基于可听频率的声流控技术研究综述

张传禹 ,  Philippe Brunet ,  刘硕 ,  Xiaofeng Guo ,  Laurent Royon ,  秦咸明 ,  韦学勇

Engineering ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (1) : 55 -77.

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Engineering ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (1) : 55 -77. DOI: 10.1016/j.eng.2024.03.020
研究论文

基于可听频率的声流控技术研究综述

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Acoustofluidics at Audible Frequencies—A Review

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摘要

声流控技术是描述机械振动或声学振动诱导流体形变或流动现象的术语。目前无论是在基础理论框架层面，还是在众多应用场景中，我们对这些现象的理解仍存在诸多不足，亟待进一步解决。就此而言，外部激励频率是一个关键参数。由于可听频率下声流控现象具有成本低、强度大且用途广泛等特点，近年来，关于可听频率范围内此类现象的研究日益增多并引起了广泛关注。然而，与聚焦于超声频域的研究相比，可听声流控技术特有的关键特征和信息仍分散在大量独立文献中，因此有必要对该主题的文献进行系统性整合。因此，本文总结了可听频率范围内振动产生的基本理论和方法，介绍了其在生物学、化学等领域的各类应用，并对该主题的当前研究现状进行了概述，旨在为该研究领域的进一步发展提供有建设性的研究建议。

Abstract

Acoustofluidics is a term describing the class of phenomena in which mechanical or acoustic vibrations induce a deformation or a flow in a fluid. Many deficiencies in our understanding of these phenomena remain to be addressed, with respect to the fundamental theoretical framework as well as in numerous applications. In this regard, the frequency of external forcing is a key parameter. Owing to the low cost, substantial magnitude, and versatility associated with acoustofluidic phenomena at audible frequencies, studies of these phenomena in the audible range have emerged with increasing amount in recent years and have attracted considerable attention. However, compared with studies focusing on the ultrasonic frequency domain, critical features and information specific to audible acoustofluidics remain dispersed across many independent publications, and a systematic integration of the literature on this topic is necessary. Accordingly, this review summarizes the basic theory and methods for generating vibrations in the audible range, presents various applications thereof in biology, chemistry, and other fields, and provides a high-level overview of the current status of the topic to motivate developing interesting proposals for further research in this field of study.

关键词

声流控技术 / 可听频率 / 振动激励 / 生物检测 / 粒子操控 / 混合 / 化学反应 / 微泵 / 热传递

Key words

Acoustofluidics / Audible frequency / Vibration generation / Biological detection / Particle manipulation / Mixing / Chemical reaction / Micropumping / Heat transfer

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张传禹,Philippe Brunet,刘硕,Xiaofeng Guo,Laurent Royon,秦咸明,韦学勇. 基于可听频率的声流控技术研究综述[J]. 工程（英文）, 2025, 44(1): 55-77 DOI:10.1016/j.eng.2024.03.020

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1 引言

声流控技术通过机械振动或声学振动驱动流体，其特征为伴随声能（通过驻波或行波传递）向流体动能（表现为流体流动、自由液面形变或流体中微粒的运动与捕获）的复杂转化过程。声流控技术涵盖的多种现象正通过日益丰富的研究不断被揭示。值得注意的是，声流控技术的内在机制能够实现从数米尺度（如昆特管实验[1]）到数微米（如微粒捕获[2]）范围内对流体或固体颗粒的主动操控。大约200年前，法拉第[3]首次对振动板上方产生的流体流动展开研究。这种宏观尺度下的流体驱动现象在声学研究和流体力学研究中均引起了广泛关注。尼伯格[4‒5]提出了边界附近声流（即瑞利-施利希廷流）的理论框架，随后Lighthill [6]进一步完善并提出了一套全面的研究框架，将声流阐释为源于雷诺应力的流动。数十年来，声流控现象的研究主要围绕基础问题展开，但Trinh和Gopinath [7]的研究除外，他们利用超声悬浮装置在微重力环境中实现了对流强化过程。1995年，Johnson和Feke [8]以及Yasuda等[2]利用超声驻波实现了流体中颗粒悬浮液的浓缩与破碎。这些研究凸显了声流控技术在生物悬浮液操控方面的巨大潜力，尤其在微流体领域，由此开辟了新的研究方向。由于声流控技术具有生物相容性、无接触性，且在某些情况下具有成本效益，其在微流体和纳流体领域的潜在应用价值推动了相关研究的进一步开展，并推动了以流体黏性物理参数为主导的“芯片实验室”概念的发展。目前，该领域的基础研究已趋于成熟，其应用也逐渐接近最佳条件。近几十年来，基于声流控技术和声流的研究数量迅速增长，这些技术在应用方面也取得了实质性进展。

1.1 声流控现象的分类

与声流控技术相关的参数列于文后术语表中。频率（f ）是与驱动振动相关的关键参数，在所有声流控现象中都占据核心地位。图1 [9‒21]展示了频率范围从低于1 Hz到超过1 GHz的各种现象，其中最低频率对应于沙质海床波纹状表面的形成[9,22]，最高频率则与血液样本中亚微米级颗粒的操控相关[21,23]。图中所示的不同示例凸显了这些现象所共有的普遍性。考虑到所涵盖的频率范围相当广泛，该发现显得有违直觉。例如，在数十赫兹下振动的浸没物体周围的声流，其外观与在数千赫兹下激发的气泡周围的声流相似。历史上，昆特管最初由奥古斯特·昆特于1866年设计[1]，该经典实验装置由连接空心管的扬声器构成，其中产生的驻声波（通常设定在可听频率范围内）可通过其对管内填充的粉尘或其他颗粒的作用实现可视化观测[24‒25]。在更高频率和更短波长下，声波与流体之间相互作用的尺度从米减小到微米或纳米级。从现象类别来看，频率低于20 kHz的声流控技术主要涉及边界附近的声流（瑞利-施利希廷流），但并未观察到其对应的体相流动（即埃克特流动或石英风），原因是声波衰减可忽略不计。

在数赫兹到数百赫兹的频率范围内，振动棒与振动梁附近会产生声流[10,26‒35]，如图1（b）所示。该流动源于振动体周围黏性边界层（VBL）内涡量的产生，而后者又能在更远距离处诱发外层涡流。此外，定向合成射流可通过孔口附近的周期性流动或振动产生[36‒38]，并在气动流动控制领域展现出良好的应用前景[39]。

声流在泵送或混合应用中的主要优势之一是其理论上与流体黏度无关，这使其成为处理黏性流体的潜在手段。这种反直觉特性源于黏度在流动产生和阻尼过程中的双重作用。研究发现，声流的黏度无关性成立的前提条件是流动尺度远小于系统尺寸[33]。

当涉及自由表面时，传播性表面波会引起定向质量传输，其源于类似于稳态声流的现象[40]。射向自由表面的浸没式换能器可以产生声喷泉，其中可以观察到凸起以及雾滴[41‒42]。最近有研究发现，基底的倾斜振动会引起液滴的定向运动，其方向和速度与频率密切相关[43‒44]。在更高振幅和更大频率范围内，数百赫兹到1 kHz的频率可诱导固着液滴的雾化[13]。固着液滴表面会出现多种模式的表面波，振幅的增加会导致界面破裂并随后喷射出更小的液滴。

当频率略高时，在基底上安装压电换能器（PZT）圆盘并使其在数千赫兹下振动，当局部几何尺度（即结构的曲率半径）与黏性边界层的厚度相当或更小时，尖角结构附近会激发强烈的声流[45‒47]。

除声流效应外，声波还能在声阻抗不同的介质界面处产生辐射力。该力可捕获悬浮在流体中的固体颗粒[47‒49]，或使两种流体间的自由界面发生形变[41‒42]。相关应用包括微流控器件中的颗粒聚集或分选，具体取决于颗粒特性（尺寸或声学指数）。这种辐射压力现象最早由Chladni [50]通过实验发现。如图1（d）所示[12]，当沙粒或尘埃在数百至数千赫兹频率振动的表面上时，可观察到著名的克拉尼（Chladni）图形。其基本原理是通过建立驻波压力场，驱使微米或纳米颗粒在波节与波腹间移动。对于行波而言，沿传播方向会形成显著的压力梯度。如图1（l）所示，在Qin等[20]的研究中，液滴被行波与驻波在交叉点叠加捕获。由于水中声速特性，亚毫米尺度驻波的产生意味着特征频率需达到数兆赫兹以上。因此，除空气中克拉尼图形这一特例外，大多数声流控现象中的辐射压力仅在远高于20 kHz（超出可听频率范围）时才显著作用。因此，本文主要聚焦于声流相关现象。

1.2 为何聚焦于可听频率下的现象?

尽管超声波频率下的声流控技术已在精度与分辨率方面满足微流控领域的诸多需求，但其仍存在若干固有挑战。当振动强度相对较高时，可能引发声空化现象，导致潜在的破坏性效应和显著的热效应，该现象在涉及生物样本时必须严格避免。

微流控芯片较高的制造成本仍是制约声流控技术应用的不利因素。近几十年来，诸多研究已对声流控技术的应用优势与局限进行了系统总结与探讨，如Bruus等[51]主编的系列综述。这些研究从理论基础到应用实践等多角度开展了系统性分析。Friend和Yeo [49]的综述重点探讨了声流体技术在微流控领域的尖端进展，特别是表面声波（SAW）的独特特性。其他学者[47‒48,52‒53]则分别研究了表面声波、声镊及细胞分离等具体应用。尽管这些研究均涉及与声流控技术相关的理论和应用，但大多聚焦于超声波频率的现象。然而，可听频率（或更低频率）下的声流控技术在基础研究和应用层面均具有独特优势。

诸多研究选择可听频率下的液体驱动技术，主要基于其多重优势：首要优势在于可采用多功能且经济高效的驱动器和放大器，实现相对可控的宽频带激励。此外，可听频率驱动器能够在合理功耗下产生较高振幅的振动。如本文第2节所述，该技术产生的典型声流速度足以诱发更复杂的流动或行为。这种方法的合理性可以从理论层面得到支撑，其依据是对相关无量纲数的计算分析。

因此，本文旨在概括超声频率范围以下（通常为1~20 kHz）声流控技术的具体特征，并提出该频率范围内特有的基本问题。我们还将介绍在可听频率范围内目前的应用成果以及预期的未来成果。

2 可听频率下的声流控现象基础

2.1 典型流动示例

图1所示各示例中，声流主要表现为边界附近形成的单个或多个涡流。在可听频率下，大多数声流属于瑞利-施利希廷流型，这是由于无滑移边界条件导致的能量耗散和较大剪切应力，促使黏性边界层内产生涡量所致。此类声流结构与固体边界形状密切相关：在昆特管[1,24‒25]中，会出现空间周期等于声波半波长（λ/2）的涡流阵列[图2（a）[54]示意图]；而对于浸没振动的圆柱或梁体[10,26‒34]，声流则表现为圆柱周围黏性边界层内的四个内层声流涡流，以及尺寸与杆径相当的外层声流涡流。Stuart [28]将这种声流解释为双层结构，其中内层声流局限于斯托克斯层（声学边界层）内，而外层声流则由内层涡流的边界驱动。涡量在内层区域生成后，会通过对流作用远离浸没物体。定量流量测量通常表明，特征声流速度vs（通常取振动轴线上最大速度）与物体特征尺寸d成正比（vs ~ A2f/d），这证实了前文提及的黏度无关性。图2（b）展示了Bahrani等[10]如何通过实验捕捉到这种经典的双层声流结构，并证明在振幅足够大时，外层涡流会沿振动轴方向拉伸。所有这些研究均发现，内层区域的厚度与非定常边界层厚度相当，其表达式为

