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壳聚糖-超高纯单壁碳纳米管修饰电极检测Pb^2+ 被引量:8
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作者 利健文 黄象金 韦寿莲 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期813-818,共6页
基于壳聚糖(chitosan,CS)独特的吸附、螯合性能以及超高纯单壁碳纳米管(ultra-high purity single wall carbon nanotube,uhp-SWCNT)大的比表面积和高的电催化活性构建一种灵敏检测Pb^2+的电化学传感器。通过超声法制备壳聚糖-超高纯单... 基于壳聚糖(chitosan,CS)独特的吸附、螯合性能以及超高纯单壁碳纳米管(ultra-high purity single wall carbon nanotube,uhp-SWCNT)大的比表面积和高的电催化活性构建一种灵敏检测Pb^2+的电化学传感器。通过超声法制备壳聚糖-超高纯单壁碳纳米管纳米复合材料用于修饰玻碳电极。采用电化学阻抗(EIS)和微分脉冲溶出伏安法(DPSV)表征了CS/uhp-SWCNT纳米复合材料修饰玻碳电极的电化学行为。结果发现,CS和uhp-SWCNT具有良好的协同作用,能显著提电流响应。在优化的实验条件下,采用DPSV法检测Pb^2+,溶出峰电流与其浓度在0.5~30μg·L^-1和30~60μg·L^-1范围内呈良好线性关系,检出限为0.1μg·L^-1(S/N=3)。构建的传感器成功用于检测水样中Pb^2+,测定结果与石墨炉原子吸收光谱法几乎一致。 展开更多
关键词 壳聚糖 超高纯单壁碳纳米管 铅离子 微分脉冲溶出伏安法
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超高纯单壁碳纳米管氧化铜修饰电极灵敏测定壬基酚
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作者 黄东 严梁杰 +1 位作者 韦寿莲 黄象金 《化学研究与应用》 CAS 北大核心 2023年第5期1139-1145,共7页
基于超高纯单壁碳纳米管(uhp-SWCNTs)的大比表面积和高导电性及氧化铜(CuO)的良好电催化活性,构建了一种用于快速、灵敏测定壬基酚的电化学传感器。通过扫描电镜(SEM)表征了合成的CuO的表面形貌,发现CuO呈花状形貌,表面存在大量的孔隙... 基于超高纯单壁碳纳米管(uhp-SWCNTs)的大比表面积和高导电性及氧化铜(CuO)的良好电催化活性,构建了一种用于快速、灵敏测定壬基酚的电化学传感器。通过扫描电镜(SEM)表征了合成的CuO的表面形貌,发现CuO呈花状形貌,表面存在大量的孔隙。采用循环伏安法(CV)和差分脉冲伏安法(DPV)研究了传感器的电化学性能。同时考察了pH值、CuO和uhp-SWCNTs的修饰量、富集电位、富集时间及搅拌速度等实验参数对传感器响应的影响。结果表明,CuO和uhp-SWCNTs具有良好的协同作用,其修饰电极对壬基酚的催化效果优于单独的CuO或uhp-SWCNT修饰电极。壬基酚在修饰电极上的电化学氧化反应是一个单质子、单电子的反应,同时是一个不可逆的吸附控制电极过程。壬基酚的氧化峰电流与其浓度在0.025~3.2μmol·L^(-1)范围内呈良好的线性关系,检出限(S/N=3)为1.8 nmol·L^(-1)。该传感器具有良好的选择性、重现性和稳定性,应用于测定水样和土壤中壬基酚,加标回收率为85.2~102%。 展开更多
关键词 壬基酚 氧化铜 超高纯单壁碳纳米管 电化学传感器
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不同类型、长径比碳纳米管改性PDMS柔性复合材料
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作者 花蕾 《塑料》 北大核心 2025年第3期1-6,11,共7页
为研究不同类型、长径比的碳纳米管(CNTs)对PDMS基柔性材料电学与力学性能的影响,采用溶液共混法制备多壁羧基化长碳纳米管(L-CNTs)、多壁羧基化短碳纳米管(S-CNTs)、超高纯单壁碳纳米管(US-CNTs)与聚二甲基硅氧烷硅橡胶(PDMS)系列柔性... 为研究不同类型、长径比的碳纳米管(CNTs)对PDMS基柔性材料电学与力学性能的影响,采用溶液共混法制备多壁羧基化长碳纳米管(L-CNTs)、多壁羧基化短碳纳米管(S-CNTs)、超高纯单壁碳纳米管(US-CNTs)与聚二甲基硅氧烷硅橡胶(PDMS)系列柔性复合材料,并对其力学、电学性能进行研究。结果表明,单掺情况下,与US-CNTS-PDMS-01表面、体积电阻率相比,当US-CNTs的掺入量达到5%时,柔性材料的表面、体积电阻分别降低了3、5个数量级。当S-CNTs掺入量为1%时,柔性材料模量增大至4.89 MPa,与纯PDMS相比,增幅达到17.5%。复掺情况下,当PDMS基体中CNTs总掺入为5%,S-CNTs与L-CNTs掺入比为2:3或者3:2时,柔性材料的表面、体积电阻率较小,电学性能最优。对力学性能而言,复掺体系中含有S-CNTs的样品模量增强较显著,含有US-CNTs的复掺柔性材料具有较好的断裂伸长率。 展开更多
关键词 长、短多碳纳米管 超高纯单壁碳纳米管 聚二甲基硅氧烷硅橡胶 长径比 电学性能 力学性能
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