Thermally conductive ultra-low-k dielectric layers based on two-dimensional covalent organic frameworks

电介质 材料科学 小型化 光电子学 热导率 高-κ电介质 制作 数码产品 介电谱 纳米技术 导电体 复合材料 电极 电气工程 化学 电化学 医学 工程类 病理 物理化学 替代医学
作者
Austin M. Evans,Ashutosh Giri,Vinod K. Sangwan,Sangni Xun,Matthew Bartnof,Carlos G. Torres‐Castanedo,Halleh B. Balch,Matthew S. Rahn,Nathan P. Bradshaw,Edon Vitaku,David W. Burke,Hong Li,Michael J. Bedzyk,Feng Wang,Jean‐Luc Brédas,Jonathan A. Malen,Alan J. H. McGaughey,Mark C. Hersam,William R. Dichtel,Patrick E. Hopkins
出处
期刊:Nature Materials [Nature Portfolio]
卷期号:20 (8): 1142-1148 被引量:316
标识
DOI:10.1038/s41563-021-00934-3
摘要

As the features of microprocessors are miniaturized, low-dielectric-constant (low-k) materials are necessary to limit electronic crosstalk, charge build-up, and signal propagation delay. However, all known low-k dielectrics exhibit low thermal conductivities, which complicate heat dissipation in high-power-density chips. Two-dimensional (2D) covalent organic frameworks (COFs) combine immense permanent porosities, which lead to low dielectric permittivities, and periodic layered structures, which grant relatively high thermal conductivities. However, conventional synthetic routes produce 2D COFs that are unsuitable for the evaluation of these properties and integration into devices. Here, we report the fabrication of high-quality COF thin films, which enable thermoreflectance and impedance spectroscopy measurements. These measurements reveal that 2D COFs have high thermal conductivities (1 W m−1 K−1) with ultra-low dielectric permittivities (k = 1.6). These results show that oriented, layered 2D polymers are promising next-generation dielectric layers and that these molecularly precise materials offer tunable combinations of useful properties. Low-k dielectric materials are essential to allow continued electronics miniaturization, but their low thermal conductivity limits performance. Here, two-dimensional covalent organic frameworks are shown to combine high thermal conductivity with a low dielectric constant.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
昏睡的鱼完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
orixero应助jinziqing采纳,获得10
1秒前
弥娅发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
暴躁的无色完成签到,获得积分20
1秒前
小鱼ya完成签到 ,获得积分10
2秒前
XuHT完成签到,获得积分10
2秒前
ghost完成签到,获得积分10
3秒前
赤电鼠鼠发布了新的文献求助10
3秒前
初景发布了新的文献求助10
4秒前
666完成签到,获得积分10
4秒前
mzsxy完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
Barry发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
goodjust完成签到 ,获得积分10
6秒前
自信书文完成签到,获得积分10
6秒前
mzw完成签到 ,获得积分10
6秒前
momo发布了新的文献求助10
7秒前
ddd应助11111采纳,获得10
7秒前
Zhao发布了新的文献求助10
8秒前
打打应助WS采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
倾卿完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
aka2012发布了新的文献求助10
10秒前
狂奔的酸笋完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
11秒前
12秒前
13秒前
14秒前
14秒前
阳佟擎苍发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7614164
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9189571
关于积分的说明 19689436
捐赠科研通 7186980
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3271087
关于科研通互助平台的介绍 2434460
邀请新用户注册赠送积分活动 2266018