《電子技術應用》
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量子计算技术在电池材料化学模拟中的实用化探索
电子技术应用
赵童格1，陈岳1，于春霖1，2，陆玉虎3，吕启闻1，吴嘉杰1，曹希1，周朋1，张鲁峰1，郑平1，石金晶3
1.中国长城科技集团股份有限公司 中国长城研究院；2.中国电子信息产业集团有限公司 科技发展部；3.中南大学 电子信息学院
摘要： 量子计算技术的迅速发展，为解决新能源领域中的实际问题带来了加速潜力，特别是在复杂电池材料的模拟与设计上。与此同时，随着可再生能源和电动交通等新兴产业的快速崛起，对高效、精准地计算新能源电池材料特性的需求愈发迫切，传统计算方法在此类高复杂度问题上存在求解精度不足、资源消耗量大等诸多困难。而量子计算以其独特的计算方式和潜力，为进一步解决相关问题提供了新颖的思路和解决方案。概述了量子化学模拟的基础计算原理，对用于电池材料化学特性模拟中常用的量子算法进行了总结，探讨了多款量子化学模拟使用的新型软件包工具，并结合各汽车企业的应用案例，阐述了量子化学模拟在电池领域的实际应用情况。本研究为电池材料模拟、基态能量计算和性能优化提供了新的思路和方法，有望助力新能源电池材料的优化发展。
中圖分類號：O413；TP399 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245719
中文引用格式： 趙童格，陳岳，于春霖，等. 量子計算技術在電池材料化學模擬中的實用化探索[J]. 電子技術應用，2025，51(2)：1-10.
英文引用格式： Zhao Tongge，Chen Yue，Yu Chunlin，et al. Practical exploration of quantum computational chemistry simulation in the field of batteries[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(2)：1-10.
Practical exploration of quantum computational chemistry simulation in the field of batteries
Zhao Tongge1，Chen Yue1，Yu Chunlin1，2，Lu Yuhu3，Lv Qiwen1，Wu Jiajie1，Cao Xi1，Zhou Peng1， Zhang Lufeng1，Zheng Ping1，Shi Jinjing3
1.China Great Wall Technology Group Co.， Ltd.， China Great Wall Research Institute； 2.China Electronics Corporation， Science and Technology Development Department； 3.School of Electronic Information， Central South University
Abstract： Quantum computing technology offers acceleration potential for solving practical issues in the field of new energy, particularly in the simulation of complex battery materials. Concurrently, the rapid growth of emerging industries such as renewable energy and electric transportation has intensified the need for efficient and precise calculations of battery material properties, which encounter difficulties for using traditional computing methods to solve these problems. Quantum computing provides novel insights for tackling these challenges. Initiating with the foundational computational principles，this paper delineates the commonly utilized quantum algorithms for simulating the chemical properties of battery materials. Additionally, a range of innovative software tools used in quantum simulations are thoroughly introduced, and application cases from various automotive companies are analyzed to elucidate the practical applications of quantum chemistry simulations in the field of batteries. Our work provides new insights and methodologies for battery material simulations, ground-state energy calculations, and performance optimization, with the potential to contribute to the optimized development of new energy battery materials.
Key words : quantum computing；quantum chemistry simulations；battery performance analysis；variational quantum eigensolver；quantum phase estimation

引言

隨著晶體管體積逐漸逼近物理極限，以及制造工藝中遇到的諸多難題，如光刻技術瓶頸、熱管理挑戰(zhàn)等，半導體行業(yè)摩爾定律正面臨嚴峻挑戰(zhàn)[1-2]。量子計算利用量子力學原理進行信息處理和計算，以一種新的計算范式有望突破傳統(tǒng)計算能力的限制，為解決復雜問題提供了全新的可能性[3]。從費曼最早提出關于量子計算機的原始提議開始，量子模擬有望使物理問題的解決速度得到指數(shù)級加速[4]，在哈密頓量模擬等領域具有超越傳統(tǒng)計算潛力。

新能源領域迅速發(fā)展的今天，鋰離子電池作為一種主要的能量儲存設備，在從個人日常使用的便攜式電子設備到電動汽車的主要動力來源以及工業(yè)生產中均發(fā)揮著至關重要的作用[5]。為滿足日益增長的電力需求并推動清潔能源轉型，對新型電池材料的發(fā)現(xiàn)和性能的優(yōu)化成為研究人員的重要關注點，越來越多的電池模擬技術被提出和應用[6-7]。Chaturvedi等人提出鋰離子電池動態(tài)行為方程式以建立電化學模型來詳細描述鋰離子內發(fā)生的電化學反應[8]。Balasingam等人基于等效電路的電氣模型簡化反應過程的一些細節(jié)以快速重現(xiàn)運行中的電池效果，并在噪聲環(huán)境下進行了相關實驗[9-10]。Gomadam等人總結了鋰鎳電池系統(tǒng)的數(shù)學或解析模型，其通過二階或更高階的復雜微分方程來描述電池操作效果[11-12]。然而，傳統(tǒng)的電池模擬計算方法復雜度隨著電池材料分子結構的多樣性而急劇增加，計算資源較高，人們迫切地需要一種更高效、更經濟、更可靠的途徑來加速新材料的發(fā)現(xiàn)和電池設計的優(yōu)化過程[13-15]。

