Las simulaciones multiphysics paralelas a menudo sufren de desequilibrios de carga que se originan de la aplicación de acoplamientos de algoritmos con cargas de trabajo variables espacial y temporalmente. Por lo tanto, es deseable minimizar estos desequilibrios para reducir el tiempo de solución y utilizar mejor los recursos de hardware disponibles. Tomando flujos particulados como ejemplo ilustrativo de aplicación, presentamos y evaluamos técnicas de equilibrio de carga que abordan esta tarea desafiante. Esto implica un paso de estimación de carga en el que se predice la carga de trabajo actualmente generada. Describimos detalladamente cómo se puede desarrollar un estimador de carga de trabajo. En un segundo paso, se aplican estrategias de distribución de carga como curvas de relleno de espacio o particionamiento de gráficos para distribuir dinámicamente la carga entre los procesos disponibles. Para comparar y analizar su rendimiento, empleamos estas técnicas en un escenario de referencia y observamos una reducción de los desequilibrios de carga en casi un factor de cuatro. Esto resulta en una disminución del tiempo de ejecución total en un 14% para las curvas de relleno de espacio.