元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势.pdf

第19卷 第3期 新疆石油天然气Vol.19 No.3 2023年9月 Xinjiang Oil&GasSept.2023基金项目：国家自然科学基金项目“工业无源网络的低功耗高可靠感知和传输方法研究”（61802184）；中国石油大学（北京）克拉玛依校区科研启动基金项目“面向智慧农业的绿色低碳无源技术研究”（XQZX20220004）；新疆维吾尔自治区天池博士计划项目。第一作者：骆灵（2001-），现就读于中国石油大学（北京）克拉玛依校区，本科，研究方向：机器学习、CCUS、元宇宙交叉融合方向。（Tel）13698120082（E-mail）通讯作者：李义常（1989-），2017年毕业于韩国汉阳大学电子系统工程专业，博士，中国石油大学（北京）克拉玛依校区硕士生导师，研究方向为碳中和、区块链、量子计算。（Tel）15951989159（E-mail）文章编号：16732677（2023）03086-09DOI：10.12388/j.issn.1673-2677.2023.03.013元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势骆灵1，李义常1，魏立尧2（1.中国石油大学（北京）克拉玛依校区，新疆克拉玛依 834000；2.中国石油新疆油田分公司电力公司（新能源项目部），新疆克拉玛依 834000）摘要：元宇宙是下一代互联网的终极状态，是与现实世界互联的沉浸式虚拟世界，其用途包括数字孪生场景下的实时渲染，以及遵循物理定律的高精度模拟仿真，正不断影响着整个世界。碳捕集、封存与利用技术（CCUS）是中国实现“双碳”目标的重要技术之一，与传统的碳捕集和封存技术（CCS）相比，具有经济收益与现实可操作性。目前CCUS技术在工程规范化上存在不足导致产业化成本高昂，对当今国内外CCUS技术发展现状做出总结，发现基于监督算法与无监督算法的机器学习在吸附剂的选择以及基于吸附剂的CO2捕获过程中能够发挥巨大作用，并且利用量子计算技术进行过程模拟和优化可以以较低成本捕获CO2。提出一种利用元宇宙技术群（尤其是机器学习）实现线上线下相结合的智能集成化管理系统作为展望未来的构想，以解决当今CCUS面临的产业化问题，全面助力CCUS实现规模化应用。关键词：元宇宙；CCUS；机器学习；碳中和；量子计算；人工智能中图分类号：TP3文献标识码：AUse of Metaverse Technology Clusters and Quantum Computing in CCUS：Research Status and TrendsLUO Ling1，LI Yichang1，WEI Liyao2（1.Karamay Campus，China University of Petroleum（Beijing），Karamay 834000，Xinjiang，China；2.New Energy Department of Elec-tric Power Company，PetroChina Xinjiang Oilfield Company，Karamay 834000，Xinjiang，China）Abstract：The metaverse represents the next generation of internet and is also an immersive virtual world connected to the real world on which it is having a profound effect.It is capable，for example，of real time rendering of digital twin scenarios and high-precision simu-lations that follow the laws of physics.Carbon Capture，Utilization，and Storage（CCUS）has come to be regarded as a critical core tech-nology for China to achieve its double carbon goal.Compared with