Metal–Organic Frameworks (MOFs)-Based Piezoelectric-Colorimetric Hybrid Sensor for Monitoring Green Leaf Volatiles

金属有机骨架 压电 材料科学 纳米技术 金属 环境化学 化学 有机化学 冶金 复合材料 吸附
作者
Laxmi Raj Jaishi,Wei Ding,Rick A. Kittelson,Francis Tsow,Xiaojun Xian
出处
期刊:ACS Sensors [American Chemical Society]
卷期号:9 (12): 6553-6562 被引量:5
标识
DOI:10.1021/acssensors.4c02016
摘要

Green leaf volatiles (GLVs) are organic compounds emitted by plants in response to insect attacks, offering early detection potential. Current GLV detection methods like gas chromatography–mass spectroscopy (GC-MS) are costly and complex and lack real-time monitoring capability. There is an unmet need for affordable and portable sensors with high sensitivity to monitor GLVs in real time. In this study, we developed a novel sensor capable of capturing piezoelectric and colorimetric signals for the sensitive and selective detection of 1-hexanol, a well-known green leaf volatile. We used a piezoelectric micro quartz tuning fork (MQTF) as the multifunctional transducer. The MQTF's two prongs were coated with a metal–organic framework (MOF)-thymol blue hybrid sensing material, enabling detection through both color change and resonating frequency shift upon 1-hexanol binding. MOFs offer a high surface area and tunable pore size, which enhance sensor sensitivity and selectivity. The sensor's frequency shift indicates mass change due to 1-hexanol binding to MOFs, while the colorimetric sensing signal relies on thymol blue's reaction with 1-hexanol. Our test results demonstrate the sensor's ability to detect 1-hexanol from 62.5 ppb to 250 ppm with high sensitivity and selectivity when the colorimetric and piezoelectric sensing signals are integrated. Due to its compact size, affordability, easy fabrication, wide detection range, and high sensitivity and selectivity, this colorimetric-piezoelectric sensor could serve as an effective tool for early detection of insect herbivore attacks and timely crop protection strategies.
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
1秒前
tiantian发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Sonder发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
4秒前
鹤轸发布了新的文献求助10
4秒前
盛小铃发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
Maestro_S的应助被qixu123采纳,获得10
5秒前
jjj完成签到,获得积分10
6秒前
Lucas的应助被我是学霸采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
甄晓溪发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
橙汁完成签到,获得积分0
8秒前
舒心傲丝发布了新的文献求助10
8秒前
乐乐的应助被dongqiangqiang采纳,获得10
9秒前
指南针指北完成签到 ,获得积分10
10秒前
追寻的觅双完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
lbw发布了新的文献求助10
11秒前
Wissenheimer的应助被Prof.Z采纳,获得30
12秒前
秋风的应助被科研牛马采纳,获得20
13秒前
枣核发布了新的文献求助10
13秒前
mmy发布了新的文献求助30
14秒前
冷静的豪完成签到 ,获得积分10
15秒前
机智一斩发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
Wulihc完成签到,获得积分10
15秒前
我开花了发布了新的文献求助20
17秒前
弹指一挥关注了科研通微信公众号
18秒前
18秒前
Rongxing发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
Wangguanbo发布了新的文献求助10
20秒前
orixero的应助被盛小铃采纳,获得10
20秒前
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
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8135708
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9536963
关于积分的说明 21620460
捐赠科研通 7718420
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3419585
关于科研通互助平台的介绍 2544892
邀请新用户注册赠送积分活动 2461273