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Enregistrement W4407129305 · doi:10.1109/iceecit63698.2024.10859723

Comparative Study of H<sub>2</sub>S Gas Sensing: Pristine vs. Cobalt-Functionalized C<sub>2</sub>N Using First-Principles Modeling

2024· article· en· W4407129305 sur OpenAlexaff
Asma Wasfi, Mohamed Atef, Falah Awwad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesUnited Arab Emirates University
Mots-clésCobaltMaterials scienceChemical engineeringMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exceptional physical and electrical characteristics of two-dimensional Nitrogenated Holey Graphene (C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N) devices highlight their significance. C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N-based sensors demonstrate remarkable sensitivity, stability, and responsiveness compared to other solid-state sensors. The conductivity of C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N experiences shifts upon exposure to a wide array of organic and inorganic substances, enabling the detection of various target molecules through these conductivity alterations. Using first-principles transport simulations, a sensor device incorporating Nitrogenated Holey Graphene (C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N) is specifically designed to detect varying concentrations of hydrogen sulfide (H<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>S) gas molecules. Through the utilization of the Quantumwise Atomistix Toolkit (ATK), a simulator for nanoscale semiconductor devices, a C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N-based sensor is simulated in this study. This work studies the effectiveness of C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N sensors, both pristine and functionalized with Co, for detecting varying concentrations of hydrogen sulfide (H<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>S) gas molecules. Our findings reveal that the Co-functionalized C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N sensor performs better than the pristine counterpart. Through simulations, we demonstrate the sensor's ability to detect single and double H<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>S molecules with 20% higher sensitivity and 15% improved selectivity compared to pristine C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N. This research highlights the potential of C<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf>N-based sensors in gas sensing applications, including environmental monitoring and industrial safety, and notably in biomedical applications such as medical diagnostics through breath analysis for disease markers. The effectiveness of employing density functional theory for sensor analysis and electronic transport calculations is also highlighted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations0
Publié2024
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