Copper and liquid crystal polymer bonding towards lead sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lead (Pb) is a highly toxic and carcinogenic heavy metal causing adverse impacts on environment and human health, thus requiring its careful monitoring. In this work, we demonstrate the integration of copper (Cu) film-based electrodes toward Pb sensing. For this, we developed a direct bonding method for Cu thin film and liquid crystal polymer (LCP) substrate using oxygen plasma treatment followed by contact and heat at 230 °C. The oxygen plasma activation forms hydroxyl groups (OH − ) on Cu and LCP. The activated surfaces further adsorb water molecules when exposed to clean room air during contact. After contact, hydrogen bonds are formed between the OH − groups. The interfacial water is removed when the contacted films are heated, leading to shrinkage of OH − chain. This results in an intermediate oxide layer linking the Cu and C sites of Cu and LCP respectively. A strong adhesion (670 N·m −1 ) is obtained between Cu/LCP that may offer prolonged use of the electrode without delamination in wet sensing applications. Anodic stripping voltammetry of Pb using Cu thin film electrode shows a stronger current peak than sputtered Cu electrode, which implies the significance of the direct bonding approach to integrate thin films. We also studied the electrochemical impedance that will enable modeling of integrated environmental sensors for on-site monitoring of heavy metals.
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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 ».