Вышедшие номера
Мемристорные наноструктуры на основе фазового перехода биграфен/диаман
Российский научный фонд, Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований международными научными коллективами (NSFC), 23-49-00159
Минобрнауки России, Государственное задание, 075-00295-25-00
Панин Г.Н.1, Емелин Е.В.1, Капитанова О.О.2,3, Корепанов В.И.1, Варламова Л.А.4, Климчук Д.О.4, Ерохин С.В.4, Ларионов К.В.4, Сорокин П.Б.1,4
1Институт проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов РАН, Черноголовка, Московская обл., Россия
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (химический факультет), Москва, Россия
3Московский физико-технический институт, Центр фотоники и 2D-материалов, Долгопрудный, Московская обл., Россия
4Национальный исследовательский технологический университет МИСИС, Лаборатория цифрового материаловедения, Москва, Россия
Email: panin@iptm.ru
Поступила в редакцию: 24 октября 2024 г.
В окончательной редакции: 24 октября 2024 г.
Принята к печати: 24 октября 2024 г.
Выставление онлайн: 31 января 2025 г.

Исследованы углеродные наноструктуры на основе локального структурного фазового перехода биграфен/диаман, полученные переносом двух слоев графена на подложку La3Ga5SiO14 и облучением их электронным пучком через слой полиметилметакрилата. Облучение структуры привело к локальной функционализации биграфена кислородом и водородом с образованием sp3-связей и фазовому переходу биграфен-диаман, предсказанному ранее теоретически. Изменения интенсивности и положения пиков в спектрах комбинационного рассеяния облученного биграфена и увеличение его сопротивления указывают на локальный фазовый переход. Теоретические расчеты модифицированной структуры биграфена на La3Ga5SiO14 и экспериментальные измерения доли sp3-гибридизованных атомов углерода свидетельствуют об образовании нанокластеров диамана и возможности локального формирования наноструктур, мемристивные состояния которых можно контролировать при малых токах и напряжениях смещения. Ключевые слова: графен, монослой алмаза, мемристор, электронно-лучевые нанотехнологии, низкоразмерные кристаллы.
  1. T.P. Morgan. The Next Platform (August 23, 2022), https://www.nextplatform.com/2022/08/23/inside-teslas-innovative-and-homegrown-dojo-ai-supercomputer/
  2. Данные АО "СО ЕЭС" о потреблении электроэнергии в Единой энергосистеме России, Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.so-ups.ru/news/press-release/press- release-view/news/17511/
  3. K.S. Novoselov, A.K. Geim, S.V. Morozov, D. Jiang, Y. Zhang, S.V. Dubonos, I.V. Grigorieva, A.A. Firsov. Science, 306, 666 (2004). DOI: 10.1126/science.1102896
  4. A.K. Geim, I.V. Grigorieva. Nature, 499, 419 (2013). DOI: 10.1038/nature12385
  5. X. Cai, Y. Luo, B. Liu, H.M. Cheng. Chem. Soc. Rev., 47, 6224 (2018). DOI: 10.1039/C8CS00254A
  6. S. Goossens, G. Navickaite, C. Monasterio, S. Gupta, J.J. Piqueras, R. Perez, G. Burwell, I. Nikitskiy, T. Lasanta, T. Galan, E. Puma, A. Centeno, A. Pesquera, A. Zurutuza, G. Konstantatos, F. Koppens. Nature Photon., 11, 366 (2017). DOI: 10.1038/nphoton.2017.75
  7. Y. Guo, D. Sun, B. Ouyang, A. Raja, J. Song, T.F. Heinz, L.E. Brus. Nano Lett., 15, 5081 (2015). DOI: 10.1021/acs.nanolett.5b01196
  8. K. Nasu. Photoinduced Phase Transitions (World Scientific, Singapore 2004), DOI: 10.1142/5476
  9. B. Peng, H. Zhang, W. Chen, B. Hou, Z-J. Qiu, H. Shao, H. Zhu, B. Monserrat, D. Fu, H. Weng, C.M. Soukoulis. 2D Mater. Appl., 4, 14 (2020). DOI: 10.1038/s41699-020-0147-x
  10. Y. Cheng, A. Nie, Q. Zhang, L-Y. Gan, R. Shahbazian-Yassar, U. Schwingenschlogl. ACS Nano, 8 (11), 11447 (2014). DOI: 10.1021/nn505668c
  11. P. Byrley, M. Liu, R. Yan. Front. Chem., 7, 442 (2019). DOI: 10.3389/fchem.2019.00442
  12. X. Li, L. Tao, Z. Chen, H. Fang, X. S. Li, X. Wang, J.B. Xu, H. Zhu. Appl. Phys. Rev., 4, 021306 (2017). DOI: 10.1063/1.4983646