δ=νπf 

因此，在相对较高频率下（通常为数十千赫兹到数兆赫兹），内层边界会变得极薄，以至于在实验中难以通过可视化手段观测，至少对黏度与水相当的液体而言是如此。对于气泡或固体边界，声流动量在界面附近产生，并随着与边界距离的增加而逐渐被流体黏性耗散。

根据边界固液界面的几何形状，声流可能形成强定向射流。如图2（c）所示，通道壁面尖角结构周围的流动振动会产生特定速度场[14]。在类似几何结构但不同条件下，流动可能呈现更经典的双涡结构，即由较大而较弱的外层涡旋包围的两个内层涡流[图2（d）]，甚至出现非对称流场这种意外情况（图2（e）[55]）。

2.2 声流控技术中低频振动激励

2.2.1 振动源

如图3所示，机电振动台、扬声器和压电换能器是可听频率范围内常用的振动发生装置。振动台成本相对较高，需要专用的高保真放大器，才能在较宽的可听频率或次声频率范围内实现直线式大振幅驱动。通常通过与振动台相连的固体壁面或浸没物体实现与流体的机械耦合。扬声器可作为振动台的低成本替代方案，但不太适合与液体直接接触。相反，它们已被广泛用于空气中声流的基础研究，如昆特管[24‒25]。压电（PZT）蜂鸣器常用于具有成本效益的应用中，单位成本非常低。此外，它们不需要昂贵的放大器就能输出相对较强的波。这表明，声流控技术中可听频率的驱动可通过具有成本效益的设备来实现。如图3所示，压电换能器圆盘由两层组成：顶部为压电换能器材料，底部为铜（或任何其他导电金属）层。当在压电换能器材料两侧施加交流电压时，整个圆盘会在多个共振频率下振动，这些共振频率通常在数百赫兹和数百千赫兹之间，且可通过调节峰峰电压来控制声功率。以往研究中常用的激发参数见表1 [10,14,34,56‒64]。

将PZT致动器集成到装置中的常用方法是将其黏结在基底的特定位置，该基底构成容纳液体的壁面之一。如图4（a）所示，可将商用压电换能器薄圆盘换能器直接粘贴在基底上（本示例中为玻璃）。黏结方式既可以是可逆的（使用常规声耦合凝胶时），也可以是不可逆的[使用环氧树脂或任何含有固化剂（硬化剂）的等效胶黏剂时]。后者虽具有不可逆性，但优点是能提供相对稳定的能量传递方式，因为振动波会分布在整个基底壁面，进而传递到固液界面。在一些研究中，观察到部分壁面的振动[46]，而在其他研究中，观察到通道内流体自身的共振振动[14]。然而，据我们所知，在许多情况下，换能器的“最佳”位置仍需通过反复试验来确定，尽管Chindam等[65]和Bachman等[66]已通过直接振动测量对此进行了研究。振动测量既可通过外差干涉测振仪测量壁面的振动振幅，也可通过直接测量周期性流动来实现。在后一种方法中，使用高速、高倍率的相机和镜头对含有小颗粒的流体进行可视化观察。对于实验中预期使用的每个共振频率，都必须预先校准电压与振动振幅之间的对应关系。因此，需要开展更多研究，以实现更稳健的设计以及从固体到液体的可靠振动传递方法。

机电振动台已被用于诱发频率范围从数赫兹到数千赫兹的振动。简单的传输结构，如圆柱体、梁或轴，被连接到振动台上，通过无滑移边界条件[10,34,45]将振动传递给液体，如图4（b）所示。这种配置的优点是能够在宽范围内对振动的振幅和频率进行连续且精确的控制，不受离散共振状态的限制，尽管该配置通常无法维持20 kHz以上的振动。此外，如图4（c）[67]所示，在最近使用机器臂辅助尖端操作的研究[67‒68]中，压电换能器立方体或圆盘被放置在靠近机械臂的位置并直接安装在机械臂上，以激发探针的振动。这种简单的方法在产生局部声流方面高效且稳健。

2.2.2 声流出现的位置——界面和边界

声流通常根据大部分声能耗散的位置分为瑞利型（或瑞利-施利希廷型）或埃卡特型。在超声频率范围以下，对于大多数典型流体而言，耗散通常发生在边界附近，从而产生瑞利声流。在壁面约束流动中，边界会自然施加无滑移条件，进而产生垂直于壁面的急剧速度梯度。在浸没的振动气泡情况下[69‒71]，自由表面充当膜，其周期性地连续挤压流体，沿垂直于表面的方向拉动流体。这种周期性运动也会在气泡周围产生黏性边界层，声能在该边界层中耗散并转化为流体运动。

然而，观察表明，围绕固体边界或界面产生黏性边界层并非声流存在的充分条件。在浸没圆柱体沿垂直于其轴线方向振动的经典实验中[10,26‒29]，或者在浸没球体振动的实验中[31‒32]，声流表现为物体周围的反向旋转涡对。相反，在浸入式振动梁[34]或探针[67]的情况下，声流仅在梁的端部产生，而不会沿其主要长度方向产生。当将球体替换为椭球体时，声流涡流会向椭球体的长轴方向偏移[72]。

在昆特管中，涡对以λ/2的间隔按空间周期性出现，但当λ大于管长L时，则无法观察到声流。因此，在微流控通道中，考虑到正常条件下水的声速Cs ≈ 1500 m∙s-1，驱动频率通常被设定为几兆赫兹量级（例如，在文献[73‒74]中），以便使通道的长度或宽度与λ/2之间达到匹配条件。

2.3 声流对局部几何形状的依赖性

为了更清楚地理解这一过程，并更准确地预测振动转化为稳定定向流的位置，我们参考Lighthill [6]的方法，即声流源于雷诺应力[对应于纳维-斯托克斯（N-S）方程中的非线性项(v·∇)v]。要产生声流，该项的时间平均值必须包含非零分量。该项的分量可写为vi ∂vj/∂xi，其中，i和j遍历空间直角坐标x、y或z。这意味着，要产生声流，速度必须在其具有非零分量的每个方向上发生变化。壁面具有双重作用：由于无滑移边界条件，会沿法向产生速度梯度；同时会引导驱动力沿平行于壁面的方向作用。鉴于这两个特征，很明显，沿平行壁面的任何均匀振幅的驱动力都不应产生声流。在昆特管中，观察到的声流现象源于λ < L，使得声驱动力的振幅沿管轴方向发生变化。然而，在大多数涉及液体（如水）的可听频率驱动情况下，λ >> L。在这种情况下，除非壁面几何形状偏离光滑的直线形状，否则不会产生驱动力。例如，浸没的振动物体（如圆柱体或球体）由于其非零曲率，能够产生声流。对于通道而言，由于壁面纹理的存在，可能会产生声流，因为这些纹理元素中的任何一个都可能使驱动力偏离直线方向。

相应地，最近的一些研究考虑在微流控通道中设置一个或多个尖角，以在λ >> L的情况下产生声流[45‒46,75]。此处的“尖锐”一词表示壁面纹理元素的曲率半径rc < δ。在此条件下，声速（驱动）在尖端附近会发生强烈的方向变化，(v·∇)v项在尖端附近变得重要（因为它与平流离心加速度相关[45]）；而在没有任何纹理（对应于平直壁面）的情况下，长波长（相当于低频）下的声驱动力保持均匀且指向壁面，不产生声流。通过实验和有限元模拟，Zhang等[14,76‒77]证明，振动的方向及其振幅均受到尖锐结构的影响，从而导致流体发生强烈的局部偏转。这种效应对声流的影响取决于尖角结构的特性。如图5所示，在相同声学条件下，声流仅出现在尖角附近，而在光滑的圆形结构周围则不存在[14]。两个参数，即2rc（边缘尖端的曲率直径）和α（尖端形成的角度），是产生声流的关键参数。如图5（d）所示，（在相同的声驱动力下）声流的强度随着2rc/δ的增大而减小，尤其是当该比值超过1时。这为在可听频率下激发声流提供了关键的几何判据。多项实验和数值研究[14,46,75‒77]发现，声流效率随着角度α的减小而提高。在几何结构略有不同的情况下，通道内制作的微型障碍物能够产生强烈的局部声流，这种声流可转化为声流体镊子[78]。

2.4 可听频率下声流控技术的理论基础

本节将介绍可听频率范围内支配声流控技术的基本方程。从理论角度来看，支配声流的方程在可听频率和超声频率范围内是相似的[51]；例如，瑞利流在两种情况下的描述中均会出现。在超声频率范围内，如果波衰减长度与流体域尺寸相当或更小，则会观察到埃卡特流。对于水而言，这通常发生在高达几十兆赫兹的频率下，对于甘油等黏性更大的液体，则发生在频率高于几十万赫兹的情况下。当驱动力非常强烈，使马赫数（Ma）达到1量级时，压缩效应可能变得不可忽略；但这种情况超出了本文的研究范围。因此，在本文中，流体通常被视为不可压缩的，因为此时马赫数远小于1。

描述声流的经典框架将主要物理量（速度、压力和密度）分解为周期性分量和定常的时均分量。这是微扰法的典型示例，其中假定声流速度远小于声（驱动）速度。

2.4.1 微扰理论（PT）

我们对速度（v）场和压力（p）场进行以下分解：

v=vae-iωt+vs
p=p0+pae-iωt+ps

式中，vae-iωt 和pae-iωt 分别对应振荡的时间周期场；vs和ps表示稳定场。背景压力p0是均匀的，且被视为等于大气压，而背景速度v0被假定为零。

对于不可压缩流体，纳维-斯托克斯方程为

∂v∂t+(v⋅∇)v=-1p∇p+ν∇2v
∇⋅v=0

将式（2）和式（3）代入式（4）可得

∂vω∂t+vs+Revae-iωt⋅∇vs+Revae-iωt=
-1ρ∇ps+Repae-iωt+v∇2vs+Revae-iωt

式中，Re(∙)是表达式的实部；va表示驱动速度。

该方程可分为时间相关部分和稳态部分：

iωva+vs⋅∇va+va⋅∇vs=-1ρ∇p+ν∇2va
vs⋅∇vs+12<Reva⋅∇va*>=-1ρ∇ps+ν∇2vs
∇⋅va=0
∇⋅vs=0

式中，方程（7）表示动量守恒方程的时间周期部分（为简单起见，e-iωt 已被忽略），方程（8）表示稳态部分。项12 < Re[(va∇) v*a] >是雷诺时均应力。如上所述，在速度梯度不均匀的区域附近，该项取非零值。

在微扰理论框架下（va >> vs），方程（7）中忽略了其他平流非线性交叉项（vs·∇）va和（va·∇）vs。出于同样的原因，在方程（8）中忽略了（vs·∇）vs。

在该框架中，通过要求驱动速度va沿典型长度尺度d变化，声流速度vs在黏性边界层（δ）尺度上发生显著变化，并结合方程（1）中δ的表达式，可以从方程（8）推导出声流速度的简单标度律：

vs∼va2ωd

这表明声流速度与驱动速度呈二次方关系，与黏度无关。我们还注意到，在驱动速度va恒定的情况下，声流速度与驱动频率成反比。这种标度关系在可听频率下的声流控技术中也具有重要意义。

