Visual Nanosensor for the Detection of Heavy Metals in Water
Notice bibliographique
Résumé
Introduction It has been known for decades that metals with a thin oxide coating can exhibit interference colours by a Fabry-Perot interference phenomenon.1 The colour produced by constructive interference of light reflecting from the air/oxide and oxide/metal interfaces is directly related to the oxide film thickness, and this property has been used as a convenient way to determine oxide film thickness by the unaided eye. Recently, interference colours of nanostructured metal oxides formed at Al, Ti, and Si have been reported. The observed colour of these nanostructured oxide films is dependent on film thickness, surface modification, and porosity of the nanostructures. These parameters have been investigated for potential applications in sensing and displays.2,3 In this study, the interference colours of Ta oxide nanotubular films have been used to create a sensor that allows for the visual detection of heavy metals in water (ppm to ppb levels). Methods and Results We have previously reported that thin films of highly ordered Ta2O5 nanotubes (NTs) can be formed by the anodization of Ta foil.4 The Ta2O5 NTs were prepared by anodization of Ta in a solution containing HF, H2SO4 and H2O in a two-electrode cell configuration. Ta2O5 NT diameter was controlled by the applied voltage, and NT length was varied by controlling the anodization time and HF concentration,5 as shown in Figure 1 (a-d). The colour of the NT film changes with NT length, progressing through brown, deep purple, deep blue, yellow, orange, purple, and blue as NT length increases from 20-500 nm. Beyond a length of ~500 nm, teal and pink colours dominate the visible appearance of the oxide films. The peaks and valleys present in the diffuse reflectance spectrum vary with oxide film thickness, and with the refractive index of the nanotubular film. This was seen to change upon NT infiltration with different analytes (as shown in Figure 1e), allowing for visual sensing applications. Due to the conductive Ta metal NT support, heavy metals, such as Cu, Cd, and Pb, can be electrodeposited inside the NT film, resulting in refractive index change, and thus, a visible colour change. This results in a rapid visual sensor that does not require costly or bulky instrumentation, making it ideal for detecting heavy metals in water in remote locations. Acknowledgements We gratefully acknowledge financial support from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), and scholarship support from NSERC and Alberta Innovates Technology Futures for CH. We also thank Drs. Dimitre Karpuzov and Shihong Xu (Alberta Centre for Surface Engineering and Science, Edmonton, Alberta) for assistance with the FE-SEM imaging. References (1) Charlesby, A.; Polling, J. J. Proc. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. 1955, 227, 434–447. (2) Zhao, B. X.; Meng, G.; Xu, Q.; Han, F. Adv. Mater. 2010, 22, 2637–2641. (3) Lezec, H. J.; McMahon, J. J.; Nalamasu, O.; Ajayan, P. M. Nano Lett. 2007, 7, 329–333. (4) El-Sayed, H.; Singh, S.; Greiner, M. T.; Kruse, P. Nano Lett. 2006, 6, 2995–2999. (5) Horwood, C.; El-Sayed, H.; Birss, V. Electrochim. Acta 2014, 132, 91–97. Figure 1
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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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».