conventional Carbon Capture and Storage（CCS）technology，it of-fers tangible economic benefits and practical operability.The metaverse can energize every aspect of CCUS.However，current CCUS engineering technology is not standardized，which means high industrialization costs.Our analysis of the current development status of CCUS technology at home and abroad reveals that machine learning based on supervised and unsupervised algorithms can play a huge role in CO2 capture using adsorption techniques；in particular on the selection of adsorbent materials.In addition，process simulation 86骆灵，等：元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势第19卷 第3期2020年9月，我国明确提出“双碳”目标，即2030年实现“碳达峰”和2060年实现“碳中和”两个目标。“双碳”目标是我国推动构建人类命运共同体和实现可持续发展的重要战略决策1。CO2捕集、利用与封存（Carbon Capture，Utilization and Storage，简称CCUS）指将CO2从工业排放源中分离后加以利用并封存，以实现CO2减排的工业过程。CCUS作为应对气候变化，实现CO2永久减排的技术，是目前能源领域在双碳目标下实现油气高效开采的重要手段2。元宇宙作为未来经济社会数字化转型的主场景之一，会对产业发展逻辑和社会生产与组织方式产生巨大影响3。近年来，元宇宙技术群中的机器学习技术、量子计算技术等新兴技术迅速发展，为CCUS技术的研究和应用带来了新的机遇。其中，元宇宙技术能够实现虚实融合，为CCUS技术的研究、展示和宣传提供了全新的思路和平台；量子计算技术则具有处理大规模数据和解决复杂问题的能力，为优化CCUS反应机理和材料设计等提供了强有力的支持；而机器学习则能够对CCUS技术的数据进行处理和分析，提高CCUS技术的效率和可行性。同时，中国政府在实现碳中和的道路上已经采取了多项重要措施和政策，为元宇宙技术、量子计算技术和机器学习在CCUS技术中的应用提供了良好的环境和支持。塔里木油田“十四五”新能源发展规划 中提出利用与封存提高采收率（CCUS-EOR）项目，初步形成传统能源产业与新能源融合发展格局4。我国已具备大规模CCUS的工程能力，中国石油吉林油田的CCUS-EOR项目是全球正在运行的21个大型CCUS项目之一，也是亚洲最大的EOR项目，CO2埋存能力约为35104 t/a，累计埋存CO2 225104 t5。并已建成了大庆低渗透、吉林特低渗透、长庆超低渗透、新疆砾岩等 4 个不同类型油藏 CCUS-EOR 国家级先导试验区，在吉林大情字井和大庆榆树林特低渗透油田开展工业化应用，占全国累计注入CO2总量的 75%6。本文全面梳理近年来全世界范围内机器学习在CCUS中的应用方向与重要突破，并结合中国实际情况，对相关技术的前景进行展望。1 元宇宙技术群的定义近年来，元宇宙技术已经成为了全球科技领域的热门话题。有研究人员提出了碳资产数字化管理体系的构建策略，旨在利用数字化技术实现碳资产的全生命周期管理和全流程管理7。而人工智能技术的智能化和自主学习能力，则为元宇宙的智能交互和决策提供了基础。此外，元宇宙的开发离不开网络和计算技术的支持，物联网技术也将为元宇宙中的各类设备提供智能化连接和数据传输功能。虚拟现实技术则可使用户在元宇宙中更加真实地感受和体验各种场景和事件。量子计算技术的出现，更是给元宇宙技术的发展带来了新的机遇和挑战。量子计算技术的高效处理和存储能力，能够极大地提高人工智能技术的训练效率和精度，使得元宇宙中的智能决策和交互更加智能化和高效化，如图1所示。