Selective microwave sensors exploiting the interaction of analytes with trap states in TiO<sub>2</sub>nanotube arrays
Notice bibliographique
Résumé
Sensing of molecular analytes by probing the effects of their interaction with microwaves is emerging as a cheap, compact, label-free and highly sensitive detection and quantification technique. Microstrip ring-type resonators are particularly favored for this purpose due to their planar sensing geometry, electromagnetic field enhancements in the coupling gap and compatibility with established printed circuit board manufacturing. However, the lack of selectivity in what is essentially a permittivity-sensing method is an impediment to wider adoption and implementation of this sensing platform. By placing a polycrystalline anatase-phase TiO2 nanotube membrane in the coupling gap of a microwave resonator, we engineer selectivity for the detection and differentiation of methanol, ethanol and 2-propanol. The scavenging of reactive trapped holes by aliphatic alcohols adsorbed on TiO2 is responsible for the alcohol-specific detection while the different short chain alcohols are distinguished on the basis of differences in their microwave response. Electrodeless microwave sensors which allow spectral and time-dependent monitoring of the resonance frequency and quality factor provide a wealth of information in comparison with electrode-based resistive sensors for the detection of volatile organic compounds. A high dynamic range (400 ppm-10,000 ppm) is demonstrated for methanol detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».