Detecting Cr<sup>6+</sup> at ≈100 pM Concentration with Fluorescence Enhancement Signatures in a Novel Eco‐Fluorophore: Matching WHO's 96 pM Recommended Standard for Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hexavalent chromium (Cr6+) ions in drinking water pose a significant risk to human health, being a leading cause for neurological disorders, organ damage, and infertility. This study introduces an ultrasensitive method for detecting trace Cr6+ over a wide concentration range (≈ 100 pM – 100 µM) through fluorescence enhancement signatures via integration of both covalent and non‐covalent interaction strategies on carbon quantum dots (CQD). The covalent functionalization is achieved from dual‐functionalized CQD (CQD‐(NH2, COOH)) derived from coffee‐waste. Additionally, the covalent and non‐covalent approach integrates CQD‐(NH2, COOH) with graphitic carbon nitride (g‐C3N4) to form a 2D/2D heterostructure. The synergy between CQD‐(NH2, COOH) and g‐C3N4 introduces a mid‐gap band in their band structure, allowing multiple carrier excitation and recombination states, significantly enhancing the fluorescence quenching signal. This combination allows to achieve Cr6+ detection sensitivity down to ≈100 pM concentration—matching the World Health Organization's 96 pM permissible limit of total Cr in drinking water. Furthermore, a 70 pM detection limit is reported for Cr6+ in a mixture of twelve ions, including cations and anions, surpassing current state‐of‐the‐art detection limits. These results highlight the potential of dual covalent and non‐covalent modification strategy in nanomaterials to set new standards in ultrasensitive and wide‐range fluorescent sensing applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».