本文是一篇电气自动化论文，本文总结目前发展趋势，尝试、变更多种实验方案，最终以四种有机聚合物、两种金属氧化物为主要材料，完成了下列关于人工突触与存储器的制备与性能研究。
第一章绪论
1.1课题研究背景与介绍
随着电子信息技术逐渐在各个行业、领域内崭露头角，电子设备的使用普遍化、多元化，对信息高效处理产生迫切需求[1,2]。手机、电脑、智能家居与智能手表、手环等可穿戴设备的普及[3-5]，对信息存储计算与信号传感等模块的性能提出挑战。大数据、人工智能的发展推动行业技术的融合。传统的发电、输电等高压电力运行过程，也开始结合电力电子技术控制和大数据分析来解决实际问题[6-8]。电子信息技术的发展要求信息的存储、传输、传感等模块必须做出革新，而电子元件和设备的更新，同样推动技术发展，二者的发展相互促进。我国国情和世界格局变化也对半导体电子器件与设备的自主研发生产提出了更高的要求。
高新技术的发展，要求新一代半导体电子、集成电路与计算系统结构的更新。摩尔定律瓶颈使得单位面积的集成电路上的元件数量受限[9,10]，传统的冯诺伊曼计算构架中存储与计算模块分离，在数据频繁调用时限制了信息处理效率[11-13]。设计新的器件结构、扩展器件功能对满足市场需求与科技发展需要具有重要意义。国内众多关于忆阻器、非易失性存储器、光探测器、纳米发电机等电子器件研究开始崭露头角，特别是功能更强大的存储类器件的需求更加旺盛。
受人脑启发的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）因为能够实现大规模并行、高效的能量利用、灵活的适应和加速事件驱动计算[14-18]而受重视。神经突触与神经元作为人脑神经系统基本单元，人工神经形态器件同样作为新兴研究方向发展迅速。人工突触晶体管作为神经网络中一种类似于易失性存储器件，同时承担信号存储与计算处理的职能，与人工神经元及模拟人脑的类脑神经形态计算一同被视为打破传统冯诺伊曼计算构架有力手段。而有机非易失性存储器具有柔性、低成本、大面积制备、无损读取、结构与集成电路更兼容等优点也成为研究焦点，并在研究中开发光电存储、多级存储等研究方向，能有效提高数据存储密度、与工作效率。有机非易失性存储器的研究发展是打破摩尔定律瓶颈最根本、有效的手段之一。
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1.2薄膜晶体管的简介
1.2.1薄膜晶体管的发展概述
晶体管是二十世纪人类最伟大的发明之一,第一个真空管的诞生取代了电子管在那个时代于电子设备中的重要地位。1946年,世界上第一台采用大量真空管集成的计算机在美国现世。1947年，物理学家肖克利与他的两位同伴向世界展示了第一个晶体管的原型器件，由塑料契子/金箔/P型与N型锗单晶/底电极构成，其利用强电场控制半导体表面的电流就是最早的场效应控制的概念，使晶体管具有了信号放大能力，后续的研究继续优化了这一结构，有两个PN结串连构成的双极型以及单极型晶体管，即如今我们所说的结型晶体管。1954年，硅晶体管进一步提高了晶体管的工作稳定性，集成电路也因此产生。1960年，贝尔实验室的Kahng和Atalla成功研制出第一个硅基的金属-氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET),这是一个历史性的突破[28]。而在1986年，用聚噻吩半导体材料制备的有机场效应晶体管，这一研究正式开启了有机薄膜场效应晶体管的研究大门[29]。在后续数十年的发展历程中，研究者们对薄膜晶体管的结构材料分门别类，逐渐体系化。
1.2.2薄膜晶体管的基本结构与分类
首先，最简单的薄膜晶体管结构有三个电极，源极、漏极、栅极。源漏极间由半导体有源层联接，而栅极则至少隔着一层绝缘层与半导体层联接。由此对薄膜晶体管的结构进行分类，其结构分类有两个依据，其一为栅极位置，有顶栅与底栅；其二为源漏电极与半导体有源层的相对位置，有顶接触与底接触，即源极、漏极与半导体薄膜的上表面或下表面接触。根据以上解释，可以组合分类为下列四种器件模型：(a)底栅底接触(b)顶栅底接触(c)底栅顶接触(d)顶栅顶接触，如图1-1所示。顶栅结构可起到器件封装的效果，在隔绝水氧、保证器件稳定性方面具有优势，但制作工艺复杂，容易损伤半导体层；此外顶接触式器件模型中电极与半导体薄膜充分接触、接触面最大，使电荷流通电阻下降，这使得该结构下的晶体管性能一般较底接触器件优秀，并且顶接触结构下，半导体层是基于平坦的绝缘介质或基片进行生长的，半导体薄膜品质明显优于底接触器件。所以，目前常用的器件模型为底栅顶接触结构。
