Incorporation of Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub> Spacer Molecules in Microwave‐Exfoliated Graphene Oxide as Efficient Electrodes for Simultaneous Detection of Cd<sup>2+</sup>, Pb<sup>2+</sup>, and Hg<sup>2+</sup> in Water
Notice bibliographique
Résumé
Toxic adverse effects to human beings caused by heavy metal ions resemble a serious threat to mankind and often appear in the journal headlines. However, simultaneous detection of heavy metal ions using analytical tools is challenging. In this regard, simultaneous electrochemical detection of Cd2+, Pb2+, and Hg2+ ions in water is presented using iron oxide (Fe2O3) nanostructures as spacers incorporated between microwave‐exfoliated graphene oxide (MEGO). First, Fe2O3 nanostructures are synthesized using ferric nitrate in presence of poly(vinylpyrrolidone) and followed by their in‐situ incorporation into expanded graphene oxide (GO). Exfoliated GO accommodates large amount of Fe2O3 nanoparticles via microwave‐assisted method, minimizing the restacking of GO sheets. Consequently, Fe2O3‐incorporated MEGO (Fe2O3‐MEGO) fabricated on screen‐printed electrodes (SPE) demonstrate well‐separated anodic peak potentials at −0.65, −0.45, and +0.27 V for Cd2+, Pb2+, and Hg2+ ions. Moreover, Fe2O3‐MEGO/SPE electrode exhibits wide linear range (0.4 to 74.78 μM), high sensitivities (8.11, 9.59, and 3.01 μA μM−1 cm−2) with low detection limits (0.2, 0.17, and 0.25 μM) for Cd2+, Pb2+, and Hg2+ ions, respectively. Therefore, this kind of incorporating nanomaterials as spacer molecules between GO allows for the design of alternative pathways to minimize restacking of GO and to increase sensitivity toward multiple targeted species.
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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 | 0,000 | 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 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 ».