This paper investigates the vibration behavior of pristine and defected triangular graphene sheets; which has recently attracted the attention of researchers and compare these two types in natural frequencies and sensitivity. Here, the molecular dynamics method has been employed to establish a virtual laboratory for this purpose. After measuring the different parameters obtained by the molecular dynamics approach, these data have been analyzed by using the frequency domain decomposition (FDD) method, and the dominant frequencies and mode shapes of the system have been extracted. By analyzing the vibration behaviors of pristine triangular graphene sheets in four cases (right angle of 45-90-45 configuration, right angle of 60-90-30 configuration, equilateral triangle and isosceles triangle), it has been demonstrated that the natural frequencies of these sheets are higher than the natural frequency of a square sheet, with the same number of atoms, by a minimum of 7.6% and maximum of 26.6%. Therefore, for increasing the resonance range of sensors based on 2D materials, nonrectangular structures, and especially the triangular structure, can be considered as viable candidates. Although the pristine and defective equilateral triangular sheets have the highest values of resonance, the sensitivity of defective (45,90,45) triangular sheet is more than other configurations and then, defective (45,90,45) sheet is the worst choice for sensor applications.
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) enables the detection of various types of π-conjugated biological and chemical molecules owing to its exceptional sensitivity in obtaining unique spectra, offering nondestructive classification capabilities for target analytes. Herein, we demonstrate an innovative strategy that provides significant machine learning (ML)-enabled predictive SERS platforms through surface-engineered graphene via complementary hybridization with Au nanoparticles (NPs). The hybridized Au NPs/graphene SERS platforms showed exceptional sensitivity (10-7 M) due to the collaborative strong correlation between the localized electromagnetic effect and the enhanced chemical bonding reactivity. The chemical and physical properties of the demonstrated SERS platform were systematically investigated using microscopy and spectroscopic analysis. Furthermore, an innovative strategy employing ML is proposed to predict various analytes based on a featured Raman spectral database. Using a customized data-preprocessing algorithm, the feature data for ML were extracted from the Raman peak characteristic information, such as intensity, position, and width, from the SERS spectrum data. Additionally, sophisticated evaluations of various types of ML classification models were conducted using k-fold cross-validation (k = 5), showing 99% prediction accuracy.
A new amperometric biosensor has been developed for the detection of hydrogen peroxide ($H_2O_2$). The sensor was fabricated through the one-step deposition of a biocomposite layer onto a glassy carbon electrode at neutral pH. The biocomposite, as a $H_2O_2$ sensing element, was prepared by the electrochemical deposition of a homogeneous mixture of graphene oxide, aniline, and horseradish peroxidase. The experimental results clearly demonstrated of that the sensor possessed high electrocatalytic activity and responded to $H_2O_2$ with a stable and rapid manners. Scanning electron microscopy, cyclic voltammetry, and amperometry were performed to optimize the characteristics of the sensor and to evaluate its sensing chemistry. The sensor exhibited a linear response to $H_2O_2$ in the range of 10 to $500{\mu}M$ concentrations, and its detection limit was calculated to be $1.3{\mu}M$. The proposed sensing-chemistry strategy and the sensor format were simple, cost-effective, and feasible for analysis of "food-grade $H_2O_2$" in food samples.
Today, graphene loaded textiles are being considered promising smart clothing due to their high conductivity. In this study, we reported reduced graphene oxide(r-GO) deposited pure cotton fabrics fabricated with a colloidal solution of graphene(GO), using a one-step aerosol spray pyrolysis(ASP) process and their potential application on smart textiles. The ASP process is advantageous in that it is easily implementable and can be applied for continuous processing. Moreover, this process has never been applied to deposit r-GO on pure cotton fabric. The field emission-scanning microscopy (FE-SEM) observation, Fourier transform-infrared(FT-IR) analysis, Raman spectroscopy, X-ray diffraction(XRD) analysis, and ultraviolet transmittance(UVT) were used to evaluate material properties of the r-GO colloids. The resistance was also measured to evaluate the electrical conductivity of the specimens. The results revealed that the r-GO was successfully deposed on specimens, and the specimen with the highest electrical conductivity demonstrated an electrical resistance value of 2.27 kΩ/sq. Taken together, the results revealed that the ASP method demonstrated a high potential for effective deposition of r-GO on cotton fabric specimens and is a prospect for the development of conductive cotton-based smart clothing. Therefore, this study is also meaningful in that the ASP process can be newly applied by depositing r-GO on the pure cotton fabric.
In this work, pure hierarchical ZnO structure was prepared using a simple hydrothermal method, and Ag nanoparticles doped hierarchical ZnO structure was synthesized uniformly through photochemical route. The reduced graphene oxide (rGO) has been synthesized by typical Hummer's method and reduced by hydrazine. Prepared Ag/ZnO nanostructures are uniformly dispersed on the surface of rGO sheets using ultrasonication process. The synthesized samples were characterized by SEM, TEM, EDS, XRD and PL spectra. The average size of prepared ZnO microspheres was around $2{\sim}3{\mu}m$ and showed highly uniform. The average size of doped-Ag nanoparticles was 50 nm and decorated into ZnO/rGO network. The $C_2H_2$ gas sensing properties of as-prepared products were investigated using resistivity-type gas sensor. Ag/ZnO-rGO based sensors exhibited good performances for $C_2H_2$ gas in comparison with the Ag/ZnO. The $C_2H_2$ sensor based on Ag/ZnO-rGO had linear response property from 3~1000 ppm of $C_2H_2$ concentration at working temperature of $200^{\circ}C$. The response values with 100 ppm $C_2H_2$ at $200^{\circ}C$ were 22% and 78% for Ag/ZnO and Ag/ZnO-rGO, respectively. In additions, the sensor still shows high sensitivity and quick response/recovery to $C_2H_2$ under high relative humidity conditions. Moreover, the device shows excellent selectivity towards to $C_2H_2$ gas at optimal working temperature of $200^{\circ}C$.
