Promotionen (wiss. Mitarbeiter/innen)

Promotionsarbeit für Materialwissenschaftler, Physikochemiker, Chemiker, Physiker, oder ähnliche

Leistungsfähige Multilagen-Dünnschichtmaterialsysteme zur Fabrikation einer Membran-Elektrodeneinheit (MEA) für zukünftige SOFCs (Solid Oxide Fuel Cells) auf Protonenleiterbasis

Das übergeordnete Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines inline-fähigen Verfahrens zur ressourcen- und energieeffizienten Herstellung dünner oxidkeramischer Funktionsschichten für die nächste SOFC-Generation.

Links: Funktionsprinzip PCFC. Rechts: OpenFlange-Testzelle

Im Rahmen des Klimawandels und der Energiewende steigt das Interesse an der Nutzung von Wasserstoff als sekundärem Energieträger. Entscheidend für den Beitrag der Wasserstoffnutzung zur Energiewende ist die gesamte Kette von der Erzeugung, der Speicherung und Verteilung, bis zur Rückwandlung in Nutzenergie durch unterschiedliche Technologien, wie z.B. Festoxidbrennstoffzellen. Hauptproblem bei den SOFC ist die hohe Betriebstemperatur von z.Zt. ca. 900 °C. Neben den klassischen sauerstoffionenleitenden SOFC finden protonenleitende Systeme (PCFC) zunehmendes Interesse, weil sie niedrigere Betriebstemperaturen und weitere Vorteile, wie z.B. keine Verdünnung des Brennstoffs versprechen. Um die Verluste zu minimieren und auch die Arbeitstemperaturen in den Bereich von 400-600 °C zu senken, sollen künftig protonenleitende Dünnschichtelektrolyte und Dünnschichtkathoden verwendet werden. Die Transporteigenschaften der Dünnschichtsysteme werden dabei sowohl von den spezifischen physikalisch-chemischen Eigenschaften des Elektrolyten, als auch von der Mikrostruktur, welche entscheidend vom Herstellungsprozess abhängt, bestimmt. Thema der ausgeschriebenen Arbeit ist es protonenleitende Elektrolytschichten, Anoden- und Kathodenschichten über ein nasschemisches Verfahren (CSD – Chemical Solution Deposition) herzustellen, zu charakterisieren und optimieren. Dabei soll neben den klassischen thermischen Verfahren auch Laserannealing zur Kristallisation der Schichten eingesetzt werden.

Die Arbeit ist eingebunden in ein Kooperationsprojekt mit dem Fraunhofer ILT und dem ZBT in Duisburg. Dabei vereinigt die ausgeschriebene Stelle anwendungsnahe Forschung mit Aspekten der Grundlagenforschung.

Folgende Tätigkeitsbereiche fallen unter die ausgeschriebene Promotionsarbeit:

• Herstellung von Oxid-Dünnschichten für Anode, Elektrolyt und Kathode mittels CSD
• Anpassung und Modifikation der Präkursorlösungen an das avisierte Metallsubstrat und für den Laserannealingprozess
• Untersuchungen zum thermischen Zersetzungsverhalten der Präkursorlösungen mittels DSC/TG gekoppelt mit MS
• Morphologische (HRSEM, AFM), strukturelle (XRD) Probencharakterisierung.
• Untersuchung des Phasenbildungsverhaltens und der Grenzflächen zwischen den einzelnen Funktionsschichten
• Elektrochemische Charakterisierung mittels Hochtemperatur elektrochemischer Impedanzspektroskopie unter Einbeziehung verschiedener Gasatmosphären
• Betreuung der Kooperation mit den Partnern vom ILT und ZBT

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse der Festkörperphysik sowie der physikalischen Chemie; Grundkenntnisse in präparativer Chemie; überdurchschnittliche Studienleistungen; Spaß an experimenteller, multidisziplinärer Arbeit in gruppenübergreifenden Teams.

