Neste trabalho o processo de cristalização de hidróxido de alumínio foi simulado por modelamento matemático que relaciona os fenômenos de cristalização com os balanços mássico, energético e populacional em uma cadeia de cristalizadores contínuos em resfriamento. Dados industriais foram coletados por um extenso período para validação do modelo matemático e para a calibração do simulador. O tamanho das partículas das sementes alimentadas ao processo foi variado para a observação da qualidade do produto e dos indicadores de desempenho. Houve boa concordância entre modelo e dados industriais, com desvio de 2,6% no tamanho médio de partícula (d50), de 2,2% na produção de alumina e de 1,6% na produtividade de cristalização. Foi mostrada a necessidade de um processo de classificação de sementes eficiente, em que sementes de baixa granulometria alimentam o início da cadeia de cristalizadores e sementes de granulometria alta alimentam os cristalizadores intermediários. Foi mostrado que o simulador é uma ferramenta útil para prever a qualidade do produto e o desempenho do processo, auxiliando na tomada de decisão para distúrbios de processo, intervenções programadas e não programadas e para otimização do layout da cadeia de cristalizadores.

In this work, the crystallization process of aluminium hydroxide was simulated by mathematical modeling that relates crystallization phenomena with mass, energy and population balances in a continuous crystallizers chain under cooling. Industrial data were collected for an extended period for validation of the mathematical model and for the simulator calibration. The particle size of the seeds fed to the process was varied for the observation of product quality and performance indicators. There was good agreement between model and industrial data, with deviation of 2.6% in the mean particle size (d50), 2.2% in alumina production and 1.6% in crystallization yield. The need for an efficient seed classification process was shown, in which low granulometry seeds must feed the beginning of the crystallizers chain and seeds of high granulometry must feed the intermediate crystallizers. It has been shown that the simulator is a useful tool to predict product quality and process performance, assisting in decision making for process disturbances, scheduled and unscheduled interventions and for optimizing the layout of the crystallizer chain.