論文の概要: Quantum simulation of carbon capture in periodic metal-organic frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02550v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 20:37:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.168257
• Title: Quantum simulation of carbon capture in periodic metal-organic frameworks
• Title（参考訳）: 周期的金属-有機系における炭素捕獲の量子シミュレーション
• Authors: Dario Rocca, Jerome F. Gonthier, Joshua Levin, Tobias Schafer, Andreas Gruneis, Byeol Kang, Hong Woo Lee,
• Abstract要約: 炭素捕獲は鉄鋼や化学物質などの重工業の脱炭に不可欠である。 本研究は,CO2吸着を促進させる金属表面が露出した磁気モット絶縁体Fe-MOF-74に焦点を当てた。 サンプルベース量子対角化法を用いて量子実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2931680194227129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Carbon capture is vital for decarbonizing heavy industries such as steel and chemicals. Metal-organic frameworks (MOFs), with their high surface area and structural tunability, are promising materials for CO2 capture. This study focuses on Fe-MOF-74, a magnetic Mott insulator with exposed metal sites that enhance CO2 adsorption. Its strongly correlated electronic structure challenges standard DFT methods, which often yield inconsistent predictions. We initially benchmark adsorption energies using various DFT functionals, revealing substantial variability and underscoring the need for more accurate approaches, such as those provided by quantum computing. However, practical quantum algorithms are far less established for simulations of periodic materials, particularly when the plane-wave basis set, often comprising tens of thousands of basis vectors, is used. To address this, we employ an active space reduction strategy based on Wannier functions and natural orbital selection. Localized orbitals around the adsorption site are identified, and MP2 natural orbitals are used to improve convergence of correlation energies. Adsorption energies are then computed using a quantum number-preserving ansatz within the variational quantum eigensolver framework. In addition to classical simulations, we conduct quantum experiments using the sample-based quantum diagonalization method. Although current hardware limits the size of feasible simulations, our approach offers a more efficient and scalable path forward. These results advance the applicability of quantum algorithms to realistic models of carbon capture and periodic materials more broadly.
• Abstract（参考訳）: 炭素捕獲は鉄鋼や化学物質などの重工業の脱炭に不可欠である。 金属-有機フレームワーク (MOFs) は表面積が高く, 構造調整性も高いため, CO2 捕捉には有望な材料である。 本研究は,CO2吸着を促進させる金属が露出した磁気モット絶縁体Fe-MOF-74に焦点を当てた。 その強い相関を持つ電子構造は標準のDFT法に挑戦し、しばしば矛盾した予測をもたらす。 はじめは様々なDFT関数を用いて吸着エネルギーをベンチマークし、大きなばらつきを明らかにし、量子コンピューティングのようなより正確なアプローチの必要性を強調した。 しかし、実際的な量子アルゴリズムは、特に数万の基底ベクトルからなる平面波基底集合が用いられる場合、周期材料のシミュレーションにおいて、はるかに確立されていない。 これを解決するために、ワニエ関数と自然軌道選択に基づくアクティブな空間縮小戦略を用いる。 吸着部位周辺の局在軌道が同定され、MP2自然軌道が相関エネルギーの収束を改善するために用いられる。 吸着エネルギーは、変分量子固有解法フレームワーク内の量子数保存アンザッツを用いて計算される。 古典シミュレーションに加えて,サンプルベース量子対角化法を用いて量子実験を行う。 現在のハードウェアでは、実現可能なシミュレーションのサイズが制限されていますが、私たちのアプローチはより効率的でスケーラブルなパスを提供します。 これらの結果は、より広い範囲で炭素捕獲と周期的な物質の現実的なモデルに量子アルゴリズムの適用性を向上させる。

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