基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测.pdf

化工进展Chemical Industry and Engineering Progress2023 年第 42 卷第 7 期基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测俞俊楠1，2，俞建峰1，2，程洋1，2，齐一搏1，2，化春键1，2，蒋毅1，2（1 江南大学机械工程学院，江苏 无锡 214122；2 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室，江苏 无锡 214122）摘要：随着个性化医疗的发展，定制化药物受到了越来越多的关注，为了生产定制化药物，需要制备指定浓度的药物混合溶液。本研究首次提出了一种随机变宽度（RVW）结构的微流控浓度梯度芯片，并通过卷积神经网络算法实现芯片的性能预测。首先，设计了一种RVW微流道结构并通过仿真模拟得到出口浓度和出口流速。其次，根据卷积核分解原理设计了KD-MiniVGGNet深度学习模型，使用仿真模拟得到的浓度和流速数据训练模型并预测更多浓度梯度芯片的出口浓度和出口流速。最后，通过实验验证了KD-MiniVGGNet深度学习模型预测结果的准确性。研究结果表明：相较于随机等宽度（REW）浓度梯度芯片，RVW浓度梯度芯片的出口集中流速范围提高了66.7%，三个出口的出口浓度分布范围分别拓宽了9%、16%和11%，三个出口的出口流速分布范围分别拓宽了29%、28%和30%；KD-MiniVGGNet模型在出口浓度和出口流速测试集上的模型准确率分别达到91.5%和92.7%；出口浓度的KD-MiniVGGNet模型预测结果与实验结果之间的平均误差为4.3%。本研究中所提出的设计方法可提高浓度梯度芯片结构的多样性，进一步优化浓度梯度芯片的性能范围，更好地为药物定制提供溶液制备服务。关键词：微通道；随机变宽度微流道；数值模拟；神经网络；药物溶液制备中图分类号：TQ050.2 文献标志码：A 文章编号：1000-6613（2023）07-3383-11Performance prediction of variable-width microfluidic concentration gradient chips by deep learningYU Junnan1，2，YU Jianfeng1，2，CHENG Yang1，2，QI Yibo1，2，HUA Chunjian1，2，JIANG Yi1，2(1 School of Mechanical Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,Jiangsu,China;2 Jiangsu Key Laboratory of Food Manufacturing Equipment and Technology,Wuxi,214122,Jiangsu,China)Abstract:With the development of personalized medicine,customized medications are receiving increasing attention.In order to produce customized medications,it is necessary to prepare medication mixture solutions of specified concentrations.We proposed the design of random variable-width(RVW)microfluidic chips,and predicted their performance through Convolutional Neural Networks.First,a design scheme of RVW microchannel was proposed,and the outlet concentrations and the outlet flow rates were obtained by simulation.Second,the KD-MiniVGGNet model was designed according to the principle of convolutional kernel