論文の概要: Quantum Simulations for Carbon Capture on Metal-Organic Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12411v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 07:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:44:54.772316
• Title: Quantum Simulations for Carbon Capture on Metal-Organic Frameworks
• Title（参考訳）: 金属-有機系フレームワークによる炭素捕獲の量子シミュレーション
• Authors: Gopal Ramesh Dahale
• Abstract要約: DACは、大気中から二酸化炭素を捕獲する自然過程に依存しない技術的な解決策である。 我々は、量子コンピューティングのポテンシャルを活用して、DACで使用されるフィルタを改善することを目指している。
• 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: Direct air capture of Carbon Dioxide is a technical solution that does not rely on natural processes to capture CO2 from the atmosphere. In DAC, the filter material is designed to specifically bind CO2 molecules. Hence a high-capacity filter is sought. We aim to leverage the potential of quantum computing to improve the filters used in DAC. Metal-Organic Frameworks (MOFs) have high surface area and tunable pore sizes which makes them an attractive material for gas storage and separation. Using the variational quantum eigensolver (VQE) algorithm, we find the minimum of the potential energy surface (PES) by first considering only the active site of the MOF (the metal ion). For complex systems, we employ Density Matrix Embedding Theory and use VQE as a fragment solver at the binding site. Techniques like deparameterisation are used to minimise the count of trainable parameters. We present results of ideal and noisy simulations as well as from a real hardware device. Resources are estimated for MOFs unit cell. The findings from our study demonstrates the potential of quantum computing to effectively perform quantum simulations of strongly correlated fragments.
• Abstract（参考訳）: 二酸化炭素の直接空気捕獲は、大気中から二酸化炭素を捕獲する自然過程に依存しない技術的解決法である。 DACでは、フィルター材料はCO2分子を特異的に結合するように設計されている。 したがって、高容量フィルタを求める。 我々は、量子コンピューティングのポテンシャルを活用して、DACで使用されるフィルタを改善することを目指している。 金属有機フレームワーク(MOF)は、高い表面積と調整可能な孔径を持ち、ガス貯蔵と分離のための魅力的な材料である。 変動量子固有解法(VQE)アルゴリズムを用いて、まずMOF(金属イオン)の活性部位のみを考慮し、ポテンシャルエネルギー面(PES)の最小値を求める。 複雑なシステムでは密度行列埋め込み理論を採用し、結合部位における断片解法としてVQEを用いる。 デパラメトリゼーションのようなテクニックは、トレーニング可能なパラメータの数を最小化するために使われる。 本稿では,実ハードウェアデバイスを用いた理想的および雑音シミュレーションの結果を示す。 資源はMOFの単位セルとして推定される。 本研究は,強い相関の断片の量子シミュレーションを効果的に行う量子コンピューティングの可能性を示すものである。

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