J. Multiphase Flow 9, 21–36 (1983).Article Google Scholar 
  35. 35.Furlani, E. P. & Ng, K. C. Analytical model of magnetic nanoparticle transport and capture in the microvasculature. Phys. Rev. E 73, 1–10 (2006).Article Google Scholar 
  36. 36.Eibl, R., Eibl, D., Pörtner, R., Catapano, G. & Czermak, P. Cell and Tissue Reaction Engineering, (Springer, 2009).
  37. 37.Gómez-Pastora, J. et al. Computational modeling and fluorescence microscopy characterization of a two-phase magnetophoretic microsystem for continuous-flow blood detoxification. Lab Chip 18, 1593–1606 (2018).Article Google Scholar 
  38. 38.Khashan, S. A. & Furlani, E. P. Scalability analysis of magnetic bead separation in a microchannel with an array of soft magnetic elements in a uniform magnetic field. Sep. Purif. Technol. 125, 311–318 (2014).CAS Article Google Scholar 
  39. 39.Hirt, C. W. & Sicilian, J. M. A porosity technique for the definition of obstacles in rectangular cell meshes. ProcFourth International ConfShip Hydro., National Academic of Science, Washington, DC., (1985).
  40. 40.Crank, J. Free and Moving Boundary Problems, (Oxford University Press, 1984).
  41. 41.Bruus, H. Theoretical Microfluidics, (Oxford University Press, 2008).
  42. 42.Liang, L. & Xuan, X. Diamagnetic particle focusing using ferromicrofluidics with a single magnet. Microfluid. Nanofluid. 13, 637–643 (2012).

Author information

  1. Edward P. Furlani is deceased.

Affiliations

  1. Department of Chemical and Biomolecular Engineering, ETSIIT, University of Cantabria, Avda. Los Castros s/n, 39005, Santander, SpainJenifer Gómez-Pastora, Eugenio Bringas & Inmaculada Ortiz
  2. Flow Science, Inc, Santa Fe, New Mexico, 87505, USAIoannis H. Karampelas
  3. Department of Chemical and Biological Engineering, University at Buffalo (SUNY), Buffalo, New York, 14260, USAEdward P. Furlani
  4. Department of Electrical Engineering, University at Buffalo (SUNY), Buffalo, New York, 14260, USAEdward P. Furlani
Fig. 12. Comparison of simulation results with experimental data for a flow rate of water = Ql=15 ml/hr and a flow rate of air = Qg =3 ml/hr.

Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method

Abstract

This paper demonstrates that the Volume of Fluid (TruVOF) method in FLOW-3D (a general purpose CFD software) is an effective tool for studying droplet dynamics and mixing in microfluidic devices. The first example studied is a T-junction where flow patterns for both droplet generation and passive mixing are analyzed. The second example studied is a co-flowing device where the formation and breakup of bubbles is simulated. The effect of viscosity on bubble formation is also analyzed. For a T-junction the bubble size is corroborated with experimental data. Both the bubble size and frequency are studied and corroborated with experimental data for a co-flowing device. The third example studied is the electrowetting phenomenon observed in a small water droplet resting on a dielectric material. The steady-state contact angle is plotted against the voltage applied. The results are compared with both the Young-Lippmann curve and experimental results. 

이 논문은 FLOW-3D (범용 CFD 소프트웨어)의 유체 부피 (TruVOF) 방법이 미세 유체 장치에서 액적 역학 및 혼합을 연구하는데 효과적인 도구임을 보여줍니다.

연구된 첫 번째 예는 액적 생성 및 수동 혼합에 대한 흐름 패턴이 분석되는 T- 접합입니다. 연구된 두 번째 예는 기포의 형성 및 분해가 시뮬레이션 되는 동시 유동 장치입니다.

기포 형성에 대한 점도의 영향도 분석됩니다. T 접합의 경우 기포 크기는 실험 데이터로 확증됩니다. 기포 크기와 빈도 모두 공동 유동 장치에 대한 실험 데이터로 연구되고 확증됩니다.

연구된 세 번째 예는 유전 물질 위에 놓인 작은 물방울에서 관찰 된 전기 습윤 현상입니다. 정상 상태 접촉각은 적용된 전압에 대해 플롯됩니다. 결과는 Young-Lippmann 곡선 및 실험 결과와 비교됩니다.

Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method Fig 1
Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method Fig 1
Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method Fig 2
Simulation of Droplet Dynamics and Mixing in Microfluidic Devices using a VOF-Based Method Fig 2

References

Formation of bubbles in a simple co-flowing micro-channel

SaveAlertResearch FeedFormation of droplets and bubbles in a microfluidic T-junction-scaling and mechanism of break-up.

SaveAlertResearch FeedCreating, transporting, cutting, and merging liquid droplets by electrowetting-based actuation for digital microfluidic circuits,

SaveAlertResearch FeedFLOW DEVELOPMENT OF CO-FLOWING STREAMS IN RECTANGULAR MICRO-CHANNELS

SaveAlertResearch FeedA microfluidic system for controlling reaction networks in time.

SaveAlertResearch FeedElectrowetting: from basics to applications

SaveAlertResearch FeedVolume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries

Figure 1. Cross-sectional dimensions of a V-groove channel

Modeling Open Surface Microfluidics

개방형 표면 미세 유체 모델링

Open surface microfluidic systems are becoming increasingly popular in the fields of biology, biotechnology, medicine, point-of-care (POC) and home care systems. The design of such systems usually involves fluid being transported by capillary forces. Capillarity can enhance fluid transport for small volumes of fluid and can provide a reliable alternative to micro-scale pumping mechanisms. Advantages of capillary systems include:

  • Low cost due to easy and fast fabrication
  • User friendliness due to the simplicity of their design
  • Increased portability ensured by the capillary actuation of fluids
  • Enhanced accessibility caused by the open-surface nature of their design
  • Complete elimination of air bubbles guaranteed by the uniformly moving fluid front

For these reasons, open capillary systems are the preferred design option for various POC systems.

개방형 표면 미세 유체 시스템은 생물학, 생명 공학, 의학, POC (Point-of-Care) 및 홈 케어 시스템 분야에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 시스템의 설계에는 일반적으로 모세관 힘에 의해 유체가 운반됩니다. 모세관은 소량의 유체에 대한 유체 수송을 향상시킬 수 있으며 마이크로 규모 펌핑 메커니즘에 대한 신뢰할 수있는 대안을 제공 할 수 있습니다. 모세관 시스템의 장점은 다음과 같습니다.

  • 쉽고 빠른 제작으로 인한 저렴한 비용
  • 디자인의 단순성으로 인한 사용자 편의성
  • 유체의 모세관 작동으로 인한 휴대 성 향상
  • 디자인의 개방형 특성으로 인한 접근성 향상
  • 균일하게 움직이는 유체 전면으로 보장되는 기포의 완전한 제거

이러한 이유로 개방형 모세관 시스템은 다양한 POC 시스템에서 선호되는 설계 옵션입니다.

모세관 흐름의 시작 조건

V 홈 치수
그림 1. V 홈 채널의 단면 치수 : W = 150 μm, h1 = 300 μm, h2 = 1200 μm, α = 14.5ο.

University at Buffalo와 University of Grenoble의 연구원들의 최근 논문에서 마이크로 그루브가 잠재적으로 모세관 효과를 향상시킬 수있는 방법을 보여주었습니다 [1]. 이 논문의 결과를 바탕으로, FLOW-3D를 사용하여 평행 한 플레이트로 대체 된 좁은 V- 홈 마이크로 채널 내부 유체의 자발적 모세관 흐름 (SCF)에 대한 사례 연구를 논의 할 것  입니다. 모세관 흐름의 시작에 대한 특정 조건이 충족되면 혈류를 모니터링하기위한 POC 시스템의 설계를 위해 전혈과 같은 점성 유체를 사용해도 큰 유체 속도를 얻을 수 있습니다.

모세관 흐름의 조건은 Gibbs 자유 에너지의 최소화를 기반으로 한 정적 접근 방식을 사용하여 이론적으로 설정할 수 있습니다. 보다 구체적으로, 입구 압력이 0 일 때 모세관 흐름이 시작되는 조건은 다음과 같습니다.

(수식 1)           pF/pW < cos⁡ θ

여기서  θ  는 영 접촉각이고  F  및  W  는 각각 유동의 임의 단면에서 자유 및 습식 둘레입니다. 그림 1에 표시된 것과 같은 반각 α 를 갖는 V- 홈 마이크로 채널의  경우 몇 가지 수학적 조작 후 eq. 1은 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다.

(수식 2)         sin α = cos⁡ θ

우리의 경우  α  ≈ 14.5 ο 가 있으므로 모세관 흐름의 조건은  θ  <75.5 o 입니다.

FLOW-3D 에서 시뮬레이션

정적 접근 방식이 SCF의 시작에 관한 중요한 정보를 제공하지만 수치 접근 방식은 현장 진료 장치에서 유동 역학을 연구하는 데 더 적합합니다. 접촉각이 37 °  이고 전혈의 유체 특성 을 갖는 V- 홈 마이크로 채널에 대해 CFD 분석을 수행했습니다 . 혈액의 점도는 거의 일정하기 때문에 흐름 체제는 뉴턴으로 간주됩니다 [1]. 유체 운동이 모세관 효과에 의해서만 발생하도록 모든 경계와 계산 영역 전체에 균일 한 주변 압력이 적용되었습니다. 시뮬레이션은 처음 4mm의 유체 이동을 포함하는 초기 시뮬레이션과 4mm에서 8mm의 유체 이동을 예측하는 재시작 시뮬레이션의 두 부분으로 나뉩니다.

결과 및 검증

처음 8mm 이동에 대한 유동 역학은 그림 2에 나와 있습니다.이 그림은 세 가지 다른 시간에 슬롯에서 전진 인터페이스의 모양을 보여줍니다. 필라멘트 (Concus-Finn 필라멘트)의 점진적인 확장은 주 흐름보다 앞서 볼 수 있습니다.

모세관 흐름 시뮬레이션
그림 2. 세 가지 다른 시간에서 FLOW-3D를 사용하여 진행하는 모세관 흐름의 동적 계산 : (a) 0.04, (b) 0.07 및 (c) 0.11 초와 삽입물 (i1), (i2) 및 (i3) Concus-Finn 필라멘트의 진화 [1].

분석, 수치 및 실험 결과 간의 비교는 그림 3에 나와 있습니다. 수치 예측과 실험 간에는 탁월한 일치가 있습니다. 분석 솔루션도 플롯되었지만 채널 하단에있는 Concus – Finn 필라멘트의 효과가 고려되지 않았기 때문에 수치 및 실험 결과에 대한 유효한 비교를 나타내지 않을 수 있습니다.

모세관 흐름 검증
그림 3. (A) 시간의 함수로서 채널의 속도. 빨간색 점 : FLOW-3D 시뮬레이션 (중간 높이에서); 녹색 점 : 실험 관찰 (채널 중앙 높이); 파선 녹색 선 : 하단 V 홈의 효과를 무시한 분석 속도. (B) 시간의 함수로서 액체 전면의 원점으로부터의 거리. 빨간색 점 : FLOW-3D 시뮬레이션 (중간 높이에서); 녹색 점 : 실험 관찰 (채널 중앙 높이); 파선 녹색 선 : 하단 V 홈의 효과를 무시한 분석 속도 [1].

전혈 이외에도 식용 색소로 착색 한 물과 점성이 높은 알기 네이트 용액을 포함하여 장치가 고점도 유체를 이동시킬 수있는 가능성을 테스트하는 등 다양한 유체를 연구했습니다. 혈액과 같은 고점도 액체는 1 초 이내에 이동할 수 있습니다 (아래 애니메이션 참조).https://www.youtube.com/embed/v4OYoHStJ1w?controls=1&rel=0&playsinline=0&modestbranding=0&autoplay=0&enablejsapi=1&origin=https%3A%2F%2Fwww.flow3d.com&widgetid=1

사례 연구는 상대적으로 큰 점도 (물의 4 배)를 갖는 전혈의 경우 최대 7.5cm / s의 속도를 달성했음을 보여줍니다. 실험 결과 및  FLOW-3D  예측에 따라 전체 채널은 0.2 초 이내에 혈액으로 채워졌습니다. FLOW-3D  시뮬레이션 결과는 실험 관찰 결과와 매우 일치하며, V-groove 내부의 거리에 따라 속도가 감소하지만 장치의 전체 길이에 걸쳐 중요 함을 나타냅니다.

참고 문헌

  1. Berthier, J., K. Brakke, E. P. Furlani, I. H. Karampelas, and G. Delapierre. “Open-surface microfluidics.” In Proceedings of the Nanotech International Conference, pp. 15-19. 2014.
  2. Hirt, Cyril W., and Billy D. Nichols. “Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries.” Journal of computational physics 39, no. 1 (1981): 201-225.
  3. Rajaratnam, N., and M. R. Chamani. “Energy loss at drops.” Journal of Hydraulic Research 33, no. 3 (1995): 373-384.
Fig.4 Schematic of a package structure

Three-Dimensional Flow Analysis of a Thermosetting Compound during Mold Filling

Junichi Saeki and Tsutomu Kono
Production Engineering Research Laboratory, Hitachi Ltd.
292, Y shida-cho, Totsuka-ku, Yokohama, 244-0817 Japan

Abstract

Thermosetting molding compounds are widely used for encapsulating semiconductor devices and electronic modules. In recent years, the number of electronic parts encapsulated in an electronic module has increased, in order to meet the requirements for high performance. As a result, the configuration of inserted parts during molding has become very complicated. Meanwhile, package thickness has been reduced in response to consumer demands for miniaturization. These trends have led to complicated flow patterns of molten compounds in a mold cavity, increasing the difficulty of predicting the occurrence of void formation or gold-wire deformation.

A method of three-dimensional (3-D) flow analysis of thermosetting compounds has been developed with the objective of minimizing the trial term before mass production and of enhancing the quality of molded products. A constitutive equation model was developed to describe isothermal viscosity changes as a function of time and temperature. This isothermal model was used for predicting non-isothermal viscosity changes. In addition, an empirical model was developed for calculating the amount of wire deformation as a function of viscosity, wire configuration, and other parameters. These models were integrated with FLOW-3D® software, which is used for multipurpose 3-D flow analysis.

The mold-filling dynamics of an epoxy compound were analyzed using the newly developed modeling software during transfer molding of an actual high performance electronic module. The changes in the 3-D distributions of parameters such as temperature, viscosity, velocity, and pressure were compared with the flow front patterns. The predicted results of cavity filling behavior corresponded well with actual short shot data. As well, the predicted amount of gold-wire deformation at each LSI chip with a substrate connection also corresponded well with observed data obtained by X-ray inspection of the molded product.

Korea Abstract

열경화성 몰딩 컴파운드는 반도체 장치 및 전자 모듈을 캡슐화하는 데 널리 사용됩니다. 최근에는 고성능에 대한 요구 사항을 충족시키기 위해 전자 모듈에 캡슐화되는 전자 부품의 수가 증가하고 있습니다.

그 결과 성형시 삽입 부품의 구성이 매우 복잡해졌습니다. 한편, 소비자의 소형화 요구에 부응하여 패키지 두께를 줄였다. 이러한 경향은 몰드 캐비티에서 용융된 화합물의 복잡한 흐름 패턴을 야기하여 보이드 형성 또는 금선 변형의 발생을 예측하기 어렵게합니다.

열경화성 화합물의 3 차원 (3-D) 유동 분석 방법은 대량 생산 전에 시험 기간을 최소화하고 성형 제품의 품질을 향상시킬 목적으로 개발되었습니다. 시간과 온도의 함수로서 등온 점도 변화를 설명하기 위해 구성 방정식 모델이 개발되었습니다. 이 등온 모델은 비등 온 점도 변화를 예측하는 데 사용되었습니다.

또한 점도, 와이어 구성 및 기타 매개 변수의 함수로 와이어 변형량을 계산하기위한 경험적 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 다목적 3D 흐름 분석에 사용되는 FLOW-3D® 소프트웨어와 통합되었습니다.

실제 고성능 전자 모듈의 트랜스퍼 몰딩 과정에서 새로 개발 된 모델링 소프트웨어를 사용하여 에폭시 화합물의 몰드 충전 역학을 분석했습니다. 온도, 점도, 속도 및 압력과 같은 매개 변수의 3D 분포 변화를 유동 선단 패턴과 비교했습니다.

캐비티 충전 거동의 예측 결과는 실제 미 성형 데이터와 잘 일치했습니다. 또한, 기판 연결이 있는 각 LSI 칩에서 예상되는 금선 변형량은 성형품의 X-ray 검사에서 얻은 관찰 데이터와도 잘 일치했습니다.

Fig.1 A system of three-dimensional flow analysis for thermosetting compounds
Fig.1 A system of three-dimensional flow analysis for thermosetting compounds
Fig.2 Procedure for determining viscosity changes of thermosetting compounds
Fig.2 Procedure for determining viscosity changes of thermosetting compounds
Fig.4 Schematic of a package structure
Fig.4 Schematic of a package structure
Fig.6 Calculated results of filling behavior and temperature  distribution in the runner
Fig.6 Calculated results of filling behavior and temperature distribution in the runner
Fig.8 Comparison of cavity filling
Fig.8 Comparison of cavity filling

References

1)J.Saeki et al. ,6th annual meeting of PPS, 12KN1(1990)
2)J.Saeki et al. , JSME International Journal Series Ⅱ, 33,486(1990)
3)J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,12,67(2000)
4) J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,12,788(2000)
5) J.Saeki et al.,SEIKEI KAKOU,13,49(2001)

The Simulation of Droplet Impact on the Super-Hydrophobic Surface with Micro-Pillar Arrays Fabricated by Laser Irradiation and Silanization Processes

The simulation of droplet impact on the super-hydrophobic surface with micro-pillar arrays fabricated by laser irradiation and silanization processes

레이저 조사 및 silanization 공정으로 제작된 micro-pillar arrays를 사용하여 초 소수성 표면에 대한 액적 영향 시뮬레이션

ZhenyanXiaa YangZhaoa ZhenYangabc ChengjuanYangab LinanLia ShibinWanga MengWangab
aSchool of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin, 300054, China
bKey Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin, 300072, Chinac
School of Engineering, University of Warwick, Coventry, CV4 7AL, UK

Received 23 September 2020, Revised 17 November 2020, Accepted 26 November 2020, Available online 11 December 2020.

Abstract

Super-hydrophobicity is one of the significant natural phenomena, which has inspired researchers to fabricate artificial smart materials using advanced manufacturing techniques. In this study, a super-hydrophobic aluminum surface was prepared by nanosecond laser texturing and FAS modification in sequence. The surface wettability turned from original hydrophilicity to super-hydrophilicity immediately after laser treatment. Then it changed to super-hydrophobicity showing a WCA of 157.6 ± 1.2° with a SA of 1.7 ± 0.7° when the laser-induced rough surface being coated with a layer of FAS molecules. The transforming mechanism was further explored from physical and chemical aspects based on the analyses of surface morphology and surface chemistry. Besides, the motion process of droplet impacting super-hydrophobic surface was systematically analyzed via the optimization of simulation calculation grid and the simulation method of volume of fluid (VOF). Based on this simulation method, the morphological changes, the inside pressure distribution and velocity of the droplet were further investigated. And the motion mechanism of the droplet on super-hydrophobic surface was clearly revealed in this paper. The simulation results and the images captured by high-speed camera were highly consistent, which indicated that the computational fluid dynamics (CFD) is an effective method to predict the droplet motion on super- hydrophobic surfaces. This paper can provide an explicit guidance for the selection of suitable methods for functional surfaces with different requirements in the industry.

Korea Abstract

초 소수성은 연구원들이 첨단 제조 기술을 사용하여 인공 스마트 재료를 제작하도록 영감을 준 중요한 자연 현상 중 하나 입니다. 이 연구에서 초 소수성 알루미늄 표면은 나노초 레이저 텍스처링과 FAS 수정에 의해 순서대로 준비되었습니다.

레이저 처리 직후 표면 습윤성은 원래의 친수성에서 초 친수성으로 바뀌 었습니다. 그런 다음 레이저 유도 거친 표면을 FAS 분자 층으로 코팅했을 때 WCA가 157.6 ± 1.2 °이고 SA가 1.7 ± 0.7 ° 인 초 소수성으로 변경되었습니다.

변형 메커니즘은 표면 형태 및 표면 화학 분석을 기반으로 물리적 및 화학적 측면에서 추가로 탐구 되었습니다. 또한, 초 소수성 표면에 영향을 미치는 물방울의 운동 과정은 시뮬레이션 계산 그리드의 최적화와 유체 부피 (VOF) 시뮬레이션 방법을 통해 체계적으로 분석되었습니다.

이 시뮬레이션 방법을 바탕으로 형태학적 변화, 내부 압력 분포 및 액 적의 속도를 추가로 조사했습니다. 그리고 초 소수성 표면에 있는 물방울의 운동 메커니즘이 이 논문에서 분명하게 드러났습니다.

시뮬레이션 결과와 고속 카메라로 캡처한 이미지는 매우 일관적 이었습니다. 이는 전산 유체 역학 (CFD)이 초 소수성 표면에서 액적 움직임을 예측하는 효과적인 방법임을 나타냅니다.

이 백서는 업계의 다양한 요구 사항을 가진 기능 표면에 적합한 방법을 선택하기 위한 명시적인 지침을 제공 할 수 있습니다.

Keywords: Laser irradiation; Wettability; Droplet impact; Simulation; VOF

Introduction

서식지에 적응하기 위해 많은 자연 식물과 동물에서 특별한 습윤 표면이 진화되었습니다 [1-3]. 연잎은 먼지에 의한 오염으로부터 스스로를 보호하기 위해 우수한 자가 청소 특성을 나타냅니다 [4]. 사막 딱정벌레는 공기에서 물을 수확할 수 있는 기능적 표면 때문에 건조한 사막에서 생존 할 수 있습니다 [5].

자연 세계에서 영감을 받아 고체 기질의 표면 습윤성을 수정하는데 더 많은 관심이 집중되었습니다 [6-7]. 기능성 표면의 우수한 성능은 고유 한 표면 습윤성에 기인하며, 이는 고체 표면에서 액체의 확산 능력을 반영하는 중요한 특성 중 하나입니다 [8].

일반적으로 물 접촉각 (WCA) 값에 따라 90 °는 친수성과 소수성의 경계로 간주됩니다. WCA가 90 ° 이상인 소수성 표면, WCA가 90 ° 미만인 친수성 표면 [9 ]. 특히 고체 표면은 WCA가 10 ° 미만의 슬라이딩 각도 (SA)에서 150 °를 초과 할 때 특별한 초 소수성을 나타냅니다 [10-11].

<내용 중략> ……

 The Simulation of Droplet Impact on the Super-Hydrophobic Surface with Micro-Pillar Arrays Fabricated by Laser Irradiation and Silanization Processes
The Simulation of Droplet Impact on the Super-Hydrophobic Surface with Micro-Pillar Arrays Fabricated by Laser Irradiation and Silanization Processes

References

[1] H.W. Chen, P.F. Zhang, L.W. Zhang, Y. Jiang, H.L. Liu, D.Y. Zhang, Z.W. Han, L.
Jiang, Continuous directional water transport on the peristome surface of Nepenthes
alata, Nature 532 (2016) 85-89.
[2] Y. Liu, K.T. Zhang, W.G. Yao, J.A. Liu, Z.W. Han, L.Q. Ren, Bioinspired
structured superhydrophobic and superoleophilic stainless steel mesh for efficient oilwater separation, Colloids Surf., A 500 (2016) 54-63.
[3] Y.X. Liu, W.L. Liu, G.L. Wang, J.C. Hou, H. Kong, W.L. Wang, A facile one-step
approach to superhydrophilic silica film with hierarchical structure using
fluoroalkylsilane, Colloids Surf., A 539 (2018) 109-115.
[4] F.P. Wang, S. Li, L. Wang, Fabrication of artificial super-hydrophobic lotus-leaflike bamboo surfaces through soft lithography, Colloids Surf., A 513 (2017) 389-395.
[5] W. Huang, X.Y. Tang, Z. Qiu, W.X. Zhu, Y.G. Wang, Y.L. Zhu, Z.F. Xiao, H.G.
Wang, D.X. Liang, Jian, L. Y.J Xie, Cellulose-based Superhydrophobic Surface
Decorated with Functional Groups Showing Distinct Wetting Abilities to Manipulate
Water Harvesting, ACS Appl. Mater. Interfaces DOI: 10.1021/acsami.0c12504.
[6] M.Y. Zhang, L.J. Ma, Q. Wang, P. Hao, X. Zheng, Wettability behavior of
nanodroplets on copper surfaces with hierarchical nanostructures, Colloids Surf., A
604 (2020) 125291.
[7] A.F. Pan, W.J. Wang, X.S. Mei, K.D. Wang, X.B. Yang, Rutile TiO2 flocculent
ripples with high antireflectivity and superhydrophobicity on the surface of titanium
under 10 ns laser irradiation without focusing, Langmuir 33 (2017) 9530-9538.
[8] M. Li, X.H. Liu, N. Liu, Z.H. Guo, P.K. Singh, S.Y. Fu, Effect of surface
wettability on the antibacterial activity of nanocellulose-based material with
quaternary ammonium groups, Colloids Surf., A 554 (2018) 122-128.
[9] T.C. Chen, H.T. Liu, H.F. Yang, W. Yan, W. Zhu, H. Liu, Biomimetic fabrication
of robust self-assembly superhydrophobic surfaces with corrosion resistance
properties on stainless steel substrate, RSC Adv. 6 (2016) 43937-43949.
[10] P. Zhang, F.Y. Lv, A review of the recent advances in superhydrophobic surfaces
and the emerging energy-related applications, Energy 82 (2015) 1068-1087.
[11] Z. Yang, X.P. Liu, Y.L. Tian, Novel metal-organic super-hydrophobic surface
fabricated by nanosecond laser irradiation in solution, Colloids Surf., A 587 (2020)
124343.
[12] J.Y. Peng, X.J. Zhao, W.F. Wang, X. Gong, Durable Self-Cleaning Surfaces with
Superhydrophobic and Highly Oleophobic Properties, Langmuir, 35 (2019) 8404-
8412.
[13] Z. Yang, X.P. Liu, Y.L. Tian, A contrastive investigation on anticorrosive
performance of laser-induced super-hydrophobic and oil-infused slippery coatings,
Prog. Org. Coat. 138 (2020) 105313.
[14] J.L. Yong, F. Chen, Q. Yang, J.L. Huo, X. Hou, Superoleophobic Surfaces,
Chem. Soc. Rev. 46 (2017) 4168-4217.
[15] D.W. Li, H.Y. Wang, Y. Liu, D.S. Wei, Z.X. Zhao, Large-Scale Fabrication of
Durable and Robust Super-Hydrophobic Spray Coatings with Excellent Repairable
and Anti-Corrosion Performance, Chem. Eng. J. 367 (2019) 169-179.
[16] R.J. Liao, Z.P. Zuo, C. Guo, Y. Yuan, A.Y. Zhuang, Fabrication of
superhydrophobic surface on aluminum by continuous chemical etching and its antiicing property, Appl. Surf. Sci. 317 (2014) 701-709.
[17] Z. Yang. X.P. Liu, Y.L. Tian, Hybrid laser ablation and chemical modification for
fast fabrication of bio-inspired super-hydrophobic surface with excellent selfcleaning, stability and corrosion resistance, J Bionic Eng 16 (2019) 13-26.
[18] Z. Yang, Y.L. Tian, Y.C. Zhao, C.J. Yang, Study on the fabrication of superhydrophobic surface on Inconel alloy via nanosecond laser ablation, Materials 12
(2019) 278.
[19] Y. Wang, X. Gong, Superhydrophobic Coatings with Periodic Ring Structured
Patterns for Self-Cleaning and Oil-Water Separation, Adv. Mater. Interfaces 4 (2017)
1700190.
[20] N. Chik, W.S.W.M. Zain, A.J. Mohamad, M.Z. Sidek, W.H.W. Ibrahim, A. Reif,
J.H. Rakebrandt, W. Pfleging, X. Liu, Bacterial adhesion on the titanium and
stainless-steel surfaces undergone two different treatment methods: Polishing and ultrafast laser treatment, IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.358 (2018) 012034.
[21] N.K.K. Win, P. Jitareerat, S. Kanlayanarat, S. Sangchote, Effects of cinnamon
extract, chitosan coating, hot water treatment and their combinations on crown rot
disease and quality of banana fruit, Postharvest Biol. Technol. 45 (2007) 333–340.
[22] A. Yarin, Drop impact dynamics: splashing, spreading, receding, bouncing, Annu.
Rev. Fluid Mech. 38 (2006) 159–192.
[23] N. Wang, L.L. Tang, Y.F. Cai, W. Tong, D.S. Xiong, Scalable superhydrophobic
coating with controllable wettability and investigations of its drag reduction, Colloids
Surf. A 555 (2018) 290–295.
[24] R. Fürstner, W. Barthlott, C. Neinhuis, P. Walzel, Wetting and self-cleaning
properties of artificial superhydrophobic surfaces, Langmuir 21 (2005) 956–61.
[25] U. Trdan, M. Hočevar, P. Gregorčič, Transition from superhydrophilic to
superhydrophobic state of laser textured stainless steel surface and its effect on
corrosion resistance, Corros. Sci. 123 (2017) 21–44.
[26] A.L. Biance, C. Clanet, D. Quere, First steps in the spreading of a liquid droplet,
Phys. Rev. E 69 (2004) 016301.
[27] S. Kulju, L. Riegger, P. Koltay et al, Fluid flow simulations meet high-speed
video: computer vision comparison of droplet dynamics, J. Colloid Interface Sci. 522
(2018) 48.
[28] C.J. Yong, B. Bhushan, Dynamic effects of bouncing water droplets on
superhydrophobic surfaces, Langmuir 24.12 (2008) 6262–6269.
[29] G. Karapetsas, N.T. Chamakos, A.G. Papathanasiou, Efficient modelling of
droplet dynamics on complex surfaces, J. Phys.: Condens. Matter 28.8 (2016) 085101.
[30] D. Khojasteh, N.M. Kazerooni, S. Salarian et al, Droplet impact on
superhydrophobic surfaces: a review of recent developments, J. Ind. Eng. Chem. 42
(2016) 1–14.
[31] S.H. Kim, Y. Jiang, H. Kim, Droplet impact and LFP on wettability and
nanostructured surface, Exp. Therm. Fluid Sci. 99 (2018) 85–93.
[32] M. Rudman, Volume‐Tracking Methods for Interfacial Flow Calculations, Int.
J. Numer. Methods Fluids 24.7 (1997) 671-691.

A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

A new dynamic masking technique for time resolved PIV analysis

시간 분해 PIV 분석을위한 새로운 동적 마스킹 기술

물체 가시성을 허용하기 위해 형광 코팅과 결합 된 새로운 프리웨어 레이 캐스팅 도구

Journal of Visualization ( 2021 ) 이 기사 인용

Abstract

Time resolved PIV encompassing moving and/or deformable objects interfering with the light source requires the employment of dynamic masking (DM). A few DM techniques have been recently developed, mainly in microfluidics and multiphase flows fields. Most of them require ad-hoc design of the experimental setup, and may spoil the accuracy of the resulting PIV analysis. A new DM technique is here presented which envisages, along with a dedicated masking algorithm, the employment of fluorescent coating to allow for accurate tracking of the object. We show results from measurements obtained through a validated PIV setup demonstrating the need to include a DM step even for objects featuring limited displacements. We compare the proposed algorithm with both a no-masking and a static masking solution. In the framework of developing low cost, flexible and accurate PIV setups, the proposed algorithm is made available through a freeware application able to generate masks to be used by an existing, freeware PIV analysis package.

광원을 방해하는 이동 또는 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV는 동적 마스킹 (DM)을 사용해야 합니다. 주로 미세 유체 및 다상 흐름 분야에서 몇 가지 DM 기술이 최근 개발되었습니다. 대부분은 실험 설정의 임시 설계가 필요하며 결과 PIV 분석의 정확도를 떨어 뜨릴 수 있습니다. 여기에는 전용 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수있는 새로운 DM 기술이 제시되어 있습니다. 제한된 변위를 특징으로 하는 물체에 대해서도 DM 단계를 포함해야 하는 필요성을 보여주는 검증 된 PIV 설정을 통해 얻은 측정 결과를 보여줍니다. 제안 된 알고리즘을 no-masking 및 static masking 솔루션과 비교합니다. 저비용, 유연하고 정확한 PIV 설정 개발 프레임 워크에서 제안 된 알고리즘은 기존 프리웨어 PIV 분석 패키지에서 사용할 마스크를 생성 할 수 있는 프리웨어 애플리케이션을 통해 사용할 수 있습니다.

Keywords

  • Time resolved PIV, Dynamics masking, Image processing, Vibration inducers, Fluorescent coating

그래픽 개요

소개

PIV (입자 영상 속도계)의 사용은 70 년대 후반 (Archbold 및 Ennos 1972 )이 반점 계측의 확장 (Barker and Fourney 1977 ) 으로 도입된 이래 실험 유체 역학에서 중심적인 역할을 했습니다 . PIV 기술의 기본 아이디어는 유체에 주입된 입자의 속도를 측정하여 유동장을 재구성하는 것입니다. 입자의 크기와 밀도는 확실하게 선택되고 유동을 만족스럽게 따르게 됩니다.

흐름은 레이저 / LED 소스를 통해 조명되고 입자에 의해 산란 된 빛은 추적을 허용합니다. 독자는 리뷰 작품 Grant ( 1997 ), Westerweel et al. ( 2013 년)에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. 기본 2D 기술은 고유한 설정으로 발전했으며, 가장 진보 된 것은 단일 / 다중 평면 입체 PIV (Prasad 2000 ) 및 체적 / 단층 PIV (Scarano 2013 )입니다. 광범위한 유동장의 비 침습적 측정이 필요한 산업 및 연구 응용 분야에서 광범위하게 사용되었습니다.

조사된 유동장이 단단한 서있는 경계의 영향을 받는 경우 정적 마스킹 (SM) 접근 방식을 사용하여 PIV 분석을 수행하는 영역에서 솔리드 객체와 그림자가 차지하는 영역을 빼기 위해 주의를 기울여야 합니다. 실제로 이러한 영역에서는 파종 입자를 식별 할 수 없으므로 유속 재구성을 수행 할 수 없습니다. 제대로 처리되지 않으면 이 마스킹 단계는 잘못된 예측으로 이어질 수 있으며, 불행히도 그림자 영역 경계의 근접성에 국한되지 않습니다.

PIV 기술은 획득 프레임 속도를 관심있는 시간 척도로 조정하여 정상 상태 또는 시간 변화 흐름에 적용 할 수 있습니다. 시간의 가변성이 고체 물체의 위치 / 모양과 관련된 경우 이미지를 동적으로 마스킹하기 위해 추가 노력이 필요합니다. 고체 물체뿐만 아니라 다른 유체 단계도 가려야한다는 점에 유의해야합니다 (Foeth et al. 2006). 

이 프로세스는 고체 물체의 움직임이 선험적으로 알려진 경우 비교적 쉬우므로 SM 알고리즘에 대한 최소한의 수정이 목적에 부합 할 수 있습니다. 그러나 고체 물체의 위치 및 / 또는 모양이 알려지지 않은 방식으로 시간에 따라 변할 경우 물체를 동적으로 추적 할 수 있는 마스킹 기술이 필요합니다. PIV 분석을위한 동적 마스킹 (DM) 접근 방식은 현재 상당한 주목을 받고 있습니다 (Sanchis and Jensen 2011 , Masullo 및 Theunissen 2017 , Anders et al. 2019 ) . 시간 분해 PIV 시스템의 확산 덕분에 고속 카메라의 가용성이 높아집니다. 

DM 기술의 주요 발전은 마이크로 PIV 분야에서 비롯됩니다 (Lindken et al. 2009) 마이크로 및 나노 스위 머 (Ergin et al. 2015 ) 및 다상 흐름 (Brücker 2000 , Khalitov 및 Longmire 2002 ) 주변의 유동장을 조사 하려면 정확하고 유연한 알고리즘이 필요합니다. DM 기술은 상용 PIV 분석 소프트웨어 패키지 (TSI Instruments 2014 , DantecDynamics 2018 )에 포함되어 있습니다. 최근 개발 (Vennemann 및 Rösgen 2020 )은 신경망 자동 마스킹 기술의 적용을 예상하지만, 네트워크를 훈련하려면 합성 데이터 세트를 생성해야합니다.

많은 알고리즘은 이미지 처리 기술을 사용하여 개체를 추적하며, 대부분 사용자는 획득 한 이미지에서 추적 할 개체를 강조 표시 할 수있는 임시 실험 설정을 개발해야합니다. 따라서 실험 설정의 설계는 알고리즘의 최종 정확도에 영향을줍니다.

몇 가지 해결책을 구상 할 수 있습니다. 다음에서는 간단한 2D PIV 설정을 참조하지만 대부분의 고려 사항은 더 복잡한 설정으로 확장 할 수 있습니다. PIV 설정에서 객체를 쉽고 정확하게 추적 할 수 있도록 렌더링하는 가장 간단한 방법은 일반적으로 PIV 레이저 시트에 대략 수직 인 카메라를 향한 반사를 최대화하는 방향을 가리키는 추가 광원을 사용하여 조명하는 것입니다. 이 순진한 솔루션과 관련된 주요 문제는 PIV의 ROI (관심 영역)를 비추 지 않고는 광원을 움직이는 물체에만 겨냥하는 것이 사실상 불가능하여 시딩에 의해 산란 된 레이저 광 사이의 명암비를 감소 시킨다는 것입니다. 입자와 어두운 배경.

카메라의 프레임 속도가 높을수록 센서에 닿는 빛의 양이 적다는 사실로 인해 상황이 가혹 해집니다. 고체 물체의 움직임과 유동 입자가 모두 사용 된 설정의 획득 속도에 비해 충분히 느리다면, 가능한 해결책은 레이저 펄스 쌍 사이에 단일 확산 광 샷을 삽입하는 것입니다 (반드시 대칭 삽입은 아님). 그리고 카메라 샷을 둘 모두에 동기화합니다. 각 레이저 커플에서 물체의 위치는 확산 광에 의해 생성 된 이전 샷과 다음 샷의 두 위치를 보간하여 결정될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 레이저, 카메라 및 빛을 제어 할 수있는 동기화 장치가 필요합니다.

이 문제에 대한 해결책이 제안되었으며 유체 인터페이스 (Foeth et al. 2006 ; Dussol et al. 2016 ) 의 밝은 반사를 활용 하여 이미지에서 많은 양의 산란 레이저 광을 획득 할 수 있습니다. 고체 표면에는 효과를 높이기 위해 반사 코팅이 제공 될 수 있습니다. 그런 다음 물체는 비정상적으로 큰 입자로 식별되고 경계를 쉽게 추적 할 수 있습니다. 이 솔루션의 단점은 물체 표면에서 산란 된 빛이 레이저 시트에 있지 않은 많은 시딩 입자를 비추어 PIV 분석의 정확도를 점진적으로 저하 시킨다는 것입니다.

위의 접근 방식의 개선은 다른 파장 의 두 번째 동일 평면 레이저 시트 (Driscoll et al. 2003 )를 사용합니다. 첫 번째 레이저 파장을 중심으로 한 좁은 반사 대역. 전체 설정은 매우 비쌀 수 있습니다. 파장 방출의 차이를 이용하여 설정을 저렴하게 만들 수 있습니다. 서로 다른 필터가 장착 된 두 대의 카메라를 적용하면 인터페이스로부터의 반사와 독립적으로 형광 시드 입자를 식별 할 수 있습니다 (Pedocchi et al. 2008 ).

객체의 변위가 작을 때 기본 솔루션은 실제 시간에 따라 변하는 음영 영역에 가장 근접한 하나의 정적 마스크를 추출하는 것입니다. 일반적인 경험 법칙은 예상되는 음영 영역보다 약간 더 크게 마스크를 그려 분석에 포함 된 조명 영역의 양을 단순화하고 최소화하는 것 사이의 최상의 균형을 찾는 것입니다.

본 논문에서는 PIV 분석을위한 DM 문제에 대한 새로운 실험적 접근법을 제안합니다. 우리의 방법은 형광 페인팅을 사용하여 물체를 쉽게 추적 할 수 있도록 하는 기술과 시변 마스크를 생성 할 수있는 특정 오픈 소스 알고리즘을 포함합니다. 이 접근법은 레이저 광에 불투명 한 물체의 큰 변위를 허용함으로써 효과적인 것으로 입증되었습니다. 

우리의 방법인 NM (no-masking)과 SM (static masking) 접근 방식을 비교합니다. 우리의 접근 방식의 타당성을 입증하는 것 외에도 이 백서는 마스킹 단계가 정확한 결과를 얻기 위해 가장 중요하다는 것을 확인합니다. 실제로 물체의 변위가 무시할 수 없는 경우 DM에 대한 리조트는 필수이며 SM 접근 방식은 음영 처리 된 영역의 주변 환경에 국한되지 않는 부정확성을 유발합니다. 

논문의 구조는 다음과 같습니다. 먼저 형광 코팅 기술과 마스킹 소프트웨어를 설명하는 제안된 접근법의 근거를 소개합니다. 그런 다음 PIV 설정에 대한 설명 후 두 벤치 마크 사례를 통해 전체 PIV 체인 분석의 신뢰성을 평가합니다. 그런 다음 제안 된 DM 방법의 결과를 NM 및 SM 솔루션과 비교합니다. 마지막으로 몇 가지 결론이 도출됩니다.

행동 양식

제안 된 DM 기술은 PIV 분석을 위해 캡처 한 동일한 이미지에서 쉽고 정확한 추적 성을 허용하기 위해 움직이는 물체 표면의 형광 코팅을 구상합니다. 물체가 가시화되면 특정 알고리즘이 물체 추적을 수행하고 레이저 위치가 알려지면 (그림 1 참조  ) 음영 영역의 마스킹을 수행합니다.

형광 코팅

코팅은 구조적 매트릭스 에 시판되는 형광 분말 (fluorescein (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018 )) 의 분산액으로 구성됩니다 . 단단한 물체의 경우 매트릭스는 폴리 에스터 / 에폭시 (대상 재료와의 화학적 호환성에 따라) 투명 수지 일 수 있습니다. 변형 가능한 물체의 경우 매트릭스는 투명한 실리콘 고무로 만들 수 있습니다. 형광 코팅 된 물체는 실행 중에 지속적으로 빛을 방출하기 위해 실험 전에 충분히 오랫동안 조명을 비춰 야합니다. 우리는 4W LED 소스 (그림 2 에서 볼 수 있음)에 20 초 긴 노출이  실험 실행 (몇 초)의 짧은 기간 동안 일관된 형광 방출을 제공하기에 충분하다는 것을 발견했습니다.

우리 실험에서 물체와 입자 크기 사이의 상당한 차이를 감안할 때 전자를 식별하는 것은 간단합니다. 그림  3 은 씨 뿌리기 입자와 물체 모양이 서로 다른 세 번에 겹쳐진 모습을 보여줍니다 (색상은 다른 순간을 나타냄).

대신, 이러한 크기 기반 분류가 가능하지 않은 경우 입자와 물체의 파장을 분리해야합니다. 이러한 분리는 시드 입자에 의해 산란 된 빛과 현저하게 다른 파장에서 방출되는 형광 코팅을 선택하여 달성 할 수 있습니다. 또는 레이저에서 멀리 떨어진 대역에서 방출되는 형광 입자를 이용하는 것 (Pedocchi et al. 2008 ). 두 경우 모두 컬러 이미지 획득의 채널 분리 또는 멀티 카메라 설정의 애드혹 필터링은 물체 식별을 크게 촉진 할 수 있습니다. 우리의 경우에는 그러한 파장 분리를 달성 할 필요가 없습니다. 실제로 형광 코팅의 방출 스펙트럼의 피크는 540nm입니다 (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018), 사용 된 레이저의 532 nm에 매우 가깝습니다.

마스킹 소프트웨어

DM 용으로 개발 된 알고리즘 은 무료 PIV 분석 패키지 PIVlab (Thielicke 2020 , Thielicke 및 Stamhuis 2014 ) 과 함께 작동하도록 고안된 오픈 소스 프리웨어 GUI 기반 도구 (Prestininzi 및 Lombardi 2021 )입니다. 이것은 세 단계의 순차적 실행으로 구성됩니다 (그림 1 에서 a–b–c라고 함 ). 첫 번째 단계 (a)는 장면에서 레이저 위치를 찾는 데 사용됩니다 (즉, 소스의 좌표를 계산합니다. 장애물에 부딪히는 빛); 두 번째 항목 (b)은 개체 위치를 추적하고 각 프레임의 음영 영역을 계산합니다. 세 번째 항목 (c)은 추적 된 개체 영역과 음영 처리 된 개체 영역을 PIV 알고리즘을위한 단일 마스크로 병합합니다.

각 단계에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

  1. (ㅏ)레이저 위치는 프레임 (즉, 획득 한 프레임의 시야 (FOV)) 내에서 가시적 일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 전자의 경우 사용자는 GUI에서 레이저 소스를 클릭하여 찾기 만하면됩니다. 후자의 경우, 사용자는 음영 영역의 경계에 속하는 두 개의 세그먼트 (두 쌍의 점)를 그리도록 요청받습니다. 그러면 FOV 외부에있는 레이저 위치가 두 선의 교차점으로 계산됩니다. 세그먼트로 구성됩니다. 개체 그림자는 ROI 프레임 상자에 도달하는 것으로 간주됩니다.
  2. (비)레이저 위치가 알려지면 물체 추적은 다음과 같이 수행됩니다. 각 프레임의 하나의 채널 (이 경우 RGB 색상 공간이 사용되기 때문에 녹색 채널이지만 GUI는 선호하는 채널을 지정할 수 있음)은 다음과 같습니다. 로컬 적응 임계 값을 사용하여 이진화 됨 (Bradley and Roth 2007), 후자는 이웃 주변의 로컬 평균 강도를 사용하여 각 픽셀에 대해 계산됩니다. 그런 다음 입자와 물체로 구성된 이진 이미지가 영역으로 변환됩니다. 우리 실험에 존재하는 유일한 장애물은 모든 입자에 비해 더 큰 크기를 기준으로 식별됩니다. 다른 전략은 이전에 논의되었습니다. 그런 다음 장애물 영역의 경계 다각형은 사용자 정의 포인트 밀도로 결정됩니다. 여기에서는 그림자 결정을 위해 광선 투사 (RC) 접근 방식을 채택했습니다. RC는 컴퓨터 그래픽을 기반으로하는 “경 운송 모델링”의 틀에 속합니다. 수치 적으로 정확한 그림자를 제공하기 때문에 여기에서 선택됩니다. 정확도는 떨어지지 만 주로 RC의 계산 부하를 줄이는 것을 목표로하는 몇 가지 다른 방법이 개발되었습니다.2015 ), 여기서 간략히 회상합니다. 각 프레임 (명확성을 위해 여기에 색인화되지 않음)에 대해 광선아르 자형나는 j아르 자형나는제이레이저 위치 L 에서 i 번째 정점 으로 캐스트됩니다.피나는 j피나는제이의 J 오브젝트의 경계 다각형 일; 목표는피나는 j피나는제이 하위 집합에 속 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 조명되는 경계 정점의 피나는 j피나는제이 에 추가됩니다 ㅏ제이ㅏ제이 만약 아르 자형나는 j아르 자형나는제이 적어도 한쪽을 교차 에스k j에스케이제이( j 번째 개체 경계 다각형 의 모든면에 걸쳐있는 k )피나는 j피나는제이 (그것이 교차로 큐나는 j k큐나는제이케이 레이저 위치와 정점 사이에 있지 않습니다. 피나는 j피나는제이). 두 개의 광선, 즉ρ1ρ1 과 ρ2ρ2추가면을 가로 지르지 않는는 저장됩니다.
  3. (씨)일단 정점 세트, 즉 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 비춰지고 식별되었으며 ROI 프레임 상자의 음영 부분은 후자와 교차하여 결정됩니다. ρ1ρ1 과 ρ2ρ2. 두 교차점은 다음에 추가됩니다.ㅏ제이ㅏ제이. 점으로 둘러싸인 영역ㅏ제이ㅏ제이 마침내 마스크로 변환됩니다.

레이저 소스가 여러 개인 경우 각각에 RC 알고리즘을 적용해야하며 음영 영역의 결합이 수행됩니다. 레이 캐스팅 절차의 의사 코드는 Alg에보고됩니다. 1.

그림
그림 1
그림 1

DM 검증

이 섹션에서는 제안 된 DM으로 수행 된 PIV 측정과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM) 간의 비교를 제시합니다.

그림 2
그림 2
그림 3
그림 3

실험 설정

진동 유도기 (VI)의 성능을 분석하기 위해 PIV 설정을 설계하고 현재 DM 기술을 개발했습니다 (Curatolo et al. 2019 , 2020 ). 후자는 비 맥동 ​​유체 흐름에서 역류에 배치 된 캔틸레버의 규칙적이고 넓은 진동을 유도 할 수있는 윙렛입니다. 이러한 VI는 캔틸레버의 끝에 장착되며 (그림 2 참조   ) 진동 운동의 어느 지점에서든 캔틸레버의 중립 구성을 향해 양력을 생성 할 수있는 두 개의 오목한 날개가 있습니다.