decomposition.The model was trained with the concentration and flow rate data and predicted the outlet concentration and outlet flow rate for more concentration gradient chips.Finally,an experimental research system was built to verify the accuracy of the prediction results of the KD-MiniVGGNet model.The results showed that the RVW microfluidic concentration gradient chips 研究开发DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2022-1839收稿日期：2022-10-08；修改稿日期：2022-11-24。基金项目：江苏省先进食品制造装备与技术重点实验室（FMZ-202016）。第一作者：俞俊楠（1997），男，硕士研究生，研究方向为微流控技术与深度学习算法。E-mail：。通信作者：俞建峰，教授，博士生导师，研究方向为微流控技术与深度学习算法。E-mail：。引用本文：俞俊楠,俞建峰,程洋,等.基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测J.化工进展,2023,42(7):3383-3393.Citation：YU Junnan,YU Jianfeng,CHENG Yang,et al.Performance prediction of variable-width microfluidic concentration gradient chips by deep learningJ.Chemical Industry and Engineering Progress,2023,42(7):3383-化工进展，2023，42（7）could widen the range of outlet flow rates by 66.7%.When the query conditions were the same,the RVW concentration gradient chip widened the distribution range of outlet concentration of the three outlets by 9%,16%and 11%,and the distribution range of outlet velocity of the three outlets by 29%,28%and 30%,respectively.The accuracy of KD-MiniVGGNet model on the test set of outlet concentrations and flow rates could reach 91.5%and 92.7%,respectively.The average absolute error between the prediction results of KD-MiniVGGNet model and the experimental results was 4.3%.The design method proposed in this study could achieve efficient and accurate design of concentration gradient chips,optimize the performance range of concentration gradient chips,and better offer solution preparation services for pharmaceutical customization.Keywords:microchannels;random variable-width microchannels;numerical simulation;neural network;medicine solution preparation由于各个人体间的药物反应、生理状态和遗传特征都存在着一定的差异，个性化医疗对特定个体的精准治疗有着巨大潜力1。