亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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
Song完成签到 ,获得积分0
刚刚
1秒前
刻苦博发布了新的文献求助10
1秒前
小蘑菇应助元骏采纳,获得10
4秒前
6秒前
CC发布了新的文献求助10
6秒前
斯文败类应助元骏采纳,获得10
7秒前
7秒前
Kao应助元骏采纳,获得10
9秒前
香蕉觅云应助lothary采纳,获得10
10秒前
乐乐应助元骏采纳,获得10
11秒前
15秒前
Adam发布了新的文献求助10
15秒前
领导范儿应助CC采纳,获得30
20秒前
20秒前
23秒前
yu发布了新的文献求助30
23秒前
24秒前
orange发布了新的文献求助10
25秒前
orange发布了新的文献求助10
25秒前
orange发布了新的文献求助10
26秒前
orange发布了新的文献求助10
26秒前
orange发布了新的文献求助10
27秒前
orange发布了新的文献求助10
27秒前
orange发布了新的文献求助10
27秒前
orange发布了新的文献求助10
27秒前
lothary完成签到,获得积分10
28秒前
orange发布了新的文献求助10
28秒前
orange发布了新的文献求助10
29秒前
orange发布了新的文献求助10
30秒前
华仔应助yu采纳,获得30
42秒前
小二郎应助ZZZ采纳,获得10
49秒前
Mr_Qiu发布了新的文献求助20
53秒前
烟花应助元骏采纳,获得10
53秒前
HUO完成签到 ,获得积分10
53秒前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
53秒前
小二郎应助元骏采纳,获得10
55秒前
bkagyin应助元骏采纳,获得10
58秒前
顾矜应助元骏采纳,获得10
1分钟前
小蘑菇应助yiluyouni采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
(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
Cronologia da história de Macau 5000
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Association of Reentry Well-Being with Psychological Distress, Employment, and Housing Instability 15-Months After Incarceration 500
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 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 7038271
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8705931
关于积分的说明 18442062
捐赠科研通 6545653
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3115577
关于科研通互助平台的介绍 2197558
邀请新用户注册赠送积分活动 2090916