Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This thesis develops highly sensitive electrochemical sensors for continuous monitoring of nitrogen and phosphorus compounds in water. Overuse of these fertilizers dramatically impacts aquatic ecosystems and poses health risks, necessitating efficient field-deployable sensors.Carbon screen-printed electrodes (CSPE) serve as transducers for all analytes due to their ease of use, high surface area, and minimal sample requirements. Three sensors were developed: (1) Gold nanoparticles (~12 nm) capped with polyethylenimine for nitrite detection, achieving the lowest reported limit of detection (LoD) at 2.5 nM with linear range 0.01-4.0 µM. (2) Eco-friendly chitosan-tetra sulfonated copper phthalocyanine composite for nitrite (40-100 µM, LoD 0.06 µM at pH 6) and nitrate detection (1-10 µM, LoD 0.05 µM at pH 2). (3) Reagent-less phosphate sensor using copper phthalocyanines and modified carbon nanotubes, achieving 0.31 nM LoD in a rangeof 0.001-100 µM.All sensors demonstrated low interference, high reproducibility (<10% RSD), and successful validation in real samples (tap water, olive water, aquaponics) with 69.94-120% recovery rates. A 3D-printed flow cell integrated all sensors for simultaneous nutrient detection in complex water samples.