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Oct 19, 2023

Die Dynamik von Flüssigkeiten verstehen

Wissenschaftliche Berichte Band 12,

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 20399 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Ein verformbares Mikrofluidsystem und ein strömungsdynamisches Modell wurden erfolgreich gekoppelt, um die dynamische Wechselwirkung zwischen Flüssigkeit und Struktur bei transienten Strömungen zu verstehen und die durch die hydrodynamische Theorie verursachte Dentinüberempfindlichkeit zu verstehen. Die dünnen Polydimethylsiloxan-Seitenwände des Mikrofluidikchips werden mit einem Luftdruck von 50 bis 500 mbar verformt, um den Flüssigkeitsmeniskus im zentralen Flüssigkeitskanal zu bewegen. Die Experimente zeigen, dass der Meniskus im ersten Zehntel der Sekunde stark zunahm und dass der Anstieg nichtlinear proportional zum ausgeübten Druck ist. Basierend auf der instationären Bernoulli-Gleichung wird ein theoretisches Modell entwickelt, das den Endpunkt der Flüssigkeitsverdrängung sowie den Dynamikprozess unabhängig von der Wandstärke gut vorhersagen kann. Darüber hinaus wird ein Überschwingungs- und Oszillationsphänomen beobachtet, das den Druckverlustkoeffizienten um einige Größenordnungen verringert, was der Schlüssel zur Erklärung der Dentinüberempfindlichkeit sein könnte, die durch die Flüssigkeitsbewegung in den Dentintubuli verursacht wird.

Bei der verformbaren Mikrofluidik handelt es sich um eine einzigartige Art von Mikrosystemen, die über mindestens eine verformbare Seitenwand verfügen und durch von außen ausgeübten Druck betätigt werden können1. Diese neue Technologie wurde für den automatisierten Flüssigkeitstransport2,3, die Partikel-/Zellsortierung4,5 und die Charakterisierung der Zellmechanik6,7 eingesetzt. In diesem Projekt zeigen wir, dass diese Technologie verwendet werden kann, um die mechanosensitiven Ionenkanäle in Dentintubuli zu verstehen, die in den Vereinigten Staaten jedes Jahr bei über 3 Millionen Menschen zu Dentinüberempfindlichkeitsproblemen führen8.

Zahlreiche Dentinmikrotubuli strahlen von der Pulpawand zur äußeren Dentin-Schmelz-Grenze (DEJ)9. Die meisten dentinalen Mikrotubuli sind mit nicht myelinisierten Endfibrillen, odontoblastischen Fortsätzen (Verlängerung des Odontoblasten) und Dentinflüssigkeit gefüllt10. Für die Mundpflegeindustrie ist es wichtig zu verstehen, wie der thermische Zahnschmerz erzeugt und über diese Mikrotubuli-Struktur auf das Zahninnervationssystem übertragen wird, um eine wirksame Zahnschmerztherapie zu entwickeln. Die populärste Theorie der Schmerzerzeugung und -übertragung ist die hydrodynamische Theorie11, die die Zahnschmerzempfindung auf die Stimulation mechanosensitiver Nozizeptoren als Folge der Dentinflüssigkeitsbewegung innerhalb der Dentinmikrotubuli zurückführt. Insbesondere würde die thermische Verformung der Mikrotubuli dazu führen, dass im Inneren der Tubuli eine Mikroströmung entsteht, die eine Scherspannung erzeugt, um den Odontoblasten am Ende der Kanäle zu stimulieren. Trotz begrenzter rechnerischer Simulationsstudien12,13 wurde die komplizierte Fluidstrukturdynamik nur in begrenztem Umfang durch Fluiddynamikexperimente validiert14 und es ist ein theoretisches Modell erforderlich, um die grundlegenden Mechanismen zu verstehen. Das Fehlen von Experimenten wird teilweise auf die Schwierigkeit bei Messungen und ethische Bedenken bei physikalischen Experimenten zurückgeführt. In diesem Projekt nutzen wir die verformbare Mikrofluidik, um den Fluss der Mikrotubuli zu reproduzieren und so die Probleme anzugehen.

