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Enregistrement W3207391778 · doi:10.3390/app11209676

Thin Film Gas Sensors Based on Planetary Ball-Milled Zinc Oxide Nanoinks: Effect of Milling Parameters on Sensing Performance

2021· article· en· W3207391778 sur OpenAlexafffund
Raju Sapkota, Pengjun Duan, Tanay Kumar, Anusha Venkataraman, Chris Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMaterials scienceThin filmChemical engineeringRelative humidityAdsorptionAnalytical Chemistry (journal)NanoparticleScanning electron microscopeArgonNanotechnologyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Planetary ball-milled zinc oxide (ZnO) nanoparticle suspensions (nanoinks) were used to produce thin film chemiresistive gas sensors that operate at room temperature. By varying milling or grinding parameters (speed, time, and solvent) different thin film gas sensors with tunable particle sizes and porosity were fabricated and tested with dry air/oxygen against hydrogen, argon, and methane target species, in addition to relative humidity, under ambient light conditions. Grinding speeds of up to 1000 rpm produced particle sizes and RMS thin film roughness below 100 nm, as measured by atomic force and scanning electron microscopy. Raman spectroscopy, photoluminescence, and X-ray analysis confirmed the purity and structure of the resulting ZnO nanoparticles. Gas sensor response at room temperature was found to peak for nanoinks milled at 400 rpm and for 30 min in ethylene glycol and deionized water, which could be correlated to an increased film porosity and enhanced variation in electron concentration resulting from adsorption/desorption of oxygen ions on the surfaces of ZnO nanoparticles. Sensor response and dynamic behavior was found to improve as the temperature was increased, peaking between 100 and 150 °C. This work demonstrates the use of low-cost PBM nanoinks as the active materials for solution-processed thin film gas/humidity sensors for use in environmental, medical, food packaging, laboratory, and industrial applications.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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