Submitted by AMAURI GABRIEL DE JESUS JUNIOR null (engcomp.amauri@gmail.com) on 2016-04-26T22:38:30Z No. of bitstreams: 1 dissertacao.pdf: 2768291 bytes, checksum: 95f3a5b55640c18b626bd655f9d741ed (MD5) / Rejected by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-04-28T20:45:50Z (GMT) / Submitted by AMAURI GABRIEL DE JESUS JUNIOR null (engcomp.amauri@gmail.com) on 2016-04-29T13:43:21Z No. of bitstreams: 1 dissertacao.pdf: 2771977 bytes, checksum: 4fbc89c116e007f08725eca70f97172a (MD5) / Rejected by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: A versão final da dissertação deve ser submetida no formato PDF (Portable Document Format) e o arquivo não deve estar protegido. Por favor, corrija o arquivo PDF e realize uma nova submissão com o arquivo desprotegido. Agradecemos a compreensão. on 2016-04-29T17:34:45Z (GMT) / Submitted by AMAURI GABRIEL DE JESUS JUNIOR null (engcomp.amauri@gmail.com) on 2016-05-05T22:21:23Z No. of bitstreams: 1 dissertacao.pdf: 2771977 bytes, checksum: 4fbc89c116e007f08725eca70f97172a (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-05-09T20:13:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 jesusjunior_ag_me_prud.pdf: 2771977 bytes, checksum: 4fbc89c116e007f08725eca70f97172a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-09T20:13:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 jesusjunior_ag_me_prud.pdf: 2771977 bytes, checksum: 4fbc89c116e007f08725eca70f97172a (MD5) Previous issue date: 2016-03-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Esse trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de reinicialização para métodos level-set com aplicação em escoamentos de fluidos. O transporte da interface é feito com um método WENO de quinta ordem para as derivadas espaciais, e um Runge-Kutta de terceira ordem para a derivada temporal. Utilizamos malha uniforme, no contexto de diferenças finitas, e nos limitamos a estudar casos bidimensionais. Após o estudo da advecção da interface, apresentamos duas técnicas de reinicialização para restaurar a propriedade de função distância da função level-set sem, que haja perda de massa. A primeira das técnicas consiste na resolução de uma equação diferencial parcial, e a outra é puramente geométrica. Utilizando as Equações de Navier-Stokes, estudamos duas técnicas para o cálculo da força devido à tensão superficial: CSF e SSF. Apresentamos testes numéricos com velocidade prescrita para verificar as duas técnicas de reinicialização, e resolvemos problemas de escoamentos bifásicos com tensão superficial para verificar como as duas técnicas de reinicialização se comportam nesse tipo de problema. / This work presents a study about redistancing schemes for level-set methods with applications in fluid flow. The transport of the interface is performed with a fifth order WENO scheme combined with a third order accurate Runge-Kutta method. After the advection of the interface, we analise two redistancing methods to restore the distance function property of the level-set function. The first method consists in the solution of a partial differential equation, while the other is fully geometric. Using the Navier-Stokes equations, we study two different techniques for the calculation of the surface tension force: CSF and SSF. In order to numerically verify the two redistancing schemes, we present tests with prescribed velocity field. Finally, we apply the redistancing techniques for solving biphase fluid flows in the presence of the surface tension.

