<i>In situ</i> metal organic chemical vapor deposition of ultrathin sp2-bonded boron nitride dielectric on gallium nitride
Notice bibliographique
Résumé
Boron nitride (BN) is one of the best dielectric materials for two-dimensional materials due to its van der Waals bonding, ultrawide bandgap, and dielectric and breakdown properties. For conventional semiconductors materials, such as GaN, BN may offer many of these same advantages. Here, we report on in situ metal organic chemical vapor deposition of few nanometer thick sp2-bonded BN on GaN and AlGaN/GaN structures. To achieve high-quality BN/GaN interfaces, growth temperature and time were optimized to achieve thin and smooth BN layers with minimal impact on the GaN layer. At a growth temperature of 1060 °C for 15 min, continuous 4 nm thick BN layers with surface roughness as low as 0.35 nm were achieved. Current-voltage (IV) measurements of BN on n-type GaN metal-insulator-semiconductor (MIS) diodes showed significantly reduced reverse leakage and lower ideality factors compared to Ni/GaN Schottky diodes. From capacitance-voltage (CV) measurements, a built-in voltage of ∼2.2 V was measured, which is consistent with the BN/GaN band offset determined by x-ray photoelectron spectroscopy. The deposition of BN on AlGaN/GaN structures showed minimal degradation of the two-dimensional electron gas transport properties. IV and CV measurements of BN/AlGaN/GaN MIS diodes showed a 3600 times reduction in the reverse leakage current compared to a standard Schottky and had hysteresis less than 0.1 V.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».