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北京大學在IEEE ISPSD發(fā)表2項寬禁帶半導(dǎo)體功率器件重要技術(shù)進展

日期:2025-08-04 閱讀:649
核心提示:北京大學在IEEE ISPSD發(fā)表2項寬禁帶半導(dǎo)體功率器件重要技術(shù)進展!

 近日,功率半導(dǎo)體器件領(lǐng)域的頂級會議IEEE International Symposium on Power Semiconductor Devices and ICs (ISPSD) 在日本熊本市舉行。北京大學集成電路學院兩篇高水平論文入選,向國際功率器件與功率集成電路領(lǐng)域的同行展示了北京大學最新的研究成果。這兩篇論文內(nèi)容涉及GaN CMOS集成技術(shù)、SiC MOSFET可靠性物理研究。論文詳情如下:

1 高性能GaN CMOS集成技術(shù)

GaN CMOS邏輯電路是提升GaN功率芯片高頻特性的重要技術(shù)環(huán)節(jié)。然而,當前GaN p溝道場效應(yīng)管 (p-FET) 的低電流密度問題限制了該技術(shù)的發(fā)展。針對這一問題,當前多數(shù)研究聚焦于器件溝道區(qū)域的優(yōu)化,然而,p-FET低電流密度問題仍未得到有效解決。

北京大學魏進團隊研究發(fā)現(xiàn)源極電阻對電流密度具有重要的影響。首先,研究團隊通過TCAD仿真發(fā)現(xiàn)源極電阻降低器件溝道處的有效柵壓,從而降低器件電流密度和增大器件的溝道電阻。為優(yōu)化器件源極電阻從而提升電學性能,該團隊通過在器件接入?yún)^(qū)域插入一層Al0.7Ga0.3N,利用電離增強的方案有效降低器件的源極電阻。器件測試結(jié)果驗證了通過源極電阻工程可有效提升GaN p-FET電流密度,測試數(shù)據(jù)處于國際先進水平。相關(guān)成果以Engineering Extrinsic Resistance of E-Mode GaN p-FET towards Enhanced Current Density為題,發(fā)表于2025年國際功率半導(dǎo)體器件與集成電路研討會 (ISPSD), 文章第一作者是北京大學集成電路學院博士研究生段嘉霖,通訊作者是魏進研究員。

 

 

2 一種SiC MOSFET閾值電壓負漂移新機制研究

目前,SiC功率器件已在商業(yè)領(lǐng)域取得重大成功,但受限于當前的氧化工藝導(dǎo)致的較高界面陷阱,以及SiC/SiO?界面較小的帶隙差,使得閾值電壓Vth不穩(wěn)定性成為SiC MOSFET的一個突出難題。在同步整流等實際應(yīng)用場景中,續(xù)流二極管是必不可少的元件。一方面,相比反并聯(lián)肖特基勢壘二極管 (SBD),SiC MOSFET內(nèi)置的體二極管憑借其更高的成本效益展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。另一方面,為了抑制SiC MOSFET誤開啟現(xiàn)象,常使用負的柵極電壓將器件關(guān)斷。北京大學魏進研究員團隊通過深入研究首次發(fā)現(xiàn),在體二極管導(dǎo)通狀態(tài)下施加負的柵極電壓關(guān)斷器件時,會引發(fā)顯著的閾值電壓負漂移現(xiàn)象。

針對這一重要發(fā)現(xiàn),研究團隊創(chuàng)新性地提出了一種全新的物理機制:當體二極管導(dǎo)通時,p-well區(qū)會向JFET區(qū)注入大量空穴;在反向恢復(fù)過程中,這些空穴在漏極電場作用下加速流向源極,其中部分空穴被加在柵極上的負壓吸引,通過轟擊柵氧,在柵氧化層中積累固定的凈正電荷,導(dǎo)致閾值電壓漂移。該物理機制首次系統(tǒng)揭示了負柵偏壓誘導(dǎo)的閾值電壓不穩(wěn)定性與體二極管導(dǎo)通的關(guān)聯(lián)性。該研究以Negative Gate Bias Induced Vth Instability in SiC MOSFET: Role of Body Diode Conduction為題,發(fā)表于2025年國際功率半導(dǎo)體器件與集成電路研討會ISPSD。文章的共同第一作者為北京大學/北京工業(yè)大學聯(lián)合培養(yǎng)碩士生王珮瑄和北京大學博士生勞云鴻,通訊作者為魏進研究員。

 

 

在材料科學領(lǐng)域,準確理解多原子系統(tǒng)的行為是一項基礎(chǔ)而又充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)。以在鋰離子等高能量密度電池中發(fā)揮關(guān)鍵作用的鋰元素為例,精確預(yù)測鋰原子簇內(nèi)部的能量和相互作用,對于推動下一代儲能技術(shù)至關(guān)重要。然而,隨著原子數(shù)量的增加,系統(tǒng)交互的復(fù)雜性呈指數(shù)級增長。雖然深度學習模型潛力巨大,但在材料科學領(lǐng)域,高質(zhì)量數(shù)據(jù)的稀缺性和模型的“黑箱”特性限制了其應(yīng)用。

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