量子计算在燃气轮机设计和优化中的应用概述
概念设计需要优化方法来确定最适合系统的方法，量子计算在燃气轮机设计和仿真问题中的应用，以及当前的技术、方法和潜在能力。量子优化算法和量子退火炉有助于预测整体效率并优化燃气轮机的各种运行参数。已经简要讨论了经典计算机和量子计算机的比较。使用量子计算减轻了经典模型的挑战。已经提出了一种用于模拟燃气轮机的新型混合模型，该模型由物理学和机器学习的组合组成，以消除所面临的一些关键问题。这篇综述阐述了基于量子计算的机器学习在燃气轮机设计和优化中的应用。未来可以使用量子计算模型分析燃气轮机气路的整体状态。
燃气轮机模型和模拟器有助于在设计燃气轮机的效率和成本之间进行权衡。许多研究人员研究了燃气轮机问题，包括传统的多元插值法、最速上升法和其他受自然启发的无梯度法算法，这些算法基于蜂群、布谷鸟搜索、遗传、蚱蜢和协方差矩阵。
这些算法的详细信息可在此处获得。在能源领域，基于量子的优化已经完成，以使用量子粒子群优化来预测油井储层的位置，并且发现其性能优于其他优化方法 量子粒子群优化 (QPSO) 广泛用于解决固计电路中 Q 因子的多变量优化问题，已探索 用于燃气轮机的性能控制和预测燃气轮机控制，而无需转子速度转换。
需要燃气轮机模拟来创建稳态条件下的运行曲线，研究中冷器和同流换热器的设计，以提高效率，研究非设计性能、瞬态和分析燃气轮机气路故障诊断。
量子计算正在迅速改变超导、激光通信、加密、成像等领域的各种研究。它为能源生产和储存领域的非化学方法提供了见解。航空航天应用在获取边界条件和初始条件之间的过渡知识，即使是微小的变化，也需要对诱发干扰的精确知识。
在量子计算中使用模糊逻辑求解矢量/标量的能力有助于通过高阶数量级计算将多年计算问题减少到一分钟的几分之一。量子纠缠的优势在量子计算、量子密码学、量子隐形传态和量子传感器中得到了各种应用。可逆时的可逆门允许量子增益。
航空航天工业面临着一个主要问题，尤其是与设计或控制相关的参数优化问题。量子计算提供来自众多传感器的优化解决方案，这些传感器可能有助于推进控制、导航控制、轨迹和姿态控制。它还有助于解决空气动力学、气流和热力学循环计算中的非线性问题. 量子计算的特性有助于随机过程和计算化学反应的分子能态。此类应用之一是估算二甲醚 (DME) 与氧气反应的势能，导致燃烧温度范围为 800–1350 K，燃烧室的总压力类似于高空飞行。使用量子优化，在工作压力下获得的能量值被用于研究用于高空飞行系统的 6 kW 微型燃气轮机发电厂的热力循环，这有助于燃料几何优化值过程。
燃气轮机运行会产生难以收集和分类的数 TB 数据，但是，在机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的帮助下，分析和管理此类数据变得更加容易 [25 ]。为了解决复杂的参数优化问题，量子计算在处理信息时提供了新的见解，这与经典的二进制计算方法不同。量子计算使用物理、数据和编码同时执行计算，而不是使用经典的迭代方法来解决问题。处理所需的最少信息称为量子位。
量子计算 (QC) 是研究将量子现象应用于解决复杂数学问题的算法和系统的研究领域。可处理信息的最小数量称为量子位，它是编码 |0⟩ 和 |1⟩ 的二维机械系统。量子计算的关键概念是叠加态、纠缠、干涉、测量和无重复（不可能克隆）。