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第二章基于薄膜晶体管的功能器件原理、制备与表征
2.1人工神经突触研究简介
2.1.1人工神经突触研究背景
自二十一世纪起，网络信息多样化存在、深度学习等机器学习算法推广使用，人工智能再次进入高速发展阶段。各生产、生活及科研等行业领域都离不开信息化、智能化的影响，高电压行业的发展也绕不开人工智能与大数据这两项关键技术，智能电网这一概念在世界各国发展方针计划中出现。传统的电力系统体制中出现智能化、大数据分析与计算等信息处理运用的命题。高效、智能化的数据处理似乎成为未来技术发展的主题。各行业发展开始与大数据、人工智能接轨。但随着摩尔定律瓶颈和传统冯·诺依曼计算结构的限制，数据处理效率与能耗问题也会越加严峻。因此，近年来国内外都在寻求硬件结构上的突破，半导体、晶体管等科研领域研究与之息息相关，近年来同样蓬勃发展。
传统冯·诺依曼计算构架在各个行业、领域都发挥着至关重要的作用。在人工智能、数据分析发展背景下，计算系统的数据处理能力显然备受挑战。冯·诺依曼计算构架中的大量数据的处理速度受限于存储和计算单元间数据传输速度，影响计算效率，且结构的拓展性受限。计算速度快与高能耗二者难以兼顾。
人脑作为最高效、强大的生物计算系统，以极小体积（~1200cm3）与极低能量消耗（~20W）为代价，便可应对多种多样的信息接收、处理任务，如视觉、触觉、嗅觉、听觉感知、记忆联想、模式识别、实时语音/视觉计算和数据处理。人脑中的信息传输和处理通过大量神经元（~1011）和突触（~1015）进行[57]。突触可以传递和处理神经信号，是人脑神经网络的基本单元。突触随着时间的推移增强或削弱其信息传输效率的能力为各种突触计算和学习提供了生理基础。尽管单个神经元或突触的操作速度通常比单个现代晶体管的操作速度低得多，但神经网络可以以类比并行的方式同时执行学习和时空信息处理，这使得人脑在处理复杂和非结构化信息方面比冯·诺伊曼计算机更高效[58-60]。人类大脑卓越的计算性能激发了世界各地的研究者开发类脑计算机。
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2.2信息存储器研究简介
2.2.1信息存储器研究背景介绍
人工智能技术、大数据分析及人机交互设备作为社会现代化进程中的发展焦点。高新技术与市场需求对电子设备提出新要求，如柔性透明、生物相容以及光照、温度等物理量的响应能力，在摩尔定律瓶颈即将到来的背景下，存储器作为计算机系统的基本单元，已然成为突破集成电路发展限制的重点研究方向。并且为满足生产与商业化需求，低成本与大规模制造等问题也成为研究热点。
有机材料来源广、成本低廉，具有宽波长的光响应能力，由有机材料制作的设备和电子元件材质轻薄、韧性高，更易做成大面积柔性器件。20世纪70年代，有机半导体聚合物的问世使得有机薄膜晶体管应运而生。此后众多基于有机材料的非易失性存储器晶体管被报道，如铁电存储器[68]、浮栅存储器[69,70]、光相变存储器、光电存储器、多级存储等。有机半导体聚合物的发现丰富了存储元件的研究思考方向。尤其是浮栅型存储器，材料选用更加灵活、多样，其电荷捕获材料可以是量子点、金属纳米颗粒（如Au、Ag、Cu、Al）、纳米线、氧化石墨烯等，这使器件的物理性质和电学性能可以通过材料组合来灵活调控，如存储器的柔性、透明、多级存储、光电响应、生物相容等特点，可以在同一器件中集中表现。存储器作为计算机系统的基本单元而深受研究，对电存储器的保持时间、能耗、多级存储等主要研究方向在国内外研究领域已有众多范例，但对于存储的光电性能的研究还较少，并且存储器的光电特性有利于开发多级存储与低功耗器件，符合冯诺伊曼构架与摩尔定律功能限制下电子信息技术的发展需要。
