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J-GLOBAL ID：202202289569132213   整理番号：22A1174898

浅いマイクロ流体チャネル内のスカラー信号輸送からの高さ平均速度の深層学習支援抽出【JST・京大機械翻訳】

Deep-learning-assisted extraction of height-averaged velocity from scalar signal transport in a shallow microfluidic channel

著者 (5件)： Zeng Xiao (School of Optoelectronic Engineering and Instrumentation Science, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning, People’s Republic of China) ,  Xue Chun-Dong (School of Optoelectronic Engineering and Instrumentation Science, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning, People’s Republic of China) ,  Chen Ke-Jie (School of Optoelectronic Engineering and Instrumentation Science, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning, People’s Republic of China) ,  Li Yong-Jiang (School of Optoelectronic Engineering and Instrumentation Science, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning, People’s Republic of China) ,  Qin Kai-Rong (School of Optoelectronic Engineering and Instrumentation Science, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning, People’s Republic of China)
資料名： Microfluidics and Nanofluidics  (Microfluidics and Nanofluidics)
巻： 26  号： 5  ページ： 36  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1036A  ISSN： 1613-4982  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロ流体チャネルにおける流速の正確な測定は,定量的化学分析,試料調製および薬物合成のようなマイクロ流体応用において重要である。しかし,マイクロチャネル内の流速を迅速かつ正確に測定するための簡単な方法はまだ不足している。ここでは,時空間勾配を有する色素濃度場から,細胞培養のための基本的な形状である高アスペクト比の浅いマイクロ流体チャネルにおける流体速度の迅速かつ正確な抽出のために,深いニューラルネットワーク支援スカラーイメージング速度測定(DNN-SIV)を提案した。DNN-SIVは,高さ平均速度を決定するためにスカラー場と物理法則のデータを統合する物理情報ニューラルネットワークと残留ニューラルネットワーク上に構築される。Navier-Stokes方程式とスカラー輸送方程式から,基礎となる強制物理法則を導いた。これとは別に,動的濃度境界条件を採用して,マイクロチャネル内の小さなReynolds数を有する層流の速度測定を改善した。提案したDNN-SIVを検証し,数値シミュレーションにより解析した。従来のSIVで使用される積分最小化アルゴリズムと比較して,DNN-SIVは,測定したスカラー場における雑音に対してロバストであり,実時間流れの可視化をより効率的に可能にする。さらに,マイクロチャネルにおける濃度場の合理的構築の基本的意義も強調した。本論文で提案したDNN-SIVは,その性能が実験的に検証されていないにもかかわらず,マイクロ流体チップにおける多くの潜在的な応用に対する有望な速度測定アプローチである,初期および境界条件に対して診断的である。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  層流 ,  濃度 ,  実験 ,  ニューラルネットワーク ,  色素 ,  境界条件 ,  *流体 ,  流速 ,  *スカラー ,  ロバスト性 ,  *マイクロチャネル ,  マイクロ流体デバイス
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *マイクロ流体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 浅いマイクロ流体チャネル ,  流体速度測定 ,  スカラーイメージング速度測定 ,  時空濃度場 ,  深層ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 管内流  (BC02090Q) ,  流体式制御機器  (IC02030J) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクロ流体チャネル ,  スカラー ,  輸送 ,  平均速度 ,  深層学習 ,  支援