Poly(aspartic acid) Electrospun Nanofiber Hydrogel Membrane-Based Reusable Colorimetric Sensor for Cu(II) and Fe(III) Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrospun nanofiber membrane (ENM) with huge specific surface area is an ideal solid substrate for sensors. However, only a few ENMs are developed into colorimetric sensors and it is even more challenging to fabricate multiple-ion-responsive ENM-based colorimetric sensor. In this study, benefiting from the excellent metal ion adsorption ability of poly(aspartic acid) (PASP) and high specific surface area of nanofibers, a reusable colorimetric sensor utilizing PASP electrospun nanofiber hydrogel membrane (ENHM) was designed to detect Cu2+ and Fe3+ in aqueous solution with simple filtration. The sensor based on PASP–ENHM exhibited high sensitivity and selectivity, and colorimetric responses for Cu2+ and Fe3+ detection could be observed by the naked eye. Upon exposure to Cu2+ aqueous solution, the color of the sensor changed from white to blue with a naked eye detection limit of 0.3 mg/L, while it turned from white to yellow with a detection limit of 0.1 mg/L for Fe3+ detection. Furthermore, this sensor was reusable after metal ion extraction by the desorption process.
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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 | 0,000 | 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 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 ».