Microwave-assisted synthesis of biomass-derived N-doped carbon dots for metal ion sensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomass-derived carbon dots (CDs) have gained significant research interest for environmental monitoring applications thanks to their cost-effectiveness and sustainability. Using eco-friendly biowastes as precursors for CDs production offers an alternative to expensive and unsustainable inorganic and chemically synthesized CDs. This study presents the findings regarding the successful synthesis of biomass-based nitrogen-doped carbon dots (N-CDs) via a rapid, cost-effective, and environmentally friendly microwave-assisted method. Carboxymethyl cellulose (CMC) and glycine were used as carbon precursors and nitrogen dopants for the first time. The N-CDs exhibited a moderately high quantum yield of 31.6 ± 1.5% with an optimal fluorescence excitation wavelength of 400 nm. FTIR, CHNS, and SEM–EDX analyses characterized the N-CDs' surface functional groups and elemental composition. The optical stability of the N-CDs was validated across varying pH levels and NaCl concentrations. The N-CDs displayed notable selectivity and sensitivity for Fe 3 ⁺, Cu 2 ⁺, and Hg 2 ⁺ ions. The primary quenching mechanisms involve electrostatic interactions, π–π interactions, inner filter effects, and energy transfer. Stern–Volmer analysis revealed strong linear quenching for Fe 3 ⁺, Cu 2 ⁺, and Hg 2 ⁺ ions within the 0–10 µM range concentrations, with detection limits (LOD) of 6.0 µM, 1.41 µM and 1.36 µM for Fe 3 ⁺, Cu 2 ⁺, and Hg 2 ⁺, respectively. The fluorescence quenching for Fe 3 ⁺ ions enhanced sensitivity at higher concentrations, while selectivity decreased at lower concentrations. These findings highlight the potential of these N-CDs as a cost-effective and sustainable tool for environmental monitoring, offering a promising approach to addressing critical water contamination issues. Graphical Abstract
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle