量子コンピューティングアルゴリズムは炭素回収法の開発に役立つ可能性がある

Bartlomiej Wroblewski/iStock

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科学者チームは、大気中の炭素を回収するのに最も有望な化合物を見つけるように設計されたアルゴリズムをテストしました。

量子コンピューティング システムの助けを借りて、彼らのアルゴリズムは、気候変動の最悪の影響を回避するのに役立つ有望な方法の開発を加速するのに役立つ可能性があります。

大気中の炭素回収は、気候変動との戦いにおいて有望な潜在的なツールです。 ほとんどの二酸化炭素回収技術の場合と同様、この方法はまだ開発の初期段階にあり、必要とされる膨大な量の二酸化炭素を回収できるようにするには多くの作業が必要です。

これまでのところ、この技術の最も有望なバージョンでは、二酸化炭素と化学的に結合するアミンと呼ばれる化合物の種類が使用されています。

わずかな違いでも技術の全体的な効率に大きな影響を与える可能性があるため、科学者たちは現在、この目的に最適なアミン化合物の特定に取り組んでいます。 基本的に、わずかな違いにより、さらに何十億トンもの二酸化炭素の回収が可能になったり、捕捉が妨げられたりする可能性があります。

今回、ジャーナル AVS Quantum Science に掲載された論文の中で、国立エネルギー技術研究所とケンタッキー大学の科学者らは、量子コンピューティングを介してアミン反応を分析できるアルゴリズムをテストした方法を概説しました。 彼らは、彼らの新しいアルゴリズムを使用して、炭素捕捉に最も効率的なアミン化合物を迅速に決定できると述べています。

研究著者のチン・シャオ氏はプレス声明で、「我々はこの（炭素回収）プロセスに使用している現在のアミン分子に満足していない」と説明した。 「それを行うための新しい分子を見つけようとすることはできますが、古典的なコンピューティングリソースを使用してそれをテストしたい場合は、非常に高価な計算になります。私たちの希望は、何千もの新しい分子と構造をスクリーニングできる高速アルゴリズムを開発することです。」 。」

このアルゴリズムが古典的なコンピューターではなく量子コンピューターを必要とする理由は、化学反応のシミュレーションでは、関与するすべての原子ペア間の相互作用を考慮する必要があるためです。 これは、単純な 3 原子の CO2 分子などの単純な分子であっても、最も単純なアミンである 4 つの原子を持つアンモニアと反応すると、数百の原子相互作用が生じる可能性があることを意味します。

量子コンピューターもまだ比較的初期の開発段階にあります。 しかし、研究者らは、既存の量子コンピューターの限られたパラメーター内で動作するアルゴリズムを開発しました。 著者のユーファ・ドゥアン氏は、「私たちは現在の量子コンピューティング技術を利用して、現実的な環境問題を解決しようとしている」と述べた。

研究概要:

地球温暖化を解決するには、CO2 回収が不可欠です。 アミンベースの溶剤は、CO2 を化学的に吸収するために広く使用されています。 したがって、CO2 回収プロセスをより深く理解し、最適化するには、アミンベースの溶媒による CO2 の化学吸収を研究することが重要です。 ここでは、量子コンピューティング アルゴリズムを使用して、分子振動エネルギーと、CO2 と単純化されたアミンベースの溶媒モデル (NH3) の間の反応経路を定量化します。 分子の振動特性は、反応速度論を理解するために重要です。 ただし、分子サイズは振動特性に対する非調和効果の強さと相関しており、古典的なコンピューティングを使用してこれに対処するのは困難な場合があります。 量子コンピューティングは、非調和性を組み込むことで分子振動計算を強化するのに役立ちます。 量子シミュレーターに変分量子固有ソルバー (VQE) アルゴリズムを実装して、CO2 と NH3 の反応の反応物と生成物の基底状態の振動エネルギーを計算します。 VQE 計算では、古典的な計算と同様の精度で CO2 と NH3 の地面振動エネルギーが得られます。 ハードウェア ノイズが存在する場合、回路の深さが浅いコンパクト ヒューリスティック フォー ケミストリー (CHC) アンザッツは、ユニタリ振動結合クラスターよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 「ゼロノイズ外挿」エラー軽減アプローチを CHC ansatz と組み合わせることで、振動計算の精度が向上します。 励起振動状態には、CO2 と NH3 の量子運動方程式法を使用してアクセスします。 量子ハートリー・フォック (HF) 埋め込みアルゴリズムを使用して電子エネルギーを計算すると、対応する反応プロファイルは、結合クラスターのシングルおよびダブルと比べて遜色なく、HF よりも正確です。 私たちの研究では、CO2 回収反応の研究における量子コンピューティングの応用を紹介します。