石墨烯氧化物量子点与PEDOT-PSS复合薄膜有机忆阻器的性能优化与机理研究

为突破冯·诺依曼瓶颈与摩尔定律放缓的局限，研究人员通过掺杂石墨烯氧化物量子点(GO-QDs)与聚(3,4-乙烯二氧噻吩)-聚(苯乙烯磺酸)(PEDOT-PSS)制备有机忆阻器。实验发现60%掺杂浓度下器件性能最优，开关电流比(Ion/off)达104，保持时间达104秒。通过光电特性分析、I-V曲线拟合及电化学阻抗谱(EIS)测试，揭示了PEDOT-PSS/GO-QDs电荷陷阱捕获-释放的阻变机制，为低功耗神经形态计算器件开发提供新思路。

　　

在人工智能与大数据爆发的时代，传统硅基电子器件面临存储墙与能效瓶颈的双重挑战。有机忆阻器因其结构简单、可溶液加工、兼容柔性电子等优势，成为突破冯·诺依曼架构的理想候选。其中，聚(3,4-乙烯二氧噻吩)-聚(苯乙烯磺酸)(PEDOT-PSS)凭借高导电性和水溶液加工特性备受关注，而石墨烯氧化物量子点(GO-QDs)作为零维纳米碳材料，具有可调能带结构和优异光电性能。然而，二者复合体系的阻变机理尚不明确，制约着高性能有机忆阻器的设计。

山西大同大学的研究团队在《Materials Science in Semiconductor Processing》发表论文，通过将GO-QDs掺杂至PEDOT-PSS中构建复合薄膜忆阻器。采用紫外-可见吸收光谱、荧光光谱、原子力显微镜(AFM)表征薄膜光电特性，结合电流-电压(I-V)曲线拟合与电化学阻抗谱(EIS)分析电荷传输机制。系统优化发现60% GO-QDs掺杂浓度下器件性能最优，开关比达10⁴，保持特性超过10⁴秒，展现出稳定的双极阻变特性。

材料表征与性能优化
透射电镜(TEM)显示GO-QDs平均粒径为3.5 nm，紫外照射下发射蓝光。AFM证实掺杂优化后薄膜粗糙度降低至0.89 nm，X射线光电子能谱(XPS)揭示PEDOT-PSS中硫原子与GO-QDs的羟基形成氢键，增强界面耦合。电学测试表明阈值电压随GO-QDs浓度增加从1.2 V降至0.8 V，归因于量子点引入的浅陷阱能级。

阻变机理分析
I-V曲线拟合符合空间电荷限制电流(SCLC)模型，高阻态(HRS)与低阻态(LRS)的载流子迁移率分别为2.1×10^-4 cm²/Vs和5.7×10^-3 cm²/Vs。EIS测试显示HRS的奈奎斯特图呈现半圆弧特征，对应GO-QDs诱导的深陷阱(0.32 eV)主导电荷存储；而LRS表现为斜线，反映PEDOT-PSS链间空穴主导传导。

结论与展望
该研究阐明GO-QDs/PEDOT-PSS复合膜的阻变源于量子点与聚合物界面电荷陷阱的动态捕获-释放过程。通过能级工程调控陷阱深度，实现了高性能非易失性存储。这项工作为开发低成本、可溶液加工的神经形态电子器件提供了新材料体系，尤其适用于柔性仿生突触器件的大规模集成。未来可通过引入双极性量子点或构建三维异质结进一步提升器件耐久性与多值存储能力。