Effect of Reduced Graphene Oxide Film Thickness on a Chemiresistor’s Response to Volatile Organic Compounds and Warfare Agents
Notice bibliographique
Résumé
We explore the performance of a chemiresistor sensor array based on thin layers of reduced graphene oxide (rGO). The rGO is deposited with a spray coating technique to fabricate three samples of different layer thicknesses, which are characterized by atomic force microscopy (AFM) and Raman spectroscopy. We expose the chemiresistors to water vapor, three volatile organic compounds (VOC), ethanol, acetone, and formaldehyde, and two simulants of chemical warfare agents (CWA), dimethyl-methyl phosphonate (DMMP) and dipropylene glycol monomethyl ether (DPGME). The rGO-based sensors show noticeable changes in resistance upon parts per million variations of the analyte concentrations. The largest detection sensitivity 0.02%/ppm is observed with DPGME. Furthermore, we investigate a thickness-dependent signal that depends on the nature of the analyte. We show that comparing the signal measured with only a few rGO layers of different thicknesses can be used to distinguish formaldehyde from other VOC and DMMP from DPGME. Our findings represent a step toward the development of practical sensor arrays based on low cost, scalable graphene-based materials, enabling both sensitive and selective detection of analytes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».