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Enregistrement W4412954837 · doi:10.3390/chemosensors13080289

Optimized SILAR Growth of Vertically Aligned ZnO Nanorods for Low-Temperature Acetone Detection

2025· article· en· W4412954837 sur OpenAlexfundno aff
Brahim Ydir, Amine Ajdour, Mouad Soumane, Iulia Antohe, G. Socol, Luiza Izabela Toderascu, Driss Saadaoui, Imade Choulli, Radouane Leghrib, Houda Lahlou

Notice bibliographique

RevueChemosensors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademia Oamenilor de Știință din RomâniaAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésNanorodMaterials scienceAcetoneNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertically oriented morphologies of the semiconducting metal oxide (SMO) surface provide a simple and effective means of enhancing gas sensor performance. We successfully synthesized explicitly aligned ZnO nanorods using a simple automated SILAR technique to improve acetone detection. In this work, we found that vertically oriented morphologies, such as well-aligned ZnO nanorods, can significantly enhance the sensor response due to an increase in specific active area and electron mobility, allowing a faster response to changes in the gas environment. The optimal operating temperature for our ZnO nanorod-based sensors in detecting acetone gas is 260 °C. At this temperature, the sensors exhibit a 96% response with a rapid response time of just 3 s. The improved sensing performance is attributed to both electronic and chemical sensitization mechanisms, which enhance the formation of active sites and shorten electron diffusion paths.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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