Importance of stochastic limitations in electrochemistry at arrays of nanoelectrodes functionalized by redox self-assembled monolayers


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In order to increase signal-to-noise (S/N) performances, the current trend in electro(bio)analytical chemistry consists in developing arrays whose electroactive components are considerably reduced in size and already approach the very nanoscale. A comparable situation involving nanoscale electroactive or electrocatalytic nanoparticles randomly dispersed on a flat non-electroactive surface is already extremely common. Similarly, insulating self-assembled monolayers (SAMs) are often modified by dispersed ‘molecular nanoelectrodes’ consisting of nanopatches of insulating tethers bearing redox-head groups exposed to the analyzed solution with the purpose of mediating/catalyzing electron transfer kinetics between a substrate and the electrode. Finally, most SAMs present randomly distributed nano-sized pinholes through which direct electron transfer from the underlying electrode and a dissolved substrate may occur. It is therefore clear that these continuous developments as well as the increasingly facile and low-cost access to nanofabrication techniques will soon let (bio)electroanalytical chemists to resort more and more often to arrays of functionalized nanoelectrodes or nanoparticles. However, the theoretical analyses and stochastic simulations reported in this work demonstrate that reaching the nanoscale implies a complete change of theoretical electrochemical paradigms. This is of extreme importance as soon as one wishes to rationalize quantitatively measurements involving nano-scaled electroactive components. Indeed, based on Brownian simulations, we established that beyond a dimension of a few tens of nanometers, stochastic effects strongly alter the meaning of the kinetic and thermodynamic measurements vs. those based on classical electrochemical models.

Об авторах

O. Sliusarenko

CNRS UMR 8640 PASTEUR, Ecole Normale Supérieure-PSL Research University, Département de Chimie

Email: christian.amatore@ens.fr
Франция, Paris, 75005

A. Oleinick

CNRS UMR 8640 PASTEUR, Ecole Normale Supérieure-PSL Research University, Département de Chimie

Email: christian.amatore@ens.fr
Франция, Paris, 75005

I. Svir

CNRS UMR 8640 PASTEUR, Ecole Normale Supérieure-PSL Research University, Département de Chimie; Mathematical and Computer Modelling Laboratory

Email: christian.amatore@ens.fr
Франция, Paris, 75005; Kharkiv, 61166

C. Amatore

CNRS UMR 8640 PASTEUR, Ecole Normale Supérieure-PSL Research University, Département de Chimie

Автор, ответственный за переписку.
Email: christian.amatore@ens.fr
Франция, Paris, 75005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».