Estratégias de aceleração para problemas hidromecânicos tridimensionais acoplados, baseados em programação na GPU e CPU : aplicação a geomecânica de reservatórios

Abstract

Esta tese de doutorado aborda a eficiência computacional na simulação de problemas geomecânicos em reservatórios por meio do Método dos Elementos Finitos com milhões graus de liberdade, destacando a implementação de técnicas avançadas de programação em GPU. O estudo concentrou-se na análise de eficiência computacional de três componentes cruciais: o cálculo das matrizes de rigidez locais (Ke), a montagem da matriz de rigidez global (KG) e alternativas de solução do problema mecânico. A eficácia da programação em GPU foi evidenciada pela significativa redução nos tempos de execução, especialmente na GPU, utilizando a técnica ExpGPUS para o cálculo das matrizes Ke. A montagem eficiente da matriz global KG na GPU, empregando a técnica sparseGPUS, também se destacou, proporcionando uma nova abordagem para lidar com problemas com milhões graus de liberdade. A estratégia de solução adotada, particularmente o uso do gradiente conjugado na GPU (pcgGPUS), demonstrou ser altamente eficaz, resultando em tempos totais de resolução notavelmente inferiores em comparação com as técnicas na CPU. A contribuição das matrizes Ke e KG para o tempo total de solução foi analisada, revelando insights valiosos sobre a distribuição do esforço computacional. A aplicação bem-sucedida dessas técnicas em MATLAB, sem a necessidade de conhecimento avançado em programação de GPU, destaca a acessibilidade e a aplicabilidade prática desses métodos em simulações geomecânicas. Os termos como programação de GPU, eficiência computacional, elementos finitos, matrizes de rigidez esparsas, matriz explícita e problemas geomecânicos foram largamente debatidos neste trabalho. Esta tese representa uma contribuição significativa para a otimização de simulações em reservatórios, oferecendo uma visão abrangente e inovadora para enfrentar desafios complexos, integração softwares comerciais, para diminuir o tempo de processamento e melhorar a produtividade.