Low Frequency Noise in Electrochemical Sensors for Water Quality Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
In the past several decades, water pollution has increased drastically due to rapid industrialization and population growth.Water contamination with pharmaceuticals are becoming an emerging problem as even a very low concentration may pose risks to human health and aquatic lifeforms.Since the safe limit of some chemicals such as painkillers and hormones in drinking water are in the range of ppm, the requirements for low-level detection of pharmaceuticals in water are demanding.Therefore, the development of new water quality monitoring sensors with improved limit-of-detection and sensitivity are critical.State-ofthe-art water quality monitoring systems include sensors for pH, free chlorine and dissolved oxygen.As opposed to conventional techniques, many novel sensors are based on electrochemical redox reactions, which are described by the Nernst equation.However, one important practical problem in realizing a highly sensitive and wide dynamic range sensor is that few ppm changes of activity or concentration results in a signal of only several microvolts.This results in a poor signal-to-noise (SNR) ratio, making the signal indistinguishable from the low frequency noise (LFN).Therefore, characterization of the sensor performance is indispensable.In this paper, we present our approach to the fabrication and results on the noise and sensitivity of several sensors (acetaminophen and estrogen, pH, free chlorine and temperature) for water quality monitoring.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».