客户成果丨东华大学《ACS Nano》：用于高性能神经形态系统的双极性体异质结半导体纤维

东华大学材料科学与工程学院王刚、孙恒达研究员、王宏志教授团队联合瑞典林雪平大学 Simone Fabiano 教授课题组在高性能双极型体异质结半导体纤维及神经形态系统研究中取得最新进展，该研究成果以“Ambipolar Bulk Heterojunction Semiconductor Fibers for High-Performance Neuromorphic Systems”为题发表在 ACS Nano 上。

摘要

聚合物半导体纤维兼具柔性、可编织性、结构可设计性以及离子/电子协同传输能力，是构建下一代可穿戴电子、生物电子和智能纺织系统的重要材料基础。近年来，纤维型有机电化学晶体管、纤维逻辑器件和仿生神经元器件不断发展，为健康监测、人机交互和具身智能等方向提供了新的材料与器件平台。然而，现有半导体纤维大多仍以单极传输为主，难以在同一纤维中同时实现高效电子与空穴传输，从而限制了其在互补逻辑电路、器件微型化、多功能集成和神经形态计算中的进一步应用。针对上述问题，该工作提出了双极型体异质结半导体纤维的构筑策略。研究团队将 p 型共轭聚合物 P(g2T-T) 与 n 型梯形聚合物 BBL 共混，通过湿法纺丝在一维纤维中构筑双连续互穿网络，实现了兼具结构有序性、机械稳健性与双极电荷传输能力的体异质结半导体纤维。所得纤维在有机电化学晶体管中表现出平衡的 n 型和 p 型传输性能，并进一步用于构建互补反相器、单纤维有机电化学神经元以及面向睡眠健康监测的脉冲神经网络，展示了从材料设计、器件构筑到类脑信息处理系统集成的应用潜力。

具体研究/工作内容

研究团队以 BBL 和 P(g2T-T) 为模型材料体系，分别作为电子传输和空穴传输组分，将两类有机混合离子-电子导体溶解于甲磺酸中，并通过湿法纺丝实现连续成纤。在受限流动、剪切取向和凝固交换共同作用下，两种聚合物在纤维内部发生相分离与共组装，形成双连续互穿网络结构。该方法不仅实现了 p/n 双极半导体组分在一维纤维中的可控集成，也为双极半导体纤维的规模化、连续化制造提供了可行工艺路径。

图 1 连续制备体异质结（BHJ）半导体纤维

为阐明双极型半导体纤维的结构来源，研究团队结合 SAXS、GIWAXS、Raman、AFM 和 EDS 等多种表征手段，对 BHJ 纤维的微观相结构、分子堆积行为和组分空间分布进行了系统分析。结果表明，BBL 与 P(g2T-T) 在纤维内部形成纳米尺度互穿的双连续相结构，并沿纤维轴向呈现较好的取向排列。Teubner–Strey 拟合进一步证明了体异质结纤维具有典型双连续相形貌，说明该纤维并非简单的物理共混体系，而是形成了具有连续传输路径和有序界面结构的多相协同网络。

基于所得 BHJ 半导体纤维，研究团队制备了单纤维双极型有机电化学晶体管。该工作中通过使用 TuoTuo Technology 的紫外无掩模光刻设备 UV Litho-ACA，研究团队在基底上构筑源极和漏极电极图案，并将 BHJ 半导体纤维与源漏电极直接接触，随后使纤维通道暴露于 0.1 M NaCl 电解质中进行电化学调控和器件测试。器件在负栅压下表现为空穴主导的 p 型工作模式，在正栅压下表现为电子主导的 n 型工作模式，体现出典型的极性可切换传输行为。其中，50:50 组分纤维表现出最平衡的双极性能，n 型和 p 型 μC* 分别达到 0.81 ± 0.09 和 0.63 ± 0.05 F cm⁻¹ V⁻¹ s⁻¹。在瞬态响应方面，器件同样表现出较好的工作速度，n 型 τON/τOFF 分别为 265 ± 10 ms 和 102 ± 7 ms，p 型 τON/τOFF 分别为 160 ± 9 ms 和 38 ± 2 ms。同时，器件在连续运行超过 5 h、1720 次循环后仍能保持稳定输出，显示出良好的运行可靠性。依托这一平衡双极传输特性，研究团队进一步构建了完全由 BHJ 纤维 OECT 组成的互补反相器，实现了 15.7 V V⁻¹ 和 23.5 V V⁻¹ 的高电压增益。

