Navegando por Autor "Dantas, Gabriel Nogueira da Silva"
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TCC Análise de escalabilidade em simulação de reservatórios de petróleo via elementos finitos e programação distribuída (MPI)(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-10) Dantas, Gabriel Nogueira da Silva; Souza, Samuel Xavier de; Schneider, Kleiton Andre; 0000-0002-6892-8644; http://lattes.cnpq.br/5245557284932047; 0000-0001-8747-4580; http://lattes.cnpq.br/9892239670106361; 0000-0001-8825-300X; http://lattes.cnpq.br/9995718463107281; Araújo, Roger Rommel Ferreira de; 0000-0003-0958-0315; http://lattes.cnpq.br/2469398155033763A simulação computacional de reservatórios de petróleo é fundamental para a tomada de decisões estratégicas na indústria de óleo e gás, sendo a precisão numérica dos modelos e a eficiência computacional fatores críticos. Este trabalho propõe uma implementação de paralelização híbrida para o solucionador de sistemas lineares de um código númerico baseado no método dos elementos finitos estabilizados, desenvolvido para simular a injeção de soluções poliméricas em reservatórios. A implementação foi realizada em Fortran 90, combinando OpenMP para paralelismo em sistemas de memória compartilhada e MPI para memória distribuída. Utilizou-se a biblioteca Hypre para a solução de sistemas lineares e MPI para a distribuição de dados entre processos. Foi empregado um balanceamento de carga estático, definido a partir da distribuição do número de equações do sistema linear entre os processos. Os experimentos foram realizados no Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD) da UFRN, utilizando malhas não estruturadas de diferentes tamanhos. Os resultados demonstraram melhorias significativas na etapa de solução de sistemas lineares, com reduções de até 74% no tempo de solução de sistemas lineares utilizando 4 nós computacionais com 4 processos MPI e 16 threads cada. A análise de escalabilidade revelou que a implementação apresenta tanto escalabilidade forte quanto fraca, embora o speedup tenha sido sublinear, indicando oportunidades de otimização futura.