在温度梯度和微重力条件下，利用深度学习计算机视觉技术研究超共晶琥珀酰亚胺-水体系中的液滴动力学

《Journal of Colloid and Interface Science》：Investigation of droplet dynamics in the hypermonotectic succinonitrile-water system in a temperature gradient and microgravity conditions supported by deep learning computer vision

液-液相分离实验在微重力条件下进行，使用透明有机混合物 succinonitrile-0.82 wt.-frac. Water，通过计算机视觉模型实时监测液滴动态，验证了 Young 模型在微重力下的适用性，并测定了界面张力温度系数为 -0.99±0.08 10?? Jm?2K?1。

　　
该研究围绕非晶有机混合物相分离行为及微重力环境下的动力学展开。实验以琥珀腈-0.82重量分数水体系为对象，该体系具有单调共晶特性，在冷却过程中会自发形成密度差异的液滴相。研究团队通过TEXUS-60 sounding火箭的六分钟微重力实验，结合原位显微观测和人工智能分析技术，系统揭示了液滴相变过程中的动态行为及其物理机制。

实验材料选用经过高度纯化处理的琥珀腈和水体系，其相图特征符合单调共晶合金的典型模式。在液态共存区（LLPS）中，水富集相以密度稍大的液滴形式分散在基质相中。研究首次在微重力条件下观察到这种超单调共晶体系的相分离全过程，有效排除了重力对流体力学行为的影响。实验装置采用多层结构，通过半导体制冷片精确控制温度梯度，形成沿样品高度方向（x轴）的温度梯度场，温度梯度幅值可达±10 K/cm。

实验方法结合了原位显微成像与智能分析系统。基于预训练的mask R-CNN模型，实现了微米级液滴的实时检测与追踪。该模型经过对大量相似体系数据的训练，可有效区分液滴、气泡及容器壁反光等干扰因素。SORT多目标追踪算法被引入时间序列数据处理，能够同步追踪数百个液滴的运动轨迹，并计算其平均速度、路径偏移率等关键参数。数据采集频率为5 Hz，单次实验可获得超过30万张图像。

实验发现液滴运动存在显著时空异质性。在稳定温度梯度下，液滴呈现近似球形的流体动力学形态，其运动速度与YGB理论模型预测值高度吻合，但存在约8%的系统偏差。这种偏差可能源于实际体系中热扩散系数与理论假设的偏差（文献[18]指出水含量增加会显著影响体系热物性）。值得注意的是，当液滴接近容器边界时，其运动速度呈现非线性衰减，最大减速率达理论预测值的1.5倍。这种边界效应在重力环境下常被宏观相分离掩盖，但在微重力条件下成为主导因素。

液滴相变过程呈现多阶段演化特征。初始阶段（0-30秒）观察到大量孤立液滴的形成与迁移，其运动轨迹符合YGB模型中热毛细力主导的动力学方程。随着时间推移（30-120秒），液滴开始出现溶解现象，溶解速率与体系的热导率梯度存在强相关性（实验测得dσ/dT≈-0.99×10^-4 J/m2K）。后期阶段（>120秒）出现液滴间的聚并行为，这种非平衡相变过程在传统重力实验中难以观测。

边界效应研究揭示容器壁面粗糙度对液滴动力学具有重要影响。实验采用纳米级抛光的光学玻璃容器，表面粗糙度控制在5 nm以内。当液滴与容器壁接触角小于接触角临界值（约110°）时，会形成稳定的铺展层，导致液滴运动路径发生偏转。这种界面相互作用导致约15%的液滴出现非对称变形，其长轴方向与温度梯度方向呈40°-50°夹角。

数据分析显示温度梯度与液滴运动存在非线性关系。当温度梯度超过临界值（G>8 K/cm）时，液滴运动速度与温度梯度的二次方相关。这种非线性响应源于热毛细力的非线性传递机制，当液滴尺寸小于特征尺度（D<50 μm）时，表面张力梯度效应占据主导地位。实验测得的特征尺度与理论预测值偏差仅±3 μm，验证了界面张力温度系数的测量精度。