3D打印作为个性化医疗中极具前途的手段2，需要指定的药物混合溶液作为原料。细胞分选3、药物筛选4和液滴生成5等研究则要求药物混合溶液具有指定的浓度和流速。目前主要通过手动移液6和移液机器人7等方式制备溶液，但是手动移液效率低且精度差，移液机器人造价贵且不易携带。浓度梯度芯片拥有着溶液制备效率高、样品耗费量少和能够指定出口浓度和流速等特点8-9，在化学10-11、生物12-13和医疗14-15等领域得到了广泛的使用。Walker等16在2004年利用交叉混合微流控装置实现病毒浓度的钟形分布，用于在微尺度环境内进行病毒感染细胞的研究。Saad等17在2019年提供了一种优化培养藻类的浓度梯度芯片，在200s之内可以生成不同浓度的培养液液滴，节省了制备溶液所需的试剂和时间。关尧18在2021年提出了一种用于生成药物微球的浓度梯度微液滴芯片，实现了浓度可调、粒径可控的药物微球制备。目前，为了得到符合预期性能的浓度梯度芯片，首先需要在三维建模软件中设计具有特定结构的芯片模型，然后制造芯片并通过实验验证性能；如果芯片的性能不符合预期，研究人员就需要重新设计芯片结构，重新制造并验证芯片的性能。设计的芯片结构存在着一定的盲目性，从而导致浓度梯度芯片的设计效率低。深度学习为建立不同几何结构下的浓度梯度芯片性能预测模型提供了新的途径19-20。人工神经网络作为一种可靠的建模和预测工具，常用于解决复杂的实际问题21。卷积神经网络通过卷积层、激活函数和池化层理解图像的特征并将其与对应的标签建立联系，以实现图像分类和目标识别任务22-23。Wang等24在2016年提出了一种随机等宽度（REW）浓度梯度芯片的设计方法，将通过仿真模拟方法得到芯片的几何结构和出口浓度存储在数据库中，用户根据浓度需求在数据库中查询就可以得到对应的芯片结构设计。在此基础上，Ji等25在2018年提出了一种基于人工神经网络的REW浓度梯度芯片自动设计方案，在研究中通过改变部分出口流道的长度来改变浓度梯度芯片的出口浓度，并基于人工神经网络预测模型构建了芯片部分出口流道长度和出口浓度的数据库。为进一步提高浓度梯度芯片的设计效率，Wang等26在2021年提供了一种基于卷积神经网络的REW浓度梯度芯片流体行为预测方法，采用仿真模拟得到的REW浓度梯度芯片出口流体行为数据集训练卷积神经网络并建立预测模型。综上所述，目前在REW浓度梯度芯片的设计研究中仍存在三个方面的不足：REW微流道出口浓度和出口流速的分布范围狭窄，出口流速主要集中在410mm/s 的范围内，出口 A 的浓度主要集中在90%100%的范围内，出口C的浓度主要集中在0%10%的范围内；一个BP神经网络预测模型只能满足4320个出口浓度的预测，为了实现更多出口浓度的预测需要建立更多的预测模型，导致预测时间的增加、设计效率的下降；目前研究中采用的卷积神经网络模型准确率较低，模型预测准确率仅为88%，仍存在提升的空间。为解决上述三个问题，本研究提出了一种基于深度学习的随机变宽度（RVW）浓度梯度芯片性能预测方法。在单相流网格微流道的基础上，通过不同变宽度微流道的组合来设计RVW浓度梯度芯片。采 用 RVW 浓 度 梯 度 芯 片 出 口 流 体 行 为COMSOL模拟数据训练卷积神经网络并建立预测模 33842023年7月俞俊楠等：基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测型。在3D打印的RVW浓度梯度芯片上验证不同初始入口条件下预测模型的准确性。结果表明，本研究中提出的RVW浓度梯度芯片拓展了出口浓度和出口流速的分布范围，建立的卷积神经网络预测模型准确率高，可实现RVW浓度梯度芯片的高效准确设计。1 浓度梯度芯片流道结构设计浓度梯度芯片中流道流阻的计算如式(1)所示。R=12ldh3(1)式中，R为流道流阻，Pas/m3；为流体动力黏度，Pas；l为流道长度，m；d为流道宽度，m；h为流道高度，m。由式(1)可知，通过改变微流道的宽度可以改变浓度梯度芯片的出口浓度和流速。为了改善REW微流道的出口浓度与流速分布，在REW微流道的基础上，通过组合不同变宽度微流道来设计RVW 浓度梯度芯片，两种微流道的结构如图 1所示。REW微流道宽度均为d，在设计中随机出现，有22n2-2n种可能的设计方案，其中一种REW微流道的结构设计如图1(a)所示。RVW微流道宽度为随机的d、d1、d2和d3，不同宽度的微流道在设计中随机出现，有52n2-2n种可能的设计方案，其中一种RVW微流道的结构设计如图1(b)所示。