A novel non-enzymatic oxalic acid (OA) sensor based on the platinum/carbon black-nickel-reduced graphene oxide (Pt/CBNi-rGO) nanocomposite is reported. The nanocomposites were prepared by the ethylene glycol reduction method. Their morphology and chemical composition were characterized by scanning electron microscopy (SEM), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) and transmission electron microscopy (TEM). The results clearly demonstrated the formation of the Pt/CB-Ni-rGO nanocomposite. The electrocatalytic activity of the Pt/CB-Ni-rGO electrode was investigated by cyclic voltammetry. It was determined that the appropriate amount of Pt enhanced the catalytic activity of Pt for oxalic acid electro-oxidation. Moreover, the modified electrode was determined to be highly selective for oxalic acid without interference from compounds commonly found in urine including uric acid and ascorbic acid. The chronoamperometric signal gave a wide linearity range of 20 μM-60 mM and the detection limit (3σ) was found to be 2.35 μM. The proposed method showed high selectivity, stability, and good reproducibility and could be used with micro-volumes of sample for the detection of oxalic acid. Finally, the oxalic acid content in artificial and control urine samples were successfully determined by our proposed electrode.
It is very important to secure the adhesion durability between the base film and the conductive paste for the development of a sensor for detecting hazardous chemicals. In this study, an ester binder was used to improve the adhesive properties which can be a problem when applying the sensor to the cross cut 0B or 1B grade. This problem was found while evaluating the adhesive properties by coating the polyaniline/graphene nano plate (GNP) paste on the polyethylene terephthalate (PET) film. When 10 wt% or more of the ester-based binder was added, the cross cut grade to which the sensor can be applied was 3B or higher. It was confirmed that the excessive addition of the binder may affect the electrical properties of the conductive paste and actually decrease the reactivity to sulfuric acid. To improve the electrical property, a carbon black (CB) content was varied resulting in the optimum electrical property observed at 2 wt% of CB.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.210.2-210.2
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2014
Recently, molybdenum disulfide (MoS2) nanostructures have been investigated for applications of lithium-ion batteries, solar cell, and gas sensors. In this regard, we have studied atomic and electronic properties of MoS2 nanostructures with adsorbed atoms and molecules using density functional theory calculations. Our calculations reveal that the several atoms such as H, C, N, and F are chemically bound to several sites on the two-dimensional (2D) MoS2 surface. On the other hand, various contamination molecules such as CO, CO2, NO, NO2, and NH3 do not bind to the surface. Next, adsorption of various molecules on the one-dimensional (1D) armchair MoS2 nanoribbon is investigated. Contrary to the case of 2D MoS2 monolayer surface, some molecules (CO and NO) are bound well to the edge of the MoS2 nanoribbon. We find that the molecular states due to adsorption are located near the Fermi level, which makes the band gap narrower. Therefore, we suggest that monolayer MoS2 nanoribbons be used as the gas sensors or detectors.
In this work, a green and simple one-pot route was developed for the synthesis of highly fluorescent aminofunctionalized graphene quantum dots (a-GQDs) via hydrothermal process without any further modification or surface passivation. We synthesized the a-GQDs using glucose as the carbon source and ammonium as a functionalizing agent without the use of a strong acid, oxidant, or other toxic chemical reagent. The as-obtained aGQDs have a uniform size of 3-4 nm, high contents of amino groups, and show a bright green emission with high quantum yield of 32.8%. Furthermore, the a-GQDs show effective fluorescence quenching for $Cu^{2+}$ ions which can serve as effective fluorescent probe for the detection of $Cu^{2+}$. The fluorescent probe using the obtained aGQDs exhibits high sensitivity and selectivity toward $Cu^{2+}$ with the limit of detection as low as 5.6 nM. The mechanism of the $Cu^{2+}$ induced fluorescence quenching of a-GQDs can be attributed to the electron transfer by the formation of metal complex between $Cu^{2+}$ and the amino groups on the surface of a-GQDs. These results suggest great potential for the simple and green synthesis of functionalized GQDs and a practical sensing platform for $Cu^{2+}$ detection in environmental and biological applications.
The accurate detection of hydrogen gas molecules is considered to be important for industrial safety. However, the selective detection of the gas using semiconductive metal oxides (SMOs)-based sensors is challenging. Here, we describe the fabrication of H2 sensors in which a nanocellulose/graphene oxide (GO) hybrid membrane is attached to SnO2 nanosheets (NSs). One-dimensional (1D) nanocellulose fibrils are attached to the surface of GO NSs (GONC membrane) by mixing GO and nanocellulose in a solution. The as-prepared GONC membrane is employed as a sacrificial template for SnO2 NSs as well as a molecular sieving membrane for selective H2 filtration. The combination of GONC membrane and SnO2 NSs showed substantial selectivity to hydrogen gas (Rair / Rgas > 10 @ 0.8 % H2, 100 ℃) with noise level responses to interfering gases (H2S, CO, CH3COCH3, C2H5OH, and NO2). These remarkable sensing results are attributed mainly to the molecular sieving effect of the GONC membrane. These results can facilitate the development of a highly selective H2 detector using SMO sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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