1.一种基于物质浓度的时空梯度分布确定微尺度下变截面扁平微通道高度方向平均流速的方法，其特征在于，如下步骤：
设待检测的微流控芯片是满足高度h远小于横向尺寸w和纵向尺寸l的扁平的微通道；向扁平的微通道中加载流量和浓度随时间变化的具有动态浓度时空梯度分布的标记物溶液；微通道中的不可压缩粘性流体运动满足navier-stokes方程和连续性方程：
其中，v表示速度，p表示压力，ρ是流体密度，μ是粘度；
在微通道内，具有动态浓度时空梯度分布的标记物溶液不仅沿着流速方向作对流运动，还会沿着浓度梯度方向进行扩散；微通道内的物质传输满足对流-扩散方程：
其中，c是浓度，d为扩散系数；
忽略侧面通道对流动的影响以及重力作用，仅考虑顶部和底部的表面粘性力对流体运动的影响，则微通道中的navier-stokes方程简化为：
其中t为时间，x,y,z分别为长度、宽度、高度方向的坐标，u，v分别表示x方向和y方向上的速度；扁平的微通道满足低宽高比的几何特征，且微通道中的流体运动为小雷诺数运动，womesley数很小，满足准定常假设；因此微通道中的流速满足：
其中
由于扁平微通道中h＜＜w、h＜＜l，认为标记物溶液在高度方向上会快速形成均匀浓度；因此，对浓度在高度方向上取平均，得到平均浓度：
则扁平的微通道中的taylor-aris弥散方程为：
令
并满足约束方程：
使用有限差分法近似弥散方程，以空间步长δx、δy分别沿着x方向和y方向将待检测的矩形区域离散化，网格点分别为xm，yn，其中m，n分别满足m＝0,1,2,…,m，n＝0,1,2,…,n；以时间步长δt将时间离散化，离散时间点记为tk，其中k＝0,1,2,…,k；使用如下的差分公式近似弥散方程中的各项：
其中
基于分析得到的差分方程，构建求解流场速度分布的优化问题；
由于微流控芯片的入口处的浓度分布随时间变化，使得流动方向上的浓度梯度不为0；求解tk时刻的浓度分布对应的tk时刻的速度分布，构建如下的优化问题：
其中，
2.根据权利要求1所述的一种基于物质浓度的时空梯度分布确定微尺度下变截面扁平微通道高度方向平均流速的方法，其特征在于，构建神经网络，包括输入层、隐藏层与输出层；输入层为时间tk，横向坐标xi，纵向坐标yj以及该时刻对应位置的浓度
zl＝σl(wl·zl-1+bl)(28)
其中σl为第l层激活函数，wl表示l层的神经网络权重向量，bl表示l层的偏差值；
神经网络的预测结果表示为l层的输出，即：
构建神经网络的损失函数，除了包含神经网络预测值与真实值的差异之外，还通过对输出层求微分，将上述推导的taylor-aris弥散方程(13)与约束方程(14)(15)作为惩罚项加入损失函数中，使之具有物理条件约束；损失函数l(w,b)定义如下：
其中，f是真实值，
通过优化算法与数值计算的获取数据，完成神经网络的训练；在实施过程中，使用光学成像技术得到标记物溶液浓度时空分布的图像，经过图像处理后将其输入训练好的神经网络，即在实施过程中实时的得到该区域的速度分布
3.根据权利要求1或2所述的一种基于物质浓度的时空梯度分布确定微尺度下变截面扁平微通道高度方向平均流速的方法，其特征在于，该方法采用的装置包括动态流量生成装置、动态浓度生成装置、可产生空间浓度梯度分布的圣诞树结构、工控计算机、待检测的微流控芯片、显微镜和废液回收容器；其中，动态流量生成装置由可编程气压泵与密闭储液容器连接构成，通过工控计算机控制气压波形产生动态可控的流体流量；动态浓度生成装置包括可编程控制注射泵、注射器和三通接口，两个注射器中为不同浓度的纳米尺度标记物溶液，通过控制两注射器的流量比即可产生浓度随时间动态变化的标记物溶液；动态流量生成装置和动态浓度生成装置分别接入圣诞树结构的三个入口，在圣诞树的出口形成可控的具有浓度时空梯度分布的标记物溶液，将其通入待检测微流控芯片的微通道中，利用荧光标记光谱成像或无标记光谱成像，如反斯托克斯拉曼光谱cars、红外、拉曼等光学成像技术，实时记录检测区域并得到随时间变化的浓度分布图像。
4.根据权利要求2所述的一种基于物质浓度的时空梯度分布确定微尺度下变截面扁平微通道高度方向平均流速的方法，其特征在于，所使用的优化算法应根据实际实验数据进行选取，包括单纯形法、karmarkar算法、lagrange算法、lemke算法。