Un Nuevo Sensor de Gas Similar a Neuronas Artificiales Construido a Partir de Puntos Cuánticos de CuS/Nanosheets de Bi2S3

Resumen La detección rápida y en tiempo real de gases tóxicos a temperatura ambiente es particularmente importante para la salud pública y el monitoreo ambiental. Los sensores de gas basados en materiales a granel convencionales a menudo sufren de sus pobres sitios sensibles a la superficie, lo que conduce a una capacidad de adsorción de gas muy baja. Además, la eficiencia de transporte de carga suele estar inhibida por la baja densidad de defectos del área sensible a la superficie en comparación con la del interior. En este trabajo, se construye un modelo de estructura de detección de gases basado en puntos cuánticos de CuS/nanosheets de Bi2S3 (CuS QDs/Bi2S3 NSs) inspirado en redes neuronales artificiales. El análisis de simulación mediante cálculo de funcionales de densidad reveló que los CuS QDs y los Bi2S3 NSs pueden utilizarse como los principales sitios de adsorción y vías de transporte de carga, respectivamente. Así, la detección de alta sensibilidad de NO2 puede realizarse diseñando el sensor similar a una neurona artificial. Los resultados experimentales mostraron que los CuS QDs con un tamaño de aproximadamente 8 nm son altamente adsorbibles, lo que puede aumentar la sensibilidad a NO2 debido a los abundantes sitios sensibles y el efecto de tamaño cuántico. Los Bi2S3 NSs pueden ser utilizados como un canal de red de transferencia de carga para lograr una eficiente recolección y transmisión de carga. El sensor similar a una neurona que simula el olfato biológico muestra un valor de respuesta significativamente mejorado (3.4), una excelente capacidad de respuesta (18 s) y tasa de recuperación (338 s), un límite de detección teórico bajo de 78 ppb y una excelente selectividad para NO2. Además, el dispositivo portátil desarrollado también puede realizar la detección visual de NO2 a través de cambios en las señales en tiempo real.