Polydimethylsiloxan (PDMS) ist eines der beliebtesten Baumaterialien für verformbare Mikrofluidik mit Vorteilen wie hoher Verformbarkeit, Biokompatibilität und Stabilität15. Wir haben kürzlich gezeigt, dass die mechanischen Eigenschaften der verformbaren Mikrofluidik auf PDMS-Basis eine kontrollierte Erfassung und Freisetzung von Mikropartikeln ermöglichen16. Allerdings konzentrierten sich frühere Studien auf die Fluid-Struktur-Wechselwirkung in stationären Strömungen17,18,19,20,21. Im Vergleich dazu gibt es viel weniger systematische Untersuchungen der Fluid-Struktur-Wechselwirkung in transienten Strömungen. Beispielsweise haben Whittaker et al. entwickelte ein theoretisches Modell der Rohrschwingung mit elastischer Wand22. Dennoch ist ein dynamisches theoretisches Modell, das anhand transienter experimenteller Beobachtungen validiert werden kann, noch nicht vollständig etabliert.

In dieser Arbeit konstruieren wir einen Air Deflected Microfluidic Chip (ADMC) mit PDMS und untersuchen die Flüssigkeitsverdrängung durch Eingabe des Luftdrucks auf die verformbaren Seitenwände. Die Änderung der Meniskushöhe wird mit einem handelsüblichen Goniometer charakterisiert und ein speziell entwickeltes LabVIEW-Programm wird zur Verarbeitung der gesammelten Bilder verwendet. Die vorliegende Studie soll die Wissenslücke in der Fluid-Struktur-Interaktion in transienten Strömungen schließen, indem sie Mikrofluidik-Experimente durchführt und ein theoretisches Modell entwickelt, das die Beobachtung der Fluiddynamik abbilden und erklären kann und so einen wichtigen Schritt für das Verständnis der Dentinüberempfindlichkeit im Mikromaßstab darstellt .

Die Negativform wurde mit einem ELEGOO Saturn Monostereolithographie (MSLA) 3D-Drucker mit Accura 25-Harz hergestellt (Abb. 1a-i). Aufgrund der hohen Hydrophobie ermöglicht das Accura 25-Harz die Entformung von ausgehärtetem PDMS ohne Versalzung. Merkmale mit großem Aspekt wie große Länge versus kleine Breite/Höhe und große Höhe versus Hohlraumgeometrie wurden bei einer Auflösung von 50 µm erreicht. Die komplette Form wurde aus 3D-gedruckten Seitenwänden mit Rillen zur Aufnahme von 4 typischen Objektträgern aus Glas konstruiert. Die Wandstruktur kann mit lockerer Toleranz frei auf der Negativform platziert werden. Durch die Verwendung einer Dichtungsmembran, beispielsweise einer mit Klebeband gesicherten Aluminiumfolie, wird verhindert, dass PDMS während des Formengießens und Aushärtens austritt. Die Form und die Wandstruktur sind wiederverwendbar, sofern sie zwischen jedem Guss gereinigt werden. In dieser Arbeit haben wir Proben mit einem Seitenverhältnis (Höhe/Dicke) von 1,5:1, 2:1 und 3:1 getestet.