VI는 캔틸레버 표면에 장착 된 압전 패치를 사용하여 고정 유체 흐름에서 기계적 에너지 추출을 향상시킬 수 있습니다. 그림 2 에서 강조된 날개의 전체 측면 가장자리는  Sect에 설명 된 사양에 따라 형광 페인트로 코팅되어 있습니다. 2.1 . 실험은 Roma Tre University 공학부 수력 학 실험실의 자유 표면 채널에서 수행됩니다. 10.8cm 길이의 캔틸레버는 채널의 중심선에 배치되고 상류로 향하며 수직-세로 평면에서 진동합니다. 세라믹 페 로브 스카이 트 (PZT) 압전 패치 (7××캔틸레버의 윗면에는 Physik Instrumente (PI)에서 만든 3cm)가 부착되어 있습니다. 흐름 유도 진동 하에서 변형으로 인해 AC 전압 차이를 제공합니다. VI 왼쪽 날개의 수직 중앙면에있는 2D 속도 필드는 수제 수중 PIV 장비를 통해 얻었습니다.각주1 연속파, 저비용, 저전력 (150mW), 녹색 (532nm) 레이저 빔이 2mm 두께의 부채꼴 시트에 퍼집니다.120∘120∘그림 2 와 같이 VI의 한쪽 날개를 절반으로 교차 합니다. 물은 평균 직경이 100 인 폴리 아미드 입자로 시드됩니다.μμm 및 1016 Kg / m의 밀도삼삼. 레이저 소스는 VI의 15cm 위쪽 (자유 표면 아래 약 4cm)과 VI의 하류 5cm에 경사지게 배치됩니다.5∘5∘상류. 위의 설정은 주로 날개의 후류를 조사하기 위해 고안되었습니다. 날개의 상류면과 하류 부분의 일부는 레이저 시트에 직접 맞지 않습니다. 레이저 시트에 수직으로 촬영하는 고속 상용 카메라 (Sony RX100 M5)를 사용하여 동영상을 촬영합니다. 후자는 1920의 프레임 크기로 500fps의 높은 프레임 속도 모드로 기록됩니다.×× 1080px, 나중에 더 작은 655로 잘림 ××이미지 분석 중에 분석 할 850px ROI. 시간 해결, 프리웨어, 오픈 소스, MatLab 용 PIV 분석 도구가 사용됩니다 (Thielicke and Stamhuis 2014 ). 이 도구는 질의 영역 (IA) 변형 (우리의 경우 64×× 64, 32 ×× 32 및 26 ××26). 각 패스에서 각 IA의 경계와 모서리에서 추가 변위 정보를 얻기 위해 인접한 IA 사이에 50 %의 중첩이 허용됩니다. 첫 번째 통과 후, 입자 변위 정보가 보간되어 IA의 모든 픽셀의 변위를 도출하고 그에 따라 변형됩니다.

시딩 입자 수 밀도는 첫 번째 패스에서 IA 당 약 5입니다. Keane과 Adrian ( 1992 )에 따르면 이러한 밀도 값은 95 % 유효한 탐지 확률을 보장합니다. IA는 프레임 커플 내에서 입자의 충분한 영구성을 보장하기 위해 크기가 조정됩니다. 분석 된 유동 역학은 0.4 ~ 0.7m / s 범위의 유동 속도를 특징으로합니다. 따라서 입자는 권장 최소값 인 2 프레임 (Keane and Adrian 1992 ) 보다 큰 약 3-4 프레임의 세 번째 패스 IA에 나타납니다 .

PIV 체인 분석 평가

사용 된 PIV 알고리즘의 정확성은 이전에 문헌에서 광범위하게 평가되었습니다 (예 : Guérin et al. ( 2020 ), Vennemann and Rösgen ( 2020 ), Mohammadshahi et al. ( 2020 ), Narayan et al. ( 2020 )). 그러나 PIV 측정의 물리적 일관성을 보장하기 위해 두 가지 벤치 마크 사례가 여기에 나와 있습니다.

첫 번째는 Sect에 설명 된 동일한 PIV 설정을 통해 측정 된 세로 유속의 수직 프로파일을 비교합니다. 3.1 분석 기준 용액이있는 실험 채널에서. 후자는 플로팅 트레이서로 수행되는 PTV (입자 추적 속도계) 측정을 통해 보정되었습니다. 분석 속도 프로파일은 Eq. 1 (Keulegan 1938 ).u ( z) =유∗[5.75 로그(지δ) +8.5];유(지)=유∗[5.75로그⁡(지δ)+8.5];(1)

여기서 u 는 수평 유속 성분, z 는 수직 좌표,δδ 침대 거칠기 및 V∗V∗ 균일 한 흐름 공식에 의해 주어진 것으로 가정되는 마찰 속도, 즉 유∗= U/ C유∗=유/씨; U 는 깊이 평균 유속이고 C 는 다음 과 같이 주어진 마찰 계수입니다.씨= 5.75로그( 13.3에프R / δ)씨=5.75로그⁡(13.3에프아르 자형/δ), R = 0.2아르 자형=0.2 m은 유압 반경이고 에프= 0.92에프=0.92유한 폭 채널의 형상 계수. 그림  4 는 4 초의 시간 창에 걸쳐 순간 값을 평균화하여 얻은 분석 프로필과 PIV 측정 간의 비교를 보여줍니다. 국부적 인 변동은 대략 0.5 초의 시간 척도에서 진화하는 것으로 밝혀졌습니다. PTV 결과에 가장 적합하면 다음과 같은 값이 산출됩니다.δ= 1δ=1cm, 베드 거칠기의 경우 Eq. 1 , 실험 채널 침대 표면의 실제 조건과 호환됩니다. VI의 휴지 구성 위치에서 유속의 분석 값은 그림에서 검은 색 십자가로 표시됩니다. 비교는 놀라운 일치를 보여 주므로 실험 설정과 PIV 알고리즘의 조합이 분석 된 설정에 대해 신뢰할 수있는 것으로 간주 될 수 있음을 증명합니다.

두 번째 벤치 마크는 VI 뒷면에 재 부착 된 흐름의 양을 비교합니다. 실제로 이러한 장치의 높은 캠버를 고려할 때 흐름은 하류 표면에서 분리되어 결국 다시 연결됩니다. 첨부 흐름을 나타내는 표면의 양 (Curatolo 외. 발견 2020 ) 흥미로운 압전 패치 (즉, 효율이 큰 경우에 더 빠르게 진동이 유발되는 것이다)에서 VI의 효율과 상관된다. 여기에서는 PIV 분석을 통해 측정 된 진동의 상사 점에서 재 부착 된 흐름의 길이를 CFD (전산 유체 역학) 상용 코드 FLOW-3D® (Flow Science 2019 )로 예측 한 길이와 비교하여 RANS를 해결합니다. 결합 식 (비어 스톡스 레이놀즈 평균) 케이 -ϵϵ구조화 된 그리드의 난류 폐쇄 (시뮬레이션을 위해 1mm 간격이 선택됨). 다운 스트림 측면의 흐름은 이러한 높은 캠버 VI를 위해 여러 위치에서 분리 및 재 부착됩니다. 이 벤치 마크에서 비교 된 양은 VI의 앞쪽 가장자리와 가장 가까운 흐름 재 부착 위치 사이의 호 길이입니다. 그림 5를 참조  하면 CFD 모델에 의해 예측 된 호의 길이는 측정 된 호의 길이보다 10 % 더 큽니다. 이 작업에 제시된 DM 기술을 사용하는 PIV 분석은 물리적으로 건전한 측정을 제공하는 것으로 입증됩니다. 후류의 유체 역학에 대한 자세한 분석과 VI의 전반적인 효율성과의 상관 관계는 현재 진행 중이며 향후 작업의 대상이 될 것입니다.

그림 4
그림 4
그림 5
그림 5

결과

그림 6을 참조하여  순간 유속 장의 관점에서 세 가지 접근법의 결과를 비교합니다. 선택한 순간은 진동의 상사 점에 해당합니다.

제안 된 DM (그림 6 의 패널 a  )은 부드러운 유동장을 생성하여 후류에서 일관된 소용돌이 구조를 나타냅니다.

NM 접근법 (그림 6 의 패널 b1  )도 후류의 와류 구조를 정확하게 예측하지만 음영 영역에서 대부분 부정확 한 값을 산출합니다. 또한 비교에서 합리적인 기준을 추론 할 수 없기 때문에 획득 한 유동장 의 사후 필터링이 실현 가능하지 않다는 것이 분명합니다 . 실제로 유속은 그림 6 의 패널 c1에서 볼 수 있듯이 가장 큰 오류가 생성되는 위치에서도 “합리적인”크기를 갖습니다. , DM 및 NM 접근 방식으로 얻은 속도 필드 간의 차이가 표시됩니다. 더욱이 후류에서 발생하는 매우 불안정한 소용돌이 운동이 이러한 위치에 가깝게 이동하기 때문에 그럴듯한 흐름 방향을 가정하더라도 필터링 기준을 공식화 할 수 없습니다. 모델러가 그러한 부정확성을 알고 있었다하더라도 NM 접근법은 “합리적”이지만 여전히 날개의 내부 현과 그 바로 아래에있는 유동장의 대부분은 부정확합니다. 이러한 행동은 매우 오해의 소지가 있습니다.

그림 6 의 패널 b2는  SM 접근법으로 얻은 유속 장을 보여주고 패널 c2는 SM과 DM 접근법으로 얻은 결과 간의 차이를 보여줍니다. SM 접근법은 NM 대응 물에 비해 전반적으로 더 나은 정확도를 명확하게 보여 주지만, 이는 레이저 소스의 위치가 진동 중에 음영 영역이 많이 움직이지 않기 때문입니다 (그림 3 참조). 한 번의 진동 동안 VI가 경험 한 최대 변위를 육안으로 검사합니다. 즉, 분석 된 사례의 경우 정적 마스크를 그리기위한 중립 구성을 선택하면 NM 접근 방식보다 낮은 오류를 얻을 수 있습니다. 더 큰 물체 변위를 포함하는 실험 설정은 NM이 일관되게 더 정확해질 수 있기 때문에 NM보다 SM의 우월성은 일반화 될 수 없음을 강조하고 싶습니다.

그림  6 은 분석 된 접근법에 의해 생성 된 차이를 철저히 보여 주지만 결과에 대한보다 정량적 인 평가를 제공하기 위해 오류의 빈도 분포를 계산했습니다. 그림 7 에서 이러한 분포를  살펴보면 SM 접근법이 NM보다 전체적인 예측이 더 우수하고 SM 분포가 더 정점에 있음을 확인합니다. 그럼에도 불구하고 SM은 여전히 ​​비정상적인 강도의 스파이크를 생성합니다. 분포의 꼬리로 표시되는 이러한 값은 정적 마스크 범위의 과대 평가 (왼쪽 꼬리) 및 과소 평가 (오른쪽 꼬리)에 연결됩니다. 그러나 주파수의 크기는 고려되는 경우에 SM과 NM의 적용 가능성을 배제하여 DM에 대한 리조트를 의무적으로 만듭니다.

그림 6
그림 6
그림 7
그림 7

결론

이 작업에서는 PIV 분석 도구에 DM (Dynamic Masking) 모듈을 제공하기위한 새로운 실험 기법을 제시합니다. 동적 마스킹은 유체 흐름에 잠긴 불투명 이동 / 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV 설정에서 필요한 단계입니다. 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 우리는 제안 된 DM과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM)을 비교하여 자체적으로 설계된 저비용 PIV 설정을 통해 수행 된 측정을 제시합니다. 분석 된 유동 역학은 고체 물체의 제한된 변위를 포함하지만 정량적 비교는 DM 기술을 채택해야하는 필수 필요성을 보여줍니다. 여기에서 정확성이 입증 된 현재의 실험적 접근 방식은

메모

  1. 1.실험 데이터 세트는 PIV 분석의 복제를 허용하기 위해 요청시 제공됩니다.

참고 문헌

  1. Anders S, Noto D, Seilmayer M, Eckert S (2019) 스펙트럼 랜덤 마스킹 : 다상 흐름에서 piv를위한 새로운 동적 마스킹 기술. Experim 유체 60 (4) : 1–6 Google 학술 검색 
  2. Archbold E, Ennos A (1972) 이중 노출 레이저 사진에서 변위 측정. Optica Acta Int J Opt 19 (4) : 253–271 Google 학술 검색 
  3. Barker D, Fourney M (1977) 얼룩 패턴으로 유체 속도 측정. Opt Lett 1 (4) : 135–137 Google 학술 검색 
  4. Bradley D, Roth G (2007) 적분 이미지를 사용한 적응 형 임계 값. J 그래프 도구 12 (2) : 13–21 Google 학술 검색 
  5. Brücker C (2000) Piv의 다상 흐름. 입자 이미지 유속계 및 관련 기술, 강의 시리즈, p 1
  6. Case N (2015) 시력 및 조명. GitHub 저장소. https://github.com/ncase/sight-and-light
  7. Curatolo M, La Rosa M, Prestininzi P (2019) 바이 모르 프 압전 캔틸레버의 굽힘에서 평면 상태 가정의 타당성. J Intell Mater Syst Struct 30 (10) : 1508–1517 Google 학술 검색 
  8. Curatolo M, Lombardi V, Prestininzi P (2020) 얇은 압전 캔틸레버의 유동 유도 진동 향상 : 실험 분석. In : River Flow 2020— 유체 유압에 관한 국제 회의 절차
  9. DantecDynamics : DynamicStudio 6.4 (2018) https://www.dantecdynamics.com/dynamicstudio-6-4-release-with-new-dynamic-masking-add-on/
  10. Driscoll K, Sick V, Gray C (2003) 고밀도 연료 ​​스프레이에서 동시 공기 / 연료 위상 piv 측정. Experim 유체 35 (1) : 112–115 Google 학술 검색 
  11. Dussol D, Druault P, Mallat B, Delacroix S, Germain G (2016) 불안정한 인터페이스, 거품 및 움직이는 구조를 포함하는 piv 이미지에 대한 자동 동적 마스크 추출. Comptes Rendus Mécanique 344 (7) : 464–478 Google 학술 검색 
  12. Ergin F, Watz B, Wadhwa N (2015) 장거리 micropiv를 사용하여 작은 평영 수영 선수 주변의 픽셀 정확도 동적 마스킹 및 흐름 측정. 에서 : 입자 이미지 유속계 -PIV15에 관한 제 11 회 국제 심포지엄. 캘리포니아 주 산타 바바라, 9 월, 14 ~ 16 쪽
  13. Flow Science I (2019) FLOW-3D, 버전 12.0. 산타페, NM https://www.flow3d.com/
  14. Foeth EJ, Van Doorne C, Van Terwisga T, Wieneke B (2006) 시간은 3d 시트 캐비테이션의 piv 및 유동 시각화를 해결했습니다. Experim 유체 40 (4) : 503–513 Google 학술 검색 
  15. Grant I (1997) 입자 이미지 속도 측정 : 리뷰. Proc Inst Mech Eng CJ Mech Eng Sci 211 (1) : 55–76 Google 학술 검색 
  16. Guérin A, Derr J, Du Pont SC, Berhanu M (2020) 흐르는 물막에 의해 생성 된 Streamwise 용해 패턴. Phys Rev Lett 125 (19) : 194502 Google 학술 검색 
  17. Keane RD, Adrian RJ (1992) piv 이미지의 상호 상관 분석 이론. Appl Sci Res 49 (3) : 191–215 Google 학술 검색 
  18. Keulegan GH (1938) 열린 수로에서 난류의 법칙, vol. 21. 미국 표준 국 (National Bureau of Standards)
  19. Khalitov D, Longmire EK (2002) 2 개 매개 변수 위상 차별에 의한 동시 2 상 piv. Experim 유체 32 (2) : 252–268 Google 학술 검색 
  20. Lindken R, Rossi M, Große S, Westerweel J (2009) 미세 입자 영상 속도계 (piv) : 최근 개발, 응용 및 지침. 랩 칩 9 (17) : 2551–2567 Google 학술 검색 
  21. Masullo A, Theunissen R (2017) 픽셀 강도 통계를 기반으로 한 piv 이미지 분석을위한 자동화 된 마스크 생성. Experim 유체 58 (6) : 70 Google 학술 검색 
  22. Mohammadshahi S, Samsam-Khayani H, Cai T, Kim KC (2020) 수로에서 진동하는 제트의 흐름 특성과 열 전달에 대한 실험 및 수치 연구. Int J 열 유체 흐름 86 : 108701 Google 학술 검색 
  23. Narayan S, Moravec DB, Dallas AJ, Dutcher CS (2020) 4 채널 미세 유체 유체 역학 트랩에서 물방울 모양 이완. Phys Rev Fluids 5 (11) : 113603 Google 학술 검색 
  24. Pedocchi F, Martin JE, García MH (2008) 입자 이미지 속도계를 사용하는 대규모 실험을위한 저렴한 형광 입자. Experim 유체 45 (1) : 183–186 Google 학술 검색 
  25. Prasad AK (2000) 입체 입자 영상 유속계. Experim 유체 29 (2) : 103–116 Google 학술 검색 
  26. Prestininzi P, Lombardi V (2021) DM @ PIV. https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/75398-dm-piv . MATLAB Central 파일 교환. 2021 년 5 월 6 일 확인
  27. Sanchis A, Jensen A (2011) 자유 표면 흐름에서 라돈 변환을 사용한 piv 이미지의 동적 마스킹. Experim 유체 51 (4) : 871–880 Google 학술 검색 
  28. Scarano F (2013) Tomographic piv : 원리와 실행. Meas Sci Technol 24 (1)
  29. Taniguchi M, Lindsey JS (2018) photochemcad에 사용하기위한> 300 개의 일반적인 화합물의 흡수 및 형광 스펙트럼 데이터베이스. Photochem Photobiol 94 (2) : 290–327 Google 학술 검색 
  30. Taniguchi M, Du H, Lindsey JS (2018) Photochemcad 3 : 다중 스펙트럼 데이터베이스를 사용한 광 물리 계산을위한 다양한 모듈. Photochem Photobiol 94 (2) : 277–289 Google 학술 검색 
  31. Thielicke W (2020) PIVlab (2020). https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27659-pivlab-particle-image-velocimetry-piv-tool . MATLAB Central 파일 교환. 5 월 8 일 확인
  32. Thielicke W, Stamhuis E (2014) PIVlab-matlab의 사용자 친화적이고 저렴하며 정확한 디지털 입자 이미지 속도계를 지향합니다. J Open Res Softw 2 (1)
  33. TSI Instruments (2014) PIV 이미지에 대한 동적 마스킹. TSI Incorporated 애플리케이션 노트 PIV-018
  34. Vennemann B, Rösgen T (2020) 컨볼 루션 오토 인코더를 사용하는 입자 이미지 속도 측정을위한 동적 마스킹 기술. Experim 유체 61 (7) : 1–11 Google 학술 검색 
  35. Westerweel J, Elsinga GE, Adrian RJ (2013) 복잡하고 난류 흐름에 대한 입자 이미지 유속계. Ann Rev Fluid Mech 45 (1) : 409–436. https://doi.org/10.1146/annurev-fluid-120710-101204MathSciNet  수학 Google 학술 검색 

참조 다운로드

자금

CRUI-CARE 계약에 따라 Università degli Studi Roma Tre가 제공하는 오픈 액세스 자금.

작가 정보

제휴

  1. 이탈리아 Roma, Università Roma Tre 공학과Valentina Lombardi, Michele La Rocca, Pietro Prestininzi

교신 저자

Valentina Lombardi에 대한 서신 .

추가 정보

발행인의 메모

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Lombardi, V., Rocca, ML & Prestininzi, P. 시간 분해 PIV 분석을위한 새로운 동적 마스킹 기술. J Vis (2021). https://doi.org/10.1007/s12650-021-00756-0

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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3

On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel—Multiphysics modeling and experimental validation

MohamadBayataVenkata K.NadimpalliaFrancesco G.BiondaniaSinaJafarzadehbJesperThorborgaNiels S.TiedjeaGiulianoBissaccoaDavid B.PedersenaJesper H.Hattela
a Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark, Building 425, Lyngby, Denmark
Department of Energy Conversion and Storage, Technical University of Denmark, Building 301, Lyngby, Denmark

Received 15 December 2020, Revised 12 April 2021, Accepted 19 April 2021, Available online 8 May 2021.

Abstract

The Directed Energy Deposition (DED) process of metals, has a broad range of applications in several industrial sectors. Surface modification, component repairing, production of functionally graded materials and more importantly, manufacturing of complex geometries are major DED’s applications. In this work, a multi-physics numerical model of the DED process of maraging steel is developed to study the influence of the powder stream specifications on the melt pool’s thermal and fluid dynamics conditions. The model is developed based on the Finite Volume Method (FVM) framework using the commercial software package Flow-3D. Different physical phenomena e.g. solidification, evaporation, the Marangoni effect and the recoil pressure are included in the model. As a new feature, the powder particles’ dynamics are modeled using a Lagrangian framework and their impact on the melt pool conditions is taken into account as well. In-situ and ex-situ experiments are carried out using a thermal camera and optical microscopy. The predicted track morphology is in good agreement with the experimental measurements. Besides, the predicted melt pool evolution follows the same trend as observed with the online thermal camera. Furthermore, a parametric study is carried out to investigate the effect of the powder particles incoming velocity on the track morphology. It is shown that the height-to-width ratio of tracks increases while using higher powder velocities. Moreover, it is shown that by tripling the powder particles velocity, the height-to-width ratio increases by 104% and the wettability of the track decreases by 24%.

Korea Abstract

금속의 DED (Directed Energy Deposition) 공정은 여러 산업 분야에서 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 표면 수정, 부품 수리, 기능 등급 재료의 생산 및 더 중요한 것은 복잡한 형상의 제조가 DED의 주요 응용 분야입니다.

이 작업에서는 용융 풀의 열 및 유체 역학 조건에 대한 분말 스트림 사양의 영향을 연구하기 위해 강철 마레이징 DED 공정의 다중 물리 수치 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 상용 소프트웨어 패키지 FLOW-3D를 사용하여 FVM (Finite Volume Method) 프레임 워크를 기반으로 개발되었습니다.

다른 물리적 현상 예 : 응고, 증발, 마랑고니 효과 및 반동 압력이 모델에 포함됩니다. 새로운 기능으로 분말 입자의 역학은 Lagrangian 프레임 워크를 사용하여 모델링되며 용융 풀 조건에 미치는 영향도 고려됩니다.

현장 및 현장 실험은 열 화상 카메라와 광학 현미경을 사용하여 수행됩니다. 예측된 트랙 형태는 실험 측정과 잘 일치합니다. 게다가 예측된 용융 풀 진화는 온라인 열 화상 카메라에서 관찰된 것과 동일한 추세를 따릅니다. 또한, 분말 입자 유입 속도가 트랙 형태에 미치는 영향을 조사하기 위해 매개 변수 연구가 수행됩니다.

더 높은 분말 속도를 사용하는 동안 트랙의 높이 대 너비 비율이 증가하는 것으로 나타났습니다. 또한 분말 입자 속도를 3 배로 늘림으로써 높이 대 너비 비율이 104 % 증가하고 트랙의 젖음성은 24 % 감소하는 것으로 나타났습니다.

Keywords

Multi-physics modelDEDHeat and fluid flowFVMParticle motion

On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig2
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig2
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig3
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig4
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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig5
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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig6
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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig7
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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig8
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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig9
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On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig10
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig11
On the role of the powder stream on the heat and fluid flow conditions during Directed Energy Deposition of maraging steel-Fig11
Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.

On-chip fabrication and in-flow 3D-printing of cellladen microgel constructs: From chip to scaffold materials in one integral process

cellladen 마이크로 겔 구조의 온칩 제작 및 인플 로우 3D 프린팅 : 하나의 통합 프로세스에서 칩에서 스캐폴드 재료까지

Benjamin Reineke 1,2, Ilona Paulus 3, Jonas Hazur 6, Madita Vollmer 4, Gültekin Tamgüney 4,5, Stephan Hauschild1
, Aldo R. Boccacini 6, Jürgen Groll 3, Stephan Förster *1,2
1 Jülich Centre for Neutron Science (JCNS-1/IBI-8), Forschungszentrum Jülich GmbH, 52425 Jülich, Germany
2 Institute of Physical Chemistry, RWTH Aachen University, 52074 Aachen, Germany
3 Department of Functional Materials in Medicine and Dentistry (FMZ) and Bavarian Polymer Institute (BPI),
University of Würzburg, 97070 Würzburg, Germany
4 Forschungszentrum Jülich GmbH, Institute of Biological Information Processing – Structural Biochemistry (IBI7), Jülich, Germany
5 Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Institut für Physikalische Biologie, Düsseldorf, Germany
6 Institute of Biomaterials, University of Erlangen-Nuremberg, Cauerstr. 6, 91058, Erlangen, Germany

Summary

Bioprinting has evolved into a thriving technology for the fabrication of cell-laden scaffolds. Bioinks are the most critical component for bioprinting. Recently, microgels have been introduced as a very promising bioink enabling cell protection and the control of the cellular microenvironment. However, their microfluidic fabrication inherently seemed to be a limitation. Here we introduce a direct coupling of microfluidics and 3D-printing for the microfluidic production of cell-laden microgels with direct in-flow bioprinting into stable scaffolds. The methodology enables the continuous on-chip encapsulation of cells into monodisperse microdroplets with subsequent in-flow cross-linking to produce cell-laden microgels, which after exiting a microtubing are automatically jammed into thin continuous microgel filaments. The integration into a 3D printhead allows direct in-flow printing of the filaments into free-standing three-dimensional scaffolds. The method is demonstrated for different cross-linking methods and cell lines. With this advancement, microfluidics is no longer a bottleneck for biofabrication.

Bioprinting은 세포가있는 스캐 폴드 제작을 위한 번성하는 기술로 진화했습니다. 바이오 잉크는 바이오 프린팅에 가장 중요한 구성 요소입니다. 최근 마이크로 젤은 세포 보호 및 세포 미세 환경 제어를 가능하게 하는 매우 유망한 바이오 잉크로 도입되었습니다.

그러나 이들의 미세 유체 제작은 본질적으로 한계로 보였습니다. 여기에서 우리는 안정적인 스캐 폴드에 직접 유입 바이오 프린팅을 사용하여 세포가 실린 마이크로 겔의 미세 유체 생산을 위한 미세 유체 및 3D 프린팅의 직접 결합을 소개합니다.

이 방법론은 세포를 단 분산 미세 방울로 연속 온칩 캡슐화하고 후속 유입 교차 연결을 통해 세포가 가득한 마이크로 겔을 생성 할 수 있으며, 이는 마이크로 튜브를 종료 한 후 얇은 연속 마이크로 겔 필라멘트에 자동으로 걸린다. 3D 프린트 헤드에 통합되어 필라멘트를 독립형 3 차원 스캐 폴드로 직접 유입 인쇄 할 수 있습니다.

이 방법은 다양한 가교 방법 및 세포주에 대해 설명됩니다. 이러한 발전으로 미세 유체 학은 더 이상 바이오 패브리 케이션의 병목 현상이 아닙니다.

Bioprinting은 신체 조직을 모방하거나 대체하기위한 3 차원 세포 실장 구조를 제작하는 새로운 기술입니다.

(1) 조직 공학 및 약물 전달뿐만 아니라 질병 연구 및 치료 개발에 중요한 역할을합니다. 바이오 프린팅에서 세포와 물질은 바이오 잉크 (2,3)로 공식화되어 계층 적으로 구조화 된 3D 스캐 폴드로 직접 인쇄됩니다. 바이오 프린팅의 궁극적 인 목표는 3 차원 적으로 제작 된 구조적 배열이 생물학적 성숙을 촉진하고 가속화한다는 근거를 바탕으로 표적 조직 또는 기관의 전체 또는 부분 기능을 나타내는 세포가있는 스캐 폴드를 생산하는 것입니다.

(4) 따라서 바이오 잉크는 바이오 프린팅 기술의 중요한 구성 요소입니다. 그들은 주로 세포와 생물 활성 분자를 캡슐화 할 수있는 물질, 즉 하이드로 겔에 의존하며 압출 인쇄와 같은 적합한 인쇄 기술에 사용하여 원하는 3 차원 스캐 폴드 또는 구조물을 제작할 수 있습니다. 바이오 잉크의 설계는 유동성 및 탄성 특성을 미세 조정하여 압출 중에 충분히 전단 얇게 만들고,이어서 응고 후 원하는 기계적 안정성과 탄성을 빠르게 개발하여 안정적인 스캐 폴드를 형성해야하기 때문에 까다롭습니다.

또한, 바이오 잉크는 생체 적합성이어야하며 세포 생존력과 적절한 제조 후 행동을 촉진 할 수있을만큼 충분히 생체 기능적이어야하며 충분한 영양분과 산소를 ​​공급할 수 있어야합니다. 바이오 잉크로 가장 두드러진 하이드로 겔 전구체 용액이 사용되며, 때로는 약간 사전 가교된 형태로 사용되며, 프린팅 후 가교되어 구조를 안정화합니다.

종종 발생하는 문제는 세포 침강, 불균일 혼합 및 생체 적합성 제형과 인쇄 사이의 상충 관계이며, 세포가 유동 제형에서 전단력을 직접 경험하기 때문에 결과적인 모양 충실도입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Highley et al.

(5) 최근 microgel bioinks의 사용을 제안했습니다. 콜로이드 특성으로 인해 마이크로 겔 바이오 잉크는 전단 얇아지고 정지 상태에서 빠르게 응고되는 반면 부드러운 콜로이드에로드 된 세포는 전단 보호됩니다. 인쇄 된 마이크로 겔 스캐 폴드는 계면 중합체 얽힘이 충분하지 않은 경우 2 차 가교에 의해 추가로 안정화 될 수 있습니다.

Microgels는 세포 미세 환경을 조정하는 이점을 더 제공합니다. 따라서, 세포가 가득 찬 마이크로 겔을 제조하는 방법은 이미 개발되었으며, 특히 매우 균일 한 크기의 마이크로 겔을 연속 공정으로 제작할 수있는 마이크로 유체 학 분야에서 이미 개발되었습니다. (6-8) 마이크로 겔은 EDTA- 복합체 (11,12) 또는 열 유도에 의해 조절 될 수있는 알기 네이트 / Ca2 + 이온 복합체 형성 (9,10)과 같은 물리적 가교에 의해 형성 될 수 있음이 입증되었습니다. 젤라틴 용액을 20 ° C 이하로 냉각하는 것과 같은 겔화. (9,13) 화학적 가교 반응은 마이크로 겔의 더 큰 안정성과 더 나은 기계적 특성을 제공합니다.

예를 들면 기능화 된 젤라틴, 히알루 노 레이트, 폴리에틸렌 글리콜 또는 폴리 글리세롤 (12, 14-16)에 대한 마이클 유형 반응, 폴리 글리세롤 (17) 및 광 가교 (18)에 대한 아 지드-알킨 클릭 반응은 다음과 같은 광개시제 및 가교기를 필요로 합니다. 폴리에틸렌 글리콜에 대해 나타났습니다.

캡슐화된 세포에는 줄기 세포 (9,12,14,15), 크립트 및 페 이어 세포 (10), 간 세포 (HepG2) 및 내피 세포 (HUVEC) (18), NIH 3T3 섬유 아세포 (6)가 포함됩니다. 지금까지 Fan et al.에 의해 세포가 실린 마이크로 겔을 기반으로하는 기능성 스캐 폴드의 제작이 보여졌습니다.

(19) 겔 -MA 마이크로 겔의 에멀젼 기반 제조 및 Compaan et al. (20) 젤라틴 마이크로 겔 충전제 입자. 미세 유체 생성 마이크로 겔의 경우 이것은 최근 Highley et al.에 의해 처음으로 입증되었습니다. (5). 마이크로 겔 기반 바이오 잉크 및 스캐 폴드에 대한 바이오 프린팅에 대한 지금까지 제한된 수의 연구에 대한 이유는 소량의 마이크로 겔을 생성하는 마이크로 유체의 필수 조합과 교차 결합, 준비를 포함하는 여러 포스트 칩 배치 공정 단계가 뒤 따르기 때문입니다. bioink의, 그리고 원하는 스캐 폴드에 후속 bioprinting.

이것은 현재 microgel biofabrication을 시간 소모적이고 생산성이 낮은 다단계 공정으로 만듭니다. 따라서 원하는 스캐 폴드의 제조를위한 마이크로 겔 및 바이오 프린팅을위한 미세 유체가 하나의 연속적이고 자동화 가능한 프로세스에 통합 될 수 있다면 매우 바람직 할 것입니다.

여기에서 우리는 미세 유체 칩이 세포를 방울로 온칩 캡슐화하도록 설계 될 수 있음을 보여줍니다. 이는 마이크로 겔을 생성하기 위해 흐름에서 광 가교 결합 된 다음 다운 스트림 마이크로 튜브에서 자동으로 잼되어 얇은 마이크로 겔 필라멘트를 지속적으로 형성합니다. 마이크로 튜브는 3D 프린터의 프린트 헤드에 통합되어 필라멘트를 독립형 3 차원으로 직접 유입 인쇄합니다.

Results and discussion

Microfluidic device and controlled droplet production

우리의 목표는 (i) 낮은 전단 응력 세포 캡슐화, (ii) 물리적 또는 화학적 가교에 대한 가변성, (iii) 미세 액적 직경의 큰 변화, (iv)이를 결합 할 수 있는 기능을 위한 미세 유체 칩을 3D 프린터로 설계하는 것이었습니다.

따라서 디자인은 높은 세포 생존력을 위해 좁은 채널 섹션 내의 세포에 대한 전단력을 최소화해야 합니다. 다양한 물리적 및 화학적 가교 반응을 수행 할 수 있도록 입구 채널 설계는 세포, 폴리머, 가교 및 추가 제제를 포함하는 용액의 순차적 혼합을 허용해야 합니다. 단일 세포 캡슐화가 필요한 경우 미세 방울은 300 µm에서 50 µm까지 제어 가능한 직경을 가져야 106 / ml의 세포 밀도에 도달 할 수 있습니다.

Fig. 1: Three-dimensional schematic view of the multilayer double 3D-focusing microfluidic channel system, (b) control of droplet diameter via the Capiilary number Ca, and accessible hydrodynamic regimes for droplet production: squeezing (c), dripping (d) and jetting (e). The scale bars are 200 µm.
Fig. 1: Three-dimensional schematic view of the multilayer double 3D-focusing microfluidic channel system, (b) control of droplet diameter via the Capiilary number Ca, and accessible hydrodynamic regimes for droplet production: squeezing (c), dripping (d) and jetting (e). The scale bars are 200 µm.

따라서 우리는 두 개의 후속 혼합 교차로 3 차원 흐름 초점을 허용 한 다음 제어 된 액적 형성을위한 하류 좁은 오리피스가 뒤 따르는 채널 설계를 사용했습니다. 디자인은 그림 1에 개략적으로 표시되어 있습니다. 여기에는 세포와 전구체 폴리머를 포함하는 중앙 스트림 용액을위한 입구 채널과 완충 용액, 배양 배지, 생리 활성 물질 또는 가교제를 포함 할 수있는 두 개의 측면 채널이 있습니다. 측면 채널 흐름은 입구 채널 흐름을 세포에 대한 전단력이 최소 인 채널의 중앙에 3 차원 적으로 집중시킵니다. 그 후, 수성 스트림은 액적 형성을 제어하는 ​​좁은 오리피스 섹션으로 들어가기 위해 오일 상으로 3 차원 적으로 집중됩니다. 좁은 섹션은 다양한 유체 역학 체제에 액세스하여 다양한 범위에 걸쳐 액적 크기를 변경할 수 있습니다. 다운 스트림 채널은 방울이 채널 중심 유선에서 안정적인 방울 트레인을 형성하도록 충분히 좁게 유지됩니다. 3D 이중 초점 칩은 다층 기술을 사용하는 소프트 리소그래피로 제작되었으며 지원 정보 (그림 S2-S4, S7)에 설명 된대로 흐름이 시뮬레이션되었습니다. 액적 분해는 외부 유체에 의해 가해지는 점성 전단력 𝐹𝑠ℎ𝑒ar 표면 장력에서 발생하는 고정 계면 력 𝐹𝐹𝛾𝛾을 초과 할 때 발생합니다. 두 힘은 직접 연속 유상 η 평균 유입 흐름 속도 (V)의 점도 환산 수 무차 모세관 수가 CA = 𝐹𝑠ℎ𝑒ar/𝐹γ, 그리고 CA = 𝐹𝑠ℎ𝑒ar/𝐹γ = 같은 표면 장력 γ가 관련 𝜂𝜂 𝛾. 캐 필러 리 수에 따라 액적 생성을위한 다양한 유체 역학 체제를 구별 할 수 있습니다. c) 분사 체제 (Ca> 1). (21-25) 그림 1에서 볼 수 있듯이 가변 3D 수축 설계를 사용하면 액적 생산을위한 세 가지 유체 역학 체제에 모두 액세스 할 수 있으며 모세관 수는 액적 생산을위한 주요 제어 매개 변수입니다. 체적 유량, 오일 점도 및 계면 장력을 조정하여 50 ~ 300 µm 범위의 목표 범위에서 액적 직경을 정밀하게 제어 할 수 있습니다. 각 점도 및 계면 장력은 지원 정보의 표 SI에 요약되어 있습니다.

Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.
Fig. 2: Scheme of the LED photo-crosslinking and 3D-printing section of the microfluidic/3D-printing device. The droplet train is transferred from the chip microchannel into a microtubing in a straight section with nearly identical inner channel and inner microtubing diameter. Further downstream, the microtubing passes an LED-section for fast photo cross-linking to generate the microgels. This section is contained in an aluminum encasing to avoid premature crosslinking of polymer precursor in upstream channel sections by stray light. Subsequently, the microtubing is integrated into a 3D-printhead, where the microgels are jammed into a filament that is directly 3D-printed into the scaffold.
Fig. 3: a) Photograph of a standard meander-shaped layer fabricated by microgel filament deposition printing. The lines have a thickness of 300 µm. b) photograph of a cross-bar pattern obtained by on-top deposition of several microgel filaments. The average linewidth is 1 mm. c) photograph of a donut-shaped microgel construct. The microgels have been fluorescently labelled by FITC-dextran to demonstrate the intrinsic microporosity corresponding to the black non-fluorescent regions, d) light microscopy image of a construct edge showing that fused adhesive microgels form a continuous, three-dimensional selfsupporting scaffold with intrinsic micropores.
Fig. 3: a) Photograph of a standard meander-shaped layer fabricated by microgel filament deposition printing. The lines have a thickness of 300 µm. b) photograph of a cross-bar pattern obtained by on-top deposition of several microgel filaments. The average linewidth is 1 mm. c) photograph of a donut-shaped microgel construct. The microgels have been fluorescently labelled by FITC-dextran to demonstrate the intrinsic microporosity corresponding to the black non-fluorescent regions, d) light microscopy image of a construct edge showing that fused adhesive microgels form a continuous, three-dimensional selfsupporting scaffold with intrinsic micropores.
Fig. 4: a) Scheme of the perfusion chamber consisting of an upstream and downstream chamber, perfusion ports, and removable scaffolds to stabilize the microgel construct during 3D-printing, b) photograph of a microgel construct in the perfusion chamber directly after printing and removal of the scaffolds, c) confocal microscopy image of the permeation front of a fluorescent dye, where the high dye concentration in the micropores can be clearly seen, d) confocal microscopy image of YFP-labelled HEK-cells within a microgel construct.
Fig. 4: a) Scheme of the perfusion chamber consisting of an upstream and downstream chamber, perfusion ports, and removable scaffolds to stabilize the microgel construct during 3D-printing, b) photograph of a microgel construct in the perfusion chamber directly after printing and removal of the scaffolds, c) confocal microscopy image of the permeation front of a fluorescent dye, where the high dye concentration in the micropores can be clearly seen, d) confocal microscopy image of YFP-labelled HEK-cells within a microgel construct.
Fig. 5: a) Layer-by-layer printing of microgel construct with integrated perfusion channel. After printing of the first layer, a hollow perfusion channel is inserted. Subsequently, the second and third layers are printed. b) The construct is directly printed into a perfusion chamber. The perfusion chamber provides whole construct permeation via flows cin and cout, as well as independent flow through the perfusion channel via flows vin and vout. c) Photograph of a perfusion chamber containing the construct directly after printing. The flow of the fluorescein solution through the integrated PVA hollow channel is clearly visible.
Fig. 5: a) Layer-by-layer printing of microgel construct with integrated perfusion channel. After printing of the first layer, a hollow perfusion channel is inserted. Subsequently, the second and third layers are printed. b) The construct is directly printed into a perfusion chamber. The perfusion chamber provides whole construct permeation via flows cin and cout, as well as independent flow through the perfusion channel via flows vin and vout. c) Photograph of a perfusion chamber containing the construct directly after printing. The flow of the fluorescein solution through the integrated PVA hollow channel is clearly visible.
Fig. 6: a) Photograph of an alginate capsule fiber formed after exiting the microtube. b) Confocal fluorescence microscopy image of part of a 3D-printed alginate capsule construct. The fluorescence arises from encapsulated fluorescently labelled polystyrene microbeads to demonstrate the integrity and stability of the alginate capsules.
Fig. 6: a) Photograph of an alginate capsule fiber formed after exiting the microtube. b) Confocal fluorescence microscopy image of part of a 3D-printed alginate capsule construct. The fluorescence arises from encapsulated fluorescently labelled polystyrene microbeads to demonstrate the integrity and stability of the alginate capsules.

  1. A. Atala, Chem. Rev. 2020, 120, 10545-10546.
  2. J. Groll, J. A. Burdick, D. W. Cho, B. Derby, M. Gelinsky, S. C. Heilshorn, T. Jüngst, J. Malda, V. A
    Mironov, K. Nakayama, A. Ovisanikov, W. Sun, S. Takeuchi, J. J. Yoo, T. B. F. Woodfield,
    Biofabrication 2019, 11, 013001.
  3. W. Sun, B. Starly, A. C. Daly, J. A. Burdick, J. Groll, G. Skeldon, W. Shu, Y. Sakai, M. Shinohara,
    M. Nishikawa, J. Jang, D.-W. Cho, M. Nie, S. Takeuchi, S. Ostrovidov, A. Khademhosseini, R. D. Kamm,
    V. Mironov, L. Moroni, I. T. Ozbolat, Biofabrication 2020, 12, 022002.
  4. R. Levato, T. Juengst, R. G. Scheuring, T. Blunk, J. Groll, J. Malda, Adv. Mater. 2020, 32, 1906423.
  5. C. B. Highley, K. H. Song, A. C. Daly, J. A. Burdick, Adv. Sci. 2019, 6, 1801076.
  6. D. Velasco, E. Tumarkin, E. Kumacheva, Small 2012, 8, 1633-1642.
  7. W. Jiang, M. Li, Z. Chen, K. W. Leong, Lab Chip 2016, 16, 4482-4506.
  8. A. C. Daly, L. Riley, T. Segura, J. A. Burdick, Nat. Rev. 2020, 5, 20-43.
  9. A. S. Mao, B. Özkale, N. J. Shah, K. H. Vining, T. Descombes, L. Zhang, C. M. Tringides, S.-W.
    Wong, J.-W. Shin, D. T. Scadden, D. A. Weitz, D. J. Mooney, Proc. Natl. Acad. Sci. 2019, 116, 15392-
    15397.
  10. S. R. Pajoumshariati, M. Azizi, D. Wesner, P. G. Miller, M. L. Shuler, A. Abbaspourrad, ACS Appl.
    Mater. Interfaces 2018, 10, 9235-9246.
  11. A. S. Mao, J.-W. Shin, S. Utech, H. Wang, O. Uzun, W. Li, M. Cooper, Y. Hu, L. Zhang, D. A.
    Weitz, D. J. Mooney, Nat. Mater. 2017, 16, 236-243.
  12. P. S. Lienemann, T. Rossow, A. S. Mao, Q. Vallmajo-Martin, M. Ehrbar, D. J. Mooney, Lab Chip,
    2017, 17, 727.
  13. F. Chen, J. Xue, J. Zhang, M. Bai, X. Yu, X.; C. Fan, Y. Zhao, J. Am. Chem. Soc. 2020, 142, 2889-
    2896.
  14. Q. Feng, Q. Li, H. Wen, J. Chen, M. Liang, H. Huang, D. Lan, H. Dong, X. Cao, Adv. Funct. Mater.,
    2019, 29, 1096690.
  15. L. P. B. Guerzoni, T. Yoshinari, D. B. Gehlen, D. Rommel, T. Haraszti, M. Akashi, L. De Laporte,
    Biomacromolecules 2019, 20, 3746-3754
  16. T. Rossow, J. A. Heyman, A. J. Ehrlicher, A. Langhoff, D. A. Weitz, R. Haag, S. Seiffert, J. Am.
    Chem. Soc. 2012, 134, 4983-4989.
  17. E. Kapourani, F. Neumann, K. Achazi, J. Dernedde, R. Haag, Macromol. Bioscience 2018, 18,
    1800116
  18. H. Wang, H. Liu, H. Liu, W. Su, W. Chen, J. Qin, Adv. Mater. Technol. 2019, 4, 1800632.
  19. C. Fan, S.-H. Zhan, Z.-X. Dong, W. Yang, W.-S. Deng, X. Liu, P. Suna, D.-A. Wang, Mater. Sci.
    Eng. C 2019, 108, 110399.
  20. A. M. Compaan, K. Song, W. Chai, Y. Huang, ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 7855-7868.
  21. S. L. Anna, H. C. Mayer, Phys. Fluids 2006, 18, 121512.
  22. T. Ward, M. Faivre, M. Abkarian, H. A. Stone, Electrophoresis 2005, 26, 3716-3724.
  23. F. Lapierre, N. Wu, Y. Zhu, Proc. SPIE 2011, 8204, 82040H-1.
  24. C. A. Stan, S. K. Y. Tang, G. M. Whitesides, Anal. Chem. 2009, 81, 2399-2402.
  25. J. Tan, J. H. Xu, S. W. Li, G. S. Luo, Chem. Eng. J. 2008, 136, 306-311.
  26. R.-C. Luo, C.-H. Chen, Soft 2012, 1, 1-23.
  27. C. H. Choi, J. H. Jung, T. S. Hwang, C. S. Lee, Macromol. Res. 2009, 17, 163-167.
  28. A. J. D. Krüger, O. Bakirman, P. B. Guerzoni, A. Jans, D. B. Gehlen, D. Rommel, T. Haraszti, A. J.
    C. Kuehne, L. De Laporte, Adv. Mater. 2019, 31, 1903668.
  29. D. B. Kolesky, K. A. Homan, M. A. Skylar-Scott, J. A. Lewis, Proc. Natl. Acad. Sci. 2016, 113,
    3179-3184
  30. A. K. Miri, I. Mirzaee, S. Hassan, S. M. Oskui, D. Nieto, A. Khademhosseini, Y. S. Zhang, Lab Chip
    2019, 19, 2019.
  31. F. A. Plamper, W. Richtering Acc. Chem. Res. 2017, 50, 131-140.
  32. S. Sun, M. Li, A. Liu, Int. J. Adhesion Adhesives 2013, 41, 98-106.
Modeling of contactless bubble–bubble interactions in microchannels with integrated inertial pumps

Modeling of contactless bubble–bubble interactions in microchannels with integrated inertial pumps

통합 관성 펌프를 사용하여 마이크로 채널에서 비접촉식 기포-기포 상호 작용 모델링

Physics of Fluids 33, 042002 (2021); https://doi.org/10.1063/5.0041924 B. Hayesa) G. L. Whitingb), and  R. MacCurdyc)

ABSTRACT

In this study, the nonlinear effect of contactless bubble–bubble interactions in inertial micropumps is characterized via reduced parameter one-dimensional and three-dimensional computational fluid dynamics (3D CFD) modeling. A one-dimensional pump model is developed to account for contactless bubble-bubble interactions, and the accuracy of the developed one-dimensional model is assessed via the commercial volume of fluid CFD software, FLOW-3D. The FLOW-3D CFD model is validated against experimental bubble dynamics images as well as experimental pump data. Precollapse and postcollapse bubble and flow dynamics for two resistors in a channel have been successfully explained by the modified one-dimensional model. The net pumping effect design space is characterized as a function of resistor placement and firing time delay. The one-dimensional model accurately predicts cumulative flow for simultaneous resistor firing with inner-channel resistor placements (0.2L < x < 0.8L where L is the channel length) as well as delayed resistor firing with inner-channel resistor placements when the time delay is greater than the time required for the vapor bubble to fill the channel cross section. In general, one-dimensional model accuracy suffers at near-reservoir resistor placements and short time delays which we propose is a result of 3D bubble-reservoir interactions and transverse bubble growth interactions, respectively, that are not captured by the one-dimensional model. We find that the one-dimensional model accuracy improves for smaller channel heights. We envision the developed one-dimensional model as a first-order rapid design tool for inertial pump-based microfluidic systems operating in the contactless bubble–bubble interaction nonlinear regime

이 연구에서 관성 마이크로 펌프에서 비접촉 기포-기포 상호 작용의 비선형 효과는 감소 된 매개 변수 1 차원 및 3 차원 전산 유체 역학 (3D CFD) 모델링을 통해 특성화됩니다. 비접촉식 기포-버블 상호 작용을 설명하기 위해 1 차원 펌프 모델이 개발되었으며, 개발 된 1 차원 모델의 정확도는 유체 CFD 소프트웨어 인 FLOW-3D의 상용 볼륨을 통해 평가됩니다.

