掺钕的In2O3气体传感器在检测正丁醇方面的高性能

《Microchemical Journal》:High-performance of Nd-doped In 2O 3 gas sensor for n-butanol detection

【字体: 时间:2025年11月20日 来源:Microchemical Journal 5.1

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  氮掺杂氧化铟多孔纳米材料通过水热法制备,结构表征证实Nd3+取代In3+形成多孔纳米片。气敏测试显示225℃时对50-150ppm n-丁醇响应达150,机理为孔隙促进扩散及氧空位吸附增强。研究揭示了掺杂、形貌与气敏性能的协同作用,为金属氧化物传感器选择性优化提供新策略。

  
贾毅 曲|杨志国|陈行泰|王天仁|达武德·达斯坦|王晓宁|王菲菲|谭晓明|尹希涛|马晓光
鲁东大学物理与光电工程学院,中国烟台264000

摘要

本研究通过水热法成功合成了掺钕的In?O?多孔纳米材料。通过XRD和XPS等综合表征方法证实了Nd3?离子的替代掺杂以及多孔结构的形成。气体传感测试表明,掺钕显著提高了对正丁醇的响应能力,3摩尔%掺钕的传感器在225°C的最佳温度下对正丁醇的响应强度达到了约150至50 ppm。这种增强效果归因于多孔结构对气体扩散的促进作用以及吸附氧物种浓度的增加。此外,选择性测试结合机理分析确定了操作温度、气体分子数量和官能团键合能是影响响应强度的关键因素。这些发现为解决金属氧化物气体传感器的选择性挑战提供了有价值的策略。

引言

挥发性有机化合物(VOCs)是大气污染物的组成部分,不仅直接危害人体健康,还会引发一系列潜在的安全隐患[1,2]。例如,VOCs的泄漏存在爆炸风险[3];VOCs参与臭氧的生成,从而影响空气质量[4],[5],[6];VOCs也是大气中PM2.5的重要组成部分。开发气体传感器对于更好地监测大气环境至关重要[7]。然而,在复杂的气体环境中检测特定气体成分十分困难,因为某些气体在结构和性质上具有许多共性,传感器无法区分它们,导致传感器对所有被测气体都产生响应,从而影响目标气体的识别。因此,研究气体传感器的选择性机制非常必要。
由于金属氧化物在气体传感器中的独特优势,研究人员对其给予了优先考虑[8],[9],[10]。然而,关于金属氧化物用于单一气体检测的研究非常有限,为了解决这个问题,研究人员尝试通过改变材料形态、负载贵金属、形成异质结以及调整操作温度来提高传感器的选择性[11],[12],[13]。例如,Choi等人[14]通过改变操作温度和Pd掺杂浓度提高了SnO?对乙醇的选择性;Liu等人[15]通过Co掺杂改变了WO?的形态,从而提高了WO?对丙酮的传感性能;Kim等人[16]通过用不同元素掺杂In?O?改变了其对不同气体的选择性检测。然而,这些方法只能在一定程度上增加目标气体与干扰气体之间的响应差异,无法从根本上消除干扰气体对目标气体检测的影响。因此,深入分析传感器对各种气体的响应差异是解决选择性问题的方向。
在本研究中,采用水热法制备了In?O?纳米材料,并通过Nd元素进行了改性。我们的表征和分析表明,Nd取代了In?O?晶格中的In位置。经过Nd改性后,In?O?表现出更明显的多孔纳米材料结构。随后详细测试了传感器的性能,该传感器在225°C下对正丁醇的响应强度为150至50 ppm,并具有良好的重复性和长期稳定性。Nd掺杂增强了纳米材料中的吸附氧和空位氧含量,这是其气体敏感性能提升的主要原因[17,18]。在此基础上,进一步测试了传感器在不同操作温度下对其他VOCs的响应,旨在找出它们之间的相似性和差异,解释相关的传感机制,并解决传感器选择性问题。

材料合成

材料的合成

采用水热法制备了In?O?纳米材料。将0.68 mmol的In(NO?)?•xH?O加入到32 ml乙醇和3 ml聚乙二醇(PEG)的混合物中,并使用磁力搅拌器搅拌1小时。然后将混合物转移到50 ml的反应器中,在160°C下加热12小时。反应完成后,产物依次用去离子水和乙醇洗涤四次,通过离心收集沉淀物。

形态与结构

使用XRD对样品进行了物理分析,测试结果如图2(a)所示。所有样品的衍射峰都与In?O?(JCPDS: 21–0406)的晶体学取向一致,未发现除In?O?以外的其他物质的峰位,表明样品中不存在与Nd相关的化合物。图2(b)中29°-34°范围内的衍射峰角度均有所偏移,表明样品发生了收缩。

结论

总之,本研究成功开发了一种基于掺钕In?O?多孔纳米材料的高性能正丁醇传感器。Nd3?的替代掺杂至关重要,因为它同时促进了多孔纳米片状结构的形成并增加了吸附氧物种的浓度。这种协同效应使得传感器在225°C下对正丁醇的响应强度达到了150至50 ppm。详细的选择性分析进一步揭示了...

作者贡献声明

贾毅 曲:数据整理、软件使用、验证。杨志国:初稿撰写。陈行泰:实验研究、数据整理。王天仁:验证、实验研究。达武德·达斯坦:验证。王晓宁:资金获取。王菲菲:指导。谭晓明:实验研究。尹希涛:指导、资源调配、资金获取、概念构思。马晓光:资源调配、资金获取、概念构思。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金(项目编号:52074153、12274190、51874169)和山东省自然科学基金(项目编号:ZR2020KF025)的财政支持,以及鲁东大学人才引进启动基金(项目编号:ZR2021019)的资助。同时,我们也感谢山东省青年创新团队引进与培养计划泰山学者专项基金(项目编号:tsqn 202211186、tsqn202312224)在项目实施中的支持。
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