旋转血泵血流动力学性能仿真

旋转血泵血流动力学性能仿真

王大治

身份证号码：210103197701141216

摘要：使用计算流体动力学（CFD）软件，我们对某旋转血泵的内部流动进行了数值模拟，揭示了其内部血液流动规律，评估了血泵的血流动力学性能，并得到了不同转速下的流量-压升特性。此外，我们也分析了叶轮内部的剪切应力分布，并根据幂律规律研究了血泵对血液的破坏程度。仿真结果显示，在相同转速下，随着流量的增加，血泵对血液的破坏程度逐渐降低。而在小流量的情况下，血泵的溶血值达到最大。这提醒我们在临床应用中，应特别关注血泵在儿童病例中的应用。

关键词：旋转血泵；血流动力学；性能仿真

Simulation of hemodynamic performance of rotary blood pump

Wang Dazhi

October 2023

Abstract：Based on the computational fluid dynamics (CFD) software, a numerical simulation was conducted on the internal flow of a rotary blood pump, revealing the blood flow patterns inside the pump. The hemodynamics performance of the blood pump was analyzed, and the flow rate-pressure characteristics at different rotational speeds were obtained. In addition, the shear stress distribution inside the impeller was analyzed, and the blood damage caused by the blood pump was evaluated based on the power law. The numerical simulation shows that under the same rotational speed, the blood damage caused by the blood pump decreases gradually with the increase of flow rate. However, when the flow rate is low, the hemolysis value of the blood pump is the highest. This reminds us that in clinical applications, we should pay special attention to the application of blood pumps in children's cases.

Keywords：Rotating blood pump; Hemodynamics; Performance simulation

1 引言

ECMO是一种体外膜肺氧合装置，也被称为体外生命支持系统。它将人体内的静脉血引出体外，经过特殊材质的人工心肺旁路氧合后，再注入病人的动脉或静脉，从而起到部分替代心肺的作用，维持人体脏器组织所需的氧合血供。下图1展示了典型的ECMO循环支持流程。

图1 ECMO循环支持示意图

ECMO系统的核心构成部分包括膜肺、血泵和插管，它们分别起到替代肺脏、心脏和引流管路的作用。ECMO市场的领军企业包括迈柯维、美敦力和理诺珐，其中迈柯维占据了国内市场份额的80%。值得一提的是，只有3M公司能够提供用于膜肺材料的中空纤维膜PMP。

随着COVID-19的蔓延，ECMO技术在中国的三甲医院得到越来越广泛的应用，这些医院的重症医学科、心脏科、急诊科和胸外科等科室都在使用ECMO。此外，ECMO还被应用于复杂高危PCI围手术期支持、气道手术的辅助支持、心和肺移植围手术期支持等多个领域。

血泵作为ECMO系统的核心部件，为整个系统提供动力，其性能的优劣直接关系到ECMO系统的成功率。血泵的性能评估包括两个方面：血流动力学性能和血液相容性。血流动力学性能指的是血泵在运转过程中能够提供的动力学性能，例如流量-压升特性。而血液相容性则是指血泵在确保良好血流动力学特性的同时，尽量减少对血液的破坏作用，以保障人体的正常生理功能不受影响。

胡婉倩[1]等人利用计算流体动力学（CFD）技术，分析了流量与叶片出口宽度对离心血泵溶血性能的影响。权辉[2]等人通过CFD技术发现，相比一般离心血泵，螺旋离心血泵具有更加均匀、合理的流场分布。Berg[3]等人采用大涡模拟发现，血泵缝隙中的漩涡结构具有缓慢垂直流动分量，这会导致血液在血泵中的停留时间增加，进而形成血凝块。刘万钧

[4]等人利用CFD技术优化了蜗壳结构，成功降低了样机叶轮的径向力。可以看出，在血泵开发研究中，CFD方法作为一种重要的研发手段，在血泵的开发中具有相当重要的地位。它能对血泵的水力特性以及溶血性能进行预测分析，并且具有较高的准确度。熊驰[5]等人采用CFD方法，研究了叶片数、轮毂比、叶型安装角、流道宽度、进出口轴径比等参数对轴流血泵水力性能的影响。Yamane[6]等人采用计算流体动力学（CFD）方法对人工心脏进行血液相溶性分析，发现血泵的内部结构会影响血泵的溶血性能。Zhong[7]等人采用采样和CFD方法，考虑人工心脏的运行工况，改进了传统的轴流泵设计理论，建立了一种新型的心脏泵模型。Myagmar[8]等人研究了CFD方法在不同溶血模型中的应用。