Simulações de escoamentos multifásicos são de grande interesse em aplicações práticas na indústria, em particular na indústria petrolífera, entre outras. Vários processos dependem do entendimento físico de escoamentos envolvendo iteração com partículas, sedimentação e separação de fluidos. Dos muitos métodos existentes para a simulação dos processos acima descritos, há um crescente interesse no aumento de precisão, o que levou ao desenvolvimento de estratégias que utilizam esquemas de elementos finitos discretizados em malhas dinâmicas e adaptativas, usando uma formulação ALE (do inglês, Arbitrary Lagrangian-Eulerian), juntamente com uma representação geométrica da interface. Neste sentido, este trabalho tem o objetivo de estudar e implementar estratégias robustas de controle e adaptação de malhas, em situações onde a malha dinâmica é sujeita a grandes deformações. Uma biblioteca de algoritmos e rotinas foi então desenvolvida para este fim, implementando técnicas de controle e otimização da qualidade dos elementos da malha, técnicas de adaptação da interface entre fluidos com esquemas de conservação de massa, técnicas de mudanças topológicas e preservação de propriedades materiais, além de uma comunicação facilitada destas rotinas com códigos de simulação numérica de escoamentos multifásicos existentes / Multiphase flow simulations are of great interest in practical applications, particularly in the oil industry. Several processes depend on understanding physical aspects of flows with particle interaction, sedimentation and fluid separation. Among the several existing methods to simulate the processes described above, theres a growing interest in achieving higher precision, which led to the development of strategies that use finite element discretization in adaptive, dynamic meshes, using the ALE formatulation along with a geometrical representation of the interface. In this context, this thesis aims to study and implement robust strategies for mesh adaptation, for cases where the dynamic mesh is subject to large deformations. A library of routines and algorithms was developed, implementing mesh elements control and quality optimization techniques, fluid interface adaptation techniques with a mass conservation scheme, topological modifications and material properties preservation techniques, and also a decoupled, simplified communication between these routines with existing multiphase flow numerical simulation code

Este trabalho consiste em introduzir uma nova abordagem de representação de superfície no ambiente de simulação Freeflow2D. Consiste em usar Partição da Unidade Implícita para estimar da superfície a geometria, normais e curvatura. Procurando se valer das vantagens de métodos do tipo meshless (sem malha) conservando no entanto a malha Lagrangiana, no interesse de manter o fácil acesso de vizinhança, inserção e eliminação de pontos / The objective of this work is to introduce a new approache of surface representation within the Freeflow system. It consists of using implicit functions by means of Partition of Unit Implicit to estimate surface geometry, normals and curvature. Aiming at the advantages of meshless methods of surface representation whilst keeping the Lagrangian mesh in order to preserve ease of access of geometric vicinity, particle insertion and removal

Simulações de escoamentos multifásicos são de grande interesse em aplicações práticas na indústria, em particular na indústria petrolífera, entre outras. Vários processos dependem do entendimento físico de escoamentos envolvendo iteração com partículas, sedimentação e separação de fluidos. Dos muitos métodos existentes para a simulação dos processos acima descritos, há um crescente interesse no aumento de precisão, o que levou ao desenvolvimento de estratégias que utilizam esquemas de elementos finitos discretizados em malhas dinâmicas e adaptativas, usando uma formulação ALE (do inglês, Arbitrary Lagrangian-Eulerian), juntamente com uma representação geométrica da interface. Neste sentido, este trabalho tem o objetivo de estudar e implementar estratégias robustas de controle e adaptação de malhas, em situações onde a malha dinâmica é sujeita a grandes deformações. Uma biblioteca de algoritmos e rotinas foi então desenvolvida para este fim, implementando técnicas de controle e otimização da qualidade dos elementos da malha, técnicas de adaptação da interface entre fluidos com esquemas de conservação de massa, técnicas de mudanças topológicas e preservação de propriedades materiais, além de uma comunicação facilitada destas rotinas com códigos de simulação numérica de escoamentos multifásicos existentes / Multiphase flow simulations are of great interest in practical applications, particularly in the oil industry. Several processes depend on understanding physical aspects of flows with particle interaction, sedimentation and fluid separation. Among the several existing