Detecting PPM ammonia over wide range using laser induced fluorescence of vapochromic coordination polymers
Notice bibliographique
Résumé
The detection of ammonia over a wide range from parts per millions (PPM) to 1000’s ppm in a single sensor is of great importance for industrial applications. We have been exploring Vapochromic Coordination Polymers (VCP) specifically Zn[Au(CN)2]2, that was developed to achieve fluorescence when exposed to NH3. Upon high concentration ammonia exposure, the fluorescent peak under near-UV stimulation undergoes a spectral shift from 470nm to 530nm, while the intensity increases by 3~4X. However, at ammonia concentrations < 100 ppm, there is almost no peak wavelength spectral shift or intensity change and only subtle fluorescent spectrum alterations. Using a 405nm laser diode excitation source provides a narrow (4nm) stimulation easily separated from the emission peak. The emission is focused on a USB portable spectrometer (430 to 650 nm). First we create a method that gives unique values over the range <1000 ppm by dividing the spectrum into 20 nm bins, and integrate the emission in each bin, relative to that of 0 ppm exposure (Sum of Integrated Emissions). The key point in this analysis is to note that the way the spectrum changes in each wavelength bin varies at different ammonia ppm exposures. SIE gives excellent sensitivity between 0-50 ppm and <300 ppm, but the 100-300 ppm region has low accuracy. There we change the metric to the Spectral Region Subtraction (SRS) by separating the spectrum into (A) 430-516 nm and (B) from 516 -650 nm, integrate the spectrum and subtract A from B, giving a rapid change within 100-300 ppm.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».