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量子快充新研究:速度可提高200倍,幾秒鐘從零加滿,電車時代有望了?

新聞
隨著可再生能源產品和設備受到更多重視,人們的生活也發生了變化,最明顯的是電動汽車的普及。

無論是光伏還是聚變,人類文明遲早都要轉向可再生能源。鑒于人類不斷增長的能源需求和化石燃料的有限性,這種趨勢是不可逆轉的。為了開發替代能源,人類已經進行了很多研究,其中大部分是使用電力作為主要能源載體。

隨著可再生能源產品和設備受到更多重視,人們的生活也發生了變化,最明顯的是電動汽車的普及。盡管 10 年前還很少在道路上見到電動汽車,但如今它的年均售出數量已經達到數百萬,成為市場增長最快的行業之一。

與從碳氫化合物燃料的燃燒中獲取能量的傳統汽車不同,電動汽車依靠電池作為其能量的存儲介質。長期以來,電池的能量密度遠低于碳氫化合物,這導致早期電動汽車的續航里程非常低。然而,電池技術的逐步改進最終使電動汽車的行駛里程與燃油汽車相比處于可接受的水平。毫不夸張地說,電池存儲技術的改進是觸發當前電動汽車革命必須解決的主要技術瓶頸之一。

然而,盡管電池技術取得了巨大進步,但如今的電動汽車消費者面臨著另一個難題:電池充電速度緩慢。目前,汽車在家中充滿電大約需要 10 個小時。即使是充電站最快的超級充電樁也需要長達 20 到 40 分鐘才能為車輛充滿電,這帶來了額外的成本和不便。

為了解決這個問題,科學家們開始在量子物理學領域尋找答案。他們通過研究發現,量子技術可能會帶來加快電池充電速度的新機制。

量子電池技術最早是 Alicki 和 Fannes 于 2012 年發表的一篇開創性論文中提出的。從理論上說,量子資源(例如糾纏)可以把電池組中的所有單電池當成一個整體來充電(collective charging),大大加快電池組充電過程。

Alicki 和 Fannes 2012 年的論文。論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/1211.1209.pdf

這個結論令人興奮,因為現代的大容量電池組會包含很多單電池,在經典電池組中,各個單電池是以彼此獨立、并行的方式來充電的,被當成一個整體來充電是不可能的。這種聚合充電與并行充電的差距可以通過一個叫做量子充電優越性的比率來衡量。

傳統充電方式 VS. 量子充電方式。傳統的電池是平行充電的,這意味著每個電池都是獨立充電的。相比之下,量子電池在充電過程中被當做一個整體,這是使用糾纏運算( entangling operation )來實現的。

大約在 2017 年,研究者們注意到這種量子優越性可能來源于兩方面:全局運算(global operation),其中所有單電池同時和其他單電池相互交流,像是所有人圍在一張桌子旁;以及 all-to-all 耦合,就像是許多個討論小組,但每個組只有兩個組員。

在過去的幾年里,研究者一直不清楚這兩種來源是否都有必要,以及可達到的充電速度是否有任何限制。

最近,韓國基礎科學研究所(IBS)復雜系統理論物理中心的科學家們進一步探索了這些問題。

這篇被《物理評論快報(Physical Review Letters)》雜志選為編輯推薦的論文表明,all-to-all 耦合在量子電池中是無關緊要的,全局運算的存在是量子優越性的唯一因素。團隊進一步分析了這種優越性的精確來源,同時排除了其他可能性,然后提供了一種設計該電池的方法。


  • 正式版論文鏈接:https://journals.aps.org/prl/accepted/b2071Y51Ued1187a36cd9e31803b4e2fe0b5fa51e
  • 預印本鏈接:https://arxiv.org/pdf/2108.02491.pdf

此外,該小組還能夠精確量化該方案可以實現的充電速度。經典電池的最大充電速度隨單電池數增加而線性提升,但該研究表明,采用全局運算的量子電池充電速度可實現二次指數提升。

舉個例子,假如你有一臺電動汽車,它的單電池數目是 200。使用這種量子充電技術,你的電車充電速度將是傳統電池的 200 倍。這意味著你在家充電的速度將由原來的 10 小時縮短到 3 分鐘,在高速充電站的充電速度將由 30 分鐘降至數秒。

就電動汽車領域而言,有人認為這個技術方向前途不太明朗,畢竟現在還處于純理論階段,可能需要幾十年甚至上百年才能實現,相比之下,繼續發展換電基礎設施服務可能要更加實際一些。


不過,研究人員表示,量子充電的影響是深遠的,可能遠遠超出電動汽車和消費類電子產品。例如,未來的聚變發電站可能會用到這項技術,因為這些發電站需要在極短的時間內充、放大量的電能。當然,量子技術仍處于起步階段,要實現這些方法的實際應用還有很長的路要走。然而,諸如此類的研究發現創造了一個有前途的方向,可以激勵機構和企業進一步投資于這些技術。對于這項技術,各位讀者覺得靠譜嗎?

責任編輯:張燕妮 來源: 機器學習
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