Datengetriebene Analyse der strukturabhängigen Flüssigkeitsausbreitung in porösen Membranen

Die Nachfrage nach schnellen, einfach anzuwendenden medizinischen Tests ist in den letzten Jahren enorm gestiegen. Insbesondere Lateral-Flow-Tests (LFTs), wie die weit verbreiteten COVID-19-Schnelltests oder der klassische schwangerschaftstest, bieten aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz ein großes Potenzial. Das Funktionsprinzip von LFTs basiert auf dem kapillaren Flüssigkeitstransport einer Probenflüssigkeit zu einer Testlinie in einer offenporigen Polymermembran. Um die Testqualität zu optimieren und eine schnelle Anpassung für neuartige Biomarker sicherzustellen, ist es notwendig, den Einfluss der mikrostrukturellen Eigenschaften der porösen Membranen (im Bereich von Mikrometern) auf das makroskopische Benetzungsverhalten (im Zentimeterbereich) zu erforschen.
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Um die Strukturabhängigkeit der Flüssigkeitsausbreitung zu untersuchen, wird in dieser Arbeit ein datengetriebener, skalenübergreifender Ansatz verfolgt. Zunächst werden auf der Mikroskala digitale Abbilder poröser Membranstrukturen generiert. Diese digitalen Zwillinge können sowohl synthetische Strukturen mit beliebigen Eigenschaften als auch Abbilder echter Membranstrukturen umfassen, die mithilfe bildgebender Verfahren wie der Computertomographie oder
der Konfokalmikroskopie erstellt werden. Anschließend erfolgt eine computergestützte Charakterisierung der digitalen Zwillinge, um effektive Strukturparameter zu extrahieren. Dazu wird unter anderem eine Methode zur Extraktion eines Porennetzwerkmodells (PNM) vorgestellt, welches den Porenraum durch einfache geometrische Körper, wie Kugeln und Zylinder, abstrahiert. Das PNM ermöglicht eine recheneffiziente Strömungsanalyse in hochporösen Strukturen, wobei speziell der Einfluss einer strukturellen Anisotropie auf das Strömungsverhalten analysiert wird.
Um das Verhalten der Flüssigkeitsausbreitung, bekannt als Wicking, skalenübergreifend anhand der auf der Mikroskala ermittelten Strukturparameter vorhersagen zu können, wird ein makroskopisches Wickingmodell vorgestellt. Dieses
Modell ermöglicht es, basierend auf den Eigenschaften der Mikrostruktur, die Wickingzeit und -geschwindigkeit zu modellieren. Ein besonderer Fokus wird dabei auf die Modellierung des Kapillardrucks gelegt, wobei eine innovative Methode zur Berechnung eines effektiven Porenradius präsentiert wird, der diesen Kapillardruck abbilden kann. Diese Methode stützt sich auf die zweiphasige Simulation eines Benetzungsprozesses innerhalb der vollständig aufgelösten Membranstruktur unter Einsatz der Phasenfeldmethode. Zur Validierung der Methode werden die Simulationsergebnisse mit experimentellen Daten abgeglichen. Im weiteren Verlauf erfolgt die datengetriebene Ableitung universeller Funktionen
zur Beschreibung der Wechselwirkungen zwischen den effektiven Strukturparametern. Dies wird durch die Generierung und Auswertung einer synthetischen Membrandatenbank umgesetzt. Dabei werden die hergeleiteten strukturellen Zusammenhänge realen Membranproben gegenübergestellt. Durch die Integration der ermittelten Zusammenhänge in das makroskopische Wickingmodell lässt sich der strukturelle Einfluss auf das Wickingverhalten in porösen Membranen detailliert analysieren. Zum Abschluss wird der strukturelle Einfluss auf die Präparation der Test- und Kontrolllinie in einem LFT erforscht, indem experimentell die Verbindung zwischen der Ausbreitung einer auf die Membran aufgetragenen Flüssigkeit und der zugrundeliegenden Membranstruktur hergestellt wird. Die Untersuchung konzentriert sich dabei auf die Erzeugung und Analyse eines dreidimensionalen digitalen Abbilds, das sowohl die Flüssigkeitsausbreitung als auch die dazugehörige Membranstruktur erfasst.
Zusammenfassend verknüpft die vorliegende Arbeit datengetriebene Methoden mit skalenübergreifenden Ansätzen, um tiefere Einblicke in die Beeinflussung der Flüssigkeitsbewegung durch die Mikrostruktur poröser Diagnostikmembranen zu gewähren. Ein solches Verständnis ist entscheidend, um die Leistungsfähigkeit von Lateral-Flow-Tests weiter zu verbessern.

The demand for quick and easy-to-use medical tests has increased enormously in recent years. Especially for lateral flow tests (LFTs) such as the widely used COVID-19 rapid tests or the classic pregnancy test, the advantages are obvious,
due to their ease of use and cost efficiency. The functional principle of LFTs is based on the capillary-driven liquid transport of a sample liquid to a test line in an open-pored polymer membrane. In order to optimize the test quality and ensure
rapid adaptation to novel biomarkers, it is essential to analyze how the microstructural properties of the porous membrane (in the micrometer range) affect the macroscopic wetting behavior (in the centimeter range).
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To investigate the structure dependence of fluid propagation in porous membranes, this study adopts a data-driven, multiscale approach. Initially, digital models of porous membrane structures are generated on the microscale. These digital
twins can represent i) synthetic structures with arbitrary properties and ii) models of real membrane structures created using imaging techniques such as computed tomography or confocal microscopy. This is followed by a computer-aided
characterization of the digital twins to extract effective structural parameters. Among others, a method for extracting a pore network model (PNM) is introduced, which abstracts the pore space using simplified shapes such as spheres and
cylinders. The PNM enables a computationally efficient flow analysis in highly porous structures, with a particular focus in this work on analyzing the effects of structural anisotropy on flow behavior.
A macroscopic wicking model is introduced to predict the behavior of the fluid spreading in a porous membrane, known as wicking, over multiple length scales using structural parameters determined at the microscale. This model allows
modeling the wicking time and wicking speed based on the properties of the microstructure. A special focus is placed on the modeling of capillary pressure, whereby an innovative method for the calculation of an effective pore radius is introduced, which can map this capillary pressure. This method relies on the two-phase simulation of a wetting process within the fully resolved membrane structure, using the phase-field method. To validate the method, simulation results are aligned with experimental data. Subsequently, a data-driven derivation of universal functions to describe the interactions between effective structural parameters is performed by creating and analyzing a synthetic membrane database.
The derived structural linkages are compared with real membrane samples. By integrating the identified relationships into the macroscopic wicking model, the structural influence on the wicking behavior in porous membranes can be described in detail. Finally, the structural influence on the preparation of the test and control line in an LFT is analyzed by experimentally establishing the connection between the propagation of a liquid applied to the membrane and the underlying membrane structure. The study focuses on the creation and analysis of three-dimensional digital twins that capture both the fluid propagation and the associated membrane structure.
In summary, this work combines data-driven methods with multiscale approaches to deepen our understanding of how the microstructure of porous diagnostic membranes affects fluid movement. Such understanding is essential for further
improving the performance of lateral flow tests.