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Enregistrement W4210332913 · doi:10.1063/5.0080240

A cost-effective technology to improve power performance of nanoribbons GaN HEMTs

2022· article· en· W4210332913 sur OpenAlexaff
A. Soltani, B. Benbakhti, Jean-Claude Gerbedoen, Abdelkrim Khediri, Hassan Maher, Jean‐Paul Salvestrini, A. Ougazzaden, N. Bourzgui, Hassan Ali Barkad

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesLabEx GANEXAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceHigh-electron-mobility transistorTransconductanceOptoelectronicsHeterojunctionTransistorWide-bandgap semiconductorGallium nitrideLayer (electronics)VoltageElectrical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cost-effective fabrication process is developed to improve the power performance of AlGaN/GaN High Electron Mobility Transistors (HEMTs). This process uses nitrogen ion (N+) implantation to form multiple parallel nanoribbons on AlGaN/GaN heterostructures, with a thin buffer layer (AlGaN/GaN NR-HEMTs). The stopping and range of ions in matter simulations of the N+ implantation combined with measured current-field characteristics reveal a good electrical isolation beneath the two-dimensional electron gas, resulting in substantial increase in the breakdown field of the NR-HEMTs, when compared to conventional AlGaN/GaN HEMTs. The fabricated AlGaN/GaN NR-HEMTs performed (i) an ON/OFF current ratio more than two orders of magnitude larger and (ii) a buffer leakage current more than one order of magnitude weaker than that of the conventional AlGaN/GaN HEMTs. The on-resistance, RON, and series resistance, RS, of AlGaN/GaN NR-HEMTs are both reduced by one order of magnitude when compared to those of the conventional AlGaN/GaN HEMTs. These have boosted the drive current density by up to 435%. Furthermore, we have found that the architecture of the AlGaN/GaN NR-HEMTs reduces the destructive impact of electron traps in the device. An optimized AlGaN/GaN NR-HEMT exhibited a better electrostatic integrity, a subthreshold slope of ∼210 mV/dec instead of 730 mV/dec for a conventional GaN HEMT. A higher linearity in the transconductance, gm, of NR-HEMTs is observed, twice of that of a conventional GaN HEMT. These results demonstrate the great interest of developed process technology of NR-HEMTs for high-power switching applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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