O objetivo principal deste trabalho é a paralelização de um modelo global de previsão do tempo em diferenças finitas com refinamento local. Este é baseado nas equações primitivas, e faz uso de uma discretização semi-Lagrangiana e semi-implícita em três níveis no tempo em uma malha de Lorenz na vertical e uma malha do tipo C de Arakawa na horizontal. A discretização horizontal é feita através de diferenças finitas de segunda ordem. A equação escalar elíptica tridimensional resultante é desacoplada em um sistema de equações bidimensionais do tipo Helmholtz, o qual é resolvido por meio de um método multigrid. O modelo de paralelização foi desenvolvido para máquinas com memória distribuída, fazendo uso de MPI para passagens de mensagens e baseado em técnicas de decomposição de domínio. O acoplamento apenas local dos operadores de diferenças finitas viabiliza a decomposição em duas direções horizontais. Evitamos a decomposição vertical, tendo em vista o forte acoplamento nesta direção das parametrizações de fenômenos físicos. A estratégia de paralelização foi elaborada visando o uso eficiente de centenas ou alguns milhares de processadores, dependendo da resolução do modelo. Para tal, a malha localmente refinada é separada em três regiões: uma grossa, uma de transição e uma fina, onde cada uma delas é dividida de forma independente entre um número de processadores proporcional ao número de pontos que cada uma armazena, garantindo assim um balanceamento de carga adequado. Não obstante, para resolver o sistema de equações bidimensionais do tipo Helmholtz foi necessário mudar a estratégia de paralelização, dividindo o domínio unicamente nas direções vertical e latitudinal. Ambas partes do modelo com paralelizações diferentes estão conectadas por meio da estratégia de transposição de dados. Testamos nosso modelo utilizando até 1024 processadores e os resultados ainda mostraram uma boa escalabilidade. / The main goal of this work is the parallelization of a weather prediction model employing finite differences on locally refined meshes. The model is based on the primitive equations and uses a three-time-level semi-implicit semi-Lagrangian temporal discretization on a Lorenz-type vertical grid combined with a horizontal Arakawa C-grid. The horizontal discretization is performed by means of second order finite differences. The resulting three-dimensional scalar elliptic equation is decoupled into a set of Helmholtz-type two-dimensional equations, solved by a multigrid method. The parallelization has been written for distributed-memory machines, employing the MPI message passing standard and was based on domain decomposition techniques. The local coupling of the finite difference operators was exploited in a two-dimensional horizontal decomposition. We avoid a vertical decomposition due to the strong coupling of physical parameterization routines. The parallelization strategy has been designed in order to allow the efficient use of hundreds to a few thousand processors, depending on the model resolution. In order to achieve this, the locally refined mesh is split into three regions: a coarse, a transition and a fine one, each decomposed independently. The number of allocated processors for each region is proportional to the number of the grid-points it contains, in order to guarantee a good load-balancing distribution. However, to solve the set of Helmholtz-type bidimensional equations it was necessary to change the parallelization strategy, splitting the domain only in vertical and latitudinal directions. Both parts of the model with different parallelizations are related by means the data transposition strategy. We tested our model using up to 1024 processors and the results still showed a good scalability.

O objetivo principal deste trabalho é a paralelização de um modelo global de previsão do tempo em diferenças finitas com refinamento local. Este é baseado nas equações primitivas, e faz uso de uma discretização semi-Lagrangiana e semi-implícita em três níveis no tempo em uma malha de Lorenz na vertical e uma malha do tipo C de Arakawa na horizontal. A discretização horizontal é feita através de diferenças finitas de segunda ordem. A equação escalar elíptica tridimensional resultante é desacoplada em um sistema de equações bidimensionais do tipo Helmholtz, o qual é resolvido por meio de um método multigrid. O modelo de paralelização foi desenvolvido para máquinas com memória distribuída, fazendo uso de MPI para passagens de mensagens e baseado em técnicas de decomposição de domínio. O acoplamento apenas local dos operadores de diferenças finitas viabiliza a decomposição em duas direções horizontais. Evitamos a decomposição vertical, tendo em vista o forte acoplamento nesta direção das parametrizações de fenômenos físicos. A estratégia de paralelização foi elaborada visando o uso eficiente de centenas ou alguns milhares de processadores, dependendo da resolução do modelo. Para tal, a malha localmente refinada é separada em três regiões: uma grossa, uma de transição e uma fina, onde cada uma delas é dividida de forma independente entre um número de processadores proporcional ao número de pontos que cada uma armazena, garantindo assim um balanceamento de carga adequado. Não obstante, para resolver o sistema de equações bidimensionais do tipo Helmholtz foi necessário mudar a estratégia de paralelização, dividindo o domínio unicamente nas direções vertical e latitudinal. Ambas partes do modelo com paralelizações diferentes estão conectadas por meio da estratégia de transposição de dados. Testamos nosso modelo utilizando até 1024 processadores e os resultados ainda mostraram uma boa escalabilidade. / The main goal of this work is the parallelization of a weather prediction model employing finite differences on locally refined meshes. The model is based on the primitive equations and uses a three-time-level semi-implicit semi-Lagrangian temporal discretization on a Lorenz-type vertical grid combined with a horizontal Arakawa C-grid. The horizontal discretization is performed by means of second order finite differences. The resulting three-dimensional scalar elliptic equation is decoupled into a set of Helmholtz-type two-dimensional equations, solved by a multigrid method. The parallelization has been written for distributed-memory machines, employing the MPI message passing standard and was based on domain decomposition techniques. The local coupling of the finite difference operators was exploited in a two-dimensional horizontal decomposition. We avoid a vertical decomposition due to the strong coupling of physical parameterization routines. The parallelization strategy has been designed in order to allow the efficient use of hundreds to a few thousand processors, depending on the model resolution. In order to achieve this, the locally refined mesh is split into three regions: a coarse, a transition and a fine one, each decomposed independently. The number of allocated processors for each region is proportional to the number of the grid-points it contains, in order to guarantee a good load-balancing distribution. However, to solve the set of Helmholtz-type bidimensional equations it was necessary to change the parallelization strategy, splitting the domain only in vertical and latitudinal directions. Both parts of the model with different parallelizations are related by means the data transposition strategy. We tested our model using up to 1024 processors and the results still showed a good scalability.

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