Near‐Zero Power MOF‐Based Sensors for NO2 Detection

材料科学 检出限 零排放 金属有机骨架 灵敏度(控制系统) 吸附 光电子学 纳米技术 化学工程 电气工程 电子工程 物理化学 数学 统计 工程类 化学
作者
Leo J. Small,Susan E. Henkelis,David Rademacher,Mara Schindelholz,James L. Krumhansl,Dayton J. Vogel,Tina M. Nenoff
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:30 (50) 被引量:125
标识
DOI:10.1002/adfm.202006598
摘要

Abstract Detection and capture of toxic nitrogen oxides (NO x ) is important for emissions control of exhaust gases and general public health. The ability to directly electrically detect trace (0.5–5 ppm) NO 2 by a metal–organic framework (MOF)‐74‐based sensor at relatively low temperatures (50 °C) is demonstrated via changes in electrical properties of M‐MOF‐74, M = Co, Mg, Ni. The magnitude of the change is ordered Ni > Co > Mg and explained by each variant's NO 2 adsorption capacity and specific chemical interaction. Ni‐MOF‐74 provides the highest sensitivity to NO 2 ; a 725× decrease in resistance at 5 ppm NO 2 and detection limit <0.5 ppm, levels relevant for industry and public health. Furthermore, the Ni‐MOF‐74‐based sensor is selective to NO 2 over N 2 , SO 2 , and air. Linking this fundamental research with future technologies, the high impedance of MOF‐74 enables applications requiring a near‐zero power sensor or dosimeter, with the active material drawing <15 pW for a macroscale device 35 mm 2 with 0.8 mg MOF‐74. This represents a 10 4 –10 6 × decrease in power consumption compared to other MOF sensors and demonstrates the potential for MOFs as active components for long‐lived, near‐zero power chemical sensors in smart industrial systems and the internet of things.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
北葵完成签到,获得积分20
刚刚
苒苒发布了新的文献求助10
2秒前
LL完成签到 ,获得积分10
2秒前
Jasper应助高质量外星人采纳,获得10
3秒前
忧郁的芒果干完成签到 ,获得积分10
3秒前
cc发布了新的文献求助10
4秒前
Selonfer完成签到,获得积分10
4秒前
番薯圆完成签到,获得积分10
4秒前
tangyunfeng完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
Esther发布了新的文献求助10
7秒前
秋雨发布了新的文献求助10
7秒前
小66完成签到,获得积分10
8秒前
欣观应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
morena应助科研通管家采纳,获得20
8秒前
9秒前
欣观应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
愉快的真发布了新的文献求助10
9秒前
欣观应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
lixinglei应助科研通管家采纳,获得20
10秒前
10秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
lixinglei应助科研通管家采纳,获得20
10秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
12秒前
cc完成签到,获得积分10
14秒前
sxy发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
17秒前
17秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7577418
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9157111
关于积分的说明 19590484
捐赠科研通 7161335
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265338
关于科研通互助平台的介绍 2430294
邀请新用户注册赠送积分活动 2255998