Rapid and Selective NH<sub>3</sub> Sensing by Porous CuBr
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
Abstract Fast and selective detection of NH 3 at parts‐per‐billion (ppb) concentrations with inexpensive and low‐power sensors represents a long‐standing challenge. Here, a room temperature, solid‐state sensor is presented consisting of nanostructured porous (78%) CuBr films. These are prepared by flame‐aerosol deposition of CuO onto sensor substrates followed by dry reduction and bromination. Each step is monitored in situ through the film resistance affording excellent process control. Such porous CuBr films feature an order of magnitude higher NH 3 sensitivity and five times faster response times than conventional denser CuBr films. That way, rapid (within 2.2 min) sensing of even the lowest (e.g., 5 ppb) NH 3 concentrations at 90% relative humidity is attained with outstanding selectivity (30–260) over typical confounders including ethanol, acetone, H 2 , CH 4 , isoprene, acetic acid, formaldehyde, methanol, and CO, superior to state‐of‐the‐art sensors. This sensor is ideal for hand‐held and battery‐driven devices or integration into wearable electronics as it does not require heating. From a broader perspective, the process opens exciting new avenues to also explore other bromides and classes of semiconductors (e.g., sulfides, nitrides, carbides) currently not accessible by flame‐aerosol technology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle