Xanadu开发了量子计算机模拟锂电池的新方法
光子盒研究院出品
锂离子电池技术是21世纪生活方式的基础之一，也是绿色能源存储的巨大希望。然而，它们的发展和改进却没有跟上时代发展的步伐。
在理想情况下，更好的电池会有更长的寿命、更快的充电时间、更大的容量和更低的成本；但是现实中，复杂的电化学作用意味着，改善一个方面的性能调整往往会降低其他方面的性能，并且化学和材料调整的影响往往过于复杂且难以解读。
量子模拟的新技术有望解决这个问题：量子模拟在最基本的化学层面上再现了材料的行为。从理论上讲，量子模拟技术可以完美地理解锂电池，以及对其进行调整所带来的影响。然而，现实中量子模拟由量子计算技术驱动，而目前可用的计算能力是有限的，同时量子算法也寥寥无几。
近日，加拿大量子计算公司Xanadu的Alain Delgado团队，已经开发了一种有望在容错量子计算机上模拟锂离子电池的方法，以提供对更好性能的最大洞察力。他们的工作以《如何用容错量子计算机模拟锂离子电池的关键特性》为题发布在预印网站arXiv上[1]。这些模拟有能力改善材料性能，为在量子水平上进行工业模拟奠定了基础。
锂离子电池在不同条件下、不同材料中含有各种不同的元素。一个电池包含一个称为“阴极”的正极收集电荷载体，如电子、锂离子；一个称为“阳极”的负极，通常由碳制成，并产生电荷载体；以及一个电解质材料，可以在正负电极之间传输离子。当电池放电时，阳极发生反应从锂原子中释放电子，形成锂离子；电子通过电路的外部到达阴极，而锂离子则通过内部电解质到达阴极，在那里它们与电子结合，成为晶体结构的一部分。
当电池被充电时，过程刚好相反。
典型的锂离子电池示意图。负极通常是石墨碳，其内容纳锂离子；而正极是锂离子的来源。在放电过程中，锂离子在电池内从负极移动到正极。在充电过程中，这一过程是相反的。电解液在电极之间传输锂离子，而隔膜则作为物理屏障将阴阳极分开。负极和正极电极在充电和放电期间分别从外部电路接收电子。
通常情况下，阳极比阴极储存更多的锂。Delgado公开表示：“阴极材料是电池性能的主要限制因素，也是造成电池总成本高达50%的原因。”因此，阴极的改进受到高度关注。
任何潜在的电池材料的良好起点是了解其平衡电压，这决定了电池可以储存的能量。然而，这个电压取决于阴极的原子结构和它内部形成的不同材料。Delgado和同事举了正极材料钴酸锂（LiCoO2）的例子。当锂离子迁移时，钴酸锂也会形成CoO2。所以平衡电压取决于这两者之间的平衡，而两者间的平衡又取决于每个分子的电子结构。
另一个重要属性是离子迁移率（锂离子在材料结构中移动的速度），这也是由材料的电子结构决定的。
然后是阴极的热稳定性，这决定了电池的安全性。因为阴极材料通常是锂的氧化物，锂离子进出阴极材料的运动过程中可以释放氧气；同时，锂离子可以形成树枝状物，在电解质上延伸。这既消耗了锂离子，又减少了电池的容量：锂会发热，而且，如果树枝状物跨越间隙延伸，它也可能使电池短路。所有这些都会为热失控和最终起火创造危险条件。
准确了解这一切的原理对电池制造商来说很重要，但这取决于材料在原子层面的确切结构。
用于电池模拟的量子计算。(a)描绘锂离子电池的三个关键特性的示意图。(b)总结了本工作中实施的一次量子化量子算法的主要步骤。通过在量子计算机上运行基于量子化的量子相位估计（QPE）算法，可以得到给定材料的基态能量E。(c)显示了可以得到的可测量量的例子。电池电压由从阴极材料的能量变化（∆E）计算出的电极化学电位（μ）之差给出；活化能（Ea），用于预测离子迁移率；以及有助于定义电池热稳定性的温度曲线。
Delgado表示，锂离子电池的所有属性在不久的将来应该可以被量子模拟所获得。随后，Delgado提出了这些计算所需的算法和计算属性。这些计算决定了包含在模拟中的每个电子的行为。模拟的工作方式是操纵一个量子系统，使每个量子比特代表一个量子状态，如电子的轨道状态。然而，模拟的大小随着电子数量的增加而呈指数级增长，这也是实验中一个重要的限制因素。
Delgado研究团队把重点放在一种叫做硅酸二锂铁（Li2FeSiO4）的正极材料上：这种材料的单元格由16个原子（4个锂原子、2个铁原子、2个硅原子和8个氧原子）和156个电子组成。模拟这些电子中的每一个的行为目前已经超出了当今量子计算机的能力，但Delgado等人展示了如何优化计算以产生有用的预测。
(a)硅酸盐Li2FeSiO4正极材料的常规晶胞。(b)βII多晶体的晶体结构，其中所有的四面体都指向同一方向。LiO4（绿色）与SiO4（蓝色）和FeO4（棕色）四面体行平行，代表锂、硅和铁原子被位于顶点的氧原子的四重配位。
实验成果是一个执行这些计算的详细蓝图，讨论了实现计算Li2FeSiO4阴极材料基态能量的量子算法的门成本、量子比特成本和估计运行时间，预计将来会有足够强大的量子计算机来进行这些计算。研究人员说：“据我们所知，这是第一次尝试估计执行量子算法所需的资源，旨在对现实的阴极材料进行高精度的基态能量计算。”
用于初始状态制备和量子相位估计的非-Clifford门成本。(a)初始状态制备电路中的非-Clifford门成本。(b)量子相位估计算法的Toffoli门成本。所有的计算都是针对具有156个电子的Li2FeSiO4的晶胞进行的。
运行算法所需时间的估计。该图说明了合成所有Toffoli门的总运行时间，假设在状态制备和量子相位估计中使用的平面波的数量是相同的。
这项有趣的工作显示了量子模拟已经取得了多大进展，以及它们在不久的将来可能会如何发展。如果这是一个早期的结果，将为下一代更好的锂离子电池设备提供动力。但其影响要深远得多。量子模拟预示着一个从量子水平上设计材料的新时代，其性能将超越我们今天拥有的任何东西的极限。
这应该是相当令人兴奋的。
参考链接：
[1]https://arxiv.org/abs/2204.11890
[2]https://www.discovermagazine.com/technology/how-quantum-simulations-are-set-to-revolutionize-lithium-batteries