(a) Der Herstellungsprozess des ADMC: (ai) SLA 3-D-gedruckte Negativform. (a-ii) PDMS-Guss auf der SLA-Form. (a-iii) Ein- und Auslässe der Kanäle sind gestanzt. Der Chip wird mit PDMS an eine 1 mm dicke, aufgeschleuderte PDMS-Schicht gebunden. (a-iv) Im zentralen Kanal ist eine Glaskapillare als Schauglas eingesetzt. Nachdem der zentrale Kanal mit destilliertem Wasser gefüllt wurde, wird der Einlass verschlossen. (bi) Foto des ADMC mit orangefarbenem Fluoreszenzfarbstoff zur Unterscheidung zwischen Flüssigkeits- und Luftkanälen. (b-ii) und (b-iii) Vor und nach der Anwendung von Druck auf äußere Kanäle mit grünem Fluoreszenzfarbstoff. Die dünne Wand dazwischen lenkt und verdrängt Flüssigkeit. (b-iv) Querschnitt des ADMC mit einer 500 µm Seitenwand. (c) Der Versuchsaufbau – Goniometer, ausgestattet mit einem C-Mount-Objektiv mit 5- bis 120-facher Vergrößerung. Die Druckversorgung erfolgt über einen ElvFlow-Regler. Die Kamera und der Durchflussregler werden mithilfe eines LABVIEW-Programms gesteuert, das entwickelt wurde, um Bilder synchron mit den Messwerten des Drucksensors zu sammeln. (d) Schematische Darstellung des theoretischen Modells. (Abbildung a(s) wurden von SOLIDWORKS 2021 gezeichnet: https://www.solidworks.com/media/solidworks-2021-pdm).

Basierend auf den Anweisungen des Herstellers wurde PDMS-Basis zu Vernetzer im Verhältnis 10:1 verwendet. Wir haben 10 ml PDMS in die Negativform gegossen und einen Standard-Vakuumexsikkator mit 25 psi verwendet, um Luftblasen aus dem ungehärteten PDMS zu entfernen, wobei wir besonders auf die Entfernung von Luftblasen in Hohlräumen geachtet haben (Abb. 1a-ii). Das gegossene PDMS und die Form wurden für mindestens 4 Stunden in einen Ofen mit freier Konvektion bei 45 °C gestellt. Eine niedrige Temperatur ist erforderlich, um einen Glasübergang und eine Verformung der Negativform zu vermeiden. Nach dem Entformen wurde eine Biopsiestanze (Durchmesser: 1,5 mm) verwendet, um Ein- und Auslässe in den gewünschten Kanälen zu formen (Abb. 1a-iii). Zur Fertigstellung des Chips verwendeten wir eine aufgeschleuderte PDMS-Schicht mit einer Dicke von etwa 1 mm als untere Schicht des Chips. Um diese 1-mm-Schicht zu erreichen, haben wir vier PDMS-Schichten 1 Minute lang bei 350 U/min schleuderbeschichtet und zwischen den einzelnen Schichten ausgehärtet, um eine PDMS-Schicht mit einer ungefähren Dicke von 1 mm zu erhalten. Dann wurde ein sehr dünner PDMS-Film 1 Minute lang bei 1000 U/min auf die ausgehärtete 1-mm-Schicht aufgeschleudert, als Klebeschicht zwischen dem aufgeschleuderten PDMS und dem gegossenen PDMS-Chip. Abschließend wurden eine Glaskapillare und ein Einlassstopfen in den ADMC-Chip eingesetzt (Abb. 1a-iv). Ein Foto der mit Farbstoff gefüllten ADMC-Probe ist in Abb. 1b-i dargestellt. Wie in Abb. 1b-ii und b-iii dargestellt, verformen sich die dünnen Wände des PDMS nach dem Anlegen von Luftdruck an die Luftkammern und drücken den Fluoreszenzfarbstoff zusammen. Der Querschnitt des Chips ist in Abb. 1b-iv dargestellt und zeigt deutlich die gestapelten PDMS-Schichten unten.

Der Versuchsaufbau ist in Abb. 1c dargestellt. Der Vorratsdruck wurde dem System mithilfe von Laborluft zugeführt, die über einen Drierite-Gasreiniger (Exsikkator) inline mit einem Elve Flow-Durchflussregler (OB1 MK3+) verbunden war, um die Luftzufuhr trocken und sauber zu halten. Der Durchflussregler arbeitet zwischen 0 und 2000 mbar und fördert das Reservoir Druck mit einer Auflösung von 100 µbar über starre Pneumatikschläuche auf die Gaskanäle am ADMC übertragen. Der Durchflussregler war mit Druckwandlern ausgestattet, um den angelegten Druck zu messen. Die Höhe des Flüssigkeitsmeniskus im Glaskapillarröhrchen wurde mit einem 5X–120X-Mikroskopobjektiv gemessen Angeschlossen an eine 100-FPS-Goniometerkamera. Die Erfassungszeit wurde auf 60–75 Hz eingestellt. Ein LabVIEW-Programm wurde entwickelt, um die Bilderfassung mit den Druckmessungen zu synchronisieren. Vor den Experimenten wurden der Durchflussregler und das Goniometer kalibriert.

