Handheld Device for Selective Benzene Sensing over Toluene and Xylene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract More than 1 million workers are exposed routinely to carcinogenic benzene, contained in various consumer products (e.g., gasoline, rubbers, and dyes) and released from combustion of organics (e.g., tobacco). Despite strict limits (e.g., 50 parts per billion (ppb) in the European Union), routine monitoring of benzene is rarely done since low‐cost sensors lack accuracy. This work presents a compact, battery‐driven device that detects benzene in gas mixtures with unprecedented selectivity (>200) over inorganics, ketones, aldehydes, alcohols, and even challenging toluene and xylene. This can be attributed to strong Lewis acid sites on a packed bed of catalytic WO3 nanoparticles that prescreen a chemoresistive Pd/SnO2 sensor. That way, benzene is detected down to 13 ppb with superior robustness to relative humidity (RH, 10–80%), fulfilling the strictest legal limits. As proof of concept, benzene is quantified in indoor air in good agreement (R2 ≥ 0.94) with mass spectrometry. This device is readily applicable for personal exposure assessment and can assist the implementation of low‐emission zones for sustainable environments.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».