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Enregistrement W2964892769 · doi:10.11159/icnfa19.136

Atomic Layer Deposition of High-k Films on Graphene Surface

2019· article· en· W2964892769 sur OpenAlexvenueno aff
Hyeok Jae Lee, Sang Woon Lee

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic layer depositionGrapheneDeposition (geology)Layer (electronics)Materials scienceNanotechnologyOptoelectronicsChemical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene has received considerable attentions because of its unique band structure and high electron mobility (>20,000 cm 2 /Vs).Especially, the electronic characteristics of graphene is suitable as a channel material for the high performance metal-oxide-semiconductor field effect transistor.A growth of high-k film is necessary on graphene surface for top-gated graphene transistor.[1]However, graphene has no surface functional groups such as hydroxyl groups (-OH group) except for defects and graphene edges, which caused a failure of high-k film deposition on graphene surface even using state-of-the-art thin film deposition technique, i. e., atomic layer deposition (ALD).Thus, various methods were proposed to deposit dielectric films uniformly on graphene.For example, a growth of dielectric thin film by oxidation treatment after forming a metal seed layer using physical vapor deposition (PVD).In addition, a use of perylene-tetracarboxylic acid (PTCA), and pre-H2O treatment were attempted.Unfortunately, impurities such as the perylene molecules remain on the graphene surface and the pre-H2O treatment and post-oxidation treatment become somewhat complicated.[2,3] In the meantime, enhancement of nucleation sites on graphene surface using ozone degraded the chemical state of graphene because of a defect formation on the graphene.[4]However, the chemical and electrical properties of the graphene must be preserved after the growth of highk films.[5] Here, we propose a novel graphene surface treatment method that allows an enhanced nucleation and growth of high-k thin films by ALD via a graphene surface treatment using trimethylaluminum (TMA) and H2O prior to the deposition of HfO2 film on the graphene.Then, high-k thin films such as Al2O3 and HfO2 were deposited on the surface-treated graphene sample using ALD.These graphene surface treatment methods generate Al2O3 nuclei through physical adsorption on the surface of graphene, which enhanced the growth and nucleation of high-k film through ALD on the graphene surface.As a result, additional defects were not created after surface treatment on graphene and HfO2 ALD.And significant amount of Hf-C bond was observed after HfO2 ALD, which was decreased substantially with surface treatment.Nucleation delay in HfO2 ALD decreases from 70 to 10 ALD cycles with graphene surface treatment and dielectric constant of HfO2 film is higher using the surface treatment (k ~14.5) than that without the surface treatment (k ~5.6).Also, a leakage current (with a capacitor fabrication) was decreased by a factor of 10 5 compared to without surface treatment.The graphene surface treatment method enhanced the nucleation and the electrical properties of the HfO2 film without deteriorating the properties of graphene, thus providing promising opportunities in graphene electronics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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