Fully Integrated, Simple, and Low-Cost Electrochemical Sensor Array for in Situ Water Quality Monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid, accurate and inexpensive monitoring of water quality parameters is indispensable for continued water safety, especially in resource-limited areas. Most conventional sensing systems either can only monitor one parameter at a time or lack user-friendly on-site monitoring capabilities. A fully integrated electrochemical sensor array is an excellent solution to this barrier. Electrochemical sensing methods involve transduction of water quality parameters where chemical interactions are converted to electrical signals. The challenge remains in designing low-cost, easy-to-use, and highly sensitive sensor array that can continuously monitor major water quality parameters such as pH, free chlorine, temperature along with emerging pharmaceutical contaminants, and heavy metal without the use of expensive laboratory-based techniques and trained personnel. Here, we overcame this challenge through realizing a fully integrated electrochemical sensing system that offers simultaneous monitoring of pH (57.5 mV/pH), free chlorine (186 nA/ppm), and temperature (16.9 mV/°C) and on-demand monitoring of acetaminophen and 17β-estradiol (<10 nM) and heavy metal (<10 ppb), bridging the technological gap between signal transduction, processing, wireless transmission, and smartphone interfacing. This was achieved by merging nanomaterials and carbon nanotube-based sensors fabricated on microscopic glass slides controlled by a custom-designed readout circuit, a potentiostat, and an Android app. The sensing system can be easily modified and programmed to integrate other sensors, a capability that can be exploited to monitor a range of water quality parameters. We demonstrate the integrated system for monitoring tap, swimming pool, and lake water. This system opens the possibility for a wide range of low-cost and ubiquitous environmental monitoring applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle