Влияние процессов генерации и рекомбинации кислородных вакансий и ионов на тепломассоперенос и электрофизические свойства металлооксидного мемристора

Об авторах:

Габдулин Бауржан Хайрулович, аспирант кафедры прикладной и технической физики, Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; младший научный сотрудник, лаборатория мемристорных материалов, Центр природовдохновленного инжиниринга, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; baurzhan.gabdulin@gmail.com, https://orcid.org/0009-0000-2586-7469

Бусыгин Александр Николаевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной и технической физики, Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; старший научный сотрудник, лаборатория мемристорных материалов, Центр природовдохновленного инжиниринга, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; a.n.busygin@utmn.ru, https://orcid.org/0000-0002-3439-8067

Удовиченко Сергей Юрьевич, доктор физико-математических наук, профессор кафедры прикладной и технической физики, Школа естественных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; научный руководитель лаборатории мемристорных материалов, Центр природовдохновленного инжиниринга, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; udotgu@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-3583-7081

Аннотация:

Развита теплофизическая модель металлооксидного мемристора на основе стационарного уравнения непрерывности плотности тока электронов, учитывающая процессы генерации и рекомбинации кислородных вакансий. В модель введена скорость рекомбинации кислородных пар ион–вакансия, а для скорости их генерации использовано более точное выражение; введено нестационарное уравнение непрерывности концентрации ионов кислорода, необходимое для определения скорости рекомбинации пар; внесены изменения в формулы коэффициента диффузии и скорости дрейфа вакансий, связанные с температурой и электрическим полем мемристора.

Процессы генерации и рекомбинации ионов влияют на перераспределение концентраций вакансий и ионов кислорода, что приводит кроме увеличения плотности электронного тока к изменению электрического поля и, соответственно, величины джоулева источника тепла. Показано, что вольт-амперная кривая при переключении мемристора в высокопроводящее состояние, полученная при учете всех вышеуказанных процессов, обладает наименьшим среднеквадратичным отклонением от экспериментальной кривой. Пренебрежение хотя бы одним из эффектов приводит к значительному росту среднеквадратичного отклонения.

В результате численного расчета на основе развитой теплофизической модели мемристора показано, что при учете процессов генерации и рекомбинации кислородных вакансий и ионов существенно изменяется величина профиля температуры по толщине пленки и во времени при моделировании вольт-амперной характеристики мемристора.

Точное моделирование резистивного переключения особенно важно при разработке нейроморфных устройств, поскольку электрические схемы искусственных синапсов используют промежуточные резистивные состояния.

Список литературы:

Bao K., Meng J., Jonathan D., Poplawsky J. D., Skowronski M. 2023. Electrical conductivity of TaOx as function of composition and temperature // Journal of Non-Crystalline Solids. Vol. 617. No. 1. Article 122495. https://doi.org/10.1016/j.jnoncrysol.2023.122495

Basnet P., Pahinkar D. G., West M. P., Perini C. J., Graham S., Vogel E. M. 2020. Substrate dependent resistive switching in amorphous-HfOx memristors: an experimental and computational investigation // Journal of Materials Chemistry C. Vol. 8. No. 15. Pp. 5092–5101. https://doi.org/10.1039/c9tc06736a

Brivio S., Frascaroli J., Covi E., Spiga S. 2019. Stimulated ionic telegraph noise in filamentary memristive devices // Scientific Reports. Vol. 9. No. 1. Article 6310. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41497-3

Chernov A. A., Islamov D. R., Piknik A. A., Perevalov T. V., Gritsenko V. A. 2017. Three-dimensional non-linear complex model of dynamic memristor switching // ECS Transactions. Vol. 75. No. 32. Pp. 95–104. https://doi.org/10.1149/07532.0095

Duenas S., Castan H., Barbolla J., Kola R. R., Sullivan P. A. 2000. Electrical characteristics of anodic tantalum pentoxide thin films under thermal stress // Microelectronics reliability. Vol. 40. No. 4–5. Pp. 659–662. https://doi.org/10.1016/S0026-2714(99)00310-8

Gooran-Shoorakchaly A., Sharif S. S., Banad Y. M. 2025. Investigating the effect of electrical and thermal transport properties on oxide-based memristors performance and reliability // Scientific Reports. Vol. 15. No. 1. Pp. 1–13. https://doi.org/10.1038/s41598-025-02909-9

