CN108279332B - 基于微流通道的流体介电常数微波测量装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于微流通道的流体介电常数微波测量装置，包括共面波导传输线及串联加载在共面波导传输线中间导带的三重结构的复合支节，该三重结构的复合支节由一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线构成，两个终端短路的槽线加载在终端开路的共面波导的中间导带上，两个终端短路的槽线与一个终端开路的共面波导并联，三重结构的复合支节上通过导电胶粘贴有微流管。本发明的测量装置结构简单，灵敏度高，测量装置上的三重结构的复合支节采用传统的刻蚀工艺加工，其价格低廉，加工难度低，便于批量生产，可实现在线实时宽带检测。

Description

基于微流通道的流体介电常数微波测量装置
技术领域
本发明属于微波测量装置技术领域，具体涉及一种基于微流通道的流体介电常数微波测量装置。
背景技术
随着微波技术的应用在生物学、细胞学、食品化工及电磁兼容等领域内不断取得突破性发展，许多新兴的交叉学科应运而生，如微波化学、电磁场生物医学等。然而，因人们对微波同生物介质或化学物质相互作用机理研究不足，导致了微波技术在上述领域内的应用依然面临很多技术壁垒。生物介质或化学物质的电参数是反映微波与其相互作用的重要参数，如在生物学领域，像蛋白质热变性、双层质膜、单细胞特性以及在微波化学领域内非热效应的研究，都是通过分析生物或化学物质介电特性的变化展开研究的。
这些领域内的研究对象十分微小即被测对象为微流体，其引起的测试信号较为微弱，因此对检测的灵敏度和精确度提出了很高的要求，否则这些微小体积引起的微弱信号将被淹没在测试装置的背景噪声中。一般来说微流体的电特性测量方法可以分为谐振法和非谐振法，谐振法的特点是具有很高的灵敏度和精确度，但是属于窄带和非接触性测试。非谐振法的特点是设备简单、测试灵敏度低，但是属于宽带测试，可实现接触性和非接触性测量。文献“Noncontact Measurement of Complex Permittivity of Electrically SmallSamples at Microwave Frequencies[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory &Techniques, 2016, 64(9): 2883-2893.”报道采用谐振法实现了小尺寸样本的介电特性测试，但属于窄带检测。非谐振法是实现宽带检测的主要方法，而传输/反射法是非谐振法中应用最为广泛的。很多微流体的电测量方法均采用共面波导传输线，并在其中间导带加载微流通道，但是没有考虑到增强微流通道的电场，也没有考虑阻抗匹配，致使整个检测装置上电磁最强的部分集中在共面波导传输线的两条传输缝隙中，且微流通道还需要采用特殊的工艺进行加工，这大大增加了测量装置的加工成本和难度，很难用于批量生产和在大范围内推广使用。
鉴于此，本发明提出了一种基于传输/发射法的宽带微流体检测的测量装置，该测量装置采用共面波导传输线加上微流通道构成，微流通道由一个三重结构的复合支节构成，从而大大增强了测试区域的电场强度，使检测灵敏度大大提高。
发明内容
为克服目前大多数流体介电特性微波检测装置中对被检测样品的灵敏度的局限性，本发明提供了一种基于微流通道的流体介电常数微波测量装置，该测量装置通过在共面波导传输线中间导带上加载一个三重结构的复合支节增强测试区域的电场强度，从而提高检测的灵敏度。
本发明为解决上述技术问题采用如下技术方案，基于微流通道的流体介电常数微波测量装置，其特征在于包括共面波导传输线及串联加载在共面波导传输线中间导带的三重结构的复合支节，该三重结构的复合支节由一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线构成，两个终端短路的槽线加载在终端开路的共面波导的中间导带上，两个终端短路的槽线与一个终端开路的共面波导并联，三重结构的复合支节上通过导电胶粘贴有微流管，该微流管用于填充被测微流体，共面波导传输线的输入端口和输出端口分别通过SMA接头与矢量网络分析仪相连。
进一步优选，所述共面波导传输线及三重结构的复合支节均采用传统刻蚀工艺在金属层上刻蚀而成，该金属层设置于介质基板上，介质基板的材料为罗杰斯R4003C，其相对介电常数为3.38，介质基板的厚度为0.8mm，共面波导传输线中两条信号传输缝隙及中间导带的宽度分别为0.15mm和2.3mm，三重结构的复合支节中各支节的缝隙宽度均为0.15mm，三重结构的复合支节中一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线的长度分别为10.6mm和10.05mm。
本发明所述的基于微流通道的流体介电常数微波测量装置的测量方法，其特征在于具体过程为：
（1）首先通过仿真和实际测量确定共面波导传输线中间导带上加载的一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线开的最佳尺寸，然后刻蚀介质基板得到测量装置，共面波导传输线两端的输入端口和输出端口分别通过SMA接头与矢量网络分析仪相连；
