跨尺度多孔三维还原氧化石墨烯复合物网络微纳结构调控及其气敏传感器研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61871281
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0123.敏感电子学与传感器
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Graphene can be considered as an excellent sensing material due to its unique properties, however, the majority of graphene membrane sensors generally studied nowadays have layered structures with sheets stacking together, which will prevent the gas from penetrating into the surfaces of inner graphene sheets, accompany with the adsorption of gas molecules and the delay of their movements, and consequently affect the performance of the sensing devices. In this project, we will study a novel chemically reduced graphene oxide (rGO) sheets based nanocomposites with multiscale porous three dimensional structures for gas sensing. Based on the prelimilary studies, the difficulties focused on the control of micro/nano structures of this sensing material will be cracked down in this project. And the parameters for the processes of oxidization, self-assembly, etching, and electrochemical deposition will be studied as well, in order to fabricate the sensing devices with the novel micro/nano structures. By the combination of spatial confinement self-assembly technique and vacuum freeze drying method, the rGO foams can be easily prepared. The macropores and mesopores can be formed during this process, which can increase the exposure of rGO sheets to the analytes.Subsequently, etching vapor was used to etch the rGO sheets, the micropores can be in situ formed and controlled on the surfaces of rGO sheets, which will greatly improve the sensing performance of single rGO sheets, due to the fact that the pore diameter of rGO sheets is close to the molecular mean free path of analyates. Further deposition of metal, metal oxide or conducting polymers on the surfaces of porous rGO networks can be achieved through electrochemical depositon technique, in order to improve the selectivity and sensitivity of the final rGO sensors. During the gas detection process, electric charge (elctron or hole) can transfer to rGO sheets, and then fast travel will occur due to the network of rGO, which will further improve the sensitivity of the resultant sensing device.Since the micro/nano structure plays a key role in the final sensing performance of the device, the dynamic law of the growth of the functional materials mentioned above on the surfaces of porous rGO 3D network will be studied in detail, and their growth mechanism will be developed as well, as a result, the growth of these functional materials on the rGO networks can be controlled. In addition, the relationship between processing parameters and the sensing properties of the resultant composite 3D networks will be studied. And the structures of the networks will be optimized as well. Finally, the sensing mechanism of the resultant composite 3D structures will be developed, which will benefit for the fabrication of high performance rGO sensing devices with low cost and scalability characteristics, and hold a great potential in the realistic gas detection fields.
石墨烯以其优异性能成为制作气体传感器的理想材料,然而,目前普遍研究的石墨烯薄膜气体传感器中片层堆砌易形成致密结构,其易阻碍和粘滞气体分子,从而不利于传感器的气体检测。本课题旨在研究跨尺度多孔三维还原氧化石墨烯(rGO)复合物网络微纳结构调控的关键难点问题,通过探索研究氧化、组装、刻蚀及电化学沉积等工艺参数,实现以下独特结构器件的可控构建:1)跨尺度多孔rGO三维网络,其中,氧化石墨烯还原组装形成大孔和中孔,避免片层堆砌以利于其与气体充分接触,后渗入刻蚀剂蒸汽原位可控刻蚀rGO片形成微孔,利用其孔径与气体分子平均自由程接近来实现器件对气体超灵敏检测;2)原位沉积功能材料,在气体选择性检测同时,电荷转移至rGO后易在此连续网络上无阻碍传输,从而进一步提高其灵敏度。研究多孔rGO三维网络及各功能材料的生成机制,优化复合网络结构,建立其气敏机制,为制备和应用低成本、高性能rGO气体传感器奠定基础。