FLOW-3D CFD 모델은 실험적인 거품 역학 이미지와 실험적인 펌프 데이터에 대해 검증되었습니다. 채널에 있는 두 저항기의 붕괴 전 및 붕괴 후 기포 및 유동 역학은 수정 된 1 차원 모델에 의해 성공적으로 설명되었습니다. 순 펌핑 효과 설계 공간은 저항 배치 및 발사 시간 지연의 기능으로 특징 지어집니다.

1 차원 모델은 내부 채널 저항 배치 (0.2L <x <0.8L, 여기서 L은 채널 길이)로 동시 저항 발생에 대한 누적 흐름과 시간 지연시 내부 채널 저항 배치로 지연된 저항 발생을 정확하게 예측합니다. 증기 방울이 채널 단면을 채우는 데 필요한 시간보다 큽니다.

일반적으로 1 차원 모델 정확도는 저수지 근처의 저항 배치와 1 차원 모델에 의해 포착되지 않는 3D 기포-저수지 상호 작용 및 가로 기포 성장 상호 작용의 결과 인 짧은 시간 지연에서 어려움을 겪습니다. 채널 높이가 작을수록 1 차원 모델 정확도가 향상됩니다. 우리는 개발 된 1 차원 모델을 비접촉 기포-기포 상호 작용 비선형 영역에서 작동하는 관성 펌프 기반 미세 유체 시스템을 위한 1 차 빠른 설계 도구로 생각합니다.

REFERENCES

1.S. Hassan and X. Zhang, “ Design and fabrication of capillary-driven flow device for point-of-care diagnostics,” Biosensors 10, 39 (2020). https://doi.org/10.3390/bios10040039, Google ScholarCrossref
2.Q. Shizhi and H. Bau, “ Magneto-hydrodynamics based microfluidics,” Mech. Res. Commun. 36, 10 (2009). https://doi.org/10.1016/j.mechrescom.2008.06.013, Google ScholarCrossref
3.N. Mishchuk, T. Heldal, T. Volden, J. Auerswald, and H. Knapp, “ Micropump based on electroosmosis of the second kind,” Electrophoresis 30, 3499 (2009). https://doi.org/10.1002/elps.200900271, Google ScholarCrossref
4.J. Snyder, J. Getpreecharsawas, D. Fang, T. Gaborski, C. Striemer, P. Fauchet, D. Borkholder, and J. McGrath, “ High-performance, low-voltage electroosmotic pumps with molecularly thin silicon nanomembranes,” Proc. Nat. Acad. Sci. U. S. A. 110, 18425–18430 (2013). https://doi.org/10.1073/pnas.1308109110, Google ScholarCrossref
5.K. Vinayakumar, G. Nadiger, V. Shetty, S. Dinesh, M. Nayak, and K. Rajanna, “ Packaged peristaltic micropump for controlled drug delivery application,” Rev. Sci. Instrum. 88, 015102 (2017). https://doi.org/10.1063/1.4973513, Google ScholarScitation, ISI
6.D. Duffy, H. Gillis, J. Lin, N. Sheppard, and G. Kellogg, “ Microfabricated centrifugal microfluidic systems: Characterization and multiple enzymatic assays,” Anal. Chem. 71, 4669 (1999). https://doi.org/10.1021/ac990682c, Google ScholarCrossref
7.V. Gnyawali, M. Saremi, M. Kolios, and S. Tsai, “ Stable microfluidic flow focusing using hydrostatics,” Biomicrofluidics 11, 034104 (2017). https://doi.org/10.1063/1.4983147, Google ScholarScitation, ISI
8.J. Lake, K. Heyde, and W. Ruder, “ Low-cost feedback-controlled syringe pressure pumps for microfluidics applications,” PLoS One 12, e0175089 (2017). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175089, Google ScholarCrossref
9.M. I. Mohammed, S. Haswell, and I. Gibson, “ Lab-on-a-chip or chip-in-a-lab: Challenges of commercialization lost in translation,” Procedia Technology 20, 54–59 (2015), proceedings of The 1st International Design Technology Conference, DESTECH2015, Geelong. Google ScholarCrossref
10.E. Torniainen, A. Govyadinov, D. Markel, and P. Kornilovitch, “ Bubble-driven inertial micropump,” Phys. Fluids 24, 122003 (2012). https://doi.org/10.1063/1.4769755, Google ScholarScitation, ISI
11.H. Hoefemann, S. Wadle, N. Bakhtina, V. Kondrashov, N. Wangler, and R. Zengerle, “ Sorting and lysis of single cells by bubblejet technology,” Sens. Actuators, B 168, 442–445 (2012). https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.04.005, Google ScholarCrossref
12.B. Hayes, A. Hayes, M. Rolleston, A. Ferreira, and J. Kirsher, “ Pulsatory mixing of laminar flow using bubble-driven micro-pumps,” in Proceedings of the ASME 2018 International Mechanical Engineering Congress and Exposition (2018), Vol. 7. Google ScholarCrossref
13.E. Ory, H. Yuan, A. Prosperetti, S. Popinet, and S. Zaleski, “ Growth and collapse of a vapor bubble in a narrow tube,” Phys. Fluids 12, 1268 (2000). https://doi.org/10.1063/1.870381, Google ScholarScitation, ISI
14.Z. Yin and A. Prosperetti, “‘ Blinking bubble’ micropump with microfabricated heaters,” J. Micromech. Microeng. 15, 1683 (2005). https://doi.org/10.1088/0960-1317/15/9/010, Google ScholarCrossref
15.M. Einat and M. Grajower, “ Microboiling measurements of thermal-inkjet heaters,” J. Microelectromech. Syst. 19, 391 (2010). https://doi.org/10.1109/JMEMS.2010.2040946, Google ScholarCrossref
16.A. Govyadinov, P. Kornilovitch, D. Markel, and E. Torniainen, “ Single-pulse dynamics and flow rates of inertial micropumps,” Microfluid. Nanofluid. 20, 73 (2016). https://doi.org/10.1007/s10404-016-1738-x, Google ScholarCrossref
17.E. Sourtiji and Y. Peles, “ A micro-synthetic jet in a microchannel using bubble growth and collapse,” Appl. Therm. Eng. 160, 114084 (2019). https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2019.114084, Google ScholarCrossref
18.B. Hayes, A. Govyadinov, and P. Kornilovitch, “ Microfluidic switchboards with integrated inertial pumps,” Microfluid. Nanofluid. 22, 15 (2018). https://doi.org/10.1007/s10404-017-2032-2, Google ScholarCrossref
19.P. Kornilovitch, A. Govyadinov, D. Markel, and E. Torniainen, “ One-dimensional model of inertial pumping,” Phys. Rev. E 87, 023012 (2013). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.87.023012, Google ScholarCrossref
20.H. Yuan and A. Prosperetti, “ The pumping effect of growing and collapsing bubbles in a tube,” J. Micromech. Microeng. 9, 402–413 (1999). https://doi.org/10.1088/0960-1317/9/4/318, Google ScholarCrossref
21.J. Zou, B. Li, and C. Ji, “ Interactions between two oscillating bubbles in a rigid tube,” Exp. Therm. Fluid Sci. 61, 105 (2015). https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2014.10.021, Google ScholarCrossref
22.C. Hirt and B. Nichols, “ Volume of fluid (vof) method for the dynamics of free boundaries,” J. Comput. Phys. 39, 201–225 (1981). https://doi.org/10.1016/0021-9991(81)90145-5, Google ScholarCrossref
23.C. Borgnakke and R. E. Sonntag, Fundamentals of Thermodynamics, 8th ed. ( Wiley, 1999). Google Scholar
24.O. E. Ruiz, “ CFD model of the thermal inkjet droplet ejection process,” in Proceeding of Heat Transfer Summer Conference (2007), Vol. 3. Google ScholarCrossref
25.T. Theofanous, L. Biasi, H. Isbin, and H. Fauske, “ A theoretical study on bubble growth in constant and time-dependent pressure fields,” Chem. Eng. Sci. 24, 885–897 (1969). https://doi.org/10.1016/0009-2509(69)85008-6, Google ScholarCrossref
26.S. Timoshenko and J. Goodier, Theory of Elasticity, 3rd ed. ( McGaw-Hill, Inc., 1970). Google Scholar

Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.

DNA Printing Integrated Multiplexer Driver Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) and Microfluidic Flow Estimation

DNA 프린팅 통합 멀티플렉서 드라이버 Microelectronic Mechanical System Head (IDMH) 및 Microfluidic Flow Estimation

by Jian-Chiun Liou 1,*,Chih-Wei Peng 1,Philippe Basset 2 andZhen-Xi Chen 11School of Biomedical Engineering, Taipei Medical University, Taipei 11031, Taiwan2ESYCOM, Université Gustave Eiffel, CNRS, CNAM, ESIEE Paris, F-77454 Marne-la-Vallée, France*Author to whom correspondence should be addressed.

Abstract

The system designed in this study involves a three-dimensional (3D) microelectronic mechanical system chip structure using DNA printing technology. We employed diverse diameters and cavity thickness for the heater. DNA beads were placed in this rapid array, and the spray flow rate was assessed. Because DNA cannot be obtained easily, rapidly deploying DNA while estimating the total amount of DNA being sprayed is imperative. DNA printings were collected in a multiplexer driver microelectronic mechanical system head, and microflow estimation was conducted. Flow-3D was used to simulate the internal flow field and flow distribution of the 3D spray room. The simulation was used to calculate the time and pressure required to generate heat bubbles as well as the corresponding mean outlet speed of the fluid. The “outlet speed status” function in Flow-3D was used as a power source for simulating the ejection of fluid by the chip nozzle. The actual chip generation process was measured, and the starting voltage curve was analyzed. Finally, experiments on flow rate were conducted, and the results were discussed. The density of the injection nozzle was 50, the size of the heater was 105 μm × 105 μm, and the size of the injection nozzle hole was 80 μm. The maximum flow rate was limited to approximately 3.5 cc. The maximum flow rate per minute required a power between 3.5 W and 4.5 W. The number of injection nozzles was multiplied by 100. On chips with enlarged injection nozzle density, experiments were conducted under a fixed driving voltage of 25 V. The flow curve obtained from various pulse widths and operating frequencies was observed. The operating frequency was 2 KHz, and the pulse width was 4 μs. At a pulse width of 5 μs and within the power range of 4.3–5.7 W, the monomer was injected at a flow rate of 5.5 cc/min. The results of this study may be applied to estimate the flow rate and the total amount of the ejection liquid of a DNA liquid.

이 연구에서 설계된 시스템은 DNA 프린팅 기술을 사용하는 3 차원 (3D) 마이크로 전자 기계 시스템 칩 구조를 포함합니다. 히터에는 다양한 직경과 캐비티 두께를 사용했습니다. DNA 비드를 빠른 어레이에 배치하고 스프레이 유속을 평가했습니다.

DNA를 쉽게 얻을 수 없기 때문에 DNA를 빠르게 배치하면서 스프레이 되는 총 DNA 양을 추정하는 것이 필수적입니다. DNA 프린팅은 멀티플렉서 드라이버 마이크로 전자 기계 시스템 헤드에 수집되었고 마이크로 플로우 추정이 수행되었습니다.

Flow-3D는 3D 스프레이 룸의 내부 유동장과 유동 분포를 시뮬레이션 하는데 사용되었습니다. 시뮬레이션은 열 거품을 생성하는데 필요한 시간과 압력뿐만 아니라 유체의 해당 평균 출구 속도를 계산하는데 사용되었습니다.

Flow-3D의 “출구 속도 상태”기능은 칩 노즐에 의한 유체 배출 시뮬레이션을 위한 전원으로 사용되었습니다. 실제 칩 생성 프로세스를 측정하고 시작 전압 곡선을 분석했습니다. 마지막으로 유속 실험을 하고 그 결과를 논의했습니다. 분사 노즐의 밀도는 50, 히터의 크기는 105μm × 105μm, 분사 노즐 구멍의 크기는 80μm였다. 최대 유량은 약 3.5cc로 제한되었습니다. 분당 최대 유량은 3.5W에서 4.5W 사이의 전력이 필요했습니다. 분사 노즐의 수에 100을 곱했습니다. 분사 노즐 밀도가 확대 된 칩에 대해 25V의 고정 구동 전압에서 실험을 수행했습니다. 얻은 유동 곡선 다양한 펄스 폭과 작동 주파수에서 관찰되었습니다. 작동 주파수는 2KHz이고 펄스 폭은 4μs입니다. 5μs의 펄스 폭과 4.3–5.7W의 전력 범위 내에서 단량체는 5.5cc / min의 유속으로 주입되었습니다. 이 연구의 결과는 DNA 액체의 토 출액의 유량과 총량을 추정하는 데 적용될 수 있습니다.

Keywords: DNA printingflow estimationMEMS

Introduction

잉크젯 프린트 헤드 기술은 매우 중요하며, 잉크젯 기술의 거대한 발전은 주로 잉크젯 프린트 헤드 기술의 원리 개발에서 시작되었습니다. 잉크젯 인쇄 연구를 위한 대규모 액적 생성기 포함 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8]. 연속 식 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점이 있습니다. 그러나이 방법의 잉크젯 프린트 헤드의 구조는 더 복잡하고 양산이 어려운 가압 장치, 대전 전극, 편향 전계가 필요하다. 주문형 잉크젯 시스템의 잉크젯 프린트 헤드는 구조가 간단하고 잉크젯 헤드의 다중 노즐을 쉽게 구현할 수 있으며 디지털화 및 색상 지정이 쉽고 이미지 품질은 비교적 좋지만 일반적인 잉크 방울 토출 속도는 낮음 [ 9 , 10 , 11 ].

핫 버블 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있습니다. 노즐은 매우 미세하여 풍부한 조화 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다. 잉크 카트리지와 노즐이 일체형 구조를 이루고 있으며, 잉크 카트리지 교체시 잉크젯 헤드가 동시에 업데이트되므로 노즐 막힘에 대한 걱정은 없지만 소모품 낭비가 발생하고 상대적으로 높음 비용. 주문형 잉크젯 기술은 배출해야 하는 그래픽 및 텍스트 부분에만 잉크 방울을 배출하고 빈 영역에는 잉크 방울이 배출되지 않습니다. 이 분사 방법은 잉크 방울을 충전할 필요가 없으며 전극 및 편향 전기장을 충전할 필요도 없습니다. 노즐 구조가 간단하고 노즐의 멀티 노즐 구현이 용이하며, 출력 품질이 더욱 개선되었습니다. 펄스 제어를 통해 디지털화가 쉽습니다. 그러나 잉크 방울의 토출 속도는 일반적으로 낮습니다. 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전기 잉크젯의 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 물론 다른 유형이 있습니다.

압전 잉크젯 기술의 실현 원리는 인쇄 헤드의 노즐 근처에 많은 소형 압전 세라믹을 배치하면 압전 크리스탈이 전기장의 작용으로 변형됩니다. 잉크 캐비티에서 돌출되어 노즐에서 분사되는 패턴 데이터 신호는 압전 크리스탈의 변형을 제어한 다음 잉크 분사량을 제어합니다. 압전 MEMS 프린트 헤드를 사용한 주문형 드롭 하이브리드 인쇄 [ 12]. 열 거품 잉크젯 기술의 실현 원리는 가열 펄스 (기록 신호)의 작용으로 노즐의 발열체 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매가 증발하여 많은 수의 핵 형성 작은 거품을 생성하는 것입니다. 내부 거품의 부피는 계속 증가합니다. 일정 수준에 도달하면 생성된 압력으로 인해 잉크가 노즐에서 분사되고 최종적으로 기판 표면에 도달하여 패턴 정보가 재생됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

“3D 제품 프린팅”및 “증분 빠른 제조”의 의미는 진화했으며 모든 증분 제품 제조 기술을 나타냅니다. 이는 이전 제작과는 다른 의미를 가지고 있지만, 자동 제어 하에 소재를 쌓아 올리는 3D 작업 제작 과정의 공통적 인 특징을 여전히 반영하고 있습니다 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ].

이 개발 시스템은 열 거품 분사 기술입니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하고 스프레이 유속을 평가하기 위해 다른 히터 직경과 캐비티 두께를 설계하는 것입니다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목적은 분사되는 DNA 용액의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 변환해야 하는 경우 부스트 컨버터가 유일한 선택입니다. 부스트 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 통해 전압을 충전하여 부스트 출력의 목적을 달성하고, MOSFET이 꺼지면 인덕터는 부하 정류를 통해 방전됩니다.

인덕터의 충전과 방전 사이의 변환 프로세스는 인덕터를 통한 전압의 방향을 반대로 한 다음 점차적으로 입력 작동 전압보다 높은 전압을 증가시킵니다. MOSFET의 스위칭 듀티 사이클은 확실히 부스트 비율을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류와 부스트 컨버터의 부스트 비율은 부스트 ​​컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전압은 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 부스트 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정확한 제로 전류 턴 오프를 달성하여 부스트 변압기를 보다 효율적으로 만듭니다. 최대 전력 점 추적 장치를 통해 입력 전력을 실시간으로 모니터링합니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 부스트 컨버터가 작동하기 시작하여 부스트 컨버터가 최대 전력 출력 지점으로 유리 기판에 DNA 인쇄를 하는 데 적합합니다. 일정한 온 타임 생성 회로를 통해 온 타임이 온도 및 칩의 코너 각도에 영향을 받지 않아 시스템의 안정성이 향상됩니다.

잉크젯 프린트 헤드에 사용되는 기술은 매우 중요합니다. 잉크젯 기술의 엄청난 발전은 주로 잉크젯 프린팅에 사용되는 대형 액적 이젝터 [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]를 포함하여 잉크젯 프린트 헤드 기술의 이론 개발에서 시작되었습니다 . 연속 잉크젯 시스템은 고주파 응답과 고속 인쇄의 장점을 가지고 있습니다. 잉크젯 헤드의 총 노즐 수는 수백 또는 수천에 달할 수 있으며 이러한 노즐은 매우 복잡합니다. 노즐은 풍부하고 조화로운 색상과 부드러운 메쉬 톤을 생성할 수 있습니다 [ 9 , 10 ,11 ]. 잉크젯은 열 거품 잉크젯, 압전 잉크젯 및 정전 식 잉크젯의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 다른 유형도 사용 중입니다. 압전 잉크젯의 기능은 다음과 같습니다. 많은 소형 압전 세라믹이 잉크젯 헤드 노즐 근처에 배치됩니다. 압전 결정은 전기장 아래에서 변형됩니다. 그 후, 잉크는 잉크 캐비티에서 압착되어 노즐에서 배출됩니다. 패턴의 데이터 신호는 압전 결정의 변형을 제어한 다음 분사되는 잉크의 양을 제어합니다. 압전 마이크로 전자 기계 시스템 (MEMS) 잉크젯 헤드는 하이브리드 인쇄에 사용됩니다. [ 12]. 열 버블 잉크젯 기술은 다음과 같이 작동합니다. 가열 펄스 (즉, 기록 신호) 하에서 노즐의 가열 구성 요소의 온도가 상승하여 근처의 잉크 용매를 증발시켜 많은 양의 작은 핵 기포를 생성합니다. 내부 기포의 부피가 지속적으로 증가합니다. 압력이 일정 수준에 도달하면 노즐에서 잉크가 분출되고 잉크가 기판 표면에 도달하여 패턴과 메시지가 표시됩니다 [ 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

3 차원 (3D) 제품 프린팅 및 빠른 프로토 타입 기술의 발전에는 모든 빠른 프로토 타입의 생산 기술이 포함됩니다. 래피드 프로토 타입 기술은 기존 생산 방식과는 다르지만 3D 제품 프린팅 생산 과정의 일부 특성을 공유합니다. 구체적으로 자동 제어 [ 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 ] 하에서 자재를 쌓아 올립니다 .

이 연구에서 개발된 시스템은 열 기포 방출 기술을 사용했습니다. 이 빠른 어레이에 DNA 비드를 배치하기 위해 히터에 대해 다른 직경과 다른 공동 두께가 사용되었습니다. 그 후, 스프레이 유속을 평가했다. DNA 제트 칩의 부스트 회로 시스템은 큰 흐름을 구동하기위한 신호 소스입니다. 목표는 분사되는 DNA 액체의 양과 출력을 조정하는 것입니다. 입력 전압을 더 높은 출력 전압으로 수정해야하는 경우 승압 컨버터가 유일한 옵션입니다. 승압 컨버터는 내부 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터 (MOSFET)를 충전하여 출력 전압을 증가시킵니다. MOSFET이 꺼지면 부하 정류를 통해 인덕턴스가 방전됩니다. 충전과 방전 사이에서 인덕터를 변경하는 과정은 인덕터를 통과하는 전압의 방향을 변경합니다. 전압은 입력 작동 전압을 초과하는 지점까지 점차적으로 증가합니다. MOSFET 스위치의 듀티 사이클은 부스트 ​​비율을 결정합니다. MOSFET의 승압 컨버터의 정격 전류와 부스트 비율은 승압 컨버터의 부하 전류의 상한을 결정합니다. MOSFET의 정격 전류는 출력 전압의 상한을 결정합니다. 일부 승압 컨버터는 정류기와 MOSFET을 통합하여 동기식 정류를 제공합니다. 통합 MOSFET은 정밀한 제로 전류 셧다운을 실현할 수 있으므로 셋업 컨버터의 효율성을 높일 수 있습니다. 최대 전력 점 추적 장치는 입력 전력을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되었습니다. 입력 전압이 최대 입력 전력 지점에 도달하면 승압 컨버터가 작동을 시작합니다. 스텝 업 컨버터는 DNA 프린팅을 위한 최대 전력 출력 포인트가 있는 유리 기판에 사용됩니다.

MEMS Chip Design for Bubble Jet

이 연구는 히터 크기, 히터 번호 및 루프 저항과 같은 특정 매개 변수를 조작하여 5 가지 유형의 액체 배출 챔버 구조를 설계했습니다. 표 1 은 측정 결과를 나열합니다. 이 시스템은 다양한 히터의 루프 저항을 분석했습니다. 100 개 히터 설계를 완료하기 위해 2 세트의 히터를 사용하여 각 단일 회로 시리즈를 통과하기 때문에 100 개의 히터를 설계할 때 총 루프 저항은 히터 50 개의 총 루프 저항보다 하나 더 커야 합니다. 이 연구에서 MEMS 칩에서 기포를 배출하는 과정에서 저항 층의 면저항은 29 Ω / m 2입니다. 따라서 모델 A의 총 루프 저항이 가장 컸습니다. 일반 사이즈 모델 (모델 B1, C, D, E)의 두 배였습니다. 모델 B1, C, D 및 E의 총 루프 저항은 약 29 Ω / m 2 입니다. 표 1 에 따르면 오류 범위는 허용된 설계 값 이내였습니다. 따라서야 연구에서 설계된 각 유형의 단일 칩은 동일한 생산 절차 결과를 가지며 후속 유량 측정에 사용되었습니다.

Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.
Table 1. List of resistance measurement of single circuit resistance.

DNA를 뿌린 칩의 파워가 정상으로 확인되면 히터 버블의 성장 특성을 테스트하고 검증했습니다. DNA 스프레이 칩의 필름 두께와 필름 품질은 히터의 작동 조건과 스프레이 품질에 영향을 줍니다. 따라서 기포 성장 현상과 그 성장 특성을 이해하면 본 연구에서 DNA 스프레이 칩의 특성과 작동 조건을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

설계된 시스템은 기포 성장 조건을 관찰하기 위해 개방형 액체 공급 방법을 채택했습니다. 이미지 관찰을 위해 발광 다이오드 (LED, Nichia NSPW500GS-K1, 3.1V 백색 LED 5mm)를 사용하는 동기식 플래시 방식을 사용하여 동기식 지연 광원을 생성했습니다. 이 시스템은 또한 전하 결합 장치 (CCD, Flir Grasshopper3 GigE GS3-PGE-50S5C-C)를 사용하여 이미지를 캡처했습니다. 그림 1핵 형성, 성장, 거품 생성에서 소산에 이르는 거품의 과정을 보여줍니다. 이 시스템은 기포의 성장 및 소산 과정을 확인하여 시작 전압을 관찰하는 데 사용할 수 있습니다. 마이크로 채널의 액체 공급 방법은 LED가 깜빡이는 시간을 가장 큰 기포 발생에 필요한 시간 (15μs)으로 설정했습니다. 이 디자인은 부적합한 깜박임 시간으로 인한 잘못된 판단과 거품 이미지 캡처 불가능을 방지합니다.

Figure 1. The system uses CCD to capture images.
Figure 1. The system uses CCD to capture images.

<내용 중략>…….

Table 2. Open pool test starting voltage results.
Table 2. Open pool test starting voltage results.
Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.
Figure 2. Serial input parallel output shift registers forms of connection.
Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.
Figure 3. The geometry of the jet cavity. (a) The actual DNA liquid chamber, (b) the three-dimensional view of the microfluidic single channel. A single-channel jet cavity with 60 μm diameter and 50 μm thickness, with an operating frequency of 5 KHz, in (a) three-dimensional side view (b) X-Z two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs injection conditions.
Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.
Figure 4. Calculate and simulate the injection of water in a single-channel injection chamber with a nozzle diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, at an operating frequency of 5 KHz, in the X-Y two-dimensional cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40 and 200 μs.
Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.
Figure 5 depicts the calculation results of the 2D X-Z cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. This may be because the size of the single-channel injection cavity was unsuitable for the highest operating frequency of 10 KHz. Thus, subsequent calculation simulations employed 5 KHz as the reference operating frequency. The calculation simulation results were calculated according to the operating frequency of the impact. Figure 6 illustrates the injection cavity height as 60 μm and 30 μm and reveals the 2D X-Y cross section. At 100 μs and 200 μs, the fluid injection orifice did not completely fill the chamber. In those stages, the fluid was still filling the chamber, and the flow field was not yet stable.
Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.
Figure 6. Calculate and simulate water in a single-channel spray chamber with a spray hole diameter of 60 μm and a thickness of 50 μm, with an operating frequency of 10 KHz, in an XY cross-sectional view, at 10, 20, 30, 40, 100, 110, 120, 130, 140 and 200 μs injection situation.
Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).
Figure 7. The DNA printing integrated multiplexer driver MEMS head (IDMH).
Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 8. The initial voltage diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 9. The initial energy diagrams of chip number A,B,C,D,E type.
Figure 10. A Type-Sample01 flow test.
Figure 10. A Type-Sample01 flow test.
Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.
Figure 11. A Type-Sample01 drop volume.
Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.
Figure 12. A Type-Sample01 flow rate.
Figure 13. B1-00 flow test.
Figure 13. B1-00 flow test.
Figure 14. C Type-01 flow test.
Figure 14. C Type-01 flow test.
Figure 15. D Type-02 flow test.
Figure 15. D Type-02 flow test.
Figure 16. E1 type flow test.
Figure 16. E1 type flow test.
Figure 17. E1 type ejection rate relationship.
Figure 17. E1 type ejection rate relationship.

Conclusions

이 연구는 DNA 프린팅 IDMH를 제공하고 미세 유체 흐름 추정을 수행했습니다. 설계된 DNA 스프레이 캐비티와 20V의 구동 전압에서 다양한 펄스 폭의 유동 성능이 펄스 폭에 따라 증가하는 것으로 밝혀졌습니다.

E1 유형 유량 테스트는 해당 유량이 3.1cc / min으로 증가함에 따라 유량이 전력 변화에 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 동력이 증가함에 따라 유량은 0.75cc / min에서 3.5cc / min으로 최대 6.5W까지 증가했습니다. 동력이 더 증가하면 유량은 에너지와 함께 증가하지 않습니다. 이것은 이 테이블 디자인이 가장 크다는 것을 보여줍니다. 유속은 3.5cc / 분이었다.
작동 주파수가 2KHz이고 펄스 폭이 4μs 및 5μs 인 특수 설계된 DNA 스프레이 룸 구조에서 다양한 전력 조건 하에서 유량 변화를 관찰했습니다. 4.3–5.87 W의 출력 범위 내에서 주입 된 모노머의 유속은 5.5cc / 분이었습니다. 이것은 힘이 증가해도 변하지 않았습니다. DNA는 귀중하고 쉽게 얻을 수 없습니다. 이 실험을 통해 우리는 DNA가 뿌려진 마이크로 어레이 바이오칩의 수천 개의 지점에 필요한 총 DNA 양을 정확하게 추정 할 수 있습니다.

<내용 중략>…….

References

  1. Pydar, O.; Paredes, C.; Hwang, Y.; Paz, J.; Shah, N.; Candler, R. Characterization of 3D-printed microfluidic chip interconnects with integrated O-rings. Sens. Actuators Phys. 2014205, 199–203. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Ohtani, K.; Tsuchiya, M.; Sugiyama, H.; Katakura, T.; Hayakawa, M.; Kanai, T. Surface treatment of flow channels in microfluidic devices fabricated by stereolitography. J. Oleo Sci. 201463, 93–96. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Castrejn-Pita, J.R.; Martin, G.D.; Hoath, S.D.; Hutchings, I.M. A simple large-scale droplet generator for studies of inkjet printing. Rev. Sci. Instrum. 200879, 075108. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  4. Asai, A. Application of the nucleation theory to the design of bubble jet printers. Jpn. J. Appl. Phys. Regul. Rap. Short Notes 198928, 909–915. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Aoyama, R.; Seki, M.; Hong, J.W.; Fujii, T.; Endo, I. Novel Liquid Injection Method with Wedge-shaped Microchannel on a PDMS Microchip System for Diagnostic Analyses. In Transducers’ 01 Eurosensors XV; Springer: Berlin, Germany, 2001; pp. 1204–1207. [Google Scholar]
  6. Xu, B.; Zhang, Y.; Xia, H.; Dong, W.; Ding, H.; Sun, H. Fabrication and multifunction integration of microfluidic chips by femtosecond laser direct writing. Lab Chip 201313, 1677–1690. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Nayve, R.; Fujii, M.; Fukugawa, A.; Takeuchi, T.; Murata, M.; Yamada, Y. High-Resolution long-array thermal ink jet printhead fabricated by anisotropic wet etching and deep Si RIE. J. Microelectromech. Syst. 200413, 814–821. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. O’Connor, J.; Punch, J.; Jeffers, N.; Stafford, J. A dimensional comparison between embedded 3D: Printed and silicon microchannesl. J. Phys. Conf. Ser. 2014525, 012009. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Fang, Y.J.; Lee, J.I.; Wang, C.H.; Chung, C.K.; Ting, J. Modification of heater and bubble clamping behavior in off-shooting inkjet ejector. In Proceedings of the IEEE Sensors, Irvine, CA, USA, 30 October–3 November 2005; pp. 97–100. [Google Scholar]
  10. Lee, W.; Kwon, D.; Choi, W.; Jung, G.; Jeon, S. 3D-Printed microfluidic device for the detection of pathogenic bacteria using size-based separation in helical channel with trapezoid cross-section. Sci. Rep. 20155, 7717. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  11. Shin, D.Y.; Smith, P.J. Theoretical investigation of the influence of nozzle diameter variation on the fabrication of thin film transistor liquid crystal display color filters. J. Appl. Phys. 2008103, 114905-1–114905-11. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Kim, Y.; Kim, S.; Hwang, J.; Kim, Y. Drop-on-Demand hybrid printing using piezoelectric MEMS printhead at various waveforms, high voltages and jetting frequencies. J. Micromech. Microeng. 201323, 8. [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Shin, S.J.; Kuka, K.; Shin, J.W.; Lee, C.S.; Oha, Y.S.; Park, S.O. Thermal design modifications to improve firing frequency of back shooting inkjet printhead. Sens. Actuators Phys. 2004114, 387–391. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Rose, D. Microfluidic Technologies and Instrumentation for Printing DNA Microarrays. In Microarray Biochip Technology; Eaton Publishing: Norwalk, CT, USA, 2000; p. 35. [Google Scholar]
  15. Wu, D.; Wu, S.; Xu, J.; Niu, L.; Midorikawa, K.; Sugioka, K. Hybrid femtosecond laser microfabrication to achieve true 3D glass/polymer composite biochips with multiscale features and high performance: The concept of ship-in-abottle biochip. Laser Photon. Rev. 20148, 458–467. [Google Scholar] [CrossRef]
  16. McIlroy, C.; Harlen, O.; Morrison, N. Modelling the jetting of dilute polymer solutions in drop-on-demand inkjet printing. J. Non Newton. Fluid Mech. 2013201, 17–28. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Anderson, K.; Lockwood, S.; Martin, R.; Spence, D. A 3D printed fluidic device that enables integrated features. Anal. Chem. 201385, 5622–5626. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Avedisian, C.T.; Osborne, W.S.; McLeod, F.D.; Curley, C.M. Measuring bubble nucleation temperature on the surface of a rapidly heated thermal ink-jet heater immersed in a pool of water. Proc. R. Soc. A Lond. Math. Phys. Sci. 1999455, 3875–3899. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Lim, J.H.; Kuk, K.; Shin, S.J.; Baek, S.S.; Kim, Y.J.; Shin, J.W.; Oh, Y.S. Failure mechanisms in thermal inkjet printhead analyzed by experiments and numerical simulation. Microelectron. Reliab. 200545, 473–478. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Shallan, A.; Semjkal, P.; Corban, M.; Gujit, R.; Breadmore, M. Cost-Effective 3D printing of visibly transparent microchips within minutes. Anal. Chem. 201486, 3124–3130. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  21. Cavicchi, R.E.; Avedisian, C.T. Bubble nucleation and growth anomaly for a hydrophilic microheater attributed to metastable nanobubbles. Phys. Rev. Lett. 200798, 124501. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Kamei, K.; Mashimo, Y.; Koyama, Y.; Fockenberg, C.; Nakashima, M.; Nakajima, M.; Li, J.; Chen, Y. 3D printing of soft lithography mold for rapid production of polydimethylsiloxane-based microfluidic devices for cell stimulation with concentration gradients. Biomed. Microdevices 201517, 36. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Shin, S.J.; Kuka, K.; Shin, J.W.; Lee, C.S.; Oha, Y.S.; Park, S.O. Firing frequency improvement of back shooting inkjet printhead by thermal management. In Proceedings of the TRANSDUCERS’03. 12th International Conference on Solid-State Sensors.Actuators and Microsystems. Digest of Technical Papers (Cat. No.03TH8664), Boston, MA, USA, 8–12 June 2003; Volume 1, pp. 380–383. [Google Scholar]
  24. Laio, X.; Song, J.; Li, E.; Luo, Y.; Shen, Y.; Chen, D.; Chen, Y.; Xu, Z.; Sugoioka, K.; Midorikawa, K. Rapid prototyping of 3D microfluidic mixers in glass by femtosecond laser direct writing. Lab Chip 201212, 746–749. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
Figure 2.1. Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).

Coupled Simulation of Vehicle Dynamics and Tank Slosh. Phase 1 Report. Testing and Validation of Tank Slosh Analysis

Prepared byGlenn R. WendelSteven T. GreenRussell C. Burkey

Abstract:

차량 동력학의 컴퓨터 시뮬레이션은 차량 설계에서 귀중한 도구가 되었다. 그러나 그들은 차량의 탱크에서 유체 슬로싱의 복잡한 역학을 정확하게 시뮬레이션할 수 없다. 

유체 슬로쉬를 예측할 수 있는 컴퓨터 유체역학 CFD 분석 소프트웨어를 이용할 수 있지만, 군용 차량 애플리케이션용 유체 슬로쉬를 정확하게 예측하는데 이 소프트웨어의 사용은 입증되지 않았다. 이것은 차량 역학 분석과 결합된 CFD 분석의 사용을 개발 및 입증하여 유체 수송 시스템의 역학을 보다 정확하게 예측하는 다중 효소 프로그램의 첫 번째 단계다. 

이 단계의 목적은 일반적인 기동에 직면한 차량의 움직임에 따른 탱크에서 슬로시 역학을 예측하는 CFD 분석을 검증하는 것이다. 이를 위해, 5톤 FMTV 트럭을 시뮬레이션하는 시험 설비뿐만 아니라, 1/4 규모의 TOD 탱크 모델이 건설되었다. CFD 분석과 실험실 시험의 반응력과 유동 운동을 차선 변경과 요철을 포함한 6가지 모의 차량 기동에서 비교했다. 

CFD 분석은 상용 소프트웨어 패키지인 FLOW-3D-로 수행되었다. 테스트 탱크의 해당 측정값과 비교하기 위해 빈 탱크의 강체 동적 해석의 힘과 모멘트 예측에 순유체 힘과 모멘트 예측이 추가되었다. 

전반적으로, 그 결과는 CFD가 트럭에 탑재된 수상 수송 탱크의 유체 운동 및 유체 구조 상호작용 연구에 성공적으로 적용될 수 있음을 보여준다. 예측된 롤 모멘트와 측정된 롤 모멘트 사이에는 좋은 상관관계가 있다. 

여기에 제시된 CFD 시뮬레이션의 빠른 전환 시간을 감안할 때, 전술에 대한 전체 차량 반응의 높은 충실도 시뮬레이션을 위해 차량 강체 차체 동적 분석을 유체 역학 분석과 결합하는 것이 바람직하다는 전망이 나온다.

Computer simulation of vehicle dynamics has become a valuable tool in the design of vehicles. They are, however, unable to accurately simulate the complex dynamics of fluid sloshing in a tank on the vehicle. Computational Fluid Dynamics CFD analysis software is available that can predict fluid slosh, however, the use of this software in accurately predicting fluid slosh for a military vehicle application has not been demonstrated. This is the first phase of a multiphase program to develop and demonstrate the use of CFD analysis, coupled with vehicle dynamics analysis, to more accurately predict the dynamics of a fluid transport system. The objective of this phase is to validate the CFD analysis in predicting slosh dynamics on a tank subjected to motions of a vehicle encountering typical maneuvers. To accomplish this, a one-quarter-scale model of a TOLD tank was constructed, as well as a test fixture to simulate a five-ton FMTV truck. The reaction forces and the fluid motions of the CFD analysis and the laboratory test were compared for six simulated vehicle maneuvers including lane changes and bumps. The CFD analysis was conducted with the commercially available software package, FLOW-3D-. The net fluid force and moment predictions were added to the force and moment predictions of a rigid body dynamic analysis of the empty tank alone to compare to the corresponding measured values for the test tank. Overall, the results show that CFD can successfully be applied to the study of fluid motions and the fluid- structure interactions in truck-mounted water transport tanks. There is good correlation between the predicted and measured roll moment. Given the rapid turnaround time for the CFD simulations presented here, the outlook is encouraging for coupling a vehicle rigid body dynamics analysis to a fluid dynamics analysis for a high fidelity simulation of the complete vehicle response to maneuvers.

Keywords

Keywords: COMPUTATIONAL,FLUID,DYNAMICS,VEHICLES,*SLOSHING,TEST,AND,EVALUATION,COMPUTER,PROGRAMS,COMPUTERIZED,SIMULATION,COUPLING(INTERACTION),SIMULATION,ROLL,LABORATORY,TESTS,PREDICTIONS,VALIDATION,INTERACTIONS,MILITARY,VEHICLES,REACTION,TIME,MOTION,RESPONSE,TRANSPORT,MILITARY,APPLICATIONS,FLUIDS,TRUCKS,MANEUVERS,RIGIDITY,TEST,FIXTURES,WATER,TANKS

CFD 분석과 실험실 테스트의 작용력과 유체 운동은 다음과 같은 시뮬레이션 된 차량 기동에 대해 비교되었습니다.

  • AVTP Lane Change at 20 mph
  • AVTP Lane Change at 40 mph
  • 9” Half-Round Symmetric Bump at 10 mph
  • 12” Half-Round Symmetric Bump at 5 mph
  • 9” Trapezoidal Asymmetric Bump at 15 mph
  • 12” Trapezoidal Asymmetric Bump at 10 mph

CFD 분석은 상용 소프트웨어 패키지 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다.

Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change.
Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change.
Figure 2.1.  Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).
Figure 2.1. Test Setup.The test setup consists of a clear plastic scale model tank attached to a rigid aluminum frame by three multi-axis load cells driven by a position-controlled servo hydraulic system.(Data acquisition cabling removed for clarity).
Figure 2.2.  Test Setup Drawing.The load cell locations and the coordinate systems used in the testing and analysis are defined as shown.
Figure 2.2. Test Setup Drawing.The load cell locations and the coordinate systems used in the testing and analysis are defined as shown.
Figure 3.1.  Computational Mesh Definition
Figure 3.1. Computational Mesh Definition
Figure 3.2.  Rear Axle Roll Moment, 20-mph Lane Change
Figure 3.2. Rear Axle Roll Moment, 20-mph Lane Change
Figure 3.3.  Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change
Figure 3.3. Rear Axle Roll Moment, 40-mph Lane Change
Figure 3.4.  Rear Axle Roll Moment, 9” Trapezoidal Bump at 15 mph
Figure 3.4. Rear Axle Roll Moment, 9” Trapezoidal Bump at 15 mph
Figure 3.5.  Rear Axle Roll Moment, 12” Trapezoidal Bump at 10 mph
Figure 3.5. Rear Axle Roll Moment, 12” Trapezoidal Bump at 10 mph
Figure 3.8.  Fluid Configuration for 20-mph Lane Change.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction.  Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.
Figure 3.8. Fluid Configuration for 20-mph Lane Change.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction. Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.
Figure 3.9.  Fluid Configuration for 12” Trapezoidal Bump at 10 mph.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction.  Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.
Figure 3.9. Fluid Configuration for 12” Trapezoidal Bump at 10 mph.The viewpoint in these images is from the front of the vehicle looking in the negative y-direction. Theinset in the video image is viewing the tank from the left side of the vehicle.

REFERENCES

Abramson, H.N. [1966], The Dynamic Behavior of Liquids in Moving Containers,NASA SP-106.Flow Science, Inc. [2001], FLOW-3D, Version 8.0.1, Santa Fe, New Mexico.Working Model, Inc. [1997], Working Model 3D, Version 2.0, San Mateo, California.Coleman, H.W., Steele, W.G. [1989], Experimentation and Uncertainty Analysis forEngineers, John Wiley and Sons, New York, 1989

Figure 1 (A) A schematic of ovarian cancer metastases involving tumor cells or clusters (yellow) shedding from a primary site and disseminating along ascitic currents of peritoneal fluid (green arrows) in the abdominal cavity. Ovarian cancer typically disseminates in four common abdomino-pelvic sites: (1) cul-de-sac (an extension of the peritoneal cavity between the rectum and back wall of the uterus); (2) right infracolic space (the apex formed by the termination of the small intestine of the small bowel mesentery at the ileocecal junction); (3) left infracolic space (superior site of the sigmoid colon); (4) Right paracolic gutter (communication between the upper and lower abdomen defined by the ascending colon and peritoneal wall). (B) The schematic of a perfusion model used to study the impact of sustained fluid flow on treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules (Top left). A side view of the perfusion model and growth of ovarian cancer nodules to a stromal bed (Top right). The photograph of a perfusion model used in the experiments (Bottom left) and depth-informed confocal imaging of ovarian cancer nodules in channels with and without carboplatin treatment (Bottom right). The perfusion model is 24 × 40 mm, with three channels that are 4 × 30 mm each and a height of 254 μm. The inlet and outlet ports of channels are 2.2 mm in diameter and positioned 5 mm from the edge of the chip. (C) A schematic of a 24-well plate model used to study the treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules under static conditions (without flow) (Top left). A side view of the static models and growth of ovarian cancer nodules on a stromal bed (Top right). Confocal imaging of 3D ovarian cancer nodules in a 24-well plate without and with carboplatin treatment (Bottom). Scale bars: 1 mm.

Flow-induced Shear Stress Confers Resistance to Carboplatin in an Adherent Three-Dimensional Model for Ovarian Cancer: A Role for EGFR-Targeted Photoimmunotherapy Informed by Physical Stress

난소암에 대한 일관된 3차원 모델에서 카보플라틴에 대한 유동에 의한 전단응력변화에 관한 연구

Abstract

A key reason for the persistently grim statistics associated with metastatic ovarian cancer is resistance to conventional agents, including platinum-based chemotherapies. A major source of treatment failure is the high degree of genetic and molecular heterogeneity, which results from significant underlying genomic instability, as well as stromal and physical cues in the microenvironment. Ovarian cancer commonly disseminates via transcoelomic routes to distant sites, which is associated with the frequent production of malignant ascites, as well as the poorest prognosis. In addition to providing a cell and protein-rich environment for cancer growth and progression, ascitic fluid also confers physical stress on tumors. An understudied area in ovarian cancer research is the impact of fluid shear stress on treatment failure. Here, we investigate the effect of fluid shear stress on response to platinum-based chemotherapy and the modulation of molecular pathways associated with aggressive disease in a perfusion model for adherent 3D ovarian cancer nodules. Resistance to carboplatin is observed under flow with a concomitant increase in the expression and activation of the epidermal growth factor receptor (EGFR) as well as downstream signaling members mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-regulated kinase (MEK) and extracellular signal-regulated kinase (ERK). The uptake of platinum by the 3D ovarian cancer nodules was significantly higher in flow cultures compared to static cultures. A downregulation of phospho-focal adhesion kinase (p-FAK), vinculin, and phospho-paxillin was observed following carboplatin treatment in both flow and static cultures. Interestingly, low-dose anti-EGFR photoimmunotherapy (PIT), a targeted photochemical modality, was found to be equally effective in ovarian tumors grown under flow and static conditions. These findings highlight the need to further develop PIT-based combinations that target the EGFR, and sensitize ovarian cancers to chemotherapy in the context of flow-induced shear stress.

전이성 난소 암과 관련된 지속적으로 암울한 통계의 주요 이유는 백금 기반 화학 요법을 포함한 기존 약제에 대한 내성 때문입니다. 치료 실패의 주요 원인은 높은 수준의 유전적 및 분자적 이질성이며, 이는 중요한 기본 게놈 불안정성과 미세 환경의 기질 및 물리적 단서로 인해 발생합니다.

난소 암은 흔히 transcoelomic 경로를 통해 먼 부위로 전파되며, 이는 악성 복수의 빈번한 생산과 가장 나쁜 예후와 관련이 있습니다. 암 성장 및 진행을위한 세포 및 단백질이 풍부한 환경을 제공하는 것 외에도 복수 액은 종양에 물리적 스트레스를 부여합니다. 난소 암 연구에서 잘 연구되지 않은 분야는 유체 전단 응력이 치료 실패에 미치는 영향입니다.

여기, 우리는 백금 기반 화학 요법에 대한 반응과 부착 3D 난소 암 결절에 대한 관류 모델에서 공격적인 질병과 관련된 분자 경로의 변조에 대한 유체 전단 응력의 효과를 조사합니다.

카르보플라틴에 대한 내성은 상피 성장 인자 수용체 (EGFR)의 발현 및 활성화의 수반되는 증가 뿐만 아니라 다운 스트림 신호 구성원인 미토겐 활성화 단백질 키나제/세포 외 신호 조절 키나제 (MEK) 및 세포 외 신호 조절과 함께 관찰됩니다. 키나아제 (ERK). 3D 난소 암 결절에 의한 백금 흡수는 정적 배양에 비해 유동 배양에서 상당히 높았습니다.

포스 포-포컬 접착 키나제 (p-FAK), 빈 쿨린 및 포스 포-팍 실린의 하향 조절은 유동 및 정적 배양 모두에서 카보 플 라틴 처리 후 관찰되었습니다. 흥미롭게도, 표적 광 화학적 양식 인 저용량 항 EGFR 광 면역 요법 (PIT)은 유동 및 정적 조건에서 성장한 난소 종양에서 똑같이 효과적인 것으로 밝혀졌습니다.

이러한 발견은 EGFR을 표적으로하는 PIT 기반 조합을 추가로 개발하고 흐름 유도 전단 응력의 맥락에서 화학 요법에 난소 암을 민감하게 할 필요성을 강조합니다.

