Desenvolvimento de memórias orgânicas com base em resina epóxi em mono e multicamadas
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPR |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/1884/55514 |
Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Celso de Araujo Duarte |
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Toppel, AndressaUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em FísicaDuarte, Celso de Araujo2018-09-14T15:03:18Z2018-09-14T15:03:18Z2018https://hdl.handle.net/1884/55514Orientador: Prof. Dr. Celso de Araujo DuarteDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Física. Defesa : Curitiba, 28/02/2018Inclui referênciasResumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre dispositivos de memória orgânica do tipo WORM (Write Once Read Many times) tendo como camada ativa filmes finos de nanocompósitos de resina epóxi e nanoestruturas de carbono de uma única camada ou em multicamadas. A resina epóxi foi usada como matriz polimérica por suas inúmeras vantagens oferecendo a possibilidade da utilização do mesmo componente na fabricação da camada ativa e no encapsulamento simultaneamente (consistindo na chamada técnica "AW1", previamente criada em nosso grupo de pesquisa, [1,2]). Para conferir biestabilidade à resina (que por si só é um ótimo isolante) e possibilitar seu emprego no desenvolvimento das memórias WORM, adicionou-se quantidade controlada de nanoestruturas condutivas de C. As nanoestruturas usadas foram nanoesferas de C (NEC) e nanopartículas de C (NPC), sendo a primeira utilizada apenas no estudo da sobreposição de camadas (memórias em camadas empilhadas), já que o emprego em monocamada já revelou sucesso em trabalho anterior [1,2]. Os dispositivos apresentaram razões de ION/IOFF da ordem de 105 a 107, revelando eficácia por meio da grande distinção dos estados de bits "0" e "1" e tempo de gravação mínimo com apenas 100 ns. Palavras-chave: Memória WORM, nanoestruturas, resina epóxi, eletrônica orgânica.Abstract: This work presents a study or organic memory devices like WORM (Write Once Read Many times) having as active layer thin films of epoxy resin nanocomposites and single-layer or multi-layer carbon nanostructures. Epoxy resin was used as polymer matrix for its many advantages allowing the possibility of using the same component in the fabrication of the active layer and the encapsulation simultaneously (consisting of the so-called "AW1" technique previously created in our research group [1,2]). In order to confer bistability to the resin (which in itself is a good insulator) and to enable its use in the development of the WORM memories, a controlled fraction of conductive carbon nanostructures was added. The nanostructures used were C nanospheres (NEC) and C nanoparticles (NPC), being the first one used only in the study of layer overlap (memories in stacked layers), since monolayer use has already shown success in a previous job [1,2]. The devices showed ION/IOFF ratios of the order of 105 to 107, revealing efficiency through the great distinction of bit states "0" and "1 and minimum recording time with only 100 ns. Key-words: WORM memory, nanostructures, epoxy resin, organic electronics.54 p. : il., tabs.application/pdfMemoria virtual (Computação)FísicaNanoestruturaPolimerosTesesDesenvolvimento de memórias orgânicas com base em resina epóxi em mono e multicamadasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - ANDRESSA TOPPEL.pdfapplication/pdf1752158https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/55514/1/R%20-%20D%20-%20ANDRESSA%20TOPPEL.pdf5c4196d7d9bdea643a3f032226a243e8MD51open access1884/555142018-09-14 12:03:18.218open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/55514Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082018-09-14T15:03:18Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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