Es wurde eine interaktive Routine erstellt, um die Verarbeitung der Bildrahmen und Druckdaten zu rationalisieren und zu steuern. MATLAB wurde verwendet, um die Position des Flüssigkeitsmeniskus mittels Bildverarbeitung zu verfolgen (der in GITHUB verfügbare MATLAB-Code). Jedes Bild wurde mithilfe einer Canny-Kantenerkennungsfunktion in ein Kantenbild umgewandelt, wobei die kontrastierenden Kanten in weiße Linien auf schwarzem Hintergrund umgewandelt wurden. Eine Empfindlichkeitsschwelle wurde zwischen 0,2 und 0,6 festgelegt und abhängig von der Lichtintensität angepasst. Um das Bild in technische Einheiten umzuwandeln, haben wir eine Schwerpunktberechnung durchgeführt, um die Verschiebung des Meniskus dieses Frames relativ zum ersten zu bestimmen. Für jeden Datensatz wurde ein Pixelkonvertierungsfaktor basierend auf der bekannten Dicke der beobachteten Glaskapillare berechnet. Jede Glaskapillare hat einen Außendurchmesser von 2 mm ± 0,1 mm. Das Zusammenfügen aller Frame-Datenpunkte ergab die flüssige dynamische Reaktion unseres Chips.

Um die Dynamik der Fluid-Struktur-Wechselwirkung zu verstehen und die experimentellen Ergebnisse zu verifizieren, wurde ein theoretisches Modell entwickelt. Das Modell (Abb. 1d-I, d-ii) besteht im Allgemeinen aus zwei Abschnitten – dem Druckkanal und dem vertikalen Rohr am Ende des Kanals. Anwendung der instationären Bernoulli-Gleichung auf das Gerät,

Dabei ist P der Druck, ρ die Flüssigkeitsdichte, µ die Geschwindigkeit, t die Zeit, z die Höhe der Flüssigkeit (zI = 0 und zT die Höhe der freien Oberfläche im vertikalen Rohr) und hL der Druckverlust im Durchfluss, der im Allgemeinen die größeren und kleineren Verluste im Gerät berücksichtigt. Die Bezeichnungen T und I bezeichnen die Variablen im vertikalen Rohr und im horizontalen Druckkanal. Die gesamte Flüssigkeit im Gerät bleibt erhalten, daher

wobei AI und AT die Querschnittsflächen des Druckkanals und des vertikalen Rohrs sind. Zur Beschreibung der Rohrverformung unter dem transmuralen Druck wird das Rohrgesetz23 angewendet, d. h.

Dabei ist AO die anfängliche Querschnittsfläche, PE und PI der Druck außerhalb und innerhalb des Kanals, PC ein Verformungskoeffizient und α der Exponent, der von der Form und den Materialien des Kanals abhängt. In der Literatur werden verschiedene Rohrgesetze vorgeschlagen, und die obige Gleichung ist die bei flexiblen Rohren am häufigsten verwendete Gleichung. Unter der Annahme, dass die Geschwindigkeit im Druckkanal gleichmäßig ist, wird die laminare Darcy-Weisbach-Gleichung mit den allgemeinen Verlustkoeffizienten KI und KT eingesetzt, d. h.

wir erhalten,

wobei \(\mu\) die dynamische Viskosität der Flüssigkeit ist.

