《研究人员利用量子计算机模拟下一代锂硫电池》

  • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2020-03-11
  • 外媒报道,美国国际商用机器公司(IBM)和戴姆勒公司(Daimler AG)的研究人员,利用量子计算机,对三种含锂分子的偶极矩进行建模,并着眼于开发下一代锂硫电池。

    锂硫电池在运行过程中可能形成分子,比如LiH、H2S、LiSH,以及所需的Li2S产品。研究人员模拟这些分子的基态能量和偶极矩。此外,他们还首次在量子硬件上演示,如何用IBM Q Valencia(高级访问5量子位量子计算机)中的4个量子位计算LiH的偶极矩。

    IBM阿尔马登研究中心(IBM Almaden Research Center)的研究人员Jeannette Garcia指出,量子计算机的性能并不比传统计算机更优异。任何外界干扰都会使脆弱的量子位元过早脱离量子态,而量子态对于计算来说至关重要,因此无法进行有意义的计算。但是,它们已经在化学领域显示出巨大的潜力,可以精确模拟复杂的分子。在传统计算机上,这一过程既耗时又昂贵。

    到目前为止,研究人员能够通过精确对角化(或FCI,完全组态相互作用计算),在标准计算机上模拟出的最大化学问题,大约包含22个电子和22个轨道,相当于并五苯分子中活跃空间的大小。作为参考,在大约4096个处理器上,对并五苯进行单次FCI迭代,大约需要1.17个小时,而一次完整的计算预计需要9天。对于所有较大的化学问题来说,要进行精确的计算,将是一个异常缓慢和消耗内存的过程,因此需要在传统模拟过程中引入近似方案,因为传统模拟并不能保证所有化学问题的精确性和可承受性。值得一提的是,传统FCI方法所能达到的合理精确近似也在不断提高。这是一个活跃的研究领域,因此我们可以预期,传统FCI计算的准确近似度也将不断提升。

    研究人员Jeannette Garcia表示:“这就是量子计算机的用武之地。与研究人员试图模拟的分子一样,量子位元本身根据量子力学定律运作。对于可以解释其行为(如反应性)的分子,我们希望量子计算机能够精确预测一种新分子的性质,大大加快仿真过程。研究人员利用叠加和量子纠缠的独特属性,为量子位元的工作原理编程,有可能以比标准计算机更有效的方式评估期望参数。“

    戴姆勒的研究人员希望,他们能够利用量子计算机,进行下一代锂硫电池的设计,因为量子计算机具有精确计算和模拟基本行为的潜力。了解分子的电子云密度分布,特别是偶极矩,对于理解电池中发生的各种现象至关重要。通常情况下,高极性分子很容易吸引或排斥其他化合物的价电子,并通过电子转移产生反应,分子的偶极矩还决定了其对外部电场的响应。因此,精确计算分子的能量和偶极矩,是一个极具概念意义的问题,并且对LiS电池的化学具有重要适用性。要实现这一目标,需要解决有关分子的薛定谔方程,对于传统计算机来说,这是一个代价昂贵的命题,除非引入近似方案。

    量子计算是解决数学问题的一种方式。与传统计算方式相比,它在量子化学等众多领域潜力更大。为了给薛定谔方程提供近似但高度精确的解法,人们提出了许多启发式方法,特别是可变量子本征求解(VQE)。IBM研究人员已经证明,VQE可用于多种分子研究,而且准确度高。

    研究人员Rice等人表示:”在这些成功的激励下,以及考虑到计算能量和静电属性的重要性,在本项工作中,我们就确定LiH、H2S、LiSH和Li2S的基态能量和沿键拉伸的偶极矩,评估了量子算法的表现。“为了确保量子硬件计算准确,研究人员还在传统计算机上,利用IBM量子模拟器进行计算。然后,他们在IBM Q Valencia上运行这些计算,并对结果进行了比较。

