Hydrogen Sulfide Gas Detection in ppb Levels at Room Temperature with a Printed, Flexible, Disposable In<sub>2</sub>O<sub>3</sub> NPs‐Based Sensor for IoT Food Packaging Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flexible printed sensors are essential components for modern Internet of Things applications. They may twist and bend to fit any shape or surface. New potential applications emerge as these sensors’ sophistication and sensing efficiency improve. In this study, a printed sensor is prepared from indium oxide nanoparticles (In2O3 NPs)‐based nanocomposite for hydrogen sulfide (H2S) gas detection at ambient conditions. The as‐fabricated sensor has excellent capabilities, including sensitivity and selectivity to low gas concentrations than 100 ppb (<100 ppb), anti‐humid property up to relative humidity (RH) ≈ 100%, high chemical stability in severe environments, good mechanical flexibility up to 50 bending cycles at 30° bending angle, and good thermomechanical stability between ‐40 °C ‐ 40 °C. Moreover, the sensor detects the low concentrations of H2S gas produced during the spoilage of organosulfur‐rich food (beef and fish) while remaining insensitive to humidity changes up to RH ≈ 100%, resulting in the fist‐of‐its‐type chemiresistive sensor for food packaging application. The sensors’ response to H2S gas is based on the contribution of the physical and chemical sensing mechanisms, which rely on the H2S molecules’ reactions on the sensor's surface with the adsorbed oxygen molecules and the sensing materials (copper acetate (CuAc) and In2O3 NPs), respectively.
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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 ».