Memristor basierte Sensoren und Metrologie

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Stefan Tappertzhofen
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 492026895

Wasserstoff-Gassensoren haben eine hohe technologische Bedeutung im Automotive Bereich. Die Dünnschicht-Technik ermöglicht die kostengünstige Massenproduktion von Sensoren mit etablierten Prozessen, die auch im Bereich der Mikro- und Nanoelektronik eingesetzt werden. Nachteile von Dünnschicht-Gassensoren insbesondere für Wasserstoff sind Drift- und Degradationseffekte, die einen Einsatz in sicherheitsrelevanten Anwendungen bislang einschränken. In diesem Projekt wird die Entwicklung eines neuartigen Sensortyps auf der Basis memristiver Bauelemente vorgestellt. Der resistive Zustand eines memristiven Systems lässt sich durch Spannungspulse gezielt zwischen mindestens zwei Werten (hoch- und niederohmig) einstellen. In der Vergangenheit konnte gezeigt werden, dass die dabei zugrundeliegenden Schaltmechanismen auf komplexen Redox-Vorgängen auf der Nanoskala basieren und sich memristive Systeme in starker Wechselwirkung mit der Umwelt befinden. Diese elektrochemischen Wechselwirkungen sollen von „Memristive Sensing Elements“ (MSEs) genutzt werden, um neuartige Dünnschicht-Gassensoren zu entwickeln. Diese Bauelemente haben das Potential, dass die Sensorfunktionalität memristiv kalibriert und während des Betriebs im Falle von Drift- und Degradationserscheinungen stets neuprogrammiert werden kann. Im Rahmen dieses Projekts sollten MSEs entwickelt und charakterisiert werden. Hierzu werden mittels aufwändiger elektrischer, spektroskopischer und mikroskopischer ex situ und in situ Messverfahren fundamentale physikalische und elektrochemische Vorgänge untersucht. Aufbauend darauf werden bestehende physikochemische Modelle memristiver Systeme angepasst und weiterentwickelt. Die Erkenntnisse werden genutzt, um kostengünstige memristive Sensorelemente für die schnelle und reproduzierbare Detektion von Wasserstoff zu optimieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Großbritannien, Japan
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Ilia Valov
• Kooperationspartner: Professor Dr. Stephan Hofmann; Dr. Tohru Tsuruoka