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.
Excessive nitrite in water poses serious health and environmental risks, requiring reliable long-term monitoring. Electrochemical sensors offer advantages due to their sensitivity, low cost, and ease of use; however, they suffer from aging, which affects accuracy over time. This thesis addresses this limitation by developing and optimizing a nitrite sensor based on screen-printed carbon electrodes modified with electrodeposited gold. The sensor achieved promising performance, including a 15-day shelf life. A multidisciplinary study investigated aging mechanisms using electrochemical techniques (voltammetry, impedance spectroscopy) and physical methods (Raman, FTIR, SEM). The double-layer capacitance (Cdl) was identified as the most aging-sensitive parameter. An accelerated aging protocol in contaminated solution was designed to simulate long-term behavior. A systematic methodology for lifetime estimation, drift correction, and life extension was proposed. Applying an anti-fouling polymer layer extended the shelf life to 18 days. A novel correction method ensured accuracy despite aging and was validated in tap and groundwater. The approach enables sensor optimization and reliability in environmental applications.