Reliability Improvement and Effective Switching Layer Model of Thin‐Film MoS2 Memristors

材料科学 可靠性(半导体) 制作 光电子学 图层(电子) 记忆电阻器 电压 蒙特卡罗方法 电阻随机存取存储器 电子工程 纳米技术 电气工程 功率(物理) 工程类 物理 病理 统计 医学 量子力学 替代医学 数学
作者
Yifu Huang,Yuqian Gu,Sivasakthya Mohan,Andrei Dolocan,Nicholas D. Ignacio,Shanmukh Kutagulla,Kevin C. Matthews,Alejandra Londoño‐Calderón,Yao‐Feng Chang,Ying‐Chen Chen,Jamie H. Warner,Michael T. Pettes,Jack C. Lee,Deji Akinwande
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:34 (15) 被引量:33
标识
DOI:10.1002/adfm.202214250
摘要

Abstract 2D memristors have demonstrated attractive resistive switching characteristics recently but also suffer from the reliability issue, which limits practical applications. Previous efforts on 2D memristors have primarily focused on exploring new material systems, while damage from the metallization step remains a practical concern for the reliability of 2D memristors. Here, the impact of metallization conditions and the thickness of MoS 2 films on the reliability and other device metrics of MoS 2 ‐based memristors is carefully studied. The statistical electrical measurements show that the reliability can be improved to 92% for yield and improved by ≈16× for average DC cycling endurance in the devices by reducing the top electrode (TE) deposition rate and increasing the thickness of MoS 2 films. Intriguing convergence of switching voltages and resistance ratio is revealed by the statistical analysis of experimental switching cycles. An “effective switching layer” model compatible with both monolayer and few‐layer MoS 2 , is proposed to understand the reliability improvement related to the optimization of fabrication configuration and the convergence of switching metrics. The Monte Carlo simulations help illustrate the underlying physics of endurance failure associated with cluster formation and provide additional insight into endurance improvement with device fabrication optimization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
tyq发布了新的文献求助10
刚刚
vungocbinh完成签到,获得积分10
刚刚
勤恳小丸子完成签到,获得积分20
3秒前
pino发布了新的文献求助30
4秒前
8秒前
脑洞疼应助嘟嘟图图采纳,获得10
9秒前
科研通AI5应助sdd采纳,获得10
14秒前
15秒前
上官枫完成签到 ,获得积分10
18秒前
科研通AI6应助请叫我盒子采纳,获得10
18秒前
Joy完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
19秒前
SciGPT应助北冥有鱼采纳,获得10
20秒前
20秒前
CipherSage应助小猫真心爱你采纳,获得10
21秒前
荔枝多酚完成签到,获得积分10
22秒前
Ldq发布了新的文献求助20
23秒前
23秒前
智慧少女不头秃完成签到,获得积分10
24秒前
sdd发布了新的文献求助10
29秒前
认真的慕儿完成签到 ,获得积分10
32秒前
wuduolife关注了科研通微信公众号
32秒前
情怀应助kkkkkoi采纳,获得10
35秒前
36秒前
小猫真心爱你完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
今后应助Ldq采纳,获得20
37秒前
CipherSage应助赫连紫采纳,获得10
37秒前
浮游应助sss采纳,获得10
39秒前
40秒前
41秒前
嘟嘟图图发布了新的文献求助10
42秒前
43秒前
44秒前
俊逸小蕾发布了新的文献求助10
45秒前
含蓄丸子发布了新的文献求助10
46秒前
47秒前
赵赵发布了新的文献求助10
47秒前
47秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rapid Review of Electrodiagnostic and Neuromuscular Medicine: A Must-Have Reference for Neurologists and Physiatrists 1000
The Handbook of Communication Skills 500
求中国石油大学(北京)图书馆的硕士论文,作者董晨,十年前搞太赫兹的 500
基于3um sOl硅光平台的集成发射芯片关键器件研究 500
Development in Infancy 400
the WHO Classification of Head and Neck Tumors (5th Edition) 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4793452
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4115485
关于积分的说明 12731929
捐赠科研通 3843761
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2118734
邀请新用户注册赠送积分活动 1140867
关于科研通互助平台的介绍 1029334