Preparación y empleo de nanopartículas de alpha-Fe 2O3 como sensores para la detección de propano

Resumen Se prepararon sensores basados en nanopartículas de óxido de hierro (α-Fe2O3 ) dopados con Pd (con cargas  metálicas nominales de 0,25 al 1,5% p). La caracterización de los mismos se realizó mediante las técnicas XRD,  TEM y adsorción de N 2. Los difractogramas XRD revelaron la presencia mayoritaria de la fase α-hematita en todos los sensores. La introducción del Pd como dopante no afectó la estructura cristalina de partida de óxido de Fe. A  través de las microfotografías TEM se evaluó el tamaño medio de las partículas que se encontró entre 30 y 70 nm.  Para la evaluación de la sensibilidad de los sensores se trabajó en un intervalo de concentraciones de propano entre  20 a 80 ppm y con temperaturas entre 242 y 377ºC. En todos los casos, la sensibilidad de los sensores aumentó en presencia de mayor concentración de propano. El  sensor dopado con 0,5%p de Pd presentó la mayor sensibilidad, la cual fue relacionada con la formación de la fase  α-hematita, el efecto sinérgico del Pd, la mayor magnitud de superficie específica y un tamaño adecuado de las nanopartículas. Palabras clave: sensor de propano, nanopartículas de óxido de hierro, α-Fe 2O3. Preparation and application of sensors based on a-Fe 2O3 nanoparticles for detection of propane Abstract There have been prepared some sensors based on iron oxide nanoparticles (α-Fe 2O3 ) doped with Pd (with nominal metallic loading of 0.25 to 1.5w%). The characterization of samples was performed by XRD, TEM and adsorption of N 2. The XRD patterns showed the majority presence of α-hematite phase in all sensors. The starting iron oxide crystalline structure has not been affected by the introduction of Pd as doping material. TEM micrographs showed the average particle size of samples ranging from 30 to 70 nm. The sensibility has been evaluated in a range of propane concentrations from 20 to 80 ppm and temperatures between 242 and 377ºC. The increasing trend of sensibility has been observed in higher concentrations of propane. The sensor doped with 0.5w% Pd presented the highest sensibility which was attributed to the formation of α-hematite phase, the synergistic effect of Pd, the large specific surface and a suitable size of the nanoparticles. Keywords: sensor of propane, iron oxide nanoparticles, α-Fe 2O

Preparación y empleo de nanopartículas de alpha-Fe 2O3 como sensores para la detección de propano

Resumen Se prepararon sensores basados en nanopartículas de óxido de hierro (α-Fe2O3 ) dopados con Pd (con cargas  metálicas nominales de 0,25 al 1,5% p). La caracterización de los mismos se realizó mediante las técnicas XRD,  TEM y adsorción de N 2. Los difractogramas XRD revelaron la presencia mayoritaria de la fase α-hematita en todos los sensores. La introducción del Pd como dopante no afectó la estructura cristalina de partida de óxido de Fe. A  través de las microfotografías TEM se evaluó el tamaño medio de las partículas que se encontró entre 30 y 70 nm.  Para la evaluación de la sensibilidad de los sensores se trabajó en un intervalo de concentraciones de propano entre  20 a 80 ppm y con temperaturas entre 242 y 377ºC. En todos los casos, la sensibilidad de los sensores aumentó en presencia de mayor concentración de propano. El  sensor dopado con 0,5%p de Pd presentó la mayor sensibilidad, la cual fue relacionada con la formación de la fase  α-hematita, el efecto sinérgico del Pd, la mayor magnitud de superficie específica y un tamaño adecuado de las nanopartículas. Palabras clave: sensor de propano, nanopartículas de óxido de hierro, α-Fe 2O3. Preparation and application of sensors based on a-Fe 2O3 nanoparticles for detection of propane Abstract There have been prepared some sensors based on iron oxide nanoparticles (α-Fe 2O3 ) doped with Pd (with nominal metallic loading of 0.25 to 1.5w%). The characterization of samples was performed by XRD, TEM and adsorption of N 2. The XRD patterns showed the majority presence of α-hematite phase in all sensors. The starting iron oxide crystalline structure has not been affected by the introduction of Pd as doping material. TEM micrographs showed the average particle size of samples ranging from 30 to 70 nm. The sensibility has been evaluated in a range of propane concentrations from 20 to 80 ppm and temperatures between 242 and 377ºC. The increasing trend of sensibility has been observed in higher concentrations of propane. The sensor doped with 0.5w% Pd presented the highest sensibility which was attributed to the formation of α-hematite phase, the synergistic effect of Pd, the large specific surface and a suitable size of the nanoparticles. Keywords: sensor of propane, iron oxide nanoparticles, α-Fe 2O

Implementación y evaluación de una nariz electrónica para la detección de alcoholes lineales