此外，量子计算技术在信息加密和保护方面也具有巨大的潜力，可以为元宇宙中的数据安全提供更加强大的保障。因此，可以说量子计算技术是元宇宙技术的第七大支撑技术。它不仅为元宇宙的发展提供了新的技术支撑和推动，也为未来元宇宙的应用和发展带来了更加广阔的前景。图1 元宇宙技术群2 元宇宙技术群在碳捕集中的应用2.1 问题描述在CCUS中的碳捕集研究中，为优选物理或化学and optimization using quantum computing offers a lower cost option for CO2 capture than the technologies currently in use.This paper propos-es an intelligent，integrated，on and offline management systemusing metaverse technology clusters（particularly machine learning）as a vision for the future to solve the industrialization issues facing CCUS and help to achieve its large scale application.Key words：metaverse；CCUS；machine learning；carbon neutral；quantum computing；artificial intelligence引用：骆灵，李义常，魏立尧.元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势 J.新疆石油天然气，2023，19（3）：86-94.Cite：LUO Ling，LI Yichang，WEI Liyao.Use of metaverse technology clusters and quantum computing in ccus：research status and trends J.Xinjiang Oil&Gas，2023，19（3）：86-94.87新疆石油天然气2023年吸附介质，研究者一般通过多次试验筛选出CO2吸附率较高的物理介质或溶解度较高的化学介质作为碳捕集过程中用于捕集CO2的介质。但是，由于不同物理或化学物质在不同的温度、压强等条件下，对CO2的捕集能力不同，且存在数不胜数的需要研究的物理和化学物质，其成本是不可估量的。因此研究者们提出利用机器学习、量子计算等元宇宙技术群方法来预测不同物质在不同条件下对CO2的捕集能力或优化试验过程，以此来降低碳捕集成本。图2例示了机器学习与量子计算对碳捕集的加持作用。图2 机器学习与量子计算对碳捕集的加持作用2.2 研究现状2.2.1 基于机器学习的建模方法与成果机器学习被用于优化CO2捕集和分离的过程，包括选择最佳的溶剂、开发新型的分离膜、优化反应器的设计等。使用机器学习可以显著提高CO2吸附和分离过程的效率，例如选择最佳的溶剂可以将吸附率提高30%以上。Bidgoli等8综合了石油和天然气处理的热力学和筛选分析，确定重要的操作参数，以降低浮式生产储油卸油装置（FPSO）的能源需求，提高效率与产量。文章分别使用平滑样条方差分析（SS-ANOVA）、全局灵敏度分析算法（PAWN）、梯度回归模型和Morris算法四种基于机器学习的筛选分析算法对热力学和结构设计变量作灵敏度分析，实现了对FPSO总功耗、碳捕集和封存CO2去除效率和功耗以及总产油量的估计。袁湘州等9利用机器学习系统绘制了作为生物质废弃物衍生的多孔碳（BWDPCs）结构与组成特性的CO2吸附以及吸附参数。其中，梯度增强决策树不论是在训练集还是在测试集上都有良好的表现，文章将数据中的BWDPCs分为常规多孔碳和杂原子参杂多孔碳，具有较好的准确性和泛化能力。文章中的特征重要性揭示了吸附参数、结构性质和成分在基于BWDPCs的CO2吸附中的优先顺序，可以有效指导用于CO2吸附的多孔碳合成。Chen等10开发了用于预测CO2在不同浓度氨基酸盐溶液中的溶解度以及评价不同工艺参数与CO2溶解度关联性的多种机器学习集成模型。文章中将弱模型组合成鲁棒性强的模型，包括随机森林、极端随机树和使用Adaboost增强的KNN三种模型，重复试验，为每个模型建立正确的超参数，并进行优化。