（2）根据微波传输特性，微波信号由输入端口输入，经三重结构的复合支节，最后到达输出端口，串联加载的三重结构的复合支节使测试区域具有很强的电场，且在工作频带内满足阻抗匹配，进而大大提高测量的灵敏度，将被测微流体放置于测试区域的微流管内，相当于在共面波导传输线上引入不连续结构，这种不连续结构将构造成共面波导传输线两端口散射参数，且散射参数的变化情况携带有测试样品介电特性的信息，最后采用神经网络方法，基于测试的包含测试样品的散射参数信息反演被测微流体的介电常数。
进一步优选，步骤（2）的具体步骤为：首先采用有限元FEM对不同电特性的被测微流体引起的散射参数的幅度和相位信息进行仿真，获得训练神经网络所需的大量的样本；其次选择合适的神经网络和算法，建立测试的散射参数信息与被测微流体的介电特性之间的关系，并用得到的样本数据训练神经网络，不断调控神经网络的参数直至达到网络具有智能输出的能力，即网络可以依据不断变化的输入信息正确地给出输出信息；最后将不同的样本引起的测量装置的散射参数的信息输入到训练好的网络，其介电特性将被正确输出。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：测量装置结构简单，灵敏度高，测量装置上的三重结构的复合支节采用传统的刻蚀工艺加工，其价格低廉，加工难度低，便于批量生产，可实现在线实时宽带检测。本发明提出的测量装置因加载的一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线的三重结构，不但增强了测试区域内的电场强度，传统共面波导传输线测量，其灵敏度大大提高，可用于检测微小的样本。
附图说明
图1是本发明测量装置的结构示意图；
图2是本发明测量装置中微流管的结构示意图；
图3是本发明测量装置的散射参数；
图4是本发明测量装置加载被测微流体海水后的散射参数。
图中：1-介质基板，2-金属层，3-共面波导传输线，4-信号传输缝隙，5-中间导带，51-金属地，6-终端开路的共面波导，7-终端短路的槽线，8-终端开路的共面波导的中间导带，9-输入端口，10-输出端口，T-三重结构的复合支节，M-测试区域。
具体实施方式
结合附图详细描述本发明的具体内容。如图1所示，本发明所述的基于微流通道的流体介电常数微波测量装置由双层板构成，其底层为介质基板1，上层为金属层2，在金属层2上刻蚀有共面波导传输线3，其包括两条信号传输缝隙4、中间导带5和金属地51，在中间导带5上刻蚀有三重结构的复合支节T，该三重结构的复合支节T由一个终端开路的共面波导6和两个终端短路的槽线7构成，两个终端短路的槽线7加载在终端开路的共面波导的中间导带8上，两个终端短路的槽线7与终端开路的共面波导6呈并联关系，在三重结构的复合支节T上方通过导电胶粘贴有弓字型的用于放置被测微流体的微流管，微流管的结构如图2所示，即本发明的测试区域M在三重结构的复合支节T如图1所示；所述被测流体可通过微流管放置在测量装置上的测试区域M，即共面波导传输线中间导带上加载的三重结构的复合支节T上，三重结构的复合支节T既要满足阻抗匹配又要聚集大量的电场，以提高检测的精确度和灵敏度，其配合使用的微流管尺寸可以根据实际需要定制，共面波导传输线3的输入端口9和输出端口10分别通过SMA接头与矢量网络分析仪相连，共面波导传输线3上并联加载的三重结构的复合支节T满足50Ω阻抗匹配的要求。
所述测量装置的工作频带受所加载的三重结构的复合支节的影响，通过FEM数值方法计算显示加上三重结构的复合支节后，测量装置的工作频带较共面波导传输线有所改变，其频带受支节尺寸的影响，但是大大增强了测试区域M上的电场强度，其电场强度可达到105V。相比较与共面波导检测方法，本发明采用加载的一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线支节大大增强了测试区域的电场强度，在很大程度上提高检测灵敏度，但是牺牲了检测频带，既便如此，本发明依然属于宽带检测，其工作范围为5-15GHz。
所述介质基板的材料为罗杰斯R4003C，其相对介电常数为3.38，介质基板的厚度为0.8mm，共面波导传输线的两条信号传输缝隙的宽度为0.15mm，共面波导传输线的中间导带的尺寸为2.3mm，其上加载的一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线的长度分别为10.6mm和10.05mm，其缝隙的尺寸均为0.15mm。测试时将测量装置的输入端口和输出端口分别与矢量网络分析仪相连。
图3是提出的测量装置的散射参数，从图中可以看出，该测量装置在7-14GHz其反射系数S11小于-15dB，传输系数S21在-2dB以上，即该传感器测量装置的工作频率为7-14GHz，属于宽带检测。其测试区域即测量装置中三重结构的复合支节如图1所示的T部分的电场分布是整个装置中最强的，仿真结果显示达到了105V，因此将被测微流体加载在测试区域，其引起的信号可被测量装置敏感捕获到，图4给出了测量装置加载被测微流体海水后散射参数信息，对比图3和图4可知，加上被测微流体后，散射参数发生了明显的改变，本发明正是基于这种变化并结合神经网络方法实现被测物介电特性的提取的。且本发明提出的传感器的尺寸为20.6mm*12.5mm*0.8mm，可以很方便地与其它电路设备集成为微分析系统。特别地，该发明所提出的传感器由共面波导组成，其最大的优点是可以根据其阻抗特性需要合理安排传感器的尺寸，该阻抗特性为共面波导传输线的阻抗由中间导带和两条信号传输缝隙的比值决定，因此该发明可根据所测样品的属性、特点加工出更加合理的尺寸。
