Web of Science: 12 cites, Scopus: 13 cites, Google Scholar: cites,
Revealing the improved stability of amorphous boron-nitride upon carbon doping
Kaya, Onurcan (Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia)
Colombo, Luigi (The University of Texas at Dallas. Department of Materials Science and Engineering)
Antidormi, Aleandro (Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia)
Lanza, Mario (King Abdullah University of Science and Technology. Department of Material Science and Engineering)
Roche, Stephan (Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia)

Data: 2022
Resum: We report on a large improvement of the thermal stability and mechanical properties of amorphous boron-nitride upon carbon doping. By generating versatile force fields using first-principles and machine learning simulations, we investigate the structural properties of amorphous boron-nitride with varying contents of carbon (from a few percent to 40 at%). We found that for 20 at% of carbon, the sp/sp ratio reaches a maximum with a negligible graphitisation effect, resulting in an improvement of the thermal stability by up to 20% while the bulk Young's modulus increases by about 30%. These results provide a guide to experimentalists and engineers to further tailor the growth conditions of BN-based compounds as non-conductive diffusion barriers and ultralow dielectric coefficient materials for a number of applications including interconnect technology.
Ajuts: European Commission 101034328
Agencia Estatal de Investigación PCI2021-122092-2A
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Llengua: Anglès
Document: Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria: Amorphous boron nitride ; Barrier dielectrics ; Carbon doping ; Conductive diffusion barrier ; First principles ; Forcefields ; Growth conditions ; Learning simulation ; Machine-learning ; Young modulus
Publicat a: Nanoscale horizons, Vol. 8, Issue 3 (March 2022) , p. 361-367, ISSN 2055-6764

DOI: 10.1039/d2nh00520d


7 p, 1.0 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències > Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia (ICN2)
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats

 Registre creat el 2023-04-12, darrera modificació el 2026-02-06



   Favorit i Compartir