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문제 정의
- 이 결과를 바탕으로 Y-채널 마이크로믹서를 제작하고 LIF 공초점 현미경을 이용하여 형광 염료의 형광 강도를 측정하였다. 본 논문에서는 실험 통해 수치기법으로 최적화된 두 유체의 혼합효율들을 검증해 내고자 한다. 본 연구에서 대상으로 하는 마이크로믹서의 형상은 Fig.
- 본 연구에서는 장애물의 유무에 따른 혼합효율증가의 검증과 수치해석을 통한 최적화 결과의 올바른 평가를 위하여 실제 제작 및 실험결과로 기존의 수치해석 결과를 평가하였다. 이를 위해 먼저, 탄성중합체(PDMS)를 이용하여 일반적인 MEMS 제작 과정(12)에 따라 PDMS Y-채널 마이크로 믹서를 제작 하였다.
제안 방법
- 이렇게 준비된 웨이퍼에 음성 감광재(Negative Photoresist)인 SU-8을 도포(Spin coating) 한 후, 순환식 건조기(Convection oven)에서65℃, 15분간 소프트 베이킹(Soft baking)을 수행하였다. 그리고 공기 중에 10분간 안정화(Relaxation)를 시키고 제작된 마스크 통해 SU-8층에 UV 노광 (UV exposure)을 한 후, 순환식 건조기에서 노광 후 베이킹(Post exposure baking, PEB) 공정을 수행하였다. 이를 다시 공기 중에 10분간 안정화 시킨 다음 현상(Development) 용액(SU-8 developer, micro chem.
- ) 용기에서 마스크에 가려져 서 UV에 노광되지 않은 SU-8부분을 식각한 후, 이소프로필 알코올(Isoprophyl alcohol, IPA)을 이용하여 린스(Rinse) 하였다. 그리고 노광으로 인한 크랙(Crack)의 감소와 SU-8의 접착력의 증대를 위하여 순환식 건조기에서 150℃, 5분간 하드 베이킹(Hard baking) 하였다. Fig.
- 다음으로 PDMS Sylgard184 kit(Dow Corning Corp.)와 경화제를 10:1의 비율로 혼합한 PDMS를 진공 제거기(Vacuum decigator)에서 30분간 기포를 제거한 후 SU-8몰드 위에 도포하였다. PDMS가 도포된 몰드를 순환식 건조기에서 65℃, 3시간 30분 정도 베이킹 한 후, 몰드와 PDMS를 분리하였다.
- 74%로 약 16%의 효율 증가를 얻을 수 있었다. 다음으로 수치 해석의 최적화 과정을 실험을 통해 평가하였다. 그 결과를 Fig.
- 이를 위해 먼저, 탄성중합체(PDMS)를 이용하여 일반적인 MEMS 제작 과정(12)에 따라 PDMS Y-채널 마이크로 믹서를 제작 하였다. 두 유체의 혼합 효율을, 형광 강도를 이용하여 구하기 위해 LIF 공초점 현미경을 사용하였다. 이때, 사용된 스캐너는 He-Ne 레이저이고, Nile Blue A를 형광염료로 사용하였다.
- 이번 실험에서는 10배율의 대물렌즈를 통해서 1μm의 수직 선명도를 가지는 채널 형상의 광학 이미지를 얻었다. 또한 여기(Excitation)파장이 633 nm인 He-Ne 레이저를 이용하여 633~658 nm 범위의 방출(Emission)파장을 조사하여 형광 강도를 구해낸다. 조사된 이미지의 크기는 512×512픽셀이고, 각 픽셀의 크기는 0.
- 본 연구에서는 Y-채널 마이크로믹서를 실제 제작하고 LIF 공초점 현미경을 이용하여 두 유체의 혼합효율을 정량적으로 계산하였다. 형광 염료가 첨가된 작동 유체를 채널 내에 주입하고 He-Ne 레이저로 혼합부를 조사하여 형광 강도를 측정하였다.
- PDMS가 도포된 몰드를 순환식 건조기에서 65℃, 3시간 30분 정도 베이킹 한 후, 몰드와 PDMS를 분리하였다. 분리된 PDMS와 슬라이드 글래스(Slide glass)를 산소 플라즈마(O2 Plasma)에서 1분 30초간 처리한 후, PDMS-Glass Plasma 접합(Bonding)을 통해 Y-채널 마이크로믹서 제작을 완성하였다.
