Cobalt Metal ALD: Understanding the Mechanism and Role of Zink Alkyl Precursors as Reductants for Low Resistivity Co Thin Films
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we report a new and promising approach towards the atomic layer deposition (ALD) of metallic Co thin films. Utilizing the simple and known CoCl2(TMEDA) (TMEDA = N,N,N’,N’-tetramethylethylenediamine) precursor in combination with the intramolecularly stabilized Zn aminoalkyl compound Zn(DMP)2 (DMP = dimethylaminopropyl) as auxiliary reducing agent, a thermal ALD process is developed that enables the deposition of Zn free Co thin films. ALD studies demonstrate the saturation behavior of both precursors, linearity in dependency of the applied number of cycles as well as investigations of the temperature dependency of film growth in a regime of 140 - 215 °C. While the process optimization is carried out on Si with native oxide, additional growth studies are conducted on Au and Pt substrates. This study is complemented by initial reactivity and suitability tests of several potential Zn alkyl reducing agents. For the CoCl2(TMEDA) - Zn(DMP)2 combination, these findings allow to propose a series of elemental reaction steps hypothetically leading to pure Co film formation in the ALD process whose feasibility are probed by a set of DFT calculations. The DFT results show that for reactions of the precursors in the gas phase and on Co(111) substrate surfaces, a pathway involving C-C coupling and diamine formation through reductive elimination of an intermediate Co(II) alkyl species is preferred. Co thin films with an average thickness of 10 - 25 nm obtained from the process are subjected to thorough analysis comprising AFM, SEM, RBS/NRA as well as depth profiling XPS. Resistivity measurements for ~ 22 nm thick films grown on a defined SiO2 insulator layer yield highly promising values in a range of 15 - 20 μΩ cm without any after treatment.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».