Rheotaxis of microswimmers in colloid-laden channel flow

利用多粒子碰撞动力学模拟，本研究揭示：尽管通道流本身会诱导微泳者产生壁面振荡行为，但胶体粒子的存在显著改变了其趋流轨迹并降低了其下游速度，且推进型、牵引型与中性泳者类型之间表现出明显差异。

要点

想象一条繁忙而狭窄的走廊（微通道），其中充满了朝一个方向稳步前行的人群（流体流动）。现在，想象一些微小的、能够自主推进的机器人（微泳者）试图穿过这群人。这些机器人并非被动存在；它们拥有自己的引擎并能自主游动。有些从后方推进（像火箭），有些从前方牵引（像拖船），还有些则中性滑行。

本文是一项计算机模拟研究，旨在探讨：当这些微小机器人必须在同样挤满静止硬质球体（胶体）的走廊中游泳时，它们会表现出怎样的行为？

以下是利用日常类比对其研究发现的拆解：

1. 设置：“拥挤的走廊”

研究人员构建了一个虚拟世界来观察这些机器人。

• 机器人：他们使用了一种名为“摆动体（squirmer）”的模型。可以将其想象为一个通过表面蠕动来移动的球体。
  • 推者（Pushers）：就像一个人从后面推着购物车。它们在后方产生推力。
  • 拉者（Pullers）：就像一个人从前面拉着雪橇。它们在前方产生推力。
  • 中性者（Neutrals）：就像一个人既不推也不拉，只是滑行。
• 人群：走廊里充满了坚硬且静止的球体（胶体），它们充当障碍物。
• 流动：有一股电流穿过走廊，就像河流流经峡谷。

2. 主要发现：“人群”改变了规则

当走廊是空的（没有胶体）时，机器人的行为会根据流速呈现出可预测的模式。它们倾向于在墙壁之间来回反弹，有时逆流而上（逆着流动），有时顺流而下。

然而，当你加入这群硬质球体后，行为发生了反转：

• 推者（The "Pushers"）：

  • 无人群时：它们倾向于粘附在墙壁上。
  • 有人群时：硬质球体的存在就像磁铁一样，将推者拉向走廊的中心。它们也开始更频繁地逆流而上（逆着水流）。这就像是障碍物迫使它们寻找中间的“安全区”并面向水流。

• 拉者（The "Pullers"）：

  • 无人群时：它们自然地游向中心并逆流而上。
  • 有人群时：硬质球体起到了排斥力的作用。拉者被推离中心并朝向墙壁。它们最终会紧贴走廊的两侧。

3. 速度陷阱：“在糖浆中穿行”

研究发现，加入这些硬质球体会减缓所有人的速度。

• 想象一下，试着在一条空荡荡的走廊里奔跑，与在一条挤满静止人群的走廊里奔跑进行对比。在拥挤的走廊里，你会撞到人，被阻挡，并不得不绕道而行。
• 论文表明，随着“堆积分数”（走廊的拥挤程度）的增加，机器人沿流动方向的速度显著下降。
• 转折：尽管拉者擅长逆流而上，但在这种拥挤且流动的环境中，推者沿流动方向的实际移动速度反而比拉者更快。这与在没有任何流动的安静房间中发生的情况截然相反。

4. 力量之间的“拔河”

论文描述了三种力量之间的博弈：

1. 机器人的引擎：机器人自身朝特定方向游动的意愿。
2. 河流：试图将机器人带向下游的外部流动。
3. 障碍物：与机器人发生碰撞的硬质球体。

• 在低流速下：机器人的引擎和与球体的碰撞是最强的力量。机器人的类型（推者 vs. 拉者）决定了它的去向。
• 在高流速下：“河流”成为了主宰。它将所有人扫向下游，并使它们在墙壁之间反弹。然而，即使在这种强流中，硬质球体的存在也阻止了机器人像在空走廊中那样剧烈地反弹。球体起到了“减震器”的作用，使机器人更保持在中心位置，并让它们更频繁地面向上游。

总结

简而言之，该论文声称拥挤改变了这些微小游泳者的“性格”。

• 如果你是一个推者，一群障碍物会将你推向房间中央，并迫使你迎风而立。
• 如果你是一个拉者，一群障碍物会将你推向房间边缘。
• 在拥挤且流动的走廊中，与拉者相比，推者实际上获得了速度提升，这是对其通常行为的一种令人惊讶的反转。

