A Highly Sensitive Amperometric Sensor for Monitoring Sulfide and Microbiologically Influenced Corrosion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbiologically influenced corrosion (MIC) has been considered a significant factor contributing to oil and gas pipeline failures. This type of corrosion results from the activities of microorganisms in the biofilms formed on metal surfaces. The in-situ monitoring of MIC is very challenging as it requires a combination of microbiological, surface analytical and electrochemical methods. Sulfate-reducing bacteria (SRB) are considered a predominant cause of MIC and they reduce sulfate to sulfide through anaerobic respiration. Thus the microbial corrosion can be monitored through the detection of biogenic sulfide resulting from the SRB activities. In this paper, an amperometric sensor was constructed for on-line detection of sulfide. Single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) functionalized with a conducting polymer poly(3,4-ethylenedioxythiophene)-poly(styrenesulfonate) (PEDOT-PSS) were used to facilitate signal transduction. The SWCNT-PEDOT-PSS modified glassy carbon electrode (GCE) sensor exhibited a large linear detection range, short response time, and high sensitivity for detection of sulfide, through direct oxidation of the sulfide without the assistance of any enzyme and mediator. The results paved the way for the development of on-line biosensors for fast and reliable monitoring of MIC related to SRB activities.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».