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近期容错量子计算（FTQC）系统设计面临两大制约因素：有限的容错预算以及非克利福德门主要采用串行执行模式。因此，降低高错误率指令数量成为程序成功执行的关键。本研究聚焦于提取器架构——一种新近提出的FTQC设计方案，可在BB码族等空间高效的量子纠错码上实现通用量子计算。该架构中，超过90%的程序总误差源自合成蒸馏过程（synthillation），该过程涉及实现非克利福德门所需的|T⟩态制备与注入。研究人员发现标准Rz合成蒸馏需要多次串行|T⟩态注入，每次注入都需执行架构中最耗资源的跨模块测量操作，这些操作累积误差占总体容错预算的主导地位。 为解决这一瓶颈，该团队提出INJEQT方案——采用双工厂设计，通过辅助编码合成具有更低错误率的Rz(θ)态。这些量子态仅需恒定次数的跨模块测量即可注入提取器模块，使总体错误率最高降低22倍。通过预取策略并行制备Rz态及其校正态，进一步将时钟周期缩短最高13倍，时空成本降低最高7.2倍（需针对不同指标优化选择INJEQT工厂数量）。研究评估了蒸馏法、培养法和STAR法等多种态制备技术，并建模了基于格点手术与横贯CNOT注入的执行时间。结果表明INJEQT方案对工厂选择与器件技术具有普适鲁棒性，可为FTQC架构设计提供更高效的解决方案。