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第三章 基于超薄氧化物浮栅的人工神经突触 ........................ 24
3.1 引言 ............................................ 24
3.2 超薄氧化物浮栅层的人工神经突触晶体管制备 ........................ 24
第四章 基于有机浮栅薄膜晶体管的多级存储器 ................................ 39
4.1 引言 ................................................. 39
4.2 溶液法制备多级存储器........................... 39
第五章 总结与展望 ............................... 50
第四章基于有机浮栅薄膜晶体管的多级存储器
4.1引言
互联网时代下，人工智能与大数据分析技术的兴盛，给各行业技术发展带来机遇的同时也产生压力。冯·诺伊曼计算构架限制与摩尔定律瓶颈作为极其重要技术发展关卡，近年来一直被提起。受人脑运行构架启发的类脑人工神经网络技术被作为突破冯·诺伊曼计算构架限制的有效方案，因此推动了对仿生物突触器件的研究制造，以满足神经形态计算的需求，克服冯·诺伊曼计算构架限制。前文对此展开有关人工突触晶体管的研究制造。而摩尔定律瓶颈同样作为重要的技术瓶颈也值得人们思考研究。有机电子的发展为存储器研究指明了新方向，因此许多低成本、低功耗、高数据存储密度的存储器件被研究报道，有望通过这些途径缓解电路集成压力。浮栅型晶体管存储器的阈值电压漂移可控、数据保持能力较强，同样在材料组合选用上更加灵活多样，因此被广泛研究。
本章基于浮栅型薄膜晶体管对有望提高数据存储密度的多级存储器展开一系列研究。浮栅层采用PVP混入CdSe@ZnS量子点组合，经溶液旋涂法成膜后制成有机浮栅层，增强了电荷捕获能力；隧穿层则用无机材料Al2O3制成，其保证了半导体层与浮栅层不会互溶；有源层由PN半导体共混异质结构成，具有光电效应。本章节实际制作了一种光电控制的多级存储器，存储窗口＞60V、开关比＞104，可表达三种不同水平的电平信号。
电气自动化论文参考
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第五章总结与展望
在技术智能化与数据高效处理为发展潮流的背景下，科技的高速进步也突显出许多技术上的问题，其中尤以摩尔定律瓶颈与冯·诺伊曼计算框架的限制最为突出。但问题的出现同样伴随众多解决方案的产生，存储器作为信息处理、计算系统中最重要的元件一直被研究重视，而人工突触作为直接影响类脑神经形态计算与人工智能发展的新兴器件同样具有重要研究价值，它们都被视为解决摩尔定律瓶颈与冯·诺伊曼计算框架限制的重要途径。
本文以底栅顶接触式浮栅型薄膜晶体管为基础，通过对器件结构选择、材料选用，结合各类无机、有机材料的优势互补，对设想中的晶体管模型进行实际制备与性能测试，并对器件所表现出的特性做出合理的机理解释。总结目前发展趋势，尝试、变更多种实验方案，最终以四种有机聚合物、两种金属氧化物为主要材料，完成了下列关于人工突触与存储器的制备与性能研究：
（1）人工神经突触的研究进展决定了类脑神经形态计算的发展，它被广泛认为是硬件构建类脑计算机和人工智能系统的第一步。本文以溶液法制备的P型半导体PDVT-10做有源层；以原子层沉积法制备超薄、透明氧化物浮栅层，氧化锌（4nm ZnO）与氧化铝（4nm Al2O3）分别作为浮栅结构的电荷捕获层和隧穿层，真空蒸镀金电极做源漏极，在单面抛光氧化硅片上集成为三端晶体管突触。成功模拟了包括EPSC/IPSC、PPF/PPD、LTD/LTP、STM与LTM切换等大脑记忆行为下突触可塑性的变化规律；半导体层的光电效应可产生光电流以弥补器件功耗，并且恒定电压条件下光照强度变化，晶体管也可模拟突触STM与LTM切换。本文所述的浮栅型晶体管除了完成生物突触可塑性模拟，具备良好、稳定的光电响应，并且可在易失性与非易失性两个工作状态间灵活切换。所用的超薄氧化物浮栅层具有较高化学稳定性且界面平整，与有机溶液法具有良好的兼容性，并且透明度高，在透明电子研究上具有优势。
参考文献（略）