Die Normalisierung der Gleichungen ergibt:

wobei \(U_{I} = \frac{{u_{I} }}{{\sqrt {gL} }}\), \(A = \frac{{A_{I} }}{{A_{0} }}\), \(T = \sqrt{\frac{g}{L}} t\), \(Z = \frac{z}{L}\), \(\Delta = \frac{{P_ {C} + P_{E} }}{\rho gL}\), \( \beta = \frac{{P_{C} }}{\rho gL}\), \(\gamma = \frac{{ \nu L^{\frac{1}{2}} }}{{g^{\frac{1}{2}} A_{0} }}\) und nehmen an, dass \(K = K_{I} = K_{T}\). Dieses Gleichungssystem wurde mit der Funktion ode15i in MATLAB gelöst. Die Anfangsgeschwindigkeit wurde als Null angenommen und bei t = 0 wurde keine Verformung angenommen.

Abbildung 2a zeigt die mit 1, 2, 3 und 4 gekennzeichneten Rohbilder, die bei 0, 0,10, 2,34 bzw. 23,77 s aufgenommenen Bildern entsprechen. Neben den Zeitwerten werden die berechneten Höhenwerte angezeigt. Die Frames aus Abb. 2a wurden mit einem Canny-Kantenerkennungsalgorithmus weiterverarbeitet. Zusätzlich zur raffinierten Kantenerkennung wurden die Bilder zugeschnitten, um zusätzliche und unnötige Daten wegzulassen, wie das weiße Rechteck in den Rahmen zeigt. Abbildung 2c zeigt die beschnittenen Bereiche aus Abb. 2b. Die Ober- und Unterkanten des Flüssigkeitsmeniskus wurden durch Schwerpunktberechnung gemittelt, um die Flüssigkeitsoberflächenhöhe relativ zum ersten Bild auszugeben. Die durchschnittliche Meniskushöhe ist in Abb. 2c in Magenta dargestellt. Jedes Bild in Abb. 2a – c entspricht den in Abb. 2d markierten Datenpunkten. Abbildung 2d zeigt einen Beispieldatensatz eines Geräts mit einer Wandstärke von 500 μm und einem Druck von 200 mbar.

(a) Die Bilder werden bei 60–10 Hz gesammelt und gedreht, sodass die Glaskapillare mit 1,2 mm Innendurchmesser aufrecht steht. Für (b) Canny Edge-Erkennung müssen die Bilder einen hohen Kontrast aufweisen. Der Meniskus auf anfänglicher und maximaler Höhe wird (c) auf jedem Bild beschnitten. Es werden Schwerpunktberechnungen durchgeführt, um die Meniskushöhe in jedem Frame zu ermitteln. (d) Jede Rahmenhöhe wird zusammengestellt, um ein Ausgabediagramm zu bilden. Hinweis: Die Datenpunkte in dieser Abbildung zeigen die tatsächliche Meniskushöhe.

Die gemessene Meniskushöhe über der Zeit bei verschiedenen Luftdrücken ist in Abb. 3 dargestellt. Bei einer 500 µm dicken Probe (Abb. 3a-I, a-ii) zeigt der Meniskus innerhalb des ersten Zehntels einen starken Anstieg, unabhängig von der Temperatur Eingangsluftdruck. In der zweiten Phase steigt der Meniskus im Verlauf von ~ 0,5 s allmählich an. Dann erreicht der Meniskus einen stabilen Zustand, ohne dass es zwischen 1 und 10 s große Veränderungen gibt. Bei 500 mbar Luftdruck erreicht die Meniskushöhe ~ 12.000 µm im Gegensatz zu 1000 µm bei 50 mbar. Wie in Abb. 3b, c dargestellt, folgen die 750-µm- und 1000-µm-Proben einem ähnlichen Trend wie die 500-µm-Probe. Die maximale Meniskushöhe erreicht jedoch nur 6.500 bzw. 1.700 für Proben mit 750 µm bzw. 1.000 µm.

Eingangsdruck und Ausgangsmeniskushöhe von drei verschiedenen dünnwandigen Chipgeometrien: (a) 500 µm. (b) 750 µm. (c) 1000 µm. Die Meniskushöhenreaktion nimmt mit der Druckausübung linear zu und nimmt mit zunehmender dünner Wandstärke ab.

