量子計算在瓦斯輪機設計和優化中的應用概述
概念設計需要優化方法來确定最适合系統的方法，量子計算在瓦斯輪機設計和仿真問題中的應用，以及目前的技術、方法和潛在能力。量子優化算法和量子退火爐有助于預測整體效率并優化瓦斯輪機的各種運作參數。已經簡要讨論了經典計算機和量子計算機的比較。使用量子計算減輕了經典模型的挑戰。已經提出了一種用于模拟瓦斯輪機的新型混合模型，該模型由實體學和機器學習的組合組成，以消除所面臨的一些關鍵問題。這篇綜述闡述了基于量子計算的機器學習在瓦斯輪機設計和優化中的應用。未來可以使用量子計算模型分析瓦斯輪機氣路的整體狀态。
瓦斯輪機模型和模拟器有助于在設計瓦斯輪機的效率和成本之間進行權衡。許多研究人員研究了瓦斯輪機問題，包括傳統的多元插值法、最速上升法和其他受自然啟發的無梯度法算法，這些算法基于蜂群、布谷鳥搜尋、遺傳、蚱蜢和協方差矩陣。
這些算法的詳細資訊可在此處獲得。在能源領域，基于量子的優化已經完成，以使用量子粒子群優化來預測油井儲層的位置，并且發現其性能優于其他優化方法 量子粒子群優化 (QPSO) 廣泛用于解決固計電路中 Q 因子的多變量優化問題，已探索 用于瓦斯輪機的性能控制和預測瓦斯輪機控制，而無需轉子速度轉換。
需要瓦斯輪機模拟來建立穩态條件下的運作曲線，研究中冷器和同流換熱器的設計，以提高效率，研究非設計性能、瞬态和分析瓦斯輪機氣路故障診斷。
量子計算正在迅速改變超導、雷射通信、加密、成像等領域的各種研究。它為能源生産和儲存領域的非化學方法提供了見解。航空航天應用在擷取邊界條件和初始條件之間的過渡知識，即使是微小的變化，也需要對誘發幹擾的精确知識。
在量子計算中使用模糊邏輯求解矢量/标量的能力有助于通過高階數量級計算将多年計算問題減少到一分鐘的幾分之一。量子糾纏的優勢在量子計算、量子密碼學、量子隐形傳态和量子傳感器中得到了各種應用。可逆時的可逆門允許量子增益。
航空航天工業面臨着一個主要問題，尤其是與設計或控制相關的參數優化問題。量子計算提供來自衆多傳感器的優化解決方案，這些傳感器可能有助于推進控制、導航控制、軌迹和姿态控制。它還有助于解決空氣動力學、氣流和熱力學循環計算中的非線性問題. 量子計算的特性有助于随機過程和計算化學反應的分子能态。此類應用之一是估算二甲醚 (DME) 與氧氣反應的勢能，導緻燃燒溫度範圍為 800–1350 K，燃燒室的總壓力類似于高空飛行。使用量子優化，在工作壓力下獲得的能量值被用于研究用于高空飛行系統的 6 kW 微型瓦斯輪機發電廠的熱力循環，這有助于燃料幾何優化值過程。
瓦斯輪機運作會産生難以收集和分類的數 TB 資料，但是，在機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 的幫助下，分析和管理此類資料變得更加容易 [25 ]。為了解決複雜的參數優化問題，量子計算在處理資訊時提供了新的見解，這與經典的二進制計算方法不同。量子計算使用實體、資料和編碼同時執行計算，而不是使用經典的疊代方法來解決問題。處理所需的最少資訊稱為量子位。
量子計算 (QC) 是研究将量子現象應用于解決複雜數學問題的算法和系統的研究領域。可處理資訊的最小數量稱為量子位，它是編碼 |0⟩ 和 |1⟩ 的二維機械系統。量子計算的關鍵概念是疊加态、糾纏、幹涉、測量和無重複（不可能克隆）。
