Facile and green synthesis of silver nanoparticle-reduced graphene oxide composite and its application as nonenzymatic electrochemical sensor for hydrogen peroxide
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».