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Enregistrement W4285399087 · doi:10.1149/ma2022-0112841mtgabs

Towards Understanding the Impact of Electrochemical Double Layer on the Performance of Graphene Devices

2022· article· en· W4285399087 sur OpenAlexaff
Shayan Angizi, Lea Hong, P. Ravi Selvaganapathy, Peter Kruse

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneIonic strengthZeta potentialRedoxElectrochemistryAqueous solutionIonChemical physicsIonic bondingMaterials scienceSurface chargeDouble layer (biology)NanotechnologyLayer (electronics)Chemical engineeringInorganic chemistryChemistryElectrodePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of electrochemical double layer (EDL) on the performance of graphene-based sensing platforms has been an area of controversy over the last two decades 1. The hydrophobic nature of bare graphene tends to repel the water and minimizes the solution/solid surface interactions 2. However, the presence of oxygen-based functional groups on graphene introduces negatively charged sites and causes a negative surface zeta potential. Hence, the instant formation of an EDL on a graphene surface in an aqueous solution is inevitable, affecting the graphene surface's chemical/physical interactions 3. Thus far, multiple theories and techniques have been developed to investigate the impact of EDL on graphene sensing performance; however, they either suffer from complexity in design or have ignored the co-existence of other solution parameters such as pH and oxidation-reduction potential 4. In this work, we propose the use of alkaline chloride salts to understand the impact of the ionic strength and EDL of the solution on the few-layer graphene (FLG) based chemiresistive sensors. Considering the full ionization of NaCl and the low redox potential of the generated ions, alkaline chlorides are considered good candidates to modulate the electronic band structure of FLG without altering its surface chemistry 5. By use of Helmholtz theory of EDL, it is postulated the Inner Helmholtz Layer (IHL) to be formed by Na+ ions due to the negative surface charge of FLG. Whereas the hydrated counter ions, Cl-, form the Outer Helmholtz Layer (OHL). Upon the formation of a positively charged immobile layer of Na+ ions on the surface (IHL), the electrostatic gating effect of EDL dopes the graphene with electrons. This charge separation can be modelled as two parallel plates of a capacitor with infinitely thin dielectric 6. Since the presence of oxygen-based functional groups on FLG is inevitable during the synthesis process, it is considered inherently p-doped. Accordingly, upon the addition of NaCl concentrations, the FLG surface current decreases. However, at higher concentrations (around 2000 ppm NaCl), the sensor response is inversed, and surface current increases by the addition of NaCl (Figure-left). In fact, high ionic strength increases the EDL compactness and decreases the charge screening length (Debye length). As a result of this sharper difference in solid/solution potentials (Figure-right), a more n-doped surface having electron as majority charge carriers is obtained, changing the nature of the response. We have also demonstrated that the formation of sodium-oxygen metal complexes on FLG is not likely in an aqueous environment. According to the Raman spectroscopy results of FLG, an increase in the intensity ratio of D (defect) to G bands is observed upon exposure to water and NaCl. Moreover, the noticeable right shift in the 2D band position demonstrates the p-doping of FLG 7. Furthermore, the reversible response of the sensor during multiple exposures to NaCl demonstrates the sensor response originates from EDL, not the formation of sodium-oxygen metal complexes. In fact, the full or half hydrated Na+ ions in IHL electrostatically interact with surrounding oxygen. However, since the oxygen atom in water is more negatively charged compared to the oxygen on the graphene surface, Na+ is unlikely to bound to the surface after hydration. Therefore, using NaCl could be a suitable medium to study the impact of EDL on the performance of graphene devices. Reference Jurado et al., Scientific Reports, 7(1), pp.1-12 (2017). Angizi, S et al., Langmuir, 37(41), pp.12163-12178 (2021). Jung et al., Nano Letters, 21(1), pp.34-42 (2020). Pak et al., The Journal of Physical Chemistry C, 118(38), pp.21770-21777 (2014). Lee et al., ACS Applied Materials & Interfaces, 11(45), pp.42520-42527 (2019). Kwon et al., The Journal of Physical Chemistry C, 116(50), pp.26586-26591 (2012). Bruna et al., ACS Nano, 8(7), pp.7432-7441 (2014). Figure 1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
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