2.4.2 极限速度法（LVM）

多项研究提出了一种简化上述方程求解的经典方法[5,79]。该方法适用于黏性边界层厚度δ远小于其他相关长度尺度的情况。其前提假设是，除了沿振动物体或固体壁面存在的薄边界层（厚度约为δ）外，流动可视为无旋流动。通过忽略黏性边界层内全流场结构的细节，该方法提出利用沿壁面滑移速度空间分布来模拟产生的时间周期性流动。这种方法的优点在于，它允许使用势函数，势函数是无旋流中的常用工具。反过来，滑移速度vl由整个流体域内时间周期性流场的连续性产生。已有研究提出了如下滑移速度表达式[80]：

vl=34va*dvadx

式中，v1为求解方程（8）和方程（10）中以vs表示的声流速度场所需的速度滑移边界条件。

2.4.3 直接数值模拟（DNS）解法

当几何结构足够复杂时，或当声流速度与驱动速度相比不能被视为小量时（vs和va在局部可能具有相当的量级），微扰法不再精确，此时需要求解完整的N-S方程。

在实际应用中，这包括使用专用商业或开源解算器或定制代码直接求解N-S方程。声波可以通过多种方式产生，通过在固体上施加振动并使其能量部分或全部泄漏到流体中，或者通过在流体中指定压力波并在壁面处采用完美匹配层（PML）边界条件。

在可听频率范围内，通常λ>>L且λ>>ω，因此可以在流体域边界处指定振荡速度作为边界条件，以更简单的方式施加驱动速度。基于与实验结果的比较，多项研究[45,76]证实了该方法在预测声流方面的有效性。该技术通过计算一个或多个周期内v的时间平均值，能够单独提取声流，同时也能提取随时间变化的分量。

许多开源或商业可用的软件包可用于提取和跟踪拉格朗日速度和欧拉速度。这使得能够与实验进行直接比较，而实验中的速度场通常是从被平流输送的颗粒轨迹中推导出来的。

在大驱动振幅激发声流的情况下，当vs（至少在局部）与vs相比不再是小量时，对于较大范围的驱动振幅，求解完整N-S方程比微扰法在预测流动方面更可靠。这一点在可听频率范围中尤为重要。Zhang等[76]使用有限元软件，通过计算尖角附近大范围参数下的声流，得到了完整N-S方程的解，证明了微扰法的局限性，特别是表明保留方程（7）和方程（8）中所有项的必要性。

此外，此方法最近在较高驱动振幅下揭示出若干未曾报道的新现象[55]。首先，vs和va之间的二次关系[方程（11）]仍然成立，但仅在有限的振幅范围内成立。超过某个阈值振幅后，vs和va之间的关系变为线性，两者之间存在微妙的交叉过渡。其次，在足够强的驱动下，声流会失去左右对称性。这两种行为都可以通过以下事实来解释：vs在局部变得与va具有相同的量级。因此，如果方程（8）中代表声流涡流的项（vs・∇）vs不再可忽略，那么方程（11）的标度关系就不再成立。此外，如果方程（7）中的项（vs・∇）va和（va・∇）vs不再可忽略，则声流对驱动力的平流输送作用就会变得显著。这可导致驱动方向发生偏转，并破坏声流射流的初始对称性。这些事实证实，求解N-S方程中的完整平流项是必要的[55]。

2.4.4 最大声流速度

声流的强度通常通过提取vs的最大值来量化。该最大值出现的位置会因所考虑的几何形状而有所不同，但通常与振动物体或壁面的距离约等于δ [10,14,26]。通过解析方法，Orosco和Friend [81]使用解析方法对速度、压力和密度进行了拆分，分解了质量守恒和动量守恒方程，并通过假设声流在半无限域内是稳定的来简化方程。得到了无黏情况下的解如下：

vs,invisc=va121-exp -2αx

式中，α = κiκ为吸收系数；κi 为复波数；κ为声波数；va为声波速度的大小。基于上述表达式，他们给出了最大速度的表达式：

vmax=va2

尽管方程（13）的验证仅涵盖受强假设约束的特定情况，并且方程（14）表达的极限似乎与本构方程中的参数无关，但参考文献[81]中的实验结果（图6 [14,77,82‒87]）证实了这一点，其中方程（13）以方程（14）的形式呈现。测量结果表明，在千赫兹范围（2.5 kHz）内，尖角声流的最大速度（在文献[14,77]中观察到）非常接近最大速度。这表明，可听频率下的尖角声流在通过声波产生声流方面可接近最优效率。

2.5 可听声流控技术中的相关无量纲数

在本小节中，我们定义并探讨了几个与声流控技术相关的无量纲数，以阐明可听频率下驱动的特征和优势。作为定性分析的第一步，我们列出了所涉及的不同长度尺度、时间尺度和速度，根据它们与声波/机械振动驱动、几何形状或诱导流的关系进行分组。

在此，我们可以补充与波衰减相关的长度Latt：

Latt=2ρcs32πf2143η+ηB

式中，ηB表示体积黏度，η = ρv为剪切黏度。在可听频率范围内，即使对于甘油等黏性液体，Latt通常也远大于任何其他长度尺度。只有当频率超过几十兆赫兹（对于水）或几百千赫兹（对于甘油）时，体波衰减才变得显著，此时埃卡特流占主导地位。

基于这些量可以定义几个无量纲数。首先，长度尺度之间的各种比值可用于定义声流所属的典型状态。

例如，当比值L/δ >>1时，可以观察到瑞利-施利希廷流，由内层黏性边界层中的旋转流动（施利希廷涡流）以及外层无旋流动（瑞利流）组成。相反，当L/δ ≈1时，黏性边界层扩展到整个流体域，此时仅能观察到施利希廷声流（见关于浸没振动圆柱体的参考文献[29]）。

比值d/δ也很重要。在文献中，该比值用沃默斯利数（Wo）表示。更常见的是斯托克斯数β，它等于该比率的平方。该数值源自非定常N-S方程[方程（7）]，是表征非定常效应与黏性效应相对重要性的无量纲数：

β=ρvaωηva/d2=dδ2

经典地，可以通过考虑N-S方程的定常部分[方程（7）]或稳态部分[方程（8）]来定义几个用于表征流动结构的雷诺数。基于声速的雷诺数用于比较非定常流场中对流与动量扩散的相对重要性：

Re1=ρAωdη=Aωdν=vadν

结合δ的表达式，该雷诺数也可以表示为

Re1=Adδ2

雷诺数也可以基于声流来定义。Stuart [28]提出了如下表达式：

Res=va2ων

根据方程（11）的标度关系，上式也可以表示为：

Res=ρvsdη

其中，vs在表达式中明确出现。

Wang和Stuart的理论研究[27‒28]表明，对于浸没的振动圆柱体，声流状态由β和Res共同控制。当β > 1且Res < 1时，物体曲率的影响相对较弱，涡量被限制在物体周围厚度为d的薄黏性边界层内。昆特管或直通道通常满足该条件。当β > 1且Res > 1时，由于涡量被平流输运离开壁面，在内层边界层外侧会出现第二个边界层。Tatsuno [29]通过实验证实了该外层声流层的存在；该层的尺寸预计约为d(Res)-1/2。在后续研究中，Tatsuno和Bearmann [30]在更大范围的驱动振幅下，对不同的非定常和稳态声流状态进行了更广泛的研究。特别是，他们研究了涡旋脱落现象，该现象会显著影响声流涡流的强度和形状。

尽管有这些结果，Res>1并不一定意味着va>>vs的条件不再满足。当驱动振幅足够大以至于vs≈va时，由于声流外层涡流的重要性，外层涡流倾向于沿振动方向拉伸[10,34]。然而，Bahrani等[10]报道，当Res>4时，这种拉伸变得显著。vs≈va的条件还通过物体的曲率半径[方程（11）]与β值相关。

如前所述，在嵌入尖锐突变结构的微流控通道中会出现β<1的情况[14,45‒46,55,75‒77,88‒89]。在这种情况下，d<<h，且通常h>>δ。因此，如前所述，内层黏性边界层仅沿平直壁面出现，且不会产生声流。强烈的声流主要出现在结构的尖端附近。此外，β<1的情况倾向于促进（非定常流动中的）涡旋脱落，从而可能产生更复杂甚至不稳定的流动。

这些条件在可听频率声流控技术中更易实现。对于水，在10 Hz时δ=170 μm，在1 kHz时δ=17 μm，这使得利用精密加工、3D打印或光刻等常用技术制造尖角变得容易。然而，在1 MHz时，δ减小到0.56 μm；因此，在如此高的频率下，使用现有技术几乎不可能满足β<1的尖锐度条件。这些限制也适用于通道内嵌入的微柱的几何形状[78]。

可听频率下声流控技术的另一个优势是，对于给定的功率输入，它可以产生相对大振幅的波或振动。在大多数驱动装置中，功率通常与va2成正比。因此，在恒定功率下降低频率会增加A值。对于浸没的振动物体，当振幅与物体尺寸相当时，会出现有趣的情况。这两个尺度的比值可以用Keulegan-Carpenter（KC）数来量化，该数也用于表征平流惯性与非定常惯性的比值：

KC=2πAd=vafd

根据vs的标度律[方程（11）]，在va固定的情况下，vs随频率的减小而增大。迄今为止，很少有研究探讨声流中KC>2π的情况。大多数研究致力于非定常流动中的涡脱落和边界层分离问题[30]。对于由更复杂的非定常流动（如低频高振幅下尖角声流中产生的非对称射流[55]）引起的平均流动，人们知之甚少。

出于纯粹的运动学原因，并基于之前对平流项（vs・∇）vs重要性的分析，定义基于声流速度与驱动速度相对大小的无量纲数可能是有意义的：

γ=vs,maxva

该参数量化了方程（7）中的交叉平流项和方程（8）中的涡流项产生显著影响的可能性。对于经典的瑞利流，vs, max可根据几何形状通过方程（11）和方程（12）近似得到。对于尖角声流，vs，max的值（除其他外）可以从Ovchinnikov等[45]的方程（22）给出的解析公式中提取。在后一种情况下，当vs与va处于同一量级时，会出现向非对称射流和涡量状态的分岔，这凸显了参数γ在高振幅驱动情况下的相关性。

3 低频声流控技术的应用

尽管关于可听频率下的声流控技术的详细机制仍在探索中，但它已在多个领域中得到了广泛应用。以下小节将分别讨论其在生物与生命科学、微尺度操控以及化学领域的经典应用。

3.1 生物检测与操控

凭借微型化、试剂消耗量少、成本低等优势，再结合即时检测（POCT）概念，微流控芯片近年来加速了便携式生物医学检测的发展。作为操控通道内流体和颗粒的主动手段，前几节所描述的类涡旋声流已应用于许多检测过程中，例如，增强混合以加速生物标志物与癌细胞的结合[90‒92]，或是在微尺度下操控生物颗粒[93‒95]。Huang等[96]研发了一种声流控痰液液化器，能够高通量地均匀稀释痰液样本，并显著降低其黏度。这些成功的研究表明，低频声流有望成为生物研究和生物医学领域的多功能工具。此外，与超声频率范围内的声流控相比，低频声流控技术具有稳定性好、生物相容性高的特点，且能避免高频下出现的副作用，如空化产生的冲击波和波耗散带来的局部热量。