在上述的微流道结构设计方案中，微流道高度h为0.05mm；微流道宽度分别有以下4种情况，即d为0.6mm、d1为0.5mm、d2为0.4mm和d3为0.3mm；微流道长度l为5.0mm。2 研究方法2.1 技术路线图根据本研究内容，制定了如图2所示的技术路线图。首先，通过不同变宽度微流道的组合，设计了RVW浓度梯度芯片。其次，通过MATLAB控制COMSOL仿真模拟软件对RVW浓度梯度芯片的出口流体行为进行模拟，随后构建了RVW浓度梯度芯片出口浓度数据集和RVW浓度梯度芯片出口流速数据集。再次，提出了 KD-MiniVGGNet 模型，采用出口浓度数据集和出口流速数据集分别训练后得到了Concentration NET模型和Velocity NET模型。然后，使用Concentration NET模型和Velocity NET模型分别预测了测试集中RVW浓度梯度芯片的出口浓度和出口流速。最后，在3D打印的RVW浓度梯度芯片上验证了不同初始入口条件下的预测模型准确性。2.2 仿真模拟方法与参数设置通 过 COMSOL Multiphysics 5.6 和 MATLAB 2020a联合完成RVW浓度梯度芯片与REW浓度梯度芯片的仿真模拟。在本研究的条件下扩散系数影响有限24，故将水作为流体材料。模拟条件设置如下，入口A和出口B的初始流速均为10mm/s，入口A和入口B的初始浓度分别为1mol/m3和0，在后续的研究中若无明确说明，所述浓度均表示当前溶液浓度占入口A浓度的百分比，表示为百分比浓度但是不指代具体浓度类型。比如，采用百分比浓度表示的入口初始浓度分别为100%和0。流道壁面设定为不可压缩的非滑移界面，模拟参数和边界条图1两种微流道结构设计图2技术路线 化工进展，2023，42（7）件的具体设置见表1。在多物理场耦合中，将层流模块设置为源接口，稀物质传递模块设置为目标接口。在每完成1个浓度梯度芯片的仿真模拟之后，通过MATLAB 2020a将模拟得到的出口浓度矩阵、出口流速矩阵和几何模型文件存储在MySQL数据库中。模拟得到的出口浓度矩阵、出口流速矩阵和几何模型文件将用于后续的仿真模拟结果讨论和卷积神经网络训练。2.3 浓度梯度芯片的数学表达为了加速卷积神经网络的训练，采用如图3所示的几何特征矩阵表示微流道的几何结构作为神经网络的输入。其中，数字1代表微流道的交叉结点，数字d、d1、d2和d3分别代表微流道的不同宽度，数字0表示此处没有微流道出现。2.4 模型搭建2.4.1 KD-MiniVGGNet模型作为预测模型输入的几何特征矩阵大小为99，为了保证卷积运算的连续性，首先尝试了如表2所示的MiniVGGNet27模型。然而，该模型只有4个卷积层，模型非线性变化不足，特征表达能力差，导致了预测准确率相对较低。因此，本研究基于卷积核分解原理在MiniVGGNet的基础上构建了KD-MiniVGGNet模型。KD-MiniVGGNet模型的主要结构见表3。主要有以下特点：在卷积层中使用 32 和 64 的通道数，限制了模型参数量以及模型计算复杂度；将通道数不变化的卷积层分解为 2 个使用 22 卷积核28的叠加卷积层，增加了模型的深度；在模型的阶段一中连续使用8个卷积层Conv2Conv9，在阶段二中使用2个卷积层Conv11Conv12，且均采用22卷积核，保证了模型的非线性变化能力与特征表达能力。此外为了保证分解效果，Conv1 与Conv10两个通道数发生变化的卷积层均保持33卷积核。模型共有 14 个权重层，激活函数均采用ReLU激活函数。2.4.2 模型性能表征基 于 KD-MiniVGGNet 构 建 ConcentrationNET（出口浓度）与VelocityNET（出口流速）。上述模型的输入均为99的几何特征矩阵，但是Velocity NET的输出为Vout A，Vout B，Vout C，Concentration NET的输出为Cout A，Cout B。由于Concentration NET在实际训练时难以适应出口C中的浓度分布，所以出口C的浓度采用如式(2)所示的质量守恒定律计算。CoutC=VinACinA+VinBCinB-VoutACoutA+VoutBCoutBVoutA(2)表2MiniVGGNet模型主要结构阶段阶段一阶段二阶段三类型Conv1Conv2Conv3Conv4FC1FC2卷积核尺寸33333333输出通道数64641281281283或2输出为流速时，模型有3个输出；输出为浓度时，模型有2个输出。