研究论文

13 欧姆接触阳极与Fin沟道结构实现千伏级β-Ga2O3功率二极管

电力电子技术的持续发展，对功率器件的高击穿电压、低导通电阻以及高功率密度提出了更高要求。作为近年来备受关注的超宽禁带半导体材料，β-Ga₂O₃具有约4.9 eV的禁带宽度、理论上高达8 MV/cm的临界击穿电场以及可通过熔体法制备大尺寸高质量衬底等优势，因此被认为是下一代高性能功率器件的重要候选材料。

近日，河南师范大学戴宪起老师课题组与中国科学院苏州纳米所加工平台团队合作，提出并制备了一种具有欧姆接触阳极的β-Ga₂O₃鳍沟道二极管（Fin-channel diode）。该器件利用侧壁金属与β-Ga₂O₃之间功函数差所诱导的耗尽效应实现关断；随着正向偏压升高，Fin沟道侧壁逐渐形成电子积累，从而降低导通电阻并改善正向导通性能。同时，该结构还表现出类似沟槽肖特基二极管的降低表面电场（RESURF）效应，能够重新分布鳍角处的电场，提高器件的反向阻断能力。

在器件制备方面，研究团队基于重掺杂β-Ga₂O₃衬底和10 μm厚HVPE外延层，通过Si离子注入形成欧姆接触层，结合电子束曝光、BCl3/Ar刻蚀构筑Fin结构，并沉积30 nm Al2O3介质层，最终完成Ti/Au阳极和阴极制备。实验结果表明，该器件的Fin宽度可控制在100−500 nm范围内，沟道高度约为1.5 μm。TCAD模拟和电学测试揭示了该器件的工作机理：在零偏压下，阳极金属与半导体之间的功函数差使Fin沟道两侧形成耗尽区，器件处于关闭状态；当正向偏压增加到约2 V时，沟道中心开始出现中性导电区，器件导通；当偏压进一步升高至5 V时，侧壁处形成电子积累层，显著降低沟道电阻，表现出类似场效应调制的导电增强机制。

在性能方面，该工作制备的β-Ga₂O₃ Fin-channel diode展现出优异的综合电学表现。随着 Fin宽度从100 nm增加至500 nm，器件在5 V下的正向电流密度由497 A/cm²提高至858 A/cm²，而开启电压则由2.25 V降低至0.55 V。与此同时，较窄Fin沟道更有利于维持良好的反向阻断能力：当Wfin为100 nm时，器件在无终端结构条件下实现了1137 V击穿电压、1.8 mΩ·cm²比导通电阻和0.72 GW/cm²功率优值（PFOM），达到当前β-Ga₂O₃垂直功率二极管的先进水平。

图1. Fin-channel diode三维结构示意图；（b）设计鳍宽为300 nm的器件截面SEM图像。

图2.（a）五种不同鳍宽器件的反向I–V特性（半对数坐标）；（b）器件在关断状态下、击穿电压为1062 V时的仿真电场分布；（c）与（d）为不同区域的局部放大图。

该文章以题为“1.1 kV/0.72 GW/cm² β-Ga₂O₃ Fin-channel diode with ohmic contacts anode”发表在Journal of Semiconductors上。

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1.1 kV/0.72 GW/cm² β-Ga2O3 Fin-channel diode with ohmic contacts anode

Gaofu Guo, Xiaodong Zhang, Chunhong Zeng, Dong Wei, Dengrui Zhao, Tiwei Chen, Zhucheng Li, Anjing Luo, Guangyuan Yu, Yu Hu, Zhongming Zeng, Baoshun Zhang, Xianqi Dai

J. Semicond. 2026, 47(3): 032502  doi: 10.1088/1674-4926/25050032

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14  基于二维异质结实现可编程混合核函数器件

在数据密集型人工智能任务中，传统冯·诺依曼架构由于计算与存储单元分离，面临严重的功耗与时延挑战。支持向量机（SVM）作为经典的机器学习算法，其分类效能高度依赖于核函数（Kernel Function）的非线性映射能力。然而，现有硬件方案大多通过静态物理电路映射特定的核函数，一旦制备完成便无法更改其数学形式或参数。这种结构上的不可重构性严重阻碍了硬件在处理动态、异构实时数据时的适应性与计算效率。

针对上述挑战，华中科技大学集成电路学院叶镭教授课题组通过构筑MoTe2/MoS2 II型垂直异质结光电晶体管，成功研制出一种可编程混合核函数器件。该研究的核心创新在于利用异质结独特的层间电荷转移机制，诱导器件产生非单调的类高斯光电响应，从而将复杂的数学核函数直接映射为材料的本征物理特性。通过调节外部光信号的功率与波长，可实现对混合核参数（如峰值位置、幅值及半高宽）的原位连续调控。实验数据显示，该硬件混合核在MNIST手写数字识别中取得了96%的准确率和0.9986的AUC值，计算性能显著优于传统软件预设核函数。

