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Enregistrement W4318464697 · doi:10.3390/s23031424

Electrochemical Sensing of Lead in Drinking Water Using Copper Foil Bonded with Polymer

2023· article· en· W4318464697 sur OpenAlexafffund
Taufique Z. Redhwan, Md Younus Ali, Matiar M. R. Howlader, Yaser M. Haddara

Notice bibliographique

RevueSensors · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésTap waterMaterials scienceCopperFOIL methodDetection limitElectrochemistryElectrochemical gas sensorFabricationElectrodePolymerPolyesterCadmiumChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)Composite materialMetallurgyChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Levels of lead (Pb) in tap water that are well below established guidelines are now considered harmful, so the detection of sub-parts-per-billion (ppb) Pb levels is crucial. In this work, we developed a two-step, facile, and inexpensive fabrication approach that involves direct bonding of copper (Cu) and liquid crystal polymer (LCP) followed by polyester resin printing for masking onto Cu/LCP to fabricate Cu thin-film-based Pb sensors. The oxygen plasma-treated surfaces resulted in strongly bonded Cu/LCP with a high peel strength of 500 N/m due to the highly hydrophilic nature of both surfaces. The bonded specimen can withstand wet etching of the electrode and can address delamination of the electrode for prolonged use in application environments. The Cu-foil-based electrochemical sensor showed sensitivity of ~11 nA/ppb/cm2 and a limit of detection (LOD) of 0.2 ppb (0.2 µg/L) Pb ions in water. The sensor required only 30 s and a 100 µL sample to detect Pb. To date, this is the most rapid detection of Pb performed using an all-Cu-based sensor. The selectivity test of Cu to Pb with interferences from cadmium and zinc showed that their peaks were separated by a few hundred millivolts. This approach has strong potential towards realizing low-cost, highly reliable integrated water quality monitoring systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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