西电/复旦大学/剑桥大学 ：基于β-Ga₂O₃的高稳定性电子器件

西安电子科技大学韩根全教授联合复旦大学杨迎国、陈更生，剑桥大学Linfeng Pan等人发表了题为“ Highly Stable Electronics Based on -Ga2O3 for Advanced Memory Applications ”的工作在Advanced Science期刊上。

本文研究了基于β-Ga₂O₃的高性能异质结场效应晶体管（HJFET），并探索了其在高级存储应用中的潜力。研究团队通过构建六方氮化硼（h-BN）/β-Ga₂O₃异质结构，实现了低关态电流（约10 fA）、高开关比（约10⁸）、低接触电阻（5.6 Ω·mm）和高场效应电子迁移率（156 cm2/Vs）。该HJFET在223至573 K的超宽温度范围内展现出卓越的热可靠性，以及在空气环境中的长期稳定性。此外，该器件在存内计算领域（如动态随机存取存储器结构和神经网络计算）中表现出色，为β-Ga₂O₃基电子器件在极端环境中的应用提供了重要参考。

背 景

随着硅基晶体管接近其理论极限，探索新的沟道材料和器件结构以适应新应用变得迫切。宽带隙（WBG）半导体材料，如氮化镓、碳化硅和氧化镓，因其卓越的材料特性而受到关注。这些材料允许器件在更高的电压、频率和温度下运行，特别适用于高功率场景。β-Ga₂O₃因其独特的材料特性（如大直接带隙、高临界击穿电场、高饱和电子速度等）被认为是下一代功率电子学、太阳能盲紫外光电探测器和传感器的最有前途的材料之一。

主要内容

本文通过构建h-BN/β-Ga₂O₃异质结构HJFET，实现了卓越的电学性能。研究团队首先通过机械剥离法制备了β-Ga₂O₃薄片，并将其转移到SiO₂衬底上。然后，通过电子束光刻技术定义了源/漏区域，并进行了金属电极的沉积。为了提高电极/沟道接触性能，研究团队在高纯氮气环境中进行了快速热退火（RTA）处理。随后，通过聚二甲基硅氧烷（PDMS）转移方法将机械剥离的h-BN薄片精确转移到目标β-Ga₂O₃通道上作为栅极介质层。最后，通过第二次电子束光刻、金属化和剥离工艺定义了顶部栅极，完成了h-BN/β-Ga₂O₃ HJFET的制备。

实验结果表明，该HJFET在223至573K的温度范围内展现出卓越的热可靠性，以及在空气环境中的长期稳定性。器件在18个月的空气暴露后仍保持可靠的电学性能。此外，基于h-BN/β-Ga₂O₃ HJFET的逻辑反相器和动态随机存取存储器（DRAM）结构成功实现了逻辑运算和存内计算功能。通过构建三层全连接神经网络模型，验证了该器件在人工智能和图像识别领域的潜力。

实验细节

实验中，研究团队使用了掺杂0.05mol% Ta的β-Ga₂O₃单晶，其活性电子浓度为1.4×101⁸cm⁻3。通过机械剥离法制备了β-Ga₂O₃薄片，并将其转移到110nm SiO₂/p⁺⁺-Si衬底上。使用电子束光刻技术定义了源/漏区域，并选择了Ti/Al/Ni/Au（20/100/60/80nm）作为源/漏电极。通过高纯氮气环境中的RTA处理，改善了电极/沟道接触性能。随后，通过PDMS转移方法将h-BN薄片转移到β-Ga₂O₃通道上作为栅极介质层。最后，通过第二次电子束光刻、金属化和剥离工艺定义了顶部栅极，完成了h-BN/β-Ga₂O₃ HJFET的制备。

创新点

1. 提出了一种基于h-BN/β-Ga₂O₃异质结构的高性能HJFET，实现了低关态电流（约10 fA）、高开关比（约10⁸）、低接触电阻（5.6 Ω·mm）和高场效应电子迁移率（156 cm2/Vs）。
2. 该HJFET在223至573K的超宽温度范围内展现出卓越的热可靠性，以及在空气环境中的长期稳定性，即使在18个月的空气暴露后仍保持可靠的电学性能。
3. 成功将该HJFET应用于存内计算领域，包括动态随机存取存储器结构和神经网络计算，为β-Ga₂O₃基电子器件在极端环境中的应用提供了重要参考。

