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Enregistrement W4407113220 · doi:10.1021/acs.langmuir.4c05035

Innovative Electrochemical Nano-Robot: Integrating Printed Nanoelectronics with a Remote-Controlled Robotic for On-Site Underwater Electroanalysis

2025· article· en· W4407113220 sur OpenAlexaff
Saba Mohammadlou, Shayan Angizi, Amir Hatamie

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute for Advanced Studies in Basic SciencesVINNOVA
Mots-clésNanoelectronicsNanotechnologyUnderwaterNano-ElectrochemistryMaterials scienceRobotNanoscopic scaleEngineeringComputer scienceChemistryElectrodeArtificial intelligenceGeologyOceanographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart and remote sensing technologies offer significant advantages across various applications. This study introduces an innovative approach integrating printed electrochemical nanosensors with a remotely controllable underwater robot, creating a “Robo-sensor” for underwater and surface water sensing. Unlike conventional underwater sensors, the Robo-sensor operates in three dimensions, both on the surface and underwater, targeting specific locations such as coastal areas and deep-sea environments while transmitting data to an external analytical unit. To achieve this, we developed a conductive nanoink by combining graphite, silver nanorods (AgNRs; diameter: 30 ± 20 nm, length: 2 ± 0.2 μm), nail polish as a cohesive agent, and an organic solvent. This ink was used to fabricate an electroanalytical system on the mini-robot’s body. The Robo-sensor, connected to a portable potentiostat, demonstrated linear responses to hydroquinone (HQ) and nitrite ions, with detection ranges of 5.0–1356.0 and 3.0–1200.0 μM, respectively, under artificial seawater conditions (High salinity). Its repeatability (RSD <6%), stability (up to 40 continuous applications with an error < ± 10%), and sensitivity were thoroughly evaluated. The Robo-sensor’s practical applications included detecting chemical leaks in underwater pipelines containing HQ, a hazardous chemical relevant to coastal industries such as petrochemicals. Additionally, it analyzed surface water contaminated with NO 2 – near and far from a wastewater discharge pipeline, providing valuable insights for environmental and ecosystem investigations. In conclusion, the developed Robo-sensor enables on-site analysis both on the surface and underwater, reducing time, costs, and risks in high-hazard environments like deep waters. With further modifications, this strategy could be adapted for diverse applications, including offshore oil and petrochemical operations, corrosion studies, and underwater environmental monitoring, thus expanding the real-world impact of electrochemical science.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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