相关报告
  • 《如何利用先进材料提高下一代EV电池的效率》

    • 来源专题:工程机械与高端装备
    • 编译者:Hazel
    • 发布时间:2025-05-07
    • 随着电动汽车需求激增,对高效可靠电池技术的需求日益迫切。先进材料将成为突破下一代动力电池性能瓶颈的核心钥匙,工程师需通过以下战略布局引领电动出行革命。 电动汽车电池面临的挑战 由于多种因素,电动汽车市场目前在电池设计方面面临巨大压力。一个主要问题是采购原材料,例如锂、钴、镍和石墨。这些物品对于当今EV电池的功能至关重要,但它们的需求正在飙升。研究人员预测,到2050年,需求将增长26倍,其中钴增长6倍,镍增长12倍,石墨增长9倍。由于全球努力实现交通脱碳,从而加剧了资源争夺,供应链紧张导致成本飙升。 另一个挑战是温度对电池性能和使用寿命的影响。高温会加速电动汽车电池内的化学反应速度,导致热失控和锂镀等问题。这些情况会降低电池质量,损坏电池保护层并减少活性锂的数量。 最后,在不影响安全性或使用寿命的情况下实现更高的能量密度仍然是一个持续的挑战。当前的设计通常需要权衡。例如,增加能量密度会降低热稳定性,使电池更容易过热或退化。这种平衡行为使材料选择和电池架构复杂化。因此,电动汽车市场对能够在各个方面提供的创新解决方案有更大的需求。 电动汽车电池中的先进材料 性能、安全性和可持续性方面的最新发展极大地改进了EV电池。一些关键创新包括以下内容: 1.硅基阳极 工程师越来越多地将硅基阳极集成到锂离子电池中,以提高能量密度。与石墨阳极相比,硅具有更高的锂存储容量,可能会增加电池续航里程。然而,循环期间的体积膨胀需要纳米级工程和复合材料等解决方案来保持结构完整性。 2.固态电解质 这些材料作为液体电解质的更安全替代品而受到关注。它们通过消除易燃组件来降低热失控的风险。此外,它们还支持使用锂金属阳极,从而提高能量密度。固态电池还可以在10分钟内充电,并在80次充电循环后保持6,000%的容量。目前的研究重点是提高离子电导率和扩大生产以实现商业可行性。 3.高镍阴极 高镍阴极提高了能量密度,同时减少了对钴的依赖,钴是一种昂贵且存在争议的材料。它们提高了电池续航里程和功率输出。然而,它们对降解和热不稳定性的敏感性带来了一些问题,先进的涂层和掺杂技术可能会解决。 4.硫化物固态材料 硫化物固态材料是下一代固态电池的有前途的组件。它们具有出色的离子电导率和柔韧性,使其适用于大规模应用。它们与高容量阳极兼容,进一步提高了它们彻底改变EV电池设计的潜力。 5.石墨烯与碳纳米管 石墨烯和碳纳米管可以提高电池的导电性和耐用性。这些材料有助于加快充放电循环并提高机械稳定性,尤其是在高能量密度电池中。研究这些材料的可扩展制造工艺对于提高采用率至关重要。 在EV电池中利用先进材料的策略 利用先进材料可能会带来成本、可持续性和可扩展性方面的挑战。以下方法有助于克服问题,同时提高性能和效率: 1.采用纳米技术和2D材料 纳米技术和2D材料使工程师能够实现更高的性能,同时最大限度地减少重量和成本。例如,石墨烯的导电性和机械强度改善了电池内的电子流动。虽然这种2D材料提高了充电速度,但它减少了运行过程中的能量损失。将这种材料加入电池电极,设计人员可以在不牺牲性能的情况下实现更轻、更高效的设计。 2.根据应用需求优化材料选择 设计下一代电动汽车电池需要了解特定的性能需求,例如能量密度、安全性、充电速度或成本效益。然后,工程师选择与这些目标相关的材料,以最大限度地提高电池性能,同时应对挑战。例如,芝加哥大学的研究人员使用碳纳米管复合材料开发了一种锂硫电池,以克服硫在充电循环过程中降解的趋势。结果是原型的能量密度是传统锂离子电池的三倍 。如果工程师想要实现卓越的性能和更长的电池寿命,他们可以考虑这种类型的创新。 3.尝试新的制造技术 3D打印等新的制造方法可以改进电池生产流程并创造尖端设计。3D打印可以更精确地制造电池组件,实现优化材料使用和能量密度的复杂设计。借助3D打印,设计师可以创建具有可定制形状和结构的电极,从而确保更好的离子流和更高的性能。例如,印刷的多孔电极为反应提供了更大的表面积,从而提高了充电速率和整体电池容量。 4.数字孪生与预测建模降低原型开发成本 先进的原型技术为降低研发成本、加速动力电池开发提供了创新路径。工程师可利用数字孪生技术构建电池系统的虚拟镜像,模拟不同工况下的性能表现。这项突破性技术既能实现设计的快速迭代优化,又能减少材料浪费与制造成本。通过实时仿真,研发团队可在早期阶段识别潜在问题,确保更顺畅的产业化过渡。 预测性人工智能(AI)物理模型进一步强化了这一流程:基于机器学习算法分析材料相互作用,预测电池长期演变规律。该系统不仅能定位性能薄弱环节,更能为材料优化提供数据洞见,最终实现效率最大化。 5.使用轻量化材料提升能效 轻量化材料对于提高能效、延长续航和提升整体性能至关重要。以长纤维热塑性塑料(LFTs)为例,其材料密度较金属减轻40%,有效降低电池包重量,从而提升能源效率并扩展车辆续航里程。LFTs特别适用于替代电池外壳和支撑结构中的重金属部件。这类材料不仅能增强设计灵活性,还具备优异的抗冲击性能,完全满足电动汽车严苛的应用要求。此外,改用热塑性材料可显著降低生产和运输成本,助力制造商打造更高能效、更具成本优势的电动车型,以应对市场对高性能车辆日益增长的需求。 电动汽车电池设计的创新突破 采用先进材料是推动下一代电动汽车性能跃升的必由之路。这不仅能够满足电动汽车市场快速增长的需求,更能提供更安全、高效且环保的电池解决方案。随着行业不断发展,工程师需要持续突破技术边界。当下对这些先进技术的投入,将为构建更清洁、更电气化的未来奠定坚实基础。
  • 《奔驰利用量子计算机寻找新电池材料 生产更先进电动汽车电池》