相关指标

1. 低关态电流：h-BN/β-Ga₂O₃ HJFET展现出低关态电流（约10 fA），适合逻辑电路应用。
2. 高开关比：器件展现出高开关比（约10⁸），表明其在逻辑运算中的高效性。
3. 低接触电阻：通过Ti/Al/Ni/Au堆叠电极实现了低接触电阻（5.6 Ω·mm），有助于提高器件性能。
4. 高场效应电子迁移率：器件展现出高场效应电子迁移率（156 cm2/Vs），表明其在高速集成电路中的潜力。
5. 热可靠性：器件在223至573 K的温度范围内展现出卓越的热可靠性，表明其在极端环境中的适用性。
6. 长期稳定性：器件在空气环境中暴露18个月后仍保持可靠的电学性能，表明其长期稳定性。
7. 存内计算应用：基于h-BN/β-Ga₂O₃ HJFET的DRAM结构成功实现了AND、OR和NOT逻辑运算，表明其在存内计算领域的潜力。
8. 神经网络计算：通过构建三层全连接神经网络模型，验证了该器件在人工智能和图像识别领域的潜力，识别率可达95%。

结 论

本文通过构建h-BN/β-Ga₂O₃异质结构HJFET，实现了卓越的电学性能和热可靠性。该器件不仅在超宽温度范围内展现出稳定的性能，还在空气环境中表现出长期稳定性。此外，该HJFET在存内计算领域表现出色，为β-Ga₂O₃基电子器件在极端环境中的应用提供了重要参考。这些结果为下一代纳米电子学的发展提供了新的视角。

图文内容

图1 a) h-BN/β-Ga2O3异质结场效应晶体管（HJFET）的器件结构示意图。b) h-BN/β-Ga2O3HJFET在对数刻度和线性刻度下的转移曲线。c) h-BN/β-Ga2O3 HJFET的输出曲线。d) 不同Vtg值下器件的欧姆接触特性。e) 不同沟道长度的h-BN/β-Ga2O3 HJFET的欧姆接触特性。f) h-BN/β-Ga2O3 HJFET的接触电阻。g) β-Ga2O3体单晶的GIXRD（掠入射X射线衍射）光谱。h) h-BN/β-Ga2O3异质结构界面的高分辨率透射电子显微镜（HR-TEM）横截面图像。i) h-BN/β-Ga2O3异质结构的轨道分辨能带结构。

图2 a) 在Vds = 0.5V时，h-BN/β-Ga2O3异质结场效应晶体管（HJFET）在223至523K温度范围内的对数刻度转移曲线。b) 提取的开态电流与关态电流之比（Ion/Ioff）和亚阈值摆幅（SS）随温度的变化。c) h-BN/β-Ga2O3 HJFET中的低温和高温迁移率。d) h-BN/β-Ga2O3 HJFET中低Ns和高Ns迁移率随温度的变化。e) h-BN/β-Ga2O3 HJFET在不同温度区域的载流子散射机制。

图3 a–c) h-BN/β-Ga2O3异质结场效应晶体管（HJFET）在空气中放置6个月后的电特性。a) 不同Vtg值下器件的欧姆接触特性。b) h-BN/β-Ga2O3 HJFET在对数刻度和线性刻度下的转移曲线。c) h-BN/β-Ga2O3 HJFET的输出曲线。d–f) h-BN/β-Ga2O3 HJFET在空气中放置18个月后的电特性。d) 不同Vtg值下器件的欧姆接触特性。e) h-BN/β-Ga2O3 HJFET在对数刻度和线性刻度下的转移曲线。f) h-BN/β-Ga2O3 HJFET的输出曲线。g) 基于h-BN/β-Ga2O3 HJFET的反相器的示意图。h) 拉下型FET的转移曲线和Rload的输出曲线。i) 上图，反相器在VDD = 1 V时输出电压随输入电压的变化关系。下图，反相器在VDD = 1 V时的电压增益。

图4 a) DRAM存储计算电路的基本结构，包括DRAM 1T1C单元阵列、一行2T1C单元、行解码器和灵敏放大器电路以及其他外围电路。右侧是2T1C单元的具体结构。b–d) 分别是基于h-BN/β-Ga2O3异质结场效应晶体管（HJFET）的与（AND）、或（OR）和非（NOT）操作波形。e) 全连接神经网络结构的示意图。f) 神经网络在MNIST图像识别中的识别率。g) 隐藏层神经元数量与MNIST图像识别准确率之间的关系。

文章链接：

https://doi.org/10.1002/advs.202413846

来源：FE图南工作室

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