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Nov 05, 2023

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Scientific Reports volume 12,

Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 13874 (2022) Citare questo articolo

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La gestione dello stress mentale è diventata molto importante perché uno stress mentale eccessivo e prolungato può danneggiare la salute umana. Negli ultimi anni sono stati identificati diversi biomarcatori associati allo stress mentale. Uno di questi biomarcatori è l’allil mercaptano. Un ossido di stagno del tipo nanofoglio ha mostrato un'elevata selettività del gas per l'allil mercaptano; pertanto, in questo studio, è stata fabbricata una serie di sensori comprendente sensori di gas di ossido di stagno di tipo nanosheet per rilevare l'allil mercaptano. Sono stati utilizzati algoritmi di apprendimento supervisionato per costruire modelli di classificazione dei gas basati sull'analisi dei componenti principali delle risposte del segnale del sensore dalla serie di sensori. I dati completi forniti dai modelli di classificazione possono essere utilizzati per prevedere l’allil mercaptano con elevata precisione.

Il concetto di stress fu introdotto per la prima volta nel 1936 come "la risposta non specifica del corpo a qualsiasi richiesta", una definizione ampliata da successivi esperimenti sullo stress1,2,3. Ricerche recenti definiscono lo stress come qualsiasi evento che interrompe l’omeostasi, inducendo il corpo a rilasciare ormoni per ripristinare l’omeostasi. Lo stress cronico è biologicamente associato a numerosi disturbi e problemi di salute. Pertanto, la gestione dello stress è essenziale in ambito sanitario per prevenire le malattie e migliorare la qualità della vita.

Lo stress mentale può essere quantificato misurando i livelli di diversi biomarcatori dello stress mentale rilasciati dal corpo. Shiseido Co. Ltd. ha recentemente identificato sostanze dall'odore distinguibile emanate dalla pelle durante la tensione emotiva e una di queste sostanze era l'allil mercaptano4,5,6. Di conseguenza, la rilevazione dell'allil mercaptano potrebbe essere utilizzata per prevenire lo stress mentale cronico che segnala all'utente uno stato di tensione emotiva iniziale.

I sensori di gas sono dispositivi efficaci nella rilevazione di sostanze odorose. Inoltre, le serie di sensori combinate con l'analisi statistica dei dati sono state considerate adatte per discriminare, rilevare e riconoscere i gas7,8,9. La chiave per ottenere buone prestazioni dagli array di sensori è che il sensore di gas possieda proprietà di rilevamento superiori e uniche. Poiché il meccanismo di rilevamento fondamentale di un sensore di gas prevede l'adsorbimento e il desorbimento delle molecole di gas sulla superficie del materiale del sensore10,11,12,13, un materiale con una struttura superficiale diversa può fungere da materiale critico nell'applicazione di rilevamento del gas.

In studi precedenti, è stato sviluppato un sensore di gas utilizzando un ossido di stagno di tipo nanosheet come materiale del sensore di gas14,15, che esponeva principalmente strutture superficiali metastabili. Il sensore ha inoltre mostrato proprietà di rilevamento superiori e uniche grazie alle sue diverse strutture superficiali16,17,18,19.

In questo studio, abbiamo studiato le proprietà degli ossidi di stagno del tipo nanosheet rispetto all'allil mercaptano. Abbiamo progettato un array di sensori di gas costituito da sensori di gas di ossido di stagno di tipo nanosheet e condotto uno studio sulla discriminazione e previsione del gas attraverso modelli di previsione statistica utilizzando i segnali dei sensori raccolti per i biomarcatori, incluso l'allil mercaptano.

L'attività di ossidazione catalitica dell'allil mercaptano è stata studiata utilizzando ossido di stagno di tipo nanosheet e per il confronto sono state utilizzate nanoparticelle commerciali di ossido di stagno (Fig. 1). L'ossido di stagno del tipo nanofoglio ha mostrato un'attività maggiore nei confronti dell'allil mercaptano rispetto alle nanoparticelle commerciali di ossido di stagno. Una reazione di conversione è iniziata nell'ossido di stagno del tipo nanofoglio a circa 100 °C e la percentuale di conversione ha raggiunto circa il 99% a 250 °C. Al contrario, nel caso delle nanoparticelle commerciali di ossido di stagno, la reazione di conversione ha iniziato a progredire a circa 150 °C e la percentuale di conversione era di circa il 99% a 300 °C. L'allil mercaptano reagisce spontaneamente con l'ossigeno senza additivi a temperature superiori a 300 °C. La maggiore attività dell'ossido di stagno del tipo nanosheet può essere attribuita alla sua struttura superficiale metastabile con elevata reattività.

99% was obtained for other classification models (Fig. S7)./p> 70%, Tokyo Chemical Industry Co., Ltd.) via a gas generator (PD-1B, GASTEC Co.) The allyl mercaptan oxidation activity was assessed in a fixed bed flow reactor consisting of a quartz glass tube (diameter: 10 mm) under a 100 cm3/min flow of 54-ppm allyl mercaptan gas over 0.01 g of tin powder. A nanosheet-type tin oxide gas sensor was fabricated using similar process. The platinum electrode printed aluminum oxide sensor chip was cleaned by UV light irradiation light (PL16-10 low-pressure mercury lamp, air flow, 100 V, 200 W, SEN Lights Co.) for 20 min. to ensure effective nucleation and growth of nanosheet-type tin oxide. Subsequently the cleaned sensor chip was immersed in an aqueous solution of SnF2 at 90 °C for 0.5, 1, 3, or 6 h. The sample was washed under running water, followed by blow drying at room temperature. The morphology and structure were observed using TEM (Tecnai Osiris, FEI) and FE-SEM (JSM-6335FM, JEOL Ltd.). The gas sensing properties were assessed using a gas sensor evaluation module. A mixed gas (99.99995% nitrogen:99.99995% oxygen = 80:20) was used as air gas. The concentration of allyl mercaptan was controlled by mixing it with air gas, where the gas flow was set to 100, 150, 200, 300, 400, and 500 cm3/min for 54, 36, 27, 18, 14, and 11 ppm, respectively. The concentrations of acetaldehyde, acetone, ethanol, hydrogen, isoprene, toluene, and p-xylene were set to 20 ppm and 100 cm3/min by mixing N2-balanced 25 ppm gas with 99.9995% N2 gas. The humidity effect was examined using a typical nitrogen–oxygen balanced gas-bubbler system. Commercial gas sensors (TGS2600, TGS2602, TGS2603, TGS2610C0, TGS2610D0, TGS2611C0, TGS2611E0, TGS2612D0; FIGARO) were simultaneously used for comparison. The hyperparameters for the depth and random state in the random forest model were 2 and 9, respectively. The k value in the kNN model was set to 9. The gamma value in the SVC with RBF kernel was 0.7. The degree value in the SVC with polynomial SVC was 9. The other hyperparameters were automatically set./p>