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多巴胺检测用硼掺杂金刚石膜电极材料与电化学性能研究
摘要 ：脑内神经递质多巴胺 (DA) 的含量异常与帕金森病、阿尔兹海 默症等神经系统类疾病的发生发展密切相关，精准、实时监测其脑 内含量可作为临床诊疗的重要参考。电化学分析法具备成本低、响 应快、可实现体内实时监测等优势。然而，脑内复杂环境中蛋白吸 附、多物质共存等因素会极大干扰多巴胺的定量分析，这对电极的 灵敏度、选择性和稳定性提出了极高的要求。因此，研发出满足要 求的电极材料是实现多巴胺电化学检测临床应用的关键。掺硼金刚 石 (BDD) 电极生物相容性好、背景电流低、电势窗口宽、抗吸附性 强、化学稳定性高，相较于易团聚、易脱落而失效的金属纳米颗粒 或电阻较大的高分子材料， BDD 电极更具潜力解决上述多巴胺检测 的难点问题。然而， BDD 电极虽能有效抵御蛋白吸附，但在多巴胺 的选择性检测方面存在不足： BDD 电极表面缺乏能够高灵敏度、高 选择性检测多巴胺分子的官能团。因此，在保持 BDD 本征特性的基 础上，系统研究 BDD 电极表面改性与功能化修饰对电化学检测多巴 胺的选择性、灵敏度和稳定性的影响机理，是 BDD 电极实现临床应 用的关键。基于此，本论文从 BDD 膜电极的功能性改性与修饰到 BDD 微电极体内检测，系统研究了 BDD 膜电极在多巴胺电化学检测 中的作用机理，揭示了 BDD 电极界面性质对多巴胺分子氧化过程的 影响规律，所得具体结论如下： (1) 针对 BDD 电化学活性较低的问题，采用高温溶碳刻蚀和滴 涂修饰方法，在 BDD 电极表面刻蚀纳米孔洞并修饰 Nafion 选择性透 过膜（ NAF ），制备了 Nafion 修饰的多孔 BDD 复合电极 NAF/pBDD ； 研究了该复合电极对多巴胺的电化学检测机理，揭示了 NAF/pBDD 复合电极比 BDD 电极具有更多活性位点的原因，同时探究了 Nafion 膜对多巴胺和抗坏血酸的作用机制；该电极针对多巴胺的检测限 (42 nM) 和检测线性范围 (0.1 ~ 110 μM) 相较于 BDD 均得到了有效改善。 (2) 针对 BDD 电极对多巴胺选择性较弱的问题，在 pBDD 表面 修饰活性更高的纳米炭黑颗粒 (CB) ，制备了 NAF-CB/pBDD 复合电 极，研究了炭黑颗粒的加入对主要干扰物抗坏血酸 (AA) 电化学响应 的影响机理，揭示了该电极在高浓度、多干扰物并存环境下对多巴 胺的选择性检测机制。结果表明，该电极可有效将干扰物抗坏血酸 的氧化电位提前以减少对多巴胺信号的干扰，检测限 (54 nM) 和检测
电化学
抽象准确的电池健康状况（SOH）评估是电池系统安全稳定操作的关键之一。基于洛伦兹图（LP）提出了一种新型的锂离子电池模块的快速SOH评估方法。在某个SOC间隔中，模块的平均Lorenz半径（ALR）作为该模块SOH的健康因素提取。研究结果表明，随着电池模块年龄的增长，模块的ALR值逐渐增加了充电曲线的低SOC范围或放电曲线。当将20％SOC的ALR值作为健康因素提取时，ALR-SOH评估模型表示线性负相关，其优点超过0.99。当提取包含20％SOC的任何SOC间隔的电压数据以计算模块的ALR值时，基于放电电压的ALR-SOH评估模型的准确性通常比基于充电电压的高度更好。使用从排放期间10％SOC开始的任何SOC间隔的电压数据计算模块的ALR值时，基于放电电压数据的ALR-SOH评估模型的效果高于0.97，这表明基于LP的SOH评估方法的稳健性。这将为此方法的实际应用提供充足的选择。
电化学阻抗
草甘膦是一种用于破坏通常被称为杂草的除草剂。从1970年代开始，草甘膦的生产和使用在世界范围内稳步增长。到目前为止，尽管涉及风险，但这种除草剂仍在广泛使用（Cuhra等，2013）。草甘膦通过中断对植物功能必不可少的芳族氨基酸的合成而起作用（Lopes等，2018）。最近，人们对草甘膦对生物和环境的影响越来越关注（Johansson等，2018； Seide等，2018）。在这种除草剂的许多影响中是毒性，抗氧化剂活性的变化，内分泌破坏，对脂质的损害，组织学损害等。（Lopes等，2018; Ren等，2018; Lorenz等，2019）。草甘膦可以在土壤，植物和食品中作为污染物。gly在水中具有很高的溶解度，其大量使用会导致表面和地下水污染（Ruiz de Arcaute等，2018）。在各种培养基中检测草甘膦，例如色谱，光度法，
物理化学和电化学评估...