迈柯维作为国内ECMO市场的主力军，其产品广泛应用于成人和儿童。然而，其产品主要是针对成人设计的，没有专门针对儿童的特殊设计。因此，在儿童应用场景下，系统中血泵的血流动力学性能和血液相容性值得进一步研究。本文基于计算流体动力学（CFD）方法，对迈柯维的血泵进行数值计算和仿真分析，解析了血泵内部的流动特性、血流动力学性能以及溶血性能，特别关注了低流量工况下血泵的溶血特性。

2 计算模型及网格

2.1 物理模型

通过逆向工程，我们成功获得了RF32旋转血泵的三维模型，如图2所示。图中的左图展示了血泵整体结构的俯视图，而右图则展示了叶轮的结构。该叶轮属于离心式，由四个封闭式叶片构成。值得注意的是，叶轮中部并没有明显的后盖板，这样的设计主要是为了避免泵体内流动死区的产生，从而有效防止血栓的形成。

图2 RF32血泵及其叶轮模型

图3展示了用于数值仿真计算的模型，该模型只包含流体区域。计算被划分为四个部分：蜗壳的静止区域（绿色）、叶轮的旋转区域（中间的淡灰色）、进口区域（蓝色）以及出口区域（蜗壳后面的灰色）。为了消除进出口边界条件对计算结果的影响，进出口区域被适当地加长，延长至600mm。

图3 计算模型

2.2 网格划分

使用Fluent Meshing作为网格划分工具，我们选择了多面体网格进行划分。为了探究不同网格尺寸对计算结果的影响，我们采用了不同的网格尺寸，并针对转速为4500rpm、流量为5L/min的工况进行了计算。图4展示了扬程与网格数目的关系分析。从图中可以看出，当网格数目超过6百万后，扬程的变化并不明显，因此考虑到计算资源和计算效率的综合因素，我们选取了6百万网格作为计算分析的网格数目。图5展示了整个计算域的网格划分情况。

图4 网格数目和扬程的关系

图5 计算域网格示意图

2.3边界条件和初始条件

在血泵模型中，我们设置了以下边界条件：

在进口处，我们采用了给定的流量边界条件，具体数值根据实际工况来确定。同时，我们设定湍流强度为默认值。

在出口处，我们采用了给定的压力边界条件，将相对压力设为0。同样地，湍流强度也默认为默认值。

对于壁面，我们假设它是光滑且无滑移的，速度为0。在叶轮中的旋转壁面，我们将其设置为相对旋转速度为0；对于非旋转壁面，我们则将其设置为绝对旋转速度为0。

在进行数值模拟时，我们假设血泵内的血液流动是充分发展的，即流动不随时间变化。我们采用定常计算来分析血泵内的流动情况，因此不需要设置初始条件。

考虑到血泵内血液的流动是湍流，我们采用了湍流模型来封闭NS方程。此外，我们还设定了血液的粘度为3.5cPs，密度为1050kg/m3。我们将叶轮放置在旋转域中，并设置其旋转速度为4500rpm。其他区域则设置为静止域。旋转域和静止域之间的通量是通过交界面进行传递的。

为了实现压力和速度的耦合解耦，我们选择了SIMPLE算法。此外，对于动量方程、湍动能方程以及耗散率方程，我们采用了二阶迎风格式来进行计算。在完成计算前，我们需要确保诸如扬程等关键变量不会随着计算步数的增加而发生改变。

3 结果分析

3.1 血流动力学性能

在完成计算后，我们对血泵内部的流动规律进行了分析，并预测了血泵的血流动力学性能。图6展示了不同工况下血泵的扬程。其中，PDF-5000代表了说明书中所给出的5000rpm时的性能数据，而CFD-5000则代表了通过数值计算得到的5000rpm时的性能数据。其他的标记方式也类似于此。

图6 不同转速下扬程随流量的变化

根据图表信息，我们可以观察到以下趋势：随着流量的增加，血泵的扬程逐渐降低。在流量范围为1-10LPM时，血泵的转速下降并不显著。另外，从转速的角度来看，随着转速的增加，血泵的扬程也相应上升，这与离心泵的性能变化规律相吻合。此外，数值预测得到的血泵性能与说明书中的性能数据高度接近，最大误差不超过8%。这表明我们采用的数值计算方法能够准确地模拟血泵内部的血液流动情况。

3.2 血流动力学性能

溶血是指红细胞受损破裂，导致血红蛋白进入血浆的现象。通常采用每泵送100L血液所增加的血浆游离血红蛋白质量数（克）来衡量，这被称为标准溶血指数。根据YY/T1620-2018中的定义，它是在实验室内进行测量得到的。