除此之外，在碳捕集方面，Sipcz等人11利用专门用于对CO2捕获、运输和储存过程进行建模和模拟的软件CO2SIM生成数据，使用多层前馈神经网络来研究在溶剂型CO2捕获过程中输入与输出的非线性关系。Nuchitprasittichai和Cremaschi使用不同的胺，利用响应面分析法和人工神经网络来最大限度地降低CO2的捕获成本。在吸收CO2的溶剂选择方面，Wang等12提出了一种主要包含四个步骤的策略。第一个步骤与目标系统有关，第二个步骤是使用COSMO-RS模型计算离子液体的选择性和解吸率，第三个步骤是用两个预测模型分别预测熔点和黏度，并利用支持向量机方法来寻找最优的离子溶液13。综上所述，机器学习可以基于分子结构和物理性质预测材料中CO2的吸附量和选择性，从而更高效的选择溶剂或合成多孔碳等物质对CO2进行分离，进而提高CO2的捕集效率，如图3所示。图3 机器学习赋能CO2捕获2.2.2 量子计算在CO2捕获中的应用在CO2捕获领域，Shen等14研究者突破性的将量子计算用于验证双相溶剂中CO2吸收的两极相互作用机理，实验结果表明双相溶剂中活性胺基团的变化决88骆灵，等：元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势第19卷 第3期定了吸附机制的变化。为了证明双相溶剂中两阶段相互作用的吸收机制的存在，利用量子计算研究了预测的反应路径和能量特性。Van der Meer等人15指出，CO2捕获技术的优化需要解决的一个主要问题是，如何找到最佳的吸收剂。量子计算机可以模拟这些吸收剂与CO2分子之间的相互作用，从而快速地预测出最佳的吸收剂。因此，量子计算技术可以显著减少寻找最佳吸收剂的时间和成本。在Stojanovi等人的论文中16，提出了一种利用量子计算技术优化CO2捕获过程的新方法。他们将CO2捕获问题转化为一个最优控制问题，并利用量子计算机在多项式时间内求解了这个问题。结果表明，与传统方法相比，利用量子计算机可以显著降低CO2捕获过程中的能耗和成本。除此之外，还有一些研究者将量子计算技术应用于模拟CO2吸附过程中的分子运动。例如，Islam等人17利用量子蒙特卡罗方法，对CO2在不同的碳材料表面上的吸附行为进行了模拟。结果可以准确地描述CO2在碳材料上的吸附行为，有助于更好地理解和优化CO2吸附材料的性能。Li等人18则介绍了一种利用量子化学方法研究CO2吸附机制的方法。使用密度泛函理论和分子动力学模拟方法，研究了CO2在不同表面性质的石墨烯材料上的吸附机制，并通过量子化学计算预测了吸附能力和吸附动力学。因此，量子计算在CO2捕获中有如下作用：通过模拟吸附剂与CO2分子之间的相互作用，快速预测最佳吸附剂，从而减少寻找最佳吸附剂的时间和成本；用于优化CO2捕集过程的能耗和成本，如将CO2捕集问题转化为最优控制问题，并在多项式时间内求解该问题。2.3 技术难点在用于CO2捕集的多孔碳合成过程中，需要预测吸附参数、结构性质和成分的优先顺序，以指导多孔碳的合成；对于用氨基酸盐溶液进行碳捕集的技术，需要预测CO2在不同浓度下的溶解度，以评价不同工艺参数与CO2溶解度的关联性；在选择用于吸收CO2的溶剂时，需要综合考虑离子液体的选择性、解吸率、熔点和黏度等因素。这都需要对机器学习模型的选择和参数优化有深入的理解。而对于溶剂型CO2捕获过程，需要研究输入和输出之间的非线性关系，以实现更准确的预测和控制。这需要熟练掌握多层前馈神经网络和CO2SIM等建模工具。碳捕获过程涉及到多种物质的相互作用，需要对这些物质的特性进行详细的分析和处理。量子计算机需要能够高效地处理这些大规模的数据和信息，以快速准确地模拟各种碳捕获过程。碳捕获领域中存在多种不同类型的问题，包括但不限于吸收剂筛选、捕获过程的优化和能量消耗的降低等。量子计算机需要能够应对这些不同类型的问题，提供多种适用的算法和计算模型。在碳捕获领域中，精度是至关重要的。不准确的模拟结果可能会导致捕获过程的失败或者不理想结果。量子计算机需要提供高精度的计算和模拟能力，以准确地预测各种碳捕获过程的结果和性能。2.4 发展趋势近期发展起来的联邦学习、元学习和小样本学习，可以有效解决实验数据不足的问题。联邦学习是机器学习的一种使能技术，适用于出于隐私或监管原因无法集中分析数据的场景19。