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Enregistrement W3113529563 · doi:10.1149/ma2020-02623166mtgabs

Fluorescent pH-Nanosensors for the in-Operando Visualization of Fast Dynamics, Interfacial pH in Electrochemical Reactions

2020· article· en· W3113529563 sur OpenAlexaff
Mohamed M. Elsutohy, Behzad Fuladpanjeh‐Hojaghan, Edward P.L. Roberts, Milana Trifkovic

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanosensorElectrochemistryElectrolyteChemistryChemical engineeringFluorescenceNanotechnologyMaterials scienceElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in-operando visualization of interfacial pH distribution, at electrode-electrolyte interface, provides crucial insights into the mechanism and performance of many electrochemical processes. However, due to the fast dynamics and wide pH range, the spatiotemporal visualization of such interfacial pH changes requires the development of appropriate probes capable of capturing evolution of pH changes in the harsh chemical environments that normally occur in electrochemical processes. In this study, ratiometric, fluorescent, pH-sensitive nanosensors were fabricated with a wide pH measurement range (pH 3.5 to 11), for the in-operando visualisation of fast-dynamic, interfacial pH changes during an electrocoagulation process. The developed nanosensors were synthesised from the crosslinked polyacrylamide matrix, covalently linked to three pH-sensitive dyes and a reference fluorophore, to provide ratiometric nanosensors with protective but proton permeable matrix and comparable sensitivity and responsiveness to the free dyes. Using the developed nanosensors and an electrochemically coupled laser confocal fluorescence microscope, the in-operando visualization of the dynamic interfacial pH distribution during electrocoagulation of synthetic and real oil-sands produced water was achieved for the first time. The results (Figure 1) revealed the differences between the real and synthetic produced water and reflected the crucial roles of factors such as the rate of water electrolysis and chemical composition of the system on the evolution of the pH boundary layer and the interfacial pH. Overall, this study provides powerful probes (nanosensors) that can be utilized to study interfacial pH changes in a wide range of electrochemical reactions such as batteries and electrolyzers. Figure 1: Selected time series, processed images shows the differences in the interfacial pH boundary layers evolved during the electrocoagulation treatment of synthetic and real produced water. In-operando imaging was conducted using the developed nanosensors and an electrochemically coupled laser scanning confocal microscopy. Figure 1

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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