Thermal Chemistry of Cu(I)-Iminopyrrolidinate and Cu(I)-Guanidinate Atomic Layer Deposition (ALD) Precursors on Ni(110) Single-Crystal Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
The thermal chemistry of tetrakis[Cu(I)- N - sec -butyl-iminopyrrolidinate] and bis[Cu(I)- N,N -dimethyl- N ′,N ″-di- iso -propyl-guanidinate], promising precursor for atomic layer deposition (ALD) applications, was investigated on a Ni(110) single-crystal under ultrahigh vacuum (UHV) conditions by using X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and temperature-programmed desorption (TPD). Both precursors, which exist as tetramers and dimers in the solid phase, respectively, undergo dissociative adsorption at temperatures below 200 K to produce adsorbed monomers on the surface. A β-hydride elimination step is then operative near 300 K that leads to the release of some of the ligands in dehydrogenated form. The remaining adsorbates obtained from either precursor undergo similar further decomposition between 350 K and 600 K as the Cu atoms are reduced from a Cu(I) oxidation state to metallic Cu(0). Hydrocarbons resulting from the elimination of the terminal moieties include ethene and acetonitrile from the Cu(I)-iminopyrrolidinate and propene from the Cu(I)-guanidinate, which are ejected at ∼420–490 K, and HCN in both cases at ∼570–580 K. These results shows several similarities with the surface chemistry previously reported for bis[Cu(I)- N,N ′-di- sec -butyl-acetamidinate], and they suggest a common behavior in the surface reactions of these families of Cu(I)-amidinate, Cu(I)-iminopyrrolidinate, and Cu(I)-guanidinate ALD precursors.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».