Fluorescent graphene quantum dots-enhanced machine learning for the accurate detection and quantification of Hg2+ and Fe3+ in real water samples

Author:

Llaver Mauricio1,Barrionuevo Santiago D.2ORCID,Núñez Jorge M.34567ORCID,Chapana Agostina L.1,Wuilloud Rodolfo G.1,Aguirre Myriam H.678ORCID,Ibañez Francisco J.2ORCID

Affiliation:

1. Laboratorio de Química Analítica para Investigación y Desarrollo (QUIANID), Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de Cuyo/Instituto Interdisciplinario de Ciencias Básicas (ICB), CONICET UNCUYO, Padre J. Contreras 1300, (5500) Mendoza, Argentina

2. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas, Teóricas y Aplicadas (INIFTA), Universidad Nacional de La Plata – CONICET, Sucursal 4 Casilla de Correo 16, (1900) La Plata, Argentina

3. Resonancias Magnéticas-Centro Atómico Bariloche (CNEA, CONICET), S. C. Bariloche 8400, Río Negro, Argentina

4. Instituto de Nanociencia y Nanotecnología, CNEA, CONICET, S. C. Bariloche 8400, Río Negro, Argentina

5. Instituto Balseiro (UNCUYO, CNEA), Av. Bustillo 9500, S.C. de Bariloche 8400, Río Negro, Argentina

6. Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón, CSIC-Universidad de Zaragoza, C/Pedro Cerbuna 12, 50009, Zaragoza, Spain

7. Laboratorio de Microscopías Avanzadas, Universidad de Zaragoza, Mariano Esquillor s/n, 50018, Zaragoza, Spain

8. Dpto. de Física de la Materia Condensada, Universidad de Zaragoza, C/Pedro Cerbuna 12, 50009, Zaragoza, Spain

Abstract

A combination of chemically functionalized-graphene quantum dots with a machine learning algorithm permits selectivity and accurate detection of Fe3+ and Hg2+ ions in real water samples.

Funder

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica

Universidad Nacional de Cuyo

Universidad Nacional de La Plata

European Commission

Publisher

Royal Society of Chemistry (RSC)

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