摘要 本研究考察了水热法制备的氧化铜还原氧化石墨烯纳米复合材料 (CuO/rGO) 的物理化学性质和耐腐蚀性。CuO/rGO 纳米复合材料具有明确而均匀的结构、减小的晶体尺寸和均匀分布的与 rGO 连接的 CuO 纳米粒子。X 射线衍射证实了 15.1 nm 结晶单斜 CuO 纳米粒子的制造。EDX 通过检测 Cu、O 和 C 成分来确认复合材料的成分。电化学阻抗谱 (EIS) 和动电位极化 (LSV) 测试评估了 CuO/rGO 纳米复合材料的耐腐蚀性。在 HCl 电解质下以 PPM 比率腐蚀的低碳钢板处理纳米复合材料涂层基材。通过将其腐蚀性能与 CuO/rGO 浓度（以 ppm 为单位）进行比较来评估复合材料的协同效应。耐腐蚀数据表明，CuO/rGO 复合材料的抑制剂浓度为 0、25、50、75 和 100 ppm 时性能有所改善。将 rGO 添加到复合材料中可以保护复合材料并加速电荷转移，从而减少腐蚀并提高稳定性。复合材料的 CuO 和 rGO 协同效应无论浓度如何都具有出色的耐腐蚀性，使其成为易腐蚀应用的可行材料。该研究开发了新颖有效的防腐方法，以保护食品、汽车和大型能源行业的材料。
通过电化学阻抗光谱
摘要：在工业4.0时代，实现生产优化并最大程度地降低环境影响已经变得至关重要。能源管理，尤其是在智能电网的背景下，在确保可持续性和效率方面起着至关重要的作用。锂离子电池由于其多功能性和性能而成为储能的领先技术。但是，准确评估其健康状况（SOH）对于保持网格可靠性至关重要。虽然排放能力和内部电阻（IR）通常使用SOH指标，但电池阻抗也为老化降解提供了宝贵的见解。本文探讨了电化学阻抗光谱（EIS）定义锂电池SOH的使用。通过分析不同频率的阻抗光谱，可以获得对电池降解的全面理解。使用EIS测量和等效电路模型（ECM），在各种放电条件下对圆柱LI -MN电池进行了生命周期分析。这项研究强调了衰老对电池特性的不同影响，强调了不同生命阶段的变化以及阻抗频谱每个区域的行为变化。此外，它证明了EIS的功效和该技术的优势与随着时间的推移跟踪SOH所使用的仅IR测量值相比。这项研究有助于促进对锂电池降解的理解，并强调EIS在确定其健康状况对智能电网应用方面的重要性。
基于壳聚糖的电化学免疫传感器 -
摘要：我们报道了一种利用壳聚糖 - 晶纳米片（CS-GNS）纳米复合材料的高效电化学免疫传感器，用于检测玉米样品中黄曲霉毒素B 1（AFB 1）。用作修饰层的CS-GNS纳米复合材料提供了重要的特定表面积和生物相容性，从而提高了电子传递速率和抗体固定的效率。利用差异脉冲伏安法（DPV）和电化学阻抗光谱（EIS）进行了电化学表征。此外，优化了抗体浓度，pH，抗体固定时间和免疫反应时间。结果表明，免疫反应之前和之后的当前变化（∆ I）表现出与AFB 1浓度以及良好的特异性和稳定性的牢固线性关系（R 2 = 0.990）。线性范围从0.05 ng/ml扩展，检测极限为0.021 ng/ml（s/n = 3）。免疫传感器的恢复率在玉米样品中的恢复速率范围从97.3％到101.4％，使用有效的方法显示出有希望的性能，并表明检测谷物中真菌毒素的前景显着。
从电化学阻抗光谱
电化学系统的电化学阻抗光谱（EIS）数据的分析通常包括使用专家知识来定义等效电路模型（ECM），然后优化模型参数以反应各种抗性，能力，电感，电感性或扩散反应。对于小型数据集，可以手动执行此过程；但是，对于具有广泛的EIS响应的广泛数据集，手动定义适当的ECM是不可行的。对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。 我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。 最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。 使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。 我们发布数据并开源关联的代码。 本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。 关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。 ©2023作者。 由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。 [doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。我们发布数据并开源关联的代码。本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。