通过金刚石均热层与衬底内嵌硅微通道实现 β-Ga?O? MOSFET 的优异散热性能

《International Journal of Heat and Mass Transfer》:Achieving superior heat dissipation in β-Ga 2O 3 MOSFETs via diamond spreading layer and substrate-embedded silicon microchannels

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月10日 来源:International Journal of Heat and Mass Transfer 6.6

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   **摘要** β-Ga?O?凭借其宽禁带和高击穿场强,在高功率电子器件领域展现出巨大潜力,但其低且各向异性的热导率导致了严重的局部自热效应,限制了器件的性能与可靠性。尽管基板嵌入式金刚石微通道具有优异的冷却效率,但该方案受限于技术复杂度高及资本投入大。针对上述问题,本工作提

  

**摘要**

β-Ga?O?凭借其宽禁带和高击穿场强,在高功率电子器件领域展现出巨大潜力,但其低且各向异性的热导率导致了严重的局部自热效应,限制了器件的性能与可靠性。尽管基板嵌入式金刚石微通道具有优异的冷却效率,但该方案受限于技术复杂度高及资本投入大。针对上述问题,本工作提出了一种混合热管理策略,将金刚石热扩散层(TSL)与基板嵌入式硅微通道相结合。该方法不仅实现了与基板嵌入式金刚石微通道相当的散热性能,还在成本效益和工艺可行性方面具有显著优势。基于电热耦合建模,本研究发现[010]取向β-Ga?O? MOSFET中的最高结温主要受热源附近因低面内热导率而抑制的横向热扩散所主导。仿真结果表明,引入金刚石TSL可将热扩散角从32.2°增大至88°,从而将近似增大了有效传热面积约80倍。尽管引入金刚石TSL增加了额外界面,但由于充足的横向热扩散,金刚石/基板界面热阻的影响可以忽略不计。在最优TSL厚度为5 μm时,所提出的混合策略将器件峰值温度降低了约55.6 K,与最先进的基板嵌入式金刚石微通道策略相比性能差距仅为5 K。本工作为β-Ga?O? MOSFET的热管理提供了理论依据,并为异质结构电子器件的热设计提供了有价值的见解。

**引言**

β相氧化镓(β-Ga?O?)是一种代表性的超宽禁带半导体,其禁带宽度约为4.8 eV [1],临界击穿场强高达约8 MV/cm [2],在高功率和高电压电力电子领域具有巨大潜力 [3]。特别是,通过熔体生长法能够低成本地生长大面积、高质量的单晶衬底 [4]、[5]、[6],使基于β-Ga?O?的金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)[7]成为下一代功率器件的有力候选者。然而,β-Ga?O?的固有热导率极低,约为10–27 W m?1 K?1 [8]、[9]、[10],远低于碳化硅(SiC,约340 W m?1 K?1)[11]和氮化镓(GaN,约220 W m?1 K?1)[12]。如此低的热导率(κ)阻碍了器件运行时的热量耗散 [13],导致结温(Tj)急剧升高,进而引起迁移率退化 [14]、可靠性降低,甚至热失效 [13]、[15]。因此,高效的热管理 [16]、[17]是β-Ga?O? MOSFET实现其理论电学性能并确保器件可靠运行的先决条件,具有重要的研究和工程意义。

为解决β-Ga?O? MOSFET中的热管理挑战,已在不同层面上探索了多种策略。一种有效的方法是使用高热导率衬底 [18]。将β-Ga?O?薄膜异质集成到此类衬底上,可通过底层优异的导热能力实现高效散热。Hwang等人 [19]和Hong等人 [20]将纳米级厚度的β-Ga?O?转移到硅(Si)衬底(140 W m?1 K?1)[21]上,有效缓解了自热效应,实现了高达十个数量级的开/关电流比。Xu等人 [22]进行了仿真,发现β-Ga?O?异质集成在Si衬底上相比同质衬底使结温降低了79%。此外,异质界面处的界面热阻(ITR)对整体散热效率起着关键作用。Yuan等人 [18]报道,随着β-Ga?O?厚度减小,ITR对结温的影响变得更加显著。对于集成在Si衬底上的1 μm厚β-Ga?O?层,将ITR从100降低至20 m2 K GW?1可使结温降低25%。Noh等人 [23]证明,当β-Ga?O?集成在金刚石上时,将热边界导率(TBC)提高到50 MW m?2 K?1可实现30°C的温度降低。因此,将β-Ga?O?异质集成到低ITR的高热导率衬底上,是显著提升β-Ga?O? MOSFET热性能的有效途径。

然而,β-Ga?O?的热导率表现出显著各向异性 [8]、[24],导致器件内部温度分布与其他各向同性半导体材料有明显不同。如图1(a)所示,沿[010]方向的值为(κ[100]=10.7 W m?1 K?1、κ[010]=27.1 W m?1 K?1和κ[001]=13.7 W m?1 K?1)远高于沿另外两个晶体取向的值 [8]。因此,大部分热流沿垂直方向传导,而面内扩散距离有限。这种各向异性行为导致Si上方一定厚度的β-Ga?O?层未被充分利用,使得中心温度高于边缘温度,进而削弱了与高热导率衬底异质集成所实现的整体散热效率。由于热导率各向异性,热流倾向于高度集中,使得峰值温度对界面传热极为敏感。因此,有效调控热流路径以充分利用高热导率衬底的散热能力并降低ITR的影响至关重要。

