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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120954527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511043699.4，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法是由董航;王森;梁筱万;赵健;李帆;田文设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及的是基于微流控‑CFD‑DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法，将微流控实验观测与CFD‑DEM数值模拟相结合，定量表征蜡晶絮凝体的形成‑破碎动力学行为；微流控实验观测通过蜡晶絮凝体动态行为观测平台进行，实现对蜡晶絮凝体形成过程和在流体剪切作用下的破碎过程的可视化观测；CFD‑DEM中构建与微流控实验条件一致的数学模型，通过双向流固耦合计算模拟絮凝体在剪切流场中的动态破碎过程；再将模拟的破碎结果与微流控实验观测数据进行比对，当两者相对误差小于一定值时，实现对蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数的精确测量。本发明实现了通过实验现象反演蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数的精确测量。

本发明授权基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法，其特征在于：这种基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法将微流控实验观测与CFD-DEM数值模拟相结合，定量表征蜡晶絮凝体的形成-破碎动力学行为；微流控实验观测通过蜡晶絮凝体动态行为观测平台进行，蜡晶絮凝体动态行为观测平台为集成多通道微流控芯片系统与高分辨率显微成像系统的平台，通过选择不同的微流控通道类型，设置温度、流速，实现对蜡晶絮凝体形成过程和在流体剪切作用下的破碎过程的可视化观测； CFD-DEM中构建与微流控实验条件一致的数学模型，并随机设定初始蜡晶间的内聚力与微观力学参数，通过双向流固耦合计算模拟絮凝体在剪切流场中的动态破碎过程；再将模拟的破碎结果与微流控实验观测数据进行比对，当两者相对误差小于一定值时，即为预设的力学参数与实际参数相符，实现对蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数的测量；否则，智能调整基础力学参数并不断迭代优化，直至符合误差范围的絮凝体破碎特征，最终实现对微流控芯片中蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数的测量；所述实验条件包括微流控通道尺寸、絮凝体初始形态及流场参数；所述破碎结果包括如破碎临界时间、破碎颗粒位置、破碎的颗粒数量分布、破碎后颗粒粒径及运动速度； 所述基于微流控-CFD-DEM的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数测量方法包括如下步骤： 步骤一：根据目标蜡晶絮凝体的关键参数，包括目标尺寸分布、结构强度、环境敏感性，从预设的参数模块库中动态选择并组合匹配的微流控芯片结构、冲刷介质及冲击方式： 步骤二：蜡晶絮凝体原位动态观测：启动恒流泵，通过微量送样器将预处理后的含蜡原油样品以恒定流速输送至成像模块中的微流控芯片内；在输送过程中，通过水浴装置预冷预热、显微热台精确控温和流道温度实时监测反馈的三级温控策略，确保含蜡原油以均匀且恒定的温度注入微流控通道，完全充满微流控通道后，暂停动力装置运行，使含蜡原油在微流控芯片内达到静态平衡状态；随后，对微流控芯片内的含蜡原油进行梯度降温处理，在降温过程中，通过偏光显微镜实时捕捉蜡晶絮凝体的成核、生长及聚集过程，记录关键温度点的形貌特征； 步骤三：蜡晶絮凝体剪切破碎动力学原位定量观测：当温度逐渐降低至形成稳定的蜡晶絮凝体网络结构后，停止降温并将微流控芯片在恒定温度下静置30-60分钟，以确保絮凝体结构的充分稳定；随后，启动冲刷程序，通过恒流泵以阶梯递增方式注入与微流控芯片温度一致的冲刷介质，冲刷介质中提前已注入微量的示踪粒子，控温确保温度一致性；在冲刷过程中，利用偏光显微镜实时捕捉流体剪切作用下蜡晶絮凝体的形变、破碎过程，记录絮凝体发生临界破碎时刻的形态特征；基于示踪粒子的运动轨迹，结合数字图像相关DIC算法，计算得到絮凝体破碎瞬间的局部速度场分布和剪切应力场，同时，对捕捉的蜡晶絮凝体破碎现象进行多角度解析，包括絮凝体尺寸分布、形状因子、流动通道几何特征、流场流速分布等参数的定量提取； 步骤四：CFD-DEM耦合模拟蜡晶絮凝体颗粒破碎： 1构建CFD模型：基于微流控通道的几何特征建立流体域计算模型，表征流体在微通道内的动态流动特性； 2构建DEM模型：根据观测的蜡晶絮凝体形态学参数，包括粒径分布、形状因子和初始状态，采用离散元方法构建多尺度颗粒团簇模型，并随机设定颗粒的初始内聚力与微观力学参数； 3采用双向动态耦合算法耦合计算：首先进行CFD迭代计算直至流场收敛，获取包括速度场、压力场和涡量场在内的完整流场信息；随后将流场数据映射至DEM计算域，作为颗粒受力计算的边界条件，DEM计算颗粒间相互作用，并将更新的颗粒位置、速度信息反馈至CFD模型用于流场边界重构，该耦合过程实现动态数据交换，当颗粒所受应力超过其临界破碎强度时，颗粒模型触发破碎现象； 步骤五：内聚力及微观力学参数计算分析：选取临界破碎时间、破碎颗粒位置、颗粒数量分布、破碎颗粒粒径以及颗粒运动速度5个关键参数来建立实验与模拟结果一致性分析准则： ； 式中：σ为误差；P1为破碎临界时间；P2为破碎颗粒空间分布；P3为破碎颗粒数量分布；P4为破碎后粒径谱；P5为颗粒运动速度；Pisim为模拟参数值；Piexp为实验参数值； 当误差σα时，模拟得出的蜡晶絮凝体内聚力及微观力学参数符合要求；否则，通过智能优化算法调整内聚力与微观力学参数，使用遗传算法在初始设定的参数范围内进行筛选，筛选出误差＜α的参数子集，遗传算法优化筛选公式如下： ； 式中：θ为内聚力及微观力学参数； 当σ=0，完美匹配时，Fθ=1，适应度达到最大值； 当σ=1，总误差100%时，Fθ=0，适应度归零； 若σ1，误差超限，则Fθ0，此时算法自动淘汰该个体； 当参数范围中最佳适应度值Fbest≥β，β按精度要求设定且一般为1-α；对应复合误差≤α时终止，输出参数子集θsub={θ∣Fθ≥β}，并最终输出符合要求的内聚力及微观力学参数。

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