Cette thèse a pour but d'établir le lien entre la microstructure des matériaux et leurs propriétés macroscopiques qui est un verrou technologique et scientifique important, dans un contexte de conception de matériaux miniaturisés, directement intégrés et aux performances améliorées. Pour permettre le plein essor de ces nouveaux matériaux, des efforts doivent notamment être fournis sur le développement de nouveaux procédés technologiques, capables de déposer la matière avec un contrôle à l'échelle atomique. Ceci ne peut se faire sans un accompagnement théorique pour accéder à une compréhension fondamentale des mécanismes gérant la croissance de ces matériaux. Dans ce contexte, la modélisation prédictive du procédé de dépôt s'avère stratégique pour guider les technologues vers la conception de matériaux nanostructurés avancés. Pour répondre au mieux à cette problématique, les travaux présentés dans cette thèse suivent une approche multi-niveaux. Dans un premier temps, une étude à l'échelle atomique avec des calculs DFT est faite, afin de relever des énergies, des mécanismes et des structures, localement. Ces résultats sont ensuite utilisés comme paramètres d'entrée dans un outil de simulation utilisant la méthodologie Monte Carlo cinétique, développé spécialement au cours de ces travaux. Cet outil permet de simuler des systèmes de plusieurs dizaines de milliers d'atomes sur des temps longs, pour des coûts en calculs faibles. Les résultats obtenus avec cet outil sont directement comparables avec des résultats expérimentaux. Nous avons donc un outil doté d'une granularité à l'échelle atomique équipé d'une plateforme de simulation pour permettre à l'ingénieur une utilisation simple et intuitive de celui-ci. Cet outil se veut prédictif et permettra ainsi au technologue de réaliser des simulations prédictives et par suite de limiter les coûts et les essais en salle blanche. L'objectif est d'établir un lien entre la nanostructuration à l'échelle atomique et le procédé de fabrication, à travers cette plateforme de simulation simple d'utilisation. Ici, nous proposons un modèle basé sur une méthodologie de type Monte Carlo cinétique pour simuler le dépôt PVD de matériaux multicouches Al/CuO. / The aim of this thesis is to link materials microstructure and their macroscopic properties which are a very important technologic and scientific barrier, especially for material miniaturising, directly integrated and with improved specifications. Enabling this new material booming implies efforts in the development of new technological processes able to make mater deposition with atomic scale control. This can't be done without a theoretical support in order to access to a fondamental understanding of material growth mechanisms. In this context, predictive modelling of deposition process is strategic, leading technologists toward advanced nanostructured materials conception. We choose the multi-scale approach to answer this problematic. First, an atomic scale study is done, using DFT, in order to measure local energies, mechanisms and structures. Then, those results are used as input parameters in a home made simulation tool using kinetic Monte Carlo. This tool is able to simulate systems with several tens of thousands atoms, during long simulation time, for low calculation time. The outputs are directly comparable to experimental data. In summary, we obtain an atomic grain texture tool, fitted with simulation platform, for an easy and intuitive use for the engineer. This tool is predictive and allows technologists to make predictive simulations, restricting cost and test in clean room. The aim is to set up a link between the atomic scale nanostructuration and the fabrication process, toward this user-friendly simulation platform. We suggest a model based on kinetic Monte Carlo, for the PVD deposition simulation of Al/CuO multilayered materials.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016TOU30152 |
| Date | 14 October 2016 |
| Creators | Guiltat, Mathilde |
| Contributors | Toulouse 3, Hemeryck, Anne |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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