Graphene Based Materials for Arsenic Sensing and Removal from Contaminated Water
Notice bibliographique
Résumé
Environmental pollution especially toxic gases, heavy metal ions and organic pollutants in air and water, caused by industry and agricultural activities, severely threaten ecological balance and human health, and have received extensive attention worldwide. Arsenic contamination of groundwater is a critical problem that affects millions of people across the world and results in severe diseases such as skin or lung cancer and bladder cancer. Widespread arsenic contamination of groundwater has led to a massive epidemic of arsenic poisoning in Asia and America, especially such as India, Bangladesh, Vietnam, Cambodia, Thailand, southwest USA, Canada, Chile, and neighboring countries. Graphene has become a promising material for many different applications, such as nanoelectronic devices, physical, chemical and biochemical sensors, transparent conductive films, clean energy devices, or nanocomposite formulation. Sensing applications using graphene sheets as transducers have experienced a surge in the last few years, especially for gas sensing platforms, or electrochemical sensors, because of the high electrical conductivity of graphene. In this work, we investigate the synthesis of graphene by methane decomposition at 1000 °C onto free standing electrodeposited substrates, studying the effects of the electrochemical synthesis onto graphene quality. The growth of good quality graphene layers is also discussed in terms of the role played by grain boundaries and diffusion at the grain boundaries. As an advance of graphene studies, 2D graphene nanomaterials have been applied to arsenic sensing and removal from contaminated water. The work will discuss our latest studies and progresses on the application of graphene-based materials in the environmental protection and detection for arsenic contaminated waters. The work will present the use of graphene based electrodes for electrochemical sensing of arsenic; a similar approach will be discuss for arsenic removal, discussing kinetics and performances of the process.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».