    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:冯瑞华
    • 发布时间:2019-02-27
    • 据外媒报道,梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)的研发部门正在研究如何利用量子计算机发现未来十年内可用于电动汽车高级电池的新材料。梅赛德斯-奔驰北美研发中心开放创新主管Benjamin Boeser表示:“发现新型电池材料可开启价值十亿美元的机遇。我们可以用量子计算机模拟电池的实际行为,目前的计算机无法做到。” 传统的计算机以0或1的形式存储信息,而量子计算机使用量子位(qubits)存储信息,即可同时以0和1的形式存储信息,也意味着量子计算机有潜力在不到一秒的时间内对大量可能的解决方案进行分类。 目前还没有人制造出可用于大规模应用的量子计算机,但是世界各地的公司和政府都在大力投资,研发该项技术。根据科技研究公司高德纳咨询公司(Gartner Inc.)所说,到2023年,20%的机构将为量子计算项目制定预算,而2018年该比例不到1%。 目前,梅赛德斯-奔驰和戴姆勒(Daimler)正与国际商业机器公司(IBM)的量子计算部门合作,目标是在未来5至10年左右,在某些用例中部署下一代计算能力。但是,目前投资规模尚未披露。 戴姆勒与其他汽车公司一样,也在试验量子计算的可能应用。福特汽车公司(Ford Motor Co.)正在研究如何利用量子计算快速优化行驶路径,以及改善电动汽车电池结构。而大众汽车公司(Volkswagen AG)正在研发基于量子计算的交通管理系统,可能会作为一种商业服务提供给客户,此外,大众还对利用该技术研发更先进的电池感兴趣。 如今,因为没有仿真软件,在电池研发和测试过程中,专家们需要首先构建电池原型。而量子计算机可帮助奔驰找到新电池材料或新的材料组合,从而为电池带来更好的电化学性能以及更长的生命循坏周期,但是目前仍处于早期阶段。其中一些创新可能还包括更安全、更节能、更环保的有机电池。 去年晚些时候,戴姆勒表示其在全球电池生产方面的投资超11.3亿美元(约合75.7亿元人民币),以兴建9座电池厂。戴姆勒预计,到2025年,电动汽车销量将占奔驰总销量的15%至25%,到2022年,奔驰还将推出各种型号的电动汽车。此外,戴姆勒还在生产工厂中试验利用量子计算模拟各种焊接场景的可能性,如在出现质保问题之前,确定机器是否需要当场重新校准。