(Digital Presentation) Temporal Evolution of the Threshold Voltage in Organic Thin Film Memory Transistors
Notice bibliographique
Résumé
We present a procedure to monitor the temporal evolution of the trapped charge in floating gates of organic thin film transistors (OTFTs) based memories in dynamic regimes. The potential applications of organic semiconductors in flexible and wearable electronics and their known features such as low-temperature and solution fabrication make the OTFTs be considered as candidates also in the field of non-volatile memories. Past efforts have been devoted on the preparation and optimization of floating gates [1]. In the present work, we focus on the modelling of this kind of devices, in particular, on a model for the threshold voltage useful in dynamic experiments, such as hysteresis and transient regimes. The information extracted from the modelling and simulation of these devices can be related to technological parameters with the objective of finding a better memory design. Current-voltage curves impacted by hysteresis are usually reproduced assuming the threshold voltage to be constant or piecewise constant. Nevertheless, despite positive outcomes [2], this is not a precise approach since it does not consider the actual temporal evolution of the threshold voltage. Thus, a time dependent threshold voltage is mandatory in order to interpret hysteresis phenomena and transient experiments, which in turn can be associated to trapping and de-trapping mechanisms over time. In this work, a model that describes the evolution of the threshold voltage with the time, which is linked to the variation of the trapped charge in the channel, is proposed. The evolution of the trapped charge is described with a first-order linear differential equation with a term controlled by a time constant t, and another term, similar to the generation term in a typical continuity equation, which is proportional to the drain current flowing through the transistor channel. This model is introduced in a compact model previously developed for OTFTs that include contact effects [3–6]. The resulting model is combined with an evolutionary parameter extraction procedure, which is applied to experimental current–voltage curves taken from the literature that show both contact and hysteresis effects [7]. Figures (a) and (b) show the best fitting of our calculations (solid lines) and experimental output and transfer characteristics (symbols), respectively, of a pentacene-based organic thin film memory transistor using poly (methyl methacrylate) (PMMA) as the insulator [7]. Figures (c) and (d) show the time evolution of the threshold voltage during the experiments (a) and (b), respectively. The authors acknowledge support from the project PID2022-139586NB-44 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by European Union NextGenerationEU/PRTR. References [1] T. Xu, et al., Appl. Phys. Lett., 116 (2), 023301 (2020). [2] K. M. Awawdeh, et al., Org. Electron. 14 (12), 3286–3296 (2013). [3] O. Marinov, et al., IEEE Trans. Electron Devices, 56 (12) 2952–2961 (2009). [4] J. A. Jiménez-Tejada, et al., IEEE Trans. Electron Devices, 61 (2), 266–277 (2014). [5] A. Romero, et al., Org. Electron. 77, 105523 (2020). [6] A. Romero, et al., Org. Electron. 92, 106129 (2021). [7] S. Fakher, “Advanced study of pentacene-based organic memory structures,” Ph.D. dissertation, (2014). Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».