Ansprechpartner:

Prof. Dr. Rainer Waser (waser@iwe.rwth-aachen.de)

Dr. Theodor Schneller (schneller@iwe.rwth-aachen.de)

20.09.2021

Promotionsarbeit in Elektrotechnik, Physik

Design memristiver, zellulärer, nichtlinearer Netzwerke für die Echtzeitverarbeitung von Videosignalen

Kurzdarstellung der Organisationseinheit

Das PGI-7 beschäftigt sich intensiv mit der Forschung an memristiven Schaltern, die sowohl als nichtflüchtige Speicherbauelemente als auch als Recheneinheiten in sogenannten „Computing-In-Memory“ (CIM) Konzepten eingesetzt werden können. CIM-Systeme stellen eine Alternative zu konventionellen Computern dar. In CIM-Architekturen werden verschiedene arithmetische Operationen direkt im Speicher durchgeführt und somit wird die Energieeffizienz deutlich gesteigert. Diese Architekturen sind besonders gut zur Bearbeitung kognitiver Aufgaben (in sogenannten neuronalen Netzen) wie Bilderkennung, oder automatische Sprachübersetzung, zur Analyse großer Datenmengen, oder zur Berechnung großer Gleichungssysteme geeignet. Im PGI-7 werden memristive Bauelemente und Systeme für diese Anwendungen entwickelt. Die Forschung spannt den Bogen von der Untersuchung der physikalischen Mechanismen, über die elektrische Charakterisierung und der Entwicklung von Simulationsmodellen bis zur Entwicklung einfacher Schaltungen mit memristiven Bauelementen.

Blockdiagramm der Cellular Nonlinear Network Unit.

Verstärken Sie diesen Bereich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als Doktorand im DFG Projekt „Universal Memcomputing in Hardware Realizations of Memristor Cellular Nonlinear Networks (Mem²CNN)”, das in Kooperation mit der TU Dresden durchgeführt wird. Die ausgeschriebene Arbeit ist in das DFG-Schwerpunktprogramm „Memristive Devices Toward Smart Technical Systems” (SPP 2262) eingebettet. In dem Projekt Mem²CNN soll ein neuartiges Rechenwerk, die Cellular Nonlinear Network (CNN) auf Basis von memristiven Bauelementen entwickelt werden. Dadurch wird eine CIM Rechnerarchitektur für das Prozessieren großer Datenmengen wie zum Beispiel Videodaten zur Mustererkennung realisiert. Diese Konzepte sollen in Kooperation mit der TU Dresden experimentell validiert werden.

Ihr Profil:

• Interesse an experimenteller und multidisziplinärer Arbeit in übergreifenden Teams
• Grundkenntnisse logischer Schaltungen und Computerarchitekturen
• Grundkenntnisse der Bauelementphysik sowie von elektrischen Messkonzepten und Modellierung
• Vorkenntnisse im Bereich von Schaltungssimulation und Programmierung

Ansprechpartner/in OE:

Dr. S. Menzel (PGI-7) (st.menzel@fz-juelich.de)
Dr. V. Rana (PGI-10) (v.rana@fz-juelich.de)

15.09.2020

Promotionsarbeit in Elektrotechnik, Materialwissenschaften, Physik

Modellierung analoger, memristiver Baulemente für ternäre Logikkonzepte

Kurzdarstellung der Organisationseinheit

Das PGI-7 beschäftigt sich intensiv mit der Forschung an memristiven Schaltern, die sowohl als nichtflüchtige Speicherbauelemente als auch als Recheneinheiten in sogenannten „Computing-In-Memory“ (CIM) Konzepten eingesetzt werden können. CIM-Systeme stellen eine Alternative zu konventionellen Computern dar. In CIM-Architekturen werden verschiedene arithmetische Operationen direkt im Speicher durchgeführt und somit wird die Energieeffizienz deutlich gesteigert. Diese Architekturen besonders gut zur Bearbeitung kognitiver Aufgaben (in sogenannten neuronalen Netzen) wie Bilderkennung, oder automatische Sprachübersetzung, zur Analyse großer Datenmengen, oder zur Berechnung großer Gleichungssysteme geeignet. Im PGI-7 werden memristive Bauelemente und Systeme für diese Anwendungen entwickelt. Die Forschung spannt den Bogen von der Untersuchung der physikalischen Mechanismen, über die elektrische Charakterisierung und der Entwicklung von Simulationsmodellen bis zur Entwicklung einfacher Schaltungen mit memristiven Bauelementen.

Blockdiagramm der Domino Processing Unit.

