Design and Performance Analysis of Gate Overlap Dual Material Tunnel Field Effect Transistor
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 37، شماره: 9
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 33
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-37-9_007
تاریخ نمایه سازی: 23 خرداد 1403
چکیده مقاله:
This study introduces a biosensor employing a dielectric-modulated dual material gate tunnel field effect transistor (DM-DMG TFET) in ۱۰ nanometer technology. To detect diverse bio molecules, the biosensor incorporates a nano gap cavity formed through gate overlap on the drain side. The variation in ambipolar current serves as the sensing parameter, influenced by altering the dielectric constants of immobilized bio molecules within the nano cavity. In this paper, the simulation results of biosensor employing a dielectric-modulated dual material gate tunnel field effect transistor with different dielectric constants imposed in nano cavity. A comprehensive examination of the biosensor's performance is conducted, exploring various positions and filling factors of bio molecules within the nano cavity region. This analysis involves a thorough investigation into the device's performance, considering a range of parameters such as drain current, electric field distribution, variations in surface potential, configurations of energy bands, behaviors of carrier concentration, and the Ion/Ioff ratio. The simulations are done using the Silvaco TCAD Atlas tool.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Buttol
Department of Electronics and Communication Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Green Fields, Vaddeswaram, Andhra Pradesh, A.P, India
B. Balaji
Department of Electronics and Communication Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Green Fields, Vaddeswaram, Andhra Pradesh, A.P, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :