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  • Super renifleur :le nez du chien inspire de nouveaux matériaux pour capteurs de gaz

    Crédit :Société chimique américaine

    Il est bien connu que les chiens ont un meilleur odorat que les humains. Pendant des années, les chercheurs ont essayé de développer un détecteur artificiel aussi efficace que le nez d'un chien. Maintenant, un groupe rapporte dans ACS Nano qu'ils étaient capables d'imiter le renifleur d'un chien avec des nanoscrolls à base de graphène.

    L'intérieur du nez d'un chien est tapissé de millions de minuscules capillaires, qui crée un sens de l'odorat super sensible. Étant donné que les capillaires couvrent une si grande surface, ils peuvent détecter des odeurs à des concentrations extrêmement faibles. S'inspirant de la structure capillaire du nez du chien, les scientifiques ont essayé de l'imiter pour créer un détecteur de gaz sensible. Des études antérieures ont eu un certain succès dans l'utilisation de nanoscrolls à base de graphène (GNS), qui sont des nanofeuillets de graphène enroulés de manière continue et uniforme. Ces nanoscrolls ont une grande surface, sont stables à haute température, et sont solides et durables. Mais ils sont aussi difficiles à fabriquer, consomment beaucoup d'énergie et sont difficiles à faire évoluer. Et des études antérieures ont utilisé du graphène brut ou du graphène modifié qui a laissé des structures déroulées, ou recroquevillée et agrégée, respectivement. Alors Yao Wang, Lei Jiang, Guofu Zhou et ses collègues voulaient modifier le graphène avec un polymère pour fabriquer des nanoscrolls de haute qualité.

    Le groupe a préparé des nanoscrolls à base de graphène avec l'ajout de poly(sodium-p-stryrènesulfonate) en utilisant la méthode de lyophilisation pour créer un uniforme, structures non agrégées. A l'examen, les nanoscrolls avaient un large, forme tubulaire, et presque tout le graphène était enroulé. Les chercheurs ont ensuite incorporé les nanoscrolls dans un capteur de gaz, qui était très sélectif et sensible. Dernièrement, l'équipe note que cette méthode a le potentiel pour une production à grande échelle.


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