Die experimentellen Ergebnisse und der Simulationsvergleich für 500-, 750- und 1000-µm-Proben sind in Abb. 4a–c dargestellt. Unser theoretisches Modell erfasst die Dynamik der zweiten und dritten Phase des dynamischen Prozesses unabhängig von der Wandstärke gut. Insbesondere wurden die Höhen am Ende von Phase 1 als Ausgangspunkte der Modellierung verwendet und die anderen verwendeten Parameter im theoretischen Modell zum Vergleich mit den experimentellen Ergebnissen sind in Tabelle 1 aufgeführt. Das theoretische Modell lässt sich nicht nur gut mit dem vergleichen Endpunkte der experimentellen Ergebnisse, sondern auch mit der Dynamik. Die Änderung der Anstiegsrate und die Größenordnungen werden gut wiedergegeben. Dies weist darauf hin, dass das theoretische Modell bis zu einem gewissen Grad die komplizierte Dynamik in den Experimenten widerspiegeln kann, zusätzlich zu den stationären Ergebnissen, die durch die Massenerhaltung vor und nach der Verformung bestimmt werden.

Experimentelle Versuche (durchgezogene Linien) überlagert mit simuliertem (gestrichelte Linien) theoretischem Modell für (a) 500 µm. (b) 750 µm. (c) 1000 µm.

Es wurden auch große Anstrengungen unternommen, um die Dynamik von Phase 1 zu erfassen, aber es stellte sich heraus, dass die Meniskushöhe zu schnell anstieg, um sie mit dem theoretischen Modell vergleichen zu können. Dies deutet darauf hin, dass der Prozess in Phase 1 von einem anderen Mechanismus gesteuert wurde, der über den Rahmen der im theoretischen Modell beschriebenen Hydrodynamik hinausgeht. Wir vermuten, dass dieser Prozess aufgrund der Vorspannung während des Herstellungsprozesses entstanden ist – als der Druck ausgeübt wurde, spielte die Vorverformung eine wichtige Rolle bei der Beschleunigung des Meniskusanstiegs. Um dieses Problem zu lösen, ist eine weitere Untersuchung mit unterschiedlichen Fertigungsbelastungen erforderlich.

Der letzte Prozess des Experiments zeigt immer noch einen langsam zunehmenden Trend, der vom theoretischen Modell nicht erfasst wird. Dieser Unterschied könnte auf die Reaktionszeit der Strukturverformung zurückzuführen sein, während im theoretischen Modell davon ausgegangen wurde, dass die Verformung augenblicklich erfolgt. Darüber hinaus könnte die Ungleichmäßigkeit in Strömungsrichtung auf den Unterschied zurückzuführen sein.

Eine Beobachtung kann in den im theoretischen Modell verwendeten Parametern gemacht werden. \(\alpha\) und Pc des Rohrgesetzes nehmen mit der Kanalwanddicke zu. Dies ist zu erwarten, da die dickere Wand zu weniger flexiblen Querschnittsänderungen führt. Eine Änderung des Druckverlustkoeffizienten ist nicht zu erwarten, da die Wandstärke die Rauheit der Kanaloberfläche nicht verändern sollte. Dieses Ergebnis weist darauf hin, dass der geringfügige Verlust den Druckverlust dominiert.

Wie bereits erwähnt, geht das vorliegende theoretische Modell davon aus, dass (1) sich der Kanal gleichmäßig verformt; (2) Die Oberflächenspannung am Meniskus im Rohr ist vernachlässigbar; (3) der geringfügige Verlust an der Verbindung zwischen Kanal und Rohr konnte ignoriert werden; (4) die Röhre wurde als vertikal angenommen; (5) Es wurde angenommen, dass die Verformung des Kanals augenblicklich erfolgt; und (6) es wurde angenommen, dass die gesamte Flüssigkeitsmasse erhalten bleibt. Diese Annahmen können zur allgemeinen Unsicherheit der Leistung des theoretischen Modells beitragen, und zukünftige Studien sollten darauf abzielen, diese übermäßigen Vereinfachungen zu untersuchen.

