透视固体:光声效应的发现与应用

2018年 8月 30日

1880 年,亚历山大·格拉汉姆·贝尔给他的父亲写了一封信,信中说:“我听到光线在清晰地交谈,我听到光线的笑声、咳嗽声和歌唱声!”他是在谈论自己的最新发明——光线电话机,这也是他生前认为自己“最伟大的发明”。光线电话机并未彻底改变成像领域,但贝尔在研究过程中却有一个意外收获…

什么是光声效应?

由基本概念而言,光声效应 光引起物质振动而产生的效应。光线照射到物质表面产生热量,热量导致光照区域发生膨胀,进而通过固体物质传递压力波,最终产生光声效应。

光声效应过程示意图
光声效应过程示意图。

贝尔的光线电话机带来的意外发现

亚历山大·格拉汉姆·贝尔在研究光线电话机时意外发现了光声效应。光线电话机是他最近开发的电话机的后续产品,这种电话是通过调节光线而不是电流来传递信号的。

当人对着对光线电话机发射器中的反射镜讲话时,声音振动引起反射镜振动,光线直接照射到反射镜上,捕获振动并将其投射到光线电话机的接收器上,然后振动会被转换成可听见的声音。

贝尔的光电话示意图
光线电话机示意图。图像通过维基共享获得,不受专利权限制。

在贝尔所有的发明中,他以光线电话机最为自豪。然而其他人却并不这样认为。例如,该设备在阴天或雨天无法工作(显然,光线电话机需要阳光才能工作)。1880 年 8 月,《纽约时报》的一篇文章甚至嘲笑道:

“难道贝尔教授打算用一排挂在电线杆上的阳光把波士顿和剑桥连接起来吗?贝尔教授的光线电话机正在挑战人类轻信的底线。”

尽管光线电话机未能取得成功,但贝尔却有个意外发现。他发现,当采用快速脉冲调制光束照射固体物质时,物质会产生与光束相同频率的声波。贝尔称这种效应为“光声现象”或“辐射发声”,即我们现在所熟知的光声效应。

光声效应研究的复兴

可能是由于光线电话机的不受欢迎,或是科学界将注意力转移至其他研究领域,光声效应研究在几十年的时间里停滞不前。直到20 世纪 30 年代末,,人们才逐渐对光声效应的研究提起兴趣。从俄罗斯到德国,再到美国,不断提升。

早期对于光声效应的研究出现在法国生物医学领域。1964 年,研究人员将一束脉冲激光射入兔子的眼睛,以此研究它的视网膜。但别担心——兔子并没有受伤,激光只是让它眨了几下眼睛而已。

黑色兔子图像
“光声效应?我还以为你说的是‘胡萝卜条’呢!”

对人体内 光声效应的首次研究发生在几十年后的 1993 年,当时脉冲激光被用来实现人类手指的成像。进入 21st世纪,光声效应作为一种生物医学研究方法越来越被人们所接受(参考文献 1)。

使用仿真研究光声效应

现如今,光声效应和光声成像几乎应用于所有涉及不透明材料成像的领域。借助声学建模软件,可以研究光声效应,并优化基于该效应的设备。

光声效应可以用热粘性声学方程来解决,热粘性声学方程中考虑了压力、速度和温度产生的声波扰动。热粘性声学可用于许多不同设备的研究,包括:

  • 电容式传声器
  • 小型扬声器
  • 助听器
  • 移动设备
  • MEMS 结构

热粘性声学应用示意图
热粘性声学的应用领域:振动微镜消声器穿孔板电容式麦克风(左上角起顺时针方向)。

COMSOL® 软件中专业的热粘性声学特性

将声学模块添加至COMSOL Multiphysics® 软件中,就可以使用热粘性声学,频域 接口,用于模拟光声效应。该接口包括多种预定义功能,可用于模拟热粘性声学现象和求解可压缩流体的完整线性化 Navier-Stokes方程、连续性方程和能量方程。因为热粘性声学方程非常复杂,很难“手动”求解,所以这一功能非常有用。此外,由于涉及较大的三维域,典型的光声效应模型可能包含自由度数量较多,占用宝贵的计算内存和时间。

考虑光声谐振器实例模型,该模型使用脉冲激光加热气体,导致气体膨胀和收缩,进而产生压力波。设计合理的光声谐振器可用作测量气体材料参数的传感器。例如,系统的共振频率取决于内部的气体。

光声谐振器和热源的几何形状示意图
光声谐振器模型的谐振器(左)和热源(右)的几何形状。

为了确定谐振器频率,您可以添加热粘性声学,频域 接口以及热源 域特性(用于模拟脉冲激光产生的热量)。模型几何形状(在本例中,模型几何形状基于模型文档中的已发表研究)的边界条件包括:

  • 滑移条件(速度场)
  • 绝热条件(温度)