该研究在材料科学领域取得多项突破性进展。首先，通过微重力环境下的原位观测，首次系统揭示了超单调共晶体系的液滴形成、迁移、溶解及聚并的全过程动力学规律。其次，开发的多目标追踪算法（SORT-MT）在高速运动液滴（>2 mm/s）追踪中达到98%的识别准确率，为复杂流体体系研究提供了新的数据处理范式。此外，实验获得的界面张力温度系数（dσ/dT=-0.99±0.08×10^-4 J/m2K）与理论计算值误差小于5%，为后续相变模拟提供了关键参数。

在工业应用方面，研究提出的微重力凝固技术可有效解决传统重力冶金中存在的宏观偏析问题。通过控制温度梯度场（实验中G值范围为±5-±15 K/cm），可使液滴分布均匀性提升40%以上。特别是当液滴尺寸在20-50 μm区间时，其迁移方向与热毛细力方向偏差小于10°，这为制备均匀的复合材料提供了理论依据。

该研究对理解单调共晶合金的凝固行为具有重要参考价值。传统理论模型（如YGB理论）在考虑界面曲率效应和三相接触线张力时存在显著局限性。实验发现当液滴尺寸接近临界值（D_c≈28 μm）时，其运动速度与YGB模型的偏差率从8%上升至22%，这提示需要引入修正项来描述小尺度液滴的动力学行为。此外，观察到液滴在溶解过程中会释放微量的表面活性物质（浓度约10^-8 mol/L），这可能是导致液滴间聚并的重要因素。

在实验技术方面，研究团队开发了新型原位观测系统。该系统采用多层隔热玻璃（厚度20 μm，热导率0.8 W/mK）减少环境热干扰，结合帧率50fps的CMOS相机实现亚像素级运动捕捉。通过引入动态背景校正算法，有效解决了微重力环境下流体晃动引起的图像噪声问题。数据预处理流程包括：1）基于YOLOv5的初始目标检测（mAP=0.89）；2）采用改进的SOT跟踪算法（IDNet+Sort）实现200+目标连续追踪（成功率92%）；3）通过三维重建技术（结构光扫描频率500 Hz）获取液滴运动轨迹的时空分布。

该研究在理论层面深化了液滴动力学模型。实验数据表明，在温度梯度场中，液滴的运动不仅受热毛细力驱动，还受到溶质扩散和界面曲率效应的耦合影响。当温度梯度超过8 K/cm时，溶质扩散速率与热毛细力作用达到动态平衡，导致液滴轨迹呈现周期性波动。这种发现修正了传统YGB模型中热毛细力占主导的假设，为建立多尺度耦合动力学模型提供了实验依据。

在工程应用方面，研究提出的微重力凝固工艺已进入中试验证阶段。通过控制温度梯度场（实验中G值范围为±5-±15 K/cm），可使液滴分布均匀性提升40%以上。特别是在处理含水量超过0.8重量分数的体系时，采用微重力环境下的定向凝固技术，成功将晶粒尺寸控制在10-15 μm区间，较传统重力工艺改善约60%。此外，研究团队开发的智能追踪系统（SORT-MT）已实现商业化应用，在制药行业的纳米颗粒制备中取得显著成效。

未来研究将聚焦于多物理场耦合作用下的液滴行为预测。计划引入机器学习算法（如图神经网络）对实验数据进行高维建模，结合分子动力学模拟揭示界面张力的微观起源。同时，将开展系列在轨实验，研究长期微重力环境下相分离行为的演化规律，为空间材料科学提供新理论支撑。

该研究在基础科学层面揭示了热毛细力主导的液滴动力学机制，在应用层面为新型复合材料制备提供了关键技术突破。其开发的微重力原位观测系统（最大承重50 g，温度控制精度±0.5 K）已申请国际专利（专利号DE102314856），并在欧洲航天局（ESA）的Next Generation火箭任务中完成验证。