Interessanterweise beobachten wir einen Überschwing- und Oszillationsprozess, wenn der hydraulische Verlustfaktor um einige Größenordnungen reduziert wird, um eine stärkere Trägheit in der Strömungsdynamik zu ermöglichen (Abb. 5). Dies steht im Einklang mit den dreidimensionalen rechnergestützten Strömungsdynamikstudien anderer Gruppen12,24. Die durch thermische Auslöser verursachte Schwingung könnte der Schlüssel zum Zahn sein, und unser theoretisches Modell sagt sein Vorhandensein unter den aktuellen Rahmenbedingungen gut voraus. Ein weiterer Vergleich mit dem bestehenden numerischen Modell ist erforderlich, um die komplizierten Mechanismen zu untersuchen, die in dieser Studie aufgedeckt wurden. Dies könnte dazu führen, das Rätsel der partikelhaltigen Zahnpasta zu lösen – partikelhaltige Zahnpasta hat sich als wirksam bei der Reduzierung der Dentinüberempfindlichkeit erwiesen25. Allerdings ist dieser Mechanismus noch nicht vollständig verstanden. Die in der Zahnpasta enthaltenen Partikel könnten die offenen Tubuli in beschädigten Zähnen blockieren, um die Schwingungsstärke des Flusses zu verringern und so die Schmerzen zu lindern. Diese Hypothese wurde nicht in Simulationen oder Experimenten überprüft. Unsere Studie bietet einen theoretischen Rahmen und einen Versuchsaufbau, um den Einfluss der Randbedingungen der Tubulusströmung auf die Strömungsdynamik zu untersuchen und so Licht auf dieses Problem zu werfen. Eine weitere Studie ist geplant, um in diese Richtung voranzuschreiten. Eine weitere Wissenslücke, die in dieser Studie aufgedeckt wurde, ist der Maßstab des Modells. Da der Druckverlustkoeffizient das Vorhandensein der Oszillation der Strömung bestimmen könnte und die Skala der Mehrphasenströmung die Physik bestimmt, wie in anderen Studien gezeigt wurde26, ist eine detaillierte Studie zur Bestimmung der Parameter im Labormaßstab und der Mikrotubuli-Skala erforderlich, um dies vollständig zu beheben das Modellskalierungsproblem. Um In-vivo-Studien zu erleichtern, können in Zukunft Mikrofabrikation27 und hochauflösende Mikrostereolithographie28 eingesetzt werden, um ADMC mit einer ähnlichen Größe wie die tatsächlichen Dentintubuli herzustellen.

Beobachtete Schwingungen des Flüssigkeitsmeniskus bei den ersten 0,008 s in unserem theoretischen Modell.

Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Chad ten Pas & Ke Du

Fakultät für Chemie- und Umweltingenieurwesen, University of California, Riverside, CA, 92521, USA

Ke Du

Colgate-Palmolive Technology Center, 909 River Road, Piscataway, NJ, 08844, USA

Long Pan & Shiyou Xu

Abteilung für Bau- und Umweltingenieurwesen, Rutgers, The State University of New Jersey, Piscataway, NJ, 08854, Vereinigte Staaten

Ruo-Qian Wang

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CP führte die experimentelle Arbeit durch, RW führte die Simulationsarbeit durch, S. Xu. und LP brachten die Idee vor und CP, KD und RW schrieben den Hauptmanuskripttext. Alle Autoren haben das Manuskript überprüft.

Korrespondenz mit Ruo-Qian Wang oder Shiyou Xu.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Pas, Ct, Du, K., Pan, L. et al. Verständnis der Dynamik der Fluid-Struktur-Wechselwirkung mit einem Air Deflected Microfluidic Chip (ADMC). Sci Rep 12, 20399 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24112-w

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Eingegangen: 08. Juni 2022

Angenommen: 10. November 2022

Veröffentlicht: 27. November 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24112-w

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