密度泛函理論(Density Functional Theory, DFT)能夠通過數(shù)學計算方式在原子水平上模擬化學電池性能，計算各種材料化學分子的基態(tài)能量，在電池材料科學研究領域中得到廣泛應用[16-18]。然而DFT模擬依賴于對交換相關能量的近似，對于強關聯(lián)電子體系，這引入了固有的不準確性[19]。科研人員已經有一些研究對DFT進行了擴展改進，DFT+U方法在一般泛函如局部密度近似和廣義梯度近似的基礎上，增加了Hubbard參數(shù)U來捕捉局部電子相干效應，但需要針對不同系統(tǒng)調整特定的Hubbard參數(shù)[20-21]?；旌戏汉椒ńY合了Hartree-Fock理論中的精確交換，但需要調整一個可調參數(shù)來平衡計算精度和計算性能[22-23]。盡管DFT方法能夠提供相對精確的電子結構計算結果，但是其在計算過程中需要處理大量的自由度和復雜的相互作用，計算復雜度顯著增加且需要大量的計算資源[24-25]。

幸運的是，量子計算的發(fā)展為解決傳統(tǒng)方法的計算瓶頸提供了新的求解思路和方法[26-28]，Shor算法將經典計算上指數(shù)級復雜度的大整數(shù)質因數(shù)分解難題縮短到可以在多項式時間內求解[29]，Grover算法可以將未排序數(shù)據庫中搜索特定項的時間減少到平方根級別[30]。在含噪中規(guī)模量子計算(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)時期，量子計算優(yōu)勢已經被實驗證明，谷歌研發(fā)量子處理器Sycamore在單量子門與雙量子門隨機線路采樣任務上實現(xiàn)超越經典計算的優(yōu)越性[31]；我國科學家團隊研制出量子計算原型機“九章”，在光量子計算高斯玻色采樣任務上證明了量子優(yōu)勢[32-33]；在超導量子計算設備“祖沖之號”上也展示出量子隨機線路采樣的量子優(yōu)越性[34-35]；加拿大研究團隊利用Borealis光量子芯片實現(xiàn)了高斯玻色采樣任務的量子優(yōu)勢[36]。同時，量子—經典混合的變分量子算法結合了量子計算的優(yōu)勢和經典機器學習的訓練優(yōu)化性能，在各種領域發(fā)揮出卓越的性能[37-38]。在電池化學特性模擬領域，眾多先進的量子算法可以加速新型電池材料的發(fā)現(xiàn)和設計過程，提高電池的能量密度、循環(huán)壽命和安全性[39-41]。變分量子特征求解(Variational Quantum Eigensolver, VQE)算法通過量子計算機上的變分法及經典計算機上的優(yōu)化算法來訓練優(yōu)化量子線路中的參數(shù)，近似求解分子的基態(tài)能量和電子結構[42-44]。量子相位估計(Quantum Phase Estimation, QPE)算法以量子傅里葉變換為基礎實現(xiàn)量子系統(tǒng)相位的估算，從而求解本征值和本征態(tài)[45]。豐田、奔馳和現(xiàn)代等許多汽車制造商也都將量子計算作為電池研究的加速器，應用各種量子算法以準確、高效地模擬電池材料鋰化合物及其化學反應，降低計算成本，從而開發(fā)更安全、更輕便、更具成本效益的電池材料。

本文回顧了量子計算方法在電池材料化學特性模擬領域中的應用。第1節(jié)中回顧了量子計算的基礎知識和混合量子經典算法。在第2節(jié)中簡要介紹量子化學模擬的基礎知識，對在化學模擬領域中使用的兩個關鍵量子算法：變分量子特征求解器、量子相位估計進行了詳細闡述。第3節(jié)回顧了國內外各公司機構發(fā)布的關于量子化學模擬的軟件工具的發(fā)展，為電池材料特性模擬提供了各種仿真平臺，接著詳述了各汽車新能源企業(yè)利用量子算法求解電池特性模擬的具體應用案例。電池材料特性的量子化學模擬遇到的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展在第4節(jié)中做了分析闡述。最后總結量子化學模擬在電池材料研究領域的實用化探索進程。


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作者信息：

趙童格1，陳岳1，于春霖1，2，陸玉虎3，呂啟聞1，吳嘉杰1，曹希1，周朋1，張魯峰1，鄭平1，石金晶3

（1.中國長城科技集團股份有限公司 中國長城研究院，廣東 深圳 518000；

2.中國電子信息產業(yè)集團有限公司 科技發(fā)展部，廣東 深圳 518000；

3.中南大學 電子信息學院，湖南 長沙 410083）


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