研究论文

4 在采用IGZO沟道的2T0C DRAM单元中引入电荷陷阱层实现写入晶体管开启电压的动态调制

本研究通过在写入晶体管中引入ZnO电荷陷阱层，成功制备了一种动态阈值2T0C（DT-2T0C）DRAM单元，有效解决了采用氧化物沟道层的传统2T0C DRAM单元的负保持电压（V_HOLD）问题。该器件通过增设SET操作，实现了开启电压（V_ON）的动态调制，使V_ON可调升至0 V以上。通过优化隧穿层沉积工艺，SET操作的数据保持时间延长至10⁴ s。器件表征结果显示，V_ON与DT-2T0C的写入速度及保持特性存在显著关联，验证了写入时间与保持时间之间的权衡关系。即使在V_HOLD为0 V条件下，器件仍能实现超过1000 s的长时数据保持。

图1. (a) DT-2T0C DRAM单元中制造的DWTr和RTr的截面示意图。(b) 所制造的DT-2T0C DRAM单元的俯视SEM图像和RTr的放大视图。(c) DWTr的FIB-TEM横截面图像，对应于 (a) 中的浅紫色方框区域。

该文章以题为“Strategical dynamic modulation of turn-on voltage for write transistor introducing charge-trap layer in 2T0C DRAM cell employing IGZO channel”发表在Journal of Semiconductors上。

文章信息：

Strategical dynamic modulation of turn-on voltage for write transistor introducing charge-trap layer in 2T0C DRAM cell employing IGZO channel

Kyung Min Kim, Sang Han Ko, Sung Min YoonJ. Semicond.  2026, 47(2): 022301  doi: 10.1088/1674-4926/25050019

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5 氧化镓nMOSFET反相器与特性

氧化镓（Ga₂O₃）是一种超宽禁带半导体材料，拥有超高的击穿场强/巴利加优值、极低的导通电阻，同时耐高温且抗辐射。这些出色的物理特性使得氧化镓在电子系统中的逻辑驱动电路方面展现出了巨大的应用潜力。反相器是电路系统中实现逻辑运算的最基础与最核心的单元，因此研究氧化镓nMOS反相器有助于将氧化镓应用拓展到电路级，以便未来开发出更复杂功能的氧化镓芯片。

近日，西安邮电大学新型半导体器件与材料重点实验室陈海峰教授课题组基于原子层沉积（ALD）技术生长的80 nm超薄β-Ga₂O₃，制备出了单片集成的β-Ga₂O₃ nMOS反相器。实验结果显示，反相器开关电流比达到10⁵。在逻辑转换功能测试中，该反相器在1 Hz至400 Hz的低频范围内表现出良好的电压翻转特性。同时，在1 K—10 K高频输入下反相器输出也呈现出了受工艺因素影响的指数衰减规律。这项工作验证了氧化镓反相器的可行性，为氧化镓基逻辑电路的发展提供积极的实践参考。

图 1. (a) Si/SiO₂衬底上生长的β-Ga₂O₃的X射线衍射图；(b) MOSFET结构示意图；(c) β-Ga₂O₃反相器结构示意图；(d) 制备的β-Ga₂O₃ nMOS反相器。

图 2.（a) 低频下反相器输入与输出特性曲线；(b) 100 Hz频率下反相器时间响应特性；(c) 高频下反相器的输入输出曲线；(d) 反相器输出高低电压差ΔV_OHL随着输入频率的衰减曲线。

该文章以题为Characteristics of gallium oxide nMOSFET inverter发表在Journal of Semiconductors上。

文章信息：

Characteristics of gallium oxide nMOSFET inverter

Yixin Zhang, Haifeng Chen, Zijie Ding, Yuduo Zhang, Qin Lu, Xiangtai Liu, Yunhe Guan

J. Semicond.  2026, 47(2): 022302  doi: 10.1088/1674-4926/25040011

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6 单一气敏传感器结合机器学习实现H₂和NH₃的高精度识别

气敏传感器在工业安全、环境监测和医疗诊断等领域具有重要应用价值，其中对不同气体的高选择性识别尤为关键。然而，传统金属氧化物半导体（MOS）气敏传感器主要依赖电导率变化作为单一检测信号，不同还原性气体往往产生相似响应，易引发严重的交叉敏感问题。例如，H₂和NH₃在SnO₂等材料上的电学响应高度接近，显著限制了检测精度。为此，亟需发展结构简化且具备多维信息输出的新型气体识别方法。

针对上述问题，广东工业大学李明杰副教授团队提出了一种基于双传感信号协同感知与机器学习的气体识别策略。该方法利用单一气敏器件在气体作用过程中同时获取电学与热学两类瞬态信号，为气体识别提供互补的信息维度。微加热器在维持稳定工作温度的同时，其电阻温度系数可用于实时反映温度变化，使传感器在气体暴露过程中同步输出电导率变化和温度响应。一方面，气体分子与敏感层表面发生氧化还原反应，引起载流子浓度调制，形成具有气体特异性的电学瞬态特征；另一方面，该反应过程伴随放热行为，不同气体在反应速率与反应焓上的差异进一步映射为可区分的热学响应。基于电‒热双信号在时间演化和幅值特征上的耦合关系，研究团队提取多维特征参数，并通过主成分分析（PCA）预处理后引入多种机器学习分类算法，实现了单一传感器对H₂和NH₃的高精度识别。该结果表明，双信号协同感知结合机器学习识别能够显著提升气体选择性，同时有效避免传统多传感器阵列在系统复杂度、成本和功耗方面的限制。

图1.（a）MEMS气敏传感器的结构，及（b）用于同步测量器件温度与电导特性的示意图。器件在暴露于（c）H₂和（d）NH₃时，传感电流与量热信号随时间变化的响应特性。

图2.（a）气敏传感热力图，其中每一个色块对应特定气体浓度下的传感特征参数，色块颜色反映归一化参数值的大小。(b) 基于PCA和 (c) 线性判别分析（LDA）构建的散点图，用于表征并区分不同气体的传感特征。（d）通过随机森林（RF）分析在测试集中筛选得到的关键判别特征。（e）在不同近邻数K取值条件下，以及（f）采用不同分类器并结合不同输入特征集，对气体识别的平均预测准确率进行系统评估。上述分析同时涵盖了经PCA预处理与未经PCA预处理的数据情形。

该文章以题为“Identification of H₂ and NH₃ gases using calorimetric signals and transient response through machine learning”发表在Journal of Semiconductors上。

文章信息：

Identification of H₂ and NH₃ gases using calorimetric signals and transient response through machine learning

Wenxin Luo, Yingcong Zheng, Yijun Liu, and Mingjie Li

J. Semicond. 2026, 47(2), 022303 doi: 10.1088/1674-4926/25040018

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