离子选择场效应管中非线性和非理想性的补偿研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61901014
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0123.敏感电子学与传感器
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Because of the good compatibility with the traditional semiconductor process, ISFET (Ion Sensitive Field Effect Transistor) perform its characteristic size on nanometer level, so the ion sensing system based on this can not only reduce the area of the whole system, but also avoid the coupling and noise caused by the connection between different chips. However, due to the nonlinearity of its sensing mechanism " Electrolyte-Insulator-Semiconductor Boundary " itself and the non-ideal of the native semiconductor process, the sensing accuracy and range of this kind of sensor have been relatively poor. This project intends to detect the differential capacitance in the boundary model in real time by means of "charge method" and "voltage method", and then use its calibration curve to compensate the sensor linearly. For the non-ideal of semiconductor processes, such as trap charges, this project will attempt to use the "direct tunnelling leakage Current" to modify the trap charge locked in the floating gate, and then design the supporting front-end circuit and system. Combining the two different fields of electrochemistry and integrated circuit engineering, this project will strive to further improve the accuracy of ion sensors and promote their application in different key fields.
由于离子选择场效应管与传统半导体工艺良好的兼容性,其特征尺寸可以进入纳米级别,因此以此为基础的离子传感系统不仅能够减小整体系统的面积,更能够避免不同芯片间连接所带来的耦合和噪声。但是由于其传感机制“电解绝缘半导体边界”本身所特有的非线性,以及原生半导体工艺所带来的非理想性,该类传感器的传感精度和范围一直相对较差。本项目拟通过“电荷法”和“电压法”等多种手段对边界模型中的差动电容进行实时检测,并随之利用其标定曲线对传感器进行线性补偿。对于半导体工艺所带来的非理想性,比如陷阱电荷,本项目将尝试利用“直接隧穿漏电流”对被锁在悬浮栅结构中的陷阱电荷进行修正,同时设计与之配套的前端电路与系统。本项目将结合电化学与集成电路工程两个不同领域,争取进一步提高离子传感器的精度, 推进其在不同关键领域中的应用。

结项摘要

本项目提出利用直接隧穿电流来消除ISFET中的陷阱电荷这一前端结构,研究人员进行了仿真测试与实验验证,并通过0.18um工艺实现这一前端结构。对芯片进行相应的功能验证以及性能分析,结果证明这一前端结构能够有效实现项目的预期目标,即消除钝化层中捕获电荷的影响,并能够展示出良好的高通滤波特性,其时间常数取决于晶体管的沟道宽度和顶层钝化电容的面积。在源极跟随器前端的基础上,将输出信号反馈到ISFET晶体管的漏极,可以实现对时间常数的调控,原则上可以通过合理配置实现任意系数的调节,可应用于更多场合。首先我们对直接隧穿电流模型进行定量分析,并将其合理的简化,使其适用于我们的前端结构分析。为了使仿真数据更可靠,且对今后的设计更具有建设性,通过对比仿真与实验数据结果,对仿真中的两个BSIM4晶体管模型参数进行了修改。我们对所提出的前端结构进行了噪声、V-I线性度、温度特性的分析与探究。栅极的净隧穿电流随着栅极电压的变化而变化,宽度为20μm的ISFET其栅极等效阻抗约为80TΩ,单位面积阻抗近似为214MΩ/µm2。本项目提出的带反馈调控ISFET系统可以在50倍的范围内操纵时间常数,即从4.7s到243.4s。相应地,若将此系统视为高通滤波器,能够实现极低的截止频率(本项目33.8mHz 至0.65mHz),有效抑制闪烁噪声的影响,这表明所提出的前端结构可以应用于其他需要高通滤波器的场合。同时,经过化学测试可得,ISFET在溶液的pH值在4到7的范围内递增或递减时的敏感度分别为29.5 mV/pH和35.4 mV/pH,表现出合理的化学传感能力。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(5)
A Universal Evaluation Method of Element Matching Strategies for D ata Converters Based on Optimal Combination Algorithms
基于最优组合算法的数据转换器元件匹配策略通用评估方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lyu Yanjin;Hu Yuanqi
  • 通讯作者:
    Hu Yuanqi
Design of an Extreme Low Cutoff Frequency Highpass Frontend for CMOS ISFET via Direct Tunneling Principle
通过直接隧道原理设计 CMOS ISFET 的极低截止频率高通前端
  • DOI:
    10.1109/tbcas.2021.3062445
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Liang Jing;Hu Yuanqi
  • 通讯作者:
    Hu Yuanqi

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其他文献

其他文献

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AI技术路线图

胡远奇的其他基金

基于离子敏感场效应管和微纳孔道的三维电荷传感系统研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    53 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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