Een elektronische neus gebaseerd op covalent gemodificeerd grafeen is heel gevoelig voor stikstofdioxide, aldus een Italiaans-Vlaams team in Chemistry A European Journal.
Stikstofdioxide (NO2) is een van de meest voorkomende luchtvervuilers en tast de longen aan. Ook is het een biomarker voor mensen met COPD of kinderastma. Daarom is het zaak om de stof te kunnen detecteren. Met dit in het achterhoofd hebben de groepen van Luigi Sangaletti (Università Cattolica del Sacro Cuore) en Steven De Feyter (KU Leuven) een elektronische neus (e-neus) ontwikkeld die uit een mengsel van gassen nog steeds sensitief is voor NO2.
De e-neus maakten ze op basis van grafeen dat ze decoreerden met drie verschillende diazoniumzouten: 4-bromofenyl, 4-carboxyfenyl en 4-nitrofenyl. Zo kregen ze drie sensoren die ze met een plakje puur grafeen naast elkaar vastmaakten op een elektronische printplaat. Breng je ze vervolgens in contact met NO2, dan kun je aan de hand van de weerstand zien dat het gas aan de sensoren bindt. Vooral vergeleken met puur grafeen reageren én herstellen de sensoren veel sneller. Ook de limiet van de sensoren lag lager: 0,5-2,7 ppb ten opzichte van 200 ppb voor puur grafeen.
Vervolgens keken ze naar hoe de sensoren reageerden op andere gassen. ‘We keken naar gassen die zouden interfereren met NO2’, vertelt eerste auteur Sonia Freddi die in beide groepen werkt. Ze zagen dat de sensoren de meeste gassen inderdaad ook registreerden. ‘De volgende stap was het mengen van NO2 met andere gassen, om te zien hoe het NO2-signaal zich verhoudt tot de andere signalen.’ Het bleek dat je op basis van die metingen inderdaad NO2 kunt discrimineren uit zo’n mengsel van gassen.
Vervolgens lieten ze een algoritme los op de data die ze hadden gegenereerd. ‘Ik moest het algoritme eerst leren welke signalen op welke gassen duiden’, zegt Freddi. ‘Daarna deden we een “blinde test”: kan het algoritme het juiste gas herkennen zonder verdere aanwijzingen? Dat lukte met linear discriminant analysis.’ Ze maakten twee categorieën, NO2 en alle gassen behalve NO2, en voerden daar tests mee uit. Zelfs met de gelimiteerde dataset van tussen de twintig en veertig wist het algoritme voor 95% van de gevallen een juiste voorspelling te doen, wat de stap naar applicaties zeer aantrekkelijk maakt.
Freddi, S. et al. (2023) Chem. Eur. J. e202302154, DOI: 10.1002/chem.202302154
Nog geen opmerkingen