Suppressing H-transfer in Tetrakis(dimethylamino)tin(IV) for Stable Atomic Layer Deposition of Tin Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Tetrakis(dimethylamino)tin(IV) (TDMASn) is a common precursor for atomic layer deposition (ALD) of tin oxide (SnOx) thin films, yet suffers from thermal and photochemical degradation that limits its shelf-life and film quality. Here we quantify TDMASn degradation kinetics and introduce its stabilization strategy through donor-acceptor interactions. We show that while a strong Lewis base stabilizes TDMASn, it forms persistent adducts that alter its chemistry and ALD behavior. In contrast, weakly coordinating Sb(III) additives, particularly triphenyl antimony (Ph3Sb), suppress both thermal and photodegradation of TDMASn without affecting its deposition. Tris(dimethylamino)antimony (TDMASb) also partially stabilizes TDMASn, but co-deposits into the SnOx films. Perovskite solar cells using ALD-SnOx derived from TDMASn/Ph3Sb achieve 24.5% sunlight-to-electricity conversion efficiency, while those from TDMASn/TDMASb – barely 11.9%. This work provides a general approach to stabilize sensitive metal-organic precursors, preserving their reactivity while enabling high-performance ALD films and functional devices.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».