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变分量子算法在化工过程参数优化中的实验分析1

变分量子算法在化工过程参数优化中的实验分析

摘要

本报告系统研究了变分量子算法在化工过程参数优化中的应用潜力与实施方案。随

着量子计算技术的快速发展，变分量子算法已成为近期最有前景的量子计算应用方向

之一。化工过程优化问题通常具有高维度、非线性和多约束等特点，传统优化方法在处

理大规模问题时面临计算复杂度高、易陷入局部最优等挑战。本研究通过构建基于变分

量子本征求解器(VQE)和量子近似优化算法(QAOA)的混合量子经典计算框架，针对

典型化工单元操作（如反应器设计、分离过程优化等）建立量子优化模型。实验结果表

明，在中等规模问题上，变分量子算法相比经典算法能够获得更优的解质量，且随着问

题规模增大，优势更加明显。本研究为量子计算在化工领域的实际应用提供了理论基础

和实验依据，对推动化工行业数字化转型具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

化工行业作为国民经济的重要支柱产业，其生产过程的优化直接关系到能源利用

效率、产品质量和经济效益。根据中国石油和化学工业联合会发布的《化工行业绿色发

展报告(2022)》，通过过程优化可使典型化工装置能耗降低1015%，年节约标准煤超过

5000万吨。然而，随着化工系统日趋复杂，传统优化方法面临严峻挑战。量子计算作为

一种新兴计算范式，其并行计算能力和指数级存储空间为解决复杂优化问题提供了全

新可能。

变分量子算法作为近期最有实用前景的量子算法之一，通过量子经典混合计算架

构，能够在当前含噪声中等规模量子(NISQ)设备上实现实际应用。将变分量子算法引

入化工过程优化领域，有望突破传统计算瓶颈，实现更高效、更精确的参数优化。本研

究旨在探索变分量子算法在化工过程优化中的适用性、可行性和优势，为化工行业智能

化升级提供新思路和新方法。

1.2国内外研究现状

国外方面，IBM、Google等科技巨头已开展量子计算在化学化工领域的应用研究。

IBMResearch团队在2021年实现了使用VQE算法计算小分子基态能量的实验，展示

了量子计算在化学模拟中的潜力。DWave公司则专注于量子退火在组合优化中的应用，

已与多家化工企业合作开展物流优化、生产调度等研究。学术界方面，MIT、斯坦福等

高校的研究团队在量子机器学习、量子优化算法等方向取得重要进展。

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国内研究起步较晚但发展迅速。中国科学技术大学、清华大学等高校在量子计算硬

件和算法方面取得突破性进展。2022年，中科院量子信息与量子科技创新研究院成功

研制66比特可编程超导量子计算原型机”祖冲之号”，为量子算法实验提供了硬件基础。

在应用层面，中国石化、万华化学等企业已开始布局量子计算在材料研发、过程优化等

方向的研究。

1.3研究内容与框架

本报告围绕变分量子算法在化工过程参数优化中的应用展开系统研究，主要内容

包括：1)化工过程优化问题的数学建模与量子化表示；2)变分量子算法原理及其在优

化问题中的适用性分析；3)基于VQE和QAOA的混合量子经典优化框架设计；4)典

型化工单元操作的量子优化实验与性能评估；5)量子算法与经典算法的比较分析及优

势量化。

报告采用”理论方法实验分析”的研究框架，首先建立化工过程优化的量子计算理论

基础，然后设计具体的量子算法实现方案，通过实验验证算法性能，最后对结果进行深

入分析并讨论应用前景。这种结构确保了研究的系统性和完整性，为后续研究提供清晰

路线图。

研究概述

2.1研究目标

本研究的主要目标是开发并验证一套基于变分量子算法的化工过程参数优化方法

体系。具体目标包括：1)建立化工过程优化问题的量子计算模型，实现经典优化问题向

量子计算平台的映射；2)设计适用于化工过程特点的变分量子算法，包括问题编码、量

子电路构造和经典优化器选择；3)在模拟量子计算机和真实量子设备上实现算法，验

证其正确性和可行性；4)通过典型化工案例评估量子算法的性能，量化其相比经典算

法的优势；5)分析量子算法在化工领域应用的瓶颈与挑战，提出解决方案和发展路径。

2.2研究范围

本研究聚焦于化工过程中的典型优化问题，包括：1)连续搅拌釜反应