Verstärken Sie diesen Bereich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als Doktorand im DFG Projekt „Domino Processing Unit: Towards Novel High Efficient In-Memory-Computing (MemDPU)”, das in Kooperation mit der TU Chemnitz durchgeführt wird. Die ausgeschriebene Arbeit ist in das DFG-Schwerpunktprogramm „Memristive Devices Toward Smart Technical Systems” (SPP 2262) eingebettet. In dem Projekt MemDPU soll ein neuartiges Rechenwerk, die Domino Processing Unit (DPU), entwickelt werden, die auf Basis von memristiven Bauelementen eine CIM Rechnerarchitektur für das Prozessieren großer Datenmengen realisiert. Dazu werden eine Reihe von CIM Logikkonzepten für analoge und digitale memristive Bauelemente realisiert und miteinander verglichen. Darauf basierend soll schlussendlich ein DPU-basiertes Rechenkonzept entwickelt werden. Ihre Aufgaben bestehen in der Modellierung von analogen, memristiven Bauelementen und der Entwicklung von ternären Logikkonzepte, die die Möglichkeit der memristiven Bauelemente verschiedene Widerstandszustände zu speichern. Diese Logikkonzepte sollen in Kooperation mit der TU Chemnitz experimentell validiert werden und schlussendlich als 4-bit Rechenwerk realisiert werden.

Ihr Profil:

• Interesse an experimenteller und multidisziplinärer Arbeit in übergreifenden Teams
• Grundkenntnisse logischer Schaltungen und Computerarchitekturen
• Grundkenntnisse der Bauelementphysik sowie von elektrischen Messkonzepte

Ansprechpartner:

Dr. Stephan Menzel (st.menzel@fz-juelich.de)

03.09.2020

Promotionsarbeit Elektrotechnik, Physik, Materialwissenschaften

Hybride Memristor-CMOS Schaltungen zur Aufnahme der Aktivität biologischer Neuronen

Kurzdarstellung der Organisationseinheit

Das PGI-7 beschäftigt sich intensiv mit der Forschung an memristiven Schaltern, die sowohl als nichtflüchtige Speicherbauelemente als auch als Recheneinheiten in sogenannten „Computing-In-Memory“ (CIM) Konzepten eingesetzt werden können. CIM-Systeme stellen eine Alternative zu konventionellen Computern dar. In CIM-Architekturen werden verschiedene arithmetische Operationen direkt im Speicher durchgeführt und somit wird die Energieeffizienz deutlich gesteigert. Diese Architekturen sind besonders gut zur Bearbeitung kognitiver Aufgaben (in sogenannten neuronalen Netzen) wie Bilderkennung, oder automatische Sprachübersetzung, zur Analyse großer Datenmengen, oder zur Berechnung großer Gleichungssysteme geeignet. Im PGI-7 werden memristive Bauelemente und Systeme für diese Anwendungen entwickelt. Die Forschung spannt den Bogen von der Untersuchung der physikalischen Mechanismen, über die elektrische Charakterisierung und der Entwicklung von Simulationsmodellen bis zur Entwicklung einfacher Schaltungen mit memristiven Bauelementen.

Multielektroden Matrix als neuonaler Sensor mit memristiven ECM Zellen für die Echtzeitdatenverarbeitung.

Verstärken Sie diesen Bereich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als Doktorand im DFG Projekt „Hybrid MEMristor-CMOS Micro Electrode Array bio-sensing platform (MEMMEA)”, das in Kooperation mit der dem Helmholtz-Zentrum Berlin, der TU Berlin undd dem NMI Reutlingen durchgeführt wird. Die ausgeschriebene Arbeit ist in das DFG-Schwerpunktprogramm „Memristive Devices Toward Smart Technical Systems” (SPP 2262) eingebettet. In dem Projekt MEMMEA soll eine Memristor-CMOS-Hybridschaltung basierend auf memristiven Elektrochemischen Metallisierungszellen (ECM Zellen) entwickelt werden, die die neuronale Aktivität von biologischen Neuronen verarbeitet. Die neuronalen elektrischen Signale von biologischen Neuronen, werden dabei von einem CMOS-basierten Mikro-Elektroden-Array (MEA) aufgenommen und mit Hilfe der dynamischen Eigenschaften memristiven ECM Zellen verarbeitet. Es werden neuartige Memristor-CMOS-Hybridschaltungen entwickelt, um eine On-Chip-Signalverarbeitung zu ermöglichen. Die Entwicklung dieser neuen Schaltungstechniken wird Türen für breitere Biosensorik-Anwendungen öffnen. Zur Realisierung eines solchen Chips müssen Simulationsmodelle für die ECM Zellen entwickelt werden, die für den hybriden Schaltungsentwurf mit CMOS geeignet sind.

Ihr Profil:

• Interesse an experimenteller und multidisziplinärer Arbeit in übergreifenden Teams
• Grundkenntnisse der Bauelementphysik bzw. von elektronischen Bauelementen
• Gute Englischkenntnisse

Ansprechpartner:

Dr. Stephan Menzel (st.menzel@fz-juelich.de)

03.09.2020