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Enregistrement W4296365900 · doi:10.1063/5.0102644

Dual role of 3C-SiC interlayer on DC and RF isolation of GaN/Si-based devices

2022· article· en· W4296365900 sur OpenAlexaff
A. El Hadi Khediri, B. Benbakhti, Jean-Claude Gerbedoen, Hassan Maher, Abdelatif Jaouad, N. Bourzgui, A. Soltani

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 subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceSilicon carbideOptoelectronicsRaman spectroscopyLayer (electronics)Wide-bandgap semiconductorBreakdown voltageNucleationSubstrate (aquarium)TransistorSiliconElectron mobilityVoltageNanotechnologyElectrical engineeringOpticsComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of Cubic Silicon Carbide (3C-SiC) transition layer on breakdown voltage and frequency performance of GaN high electron mobility transistors is investigated. A combination of distinct material and device characterizations techniques, including Raman spectroscopy, coplanar waveguides, electrical measurements, and Technology Computer-Aided Design (TCAD) simulations, are adopted to inspect the role of the 3C-SiC interlayer. Raman spectra reveal a good quality of the 3C-SiC layer, similar to the mono-crystalline 3C-SiC spectra. A relatively low transmission loss of ∼0.16 dB/mm at 40 GHz is measured for the device with 3C-SiC layer, rather than 2.1 dB/mm for the device without 3C-SiC. In addition, a soft breakdown voltage around 1530 V at 1 μA/mm is achieved, which is three times larger compared with that of the conventional device. The failure mechanism, related to carrier injection at the nucleation layer, is not observed in the structure with the 3C-SiC layer. Instead, TCAD simulations disclose a substantial improvement of the buffer/substrate interface through the suppression of an interface current path.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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