3.1.1 生物标志物的检测

如图7（a）所示，Chen等[90]设计了一个微室，其壁面周围存在不同的气泡-液体界面，并在该结构中植入磁珠以捕获癌症生物标志物。在5~11 kHz的压电圆盘作用下，不同大小的气泡在各自的Minnaert共振频率下被激活，几分钟内即可完成生物标志物的检测[90-91]。这些研究结果表明，多种生物标志物在即时检测诊断中具有巨大潜力。Surendran等[62]尝试构建其他类型的生物检测概念。如图7（b）所示，他们基于比色光吸收原理，利用声流体增强混合技术研发了一种实时生物传感器，该传感器能使流体内部形成均匀浓度。他们的装置实现了全唾液样本中钾的快速检测。具体而言，利用压电换能器在1 kHz下产生的声波，将液体测试样本（流体1）与其相应的显色剂（流体2）混合。类似地，在微室中对绵羊血样进行流体混合实验[图7（c）]，结果表明，声混合不仅提高了细菌细胞的捕获效率，还提供了低剪切应变场，使生物颗粒在混合过程后通常保持完整（未受损）[61]。Gao等[97]将96孔板安装在扬声器之间，利用标准的酶联免疫吸附测定（ELISA）产生声流。他们发现，125~150 Hz振动产生的声流使抗体-抗原结合的初始速率提高了80%以上，总结合量提高了50%以上，这表明声流能够提高酶联免疫吸附测定的灵敏度，并将结合时间从45~60 min缩短至约15 min。除生物标志物外，越来越多的研究报道了利用可听频率下微混合进行的生物反应。Liu等[98‒99]构建了高度集成的DNA分析平台，该平台包括样本制备、聚合酶链反应（PCR）和DNA阵列检测功能。在该生物芯片上，将蜂鸣器安装在目标局部区域，以激发微声流并提高从全血样本中捕获目标细胞的效率。总体而言，该策略缩短了DNA杂交所需的时间。Kardous等[100]将压电换能器安装在商用金表面等离子体共振成像（SPRi）芯片的底部，在每个点样液滴中产生混沌流。

该策略打破了抗体嫁接反应的稳态，提高了生物识别性能。Wang等[101]设计了一种微流控芯片，借助尖角声流产生的剪切应变辅助细胞裂解。他们称，裂解效率可达90%以上，且该平台对贴壁细胞和非贴壁细胞均有良好的处理效果。基于相同理念，Zhao等[102]采用声流辅助芯片将粪便样本与磷酸盐缓冲盐水（PBS）均匀混合以实现液化，这或可为粪便分析的即时检测提供技术基础。

在生物检测中引入声流的主要目的是显著提高生物标志物向局部检测器的传输效率，并快速产生强信号。

3.1.2 生物颗粒的操控

声流产生的涡流似乎构成了理想的流动条件，在此条件下，尺寸相当的生物颗粒会在有限空间区域内回旋，且不易从中逃逸。在某种程度上，这使得被捕获的目标能够随激发声流的界面[如上述固-液或气-液（气泡）界面]移动，并且在这种情况下，有望实现对单个颗粒（如细胞或小体积样本）的操控。与光镊等其他先进技术相比，这类声学操控是通过周围流体对悬浮颗粒施加低强度拖曳力来实现的。这可确保在复杂工艺中对目标和低成本设置要求产生几乎无损伤的影响[103]。捕获和释放过程的这些优势，推动了声流在各类操控中的应用。

Marmottant等[58,69]以生物工程应用为目标，研究了微流体中气泡周围声流的传输过程。他们将单个气泡捕获在微流体室底部，观察到了囊泡的形成和裂解。他们的研究揭示了声学控制生物颗粒的潜在可能性。然而，振动气泡在超声频率下被激发，所涉及的可能空化现象会使情况复杂化（在某种程度上）并可能损坏细胞。考虑到标准条件下水中半径为rb的单个气泡的明纳特共振频率fM为3.26/rb，对于毫米级或略小于毫米级的气泡，在无空化且可听频率范围内，可能会出现相同的现象。

Läubli等[104‒105]设计了一种微流控通道，其单侧沟槽阵列中嵌有气泡，并在同一基底上集成蜂鸣器。声振动诱导产生的声流涡流可捕获植物细胞并使其旋转。这种单细胞操控技术使非透明样本的高分辨率3D光学重建成为可能，显著提升了3D荧光显微成像能力。Chung与Cho [106]将介电润湿（EWOD）电极的气泡输运技术与低频振动激发的气泡声流相结合，实现了颗粒在芯片上的捕获、传输与释放。随后去除介电润湿电极模板，引入充气管道后，被捕获颗粒可随管道运动完成三维操控[107]。

Liu等[67]首次聚焦于微量移液管内微气泡周围的声流涡流，以控制物体的旋转。如图8（a）所示，该团队设计了一种实现微尺度非接触捕获、输运与旋转的操作平台，其核心部件是频率为250~375 Hz的振动微量移液管。微量移液管周围形成的涡流场具有中心低压区与外围速度梯度的特征结构，既能捕获目标颗粒又可实现其通过微量移液管的定向输运[67,108]。除气泡辅助操控外，研究者还设计了多种局部固态壁面结构以实现类似功能。

Lutz等[109]开发了一种利用浸没在流体中的柱体周围声流捕获和重悬单个细胞的方法。他们发现，捕获位置取决于振荡频率。此外，捕获力可以达到30 pN，与典型的光镊或介电泳阱的捕获力相当。为实现细胞的并行多功能操控[图8（b）]，Xue等[110]利用微腔阵列和压电换能器制造聚二甲基硅氧烷（PDMS）微通道，以在腔周围诱导局部微声流。利用这种芯片，循环肿瘤细胞（CTC）的捕获和分离效率高达90%。Hayakawa等[111]利用低频振动的微柱图案操控卵母细胞并诱导其3D旋转。如图8（c）所示，他们设计了三角形柱网，被捕获的细胞可在显微镜的焦平面和垂直平面内移动。此外，他们将类三角形结构扩展为螺旋图案，目标细胞被传输至位于螺旋中心的单细胞捕获器[112‒113]。

最近，Ahmed团队[68]通过将机械臂与操控针集成，开发了一种液体操控系统，其中振动尖端附近的声流涡流可捕获微尺度物体。他们还将该系统应用于复杂黏性液体的混合。此外，他们设计了一种芯片，在基底上安装蜂鸣器，能够对多种植物进行3D旋转操控。该平台为样本的荧光显微镜观察和光学重建提供了便利[104]。

3.1.3 肿瘤球体形成

利用微流控芯片形成肿瘤球体已引起广泛关注[114‒115]。基于声流涡旋的捕获效应，研究人员证实这类芯片适合于细胞培养和操控。Ozcelik等[116]在带有尖角阵列的微通道中，利用5 kHz声波产生的声流涡流，实现了模型肿瘤细胞（HeLa细胞）和模型线虫生物秀丽隐杆线虫的旋转与捕获。同样，如图9（a）所示，Rasouli和Tabrizian [117]设计了一种结构简单的微通道，其侧壁上有多个气-液界面，利用16.1 kHz下诱导产生的声流涡流形成球状体[图9（a）]。首先，分散的肿瘤细胞被聚集并吸引至涡流区域。持续旋转以诱导细胞间连接。通过掺入生物黏附剂（如胶原蛋白）逐渐形成坚固的细胞团簇。该平台的多功能性体现在能够生成MDA-MB-231和MCF-7球体、多细胞球体以及由细胞和微粒组成的复合球体。Gao等[118]设计了一种微流控平台，用于在液泡界面附近连续捕获、旋转和培养癌细胞（图9）。他们实现了不同部件的良好集成，并证明使用该装置时细胞存活率较高。

3.2 化学混合与反应

由于涉及低雷诺数流动，微流控芯片存在传质效果差、生物检测速度慢等局限性，这也是微尺度化学反应器面临的挑战。尽管存在这些局限，但微流控技术所需试剂量更少、能更好地控制化学反应等显著优势，促使该领域的研究日益增多。为改善传质效果，有效的解决方案是声流扰动周围流体。

对于更大规模的反应器，Stuart [28]、Tatsuno [29]以及Tatsuno和Bearmann [30]的实验研究表明，外层涡流的尺寸可与流体容器（即反应器）的尺寸相当。Bahrani等[10]发现，随着振动幅度的增大，声流涡流会沿振动轴拉伸，其尺寸远大于振动物体的尺寸。这些示例表明，在反应器的（宏观）尺度上可实现过程强化。

通道内部已构建了固-液和气-液界面来诱导声流。Ahmed等[70]在气泡被捕获且不同互溶液体汇合的位置引入马蹄形结构。在100 Hz的共振频率下，通过气-液界面附近的声流实现了高效混合。Ahmed等[71]还设计了一种侧壁带有凹槽的Y型通道，以捕获气泡并激发声流，实现了两种并排流动流体的快速均匀混合。Wang等[119]设计了一种芯片，在其底壁安装蜂鸣器，在1.5~2 kHz下振动；其结果表明，该芯片在各种DI水-甘油溶液中均能实现良好混合，溶液最大黏度可达44.75 mPa·s。

如前所述，由于声流对流动的扰动，带有尖角阵列的微通道在加速互溶液体之间的混合方面具有显著能力。2013年，Huang等[46]首次利用几千赫兹下工作的传感器，在微通道内的尖角结构附近产生声流，并将其装置应用于传质过程。Nama等[75,120]建立了一个模型，用于描述复杂的混合机制以及各种参数和几何图案对声流器件整体性能的影响。Zhang等[89]研究了尖端间距对实现最佳混合性能的重要性。他们的研究中最重要的方面之一[图10（a）]是采用Villermaux-Dushman方法评估微混合时间，以便在各种微混合器之间进行直接比较。研究表明，采用低频声激励的微混合器在混合效率和能量经济性方面具有明显优势[14]。

上述强混合平台的特性使其便于应用于材料合成。Huang等[60]合成了多种纳米颗粒和纳米材料，如聚合物纳米颗粒[图10（b）]、壳聚糖纳米颗粒、有机-无机杂化纳米材料、金属-有机框架生物复合材料以及脂质-DNA复合物。通过调节声流强度、流速、成分和浓度，这类平台能够灵活地介导各种化学反应。Hao等[59,121]基于类似的尖角声流辅助平台，制备了3D ZnO纳米阵列和3D等离子体ZnO-Ag纳米阵列。此外，他们将普通的类三角形边缘替换为花状图案，以获得更好的性能[122]。这种微混合器被用于控制3D ZnO纳米棒阵列的合成，其中声流显著增强了乙酸锌和氢氧化钠的混合。上述三项研究表明，这种微混合器在微米材料和纳米材料的合成方面具有巨大潜力。这些作者还综述了在可听和超声频率下运行的声辅助微反应器[123]。

其他研究人员也开展了有趣的研究，如图11 [96,124‒126]所示。Tang等[124]，如图11（a）所示，应用低频声场控制EGaIn金属液体的分散，研究了不同声功率和电化学条件下金属液滴的尺寸分布。此外，该芯片还利用所制备的液态金属微滴作为工作电极用于重金属离子检测。Ahmed等[125]提出了一种平台，通过在通道中心引入由马蹄形气泡激活的声流，在微环境中提供化学梯度。该方法可用于研究细胞内趋化行为。Xie等[126]制作了侧壁带有通道的装置，如图11（c）所示，在声激励下，气泡振荡产生声流涡流，从而增强传质和液-液萃取。他们的实验结果表明，萃取效率取决于液-液界面的振荡，而界面振荡由气泡的特征参数（特别是其体积）决定。同样，Huang等[96]用尖角替代马蹄形气泡，并设计了一个阵列来模拟具有陡峭化学梯度的环境（图11）。Fung等[127]尝试将边缘结构产生的射流与膜过滤相结合。他们的实验表明，射流能够有效去除微流控膜芯片装置上形成的滤饼聚集体，整个过程在不到100 ms内完成。

