Simulación paralela de los procesos de intrusión y retracción de mercurio (Hg) en medios porosos para clusters multicore - Moreno Montiel, Carlos Hiram (Universidad Autónoma Metropolitana, 2010)
La mayoría de los materiales que se encuentran a nuestro alrededor presentan huecos o poros en su interior, el estudio de poros es de gran importancia pues determinan propiedades especicas de un material. Al determinar las propiedades de un material existen beneficios que son debidos a la distribución de sus poros tales como el determinar la calidad de cementos, catalizadores, cerámicas, plásticos, etc. Una forma de conocer la distribución de los poros en un material, es con la porosimetría de mercurio, principalmente con los fenómenos de intrusión y retracción de mercurio. Sin embargo, en la vida real al manejar directamente, estos fenómenos resultan muy costosos ya que el mercurio es muy tóxico, por lo que se simulan por computadora. Una manera de simularlos es con el modelo dual de sitios y enlaces, el cual representa un medio poroso (llamado red porosa), de una forma muy real. Sin embargo, al simular los fenómenos mencionados surgen problemas en cuanto a uso de memoria y procesamiento. El uso de memoria se incrementa al representar los en una red porosa, debido a que algunos materiales reales presentan hasta billones o trillones de poros. Ademas, el tiempo de procesamiento es alto debido a que en cada uno de los poros del material se realizan operaciones que ocurren durante los fenómenos. Una alternativa para disminuir los requerimientos, en memoria y tiempo de procesamiento es con el cómputo paralelo. En esta tesis se prepone un simulador paralelo para representar los fenómenos de intrusión y de retracción de mercurio en materiales porosos. El simulador busca reducir el consumo de memoria y tiempo de procesamiento para lo cual es elaborada en una primera versión usando memoria compartida con Op en MP y una segunda combinando memoria compartida y paso de mensajes con Op en MP y MPI. Esta simulación logra disminuir el tiempo de procesamiento y el consumo de memoria.