为破解能源化工行业核心复杂问题求解痛点，推动油气产业数字化转型、智能化发展，中石油（北京）数智研究院（以下简称“数智研究院”），聚焦量子计算前沿领域，主动布局行业应用研究，与清华大学、中国石油大学（北京）、华翊量子等多个量子计算研究团队开展合作，利用各自技术与资源优势构建协同创新体系，目前已在油气产业链优化、油气藏数值模拟、催化剂及新材料模拟等多个关键问题方向开展探索性研究并取得初步成果。
在油气产业链优化方向，在求解生产调度、物流运输、原油贸易等典型产业链场景中，求解最优化的过程中常涉及经典的离散变量优化问题，传统的分支定界等算法会随着问题中整型变量（0和1变量）的增多而陷入组合爆炸的困境，求解时间会大幅增加或无法找到可行解，在部分紧急场景下，难以满足技术人员快速获取计算结果进行决策的需求。数智研究院量子计算研究团队攻关量子-经典融合算法，将问题分解概念应用于量子近似优化算法（QAOA），开发出具有子QUBO提取的混合QUBO解算器，这种方法可结合经典计算与量子计算两者的优势，实现解的质量和求解速度的同步提升。在油气藏数值模拟方向，核心在于通过数学方法精确描述多相流体在多孔介质中的复杂流动规律，并借助计算机进行求解与预测，传统方法在处理更大规模稀疏线性方程组时遭遇瓶颈，求解时间指数上升。数智研究院量子计算研究团队，攻关改进型HHL算法，将经典计算对维度N的线性依赖（N）提升至对维度N的对数性依赖（logN），在处理由精细网格剖分产生的数百万甚至数十亿自由度的油藏模型时，大幅提升地层结构预测、油藏数值模拟的精度与效率。
在催化剂与功能分子设计方向，传统DFT（密度泛函理论）等方法虽可通过模拟方法求解基态电子密度来描述多电子系统的物理性质，但在处理分子激发态、动力学过程等微观尺度问题时，仍旧存在计算“大而不精”的问题，无法很好满足设计新材料、预测化学反应等需求。数智研究院量子计算研究团队构建量子计算与密度泛函理论深度融合的混合框架，通过量子变分算法校正传统计算误差，同步开发混合算法，加速新型高效催化剂智能发现。
未来，数智研究院将持续深耕能源化工行业量子计算研究，深化与行业领先实践团队的合作，依托中石油内部场景优势，聚焦核心技术痛点加大研发投入，拓展量子计算在油气全链条的应用场景，加速成果转化，打造量子赋能能源创新的标杆案例，引领产业高质量发展。
