橡树岭国家实验室、IBM和克利夫兰诊所的研究人员近日展示了一种面向聚变能源研究的混合量子计算方法，用于模拟熔盐中氚的化学行为。研究团队表示，虽然成果仍处在早期阶段，但其计算结果已与要求较高的经典计算方法相当，为未来设计聚变反应堆“熔盐毯”提供了新的技术路径。
在聚变电站设想中，氚是关键燃料之一。氘可以从海水中获得，但氚在自然界中极为稀少，目前全球年产量有限。一座1吉瓦级聚变电站每天可能消耗约一磅氚，因此，未来聚变反应堆不能只依赖外部供应，而需要在运行中“自己造燃料”。
熔融锂盐毯正是解决这一问题的重要方案。当聚变反应释放出的中子撞击锂盐中的锂-6原子时，可生成氦和氚;混合物中的铍还能增加游离中子数量，帮助维持氚增殖。与此同时，这层熔盐还要承担保护磁体、冷却面向等离子体的部件、带走热量等任务。问题在于，熔盐在高温、中子辐照等环境下化学行为复杂，尤其是氚到底会以气体形式逸出，还是与氟结合形成具有腐蚀性且难以去除的氟化氚，直接关系到氚回收效率。
传统计算常用密度泛函理论来处理这类问题，但在熔盐自由能计算上误差可能较大，难以满足精确判断氚结合状态的需求。此次研究采用以量子为中心的计算流程，将复杂体系拆分成较小的原子团簇：经典计算机先处理相对简单的部分，量子计算机再用基于样本的量子对角化方法求解更复杂、电子纠缠更强的部分，最后由经典计算机整合结果。
研究人员选取熔盐FLiBe的九种构型，每种构型包含21个离子，并分别计算有氚和无氚情况下的能量。结果显示，量子力学方法得到的计算结果与主流经典碎片求解方法相符，证明这一思路具备继续扩展的潜力。
研究团队的长期目标，是建立一个由人工智能、超级计算机和量子计算机共同参与的循环流程：人工智能先从橡树岭国家实验室多年熔盐研究数据中筛选候选盐;超级计算机和AI模型进一步模拟其热工、增殖和材料表现;量子计算机则负责补足高精度化学计算，判断氚在盐中的结合与释放方式。后续团队计划把模拟团簇从21个离子扩大，并计算更多构型，以便更接近真实熔盐环境。