Keywords: ovarian cancer, epidermal growth factor receptor (EGFR), mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-regulated kinase (MEK), extracellular signal-regulated kinase (ERK), chemoresistance, fluid shear stress, ascites, perfusion model, photoimmunotherapy (PIT), photodynamic therapy (PDT), carboplatin

Figure 1 (A) A schematic of ovarian cancer metastases involving tumor cells or clusters (yellow) shedding from a primary site and disseminating along ascitic currents of peritoneal fluid (green arrows) in the abdominal cavity. Ovarian cancer typically disseminates in four common abdomino-pelvic sites: (1) cul-de-sac (an extension of the peritoneal cavity between the rectum and back wall of the uterus); (2) right infracolic space (the apex formed by the termination of the small intestine of the small bowel mesentery at the ileocecal junction); (3) left infracolic space (superior site of the sigmoid colon); (4) Right paracolic gutter (communication between the upper and lower abdomen defined by the ascending colon and peritoneal wall). (B) The schematic of a perfusion model used to study the impact of sustained fluid flow on treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules (Top left). A side view of the perfusion model and growth of ovarian cancer nodules to a stromal bed (Top right). The photograph of a perfusion model used in the experiments (Bottom left) and depth-informed confocal imaging of ovarian cancer nodules in channels with and without carboplatin treatment (Bottom right). The perfusion model is 24 × 40 mm, with three channels that are 4 × 30 mm each and a height of 254 μm. The inlet and outlet ports of channels are 2.2 mm in diameter and positioned 5 mm from the edge of the chip. (C) A schematic of a 24-well plate model used to study the treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules under static conditions (without flow) (Top left). A side view of the static models and growth of ovarian cancer nodules on a stromal bed (Top right). Confocal imaging of 3D ovarian cancer nodules in a 24-well plate without and with carboplatin treatment (Bottom). Scale bars: 1 mm.
Figure 1 (A) A schematic of ovarian cancer metastases involving tumor cells or clusters (yellow) shedding from a primary site and disseminating along ascitic currents of peritoneal fluid (green arrows) in the abdominal cavity. Ovarian cancer typically disseminates in four common abdomino-pelvic sites: (1) cul-de-sac (an extension of the peritoneal cavity between the rectum and back wall of the uterus); (2) right infracolic space (the apex formed by the termination of the small intestine of the small bowel mesentery at the ileocecal junction); (3) left infracolic space (superior site of the sigmoid colon); (4) Right paracolic gutter (communication between the upper and lower abdomen defined by the ascending colon and peritoneal wall). (B) The schematic of a perfusion model used to study the impact of sustained fluid flow on treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules (Top left). A side view of the perfusion model and growth of ovarian cancer nodules to a stromal bed (Top right). The photograph of a perfusion model used in the experiments (Bottom left) and depth-informed confocal imaging of ovarian cancer nodules in channels with and without carboplatin treatment (Bottom right). The perfusion model is 24 × 40 mm, with three channels that are 4 × 30 mm each and a height of 254 μm. The inlet and outlet ports of channels are 2.2 mm in diameter and positioned 5 mm from the edge of the chip. (C) A schematic of a 24-well plate model used to study the treatment resistance and molecular features of 3D ovarian cancer nodules under static conditions (without flow) (Top left). A side view of the static models and growth of ovarian cancer nodules on a stromal bed (Top right). Confocal imaging of 3D ovarian cancer nodules in a 24-well plate without and with carboplatin treatment (Bottom). Scale bars: 1 mm.
Figure 2 (A) Geometry of the micronodule located at the center of the microchannel. The flow velocity is in the X-direction. The nodule is modeled as an ellipse with a semi-minor axis of 40 μm in the Z-direction. The semi-major axis varies from 40-100 μm in the X-direction. The section over which the fluid dynamics are studied is the middle part of the channel with dimensions 4 mm along the Y-axis and 250 μm along the Z-axis. The nodule is located at (0, 20 μm). The black dotted line shows the centerline of the largest nodule. (B) Shear stress distribution over the surface of the solid micro-nodule on the XZ-plane. (C) Shear stress distribution over the surface of the porous micro-nodule on the XZ-plane. (D) Flow flux distribution over the centerline of the porous micro-nodule on the XZ-plane. The flux enters the surface at the left and leaves at the right.
Figure 2 (A) Geometry of the micronodule located at the center of the microchannel. The flow velocity is in the X-direction. The nodule is modeled as an ellipse with a semi-minor axis of 40 μm in the Z-direction. The semi-major axis varies from 40-100 μm in the X-direction. The section over which the fluid dynamics are studied is the middle part of the channel with dimensions 4 mm along the Y-axis and 250 μm along the Z-axis. The nodule is located at (0, 20 μm). The black dotted line shows the centerline of the largest nodule. (B) Shear stress distribution over the surface of the solid micro-nodule on the XZ-plane. (C) Shear stress distribution over the surface of the porous micro-nodule on the XZ-plane. (D) Flow flux distribution over the centerline of the porous micro-nodule on the XZ-plane. The flux enters the surface at the left and leaves at the right.
Figure 3 Cytotoxic response in carboplatin-treated 3D OVCAR-5 cultures under static conditions. (A) Representative confocal images of 3D tumors treated with carboplatin (0-500 μM) for 96 h showing a dose-dependent reduction in viable tumor (calcein signal). (B) Image-based quantification of normalized viable tumor area in 3D OVCAR-5 cultures following treatment with increasing doses of carboplatin. A minimum nodule size cut-off of 2000 µm2 (clusters of ~15–20 cells) was applied to the fluorescence images for quantitative analysis of the normalized viable tumor area. (One-way ANOVA with Dunnett’s post hoc test; n.s., not significant; * p < 0.05; *** p < 0.001; N = 9) (C) Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS)-based quantification of carboplatin uptake in static 3D OVCAR-5 tumors shows a dose-dependent increase in platinum levels, up to 9774 ± 3,052 ng/mg protein at an incubation concentration of 500 μM carboplatin. (One-way ANOVA with Dunn’s multiple comparisons test; n.s., not significant; * p < 0.05; ** p < 0.01; N = 3). Results are expressed as mean ± standard error of mean (SEM). Scale bars: 500 μm.
Figure 3 Cytotoxic response in carboplatin-treated 3D OVCAR-5 cultures under static conditions. (A) Representative confocal images of 3D tumors treated with carboplatin (0-500 μM) for 96 h showing a dose-dependent reduction in viable tumor (calcein signal). (B) Image-based quantification of normalized viable tumor area in 3D OVCAR-5 cultures following treatment with increasing doses of carboplatin. A minimum nodule size cut-off of 2000 µm2 (clusters of ~15–20 cells) was applied to the fluorescence images for quantitative analysis of the normalized viable tumor area. (One-way ANOVA with Dunnett’s post hoc test; n.s., not significant; * p < 0.05; *** p < 0.001; N = 9) (C) Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS)-based quantification of carboplatin uptake in static 3D OVCAR-5 tumors shows a dose-dependent increase in platinum levels, up to 9774 ± 3,052 ng/mg protein at an incubation concentration of 500 μM carboplatin. (One-way ANOVA with Dunn’s multiple comparisons test; n.s., not significant; * p < 0.05; ** p < 0.01; N = 3). Results are expressed as mean ± standard error of mean (SEM). Scale bars: 500 μm.
Figure 4 flow-induced chemo-resistance
Figure 4 flow-induced chemo-resistance
Figure 5 The effects of flow-induced shear stress on 3D ovarian cancer biology. (A) Western blot analysis of OVCAR-5 tumors was performed 7 days after culture under static or flow conditions. A flow-induced increase in EGFR and p-ERK, compared to static cultures, was observed. Conversely, a reduction in p-FAK, p-Paxillin, and Vinculin was observed under flow, relative to static conditions. (B) Western blot analysis of 3D OVCAR-5 tumors was performed 11 days after culture under static or flow conditions, including 4 days of treatment with 500 µM carboplatin, and respective controls. In both static and flow 3D cultures, carboplatin treatment resulted in downregulation of EGFR, FAK, p-Paxillin, Paxillin, and Vinculin. Upregulation of p-ERK was observed after carboplatin treatment in both static and flow 3D cultures. (C) Baseline levels of EGFR activity and expression are maintained by a complex array of factors, including recycling and degradation of the activated receptor complex. Flow-induced shear stress has been shown to cause a posttranslational up-regulation of EGFR expression and activation, likely resulting from increased receptor recycling and decreased EGFR degradation. Activation of EGFR results in ERK phosphorylation to induce gene expression, ultimately leading to cell proliferation, survival, and chemoresistance. FAK and other tyrosine kinases are activated by the engagement of integrins with the ECM. Subsequent phosphorylation of paxillin by FAK not only influences the remodeling of the actin cytoskeleton, but also modulates vinculin activation to regulate mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascades, thereby stimulating pro-survival gene expression.
Figure 5 The effects of flow-induced shear stress on 3D ovarian cancer biology. (A) Western blot analysis of OVCAR-5 tumors was performed 7 days after culture under static or flow conditions. A flow-induced increase in EGFR and p-ERK, compared to static cultures, was observed. Conversely, a reduction in p-FAK, p-Paxillin, and Vinculin was observed under flow, relative to static conditions. (B) Western blot analysis of 3D OVCAR-5 tumors was performed 11 days after culture under static or flow conditions, including 4 days of treatment with 500 µM carboplatin, and respective controls. In both static and flow 3D cultures, carboplatin treatment resulted in downregulation of EGFR, FAK, p-Paxillin, Paxillin, and Vinculin. Upregulation of p-ERK was observed after carboplatin treatment in both static and flow 3D cultures. (C) Baseline levels of EGFR activity and expression are maintained by a complex array of factors, including recycling and degradation of the activated receptor complex. Flow-induced shear stress has been shown to cause a posttranslational up-regulation of EGFR expression and activation, likely resulting from increased receptor recycling and decreased EGFR degradation. Activation of EGFR results in ERK phosphorylation to induce gene expression, ultimately leading to cell proliferation, survival, and chemoresistance. FAK and other tyrosine kinases are activated by the engagement of integrins with the ECM. Subsequent phosphorylation of paxillin by FAK not only influences the remodeling of the actin cytoskeleton, but also modulates vinculin activation to regulate mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascades, thereby stimulating pro-survival gene expression.

References

  1. Siegel R.L., Miller K.D., Jemal A. Cancer statistics, 2019. CA Cancer J. Clin. 2019;69:7–34. doi: 10.3322/caac.21551. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Foley O.W., Rauh-Hain J.A., Del Carmen M.G. Recurrent epithelial ovarian cancer: An update on treatment. Oncology. 2013;27:288–294, 298. [PubMed] [Google Scholar]
  3. Kipps E., Tan D.S., Kaye S.B. Meeting the challenge of ascites in ovarian cancer: New avenues for therapy and research. Nat. Rev. Cancer. 2013;13:273–282. doi: 10.1038/nrc3432. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Tan D.S., Agarwal R., Kaye S.B. Mechanisms of transcoelomic metastasis in ovarian cancer. Lancet Oncol. 2006;7:925–934. doi: 10.1016/S1470-2045(06)70939-1. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Ahmed N., Stenvers K.L. Getting to know ovarian cancer ascites: Opportunities for targeted therapy-based translational research. Front. Oncol. 2013;3:256. doi: 10.3389/fonc.2013.00256. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  6. Shield K., Ackland M.L., Ahmed N., Rice G.E. Multicellular spheroids in ovarian cancer metastases: Biology and pathology. Gynecol. Oncol. 2009;113:143–148. doi: 10.1016/j.ygyno.2008.11.032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  7. Naora H., Montell D.J. Ovarian cancer metastasis: Integrating insights from disparate model organisms. Nat. Rev. Cancer. 2005;5:355–366. doi: 10.1038/nrc1611. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Lengyel E. Ovarian cancer development and metastasis. Am. J. Pathol. 2010;177:1053–1064. doi: 10.2353/ajpath.2010.100105. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  9. Javellana M., Hoppenot C., Lengyel E. The road to long-term survival: Surgical approach and longitudinal treatments of long-term survivors of advanced-stage serous ovarian cancer. Gynecol. Oncol. 2019;152:228–234. doi: 10.1016/j.ygyno.2018.11.007. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Al Habyan S., Kalos C., Szymborski J., McCaffrey L. Multicellular detachment generates metastatic spheroids during intra-abdominal dissemination in epithelial ovarian cancer. Oncogene. 2018;37:5127–5135. doi: 10.1038/s41388-018-0317-x. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  11. Kim S., Kim B., Song Y.S. Ascites modulates cancer cell behavior, contributing to tumor heterogeneity in ovarian cancer. Cancer Sci. 2016;107:1173–1178. doi: 10.1111/cas.12987. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Bowtell D.D., Bohm S., Ahmed A.A., Aspuria P.J., Bast R.C., Beral V., Berek J.S., Birrer M.J., Blagden S., Bookman M.A., et al. Rethinking ovarian cancer II: Reducing mortality from high-grade serous ovarian cancer. Nat. Rev. Cancer. 2015;15:668–679. doi: 10.1038/nrc4019. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Hoppenot C., Eckert M.A., Tienda S.M., Lengyel E. Who are the long-term survivors of high grade serous ovarian cancer? Gynecol. Oncol. 2018;148:204–212. doi: 10.1016/j.ygyno.2017.10.032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Zhao Y., Cao J., Melamed A., Worley M., Gockley A., Jones D., Nia H.T., Zhang Y., Stylianopoulos T., Kumar A.S., et al. Losartan treatment enhances chemotherapy efficacy and reduces ascites in ovarian cancer models by normalizing the tumor stroma. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2019;116:2210–2219. doi: 10.1073/pnas.1818357116. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  15. Ayantunde A.A., Parsons S.L. Pattern and prognostic factors in patients with malignant ascites: A retrospective study. Ann. Oncol. 2007;18:945–949. doi: 10.1093/annonc/mdl499. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  16. Latifi A., Luwor R.B., Bilandzic M., Nazaretian S., Stenvers K., Pyman J., Zhu H., Thompson E.W., Quinn M.A., Findlay J.K., et al. Isolation and characterization of tumor cells from the ascites of ovarian cancer patients: Molecular phenotype of chemoresistant ovarian tumors. PLoS ONE. 2012;7:e46858. doi: 10.1371/journal.pone.0046858. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Ahmed N., Greening D., Samardzija C., Escalona R.M., Chen M., Findlay J.K., Kannourakis G. Unique proteome signature of post-chemotherapy ovarian cancer ascites-derived tumor cells. Sci. Rep. 2016;6:30061. doi: 10.1038/srep30061. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Gjorevski N., Boghaert E., Nelson C.M. Regulation of Epithelial-Mesenchymal Transition by Transmission of Mechanical Stress through Epithelial Tissues. Cancer Microenviron. 2012;5:29–38. doi: 10.1007/s12307-011-0076-5. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  19. Polacheck W.J., Charest J.L., Kamm R.D. Interstitial flow influences direction of tumor cell migration through competing mechanisms. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2011;108:11115–11120. doi: 10.1073/pnas.1103581108. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  20. Polacheck W.J., German A.E., Mammoto A., Ingber D.E., Kamm R.D. Mechanotransduction of fluid stresses governs 3D cell migration. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2014;111:2447–2452. doi: 10.1073/pnas.1316848111. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Polacheck W.J., Zervantonakis I.K., Kamm R.D. Tumor cell migration in complex microenvironments. Cell Mol. Life Sci. 2013;70:1335–1356. doi: 10.1007/s00018-012-1115-1. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  22. Swartz M.A., Lund A.W. Lymphatic and interstitial flow in the tumour microenvironment: Linking mechanobiology with immunity. Nat. Rev. Cancer. 2012;12:210–219. doi: 10.1038/nrc3186. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Pisano M., Triacca V., Barbee K.A., Swartz M.A. An in vitro model of the tumor-lymphatic microenvironment with simultaneous transendothelial and luminal flows reveals mechanisms of flow enhanced invasion. Integr. Biol. 2015;7:525–533. doi: 10.1039/C5IB00085H. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  24. Follain G., Herrmann D., Harlepp S., Hyenne V., Osmani N., Warren S.C., Timpson P., Goetz J.G. Fluids and their mechanics in tumour transit: Shaping metastasis. Nat. Rev. Cancer. 2020;20:107–124. doi: 10.1038/s41568-019-0221-x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Rizvi I., Gurkan U.A., Tasoglu S., Alagic N., Celli J.P., Mensah L.B., Mai Z., Demirci U., Hasan T. Flow induces epithelial-mesenchymal transition, cellular heterogeneity and biomarker modulation in 3D ovarian cancer nodules. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2013;110:E1974–E1983. doi: 10.1073/pnas.1216989110. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  26. Novak C., Horst E., Mehta G. Mechanotransduction in ovarian cancer: Shearing into the unknown. APL Bioeng. 2018;2 doi: 10.1063/1.5024386. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  27. Carmignani C.P., Sugarbaker T.A., Bromley C.M., Sugarbaker P.H. Intraperitoneal cancer dissemination: Mechanisms of the patterns of spread. Cancer Metastasis Rev. 2003;22:465–472. doi: 10.1023/A:1023791229361. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Sugarbaker P.H. Observations concerning cancer spread within the peritoneal cavity and concepts supporting an ordered pathophysiology. Cancer Treatment Res. 1996;82:79–100. [PubMed] [Google Scholar]
  29. Feki A., Berardi P., Bellingan G., Major A., Krause K.H., Petignat P., Zehra R., Pervaiz S., Irminger-Finger I. Dissemination of intraperitoneal ovarian cancer: Discussion of mechanisms and demonstration of lymphatic spreading in ovarian cancer model. Crit. Rev. Oncol./Hematol. 2009;72:1–9. doi: 10.1016/j.critrevonc.2008.12.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Holm-Nielsen P. Pathogenesis of ascites in peritoneal carcinomatosis. Acta Pathol. Microbiol. Scand. 1953;33:10–21. doi: 10.1111/j.1699-0463.1953.tb04805.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  31. Ahmed N., Riley C., Oliva K., Rice G., Quinn M. Ascites induces modulation of alpha6beta1 integrin and urokinase plasminogen activator receptor expression and associated functions in ovarian carcinoma. Br. J. Cancer. 2005;92:1475–1485. doi: 10.1038/sj.bjc.6602495. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  32. Woodburn J.R. The epidermal growth factor receptor and its inhibition in cancer therapy. Pharmacol. Ther. 1999;82:241–250. doi: 10.1016/S0163-7258(98)00045-X. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Servidei T., Riccardi A., Mozzetti S., Ferlini C., Riccardi R. Chemoresistant tumor cell lines display altered epidermal growth factor receptor and HER3 signaling and enhanced sensitivity to gefitinib. Int. J. Cancer J. Int. Cancer. 2008;123:2939–2949. doi: 10.1002/ijc.23902. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  34. Chen A.P., Zhang J., Liu H., Zhao S.P., Dai S.Z., Sun X.L. Association of EGFR expression with angiogenesis and chemoresistance in ovarian carcinoma. Zhonghua zhong liu za zhi [Chinese journal of oncology] 2009;31:48–52. [PubMed] [Google Scholar]
  35. Alper O., Bergmann-Leitner E.S., Bennett T.A., Hacker N.F., Stromberg K., Stetler-Stevenson W.G. Epidermal growth factor receptor signaling and the invasive phenotype of ovarian carcinoma cells. J. Natl. Cancer Inst. 2001;93:1375–1384. doi: 10.1093/jnci/93.18.1375. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  36. Zeineldin R., Muller C.Y., Stack M.S., Hudson L.G. Targeting the EGF receptor for ovarian cancer therapy. J. Oncol. 2010;2010:414676. doi: 10.1155/2010/414676. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  37. Alper O., De Santis M.L., Stromberg K., Hacker N.F., Cho-Chung Y.S., Salomon D.S. Anti-sense suppression of epidermal growth factor receptor expression alters cellular proliferation, cell-adhesion and tumorigenicity in ovarian cancer cells. Int. J. Cancer. 2000;88:566–574. doi: 10.1002/1097-0215(20001115)88:4<566::AID-IJC8>3.0.CO;2-D. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Posadas E.M., Liel M.S., Kwitkowski V., Minasian L., Godwin A.K., Hussain M.M., Espina V., Wood B.J., Steinberg S.M., Kohn E.C. A phase II and pharmacodynamic study of gefitinib in patients with refractory or recurrent epithelial ovarian cancer. Cancer. 2007;109:1323–1330. doi: 10.1002/cncr.22545. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Psyrri A., Kassar M., Yu Z., Bamias A., Weinberger P.M., Markakis S., Kowalski D., Camp R.L., Rimm D.L., Dimopoulos M.A. Effect of epidermal growth factor receptor expression level on survival in patients with epithelial ovarian cancer. Clin. Cancer Res. 2005;11:8637–8643. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-05-1436. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  40. Dimou A., Agarwal S., Anagnostou V., Viray H., Christensen S., Gould Rothberg B., Zolota V., Syrigos K., Rimm D. Standardization of epidermal growth factor receptor (EGFR) measurement by quantitative immunofluorescence and impact on antibody-based mutation detection in non-small cell lung cancer. Am. J. Pathol. 2011;179:580–589. doi: 10.1016/j.ajpath.2011.04.031. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Anagnostou V.K., Welsh A.W., Giltnane J.M., Siddiqui S., Liceaga C., Gustavson M., Syrigos K.N., Reiter J.L., Rimm D.L. Analytic variability in immunohistochemistry biomarker studies. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2010;19:982–991. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-10-0097. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  42. Del Carmen M.G., Rizvi I., Chang Y., Moor A.C., Oliva E., Sherwood M., Pogue B., Hasan T. Synergism of epidermal growth factor receptor-targeted immunotherapy with photodynamic treatment of ovarian cancer in vivo. J. Natl. Cancer Inst. 2005;97:1516–1524. doi: 10.1093/jnci/dji314. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  43. Armstrong D.K., Bundy B., Wenzel L., Huang H.Q., Baergen R., Lele S., Copeland L.J., Walker J.L., Burger R.A., Gynecologic Oncology G. Intraperitoneal cisplatin and paclitaxel in ovarian cancer. N. Engl. J. Med. 2006;354:34–43. doi: 10.1056/NEJMoa052985. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  44. Verwaal V.J., Van Ruth S., De Bree E., Van Sloothen G.W., Van Tinteren H., Boot H., Zoetmulder F.A. Randomized trial of cytoreduction and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy versus systemic chemotherapy and palliative surgery in patients with peritoneal carcinomatosis of colorectal cancer. J. Clin. Oncol. 2003;21:3737–3743. doi: 10.1200/JCO.2003.04.187. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Van Driel W.J., Koole S.N., Sikorska K., Schagen van Leeuwen J.H., Schreuder H.W.R., Hermans R.H.M., De Hingh I., Van der Velden J., Arts H.J., Massuger L., et al. Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy in Ovarian Cancer. N. Engl. J. Med. 2018;378:230–240. doi: 10.1056/NEJMoa1708618. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Verwaal V.J., Bruin S., Boot H., Van Slooten G., Van Tinteren H. 8-year follow-up of randomized trial: Cytoreduction and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy versus systemic chemotherapy in patients with peritoneal carcinomatosis of colorectal cancer. Ann. Surg. Oncol. 2008;15:2426–2432. doi: 10.1245/s10434-008-9966-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  47. DeLaney T.F., Sindelar W.F., Tochner Z., Smith P.D., Friauf W.S., Thomas G., Dachowski L., Cole J.W., Steinberg S.M., Glatstein E. Phase I study of debulking surgery and photodynamic therapy for disseminated intraperitoneal tumors. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1993;25:445–457. doi: 10.1016/0360-3016(93)90066-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  48. Celli J.P., Spring B.Q., Rizvi I., Evans C.L., Samkoe K.S., Verma S., Pogue B.W., Hasan T. Imaging and photodynamic therapy: Mechanisms, monitoring, and optimization. Chem. Rev. 2010;110:2795–2838. doi: 10.1021/cr900300p. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  49. Spring B.Q., Rizvi I., Xu N., Hasan T. The role of photodynamic therapy in overcoming cancer drug resistance. Photochem. Photobiol. Sci. 2015;14:1476–1491. doi: 10.1039/C4PP00495G. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  50. Liang B.J., Pigula M., Baglo Y., Najafali D., Hasan T., Huang H.C. Breaking the Selectivity-Uptake Trade-Off of Photoimmunoconjugates with Nanoliposomal Irinotecan for Synergistic Multi-Tier Cancer Targeting. J. Nanobiotechnol. 2020;18:1. doi: 10.1186/s12951-019-0560-5. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Huang H.C., Rizvi I., Liu J., Anbil S., Kalra A., Lee H., Baglo Y., Paz N., Hayden D., Pereira S., et al. Photodynamic Priming Mitigates Chemotherapeutic Selection Pressures and Improves Drug Delivery. Cancer Res. 2018;78:558–571. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-17-1700. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  52. Huang H.C., Mallidi S., Liu J., Chiang C.T., Mai Z., Goldschmidt R., Ebrahim-Zadeh N., Rizvi I., Hasan T. Photodynamic Therapy Synergizes with Irinotecan to Overcome Compensatory Mechanisms and Improve Treatment Outcomes in Pancreatic Cancer. Cancer Res. 2016;76:1066–1077. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-15-0391. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  53. Cengel K.A., Glatstein E., Hahn S.M. Intraperitoneal photodynamic therapy. Cancer Treat. Res. 2007;134:493–514. [PubMed] [Google Scholar]
  54. Obaid G., Broekgaarden M., Bulin A.-L., Huang H.-C., Kuriakose J., Liu J., Hasan T. Photonanomedicine: A convergence of photodynamic therapy and nanotechnology. Nanoscale. 2016;8:12471–12503. doi: 10.1039/C5NR08691D. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  55. Ogata F., Nagaya T., Nakamura Y., Sato K., Okuyama S., Maruoka Y., Choyke P.L., Kobayashi H. Near-infrared photoimmunotherapy: A comparison of light dosing schedules. Oncotarget. 2017;8:35069–35075. doi: 10.18632/oncotarget.17047. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  56. Mitsunaga M., Ogawa M., Kosaka N., Rosenblum L.T., Choyke P.L., Kobayashi H. Cancer cell-selective in vivo near infrared photoimmunotherapy targeting specific membrane molecules. Nat. Med. 2011;17:1685–1691. doi: 10.1038/nm.2554. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Inglut C.T., Baglo Y., Liang B.J., Cheema Y., Stabile J., Woodworth G.F., Huang H.-C. Systematic Evaluation of Light-Activatable Biohybrids for Anti-Glioma Photodynamic Therapy. J. Clin. Med. 2019;8:1269. doi: 10.3390/jcm8091269. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  58. Huang H.C., Pigula M., Fang Y., Hasan T. Immobilization of Photo-Immunoconjugates on Nanoparticles Leads to Enhanced Light-Activated Biological Effects. Small. 2018:e1800236. doi: 10.1002/smll.201800236. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  59. Spring B.Q., Abu-Yousif A.O., Palanisami A., Rizvi I., Zheng X., Mai Z., Anbil S., Sears R.B., Mensah L.B., Goldschmidt R., et al. Selective treatment and monitoring of disseminated cancer micrometastases in vivo using dual-function, activatable immunoconjugates. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2014;111:E933–E942. doi: 10.1073/pnas.1319493111. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  60. Abu-Yousif A.O., Moor A.C., Zheng X., Savellano M.D., Yu W., Selbo P.K., Hasan T. Epidermal growth factor receptor-targeted photosensitizer selectively inhibits EGFR signaling and induces targeted phototoxicity in ovarian cancer cells. Cancer Lett. 2012;321:120–127. doi: 10.1016/j.canlet.2012.01.014. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. Rizvi I., Dinh T.A., Yu W., Chang Y., Sherwood M.E., Hasan T. Photoimmunotherapy and irradiance modulation reduce chemotherapy cycles and toxicity in a murine model for ovarian carcinomatosis: Perspective and results. Israel J. Chem. 2012;52:776–787. doi: 10.1002/ijch.201200016. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  62. Quirk B.J., Brandal G., Donlon S., Vera J.C., Mang T.S., Foy A.B., Lew S.M., Girotti A.W., Jogal S., LaViolette P.S., et al. Photodynamic therapy (PDT) for malignant brain tumors–where do we stand? Photodiagnosis Photodyn. Ther. 2015;12:530–544. doi: 10.1016/j.pdpdt.2015.04.009. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  63. Eljamel M.S., Goodman C., Moseley H. ALA and Photofrin fluorescence-guided resection and repetitive PDT in glioblastoma multiforme: A single centre Phase III randomised controlled trial. Lasers Med. Sci. 2008;23:361–367. doi: 10.1007/s10103-007-0494-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  64. Varma A.K., Muller P.J. Cranial neuropathies after intracranial Photofrin-photodynamic therapy for malignant supratentorial gliomas-a report on 3 cases. Surg. Neurol. 2008;70:190–193. doi: 10.1016/j.surneu.2007.01.060. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  65. Akimoto J. Photodynamic Therapy for Malignant Brain Tumors. Neurol. Medico-Chirurgica. 2016;56:151–157. doi: 10.2176/nmc.ra.2015-0296. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  66. Kercher E.M., Nath S., Rizvi I., Spring B.Q. Cancer Cell-targeted and Activatable Photoimmunotherapy Spares T Cells in a 3D Coculture Model. Photochem. Photobiol. 2019 doi: 10.1111/php.13153. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  67. Savellano M.D., Hasan T. Targeting cells that overexpress the epidermal growth factor receptor with polyethylene glycolated BPD verteporfin photosensitizer immunoconjugates. Photochem. Photobiol. 2003;77:431–439. doi: 10.1562/0031-8655(2003)077<0431:TCTOTE>2.0.CO;2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Molpus K.L., Hamblin M.R., Rizvi I., Hasan T. Intraperitoneal photoimmunotherapy of ovarian carcinoma xenografts in nude mice using charged photoimmunoconjugates. Gynecol. Oncol. 2000;76:397–404. doi: 10.1006/gyno.1999.5705. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  69. Savellano M.D., Hasan T. Photochemical targeting of epidermal growth factor receptor: A mechanistic study. Clin. Cancer Res. 2005;11:1658–1668. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-04-1902. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  70. Nath S., Saad M.A., Pigula M., Swain J.W.R., Hasan T. Photoimmunotherapy of Ovarian Cancer: A Unique Niche in the Management of Advanced Disease. Cancers. 2019;11:1887. doi: 10.3390/cancers11121887. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  71. Calibasi Kocal G., Guven S., Foygel K., Goldman A., Chen P., Sengupta S., Paulmurugan R., Baskin Y., Demirci U. Dynamic Microenvironment Induces Phenotypic Plasticity of Esophageal Cancer Cells Under Flow. Sci. Rep. 2016;6:38221. doi: 10.1038/srep38221. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  72. Tasoglu S., Gurkan U.A., Wang S., Demirci U. Manipulating biological agents and cells in micro-scale volumes for applications in medicine. Chem. Soc. Rev. 2013;42:5788–5808. doi: 10.1039/c3cs60042d. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  73. Moon S., Gurkan U.A., Blander J., Fawzi W.W., Aboud S., Mugusi F., Kuritzkes D.R., Demirci U. Enumeration of CD4+ T-cells using a portable microchip count platform in Tanzanian HIV-infected patients. PLoS ONE. 2011;6:e21409. doi: 10.1371/journal.pone.0021409. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  74. White F.M. Fluid Mechanics. McGraw-Hill; Boston, MA, USA: 2011. [Google Scholar]
  75. Luo Q., Kuang D., Zhang B., Song G. Cell stiffness determined by atomic force microscopy and its correlation with cell motility. Biochim Biophys Acta. 2016;1860:1953–1960. doi: 10.1016/j.bbagen.2016.06.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  76. Sarntinoranont M., Rooney F., Ferrari M. Interstitial Stress and Fluid Pressure Within a Growing Tumor. Ann. Biomed. Eng. 2003;31:327–335. doi: 10.1114/1.1554923. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  77. Baxter L.T., Jain R.K. Transport of fluid and macromolecules in tumors. I. Role of interstitial pressure and convection. Microvasc. Res. 1989;37:77–104. doi: 10.1016/0026-2862(89)90074-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  78. Malik R., Khan A.P., Asangani I.A., Cieślik M., Prensner J.R., Wang X., Iyer M.K., Jiang X., Borkin D., Escara-Wilke J., et al. Targeting the MLL complex in castration-resistant prostate cancer. Nat. Med. 2015;21:344. doi: 10.1038/nm.3830. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Nath S., Christian L., Tan S.Y., Ki S., Ehrlich L.I., Poenie M. Dynein Separately Partners with NDE1 and Dynactin To Orchestrate T Cell Focused Secretion. J. Immunol. 2016;197:2090–2101. doi: 10.4049/jimmunol.1600180. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  80. Celli J.P., Rizvi I., Evans C.L., Abu-Yousif A.O., Hasan T. Quantitative imaging reveals heterogeneous growth dynamics and treatment-dependent residual tumor distributions in a three-dimensional ovarian cancer model. J. Biomed. Opt. 2010;15:051603. doi: 10.1117/1.3483903. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  81. Rizvi I., Celli J.P., Evans C.L., Abu-Yousif A.O., Muzikansky A., Pogue B.W., Finkelstein D., Hasan T. Synergistic Enhancement of Carboplatin Efficacy with Photodynamic Therapy in a Three-Dimensional Model for Micrometastatic Ovarian Cancer. Cancer Res. 2010;70:9319–9328. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-10-1783. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  82. Glidden M.D., Celli J.P., Massodi I., Rizvi I., Pogue B.W., Hasan T. Image-Based Quantification of Benzoporphyrin Derivative Uptake, Localization, and Photobleaching in 3D Tumor Models, for Optimization of PDT Parameters. Theranostics. 2012;2:827–839. doi: 10.7150/thno.4334. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Celli J.P., Rizvi I., Blanden A.R., Massodi I., Glidden M.D., Pogue B.W., Hasan T. An imaging-based platform for high-content, quantitative evaluation of therapeutic response in 3D tumour models. Sci. Rep. 2014;4:3751. doi: 10.1038/srep03751. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  84. Bulin A.L., Broekgaarden M., Hasan T. Comprehensive high-throughput image analysis for therapeutic efficacy of architecturally complex heterotypic organoids. Sci. Rep. 2017;7:16645. doi: 10.1038/s41598-017-16622-9. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  85. Rahmanzadeh R., Rai P., Celli J.P., Rizvi I., Baron-Luhr B., Gerdes J., Hasan T. Ki-67 as a molecular target for therapy in an in vitro three-dimensional model for ovarian cancer. Cancer Res. 2010;70:9234–9242. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-10-1190. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  86. Anbil S., Rizvi I., Celli J.P., Alagic N., Pogue B.W., Hasan T. Impact of treatment response metrics on photodynamic therapy planning and outcomes in a three-dimensional model of ovarian cancer. J. Biomed. Opt. 2013;18:098004. doi: 10.1117/1.JBO.18.9.098004. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  87. Di Pasqua A.J., Goodisman J., Dabrowiak J.C. Understanding how the platinum anticancer drug carboplatin works: From the bottle to the cell. Inorg. Chim. Acta. 2012;389:29–35. doi: 10.1016/j.ica.2012.01.028. [CrossRef] [Google Scholar]
  88. Rabik C.A., Dolan M.E. Molecular mechanisms of resistance and toxicity associated with platinating agents. Cancer Treat. Rev. 2007;33:9–23. doi: 10.1016/j.ctrv.2006.09.006. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  89. Ozols R.F. Carboplatin and paclitaxel in ovarian cancer. Semin. Oncol. 1995;22:78–83. [PubMed] [Google Scholar]
  90. Neijt J.P., Lund B. Paclitaxel with carboplatin for the treatment of ovarian cancer. Semin. Oncol. 1996;23:2–4. [PubMed] [Google Scholar]
  91. Subauste C.M., Pertz O., Adamson E.D., Turner C.E., Junger S., Hahn K.M. Vinculin modulation of paxillin–FAK interactions regulates ERK to control survival and motility. J. Cell Biol. 2004;165:371–381. doi: 10.1083/jcb.200308011. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  92. Eke I., Cordes N. Focal adhesion signaling and therapy resistance in cancer. Semin. Cancer Biol. 2015;31:65–75. [PubMed] [Google Scholar]
  93. McCubrey J.A., Steelman L.S., Chappell W.H., Abrams S.L., Wong E.W., Chang F., Lehmann B., Terrian D.M., Milella M., Tafuri A., et al. Roles of the Raf/MEK/ERK pathway in cell growth, malignant transformation and drug resistance. Biochim. Biophys. Acta. 2007;1773:1263–1284. doi: 10.1016/j.bbamcr.2006.10.001. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  94. Duska L.R., Hamblin M.R., Miller J.L., Hasan T. Combination photoimmunotherapy and cisplatin: Effects on human ovarian cancer ex vivo. J. Natl. Cancer Inst. 1999;91:1557–1563. doi: 10.1093/jnci/91.18.1557. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  95. Spring B., Mai Z., Rai P., Chang S., Hasan T. Theranostic nanocells for simultaneous imaging and photodynamic therapy of pancreatic cancer. Proc. SPIE. 2010;7551:755104. [Google Scholar]
  96. Kessel D., Oleinick N.L. Photodynamic therapy and cell death pathways. Methods Mol. Biol. 2010;635:35–46. doi: 10.1007/978-1-60761-697-9_3. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  97. Van Dongen G.A., Visser G.W., Vrouenraets M.B. Photosensitizer-antibody conjugates for detection and therapy of cancer. Adv. Drug Deliv. Rev. 2004;56:31–52. doi: 10.1016/j.addr.2003.09.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  98. Ayhan A., Gultekin M., Taskiran C., Dursun P., Firat P., Bozdag G., Celik N.Y., Yuce K. Ascites and epithelial ovarian cancers: A reappraisal with respect to different aspects. Int. J. Gynecol. Cancer. 2007;17:68–75. doi: 10.1111/j.1525-1438.2006.00777.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  99. Shen-Gunther J., Mannel R.S. Ascites as a predictor of ovarian malignancy. Gynecol. Oncol. 2002;87:77–83. doi: 10.1006/gyno.2002.6800. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  100. Pourgholami M.H., Ataie-Kachoie P., Badar S., Morris D.L. Minocycline inhibits malignant ascites of ovarian cancer through targeting multiple signaling pathways. Gynecol. Oncol. 2013;129:113–119. doi: 10.1016/j.ygyno.2012.12.031. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  101. Shender V., Arapidi G., Butenko I., Anikanov N., Ivanova O., Govorun V. Peptidome profiling dataset of ovarian cancer and non-cancer proximal fluids: Ascites and blood sera. Data Brief. 2019;22:557–562. doi: 10.1016/j.dib.2018.12.056. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  102. Parsons S.L., Watson S.A., Steele R.J.C. Malignant ascites. Br. J. Surg. 1996;83:6–14. doi: 10.1002/bjs.1800830104. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  103. Becker G., Galandi D., Blum H.E. Malignant ascites: Systematic review and guideline for treatment. Eur. J. Cancer. 2006;42:589–597. doi: 10.1016/j.ejca.2005.11.018. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  104. Huang H., Li Y.J., Lan C.Y., Huang Q.D., Feng Y.L., Huang Y.W., Liu J.H. Clinical significance of ascites in epithelial ovarian cancer. Neoplasma. 2013;60:546–552. doi: 10.4149/neo_2013_071. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  105. Blagden S.P. Harnessing Pandemonium: The Clinical Implications of Tumor Heterogeneity in Ovarian Cancer. Front. Oncol. 2015;5:149. doi: 10.3389/fonc.2015.00149. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  106. Ahmed N., Latifi A., Riley C.B., Findlay J.K., Quinn M.A. Neuronal transcription factor Brn-3a(l) is over expressed in high-grade ovarian carcinomas and tumor cells from ascites of patients with advanced-stage ovarian cancer. J. Ovarian Res. 2010;3:17. doi: 10.1186/1757-2215-3-17. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  107. Mahmood N., Mihalcioiu C., Rabbani S.A. Multifaceted Role of the Urokinase-Type Plasminogen Activator (uPA) and Its Receptor (uPAR): Diagnostic, Prognostic, and Therapeutic Applications. Front. Oncol. 2018;8:24. doi: 10.3389/fonc.2018.00024. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  108. Jeffrey B., Udaykumar H.S., Schulze K.S. Flow fields generated by peristaltic reflex in isolated guinea pig ileum: Impact of contraction depth and shoulders. Am. J. Physiol. Gastrointest. Liver Physiol. 2003;285:G907–G918. doi: 10.1152/ajpgi.00062.2003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  109. Nagy J.A., Herzberg K.T., Dvorak J.M., Dvorak H.F. Pathogenesis of malignant ascites formation: Initiating events that lead to fluid accumulation. Cancer Res. 1993;53:2631–2643. [PubMed] [Google Scholar]
  110. Ahmed N., Abubaker K., Findlay J., Quinn M. Epithelial mesenchymal transition and cancer stem cell-like phenotypes facilitate chemoresistance in recurrent ovarian cancer. Curr. Cancer Drug Targets. 2010;10:268–278. doi: 10.2174/156800910791190175. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  111. Latifi A., Abubaker K., Castrechini N., Ward A.C., Liongue C., Dobill F., Kumar J., Thompson E.W., Quinn M.A., Findlay J.K., et al. Cisplatin treatment of primary and metastatic epithelial ovarian carcinomas generates residual cells with mesenchymal stem cell-like profile. J. Cell Biochem. 2011;112:2850–2864. doi: 10.1002/jcb.23199. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  112. Chan D.W., Hui W.W., Cai P.C., Liu M.X., Yung M.M., Mak C.S., Leung T.H., Chan K.K., Ngan H.Y. Targeting GRB7/ERK/FOXM1 signaling pathway impairs aggressiveness of ovarian cancer cells. PLoS ONE. 2012;7:e52578. doi: 10.1371/journal.pone.0052578. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  113. Mebratu Y., Tesfaigzi Y. How ERK1/2 activation controls cell proliferation and cell death: Is subcellular localization the answer? Cell Cycle. 2009;8:1168–1175. doi: 10.4161/cc.8.8.8147. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  114. Zebisch A., Czernilofsky A.P., Keri G., Smigelskaite J., Sill H., Troppmair J. Signaling through RAS-RAF-MEK-ERK: From basics to bedside. Curr. Med. Chem. 2007;14:601–623. doi: 10.2174/092986707780059670. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  115. Jo H., Sipos K., Go Y.M., Law R., Rong J., McDonald J.M. Differential effect of shear stress on extracellular signal-regulated kinase and N-terminal Jun kinase in endothelial cells. Gi2- and Gbeta/gamma-dependent signaling pathways. J. Biol. Chem. 1997;272:1395–1401. doi: 10.1074/jbc.272.2.1395. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  116. Surapisitchat J., Hoefen R.J., Pi X., Yoshizumi M., Yan C., Berk B.C. Fluid shear stress inhibits TNF-alpha activation of JNK but not ERK1/2 or p38 in human umbilical vein endothelial cells: Inhibitory crosstalk among MAPK family members. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2001;98:6476–6481. doi: 10.1073/pnas.101134098. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  117. Kim C.H., Jeung E.B., Yoo Y.M. Combined Fluid Shear Stress and Melatonin Enhances the ERK/Akt/mTOR Signal in Cilia-Less MC3T3-E1 Preosteoblast Cells. Int. J. Mol. Sci. 2018;19:2929. doi: 10.3390/ijms19102929. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  118. Persons D.L., Yazlovitskaya E.M., Cui W., Pelling J.C. Cisplatin-induced activation of mitogen-activated protein kinases in ovarian carcinoma cells: Inhibition of extracellular signal-regulated kinase activity increases sensitivity to cisplatin. Clin. Cancer Res. 1999;5:1007–1014. [PubMed] [Google Scholar]
  119. Hayakawa J., Ohmichi M., Kurachi H., Ikegami H., Kimura A., Matsuoka T., Jikihara H., Mercola D., Murata Y. Inhibition of extracellular signal-regulated protein kinase or c-Jun N-terminal protein kinase cascade, differentially activated by cisplatin, sensitizes human ovarian cancer cell line. J. Biol. Chem. 1999;274:31648–31654. doi: 10.1074/jbc.274.44.31648. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  120. Yeh P.Y., Chuang S.E., Yeh K.H., Song Y.C., Ea C.K., Cheng A.L. Increase of the resistance of human cervical carcinoma cells to cisplatin by inhibition of the MEK to ERK signaling pathway partly via enhancement of anticancer drug-induced NF kappa B activation. Biochem. Pharmacol. 2002;63:1423–1430. doi: 10.1016/S0006-2952(02)00908-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  121. Wang X., Martindale J.L., Holbrook N.J. Requirement for ERK activation in cisplatin-induced apoptosis. J. Biol. Chem. 2000;275:39435–39443. doi: 10.1074/jbc.M004583200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  122. Qin X., Liu C., Zhou Y., Wang G. Cisplatin induces programmed death-1-ligand 1(PD-L1) over-expression in hepatoma H22 cells via Erk /MAPK signaling pathway. Cell Mol. Biol. 2010;56:OL1366-72. doi: 10.1170/156. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  123. Basu A., Tu H. Activation of ERK during DNA damage-induced apoptosis involves protein kinase Cdelta. Biochem. Biophys. Res. Commun. 2005;334:1068–1073. doi: 10.1016/j.bbrc.2005.06.199. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  124. Nowak G. Protein kinase C-alpha and ERK1/2 mediate mitochondrial dysfunction, decreases in active Na+ transport, and cisplatin-induced apoptosis in renal cells. J. Biol. Chem. 2002;277:43377–43388. doi: 10.1074/jbc.M206373200. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  125. Chaudhury A., Tan B.J., Das S., Chiu G.N. Increased ERK activation and cellular drug accumulation in the enhanced cytotoxicity of folate receptor-targeted liposomal carboplatin. Int. J. Oncol. 2012;40:703–710. doi: 10.3892/ijo.2011.1262. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  126. Lok G.T., Chan D.W., Liu V.W., Hui W.W., Leung T.H., Yao K.M., Ngan H.Y. Aberrant activation of ERK/FOXM1 signaling cascade triggers the cell migration/invasion in ovarian cancer cells. PLoS ONE. 2011;6:e23790. doi: 10.1371/journal.pone.0023790. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  127. Lafky J.M., Wilken J.A., Baron A.T., Maihle N.J. Clinical implications of the ErbB/epidermal growth factor (EGF) receptor family and its ligands in ovarian cancer. Biochim. Biophys. Acta. 2008;1785:232–265. doi: 10.1016/j.bbcan.2008.01.001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  128. Secord A.A., Blessing J.A., Armstrong D.K., Rodgers W.H., Miner Z., Barnes M.N., Lewandowski G., Mannel R.S., Gynecologic Oncology G. Phase II trial of cetuximab and carboplatin in relapsed platinum-sensitive ovarian cancer and evaluation of epidermal growth factor receptor expression: A Gynecologic Oncology Group study. Gynecol. Oncol. 2008;108:493–499. doi: 10.1016/j.ygyno.2007.11.029. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  129. Bae G.-Y., Choi S.-J., Lee J.-S., Jo J., Lee J., Kim J., Cha H.-J. Loss of E-cadherin activates EGFR-MEK/ERK signaling, which promotes invasion via the ZEB1/MMP2 axis in non-small cell lung cancer. Oncotarget. 2013;4:2512. doi: 10.18632/oncotarget.1463. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  130. Pece S., Gutkind J.S. Signaling from E-cadherins to the MAPK pathway by the recruitment and activation of epidermal growth factor receptors upon cell-cell contact formation. J. Biol. Chem. 2000;275:41227–41233. doi: 10.1074/jbc.M006578200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  131. Lifschitz-Mercer B., Czernobilsky B., Feldberg E., Geiger B. Expression of the adherens junction protein vinculin in human basal and squamous cell tumors: Relationship to invasiveness and metastatic potential. Hum. Pathol. 1997;28:1230–1236. doi: 10.1016/S0046-8177(97)90195-7. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  132. Raz A., Geiger B. Altered organization of cell-substrate contacts and membrane-associated cytoskeleton in tumor cell variants exhibiting different metastatic capabilities. Cancer Res. 1982;42:5183–5190. [PubMed] [Google Scholar]
  133. Fukada T., Sakajiri H., Kuroda M., Kioka N., Sugimoto K. Fluid shear stress applied by orbital shaking induces MG-63 osteosarcoma cells to activate ERK in two phases through distinct signaling pathways. Biochem. Biophys. Rep. 2017;9:257–265. doi: 10.1016/j.bbrep.2017.01.004. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  134. Wu D.W., Wu T.C., Wu J.Y., Cheng Y.W., Chen Y.C., Lee M.C., Chen C.Y., Lee H. Phosphorylation of paxillin confers cisplatin resistance in non-small cell lung cancer via activating ERK-mediated Bcl-2 expression. Oncogene. 2014;33:4385–4395. doi: 10.1038/onc.2013.389. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  135. Kessel D. Apoptosis and associated phenomena as a determinants of the efficacy of photodynamic therapy. Photochem. Photobiol. Sci. 2015;14:1397–1402. doi: 10.1039/C4PP00413B. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  136. Agostinis P., Berg K., Cengel K.A., Foster T.H., Girotti A.W., Gollnick S.O., Hahn S.M., Hamblin M.R., Juzeniene A., Kessel D., et al. Photodynamic therapy of cancer: An update. CA Cancer J. Clin. 2011;61:250–281. doi: 10.3322/caac.20114. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  137. Sorrin A.J., Ruhi M.K., Ferlic N.A., Karimnia V., Polacheck W.J., Celli J.P., Huang H.C., Rizvi I. Photodynamic Therapy and the Biophysics of the Tumor Microenvironment. Photochem. Photobiol. 2020 doi: 10.1111/php.13209. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  138. Niu C.J., Fisher C., Scheffler K., Wan R., Maleki H., Liu H., Sun Y., C A.S., Birngruber R., Lilge L. Polyacrylamide gel substrates that simulate the mechanical stiffness of normal and malignant neuronal tissues increase protoporphyin IX synthesis in glioma cells. J. Biomed. Opt. 2015;20:098002. doi: 10.1117/1.JBO.20.9.098002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  139. Perentes J.Y., Wang Y., Wang X., Abdelnour E., Gonzalez M., Decosterd L., Wagnieres G., Van den Bergh H., Peters S., Ris H.B., et al. Low-Dose Vascular Photodynamic Therapy Decreases Tumor Interstitial Fluid Pressure, which Promotes Liposomal Doxorubicin Distribution in a Murine Sarcoma Metastasis Model. Transl. Oncol. 2014;7 doi: 10.1016/j.tranon.2014.04.010. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  140. Leunig M., Goetz A.E., Gamarra F., Zetterer G., Messmer K., Jain R.K. Photodynamic therapy-induced alterations in interstitial fluid pressure, volume and water content of an amelanotic melanoma in the hamster. Br. J. Cancer. 1994;69:101–103. doi: 10.1038/bjc.1994.15. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  141. Foster T.H., Murant R.S., Bryant R.G., Knox R.S., Gibson S.L., Hilf R. Oxygen consumption and diffusion effects in photodynamic therapy. Radiat Res. 1991;126:296–303. doi: 10.2307/3577919. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  142. Foster T.H., Hartley D.F., Nichols M.G., Hilf R. Fluence rate effects in photodynamic therapy of multicell tumor spheroids. Cancer Res. 1993;53:1249–1254. [PubMed] [Google Scholar]
  143. Nichols M.G., Foster T.H. Oxygen diffusion and reaction kinetics in the photodynamic therapy of multicell tumour spheroids. Phys. Med. Biol. 1994;39:2161–2181. doi: 10.1088/0031-9155/39/12/003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  144. Cavin S., Wang X., Zellweger M., Gonzalez M., Bensimon M., Wagnieres G., Krueger T., Ris H.B., Gronchi F., Perentes J.Y. Interstitial fluid pressure: A novel biomarker to monitor photo-induced drug uptake in tumor and normal tissues. Lasers Surg. Med. 2017;49:773–780. doi: 10.1002/lsm.22687. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  145. Garcia Calavia P., Chambrier I., Cook M.J., Haines A.H., Field R.A., Russell D.A. Targeted photodynamic therapy of breast cancer cells using lactose-phthalocyanine functionalized gold nanoparticles. J. Colloid Interface Sci. 2018;512:249–259. doi: 10.1016/j.jcis.2017.10.030. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  146. Kato T., Jin C.S., Ujiie H., Lee D., Fujino K., Wada H., Hu H.P., Weersink R.A., Chen J., Kaji M., et al. Nanoparticle targeted folate receptor 1-enhanced photodynamic therapy for lung cancer. Lung Cancer. 2017;113:59–68. doi: 10.1016/j.lungcan.2017.09.002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  147. Sebak A.A., Gomaa I.E.O., ElMeshad A.N., AbdelKader M.H. Targeted photodynamic-induced singlet oxygen production by peptide-conjugated biodegradable nanoparticles for treatment of skin melanoma. Photodiagnosis Photodyn. Ther. 2018;23:181–189. doi: 10.1016/j.pdpdt.2018.05.017. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  148. Fernandes S.R.G., Fernandes R., Sarmento B., Pereira P.M.R., Tome J.P.C. Photoimmunoconjugates: Novel synthetic strategies to target and treat cancer by photodynamic therapy. Org. Biomol. Chem. 2019;17:2579–2593. doi: 10.1039/C8OB02902D. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  149. Hamblin M.R., Miller J.L., Hasan T. Effect of charge on the interaction of site-specific photoimmunoconjugates with human ovarian cancer cells. Cancer Res. 1996;56:5205–5210. [PubMed] [Google Scholar]
  150. Flont M., Jastrzebska E., Brzozka Z. Synergistic effect of the combination therapy on ovarian cancer cells under microfluidic conditions. Anal. Chim. Acta. 2020;1100:138–148. doi: 10.1016/j.aca.2019.11.047. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.