Kim S., Kim S.-J., Kim K. M., Lee S. R., Chang M., Cho E., Kim Y.-B., Kim C. J., Chung U. I.,
Yoo In-K. 2013. Physical electro-thermal model of resistive switching in bi-layered resistance-change memory // Scientific Reports. Vol. 3. No. 1. Article 1680. https://doi.org/10.1038/srep01680

Kruchinin V. N., Volodin V. A., Perevalov T. V., Gerasimova A. K., Aliev V. Sh., Gritsenko V. A. 2018. Optical properties of nonstoichiometric tantalum oxide taox (x < 5/2) according to spectral-ellipsometry and Raman-scattering data // Optics and Spectroscopy. Vol. 124. No. 6. Pp. 808–813. https://doi.org/10.1134/S0030400X18060140

Larentis S., Nardi F., Balatti S., David C. Gilmer D. C., Ielmini D. 2012. Resistive switching by voltage-driven ion migration in bipolar RRAM — part II: modeling // IEEE Transactions on electron devices. Vol. 59. No. 9. Pp. 2468–2475. https://doi.org/10.1109/TED.2012.2202320

Li R., Bai Y., Skowronski M. 2025. Parametric study of “filament and gap” models of resistive switching in TaOx-based devices // Journal of Applied Physics. Vol. 137. No. 11. Article 114501. https://doi.org/10.1063/5.0246985

Lin J., Liu H., Wang S., Zhang S. 2021. Modeling and simulation of hafnium oxide RRAM based on oxygen vacancy conduction // Crystals. Vol. 11. No. 12. Article 1462. https://doi.org/10.3390/cryst11121462

Liu X., Nandi S. K., Venkatachalam D. K., Li S., Belay K., Elliman R. G. 2014. Finite element modeling of resistive switching in Nb2O5-based memory device // 2014 Conference on Optoelectronic and Microelectronic Materials & Devices (December 14–17, Perth, WA, Australia). Pp. 280–282. https://doi.org/10.1109/COMMAD.2014.7038711

Noman M., Jiang W., Salvador P. A., Skowronski M., Bain J. A. 2011. Computational investigations into the operating window for memristive devices based on homogeneous ionic motion // Applied Physics. A. Vol. 102. No. 4. Pp. 877–883. https://doi.org/10.1007/s00339-011-6270-y

Pahinkar D. G., Basnet P., West M. P., Zivasatienraj B., Weidtnbach A., Doolittle W. A., Vogel E. M., Graham S. 2020. Experimental and computational analysis of thermal environment in the operationof HfO2 memristors // AIP Advances. Vol. 10. No. 3. Article 035127. https://doi.org/10.1063/1.5141347

Parit A. K., Yadav M. S., Gupta A. K., Mikhaylov A., Rawat B. 2021. Design and modeling of niobium oxide-tantalum oxide based self-selective memristor for large-scale crossbar memory // Chaos, Solitons and Fractals. Vol. 145. Article 110818. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.110818

Umnyagin G. M., Degtyarov V. E., Obolenskiy S. V. 2019. Numerical simulation of the current–voltage characteristics of bilayer resistive memory based on non-stoichiometric metal oxides // Semiconductors. Vol. 53. Pp. 1246–1248. https://doi.org/10.1134/S1063782619090252

Zeumault A., Alam S., Omar Faruk M., Aziz A. 2022. Memristor compact model with oxygen vacancy concentrations as state variables // Journal of Applied Physics. Vol. 131. No. 12. Article 124502. https://doi.org/10.1063/5.0087038

Zhang K., Ren Y., Ganesh P., Cao Y. 2022. Effect of electrode and oxide properties on the filament kinetics during electroforming in metal-oxide-based memories // npj Computational Materials. Vol. 8. No. 1. Article 76. https://doi.org/10.1038/s41524-022-00770-2

Zhang K., Wang J., Huang Y., Chen L. Q., Ganesh P., Cao Y. 2020. High-throughput phase-field simulations and machine learning of resistive switching in resistive random-access memory // npj Computational Materials. Vol. 6. No. 1. Article 198. https://doi.org/10.1038/s41524-020-00455-8

Zhu Y., Zhang J., Sun X., Zhao Y., Zhu Y., Wang S., Wu J., Xu Z., Wu Z., Dai Y. 2025. Effect of filament regimes in the resistive switching behavior of oxide-based complementary memristor // Journal of Computational Electronics. Vol. 24. No. 2. Pp. 1–10. https://doi.org/10.1007/s10825-025-02306-5