High-Performance N-Butanol Gas Sensor Based on Iron-Doped Metal–Organic Framework-Derived Nickel Oxide and DFT Study

材料科学 氧化镍 金属有机骨架 兴奋剂 金属 正丁醇 吸附 氧化物 无机化学 化学工程 丁醇 纳米技术 物理化学 冶金 光电子学 有机化学 乙醇 化学 工程类
作者
Mengjie Wang,Junkai Shao,Hongyan Liu,Yuhang Qi,Ping He,Shengying Yue,Caixuan Sun,Junyi Dong,Guofeng Pan,Xueli Yang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:15 (7): 9862-9872 被引量:46
标识
DOI:10.1021/acsami.2c21169
摘要

In this study, a straightforward two-step hydrothermal process was used to synthesize Fe-doped NiO nanomaterials. A number of characterization approaches were employed to explore the structure and morphology of the synthesized Fe-doped NiO. The as-prepared samples were multi-layered flower-like structures formed by nanoparticles, according to scanning electron microscopy and transmission electron microscopy studies. The findings of the study on gas sensing performance showed that the response of the 1.5 at % Fe-NiO sensor was nearly 100 times greater than that of the pure NiO sensor, and the lower limit of detection was greatly decreased (50 ppb). The 1.5 at % Fe-NiO sensor exhibited superior sensing performance for n-butanol. The incorporation of an appropriate amount of Fe into the NiO lattice modified the carrier concentration, which is the primary cause of the increased sensor performance of an appropriate amount of Fe-doped NiO. In addition, the density functional theory calculation method based on the first-principles theory was used to study the adsorption performance and electronic behavior of pure NiO and 1.5 at % Fe-NiO for n-butanol. The calculated results were consistent with the experimental results.
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
大个应助科研小巨头采纳,获得10
1秒前
zzz发布了新的文献求助10
1秒前
lydiafff发布了新的文献求助10
1秒前
Crazydan发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
顺顺ll发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
de发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
元水云关注了科研通微信公众号
2秒前
3秒前
3秒前
KK应助健忘的初翠采纳,获得10
3秒前
生菜发布了新的文献求助10
3秒前
Yh_alive应助黑猫采纳,获得10
3秒前
刘乐源完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
Eno完成签到,获得积分10
5秒前
怕黑香彤发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
慕容誉发布了新的文献求助10
6秒前
墨玉都尉完成签到,获得积分10
6秒前
斯文败类应助HAOHAO采纳,获得10
6秒前
6秒前
帅哥吴克发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
小懒猪发布了新的文献求助10
7秒前
师德完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
蓝天发布了新的文献求助30
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
lzl17o8完成签到,获得积分10
9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
Geist der Kunst und Kultur 1000
Resistance Spot Welding Dataset for Automobile Body-in-White Quality Analysis 748
日本現代怪異事典 副読本 700
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 650
Machine Learning for Asset Management and Pricing 600
Numerical analysis of the coupled atmosphere-ocean models (CAO II). II 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 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 7396256
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9002341
关于积分的说明 19161269
捐赠科研通 7031733
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3230019
关于科研通互助平台的介绍 2392446
邀请新用户注册赠送积分活动 2211750