在过去几十年里信息技术的快速发展,计算机的性能得到显著地提高。目前计算效率是衡量计算能力的新标准,特别是在大数据环境下,包括物联网和自动驾驶等应用场景。为了更进一步提高计算效率,电子元器件需要做得更小来减少制造成本,提高速率,降低功耗。由于物理极限和制造成本的限制,10nm以下的传统CMOS晶体管技术节点不能够有效地降低硬件制备成本和提高性能。因此需要具有更高计算效率的新型电子元器件来满足日益增长的信息技术产业的应用需求。本文重点介绍了一种基于纳流体技术的新型界面型纳米沟道忆阻器来实现人工突触功能,并开展了各项试验和理论研究。对纳流体忆阻器进行了详细地分析和介绍。首先,介绍在纳米沟道两端引入离子液体和KCl溶液,使得纳米沟道的电导特性变成了非挥发性,同时能够模拟生物突触的行为。其次,详细介绍了通过半导体工艺制备纳流体器件的方法和一些常用的纳米器件表征手段对纳流体器件进行表征。然后,通过使用荧光表征手段观察离子液体和KCl溶液界面在电压驱动下移动的过程,从而验证了纳流体忆阻器电导渐变可调的特性。接着,使用经典力学和流体方程对整个纳米沟道系统进行数学建模和仿真,最后发现仿真结果和实验结果匹配一致,更进一步验证对纳流体忆阻器工作机制猜想的准确性。最后,基于软件层面的仿真研究将纳流体忆阻器作为人工突触使用代入到人工神经网络中实现手写数字识别任务,最后获得94%的识别率。这些结果对将来实现基于纳米沟道的神经形态计算都非常有意义。