Selective Detection and Removal of Zinc Oxide Nanoparticles in Contaminated Water
Notice bibliographique
Résumé
Metal oxide nanoparticles (MONPs) are massively produced for various industrial, environmental and biomedical applications due to their high surface reactivity and unique chemical and physical properties.Among all the manufactured MONPs, human exposure to zinc oxide (ZnO) nanoparticles may cause significant health concerns.This leads to a desire for efficient methods for their facile detection in the aqueous environment.In this work, two detection methods and one removal method were developed to selectively detect or remove ZnO nanoparticles in contaminated water with the presence of other MONPs.A detection method based on the fluorescence quenching of meso-tetra(4carboxyphenyl) porphyrin (TCPP) has been developed to treat water samples containing MONPs.Quenching of the TCPP emission intensity at 650 nm provides a Stern-Volmer plot with adequate sensitivity for the detection of 0.15 mg/mL ZnO nanoparticles.Meanwhile, a unique emission peak at 605 nm is observed and can be used for the identification and quantitation of ZnO nanoparticles down to 0.0015 mg/mL.A removal method using 3-aminopropyltriethoxysilane (APTES) has been proved to sediment ZnO nanoparticles in aqueous suspension with TCPP as a color indicator for ZnO.When 2.0% (v) APTES is applied to treat water samples containing ≥ 0.5 mg/mL of ZnO nanoparticles, a web-like sediment adheres onto the glass vial bottom from APTES-ZnO conjugation.A high removal efficiency of over 99% (w) ZnO nanoparticles was attained using APTES.Another detection method has been developed using electroanalytical analysis by firstly drop-casting MONPs on a screen-printed electrode.When phenol is analyzed as a iii chemical probe by cyclic voltammetry (CV), measurement of the reduction current provides adequate sensitivity for the indirect quantitation of 0.1 mg/mL ZnO nanoparticles.Both the oxidation peak and charge storage capacity measured from the cyclic voltammogram are proportional to the ZnO nanoparticle concentration and can afford a better detection limit of 0.01 mg/mL.Overall, the above methods are labour and cost effective and can afford high selectivity towards ZnO detection or removal in the presence of other MONPs.Additionally, the electrochemical analysis method and the APTES sedimentation method can differentiate ZnO nanoparticles from Zn 2+ and zinc peroxide (ZnO2) nanoparticles.
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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) | 0,001 | 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 ».