一种基于PDMS纳米通道的流体忆阻器及其制备方法技术

本发明专利技术公开了一种基于PDMS纳米通道的流体忆阻器及其制备方法，该流体忆阻器包括PDMS基底、顶盖玻璃、储液池、电极，其中所述PDMS基底上有多纳米通道阵列，玻璃上的储液池通过多条纳米通道相连通，电极放置在储液池中，在储液池中注入液体。制备方法为：首先采用基于裂纹的无光刻方法制备聚苯乙烯纳米通道模板；然后通过Smooth‑on 305塑料模板将纳米通道图案复制在PDMS上，得到PDMS纳米通道；利用激光切割技术在玻璃上打两个小孔，作为器件的储液池；最后将加工好纳米通道的PDMS基底与玻璃封装，得到基于PDMS纳米通道的流体忆阻器。本发明专利技术流体忆阻器具有制备简单、稳定性好、功耗低的优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及微纳电子器件，特别涉及一种基于pdms纳米通道的流体忆阻器及其制备方法。

技术介绍

1、传统数字计算机基于冯·诺伊曼架构，其逻辑单元与存储单元物理分离，导致数据传输耗时耗能，成为性能和电源效率的瓶颈。研究发现，大脑的记忆和学习功能源自约1015个突触连接的神经元网络，这些突触在信息流动中起关键作用。因此，提出了一种新的计算方法—神经形态计算，该方法利用超大规模集成芯片模拟生物大脑的神经系统处理信息，具备高并行、低功耗和存算融合的特点，能高效解决包括非结构化数据处理在内的计算任务。

2、神经形态计算的发展受益于忆阻器的引入。1971年，蔡少棠从物理学的对称性角度出发，预测了关联电荷和磁通的第四种基本电路元件—忆阻器的存在。忆阻器的阻值会随着流经它的电荷量的变化而改变，通过调节其电阻能够实现类似突触强度的调整，从而模拟生物突触的可塑性，其非易失性存储特性使神经网络在断电状态下保持学习成果。忆阻器在高速可编程性、高密度集成和快速响应方面表现出色，为神经形态计算的实用性和性能提供了关键支持，自2008年惠普实验室首次创建忆阻器以来，多种固本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于PDMS纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，包括PDMS基底、顶盖玻璃、储液池、电极，所述PDMS基底上有多纳米通道阵列，玻璃上的储液池通过多条纳米通道相连通，电极放置在储液池中，在储液池中注入液体；

2.根据权利要求1所述基于PDMS纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述PDMS基底的厚度为3mm；顶盖玻璃为钠钙玻璃，厚度为1mm。

3.根据权利要求1所述基于PDMS纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述纳米通道数量为25条，相邻两条纳米通道的平均间距为60μm；

4.根据权利要求1所述基于PDMS纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述储液...

【技术特征摘要】

1.一种基于pdms纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，包括pdms基底、顶盖玻璃、储液池、电极，所述pdms基底上有多纳米通道阵列，玻璃上的储液池通过多条纳米通道相连通，电极放置在储液池中，在储液池中注入液体；

2.根据权利要求1所述基于pdms纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述pdms基底的厚度为3mm；顶盖玻璃为钠钙玻璃，厚度为1mm。

3.根据权利要求1所述基于pdms纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述纳米通道数量为25条，相邻两条纳米通道的平均间距为60μm；

4.根据权利要求1所述基于pdms纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述储液池共2个，形状为圆柱形，直径为1.5mm，深度为1mm，间距为300μm；所述储液池中注入的液体为kcl溶液，浓度范围为1mm～1m。

5.根据权利要求4所述基于pdms纳米通道的流体忆阻器，其特征在于，所述电极为铂片电极，共2个，厚度为50μm，宽度为...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞叶峰，孙伟玲，肖亦可，王琪，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：