结项摘要

石墨烯以其优异性能成为制作气体传感器的理想材料,然而,目前普遍研究的石墨烯薄膜气体传感器中片层堆砌易形成致密结构,其易阻碍和粘滞气体分子,从而不利于传感器的气体检测。本课题旨在研究跨尺度多孔三维石墨烯复合物网络微纳结构调控及气敏机制。以镍纳米线薄膜为基底,以甲烷为碳源,采用化学气相沉积法在模板表面原位生长制备出高比表面积的石墨烯,结合化学刻蚀,从而得到三维石墨烯网络,经构效关系研究优化三维网络气敏结构;以高比表面积的三维石墨烯网络为模板,采用水热法原位生长金属氧化物、金属硫化物和导电聚合物,构建石墨烯复合三维网络,利用形成的异质结作为活性位点,大幅提升三维网络的气敏性能。通过探索生长工艺和刻蚀工艺过程中的可控因素与跨尺度多孔石墨烯三维网络微纳结构的关系,阐明跨尺度多孔石墨烯三维网络的形成机理;通过研究探索金属氧化物、金属硫化物及导电聚合物等功能材料在跨尺度多孔石墨烯三维网络上沉积生长的动力学规律,实现各功能材料的可控生长,建立各功能材料在复合网络中的沉积生长机制;通过研究探索生长工艺参数、刻蚀工艺参数及沉积参数等与三维复合网络结构气敏特性间的内在联系,研究多孔石墨烯三维网络及各功能材料的生成机制,优化复合网络结构,阐明跨尺度多孔三维石墨烯复合物网络微纳结构的气敏机制,制备出跨尺度多孔三维石墨烯复合物网络微纳结构高性能气敏传感器,检测极限达ppt量级,为制备和应用低成本、高性能石墨烯气体传感器奠定基础。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(5)
A microfabricated thickness shear mode electroacoustic resonator for the label-free detection of cardiac troponin in serum
用于无标记检测血清中心肌肌钙蛋白的微制造厚度剪切模式电声谐振器
  • DOI:
    10.1016/j.talanta.2020.120890
  • 发表时间:
    2020-08-01
  • 期刊:
    TALANTA
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Liu, Jinlin;Chen, Da;Yang, Jun
  • 通讯作者:
    Yang, Jun
Gas sensors based on assembled porous graphene multilayer frameworks for DMMP detection
基于组装多孔石墨烯多层框架的气体传感器,用于 DMMP 检测
  • DOI:
    10.1039/c9tc02299f
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    Journal of Materials Chemistry C
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Yanyan Wang;Ming Yang;Weixiao Liu;Lei Dong;Da Chen;Changsi Peng
  • 通讯作者:
    Changsi Peng
Highly-sensitive NO2 gas sensors based on three-dimensional nanotube graphene and ZnO nanospheres nanocomposite at room temperature
基于三维纳米管石墨烯和ZnO纳米球纳米复合材料的室温高灵敏NO2气体传感器
  • DOI:
    10.1016/j.apsusc.2021.150720
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Applied Surface Science
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Shuyang Ying;Yanyan Wang;Zhekun Wu;Manman Huang;Lei Dong;Jiang Zhao;Changsi Peng
  • 通讯作者:
    Changsi Peng
Three-Dimensional MoS(2)/Reduced Graphene Oxide Nanosheets/Graphene Quantum Dots Hybrids for High-Performance Room-Temperature NO(2) Gas Sensors.
用于高性能室温 NO2 气体传感器的三维 MoS2/还原氧化石墨烯纳米片/石墨烯量子点混合物
  • DOI:
    10.3390/nano12060901
  • 发表时间:
    2022-03-09
  • 期刊:
    Nanomaterials (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang C;Wang Y;Wu Z;Zhang Z;Hu N;Peng C
  • 通讯作者:
    Peng C
Synthesis of Cu(2)O-Modified Reduced Graphene Oxide for NO(2) Sensors.
用于 NO2 传感器的 Cu2O 修饰还原氧化石墨烯的合成
  • DOI:
    10.3390/s21061958
  • 发表时间:
    2021-03-11
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huang M;Wang Y;Ying S;Wu Z;Liu W;Chen D;Peng C
  • 通讯作者:
    Peng C

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其他文献

临床感染标本厌氧菌分布特征及脆弱拟杆菌耐药性分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
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    --
  • 作者:
    王艳艳;韩艳秋;郭素芳;福泉;王俊瑞
  • 通讯作者:
    王俊瑞
神经调节蛋白-1对心肌梗死大鼠葡萄糖代谢的改善作用
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    10.3760/cma.j.cn112148-20210628-00549
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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新型混合价态钒锗簇合物[Ge_6V_6~ⅤV_9~ⅣO_(42)(OH)_6(H_2O)]的合成与表征
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王磊;王艳艳;李乙;梁志强
  • 通讯作者:
    梁志强

其他文献

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王艳艳的其他基金

基于石墨烯纳米条纹垂直结构器件及其在磁场作用下的气敏特性研究
  • 批准号:
    51302179
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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