该研究利用计算机模拟证明，游泳者的形状、流体流动与物理障碍物之间的相互作用，会产生复杂且可预测的运动模式。

技术摘要

技术摘要：胶体负载通道流中微泳者的流态趋向性

问题陈述
自然和人工微泳者（例如细菌、精子、Janus 粒子）经常在受外部流动影响的不均匀、拥挤环境中运行。虽然微泳者在简单流体中及近壁处的流态趋向性行为（即对流动梯度的响应而进行的定向和迁移）已有充分记录，但其在含有被动胶体障碍物的通道流中的动力学行为仍知之甚少。具体而言，亟需表征背景流、与悬浮胶体的流体动力学相互作用以及内在推进机制（推手型、中性型或拉手型）之间的相互作用如何影响微泳者的平动和转动机动。本研究旨在填补对胶体负载通道流中微泳者耦合平动与转动动力学理解的空白。

方法论
作者采用结合多粒子碰撞动力学（MPCD）用于背景流体和分子动力学（MD）用于固体的介观尺度模拟框架。

• 流体模型：背景流体使用 MPCD 进行模拟，该模型捕捉流体动力学相互作用和热涨落。施加恒定的体积力以在两个平行壁之间产生平面泊肃叶流。
• 微泳者模型：微泳者由球面滑移模型（squirmer model）表示，其特征为表面滑移速度。它们根据滑移参数 $\beta$ 进行分类：推手型（$\beta < 0$）、中性型（$\beta = 0$）和拉手型（$\beta > 0$）。
• 胶体：将被动、刚性、单分散球形胶体以不同的堆积分数（$\phi$）引入通道。
• 相互作用：流体粒子、滑移体、胶体和壁之间的相互作用通过半时间反弹规则处理流体动力学，并通过截断的 Weeks-Chandler-Anderson（WCA）势处理空间排斥。
• 验证：内部 CUDA-C 实现针对胶体悬浮液的理论扩散系数、泊肃叶流中球体的扭矩/力系数以及清洁通道中滑移体流态趋向性的现有文献进行了验证。

主要贡献与结果
本研究调查了滑移体位置（$z$）和取向（$\phi_a$）的联合概率分布，涵盖不同的流动强度（$V_r$）和胶体堆积分数（$\phi$）。

1. 低流动强度（$V_r = 0.5$）下胶体对流态趋向性的影响：

   • 无胶体：推手型和中性型倾向于沿下游方向跟随壁面，而拉手型则向通道中心迁移并保持上游方向。
   • 有胶体：胶体的存在显著改变了这些行为。推手型和中性型被驱动向通道中心移动，并以上游方向为主导。相反，拉手型被从中心推向壁面，保持下游方向。这归因于推手型与胶体之间的有效流体动力学吸引，以及拉手型与胶体之间的流体动力学排斥。
   • 速度：由于流体动力学阻碍和碰撞，所有类型泳者的平均流向速度随 $\phi$ 的增加而降低。值得注意的是，在低流速下，推手型表现出比拉手型更高的流向速度，这与静止条件下拉手型在拥挤介质中通常移动更快的情况形成对比。

2. 高流动强度（$V_r = 4$）下胶体的影响：

   • 在没有胶体的情况下，所有滑移体类型均表现出在壁面之间振荡的跨流向轨迹。
   • 胶体的存在抑制了这种跨流向振荡。相反，所有泳者类型显示出上游取向概率的增加，特别是在壁面附近。背景流主导了动力学，但胶体散射阻止了在清洁流中观察到的大幅振荡。
   • 平均流向速度仍随 $\phi$ 的增加而降低，但随着流动主导输运，其对泳者类型（$\beta$）的敏感性减弱。

3. 过渡机制：
   研究识别出从低流动强度下的活性主导机制（泳者诱导的流体动力学决定位置和取向）到高流动强度下的流动主导机制（平流和剪切诱导扭矩支配运动）的转变。胶体堆积分数作为输运幅度的主要控制因素，而滑移体参数则通过取向依赖性效应调节输运。

意义
本文声称通过系统检查泳者诱导的流体动力学、背景流和悬浮胶体障碍物之间的相互作用，为微泳者的耦合平动和转动动力学提供了新见解。研究结果强调，胶体的存在可以逆转或显著改变在清洁流体中观察到的流态趋向性偏好（例如，在低流速下驱动推手型向中心移动，而将拉手型推向壁面）。这些结果对于理解复杂生物环境（如湿润土壤或拥挤组织）中的运动性，以及开发靶向药物输送等应用具有重要意义，在这些应用中，微机器人必须导航通过充满血液或其他含颗粒流体的管道。该研究适度地建议，未来的工作可以将这些发现扩展到分析泳者形状、尺寸比、胶体多分散性以及聚合物悬浮液的影响。