Modelo computacional paralelo para a hidrodinâmica e para o transporte de substâncias bidimensional e tridimensional

Abstract

Neste trabalho desenvolveu-se e implementou-se um modelo computacional paralelo multifísica para a simulação do transporte de substâncias e do escoamento hidrodinâmico, bidimensional (2D) e tridimensional (3D), em corpos de água. Sua motivação está centrada no fato de que as margens e zonas costeiras de rios, lagos, estuários, mares e oceanos são locais de aglomerações de seres humanos, dada a sua importância para as atividades econômica, de transporte e de lazer, causando desequilíbrios a esses ecossistemas. Esse fato impulsiona o desenvolvimento de pesquisas relativas a esta temática. Portanto, o objetivo deste trabalho é o de construir um modelo computacional com alta qualidade numérica, que possibilite simular os comportamentos da hidrodinâmica e do transporte escalar de substâncias em corpos de água com complexa configuração geométrica, visando a contribuir para seu manejo racional. Visto que a ênfase nessa tese são os aspectos numéricos e computacionais dos algoritmos, analisaram-se as características e propriedades numérico-computacionais que as soluções devem contemplar, tais como a estabilidade, a monotonicidade, a positividade e a conservação da massa. As estratégias de soluções enfocam os termos advectivos e difusivos, horizontais e verticais, da equação do transporte. Desse modo, a advecção horizontal é resolvida empregando o método da limitação dos fluxos de Sweby, e o transporte vertical (advecção e difusão) é resolvido com os métodos beta de Gross e de Crank-Nicolson. São empregadas malhas com distintas resoluções para a solução do problema multifísica. O esquema numérico resultante é semi-implícito, computacionalmente eficiente, estável e fornece acurácia espacial e temporal de segunda ordem. Os sistemas de equações resultantes da discretização, em diferenças finitas, das equações do escoamento e do transporte 3D, são de grande porte, lineares, esparsos e simétricos definidos-positivos (SDP). No caso 2D os sistemas são lineares, mas os sistemas de equações para a equação do transporte não são simétricos. Assim, para a solução de sistemas de equações SDP e dos sistemas não simétricos empregam-se, respectivamente, os métodos do subespaço de Krylov do gradiente conjugado e do resíduo mínimo generalizado. No caso da solução dos sistemas 3-diagonal, utiliza-se o algoritmo de Thomas e o algoritmo de Cholesky. A solução paralela foi obtida sob duas abordagens. A decomposição ou particionamento de dados, onde as operações e os dados são distribuídos entre os processos disponíveis e são resolvidos em paralelo. E, a decomposição de domínio, onde obtém-se a solução do problema global combinando as soluções de subproblemas locais. Em particular, emprega-se neste trabalho, o método de decomposição de domínio aditivo de Schwarz, como método de solução, e como pré-condicionador. Para maximizar a relação computação/comunicação, visto que a eficiência computacional da solução paralela depende diretamente do balanceamento de carga e da minimização da comunicação entre os processos, empregou-se algoritmos de particionamento de grafos para obter localmente os subproblemas, ou as partes dos dados. O modelo computacional paralelo resultante mostrou-se computacionalmente eficiente e com alta qualidade numérica.

A multi-physics parallel computational model was developed and implemented for the simulation of substance transport and for the two-dimensional (2D) and threedimensional (3D) hydrodynamic flow in water bodies. The motivation for this work is focused in the fact that the margins and coastal zones of rivers, lakes, estuaries, seas and oceans are places of human agglomeration, because of their importance for economic, transport, and leisure activities causing ecosystem disequilibrium. This fact stimulates the researches related to this topic. Therefore, the goal of this work is to build a computational model of high numerical quality, that allows the simulation of hydrodynamics and of scalar transport of substances behavior in water bodies of complex configuration, aiming at their rational management. Since the focuses of this thesis are the numerical and computational aspects of the algorithms, the main numerical-computational characteristics and properties that the solutions need to fulfill were analyzed. That is: stability, monotonicity, positivity and mass conservation. Solution strategies focus on advective and diffusive terms, horizontal and vertical terms of the transport equation. In this way, horizontal advection is solved using Sweby’s flow limiting method; and the vertical transport (advection and diffusion) is solved with Gross and Crank-Nicolson’s beta methods. Meshes of different resolutions are employed in the solution of the multi-physics problem. The resulting numerical scheme is semi-implicit, computationally efficient, stable and provides second order accuracy in space and in time. The equation systems resulting of the discretization, in finite differences, of the flow and 3D transport are of large scale, linear, sparse and symmetric positive definite (SPD). In the 2D case, the systems are linear, but the equation systems for the transport equation are not symmetric. Therefore, for the solution of SPD equation systems and of the non-symmetric systems we employ, respectively, the methods of Krylov’s sub-space of the conjugate gradient and of the generalized minimum residue. In the case of the solution of 3-diagonal systems, Thomas algorithm and Cholesky algorithm are used. The parallel solution was obtained through two approaches. In data decomposition or partitioning, operation and data are distributed among the processes available and are solved in parallel. In domain decomposition the solution of the global problem is obtained combining the solutions of the local sub-problems. In particular, in this work, Schwarz additive domain decomposition method is used as solution method and as preconditioner. In order to maximize the computation/communication relation, since the computational efficiency of the parallel solution depends directly of the load balancing and of the minimization of the communication between processes, graph-partitioning algorithms were used to obtain the sub-problems or part of the data locally. The resulting parallel computational model is computationally efficient and of high numerical quality.