- 수치해석에서 출구가 된, 즉 채널길이 1200μm지점에서 채널의 수직방향으로 0.6μm간격으로 500개 지점의 형광 강도를 측정하였다.
- 한편 최고의 혼합효율을 얻기 위하여 위의 코드를 바탕으로 신경망을 이용한 SQP(Sequential Quadratic Programming)법을 사용 장애물의 크기와 위치에 대한 근사최적화를 수행하였다. 이 결과를 바탕으로 Y-채널 마이크로믹서를 제작하고 LIF 공초점 현미경을 이용하여 형광 염료의 형광 강도를 측정하였다. 본 논문에서는 실험 통해 수치기법으로 최적화된 두 유체의 혼합효율들을 검증해 내고자 한다.
- 믹서의 제작을 위해서 먼저 실리콘 웨이퍼를 SPM(Sulfuric acid-hydrogen peroxide mixture) 용액으로 청결화(Cleaning)하고 회전건조(Spin dry) 한 후 가열판(Hotplate)에서 200℃, 5분간 베이킹(Baking) 하였다. 이렇게 준비된 웨이퍼에 음성 감광재(Negative Photoresist)인 SU-8을 도포(Spin coating) 한 후, 순환식 건조기(Convection oven)에서65℃, 15분간 소프트 베이킹(Soft baking)을 수행하였다. 그리고 공기 중에 10분간 안정화(Relaxation)를 시키고 제작된 마스크 통해 SU-8층에 UV 노광 (UV exposure)을 한 후, 순환식 건조기에서 노광 후 베이킹(Post exposure baking, PEB) 공정을 수행하였다.
- 본 연구에서는 장애물의 유무에 따른 혼합효율증가의 검증과 수치해석을 통한 최적화 결과의 올바른 평가를 위하여 실제 제작 및 실험결과로 기존의 수치해석 결과를 평가하였다. 이를 위해 먼저, 탄성중합체(PDMS)를 이용하여 일반적인 MEMS 제작 과정(12)에 따라 PDMS Y-채널 마이크로 믹서를 제작 하였다. 두 유체의 혼합 효율을, 형광 강도를 이용하여 구하기 위해 LIF 공초점 현미경을 사용하였다.
- 제작된 마이크로믹서의 혼합효율을 정량적으로 계산해 내기 위한 공초점 형광 이미지 측정을 위하여 Leica Microsystems사의 TCS SL 현미경을 사용하였다. Fig.
- 채널의 깊이는 최대한 3차원 형상의 영향을 줄이고자 80μm로 하였다.
- 첫째, LIF 공초점 현미경을 이용하여 형광 강도를 측정함으로써 마이크로믹서의 혼합효율을 정량적으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하였다.
- 본 연구에서는 Y-채널 마이크로믹서를 실제 제작하고 LIF 공초점 현미경을 이용하여 두 유체의 혼합효율을 정량적으로 계산하였다. 형광 염료가 첨가된 작동 유체를 채널 내에 주입하고 He-Ne 레이저로 혼합부를 조사하여 형광 강도를 측정하였다. 이를 통하여 이전 연구의 최적화 결과를 비교/검증 하였고 그 결과로 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.
- 혼합 정도를 나타내기 위하여 입구에서 1200μm 떨어진 곳의 형광 강도 분포를 측정하였다.
대상 데이터
- 본 논문에서는 실험 통해 수치기법으로 최적화된 두 유체의 혼합효율들을 검증해 내고자 한다. 본 연구에서 대상으로 하는 마이크로믹서의 형상은 Fig. 1와 같다. 이는 장애물을 이용하여 혼합경로를 늘임으로써 혼합효율을 높이는 정적 혼합 방식의 Y형 마이크로 채널 믹서이다.
- 이때, 사용된 스캐너는 He-Ne 레이저이고, Nile Blue A를 형광염료로 사용하였다. 수치계산 시 사용된 두 작동유체와 같이, 3차 증류수(DI water)와 에탄올이 실험에 사용되었다. 이를 통하여 장애물의 유무에 따른 효율증가를 검증 할 수 있었고 장애물이 2개일 때의 최적화 과정을 실험을 통해 검증함으로써 Y-채널 마이크로믹서의 최적화 결과를 평가 할 수 있었다.