图 2 基于单根BHJ半导体纤维的OECT、互补反相器和OECNs

在器件功能拓展方面，研究团队进一步基于 BHJ 纤维构建了单纤维有机电化学神经元。该器件能够模拟生物神经元的积分、泄漏和发放行为，体现出典型的 LIF 型神经元动力学特征。随着输入电流由 5 μA 提升至 20 μA，器件的放电脉冲频率由 23 mHz 提升至 44 mHz，峰值发放电压约为 0.47 V，说明该纤维神经元能够对外部输入强度作出频率编码响应。基于该 LIF 型有机电化学神经元的工作特征，研究团队进一步构建 CNN–SNN 神经网络，并面向单通道 EOG 睡眠健康监测任务开展验证。与传统 CNN–LSTM 模型相比，CNN–SNN 架构显著降低了模型复杂度。其参数量由 55,269 降至 14,053，推理延迟由 48.1 ms 降至 23.2 ms，吞吐率由 665.65 samples s⁻¹ 提升至 1379.29 samples s⁻¹，训练时间由 355 s 缩短至 222 s。在整夜睡眠阶段识别任务中，该神经网络实现了对 W、REM、N1、N2 和 N3 五类睡眠阶段的分类，相对于多导睡眠监测结果取得了 83.3% 的识别准确率。该结果表明，双极型体异质结半导体纤维不仅能够用于构建高性能纤维晶体管和逻辑器件，还能够进一步与神经形态算法深度耦合，为低功耗、低侵扰和可穿戴睡眠健康监测提供新的解决方案。

图 3用于睡眠健康监测的脉冲神经网络

该工作中通过使用 TuoTuo Technology 的紫外无掩模光刻设备UV Litho-ACA，完成了单纤维双极型 OECT 器件中源漏电极的图案化制备与纤维器件集成。具体而言，研究团队基于BHJ半导体纤维，利用紫外无掩模光刻工艺在基底上构筑源极和漏极电极，使BHJ纤维与源漏电极直接接触，并将纤维通道暴露于0.1 M NaCl电解质中，从而实现了单纤维双极型有机电化学晶体管的构筑与测试。

该设备在本研究中的作用主要体现在三个方面。第一，无掩模光刻工艺避免了传统掩模版制备的复杂流程，提高了器件图案化加工的灵活性和效率。第二，该设备能够实现较高精度的源漏电极图案构筑，有助于保证纤维通道与电极之间的有效接触，从而提升器件测试的稳定性和重复性。第三，该加工方式适用于半导体纤维这类非传统一维材料OECT器件的快速原型制备，为后续OECT、互补反相器和有机电化学神经元器件的构筑提供了重要工艺支撑。

东华大学博士生蒋浩为该论文第一作者。东华大学王刚、孙恒达研究员、王宏志教授以及瑞典林雪平大学 Simone Fabiano 教授为论文共同通讯作者。该研究围绕双极型体异质结半导体纤维的连续制备、微观结构调控、OECT 器件构筑、互补逻辑电路和神经形态系统应用展开，体现了材料科学、有机电子、纤维工程和类脑计算之间的交叉融合。

该工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目支持。相关研究还获得了瑞典林雪平大学 Simone Fabiano 教授课题组在有机电子材料、混合离子-电子导体和神经形态器件方向的合作支持。

论文链接：

https://doi.org/10.1021/acsnano.5c19192