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001009110 245__ $$aModelling the reliability of valence change mechanism devices$$cvorgelegt von Nils Kopperberg, M. Sc.$$honline
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001009110 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
001009110 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak06$$o2025-03-11
001009110 5203_ $$aDie stetig wachsenden Anforderungen an moderne Speichertechnologien haben das Interesse an resistiven Speicherlösungen, insbesondere Valenzwechsel-Speicherzellen (VCM), geweckt. VCM ist eine vielversprechende Unterkategorie des "Redox-based Resistive Switching Random Access Memory" (ReRAM) und bietet Eigenschaften wie hohe Skalierbarkeit, niedrigen Energieverbrauch und Nichtflüchtigkeit, wodurch es für Anwendungen mit hoher Speicherdichte geeignet ist. Die breite Einführung von VCM ReRAM steht jedoch vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf die Zuverlässigkeit, insbesondere bei der Variabilität, der Langzeitstabilität (Retention) und der Zyklenfestigkeit (Endurance). Diese Probleme sind primär auf die stochastische Dynamik der Sauerstoffleerstellen innerhalb der Metalloxidschicht zurückzuführen, was zu Schwankungen in Widerstandszuständen, Schaltspannungen und Leseströmen führt. Diese Dissertation widmet sich diesen Herausforderungen durch die Entwicklung zweier "Kinetic Monte Carlo" (KMC)-Modelle: ein eindimensionales (1D) Modell mit dem Fokus zur Untersuchung der Zyklenfestigkeit und ein dreidimensionales (3D) Modell, das Variabilität und Langzeitstabilität adressiert. Das 1D KMC-Modell ermöglicht durch seine hohe Recheneffizienz die Simulation zahlreicher Schaltzyklen und erfasst präzise die Bewegungen der Sauerstoffleerstellen in einer vereinfachten Filamentstruktur. Es erlaubt damit eine detaillierte Analyse von Alterungsmechanismen wie dem "Stuck-Bit"-Phänomen, das durch Wechselwirkungen zwischen Zell- und Peripheriewiderständen hervorgerufen wird. Das 3D KMC-Modell erweitert die Analyse, indem es die räumlich aufgelöste Dynamik der Sauerstoffleerstellen simuliert und so eine differenzierte Untersuchung der Variabilität und Langzeitstabilität unter realistischen Betriebsbedingungen ermöglicht. Beide Modelle zeigen eine starke Übereinstimmung mit experimentellen Beobachtungen und reproduzieren präzise die gemessenen Widerstandsverteilungen, das Langzeitstabilität-Verhalten und die Leserauschcharakteristika. Diese Übereinstimmung belegt die prädiktive Kraft der Modelle für die Zuverlässigkeitsanalyse von VCM ReRAM. Der kombinierte Modellierungsansatz erlaubt eine umfassende statistische Bewertung der Zuverlässigkeit von VCM ReRAM über zahlreiche Zellen und Zyklen hinweg. Auf dieser Basis können gezielte Optimierungen, etwa in der Programmierung und mit Dotierungsstrategien, vorgeschlagen werden, um die Zuverlässigkeit und kommerzielle Verwendbarkeit von VCM ReRAM entscheidend zu verbessern. Zukünftige Arbeiten könnten darauf abzielen, diese Modelle durch zusätzliche physikalische Mechanismen und die Erweiterung des Fokus auf Oberflächeneffekte weiter zu verfeinern, um die Eignung von VCM ReRAM für Massenanwendungen zu fördern.$$lger
001009110 520__ $$aThe steadily increasing demands on modern memory technologies have sparked interest in resistive memory solutions, particularly valence change mechanism-based (VCM) memory cells. VCM is a promising subcategory of redox-based resistive switching random access memory (ReRAM) and offers properties such as high scalability, low power consumption, and non-volatility, making it suitable for high-density applications. However, the widespread adoption of VCM ReRAM faces significant challenges related to reliability, particularly regarding variability, data retention, and endurance. These issues are primarily due to the stochastic dynamics of oxygen vacancies within the metal oxide layer, leading to fluctuations in resistance states, switching voltages, and read currents.This dissertation addresses these challenges through the development of two Kinetic Monte Carlo (KMC) models: a one-dimensional (1D) model focusing on the study of endurance and a three-dimensional (3D) model that addresses variability and retention. The 1D KMC model enables the simulation of numerous switching cycles with high computational efficiency and accurately captures the movement of oxygen vacancies in a simplified filament structure. This allows for a detailed analysis of ageing mechanisms such as the “stuck-bit” phenomenon, which is caused by interactions between cell and peripheral resistances. The 3D KMC model extends the analysis by simulating the spatially resolved dynamics of oxygen vacancies, enabling a differentiated investigation of variability and retention under realistic operating conditions. Both models show a strong agreement with experimental observations, precisely reproducing the measured resistance distributions, retention behaviour, and read noise characteristics. This agreement confirms the predictive power of the models for reliability analysis of VCM ReRAM.The combined modelling approach allows for a comprehensive statistical assessment of VCM ReRAM reliability across numerous cells and cycles. Based on these results, targeted optimisations, such as programming adjustments and doping strategies, can be proposed to significantly improve the reliability and commercial viability of VCM ReRAM. Future work could aim to further refine these models by incorporating additional physical mechanisms and expanding the focus to surface effects, thereby enhancing the suitability of VCM ReRAM for large-scale applications.$$leng
001009110 536__ $$0G:(GEPRIS)426866072$$aSFB 917 T01 - Fehlermechanismus und Zuverlässigkeit von Valenzwechselspeichern (T01*) (426866072)$$c426866072$$x0
001009110 536__ $$0G:(DE-82)BMBF-16ES1134$$aBMBF 16ES1134 - Verbundprojekt: Neuro-inspirierte Technologien der künstlichen Intelligenz für die Elektronik der Zukunft - NEUROTEC - (BMBF-16ES1134)$$cBMBF-16ES1134$$x1
001009110 536__ $$0G:(DE-82)BMBF-16ME0399$$aBMBF 16ME0399 - Verbundprojekt: Neuro-inspirierte Technologien der künstlichen Intelligenz für die Elektronik der Zukunft - NEUROTEC II - (BMBF-16ME0399)$$cBMBF-16ME0399$$x2
001009110 536__ $$0G:(GEPRIS)167917811$$aSFB 917: Resistiv schaltende Chalkogenide für zukünftige Elektronikanwendungen: Struktur, Kinetik und Bauelementskalierung "Nanoswitches"$$c167917811$$x3
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