Wetenschap
Een "e-nose" MOF-gebaseerde sensor maakt nauwkeurig onderscheid tussen o-xyleen, m-xyleen en p-xyleen van mengsels. Krediet:Peng Qin
Als verfverdunner, inkt en lijm drogen, kunnen ze vluchtige organische stoffen (VOS) vrijgeven, die een negatieve invloed kunnen hebben op de gezondheid. Typisch is een van die VOC's xyleen, dat bestaat uit drie isomeren met dezelfde elementen maar enigszins verschillende rangschikkingen. Omdat de isomeren zo op elkaar lijken, zijn ze moeilijk afzonderlijk te controleren. Nu rapporteren onderzoekers in ACS Sensors hebben een elektrische neus ("e-nose") ontwikkeld met poreuze metaal-organische raamwerken (MOF) films die xyleenisomeermengsels nauwkeurig kunnen onderscheiden.
Xyleen, ook wel xylol genoemd, is schadelijk als grote hoeveelheden worden ingeademd of via de huid worden opgenomen. Elke isomeer, o -xyleen, m -xyleen en p -xyleen, reageert anders bij mensen en andere zoogdieren, dus het is belangrijk om de omgeving voor elke isomeer te controleren en niet alleen voor hun cumulatieve aanwezigheid. Eerder gebruikten onderzoekers gaschromatografie-analyse om de drie vormen van xyleen te identificeren. Maar deze procedure vereist grote instrumenten die duur zijn, en de analyses zijn tijdrovend. Lars Heinke en collega's wilden dus kijken of MOF-films konden worden ingebouwd in eenvoudige, snellere sensoren om de aanwezigheid van elk isomeer afzonderlijk in de lucht te detecteren en te meten.
De onderzoekers maakten zes verschillende poreuze MOF-films waarvan bekend is dat ze xyleenisomeren adsorberen en pasten ze toe op gravimetrische sensoren in een array die een 'e-nose' wordt genoemd. In eerste experimenten toonde het team aan dat de MOF-films verschillende gevoeligheden hadden voor o -xyleen, m -xyleen en p -xyleen. Vervolgens testten ze het vermogen van de e-nose om xyleenisomeren in mengsels te onderscheiden in concentraties van 10 ppm en 100 ppm, de blootstellingslimiet van het Amerikaanse National Institute for Occupational Safety and Health. Door de sensorarraygegevens te analyseren met een machine learning-algoritme, kon het team de samenstelling van de mengsels bepalen met een nauwkeurigheid van 86% voor het mengsel van 10 ppm en een nauwkeurigheid van 96% voor het mengsel van 100 ppm. De onderzoekers zeggen dat de MOF-gebaseerde e-nose een eenvoudig apparaat is om de drie vormen van xyleen te onderscheiden in omgevingsmonitoring en diagnostische gezondheidstests. + Verder verkennen
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com