Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O estudo do fluxo de água e do transporte escalar em reservatórios hidrelétricos é importante para a determinação da qualidade da água durante as fases iniciais do enchimento e durante a vida útil do reservatório. Neste contexto, um código de elementos finitos paralelo 2D foi implementado para resolver as equações de Navier-Stokes para fluido incompressível acopladas a transporte escalar, utilizando o modelo de programação de troca de mensagens, a fim de realizar simulações em um ambiente de cluster de computadores. A discretização espacial é baseada no elemento MINI, que satisfaz as condições de Babuska-Brezzi (BB), que permite uma formulação mista estável. Todas as estruturas de dados distribuídos necessárias nas diferentes fases do código, como pré-processamento, solução e pós-processamento, foram implementadas usando a biblioteca PETSc. Os sistemas lineares resultantes foram resolvidos usando o método da projeção discreto com fatoração LU por blocos. Para aumentar o desempenho paralelo na solução dos sistemas lineares, foi empregado o método de condensação estática para resolver a velocidade intermediária nos vértices e no centróide do elemento MINI separadamente. Os resultados de desempenho do método de condensação estática com a abordagem da solução do sistema completo foram comparados. Os testes mostraram que o método de condensação estática apresenta melhor desempenho para grandes problemas, às custas de maior uso de memória. O desempenho de outras partes do código também são apresentados. / The study of the water flow and scalar transport in water reservoirs is important for the determination of the water quality during the initial stages of the reservoir filling and during the life of the reservoir. For this scope, a parallel 2D finite element code for solving the incompressible Navier-Stokes equations coupled with scalar transport was implemented using the message-passing programming model, in order to perform simulations of hidropower water reservoirs in a computer cluster environment. The spatial discretization is based on the MINI element that satisfies the Babuska-Brezzi (BB) condition, which provides sufficient conditions for a stable mixed formulation. All the distributed data structures needed in the different stages of the code, such as preprocessing, solving and post processing, were implemented using the PETSc library. The resulting linear systems were solved using the projection method implemented by an approximate block LU factorization. In order to increase the parallel performance in the solution of the linear systems, we employ the static condensation method for solving the intermediate velocity at the vertex and centroid nodes separately. We compare performance results of the static condensation method with the approach of solving the complete system. In our tests the static condensation method shows better performance for large problems, at the cost of an increased memory usage. Performance results for other intensive parts of the code in a computer cluster are also presented.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O estudo do fluxo de água e do transporte escalar em reservatórios hidrelétricos é importante para a determinação da qualidade da água durante as fases iniciais do enchimento e durante a vida útil do reservatório. Neste contexto, um código de elementos finitos paralelo 2D foi implementado para resolver as equações de Navier-Stokes para fluido incompressível acopladas a transporte escalar, utilizando o modelo de programação de troca de mensagens, a fim de realizar simulações em um ambiente de cluster de computadores. A discretização espacial é baseada no elemento MINI, que satisfaz as condições de Babuska-Brezzi (BB), que permite uma formulação mista estável. Todas as estruturas de dados distribuídos necessárias nas diferentes fases do código, como pré-processamento, solução e pós-processamento, foram implementadas usando a biblioteca PETSc. Os sistemas lineares resultantes foram resolvidos usando o método da projeção discreto com fatoração LU por blocos. Para aumentar o desempenho paralelo na solução dos sistemas lineares, foi empregado o método de condensação estática para resolver a velocidade intermediária nos vértices e no centróide do elemento MINI separadamente. Os resultados de desempenho do método de condensação estática com a abordagem da solução do sistema completo foram comparados. Os testes mostraram que o método de condensação estática apresenta melhor desempenho para grandes problemas, às custas de maior uso de memória. O desempenho de outras partes do código também são apresentados. / The study of the water flow and scalar transport in water reservoirs is important for the determination of the water quality during the initial stages of the reservoir filling and during the life of the reservoir. For this scope, a parallel 2D finite element code for solving the incompressible Navier-Stokes equations coupled with scalar transport was implemented using the message-passing programming model, in order to perform simulations of hidropower water reservoirs in a computer cluster environment. The spatial discretization is based on the MINI element that satisfies the Babuska-Brezzi (BB) condition, which provides sufficient conditions for a stable mixed formulation. All the distributed data structures needed in the different stages of the code, such as preprocessing, solving and post processing, were implemented using the PETSc library. The resulting linear systems were solved using the projection method implemented by an approximate block LU factorization. In order to increase the parallel performance in the solution of the linear systems, we employ the static condensation method for solving the intermediate velocity at the vertex and centroid nodes separately. We compare performance results of the static condensation method with the approach of solving the complete system. In our tests the static condensation method shows better performance for large problems, at the cost of an increased memory usage. Performance results for other intensive parts of the code in a computer cluster are also presented.