表1模拟参数和边界条件设置模拟参数流体密度/kgm3流体动力黏度/Pas1分子扩散系数D/m2s1出口压力p/Pa壁面流速u/ms1数值10310310900图3几何特征矩阵表3KD-MiniVGGNet模型主要结构阶段阶段一阶段二阶段三类型Conv1Conv2Conv9Conv10Conv11Conv12FC1FC2卷积核尺寸33223322输出通道数32326464643或2输出为流速时，模型有3个输出；输出为浓度时，模型有2个输出。33862023年7月俞俊楠等：基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测式(2)中，VinA和VinB为入口A和B的初始流速，mm/s；CinA和 CinB为入口的初始浓度，%；VoutA、VoutB、VoutC为出口A、B和C的流速预测值，mm/s；CoutA、CoutB和 CoutC为出口 A、B 和 C 的浓度预测值，%。在训练过程中，使用均方误差（MSE）计算ConcentrationNET与VelocityNET的损失。损失函数值越小，表示神经网络模型预测值和目标值之间的差异越小，神经网络模型的性能越好。准确率计算如式(3)和式(4)，准确率越接近于100%，表示模型性能越好。CAcc=1-12nk=1n()|CoutA,kCoutA,k+|CoutB,kCoutB,k(3)VAcc=1-13nk=1n()|VoutA,kVoutA,k+|VoutB,kVoutB,k+|VoutC,kVoutC,k(4)式中，k为芯片序号；n为芯片数量；CoutA,k和CoutB,k分别为出口A和B的浓度目标值，%；VoutA,k、VoutB,k和VoutC,k为出口A、B和C的流速目标值，mm/s；CoutA,k和CoutB,k分别为出口A和B的浓度预测值和浓度目标值之间的差值，%；VoutA,k、VoutB,k和VoutC,k分别为出口A、B和C的流速预测值和流速目标值之间的差值，mm/s。2.4.3 卷积神经网络的求解过程前向传播算法，具体是指将上一层神经元的输出作为下一层神经元的输入，然后计算得到下一层神经元的输出，直到完成最后一层输出层的计算。反向传播算法，具体是指将通过损失函数计算得到的误差反向传递到输入层，在此期间通过对权重参数和偏置项的不断迭代更新来提高模型的准确性。模型的训练和应用共同组成了卷积神经网络模型的求解过程，具体步骤如图4所示。从图中可知，模型的训练由前向传播算法和反向传播算法实现。模型的应用过程则是通过训练好的模型，由前向传播算法输出结果。模型的具体训练过程如下：（1）假设输入样本数量为m，最大迭代次数S，当前的隐层序号为l，随机初始化模型中的权重参数w和偏置项b。（2）迭代开始，迭代步数s从1至S。输入样本为ai,1，样本序号i从1至m。前向传播计算。对于隐藏层，式(5)式(7)分别对应卷积层、池化层和全连接层中前向传播的计算过程。此时l范围为2(L1)。ai,l=g(zi,l)=g(ai.l-1*wl+bl)(5)al=pooling(al-1)(6)ai,l=g(zi,l)=g(wlai.l-1+bl)(7)对于输出层，前向传播的计算过程如式(8)所示。ai,L=zi,L=wLai.L-1+bL(8)通过损失函数计算得到输出层的误差i,L。反向传播计算。对于隐藏层，式(9)式(11)分别对应全连接层、卷积层和池化层中反向传播的计算过程。此时l范围为(L1)2。i,l=(wl+1)Ti.l+1g(zi.l)(9)i,l=i.l+1*rot180(wl+1)g(zi.l)(10)i,l=upsample(i.l+1)g(zi.l)(11)权重参数w和偏置项b的更新只发生在全连接层和卷积层中，此时l的范围为2L。当第l层为全连接层时，更新方式如式(12)和式(13)所示。wl=wl-i=1mi,l(ai.l-1)T(12)bl=bl-i=1mi,l(13)当第 l 层为卷积层时，更新方式如式(14)和 式(15)所示。wl=wl-i=1mi,l*ai.l-1(14)bl=bl-i=1mu,v()i,lu,v(15)当权重参数和偏置项的变化值小于停止迭代图4卷积神经网络的求解过程 化工进展，2023，42（7）阈值时，固定权重参数w和偏置项b。（3）迭代结束，得到预测模型。