- 3(b)는 위의 모든 공정을 거쳐서 완성된 믹서의 실제 모습이다. 실험 시 주사기(Syringe)에서 연결 되어져 나오는 튜브를 바로 믹서에 연결하기 위하여 PDMS몰드의 전체 두께는 5mm로 제작하였다.
- 49μm이다. 우선 시뮬레이션과 동일한 조건을 갖추기 위하여 작동 유체는 각각 3차 증류수와 에탄올을 사용 하였다. 여기에 혼합 정도를 알아보기 위해 에탄올에만 형광 염료(Nile Blue A, SIGMA-ALDRICH, Inc.
- 두 유체의 혼합 효율을, 형광 강도를 이용하여 구하기 위해 LIF 공초점 현미경을 사용하였다. 이때, 사용된 스캐너는 He-Ne 레이저이고, Nile Blue A를 형광염료로 사용하였다. 수치계산 시 사용된 두 작동유체와 같이, 3차 증류수(DI water)와 에탄올이 실험에 사용되었다.
- 이번 실험에서는 10배율의 대물렌즈를 통해서 1μm의 수직 선명도를 가지는 채널 형상의 광학 이미지를 얻었다.
- 조사된 이미지의 크기는 512×512픽셀이고, 각 픽셀의 크기는 0.49μm이다.
데이터처리
- 4(b)에서 보이는 바와 같이 각각의 주사기에서 실려진 펌프에 의해 채널로 주입된다. 형상이 최적화 된 채널의 수치해석은 Pe=100에서 실시 되었다. 확산을 포함하는 비압축성 유동에서 중요한 Peclet수는 다음과 같이 정의 된다.
이론/모형
- 에서는 비압축성 Navier-Stokes 방정식과 고착경계조건을 이용하여 장애물이 혼합에 미치는 영향을 수치해석 하였다. 본 수치해석에서는 비정렬 격자를 이용하여 SIMPLE알고리즘으로 점성 비압축성 유동을 계산하였다. 한편 최고의 혼합효율을 얻기 위하여 위의 코드를 바탕으로 신경망을 이용한 SQP(Sequential Quadratic Programming)법을 사용 장애물의 크기와 위치에 대한 근사최적화를 수행하였다.
- 본 수치해석에서는 비정렬 격자를 이용하여 SIMPLE알고리즘으로 점성 비압축성 유동을 계산하였다. 한편 최고의 혼합효율을 얻기 위하여 위의 코드를 바탕으로 신경망을 이용한 SQP(Sequential Quadratic Programming)법을 사용 장애물의 크기와 위치에 대한 근사최적화를 수행하였다. 이 결과를 바탕으로 Y-채널 마이크로믹서를 제작하고 LIF 공초점 현미경을 이용하여 형광 염료의 형광 강도를 측정하였다.
성능/효과
- 또한, Y-채널 마이크로 믹서는 일반적으로 혼합 연구에 많이 사용되고 있는 나선형믹서, 3차원 효과를 이용한 비틀린 믹서, 채널 바닥면에 꺾여진 가시무늬가 있는 믹서들에 비해 형상이 간단하여 제작이 용이하다.(9) Y-채널 마이크로믹서와 같이 형상인 간단한T-채널 마이크로믹서와 비교했을 시 유동의 꺾임 각도 변화가 적고, 압력강하가 작게 발생한다는 장점을 가지고 있다. 이전 연구(10~11)에서는 수치해석을 통하여 Y-채널 내부의 유동 특성 및 혼합 패턴을 해석하고, 신경망 이론을 이용한 근사 최적화 기법으로 장애물의 위치와 크기를 최적화하였다.
- 수치계산 시 사용된 두 작동유체와 같이, 3차 증류수(DI water)와 에탄올이 실험에 사용되었다. 이를 통하여 장애물의 유무에 따른 효율증가를 검증 할 수 있었고 장애물이 2개일 때의 최적화 과정을 실험을 통해 검증함으로써 Y-채널 마이크로믹서의 최적화 결과를 평가 할 수 있었다.
- 6(c)는 장애물이 없을 때이다. 장애물이 없을 때의 혼합 효율은 23.01%이고 두 개의 장애물이 최적화된 결과의 혼합 효율은 38.74%로 약 16%의 효율 증가를 얻을 수 있었다. 다음으로 수치 해석의 최적화 과정을 실험을 통해 평가하였다.
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