在碳捕集的实验中，需要训练模型的研究人员可以下载云端模型，并上传数据进行训练，再向云端发送训练好的模型，云端综合处理来自不同人员上传的模型，再生成一个新模型发给研究人员，利用不同研究人员手中不同的数据再进行训练，直至得到最终的碳捕集模型。而元学习与小样本学习则是可以利用少量的数据训练出高精确的模型。3 元宇宙技术群在CO2运输中的应用3.1 问题描述CO2运输是CCUS技术链的重要组成部分。CO2需要从发电厂、钢铁厂、炼油厂等工业源采集，然后通过管道、船舶、铁路等方式运输到CO2封存地点进行长期封存，如图4所示。在原油输配系统中，优化管道运输方式能提升原油销售效益上亿元20。同理，CO2运输的成功与否直接影响着整个CCUS技术链的效益。但是，CO2的运输涉及到复杂的物理和化学过程，如流体流动和相变等，其模拟和优化是一项复杂的工作。3.2 研究现状3.2.1 基于机器学习的建模方法与成果在CCUS中，CO2质量流量测量对于确保工艺的稳定性和环境效益是至关重要的。目前科氏质量流量计作为当前最精确的单相质量流量计，具有直接测量质量流量的能力，但在测量两相流量时存在较大误差11，因此可以采用机器学习方法来提高科氏质量流量计在多相流量测量的精度。Wang等人21采用人工神经网络、支持向量机等机器学习算法对流体质量和梯度流场进行估计。机器学习算法的输入由科里奥利流量计和差压传感器获得。质量流量测量的输入89新疆石油天然气2023年变量为表观质量流量、表观密度、阻尼和压差（DP），梯度流场测量的输入变量为表观质量流量、密度和压差11。除此之外，Wang等人22提出了一个基于深度学习的CO2输送风险预测模型。该模型利用了多种深度学习算法对CO2输送的风险进行预测和评估。Ta-vakkoli等人23使用基于机器学习的方法来开发一个CO2管道的状态监测系统。该系统采用多种机器学习算法，对CO2管道的状态进行实时监测，收集数据并加以统计分析、模拟预测，从而实现对CO2输送过程中风险的实时评估。图4 CCUS流程图3.2.2 量子计算在CO2运输中的应用在量子计算方面，Hassanvand等人24提出了一种基于量子计算的CO2输送优化模型。该模型利用了量子近似优化算法来实现CO2输送路径的优化，并通过比较传统的经典算法和量子算法，证明了量子算法在CO2输送路径优化中的优越性。Duan等人25提出了一个基于量子优化算法的CO2管道输送路径优化模型。该模型结合了机器学习算法和量子计算的优势，通过优化输送路径，实现了对CO2管道输送的可靠性和经济性的最优化，如图5所示。这些研究成果表明，机器学习和量子计算技术对高精度的流量计量和实时监控有着重要的影响。通过利用机器学习算法对输入数据进行处理，可以提高科氏质量流量计在多相流量测量中的精度，并利用模型对返回参数的输出，实现对CO2输送过程中的风险实时评估。同时，利用量子计算技术可以实现对CO2输送路径的方案优化、筛选，提高CO2管道输送的可靠性和经济效益。图5 低成本传感器和量子计算与机器学习算法的典型CO2流量测量系统3.3 观点与前景随着CCUS技术的不断发展，CO2的运输已经成为碳中和的关键环节。CO2的流量计量在CO2运输过程中至关重要，这需要高精度的传感器和数据处理系统。传统的计算方法在CO2运输过程中难以实现高精度的流量计量和实时监控，因此机器学习和量子计算成为了新的研究方向。机器学习算法在CO2运输中的校准工作中发挥了重要作用。同时，量子计算的优越性也被越来越多的人所关注，其运算速度快、功耗低的特点可以提高CO2运输可靠性和经济性。90骆灵，等：元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势第19卷 第3期4 元宇宙技术群在碳存储和利用中的应用4.1 问题描述在碳存储和利用中，机器学习可以用于建立模型，以预测各种碳捕集和利用技术的性能，例如，预测CO2的吸收能力或化学反应的速率。机器学习还可以用于优化碳捕集和利用过程中的参数设置，以实现更高效的碳捕集和利用。另一方面，量子计算是利用量子力学原理的计算技术。在碳存储和利用中，量子计算可以用于优化碳捕集和利用过程中的化学反应路径和反应条件，以实现更高效的碳捕集和利用。例如，利用量子计算可以计算出反应物和产物之间的能量差异，并找到最佳的反应条件。此外，量子计算还可以用于模拟化学反应的动力学和热力学性质，以帮助设计更高效的碳捕集和利用技术。机器学习和量子计算在CO2存储模拟中可以发挥重用作用，能够加速模拟和提高预测的准确性。