methods to simulate the processes described above, theres a growing interest in achieving higher precision, which led to the development of strategies that use finite element discretization in adaptive, dynamic meshes, using the ALE formatulation along with a geometrical representation of the interface. In this context, this thesis aims to study and implement robust strategies for mesh adaptation, for cases where the dynamic mesh is subject to large deformations. A library of routines and algorithms was developed, implementing mesh elements control and quality optimization techniques, fluid interface adaptation techniques with a mass conservation scheme, topological modifications and material properties preservation techniques, and also a decoupled, simplified communication between these routines with existing multiphase flow numerical simulation code

Este trabalho consiste em introduzir uma nova abordagem de representação de superfície no ambiente de simulação Freeflow2D. Consiste em usar Partição da Unidade Implícita para estimar da superfície a geometria, normais e curvatura. Procurando se valer das vantagens de métodos do tipo meshless (sem malha) conservando no entanto a malha Lagrangiana, no interesse de manter o fácil acesso de vizinhança, inserção e eliminação de pontos / The objective of this work is to introduce a new approache of surface representation within the Freeflow system. It consists of using implicit functions by means of Partition of Unit Implicit to estimate surface geometry, normals and curvature. Aiming at the advantages of meshless methods of surface representation whilst keeping the Lagrangian mesh in order to preserve ease of access of geometric vicinity, particle insertion and removal

O principal objetivo deste trabalho é contribuir para o desenvolvimento de uma nova técnica de reconstrução numérica do problema de tomografia por impedância elétrica. A abordagem adotada baseia-se na minimização de um funcional de erro convenientemente definido, cujo ponto de mínimo global está relacionado com a imagem do escoamento sensoriado. Nesta formulação, o mau condicionamento se manifesta através de características topológicas dos funcionais de erro (patologia) que prejudicam o desempenho dos métodos de otimização na obtenção do mínimo. Esta abordagem tem vantagens significativas em relação às abordagens tradicionais, normalmente baseadas em hipóteses restritivas e pouco realistas como, por exemplo, considerar o campo de sensoriamento bidimensional e paralelo, além de independente do escoamento. Testes numéricos permitiram realizar estudos preliminares sobre as características topológicas do funcional de erro, necessários para a seleção de métodos de otimização passíveis de serem especializados para a solução do problema tratado neste trabalho. Nestes testes identificou-se a patologia característica do problema tratado: presença de uma região plana (inclinação virtualmente nula) circundando o mínimo global procurado. Dentre os diferentes métodos de otimização considerados, optou-se pelo desenvolvimento de uma estratégia baseada em algoritmos genéticos, devido às suas características serem melhor adaptáveis à patologia do problema em questão. O desempenho do método de otimização desenvolvido foi testado extensivamente em dois problemas básicos: a) posicionar corretamente uma inclusão de forma e contraste conhecidos e b) determinar os valores do contraste em uma sub-região do domínio de sensoriamento, no interior do qual sabe-se que existe uma inclusão. No primeiro caso, os resultados mostraram que, de fato, o algoritmo genético superou a patologia do problema e convergiu para a solução correta. No segundo caso, de dimensionalidade maior, a convergência em um tempo aceitável só pode ser alcançada com a introdução de informações à priori, seja na forma de restrições sobre o espaço de busca, seja na forma de penalidades aplicadas ao funcional de erro. / The main objective of this work is to contribute to the development of a new two-phase flow tomographic reconstruction method suited for electrical impedance tomography. The adopted approach consists in minimizing an error functional, defined so that is global minimum is related with the sensed flow image. In this formulation, the ill conditioning appears through topological features of the error functionals (pathologies) which compromises the performance of the optimization algorithms employed to determine the minimum. This approach has several important advantages over the classical ones, generally based on restrictive and unrealistic hypothesis such as the sensing field being two-dimensional, parallel and independent of the flow. Numerical simulations permitted to conduct preliminary studies about the topological features of the error functional, necessary to select possible optimization methods to be specialized to reach the solution of the problem treated in this work. The