Printed Chemiresistive In<sub>2</sub>O<sub>3</sub> Nanoparticle-Based Sensors with ppb Detection of H<sub>2</sub>S Gas for Food Packaging
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effective and disposable smart sensing technologies capable of monitoring packaged foods’ degradation are necessary for human health and the growing processed-food industry. Herein, highly sensitive and selective hydrogen sulfide (H2S) gas sensors were fabricated from solution-printed nanocomposites comprising indium oxide nanoparticles (In2O3 NPs), graphite flakes (Gt), polystyrene (PS), and copper acetate monohydrate (CuAc). The standard In2O3 NP-based sensor (SS, without CuAc) showed H2S detection ≈100 ppb under ambient conditions. The presence of CuAc resulted in a highly sensitive nanocomposite layer enabling the detection of lower than 100 ppb (<100 ppb) concentrations of H2S gas levels, far superior to the standard In2O3 NP-based nanocomposite. Adding CuAc to the In2O3 NP-based nanocomposite as a modifying additive leads to copper sulfide (CuS) formation owing to its reaction with H2S gas. CuS significantly enhances the nanocomposite layer’s conductivity and H2S reactions on the sensors’ surface, resulting in a substantial reduction in electrical resistance for sensors. The modified In2O3 NP-based sensor presents remarkable enhancement in their selectivity toward H2S gas detection when evaluated against various hazardous vapors. Furthermore, the modified In2O3 NP-based sensors possess good anti-humid property under highly humid conditions (≈80% relative humidity).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».