所述的基于微流通道的流体介电常数微波测量装置的测量方法，具体过程为：
1、首先通过仿真和实际测量确定共面波导传输线中间导带上加载的一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线开的最佳尺寸，然后刻蚀介质基板得到测量装置，共面波导传输线两端的输入端口和输出端口分别通过SMA接头与矢量网络分析仪相连；
2、根据微波传输特性，微波信号由输入端口输入，经三重结构的复合支节，最后到达输出端口，并联加载的三重结构的复合支节使测试区域具有很强的电场，且在工作频带内满足阻抗匹配，进而大大提高测量的灵敏度，将被测微流体放置于测试区域的微流管内，相当于在共面波导传输线上引入不连续结构，这种不连续结构将构造成共面波导传输线两端口散射参数，且散射参数的变化情况携带有测试样品介电特性的信息，最后采用神经网络方法，基于测试的包含测试样品的散射参数信息反演被测微流体的介电常数，具体步骤为：首先采用有限元FEM对不同电特性的被测微流体引起的散射参数的幅度和相位信息进行仿真，获得训练神经网络所需的大量的样本；其次选择合适的神经网络和算法，建立测试的散射参数信息与被测微流体的介电特性之间的关系，并用得到的样本数据训练神经网络，不断调控神经网络的参数直至达到网络具有智能输出的能力，即网络可以依据不断变化的输入信息正确地给出输出信息；最后将不同的样本引起的测量装置的散射参数的信息输入到训练好的网络，其介电特性将被正确输出。
本发明提出的被测微流体的介电检测的微波测量装置全部采用共面波导传输线和槽线构造，且各部分无需焊接引线，携带方便，易于与其它电路集成为微分析系统的潜质。
以上实施例描述了本发明的基本原理、主要特征及优点，本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明原理的范围下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进均落入本发明保护的范围内。

Claims (2)

1.基于微流通道的流体介电常数微波测量装置的测量方法，其特征在于所述基于微流通道的流体介电常数微波测量装置包括共面波导传输线及串联加载在共面波导传输线中间导带的具有三重结构的复合支节，该三重结构的复合支节由一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线构成，两个终端短路的槽线加载在终端开路的共面波导的中间导带上，两个终端短路的槽线与一个终端开路的共面波导并联，具有三重结构的复合支节上通过导电胶粘贴有微流管，该微流管用于填充被测微流体，测试时共面波导传输线的输入端口和输出端口分别通过SMA接头与矢量网络分析仪相连；所述共面波导传输线及三重结构的复合支节均采用传统刻蚀工艺在金属层上刻蚀而成，该金属层设置于介质基板上，介质基板的材料为罗杰斯R4003C，其相对介电常数为3.38，介质基板的厚度为0.8mm，共面波导传输线中两条信号传输缝隙及中间导带的宽度分别为0.15mm和2.3mm，三重结构的复合支节中各支节的缝隙宽度均为0.15mm，具有三重结构的复合支节中一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线的长度分别为10.6mm和10.05mm；
所述基于微流通道的流体介电常数微波测量装置的具体测量过程为：
（1）首先通过仿真和实际测量确定共面波导传输线中间导带上加载的一个终端开路的共面波导和两个终端短路的槽线开的最佳尺寸，然后刻蚀介质基板得到测量装置，共面波导传输线两端的输入端口和输出端口分别通过SMA接头与矢量网络分析仪相连；
（2）根据微波传输特性，微波信号由输入端口输入，经三重结构的复合支节，最后到达输出端口，串联加载的具有三重结构的复合支节使测试区域具有很强的电场，且在工作频带内满足阻抗匹配，进而大大提高测量的灵敏度，将被测微流体放置于测试区域的微流管内，相当于在共面波导传输线上引入不连续结构，这种不连续结构将构造成共面波导传输线两端口散射参数，且散射参数的变化情况携带有测试样品介电特性的信息，最后采用神经网络方法，基于测试的包含测试样品的散射参数信息反演被测微流体的介电常数。
2.根据权利要求1所述的基于微流通道的流体介电常数微波测量装置的测量方法，其特征在于步骤（2）的具体步骤为：首先采用有限元FEM对不同电特性的被测微流体引起的散射参数的幅度和相位信息进行仿真，获得训练神经网络所需的大量的样本；其次选择合适的神经网络和算法，建立测试的散射参数信息与被测微流体的介电特性之间的关系，并用得到的样本数据训练神经网络，不断调控神经网络的参数直至达到网络具有智能输出的能力，即网络可以依据不断变化的输入信息正确地给出输出信息；最后将不同的样本引起的测量装置的散射参数的信息输入到训练好的网络，其被测物的介电特性将由训练好的网络根据其测试的散射参数信息正确输出。
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