Continuous-Flow Separation of Magnetic Particles from Biofluids: How Does the Microdevice Geometry Determine the Separation Performance?

Cristina González Fernández,1 Jenifer Gómez Pastora,2 Arantza Basauri,1 Marcos Fallanza,1 Eugenio Bringas,1 Jeffrey J. Chalmers,2 and Inmaculada Ortiz1,*
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생체 유체에서 자성 입자의 연속 흐름 분리 : 마이크로 장치 형상이 분리 성능을 어떻게 결정합니까?

Abstract

The use of functionalized magnetic particles for the detection or separation of multiple chemicals and biomolecules from biofluids continues to attract significant attention. After their incubation with the targeted substances, the beads can be magnetically recovered to perform analysis or diagnostic tests. Particle recovery with permanent magnets in continuous-flow microdevices has gathered great attention in the last decade due to the multiple advantages of microfluidics. As such, great efforts have been made to determine the magnetic and fluidic conditions for achieving complete particle capture; however, less attention has been paid to the effect of the channel geometry on the system performance, although it is key for designing systems that simultaneously provide high particle recovery and flow rates. Herein, we address the optimization of Y-Y-shaped microchannels, where magnetic beads are separated from blood and collected into a buffer stream by applying an external magnetic field. The influence of several geometrical features (namely cross section shape, thickness, length, and volume) on both bead recovery and system throughput is studied. For that purpose, we employ an experimentally validated Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical model that considers the dominant forces acting on the beads during separation. Our results indicate that rectangular, long devices display the best performance as they deliver high particle recovery and high throughput. Thus, this methodology could be applied to the rational design of lab-on-a-chip devices for any magnetically driven purification, enrichment or isolation.

생체 유체에서 여러 화학 물질과 생체 분자의 검출 또는 분리를 위한 기능화된 자성 입자의 사용은 계속해서 상당한 관심을 받고 있습니다. 표적 물질과 함께 배양 한 후 비드는 자기적으로 회수되어 분석 또는 진단 테스트를 수행 할 수 있습니다.

연속 흐름 마이크로 장치에서 영구 자석을 사용한 입자 회수는 마이크로 유체의 여러 장점으로 인해 지난 10 년 동안 큰 관심을 모았습니다. 따라서 완전한 입자 포획을 달성하기 위한 자기 및 유체 조건을 결정하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.

그러나 높은 입자 회수율과 유속을 동시에 제공하는 시스템을 설계하는데 있어 핵심이기는 하지만 시스템 성능에 대한 채널 형상의 영향에 대해서는 덜 주의를 기울였습니다.

여기에서 우리는 자기 비드가 혈액에서 분리되어 외부 자기장을 적용하여 버퍼 스트림으로 수집되는 Y-Y 모양의 마이크로 채널의 최적화를 다룹니다. 비드 회수 및 시스템 처리량에 대한 여러 기하학적 특징 (즉, 단면 형상, 두께, 길이 및 부피)의 영향을 연구합니다.

이를 위해 분리 중에 비드에 작용하는 지배적인 힘을 고려하는 실험적으로 검증된 CFD (Computational Fluid Dynamics) 수치 모델을 사용합니다.

우리의 결과는 직사각형의 긴 장치가 높은 입자 회수율과 높은 처리량을 제공하기 때문에 최고의 성능을 보여줍니다. 따라서 이 방법론은 자기 구동 정제, 농축 또는 분리를 위한 랩 온어 칩 장치의 합리적인 설계에 적용될 수 있습니다.

Keywords: particle magnetophoresis, CFD, cross section, chip fabrication

Figure 1 (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).
Figure 1 (a) Top view of the microfluidic-magnetophoretic device, (b) Schematic representation of the channel cross-sections studied in this work, and (c) the magnet position relative to the channel location (Sepy and Sepz are the magnet separation distances in y and z, respectively).
Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.
Figure 2. (a) Channel-magnet configuration and (b–d) magnetic force distribution in the channel midplane for 2 mm, 5 mm and 10 mm long rectangular (left) and U-shaped (right) devices.
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.
Figure 3. (a) Velocity distribution in a section perpendicular to the flow for rectangular (left) and Ushaped (right) cross section channels, and (b) particle location in these cross sections.
Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.
Figure 4. Influence of fluid flow rate on particle recovery when the applied magnetic force is (a) different and (b) equal in U-shaped and rectangular cross section microdevices.
Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.
Figure 5. Magnetic bead capture as a function of fluid flow rate for all of the studied geometries.
Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 6. Influence of (a) magnetic and fluidic forces (J parameter) and (b) channel geometry (θ parameter) on particle recovery. Note that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume, and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.
Figure 7. Dependence of bead capture on the (a) functional channel volume, and (b) particle residence time (tres). Note that in the curve fitting expressions V represents the functional channel volume and that U-2mm does not accurately fit a line.

References

  1. Gómez-Pastora J., Xue X., Karampelas I.H., Bringas E., Furlani E.P., Ortiz I. Analysis of separators for magnetic beads recovery: From large systems to multifunctional microdevices. Sep. Purif. Technol. 2017;172:16–31. doi: 10.1016/j.seppur.2016.07.050. [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Wise N., Grob T., Morten K., Thompson I., Sheard S. Magnetophoretic velocities of superparamagnetic particles, agglomerates and complexes. J. Magn. Magn. Mater. 2015;384:328–334. doi: 10.1016/j.jmmm.2015.02.031. [CrossRef] [Google Scholar]
  3. Khashan S.A., Elnajjar E., Haik Y. CFD simulation of the magnetophoretic separation in a microchannel. J. Magn. Magn. Mater. 2011;323:2960–2967. doi: 10.1016/j.jmmm.2011.06.001. [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Khashan S.A., Furlani E.P. Scalability analysis of magnetic bead separation in a microchannel with an array of soft magnetic elements in a uniform magnetic field. Sep. Purif. Technol. 2014;125:311–318. doi: 10.1016/j.seppur.2014.02.007. [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Furlani E.P. Magnetic biotransport: Analysis and applications. Materials. 2010;3:2412–2446. doi: 10.3390/ma3042412. [CrossRef] [Google Scholar]
  6. Gómez-Pastora J., Bringas E., Ortiz I. Design of novel adsorption processes for the removal of arsenic from polluted groundwater employing functionalized magnetic nanoparticles. Chem. Eng. Trans. 2016;47:241–246. [Google Scholar]
  7. Gómez-Pastora J., Bringas E., Lázaro-Díez M., Ramos-Vivas J., Ortiz I. The reverse of controlled release: Controlled sequestration of species and biotoxins into nanoparticles (NPs) In: Stroeve P., Mahmoudi M., editors. Drug Delivery Systems. World Scientific; Hackensack, NJ, USA: 2017. pp. 207–244. [Google Scholar]
  8. Ruffert C. Magnetic bead-magic bullet. Micromachines. 2016;7:21. doi: 10.3390/mi7020021. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  9. Yáñez-Sedeño P., Campuzano S., Pingarrón J.M. Magnetic particles coupled to disposable screen printed transducers for electrochemical biosensing. Sensors. 2016;16:1585. doi: 10.3390/s16101585. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Schrittwieser S., Pelaz B., Parak W.J., Lentijo-Mozo S., Soulantica K., Dieckhoff J., Ludwig F., Guenther A., Tschöpe A., Schotter J. Homogeneous biosensing based on magnetic particle labels. Sensors. 2016;16:828. doi: 10.3390/s16060828. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  11. He J., Huang M., Wang D., Zhang Z., Li G. Magnetic separation techniques in sample preparation for biological analysis: A review. J. Pharm. Biomed. Anal. 2014;101:84–101. doi: 10.1016/j.jpba.2014.04.017. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Ha Y., Ko S., Kim I., Huang Y., Mohanty K., Huh C., Maynard J.A. Recent advances incorporating superparamagnetic nanoparticles into immunoassays. ACS Appl. Nano Mater. 2018;1:512–521. doi: 10.1021/acsanm.7b00025. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Gómez-Pastora J., González-Fernández C., Fallanza M., Bringas E., Ortiz I. Flow patterns and mass transfer performance of miscible liquid-liquid flows in various microchannels: Numerical and experimental studies. Chem. Eng. J. 2018;344:487–497. doi: 10.1016/j.cej.2018.03.110. [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Gale B.K., Jafek A.R., Lambert C.J., Goenner B.L., Moghimifam H., Nze U.C., Kamarapu S.K. A review of current methods in microfluidic device fabrication and future commercialization prospects. Inventions. 2018;3:60. doi: 10.3390/inventions3030060. [CrossRef] [Google Scholar]
  15. Niemeyer C.M., Mirkin C.A., editors. Nanobiotechnology; Concepts, Applications and Perspectives. Wiley-VCH; Weinheim, Germany: 2004. [Google Scholar]
  16. Khashan S.A., Dagher S., Alazzam A., Mathew B., Hilal-Alnaqbi A. Microdevice for continuous flow magnetic separation for bioengineering applications. J. Micromech. Microeng. 2017;27:055016. doi: 10.1088/1361-6439/aa666d. [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Basauri A., Gomez-Pastora J., Fallanza M., Bringas E., Ortiz I. Predictive model for the design of reactive micro-separations. Sep. Purif. Technol. 2019;209:900–907. doi: 10.1016/j.seppur.2018.09.028. [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Abdollahi P., Karimi-Sabet J., Moosavian M.A., Amini Y. Microfluidic solvent extraction of calcium: Modeling and optimization of the process variables. Sep. Purif. Technol. 2020;231:115875. doi: 10.1016/j.seppur.2019.115875. [CrossRef] [Google Scholar]
  19. Khashan S.A., Alazzam A., Furlani E. A novel design for a microfluidic magnetophoresis system: Computational study; Proceedings of the 12th International Symposium on Fluid Control, Measurement and Visualization (FLUCOME2013); Nara, Japan. 18–23 November 2013. [Google Scholar]
  20. Pamme N. Magnetism and microfluidics. Lab Chip. 2006;6:24–38. doi: 10.1039/B513005K. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Gómez-Pastora J., Amiri Roodan V., Karampelas I.H., Alorabi A.Q., Tarn M.D., Iles A., Bringas E., Paunov V.N., Pamme N., Furlani E.P., et al. Two-step numerical approach to predict ferrofluid droplet generation and manipulation inside multilaminar flow chambers. J. Phys. Chem. C. 2019;123:10065–10080. doi: 10.1021/acs.jpcc.9b01393. [CrossRef] [Google Scholar]
  22. Gómez-Pastora J., Karampelas I.H., Bringas E., Furlani E.P., Ortiz I. Numerical analysis of bead magnetophoresis from flowing blood in a continuous-flow microchannel: Implications to the bead-fluid interactions. Sci. Rep. 2019;9:7265. doi: 10.1038/s41598-019-43827-x. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Tarn M.D., Pamme N. On-Chip Magnetic Particle-Based Immunoassays Using Multilaminar Flow for Clinical Diagnostics. In: Taly V., Viovy J.L., Descroix S., editors. Microchip Diagnostics Methods and Protocols. Humana Press; New York, NY, USA: 2017. pp. 69–83. [Google Scholar]
  24. Phurimsak C., Tarn M.D., Peyman S.A., Greenman J., Pamme N. On-chip determination of c-reactive protein using magnetic particles in continuous flow. Anal. Chem. 2014;86:10552–10559. doi: 10.1021/ac5023265. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Wu X., Wu H., Hu Y. Enhancement of separation efficiency on continuous magnetophoresis by utilizing L/T-shaped microchannels. Microfluid. Nanofluid. 2011;11:11–24. doi: 10.1007/s10404-011-0768-7. [CrossRef] [Google Scholar]
  26. Vojtíšek M., Tarn M.D., Hirota N., Pamme N. Microfluidic devices in superconducting magnets: On-chip free-flow diamagnetophoresis of polymer particles and bubbles. Microfluid. Nanofluid. 2012;13:625–635. doi: 10.1007/s10404-012-0979-6. [CrossRef] [Google Scholar]
  27. Gómez-Pastora J., González-Fernández C., Real E., Iles A., Bringas E., Furlani E.P., Ortiz I. Computational modeling and fluorescence microscopy characterization of a two-phase magnetophoretic microsystem for continuous-flow blood detoxification. Lab Chip. 2018;18:1593–1606. doi: 10.1039/C8LC00396C. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Forbes T.P., Forry S.P. Microfluidic magnetophoretic separations of immunomagnetically labeled rare mammalian cells. Lab Chip. 2012;12:1471–1479. doi: 10.1039/c2lc40113d. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  29. Nandy K., Chaudhuri S., Ganguly R., Puri I.K. Analytical model for the magnetophoretic capture of magnetic microspheres in microfluidic devices. J. Magn. Magn. Mater. 2008;320:1398–1405. doi: 10.1016/j.jmmm.2007.11.024. [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Plouffe B.D., Lewis L.H., Murthy S.K. Computational design optimization for microfluidic magnetophoresis. Biomicrofluidics. 2011;5:013413. doi: 10.1063/1.3553239. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  31. Hale C., Darabi J. Magnetophoretic-based microfluidic device for DNA isolation. Biomicrofluidics. 2014;8:044118. doi: 10.1063/1.4893772. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  32. Becker H., Gärtner C. Polymer microfabrication methods for microfluidic analytical applications. Electrophoresis. 2000;21:12–26. doi: 10.1002/(SICI)1522-2683(20000101)21:1<12::AID-ELPS12>3.0.CO;2-7. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Pekas N., Zhang Q., Nannini M., Juncker D. Wet-etching of structures with straight facets and adjustable taper into glass substrates. Lab Chip. 2010;10:494–498. doi: 10.1039/B912770D. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  34. Wang T., Chen J., Zhou T., Song L. Fabricating microstructures on glass for microfluidic chips by glass molding process. Micromachines. 2018;9:269. doi: 10.3390/mi9060269. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  35. Castaño-Álvarez M., Pozo Ayuso D.F., García Granda M., Fernández-Abedul M.T., Rodríguez García J., Costa-García A. Critical points in the fabrication of microfluidic devices on glass substrates. Sens. Actuators B Chem. 2008;130:436–448. doi: 10.1016/j.snb.2007.09.043. [CrossRef] [Google Scholar]
  36. Prakash S., Kumar S. Fabrication of microchannels: A review. Proc. Inst. Mech. Eng. Part B J. Eng. Manuf. 2015;229:1273–1288. doi: 10.1177/0954405414535581. [CrossRef] [Google Scholar]
  37. Leester-Schädel M., Lorenz T., Jürgens F., Ritcher C. Fabrication of Microfluidic Devices. In: Dietzel A., editor. Microsystems for Pharmatechnology: Manipulation of Fluids, Particles, Droplets, and Cells. Springer; Basel, Switzerland: 2016. pp. 23–57. [Google Scholar]
  38. Bartlett N.W., Wood R.J. Comparative analysis of fabrication methods for achieving rounded microchannels in PDMS. J. Micromech. Microeng. 2016;26:115013. doi: 10.1088/0960-1317/26/11/115013. [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Ng P.F., Lee K.I., Yang M., Fei B. Fabrication of 3D PDMS microchannels of adjustable cross-sections via versatile gel templates. Polymers. 2019;11:64. doi: 10.3390/polym11010064. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  40. Furlani E.P., Sahoo Y., Ng K.C., Wortman J.C., Monk T.E. A model for predicting magnetic particle capture in a microfluidic bioseparator. Biomed. Microdevices. 2007;9:451–463. doi: 10.1007/s10544-007-9050-x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Tarn M.D., Peyman S.A., Robert D., Iles A., Wilhelm C., Pamme N. The importance of particle type selection and temperature control for on-chip free-flow magnetophoresis. J. Magn. Magn. Mater. 2009;321:4115–4122. doi: 10.1016/j.jmmm.2009.08.016. [CrossRef] [Google Scholar]
  42. Furlani E.P. Permanent Magnet and Electromechanical Devices; Materials, Analysis and Applications. Academic Press; Waltham, MA, USA: 2001. [Google Scholar]
  43. White F.M. Viscous Fluid Flow. McGraw-Hill; New York, NY, USA: 1974. [Google Scholar]
  44. Mathew B., Alazzam A., El-Khasawneh B., Maalouf M., Destgeer G., Sung H.J. Model for tracing the path of microparticles in continuous flow microfluidic devices for 2D focusing via standing acoustic waves. Sep. Purif. Technol. 2015;153:99–107. doi: 10.1016/j.seppur.2015.08.026. [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Furlani E.J., Furlani E.P. A model for predicting magnetic targeting of multifunctional particles in the microvasculature. J. Magn. Magn. Mater. 2007;312:187–193. doi: 10.1016/j.jmmm.2006.09.026. [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Furlani E.P., Ng K.C. Analytical model of magnetic nanoparticle transport and capture in the microvasculature. Phys. Rev. E. 2006;73:061919. doi: 10.1103/PhysRevE.73.061919. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  47. Eibl R., Eibl D., Pörtner R., Catapano G., Czermak P. Cell and Tissue Reaction Engineering. Springer; Berlin/Heidelberg, Germany: 2009. [Google Scholar]
  48. Pamme N., Eijkel J.C.T., Manz A. On-chip free-flow magnetophoresis: Separation and detection of mixtures of magnetic particles in continuous flow. J. Magn. Magn. Mater. 2006;307:237–244. doi: 10.1016/j.jmmm.2006.04.008. [CrossRef] [Google Scholar]
  49. Alorabi A.Q., Tarn M.D., Gómez-Pastora J., Bringas E., Ortiz I., Paunov V.N., Pamme N. On-chip polyelectrolyte coating onto magnetic droplets-Towards continuous flow assembly of drug delivery capsules. Lab Chip. 2017;17:3785–3795. doi: 10.1039/C7LC00918F. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  50. Zhang H., Guo H., Chen Z., Zhang G., Li Z. Application of PECVD SiC in glass micromachining. J. Micromech. Microeng. 2007;17:775–780. doi: 10.1088/0960-1317/17/4/014. [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Mourzina Y., Steffen A., Offenhäusser A. The evaporated metal masks for chemical glass etching for BioMEMS. Microsyst. Technol. 2005;11:135–140. doi: 10.1007/s00542-004-0430-3. [CrossRef] [Google Scholar]
  52. Mata A., Fleischman A.J., Roy S. Fabrication of multi-layer SU-8 microstructures. J. Micromech. Microeng. 2006;16:276–284. doi: 10.1088/0960-1317/16/2/012. [CrossRef] [Google Scholar]
  53. Su N. 8 2000 Negative Tone Photoresist Formulations 2002–2025. MicroChem Corporation; Newton, MA, USA: 2002. [Google Scholar]
  54. Su N. 8 2000 Negative Tone Photoresist Formulations 2035–2100. MicroChem Corporation; Newton, MA, USA: 2002. [Google Scholar]
  55. Fu C., Hung C., Huang H. A novel and simple fabrication method of embedded SU-8 micro channels by direct UV lithography. J. Phys. Conf. Ser. 2006;34:330–335. doi: 10.1088/1742-6596/34/1/054. [CrossRef] [Google Scholar]
  56. Kazoe Y., Yamashiro I., Mawatari K., Kitamori T. High-pressure acceleration of nanoliter droplets in the gas phase in a microchannel. Micromachines. 2016;7:142. doi: 10.3390/mi7080142. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Sharp K.V., Adrian R.J., Santiago J.G., Molho J.I. Liquid flows in microchannels. In: Gad-el-Hak M., editor. MEMS: Introduction and Fundamentals. CRC Press; Boca Raton, FL, USA: 2006. pp. 10-1–10-46. [Google Scholar]
  58. Oh K.W., Lee K., Ahn B., Furlani E.P. Design of pressure-driven microfluidic networks using electric circuit analogy. Lab Chip. 2012;12:515–545. doi: 10.1039/C2LC20799K. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  59. Bruus H. Theoretical Microfluidics. Oxford University Press; New York, NY, USA: 2008. [Google Scholar]
  60. Beebe D.J., Mensing G.A., Walker G.M. Physics and applications of microfluidics in biology. Annu. Rev. Biomed. Eng. 2002;4:261–286. doi: 10.1146/annurev.bioeng.4.112601.125916. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. Yalikun Y., Tanaka Y. Large-scale integration of all-glass valves on a microfluidic device. Micromachines. 2016;7:83. doi: 10.3390/mi7050083. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  62. Van Heeren H., Verhoeven D., Atkins T., Tzannis A., Becker H., Beusink W., Chen P. [(accessed on 9 March 2020)];Design Guideline for Microfluidic Device and Component Interfaces (Part 2) Version 3. Available online: http://www.makefluidics.com/en/design-guideline?id=7.
  63. Scheuble N., Iles A., Wootton R.C.R., Windhab E.J., Fischer P., Elvira K.S. Microfluidic technique for the simultaneous quantification of emulsion instabilities and lipid digestion kinetics. Anal. Chem. 2017;89:9116–9123. doi: 10.1021/acs.analchem.7b01853. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  64. Lynch E.C. Red blood cell damage by shear stress. Biophys. J. 1972;12:257–273. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  65. Paul R., Apel J., Klaus S., Schügner F., Schwindke P., Reul H. Shear stress related blood damage in laminar Couette flow. Artif. Organs. 2003;27:517–529. doi: 10.1046/j.1525-1594.2003.07103.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  66. Gómez-Pastora J., Karampelas I.H., Xue X., Bringas E., Furlani E.P., Ortiz I. Magnetic bead separation from flowing blood in a two-phase continuous-flow magnetophoretic microdevice: Theoretical analysis through computational fluid dynamics simulation. J. Phys. Chem. C. 2017;121:7466–7477. doi: 10.1021/acs.jpcc.6b12835. [CrossRef] [Google Scholar]
  67. Lim J., Yeap S.P., Leow C.H., Toh P.Y., Low S.C. Magnetophoresis of iron oxide nanoparticles at low field gradient: The role of shape anisotropy. J. Colloid Interface Sci. 2014;421:170–177. doi: 10.1016/j.jcis.2014.01.044. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Culbertson C.T., Sibbitts J., Sellens K., Jia S. Fabrication of Glass Microfluidic Devices. In: Dutta D., editor. Microfluidic Electrophoresis: Methods and Protocols. Humana Press; New York, NY, USA: 2019. pp. 1–12. [Google Scholar]
(a) Moving Reference Frame

Study on Swirl and Cross Flow of 3D-Printed Rotational Mixing Vane in 2×3 Subchannel

A thesis/dissertation
submitted to the Graduate School of UNIST
in partial fulfillment of the
requirements for the degree of
Master of Science
Haneol Park
07/09/2019
Approved by
_________________________
Advisor
In Cheol Bang

Abstract

가압 수로 (PWR)에서는 연료봉 번들 사이에 위치한 연료봉 번들을 지지하기 위해 스페이서 그리드가 설치됩니다. 혼합 베인은 스페이서 그리드 위에 설치되어 소용돌이 및 교차 흐름을 생성합니다. 소용돌이와 교차 흐름은 열 전달을 향상시키고 PWR의 임계 열유속을 촉진 할 수 있습니다.

PWR의 안전 마진은 열 전달 성능과 CHF로 추정 할 수 있습니다. 따라서 소용돌이 및 교차 흐름 생성은 안전 마진과 전력 증가율 향상을 가져올 수 있습니다.

3D 프린팅 기술을 통해 정교한 믹싱 베인 블레이드 부품을 생산할 수 있습니다. 믹싱 베인 부분은 3D 프린팅으로 제작되었습니다. 일반적인 재료는 석고이고 다른 하나는 금속, 스테인레스 스틸입니다.

믹싱 베인은 3D 프린팅으로도 만들어진 스페이서 그리드 위에 부착됩니다. 회전 혼합 베인은 연료봉 사이의 소용돌이 발생기이며 교차 흐름 및 열 전달 특성을 향상시킵니다. 원심력은 연료봉 표면에서 기포를 분리합니다. 다양한 유형의 회전 혼합 베인 (RV)이 연구됩니다.

팬 베인 (FV), 임펠러 베인 (IV), 풍력 터빈 베인 (WT)입니다. 각 RV는 서로 다른 혼합 성능과 압력 강하를 보여줍니다. FV는 평균 혼합 성능과 압력 강하 증가를 보여줍니다. IV는 혼합 성능이 가장 높고 WT는 압력 강하가 가장 적습니다. 실험적 접근 방식 인 입자 이미지 유속계 (PIV) 실험 기술은 유동장을 시각화하고 혼합 성능을 평가합니다.

흐름 패턴 시각화는 2×3 하위 채널, 2.5 배 확장 테스트 섹션 내에서 수행됩니다. 테스트는 흐름 패턴 추적을 보여주고 압력 강하를 측정합니다. 이 테스트는 서브 채널에 장착 된 3D 프린팅 믹싱 베인 부품의 내구성과 유지 보수성을 보장합니다. 수치 분석은 CFD (전산 유체 역학) 코드 FLOW-3D를 사용하여 광고를 사용하여 수행됩니다.

GMO (General Moving Object) 방법은 유동 구동 결합 회전 동작을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 유체-구조 상호 작용 (FSI) 문제는 분석적으로 해결하기에는 너무 복잡하므로 회전 운동을 검증하는 계산 기술도 연구됩니다.

회전 혼합 베인의 혼합 성능은 냉각수의 소용돌이와 교차 흐름에 의해 평가됩니다. 교차 흐름 및 소용돌이는 혼합 매개 변수로서 혼합 성능을 검증합니다. 측면 속도, 와도 및 기포 추적 방법은 혼합 매개 변수로 냉각수의 혼합을 보여줍니다.

압력 강하도 측정되고 마찰 계수 평가는 원자로의 시스템 안전을 보장하기 위해 수행됩니다. 권장 사항을 위해 3D 프린팅 된 믹싱 베인의 추가 최적화는 계속 연구 될 것입니다. 실험 및 수치 분석을위한 열 전달 특성 및 열 성능 향상은 확장 된 하위 채널에서 검증됩니다. PWR에 회전식 혼합 베인을 채택하면 열 전달 성능, 안전 마진 및 전력 향상이 향상 될 수 있습니다.

INTRODUCTION

Figure. 1. 1 Mesh structure of rotational motion CFD simulation models

(a) Moving Reference Frame
(a) Moving Reference Frame
(b) Sliding Mesh Model
(b) Sliding Mesh Model
(c) Dynamic Mesh Model
(c) Dynamic Mesh Model
(d) General Moving Object
(d) General Moving Object

Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane

Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane
Table. 1. 1 Previous research of experiment of subchannel with mixing vane
(a) Bare Grid (BG) and Fixed Split Vane (SV) (b) Rotational Vane (RV)
(a) Bare Grid (BG) and Fixed Split Vane (SV) (b) Rotational Vane (RV)
(a) Fan Vane (FV) (b) Impeller Vane (IV) (c) Wind Turbine Vane (WT)
(a) Fan Vane (FV) (b) Impeller Vane (IV) (c) Wind Turbine Vane (WT)
Figure. 2.3 The Gypsum 3D printed rotational mixing vanes (a) Fixed Split Vane (FSV) (b) Rotational Fan Vane (RFV) (c) Rotational Impeller Vane (RIV) (d) Rotational Wind Turbine vane (RWT)
Figure. 2.3 The Gypsum 3D printed rotational mixing vanes (a) Fixed Split Vane (FSV) (b) Rotational Fan Vane (RFV) (c) Rotational Impeller Vane (RIV) (d) Rotational Wind Turbine vane (RWT)
Figure 2. 5 Mixing vane test section
Figure 2. 5 Mixing vane test section
Figure. 3. 1 Rotational speed evaluation (a) from GMO model of FLOW-3D (10 FPS) (b) from high speed camera experiment (16 FPS)
Figure. 3. 1 Rotational speed evaluation (a) from GMO model of FLOW-3D (10 FPS) (b) from high speed camera experiment (16 FPS)
Figure 3. 2 Lateral velocity flow field by PIV experiment (Q=145 lpm, v=0.7 m/s, Re=12,750)
Figure 3. 2 Lateral velocity flow field by PIV experiment (Q=145 lpm, v=0.7 m/s, Re=12,750)
Figure. 3. 5 (b) 2D-Flow field with lateral velocity vector (m/s), Fixed mixing vane
Figure. 3. 5 (b) 2D-Flow field with lateral velocity vector (m/s), Fixed mixing vane
Figure. 3. 11 Bubble generation test in CFD analysis, Q=145 lpm
Figure. 3. 11 Bubble generation test in CFD analysis, Q=145 lpm

3D 프린팅 된 믹싱 베인과 스페이서 그리드 부품은 석고와 금속으로 제조되었습니다. 회전 운동과 부착, 내구성은 PWR 채택의 첫 단계로 테스트되었습니다. 회전 혼합 베인 (RV)은 소용돌이 및 교차 흐름을 제공하며, 흐름 구동 회전 운동을 통해 CHF 향상 및 압력 강하 감소를 제공합니다.

팬 베인 (FV), 임펠러 베인 (IV) 및 풍력 터빈 베인 (WT)이 RV 유형의 후보로 설계되었습니다. 유동 구동 운동은 GMO (General Moving Object) 방법을 사용하여 FLOW-3D 코드로 실험 방법과 CFD 분석으로 검증되었습니다. 교차 흐름 및 소용돌이는 2×3 서브 채널이 장착 된 혼합 베인에서 표시되었습니다.

FLOW-3D 코드를 사용한 PIV 실험 및 CFD 분석은 흐름 패턴을 보여줍니다. 유동 구동 회전 혼합 베인의 혼합 효과는 혼합 베인에 의해 구동되는 소용돌이 및 교차 흐름으로 평가되었습니다. 흐름의 혼합을 평가하기 위해 소용돌이와 교차 흐름을 횡 속도와 와도로 연구했습니다.

Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.

MODELING AND CHARACTERIZATION OF MICROFABRICATED EMITTERS: IN PURSUIT OF IMPROVED ESI-MS PERFORMANCE

미세 가공 방사체의 모델링 및 특성화 : 개선된 ESI-MS 성능 추구

by XINYUN WU

A thesis submitted to the Department of Chemistry in conformity with the requirements for the degree of Master of Science Queen’s University Kingston, Ontario, Canada December, 2011 Copyright © Xinyun Wu, 2011

Abstract

ESI (Electrospray ionization)는 특히 탁월한 감도, 견고성 및 단순성으로 대형 생체 분자를 분석하는 데있어 질량 분석 (MS)에 매우 귀중한 기술이었습니다. ESI 기술 개발에 많은 노력을 기울였습니다. 그 형태와 기하학적 구조가 전기 분무 성능과 추가 MS 감지에 중추적 인 것으로 입증 되었기 때문입니다.

막힘 및 낮은 처리량을 포함하여 전통적인 단일 홀 이미터의 본질적인 문제는 기술의 적용 가능성을 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 현재 프로젝트는 향상된 ESI-MS 분석을위한 다중 전자 분무(MES) 방출기를 개발하는데 초점을 맞추고 있습니다.

이 논문에서는 스프레이 전류 측정을 위한 전기 분무와 오프라인 전기 분무 실험을 위한 전산 유체 역학 (CFD) 시뮬레이션의 공동 작업이 수행되었습니다. 전기 분무 성능에 대한 다양한 이미터 설계의 영향을 테스트하기 위해 수치 시뮬레이션이 사용되었으며 실험실 결과는 가이드 및 검증으로 사용되었습니다.

CFD 코드는 Taylor-Melcher 누설 유전체 모델(LDM)을 기반으로 하며 과도 전기 분무 공정이 성공적으로 시뮬레이션되었습니다.

이 방법은 750 μm 내경 (i.d.) 이미 터를 통해 먼저 검증되었으며 20 μm i.d.에 추가로 적용되었습니다. 모델. 전기 분무 공정의 여러 단계가 시각적으로 시연되었으며 다양한 적용 전기장 및 유속에서 분무 전류의 변화에 ​​대한 정량적 조사는 이전 시뮬레이션 및 측정과 잘 일치합니다.

단일 조리개 프로토 타입을 기반으로 2 홀 및 3 홀 이미터로 MES 시뮬레이션을 수행했습니다. 시뮬레이션 예측은 실험 결과와 유사하게 비교되었습니다. 이 작업의 증거는 CFD 시뮬레이션이 MES의 이미 터 설계를 테스트하는 효과적인 수치 도구로 사용될 수 있음을 입증했습니다.

이 작업에서 달성 된 마이크로 스케일 에미 터 전기 분무의 성공적인 시뮬레이션에 대한 벤치마킹 결과는 현재까지 발표 된 전기 분무에 대한 동적 시뮬레이션의 가장 작은 규모로 여겨집니다.

Co-Authorship

공동 저자: 이 논문에 대한 모든 연구는 Natalie M. Cann 박사와 Richard D. Oleschuk 박사의 지도하에 완료되었습니다. 다중 전자 분무에 관한 4 장에서 제시된 연구 작업의 일부는 Ramin Wright가 공동 저술했으며, 이 작업은 press에서 다음 논문에서 인용되었습니다.

ibson,G.T.T.; Wright, R.D.; Oleschuk, R.D. Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Journal of Mass Spectrometry, 2011, in press.

Chapter 1 Introduction

소프트 이온화 방법으로 ESI (electrospray ionization)의 도입은 질량 분석법 (MS)의 적용 가능성에 혁명을 일으켰습니다. 이 기술의 부드러운 특징은 상대적으로 높은 전하를 가진 이온을 생성하는 고유한 이점으로 인해 액상에서 직접 펩티드 및 단백질과 같은 큰 생체 분자를 분석 할 수 있게했습니다 [1].

지난 10 년 동안 ESI-MS는 놀라운 성장을 보였으며 현재는 단백질 체학, 대사 체학, 글리코 믹스, 합성 화학자를 위한 식별 도구 등 다양한 생화학 분야에서 광범위하게 채택되고 있습니다 [2-3].

ESI-MS는 겔 전기 영동과 같은 생물학적 분자에 대한 기존의 질량 측정 기술보다 훨씬 빠르고 민감하며 정확합니다. 또한, 액체상에서 직접 분석 할 수 있는 큰 비 휘발성 분자의 능력은 고성능 액체 크로마토 그래피 (HPLC) 및 모세관 전기 영동 (CE)과 같은 업스트림 분리 기술과의 결합을 가능하게합니다 [4].

일반적인 ESI 공정은 일반적으로 액적 형성, 액적 수축 및 기상 이온의 최종 형성을 포함합니다. 일렉트로 스프레이의 성능에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 스프레이를 위한 이미터의 구조 (즉, 기하학, 모양 등)가 중요한 요소입니다.

전통적인 전기 분무 이미터는 일반적으로 풀링 또는 에칭 기술로 제작 된 단일 채널 테이퍼 형 또는 비 테이퍼 형입니다. 그러나 이러한 이미터는 종종 막힘, 부적절한 처리량 등과 같은 문제로 어려움을 겪습니다. [5]

향상된 감도 및 샘플 활용을 위해 다중 스프레이를 생성하는 새로운 이미터 설계 개발로 분명한 발전이 있었습니다. 새로운 ESI 이미터 설계에 대한 연구는 실험적으로나 이론적으로 큰 관심을 불러 일으켰습니다 [3]. 그러나 ESI의 복잡한 물리적 과정은 팁 형상 외에도 많은 다른 변수에 의존하기 때문에 연구간 직접 비교의 어려움은 장애물이 됩니다.

또한 새로운 나노 이미터 제조 및 테스트 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 이 논문은 CFD 시뮬레이션 도구를 활용하여 가상 랩을 설정함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 다른 매개 변수로 인해 상호 연결된 변경 없이 다양한 이미터 설계를 비교할 수 있도록 이상적으로 균일한 물리적 조건을 제공합니다.

맞춤 제작된 프로토 타입의 실험 측정 값도 수집되어 더 나은 계산 체계를 형성하는 데 도움이 되는 지침과 검증을 모두 제공합니다. 특히 이 분야의 주요 미래 플랫폼으로 여겨지는 다중 노즐 이미 터 설계에 중점을 둘 것입니다.

전기 분무 거동에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 기본 연구는 다양한 기하학적 및 작동 매개 변수와 관련하여 수행됩니다. 이는 보다 효율적이고 견고한 이미터의 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 넓은 영역에서 ESI의 적용을 향상시킬 수 있습니다.

Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.1Schematic setup for ESI-MS technique
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.2 Schematic of major processes occurring in electrospray [5].
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.3 Illustration of detailed geometric parameters of a spraying Taylor cone wherera is the radius of curvature of the best fitting circle at the tip of the cone; re is the radius of the emission region for droplets at the tip of a Taylor cone;is the liquid cone angle.
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter  (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.4 (A)Externally tapered emitter (B) Optical image of a clogged tapered emitter with normal use [46].
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.5 (A)Three by three configuration of an emitter array made with polycarbonate using laser ablation; (B) Photomicrograph of nine stable electrosprays generated from the nine-emitter array [52]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.6 SEM images of the distal ends of four multichannel nanoelectrospray emitters and a tapered emitter: (A) 30 orifice emitter; (B) 54 orifice emitter; (C) 84 orifice emitter; (D) 168 orifice emitter; Scale bars in A, B, and C represent 50 μm, and 100 μm in D[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.7 Photomicrographs of electrospray from of a 168-hole MCN emitter at different flow rates. (A) A traditional integrated Taylor cone observed from offline electrospray of water with 0.1% formic acid at 300 nL/min; (B) A mist of coalesced Taylor cones observed from offline electrospray at 25 nL/min[54]
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 1.8 Circular arrays of etched emitters for better electric field homogeneity [53].
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 2.6 ESI apparatus for offline analysis with microscope imaging.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 3.9 Typical panel for displaying instant simulation result during simulation process.
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times    (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.3 Generation of a Taylor cone-jet mode (simulation) plotted with iso-potential lines at times (Top to bottom panels correspond to 0.002 s, 0.012 s, 0.018 s, 0.08 s respectively).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).
Figure 5.8 (A) Taylor cone-jet profiles with different contact angle of 30 degrees and 20 degrees (B) under the same physical conditions of 6 kV and 0.04 m/s. (C) Cone-jet profile generated from a tapered tip with a 20 degree contact angle at 6 kV and 0.04 m/s (as a comparison with (B)).

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Bibliography

1. Mclafferty, F.W., Tandem Fourier-Transform Mass-Spectrometry of Large Molecules.Abstracts of Papers of the American Chemical Society, 1986. 192: p. 21-Anyl. 2. Griffiths, W.J. and Y.Q. Wang, Mass spectrometry: from proteomics to metabolomics and lipidomics. Chemical Society Reviews, 2009. 38(7): p. 1882-1896. 3. Gibson, G.T.T., S.M. Mugo, and R.D. Oleschuk, Nanoelectrospray Emitters: Trends and Perspective. Mass Spectrometry Reviews, 2009. 28(6): p. 918-936. 4. Cech, N.B. and C.G. Enke, Practical implications of some recent studies in electrospray ionization fundamentals. Mass Spectrometry Reviews, 2001. 20(6): p. 362-387. 5. Su, S., Development and Application of Non-tapered Electrospray Emitters for Nano-ESI Mass Spectrometry, in Chemistry. 2008, Queen’s University: Kingston. p. 185. 6. Zeleny, J., The electrical discharge from liquid points, and a hydrostatic method of measuring the electric intensity at their surfaces. Physical Review, 1914. 3(2): p. 69-91. 7. Dole, M., L.L. Mack, and R.L. Hines, Molecular Beams of Macroions. Journal of Chemical Physics, 1968. 49(5): p. 2240-&. 8. Yamashita, M. and J.B. Fenn, Negative-Ion Production with the Electrospray Ion-Source.Journal of Physical Chemistry, 1984. 88(20): p. 4671-4675. 9. Kebarle, P. and U.H. Verkerk, Electrospray: From Ions in Solution to Ions in the Gas Phase, What We Know Now. Mass Spectrometry Reviews, 2009. 28(6): p. 898-917. 10. Taylor, G., Disintegration of Water Drops in Electric Field. Proceedings of the Royal Society of London Series a-Mathematical and Physical Sciences, 1964. 280(138): p. 383. 11. Cole, R.B., Some tenets pertaining to electrospray ionization mass spectrometry. Journal of Mass Spectrometry, 2000. 35(7): p. 763-772. 12. Rayleigh, L., On the equilibrium of liquid conducting masses charged with electricity.Philos. Mag., 1882. 14: p. 184-186. 13. Mack, L.L., et al., Molecular Beams of Macroions .2. Journal of Chemical Physics, 1970. 52(10): p. 4977-&. 14. Gamero-Castano, M. and J.F. de la Mora, Kinetics of small ion evaporation from the charge and mass distribution of multiply charged clusters in electrosprays. Journal of Mass Spectrometry, 2000. 35(7): p. 790-803. 15. Gamero-Castano, M. and J.F. de la Mora, Modulations in the abundance of salt clusters in electrosprays. Analytical Chemistry, 2000. 72(7): p. 1426-1429. 16. Loscertales, I.G. and J.F. Delamora, Experiments on the Kinetics of Field Evaporation of Small Ions from Droplets. Journal of Chemical Physics, 1995. 103(12): p. 5041-5060. 17. Rohner, T.C., N. Lion, and H.H. Girault, Electrochemical and theoretical aspects of electrospray ionisation. Physical Chemistry Chemical Physics, 2004. 6(12): p. 3056-3068.

18. Iribarne, J.V. and B.A. Thomson, Evaporation of Small Ions from Charged Droplets.Journal of Chemical Physics, 1976. 64(6): p. 2287-2294. 19. Meng, C.K. and J.B. Fenn, Formation of Charged Clusters during Electrospray Ionization of Organic Solute Species. Organic Mass Spectrometry, 1991. 26(6): p. 542-549. 20. Nohmi, T. and J.B. Fenn, Electrospray Mass-Spectrometry of Poly(Ethylene Glycols) with Molecular-Weights up to 5 Million. Journal of the American Chemical Society, 1992. 114(9): p. 3241-3246. 21. de la Mora, J.F., Electrospray ionization of large multiply charged species proceeds via Dole’s charged residue mechanism. Analytica Chimica Acta, 2000. 406(1): p. 93-104. 22. Iavarone, A.T., J.C. Jurchen, and E.R. Williams, Supercharged protein and peptide lone formed by electrospray ionization. Analytical Chemistry, 2001. 73(7): p. 1455-1460. 23. Hogan, C.J., et al., Charge carrier field emission determines the number of charges on native state proteins in electrospray ionization. Journal of the American Chemical Society, 2008. 130(22): p. 6926-+. 24. Nguyen, S. and J.B. Fenn, Gas-phase ions of solute species from charged droplets of solutions. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007. 104(4): p. 1111-1117. 25. Luedtke, W.D., et al., Nanojets, electrospray, and ion field evaporation: Molecular dynamics simulations and laboratory experiments. Journal of Physical Chemistry A, 2008. 112(40): p. 9628-9649. 26. Enke, C.G., A predictive model for matrix and analyte effects in electrospray ionization of singly-charged ionic analytes. Analytical Chemistry, 1997. 69(23): p. 4885-4893. 27. Maze, J.T., T.C. Jones, and M.F. Jarrold, Negative droplets from positive electrospray.Journal of Physical Chemistry A, 2006. 110(46): p. 12607-12612. 28. Kebarle, P. and M. Peschke, On the mechanisms by which the charged droplets produced by electrospray lead to gas phase ions. Analytica Chimica Acta, 2000. 406(1): p. 11-35. 29. Loeb, L.B., A.F. Kip, and G.G. Hudson, Pulses in negative point-to-plane corona.Physical Review, 1941. 60(10): p. 714-722. 30. Cole, R.B., Electrospray ionization mass spectrometry : fundamentals, instrumentation, and applications. 1997, New York: Wiley. xix, 577 p. 31. Smith, D.P.H., The Electrohydrodynamic Atomization of Liquids. Ieee Transactions on Industry Applications, 1986. 22(3): p. 527-535. 32. Taylor, G.I. and A.D. Mcewan, Stability of a Horizontal Fluid Interface in a Vertical Electric Field. Journal of Fluid Mechanics, 1965. 22: p. 1-&. 33. Ikonomou, M.G., A.T. Blades, and P. Kebarle, Electrospray Mass-Spectrometry of Methanol and Water Solutions Suppression of Electric-Discharge with Sf6 Gas. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1991. 2(6): p. 497-505.

34. Wampler, F.M., A.T. Blades, and P. Kebarle, Negative-Ion Electrospray Mass-Spectrometry of Nucleotides – Ionization from Water Solution with Sf6 Discharge Suppression. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1993. 4(4): p. 289-295. 35. Marginean, I., P. Nemes, and A. Vertes, Order-chaos-order transitions in electrosprays: The electrified dripping faucet. Physical Review Letters, 2006. 97(6): p. -. 36. Marginean, I., P. Nemes, and A. Vertes, Astable regime in electrosprays. Physical Review E, 2007. 76(2): p. -. 37. Nemes, P., I. Marginean, and A. Vertes, Spraying mode effect on droplet formation and ion chemistry in electrosprays. Analytical Chemistry, 2007. 79(8): p. 3105-3116. 38. Marginean, I., et al., Electrospray characteristic curves: In pursuit of improved performance in the nanoflow regime. Analytical Chemistry, 2007. 79(21): p. 8030-8036. 39. Page, J.S., et al., Subambient pressure ionization with nanoelectrospray source and interface for improved sensitivity in mass spectrometry. Analytical Chemistry, 2008. 80(5): p. 1800-1805. 40. Delamora, J.F. and I.G. Loscertales, The Current Emitted by Highly Conducting Taylor Cones. Journal of Fluid Mechanics, 1994. 260: p. 155-184. 41. Ganan-Calvo, A.M., On the general scaling theory for electrospraying. Journal of Fluid Mechanics, 2004. 507: p. 203-212. 42. Smith, D.R., G. Sagerman, and T.D. Wood, Design and development of an interchangeable nanomicroelectrospray source for a quadrupole mass spectrometer.Review of Scientific Instruments, 2003. 74(10): p. 4474-4477. 43. Barnidge, D.R., S. Nilsson, and K.E. Markides, A design for low-flow sheathless electrospray emitters. Analytical Chemistry, 1999. 71(19): p. 4115-4118. 44. Guzzetta, A.W., R.A. Thakur, and I.C. Mylchreest, A robust micro-electrospray ionization technique for high-throughput liquid chromatography/mass spectrometry proteomics using a sanded metal needle as an emitter. Rapid Communications in Mass Spectrometry, 2002. 16(21): p. 2067-2072. 45. Wilm, M. and M. Mann, Analytical properties of the nanoelectrospray ion source.Analytical Chemistry, 1996. 68(1): p. 1-8. 46. Covey, T.R. and D. Pinto, Practical Spectroscopy. Vol. 32. 2002. 47. Kelly, R.T., et al., Nanoelectrospray emitter arrays providing interemitter electric field uniformity. Analytical Chemistry, 2008. 80(14): p. 5660-5665. 48. Choi, Y.S. and T.D. Wood, Polyaniline-coated nanoelectrospray emitters treated with hydrophobic polymers at the tip. Rapid Communications in Mass Spectrometry, 2007. 21(13): p. 2101-2108. 49. Tojo, H., Properties of an electrospray emitter coated with material of low surface energy. Journal of Chromatography A, 2004. 1056(1-2): p. 223-228.

