Smartphone-Based Microfluidic Colorimetric Sensor for Gaseous Formaldehyde Determination with High Sensitivity and Selectivity
Notice bibliographique
Résumé
Formaldehyde is one of the most dangerous air pollutants, which can cause sick building syndrome. Thus, it is very crucial to precisely determine formaldehyde with a low cost and simple operation. In this paper, a smartphone-based microfluidic colorimetric sensor is devised for gaseous formaldehyde determination with high sensitivity and selectivity. Specifically, a novel microfluidic chip is proposed based on the 4-aminohydrazine-5-mercapto-1,2,4-triazole (AHMT) method to determine formaldehyde; the chip consists of two reagent reservoirs, one reaction reservoir and a mixing column. In this design to prevent the fluid from flowing out while letting the gas molecule in, a hydrophobic porous poly tetra fluoroethylene (PTFE) membrane is put on the top of the reaction reservoir. Using the microfluidic chip sensor, a smartphone-based formaldehyde determination system is developed, which makes the measuring process automated and simple. As per the experiment results, the limit-of-detection (LOD) of the system is as low as 0.01 ppm, which is much lower than the maximum exposure concentration (0.08 ppm) recommended by the World Health Organization (WHO). Moreover, the sensor is hardly affected by acetaldehyde, volatile organic compounds (VOCs) or acidic-alkaline, which shows great selectivity. Finally, the performance of the proposed sensor is verified by using it for the determination of formaldehyde in a newly decorated house.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».