Valorisatie traject van een 3D-deeltjes velocimetrie-instrument

De daadwerkelijke implementatie van impactvolle toepassingen voor microfluïdische apparaten in een commerciële omgeving is tot nu toe verrassend beperkt. De oorzaak kan grotendeels worden toegeschreven aan het belangrijkste kenmerk van microfluïdische apparaten: hun kleine afmetingen. Hoewel geminiaturiseerde structuren essentieel zijn bij het genereren van belangrijke functionaliteiten, zijn ze ook ideale nucleatie- en ankerplaatsen voor vast materiaal dat aanwezig is in de vloeistof die door de kanalen stroomt, een fenomeen dat vervuiling wordt genoemd. Dit resulteert vervolgens in een verminderde of verlies van functionaliteit en uiteindelijk het aansluiten van het gehele stroomsysteem. De oplossing om vervuiling te voorkomen, is het meten van de stroom in microfluïdische apparaten in 3D, door deeltjesbeeldsnelheid (PIV), hetzij bij het ontwerpen of gebruiken ervan. Het realiseren van 3D-beeldvorming van stromen is momenteel echter een uiterst moeilijke taak vanwege de hoeveelheid werk, hoge kosten en lange benodigde tijdlijnen. Onze waardepropositie in het ERC Proof of Concept-project '3D-PIV' is een tafelmodel dat in staat is om efficiënt de velocimetrie van deeltjes in 3D te analyseren, met een ongekend detailniveau van de vloeiende beweging door kanalen / inlaten van micronformaat / verkooppunten, waardoor nieuwe mogelijkheden worden geopend in het ontwerp en de validatie van microfluidics met aanzienlijke gevolgen voor meerdere toepassingen. Een van de meest dodelijke toepassingen die we voor ogen hebben, en onze focus in dit ERC Proof of Concept-project, ligt in de farmaceutische en chemische industrie, voor de productie van geneesmiddelen of chemische componenten, om hun scheiding mogelijk te maken, aan te passen of te verbeteren. In dit project zullen we ons concentreren op het bouwen van een sterke businesscase voor onze 3D-PIV-technologie door middel van prototyping, optimalisatie van software, marktanalyse en bedrijfsontwikkeling.

This project has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No 875048)