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Enregistrement W6992658419

MATERIALS, SENSORS, AND MANUFACTURING METHODS FOR NEXT GENERATION OF PERSONAL PROTECTIVE EQUIPMENT

2023· dissertation· en· W6992658419 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFedDev OntarioMcMaster University
Mots-clésFiltration (mathematics)Air filterPolypropylenePersonal protective equipmentRespiratorFilter (signal processing)Economic shortageMolding (decorative)Raw material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air quality including presence of different kinds of harmful chemicals and particles is an important factor for human health. Various designs of protective equipment are currently available commercially mainly focusing on one-time/short-term use in industrial environments based on using microfibrous polypropylene to provide passive protection. During the COVID-19 pandemic, the significant shortage of PPE caused severe problem worldwide. In this thesis, we have developed a new one-piece full head and face respirator with high filtration efficiency, designed to be manufactured without industrial equipment. The environmental impact of PPE has led to interest in using natural polymers for filter materials due to their sustainability and biodegradability. We have developed a compostable zein based air filter produced by electrospinning on a craft paper-based substrate to reducing their environmental impact. The electrospun filter material is tailored to be humidity tolerant and mechanically durable by crosslinking zein with citric acid. We used a folding structure to significantly reduce pressure drop during both single filtration and long-term testing, without compromising other performances. We also aim to develop smart PPEs that can sense the toxic contamination in surroundings and monitor physiological conditions of wearer which is necessary in different circumstances. For detecting harmful substance exposure, we demonstrated a one-step fabrication method for a colorimetric, sensitive, and selective ammonia platform. This sensor was based on simple pH-indicator immobilization electrospun mat with ability to detect concentrations of ammonia as low as 0.5 ppm in a fast response time of 10 sec. We highlighted the durable stability for gaseous and liquid interferences owing to its core-shell nanofiber structure. In other worksites, such as under water or mining industries, the non-availability of medical instruments makes it more important to get real-time monitor of physiological signal to prevent accident. We developed the laser induced graphene-based glucose sensor with one step fabrication on Polycarbonate which is the material of the face shield. The proposed sensor had the sensitivity at 70.1 μA mM-1 cm-2 with the detection range from 0.01 mM to 10 mM. The performance enabled the sensor to be used to monitor glucose level in sweat by implement in the face shield. Overall, we have demonstrated the development of new materials and manufacturing methods for next generation functional PPE. The active sensing function was achieved by two categories of sensor implementation: active protection with toxic gas-ammonia detection, and health monitoring function with glucose sensing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
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