上述式中，L为模型总层数；ai,l为第l层的输出；g()为激活函数；*为卷积运算；为哈达玛乘积；wl为第l层的权重参数；bl为第l层的偏置项；为迭代步长；i,L为第 l 层的输出误差；pooling()为池化操作；upsample()为上采样函数；rot180()为矩阵反转函数。2.4.4 训练策略将浓度梯度芯片的几何特征矩阵作为模型输入，出口浓度矩阵与出口流速矩阵作为模型输出，构建出口浓度数据集与出口流速数据集。按934的比例将上述数据集分别分割出训练集、验证集和测试集，并且三者中均不存在重复数据。每个训练轮次之后，在验证集上验证模型性能，得到当前权重参数下的损失，并与前一个训练轮次中得到的损失进行比较，保存损失较小的模型权重参数，以便在收敛后获得最佳的预测模型。ConcentrationNET和 VelocityNET 通过 PyTorch 在 Python 3.8 中实现，并在一台搭载着 AMD Ryzen 5 4800h CPU 芯片、16GB运行内存和NVIDIA GTX 1650 GPU的计算机上进行训练和测试。2.5 实验材料和方法2.5.1 试剂与设备实验所用试剂见表4。在本次实验中采用亚甲基蓝溶液作为入口物料，浓度可以通过分光光度法来进行检测。实验所用试剂中，亚甲基蓝为标准溶液，质量浓度为 1mg/mL；双氧水的质量分数为30%。实验所用设备见表5，包括设备型号及生产厂商。2.5.2 浓度梯度芯片验证实验研究系统组建首先在RVW浓度梯度芯片出口流体行为的测试集中随机挑选一个微流道；然后将在COMSOL Multiphysics 5.6中建立的几何模型导入SolidWorks 2021中完成修改，浓度梯度芯片的模型结构如图 5(a)所示，主要由进料区A、浓度梯度生成区B和出料区C三个区域组成；最后通过3D打印得到如图5(b)所示的浓度梯度芯片样品。将浓硫酸和质量分数为30%的双氧水以73的体积比混合，配置食人鱼溶液用于去除微流道内部杂质并提高表面亲水性。如图6所示，实验系统主要由双通道注射泵、浓度梯度芯片、集液瓶、分光光度计和电脑组成。首先，将直径为2.0mm的微流控钢针通过热熔胶安装在浓度梯度芯片的入口和出口处；其次，通过内径为1.8mm的聚四氟乙烯导管将微量进样器和浓度梯度芯片入口处的微流控钢针连接；然后，将内径为1.8mm的聚四氟乙烯导管通过热熔胶固定在出口的微流控钢针处，聚四氟乙烯导管的出口与集液瓶相连；最后，通过分光光度计检测集液瓶中溶液的吸光度。连接处的热熔胶都起到了固定和密封的图5浓度梯度芯片结构及样品表4实验所用试剂试剂亚甲基蓝双氧水浓硫酸化学式C16H18ClNSH2O2H2SO4生产厂商飞净科研国药集团国药集团表5实验所用设备设备名称计算机双通道注射泵微量进样器聚四氟乙烯导管微流控钢针浓度梯度芯片分光光度计移液器设备型号/尺寸R7000WH-SP-02RVW-1UV-1800DGYD1001000DGYD10005000生产厂商联想汶颢微流控美国BD淘宝商城淘宝商城自制日本岛津大龙兴创 33882023年7月俞俊楠等：基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测作用。2.5.3 实验方法分别在不同入口流速和不同入口浓度两种初始条件下验证预测模型的准确性，通过迁移学习得到不同初始入口条件下的模型预测值。（1）取1mg/mL亚甲基蓝标准溶液1mL定容至50mL，得到20g/mL的亚甲基蓝溶液。（2）保持其他入口条件一致，改变入口溶液的流速。使用两个微量进样器分别吸取去离子水和20g/mL的亚甲基蓝溶液各10mL，改变浓度梯度芯 片 的 入 口 流 速（10mm/s、15mm/s、20mm/s、25mm/s和30mm/s），使用分光光度计分别对得到的出口溶液样品进行检测，在同一条件下重复实验5次。（3）保持其他入口条件一致，改变入口溶液的质量浓度。使用两个微量进样器分别吸取去离子水 和5g/mL、7g/mL、10g/mL、15g/mL、17g/mL、20g/mL的亚甲基蓝溶液各10mL，浓度梯度芯片的入口流速设定为10mm/s，使用分光光度计分别对得到的出口溶液样品进行检测，在同一条件下重复实验5次。2.5.4 分析方法亚甲基蓝溶液的浓度通过分光光度法确定。配置 0、5g/mL、7g/mL、10g/mL、15g/mL、17g/mL、20g/mL的亚甲基蓝溶液，在吸收波长为664nm处检测吸光度，并绘制如图7所示的标准曲线。预测结果与实验结果的绝对误差可由式(16)计算得到。E=|Cn-Cn,E|(16)式中，n取A、B和C，分别代表出口A、出口B和出口C；Cn为模型预测结果，%；Cn,E为实验结果，%；E为绝对误差，%。