Highly Sensitive and Contactless Ammonia Detection Based on Nanocomposites of Phosphate-Functionalized Reduced Graphene Oxide/Polyaniline Immobilized on Microstrip Resonators
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia is a key compound in a variety of industrial sectors, including automotive, chemical, and food. Its hazardous effects on the environment and human health require the implementation of proper safety guidelines and monitoring techniques. An attractive approach is to add sensing functionality to low-cost wireless communication devices to allow for the monitoring/mapping of the chemical environment across a large area. This study outlines a highly sensitive contactless ammonia gas sensor with the potential for continuous and wireless mapping of ammonia emissions by integrating an antenna on the device. The devices were fabricated by casting a novel advanced sensing nanocomposite, polyaniline (PANI), and phosphate-functionalized reduced graphene oxide (P-rGO) on split-ring resonators (SRRs). P-rGO incorporation in PANI produced a positive-sensing synergistic effect to multiply the sensing response severalfold to ammonia and dimethylamine gases. Furthermore, we identified that the modification of the semiconductive behavior of the nanosheets, achieved via phosphate functionalization, is the key factor to the positive-sensing synergy observed in the nanocomposites because of the formation of localized heterojunctions. The prepared SRRs exhibited remarkably a low detection limit, ∼1 ppm, to ammonia gas, as well as good stability and selectivity, which paves the path for a novel generation of wireless, chipless, potentially fully printable, and passive sensor platforms.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».