即使采用最先进的微通道冷却技术,β-Ga?O?独特的热导率各向异性所产生的上述显著影响仍然是决定器件热性能的关键因素 [25]、[26]、[27]。对于在散热片上制造的微通道(如图1(b)所示),Wang等人 [28]将拓扑优化与微通道设计相结合,提出了一种新型液冷散热片,与直微通道相比降低了最大芯片温度4.28 K。然而,由于散热片远离器件结,热量必须通过基板传输,导致热阻路径长且冷却效率有限。β-Ga?O?各向异性导致的热流集中问题仍未解决。

相比之下,对于直接嵌入基板的微通道,热量可以更靠近热源处被移除,如图1(c)所示。Hong等人 [29]在陶瓷基板中嵌入微通道对β-Ga?O?整流器进行主动冷却,在相同结温下将输出功率从3.2 W提高至21.3 W。然而,由于β-Ga?O?的弱横向热扩散,只有热源下方的中心通道对冷却有有效贡献,而侧边通道则未被充分利用。为克服这一局限,提出了在金刚石衬底中嵌入微通道的方案,利用其超高热导率进行横向热扩散。Du等人 [30]证明,与传统基于Si的结构相比,金刚石结构将扩散热阻降低了90%以上,使热量能够迅速扩散至整个微通道区域。然而,金刚石的极高硬度使制造复杂化并增加了成本,限制了其实际应用 [31]、[32]。

为解决上述问题,本工作提出了一种混合且具有成本效益的热管理策略,将金刚石热扩散层(TSL)与基板嵌入式硅微通道相结合。在β-Ga?O?与Si衬底之间引入一层薄的高κ材料层(如金刚石)。该层作为热扩散层(TSL),与Si衬底中的嵌入式微通道协同设计,如图1(c)所示。TSL凭借其高热导率和电绝缘性进行横向热扩散,充分利用衬底的散热潜力。同时,它还防止了半绝缘β-Ga?O?层变薄时器件电学性能的退化。该结构减少了垂直热流并缓解了由ITR引起的温升。微通道直接嵌入硅衬底内部(图1(c)和1(d)),降低了内部热阻并缩短了散热路径。TSL使热量在进入微通道前实现均匀的热流分布,显著降低了峰值热流密度。因此,TSL与基板嵌入式Si直微通道设计实现了与基于金刚石的微通道相当的冷却性能。与传统基于Si的微通道冷却相比,该设计在各通道间平衡热负荷,增强了传热效率 [33],提高了长期可靠性 [34]、[35]、[36]。此外,在Si上的微/纳米加工技术已成熟 [37],与金刚石的异质集成也相对可行,有利于提高制造效率和重复性。

**章节片段:沟道层中的电热耦合建模**

为实现所提出的TSL与基板嵌入式微通道冷却结构,采用了一种从Sentaurus TCAD(技术计算机辅助设计)到COMSOL的顺序建模策略。由于TCAD缺乏外部流体-热仿真能力,而COMSOL非常适合复杂的三维建模,首先在TCAD中提取沟道处的热源,随后传递给COMSOL进行热反馈,从而实现电热双向耦合。首先,我们建立了一个…

**TSL厚度与位置的影响**

图6(a)比较了在加入TSL(厚度从0到10 μm变化)之前和之后Si、AlN和SiC衬底的最高器件温度。结果表明,插入TSL后三种衬底的最高温度均显著降低。这是因为金刚石的高热导率提供了高效的横向热扩散路径,抵消了β-Ga?O?各向异性热导率导致的局部高热流密度。这使得…

**结论**

总之,本研究通过将金刚石TSL与基于硅的微通道集成,为[010]取向的β-Ga?O? MOSFET展示了一种混合热管理策略。采用TCAD的电热耦合仿真揭示,器件中的严重自热效应主要由被抑制的横向热扩散所主导。建立了热源密度与栅极电压及最高结温之间的函数关系,实现了跨平台迁移…

**CRediT作者贡献声明**

Tong Wang:撰写——原稿撰写、可视化、调查研究、正式分析、数据管理。Jiahui Lou:撰写——审阅与编辑。Wenjie Zeng:撰写——审阅与编辑。Weiqun Liu:撰写——审阅与编辑。Qiao Zhu:撰写——审阅与编辑。Weidong Zheng:撰写——审阅与编辑。Hongkun Li:撰写——审阅与编辑、监督、概念化。

**利益冲突声明**

作者声明不存在已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

**致谢**

本研究得到国家自然科学基金(批准号:52306115)的资助。Weidong Zheng感谢国家自然科学基金(批准号:52506097)、山东省自然科学基金(批准号:ZR2023QE223)及泰山学者计划的资助。

Tong Wang | Jiahui Lou | Wenjie Zeng | Weiqun Liu | Qiao Zhu | Weidong Zheng | Hongkun Li

西南交通大学机械工程学院,四川成都 610031,中国
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