Modeling of Inert Gas Sensors Using First Principles Methods

惰性气体 霓虹灯 氙气 惰性 石墨烯 吸附 材料科学 化学 分析化学(期刊) 纳米技术 物理化学 有机化学
作者
Abdul Majid,Bazgha Khadim,Mohammad Alkhedher,Sajjad Haider,Muhammad Saeed Akhtar
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:23 (16): 18118-18124 被引量:21
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3283959
摘要

The detection of inert gases is difficult due to their inactive nature, which makes the preparation of the applicable gas sensor a challenging task. This work reports comprehensive first-principles investigations to design inert gas sensors. Graphene (Gr) sheets decorated with palladium (Pd) clusters Pdn ( ${n}$ = 2–6) were optimized after which adsorption of inert gases He, Ne, Ar, Kr, Xe, and Rn was carried out using the density functional theory (DFT)-based formalism. The reactivity of the sensors comprising Pd cluster-decorated-defected graphene is significantly higher than that of the sensor with a bare and defect-free graphene sheet. The adsorption caused redistribution of the electronic structure which provides the basis for sensing the adsorbate. The gas sensor Pd2–Gr exhibited good sensitivity toward neon and xenon while Pd3–Gr appeared more effective in the detection of krypton gas. Helium is appropriately detected by the Pd4–Gr sensor and the Pd5–Gr sensor is found capable of sensing radon and argon gases. The Pd6–Gr sensor is not a favorable sensor for sensing inert gases. The findings of this work are beneficial for the fabrication of inert gas sensors for small and industrial-scale applications.
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
小小马完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
ChatGPT发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
老李应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
wsafhgfjb完成签到,获得积分10
4秒前
洪旺旺完成签到 ,获得积分10
4秒前
egg2完成签到,获得积分10
5秒前
依旧完成签到,获得积分10
6秒前
ChatGPT发布了新的文献求助10
11秒前
ce完成签到,获得积分10
14秒前
Jean_Zhao完成签到,获得积分10
17秒前
Puffkten完成签到 ,获得积分10
20秒前
939901842完成签到 ,获得积分10
30秒前
饱满的荧完成签到 ,获得积分10
34秒前
34秒前
ppapp完成签到,获得积分10
35秒前
alnxdcy完成签到,获得积分10
39秒前
笨笨梦松完成签到,获得积分10
48秒前
zhangxasq完成签到,获得积分10
48秒前
阿里完成签到,获得积分10
49秒前
热心青易完成签到 ,获得积分10
50秒前
心理学四完成签到,获得积分10
51秒前
乐观紫完成签到,获得积分10
53秒前
朴实寻真完成签到,获得积分10
56秒前
Jasmineyfz完成签到 ,获得积分0
58秒前
Anlocia完成签到 ,获得积分10
58秒前
乔杰完成签到 ,获得积分10
59秒前
Remon完成签到,获得积分10
1分钟前
芭乐王子完成签到 ,获得积分20
1分钟前
Once完成签到,获得积分10
1分钟前
墨染完成签到 ,获得积分10
1分钟前
脑洞疼应助chHe采纳,获得30
1分钟前
美丽心情完成签到,获得积分10
1分钟前
卓若之完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chemzhh完成签到,获得积分10
1分钟前
孤独的凤应助alnxdcy采纳,获得10
1分钟前
lemon完成签到,获得积分10
1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
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
CCRN 的官方教材 《AACN Core Curriculum for High Acuity, Progressive, and Critical Care Nursing》第8版 1000
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 801
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5966783
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7255622
关于积分的说明 15975289
捐赠科研通 5103927
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2741517
邀请新用户注册赠送积分活动 1705801
关于科研通互助平台的介绍 1620468