Ranolazine-Functionalized Copper Nanoparticles as a Colorimetric Sensor for Trace Level Detection of As3+
Notice bibliographique
Résumé
This study involves environmentally friendly synthesis of copper nanoparticles in aqueous medium without inert gas protection, using ranolazine as a capping material. UV-Visible (UV-Vis) spectrometry showed that ranolazine-derived copper nanoparticles (Rano-Cu NPs) demonstrate a localized surface plasmon resonance (LSPR) band at 573 nm with brick-red color under optimized parameters, including pH, reaction time, and concentrations of copper salt, hydrazine hydrate, and ranolazine. The coating of ranolazine on the surface of Cu NPs was studied via Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. Scanning electron microscopy (SEM) revealed that Rano-Cu NPs consist of spherical particles. X-ray diffraction (XRD) verified that Rano-Cu NPs are crystalline in nature. Atomic force microscopy (AFM) showed that the average size of Rano-Cu NPs was 40 ± 2 nm in the range of 22–95 nm. Rano-Cu NPs proved to be highly sensitive as a selective colorimetric sensor for As3+ via color change from brick red to dark green, in the linear range of 3.0 × 10−7 to 8.3 × 10−6 M, with an R² value of 0.9979. The developed sensor is simple, cost effective, highly sensitive, and extremely selective for As3+ detection, showing a low detection limit (LDL) of 1.6 × 10−8 M. The developed sensor was effectively tested for detection of As3+ in some water samples.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».