Paper‐based surface‐enhanced Raman spectroscopy sensors for field applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Paper‐based surface‐enhanced Raman spectroscopy (SERS) sensors can be fabricated easily by dropcasting or inkjet printing colloidal Au nanoparticles onto cellulose‐based filter papers. They are flexible, economical, and sensitive and provide the crucial advantage of point‐of‐need sampling for application in the field. In this study, paper‐based SERS sensors are fabricated through inkjet printing of a colloidal Au sol onto a filter paper substrate. We have characterized their SERS performances with benzenethiol and pyridine molecules using a handheld Raman analyzer. Due to the heterogeneous loading of the Au nanoclusters on the paper substrate, we introduce the concept of receiver operating characteristic as an alternate measurand to quantify the performance of these sensors. With their inherent filtration sampling capability, we demonstrate the use of paper SERS sensors for the detection of chemical aerosols. Lastly, we present the use of a precision materials printer to deposit quantifiable amounts of analyte (fentanyl) uniformly across the active sensing area of a paper SERS sensor. This will allow for analyte‐loaded certified references to be prepared and used in the field as standards for comparison.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».