Transparent TiO<sub>2</sub>/MoO<sub>3</sub> Heterojunction-Based Photovoltaic Self-Powered Triethylamine Gas Sensor with IoT-Enabled Smartphone Interface
Notice bibliographique
Résumé
Conventional gas sensors encounter a significant obstacle in terms of power consumption, making them unsuitable for integration with the next generation of smartphones, wireless platforms, and the Internet of Things (IoT). Energy-efficient gas sensors, particularly self-powered gas sensors, can effectively tackle this problem. The researchers are making significant strides in advancing photovoltaic self-powered gas sensors by employing diverse materials and their compositions. Unfortunately, several of these sensors seem complex in fabrication and mainly target oxidizing species detection. To address these issues, we have successfully employed a transparent, cost-efficient solution processed bilayer TiO 2 /MoO 3 heterojunction-based photovoltaic self-powered gas sensor with superior VOC sensing capabilities, marking a significant milestone in this field. The scanning Kelvin probe (SKP) measurement reveals the remarkable change in contact potential difference (−23 mV/kPa) of the TiO 2 /MoO 3 bilayered film after UV light exposure in a triethylamine (TEA) atmosphere, indicating the highest reactivity between TEA molecules and TiO 2 /MoO 3 . Under photovoltaic mode, the sensor further demonstrates exceptional sensitivity (∼2.35 × 10 –3 ppm –1 ) to TEA compared to other studied VOCs, with an admirable limit of detection (22 ppm) and signal-to-noise ratio (1540). Additionally, the sensor shows the ability to recognize TEA and estimate its composition in a binary mixture of VOCs from a similar class. The strongest affinity of TiO 2 /MoO 3 toward the TEA molecule, the lowest covalent bond energy, and the highest electron-donating nature of TEA may be mainly attributed to the highest adsorption between TiO 2 /MoO 3 and TEA. We further demonstrate the practical applicability of the TEA sensor with a prototype device connected to a smartphone via the IoT, enabling continuous surveillance of TEA.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».