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Enregistrement W2074910360 · doi:10.1116/1.3478670

Effect of process conditions on the microstructural formation of dc reactively sputter deposited AlN

2010· article· en· W2074910360 sur OpenAlexaff
Samuel D. Ekpe, F. Jiménez, S. K. Dew

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureSputter depositionCavity magnetronDeposition (geology)Substrate (aquarium)Scanning electron microscopeNitrideThin filmAnalytical Chemistry (journal)SputteringChemical engineeringComposite materialMineralogyNanotechnologyLayer (electronics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin film aluminum nitride (AlN), because of its attractive properties, is a material with many applications. Its microstructure and hence properties are greatly influenced by the deposition process conditions. In this work, AlN was reactively deposited in a dc magnetron sputtering system at different proportions of nitrogen in the process gas mixture and at different process conditions. The microstructure and composition of the films were analyzed using x-ray diffraction data, energy dispersive spectroscopy, and scanning electron microscopy. Results show that for a process gas pressure of 0.67 Pa, a magnetron power of 100 W, and a substrate-target distance of 10 cm, a near stoichiometeric AlN can be prepared at nitrogen proportions as low as 20%. At these process conditions, (002) was the preferred crystal orientation. Dense fibrous structures were obtained, especially at low deposition rates with high proportions of nitrogen. Increase in magnetron power and decrease in distance result in a more porous structure. High kinetic energies (average) of the sputtered Al particles and high deposition rates tend to favor AlN(101) formation, while low kinetic energies of the Al particles and low deposition rates generally favor more of the AlN(100) formation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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