    这两个边界条件模拟标准的压力声学 边界条件,以忽略墙壁上任何粘性边界层或热边界层(这些边界层在这里无关紧要)。

    激光束能量分布由高斯函数给出,高斯函数的标准偏差为 \sigma_0 ——该模型中为谐振器半径的 1/100。通过使用边界层网格,只有沿几何图形纵轴的一部分需要细网格来求解激光脉冲宽度。几何图形的其余部分可以使用较粗、计算效率更高的网格。

    网状光声谐振器模型示意图,使用粗细网格节省内存和时间 使用边界层网格可以节省计算内存和建模时间。

    使用COMSOL® 软件对模型进行求解,获得频率响应、压力和声压级。此外,还进行了特征频率的研究,结果表明脉冲激光激发的是对称模态,而非不对称模态。

    压力可视化的光声谐振器模型示意图
    声压级可视化的光声谐振器模型示意图

    光声谐振器的压力(左)和声压级(右)。

    光声学方法的其他应用

    在医学诊断方面取得长足进步

    光声效应结合了光学和声学成像的能力。这种结合在生物医学方面达到了最优效果,因为它使光声成像成为一种多尺度、高分辨率和非侵入性的技术。

     

    显示人类乳腺组织肿瘤的光声成像视频。视频文件经 CC BY 4.0 授权,由 M. Toi 等通过维基共享获得。

    光声效应在生物医学中的一些潜在应用(参考文献 2)包括:

    • 可生成显示血管中氧气水平的脉管系统图像;
    • 基于光声效应的乳房 X 光检查系统可获得更准确的结果并给患者良好的体验;
    • 在不进行任何可能改变癌症进程的操作下定位肿瘤。

    了解植物如何生长

    光声效应揭示了植物和藻类在光合作用过程中发生的三种主要现象:

    1. 光热 信号,或者光引起的热膨胀组织、液体和气体;
    2. 光压 信号,或者光引起的植物表面气态氧暴增而引起的压力增加;
    3. 电致伸缩,即植物的体积或立体构象发生变化时产生的现象。

    光声效应对这类研究的一个主要优势是检测可以在活体植物内 进行。研究人员可以研究活体植物的光合作用,实时观察除草剂、土壤毒性以及其他条件对植物生长的影响。

    多肉植物图片
    光声效应可以用来分析不同种类的植物和藻类。

    例如,研究人员利用光声效应来分析浮游植物的光合作用效率及其生物量,从而能够比其他方法更快速、简单、直接地研究不同营养物质的存在或缺失是如何影响植物样本的(参考文献 3)。

    远程探测分子气体

    光声光谱法 (PAS) 是一种检测空气样品中微量分子气体流动的超灵敏方法。这种方法对于监测污染水平、检测化学剂和爆炸物以及监测非法药物制造场所都极为有用。

    在 PAS 方法中,根据气体的吸收特性调制激光束,并以声速扫描样品,从而产生声波。声波信号在没有谐振腔的情况下被放大,使得非常微量的气体能够被远程探测到。PAS法 灵敏度极高,甚至能探测到流动速度为50万亿分之一的气体分子流!(参考文献 4

    研究艺术品的隐藏特征

    我们已经讨论了光声效应在医学、生物学和气体探测中的应用,其实它在艺术界中也占有一席之地。光声显微镜 (PAM) 是一种利用光声效应来发现艺术品中隐藏特征(例如,一幅画的原始素描线条)的仪器。与光学成像或其他方法不同,这种方法可以在不损坏艺术品的前提下穿透不透明的油漆层。

    PAM 采用常规的光学显微镜,并加上一个倒置的透镜。在一幅画的反面(画布空白的一面)发射激光,以揭示下面的图案。为了测试这一过程,研究人员制作了名画的仿制品,以观察红、蓝、绿颜料以及铅笔和木炭等素描材料对 PAM 的反应。

    这种类型的研究可以用来验证有价值艺术品的真实性,甚至可以解答一些艺术界最大的谜团。例如,如果列奥纳多·达·芬奇把蒙娜丽莎的名字写在这幅名画上,我们就可以用这种方法找出她的真实身份!

    下一步

    点击下面的按钮,进一步了解声学建模的专业特性和功能:

    参考文献

    1. S. Manohar and D. Razansky, “Photoacoustics: a historical review“, Advances in Optics and Photonics, vol. 8, no. 4, pp. 586–617, 2016.
    2. K. Kincaid, “Optoacoustic Imaging/Photoacoustics: The wide-ranging benefit of photoacoustic commercialization”, BioOptics World, 17 Feb. 2016; https://www.bioopticsworld.com/articles/print/volume-9/issue-2/biooptics-features/optoacoustic-imaging-photoacoustics-the-wide-ranging-benefit-of-photoacoustic-commercialization.html.
    3. Y. Pinchasov-Grinblat and Z. Dubinsky, “Photoacoustics: A Potent Tool for the Study of Energy Fluxes in Photosynthesis Research“, Artificial Photosynthesis, ed. M. Najafpour, InTech, pp. 257–271, 2012.
    4. C.M. Wynn et al., “Dynamic photoacoustic spectroscopy for trace gas detection“, Applied Physics Letters, vol. 101, no. 18, 2012.

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