Ionogels Based on a Single Ionic Liquid for Electronic Nose Application
Wellington B. Gonçalves,
Evelyn P. Cervantes,
Ana C. C. S. Pádua,
Gonçalo Santos,
Susana I. C. J. Palma,
Rosamaria W. C. Li,
Ana C. A. Roque,
Jonas Gruber
Affiliations
Wellington B. Gonçalves
Departamento de Química Fundamental, Instituto de Química, Universidade de São Paulo, Av. Prof. Lineu Prestes, 748, São Paulo 05508-000, SP, Brazil
Evelyn P. Cervantes
Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, Rua do Matão, 1010, São Paulo 05508-090, SP, Brazil
Ana C. C. S. Pádua
UCIBIO, Departamento de Química, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, 2829-516 Caparica, Portugal
Gonçalo Santos
UCIBIO, Departamento de Química, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, 2829-516 Caparica, Portugal
Susana I. C. J. Palma
UCIBIO, Departamento de Química, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, 2829-516 Caparica, Portugal
Rosamaria W. C. Li
Departamento de Química Fundamental, Instituto de Química, Universidade de São Paulo, Av. Prof. Lineu Prestes, 748, São Paulo 05508-000, SP, Brazil
Ana C. A. Roque
UCIBIO, Departamento de Química, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, 2829-516 Caparica, Portugal
Jonas Gruber
Departamento de Química Fundamental, Instituto de Química, Universidade de São Paulo, Av. Prof. Lineu Prestes, 748, São Paulo 05508-000, SP, Brazil
Ionogel are versatile materials, as they present the electrical properties of ionic liquids and also dimensional stability, since they are trapped in a solid matrix, allowing application in electronic devices such as gas sensors and electronic noses. In this work, ionogels were designed to act as a sensitive layer for the detection of volatiles in a custom-made electronic nose. Ionogels composed of gelatin and a single imidazolium ionic liquid were doped with bare and functionalized iron oxide nanoparticles, producing ionogels with adjustable target selectivity. After exposing an array of four ionogels to 12 distinct volatile organic compounds, the collected signals were analyzed by principal component analysis (PCA) and by several supervised classification methods, in order to assess the ability of the electronic nose to distinguish different volatiles, which showed accuracy above 98%.