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Enregistrement W4226377161 · doi:10.1109/ted.2022.3157569

p-GaN Gate HEMTs With 10.6 V Maximum Gate Drive Voltages by Mg Doping Engineering

2022· article· en· W4226377161 sur OpenAlexaff
Guangnan Zhou, Fanming Zeng, Rongyu Gao, Qing Wang, Kai Cheng, Lingqi Li, Xiang Peng, Fangzhou Du, Guangrui Xia, Hongyu Yu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electron Devices · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesShenzhen Municipal Science and Technology Innovation CouncilGuangdong Science and Technology Department
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsBreakdown voltageGallium nitrideMetalorganic vapour phase epitaxyHigh-electron-mobility transistorTime-dependent gate oxide breakdownDopingSchottky barrierThreshold voltageGate oxideMetal gateSchottky diodeChemical vapor depositionVoltageElectrical engineeringTransistorLayer (electronics)NanotechnologyDiode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel p-gallium nitride (GaN) gate HEMT structure with reduced hole concentration near the Schottky interface by doping engineering in metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD), which aims at lowering the electric field across the gate. By employing the additional unintentionally doped GaN (u-GaN) layer, the gate leakage current is suppressed and the gate breakdown voltage is boosted from 10.6 to 14.6 V with negligible influence on the threshold voltage and ON-resistance. A reduced Mg concentration in the u-GaN layer was confirmed by secondary-ion mass spectrometry. Time-dependent gate breakdown measurements reveal that the maximum gate drive voltage increases from 6.2 to 10.6 V for a ten-year lifetime with a 1% gate failure rate, which effectively expands the operating voltage margin of the p-GaN gate HEMTs without any other additional process step.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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