本研究通过直接将材料层级的输运物理映射为算法核函数，突破了传统硬件设计中“物理机制”与“计算功能”的界限。这种“材料即计算”形式为开发高能效、非冯·诺依曼架构的计算芯片提供了有效技术路径。此类具备硬件级自适应能力的可编程器件有望广泛应用于低功耗边缘计算、实时视觉识别及智能自适应传感系统，为下一代人工智能硬件向微型化与高能效化演进提供了重要支撑。

图1. MoTe2/MoS2垂直异质结的器件结构 (a) 构建在二氧化硅基底上的垂直叠层结构，其中MoTe2和MoS2形成的II型能带对齐是实现非单调载流子输运的基础。(b)-(c) 光学显微镜图确认了器件的完整构型；拉曼光谱中特征峰证明异质界面处高质量的晶体质量。(d)-(e) 原子力显微镜测得MoTe2和MoS2的厚度分别为9.2 nm与8.3 nm。 

图2. 硬件混合核函数验证机器学习任务 (a) 器件的光响应曲线拟合高斯核（G-KF）的峰值特征与Sigmoid核（S-KF）的饱和特征，从而在单一器件上实现混合核功能。(b) 对0-9手写数字MNIST数据集的识别分类结果，识别精度突破95%。(c)-(d) ROC曲线与各项评价指标对比图证实，该硬件混合核在AUC、F1-Score及准确率上优于传统的线性、多项式等软件模拟核函数。

该文章以题为“Programmable mixed-kernel based on MoTe2/MoS2 heterojunction for support vector machine learning”发表在Journal of Semiconductors上。

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Programmable mixed-kernel based on MoTe2/MoS2 heterojunction for support vector machine learning

Xinyu Huang, Jiapeng Du, Langlang Xu, Lei Tong, Xiangxiang Yu, Lei Ye

J. Semicond. 2026, 47(3): 032701  doi: 10.1088/1674-4926/25070039

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15 基于ZIF衍生的ZnS@Co3S4与MXene和Ni-LDH的复合膜构建具有蜂窝状结构的高效超级电容器电极

超级电容器作为新型储能器件，凭借快充快放、长循环寿命等优势，在便携电子、新能源汽车等领域应用广泛，而电极材料是决定其性能的核心。当前，过渡金属硫化物、LDHs、MXene等热门电极材料各有优势，但也存在离子扩散慢、结构稳定性差、易团聚等问题，成为提升器件性能的关键瓶颈。

河南大学谭福瑞教授课题组的岳根田教授针对这一难题，提出自牺牲模板合成策略，成功制备出ZnS@Co₃S₄@MXene@Ni-LDH/NF复合电极材料。该团队以镍泡沫为基底，通过静电自组装、硫化、共沉淀三步法，构建出厚度约1 μm的蜂窝状多孔网络结构电极。此材料创新性整合了ZIF衍生双金属硫化物的高活性、MXene的高导电性、Ni-LDH的高电容优势，MXene 的 “柱撑效应” 有效抑制了自身堆叠和活性材料团聚，蜂窝状结构则为电解质离子传输提供了通畅通道，大幅提升了电极的导电性、结构稳定性和催化活性。电化学研究显示，该电极在2 A·g⁻¹电流密度下，实现比电容1356.1 F·g⁻¹；以其为正极、活性炭为负极组装的非对称超级电容器，在1 A·g⁻¹下实现34.08 Wh·kg⁻¹的高能量密度和742.3 W·kg⁻¹的功率密度，还能成功为LED灯供电5分钟，验证了实际应用价值。这一研究为解决储能材料的共性问题提供了新的设计思路，所制备的复合电极材料在超级电容器领域展现出良好应用前景。未来，该成果可进一步拓展至柔性储能、智能电网等领域，为新能源储能技术的发展提供重要材料支撑，也为多组分复合电极的研发提供了有益参考。

图1. 基于ZnS@Co₃S₄@MXene@Ni-LDH/NF电极组装的超级电容器，在742.3 W·kg^-1的功率密度下表现出34.08 Wh·kg^-1的能量密度，且能连续点亮5分钟LED等，表现了出色的应用前景。

该文章以题为“A ZIF-derived ZnS@Co3S4 coupled with MXene and Ni-LDH on Ni foam: constructing a honeycomb-like electrode for advanced supercapacitor”发表在Journal of Semiconductors上。

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A ZIF-derived ZnS@Co3S4 coupled with MXene and Ni-LDH on Ni foam: constructing a honeycomb-like electrode for advanced supercapacitor

Xiang Luo, Kexin Li, Gentian Yue, Yueyue Gao, Chen Dong, Furui Tan

J. Semicond. 2026, 47(3): 032702  doi: 10.1088/1674-4926/25060002

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