终端封闭微通道中粒子移动的溶液浓度梯度驱动及计算最优控制研究

Manipulating soluble biological molecules or suspended cells in microfluidic chip channel/plane is significant in bioscience, such as drug delivery and precision medicine. The dead-end microchannel, which is free of net fluid flow, makes the particle migration very slow only with Brownian motion. This project focuses on the computational optimal control of particle migration via solute gradients in dead-end microchannels. Compared with the traditional methods such as empirical formulas to determine the model parameters, the control-oriented modeling investigates offline parameter identification and online parameter identification for coupled particle migration model, which greatly improves the accuracy of the parameters. The computational optimal control investigates adjoint method, sensitivity analysis method, robust optimization method and control parameterization method for the time-spatial model, therefore establishs information decision guidance for particle migration engineering practice. The experimental platform set up mainly investigates topology design of microfluidic chip which controls flow to regulate the solute concentration, and the process control of solute regulation model. The computational optimal control of particle migration in microchannels provides a new idea in the precision particle migration in microfluidic control, and supports drug delivery research by both theory and technology.

操控水溶液中的可溶性生物分子或悬浮细胞在微流控芯片通道或平面上移动对药物传输、精准医疗等至关重要。终端封闭的微通道由于没有流体净流量，粒子移动单靠布朗运动，效率极低。本项目对终端封闭微通道中粒子移动的溶液浓度梯度驱动及计算最优控制展开研究。在使用经验公式等传统方法确定模型参数的基础上，研究粒子移动耦合模型离线以及在线参数辨识方法，提升模型参数的准确性，建立面向控制模型；开展粒子移动耦合模型的计算最优控制研究，重点研究伴随方法、灵敏度分析方法、鲁棒优化方法和控制变量参数化方法在粒子移动时空演化模型中的应用，建立粒子移动工程实践的信息决策指导方法；搭建微通道实验平台，重点完成微通道粒子移动控制芯片的拓扑结构设计，使得通过控制流量来调节边界溶液浓度，并开展溶液浓度调节模型的过程控制。粒子移动的计算最优控制研究是发展微通道粒子精准移动的新思路，为药物传输等领域的研究提供强大的理论与技术支持。

微通道中粒子移动的溶液浓度梯度驱动及先进控制研究是发展粒子精准移动的新思路，为药物传输、精准医疗等领域的研究提供强大的理论与技术支持。此研究加深我们对生命活动的理解，为生命质量的改善甚至生命结构的改造打下基础。然而，如何让粒子按特定的时空分布，如何有效地实时操控粒子移动等先进控制问题亟待解决。因此，本项目围绕上述问题展开研究，主要完成的工作包括：1）分析和研究了粒子移动和溶液浓度耦合作用机理以及实验现象，建立溶液浓度和粒子浓度相耦合的粒子移动时空演化模型。将粒子浓度测量值与计算值的偏差作为性能指标，借助基于梯度的优化求解器求解以溶液浓度模型的扩散项系数、粒子移动反应扩散模型的反应项系数和扩散项系数为优化量，粒子移动耦合模型为约束的参数估计问题。2）采用控制变量参数化方法来近似终端封闭微通道入口端的溶液浓度值。根据所提的控制性能指标，采用变分法和灵敏度分析法，推导得到目标函数对于控制参数的梯度公式。然后，采用有限元方法数值计算粒子移动耦合模型与协态方程得到梯度信息。结合基于梯度的优化算法，得到最优溶液浓度输入曲线。同时，引入时间尺度函数，将时间区间也作为新的需要优化的决策变量。3）设计微通道粒子移动控制芯片的拓扑结构。利用有限元计算软件FEnics Project完成高维粒子移动耦合模型的数值计算与仿真并解决基于FEnics Project的优化计算技术问题。搭建微通道粒子移动实验平台，完成粒子移动耦合模型的计算最优控制和溶液浓度调节模型的过程控制。