Bare, Jane

Csiszar, Susan A.

Ernstoff, Alexi

Fantke, Peter

Jolliet, Olivier

Meyer, David

Online Research Database In Technology

                       General rights Copyright and moral rights for the publications made accessible in the public portal are retained by the authors and/or other copyright owners and it is a condition of accessing publications that users recognise and abide by the legal requirements associated with these rights.  • Users may download and print one copy of any publication from the public portal for the purpose of private study or research. • You may not further distribute the material or use it for any profit-making activity or commercial gain • You may freely distribute the URL identifying the publication in the public portal   If you believe that this document breaches copyright please contact us providing details, and we will remove access to the work immediately and investigate your claim.     Downloaded from orbit.dtu.dk on: Dec 21, 2017Near-field exposure factor modeling of chemicals in personal care productsCsiszar, Susan A.; Ernstoff, Alexi; Fantke, Peter; Jolliet, Olivier; Bare, Jane; Meyer, DavidPublished in:Abstract book - LCA XV ConferencePublication date:2015Document VersionPublisher's PDF, also known as Version of recordLink back to DTU OrbitCitation (APA):Csiszar, S. A., Ernstoff, A., Fantke, P., Jolliet, O., Bare, J., & Meyer, D. (2015). Near-field exposure factormodeling of chemicals in personal care products. In Abstract book - LCA XV Conference11/4/2015 Program for Tuesday, October 6thhttp://easychair.org/smart­program/LCA15/2015­10­06.html 19/30Studentlitteratur AB, Lund (Sweden).[3] Seider W.D., Seader J.D., Lewin D.R., Widagdo S.: Product and Process Design Principles: Synthesis, Analysis and Design. 3rd edition, JohnWiley & Sons Inc., Hoboken, 2008.[4] Kemp I.C. (2011): Pinch Analysis and Process Integration: A User Guide on Process Integration for the Efficient Use of Energy. Butterworth­Heinemann.[5] Tachikawa H. (2014): Manual on Material Flow Cost Accounting ISO 14051. ISBN 978­92­833­2450­8, Asian Productivity Organization, Tokyo(Japan).[6] Nickel S., Stein O., Waldmann K.­H. (2014): Operations Research. 2nd edition, Springer / Gabler, Berlin / Heidelberg, ISBN 978­3­642­54367­8.[7] Viere, T. et al. (2014): Integrated Resource Efficiency Analysis for Reducing Climate Impacts in the Chemical Industry. In: Journal of BusinessChemistry, June 2014. http://www.businesschemistry. org/article/?article=192, last visit 2015­4­30.[8] Denz N., Ausberg L., Bruns M., Viere T. (2014): Supporting resource efficiency in chemical industries ­ IT­based integration of flow sheetsimulation and material flow analysis. Proceedings of the 21st CIRP Conference on Life Cycle Engineer­ing, Trondheim (Norway), June.[9] Zschieschang E., Lambrecht H., Denz N., Viere T. (2014): Resource efficiency­oriented optimization of material flow networks in chemicalprocess engineering, in: Proceedings of the 21st CIRP Conference on Life Cycle Engineering, Trond­heim (Norway), June.[11] Brandt C., Fieg G., Luo X., Liu X. (2011): Improving genetic algorithms for the synthesis of heat exchanger networks. World Congress onEngineering and Technology (CET), Shanghai.[12] http://www.umberto.de/en, last visit 2015­4­30.[13] http://pinch­analyse.ch/index.php/en, last visit 2015­4­30.[14] http://www.xrg­simulation.de/en/products/xrg­applications/synthex, last visit 2015­4­30.14:15 Olivier Jolliet, Peter Fantke, Lei Huang and Alexi ErnstoffAccounting for near­field exposure to chemicals in consumer products in LCASPEAKER: Olivier JollietABSTRACT. Every consumer product has the potential to expose humans to chemical ingredients during use, via multiple exposure pathways.However, many product oriented exposure assessment accounts mostly for indirect environmental exposure and not direct exposure of consumerto product during use. We therefore aim to a) Identify the most efficient interface between LCI and LCIA for the use and disposal stage ofconsumer products, b) determine the chemical concentration in product as an LCI input, c) define and calculate the Product Intake Fraction (PiF),a metric that accounts for near field exposure in LCA:, d) demonstrate the framework and models through examples from various consumerproducts. We propose to first determine the mass of chemical in product per functional unit (FU) as inventory flow and point of departure to thencalculate intake and impact. This inventory flow is the amount of product used per FU multiplied by the chemical content in product. This contentis either based on measured data, derived from household product databases, or determined based on chemical ­product specific function andframe formulations. Intakes are then determined using the product intake