在用过数据采集和预处理后，对数据进行特征提取，利用机器学习算法可以训练出较好的预测CO2存储性能的模型。而量子计算可以较为准确的模拟出CO2与存储材料之间的相互作用，并以此来选择存储材料。4.2 研究现状4.2.1 基于机器学习的建模方法与成果机器学习可以用于预测不同地质储层的CO2封存能力，并帮助选择最佳的封存地点，以减少温室气体的排放量和节约项目成本。Al-Mudhafar等26分别使用二次判别分析法，模糊逻辑遗传算法，多元自适应回归，梯度回归模型建立了简易的物理代理模型去替代复杂的油藏程序。这个代理模型用于评价与优化CO2辅助重力泄油（CO2-GAGD）过程。在GAGD过程优化中，GBM算法获得了最高的调整R2和最低的均方根预测误差，得到了最准确的元模型并以此代理元模型实现了CO2-GAGD过程的快速优化。You等27研发了一种基于机器学习的CO2-EOR的工作流程，实现了对油气采收率，CO2封存量和项目净现值的优化。他们利用高斯核函数的支持向量机和多目标粒子优化方法耦合，得到了帕累托最优解。文章指出，税收优惠政策（Section 45Q）对CO2-EOR项目的经济回报有关键作用。Vo-Thanh等28在盐碱地地下咸水层存储CO2研究领域做出了贡献。文章指出CO2在地下咸水层中的残留和溶解捕获效率是CO2封存性能的重要指标，并由此确定了三种机器学习模型来预测CO2的残留捕获指数（RTI）和溶解捕获指数（STI）。实验分别采用通用回归神经网络、利用LMA算法的多层感知机和利用贝叶斯正则化优化的多层感知机进行建模，结果表明，使用机器学习技术与仿真数据有良好的一致性。4.2.2 碳存储与利用中关于超临界CO2的研究超临界CO2（scCO2）就是温度和压力处于临界温度与临界压力以上的CO2，其临界温度低，易于分离溶剂与产物等性质，使得scCO2在医药、能源、化工等方面有着极其广泛的应用29，如图6所示。除此之外，scCO2压裂是开发利用非常规油气资源的有效手段之一39。因此，scCO2在碳利用方面有着十分重要的地位。图6 scCO2在CCUS碳利用中的前景图Bemani等31利用支持向量机和自适应神经模糊推理系统等四种机器学习算法对不同酸在scCO2中的溶解度进行了计算研究，如图7所示。文章中根据酸的温度、压力、碳数等性质和酸的解离常数，对不同酸在CO2中的溶解度进行预测并且对提出的模型进行了灵敏度分析。文章指出最小二乘支持向量机模型的性能优于其他模型，其灵敏度分析结果表明，酸的分子量是影响酸在scCO2中溶解度的最主要因素。Chinh等32建立神经网络来研究一些药物在scCO2的溶解度与系统压力与温度的关系。该模型已经开发并测试了水杨酸盐和地西他滨药物，并使用开发的机器学习模型预测了它们在不同压力和温度下的溶解度。同样在医药领域，Zhu等33提出了一种基于神经模糊系统的机器学习方法，即自适应神经模糊推理系统（ANFIS）。该算法用于模拟一种被广泛使用的抗癌药物（busulfan）在scCO2中的溶解度。4.2.3 量子计算在碳存储和利用中的应用使用量子计算可以快速计算出催化剂的性能，例如使用基于量子化学理论的算法可以将计算时间缩短至传统方法的千分之一。主要研究成果见表1。91新疆石油天然气2023年Babbush等人34探讨了使用量子计算来模拟分子结构和反应过程的潜力。该研究使用量子计算来模拟一种有机分子的性质，并探讨其在碳捕集和储存领域中应用。Cao等人35研究探讨了使用量子计算机来设计具有高效能力的碳催化剂可能性。该研究使用了一种基于量子化学理论的算法，可以快速计算出催化剂的性能，并通过对这些性能进行优化来设计出高效的催化剂。图7 基于机器学习研究超临界CO2溶解度流程图Barkoutsos等人36使用了一种基于量子Monte Carlo方法的算法来模拟化学反应，并将其应用于一种用于CO2还原的催化剂设计中。研究结果表明，该算法可以大大加快反应模拟的速度，并提供更准确的结果，从而有助于加速碳捕集和储存领域的进展。Bi-amonte等人37在2020年发表的文章探讨了如何将量子计算和机器学习结合起来。基于这点，可以用于设计高效的催化剂。文章提出了一种新的基于量子机器学习的方法，可以快速计算出催化剂的性能，并帮助设计出更高效的催化剂。