[论文解读] Validating pore-scale models of drying using microfluidic experiments
本研究通过将定制设计的可调无序微流控芯片中的实验与二维孔隙网络模型直接对比，验证了多孔介质中干燥过程的2D孔隙网络模型。该模型准确再现了几何特征和干燥模式，但因未建模流体簇的持续存在及表面张力效应，导致在定量干燥速率方面表现不佳，凸显了孤立液滴簇在控制蒸发动力学中的关键作用。
We present an experimental micro-model of drying porous media, based on microfluidic cells made of arrays of pillars on a regular grid, and complement these experiments with a matching two-dimensional pore-network model of drying. Disorder, or small-scale heterogeneity, was introduced into the cells by randomly varying the radii of the pillars, around their average value. The microfluidic chips were filled with a volatile oil and then dried horizontally, such that gravitational effects were excluded. The experimental and simulated drying rates and drying patterns were then compared in detail, for various levels of disorder, in order to verify the predictive capabilities of our model. The geometrical features were reproduced well, while reproducing drying rates proved to be more challenging.
研究动机与目标
- 通过受控的微流控实验，开发并验证多孔介质中干燥过程的孔隙网络模型（PNM）。
- 研究几何无序性和异质性对二维多孔系统中干燥速率和模式的影响。
- 识别实验与模拟干燥动力学之间的差异，特别是关于孤立液滴簇和蒸发速率方面。
- 评估表面张力和润湿性在干燥过程中流体输运及簇形成中的作用。
- 通过在实验和模拟中完全复现相同几何结构，实现实验微模型与数值模拟之间的直接、高保真度对比。
提出的方法
- 在规则网格上制造带有微柱阵列的微流控芯片，通过随机改变柱体半径引入可控无序性。
- 使用挥发性油（低接触角）或水（较高接触角）填充芯片，以研究润湿性对干燥动力学的影响。
- 进行水平干燥实验以消除重力影响，从而聚焦于毛细和扩散传输机制。
- 开发与芯片几何完全匹配的2D孔隙网络模型，模拟干燥过程中的液相流动和气相扩散。
- 利用延时成像追踪干燥前沿和孤立液滴簇，实现与仿真的定量对比。
- 从实验和模拟数据中计算干燥速率和欧拉数（衡量簇连通性的指标），以评估模型性能。
实验结果
研究问题
- RQ12D孔隙网络模型在多孔微流控介质中能否准确再现实验干燥速率和模式？
- RQ2几何无序性对二维多孔网络中干燥动力学有何影响？
- RQ3孤立液滴簇如何影响干燥速率？为何模拟结果高估了簇消失的速度？
- RQ4润湿性和表面张力在孤立流体簇的形成与持久性方面影响有多大？
- RQ5微流控实验能否作为干燥过程孔隙尺度模型的高保真度验证平台？
主要发现
- 孔隙网络模型准确再现了微流控芯片的几何特征，使实验与模拟之间得以实现直接对比。
- 实验中的干燥速率慢于模型预测，主要原因是孤立液滴簇的持续存在导致其蒸发缓慢。
- 欧拉数（反映簇连通性）在实验中随时间减少，但在模拟中却增加，表明簇演化存在根本性不匹配。
- 将流体由油更换为水（接触角从~0°增至~70°）因表面张力升高，减少了孤立簇的数量，但对干燥速率或前缘模式无显著影响。
- 实验模式中时间步长速率估算证实，孤立簇的位置而非密度主导了干燥速率。
- 仅随机无序性本身不会显著改变干燥速率或模式，但相关异质性（如大/小孔洞的聚集区域）可产生显著影响，如附带研究所示。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。