Unger, M. (2018). Temperature stabilization and modular design approach for microfluidic systems [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2018.61742
Mikrofluidik ist ein breites Feld und umspannt zahlreiche Anwendungen wie Krebszellenerfassung, Blut Analyse, chemische Synthesen, Spektroskopie und vieles mehr. Mikrofluidik-Chips werden üblicherweise aus Silizium, Kunststoffen oder Glas gefertigt, wobei die Kanalgröße durch das Material und den Herstellungsprozess eingeschränkt ist. Ob eine bestimmte Technologie anwendbar ist, wird durch das Material und seine Eigenschaften bestimmt, wobei sowohl mechanische und elektrische Kenngrößen als auch die thermische Beständigkeit des Materials ausschlaggebend sind. Die LTCC (Low Temperature Co-fired Ceramics)-Technologie eröffnet ein breites Anwendungsfeld, da es sich um eine Lagen-basierende (2.5D) Herstellungstechnik handelt und dadurch die Herstellung von 3D-Strukturen ermöglicht wird. Dabei können sowohl elektrische Funktionen als auch Eigenschaften wie hohe Temperaturbeständigkeit, mechanische Robustheit und chemische Beständigkeit sowie Biokompatibilität in einem Modul vereint werden. In Abhängigkeit der Einschränkungen, die vom Material ausgehen, müssen die Materialien bezüglich ihrer Stabilität und Eignung charakterisiert werden. Für die Temperaturregelung wurde eine analytische Methode entwickelt, die es erlaubt, Abweichungen der Temperaturverteilungen vorherzusagen und zu optimieren und ein potenziell sperriges Peltier-Temperaturregelsystem eines Blut-Gas-Analysesystems unter Zuhilfenahme der FE-Simulation zu miniaturisieren und Prototypen herzustellen, und diese zu charakterisieren. Ein Durchlauferhitzer zur weiteren Verbesserung der Temperaturprofilgüte und Dynamik des Systems wurde ebenfalls entworfen, hergestellt und ausgemessen. Um modulare Designverfahren komplexer Mikrofluidikmodule einsetzen zu können, musste auch ein Verfahren entwickelt werden, um hochkomplexe lagenbasierte Module, die in einem Leiterplatten bzw. LTCC Softwarepaket entworfen werden, in die Simulationssoftware einlesen zu können. Dabei spielt auch die Datenmenge eine Rolle, die bei der Datenkonversion auftritt, weshalb auch Algorithmen zur Reduktion der Modelldaten entwickelt wurden.
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Microfluidics is a wide field where applications span microbiological applications such as cancer cell detection, blood analysis, chemical synthesis, spectroscopy and much more. Microfluidic chips are usually made from silicon, plastics or glass where the channel size is limited by the material and manufacturing technology. If a certain technology is applicable for a given task, temperature range, the material itself and its mechanical properties, electrical characteristics and temperature stability have to be taken into account. The LTCC (Low Temperature co-fired Ceramics) technology opens a wide field of application due to its layer based manufacturing process and the ability to create 3Dstructures in a 2.5D process where electrical functions, high temperature stability, mechanical robustness and chemical inertness as well as bio compatibility can be combined in a single module. Depending on the LTCC-material used, limitations are encountered in the different criteria. Therefore, several materials have been characterized and their stability tested. For the temperature control, an analytical method for predicting the temperature deviations was established and a test module designed. This design potentially replaces a bulky Peltier temperature-control system for the use inside a blood-gas analysis system. The test modules were developed using FE-simulations and prototypes were built and characterized. A through flow heater for further improvement of the module performance was designed and prototypes built and investigated. In order to employ a modular design methodology using building blocks in a printed circuit board or an LTCC software package, a procedure for transfer of highly complex layered geometry data was devised. Because the amount of model data plays an important role, new algorithms for data reduction of the model geometry were developed.