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Enregistrement W3183571477 · doi:10.1149/ma2021-0121859mtgabs

Investigation of Thin Film Properties of SiCN:H deposited by ECR PECVD with Acetylene and Ethane Hydrocarbon Sources

2021· article· en· W3183571477 sur OpenAlexaff
Aysegul Abdelal, Peter Mascher

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasma-enhanced chemical vapor depositionThin filmMaterials scienceChemical vapor depositionSiliconSilaneAnalytical Chemistry (journal)Band gapSputteringNanotechnologyChemistryOptoelectronicsComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon carbonitride (SiCN) thin films have drawn considerable interest among the ternary compounds due to the combination of unique properties such as high hardness, wide band gap, high photosensitivity in the ultraviolet (UV) region and low dielectric coefficient (k). In the last few decades various fabrication methods including reactive sputtering and plasma-enhanced chemical vapour deposition (PECVD) have been intensively studied to achieve SiCN thin films having attractive mechanical, tribological and optoelectronic features. Applications range from hard, wear-resistant coatings, low-k interconnects, UV photodetectors to gas separation membranes [1]. The properties of thin films are not only influenced by the deposition method, which mainly determines the energy of bombarding ions, but also the choice of source gas [2]. In PECVD processes, silicon (Si), carbon (C) and nitrogen (N) can either be introduced separately as silane (SiH4), methane (CH4), and molecular nitrogen (N2) or ammonia (NH3), or alternatively using organic single precursors such as methylsilazanes [3]. In this work we deposited our thin films with the electron cyclotron resonance (ECR) PECVD method, which differs from other PECVD methods due to it is capability of generating a dense, highly ionized plasma (1011 ions/cm3) and ion impingement energies on the substrate as low as 20 eV [4]. We present the compositional and mechanical properties of hydrogenated SiCN (SiCN:H) thin films which were deposited with two different C precursors, acetylene (C2H2) and ethane (C2H6). The stoichiometry, density of the thin film, optical constants, and the bonding structure of SiCN:H thin films as a function of hydrocarbon carbon gas source have been explored. Due to the hydrogen-containing precursors used, the silicon carbonitride films deposited by CVD methods contain a significant amount of hydrogen (H). From Rutherford backscattering spectrometry (RBS), elastic recoil detection (ERD) analysis, quantitative elemental composition distributions including H were found for films deposited with both carbon sources. For further investigation of bonding structure of SiCN:H, Fourier Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy and X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) measurements were performed. Furthermore, we studied the hardness and Young’s modulus by nanoindentation, and variable angle spectroscopic ellipsometry (VASE) measurements were performed to extract optical constants. To interpret the measurements further, nearly stoichiometric silicon nitride and silicon carbide thin films were also prepared. [1] C.W. Chen, C.C. Huang, Y.Y. Lin, L.C. Chen, K.H. Chen, W.F. Su, Optical prop- erties and photoconductivity of amorphous silicon carbon nitride thin film and its application for UV detection, Diamond Relat. Mater. 14 (3-7) (2005) 1010–1013. [2] Schwarz-Selinger, T., Von Keudell, A., & Jacob, W. (1999). Plasma chemical vapor deposition of hydrocarbon films: The influence of hydrocarbon source gas on the film properties. Journal of Applied Physics, 86(7), 3988-3996. [3] V.I. Ivashchenko, A.O. Kozak, O.K. Porada, L.A. Ivashchenko, O.K. Sinelnichenko, O.S. Lytvyn, T.V. Tomila, V.J. Malakhov, Characterization of SiCN thin films: experimental and theoretical investigations, Thin Solid Films 569 (2014) 57–63. [4] M. G. Boudreau, "SiOxNy Waveguides Deposited by ECR-PECVD", M.Eng. thesis, McMaster University, 1993.

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 seuil0,003

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
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
Publié2021
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