3.3 微泵送与推进

当声流由非对称物体产生时，所形成的流动也可以是非对称的，这使其能够应用于泵送流动或推进物体。

受前几节中提到的孔口附近射流声流现象[36‒38]的启发，Dijkink等[128]将一根一端封闭且浸没端部分充有气体的管子浸入液体中。当向管子所浸入的液体施加声场时，二次声流产生的净动量会对管界面施加力。Feng等[129]制作了悬浮微通道，其端部捕获有气泡。在10 kHz或更高的外部声激励下，气泡界面周围的微声流会驱动微型机器人。他们证明，通过在气泡固有共振频率下施加驱动力，可获得强大的推进力。这种人工游动器还能够携带有效载荷。同样，Liu等[130]利用交流电介电湿润驱动气泡振动，这些气泡被捕获在覆盖有介电层的金属棒尖端。在800 Hz时，气泡周围诱导产生的声流会推动金属棒。这种装置可扩展到厘米尺寸。他们还用一种更简单的、安装在基底背面的压电换能器取代交流电介电润湿致动器，该换能器可激发上述气泡。他们的研究报道了气泡界面的振荡模式。对于微米级气泡，在250 Pa的压力载荷下，泵送速度达到5 mm∙s-1 [131]。

据我们所知，Tovar等[132]首次尝试在微通道中实现声辅助泵送。他们设计了一种具有倾斜侧腔阵列的微流道结构，这些侧腔沿流动方向分布并嵌有截留气泡。在他们的实验中，该平台能够以350 Pa的压力驱动流体（图12（a）[133]）。最近，随着尖角声流[图12（b）]的发展，Huang等[88]设计了一种壁面带有非对称边缘的封闭微通道。在他们的研究中，可以产生高达8 μL∙min-1的稳定连续流量。此外，流量可在很宽的范围内调节，从纳升每秒到微升每秒。

3.4 热传递与控制

如前所述，瑞利-施利希廷声流在较低频率占主导地位；因此利用声流强化壁面与流体间的热传递的构想应运而生。目前该领域已经发展成熟，足以应对微流控（或更广义的低雷诺数流动）中传热率普遍偏低的核心挑战。通过经典传热性能分析可确定无量纲努塞尔数，该参数量化了对流传热与扩散传热的相对重要性。

从理解支配这些流动的基本机制的角度出发，Hamilton等[54,134]推导了平行板间受限声流的解析解，随后将其分析扩展到气体流体，其中包含了温度对可压缩性、黏度和热传导的影响。Mozurkewich等[135‒137]开展了圆柱体周围及圆柱形共振管内对流传热的实验。通过解析、数值和实验方法，Gopinath等[7,138‒141]得到了经典几何结构（具体为昆特管、圆柱体和球体）因声流产生的、在宽普朗特数范围内的努塞尔数。

在太空环境中加工材料的核心优势之一，在于能够显著削弱甚至完全消除重力导致的自然对流效应。然而，有迹象表明（如在阿波罗14号实验中），航天器的振动可能会引起明显的热对流[142]。在微重力环境中，重力扰动（也称为重力调制）下的二阶流动产生问题已得到研究，因为它会在航天器环境中诱发强制热对流。Farooq和Homsy [143]研究了方形腔体中的声流，其中温度梯度与由小振幅谐波振荡调制的恒定重力场相互作用。

最近，Hirata等[144‒146]和Dyko等[147]探索了重力调制下不同尺寸和腔体的声流。Lappa [148]模拟了在10~200 Hz频率振动下声流中颗粒的聚集情况，如图13（a）所示。

在重力扰动研究中，人们通常试图减少由声流引起的对流；然而，这种扰动也被用于控制和增强受限几何结构中的热传递。如图13（b）所示，Wu等[63]基于振动梁激发的强声流，开发了一种用于芯片等微电子器件的微型冷却系统。实测结果显示，冷却性能可使温度从92 ℃降至25.6 ℃。对该冷却过程相关的热传递分析表明，热源与梁之间的声流对热传递的增强可达210%。Lambert等[149]尝试在太阳能加热器的管子中引入低频振荡流，如图13（c）所示。初步估计表明，与标准单向流的强制对流传热相比，振荡流对热传递有显著增强作用。此外，他们发现采用黏弹性流体时获得的热扩散率绝对最大值，较牛顿流体的对应值高出数个数量级。

在上述大多数研究中，研究者主要关注声流对强化热传递的影响；只有少数研究者考虑了温度场本身对声流机制的细微影响。最近，一些研究探讨了热梯度与声波之间的这种微妙耦合，揭示了所谓的“斜压声流”。这种声流有时会占据主导地位，超过瑞利-施利希廷流，其源于流体密度和可压缩性对温度的依赖性。正如Michel和Gissinger [150]所解释的，这种机制源于非耗散性、纯无黏性过程，涉及强烈的局部密度梯度和可压缩性梯度。尽管这些近期研究中有许多涉及微流控中兆赫兹范围内的激发[151]，但在空气中，通过几千赫兹的驱动力也能观察到这种效应[150]。所有这些研究都发现，斜压声流会从定量和定性两方面改变经典的声流机理。

4 讨论与结论

本文阐述并总结了可听频率下声流控技术的机制、驱动方法、数学模型及各种应用。当前对该领域现状的综合分析表明，可听频率的应用赋予声流独特的特征，这些特征可用于多种应用场景，如经济实用的生物检测、微型机器人操控、高效化学反应器等。本文旨在为该领域不同熟悉程度的读者提供清晰视角，了解可听频率声流控技术在基础研究和应用方面的现状。

随着研究揭示出低频声流控技术相较于超声频率声流控技术的特定优势，它已成为多种应用和概念框架中的重要技术。然而，仍需在潜在机制层面对许多具有应用前景的过程进行深入研究。具体而言，如第1.2节所述，可听频率（通常为亚超声）下的声流控技术具有某些特定特征。一些对该主题至关重要且此前研究中鲜有讨论的问题，需要在未来研究中加以解决。尽管已在应用层面开展多项研究，但在某些场景下，尤其是当驱动振幅较大时，声流的详细机制仍不明确。

有两个主要方面需要重点关注。首先，多种参数会影响声流的强度和结构，特别是局部几何形状。最近在建模研究中[45]对带有尖锐结构的微通道特定几何形状进行了研究，结果表明声流强烈依赖于结构的排列方式及其尖角角度或曲率直径[14,46,75‒76,89]。这表明几何形状的影响可能普遍存在于其他多种场景中，包括经典的昆特管和浸没的振动物体。对于浸没振动物体，使用振动椭球体而非球体或圆柱体时，会导致涡流位置的偏移和不对称。最近，有研究对双圆柱周围的稳态声流进行了实验和解析研究，全面确定了流动状态[152]；另有解析和数值研究探讨了圆柱线性阵列中的声流[153]。

在前一种情况中，数值研究[134]探讨了有限宽度的影响，发现当通道或管道宽度与外层瑞利涡流尺寸相当或更小时，该影响至关重要。因此，未来的研究需要提取并重点关注关键几何参数，并将这些参数整合到更可靠的模型中。在这方面，广泛使用数值模拟将大有裨益。在振动气泡诱导声流方面，近期研究表明气泡的几何形状（即气泡的形状）具有重要影响[154]，因为可听频率范围内多面体气泡的明纳特共振频率取决于多边形的面数。

其次，在可听频率范围内，由于频率相对较低，驱动振幅可能足够大，使得声流速度与驱动速度处于同一量级。因此，稳态声流与时间周期流动之间的非平凡耦合可能通过方程（7）和方程（8）中的非线性项导致复杂的平流过程[14,55]。因此，在许多研究环境中，经典微扰理论可能仅能提供半定量预测，从而无法确定上述大多数应用的最优条件。在这方面，可能需要系统地应用完整的N-S模拟，特别是由于声流起源处的黏性边界层厚度相对较大，这种方法在计算时间和算力方面仍具有可行性。

此外，尽管低频声波（其中，λ >> L, ω）无法沿流体传播，但由于几何障碍物可作为波的扩散器，即使从最严格意义上讲，它们与黏性边界层厚度δ相比可能并不尖锐，其仍会表现出复杂的空间行为。因此，在非均匀几何结构中，波的空间结构可能不均匀，难以将波的作用聚焦于任何局部区域。当前可听频率声流控芯片的制作依赖于实验者的经验，因此可能需要多次调整换能器位置（以及随之而来的用耦合凝胶或抗蚀剂将其附着到芯片上的操作）。改进低频换能器的集成度，并设计包含通道和流体域的整体封装，仍是该领域未来发展的关键挑战。Zhou等[155]引入了高分辨率振动台来控制流体的振动幅度，但其高昂的成本和相对复杂的辅助设备可能不利于经济实用且用户友好的应用，特别是面向即时检测装置的应用。

迄今为止，复杂流体中的声流控技术主题尚未得到充分研究。聚合物溶液通常表现出黏弹性行为，其短期弹性行为与长期黏性行为之间的转变通常发生在可听频率范围或更低频率[156]。因此，驱动应能产生法向应力，Böohme [157]和Chang等[158]在浸没振动圆柱体实验中指出，这种机制可使黏性边界层增厚或诱导流动反转。最近，Vishwanathan和Juarez在麦克斯韦型流体中观察到流动畸变及流动对频率的非单调依赖性[159]。此外，在可听频率下实现大应变驱动可能有助于屈服应力（或弹黏塑性）流体的更好混合和均质化。对于典型的屈服应力流体，诱导固-液转变的特征时间尺度也对应于可听频率范围（及以下）[160‒161]；因此，这种复杂流体的周期性驱动也是未来值得研究的有前景的课题。

最后，关于非谐波驱动对声流的影响，相关研究极少。经典实例源于Tatsuno [162]的研究，他提出了多种诱导非均匀流动的有效方法，并强调这些流动路径可进一步强化混合效果。为加深对该主题的理解，应用更复杂的驱动（例如，频率或振幅调制，或包含一定比例噪声的驱动）可能是未来研究的重要方向。在这方面，利用（许多工业过程中固有的）非谐波宽带振动来产生复杂声流的能力可能具有特别重要的意义。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
[1]

Kundt A. Ueber eine neue art akustischer staubfiguren und über die anwendung derselben zur bestimmung der schallgeschwindigkeit in festen körpern und gasen. Ann Phys 1866;203(4):497‒523. German. . 10.1002/andp.18662030402
[2]

Yasuda K, Umemura SI, Takeda K. Concentration and fractionation of small particles in liquid by ultrasound. Jpn J Appl Phys 1995;34(5S):2715‒20. . 10.1143/jjap.34.2715
[3]

MXVIIFaraday. On a peculiar class of acoustical figures; and on certain forms assumed by groups of particles upon vibrating elastic surfaces. Phil Trans R Soc 1831;121:299‒340. . 10.1098/rstl.1831.0018
[4]

Nyborg WL. Acoustic streaming due to attenuated plane waves. J Acoust Soc Am 1953;25(1):68‒75. . 10.1121/1.1907010
[5]

Nyborg WL. Acoustic streaming near a boundary. J Acoust Soc Am 1958;30(4):329‒39. . 10.1121/1.1909587
[6]

Lighthill J. Acoustic streaming. J Sound Vibrat 1978;61(3):391‒418. . 10.1016/0022-460x(78)90388-7
[7]

Trinh EH, Gopinath A. Acoustic streaming and heat and mass transfer enhancement. In: Proceedings of the Third Microgravity Fluid Physics Conference; 1996 Jul 13‒15; Cleveland, OH, USA. Washington, DC: NASA; 1996. p. 791‒6.
[8]

Johnson DA, Feke DL. Methodology for fractionating suspended particles using ultrasonic standing wave and divided flow fields. Sep Technol 1995;5(4):251‒8. . 10.1016/0956-9618(95)00130-1
[9]

Rousseaux G, Yoshikawa H, Stegner A, Wesfreid JE. Dynamics of transient eddy above rolling-grain ripples. Phys Fluids 2004;16(4):1049‒58. . 10.1063/1.1651482
[10]

