Publicação
Enhancing VOCs Selectivity by Designing Novel Gas Sensitive Soft Materials
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Química | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Roque, Ana | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Ana Rita Martins Lourenço de | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-12T14:26:26Z | |
| dc.date.available | 2023-10-12T14:26:26Z | |
| dc.date.issued | 2023-07 | |
| dc.description.abstract | Artificial olfaction aims to mimic the biological sense of smell, using electronic-nose devices that result from the combination of (bio)chemical sensors, electronics, and artificial intelligence tools. These devices can detect and identify individual or mixtures of gas analytes, such as Volatile Organic Compounds (VOCs). This thesis explores the design of novel gas sensing materials based on ionogels and hybrid gels materials, with the goal of increasing their selectivity and discrimination towards different VOCs. Sensing materials based on the entrapment of ionic liquids within a biopolymeric matrix (ionogel), or on liquid crystal-ionic liquid droplet systems within a biopolymeric matrix (hybrid gels) were created and coupled with artificial intelligence algorithms to develop a custom-made electronic nose, for gas sensing purposes. The ionic liquid and liquid crystal components involved in this type of sensing materials provide complementary measurable signals (electric and optical), that can help tune the sensor selectivity, and due to their dynamic self-assembling nature allows the creation of dual responsive materials in the presence of VOCs. The tunability of ionogels and different hybrid gels towards VOCs discrimination capability was first assessed by changing the materials composition. Changing components such as the ionic liquid cation, and the hydrophobicity of the chosen polymeric matrix, influenced morphological properties, VOC sensing capability, and sensors performance and storage-stability under room ambient. The addition of simple biological molecules to the gel’s formulation, such as peptides and small affinity ligand molecules, was also explored. In one study, three peptides were incorporated in the ionogels and hybrid gels composition. In a second approach, a library of fourteen different small ligands were chemically immobilized onto the glass surface of hybrid gel sensors. These materials were explored in a tailor-made electronic nose showing their potential to discriminate between a set of distinct volatiles under environmental conditions. Overall, this work demonstrates the versatility of sustainable and stimuli-responsive novel gas sensing materials for use in electro-optical devices, capable of performing under environmental conditions, exhibiting promising results in artificial olfaction and gas sensing applications. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Narizes eletrónicos tem como objetivo imitar o sentido biológico do olfato, através de dispositivos que resultam da combinação de sensores (bio)químicos, eletrónica, e de ferramentas de inteligência artificial. Estes dispositivos conseguem detetar e identificar analitos gasosos, tais como Compostos Orgânicos Voláteis (COV). Nesta dissertação é explorado o desenho de novos sensores de deteção de gases em narizes eletrónicos, baseados em géis iónicos e em géis híbridos, com o objetivo de aumentar a sua seletividade e discriminação para com diferentes COVs. Os materiais de deteção podem ser de dois tipos. Num sistema há encapsulamento de líquidos iónicos numa matriz bio-polimérica (géis iónicos) e num outro gotas de cristal líquido- liquido iónico são encapsulados numa matriz bio-polimérica (géis híbridos). Estes dois tipos de materiais foram desenvolvidos, caracterizados e acoplados com algoritmos de inteligência artificial, com o propósito de desenvolver um nariz eletrónico, como tecnologia de deteção de gases. Os componentes envolvidos neste tipo de sensores, tais como líquidos iónicos e cristais líquidos, originam sinais complementares (tanto elétricos, como óticos), que conseguem melhorar a seletividade do sensor, e dado à sua natureza dinâmica de auto-organização, permitem a origem de sensores com dupla resposta na presença de COVs. O aumento da capacidade discriminatória deste tipo de sensores, tanto géis iónicos como géis híbridos, foi explorado neste trabalho através do estudo dos seus componentes. O uso de diferentes componentes, tais como líquidos iónicos, ou a hidrofobicidade da matriz bio-polimérica que é escolhida, influenciam não só a capacidade de deteção de analitos gasosos, como também o desempenho do sensor, as suas propriedades morfológicas, bem como a sua estabilidade face ao armazenamento em condições ambientais. O efeito da adição de moléculas biológicas (tais como péptidos e pequenos ligandos de afinidade) à formulação dos sensores foi também estudado. Num dos estudos, três péptidos foram incorporados na composição de ambos os géis iónicos e os géis híbridos. Numa segunda abordagem, catorze ligandos de afinidade foram quimicamente imobilizados na superfície de vidro que constitui a base dos sensores que derivam dos géis híbridos. Estes novos sensores foram testados num nariz eletrónico, onde se verificou o potencial na deteção discriminatória de vários analitos gasosos em condições ambientais. | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10362/158847 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.relation | LA/P/0140/2020 | pt_PT |
| dc.relation | An affinity-based approach towards highly specific odor sensing | |
| dc.relation | Applied Molecular Biosciences Unit | |
| dc.relation | Applied Molecular Biosciences Unit | |
| dc.subject | electronic nose | pt_PT |
| dc.subject | gas sensing | pt_PT |
| dc.subject | volatile organic compounds | pt_PT |
| dc.subject | ionogel | pt_PT |
| dc.subject | hybrid gel | pt_PT |
| dc.subject | liquid crystal | pt_PT |
| dc.title | Enhancing VOCs Selectivity by Designing Novel Gas Sensitive Soft Materials | pt_PT |
| dc.type | doctoral thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.awardNumber | SFRH/BD/128687/2017 | |
| oaire.awardNumber | UIDP/04378/2020 | |
| oaire.awardNumber | UIDB/04378/2020 | |
| oaire.awardTitle | An affinity-based approach towards highly specific odor sensing | |
| oaire.awardTitle | Applied Molecular Biosciences Unit | |
| oaire.awardTitle | Applied Molecular Biosciences Unit | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT//SFRH%2FBD%2F128687%2F2017/PT | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDP%2F04378%2F2020/PT | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDB%2F04378%2F2020/PT | |
| oaire.fundingStream | 6817 - DCRRNI ID | |
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| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
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| project.funder.name | Fundação para a Ciência e a Tecnologia | |
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| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | doctoralThesis | pt_PT |
| relation.isProjectOfPublication | 85de9154-b9a2-46f8-a4bb-b0bd8075fc93 | |
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| thesis.degree.name | Doctoral program "Bioengineering (MIT)" | pt_PT |