50. Liu, J., et al., Electrospray ionization with a pointed carbon fiber emitter. Analytical Chemistry, 2004. 76(13): p. 3599-3606. 51. Sen, A.K., et al., Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization. Journal of Micromechanics and Microengineering, 2006. 16(3): p. 620-630. 52. Tang, K.Q., et al., Generation of multiple electrosprays using microfabricated emitter arrays for improved mass spectrometric sensitivity. Analytical Chemistry, 2001. 73(8): p. 1658-1663. 53. Deng, W. and A. Gomez, Influence of space charge on the scale-up of multiplexed electrosprays. Journal of Aerosol Science, 2007. 38(10): p. 1062-1078. 54. Su, S.Q., et al., Microstructured Photonic Fibers as Multichannel Electrospray Emitters.Analytical Chemistry, 2009. 81(17): p. 7281-7287. 55. Sen, A.K., J. Darabi, and D.R. Knapp, Simulation and parametric study of a novel multi-spray emitter for ESI-MS applications. Microfluidics and Nanofluidics, 2007. 3(3): p. 283-298. 56. Hayati, I., A. Bailey, and T.F. Tadros, Investigations into the Mechanism of Electrohydrodynamic Spraying of Liquids .2. Mechanism of Stable Jet Formation and Electrical Forces Acting on a Liquid Cone. Journal of Colloid and Interface Science, 1987. 117(1): p. 222-230. 57. Glonti, G.A., On the Theory of the Stability of Liquid Jets in an Electric Field. Soviet Physics Jetp-Ussr, 1958. 7(5): p. 917-918. 58. Nayyar, N.K. and G.S. Murty, The Stability of a Dielectric Liquid Jet in the Presence of a Longitudinal Electric Field. Proceedings of the Physical Society of London, 1960. 75(483): p. 369-373. 59. Allan, R.S. and S.G. Mason, Particle Behaviour in Shear and Electric Fields .1. Deformation and Burst of Fluid Drops. Proceedings of the Royal Society of London Series a-Mathematical and Physical Sciences, 1962. 267(1328): p. 45-&. 60. Melcher, J.R. and G.I. Taylor, Electrohydrodynamics – a Review of Role of Interfacial Shear Stresses. Annual Review of Fluid Mechanics, 1969. 1: p. 111-&. 61. Saville, D.A., Electrohydrodynamics: The Taylor-Melcher leaky dielectric model. Annual Review of Fluid Mechanics, 1997. 29: p. 27-64. 62. Carretero Benignos, J.A. and Massachusetts Institute of Technology. Dept. of Mechanical Engineering., Numerical simulation of a single emitter colloid thruster in pure droplet cone-jet mode. 2005. p. 117 leaves. 63. Hartman, R.P.A., et al., The evolution of electrohydrodynamic sprays produced in the cone-jet mode, a physical model. Journal of Electrostatics, 1999. 47(3): p. 143-170. 64. Hartman, R.P.A., et al., Electrohydrodynamic atomization in the cone-jet mode physical modeling of the liquid cone and jet. Journal of Aerosol Science, 1999. 30(7): p. 823-849.

65. Yoon, S.S., et al., Modeling multi-jet mode electrostatic atomization using boundary element methods. Journal of Electrostatics, 2001. 50(2): p. 91-108. 66. Zeng, J., D. Sobek, and T. Korsmeyer, Electro-hydrodynamic modeling of electrospray ionization: Cad for a mu fluidic device – Mass spectrometer interface. Boston Transducers’03: Digest of Technical Papers, Vols 1 and 2, 2003: p. 1275-1278, 1938. 67. Lastow, O. and W. Balachandran, Numerical simulation of electrohydrodynamic (EHD) atomization. Journal of Electrostatics, 2006. 64(12): p. 850-859. 68. http://www.flow3d.com. 69. Valaskovic, G.A., et al., Attomole-Sensitivity Electrospray Source for Large-Molecule Mass-Spectrometry. Analytical Chemistry, 1995. 67(20): p. 3802-3805. 70. Kriger, M.S., K.D. Cook, and R.S. Ramsey, Durable Gold-Coated Fused-Silica Capillaries for Use in Electrospray Mass-Spectrometry. Analytical Chemistry, 1995. 67(2): p. 385-389. 71. Fang, L.L., et al., Online Time-of-Flight Mass-Spectrometric Analysis of Peptides Separated by Capillary Electrophoresis. Analytical Chemistry, 1994. 66(21): p. 3696-3701. 72. Cao, P. and M. Moini, A novel sheathless interface for capillary electrophoresis/electrospray ionization mass spectrometry using an in-capillary electrode. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1997. 8(5): p. 561-564. 73. Fong, K.W.Y. and T.W.D. Chan, A novel nonmetallized tip for electrospray mass spectrometry at nanoliter flow rate. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1999. 10(1): p. 72-75. 74. Emmett, M.R. and R.M. Caprioli, Micro-Electrospray Mass-Spectrometry – Ultra-High-Sensitivity Analysis of Peptides and Proteins. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, 1994. 5(7): p. 605-613. 75. Gatlin, C.L., et al., Protein identification at the low femtomole level from silver-stained gels using a new fritless electrospray interface for liquid chromatography microspray and nanospray mass spectrometry. Analytical Biochemistry, 1998. 263(1): p. 93-101. 76. Aturki, Z., et al., On-line CE-MS using pressurized liquid junction nanoflow electrospray interface and surface-coated capillaries. Electrophoresis, 2006. 27(23): p. 4666-4673. 77. Edwards, J.L., et al., Negative mode sheathless capillary electrophoresis electrospray ionization-mass spectrometry for metabolite analysis of prokaryotes. Journal of Chromatography A, 2006. 1106(1-2): p. 80-88. 78. http://www.kiriama.com/kiriama%20single-mode%20polymer%20fibers_009.htm. 79. Wilm, M.S. and M. Mann, Electrospray and Taylor-Cone Theory, Doles Beam of Macromolecules at Last. International Journal of Mass Spectrometry, 1994. 136(2-3): p. 167-180.

80. Hirt, C.W. and B.D. Nichols, Volume of Fluid (Vof) Method for the Dynamics of Free Boundaries. Journal of Computational Physics, 1981. 39(1): p. 201-225. 81. Melcher, J.R., Continuum electromechanics. 1981, Cambridge, Mass.: MIT Press. 1 v. (various pagings). 82. http://www.flow3d.com/cfd-101/cfd-101-FAVOR.html. 83. http://www.flow3d.com/cfd-101/cfd-101-FAVOR-no-loss.html. 84. Savage, B.M. and M.C. Johnson, Flow over ogee spillway: Physical and numerical model case study. Journal of Hydraulic Engineering-Asce, 2001. 127(8): p. 640-649. 85. http://www.flow3d.com/cfd-101/cfd-101-free-surface-fluid-flow.html. 86. Graham T. T. Gibson, R.D.W.a.R.D.O., Multiple electrosprays generated from a single poly carbonate microstructured fibre. Mass Spectrometry, 2011. 87. Smith, R.D., et al., Analytical characterization of the electrospray ion source in the nanoflow regime. Analytical Chemistry, 2008. 80(17): p. 6573-6579. 88. Hirt, C.W., Electro-hydrodynamics of semi-conductive fluids: with application to electro-spraying. Flow Science Technical Note, 2004. 70(FSI–04–TN70): p. 1-7. 89. de la Mora, J.F., The fluid dynamics of Taylor cones. Annual Review of Fluid Mechanics, 2007. 39: p. 217-243. 90. Cloupeau, M. and B. Prunetfoch, Electrostatic Spraying of Liquids in Cone-Jet Mode.Journal of Electrostatics, 1989. 22(2): p. 135-159. 91. Hayati, I., A.I. Bailey, and T.F. Tadros, Investigations into the Mechanisms of Electrohydrodynamic Spraying of Liquids .1. Effect of Electric-Field and the Environment on Pendant Drops and Factors Affecting the Formation of Stable Jets and Atomization. Journal of Colloid and Interface Science, 1987. 117(1): p. 205-221. 92. FLOW-3D User Manual, Ver. 9.4. 93. Sen, A.K., J. Darabi, and D.R. Knapp, Analysis of Droplet Generation in Electrospray Using a Carbon Fiber Based Microfluidic Emitter. Journal of Fluids Engineering-Transactions of the Asme, 2011. 133(7).

Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

Effect of Substrate Roughness on Splatting Behavior of HVOF Sprayed Polymer Particles: Modeling and Experiments

International Thermal Spray Conference – ITSC-2006
Seattle, Washington, U.S.A., May 2006

M. Ivosevic, V. Gupta, R. A. Cairncross, T. E. Twardowski, R. Knight,
Drexel University, Philadelphia, Pennsylvania, USA
J. A. Baldoni
Duke University, North Carolina, USA

Abstract

거친 표면에 대한 입자 충격 및 변형의 3 차원 모델이 HVOF 스프레이 폴리머 입자에 대해 개발되었습니다. 유체 흐름 및 입자 변형은 FLOW-3D® 소프트웨어를 사용하는 유체 부피 (VoF) 방법으로 예측되었습니다. 스플래팅(splatting) 및 최종 스플랫 모양(splat shapes)의 역학에 대한 거칠기의 영향은 몇 가지 프로토타입 거친 표면을 사용하여 탐색 되었습니다 (예: 단계와 그루브)

또한 실제 그릿 블라스팅(grit blasted)된 강철 표면의 광학 간섭 측정에 의해 생성된 보다 사실적인 거친 표면의 수치 표현도 모델에 통합되었습니다. 예측된 스플랫 모양을 그릿 블라스팅 된 강철 기판에 증착된 나일론 11 스플랫의 SEM 이미지와 비교했습니다. 거친 기판은 부드러운 기판의 스플래팅 시뮬레이션에서 거의 관찰되지 않는 손가락 및 기타 비대칭 3 차원 불안정성을 생성했습니다.

Introduction

기판 거칠기가 용사 코팅의 접착력과 접착력을 향상 시킨다는 사실은 잘 알려져 있으며 일반적으로 받아 들여지고 있습니다 [1]. 스프레이하기 전에 기판 표면은 일반적으로 알루미나 또는 SiC와 같은 50 – 300 µm 각 세라믹 입자로 그릿 블라스팅으로 거칠게 처리됩니다.

기판 표면에 증착된 초기 스플랫의 형태는 코팅 / 기판 인터페이스의 무결성과 결과 코팅의 접착 강도에 중요한 역할을합니다. 단단하고 불규칙한 표면에 대한 열 스프레이 액적의 충격 및 변형은 액적 표면의 복잡한 대규모 3 차원 변형이 특징입니다.

충돌하는 물방울의 “스플래싱”이 발생하는 경우, 운지법 또는 위성 입자 생성 및 분리 중 새로운 표면 생성은 일반적으로 축 대칭이 아니므로 사실적인 splat 예측을 위해 3 차원 모델이 필요합니다. 이것은 정확한 3 차원 스플래팅 모델의 개발에 많은 수치적 도전을 야기합니다.

Fauchais et al. [2]는 스플랫 형성 과정과 관련하여 발표 된 논문의 대부분 (~ 98 %)이 매끄러운 표면에 대한 정상적인 액적 충격을 설명한다고보고했습니다. 게시된 작업의 2 % 미만은 매끄러운 표면에 대한 비정상적인 입자 영향과 관련이 있으며 ~ 0.1 %만이 거친 기판과 관련됩니다.

여러 저자 [3, 4]는 2 차원 모델을 사용하여 비평면 표면과 물방울의 상호 작용을 연구했거나 평행 그루브가 있는 표면에 대한 3 차원 충격 [5]을 연구했습니다. 그러나 이 접근법의 주요 단점은 거친 표면에 스플래팅의 비축 대칭 측면을 연구합니다.

최근 Raessi et al. [6] 이전에 개발된 VoF 모델 [7]을 확장하여 평평한 기판에 액적 스플래팅을 프로토 타입 거친 표면과 액적 상호 작용으로 확장했습니다. 표면 거칠기는 규칙적으로 정렬 된 정사각형 블록으로 근사화 되었습니다. Feng et al. [8]은 평평한 표면의 마찰 조건에 의해 표면 거칠기가 근사된 3 차원 Lagrangian 유한 요소 모델을 사용했습니다.

이 접근 방식은 소규모 점성 및 축 대칭 자유 표면 흐름과 관련하여 매우 정확할 수 있지만 fingering 생성 또는 satellites 생성 및 breakups 중 새로운 표면 생성과 관련된 물방울이 튀기는 경계 맞춤 기술에 적합하지 않습니다.

또한, 열 분무에 사용되는 그릿 블라스팅 표면의 평균 표면 거칠기 (Ra)는 일반적으로 50μm의 평균 액적 크기에 비해 ~ 5 ~ 30 % (~ 2 ~ 15μm)입니다. 평평한 표면에 간단한 마찰 흐름.

본 연구의 목표는 임의의 거친 기질에 영향을 미치는 HVOF 분무 중합체 입자의 모델을 개발하는 것이다. 매끄럽지 않은 표면에 대한 입자 분할 모델은 표면의 기하학적 불규칙성이 분할 거동과 최종 분할 형태에 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것입니다.

HVOF 제트에서 미크론 크기의 공급 원료 입자로의 강제 대류는 높은 대류 열 전달 계수 (h ~ 5000 – 17,000 W / (m2 K))를 특징으로 합니다. 이로 인해 입자 표면 온도가 급격히 증가하지만 폴리머 입자의 높은 내부 열 저항 (높은 Bi 수)은 입자 내부가 동일한 속도로 가열되는 것을 방지합니다. 결과적으로 더 큰 (예 : 90 µm 직경) 나일론 11 입자는 기판에 충격을 주기 전에 코어와 표면 사이에 급격한 온도 구배를 나타냅니다 (그림 1) [9, 10, 11].

Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].
Figure 1: Temperature of a 90 µm diameter Nylon 11 particle with respect to normalized particle radius (r/R) [10].
Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.
Figure 2: (a) Velocity field within a spreading 90 µm diameter particle; (Left): velocity magnitude, (Right): velocity vectors, (b) example Nylon 11 splat deposited via swipe test onto a room temperature glass slide.

또한 가파른 내부 온도 구배를 가진 HVOF 스프레이 폴리머 입자가 얇은 디스크 중앙에 크고 거의 반구형 인 코어가있는 특징적인 “튀김 달걀”모양으로 퍼졌다고 보고되었습니다 [10]. 이 모양은 저온, 고점도 코어와 고온, 저점도 표면의 유동 특성 간에 큰 방사형 차이가 있음을 나타냅니다.

변형된 입자의 예측 된 모양 (그림 2a)은 유리 슬라이드에 증착된 실험적으로 관찰 된 스플랫과 좋은 질적 일치를 나타 냈습니다 (그림 2b). 액적의 오른쪽에 표시된 속도 장 벡터 (그림 2a)는 저점도 “피부”가 고점도 코어 주위를 흐르면서 특징적인 “튀김 달걀” splat 모양이 형성되었음을 나타냅니다.

이 작업에서 보고된 실험 중에 사용된 HVOF 스프레이 매개 변수는 나일론 11을 증착하는데 사용할 수 있는 일반적인 HVOF 스프레이 매개 변수를 나타냅니다. 그러나 실험 기준 매개 변수를 중심으로 개발된 수치 모델은 개별 스플랫의 흐름 거동을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 증착 효율 향상을 위한 공정 최적화를 지원합니다.

Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D
Figure 3: Boundary conditions, initial conditions and crosssection of a typical mesh used in Flow-3D
Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.
Figure 5: Cross section of four steel substrates: (a) polished with ~1 Pm alumina suspension, (b) grit blasted with #120 grit, (c) grit blasted with #50 grit, (d) grit blasted with #12 grit. Top image shows optical interferometry scan of # 120 grit blasted surface.
Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.
Figure 6: Nylon-11 splats deposited during a single run over steel substrates with roughnesses as per Figure 5.
Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.
Figure 7: Nylon-11 splat on a grit blasted steel substrate, (a) close up of a peripheral splat finger.
Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).
Figure 8: Cross-sections of predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 particle on four different surface roughnesses (dimensionless time t* = t/(D/v o (p))).
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.
Figure 9: Predicted three-dimensional spreading splats for a 90 µm diameter Nylon-11 droplet.

중략…….

References

  1. Davis, J. R., (Ed.) et al, Handbook of Thermal Spray Technology, ASM International®, 1st Ed., Materials Park,
    OH, (2004).
  2. Fauchais, P., Fukomoto, M., Vardelle, A. and Vardelle, M., Knowledge Concerning Splat Formation: An Invited
    Review, Journal of Thermal Spray Technology, 13 (3), pp. 337 – 360, (2004).
  3. Liu, H., Lavernia, E. J. and Rangel, R. H., Modeling of Molten Droplet Impingement on a Non-flat Surface, Acta
    Metall. Mater, 43(5), pp. 2053 – 2072, (1995).
  4. Sobolev, V. V., Guilemany, J. M. and Martin, A. J., Influence of Surface Roughness on the Flattening of
    Powder Particles during Thermal Spraying, Journal of Thermal Spray Technology 5(2), pp. 207 – 214, (1996).
    5 Patanker, N. A. and Chen, Y., Numerical Simulation of Droplet Shapes on Rough Surfaces, Proc. Int. Conference
    on Modeling and Simulations of Microsystems – MSM 2002, pp. 116 – 119, (2002)
    6 Raessi, M., Mostaghimi, J. and Bussmann, M., “Droplet Impact during the Plasma Spray Coating Process-Effect of
    Surface Roughness on Splat Shapes,” Proc. 17th Int. Symposium on Plasma Chemistry – ISPC 17, Toronto,
    Canada, (2005)
    7 Pasandideh-Fard, M., Chandra, S. and Mostaghimi, J., A Three-dimensional Model of Droplet Impact and
    Solidification, Int. J. Heat and Mass Transfer, 45, pp. 2229 – 2242, (2002).
    8 Feng, Z. G., Domaszewski, M., Montavon, G. and Coddet, C., Finite Element Analysis of Effect of Substrate Surface
    Roughness on Liquid Droplet Impact and Flattening Process, J. of Thermal Spray Technology, 11(1), pp. 62-68,
    (2002).
    9 Petrovicova, E., “Structure and Properties of Polymer Nanocomposite Coatings Applied by the HVOF Process,”
    Ph.D. Dissertation, Drexel University, (1999).
    10 Ivosevic, M., Cairncross, R. A., Knight, R., Impact Modeling of Thermally Sprayed Polymer Particles, Proc.
    ITSC-2005 International Thermal Spray Conference, DVS/IIW/ASM-TSS, Basel, Switzerland, (2005).
    11 Bao, Y., Gawne, D. T. and Zhang, T., The Effect of Feedstock Particle Size on the Heat transfer Rates and
    Properties of Thermally Sprayed Polymer Coatings, Trans. I. M. F., 73(4), pp 119 – 124, (1998).
    12 Ivosevic, M., Cairncross, R. A. and Knight, R., “Heating and Impact Modeling of HVOF Sprayed Polymer
    Particles,” Proc. 2004 International Thermal Spray Conference (ITSC-2004), DVS/IIW/ASM-TSS, Osaka,
    Japan, (2004).
    13 Hirt, C. W. and Nichols, B. D., Volume of Fluid (VoF) Method for the Dynamics of Free Boundaries, Journal of
    Computational Physics, 39, pp. 201 – 225, (1981).
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .

Modeling and characterization of a carbon fiber emitter for electrospray ionization

A K Sen1, J Darabi1, D R Knapp2 and J Liu2
1 MEMS and Microsystems Laboratory, Department of Mechanical Engineering,
University of South Carolina, 300 Main Street, Columbia, SC 29208, USA
2 Department of Pharmacology, Medical University of South Carolina, 173 Ashley Avenue,
Charleston, SC 29425, USA
E-mail: darabi@engr.sc.edu

뾰족한 탄소 섬유(CF)를 사용하는 새로운 마이크로 스케일 이미터는 질량 분석 (MS) 분석에서 전기 분무에 사용할 수 있습니다. 탄소 섬유는 360 µm OD 및 75 µm ID의 용융 실리카 모세관과 동축에 위치하며 날카로운 팁은 튜브 말단에서 30 µm 연장됩니다.

Abstract

전기 분무 이온화 (ESI) 프로세스는 전기 유체 역학을 해결하기 위한 Taylor–Melcher 누설 유전체 유체 모델 및 액체-가스 인터페이스 추적을 위한 유체 부피 (VOF) 접근 방식을 기반으로 하는 전산 유체 역학 (CFD) 코드를 사용하여 시뮬레이션 됩니다. CFD 코드는 먼저 기존 지오메트리에 대해 검증한 다음 CF 이미터 기반 ESI 모델을 시뮬레이션하는데 사용됩니다.

시뮬레이션된 전류 흐름 및 전류 전압 결과는 CF 이미터의 실험 결과와 잘 일치합니다. 이미터 형상, 전위차, 유속 및 액체의 물리적 특성이 CF 이미터의 전기 분무 거동에 미치는 영향을 철저히 조사합니다.

스프레이 전류와 제트 직경은 액체의 유속, 전위차 및 물리적 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에 보고된 결과와 정량적으로 비교됩니다. (이 기사의 일부 그림은 전자 버전에서만 색상입니다)

Introduction

1980 년대 후반부터 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 (MALDI)와 전기 분무 이온화 (ESI)의 두 가지 이온화 기술을 구현하여 감도, 속도 및 구조 정보 수준 측면에서 MS 분석이 엄청나게 성장했습니다. 1980 년대 초까지 전자 충격 (EI) 또는 화학 이온화 (CI) 방법은 가스 크로마토 그래피에 적합한 작은 생체 분자를 이온화 하는 데 사용되었습니다.

그러나 크고 열에 민감한 비 휘발성 샘플은 적절한 사전 처리 없이 EI 또는 CI-MS 기술로 분석 할 수 없습니다 [1]. ESI 기술을 사용하면 액체상에서 직접 이러한 큰 분자를 분석 할 수 있습니다 [2]. Zeleny [3, 4]는 출구에 높은 전위를 적용하여 모세관에서 액체 용액을 분사 할 수 있음을 보여주었습니다.

Dole [5, 6] 및 Fenn [7]의 선구적인 연구는 ESI를 고분자 및 생체 분자와 같은 대형 화합물의 이온화 방법으로 표시했습니다. 이에 이어이 기술에 의한 기상 이온 발생에 관련된 과정과 메커니즘이 널리 조사되고 있습니다.

ESI 방법에서 기체 이온화 된 분자는 강한 전계가 있는 상태에서 미세한 물방울을 생성하여 액체 용액에서 생성됩니다. ESI 프로세스의 이러한 능력은 단백질 및 기타 생체 분자 연구에 자연적으로 적용됨을 발견했습니다. ESI 방법과 관련된 다양한 프로세스가 그림 1에 나와 있습니다.

Figure 1. Schematic of an ESI process.
Figure 1. Schematic of an ESI process.

ESI 전위는 일반적으로 전도성 물질로 코팅 된 이미 터 튜브를 통해 외부에서 샘플 액체에 적용되지만 액체 샘플 내부에 적용될 수도 있습니다. Herring과 Qin [8]은 이미 터 팁에 삽입된 팔라듐 와이어를 통해 전기 분무 전위가 적용되는 모세관 전기 영동 (CE)을위한 ESI 인터페이스를 보여주었습니다.

Chiou의 설계 [9]에서는 작은 PDMS 칩에 있는 샘플 저장소, 마이크로 채널 및 실리카 모세관 노즐과 통합 된 내장 전극을 통해 전기 분무를 위한 고전압이 적용되었습니다.

Cao and Moini [10]는 ESI 전압이 모세관 내부에 위치한 전극을 통해인가되고 전기적 접촉이 출구 근처 모세관 벽의 작은 구멍을 통해 유지되는 전기 분무 방출기를 설계했습니다. 작은 모세관 직경 (~ 10 µm)을 가진 이미 터를 사용하여 낮은 전압에서 전기 분무가 가능하지만, 더 작은 구멍은 과도한 배압으로 인해 쉽게 막힐 수 있습니다.

직경이 더 큰 (> 50µm) 이미 터를 처리하는 것이 더 쉽습니다. 그러나 그들은 더 작은 직경의 이미 터만큼 효율적이지 않습니다 [11]. 일반적으로 ESI 전압을 적용하기 위해 유리 또는 용융 실리카와 같은 절연 재료로 제작 된 저 유량 이미 터의 외주에 전도성 코팅이 적용됩니다.

용융 실리카 모세관의 끝 부분에있는 스퍼터 코팅 된 귀금속 층은 내구성에 빠르게 영향을 미치는 것으로 관찰되었습니다. 코팅의 빠른 열화는 방전, 전기 화학적 반응 및 층과 용융 실리카 표면 사이의 불량한 기계적 결합으로 인해 발생할 수 있습니다.

이러한 에미 터의 수명은 스퍼터 코팅 후에 금을 전기 도금하거나 [12] 스퍼터 코팅 된 금 위에 SiOx를 코팅하여 증가시킬 수 있습니다 [13]. 크롬 또는 니켈 합금의 접착층 위에 금으로 코팅 된 이미 터는 우수한 결합력을 제공 할 수 있으며 음극으로 작동 할 때 내구성이 있습니다.

그러나 양극으로 작동하는 동안 접착층은 금 막을 통해 화학적으로 용해됩니다. 이미 터의 안정성과 내구성을 향상시키기 위해 대체 전도성 코팅이 평가되었습니다.

안정적인 ESI 작동을 위해 콜로이드 흑연 코팅 이미 터가 사용되었으며 수명이 길었습니다 [14]. 폴리아닐린 (PANI) 코팅 이미 터는 두꺼운 코팅으로 인해 높은 내구성을 보여주고 방전에 강합니다. PANIcoated와 gold-coated nanospray emitter의 electrospray ionization 거동을 비교 한 결과 PANIcoated emitter는 goldcoated emitter와 비슷한 향상된 감도를 제공합니다 [15].

그라파이트-폴리이 미드 혼합물은 또한 무 접착 전기 분무 방출기의 경우 전도성 코팅으로 사용되었습니다. 전도성 코팅의 안정성은 산화 스트레스 동안 좋은 성능을 나타내는 전기 화학적 방법에 의해 조사되었습니다 [16].

탄소 코팅 이미 터의 기능은 마이크로 스프레이 및 시스리스 CE 및 ESI 응용 분야에서 입증되었습니다. 이 이미 터는 견고하지는 않지만 방수가 되지 않는 CE 또는 ESI 애플리케이션에 충분히 내구성이있었습니다 [17].

우리는 막힘 문제를 제거하고 시료 액체와 금층 사이의 접촉 문제를 피할 수있는 뾰족한 탄소 섬유 기반의 새로운 ESI 방출기를 도입하여 ESI 시스템의 적용 성, 신뢰성 및 내구성을 향상 시켰습니다 [18]. 이 작업에서 탄소 섬유 기반 ESI 이미 터는 전산 유체 역학 (CFD) 소프트웨어 패키지 FLOW-3D [19]를 사용하여 시뮬레이션됩니다.

실험은 새로운 CF 이미 터를 사용하여 수행됩니다. 모델 예측은 실험 결과와 비교됩니다. 새로운 이미 터의 ESI 성능은 이미 터의 기하학적 구조, 유속, 액체의 물리적 특성과 같은 다양한 매개 변수에 대한 반응을 연구하여 평가됩니다.

스프레이 전류 및 제트 직경은 유량 및 액체의 특성과 상관 관계가 있으며 상관 결과는 문헌에보고 된 결과와 정량적으로 비교됩니다. 다음 섹션에서 ESI 공정을 지배하는 전기 유체 역학 이론은 Taylor–Melcher 누설 유전체 모델 [20]을 참조하여 설명됩니다.

그런 다음 Hartman 등이 사용하는 ESI 구성을 고려하여 CFD 코드의 유효성을 확인합니다 [21]. 또한 CF 기반 ESI 모델에 대한 시뮬레이션 및 실험 결과가 제시되고 논의됩니다. 마지막으로 모수 연구 결과와 상관 관계를 제시하고 논의합니다.

Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 2. Forces in the liquid cone.
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 3. Schematic of the ESI model studied by Hartman et al [21].
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 6. Cone-Jet profile and the electric potential contours at 19 kV; cone length is 4.3 mm.
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 7. A photograph of the experimental cone shape; cone length is 4.2 ± 0.2 mm [21].
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 15. Electric field contours at various time steps
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .
Figure 20. Top: image of electrospray, bottom: cone-jet profile using the CF emitter. Distance between the carbon fiber tip and the counter electrode is 4.0 mm, potential difference is 3500 V, flow rate is 300 nL min−1 .

References

[1] Siuzdak M 1996 Mass Spectrometry for Biotechnology (New York: Academic)
[2] Cole R B (ed) 1997 Electrospray Ionization Mass Spectrometry (New York: Wiley-Interscience)
[3] Zeleny J 1914 Phys. Rev. 3 69–91
[4] Zeleny J 1917 Phys. Rev. 10 1–6
[5] Dole M, Mack L L, Hines R L, Mobley R C, Ferguson L D and Alice M B 1968 Molecular beams of macroions
J. Chem. Phys. 49 2240–9
[6] Clegg G A and Dole M 1971 Molecular beams of macroions: III. Zein and polyvinylpyrrolidone Biopolymers
10 821–6
[7] Fenn J B, Mann M, Meng C K, Wong S F and Whitehouse C M 1989 Electrospray ionization for mass
spectrometry of large biomolecules Science 246 64–71
[8] Herring C J and Qin J 1999 An on-line preconcentrator and the evaluation of electrospray interfaces for the capillary
electrophoresis/mass spectrometry of peptides Rapid Commun. Mass Spectr. 13 1–7
[9] Chiou C H, Lee G B, Hsu H T, Chen P W and Liao P C B 2002 Microscale Tools for Sample Preparation, Separation
and Detection of Neuropeptides Sensors Actuators B 86 280–6
[10] Cao P and Moini M 1997 A novel sheathless interface for capillary electrophoresis/electrospray ionization mass
spectrometry using an in-capillary electrode J. Am. Soc. Mass Spectrom 8 561–4
[11] Janini G M, Conards T P, Wilkens K L, Issaq H J and Veenstra T D 2003 A sheathless nanoflow electrospray
interface for on-line capillary electrophoresis mass spectrometry Anal. Chem 75 1615–9
[12] Barroso M B de Jong and Ad P 1999 Sheathless preconcentration-capillary zone electrophoresis-mass
spectrometry applied to peptide analysis J. Am. Soc. Mass Spectrom 10 1271–8
[13] Valaskovic G A and McLafferty F W 1996 Long-lived metallized tips for nanoliter electrospray mass spectrometry
J. Am. Soc. Mass Spectrom. 7 1270–2
[14] Zhu X, Thiam S, Valle B C and Warner I M 2002 A colloidal graphite coated emitter for seathless capillary
electrophoresis/nanoelectrospray ionization mass spectrometry Anal. Chem 74 5405–9
[15] Maziarz E P I II, Lorenz S A, White T P and Wood T D 2000 Polyaniline: a conductive polymer coating for durable
nanospray emitters J. Am. Soc. Mass. Spectrom 11 659–63
[16] Nilsson S, Wetterhall M, Bergquist J, Nyholm L and Markides K E 2001 A simple and robust conductive
graphite coating for sheathless electrospray emitters used in capillary electrophoresis/mass spectrometry Rapid
Commun. Mass Spectr. 15 1997–2000
[17] Chang Y Z and Her G R 2000 Sheathless capillary electrophoresis/electospray mass spectrometry using a
carbon-coated tapered fused silica capillary with a beveled edge Anal. Chem. 72 626–30
[18] Liu J, Ro K W, Busman M and Knapp D R 2004 Electrospray ionization with a pointed carbon fiber emitter Anal. Chem. 76 3599–606
[19] Hirt C W 2004 Electro-hydrodynamics of semi–conductive fluids: with application to electro–spraying Flow Science
Technical Note 70 FSI–04–TN70 1–7
[20] Saville D A 1997 Electrohydrodynamcis: the Taylor–Melcher leaky dielectric model Annu. Rev. Fluid Mech. 29 27–64
[21] Hartman R P A, Brunner D J, Camelot D M A, Marijnissen J C M and Scarlett B 1999
Electrohydrodynamic atomization in the cone-jet mode physical modeling of the liquid cone and jet J. Aerosol Sci.
30 823–49
[22] Castellanos A 1998 Basic Concepts and Equations in Electrohydrodynamics Electrohydrodynamics
ed A Castellanos (Berlin: Springer)
[23] Melcher J R 1981 Continuum Electromechanics (Cambridge, MA: MIT Press)
[24] Hirt C W and Nichols B D 1981 Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries J. Comp. Phys.
39 201–25
[25] De la Mora F J and Loscertales I G 1994 The current emitted by highly conducting Taylor cones J. Fluid Mech. 260
155–84
[26] Ganan-Calvo A M 1997 Cone–jet analytical extension of Taylor’s electrostatic solution and the asymptotic universal
scaling laws in electrospraying Phys. Rev. Lett. 79 217–20
[27] Higuera F J 2004 Current/flow–rate characteristic of an electrospray with a small meniscus J. Fluid Mech.
513 239–46
[28] Zeng J, Sobek D and Korsmeyer T Electro-hydrodynamic modeling of electrospray ionization: cad for a microfluidic
device-mass spectrometer interface Transducers ’03: 12th Int. Conf. on Solid State Sensors, Actuators and
Microsystems 2 1275–8
[29] Ganan–Calvo A M, Davila J and Barrero A 1997 Current and droplet size in the electrospraying of liquids. Scaling laws J. Aerosol Sci. 28 249–75
[30] Cloupeau M and Prunet-Foch B 1989 Electrostatic spraying of liquids in cone–jet mode J. Electrost. 22 135–59

Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

A non-fluorine mold release agent for Ni stamp in nanoimprint process

Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b
, Chun-Chi Chen c
, Ya-Wei Lee d
, Ta-Hsin Chou a
a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan
cNational Nano Device Laboratories, Taiwan
d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan

Abstract

이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.

Introduction

나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.

따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].

오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.

각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.

Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].

그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.

본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.

Experiment

먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 ​​메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.

디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.

이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.

Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on anisotropic etching to remove reside.

마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.

PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.

수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.

200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.

마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.

Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational modes of molecular bonds.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.
Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views, respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o C and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated results have already decided before doing nanoimprint experiment.

References

[1] M.D. Austin, H.X. Ge, W. Wu, M.T. Li, Z.N. Yu, D. Wasserman, S.A. Lyon, S.Y. Chou, Nature 417 (2002) 835.
[2] S.Y. Chou, C. Keimel, J. Gu, Appl. Phys. Lett. 84 (2004) 5299.
[3] Q. Wang, G. Farrell, P. Wang, G. Rajan, T. Thomas, Sensor Actuator A 134 (2007) 405.
[4] C. Kentsch, W. Henschel, D. Wharam, D.P. Kern, Microelectron. Eng. 83 (2006) 1753.
[5] T.L. Chang, Y.W. Lee, C.C. Chen, F.H. Ko, Microelectron. Eng. 84 (2007) 1689.
[6] S. Tisa, F. Zappa, A. Tosi, S. Cova, Sensor Actuator A 140 (2007) 113.
[7] M. Agirregabiria, F.J. Blanco, J. Berganzo, M.T. Arroyo, A. Fullaondo, K. Mayora, J.M. Ruano-López, Lab Chip 5 (2005) 5545.
[8] W. Hu, E.K.F. Yim, R.M. Reano, K.W. Leong, S.W. Pang, J. Vac. Sci. Technol. B 84 (2005) 2984.
[9] H. Schift, L.J. Heyderman, C. Padeste, J. Gobrecht, Microelectron. Eng. 423 (2002) 61.
[10] S. Park, H. Schift, C. Padeste, B. Schnyder, R. Kötz, J. Gobrecht, Microelectron. Eng. 73–74 (2004) 196.
[11] A. Yokoo, M. Nakao, H. Yoshikawa, H. Masuda, T. Tamamura, Jpn. J. Appl. Phys. 38 (1999) 7268.

Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.

Lattice Boltzmann method for contact line dynamics

접촉선 역학을 위한 Lattice Boltzmann 방법

ter verkrijging van de graad van doctor aan de
Technische Universiteit Eindhoven, op gezag van de
rector magnificus prof.dr.ir. C.J. van Duijn, voor een
commissie aangewezen door het College voor
Promoties, in het openbaar te verdedigen
op woensdag 7 mei 2014 om 16:00 uur

Introduction

움직이는 접촉선은 본질적으로 어디에나 존재하며, 표면에 미끄러지는 물방울은 우리가 일상에서 만나는 일반적인 예입니다. 유체 역학의 접촉선은 일반적으로 액체, 고체 및 주변 공기/증기 사이의 공통 경계라고합니다.

최근 미세 유체 공학의 발전으로 인해 접촉 라인의 역학을 제어하는 힘과 흐름 조건에 대한 근본적인 이해와 기술에 대한 많은 요구가 제기되었습니다. 이 논문은 접촉선의 물리학, 분석 및 수치 모델링 및 고무적인 산업 기하학과 관련된 측면을 포함합니다.

동기를 부여하는 산업 응용 분야는 이머전 리소그래피 (ASML)와 잉크젯 노즐 (Océ)의 프린트 헤드입니다. 이 두 가지 문제는 몇 가지 특징적인 길이 및 시간 척도, 고도로 구부러진 유체 인터페이스, 다상 흐름 및 복잡한 경계 조건을 포함하므로 분석 및 수치 연구가 어렵습니다.

포토 리소그래피는 서브 마이크론 정확도로 마스크에서 실리콘 웨이퍼로 패턴을 전송할 수 있는 복잡한 절차입니다 [1]. 포토 리소그래피 공정의 핵심 단계 중 하나는 고해상도 광학 시스템을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 코팅 된 포토 레지스트를 DUV (심 자외선) 빛으로 노출시키는 것입니다. 광학 시스템을 사용하여 웨이퍼에 마스킹 할 수 있는 가장 작은 특징 또는 임계 치수 CD는 Rayleigh 기준으로 결정됩니다.

여기서 NA는 광학 시스템의 개구 수를 나타내고, λ는 사용 된 빛의 파장이고 k는 공정 종속 상수입니다. 광학 분야에서 광학 시스템의 개구 수 NA = n sin α는 시스템이 빛을 받아들이거나 방출 할 수 있는 각도 범위를 특성화하는 무차원 숫자입니다.

여기서 α는 렌즈의 수용 각도입니다 (0 < α <π / 2) 및 n은 렌즈와 포토 레지스트 사이의 매질의 굴절률입니다. CD의 가치가 감소하면 전자 장치가 더 작고 빨라집니다. 식에 의해 주어진 레일리 기준에 따르면. (1.1), 더 작은 CD 값은 k 또는 λ를 줄이거 나 NA를 늘림으로써 얻을 수 있습니다. 현재 KrF 및 ArF 엑시머 레이저의 경우 빛의 파장은 각각 최대 280nm 및 193nm까지 감소 될 수 있습니다 [1]. k는 분해능 향상 기술을 사용하여 0.4까지 감소 된 공정 의존 상수입니다 [2 ]. 개구 수는 sin α 또는 n을 증가시켜 증가시킬 수 있습니다.

sin α에 대한 실제 한계는 0.93으로, 이론적 한계 | sin α |에 매우 가깝습니다. ≤ 1. n을 늘리는 것이 이머전 리소그래피 사용의 기본 아이디어입니다. Immersion lithography는 렌즈와 포토 레지스트 사이의 에어 갭이 물로 대체되는 포토 리소그래피 기법입니다 (그림 1.1 (왼쪽 패널) 참조). 침지 리소그래피에 사용되는 물은 193nm 파장에 대해 1.44의 굴절률을 가진 고도로 정제 된 탈 이온수입니다 [3]. 이 굴절률 값은 분해 가능한 피처 크기의 해상도를 약 30 % 정도 증가시킵니다 [3].

이 방법은 훨씬 더 비싼 리소그래피 기술 [4]로 큰 변화를 가져 오지 않아도 된다는 장점을 가지고 더 작은 피처 크기를 달성하는 저렴한 방법입니다. 물이 웨이퍼의 포토 레지스트와 직접 접촉하기 때문에 이머전 리소그래피 기술은 주로 렌즈와 포토 레지스트의 오염 가능성과 관련된 몇 가지 문제를 야기합니다.

특히 웨이퍼 플레이트가 렌즈에 비해 Up 속도로 움직일 때 액체-공기-고체 접촉 라인도 움직입니다 (그림 1.1 (오른쪽 패널) 참조). 특정 최소 속도를 넘어 서면 전진 및 후퇴 접촉 선 (그림 1.1, 오른쪽 패널 참조)이 불안정 해지고 각각 공기를 동반하거나 액체 필름을 웨이퍼로 끌 수 있습니다 [5].

공기와 액체 필름은 결국 기포 나 액체 방울로 부서져서 리소그래피 공정에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 논문에서 우리는 플레이트의 속도, 웨이퍼의 습윤 특성 및 주변 공기의 점도에 따라 전진 및 후퇴하는 접촉 라인의 안정성 연구에 기여했습니다.

1.1.2 Drop-on-demand inkjet printer

최신 잉크젯 인쇄 기술은 CIJ (연속 잉크젯) 및 DOD (주문형 드롭) 잉크젯의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. CIJ 프린터에서 미세 노즐에서 나오는 액체 분사는 RP (Rayleigh-Plateau) 불안정성으로 인해 물방울로 분해됩니다. 이 RP 불안정성은 액체의 흐름을 정확하게 제어 할 수있는 음향 변동을 생성하는 압전 결정에 의해 유발되어 일정한 간격으로 물방울로 분해됩니다 [7].

DOD 잉크젯 프린터는 작동 원리에 따라 두 가지 범주로 더 나눌 수 있습니다 [8]. 여기서는 압전 잉크젯 (PIJ) 프린터에만 중점을 둡니다. PIJ 프린터에서 낙하 형성은 압전 소자에 의해 생성 된 압력 파에 의해 발생합니다. PIJ 프린터의 프린트 헤드 개략도가 그림 1.2에 나와 있습니다.

PIJ 프린터는 CIJ 프린터에 비해 상대적으로 느리지 만 인쇄 품질이 훨씬 더 높습니다 [7]. 프린터의 품질은 일반적으로 평방 인치당 도트 수 (dpi)로 측정되며 최신 응용 프로그램에는 더 작은 물방울 (높은 dpi)과 더 나은 정확도가 필요합니다. 방울의 정확도와 크기에 영향을 미치는 여러 요인 중에서 노즐, 노즐 플레이트의 젖음성 및 방울 형성 ​​빈도 fDOD가 중요한 역할을합니다 [8].

좋은 방울 형성을 위해 접촉 라인의 위치는 노즐 내에서 정밀하게 제어되어야 합니다. 이 논문에서는 PIJ 프린터에서 드롭 형성의 일부 측면에만 중점을 둡니다. 우리의 연구는 노즐 습윤성과 DOD 주파수가 방울 형성 ​​과정에 미치는 영향을 연구 할 수 있는 수치 도구의 개발을 목표로 합니다.

Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 1.2: Left panel: 3D CAD drawing of a printhead prototype showing (a) the melting unit, (b) the filter units, (c) the reservoir, (d) the static pressure hose, (e) the central part, and (f) the electronic driving supply. Image retrieved from [8]. Right panel: A schematic showing a single nozzle uint in the central part (e) of the printhead shown in the left panel.
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential
Figure 2.2: The liquid-vapor interface at the microscopic length scale obtained from a molecular dynamics (MD) simulation using Lennard-Jones potential. The vertical axis is in units of the molecular diameter σ and the stress shown in panel (c) is measured in /σ3 . Here,  is the energy scale corresponding to the intermolecular forces. (a) Snapshot of the liquid-vapor interface in the MD simulation. The red dotted line divides the system in two parts: Left and right. (b) Time-averaged normalized density profile ρ ∗ (z) across the interface. (c) Tangential force per unit area exerted by the left part on the right part of the system. The plot shows the difference between the normal and the tangential components of stress tensor: Π(z) = σ n − σ t . Images reproduced from [16].
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate
Figure 2.3: Left panel: Water drops on a glass substrate (Image source: http: // way2science. com/ molecular-theory-of-surface-tension).The red dotted line in the figure shows the position of the contact line. The shape of the big drops is affected by the force due to gravity. Right panel: Schematics of a liquid drop on a smooth non-deformable solid surface. The figure shows the contact angle, θe, in thermodynamic equilibrium.
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead
Figure 6.1: Left panel: schematic of a single nozzle unit in the printhead. Right panel: schematic of the channel-nozzle section of the printhead. The axisymmetric channel-nozzle section (right panel) is the simulation domain for our LB simulation (R = Rc).
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem

3-D transient simulation of viscoelastic coating flows

점탄성 코팅 흐름의 3-D 과도 시뮬레이션

James M. Brethour
Flow Science, Inc.
Santa Fe, New Mexico USA 87505
Presented at the 13th International Coating Science and Technology Symposium, September 10-
13, 2006, Denver, Colorado1

일시적인 프로세스의 3 차원 시뮬레이션은 자유 표면 이동 중에 왜곡을 방지하기 위해 시뮬레이션 중에 업데이트 해야 하는 복잡한 메시를 생성하기 때문에 일반적으로 사용자와 컴퓨터 모두에게 매우 어렵고 지루합니다.

고정된 규칙적인 메시를 통해 유체 운동을 추적하는 Eulerian 기술을 사용하면 이러한 어려움이 제거됩니다. 이러한 방식으로, 큰 유체 변형과 심지어 분열을 계산할 수 있습니다.

이 작업에 사용된 계산 소프트웨어인 FLOW-3D® [1]는 지속적으로 변화하는 유체 영역의 자유 표면을 추적하기 위해 Volume-of-Fluid 기반 기술의 독창적이고 진정한 형태 인 TruVOF®를 사용합니다.

이 모델에 추가 된 것은 점탄성 흐름의 시뮬레이션을 가능하게 하는 사용자 정의입니다. 점탄성 모델은 형태 텐서 [2]를 사용하여 각 유체 요소의 변형 및 회전 이력을 추적합니다. 이러한 계산은 이미 흐름 모델에 존재하는 질량 보존 및 운동량 방정식과 함께 해결됩니다. 필요한 추가 매개 변수는 탄성 계수와 이완 시간입니다.

계산 결과는 슬롯 코팅 [3]에서 하류 접촉 라인이 불안정해질 때까지 코팅액의 공급이 점차 감소하는 저 유량 한계의 실험 결과와 비교됩니다. 계산 결과는 모세관 수의 변화와 유체의 탄성 모두에 대한 실험과 잘 연관되어 있습니다.

Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.
Figure 1: Two-dimensional slice of slot coating process; in the experiments, the coating gap was maintained at 100 μm, the slot gap was 125 μm, and the vacuum pressure and web speed were continously varied.
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem
Figure 2: Computational domain and boundary conditions for the two-dimensional flow problem
Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.
Figure 3: Plot of low flow limits in slot coating as a function of capillary number and fluid elasticity. The solid markers indicate simulation results while the open markers indicate experimental results [3]. The lines represent best-fit power-law curves.
Fig. 3. Nylon 11 impact sequence onto a preheated substrate

Impact Modeling of Thermally Sprayed Polymer Particles

Ivosevic, M., Cairncross, R. A., Knight, R., Philadelphia / USA

열 스프레이는 전통적으로 금속, 카바이드 및 세라믹 코팅을 증착하는 데 사용되어 왔지만 최근에는 HVOF (High Velocity Oxy-Fuel) 열 스프레이 공정의 높은 운동 에너지로 인해 용융 점도가 높은 폴리머의 무용제 처리도 가능하다는 사실이 밝혀졌습니다. , 유해한 휘발성 유기 용매가 필요하지 않습니다. 이 작업의 주된 목표는 지식 기반을 개발하고 HVOF 연소 스프레이 공정에 의해 분사되는 폴리머 입자의 충격 거동에 대한 질적 이해를 개선하는 것이 었습니다. 고분자 입자의 HVOF 분사 중 입자 가속, 가열 및 충격 변형의 수치 모델이 개발되었습니다. Volume-of-Fluid (VoF) 전산 유체 역학 패키지 인 Flow3D®는 입자가 강철 기판과 충돌하는 동안 유체 역학 및 열 전달을 모델링하는 데 사용되었습니다. 입자 가속 및 열 전달 모델을 사용하여 예측 된 방사형 온도 프로파일은 저온, 고점도 코어 및 고온, 저점도 표면을 가진 폴리머 입자를 시뮬레이션하기 위해 온도 의존 점도 모델과 함께 Flow3D®의 초기 조건으로 사용되었습니다. 이 접근법은 얇은 디스크 내에서 크고 거의 반구형 인 코어를 나타내는 변형 된 입자를 예측했으며 광학 현미경을 사용하여 만든 열 스프레이 스 플랫의 실험 관찰과 일치했습니다.

