The role of boron on exchange coupling in NiFe/Ru1−<i>x</i>B<i>x</i>/FeCo trilayer structures
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we study the interlayer exchange coupling, J, between two NiFe and FeCo layers in a series of NiFe/Ru1−xBx(d)/FeCo synthetic antiferromagnet (SAF) samples, where the thickness of the spacer layer, d, is varied from 0.4 nm to 0.9 nm, and the boron concentration, x, is varied from 0 to 15 at. %. The samples are studied as deposited and after being annealed at 250°C. B is deposited into the Ru spacer layer to investigate what occurs after annealing a FeCoB/Ru/FeCoB SAF structure, which is commonly used in modern nanoscale magnetic devices, in which the FeCoB layer crystallizes to FeCo and B diffuses to adjacent layers. We find that J in as-deposited samples is relatively unaffected by adding up to 15% B into the Ru spacer layer. However, after annealing at 250°C, J changes the sign from antiferromagnetic coupling to ferromagnetic coupling for spacer layers thinner than 0.45nm for 5% and 10% B and thinner than 0.525nm for 15% B. We used transmission electron microscopy energy-dispersive x-ray spectroscopy in order to investigate the diffusion of atoms within a similar Ta(2.5nm)/NiFe(0.8nm)/Ru1−xBx(23 nm) layer structure. We find that after annealing at 250°C, the sample containing 15% B within the Ru85B15 layer had significantly more diffusion of Fe into the Ru85B15 layer, from the NiFe layer, as compared to the sample with 0% B. Thus, the presence of B within the spacer layer enhances diffusion of Fe into the spacer layer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».