Determination of the Network Structure of Sensor Materials Prepared by Three Different Sol-Gel Routes Using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR)
Notice bibliographique
Résumé
Solid acid-base sensor materials were prepared by encapsulating three pH indicators (alizarin red, brilliant yellow, and acridine) within a silica matrix using a sol-gel approach through three different routes: (1) non-hydrolytic, (2) acid-catalyzed, and (3) base-catalyzed. Raman and Fourier transform infrared spectroscopies were used to evaluate the silica-indicator interactions. Because vibrational bands assigned to functional groups present in the indicator molecules were not detected, the main silica stretching mode νSi-O between approximately 1300 and 1000 cm(-1) was used to detect the presence of our indicators within the silica matrix. The large band centered at 1100 cm(-1) was deconvoluted into four components corresponding to the longitudinal optic and transversal optic modes of the silicon monoxide (SiO)4 and (SiO)6 siloxane rings. Using the component area of each mode, it was possible to calculate the percentage of each structure. Such percentages ranged from 49% to 70% (SiO)6 for the analyzed samples, within a confidence level of 95% (p = 0.05). (The confidence limits were 53-62%.) These results could be related to the pH indicator content, indicating that the quantity of the encapsulated molecule affects the (SiO)6 percentage values. In addition, a comparison with the radius of gyration obtained by small angle X-ray scattering was done. These results indicate that the analyte accesses the receptor elements through the passages between the siloxane rings but not through the siloxane rings themselves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».