characteristic pathology of the problem was identified in these tests: the presence of a flat region (virtually null inclination) around the sought global minimum. Among the different considered methods, genetic algorithms were adopted because of their characteristics of being best adaptive to the pathologies of the current problem. The performance of the developed optimization method was tested through extensive numerical tests in two basic problems: a) to correctly place aninclusion with known shape and contrast and b) to determine the values of the contrast inside a sub-region of the sensed domain, which is known that contains the inclusion. In the first case, results show that the genetic algorithm overcame the pathologies of the problem and converged to the correct solution. In the second case, with higher dimensionality, convergence was achieved in an acceptable time only after the introduction of a priori information, either in the form of restrictions on the search space or in the form of penalties applied to the error functional.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The mathematical modeling of multiphase flows involves the interaction between deformable and moving geometries with the fluid in which they are dispersed (immersed). This kind of interaction is present in many practical applications. A common approach to handle these problems is the so called Front-Tracking/Front-Capturing Hybrid Methods. This methodology consists in separating the problem into two domains: an eulerian domain, which is kept fixed and is used to discretize the fluid equations of both phases, and a lagrangian domain, which is used to solve the equations of motion of the interface. Since there is no geometric dependence between these two domains, the method can easily handle moving and deformable interfaces that are dispersed in the flow. Following this line of research, the present work aims to capture accurately details of such flows by resolving adequately the relevant physical scales in time and in space. This can be achieved by applying locally refined meshes which adapt dynamically to cover special flow regions, e.g. the vicinity of the fluid-fluid interfaces. To obtain the required resolution in time, a semi-implicit second order discretization to solve the Navier-Stokes equations is used. The turbulence modeling is introduced in the present work through Large Eddy Simulation. The eficiency and robustness of the methodology applied are verified via convergence analysis, as well as with simulations of one-phase and two-phase flows for several Reynolds numbers. The results of two-phase flows, with one bubble and with multiple bubbles, are presented. The results obtained for a single bubble case are compared with Clift's shape diagram (Clift et al., 1978). / A modelagem matemática de escoamentos multifásicos envolve a interação de geometrias móveis e deformáveis com o meio fluido que as envolve. Este tipo de interação faz parte de uma extensa lista de aplicações. Uma linha proposta para o tratamento num érico deste tipo de problema são os métodos híbridos Front-Tracking/Front-Capturing. Esta abordagem leva à separação do problema em dois domínios distintos (líquido/gás e líquido/líquido), um domínio fixo, euleriano, utilizado para discretizar as equações de ambas as fases, e outro móvel, lagrangiano, usado para as interfaces. Para o presente trabalho, na metologia utilizada, ambos os domínios são geometricamente independentes e não apresentam restrição quanto ao movimento e à deformação da fase dispersa. Seguindo esta linha, no presente trabalho propõe-se capturar detalhes deste de tipo escoamento, resolvendo adequadamente as escalas físicas do tempo e do espaço, utilizando malhas bloco estruturada refinadas localmente, as quais se adaptam dinamicamente para recobrir as regiões de interesse do escoamento (como, por exemplo, ao redor da interface fluido-fluido). Para se obter a resolução necessária no tempo, é usada uma discretização semi-implícita de segunda ordem para solucionar as equações de Navier-Stokes. A modelagem da turbulência é introduzida no presente trabalho via Simulação de Grandes Escalas. A eficiência e a robustez da metodologia implementada são verificadas via análise de convergência do método, bem como a simulação de escoamentos monofásicos e bifásicos para diferentes números Reynolds. São também apresentados resultados para escoamentos bifásicos com uma só bolha assim como para múltiplas bolhas. Os resultados de escoamentos mono-bolhas são comparados com o diagrama de forma de Clift et al. (1978). / Doutor em Engenharia Mecânica