        （1）

---标准溶血指数，单位为克每100升（）

----在采样时间间隔内，血浆游离血红蛋白浓度的增加量，单位为克每升（）

---回路容量，单位为升)

---流量，单位为（）

---回路容量，单位为升)

---红细胞压积，

---采样时间间隔，单位为分（）

根据文献[9]提出的幂律方法，溶血指数被认为与剪切力和暴露时间有关：

       (2)

其中为有效剪切应力，为暴露在有效剪切应力下的时间。

文献[10]给出了基于剪切应力计算NIH的计算方法。在此，我们根据文献[10]提供的方法，分析了血泵在不同转速下的NIH。如图7所示，展示了不同转速和不同流量工况下的NIH。

图7 不同转速下扬程随流量的变化

根据图表信息，我们可以得出以下观察结果：

（1）当转速保持不变时，随着流量的增加，标准溶血指数呈现出逐渐降低的趋势。这表明在固定的转速下，随着血流量的增加，血泵对血液的破坏程度呈现出逐渐减小的趋势。

（2）在相同流量的情况下，转速的增加会导致标准溶血指数的增加。这表明在相同的流量下，转速越高，血液的破坏程度就越高。

（3）在低流量工况下，标准溶血指数的变化较为剧烈，特别是在小流量的情况下，部分区域的值甚至超过了0.1g/100L。这表明在低流量情况下，血泵对血液的破坏程度较大，尤其是在应用于儿童ECMO时，医生需要特别关注此时的血液破坏情况。

4 结论

文章我们利用计算流体动力学（CFD）方法，对迈柯维的ECMO系统血泵进行了数值计算，模拟了血泵内部的流动情况，并获得了血泵的血流动力学性能。同时，基于幂律方法预测了血泵的溶血性能。数值模拟结果显示，血泵的血流动力学特性会随着流量和转速的变化而变化，这符合离心泵的流动特性。血泵对血液的破坏程度与转速和流量密切相关：在相同转速的工况下，随着流量的增加，血液破坏程度逐渐减轻；而在相同流量的工况下，随着转速的增加，血液破坏程度会加剧。特别需要注意的是，在低流量工况下，血泵对血液的破坏程度会更加严重。

5 参考文献

[1] 胡婉倩,李学敏,徐林,等.流量与叶片出口宽度对离心血泵溶血性能的影响［J］.中国组织工程研究,2019,23(10):1581-1587.HU W Q,LI X M,XU L,et al.Effects of flow rate and blade outlet width on hemolytic performance of centrifugal blood pump［J］.Chinese Journal of Tissue Engineering Research,2019,23(10):1581-1587.

[2] 权辉,李仁年,苏清苗,等.基于PIV测试的螺旋离心泵内部流动特性研究［J］.农业机械学报,2015,46(4):28-32.QUAN H,LI R N,SU Q M,et al.Internal flow characteristic of screw centrifugal pump based on PIV［J］.Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2015,46(4):28-32.

[3] BERG N,FUCHS L,WITTBERG L P.Flow characteristics and coherent structures in a centrifugal blood pump［J］.Flow Turbul Combust,2019,102(2):469-483.

[4] 刘万钧.双蜗壳结构对离心泵叶轮径向力的影响规律研究［D］.兰州:兰州理工大学,2018.LIU W J.Research on the effect of double volute structure on radial force of centrifugal pump impeller［D］.Lanzhou:Lanzhou University of Technology,2018.

[5] 熊驰，汤晓燕，云忠,等.流道型轴流血泵流体仿真与水力实验分析［J］.中国医学物理学杂志,2021,38(10):1308-1315

[6] Yamane T,Maruyama O,Nishida M,et al.Hemocompatibility of a hydrodynamic levitation centrifugal blood pump[J].Journal of Artificial Organs,2007,10(2):71-76.

[7] Yun Z,Tan J P,Gong Z L.Research of CFD simulative optimization on impeller structure of axial blood pump[J].Journal of Machine Design,2006,23(10):6-9.

[8] Myagmar O.Evaluation of CFD based Hemolysis Prediction Methods[D].Rochester:Rochester Institute of Technology,2011.

[9]Giersiepen M,Wurzinger L J,Opitz R,et al.Estimation of Shear Stress-related Blood Damage in Heart Valve Prostheses-in Vitro Comparison of 25 Aortic Valves[J].The International journal of artificial organs,1990,13(5):300-306.DOI:10.1177/039139889001300507

[10] AndréGaron,Farinas M I.Fast Three‐dimensional Numerical Hemolysis Approximation[J].Artificial Organs,2015,28(11):1016-1025.DOI:10.1111/j.1525-1594.2004.00026.x.