Microfluidic electrochemical sensor with lead ion-imprinted polymer membrane for selective trace lead detection in water
Notice bibliographique
Résumé
Lead contamination in water remains a critical global concern due to its toxicity and persistence. We present a microfluidic sensor that integrates a stand-alone lead ion-imprinted polymer (Pb-IIP) membrane for selective lead detection. Synthesized in situ with Pb(II) as the template, methacrylic acid as the monomer, and 8-hydroxyquinoline as the ligand, the membrane acts as a selective affinity element embedded between non-functionalized electrodes. Leveraging imprinted cavity sites and the Pb-IIP's chemical affinity, the integrated sensor demonstrated heightened lead ion sensitivity, achieving a detection limit of 7.3 ppb and consistent quantification up to 100 ppm. Detection responses were 6.1-fold higher than the membrane-less sensor, 1.5-fold higher than the MAA-based non-imprinted polymer (NIP) sensor, and 13-fold higher than the acrylamide (AAM)-based NIP sensor. The Pb-IIP membrane also differentiated Pb(II) from Cd(II) and Zn(II), with Pb(II) responses being 12.5 % to 69.4 % higher than other ions. Validation with unfiltered municipal tap water yielded recoveries between 96.6 % and 109.0 %, with relative standard deviations below 7 %. These results demonstrate regulatory-relevant detection performance using a low-cost, easily fabricated platform suitable for future adaptation to portable, field-deployable systems.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».