폴리머 증착에 열 분무 공정을 사용하는 주요 이점은 다음과 같습니다. (i) 휘발성 유기 화합물 (VOCs)을 사용하지 않는 무용제 코팅; (ii) 거의 모든 환경 조건에서 큰 물체를 코팅 할 수있는 능력; (iii) 용융 점도가 높은 폴리머 코팅을 적용하는 능력; 및 (iv) 일반적으로 정전기 분말 코팅 및 용제 기반 페인트에 필요한 오븐 건조 또는 경화와 같은 증착 후 처리없이 “즉시 사용 가능한”코팅을 생산할 수있는 능력. 이러한 공정에 비해 주요 단점은 다음과 같습니다. (i) 낮은 증착 효율, (ii) 낮은 품질의 표면 마감 및 (iii) 높은 공정 복잡성 (종종 폴리머 용융 및 분해 온도에 의해 정의되는 좁은 공정 창). 폴리머 증착에 세 가지 열 스프레이 공정이 사용 된 것으로 알려졌습니다 [1].

  • 기존의 화염 분사.
  • HVOF 연소 스프레이.
  • 플라즈마 스프레이.

HVOF 및 플라즈마 스프레이 공정에 의해 분사되는 폴리머의 수는 제한되어 있으며 HVOF 및 플라즈마 스프레이 폴리머 코팅의 상업적 응용은 아직 개발 단계에 있습니다 [1]. 폴리머의 HVOF 스프레이는 화염 스프레이 [최대 ~ 100m / s]에 비해 상당히 높은 입자 속도 [최대 1,000m / s]로 인해 주로 주목을 받았습니다. 이는 특히 고 분자량 폴리머 및 높은 (> 5 vol. %) 세라믹 강화 함량을 갖는 폴리머 / 세라믹 복합재를 포함하여 용융 점도가 높은 코팅의 증착에있어 중요한 이점입니다.

Fig. 1. Nylon 11 splats deposited onto a room temperature glass slide.
Fig. 1. Nylon 11 splats deposited onto a room temperature glass slide.
Fig. 2. Nylon 11 splats deposited onto a preheated glass slide (200 °C).
Fig. 2. Nylon 11 splats deposited onto a preheated glass slide (200 °C).
Fig. 3. Nylon 11 impact sequence onto a preheated substrate
Fig. 3. Nylon 11 impact sequence onto a preheated substrate, (I) partially melted particle before impact, (II) “fried-egg” shaped splat, (III) post-deposition flow of a fully molten droplet, (IV) droplet shrinkage during cooling.
Fig. 5. Predicted velocities of Nylon 11 particles in an HVOF jet (total O2 + H2 gas flow rate of 1.86 g/s at Φ = 0.83).
Fig. 5. Predicted velocities of Nylon 11 particles in an HVOF jet (total O2 + H2 gas flow rate of 1.86 g/s at Φ = 0.83).
Fig. 7. Simulated deformation of a Nylon 11 droplet with a radial temperature gradient and temperaturedependent viscosity during impact.
Fig. 7. Simulated deformation of a Nylon 11 droplet with a radial temperature gradient and temperaturedependent viscosity during impact.
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.

Coupled CFD-Response Surface Method (RSM) Methodology for Optimizing Jettability Operating Conditions

분사성 작동 조건을 최적화하기 위한 결합된 CFD-Response Surface Method(RSM)

Nuno Couto 1, Valter Silva 1,2,* , João Cardoso 2, Leo M. González-Gutiérrez 3 and Antonio Souto-Iglesias 41
INEGI-FEUP, Faculty of Engineering, Porto University, 4200-465 Porto, Portugal;
nunodiniscouto@hotmail.com
2 VALORIZA, Polytechnic Institute of Portalegre, 7300-110 Portalegre, Portugal; jps.cardoso@ipportalegre.pt
3 CEHINAV, DMFPA, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain; leo.gonzalez@upm.es
4 CEHINAV, DACSON, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, 28040 Madrid, Spain;
antonio.souto@upm.es

  • Correspondence: valter.silva@ipportalegre.pt; Tel.: +351-245-301-592

소개

물방울 생성에 대한 이해는 여러 산업 응용 분야에서 매우 중요합니다 [ 1 ]. 잉크젯 프린팅 프로세스는 일반적으로 10 ~ 100 μm [ 1 ] 범위의 독특하고 작은 액적 크기를 특징으로 하며 연속적 또는 충동적 흐름을 사용하여 얻을 수 있습니다 (마지막 방식은 주문형 드롭 (DoD)이라고도 함). 잉크젯).

여러 장점 덕분에 DoD 방법은 산업 환경에서 상당한 수용을 얻고 있습니다 [ 2 ].DoD는 복잡한 프로세스이며 유체 속성, 노즐 형상 및 구동 파형 [ 1 , 3 ]의 세 가지 주요 범주로 분류되는 여러 매개 변수에 따라 달라집니다 .그러나 길이와 시간 척도가 모두 마이크로 오더 [ 4 ] 이기 때문에 실험을하기가 어렵습니다 .

결과적으로 실험 설정은 항상 비용이 많이 들고 복잡하며 CFD (전산 유체 역학)와 같은 고급 수치 접근 방식이 엄격한 요구 사항입니다 [ 5 , 6 ]. VOF (volume-of-fluid) 접근 방식은 액체 분해 및 액적 생성에 대한 다상 공정을 시뮬레이션하기위한 적절한 대안으로 밝혀졌으며 과거 연구에서 그대로 사용되었습니다 [ 7 , 8], 인쇄 프로세스의 맥락에서 전자는 여전히 현재 연구의 주제입니다. 

또한 VOF 체계를 사용하면 단일 운동량 방정식 세트를 해결하고 도메인 전체에 걸쳐 각 유체의 체적 분율을 추적하여 명확하게 정의된 인터페이스로 둘 이상의 혼합 불가능한 유체를 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있습니다. Feng [ 9 ]는 VOF 접근 방식을 사용하여 일시적인 유체 인터페이스 변형 및 중단을 효과적으로 추적하는 패키지 FLOW-3D를 사용하여 낙하 배출 중 복잡한 유체 역학 프로세스를 시뮬레이션하는 선구자 작업 중 하나를 수행했습니다.

주요 목표는 볼륨 및 속도와 같은 민감한 변수를 더 잘 이해하면서 장치 개발에서 일반적인 설계 규칙을 구현하는 것이 었습니다. 이러한 종류의 공정과 관련된 주요 질문 중 하나는 안정적인 액적 형성을 위한 작동 범위의 정의입니다.

Fromm [ 10 ]은 Reynolds 수와 Weber 수의 제곱근 비율이 2보다 작으면 안정적인 방울을 생성 할 수 없다는 것을 확인했습니다. 이 무차원 값은 나중에 Z 번호로 알려졌으며 분사 가능성 범위 [ 11 ]를 정의합니다 . 문헌에서 분사 가능성을 위한 Z 간격은 1 ~ 10 [ 12 ], 4 ~ 14 [ 13 ] 또는 0.67 ~ 50 [ 14]을 찾을 수 있습니다. 

이것은 Z 값 만으로는 분사 가능성 조건을 나타낼 수 없음을 분명히 의미합니다. 실제로, 다른 속성을 가진 유체는 다른 인쇄 품질을 나타내면서 동일한 Z 값을 나타낼 수 있습니다. 액적 생성 공정과 해당 분사 성은 주로 전체 공정 품질에 큰 영향을 미치는 매개 변수 세트에 의해 결정됩니다. 

토대 메커니즘을 더 잘 이해하려면 확장 된 작동 조건 및 매개 변수 세트를 고려하여 여러 실험 또는 수치 실행을 수행해야 합니다. DoE (design-of-experiment) 접근 방식과 같은 체계적인 접근 방식이 없으면 이것은 달성하기 매우 어려운 작업이 될 수 있습니다. 최적화 문제를 해결하기 위해 반응 표면 방법을 사용하여 처음으로 체계화된 접근 방식이 개발된 Box and Wilson [ 15 ] 의 선구자 기사 이후 ,이 입증된 방법론은 많은 화학 및 산업 공정[ 16 ] 및 기타 관련 학계에 성공적으로 적용되었습니다.

예를 들어 Silva와 Rouboa [ 17 ]는 직접 메탄올 연료 전지의 출력 밀도에 영향을 미치는 관련 매개 변수를 식별하기 위해 반응 표면 방법론 (RSM)을 사용했습니다. 많은 실제 산업 응용 분야에서 실험 연구는 작동 매개 변수를 조절하기 어렵 기 때문에 제한적이지만 주로 설정을 개발하거나 실험을 실행하는 데 드는 비용이 높기 때문입니다. 

따라서 솔루션은 주요 시스템 응답을 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 효과적인 수학적 모델의 개발에 의존합니다. DoE와 같은 최적화 방법론을 수치 모델과 결합하면 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 실험을 피하고 다양한 입력 조합을 사용하여 최적의 조건을 얻을 수 있습니다 [ 16 ]. 

실바와 루 보아 [ 18] CFD 프레임 워크 하에서 개발 된 2D Eulerian-Eulerian 바이오 매스 가스화 모델에서 얻은 결과를 RSM과 결합하여 다양한 응용 분야에서 합성 가스를 생성하기 위한 최적의 작동 조건을 찾습니다. 

저자는 입력 요인으로 인한 최상의 응답과 최소한의 변동을 모두 보장하는 작동 조건을 찾을 수 있었습니다. Frawley et al. [ 19 ] CFD 및 DoE 기술 (특히 RSM)을 결합하여 파이프의 팔꿈치에서 고체 입자 침식에 대한 다양한 주요 요인의 영향을 조사하여 침식 예측 모델을 개발할 수 있습니다.우리가 아는 한, DoD 잉크젯 프로세스의 개선 및 더 나은 이해에 적용되는 DoE 접근법 (실험적으로 또는 모든 종류의 수치 모델과 결합)을 구현하는 연구는 없습니다. 선도 기업이 이러한 접근 방식을 적용 할 가능성이 있지만 관련 결과는 민감할 수 있으므로 더 넓은 커뮤니티에서 사용할 수 없습니다. 이 사실은 DoD 잉크젯 공정에서 액적 생성에 대한 여러 매개 변수의 영향을 평가하기 위한 이러한 종류의 연구로서 현재 논문의 영향을 증가 시킬 수 있습니다.

CFD 프레임 워크 내에서 VOF 접근 방식을 사용하여 여러 컴퓨터 실험의 설계를 개발하고 RSM을 분석 도구로 사용했습니다. 충분한 수치 정확도와 수용 가능한 시간 계산 시뮬레이션의 균형을 맞추기 위해 메쉬 수렴 연구가 수행되었습니다. 설계 목적을 위해 점도, 표면 장력, 입구 속도 및 노즐 직경이 입력 요인으로 선택되었습니다. 응답은 break-up 시간과 break-up 길이였습니다.

Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 1. Schematic of the computational domain
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 2. Ink fraction contours for mesh 1 through 4 (left to right) at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs.
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 3. Comparison between surface tensions at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 4. Comparison between viscosity values at the following four time steps: (a) 6 μs, (b) 12 μs, (c) 18 μs, and (d) 24 μs.
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 5. Comparison between different nozzle diameters at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 6. Comparison between different inlet velocities at the following four time steps: (a) 6 µs, (b) 12 µs, (c) 18 µs, and (d) 24 µs
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 8. Contour response plots for break-up time as a function of (a) surface tension and viscosity, (b) nozzle diameter and viscosity, (c) inlet velocity and viscosity, (d) nozzle diameter and surface tension, (e) inlet velocity and surface tension, and (f) inlet velocity and nozzle diameter.
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).
Figure 12. Break-up length as a function of the We–Ca space (obtained from the 25 runs).

References

  1. Hutchings, I.M.; Martin, G.D. Inkjet Technology for Digital Fabrication; John Wiley & Sons Ltd.: Hoboken, NJ,
    USA, 2013.
  2. Waasdorp, R.; Heuvel, O.; Versluis, F.; Hajee, B.; GhatKesar, M. Acessing individual 75-micron diameter
    nozzles of a desktop inkjet printer to dispense picoliter droplets on demand. RSC Adv. 2018, 8, 14765.
  3. Zhang, H.; Wang, J.; Lu, G. Numerical investigation of the influence of companion drops on drop-ondemand ink jetting. Appl. Phys. Eng. 2012, 13, 584–595.
  4. Dong, H.; Carr, W. An experimental study of drop-on-demand drop formation. Phys. Fluids 2006, 18,
    072102.
  5. Patel, M.; Pericleous, K.; Cross, M. Numerical Modelling of Circulating Fluidized beds. Int. J. Comput.
  6. Fluid Dyn. 1993, 1, 161–176. [CrossRef]
  7. Zhao, X.; Glenn, C.; Xiao, Z.; Zhang, S. CFD development for macro particle simulations. Int. J. Comput.
  8. Fluid Dyn. 2014, 28, 232–249. [CrossRef]
  9. Hasan, M.N.; Chandy, A.; Choi, J.W. Numerical analysis of post-impact droplet deformation for direct-print.
  10. Eng. Appl. Comput. Fluid Mech. 2015, 9, 543–555. [CrossRef]
  11. Ghafouri-Azar, R.; Mostaghimi, J.; Chandra, S. Numerical study of impact and solidification of a droplet
  12. over a deposited frozen splat. Int. J. Comput. Fluid Dyn. 2004, 18, 133–138. [CrossRef]
  13. Feng, J. A General Fluid Dynamic Analysis of Drop Ejection in Drop-on-Demand Ink Jet Devices. J. Imaging
  14. Sci. Technol. 2002, 46, 398–408.
  15. Fromm, J. Numerical Calculation of the Fluid Dynamics of Drop-on-Demand Jets. IBM J. Res. Dev. 1984, 28,
  16. 322–333. [CrossRef]
  17. Nallan, H.; Sadie, J.; Kitsomboonloha, R.; Volkman, S.; Subramanian, V. Systematic Design of Jettable
  18. Nanoparticle-Based Inkjet Inks: Rheology, Acoustics and Jettability. Langmuir 2014, 30, 13470–13477.
  19. [CrossRef] [PubMed]
  20. Reis, N.; Derby, B. Ink Jet Deposition of Ceramic Suspensions: Modelling and Experiments of Droplet Formation;
  21. Chapter in MRS Online Proceeding Library Archive; Cambridge University Press: Cambridge, UK, 2000;
  22. Volume 624, pp. 117–122.
  23. Jang, D.; Kim, D.; Moon, J. Influence of Fluid Physical Properties on Ink-Jet Printability. Langmuir 2009, 25,
  24. 2629–2635. [CrossRef] [PubMed]
  25. Tai, J.; Gan, H.Y.; Liang, Y.N.; Lok, B.K. Control of Droplet Formation in Inkjet Printing Using Ohnesorge
  26. Number Category: Materials and Processes. In Proceedings of the 10th Electronics Packaging Technology
  27. Conference, EPTC, Singapore, 9–12 December 2008; pp. 761–766.
  28. Box, G.; Wilson, K. On the Experimental Attainment of Optimum Conditions. J. R. Stat. Soc. Ser. B 1951, 13,
  29. 1–45.
  30. Silva, V.; Rouboa, A. Optimizing the gasification operating conditions of forest residues by coupling a
  31. two-stage equilibrium model with a response surface methodology. Fuel Process. Technol. 2014, 122, 163–169.
  32. [CrossRef]
  33. Silva, V.; Rouboa, A. Optimizing the DMFC Operating Conditions using a Response Surface Method.
  34. Appl. Math. Comput. 2012, 218, 6733–6743. [CrossRef]
  35. Silva, V.; Rouboa, A. Combining a 2-D multiphase CFD model with a Response Surface Methodology to
  36. optimize the gasification of Portuguese biomasses. Energy Convers. Manag. 2015, 99, 28–40. [CrossRef]
  37. Frawley, P.; Corish, J.; Niven, A.; Geron, M. Combination of CFD and DOE to analyse solid particle erosion
  38. in elbows. Int. J. Comput. Fluid Dyn. 2009, 23, 411–426. [CrossRef]
  39. Morrison, N.F.; Harlen, O.G. Viscoelasticity in inkjet printing. Rheol. Acta 2010, 49, 619–632. [CrossRef]
  40. ANSYS Inc. ANSYS Fluent Tutorial Guide; Release 15.0; ANSYS Inc.: Canonsburg, PA, USA, November 2013.
  41. ANSYS Inc. ANSYS Fluent Theory Guide; Release 17.0; ANSYS Inc.: Canonsburg, PA, USA, January 2016.
  42. Dinsenmeyer, R.; Fourmigué, J.F.; Caney, N.; Marty, P. Volume of fluid approach of boiling flows in
  43. concentrated solar plants. Int. J. Heat Fluid Flow 2017, 65, 177–191. [CrossRef]
  44. Das, S.; Weerasiri, L.D.; Yang, W. Influence of surface tension on bubble nucleation, formation and onset of
  45. sliding. Colloids Surf. A Physicochem. Eng. Asp. 2017, 516, 23–31. [CrossRef]
  46. Du, W.; Zhang, J.; Lu, P.; Xu, J.; Wei, W.; He, G.; Zhang, L. Advanced understanding of local wetting
  47. behaviour in gas-liquid-solid packed beds using CFD with a volume of fluid (VOF) method. Chem. Eng. Sci.
  48. 2017, 170, 378–392. [CrossRef]
  49. Shrestha, S.; Chou, K. A build surface study of Powder-Bed electron beam additive manufacturing by
  50. 3D thermo-fluid simulation and white-light interferometry. Int. J. Mach. Tools Manuf. 2017, 121, 37–49.
  51. [CrossRef]
  52. Zhong, Y.; Fang, H.; Ma, Q.; Dong, X. Analysis of droplet stability after ejection from an inkjet nozzle. J. Fluid
  53. Mech. 2018, 845, 378–391. [CrossRef]
  54. Zhang, X. Dynamics of drop formation in viscous flows. Chem. Eng. Sci. 1999, 54, 1759–1774. [CrossRef]
  55. Calvert, P. Inkjet printing for materials and devices. Chem. Mater. 2001, 13, 3299–3305. [CrossRef]
  56. Kim, C.S.; Park, S.; Sim, W.; Kim, Y.; Yoo, Y. Modelling and characterization of an industrial inkjet head for
  57. micro-patterning on printed circuit boards. Comput. Fluids 2009, 38, 602–612. [CrossRef]
  58. ChemEngineering 2018, 2, 51 19 of 19
  59. Wang, P. Numerical Analysis of Droplet Formation and Transport of a Highly Viscous Liquid. Master’s Thesis,
  60. University of Kentucky, Lexington, KY, USA, 2014.
  61. Zhang, Z.; Xiong, R.; Corr, D.; Huang, Y. Study of Impingement Types and Printing Quality during Laser
  62. Printing of Viscoelastic Alginate Solutions. Langmuir 2016, 32, 3004–3014. [CrossRef] [PubMed]
  63. Derby, B. Inkjet Printing Ceramics: From Drops to Solid. J. Eur. Ceram. Soc. 2011, 31, 2543–2550. [CrossRef]
  64. Kim, E.; Baek, J. Numerical Study on the Effects of Non Dimensional Parameters on Drop-on-Demand
  65. Droplet Formation Dynamics and Printability Range in the up-Scaled Model. Phys. Fluids 2012, 24, 082103.
  66. [CrossRef]
Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.

Effect of substrate cooling and droplet shape and composition on the droplet evaporation and the deposition of particles

기판 냉각 및 액적 모양 및 조성이 액적 증발 및 입자 증착에 미치는 영향

by Vahid Bazargan
M.A.Sc., Mechanical Engineering, The University of British Columbia, 2008
B.Sc., Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, 2006
B.Sc., Chemical & Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, 2006

고착 방울은 평평한 기판에 놓인 액체 방울입니다. 작은 고정 액적이 증발하는 동안 액적의 접촉선은 고정된 접촉 영역이 있는 고정된 단계와 고정된 접촉각이 있는 고정 해제된 단계의 두 가지 단계를 거칩니다. 고정된 접촉 라인이 있는 증발은 액적 내부에서 접촉 라인을 향한 흐름을 생성합니다.

이 흐름은 입자를 운반하고 접촉 선 근처에 침전시킵니다. 이로 인해 일반적으로 관찰되는 “커피 링”현상이 발생합니다. 이 논문은 증발 과정과 고착성 액적의 증발 유도 흐름에 대한 연구를 제공하고 콜로이드 현탁액에서 입자의 침착에 대한 통찰력을 제공합니다. 여기서 우리는 먼저 작은 고착 방울의 증발을 연구하고 증발 과정에서 기판의 열전도도의 중요성에 대해 논의합니다.

현재 증발 모델이 500µm 미만의 액적 크기에 대해 심각한 오류를 생성하는 방법을 보여줍니다. 우리의 모델에는 열 효과가 포함되어 있으며, 특히 증발 잠열의 균형을 맞추기 위해 액적에 열을 제공하는 기판의 열전도도를 포함합니다. 실험 결과를 바탕으로 접촉각의 진화와 관련된 접촉 선의 가상 움직임을 정의하여 고정 및 고정 해제 단계의 전체 증발 시간을 고려합니다.

우리의 모델은 2 % 미만의 오차로 500 µm보다 작은 물방울에 대한 실험 결과와 일치합니다. 또한 유한한 크기의 라인 액적의 증발을 연구하고 증발 중 접촉 라인의 복잡한 동작에 대해 논의합니다. 에너지 공식을 적용하고 접촉 선이 구형 방울의 후퇴 접촉각보다 높은 접촉각을 가진 선 방울의 두 끝에서 후퇴하기 시작 함을 보여줍니다. 그리고 라인 방울 내부의 증발 유도 흐름을 보여줍니다.

마지막으로, 계면 활성제 존재 하에서 접촉 라인의 거동을 논의하고 입자 증착에 대한 Marangoni 흐름 효과에 대해 논의합니다. 열 Marangoni 효과는 접촉 선 근처에 증착 된 입자의 양에 영향을 미치며, 기판 온도가 낮을수록 접촉 선 근처에 증착되는 입자의 양이 많다는 것을 알 수 있습니다.

Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.
Figure 1.1: A water droplet with a radius of 1 mm resting on a glass substrate. The surface of the droplet takes on a spherical cap shape. The contact angle θ is defined by the balance of the interfacial forces.
Figure 2.1: Evaporation modes of sessile droplets on a substrate: (a) evaporation at constant contact angle (de-pinned stage) and (b) evaporation at constant contact area (pinned stage)
Figure 2.1: Evaporation modes of sessile droplets on a substrate: (a) evaporation at constant contact angle (de-pinned stage) and (b) evaporation at constant contact area (pinned stage)
Figure 2.2: A sessil droplet with its image can be profiled as the equiconvex lens formed by two intersecting spheres with radius of a.
Figure 2.2: A sessil droplet with its image can be profiled as the equiconvex lens formed by two intersecting spheres with radius of a.
Figure 2.3: The droplet life time for both evaporation modes derived from Equation 2.2.
Figure 2.3: The droplet life time for both evaporation modes derived from Equation 2.2.
Figure 2.4: A probability of escape for vapor molecules at two different sites of the surface of the droplet for diffusion controlled evaporation. The random walk path initiated from a vapor molecule is more likely to result in a return to the surface if the starting point is further away from the edge of the droplet.
Figure 2.4: A probability of escape for vapor molecules at two different sites of the surface of the droplet for diffusion controlled evaporation. The random walk path initiated from a vapor molecule is more likely to result in a return to the surface if the starting point is further away from the edge of the droplet.
Figure 2.5: Schematic of the sessile droplet on a substrate
Figure 2.5: Schematic of the sessile droplet on a substrate. The evaporation rate at the surface of the droplet is enhanced toward the edge of the droplet.
Figure 2.6: The domain mesh (a) and the solution of the Laplace equation for diffusion of the water vapor molecule with the concentration of Cv = 1.9×10−8 g/mm3 at the surface of the droplet into the ambient air with the relative humidity of 55%, i.e. φ = 0.55 (b).
Figure 2.6: The domain mesh (a) and the solution of the Laplace equation for diffusion of the water vapor molecule with the concentration of Cv = 1.9×10−8 g/mm3 at the surface of the droplet into the ambient air with the relative humidity of 55%, i.e. φ = 0.55 (b).
Figure 3.1: The portable micro printing setup. A motorized linear stage from Zaber Technologies Inc. was used to control the place and speed of the micro nozzle.
Figure 3.1: The portable micro printing setup. A motorized linear stage from Zaber Technologies Inc. was used to control the place and speed of the micro nozzle.
Figure 4.6: Temperature contours inside the substrate adjacent to the droplet
Figure 4.6: Temperature contours inside the substrate adjacent to the droplet
Figure 4.7: The effect of substrate cooling on the evaporation rate, the basic model shows the same value for all substrates.
Figure 4.7: The effect of substrate cooling on the evaporation rate, the basic model shows the same value for all substrates.

Bibliography

[1] R. G. Picknett and R. Bexon, “The evaporation of sessile or pendant drops in still air,” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 61, pp. 336–350, Sept. 1977. → pages viii, 8, 9, 18, 42
[2] H. Y. Erbil, “Evaporation of pure liquid sessile and spherical suspended drops: A review,” Advances in Colloid and Interface Science, vol. 170, pp. 67–86, Jan. 2012. → pages 1
[3] R. Sharma, C. Y. Lee, J. H. Choi, K. Chen, and M. S. Strano, “Nanometer positioning, parallel alignment, and placement of single anisotropic nanoparticles using hydrodynamic forces in cylindrical droplets,” Nano Lett., vol. 7, no. 9, pp. 2693–2700, 2007. → pages 1, 54, 71
[4] S. Tokonami, H. Shiigi, and T. Nagaoka, “Review: Micro- and nanosized molecularly imprinted polymers for high-throughput analytical applications,” Analytica Chimica Acta, vol. 641, pp. 7–13, May 2009. →pages 71
[5] A. A. Sagade and R. Sharma, “Copper sulphide (CuxS) as an ammonia gas sensor working at room temperature,” Sensors and Actuators B: Chemical, vol. 133, pp. 135–143, July 2008. → pages
[6] W. R. Small, C. D. Walton, J. Loos, and M. in het Panhuis, “Carbon nanotube network formation from evaporating sessile drops,” The Journal of Physical Chemistry B, vol. 110, pp. 13029–13036, July 2006. → pages 71
[7] S. H. Ko, H. Lee, and K. H. Kang, “Hydrodynamic flows in electrowetting,” Langmuir, vol. 24, pp. 1094–1101, Feb. 2008. → pages 42
[8] T. T. Nellimoottil, P. N. Rao, S. S. Ghosh, and A. Chattopadhyay, “Evaporation-induced patterns from droplets containing motile and nonmotile bacteria,” Langmuir, vol. 23, pp. 8655–8658, Aug. 2007. → pages 1
[9] R. Sharma and M. S. Strano, “Centerline placement and alignment of anisotropic nanotubes in high aspect ratio cylindrical droplets of nanometer diameter,” Advanced Materials, vol. 21, no. 1, p. 6065, 2009. → pages 1, 54, 71
[10] V. Dugas, J. Broutin, and E. Souteyrand, “Droplet evaporation study applied to DNA chip manufacturing,” Langmuir, vol. 21, pp. 9130–9136, Sept. → pages 2, 71
[11] Y.-C. Hu, Q. Zhou, Y.-F. Wang, Y.-Y. Song, and L.-S. Cui, “Formation mechanism of micro-flows in aqueous poly(ethylene oxide) droplets on a substrate at different temperatures,” Petroleum Science, vol. 10, pp. 262–268, June 2013. → pages 2, 34, 54
[12] T.-S. Wong, T.-H. Chen, X. Shen, and C.-M. Ho, “Nanochromatography driven by the coffee ring effect,” Analytical Chemistry, vol. 83, pp. 1871–1873, Mar. 2011. → pages 71
[13] J.-H. Kim, S.-B. Park, J. H. Kim, and W.-C. Zin, “Polymer transports inside evaporating water droplets at various substrate temperatures,” The Journal of Physical Chemistry C, vol. 115, pp. 15375–15383, Aug. 2011. → pages 54
[14] S. Choi, S. Stassi, A. P. Pisano, and T. I. Zohdi, “Coffee-ring effect-based three dimensional patterning of Micro/Nanoparticle assembly with a single droplet,” Langmuir, vol. 26, pp. 11690–11698, July 2010. → pages
[15] D. Wang, S. Liu, B. J. Trummer, C. Deng, and A. Wang, “Carbohydrate microarrays for the recognition of cross-reactive molecular markers of microbes and host cells,” Nature biotechnology, vol. 20, pp. 275–281, Mar. PMID: 11875429. → pages 2, 54, 71
[16] H. K. Cammenga, “Evaporation mechanisms of liquids,” Current topics in materials science, vol. 5, pp. 335–446, 1980. → pages 3
[17] C. Snow, “Potential problems and capacitance for a conductor bounded by two intersecting spheres,” Journal of Research of the National Bureau of Standards, vol. 43, p. 337, 1949. → pages 9
[18] R. D. Deegan, O. Bakajin, T. F. Dupont, G. Huber, S. R. Nagel, and T. A. Witten, “Contact line deposits in an evaporating drop,” Physical Review E, vol. 62, p. 756, July 2000. → pages 10, 14, 18, 27, 53, 54, 71, 84
[19] H. Hu and R. G. Larson, “Evaporation of a sessile droplet on a substrate,” The Journal of Physical Chemistry B, vol. 106, pp. 1334–1344, Feb. 2002. → pages 12, 18, 29, 43, 44, 48, 49, 53, 61, 71, 84
[20] Y. O. Popov, “Evaporative deposition patterns: Spatial dimensions of the deposit,” Physical Review E, vol. 71, p. 036313, Mar. 2005. → pages 14, 27, 43, 44, 45, 54
[21] H. Gelderblom, A. G. Marin, H. Nair, A. van Houselt, L. Lefferts, J. H. Snoeijer, and D. Lohse, “How water droplets evaporate on a superhydrophobic substrate,” Physical Review E, vol. 83, no. 2, p. 026306,→ pages
[22] F. Girard, M. Antoni, S. Faure, and A. Steinchen, “Influence of heating temperature and relative humidity in the evaporation of pinned droplets,” Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects, vol. 323, pp. 36–49, June 2008. → pages 18
[23] Y. Y. Tarasevich, “Simple analytical model of capillary flow in an evaporating sessile drop,” Physical Review E, vol. 71, p. 027301, Feb. 2005. → pages 19, 54, 62, 72
[24] A. J. Petsi and V. N. Burganos, “Potential flow inside an evaporating cylindrical line,” Physical Review E, vol. 72, p. 047301, Oct. 2005. → pages 22, 55, 62, 68, 71
[25] A. J. Petsi and V. N. Burganos, “Evaporation-induced flow in an inviscid liquid line at any contact angle,” Physical Review E, vol. 73, p. 041201, Apr.→ pages 23, 53, 55, 72
[26] H. Masoud and J. D. Felske, “Analytical solution for stokes flow inside an evaporating sessile drop: Spherical and cylindrical cap shapes,” Physics of Fluids, vol. 21, pp. 042102–042102–11, Apr. 2009. → pages 23, 55, 62, 71, 72
[27] H. Hu and R. G. Larson, “Analysis of the effects of marangoni stresses on the microflow in an evaporating sessile droplet,” Langmuir, vol. 21, pp. 3972–3980, Apr. 2005. → pages 24, 28, 53, 54, 56, 62, 68, 71, 72, 74, 84
[28] R. Bhardwaj, X. Fang, and D. Attinger, “Pattern formation during the evaporation of a colloidal nanoliter drop: a numerical and experimental study,” New Journal of Physics, vol. 11, p. 075020, July 2009. → pages 28
[29] A. Petsi, A. Kalarakis, and V. Burganos, “Deposition of brownian particles during evaporation of two-dimensional sessile droplets,” Chemical Engineering Science, vol. 65, pp. 2978–2989, May 2010. → pages 28
[30] J. Park and J. Moon, “Control of colloidal particle deposit patterns within picoliter droplets ejected by ink-jet printing,” Langmuir, vol. 22, pp. 3506–3513, Apr. 2006. → pages 28
[31] H. Hu and R. G. Larson, “Marangoni effect reverses coffee-ring depositions,” The Journal of Physical Chemistry B, vol. 110, pp. 7090–7094, Apr. 2006. → pages 29, 74
[32] K. H. Kang, S. J. Lee, C. M. Lee, and I. S. Kang, “Quantitative visualization of flow inside an evaporating droplet using the ray tracing method,” Measurement Science and Technology, vol. 15, pp. 1104–1112, June 2004. → pages 34
[33] S. T. Beyer and K. Walus, “Controlled orientation and alignment in films of single-walled carbon nanotubes using inkjet printing,” Langmuir, vol. 28, pp. 8753–8759, June 2012. → pages 42, 71
[34] G. McHale, “Surface free energy and microarray deposition technology,” Analyst, vol. 132, pp. 192–195, Feb. 2007. → pages 42
[35] R. Bhardwaj, X. Fang, P. Somasundaran, and D. Attinger, “Self-assembly of colloidal particles from evaporating droplets: Role of DLVO interactions and proposition of a phase diagram,” Langmuir, vol. 26, pp. 7833–7842, June→ pages 42
[36] G. J. Dunn, S. K. Wilson, B. R. Duffy, S. David, and K. Sefiane, “The strong influence of substrate conductivity on droplet evaporation,” Journal of Fluid Mechanics, vol. 623, no. 1, p. 329351, 2009. → pages 44
[37] M. S. Plesset and A. Prosperetti, “Flow of vapour in a liquid enclosure,” Journal of Fluid Mechanics, vol. 78, pp. 433–444, 1976. → pages 44
[38] S. Das, P. R. Waghmare, M. Fan, N. S. K. Gunda, S. S. Roy, and S. K. Mitra, “Dynamics of liquid droplets in an evaporating drop: liquid droplet coffee stain? effect,” RSC Advances, vol. 2, pp. 8390–8401, Aug. 2012. → pages 53
[39] B. J. Fischer, “Particle convection in an evaporating colloidal droplet,” Langmuir, vol. 18, pp. 60–67, Jan. 2002. → pages 54
[40] J. L. Wilbur, A. Kumar, H. A. Biebuyck, E. Kim, and G. M. Whitesides, “Microcontact printing of self-assembled monolayers: applications in microfabrication,” Nanotechnology, vol. 7, p. 452, Dec. 1996. → pages 54
[41] T. Kawase, H. Sirringhaus, R. H. Friend, and T. Shimoda, “Inkjet printed via-hole interconnections and resistors for all-polymer transistor circuits,” Advanced Materials, vol. 13, no. 21, p. 16011605, 2001. → pages 71
[42] B.-J. de Gans, P. C. Duineveld, and U. S. Schubert, “Inkjet printing of polymers: State of the art and future developments,” Advanced Materials, vol. 16, no. 3, p. 203213, 2004. → pages 71
[43] H. Sirringhaus, T. Kawase, R. H. Friend, T. Shimoda, M. Inbasekaran, W. Wu, and E. P. Woo, “High-resolution inkjet printing of all-polymer transistor circuits,” Science, vol. 290, pp. 2123–2126, Dec. 2000. PMID:→ pages
[44] D. Soltman and V. Subramanian, “Inkjet-printed line morphologies and temperature control of the coffee ring effect,” Langmuir, vol. 24, pp. 2224–2231, Mar. 2008. → pages 54
[45] R. Tadmor and P. S. Yadav, “As-placed contact angles for sessile drops,” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 317, pp. 241–246, Jan. 2008. → pages 56
[46] J. Drelich, “The significance and magnitude of the line tension in three-phase (solid-liquid-fluid) systems,” Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects, vol. 116, pp. 43–54, Sept. 1996. → pages 56
[47] R. Tadmor, “Line energy, line tension and drop size,” Surface Science, vol. 602, pp. L108–L111, July 2008. → pages 69
[48] C.-H. Choi and C.-J. C. Kim, “Droplet evaporation of pure water and protein solution on nanostructured superhydrophobic surfaces of varying heights,” Langmuir, vol. 25, pp. 7561–7567, July 2009. → pages 71
[49] K. F. Baughman, R. M. Maier, T. A. Norris, B. M. Beam, A. Mudalige, J. E. Pemberton, and J. E. Curry, “Evaporative deposition patterns of bacteria from a sessile drop: Effect of changes in surface wettability due to exposure to a laboratory atmosphere,” Langmuir, vol. 26, pp. 7293–7298, May 2010.
[50] D. Brutin, B. Sobac, and C. Nicloux, “Influence of substrate nature on the evaporation of a sessile drop of blood,” Journal of Heat Transfer, vol. 134, pp. 061101–061101, May 2012. → pages 71
[51] D. Pech, M. Brunet, P.-L. Taberna, P. Simon, N. Fabre, F. Mesnilgrente, V. Condra, and H. Durou, “Elaboration of a microstructured inkjet-printed carbon electrochemical capacitor,” Journal of Power Sources, vol. 195, pp. 1266–1269, Feb. 2010. → pages 71
[52] J. Bachmann, A. Ellies, and K. Hartge, “Development and application of a new sessile drop contact angle method to assess soil water repellency,” Journal of Hydrology, vol. 231232, pp. 66–75, May 2000. → pages 71
[53] H. Y. Erbil, G. McHale, and M. I. Newton, “Drop evaporation on solid surfaces: constant contact angle mode,” Langmuir, vol. 18, no. 7, pp. 2636–2641, 2002. → pages
[54] X. Fang, B. Li, J. C. Sokolov, M. H. Rafailovich, and D. Gewaily, “Hildebrand solubility parameters measurement via sessile drops evaporation,” Applied Physics Letters, vol. 87, pp. 094103–094103–3, Aug.→ pages
[55] Y. C. Jung and B. Bhushan, “Wetting behaviour during evaporation and condensation of water microdroplets on superhydrophobic patterned surfaces,” Journal of Microscopy, vol. 229, no. 1, p. 127140, 2008. → pages 71
[56] J. Drelich, J. D. Miller, and R. J. Good, “The effect of drop (bubble) size on advancing and receding contact angles for heterogeneous and rough solid surfaces as observed with sessile-drop and captive-bubble techniques,”
Journal of Colloid and Interface Science, vol. 179, pp. 37–50, Apr. 1996. →pages 72, 75
[57] D. Bargeman and F. Van Voorst Vader, “Effect of surfactants on contact angles at nonpolar solids,” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 42, pp. 467–472, Mar. 1973. → pages 73
[58] J. Menezes, J. Yan, and M. Sharma, “The mechanism of alteration of macroscopic contact angles by the adsorption of surfactants,” Colloids and Surfaces, vol. 38, no. 2, pp. 365–390, 1989. → pages
[59] T. Okubo, “Surface tension of structured colloidal suspensions of polystyrene and silica spheres at the air-water interface,” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 171, pp. 55–62, Apr. 1995. → pages 73, 76
[60] R. Pyter, G. Zografi, and P. Mukerjee, “Wetting of solids by surface-active agents: The effects of unequal adsorption to vapor-liquid and solid-liquid interfaces,” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 89, pp. 144–153, Sept. 1982. → pages 73
[61] T. Mitsui, S. Nakamura, F. Harusawa, and Y. Machida, “Changes in the interfacial tension with temperature and their effects on the particle size and stability of emulsions,” Kolloid-Zeitschrift und Zeitschrift fr Polymere, vol. 250, pp. 227–230, Mar. 1972. → pages 73
[62] S. Phongikaroon, R. Hoffmaster, K. P. Judd, G. B. Smith, and R. A. Handler, “Effect of temperature on the surface tension of soluble and insoluble surfactants of hydrodynamical importance,” Journal of Chemical & Engineering Data, vol. 50, pp. 1602–1607, Sept. 2005. → pages 73, 80
[63] V. S. Vesselovsky and V. N. Pertzov, “Adhesion of air bubbles to the solid surface,” Zh. Fiz. Khim, vol. 8, pp. 245–259, 1936. → pages 75
[64] Hideo Nakae, Ryuichi Inui, Yosuke Hirata, and Hiroyuki Saito, “Effects of surface roughness on wettability,” Acta Materialia, vol. 46, pp. 2313–2318, Apr. 1998. → pages
[65] R. J. Good and M. Koo, “The effect of drop size on contact angle,” Journal of Colloid and Interface Science, vol. 71, pp. 283–292, Sept. 1979. → pages

Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.

Application of a high density ratio lattice-Boltzmann model for the droplet impingement on flat and spherical surfaces

평면 및 구형 표면의 액적 충돌을위한 고밀도 비율 격자-볼츠만 모델 적용

Duo Zhang1,2, K. Papadikis1∗, Sai Gu1
1Xi’an Jiaotong-Liverpool University, No. 111 Ren’ai Road, Suzhou Dushu Lake Higher Education
Town, Suzhou, China 215123.
2The University of Liverpool, Brownlow Hill, Liverpool, L69 7ZX, United Kingdom.
Tel: 0086-512-88161752
Email: Konstantinos.Papadikis@xjtlu.edu.cn
∗Corresponding author

현재 연구에서는 고밀도 비율을 견딜 수있는 3 차원 격자 Boltzmann 모델을 사용하여 액체 방울이 평면 및 구형 타겟에 충돌하는 것을 시뮬레이션합니다. Weber 및 Reynolds 수의 범위에 대해 운동 학적, 확산, 이완 및 평형 단계와 같이 평평한 표면에 대한 액적 충돌의 4 단계를 얻었습니다. 예측 된 최대 확산 계수는 문헌에 발표 된 실험 데이터와 잘 일치합니다. 액체 방울이 구형 타겟에 미치는 영향에 대해 타겟 표면에서 필름 두께의 시간적 변화를 조사합니다. 필름 역학의 세 가지 다른 시간적 위상, 즉 초기 낙하 변형 위상, 관성 지배 위상 및 점도 지배 위상이 재현되고 연구됩니다. 액적 레이놀즈 수와 목표 대 드롭 크기 비율이 필름 흐름 역학에 미치는 영향을 조사합니다.

고체 표면의 물방울 충돌은 땅에 떨어지는 빗방울, 잉크젯 인쇄, 뜨거운 표면의 스프레이 냉각, 스프레이 페인팅 및 코팅, 플라즈마 스프레이, 연소실의 연료 스프레이, 고정식 촉매 처리와 같은 일반적인 현상입니다. 베드 반응기 및 최근에는 미세 가공 및 미세 채널 [1]. 따라서 고체 표면에 영향을 미치는 물방울에 대한 연구는 연구원들의 큰 관심을 끌고 있습니다. Rein [2]은이 현상에 대한 포괄적 인 리뷰를 발표했습니다. Rioboo 등 [3]에 의해 체계적인 연구가 수행되었으며, 여기서 건식 벽에 대한 낙하 충격의 6 가지 가능한 결과, 즉 퇴적, 신속한 스플래시, 코로나 스플래시, 후퇴 이탈, 부분 반동 및 완전 반동이 밝혀졌습니다.

Keywords: Multiphase flow, Lattice Boltzmann, high-density-ratio, droplet impact, spread
factor, film thickness

Figure 2: Computational snapshots of the droplet impact on a flat surface; W e = 52, Re = 41, density ratio=240, contact angle=96◦ .
Figure 2: Computational snapshots of the droplet impact on a flat surface; W e = 52, Re = 41, density ratio=240, contact angle=96◦ .
Figure 6: Time evolution of the spread factor for Oh = 0.177.
Figure 6: Time evolution of the spread factor for Oh = 0.177.
Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.
Figure 11: Computational 3D snapshots of droplet impact on a sphere; W e = 26.14, Re = 42.48, density ratio=328, contact angle=76◦, Bo = 0.0908.
Table 2: Summary of the simulation parameters for the cases of droplet impact onto a sphere.
Table 2: Summary of the simulation parameters for the cases of droplet impact onto a sphere.

References

References
[1] A.L.Yarin, Drop impact dynamics: Splashing, spreading, receding, bouncing. . . , Annu. Rev. Fluid Mech. 38(2006) 159-192.
[2] M.Rein, Phenomena of liquid drop impact on solid and liquid surface, Fluid. Dyn.
Res. 12(1993) 61-93.
[3] R.Rioboo, M.Marengo, C.Tropea, Time evolution of liquid drop impact onto solid,
dry surfaces, Exp. Fluids. 33(2002) 112-124.
[4] A.Asai, M.Shioya, S.Hirasawa, T.Okazaki, Impact of an ink drop on paper, J Imaging
Sci Techn. 37(1993) 205-207.
[5] B.L.Scheller, D.W.Bousfield, Newtonian drop impact with a solid surface, AIChE J.
41(1995) 1357-1367.
[6] S. Chandra and C. T. Avedesian, On the collision of a droplet with a solid surface,
Proc. R. Soc. London, Ser. A 432(1991) 13.
[7] M.Pasandideh-Fard, Y.M.Qiao, S.Chandra, J.Mostaghimi, Capillary effects during
droplet impact on a solid surface, Phys Fluids. 8(1996) 650-660.
[8] T.Mao, D.C.S.Kuhn, H.Tran, Spread and rebound of liquid droplets upon impact on
flat surfaces, AIChE J. 43(1997) 2169-2179.
[9] I.V.Roisman, R.Rioboo, C.Tropea, Normal impact of a liquid drop on a dry surface:
Model for spreading and receding, Proc. R. Soc. London, Ser. A 458(2002) 1411-1430.
[10] H.Dong, W.W.Carr, D.G.Bucknall, J.F.Morris, Temporally-resolved inkjet drop impaction on surfaces, AIChE J. 53(2007), 2606-2617.
[11] L.S.Hung, S.C.Yao, Experimental investigation of the impaction of water droplets
on cylindrical objects, Int. J. Multiphase Flow 25(1999) 1545-1559.

[12] Y.Hardalupas, A.M.K.P.Taylor, J.H.Wilkins, Experimental investigation of submillimeter droplet impingement onto spherical surfaces, Int. J. Heat Fluid Flow 20 (1999)
477-485.
[13] S.Bakshi, L.V.Roisman, C.Tropea, Investigations on the impact of a drop onto a
small spherical target, Phys Fluids. 19(2007) 032102.
[14] S.Mukherjee, Numerical simulation of wall impinging drops, Ph.D.thesis, School of
Mechanical Engineering, Purdue University 2006.
[15] G.Trapaga, J.Szekely, Mathematical Modeling of the Isothermal Impingement of
Liquid Droplets in Spraying Processes, Metall. Trans. B. 22(1991) 901-914.
[16] M.Bussmann, S.Afkhami, Drop impact simulation with a velocity-dependent contact
angle, Chem. Eng. Sci. 62(2007) 7214-7224.
[17] A.Gupta, R.Kumar, Droplet impingement and breakup on a dry surface, Comput.
Fluids. 39(2010) 1696-1703.
[18] A.Gupta, R.Kumar, Two-dimensional lattice Boltzmann model for droplet impingement and breakup in ow density ratio liquids, Comm. Comp. Phys. 10(2011) 767-784.
[19] Y.Y.Yan, Y.Q.Zu, A lattice Boltzmann method for incompressible two-phase flows
on partial wetting surface with large density ratio, J. Comput. Phys. 227(2007) 763-
775.
[20] T.Inamuro, T.Ogata, S.Tajima, N.Konishi, A lattice Boltzmann method for incompressible two-phase flows with large density differences, J. Comput. Phys. 198(2004)
628-644.
[21] A.J.Briant, P.Papatzacos, J.M.Yeomans, Lattice Boltzmann simulations of contact
line motion in a liquid-gas system, Philos. Trans. Roy. Soc. Lond. A. 360(2002) 485-
495.

[22] A.Fakhari, M.H.Rahimian, Phase-field modeling by the method of lattice Boltzmann
equations, Phys. Rev. E. 81(2010) 036707.
[23] M.R.Swift, E.Orlandini, W.R.Osborn, J.M.Yeomans, Lattice Boltzmann simulations
of liquid-gas and binary fluid systems, Phys. Rev. E. 54(1996) 5041-5052.
[24] S.Q.Shen, F.F.Bi, Y.L.Guo, Simulation of droplets impact on curved surfaces with
lattice Boltzmann method, Int. J. Heat Mass Tranf. 55(2012) 6938-6943.
[25] X.Shan, H.Chen, Simulation of nonideal gases and liquid-gas phase transitions by
the lattice Boltzmann equation, Phys. Rev. E. 49(1994) 2941-2948.
[26] P.Yuan, L.Schaefer, Equations of state in a lattice Boltzmann model, Phys Fluids.
18(2006) 042101.
[27] D.H.Rothman, J.M.Keller, Immiscible cellular-automation fluids, J. Statist. Phys.
52(1988) 1119-1129.
[28] X.He, S.Chen, R.Zhang, A lattice Boltzmann scheme for incompressible multiphase
flow and its application in simulation of Rayleigh-Taylor instability, J. Comput. Phys.
152(1999) 642-663.
[29] T.Reis, T.N.Phillips, Lattice Boltzmann model for simulating immiscible two-phase
flows, J. Phys. A: Math. Theor. 40(2007) 4033-4053.
[30] S.Leclaire, M.Reggio, J.-Y.Trepanier, Numerical evaluation of two recoloring operators for an immiscible two-phase flow lattice Boltzmann model. 36(2012) 2237-2252.
[31] S.Leclaire, P.Nicolas, M.Reggio, J.-Y.Trepanier, Enhanced equilibrium distribution
functions for simulationg immiscible multiphase flows with variable density ratios in
a class of lattice Boltzmann models. 57(2013) 159-168.
[32] H.B.Huang, H.W.Zheng, X.Y.Lu, C.Shu, An evaluation of a 3D free-energy-based
lattice Boltzmann model for multiphase flows with large density ratio, Int. J. Numer.
Meth. Fluids. 63(2009) 1193-1207.