Bahrani SA, Périnet N, Costalonga M, Royon L, Brunet P. Vortex elongation in outer streaming flows. Exp Fluids 2020;61:91. . 10.1007/s00348-020-2926-8
[11]

PhysicalizationData. List of physical visualizations/Kundts-tube. Report. Dagstuhl: Data Physicalization; 2012.
[12]

PhysicalizationData. List of physical visualizations/Chladni plates. Report. Dagstuhl: Data Physicalization; 2012.
[13]

Vukasinovic B, Smith MK, Glezer A. Dynamics of a sessile drop in forced vibration. J Fluid Mech 2007;587:395‒423. . 10.1017/s0022112007007379
[14]

Zhang C, Guo X, Brunet P, Costalonga M, Royon L. Acoustic streaming near a sharp structure and its mixing performance characterization. Microfluid Nanofluid 2019;23:104. . 10.1007/s10404-019-2271-5
[15]

Wang C, Jalikop SV, Hilgenfeldt S. Efficient manipulation of microparticles in bubble streaming flows. Biomicrofluidics 2012;6(1):012801. . 10.1063/1.3654949
[16]

Dong Z, Yao C, Zhang X, Xu J, Chen G, Zhao Y, et al. A high-power ultrasonic microreactor and its application in gas-liquid mass transfer intensification. Lab Chip 2015;15(4):1145‒52. . 10.1039/c4lc01431f
[17]

Bahrani SA, Herbaut R, Royon L, Azzouz K, Bontemps A. Experimental investigation of thermal and flow mixing enhancement induced by Rayleigh like streaming in a milli-mixer. Therm Sci Eng Prog 2019;14:100434. . 10.1016/j.tsep.2019.100434
[18]

Bruus H. Acoustofluidics 2: perturbation theory and ultrasound resonance modes. Lab Chip 2012;12:20‒8. . 10.1039/c1lc20770a
[19]

Xie Y, Mao Z, Bachman H, Li P, Zhang P, Ren L, et al. Acoustic cell separation based on density and mechanical properties. J Biomech Eng 2020;142(3):031005. . 10.1115/1.4046180
[20]

Qin X, Wei X, Li L, Wang H, Jiang Z, Sun D. Acoustic valves in microfluidic channels for droplet manipulation. Lab Chip 2021;21(16):3165‒73. . 10.1039/d1lc00261a
[21]

HeS, WangZ,PangW,LiuC,ZhangM,YangY,etal.Ultra-rapid modulation of neurite outgrowth in a gigahertz acoustic streaming system. Lab Chip 2021;21(10):1948‒55. . 10.1039/d0lc01262a
[22]

Blondeaux P. Sand ripples under sea waves. Part 1. Ripple formation. J Fluid Mech 1990;218:1‒17. . 10.1017/s0022112090000908
[23]

Yang Y, Zhang L, Jin K, He M, Wei W, Chen X, et al. Self-adaptive virtual microchannel for continuous enrichment and separation of nanoparticles. Sci Adv 2022;8(30):eabn8440. . 10.1126/sciadv.abn8440
[24]

Dvořák V. Ueber die entstehungsweise der kundt’schen staubfiguren. Ann Phys 1874;227(4):634‒9. German. . 10.1002/andp.18742270413
[25]

Andrade ENC, Filon LNG. Onthe circulations caused by the vibration of air in a tube. Proc R Soc A 1931;134(824):445‒70. . 10.1098/rspa.1931.0207
[26]

Holtsmark J, Johnsen I, Sikkeland T, Skavlem S. Boundary layer flow near a cylindrical obstacle in an oscillating, incompressible fluid. J Acoust Soc Am 1954;26(1):26‒39. . 10.1121/1.1907285
[27]

Wang CY. On high-frequency oscillatory viscous flows. J Fluid Mech 1968;32(1):55‒68. . 10.1017/s0022112068000583
[28]

Stuart JT. Double boundary layers in oscillatory viscous flow. J Fluid Mech 1966;24(4):673‒87. . 10.1017/s0022112066000910
[29]

Tatsuno M. Circulatory streaming around an oscillating circular cylinder at low Reynolds numbers. J Phys Soc Jpn 1973;35(3):915‒20. . 10.1143/jpsj.35.915
[30]

Tatsuno M, Bearman PW. A visual study of the flow around an oscillating circular cylinder at low Keulegan-Carpenter numbers and low Stokes numbers. J Fluid Mech 1990;211:157‒82. . 10.1017/s0022112090001537
[31]

Riley N. Oscillating viscous flows. Mathematika 1965;12(2):161‒75. . 10.1112/s0025579300005283
[32]

Riley N. Steady streaming. Annu Rev Fluid Mech 2001;33:43‒65. . 10.1146/annurev.fluid.33.1.43
[33]

Boluriaan S, Morris PJ. Acoustic streaming: from Rayleigh to today. Int J Aeroacoust 2003;2(3):255‒92. . 10.1260/147547203322986142
[34]

Costalonga M, Brunet P, Peerhossaini H. Low frequency vibration induced streaming in a Hele-Shaw cell. Phys Fluids 2015;27(1):013101. . 10.1063/1.4905031
[35]

Xu R, Akay H, Kim SG. Buckled MEMS beams for energy harvesting from low frequency vibrations. Research 2019;2019:1087946. . 10.34133/2019/1087946
[36]

Ingård U, Labate S. Acoustic circulation effects and the nonlinear impedance of orifices. J Acoust Soc Am 1950;22(2):211‒8. . 10.1121/1.1906591
[37]

Lebedeva IV. Experimental study of acoustic streaming in the vicinity of orifices. Sov Phys Acoust 1980;26:331‒3.
[38]

James RD, Jacobs JW, Glezer A. A round turbulent jet produced by an oscillating diaphragm. Phys Fluids 1996;8(9):2484‒95. . 10.1063/1.869040
[39]

Gimeno L, Talbi A, Viard R, Merlen A, Pernod P, Preobrazhensky V. Synthetic jets based on micro magneto mechanical systems for aerodynamic flow control. J Micromech Microeng 2010;20(7):075004. . 10.1088/0960-1317/20/7/075004
[40]

Longuet-Higgins MS. Mass transport in water waves. Philos Trans R Soc A 1953;245(903):535‒81. . 10.1098/rsta.1953.0006
[41]

Cinbis C, Mansour NN, Khuri-Yakub BT. Effect of surface tension on the acoustic radiation pressure-induced motion of the water-air interface. J Acoust Soc Am 1993;94(4):2365‒72. . 10.1121/1.407456
[42]

Simon JC, Sapozhnikov OA, Khokhlova VA, Crum LA, Bailey MR. Ultrasonic atomization of liquids in drop-chain acoustic fountains. J Fluid Mech 2015;766:129‒46. . 10.1017/jfm.2015.11
[43]

Brunet P, Eggers J, Deegan RD. Vibration-induced climbing of drops. Phys Rev Lett 2007;99(14):144501. . 10.1103/physrevlett.99.144501
[44]

Costalonga M, Brunet P. Directional motion of vibrated sessile drops: a quantitative study. Phys Rev Fluids 2020;5(2):023601. . 10.1103/physrevfluids.5.023601
[45]

Ovchinnikov M, Zhou J, Yalamanchili S. Acoustic streaming of a sharp edge. J Acoust Soc Am 2014;136(1):22‒9. . 10.1121/1.4881919
[46]

Huang PH, Xie Y, Ahmed D, Rufo J, Nama N, Chen Y, et al. An acoustofluidic micromixer based on oscillating sidewall sharp-edges. Lab Chip 2013;13(19):3847‒52. . 10.1039/c3lc50568e
[47]

Zhang P, Bachman H, Ozcelik A, Huang TJ. Acoustic microfluidics. Annu Rev Anal Chem 2020;13:17‒43. . 10.1146/annurev-anchem-090919-102205
[48]

Wu M, Ozcelik A, Rufo J, Wang Z, Fang R, Huang TJ. Acoustofluidic separation of cells and particles. Microsyst Nanoeng 2019;5:32. . 10.1038/s41378-019-0064-3
[49]

Friend J, Yeo LY. Microscale acoustofluidics: microfluidics driven via acoustics and ultrasonics. Rev Mod Phys 2011;83(2):647‒704. . 10.1103/revmodphys.83.647
[50]

Chladni EFF. Entdeckungen über die theorie des klanges. Leipzig: Weidmanns Erben und Reich; 1787. German.
[51]

Bruus H. Acoustofluidics 1: governing equations in microfluidics. Lab Chip 2011;11(22):3742‒51. . 10.1039/c1lc20658c
[52]

Ding X, Li P, Lin SCS, Stratton ZS, Nama N, Guo F, et al. Surface acoustic wave microfluidics. Lab Chip 2013;13(18):3626‒49. . 10.1039/c3lc50361e
[53]

Ozcelik A, Rufo J, Guo F, Gu Y, Li P, Lata J, et al. Acoustic tweezers for the life sciences. Nat Methods 2018;15(12):1021‒8. . 10.1038/s41592-018-0222-9
[54]

Hamilton MF, Ilinskii YA, Zabolotskaya EA. Thermal effects on acoustic streaming in standing waves. J Acoust Soc Am 2003;114(6):3092‒101. . 10.1121/1.1618752
[55]

Zhong G, Liu Y, Guo X, Royon L, Brunet P. Vibration-induced streaming flow near a sharp edge: flow structure and instabilities in a large span of forcing amplitude. Phys Rev E 2023;107(2):025102. . 10.1103/physreve.107.025102
[56]

Tian C, Liu W, Zhao R, Li T, Xu J, Chen SW, et al. Acoustofluidics-based enzymatic constant determination by rapid and stable in situ mixing. Sens Actuators B Chem 2018;272:494‒501. . 10.1016/j.snb.2018.05.149
[57]

WangS, Huang X, Yang C. Microfluidic bubble generation by acoustic field for mixing enhancement. J Heat Transfer 2012;134(5):051014. . 10.1115/1.4005705
[58]

Marmottant P, Hilgenfedlt S. Controlled vesicle deformation and lysis by single oscillating bubbles. Nature 2003;423(6936):153‒6. . 10.1038/nature01613
[59]

Hao N, Liu P, Bachman H, Pei Z, Zhang P, Rufo J, et al. Acoustofluidics-assisted engineering of multifunctional three-dimensional zinc oxide nanoarrays. ACS Nano 2020;14(5):6150‒63. . 10.1021/acsnano.0c02145
[60]

Huang PH, Zhao S, Bachman H, Nama N, Li Z, Chen C, et al. Acoustofluidic synthesis of particulate nanomaterials. Adv Sci 2019;6(19):1900913. . 10.1002/advs.201970113
[61]

Liu RH, Yang J, Pindera MZ, Athavale M, Grodzinski P. Bubble-induced acoustic micromixing. Lab Chip 2002;2(3):151‒7. . 10.1039/b201952c
[62]

Surendran V, Chiulli T, Manoharan S, Knisley S, Packirisamy M, Chandrasekaran A. Acoustofluidic micromixing enabled hybrid integrated colorimetric sensing, for rapid point-of-care measurement of salivary potassium. Biosensors 2019;9(2):73. . 10.3390/bios9020073
[63]

Wu T, Ro PI. Heat transfer performance of a cooling system using vibrating piezoelectric beams. J Micromech Microeng 2005;15(1):213‒20. . 10.1088/0960-1317/15/1/030
[64]

Park JH, Bae KT, KimKJ, Joh DW, KimD,MyungJ,etal. Ultra-fast fabrication of tape-cast anode supports for solid oxide fuel cells via resonant acoustic mixing technology. Ceram Int 2019;45(9):12154‒61. . 10.1016/j.ceramint.2019.03.119
[65]

