Simple synthesis of Cu/Cu2O/CuO composites with dual adsorption capacity for conductometric NO2 detection

吸附 材料科学 复合数 氧气 复合材料 化学工程 烧结 X射线光电子能谱 热液循环 选择性 检出限 化学 物理化学 催化作用 有机化学 色谱法 工程类
作者
Ting Li,Yuanyuan Wu,Guanyi Zhang,Chuanyu Guo,Xian‐Fa Zhang,Baosheng Li,Xin Zhou,Ming Zheng,Yingming Xu,Shan Gao,Li-Hua Huo
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier BV]
卷期号:399: 134820-134820 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.snb.2023.134820
摘要

Starting from improving the sensing performance of sensing materials to NO2, it is still a challenge to synthesize a material that can simultaneously enhance the adsorption capacity of NO2 and the surface adsorbed oxygen content. In this paper, nano-sized octahedral HKUST-1 precursor was prepared by one-step hydrothermal method. After subsequent sintering treatment at different temperatures, a series of CuO-based composites with oxygen vacancies and pores were obtained. Among them, Cu/Cu2O/CuO composite shows the best response for 1 ppm NO2 at 50 °C (S =14.4), and excellent selectivity, moisture resistance and reproducibility. The minimum detection limit is as low as 50 ppb. In addition, XPS, PL, NO2-TPD analyses and DFT calculations were used to study the reasons in detail for the excellent NO2 gas sensing performance of Cu/Cu2O/CuO. The presence of Cu in the composite improves the ability of material to adsorb NO2, while the presence of Cu2O and oxygen vacancies make the material have more surface adsorbed oxygen. The combined effect of the two makes the material have good NO2 gas sensing performance. The synthesis of this composite material provides new ideas for improving the detection ability of toxic and harmful gases.
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
kkt发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
所所应助ZhenyuLiu采纳,获得10
3秒前
99ldt发布了新的文献求助10
3秒前
赤木发布了新的文献求助10
3秒前
Ricochet发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
wsf2023发布了新的文献求助30
5秒前
5秒前
彭于彦祖应助dy采纳,获得20
6秒前
wqc2060发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
Ricochet完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI5应助武勇采纳,获得30
9秒前
11秒前
sanjin发布了新的文献求助10
11秒前
99ldt完成签到,获得积分20
13秒前
数据线发布了新的文献求助10
14秒前
细心枫叶发布了新的文献求助10
15秒前
怕孤独的自行车完成签到,获得积分10
15秒前
默默白开水完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
可靠的青发布了新的文献求助10
17秒前
19秒前
沐晨浠完成签到,获得积分10
22秒前
东华帝君完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
彭于晏应助牧童采纳,获得10
23秒前
可靠的青完成签到,获得积分10
23秒前
景雪航发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
毛脸雷公嘴完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
hj发布了新的文献求助10
28秒前
Ava应助细心枫叶采纳,获得10
28秒前
29秒前
含糊的凤灵完成签到,获得积分10
30秒前
lune发布了新的文献求助10
30秒前
cuddly完成签到 ,获得积分10
32秒前
32秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Deciphering Earth's History: the Practice of Stratigraphy 200
New Syntheses with Carbon Monoxide 200
Quanterion Automated Databook NPRD-2023 200
Interpretability and Explainability in AI Using Python 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3835028
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377526
关于积分的说明 10498888
捐赠科研通 3097008
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705417
邀请新用户注册赠送积分活动 820558
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772123