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Enregistrement W2920917211 · doi:10.1109/jsen.2019.2904870

High-Performance, Room Temperature Hydrogen Sensing With a Cu-BTC/Polyaniline Nanocomposite Film on a Quartz Crystal Microbalance

2019· article· en· W2920917211 sur OpenAlexafffund
Osama Abuzalat, Danny Wong, Simon S. Park, Seonghwan Kim

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuartz crystal microbalanceMaterials scienceNanocompositePolyanilineChemical engineeringCopperAmmonium persulfateThin filmPolypyrroleInorganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)PolymerNanotechnologyComposite materialAdsorptionPolymerizationChemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we demonstrate a high-performance hydrogen sensor under ambient conditions by growing a Cu-BTC/polyaniline (PANI) nanocomposite film on a quartz crystal microbalance (QCM) using intense pulsed light. The QCM was first sputter coated with a 200-nm-thin layer of copper. The copper layer was then oxidized by sodium hydroxide and ammonium persulfate. A solution containing the organic ligand (BTC) and PANI was then dropped and dried on the copper hydroxide surface of a QCM with intense pulsed light which resulted in Cu-BTC/PANI nanocomposite film on a QCM. The gas sensing performance of the Cu-BTC film and Cu-BTC/PANI composite film was compared under ambient conditions. It was found selectivity and sensitivity of the Cu-BTC/PANI nanocomposite film to hydrogen were significantly improved. In addition, a fast response time (from 2 to 5 s), operation at room temperature even in the presence of high relative humidity (up to 60%), good repeatability were achieved with the Cu-BTC/PANI nanocomposite film-grown QCM sensor.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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