O principal objetivo deste trabalho é contribuir para o desenvolvimento de uma nova técnica de reconstrução numérica do problema de tomografia por impedância elétrica. A abordagem adotada baseia-se na minimização de um funcional de erro convenientemente definido, cujo ponto de mínimo global está relacionado com a imagem do escoamento sensoriado. Nesta formulação, o mau condicionamento se manifesta através de características topológicas dos funcionais de erro (patologia) que prejudicam o desempenho dos métodos de otimização na obtenção do mínimo. Esta abordagem tem vantagens significativas em relação às abordagens tradicionais, normalmente baseadas em hipóteses restritivas e pouco realistas como, por exemplo, considerar o campo de sensoriamento bidimensional e paralelo, além de independente do escoamento. Testes numéricos permitiram realizar estudos preliminares sobre as características topológicas do funcional de erro, necessários para a seleção de métodos de otimização passíveis de serem especializados para a solução do problema tratado neste trabalho. Nestes testes identificou-se a patologia característica do problema tratado: presença de uma região plana (inclinação virtualmente nula) circundando o mínimo global procurado. Dentre os diferentes métodos de otimização considerados, optou-se pelo desenvolvimento de uma estratégia baseada em algoritmos genéticos, devido às suas características serem melhor adaptáveis à patologia do problema em questão. O desempenho do método de otimização desenvolvido foi testado extensivamente em dois problemas básicos: a) posicionar corretamente uma inclusão de forma e contraste conhecidos e b) determinar os valores do contraste em uma sub-região do domínio de sensoriamento, no interior do qual sabe-se que existe uma inclusão. No primeiro caso, os resultados mostraram que, de fato, o algoritmo genético superou a patologia do problema e convergiu para a solução correta. No segundo caso, de dimensionalidade maior, a convergência em um tempo aceitável só pode ser alcançada com a introdução de informações à priori, seja na forma de restrições sobre o espaço de busca, seja na forma de penalidades aplicadas ao funcional de erro. / The main objective of this work is to contribute to the development of a new two-phase flow tomographic reconstruction method suited for electrical impedance tomography. The adopted approach consists in minimizing an error functional, defined so that is global minimum is related with the sensed flow image. In this formulation, the ill conditioning appears through topological features of the error functionals (pathologies) which compromises the performance of the optimization algorithms employed to determine the minimum. This approach has several important advantages over the classical ones, generally based on restrictive and unrealistic hypothesis such as the sensing field being two-dimensional, parallel and independent of the flow. Numerical simulations permitted to conduct preliminary studies about the topological features of the error functional, necessary to select possible optimization methods to be specialized to reach the solution of the problem treated in this work. The characteristic pathology of the problem was identified in these tests: the presence of a flat region (virtually null inclination) around the sought global minimum. Among the different considered methods, genetic algorithms were adopted because of their characteristics of being best adaptive to the pathologies of the current problem. The performance of the developed optimization method was tested through extensive numerical tests in two basic problems: a) to correctly place aninclusion with known shape and contrast and b) to determine the values of the contrast inside a sub-region of the sensed domain, which is known that contains the inclusion. In the first case, results show that the genetic algorithm overcame the pathologies of the problem and converged to the correct solution. In the second case, with higher dimensionality, convergence was achieved in an acceptable time only after the introduction of a priori information, either in the form of restrictions on the search space or in the form of penalties applied to the error functional.

A tomografia por sensoriamento elétrico representa uma técnica de grande potencial para a otimização de processos normalmente associados às indústrias do petróleo e química. Entretanto, o emprego de técnicas tomográficas em processos industriais envolvendo fluidos multifásicos ainda carece de métodos robustos e computacionalmente eficientes. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é contribuir para o desenvolvimento de métodos para a solução do problema tomográfico com base em algoritmos genéticos específicos para a fenomenologia do problema abordado (interação do campo elétrico com o campo hidrodinâmico), bem como a adaptação do algoritmo para processamento em paralelo. A idéia básica consiste em partir de imagens qualitativas, fornecidas por uma sonda de visualização direta, para formar um modelo da distribuição interna do contraste elétrico e refiná-lo iterativamente até que variáveis de controle resultantes do modelo numérico se igualem às suas homólogas, determinadas experimentalmente. Isso pode ser feito usando um funcional de erro, que quantifique a diferença entre as medidas externas não intrusivas (fluxo de corrente elétrica real) e as medidas calculadas no modelo numérico (fluxo de corrente elétrica aproximado). De acordo com a abordagem funcional adotada, pode-se modelar a reconstrução numérica do contraste elétrico como um problema de minimização global, cuja função objetivo corresponde ao funcional de erro convenientemente definido e o mínimo global representa a imagem procurada. A grande dificuldade está no fato do problema ser não linear e mal-posto, o que reflete na topologia da superfície de minimização, demandando um método especializado de otimização para escapar de mínimos locais, pontos de sela, mínimos de fronteira e regiões praticamente planas. Métodos de otimização poderosos, como os algoritmos genéticos, embora apresentem elevado esforço computacional na obtenção da imagem procurada, são melhor adaptáveis ao problema em questão. Desse modo, optou-se pelo uso de algoritmos genéticos paralelos nas arquiteturas mestre-escravo, ilha, celular e híbrida (combinando ilha e celular). O desempenho computacional dos algoritmos desenvolvidos foi testado em um problema de reconstrução da imagem tomográfica de um escoamento vertical a bolhas. De acordo com os resultados, a arquitetura híbrida é capaz de obter a imagem desejada com um desempenho computacional melhor, quando comparado ao desempenho das arquiteturas mestre-escravo, ilha e celular. Além disso, estratégias para melhorar a eficiência do algoritmo foram propostas, como a introdução de informações a priori, derivadas de conhecimento físico do problema tomográfico (fração de vazio e coeficiente de simetria do escoamento), a inserção de uma tabela hash para evitar o cálculo de soluções já encontradas, o uso de operadores de predação e de busca local. De acordo com os resultados, pode-se concluir que a arquitetura híbrida é um método apropriado para solução do problema de tomografia por impedância elétrica de escoamentos multifásicos. / Tomography by electrical sensing represents a technique of great potential for the optimization of processes usually associated with petroleum and chemical industries. However, the employment of tomographic techniques in industrial processes involving multiphase flows still lacks robust and computationally efficient methods. In this context, the main objective of this thesis is to contribute to the development of solution methods based on specific genetic algorithms for the phenomenology of the tomographic problem (interaction between electric and hydrodynamic fields), as well as the adaptation of the algorithm to parallel processing. From qualitative images provided by a direct imaging probe, the basic idea is to generate a model of electric contrast internal distribution and refine it repeatedly until control variables resulting from the numerical model equalize their counterparts, determined experimentally. It can be performed by using an error functional to quantify the difference between non-intrusive external measurements (actual electric current flow) and measurements calculated in a numerical model (approximate electric current flow). According to the functional approach, the numerical reconstruction of the electrical contrast can be treated as a global minimization problem in which the fitness function is an error functional conveniently defined and the global minimum corresponds to the sought image. The major difficulty lies in the nonlinear and ill-posed nature of the problem, which reflects on the topology of the minimization surface, demanding a specialized optimization method to escape from local minima, saddle points, boundary minima and almost plane regions. Although powerful optimization methods, such as genetic algorithms, require high computational effort to obtain the sought image, they are best adapted to the problem in question, therefore parallel genetic algorithms were employed in master-slave, island, cellular and hybrid models (combining island and cellular). The computational performance of the developed algorithms was tested in a tomographic image reconstruction problem of vertical bubble flow. According to the results, the hybrid model can obtain the sought image with a better computational performance, when compared with the other models. Besides, strategies to improve the algorithm efficiency, such as the introduction of a priori information derived from the physical knowledge of the tomographic problem (void fraction and symmetry coefficient of the flow), the insertion of a hash table to avoid the calculation of solutions already found, the use of predation and local search operators were proposed. According to the results, it is possible to conclude that the hybrid model is an appropriate method for solving the electrical impedance tomography problem of multiphase flows.

