近日，中山大学材料科学与工程学院阎兴斌教授团队在能源电子学与神经形态计算交叉领域取得新进展，成功构建了一种基于锌离子电容器的流体忆阻器，该器件通过电化学体系中碳纳米孔道内锌离子的非线性动力学，实现了类脑的记忆与计算功能。该研究成果以“A Zinc Ion Capacitor-Based Fluidic Memristor”为题，发表于期刊《Advanced Materials》。

当超级电容器“遇见”流体忆阻器

超级电容器作为一种高功率储能器件，其快速充放电过程中离子在电极界面的动态行为，与生物神经突触中离子迁移介导的信号传递过程具有深刻的物理相似性（图1）。近年来，阎兴斌教授团队围绕“限域离子传输超级电容器”开展系统研究，建了“超级电容二极管”和“超级电容器忆阻器”概念，为超级电容器在智能储能、信息处理与能源电子学等新兴领域的应用开辟了新路径。

图一：超级电容器与生物神经突触的深刻物理同源性示意图

锌离子电容器流体忆阻器：融合储能与记忆功能的新型离子元件

忆阻器作为继电阻、电容、电感之后的第四种基本电路元件，其电阻状态依赖于历史输入，这一特性与生物突触的可塑性高度相似，被认为是构建神经形态计算系统的关键元件。然而，传统固态忆阻器难以模拟生物体系中基于离子流的化学突触行为。近年来兴起的流体忆阻器，利用离子在纳米通道中的非线性传输来模拟神经功能，为实现更接近生物体系的离子电子学器件提供了可能。

基于此，研究团队成功设计并构建了一种具有离子记忆功能的锌离子电容器基流体忆阻器。该器件采用锌箔作为负极、多孔活性碳材料作为正极，并选用锌盐配制的水系电解液体系，在保持超级电容器快速充放电特性的同时，引入了独特的忆阻特性。研究发现，在动态充放电过程中，Zn²⁺在碳电极的纳米级孔道内表现出显著的非线性传输特性：在负偏压作用下，Zn²⁺在多孔碳结构中发生电化学镀覆，形成金属锌沉积；而在正偏压条件下，沉积的锌发生可逆的剥离过程，重新进入电解液。这种电压调控的离子“沉积-溶解”动力学过程，在电流-电压关系中形成了典型的“收缩型”滞回曲线（图2），展现出明显的记忆特性与历史依赖性，符合忆阻器的核心特征。

该器件的忆阻性能通过系统的电化学测试得到了充分验证。在不同扫描速率下的循环伏安测试中，滞回环面积表现出显著的频率依赖特性，随着扫描速率降低，滞回效应愈加明显。特别值得关注的是，该器件在保持优异储能性能的同时（基于Zn(OTf)₂电解液的器件能量密度高达126.75 Wh kg⁻¹），成功模拟了生物神经系统中两种关键的短期可塑性行为：在特定脉冲序列刺激下，器件表现出配对脉冲促进现象（图3），即连续脉冲引发响应电流逐步增强；相应地，在反向脉冲刺激下，则观察到配对脉冲抑制行为，展现出了类似于神经突触的抑制性调节功能。这种能够同时实现能量存储与信息处理的融合特性，为发展新一代智能储能系统与神经形态计算芯片提供了新的思路。

图二：忆阻机制的阐释与锌电极表面Zn²⁺分布变化的有限元模拟

图三：锌离子电容器流体忆阻器中的配对脉冲促进与抑制现象及其内在机制

这项工作首次将锌离子电容器的储能特性与流体忆阻器的记忆功能融为一体，实现了能量存储与信息处理的协同。该器件不仅为开发具有神经形态计算功能的智能储能系统提供了全新范式，也深化了电化学与神经科学之间的内在联系，预示着“能源电子”技术在逻辑计算、离子电子学及仿生智能系统等领域的广阔应用前景。

中山大学材料科学与工程学院为论文第一完成单位，我院2022级博士生唐培为论文第一作者，阎兴斌教授和窦青云副教授为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金（22579193, 22279166）、国家重点研发计划项目（2022YFB2402600）和广东省基础与应用基础研究基金项目（2022B1515120019）等项目的资助。