表1 量子计算赋能碳存储和利用的主要研究方向及成果研究员Babbush等Cao等Barkoutsos等Biamonte研究方法量子计算量子计算机量子Monte Carlo方法量子机器学习研究方向模拟分子结构催化剂模拟化学反应催化剂研究成果成果模拟了分子的性质快速计算催化剂性能加快模拟速度设计更高效的催化剂文献溯源文献 34文献 35文献 36文献 374.3 技术难点碳存储和利用方面具有实验方法单一和应用场景单一的瓶颈。尤其在碳利用方面，以scCO2作溶剂的应用为例，scCO2的作用大多被局限于做某种药品的溶剂，从而提高药品产量，并且研究人员探究药品在scCO2中的溶解度时，通常的研究方式是通过对比多种机器学习技术，选择预测能力好的机器学习技术作为预测该种药品在scCO2中溶解度的方法。除此之外，在建立CO2储存和利用模型时，数据的不确定性和多样性可能导致模型的不准确性和不稳定性。碳存储和利用领域的问题往往非常复杂，需要处理大量的变量和复杂的非线性关系，这可能导致建立的模型过于复杂而难以处理。4.4 发展趋势在现有研究中，scCO2作为一种非常重要的碳利用手段，其具有高溶解度、低黏度、易回收和再利用等优良特性，在化学、工程和材料等领域具有广泛的应用前景。此外，利用各种机器学习算法优化碳存储的流程，能够提高碳的利用效率和经济效益，因此这也是未来碳存储和利用领域的重要研究方向之一。例如，利用深度学习算法来识别和分类CO2储存场所的地质特征，可以更好地评估CO2的存储风险和预测CO2的泄漏概率。另外，综合利用元宇宙技术群的各种技术，如量子计算、人工智能、物联网等，可以更好地探索碳存储和利用的潜在应用场景。例如，通过应用量子计算和机器学习算法，可以更好地设计和优化催化剂，提高其催化效率和选择性。5 研究展望机器学习可以应用于优化溶剂选择和设计吸附、脱附等过程，提高CCUS系统的效率。在CO2传输方面，机器学习可以预测管道泄漏风险和优化输送方92骆灵，等：元宇宙技术群与量子计算赋能CCUS研究现状及趋势第19卷 第3期案。在CO2注入和储存方面，机器学习可以预测和优化地下CO2储存容量和效率，评估注入过程中的岩石应力和渗透性变化等。机器学习还可以应用于对CO2储存地点的优化选择和评估，实现对CCUS系统的智能监控和管理。技术专家们正在推动开发相关的机器学习框架作为研究工具38。在多样化的应用场景中，人们可以根据不同的数据特点，选择合适的机器学习算法来进行实际应用。此外，对大型预训练模型进行微调，以使其更好地适应当前所处理的数据，这一领域也将成为未来研究的重要热点之一。量子计算具有并行计算能力和优化算法，拥有比经典计算机更为强大的计算能力39，可以帮助解决CCUS中的优化问题，如优化溶剂设计和选择、CO2的捕集和传输过程、CO2注入和储存方案等。此外，量子计算还可以模拟CCUS系统中的化学反应和物理过程，以更准确地评估CCUS系统的效率和可靠性。随着CCUS技术的发展和应用，量子计算和机器学习将在CCUS中发挥越来越重要的作用。机器学习将可以应用于更复杂和多样化的CCUS系统中，实现对CCUS系统的综合优化和决策支持。相较于传统的数值模拟方法，机器学习代理模型可以提升计算速度40。机器学习技术还将和其他领域的技术结合，例如大数据、云计算、物联网等，实现对CCUS系统的更全面和精细的监测、控制和管理。量子计算在CCUS中的应用也将随着技术的发展不断增强，实现对CCUS中的化学反应和物理过程的精准模拟，成为优化和改进CCUS技术的重要工具之一。参考文献1 张馨升.“双碳”目标下化工企业环境成本管理 J.合作经济与科技，2022，（11）：106-107.2 朱道义，施辰扬，赵岩龙，等.二氧化碳驱化学封窜材料与方法研究进展及应用 J.新疆石油天然气，2023，19（1）：65-72.3 左鹏飞.元宇宙的主要特征、发展态势及风险研判 J/OL.社会科学辑刊，2023，（1）：196-202.4 张晨阳，王福焕，魏华，等.“双碳”目标下塔里木油田油气与新能源融合发展实践 J.新疆石油天然气，2022，18（2）：16-20.5 雷英杰.中国二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）年度报告（2021）发布建议开展大规模 CCUS 示范与产业化集群建设J.环境经济，2021，（16）：40-42.6 宋新民，王峰，马德胜，等.中国石油二氧化碳捕集、驱油与埋存技术进展及展望 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