  13. X. Fu, L. Zhang, H.D. Cho, T.W. Kang, D. Fu, D. Lee, S.W. Lee, L. Li, T. Qi, A.S. Chan, Z.A. Yunusov, G.N. Panin. Small, 15 (45), 1903809 (2019). DOI: 10.1002/smll.201903809
  14. G.N. Panin. Chaos, Solitons and Fractals, 142, 110523 (2021). DOI: 10.1016/j.chaos.2020.110523
  15. C.L. He, F. Zhuge, X.F. Zhou, M. Li, G.C. Zhou, Y.W. Liu, J.Z. Wang, B. Chen, W.J. Su, Z.P. Liu, Y.H. Wu, P. Cui, R.-W. Li. Appl. Phys. Lett., 95, 232101 (2009). DOI: 10.1063/1.3271177
  16. H.Y. Jeong, J.Y. Kim, J.W. Kim, J.O. Hwang, J.-E. Kim, J.Y. Lee, T.H.Yoon, B.J. Cho, S.O. Kim, R.S. Ruoff, S.-Y. Choi. Nano Lett., 10, 4381 (2010). DOI: 10.1021/nl101902k
  17. G.N. Panin, O.O. Kapitanova, S.W. Lee, A.N. Baranov, T.W. Kang. Jpn., J. Appl. Phys., 50, 070110 (2011). DOI: 10.3938/jkps.64.1399
  18. O.O. Kapitanova, G.N. Panin, O.V. Kononenko, A.N. Baranov, T.W. Kang. J. Kor. Phys. Soc., 64, 1399 (2014). DOI: 10.3938/jkps.64.1399
  19. O.O. Kapitanova, E.V. Emelin, S.G. Dorofeev, P.V. Evdokimov, G.N. Panin, Y. Lee, S. Lee. J. Mat. Sci. Tech., 38, 237 (2020). DOI: 10.1016/j.jmst.2019.07.042
  20. S. Ghose. IBM J. Research and Development, 63 (6), 3:1 (2019). DOI: 10.1147/JRD.2019.2934048
  21. Z. Hao, G. Chen, B. C. Ooi, K.-L. Tan, M. Zhang. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 27 (7) 1920 (2015). DOI: 10.1109/TKDE.2015.2427795
  22. H. Plattner, А. Zeier. In-Memory Data Management: Technology and Applications (Springer Science \& Business Media, 2012)
  23. S.E. Fatemieh, M.R. Reshadinezhad, N. Taherinejad. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (2022), p. 3115. DOI: 10.1109/ISCAS48785.2022.9937475
  24. S.-G. Ren, A. Dong, L. Yang, Y.-B. Xue, J.-C. Li, Y.-J. Yu, H.-J. Zhou, W.-B. Zuo, Y. Li, W.-M. Cheng, X.-S. Miao. Adv. Mater., 36, 2307218 (2024). DOI: 10.1002/adma.202307218
  25. C. Li, C. Li, D. Belkin, Y. Li, P. Yan, M. Hu, N. Ge, H. Jiang, E. Montgomery, P. Lin, Z. Wang, J.P. Strachan, M. Barnell, Q. Wu, R.S. Williams, J.J. Yang, Q. Xia. IEEE International Memory Workshop (IMW) (Kyoto, Japan, 2018), p. 1-4. DOI: 10.1109/IMW.2018.8388838
  26. A. Mehonic, A. Sebastian, B. Rajendran, O. Simeone, E. Vasilaki, A.J. Kenyon. Adv. Intell. Syst., 2, 2000085 (2020). DOI: 10.1002/aisy.202000085
  27. L.O. Chua. Nat Electron, 1, 322 (2018). DOI: 10.1038/s41928-018-0074-4
  28. L. Chua. IEEE Transactions on Circuit Theory, 18 (5), 507 (1971). DOI: 10.1109/TCT.1971.1083337
  29. B. Kim, H. Li, Y. Chen. GLSVLSI '24: Proceedings of the Great Lakes Symposium on VLSI 2024 (2024), p. 614. DOI: 10.1145/3649476.3660367
  30. G.N. Panin. Electronics, 11, 619 (2022). DOI: 10.3390/electronics11040619
  31. X. Fu, T. Li, B. Cai, J. Miao, G.N. Panin, X. Ma, J. Wang, X. Jiang, Q. Li, Y. Dong, C. Hao, J. Sun, H. Xu, Q. Zhao, M. Xia, B. Song, F. Chen, X. Chen, W. Lu, W. Hu. Light Sci. Appl., 12, 39 (2023). DOI: 10.1038/s41377-023-01079-5
  32. L.A. Chernozatonskii, P.B. Sorokin, A.G. Kvashnin, D.G. Kvashnin. JETP Lett., 90, 134 (2009). DOI: 10.1134/S0021364009140112
  33. P.V. Bakharev, M. Huang, M. Saxena, S.W. Lee, S.H. Joo, S.O. Park, J. Dong, D.C. Camacho-Mojica, S. Jin, Y. Kwon, M. Biswal, F. Ding, S.K. Kwak, Z. Lee, R.S. Ruoff. Nat. Nanotechnol., 15, 59 (2020). DOI: 10.1038/s41565-019-0582-z
  34. E.V. Emelin, H.D. Cho, V.I. Korepanov, L.A. Varlamova, S.V. Erohin, D.Y. Kim, P.B. Sorokin, G.N. Panin. Nanomaterials, 12, 4408 (2022). DOI: 10.3390/nano12244408
  35. S. Ullah, X. Yang, H.Q. Ta, M. Hasan, A. Bachmatiuk, K. Tokarska, B. Trzebicka, L. Fu, M.H. Rummeli. Nano Res., 14, 3756 (2021)
  36. E.V. Emelin, H.D. Cho, V.I. Korepanov, L.A. Varlamova, D.O. Klimchuk, S.V. Erohin, K.V. Larionov, D.Y. Kim, P.B. Sorokin, G.N. Panin. Nanomaterials, 13, 2978 (2023). DOI: 10.3390/nano13222978