A tomografia por sensoriamento elétrico representa uma técnica de grande potencial para a otimização de processos normalmente associados às indústrias do petróleo e química. Entretanto, o emprego de técnicas tomográficas em processos industriais envolvendo fluidos multifásicos ainda carece de métodos robustos e computacionalmente eficientes. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é contribuir para o desenvolvimento de métodos para a solução do problema tomográfico com base em algoritmos genéticos específicos para a fenomenologia do problema abordado (interação do campo elétrico com o campo hidrodinâmico), bem como a adaptação do algoritmo para processamento em paralelo. A idéia básica consiste em partir de imagens qualitativas, fornecidas por uma sonda de visualização direta, para formar um modelo da distribuição interna do contraste elétrico e refiná-lo iterativamente até que variáveis de controle resultantes do modelo numérico se igualem às suas homólogas, determinadas experimentalmente. Isso pode ser feito usando um funcional de erro, que quantifique a diferença entre as medidas externas não intrusivas (fluxo de corrente elétrica real) e as medidas calculadas no modelo numérico (fluxo de corrente elétrica aproximado). De acordo com a abordagem funcional adotada, pode-se modelar a reconstrução numérica do contraste elétrico como um problema de minimização global, cuja função objetivo corresponde ao funcional de erro convenientemente definido e o mínimo global representa a imagem procurada. A grande dificuldade está no fato do problema ser não linear e mal-posto, o que reflete na topologia da superfície de minimização, demandando um método especializado de otimização para escapar de mínimos locais, pontos de sela, mínimos de fronteira e regiões praticamente planas. Métodos de otimização poderosos, como os algoritmos genéticos, embora apresentem elevado esforço computacional na obtenção da imagem procurada, são melhor adaptáveis ao problema em questão. Desse modo, optou-se pelo uso de algoritmos genéticos paralelos nas arquiteturas mestre-escravo, ilha, celular e híbrida (combinando ilha e celular). O desempenho computacional dos algoritmos desenvolvidos foi testado em um problema de reconstrução da imagem tomográfica de um escoamento vertical a bolhas. De acordo com os resultados, a arquitetura híbrida é capaz de obter a imagem desejada com um desempenho computacional melhor, quando comparado ao desempenho das arquiteturas mestre-escravo, ilha e celular. Além disso, estratégias para melhorar a eficiência do algoritmo foram propostas, como a introdução de informações a priori, derivadas de conhecimento físico do problema tomográfico (fração de vazio e coeficiente de simetria do escoamento), a inserção de uma tabela hash para evitar o cálculo de soluções já encontradas, o uso de operadores de predação e de busca local. De acordo com os resultados, pode-se concluir que a arquitetura híbrida é um método apropriado para solução do problema de tomografia por impedância elétrica de escoamentos multifásicos. / Tomography by electrical sensing represents a technique of great potential for the optimization of processes usually associated with petroleum and chemical industries. However, the employment of tomographic techniques in industrial processes involving multiphase flows still lacks robust and computationally efficient methods. In this context, the main objective of this thesis is to contribute to the development of solution methods based on specific genetic algorithms for the phenomenology of the tomographic problem (interaction between electric and hydrodynamic fields), as well as the adaptation of the algorithm to parallel processing. From qualitative images provided by a direct imaging probe, the basic idea is to generate a model of electric contrast internal distribution and refine it repeatedly until control variables resulting from the numerical model equalize their counterparts, determined experimentally. It can be performed by using an error functional to quantify the difference between non-intrusive external measurements (actual electric current flow) and measurements calculated in a numerical model (approximate electric current flow). According to the functional approach, the numerical reconstruction of the electrical contrast can be treated as a global minimization problem in which the fitness function is an error functional conveniently defined and the global minimum corresponds to the sought image. The major difficulty lies in the nonlinear and ill-posed nature of the problem, which reflects on the topology of the minimization surface, demanding a specialized optimization method to escape from local minima, saddle points, boundary minima and almost plane regions. Although powerful optimization methods, such as genetic algorithms, require high computational effort to obtain the sought image, they are best adapted to the problem in question, therefore parallel genetic algorithms were employed in master-slave, island, cellular and hybrid models (combining island and cellular). The computational performance of the developed algorithms was tested in a tomographic image reconstruction problem of vertical bubble flow. According to the results, the hybrid model can obtain the sought image with a better computational performance, when compared with the other models. Besides, strategies to improve the algorithm efficiency, such as the introduction of a priori information derived from the physical knowledge of the tomographic problem (void fraction and symmetry coefficient of the flow), the insertion of a hash table to avoid the calculation of solutions already found, the use of predation and local search operators were proposed. According to the results, it is possible to conclude that the hybrid model is an appropriate method for solving the electrical impedance tomography problem of multiphase flows.