Instant‐in‐Air Liquid Metal Printed Ultrathin Tin Oxide for High‐Performance Ammonia Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Liquid metal‐based printing techniques are emerging as an exemplary platform for harvesting non‐layered 2D materials with a thickness down to a few nanometres, leading to an ultra‐large surface‐area‐to‐volume ratio that is ideal for sensing applications. In this work, the synthesis of 2D tin dioxide (SnO 2 ) by exfoliating the surface oxide of molten tin is reported which highlights the enhanced sensing capability of the obtained materials to ammonia (NH 3 ) gas is reported. It is demonstrated that amperometric gas sensors based on liquid metal‐derived 2D SnO 2 nanosheets can achieve excellent NH 3 sensing performance at low temperature (150 °C) with and without UV light assistance. Detection over a wide range of NH 3 concentrations (5–500 ppm) is observed, revealing a limit of detection at the parts per billion (ppb) level. The 2D SnO 2 nanosheets also feature excellent cross‐interference performance toward different organic and inorganic gas species, showcasing a high selectivity. Further, ab initio DFT calculations reveal the NH 3 adsorption mechanism is dominated by chemisorption with a charge transfer into 2D SnO 2 nanosheets. In addition, a proof of concept for prototype flexible ammonia sensors is demonstrated by depositing 2D SnO 2 on a polyimide substrate, signifying the high potential of employing liquid metal printed SnO 2 for realizing wearable gas sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».