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Google量子AI实验室Joule:量子计算在储能领域的前景和挑战

Google量子AI实验室Joule:量子计算在储能领域的前景和挑战

计算能力和功能的持续增长继续改变我们的生活和世界。计算革命正在为能源研究开辟新的机遇,并引发新的影响。传统的理论计算受限已经不能满足需求,量子计算的出现给带来了曙光。且随着工业的进步,量子计算能力正在迅速逼近传统计算能力的极限。Google开发的超导量子比特技术就是其中一个例子。量子计算的关键应用领域是材料科学和量子化学。通过量子计算获得新的解决问题的能力,指导人民去解决当前面临的问题。未来人们还将探索量子计算在能源领域中的应用于储能。本文将以电池材料的计算设计作为具体例子进行介绍。

Google量子AI实验室Joule:量子计算在储能领域的前景和挑战

1.Google’s Dilution Refrigerator


电池建模方法现状

电池的性能和成本与其使用的材料密切相关。考虑到设计的约束条件,人们对使用基于薛定谔方程计算建模来预测和设计更好的储能材料产生了相当大的兴趣。在解决薛定谔方程的许多方法中,密度泛函理论(DFT)是最常见的。在锂离子电池中,已经开发了基于DFT具有有良好分辨率的方法来计算和预测几种对电池性能至关重要的指标。尽管DFT方法取得了一定成果,但是在电池技术中几个至关重要研究领域已经超出了DFT的极限。通过利用量子计算方法可以解决超出DFT能力的问题。


量子计算在材料模拟中的应用前景

早在2005年,研究人员已经推测出量子计算机可以解决一些在传统计算机上不能解决的化学和材料问题,并且得到的解决方案是基本准确的,这些方法将不存在当前方法中存在的错误和含糊之处,并且可能会否定当前方法(如DFT)所需的领域知识。而且,量子计算机开辟了在经典仿真中几乎没有现有类似物的可能性。量子计算的应用很可能改变许多材料的设计方法。


量子计算的挑战

量子计算的应用前景是巨大的,然而面临的困难也是巨大的。目前的系统在纠缠量子比特和保真度方面水平有限,限制了在设备上执行的量子操作的数量。最好的算法可能会在量子计算机本身的帮助下开发出来,算法设计人员目前大部分通过远程或云服务设计算法。虽然容错虚拟机还有几年才能制造出来,但这些机器的算法仍有许多进步。假设算法和硬件的发展继续按照目前的速度进行,算法可能会在预先容错设备达到某些“有用”量子模拟。

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图2.量子算法进展示意图


解决电池建模中的挑战

作为表征和设计电池系统的工具,量子计算方法的优势将首先应用于补充DFT的缺点。量子计算机将解决DFT在建模系统中遇到问题,如使用DFT难以表征固体电解质膜(SEI);而在量子计算机可以精确模拟系统的动力学,从而精确表征SEI膜。量子计算也可以解决DFT在Li-O2和Li-S电池不能解决的问题


结论

量子计算虽然还处于初期阶段,但它在储能方面的潜在应用值得深入调查和研究。由于目前计算化学技术的局限性,基于量子计算的计算化学技术有助于更准确地阐明材料特性,并设计更好的电池


Alan Ho, Jarrod McClean, Shyue Ping Ong; The Promise and Challenges of Quantum Computing for Energy Storage; Joule,2018, DOI: 10.1016/j.joule.2018.04.021


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