1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Физика металлов и металловедение
  4. T. 124, № 10, 2023

Физика металлов и металловедение, 2023, T. 124, № 10, стр. 988-996

Использование эвтектических эффектов при возможном создании ячеек фазоизменяемой памяти на основе нанокластеров Ag–Cu

Д. А. Рыжкова a, С. Л. Гафнер a, Ю. Я. Гафнер a, *

a Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова
655017 Абакан, просп. Ленина, 90, Россия

* E-mail: ygafner@khsu.ru

Поступила в редакцию 06.07.2023
После доработки 09.08.2023
Принята к публикации 15.08.2023

Аннотация

Привлекательным направлением развития наноэлектроники является разработка энергонезависимых запоминающих устройств нового поколения, а именно электрической фазовой памяти или PC-RAM (Phase Change Random Access Memory). Однако здесь имеется ряд нерешенных проблем, таких как: стабильность аморфной фазы, высокое энергопотребление, большое время записи информации и т.д. С целью решения этих проблем был предложен новый подход, заключающийся в использовании наночастиц бинарного сплава Ag–Cu в качестве ячеек PC-RAM. Для этого методом молекулярной динамики было проведено исследование процессов структуризации наночастиц данного сплава размером D = 2–10 нм различного состава при вариации темпа отвода термической энергии. Были оценены стабильности аморфного и кристаллического строения и сделаны выводы о составе и размерах наночастиц, пригодных для создания ячеек фазоизменяемой памяти. Было показано, что в случае применения наночастиц бинарного сплава Ag–Cu удается уменьшить размер одной ячейки до 6–8 нм, сократить время записи информации до 2.5 нс и впервые на основе эвтектического подхода добиться устойчивости аморфного и кристаллического строения при разном темпе отвода термической энергии.

Ключевые слова: нанокластеры, серебро, медь, кристаллизация, структура, компьютерное моделирование, сильная связь, ячейки памяти

Список литературы

  1. Jones R.O. Rationalizing the dominance of Ge/Sb/Te alloys // Physical Review B. 2020. V. 101. P. 024103.

  2. Gallo M.L. and Sebastian A. An overview of phase-change memory device physics // J. Phys. D: Appl. Phys. 2020. V. 53. P. 213002 (27 pp.).

  3. Лазаренко П.И., Козюхин С.А., Шерченков А.А., Бабич А.В., Тимошенков С.П., Громов Д.Г., Заболотская А.В., Козик В.В. Электрофизические свойства тонких пленок системы Ge–Sb–Te для устройств фазовой памяти // Изв. вузов. Физика. 2016. Т. 59. № 9. С. 80–86.

  4. Navarro G., Bourgeois G., Kluge J., Serra A. L., Verdy A., Garrione J., Cyrille M.C., Bernier N., Jannaud A., Sabbione C., Bernard M., Nolot E., Fillot F., Noé P., Fellouh L., Rodriguez G., Beugin V., Cueto O., Castellani N., Coignus, Delaye V., Socquet-Clerc C., Magis T., Boixaderas C.J., Barnola S. and Nowak E. Phase-Change Memory: Performance, Roles and Challenges // 2018 IEEE International Memory Workshop (IMW). May 2018. Kyoto, Japan. cea-02185419

  5. Aryana K., Gaskins J.T., Nag J., Stewart D.A., Bai Zh., Mukhopadhyay S., Read J.C., Olson D.H., Hoglund E.R., Howe J.M., Giri A., Grobis M.K. & Hopkins P.E. Interface controlled thermal resistances of ultra-thin chalcogenide-based phase change memory devices // Nature Communications. 2021. V.12. Article number: 774.

  6. Liu Y.-T., Li X.-B., Zheng H., Chen N.-K., Wang X.-P., Zhang X.-L., Sun H.-B., Zhang Sh. High-Throughput Screening for Phase-Change Memory Materials // Advanced Funct. Mater. 2021. P. 2009803. https://doi.org/10.1002/adfm.202009803

  7. Xu M., Qiao Ch., Xue K.-H., Tong H., Cheng X., Wang S., Wang C.-Zh., Ho K.-M., Xu M., Miao X. Polyamorphism in K2Sb8Se13 for multi-level phase-change memory // J. Mater. Chem. C. 2020. V. 8. P. 6364.

  8. Mazzone G., Rosato V., Pintore M., Delogu F., Demontis P.F., Suffritti G.B. Molecular-dynamics calculations of thermodynamic properties of metastable alloys // Phys. Rev. B: Condens. Matter. 1997. V. 55. P. 837–842.

  9. XMakemol – A program for visualizing atomic and molecular systems. – Режим доступа: www.url: https://manpages.ubuntu.com/manpages/bionic/man1/ xmakemol.1.html. – 15.04.2023.

  10. Stukowski A. Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO – the open visualization tool // Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. 2010. V. 18. № 1. art. no. 015012. 7 p. https://doi.org/10.1088/0965-0393/18/1/015012

  11. Pang T. An introduction to computational physics. University Press, Cambridge, 2006.

  12. Tominaga J., Kolobov A.V., Fons P.J., Wang X., Saito Y., Nakano T., Hase M., Murakami S., Herfort J., Takagaki Y. Giant multiferroic effects in topological GeTe–Sb2Te3 superlattices // Sci. Technol. Adv. Mater. 2015. V. 16. P. 014 402.

  13. Редель Л.В., Гафнер С.Л., Гафнер Ю.Я., Замулин И.С., Головенько Ж.В. Анализ возможности применения нанокластеров Ni, Cu, Au, Pt и Pd при процессах записи информации // ФТТ. 2017. Т. 59. № 2. С. 399–408.

  14. Башкова Д.А., Гафнер Ю.Я., Гафнер С.Л., Редель Л.В. Применение наночастиц серебра в качестве ячеек фазо-изменяемой памяти // Фундаментальные проблемы современного материаловедения. 2018. Т. 15. № 3. С. 313–319.

  15. Panizon E., Bochicchio D., Rossi G. and Ferrando R. Tuning the structure of nanoparticles by small concentrations of impurities // Chem. Mater. 2014. V. 26. P. 3354.

  16. Dubkov S.V., Savitskiy A.I., Trifonov A.Yu., Yeritsyan G.S., Shaman Yu.P., Kitsyuk E.P., Tarasov A., Shtyka O., Ciesielski R., Gromov D.G. SERS in red spectrum region through array of Ag–Cu composite nanoparticles formed by vacuum-thermal evaporation // Optical Materials: X. 2020. V. 7. P. 100 055.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Физика металлов и металловедение

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал