---
license: apache-2.0
library_name: pytorch
thumbnail: "https://huggingface.co/maxbelCSRNW/microfludicsCSRNW/resolve/main/banner.png"
language:
- ru
- en
tags:
- scientific-machine-learning
- sciml
- pinn
- xpinn
- microfluidics
- microfluidic-design
- inverse-design
- uncertainty-quantification
---

# Модель проектирования микрофлюидных чипов V16.1

Исследовательский MVP для расчёта и проектирования крупных микрофлюидных систем.  
Модель сочетает точный сетевой расчёт, локальные PINN/XPINN-модули, анализ неопределённости и обратное проектирование.

В репозитории есть **два варианта запуска одной и той же модели**.

## Быстрый выбор

### `colab/` — Google Colab

Подходит для демонстрации и работы без настройки локального Python-окружения.

Основной файл:

`colab/microfluidic_sciml_v16_1.ipynb`

Откройте notebook в Google Colab и выполните основную ячейку.

### `local/` — локальный запуск / VS Code

Подходит, если модель должна работать на компьютере пользователя.

```bash
cd local
python -m venv .venv
pip install -r requirements.txt
python app.py
```

После запуска интерфейс откроется в браузере по адресу:

`http://127.0.0.1:8866`

## Что рассчитывает модель

- гидравлику крупных сетей микроканалов;
- распределение расходов и давления;
- локальные числа Рейнольдса и напряжение сдвига;
- влияние технологических допусков и частичных закупорок;
- локальные потери в сложных элементах;
- параметры генерации капель для соответствующих архитектур;
- варианты геометрии при обратном проектировании.

Для специализированной древовидной архитектуры поддерживается расчёт до **65 536 выходов**.

## Архитектура расчёта

```text
геометрия и режим работы чипа
            ↓
точный сетевой расчёт
            ↓
поиск локально сложных элементов
            ↓
проверенный PINN / XPINN
            ↓
повторный точный расчёт всей сети
            ↓
неопределённость и проектирование
            ↓
локальный CFD только для сложных / OOD-случаев
```

Глобальный баланс массы и давления не передаётся нейронной сети: он решается детерминированным сетевым решателем. PINN используется как локальное физическое уточнение.

## Режимы

### Быстрый

Точный сетевой расчёт без PINN и DeepCFD.

### С локальным уточнением PINN — рекомендуется

1. Строится реальная геометрия чипа.
2. Выполняется предварительный точный расчёт всей сети.
3. Выбирается характерное повторяющееся сужение.
4. Для него обучается локальный XPINN.
5. PINN сравнивается с независимым эталоном.
6. Только прошедшая допуск поправка переносится на сходные элементы.
7. Вся сеть пересчитывается точным решателем.
8. Рассчитываются неопределённость и показатели проектирования.

### Расширенный — PINN + DeepCFD

К рекомендованному контуру добавляются открытая проверка и локальный оператор на данных DeepCFD. Этот режим тяжелее и предназначен прежде всего для исследовательской проверки многоуровневого расчёта.

## Варианты архитектуры чипа

- распределительная сеть;
- перфузионный чип;
- массив генераторов капель;
- гибридная архитектура.

## Что является PINN в этой модели

PINN не используется как универсальная замена CFD.

Основной PDE-PINN/XPINN решает локальную задачу для повторяющегося сужения. После независимой проверки локальная поправка включается в сетевой расчёт.

Для Т-образных генераторов предусмотрено отдельное physics-informed замыкание двухфазной задачи.

## Проверка и открытые эталоны

В коде предусмотрены внутренние тесты физических балансов и внешний набор проверок. В исследовательском режиме могут использоваться открытые данные DeepCFD и DAFD.

Ссылки и DOI соответствующих источников закреплены непосредственно в исходном коде.

## Ограничения

Текущая версия предназначена для ламинарных микрофлюидных систем и не заменяет полноценный трёхмерный CFD для сложного разрушения интерфейса, коалесценции, сильно выходящих за область применимости режимов смачивания, деформируемых стенок и других не включённых физических эффектов.

Модель следует рассматривать как исследовательский MVP и инструмент предварительного проектирования, а не как готовый производственный расчётный пакет.

Подробнее: [`MODEL_SCOPE.md`](MODEL_SCOPE.md).