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Enregistrement W2816687309 · doi:10.1139/cjc-2018-0178

A novel copper selective sensor based on ion imprinted 2-vinylpyridine polymer

2018· article· en· W2816687309 sur OpenAlexvenueno aff
Murat Yolcu, Nurşen Dere

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotentiometric titrationChemistryEthylene glycol dimethacrylatePotentiometric sensorIonophoreCopperDetection limitPolymerMethacrylic acidMonomerInorganic chemistryMetal ions in aqueous solutionTitrationEthylene glycolMembraneIonChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel potentiometric Cu 2+ -selective microsensor has been developed that is based upon ion imprinted 2-vinylpyridine polymer. The polymer was synthesized using Cu(II) ions, 2-vinylpyridine, methacrylic acid, and ethylene glycol dimethacrylate as a template, functional monomer, and cross-linker, respectively. The resultant polymer was used as ionophore to obtain a selective potentiometric response towards Cu(II) ions in the structure of the PVC membrane. The detection limit of the microsensor was determined to be 8.4 × 10 −7 mol/L, and its response time was considerably short (less than 15 s). The prepared microsensor exhibited a near-Nernstian response for Cu(II) ions over the concentration range of 10 −1 to 10 −6 mol/L, with a slope of 28.5 mV per decade over 2 months, and without any considerable divergence in potentials. The microsensor was effectively performed in a pH range between 4.0 and 7.0 and used as an indicator electrode in the potentiometric titration of Cu(II) ions with EDTA. The proposed microsensor has been successfully demonstrated for the determination of copper in a number of environmental water samples. The obtained potentiometric results were in good harmony with the results obtained by the AAS method.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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