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Enregistrement W2042492459 · doi:10.1088/0957-4484/25/5/055208

Metallic nanoparticles functionalizing carbon nanotube networks for gas sensing applications

2014· article· en· W2042492459 sur OpenAlexfundno aff
Ahmed Abdelhalim, Alaa Abdellah, Giuseppe Scarpa, Paolo Lugli

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceSurface modificationCarbon nanotubeEvaporationNanoparticleSurface plasmon resonanceMetalFabricationNanotechnologyChemical engineeringEthanolDeposition (geology)Organic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the fabrication of carbon nanotube (CNT) based gas sensors functionalized with different metallic nanoparticles (NPs) (Au, Pd, Ag) with exceptionally high responses towards four test gases (NH3, CO2, CO and ethanol). The CNT networks were fabricated through a low cost spray deposition process while the NPs were deposited by a thermal evaporation process. CNT based gas sensors functionalized with Au with a nominal thickness of 1.0 nm showed superior response towards NH3, CO and ethanol. The sensors' normalized responses reached 92%, 22% and 32% with concentrations of 100 ppm, 50 ppm and 100 ppm for NH3, CO and ethanol respectively. CNT based gas sensors functionalized with Pd with a nominal thickness of 1.5 nm showed the best performance with CO2. The normalized response reached 3%, 6%, 12% and 17% with concentrations of 500 ppm, 1000 ppm, 2500 ppm and 5000 ppm of CO2 respectively. We also investigated the morphological and optical changes that occur to the NPs upon thermal treatment. Functionalization of CNT films deposited on glass with Au and Ag showed surface plasmon resonance effects that are dependent on the nominal thickness of the functionalization layer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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