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Enregistrement W3142482752 · doi:10.5267/j.ccl.2021.3.002

Facile and green synthesis of silver nanoparticle-reduced graphene oxide composite and its application as nonenzymatic electrochemical sensor for hydrogen peroxide

2021· article· en· W3142482752 sur OpenAlexvenueno aff
Jagdish C. Bhangoji, Srikant Sahoo, Ashis Kumar Satpati, Suresh S. Shendage

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésGrapheneChronoamperometryCyclic voltammetryChemistryDielectric spectroscopyScanning electron microscopeNanocompositeSilver nanoparticleAmperometryElectrochemical gas sensorNuclear chemistryDetection limitChemical engineeringElectrochemistryNanoparticleNanotechnologyInorganic chemistryElectrodeMaterials scienceComposite materialChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple and environment friendly protocol has been developed for the synthesis of Ag nanoparticles (AgNPs) supported on reduced graphene oxide (rGO) with copper metal foil as reductant. The prepared AgNPs-rGO, nanocomposite was characterized by various analytical techniques such as scanning electron microscopy (SEM), field-emission scanning electron microscopy (FE-SEM), X-ray diffraction (XRD). The electrochemical performance of the material has been evaluated using cyclic voltammetry (CV), chronoamperometry and electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The average crystallite size of AgNPs is found to be 32.34 nm. The application of prepared electrocatalyst (AgNPs-rGO) as a non-enzymatic sensor is examined through the modified electrode with the synthesized AgNPs-rGO. The sensor showed excellent performance toward H2O2 reduction with a sensitivity of 12.73 µA.cm-2.mM-1, with a linear dynamic range of 1.5 µM – 100 mM, and the detection limit of 1.90 µM (S/N = 3). Furthermore, the sensor displayed high sensitivity, reproducibility, stability and selectivity for the determination of H2O2. The results demonstrated that AgNPs-rGO has potential applications as sensing material for quantitative determination of H2O2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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