3 结果与讨论3.1 仿真模拟结果通过2.2节中仿真模拟方法分别得到包含2000个样本的REW浓度梯度芯片出口流体行为数据集和RVW浓度梯度芯片数据集，将模拟结果绘制成出口浓度-出口流速分布图，结果如图 8(a)、(b)所示。图6实验系统图7亚甲基蓝溶液标准曲线图8出口浓度-出口流速分布 化工进展，2023，42（7）如图8所示，REW浓度梯度芯片的出口流速主要集中于410mm/s之间，其中出口A、B和C的具体流速范围为1.415.0mm/s、1.72.5mm/s和1.215.0mm/s；RVW浓度梯度芯片的出口流速主要集中于212mm/s之间，其中出口A、B和C的具 体 流 速 范 围 拓 展 到 了 0.218.9mm/s、0.416.8mm/s和0.217.5mm/s。在REW浓度梯度芯片中，超过90%的出口A、B和C的流速分别位于49mm/s、510mm/s和410mm/s之间。在RVW浓度梯度芯片中，对于同样的流速范围，比例分别为61%、62%和70%，远小于90%，说明RVW浓度梯度芯片有效地拓展并改善了出口的流速分布。从图8可知，REW浓度梯度芯片中出口A、B和C 的浓度范围分别为50%100%、0100%和050%；RVW浓度梯度芯片中的出口浓度范围没有明显改变。这主要是因为出口位置的分布，出口A靠近高浓度的入口，总能得到较高的浓度输出；出口C则靠近低浓度的入口，总能得到较低的浓度输出；出口B位于入口A和入口B之间，总能提供最广泛的浓度输出。在 REW 浓度梯度芯片中，98%出口A的浓度大于90%，90%的出口浓度位于20%80%之间，98%出口C的浓度小于10%。在RVW浓度梯度芯片中，上述比例分别为89%、74%和87%，可见RVW浓度梯度芯片有效且显著地改善了出口的浓度分布。可以看出通过改变流道的宽度确实可以改善浓度梯度芯片出口的浓度和流速分布。这主要是因为随机改变微流道的宽度可以增加流道流阻的组合方式，而浓度梯度芯片中的流道流阻直接影响着着出口浓度和出口流速，所以RVW浓度梯度芯片可以有效拓展出口浓度与流速的覆盖范围，改善出口浓度和出口流速的分布。3.2 RVW浓度梯度芯片数据集的建立本研究中使用 MATLAB 2020a 控制 COMSOL Multiphysics 5.6完成所有RVW浓度梯度芯片出口流体行为的模拟，共花费174h生成13730个RVW浓度梯度芯片。在训练中采用几何特征矩阵表示微流道的几何结构作为预测模型的输入，出口浓度矩阵和出口流速矩阵作为预测模型的输出，并与几何特征矩阵一一对应，分别构建RVW浓度梯度芯片的出口浓度数据集与出口速度数据集。数据集中包括13730个RVW浓度梯度芯片样本，共计41190个出口浓度和出口流速。按2.4.4节中所述的方法划分上述数据集，训练集中包含有7722个芯片，验证集中包含有2575个芯片，测试集中包含3433个芯片。3.3 卷积神经网络训练结果使用RVW浓度梯度芯片出口流速数据集训练VelocityNET 模型，其输出为VoutA，VoutB，VoutC。批尺寸取16，学习率设为0.0014，采用Adam优化器训练模型。在200个训练轮次后，结果如图9(a)所示。VelocityNET 在验证集上的预测准确率为93.5%，损失为 2.1107。在测试集上进行测试，获得模型准确率为92.7%。图9(b)显示了测试集中模型预测结果与目标结果之间的绝对误差，其中出口A、B和C中分别有95.8%、97.7%和95.3%的出口流速绝对误差小于1mm/s；当出口流速的绝对误差为2mm/s，三个出口中分别有99.5%、99.9%和99.7%的出口流速满足误差要求；当设定的绝对误差为3mm/s时，三个出口的出口流速满足绝对误差要求的比例分别达到了99.9%、100.0%和99.9%。说明VelocityNET的预测结果与目标结果呈现出了高度的一致性。使用RVW浓度梯度芯片出口浓度数据集训练ConcentrationNET模型，其输出为CoutA，CoutB，出口C的浓度采用质量守恒定律计算。批尺寸取32，学习率设为0.002，采用Adam优化器训练模型。如图10(a)所示，为250个训练轮次后的得到的训练结果。ConcentrationNET在验证集上的预测准确率为92.71%，损失为2.4103。在测试集上进行测试，获得模型准确率为91.5%。