論文の概要: Modelling Carbon Capture on Metal-Organic Frameworks with Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15546v2
• Date: Tue, 17 Jan 2023 16:15:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 09:25:26.607438
• Title: Modelling Carbon Capture on Metal-Organic Frameworks with Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングによる金属-有機構造上の炭素捕獲のモデル化
• Authors: Gabriel Greene-Diniz, David Zsolt Manrique, Wassil Sennane, Yann Magnin, Elvira Shishenina, Philippe Cordier, Philip Llewellyn, Michal Krompiec, Marko J. Ran\v{c}i\'c, and David Mu\~noz Ramo
• Abstract要約: 気候変動に対処するためには、次世代の吸収材が緊急に必要である。 量子コンピューティングは、Al-フルマレート金属有機フレームワークにおけるCO$$吸着の問題に適用される。 我々の研究は、より効率的な炭素捕獲と変換の応用のために、置換剤の探索における量子コンピューティングの利用の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent progress in quantum computational algorithms for chemistry, there is a dearth of quantum computational simulations focused on material science applications, especially for the energy sector, where next generation sorbing materials are urgently needed to battle climate change. To drive their development, quantum computing is applied to the problem of CO$_2$ adsorption in Al-fumarate Metal-Organic Frameworks. Fragmentation strategies based on Density Matrix Embedding Theory are applied, using a variational quantum algorithm as a fragment solver, along with active space selection to minimise qubit number. By investigating different fragmentation strategies and solvers, we propose a methodology to apply quantum computing to Al-fumarate interacting with a CO$_2$ molecule, demonstrating the feasibility of treating a complex porous system as a concrete application of quantum computing. Our work paves the way for the use of quantum computing techniques in the quest of sorbents optimisation for more efficient carbon capture and conversion applications.
• Abstract（参考訳）: 近年の化学における量子計算アルゴリズムの進歩にもかかわらず、物質科学の応用、特に次世代の吸収物質が気候変動に対処するために緊急に必要とされるエネルギー分野に焦点を絞った量子計算シミュレーションが数多く存在する。 量子コンピューティングは、al-フマレート金属-有機系フレームワークにおけるco$_2$の吸着問題に適用される。 密度行列埋め込み理論に基づくフラクメンテーション戦略を適用し、変分量子アルゴリズムをフラグメントソルバとして使用し、量子ビット数を最小化するアクティブスペース選択を行う。 異なるフラグメンテーション戦略と解法を調べることで、co$_2$分子と相互作用するフマレートに量子コンピューティングを適用する方法を提案し、複雑な多孔質系を量子コンピューティングの具体的応用として扱う可能性を示す。 我々の研究は、より効率的な炭素捕獲と変換の用途のために、置換剤の最適化を追求する上で、量子コンピューティング技術の利用の道を開いた。

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