[33] T.Lee, C.L.Lin, A stable discretization of the lattice Boltzmann equation for simulation of incompressible two-phase flows at high density ratio, J. Comput. Phys.
206(2005) 16-47.
[34] H.W.Zheng, C.Shu, Y.T.Chew, A lattice Boltzmann model for multiphase flows with
large density ratio, J. Comput. Phys. 218(2006) 353-371.
[35] D.A.Perumal, A.K.Dass,Application of lattice Boltzmann method for incompressibe
viscous flows, Applied Mathematical Modelling. 37(2013) 4075-4092.

Deep 코팅 검증계산

The Coating Application Using the Excellent Flow Modeling Software FLOW-3D

우수한 플로우 모델링 소프트웨어 FLOW-3D를 이용한 코팅 적용 연구

FLOW-3D는 미국 Flow Science Inc.에 의해 개발된 고유한 계산 유체 동적 프로그램입니다. FORE-3D는 FORDR(장애물 표현의 단편 영역 볼륨) 유한 차이 체계를 기반으로 Navier-Stokes 전체 솔버를 가지고 있습니다.

실제 VOF(Volume of Fluid) 알고리즘은 FLOW-3D에 통합되어 신뢰할 수 있는 자유 표면 흐름 분석을 제공합니다. FLOW-3D에는 다양한 물리적 모델이 있습니다. 따라서 FLOW-3D는 잉크젯 또는 코팅 등 광범위한 산업 영역에 사용됩니다.

본 논문에서는 FLOW-3D의 특징과 동적 접촉선의 직접 연산, 코팅 적용 예제를 설명합니다.

확대한 구형 방울
확대한 구형 방울
표면 파를 수반하는 세류의 시트 모양 흐름/세류가 축퇴하여 액적을 형성하는 예
표면 파를 수반하는 세류의 시트 모양 흐름/세류가 축퇴하여 액적을 형성하는 예
Deep 코팅 검증계산
Deep 코팅 검증계산
롤 코팅 검증계산
롤 코팅 검증계산
2層 コー テ ィング計算 例/ゆ っ くりした ウェ ブ接 近
2層 コー テ ィング計算 例/ゆ っ くりした ウェ ブ接 近
カー テ ン塗 布 のエ ッジ近 傍 にお け る塗 液流 れ解 析
カー テ ン塗 布 のエ ッジ近 傍 にお け る塗 液流 れ解 析

Granular Media

Granular 미디어

가공 및 제조 업계에서는 다양한 유형의 The granular media model를 접할 수 있습니다. 특이한 특성으로 인해 입상 재료는 유용한 목적을 위해 전달, 혼합 또는 조작하려는 엔지니어에게 어려운 문제를 제기 할 수 있습니다. 입상 매체 모델은 고체 입자와 기체 또는 액체 (예 : 모래와 공기 또는 모래와 물) 일 수있는 유체의 혼합물의 거동을 예측하는 데 사용됩니다. 입상 고체와 유체의 혼합물은 수수료 표면에 의해 제한 될 수있는 비압축성 유체로 취급됩니다. 입상 매체 모델은 고농축 입상 재료의 흐름을 위해 개발되었습니다. 이 모델은 “연속”접근 방식을 사용합니다. 즉, 모래의 연속적인 유체 표현을 기반으로 하여 개별 모래 입자를 처리하려고 하지 않습니다.

Sand flowing under gravity in two-dimensional hour glass
2 차원 모래 시계에서 중력에 의해 흐르는 모래. 작은 검은 색 선은 속도 벡터입니다. 빨간색은 대부분 완전히 채워진 모래 밀도를 나타냅니다.

Granular미디어 모델링

모래와 공기의 혼합물은 공기와 모래 재료가 개별 속도로 흐르지만 압력 및 점성 응력으로 인한 운동량 교환을 통해 결합되는 2 상 흐름입니다. 전형적인 코어 모래에서 모래 입자의 직경은 약 10 분의 1 밀리미터이며 공동으로 날려지는 모래의 부피 분율은 일반적으로 50 % 이상입니다. 이 범위에서는 모래와 공기 사이에 강력한 결합이 존재하므로 그 혼합물을 단일 복합 유체로 모델링 할 수 있습니다. 두 재료의 속도 차이로 인한 2 상 효과는 Drift-Flux라고 하는 상대 속도에 대한 근사치를 사용하여 설명됩니다.

상대 속도 접근 방식을 사용하는 이 복합 흐름은 입상 매체 모델의 기반으로 선택되었습니다. 모래/공기 혼합물은 주변 공기와의 경계에 날카로운 자유 표면이 있는 단일 유체로 표현 될 수 있다고 가정합니다. 그러나 복합 유체는 모래 다짐 정도에 따라 균일하지 않은 밀도를 가질 수 있습니다. 혼합물의 점도는 밀도와 전단 응력의 함수입니다. 운동량 전달의 대부분은 입자-입자 충돌에 의한 것이기 때문에 모래-공기 혼합물은 전단 농축 물질의 특성을 갖습니다.

캐비티의 순수한 공기 영역을 배출하기 위해 단열 기포로 처리됩니다. 단열 기포는 유체 또는 단단한 벽으로 둘러싸인 공기 영역입니다. 기포의 압력은 기포 부피의 함수이며 기포가 차지하는 영역에서 균일 한 값을 갖습니다. 통풍구는 기포 내의 공기가 공동 외부로 배출되도록 합니다.

Sand Core Blowing Applications

유체와 달리 입상매질에서는 발생할 수 있는 몇 가지 차이점을 설명하기 위해 간단한 2 차원 쐐기 모양 호퍼가 바닥에 1cm 너비 튜브로 설치되었습니다. 시뮬레이션은 바닥 튜브가 비어있는 채로 시작됩니다.

Granular media model
 
Figures 1-4 (From left to right): Initial 2D hopper configuration; Time 1.75s — Vectors are black; Time 3.0s; Time 5.0s

모래는 0.63 부피 분율의 가까운 포장 한계에서 초기화되었습니다. 배출관 입구의 바닥에있는 모래는 중력의 작용으로 떨어지기 시작하지만 위의 거의 모든 모래는 고정되어 있습니다. 1-4, 여기서 색상은 패킹으로 인한 흐름 저항입니다 (빨간색은 완벽하게 단단함). 짧은 시간에 거품과 같은 영역이 형성되고 모래의 윗면을 향해 올라갑니다. 기포가 상단에 도달 할 때까지 기포 표면 주위의 흐름 만 보이며 표면이 붕괴됩니다. 상단 표면의 움푹 들어간 부분은 측면을 34 °의 지정된 안식각으로 줄이는 국부적 흐름을 가지고 있습니다. 한편이 패턴을 반복하기 위해 바닥에 또 다른 거품이 형성됩니다.

이 새로운 모델의 적용을 설명하기 위해 D. Lefebvre, A. Mackenbrock, V. Vidal, V에 의해 “날린 코어 및 금형 설계에서 시뮬레이션 개발 및 사용”논문의 데이터와 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행했습니다. Pavan and PM Haigh., Hommes & Fonderie, 2004 년 12 월. 데이터는 하나의 충전 포트가있는 2 차원 다이 형상에 대한 것입니다. 다이의 벤팅은 비대칭 적이 어서 벤트가 충전 패턴에 미치는 영향을 연구 할 수 있었습니다.

시뮬레이션 영역의 크기는 폭 30cm, 높이 15cm, 두께 1cm입니다. 밀도 1.508 gm/cc의 모래 / 공기 혼합물을 상자 입구에서 절대 2 기압의 압력으로 상자에 넣었습니다. 상자의 오른쪽에는 5 개의 열린 통풍구가 있고 상자의 아래쪽과 왼쪽에는 6 개의 통풍구가 더 있습니다. 이 배열은 상자의 비대칭 채우기로 이어집니다.

Sand core blowing continuum model simulation
 
Figure 5:  연속체 모델 시뮬레이션과 실험 데이터의 비교 시뮬레이션 결과는 0.035s, 0.047s 및 0.055s입니다. 색조는 혼합 농도를 나타냅니다.

계산 그리드는 수평으로 80 개의 메쉬 셀과 수직으로 40 개의 메쉬로 구성되었습니다. 시뮬레이션이 완전히 채워진 코어 박스에 도달하는 데 걸리는 시간은 0.07 초 였고 3.2GHz Pentium 4 PC 컴퓨터에서 직렬 모드로 실행되는 CPU 시간이 약 8.9 초가 필요했습니다 (만족할 정도로 작지만 물론 이것은 2D 케이스였습니다. 계산 영역에 3200 개의 셀이 있음).

연속체 모델 시뮬레이션의 결과와 Lefebvre 등 논문의 사진을 비교 한 결과가 그림 5에 나와 있습니다. 시각적 일치는 많은 세부 사항에서 매우 좋은 것으로 보입니다. 시뮬레이션은 왼쪽에 통풍구가 닫혀있는 비대칭 영향을 포착합니다.

FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids

Computational analysis of self-similar capillary-driven thinning and pinch-off dynamics during dripping using the volume-of-fluid method

낙하 형성 및 분리는 표면 장력 구동 흐름으로 인해 가늘어지는 유체 목의 형성을 포함하여 큰 위상 변화를 수반하며, 목의 pinch-off에서 Laplace pressure와 같은 속성은 유한한 시간 특이성을 나타냅니다. 드롭 형성 중에 발생하는 큰 위상 변형과 비선형성을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 일반적으로 pinch-off 순간에 가까운 작은 특징을 해결하기 위해서는 고해상도 및 정확도가 필요하기 때문에 수치 시뮬레이션이 계산적으로 요구됩니다.

필요한 질량 및 계산 시간을 보존하고 인터페이스를 추적하는 데 내재된 이점에도 불구하고, 초기 실무자들이 물 점도가 10배 이상인 유체에 대한 수렴 문제를 보고했기 때문에 낙하 형성 연구에 VOF(Volume-of-fluid) 방법을 활용하는 연구는 거의 없습니다.

이 기여에서, 우리는 FLOW-3D에 구현된 VOF 방법을 사용하여 물 점도보다 4배 더 높은 점도 값을 포함하여 뉴턴 유체에 대한 드리프트의 원형 자유 표면 흐름을 시뮬레이션합니다. 우리는 이 연구의 일부로 수행된 실험에 대해 시뮬레이션된 목 모양, 목 진화 속도 및 헤어짐 길이를 벤치마킹합니다.

핀치오프 역학은 관성, 점성 및 모세관 응력의 복잡한 상호 작용에 의해 결정되며, 여기서 실험과 시뮬레이션 모두에서 대조되는 자기 유사 스케일링 법칙은 종종 역학에 대해 설명합니다. 우리는 시뮬레이션된 반지름 진화 프로파일이 축 대칭 흐름에 대한 뉴턴 유체에 대해 실험적으로 관찰되고 이론적으로 예측되는 핀치오프 역학과 일치함을 보여준다. 또한, 우리는 가는 목 안에서 법칙, 속도 및 변형 필드의 스케일링에 대한 사전 요인을 결정하고, 우리는 실험과 비교할 수 있는 중단 시간과 길이뿐만 아니라 사전 요인을 VOF 방법을 사용하여 시뮬레이션할 수 있음을 보여줍니다.

experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
experimental setup, as shown schematically in Fig. 1(a), includes a dispensing system
 A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
A numerical simulation of drop formation from a cylindrical nozzle at a constant flow rate is performed. (c) Graphical representation of the VOF approach
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids
FIG. 2. Sequence of images showing capillary-driven neck evolution and droplet formation for low-viscosity fluids. (a) A sequence of simulated images of water (0 wt. % glycerol) shows neck formation and subsequent thinning and pinch-off dynamics including the formation of the satellite drop. (b) A sequence of images shows neck radius evolution and drop detachment for the low viscosity fluid composed of 50 wt. % glycerol in water. The time step between images is 500 µs, and the scale bar represents a length of 1 mm for the two cases shown. The color bar shows the velocity field in units of cm/s. The addition of glycerol seems to exercise a relatively minor influence on pinch-off dynamics despite a five-fold increase in viscosity.
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process
FIG. 3. Computed evolution of the minimum radius of the water neck during the drop formation and detachment process. The instantaneous neck radius of water and the inertio-capillary fit are shown. The inset shows a self-similar nature of neck thinning dynamics close to a pinch-off moment. The characteristic cone angle of 18.1◦ as predicted by Day et al.50 and visualized in experiments52 is captured well using the VOF method.
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases
FIG. 5. Glycerol thinning image sequence and break-up length visualization for three cases. (a) Glycerol thinning is shown through a sequence of snapshots with a time step ∆t = 5 ms and reveals quite different dynamics compared to previously seen for low viscosity fluids. The length of a filament changes significantly when the glycerol content increases above 70 wt. %. (b) Final lengths of the simulated liquid filaments before pinch-off for three cases of glycerol + water mixtures (0 wt. %, 70 wt. %, and 100 wt. %).
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture
FIG. 8. Comparison of experiments and simulations for the case of a drop formation for 80 wt. % glycerol and water mixture. (a) A set of images obtained from experiments (upper row) and simulations (bottom row) with a time step of 1 ms show good agreement. The simulated drop profiles shown in the bottom row are colored by the velocity magnitude [ranging from 0 (dark blue) to 100 cm/s (red) and colored online], and velocity vectors are shown in the images. (b) Radius evolution with time of liquid filament formed during the drop formation process is shown on a log-log plot for the two cases.
유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

FLOW-3D Output variables(출력 변수)

Output variables(출력 변수)

FLOW-3D에서 주어진 시뮬레이션의 정확한 출력은 어떤 물리적 모델, 출력 위젯에 정의된 추가 출력 및 특정 구성 요소별 출력에 따라 달라집니다. 이 문서는 FLOW-3D의 출력에 대해 좀 더 복잡한 출력 변수 중 일부를 참조하는 역할을 합니다.

FLOW-3D Additional output
FLOW-3D Additional output

Distance Traveled by Fluid(유체로 이동 한 거리)

때로는 유체 입자가 이동한 거리가 중요한 경우도 있습니다. FLOW-3D에서 사용자는 모델 설정 ‣ 출력 위젯에서 유체가 이동한 거리에 대한 출력을 요청할 수 있습니다. 이 기능은 유체가 흐름 영역(경계 또는 질량 소스를 통해)에 들어간 시간 또는 유체가 도메인을 통해 이동한 거리를 계산합니다. 이 기능은 모든 시뮬레이션에도 사용할 수 있으며, 특별한 모델을 사용할 필요가 없으며, 흐름에도 영향을 미치지 않습니다. 이 모델을 사용하려면 출력 위젯으로 이동하고 추가 출력 섹션에서 “Distance traveled by fluid” 옆의 체크상자를 선택하십시오.

 노트

추가 출력 섹션은 출력 위젯의 모든 탭에서 사용할 수 있습니다.

유체 도착 시간

유체 도착 시간을 아는 것은 종종 유용합니다. 예를 들어 주조 시뮬레이션에서 주입 시간을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 제어 볼륨은 충전 프로세스 동안 여러 번 채워지고 비워지기 때문에 계산 셀이 채워지는 처음과 마지막 시간 모두 기록되고, 후 처리를 위해 저장될 수 있습니다. 이 작업은 출력 위젯과 추가 출력 섹션 내에서 유체 도착 시간 확인란을 선택하여 수행됩니다.

 노트

이 출력 옵션은 1 유체 자유 표면 흐름에만 사용할 수 있습니다.

유체 체류 시간

때로는 유체가 계산 영역 내에서 보내는 시간인 체류시간을 아는 것이 유용합니다. 이는 출력 ‣ Output ‣ Additional Output ‣ Fluid residence time 확인란을 선택하여 수행합니다. 여기서 S로 지정된 이 변수에 대한 전송 방정식은 단위 소스 항과 함께 Solve됩니다.

유체 체류 시간(Fluid residence time)
유체 체류 시간(Fluid residence time)

여기에서 t는 시간이며 u는 유체 속도입니다.

S의 단위는 시간이다. 계산 도메인에 들어가는 모든 유체에 대한 S의 초기값은 0입니다.

의 값은 항상 second order체계를 가진 데이터로부터 근사치를 구합니다.

이 출력 옵션은 1 유체 및 2 유체 유량 모두에 사용할 수 있습니다.

 노트

경계 조건 또는 소스에서 도메인으로 유입되는 유체가 이미 도메인에 있는 유체와 혼합될 때 체류가 감소하는 것처럼 보일 수 있습니다.

Wall Contact Time

벽면 접촉 시간 출력은 (1)개별 유체 요소가 특정 구성 요소와 접촉하는 시간 및 (2)특정 구성 요소가 유체와 접촉하는 시간을 추적합니다. 이 모델은 액체 금속이 모래 오염물과 접촉했을 때 오염과 상관 관계가 있는 proxy 변수를 제공하기 위한 것입니다. 이 출력은 최종 주조물에서 오염된 유체가 어디에 있는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 접촉 시간 모델의 또 다른 해석은, 예를 들어, 용해를 통해 다소 일정한 비율로 화학물질을 방출하는 물에 잠긴 물체에 의한 강의 물의 오염입니다.

모델은 Model Setup ‣ Output ‣ Wall contact time 박스를 확인하여 활성화됩니다. 또한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data section의 각 구성요소에 대해 해당 구성요소를 계산에 포함하기 위해 반드시 설정해야 하는 Contact time flag가 있습니다.

 추가 정보

Wall Contact Time with Fluid and Component Properties: Contact Time with Fluid for more information on the input variables를 참조하십시오.

 노트

이 모델은 실제 구성 요소, 즉 고체, 다공성 매체, 코어 가스 및 충전 퇴적물 구성 요소로 제한됩니다. 접촉 시간은 유체 # 1과 관련해서만 계산됩니다.

2. 형상 데이터
2. 형상 데이터

Component wetted are

Fluid 1과 접촉하는 구성 요소의 표면 영역은 관심 구성 요소에 대한 Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Wetted area 옵션을 활성화하여 History Data로 출력 될 수 있습니다.

구성 요소의 힘과 토크

Forces

Model Setup ‣ Output ‣ Geometry Data ‣ Forces 옵션을 활성화하면 부품에 대한 압력, 전단력, 탄성 및 벽 접착력을 History Data에 출력할 수 있습니다.

압력을 가지지 않은 셀(즉, 도메인 외부에 있거나 다른 구성 요소 안에 있는 셀)이 구성 요소 주변의 각 셀에 대한 압력 영역 제품을 합산하는 동안 어떻게 처리되는지를 제어하는 압력 계산에 대한 몇 가지 추가 옵션이 있습니다. 기본 동작은 이러한 셀에서 사용자 정의 기준 압력을 사용하는 것입니다. 지정되지 않은 경우 기준 압력은 초기 무효 압력인 PVOID로 기본 설정됩니다. 또는, 코드는 Reference pressure is code calculated 옵션을 선택하여 구성요소의 노출된 표면에 대한 평균 압력을 사용할 수 있습니다.

마지막으로, 일반 이동 물체의 경우, 규정된/제약을 받는 대로 물체를 이동시키는 힘을 나타내는 잔류 힘의 추가 출력이 있습니다.

Torques

Model Setup ‣ Output ‣ Force 옵션이 활성화되면 구성 요소의 토크가 계산되고 History Data에 출력됩니다. 토크는 힘-모멘트에 대한 기준점 X, 힘-모멘트에 대한 기준점 Y, 정지 구성 요소에 대한 힘-모멘트 입력에 대한 기준점 Z에 의해 지정된 지점에 대해 보고됩니다. 참조점의 기본 위치는 원점입니다.

General Moving Objects에는 몇 가지 추가 참고 사항이 있습니다. 첫째, 토크는 (1) 6-DOF 동작의 질량 위치 중심 또는 (2)고정축 및 고정점 회전의 회전 축/점에 대해 보고됩니다. 힘에서 행해지는 것과 마찬가지로, 규정된/제한된 바와 같이 물체를 이동시키는 토크를 나타내는 잔류 토크의 출력도 있습니다.

 노트

힘 및 토크 출력은 각 지오메트리 구성 요소의 일반 히스토리 데이터에 기록됩니다. 출력은 개별 힘/토크 기여 (예: 압력, 전단, 탄성, 벽 접착) 및 개별 기여도의 합으로 계산된 총 결합력/토크로 제공됩니다.

Buoyancy center and metacentric height (부력 중심 및 메타 중심 높이)

일반 이동 객체의 부력과 안정성에 대한 정보는 각 구성 요소에 대해 모델 설정 Setup 출력 ‣ 기하학적 데이터 ‣ 부력 중심 및 도량형 높이 옵션을 활성화하여 History Data에서 출력할 수 있습니다. 이렇게 하면 구성 요소의 중심 위치와 중심 높이가 출력됩니다.

  1. Advanced

FLOW-3D Advanced Output Option
FLOW-3D Advanced Output Option

Fluid vorticity & Q-criterion(유체 와동 및 Q 기준)

와동구성 요소뿐만 아니라 와동 구조를 위한 Q-criterion을 계산하고 내보내려면 Model Setup ‣ Output ‣ Advanced 탭에서 해당 확인란을 클릭하여 유체 와동 & Q-criterion을 활성화하십시오.

여기에서:

:  소용돌이 벡터의 다른 구성 요소

 Q-criterion은 속도 구배 텐서의 2차 불변성을 갖는 연결된 유체 영역으로 소용돌이를 정의합니다. 이는 전단 변형률과 와류 크기 사이의 국부적 균형을 나타내며, 와류 크기가 변형률의 크기보다 큰 영역으로 와류를 정의합니다.

Hydraulic Data and Total Hydraulic Head 3D

Hydraulic Data

깊이 기준 유압 데이터를 요청하려면 출력 ‣ 고급으로 이동한 후 유압 데이터 옆의 확인란을 선택하십시오(심층 평균 값과 중력을 -Z 방향으로 가정).

이 옵션은 FLOW-3D가 유압 시뮬레이션에 유용할 수 있는 추가 깊이 평균 데이터를 출력하도록 합니다.

  • Flow depth
  • Maximum flow depth
  • Free surface elevation
  • Velocity
  • Offset velocity
  • Froude number
  • Specific hydraulic head
  • Total hydraulic head

이 수량 각각에 대해 하나의 값 이 메쉬의 모든 (x, y) 위치에서 계산되고 수직 열의 모든 셀에 저장됩니다 (이 수량이 깊이 평균이기 때문에 z 방향으로 데이터의 변화가 없습니다). 변수는 정확도를 보장하기 위해주기마다 계산됩니다. 모든 경우에,  깊이 평균 속도, z- 방향  의 중력 가속도, 유체 깊이, 및 컬럼 내 유체의 최소 z- 좌표입니다.

  • 자유 표면 고도는 수직 기둥의 맨 위 유체 요소에 있는 자유 표면의 z-좌표로 계산됩니다.
  • The Froude number 은   

식으로 계산됩니다.

  • 유체 깊이는 깊이 평균 메쉬 열의 모든 유체의 합으로 계산됩니다.

특정 유압 헤드 

및 총 유압 헤드

변수는 다음에서 계산됩니다.  

 노트

  • 깊이 기준 유압 출력 옵션은 예리한 인터페이스가 있고 중력이 음의 z 방향으로 향할 때에만 유체 1에 유효합니다.
  • 유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.

Total Hydraulic Head 3D(총 유압 헤드 3D)

또한 총 유압 헤드 3D 옵션을 확인하여 국부적(3D) 속도 필드, 플럭스 표면에서의 유압 에너지(배플 참조) 및 플럭스 기반 유압 헤드를 사용하여 유체 1의 총 헤드를 계산할 수 있다. 3D 계산은 국부 압력을 사용하여 수행되며(즉, 압력이 유체 깊이와 관련이 있다고 가정하지 않음) 원통 좌표와 호환됩니다.

 노트

  • 유압 헤드 계산은 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 플럭스 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산 시 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.
  • 3D 유압 헤드 계산은 입력 파일에 중력이 정의되지 않은 경우 중력 벡터의 크기를 1로 가정합니다.

Flux-averaged hydraulic head

특정 위치 (즉, 배플)의 플럭스 평균 유압 헤드는 다음과 같이 계산됩니다.

Flux-averaged hydraulic head
Flux-averaged hydraulic head

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정합니다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치된 경우 (예: 아래에 표시된 것과 같이) 문제가 될 수 있습니다.

유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정




유압 헤드 계산에서는 유선이 평행하다고 가정

이 경우 플럭스 표면에 보고된 플럭스 평균 유압 헤드는 헤드 계산 시 흐름 방향이 무시되므로 예상보다 클 수 있습니다.

FLOW-3D에는 History Probes, Flux surface, Sampling Volumes의 세 가지 주요 측정 장치가 있습니다. 이러한 장치를 시뮬레이션에 추가하는 방법은 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(측정 장치 참조). 이들의 출력은 기록 데이터 편집 시간 간격으로 flsgrf 파일의 일반 기록 데이터 카탈로그에 저장됩니다. 이러한 결과는 Analyze ‣ Probe 탭에서 Probe Plots을 생성하여 액세스할 수 있습니다.

히스토리 프로브 출력

히스토리 프로브를 생성하는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(기록 프로브 참조). 시뮬레이션에 사용된 물리 모델에 따라 각각의 History Probe에서 서로 다른 출력을 사용할 수 있습니다. 프로브를 FSI/TSE로 지정하면 유한 요소 메시 안에 들어가야 하는 위치에서 응력/스트레인 데이터만 제공한다. 유체 프로브가 솔리드 형상 구성 요소에 의해 차단된 영역 내에 위치하는 경우, 기하학적 구조와 관련된 수량(예: 벽 온도)만 계산된다. 일반적으로 프로브 좌표에 의해 정의된 위치에서 이러한 양을 계산하려면 보간이 필요하다.

플럭스 표면 출력

플럭스 표면은 이를 통과하는 수량의 흐름을 측정하는데 사용되는 특별한 물체입니다. 플럭스 표면을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(플럭스 표면 참조). 각 플럭스 표면에 대해 계산된 수량은 다음과 같습니다.

  • Volume flow rate for fluid #1
  • Volume flow rate for fluid #2 (for two-fluid problems only)
  • Combined volume flow rate (for two-fluid problems only)
  • Total mass flow rate
  • Flux surface area wetted by fluid #1
  • Flux-averaged hydraulic head when 3D Hydraulic Head is requested from additional output options
  • Hydraulic energy flow when hydraulic data output is requested
  • Total number of particles of each defined species in each particle class crossing flux surface when the particle model is active
  • Flow rate for all active and passive scalars this includes scalar quantities associated with active physical models (eg. suspended sediment, air entrainment, ect.)

 노트

  • 유속과 입자수의 기호는 유동 표면을 설명하는 함수의 기호에 의해 정의된 대로 흐름이나 입자가 플럭스 표면의 음에서 양으로 교차할 때 양의 부호가 됩니다.
  • 플럭스 표면은 각 표면의 유량과 입자 수가 정확하도록 그들 사이에 적어도 두 개의 메쉬 셀이 있어야 합니다.
  • 유압 데이터 및 총 유압 헤드 3D 옵션을 사용할 때는 유압 헤드 계산이 스트림 라인이 평행하다고 가정한다는 점을 유념해야 한다. 예를 들어 플럭스 표면이 재순환 흐름 영역에 배치되는 경우 이 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 유량 표면에서 보고된 유량 평균 유압 헤드는 헤드의 계산에서 흐름 방향이 무시되기 때문에 예상보다 클 수 있습니다.

샘플링 볼륨 출력

샘플링 볼륨은 해당 범위 내에서 볼륨을 측정하는 3 차원 데이터 수집 영역입니다. 샘플링 볼륨을 만드는 단계는 모델 설정 섹션에 설명되어 있습니다(샘플링 볼륨 참조). 각 샘플링 볼륨의 계산 수량은 다음과 같습니다.

  • 시료채취량 내에서 #1 유체 총량
  • 시료채취량 내 #1 유체질량 중심
  • 샘플링 용적 가장자리에 위치한 솔리드 표면을 포함하여 샘플링 용적 내의 모든 벽 경계에 작용하는 좌표계의 원점에 상대적인 유압력 및 모멘트.
  • 샘플링 용적 내 총 스칼라 종량: 이것은 부피 적분으로 계산되므로 스칼라 양이 질량 농도를 나타내면 샘플링 용적 내의 총 질량이 계산된다. 거주 시간과 같은 일부 종의 경우, 평균 값이 대신 계산됩니다.
  • 샘플링 볼륨 내의 입자 수: 각 샘플링 볼륨 내에 있는 각 입자 등급의 정의된 각 종별 입자 수(입자 모델이 활성화된 경우)
  • 운동 에너지, 난류 에너지, 난류 소실율 및 와류에 대한 질량 평균
  • 표본 체적의 6개 경계 각각에서 열 유속: 유체 대류, 유체 및 고체 성분의 전도 및 유체/구성 요소 열 전달이 포함됩니다. 각 플럭스의 기호는 좌표 방향에 의해 결정되는데, 예를 들어, 양방향의 열 플럭스도 양수입니다. 출력에서 확장 또는 최대 디버그 수준을 선택하지 않는 한 이러한 디버그 수준은 fsplt에 자동으로 표시되지 않습니다.

FLOW-3D 및TruVOF는 미국 및 기타 국가에서 등록 상표입니다.

Rivulet Formation in Slide Coating

Simulation of Transient and Three-Dimensional Coating Flows Using a Volume-of-Fluid Technique

Volume-of-Fluid 기법을 사용한 과도 및 3 차원 코팅 흐름 시뮬레이션

슬라이드 코팅 흐름은 정밀 필름 코팅 제품의 제조에 널리 사용됩니다. 코팅 속도를 높이고 코팅 필름의 성능을 향상시키기 위해 슬라이드 코팅 공정을 더 잘 이해하기 위해 상당한 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어 Chen1과 같이 잘 정의 된 한계 이상으로 코팅 속도를 높이면 코팅 비드가 완전히 파손될 수 있음이 입증되었습니다.

이 논문에서는 유체 표면의 임의, 3 차원 및 시간에 따른 변형을 설명 할 수있는 계산 방법에서 얻은 슬라이드 코팅 흐름의 시뮬레이션 결과를 제시합니다. 상용 프로그램에서 사용할 수있는이 방법은 VOF (Volume-of-Fluid) 기술 3,4로 유체를 추적하는 고정 그리드를 사용합니다. 표면 장력, 벽 접착력, 유체 운동량 및 점성 응력은 분석에서 완전히 설명됩니다.

기본 방법은 딥 코팅 데이터와의 비교를 통해 설명됩니다 5. 그런 다음 접촉 선과 동적 접촉각이 우리의 방법에서 암시 적으로 처리되는 방법에 대한 논의를 제시합니다. VOF 기술을 사용하기 때문에 유체를 포함하는 각 제어 볼륨에 작용하는 힘의 합계 만 필요합니다. 그러면 접촉 선의 위치와 동적 접촉각이 계산 된 힘 균형에서 자동으로 발생합니다. 우리의 기술은 코팅 흐름에서 시작 및 비드 분해 현상의 예와 함께 설명됩니다.

그림에서 볼 수 있듯이 신속한 공정의 경우 당사의 접근 방식은 기존 분석 방법으로는 달성하기 어려운 코팅 공정 설계 및 최적화 시뮬레이션을위한 효율성과 견고성을 제공합니다.

Introduction

모든 코팅 공정에는 일정한 조건을 달성하기 전에 코팅 재료가 큰 변형을 겪는 일종의 시작 기간이 포함됩니다. 시작 프로세스의 우수한 특성화는 낭비를 줄이고 프로세스가 원하는 한계 내에서 작동하는지 확인하는 데 종종 중요합니다.

다양한 섭동에 대한 코팅 흐름의 과도 ​​응답에 대한 유사한 이해가 또한 바람직하여 코팅 비드의 파손 및 코팅의 불균일성을 피할 수 있습니다. 코팅 흐름의 역학은 일반적으로 비선형이고 다양한 경쟁 물리적 프로세스의 결합 된 상호 작용을 포함하기 때문에 이론적 조사를 수행하기 위해 특수한 계산 도구에 의존해야합니다.

이 작업을 위해 선택한 모델링 도구의 장점은 고정 그리드를 통해 임의의 유체 변형을 추적 할 수있는 강력한 수치 기법 인 VOF (Volume-of-Fluid) 방법을 사용한다는 것입니다. 코팅 흐름 분석에 중요한 프로그램의 다른 기능과 함께 이것이 수행되는 방식은 다음 섹션에서 설명합니다.

Overview of Numerical Method

여기에 사용 된 수치 프로그램 FLOW-3D®는 1960 년대 중반 Los Alamos National Laboratory에서 개발 된 Marker-and-Cell (MAC) 방법 6에서 유래되었습니다. 원래 MAC 방법에 대한 많은 개선이 수년에 걸쳐 이루어졌습니다.

본 출원에서 가장 흥미로운 것은 유체 영역을 찾기 위해 연속적인 유체 부피 함수에 의해 개별 마커 입자를 대체하는 것입니다. VOF 방법에서는 관심있는 계산 영역을 포함하는 사각형 제어 볼륨의 고정 그리드가 구성됩니다. 각 제어 볼륨에 대해 숫자 F는 액체가 차지하는 볼륨의 비율을 표시하기 위해 유지됩니다.

F 함수를 사용하는 것 외에도 VOF 방법은 날카로운 액체-가스 인터페이스를 유지하는 방식으로 직사각형 셀의 고정 그리드를 통해 F 함수를 전진시키기 위해 특수 수치 기법을 사용합니다. 마지막으로 VOF 방법은 경계면에서 적절한 법선 및 접선 응력 조건을 충족하기 위해 신중하게 구현 된 자유 표면 경계 조건 세트를 사용합니다. 접근 방식의 또 다른 특징은 복잡한 기하학적 영역을 정의하는 방식입니다.

장애물은 제어 볼륨의 일부를 차단할 수 있도록하여 고정 그리드에 포함됩니다. 각 제어 볼륨에서 흐름을 위해 열린 분수 영역 및 볼륨은 지오메트리 표현으로 저장됩니다. FAVOR 방법 7이라고하는이 방법은 형상을 질량, 운동량 및 에너지에 대한 이산화 된 방정식에 자동으로 통합합니다. VOF 및 FAVOR 방법을 사용하면 코팅 문제에 대한 지오메트리 및 초기 유체 구성을 정의하는 데 필요한 복잡한 그리드 생성 프로세스가 없기 때문에 시간과 노력이 절약됩니다.

다음 섹션에서는 플랫 시트에 코팅을 담그는 응용 프로그램과 함께 기본적인 수치 방법의 유용성을 설명합니다.

Dip Coating – A Validation Test

Lee와 Tallmadge는 액체 수조에서 수직으로 인출 된 평판에 딥 코팅하는 과정에 대해 광범위한 조사를 수행했습니다.

이 프로세스는 다양한 상업용 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다. 그들의 연구는 2 차원 흐름 (즉, 가장자리 효과 없음)에 초점을 맞추고 실험 데이터에 맞는 경험적 매개 변수를 포함하는 분석 표면 프로파일로 구성되었습니다. 0.085에서 23.9 사이의 모세관 수에 대한 실험 데이터가 수집되었으며, 레이놀즈 수는 0.044에서 12.7 사이입니다. 필름 두께에 대한 실험 데이터는 약 10 % 이하로 추정되는 오류를 가졌습니다.

이 실험에 대한 계산 모델은 코팅 할 시트의 수직 (접선) 속도와 동일한 수직 (접선) 속도가 주어진 직사각형 욕조로 구성되어 매우 간단합니다. 처음에 코팅액은 수평면을 가지며 시트는 충동 적으로 시작됩니다 (그림 1c 참조). 다양한 모세관 수 사례가 시뮬레이션되었으며 모든 경우에 예측 된 필름 두께는 실험 오차 범위 내에있었습니다. 예를 들어 모세관 번호 1.17에 해당하는 경우를 고려하십시오. 시트를 3.31cm / s에서 수조 (밀도 0.885gm / cc, 표면 장력 32.7dynes / cm 및 점도 1159.4cp를 갖는 점성 윤활유)에서 꺼냈다. 우리는 2.5cm의 욕조 너비와 2.0cm의 깊이 (35 x 25 그리드 셀)를 사용했습니다.

필름 흐름을 캡처하기 위해 욕조 위의 2.0cm 영역이 모델에 포함되었습니다 (수직으로 추가 25 개 셀 필요). 수조의 오른쪽은 유체 높이가 일정하게 유지되고 압력이 수압이고 흐름이 계산 영역으로 들어갈 수있는 열린 경계 였지만 휴식에서 시작해야했습니다. 이른바 “정체”경계 조건은 움직이는 시트의 오른쪽으로 충분히 멀리 떨어져있는 경우 수평 무한 욕조에 대한 좋은 근사치입니다. 모델링이 필요한 수조의 폭을 설정하기 위해 여러 가지 계산이 수행되었으며, 필름 두께가이 폭에 크게 민감하지 않다는 것이 밝혀졌으며 그 결과는 실험에서도 발견되었습니다.

그림 1a는 초기 조건, 그림 1b는 계산 된 과도 상태의 스냅 샷, 그림 1c는 최종 정상 상태 결과를 보여줍니다. 처음에 시트에 의해 그려지는 액체 팁의 모양은 정적 접촉각 (즉, 시트와 액체 사이의 접착력)에 따라 달라지며 임의로 10 도로 취해졌습니다. 액체가 끌어 올려짐에 따라, 배출되는 액체 필름을 대체하기 위해 시트쪽으로 흐름이 시작되어야한다는 신호로서 함몰 파가 나머지 수조에 대한 신호로 오른쪽으로 이동합니다. 약 5.0 초만에 정상 상태에 도달합니다. 필름 두께는 0.145cm로 계산되었으며, 이는 0.142cm의 측정 값과 매우 일치합니다.

Rivulet Formation in Slide Coating
Rivulet Formation in Slide Coating

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Advances in Magnetohydrodynamic Liquid Metal Jet Printing

Scott Vader1, Zachary Vader1, Ioannis H. Karampelas2 and Edward P. Furlani2, 3
1Vader Systems, Buffalo, NY
2Dept. of Chemical and Biological Engineering, 3 Dept. of Electrical Engineering,
University at Buffalo SUNY, NY 14260, Office: (716) 645-1194, Fax: (716) 645-3822, efurlani@buffalo.edu

ABSTRACT

자기유체역학적 액체 금속 제트 프린팅

우리는 용해된 금속 방울을 3D 물체로 만드는 새로운 주문형 DOD(Drop-on-Demand) 인쇄 방법을 제안합니다. 이 접근 방식에서는 단단한 금속 와이어가 인쇄 헤드 내에서 용해된 다음 펄스 자기장에 노출됩니다.

적용된 필드가 챔버에 침투하여 액상 금속 내에 자기 유압(MHD) 기반 압력 펄스를 유도하여 금속 일부가 노즐 챔버를 통해 이동된 후 배출됩니다. 표면 장력은 분출된 금속 위에 작용하여 가해진 압력에 따라 초 당 수 미터 범위의 속도로 구형 방울을 형성합니다.

잠시 비행한 후 방울이 기질에 충돌하여 냉각되어 고체 덩어리를 형성합니다. 따라서 패턴이 있는 증착 및 드롭 방식의 고형화를 통해 3D 솔리드 구조를 인쇄할 수 있습니다.

현재 연구에서는 샘플 프린팅 구조와 함께 시제품 MHD 프린팅 시스템 개발에 대한 발전된 점을 제시합니다. 또한 드롭 생성을 관리하는 기본 물리학에 대해 논의하고 장치 성능을 예측하기 위한 새로운 컴퓨팅 모델을 소개합니다.

Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation
Computational model of magnetohydrodynamic-based drop generation (printhead reservoir and ejection chamber
not shown): (a) the magnetic field generated by a pulsed coil is shown

INTRODUCTION

주문형 드롭온 잉크젯 프린팅은 상업 및 소비자 이미지 재현을 위한 잘 확립된 방법입니다. 이 기술을 추진하는 원리와 동일한 원리가 기능 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다.

Early stage prototype of a single nozzle printhead
Early stage prototype of a single nozzle printhead

기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르는 다양한 재료를 증착하고 패터링하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 프린팅하는 데 사용되어 왔습니다. 현재 진행 중인 작업을 통해 잉크젯 인쇄를 3D 금속 부품으로 확장하려고 시도하고 있습니다.

현재, 대부분의 3D 금속 인쇄 애플리케이션은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저(예: 선택적 레이저 소거 [1] 및 직접 금속 소거[2]) 또는 전자 빔(예: 전자 빔 용해 [3])과 같은 외부 유도 에너지원에 의해 소거 또는 녹는 퇴적 금속 분말을 포함합니다.

그러나 이러한 방법은 비용과 복잡성, 즉 3D 프린팅 공정에 앞서 금속을 분쇄해야 한다는 점에서 일정한 단점이 있을 수 있습니다.

이 프레젠테이션에서는 자기 유압 역학 원리를 기반으로 하는 금속 적층 제조의 근본적으로 다른 접근 방식을 제안합니다. 이 방법은 스풀링된 고체 금속 와이어를 인쇄 헤드에 공급하고 노즐에서 업스트림을 예열하여 노즐 챔버에 공급되는 액체 금속 저장소를 형성하는 것입니다. 챔버가 채워지면 액체 금속 내에서 과도 전류를 유도하는 펄스 자기장이 인가됩니다. 유도 전류가 인가된 필드에 결합되어 로렌츠 힘 밀도를 생성하여, 인가된 압력에 따라 속도가 달라지는 용융 금속 방울을 배출하는 작용을 하는 챔버 내의 유사 압력을 제공합니다.

방울은 냉각된 기질에 투영되어 고체 덩어리를 형성합니다. 3D 솔리드 구조를 패터닝으로 인쇄할 수 있습니다. 방울의 침적과 방울의 현명한 응고입니다. 이 유망한 신기술은 낮은 재료 비용, 높은 제조율 및 매력적인 재료 특성 때문에 적층 제조 애플리케이션에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.

현재 작업에서는 새로운 3D 인쇄 시스템을 도입하고 기기 개발의 진보를 설명하고 샘플 인쇄 구조를 시연합니다. 또한 드롭 생성-배출 메커니즘에 대해 설명하고 인쇄 성능을 예측하기 위한 일련의 새로운 컴퓨팅 모델을 제시합니다.

자세한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.

Solution-Coating Technology for AMOLEDDisplays

전자 장치 응용 분야를위한 솔루션 기반 코팅 방법은 비용 절감, 성능 향상 및 새로운 기능과 같은 많은 설득력있는 이유에 대한 집중적인 연구 노력의 초점입니다.

수동 및 능동 요소 솔루션 기반 코팅에 대한 응용 범위는 디스플레이에 걸쳐 있습니다. 

조명, 태양 전지, 센서, 무선 주파수 식별 (RFID)을 위한 무선 장치 및 의료 장치, 여기서 활성이라는 용어는 재료의 반도체 특성을 장치의 주요 기능으로 사용하는 것을 의미합니다. 예를 들어 다이오드 및 트랜지스터에서. 대량 생산을 달성한 대부분의 용액 기반 코팅 제품은 용액 코팅층의 전기 전도성 및 / 또는 광학적 또는 기계적 특성이 기능의 핵심인 수동 소자에 국한됩니다. 일부 예는 패턴화된 버스 라인, 반사 방지 필름, 평탄화 층 및 인광체 층입니다.

용액 코팅된 능동 소자의 몇 가지 예가 대규모 상업 생산을 달성했습니다. 액티브 매트릭스 유기 발광 다이오드 (AMOLED) 디스플레이는 유기 물질을 사용하여 핵심 활성 전자 층을 형성하는 유망한 기술입니다. AMOLED 디스플레이의 기존 상업 기술은 현재 열 증착을 사용합니다.

그리고 미세 금속 마스크를 사용하여 작은 분자 물질을 증착하지만 대형 유리로 확장하는 데는 잘 알려진 어려움이 있습니다 . 용액 코팅은 재료 낭비를 줄이고 코팅을 통해 AMOLED 생산에서 상당한 비용 절감 잠재력을 제공합니다. AMLCD 기술보다 더 낮은 비용으로 AMOLED 기술을 사용할 수 있습니다. 상세한 비용 모델은 솔루션 코팅 된 AMOLED가 소형 디스플레이 용 AMLCD보다 약 20 % 더 저렴할 수 있으며, 3 AMOLEDTV와 같은 대형 생산 라인 및 디스플레이 크기에서 비용 절감이 증가 할 것으로 예측합니다.

Solution-coated OLED fabrication can be achieved using the above process flow

DuPont Displays는 높은 AMOLED 제조 비용을 해결하기 위해 고성능 재료 및 솔루션 처리 기술의 전체 세트를 개발했습니다. 우리는 기존의 상업용 증착 기술에 비해 비용과 성능 경쟁력을 갖도록 코팅 공정을 최적화했습니다.

평판 디스플레이의 밝기 및 색상 균일 성 사양은 솔루션 코팅 AMOLED 레이어에 대한 까다로운 두께 및 균일 성 요구 사항을 제시합니다. 다양한 맞춤형 모델링 및 분석 접근 방식을 사용하여 대형 유리 크기에서 상업적으로 실행 가능한 단거리 및 장거리 필름 두께 제어 및 단일성을 개발했습니다. 이러한 코팅 기술 향상은 다른 솔루션 기반 응용 프로그램으로도 확장되어야합니다.

자세한 내용은 첨부 문서를 참고하시기 바랍니다.

Cell Behavior

Cell Behavior

정밀하고 신중하게 제어되는 화학 반응성 구배를 생성 할 수있는 능력은 미세 유체학을 운동성, 화학성 및 소수의 미생물 집단에서 항생제에 대한 내성을 단기간에 진화시키고 개발하는 능력을 연구하는 이상적인 도구가 됩니다. FLOW-3D는 연구자들이 아래 예제에 표시된 것처럼 새롭고 더 나은 gradient generators를 고안하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1-D Gradient generator with de-coupled convection and diffusion

FLOW-3D를 사용한 이 1-D 미세유체 팔레트 시뮬레이션에서는 표시된 흐름선을 통해 주 중앙 마이크로 채널에서 대류 셀의 깨끗한 디커플링을 확인할 수 있습니다. 이 흐름은 모두 대류 단위로만 제한되며 마이크로 채널로 유출되는 단 한 개의 흐름도 없어 대류 및 확산의 디커플링이 우수합니다. 소스 농도의 진화는 그림에서 볼 수 있으며, 애니메이션이 끝날 때쯤이면 눈에 띄게 일정해집니다.

This FLOW-3D simulation of a 2-D microfluidic palette demonstrates a spatio-temporal control on the generated gradients. The source and sink are rotated at an angular velocity. Also, after every t seconds, the active access port is deactivated and the next port is turned on. To see the live status of the diffusion inside the chamber, three line probes are placed in the simulation (marked in red, blue and black, respectively, in the bottom right window of the simulation).2-D 마이크로 유체 팔레트의 이  FLOW-3D 시뮬레이션은 생성된 그라데이션에 대한 spatio-temporal 제어를 보여줍니다. 소스 및 sink는 각 속도로 회전합니다. 또한 t초마다 활성 액세스 포트가 비활성화되고 다음 포트가 켜집니다. 챔버 내부의 확산 상태를 확인하기 위해 시뮬레이션에 세 개의 라인 프로브가 배치됩니다(시뮬레이션의 오른쪽 하단 창에 각각 빨간색, 파란색 및 검은색 표시).

Read the Microfluidic Palette – A Gradient Generator blog.

Coating field – Coating with Non-Newtonian fluids (비뉴턴 유체를 이용한 코팅)

Coating with Non-Newtonian fluids (비뉴튼 유체를 이용한 코팅)

  • 비뉴턴 유체는 뉴턴의 점성 법칙, 응력과 무관하여 일정한 점도를 가지지 않는 유체를 나타냄
  • FLOW-3D의 점성 모델
    – Carreau function
    – Power-law (멱법칙)
    – Herschel-Bulkley
    – 변형률에 의존
    – 온도에 의존

Carreau Function ?


FLOW-3D를 이용한 비뉴턴 유체의 코팅 해석


Coating field – Gravure Coating/Printing (그라비어 코팅/인쇄)

Gravure Coating/Printing (그라비어 코팅/인쇄)

  • 금속 실린더에 새겨진 요점에 액체가 묻어나고 금속 실린더가 회전하면서 필름 표면에 액체가 묻어나도록 하는 기법
  • 새겨진 패턴 안에서 유체가 놓임
  • 작동 속도를 증가할 수 있음
  • 상세 패턴 및 이미지 인쇄에도 사용

FLOW-3D를 이용한 깊이별 그라비어 코팅


Coating field – Curtain Coating (커튼 코팅)

Curtain Coating (커튼 코팅)

  • 기판에서 떨어지는 유체가 멈추지 않고 커튼처럼 나오면서 코팅을 함
  • 새겨진 패턴 안에서 유체가 놓임
  • 고르지 않은 표면도 코팅 가능
  • 다층의 코팅으로 생산량 증대

FLOW-3D를 이용한 커튼 코팅

  • 다층 기능
  • 가장자리 효과를 정확하게 캡처함

Coating field – Slot Die Coating (슬롯다이 코팅)

Slot Die Coating (슬롯다이 코팅)

  • 응용
    – 배터리 전극
    – 광학 코팅
    – 전도성 필름
  • 공정 파라미터
    – 유량
    – 롤 속도
    – 기질 속도
    – 유동학
  • 품질 관리
    – 코팅 두께
    – 결함 최소화

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  • 세밀한 형상
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  • 간단한 격자 설정

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