Evaluation of Doped Polyaniline as Potential Sensing Materials and/or Absorbents For Styrene and Phthalates in Aqueous Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The removal and detection of toxic analytes, including monomers and plasticizers, is important for both health and the environment. Potential absorbents and/or sensing materials are successfully made from polyaniline (PANI) and PANI doped with 10 wt.% of aluminum oxide (PANI‐Al 2 O 3 ) and titanium dioxide (PANI‐TiO 2 ). The amount of metal oxide incorporated into the surface layers of the polymer and the total amount incorporated are confirmed by energy dispersive X‐rays (EDX) and microwave plasma‐ atomic emission spectroscopy (MP‐AES), respectively. All three materials are evaluated as potential sensing materials and/or absorbents for styrene, monobutyl phthalate (MBP), and dibutyl phthalate (DBP) at 100 ppm in aqueous solutions. It is found that incorporating TiO 2 into PANI improved both the sensitivity and selectivity to styrene, making PANI‐TiO 2 a good absorbent and potential sensing material for styrene. Additionally, incorporating Al 2 O 3 into PANI improved the sorption to MBP, but reduced the selectivity. As a proof‐of‐concept, the responses of the polymeric nanocomposites are combined and analyzed using principal component analysis (PCA) as such an algorithm. The output reveals good separation of the responses to each analyte, thereby demonstrating how sensing materials with poorer selectivity can be used together to overcome limitations in selectivity.
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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 ».