通过在线热参数识别实现变负载微反应系统中的温度和体积同时估计：应用于超快定量PCR技术 胡洋洋（Wangyang Hu） 罗宇恒（Yuheng Luo） 黄建勋（Jianxun Huang） 梁俊涛（Juntao Liang） 吴佳佳（Jiajia Wu） 王一飞（Yifei Wang） 金刚（Gang Jin） 徐强（Qiang Xu）

《Processes》：Simultaneous Temperature and Volume Estimation in Variable-Load Micro-Reaction Systems via Online Thermal Parameter Identification: Application to Ultrafast qPCR Wangyang Hu, Yuheng Luo, Jianxun Huang, Juntao Liang, Jiajia Wu, Yifei Wang, Gang Jin and Qiang Xu

非侵入式温度估算在动态热质量微反应系统中的应用，通过体积自适应的RC网络模型和在线NLS算法实现热参数识别，分离线校准与在线测量，在qPCR系统中验证了0.24℃的温度精度和1.37μL体积误差控制，DNA电泳验证生物学可靠性。

　　

摘要

在在线运行过程中进行非侵入式温度估计是封闭式微反应系统中的一个关键挑战，尤其是当工作流体的热质量动态变化或存在不确定性时。传统的基于模型的方法通常依赖于固定的热参数，因此当实际试剂体积与标称条件偏离时，会导致较大的估计误差。为了解决这一限制，本研究提出了一种适用于超快定量聚合酶链反应（qPCR）系统的体积自适应温度估计框架。通过使用简化的电阻-电容（RC）网络对热传递路径进行建模，并在输出误差（OE）框架内采用非线性最小二乘（NLS）算法来在线识别关键热参数。该框架将估计过程分为离线校准阶段（此时配备热电偶的芯片提供真实数据）和在线部署阶段（仅依赖非侵入式外部测量）。这种方法使系统能够明确补偿由体积变化引起的热惯性差异。在试剂体积范围为100至250 μL、加热速率超过20 °C/s的超快qPCR平台上进行的验证实验表明，该方法表现出稳健的性能：试剂温度的平均绝对误差（MAE）保持在0.24 ℃以内，平均体积估计误差控制在1.37 μL以内。DNA凝胶电泳结果进一步通过验证扩增特异性，证实了温度预测策略的生物学可靠性。这项工作为受热负荷变化的微系统提供了精确热管理的通用解决方案。