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.  |
| 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
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 recercaArticles >
Articles publicats
Registre creat el 2023-04-12, darrera modificació el 2026-02-06