Low Temperature Bonding of Cu Metal through Sintering of Ag Nanoparticles for High Temperature Electronic Application
Notice bibliographique
Résumé
Lead-based solders bring pollution to the environment and result in health threat to humans.The preparation and application of metallic nanoparticles provide a potential method to develop Pb-free bonding materials.In this article, bonding of Ag-coated Cu bulks was realized through low temperature sintering by directly using the chemically-reduced Ag nanoparticle paste and baked nanoparticle powders at 60 o C, respectively.The results indicate that the capillary flow of paste caused a ring-like deposit on substrate coating, while this phenomenon disappeared when using the powders.Increasing bonding temperature facilitated the sintering, and shear strengths of 20 MPa and 84 MPa was obtained at bonding temperature of 250 o C for 30 min under 20 MPa when using the Ag paste and powders, respectively.High joint strength value of bonded region using paste is due to the high effective bonding pressure and small effective bonded area.Finally, for the extensive application in packaging industry especially for high temperature electronics, challenges such as the improvement of screen and stencil printing ability of paste, avoiding bonding pressure and lowering the cost were pointed out based on our and other researcher's achievements.Cu nanoparticle or Cu-containing nanoparticle mixture pastes are promising but the problems of oxidation and bonding stability must be resolved urgently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».