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Enregistrement W3024506717 · doi:10.1149/ma2020-01282057mtgabs

Strategies for Chemical Sensing Using High Purity Semiconducting Single-Walled Carbon Nanotube Electronic Devices

2020· article· en· W3024506717 sur OpenAlexaff
François Lapointe

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemiresistorCarbon nanotubeMaterials scienceNanotechnologyPolymerBand gapOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconducting single-walled carbon nanotubes (sc-SWCNTs) are attractive in chemical sensing [1] because of their peculiarities: As they present a single atom-thick wall and a quasi 1D form factor, sc-SWCNTs are especially sensitive to their surroundings’ electrostatics. Moreover, their band gap of approximately 1 eV is much greater than room-temperature thermal energy while being in a convenient range for electronic applications. Also, their electronic structure exhibits van Hove singularities (sharp spikes in the density of states) that drastically alters their conductivity and optical properties when charge carriers are injected. Although sc-SWCNT electronic devices are very sensitive, they lack in selectivity and they usually need to be functionalized to implement a lock-and-key detection mechanism. In this talk, we will present various strategies for chemical sensing using enriched sc-SWCNTs. We will discuss the advantages and disadvantages of using sc-SWCNTs in electronic chemical sensing devices. Sub-ppm ammonia sensing will be demonstrated using a sc-SWCNT material wrapped with a decomposable polymer in a chemiresistor configuration. [2] Also using chemiresistors, CO2 detection has been achieved by designing a SWCNT-wrapping polymer with specific interactions. Finally, we will present a strategy to differentiate the response of sensor elements to a variety of volatile analytes by changing the polymer gate dielectrics in a three-terminal bottom gate chemitransistor configuration. [3] This methodology opens the way to the implementation of sc-SWCNT-based chemitransistors in a printed cross-reactive sensor array. References [1] Schroeder, V. et al. Carbon Nanotube Chemical Sensors. Chem. Rev. 119, 599–663 (2019) [2] Li, Z. et al. Decomposable s-Tetrazine Copolymer Enables Single-Walled Carbon Nanotube Thin Film Transistors and Sensors with Improved Sensitivity. Adv. Funct. Mater. 1705568 (2018) [3] Lapointe, F. et al. Carbon Nanotube Transistors as Gas Sensors: Response Differentiation using Polymer Gate Dielectrics. AC S Appl. Polym. Mater. https://doi.org/10.1021/acsapm.9b00707 (2019) – Accepted for publication

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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