Visual Sensing Platform for Quantitative Analysis of Water Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing, unmet demand for real-time, frequent monitoring of water quality across various sectors, including drinking water, wastewater, agriculture, and aquaculture. To address this need, we developed a rapid, image-based water quality sensor that shifts traditional, time-consuming, and costly laboratory analysis to on-site detection of contaminants. In this first-of-its-kind study, we introduced a solid-phase fluorescence sensing platform for detecting chemical contaminants in water. The sensor integrates zinc oxide (ZnO) quantum dots (QDs) with molecularly imprinted polymers (MIPs) to create a fluorescence-responsive material. Upon UV activation, the fluorescence emission from the sensing layer is quenched in the presence of target contaminants, which absorb the excited-state energy of the emissive electrons. Contaminant concentrations were estimated by analyzing the color intensity of captured images using a portable fluorescence detector. The platform was tested with 2,4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D) and the algal toxin Microcystin-LR (MCLR) as model contaminants, demonstrating high sensitivity and adaptability to different targets. We further investigated the sensor's working mechanism, identifying key parameters for expanding its use to a broader range of contaminants. Results confirmed the sensor's strong sensitivity and selectivity, highlighting its potential for developing portable, UV-LED-activated detection systems. The platform's high sensitivity, specificity, target flexibility, and user-friendly design lay the foundation for future lab-on-a-chip, image-based sensing technologies for environmental monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».