清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!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,伴您科研之路漫漫前行!

Enhanced memristor-based gas sensor for fast detection using a porous carbon nanotube top electrode with membrane

电极 材料科学 碳纳米管 吸附 响应时间 多孔性 纳米技术 乙二胺 分析化学(期刊) 化学工程 光电子学 无机化学 化学 复合材料 色谱法 有机化学 计算机图形学(图像) 物理化学 计算机科学 工程类
作者
Myoungsu Chae,Doowon Lee,Jin-Su Jung,Hee‐Dong Kim
出处
期刊:Cell reports physical science [Elsevier BV]
卷期号:4 (11): 101659-101659 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.xcrp.2023.101659
摘要

The detection speed of a memristor-based gas sensor (gasistor) is limited because it detects gas passing through the top electrode (TE). In this work, to enhance the response characteristics to nitric oxide (NO) for a hafnium dioxide (HfO2)-based gasistor, we propose the use of a porous carbon nanotube (CNT) electrode and N-[3-(trimethoxysilyl)propyl]ethylenediamine (en-APTAS) familiar with NO. First, the CNT as a TE provides approximately five times more sensitivity to 50-ppm NO than that with the conventional metal-TE. Also, when employing the en-APTAS of 1.5 wt % to further enhance the response/response time to NO, we observe a 2-fold higher response under 50-ppm NO at room temperature (RT), as well as a 134-s faster response time with en-APTAS due to the increased adsorption energy of the electrode. These results indicate that the use of both porous TE and an en-APTAS membrane with high adsorption energies can effectively improve the NO-sensing characteristics of the gasistor.

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
笑点低的如萱完成签到,获得积分10
9秒前
23秒前
44秒前
坚定的咖啡完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
sbt完成签到 ,获得积分10
1分钟前
mzhang2完成签到 ,获得积分10
1分钟前
笨笨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
朝夕之晖完成签到,获得积分10
1分钟前
Temperature完成签到,获得积分10
1分钟前
guoyufan完成签到,获得积分10
1分钟前
美满惜寒完成签到,获得积分10
1分钟前
cityhunter7777完成签到,获得积分10
1分钟前
喜喜完成签到,获得积分10
1分钟前
开放的乐驹完成签到 ,获得积分10
1分钟前
真的OK完成签到,获得积分0
1分钟前
tingting完成签到,获得积分10
1分钟前
呵呵哒完成签到,获得积分10
1分钟前
runtang完成签到,获得积分10
1分钟前
啪嗒大白球完成签到,获得积分10
1分钟前
ElioHuang完成签到,获得积分0
1分钟前
洋芋饭饭完成签到,获得积分10
1分钟前
zwzw完成签到,获得积分10
1分钟前
yzz完成签到,获得积分10
1分钟前
prrrratt完成签到,获得积分10
1分钟前
阳光完成签到,获得积分10
1分钟前
张浩林完成签到,获得积分10
1分钟前
675完成签到,获得积分10
1分钟前
qq完成签到,获得积分10
1分钟前
BMG完成签到,获得积分10
1分钟前
Syan完成签到,获得积分10
1分钟前
乐空思应助慢慢看采纳,获得50
1分钟前
1分钟前
清水完成签到,获得积分10
1分钟前
ys1008完成签到,获得积分10
1分钟前
从容的绿蝶完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
2分钟前
慢慢看完成签到,获得积分10
2分钟前
追梦人2016完成签到 ,获得积分10
2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
Health Psychology 600
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 500
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 500
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 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 7592288
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9169438
关于积分的说明 19626092
捐赠科研通 7170455
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267514
关于科研通互助平台的介绍 2432371
邀请新用户注册赠送积分活动 2260003