Hydrogenated Graphene Based Organic Thin Film Transistor Sensor for Detection of Chloride Ions as Corrosion Precursors
Notice bibliographique
Résumé
Corrosion monitoring and management has been at the center of structural health monitoring protocols due to its damaging effects on metallic structures. Current corrosion prevention and management programs often fail to include environmental factors such as Cl− ions and surface wetness. Early detection of these environmental factors can prevent the onset of corrosion and reduce repair and maintenance-related expenses. There is growing interest in creating solution-processed thin film environmental sensors with high sensitivity to corrosion precursors, low-cost fabrication, and small footprint, rendering them viable candidates for investigation as potential corrosion sensors that could be easily integrated into existing structures and screen printed or patterned directly into surface coatings. In this work, we have implemented C60-based n-type organic thin film transistors (OTFTs) with functionalized graphene oxide for humidity sensing and functionalized graphene nanoparticles for Cl− ion detection, using low-cost solution processing techniques. The reduced graphene oxide (rGO)-coated OTFT humidity sensor is designed for the qualitative estimation of surface moisture levels and high levels of humidity, and it exhibits a relative responsivity for dry to surface wetness transition of 122.6% to surface wetness, within a response time of 20 ms. We furthermore implemented an in-house synthesized hydrogenated graphene coating in conjunction with a second OTFT architecture for Cl− ions sensing which yielded a sensitivity of 4%/ppm to ultrafine ionic concentrations, over an order of magnitude lower than the range identified to cause corrosion in aircraft structures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».