Se desarrolló una nariz electrónica que permite la detección de alcoholes de manera sencilla y económica en comparación con las narices electrónicas tradicionales. Está basada en cuatro sensores de gas de SnO2 (dos comerciales y dos fabricados en el laboratorio), un sistema neumático irregular, un hardware y software para adquisición de datos y un software de reconocimiento de patrones. Se evaluó el comportamiento de la nariz y las condiciones de trabajo con muestras de vapor de alcoholes (metanol, etanol, n-butanol y 1-octanol) y se determinó que los alcoholes se pueden detectar con el arreglo de sensores preparado y pueden diferenciarse entre sí haciendo uso del análisis estadístico de componentes principales (PCA). El orden de detección encontrado para los alcoholes lineales fue el siguiente: metanol etanol n-butanol 1-octanol. Se encontró también que haciendo uso del análisis de componentes principales (PCA) y realizando una normalización de los datos en el software de reconocimiento de patrones, la varianza total de las muestras también aumenta del 76% al 85%. Esto demuestra que una nariz simple y económica puede clasificar bien las muestras evaluadas.An electronic nose that allows the detection of alcohols, easy to use and inexpensive as compared to traditional electronic noses, was developed. This nose is based on four gas sensors SnO2 (two commercial and two home-made), an irregular pneumatic system, hardware and software for data acquisition and software for pattern recognition. The nose behavior and working conditions with vapor samples of alcohols (methanol, ethanol, n-butanol and 1-octanol) were evaluated. Alcohols could be detected with the array of prepared sensors and also could be differentiated from each other by using principal component analysis (PCA). The detection order for linear alcohols followed the order: methanol ethanol n-butanol 1-octanol. It was also found that by using principal component analysis (PCA) and performing a standardization of data in software pattern recognition the total variance of such information increases from 76% to 85%. This result confirms that a simple and inexpensive nose can rank well the tested samples

Ultralight vector dark matter search using data from the KAGRA O3GK run

Among the various candidates for dark matter (DM), ultralight vector DM can be probed by laser interferometric gravitational wave detectors through the measurement of oscillating length changes in the arm cavities. In this context, KAGRA has a unique feature due to differing compositions of its mirrors, enhancing the signal of vector DM in the length change in the auxiliary channels. Here we present the result of a search for U(1)B−L gauge boson DM using the KAGRA data from auxiliary length channels during the first joint observation run together with GEO600. By applying our search pipeline, which takes into account the stochastic nature of ultralight DM, upper bounds on the coupling strength between the U(1)B−L gauge boson and ordinary matter are obtained for a range of DM masses. While our constraints are less stringent than those derived from previous experiments, this study demonstrates the applicability of our method to the lower-mass vector DM search, which is made difficult in this measurement by the short observation time compared to the auto-correlation time scale of DM

EMPLEO DE ALGORITMOS MATEMÁTICOS PARA LA EVALUACIÓN DE LA INFLUENCIA DE LOS PARÁMETROS FISICOQUÍMICOS QUE AFECTAN LA ADSORCIÓN DE COMPUESTOS AROMÁTICOS SOBRE CARBÓN ACTIVADO

El objetivo principal fue encontrar cómo ciertos parámetros o factores fisicoquímicos del carbón activado pueden influir en la capacidad de adsorción de tres adsorbatos: fenol, ácido benzoico y ácido salicílico. Se emplearon dos métodos de análisis multivariado de datos: análisis principal de mínimos cuadrados (PLS) y regresión de componentes principales (PCR). El método de PLS mostró una mejor concordancia entre los valores estimados y experimentales. Usando este método, se formularon ecuaciones para predecir la capacidad de remoción de cada adsorbato. Usando PLS fue posible estimar la capacidad de adsorción del ácido benzoico, ácido salicílico y fenol con un error estándar de validación menor al 6%. Así se predijo que la acidez superficial es el parámetro más importante del carbón activado para adsorber compuestos aromáticos.The main objective was to describe parameters and physicochemical factors of activated carbon related to the adsorption capacity of three adsorbates: Phenol, benzoic acid, and salicylic acid. Two multivariate data analysis methods were used: Partial least square (PLS) and principal component regression (PCR). PLS showed better agreement between estimated and experimental values and using this method, equations were developed to predict the removal capacity of each adsorbate. The adsorption capacity of activated carbon in relation to benzoic acid, salicylic acid, and phenol was predicted with a standard error of validation of less than 6%. Surface acidity was the most important parameter affecting the adsorption of aromatic compounds by activated carbon

Use of mathematical algorithms to evaluate the influence of physicochemical parameters affecting the adsorption of aromatic compounds on activated carbon

The main objective was to describe parameters and physicochemical factors of activated carbon related to the adsorption capacity of three adsorbates: Phenol, benzoic acid, and salicylic acid. Two multivariate data analysis methods were used: Partial least square (PLS) and principal component regression (PCR). PLS showed better agreement between estimated and experimental values and using this method, equations were developed to predict the removal capacity of each adsorbate. The adsorption capacity of activated carbon in relation to benzoic acid, salicylic acid, and phenol was predicted with a standard error of validation of less than 6%. Surface acidity was the most important parameter affecting the adsorption of aromatic compounds by activated carbon