图10(b)显示了测试集中所有芯片浓度预测值与浓度目标值的绝对误差，在出口A中有86.9%的出口浓度的绝对误差小于5%，与出口 C 的 85.9%基本持平，显著高于出口 B 的69.9%；当绝对误差为10%时，3个出口中分别有98.6%、91.8%和98.5%的出口浓度满足误差要求；当出口浓度的绝对误差来到15%时，这个比例分别到达了 99.8%、97.2%和 99.2%。ConcentrationNET的预测性能略低于VeolocityNET，但仍能取得令人满意的结果。3.4 不同的初始入口条件下，模型准确性验证为考察ConcentrationNET模型在不同入口流速条 件 下 的 预 测 性 能，将 入 口 流 速 为 10mm/s、15mm/s、20mm/s、25mm/s和30mm/s范围内的模型预测结果与实验结果进行对比。如图11所示，随着入口流速的增加，预测结果与实验结果呈现出相同的变化趋势；出口A的出口浓度呈现出缓慢下降的趋势；出口B的出口浓度呈现出缓慢上升的趋 33902023年7月俞俊楠等：基于深度学习的变宽度浓度梯度芯片性能预测势；出口C的出口浓度同样呈现出缓慢上升的趋势。这主要是是因为溶液流速的影响了微流道内的传质效率，所以模拟结果和预测结果的出口浓度都呈现出相对一致的变化。将出口浓度换算成入口浓度的百分比，得到每个出口处预测结果与实验结果的平均绝对误差为出口A的3.4%、出口B的4.1%以及出口C的3.0%；最大绝对误差为5.5%，最小绝对误差为2.4%；在不同的入口流速下，综合所有出口的平均绝对误差为3.5%。为考察CconcentrationNET模型在不同入口浓度条件下的预测性能，将入口浓度为 5g/mL、7g/mL、10g/mL、15g/mL、17g/mL和20g/mL范围内的预测结果与实验结果进行对比。如图12所示，预测结果中出口浓度占入口浓度的百分比没有出现显著变化，出口A的浓度为75.7%，出口B的浓度为31.8%，出口C的浓度为10.2%。将出口浓度换算成入口浓度的百分比，将模型预测结果与实验结果进行了对比。得到当入口浓度为 1020g/mL时，出口A的平均绝对误差为4.5%；出口B的平均绝对误差为4.2%；出口C的平均绝对误差为3.8%；最大绝对误差为5.5%，最小绝对误差为3.3%。当入口浓度为57g/mL时，预测结果与实验结果之间呈现出了较大的差距。出口A的平均绝对误差为 6.0%；出口 B 的平均绝对误差为 5.9%；图9VelocityNET训练结果图11不同入口流速条件下预测结果与实验结果的对比图12不同入口浓度条件下预测结果与实验结果的对比图10ConcentrationNET训练结果 化工进展，2023，42（7）出口C的平均绝对误差为9.6%。这可能是因为出口浓度过低从而导致实验测量结果出现了较大的偏差，最后造成预测结果和实验结果之间出现了相对较大的差距。在不同的入口浓度下，综合所有出口的平均绝对误差为5.2%。4 结论（1）通过RVW浓度梯度芯片结构的创新设计实现了出口浓度和出口流速范围的拓展。相较于REW浓度梯度芯片，RVW浓度梯度芯片的三个出口流速分布范围分别拓宽了29%、28%和30%；三个出口浓度分布范围分别拓宽了9%、16%和11%。（2）基于KD-MiniVGGNet建立的VelocityNET模型和 ConcentrationNET 模型可分别实现对 RVW浓度梯度芯片出口流速和出口浓度的精准预测。VelocityNET模型在出口流速测试集上的预测准确率为92.7%，三个出口中分别有99.5%、99.9%和99.7%的 出 口 流 速 的 绝 对 误 差 小 于 2mm/s；ConcentrationNET模型在出口浓度测试集上的预测准确率为91.5%，三个出口中分别有98.6%、91.8%和98.5%的出口浓度的绝对误差小于10%。相较于BP 神经网络预测模型，通过 VelocityNET 模型和ConcentrationNET 模型能分别实现41190个出口流速和出口浓度的预测，显著提高了设计效率。（3）通过实验在3D打印的RVW浓度梯度芯片上验证了出口浓度预测模型的准确性。当入口流速不同时，浓度梯度芯片出口浓度的平均绝对误差为3.5%；当入口浓度不同时，浓度梯度芯片出口浓度的平均绝对误差为5.2%。参考文献1 GOETZ L H,SCHORK N J.Personalized medicine:Motivation,challenges,and progressJ.Fertility and Sterility,2018,109(6):952-963.2 VAZ V M,KUMA