Chindam C, Nama N, Ian Lapsley M, Costanzo F, Jun HT. Theory and experiment on resonant frequencies of liquid-air interfaces trapped in microfluidic devices. J Appl Phys 2013;114(19):194503. . 10.1063/1.4827425
[66]

Bachman H, Gu Y, Rufo J, Yang S, Tian Z, Huang PH, et al. Low-frequency f lexural wave based microparticle manipulation. Lab Chip 2020;20(7):1281‒9. . 10.1039/d0lc00072h
[67]

Liu X, Shi Q, Lin Y, Kojima M, Mae Y, Fukuda T, et al. Multifunctional noncontact micromanipulation using whirling flow generated by vibrating a single piezo actuator. Small 2019;15(5):1804421. . 10.1002/smll.201970027
[68]

Durrer J, Agrawal P, Ozgul A, Neuhauss SCF, Nama N, Ahmed D. A robot assisted acoustofluidic end effector. Nat Commun 2022;13:6370. . 10.1038/s41467-022-34167-y
[69]

Marmottant P, Hilgenfeldt S. A bubble-driven microfluidic transport element for bioengineering. Proc Natl Acad Sci 2004;101(26):9523‒7. . 10.1073/pnas.0307007101
[70]

Ahmed D, Mao X, Shi J, Juluri BK, Huang TJ. A millisecond micromixer via single-bubble-based acoustic streaming. Lab Chip 2009;9(18):2738‒41. . 10.1039/b903687c
[71]

Ahmed D, Mao X, Juluri BK, Huang TJ. A fast microfluidic mixer based on acoustically driven sidewall-trapped microbubbles. Microfluid Nanofluid 2009;7:727‒31. . 10.1007/s10404-009-0444-3
[72]

Kotas CW, Yoda M, Rogers PH. Visualization of steady streaming near oscillating spheroids. Exp Fluids 2007;42:111‒21. . 10.1007/s00348-006-0224-8
[73]

Wiklund M, Green R, Ohlin M. Acoustofluidics 14: applications of acoustic streaming in microfluidic devices. Lab Chip 2012;12(14):2438‒51. . 10.1039/c2lc40203c
[74]

Muller PB, Rossi M, Marín ÁG, Barnkob R, Augustsson P, Laurell T, et al. Ultrasound-induced acoustophoretic motion of microparticles in three dimensions. Phys Rev E 2013;88(2):023006. . 10.1103/physreve.88.023006
[75]

Nama N, Huang PH, Huang TJ, Costanzo F. Investigation of acoustic streaming patterns around oscillating sharp edges. Lab Chip 2014;14(15):2824‒36. . 10.1039/c4lc00191e
[76]

Zhang C, Guo X, Royon L, Brunet P. Unveiling of the mechanisms of acoustic streaming induced by sharp edges. Phys Rev E 2020;102(4):043110. . 10.1103/physreve.102.043110
[77]

Zhang C, Guo X, Royon L, Brunet P. Acoustic streaming generated by sharp edges: the coupled influences of liquid viscosity and acoustic frequency. Micromachines 2020;11(6):607. . 10.3390/mi11060607
[78]

Lieu VH, House TA, Schwartz DT. Hydrodynamic tweezers: impact of design geometry on flow and microparticle trapping. Anal Chem 2012;84(4):1963‒8. . 10.1021/ac203002z
[79]

Lee CP, Wang TG. Near-boundary streaming around a small sphere due to two orthogonal standing waves. J Acoust Soc Am 1989;85(3):1081‒8. . 10.1121/1.397491
[80]

Lei J, Glynne-Jones P, Hill M. Comparing methods for the modelling of boundary-driven streaming in acoustofluidic devices. Microfluid Nanofluidics 2017;21(2):23. . 10.1007/s10404-017-1865-z
[81]

Orosco J, Friend J. Modeling fast acoustic streaming: steady-state and transient flow solutions. Phys Rev E 2022;106(4):045101. . 10.1103/physreve.106.045101
[82]

Makarov SN, Semenova NG, Smirnov VE. Acoustic streaming model for an intense sound beam in free space. Fluid Dyn 1989;24(6):823‒6. . 10.1007/bf01050010
[83]

Moudjed B, Botton V, Henry D, Ben Hadid H, Garandet JP. Scaling and dimensional analysis of acoustic streaming jets. Phys Fluids 2014;26(9):093602. . 10.1063/1.4895518
[84]

Frenkel V, Gurka R, Liberzon A, Shavit U, Kimmel E. Preliminary investigations of ultrasound induced acoustic streaming using particle image velocimetry. Ultrasonics 2001;39(3):153‒6. . 10.1016/s0041-624x(00)00064-0
[85]

Mitome H. The mechanism of generation of acoustic streaming. Electron Commun Jpn Part III 1998;81(10):1‒8. . 10.1002/(sici)1520-6440(199810)81:10<1::aid-ecjc1>3.0.co;2-9
[86]

Kamakura T, Sudo T, Matsuda K, Kumamoto Y. Time evolution of acoustic streaming from a planar ultrasound source. J Acoust Soc Am 1996;100(1):132‒8. . 10.1121/1.415948
[87]

Dentry MB, Yeo LY, Friend JR. Frequency effects on the scale and behavior of acoustic streaming. Phys Rev E 2014;89(1):013203. . 10.1103/physreve.89.013203
[88]

Huang PH, Nama N, Mao Z, Li P, Rufo J, Chen Y, et al. A reliable and programmable acoustofluidic pump powered by oscillating sharp-edge structures. Lab Chip 2014;14(22):4319‒23. . 10.1039/c4lc00806e
[89]

Zhang C, Brunet P, Royon L, Guo X. Mixing intensification using sound-driven micromixer with sharp edges. Chem Eng J 2021;410:128252. . 10.1016/j.cej.2020.128252
[90]

Chen H, Chen C, Bai S, Gao Y, Metcalfe G, Cheng W, et al. Multiplexed detection of cancer biomarkers using a microfluidic platform integrating single bead trapping and acoustic mixing techniques. Nanoscale 2018;10(43):20196‒206. . 10.1039/c8nr06367b
[91]

Chen H, Gao Y, Petkovic K, Yan S, Best M, Du Y, et al. Reproducible bubble induced acoustic microstreaming for bead disaggregation and immunoassay in microfluidics. Microfluid Nanofluid 2017;21:30. . 10.1007/s10404-017-1870-2
[92]

Yang C, Yu Y, Zhao Y, Shang L. Bioinspired jellyfish microparticles from microfluidics. Research 2023;6:0034. . 10.34133/research.0034
[93]

Feng L, Song B, Chen Y, Liang S, Dai Y, Zhou Q, et al. On-chip rotational manipulation of microbeads and oocytes using acoustic microstreaming generated by oscillating asymmetrical microstructures. Biomicrofluidics 2019;13(6):064103. . 10.1063/1.5121809
[94]

Feng L, Song B, Zhang D, Jiang Y, Arai F. On-chip tunable cell rotation using acoustically oscillating asymmetrical microstructures. Micromachines 2018;9(11):596. . 10.3390/mi9110596
[95]

Bai X, Song B, Chen Z, Zhang W, Chen D, Dai Y, et al. Postoperative evaluation of tumours based on label-free acoustic separation of circulating tumour cells by microstreaming. Lab Chip 2021;21(14):2721‒9. . 10.1039/d1lc00165e
[96]

Huang PH, Ren L, Nama N, Li S, Li P, Yao X, et al. An acoustofluidic sputum liquefier. Lab Chip 2015;15(15):3125‒31. . 10.1039/c5lc00539f
[97]

Gao Y, Tran P, Petkovic-Duran K, Swallow T, Zhu Y. Acoustic micromixing increases antibody-antigen binding in immunoassays. Biomed Microdevices 2015;17(4):79. . 10.1007/s10544-015-9987-0
[98]

Liu RH, Yang J, Lenigk R, Bonanno J, Grodzinski P. Self-contained, fully integrated biochip for sample preparation, polymerase chain reaction amplification, and DNA microarray detection. Anal Chem 2004;76(7):1824‒31. . 10.1021/ac0353029
[99]

Liu RH, Lenigk R, Grodzinski PA. Acoustic micromixer for enhancement of DNA biochip systems. J Micro/Nanolith MEMS MOEMS 2003;2(3): 178‒184. . 10.1117/1.1582467
[100]

Kardous F, Rouleau A, Simon B, Yahiaoui R, Manceau JF, Boireau W. Improving immunosensor performances using an acoustic mixer on droplet microarray. Biosens Bioelectron 2010;26(4):1666‒71. . 10.1016/j.bios.2010.09.007
[101]

Wang Z, Huang PH, Chen C, Bachman H, Zhao S, Yang S, et al. Cell lysis via acoustically oscillating sharp edges. Lab Chip 2019;19(24):4021‒32. . 10.1039/c9lc00498j
[102]

Zhao S, He W, Ma Z, Liu P, Huang PH, Bachman H, et al. On-chip stool liquefaction via acoustofluidics. Lab Chip 2019;19(6):941‒7. . 10.1039/c8lc01310a
[103]

Ahmed D, Ozcelik A, Bojanala N, Nama N, Upadhyay A, Chen Y, et al. Rotational manipulation of single cells and organisms using acoustic waves. Nat Commun 2016;7:11085. . 10.1038/ncomms11085
[104]

Läubli NF, Shamsudhin N, Vogler H, Munglani G, Grossniklaus U, Ahmed D, et al. 3D manipulation and imaging of plant cells using acoustically activated microbubbles. Small Methods 2019;3(3):1800527. . 10.1002/smtd.201800527
[105]

Läubli NF, Gerlt MS, Wüthrich A, Lewis RTM, Shamsudhin N, Kutay U, et al. Embedded microbubbles for acoustic manipulation of single cells and microfluidic applications. Anal Chem 2021;93(28):9760‒70. . 10.1021/acs.analchem.1c01209
[106]

Chung SK, Cho SK. On-chip manipulation of objects using mobile oscillating bubbles. J Micromech Microeng 2008;18(12):125024. . 10.1088/0960-1317/18/12/125024
[107]

Chung SK, Cho SK. 3-D manipulation of millimeter- and micro-sized objects using an acoustically excited oscillating bubble. Microfluid Nanofluid 2009;6(2):261‒5. . 10.1007/s10404-008-0324-2
[108]

Liu X, Shi Q, Lin Y, Kojima M, Mae Y, Huang Q, et al. Hydrodynamic tweezers: trapping and transportation in microscale using vortex induced by oscillation of a single piezoelectric actuator. Sensors 2018;18(7):2002. . 10.3390/s18072002
[109]

Lutz BR, Chen J, Schwartz DT. Hydrodynamic tweezers: 1. noncontact trapping of single cells using steady streaming microeddies. Anal Chem 2006;78(15):5429‒35. . 10.1021/ac060555y
[110]

Bai X, Bin S, Yuguo D, Wei Z, Yanmin F, Yuanyuan C, et al. Parallel trapping, patterning, separating and rotating of micro-objects with various sizes and shapes using acoustic microstreaming. Sens Actuators A Phys 2020;315:112340. . 10.1016/j.sna.2020.112340
[111]

Hayakawa T, Sakuma S, Arai F. On-chip 3D rotation of oocyte based on a vibration-induced local whirling flow. Microsyst Nanoeng 2015;1:15001. . 10.1038/micronano.2015.1
[112]

Hayaawa T, Sakuma S, Fukuhara T, Yokoyama Y, Arai F. A single cell extraction chip using vibration-induced whirling flow and a thermo responsive gel pattern. Micromachines 2014;5(3):681‒96. . 10.3390/mi5030681
[113]

