Para representar o equilíbrio existem modelos termodinâmicos empíricos e semi-empíricos, porém nenhum deles tem aplicação generalizada. Muitos dos modelos utilizados para o equilíbrio sólido-líquido advêm dos modelos desenvolvidos para o equilíbrio líquido-vapor (ELV) e, em alguns casos, podem não representar adequadamente os sistemas reais, tornando-se mais críticos os desvios quando o sólido, ou o líquido, ou ambos, são polares. Para o estudo dos modelos e realizar as devidas comparações foram inicialmente realizados experimentos em laboratório com sistemas binários e ternários utilizando como solventes o etanol, a água e as suas misturas e como soluto o ácido salicílico, todas substâncias polares. Os dados experimentais foram obtidos utilizando uma variante do método isotérmico, tendo como sistemas binários: etanol-ácido salicílico e água-ácido salicílico e, como sistemas ternários as misturas dos solventes. Os experimentos envolveram a variação da concentração mássica de etanol em intervalos de 20%. A variação da temperatura foi feita em intervalos de 5°C de 20 a 55°C. A análise do total de 48 dados experimentais indicou que a solubilidade do ácido salicílico aumenta à medida em que a temperatura e/ou a concentração mássica de etanol no solvente aumenta. Esses dados foram utilizados no ajuste de diferentes modelos para ESL. Os modelos estudados foram: UNIFAC e GSP (de predição baseado no ELV), UNIQUAC, Wilson, NRTL (semi-empíricos de ajuste de parâmetros baseados no ELV), Nývlt e 'lâmbda'h (semi-empíricos de ajuste de parâmetros baseados no ESL) e Margules (empírico de ajuste de parâmetros). Os resultados mostraram que os modelos de predição têm aplicação restrita quando aplicado ao sistema estudado. Entre os modelos de ajuste, o UNIQUAC resultou em menores desvios em relação aos dados experimentais, considerando-se toda a faixa de condições experimentais adotadas. Os resultados experimentais também foram utilizados no ajuste de um modelo baseado em rede neural, o qual foi utilizado para mapeamento do sistema e comparação com as previsões pelos modelos considerados. Simulações com rede neural resultaram em boa concordância com os resultados experimentais, indicando que tal modelo pode ser usado para prever solubilidade na faixa de condições do presente estudo.

The knowledge of solid-liquid equilibrium (SLE) is an important factor in crystallization and dissolution studies. In most of these systems equilibrium is represented by empirical and semi-empirical thermodynamical models, with no general application. Many models used in SLE result from models developed for vapor-liquid equilibrium (VLE) and in some cases these models do not represent real systems adequately, becoming critical when polar solids or liquids are present in the system. In the present work a study of thermodynamical models for SLE was carried out by comparing the performance of different models with experimental data of binary and ternary systems consisting of ethanol, water and their mixtures as solvents, and salicylic acid as solute. The experimental data were obtained using a variant of the isothermal method for the following binary systems: ethanol-salicylic acid and water-salicylic acid. In the study with ternary systems ethanol-water mixtures at different ratios were adopted as solvents, and salicylic acid was the solute. A total of 48 experiments were carried out by changing the ethanol mass fraction in the solvent from 0 to 100%, and the temperature from 20 to 55°C. The solubility of salicylic acid increases with the increase in the temperature and/or ethanol concentration in the solvent. The models considered in the study were: UNIFAC and GSP (prediction models based on vapor-liquid-equilibrium), UNIQUAC, Wilson and NRTL (semi-empirical models of fitted parameters based on vapor-liquid equilibrium), Nývlt and 'lâmbda'h (semi-empirical models with fitted parameters based on SLE) and Margules (empirical model with fitted parameters). The results showed that the UNIQUAC model with fitted parameters can describe the SLE with reasonable accuracy, while all other methods resulted in poor agreement with the system's behavior, with systematic deviations from the experimental results. The system was also mapped with the use of a neural network model with parameters fitted to the experimental data. Simulation results with the neural network provided an accurate map of the system that can be used within the range of conditions considered in this study.