Hayakawa T, Arai F. On-chip micromanipulation method based on mode switching of vibration-induced asymmetric flow. In: Proceedings of the International Conference on Robotics and Automation (ICRA); 2017 May 29 Jun 3; Singapore. IEEE; 2017. p. 6631‒6. . 10.1109/icra.2017.7989783
[114]

Moshksayan K, Kashaninejad N, Warkiani ME, Lock JG, Moghadas H, Firoozabadi B, et al. Spheroids-on-a-chip: recent advances and design considerations in microfluidic platforms for spheroid formation and culture. Sens Actuators B Chem 2018;263:151‒76. . 10.1016/j.snb.2018.01.223
[115]

Shao C, Chi J, Zhang H, Fan Q, Zhao Y, Ye F. Development of cell spheroids by advanced technologies. Adv Mater Technol 2020;5(9):2000183. . 10.1002/admt.202000183
[116]

Ozcelik A, Nama N, Huang PH, Kaynak M, McReynolds MR, Hanna-Rose W, et al. Acoustofluidic rotational manipulation of cells and organisms using oscillating solid structures. Small 2016;12(37):5120‒5. . 10.1002/smll.201601760
[117]

Rasouli R, Tabrizian M. Rapid formation of multicellular spheroids in boundary-driven acoustic microstreams. Small 2021;17(39):2101931. . 10.1002/smll.202101931
[118]

Gao Y, Wu M, Luan Q, Papautsky I, Xu J. Acoustic bubble for spheroid trapping, rotation, and culture: a tumor-on-a-chip platform (ABSTRACT platform). Lab Chip 2022;22(4):805‒13. . 10.1039/d1lc01012c
[119]

Wang S, Huang X, Yang C. Mixing enhancement for high viscous fluids in a microfluidic chamber. Lab Chip 2011;11(12):2081‒7. . 10.1039/c0lc00695e
[120]

Nama N, Huang PH, Huang TJ, Costanzo F. Investigation of micromixing by acoustically oscillated sharp-edges. Biomicrofluidics 2016;10(2):024124. . 10.1063/1.4946875
[121]

Hao N, Pei Z, Liu P, Bachman H, Naquin TD, Zhang P, et al. Acoustofluidics assisted fluorescence-SERS bimodal biosensors. Small 2020;16(48):2005179. . 10.1002/smll.202005179
[122]

Zhao X, Chen H, Xiao Y, Zhang J, Qiu Y, Wei J, et al. Rational design of robust flower-like sharp-edge acoustic micromixers towards efficient engineering of functional 3D ZnO nanorod array. Chem Eng J 2022;447:137547. . 10.1016/j.cej.2022.137547
[123]

Chen Z, Pei Z, Zhao X, Zhang J, Wei J, Hao N. Acoustic microreactors for chemical engineering. Chem Eng J 2022;433(Pt 2):133258. . 10.1016/j.cej.2021.133258
[124]

Tang SY, Ayan B, Nama N, Bian Y, Lata JP, Guo X, et al. On-chip production of size-controllable liquid metal microdroplets using acoustic waves. Small 2016;12(28):3861‒9. . 10.1002/smll.201600737
[125]

Ahmed D, Muddana HS, Lu M, French JB, Ozcelik A, Fang Y, et al. Acoustofluidic chemical waveform generator and switch. Anal Chem 2014;86(23):11803‒10. . 10.1021/ac5033676
[126]

Xie Y, Chindam C, Nama N, Yang S, Lu M, Zhao Y, et al. Exploring bubble oscillation and mass transfer enhancement in acoustic-assisted liquid-liquid extraction with a microfluidic device. Sci Rep 2015;5:12572. . 10.1038/srep12572
[127]

Fung K, Li Y, Fan S, Fajrial AK, Ding Y, Ding X. Acoustically excited microstructure for on-demand fouling mitigation in a microfluidic membrane filtration device. J Membr Sci Lett 2022;2(1):100012. . 10.1016/j.memlet.2021.100012
[128]

Dijkink RJ, Van Der Dennen JP, Ohl CD, Prosperetti A. The ‘acoustic scallop’: a bubble-powered actuator. J Micromech Microeng 2006;16(8):1653‒9. . 10.1088/0960-1317/16/8/029
[129]

Feng J, Yuan J, Cho SK. Micropropulsion by an acoustic bubble for navigating microfluidic spaces. Lab Chip 2015;15(6):1554‒62. . 10.1039/c4lc01266f
[130]

RyuK, ChungSK,ChoSK.Micropumping byanacoustically excited oscillating bubble for automated implantable microfluidic devices. J Assoc Lab Autom 2010;15(3):163‒71. . 10.1016/j.jala.2010.01.012
[131]

Ryu K, Zueger J, Chung SK, Cho SK. Underwater propulsion using AC electrowetting-actuated oscillating bubbles for swimming robots. In: Proceedings of the 23rd International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS); 2010 Jan 24‒28; Hong Kong, China. Piscataway: IEEE; 2010. p. 160‒3. . 10.1109/memsys.2010.5442540
[132]

Tovar AR, Patel MV, Lee AP. Lateral air cavities for microfluidic pumping with the use of acoustic energy. Microfluid Nanofluid 2011;10(6):1269‒78. . 10.1007/s10404-010-0758-1
[133]

Tovar AR, Lee AP. Lateral cavity acoustic transducer. Lab Chip 2009;9(1):41‒3. . 10.1039/b812435c
[134]

Hamilton MF, Ilinskii YA, Zabolotskaya EA. Acoustic streaming generated by standing waves in two-dimensional channels of arbitrary width. J Acoust Soc Am 2003;113(1):153‒60. . 10.1121/1.1528928
[135]

Mozurkewich G. Heat transfer from a cylinder in an acoustic standing wave. J Acoust Soc Am 1995;98(4):2209‒16. . 10.1121/1.413335
[136]

Mozurkewich G. Heat transfer from transverse tubes adjacent to a thermoacoustic stack. J Acoust Soc Am 2001;110(2):841‒7. . 10.1121/1.1385180
[137]

Mozurkewich G. Heat transport by acoustic streaming within a cylindrical resonator. Appl Acoust 2002;63(7):713‒35. . 10.1016/s0003-682x(01)00077-9
[138]

Gopinath A. Convective heat transfer in acoustic streaming flows [dissertation]. Los Angeles: University of California at Los Angeles; 1992.
[139]

Gopinath A, Mills AF. Convective heat transfer due to acoustic streaming across the ends of a Kundt tube. J Heat Transfer 1994;116(1):47‒53. . 10.1115/1.2910882
[140]

Gopinath A, Harder DR. An experimental study of heat transfer from a cylinder in low-amplitude zero-mean oscillatory flows. Int J Heat Mass Transfer 2000;43(4):505‒20. . 10.1016/s0017-9310(99)00138-6
[141]

Gopinath A, Mills AF. Convective heat transfer from a sphere due to acoustic streaming. J Heat Transfer 1993;115(2):332‒41. . 10.1115/1.2910684
[142]

Kamotani Y, Prasad A, Ostrach S. Thermal convection in an enclosure due to vibrations aboard spacecraft. AIAA J 1981;19(4):511‒6. . 10.2514/3.50973
[143]

Farooq A, Homsy GM. Streaming flows due to g-jitter-induced natural convection. J Fluid Mech 1994;271(2):351‒78. . 10.1017/s0022112094001801
[144]

Hirata K, Tatsumoto K, Nobuhara M, Tanigawa H. On g-jitter effects on three dimensional laminar thermal convection in low gravity. Mech Eng J 2015;2(5):15‒00268. . 10.1299/mej.15-00268
[145]

Hirata K, Nobuhara M, Kodama M, Tanigawa H, Noguchi T. Three-pronged convection in a cubic cavity under modulating gravity. Int J Heat Mass Transfer 2019;135:1073‒81. . 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.01.085
[146]

Tatsumoto K, Nobuhara M, Tanigawa H, Hirata K. Thermal convection inside an oscillating cube analysed with proper orthogonal decomposition. Mech Eng J 2015;2(2):15-00018. . 10.1299/mej.15-00018
[147]

Dyko MP, Vafai K. Effects of gravity modulation on convection in a horizontal annulus. Int J Heat Mass Transfer 2007;50(1‒2):348‒60.
[148]

Lappa M. On the variety of particle accumulation structures under the effect of g-jitters. J Fluid Mech 2013;726:160‒95. . 10.1017/jfm.2013.203
[149]

Lambert AA, Cuevas S, del Río JA. Enhanced heat transfer using oscillatory f lows in solar collectors. Sol Energy 2006;80(10):1296‒302. . 10.1016/j.solener.2005.04.029
[150]

Michel G, Gissinger C. Cooling by baroclinic acoustic streaming. Phys Rev Appl 2021;16(5):L051003. . 10.1103/physrevapplied.16.l051003
[151]

Joergensen JH, Qiu W, Bruus H. Transition from boundary-driven to bulk driven acoustic streaming due to nonlinear thermoviscous effects at high acoustic energy densities. Phys Rev Lett 2023;130(4):044001. . 10.1103/physrevlett.130.044001
[152]

Coenen W. Steady streaming around a cylinder pair. Proc R Soc A 2016;472(2195):20160522. . 10.1098/rspa.2016.0522
[153]

Alaminos-Quesada J, Lawrence JJ, Coenen W, Sánchez AL. Oscillating viscous f low past a streamwise linear array of circular cylinders. J Fluid Mech 2023;959:A39. . 10.1017/jfm.2023.178
[154]

Boughzala M, Stephan O, Bossy E, Dollet B, Marmottant P. Polyhedral bubble vibrations. Phys Rev Lett 2021;126(5):054502. . 10.1103/physrevlett.126.054502
[155]

Zhou Y, Wang H, Ma Z, Yang JKW, Ai Y. Acoustic vibration-induced actuation of multiple microrotors in microfluidics. Adv Mater Technol 2020;5(9):2000323. . 10.1002/admt.202000323
[156]

Joseph DD. Fluid dynamics of viscoelastic liquids. Berlin: Springer; 1990. . 10.1007/978-1-4612-4462-2
[157]

BöhmeG. Onsteady streaming in viscoelastic liquids. J Non-Newt Fluid Mech 1992;44:149‒70. . 10.1016/0377-0257(92)80049-4
[158]

Chang CF, Schowalter W. Secondary flow in the neighborhood of a cylinder oscillating in a viscoelastic fluid. J Non-Newt Fluid Mech 1979;6(1):47‒67. . 10.1016/0377-0257(79)87003-2
[159]

Vishwanathan G, Juarez G. Steady streaming flows in viscoelastic liquids. J Non-Newt Fluid Mech 2019;271:104143. . 10.1016/j.jnnfm.2019.07.007
[160]

Benmouffok-Benbelkacem G, Caton F, Baravian C, Skali-Lami S. Non-linear viscoelasticity and temporal behavior of typical yield stress fluids: carbopol, xanthan and ketchup. Rheol Acta 2010;49(3):305‒14. . 10.1007/s00397-010-0430-4
[161]

Varchanis S, Haward SJ, Hopkins CC, Syrakos A, Shen AQ, Dimakopoulos Y, et al. Transition between solid and liquid state of yield-stress fluids under purely extensional deformations. Proc Natl Acad Sci USA 2020;117(23):12611‒7. . 10.1073/pnas.1922242117
[162]

Tatsuno M. Secondary flow induced by a circular cylinder performing unharmonic oscillations. J Phys Soc Jpn 1981;50(1):330‒7. . 10.1143/jpsj.50.330
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