fractions ­ the fraction of the chemical in product that is taken in via eachexposure pathway, considering the specific point of entry (cosmetics, chemical in article, indoor air, etc.). We propose a new near & far field multi­media matrix of transfer fractions, with one column and row for each point of entry, for each environmental compartment and for each exposurepathway. The multiple transfer and product intake fraction (e.g from chemical in article to inhalation of indoor air) is obtained by inverting thetransfer fraction matrix, yielding the infinite multi­media transfer fractions. Product intake fraction range from 10e­7 for an SVOC in a thick flooring,to 5e­3 for an indoor air emission up to 96% for a leave­on cosmetic ingredient.14:30 Susan A. Csiszar, Alexi S. Ernstoff, Peter Fantke, Olivier Jolliet, Jane Bare and David MeyerNear­field exposure factor modeling of chemicals in personal care productsSPEAKER: Susan A. CsiszarABSTRACT. It has been estimated that there are thousands of chemicals used in personal care products (PCPs) and human exposure to these11/4/2015 Program for Tuesday, October 6thhttp://easychair.org/smart­program/LCA15/2015­10­06.html 20/30chemicals can be dominated by the use stage. Within chemically mediated human health (HH) life cycle impact assessment (LCIA), focus hashistorically been on far­field environmentally mediated exposures with less focus on exposure occurring in the near­field (e.g. in the indoorenvironment) during the product use stage. We used the concept of the product intake fraction (PiF) [1] to estimate near­ and far­field exposurefactors associated with chemicals in PCPs. We combine these with effect factors available in USEtox [2] to calculate characterization factors(CFs) for a subset of PCP chemicals and compare them to CFs associated with far­field emissions.The PiF can be used to quantify the amount of chemical taken in per mass of chemical used in a PCP and can be combined with productcomposition to estimate chemical intake due to product use. The use­stage PiF for PCPs was estimated using mass balance modeling withphysicochemical properties and product usage characteristics (e.g., leave­on or wash­off) as data inputs for dermal aqueous uptake, gaseousdermal exposure, and inhalation. Disposal stage PiFs were estimated by combining the fraction of chemical washed down the drain after productuse and USEtox calculated far­field intake fractions. Additionally, to understand which physicochemical properties drive use­stage exposure, wecalculated PiFs for a range of properties.Varying physicochemical properties indicates the PiF is dominated by dermal aqueous uptake when a chemical has a relatively large Kow(octanol­air partition coefficient) combined with a relatively small Kaw (air­water partition coefficient). Furthermore, use­stage PiFs were 4­100%and 0.001­100% for leave­on and wash­off products, respectively, indicating a variability of about five orders of magnitude across PCP chemicals.Disposal­stage PiFs were 0­0.3% and in general were several orders of magnitude smaller than use­stage PiFs, however, some chemicals hadcomparable use­ and disposal­ stage PiFs. CFs for PCP use thus may have substantially different ranking compared to CFs for far­field releasesand may dominate overall impact scores.1. Jolliet et al., 2015, Environmental Science & Technology, Submitted. 2. http://www.usetox.org/14:45 Yuan Yao, Diane Graziano, Matthew Riddle and Eric MasanetA Case Study of MAMTech Assessment Model: Prospective Life­cycle Technology Assessment of Future U.S. Ethylene ProductionSPEAKER: Yuan YaoABSTRACT. MAMTech (Macro­level Technology Assessment Model) is a modeling framework integrating chemical process design and modeling,life cycle assessment and techno­economic analysis for assessing the net energy and emissions implications of technology changes in the U.S.chemical production from a life cycle perspective. This assessment is critical because it can provide policy makers with good references on futureinvestment and technology promotion, provide manufacturers and researchers with better understanding on technology potentials, possiblebottlenecks and directions for future improvements. However, the assessment of new technology is challenging for lack of process data, generalevaluation approach across different products and robust methodology over the temporal scale[1]. MAMTech is designed to overcome thesebarriers.In this work, MAMTech is used to evaluate the macro­level life cycle energy and GHG emissions of several emerging technologies for ethyleneproduction; in order to (1) demonstrate the function of MAMTech; (2) provide prospective insights on the energy and emissions reductionpotentials of different technologies for ethylene production in future decades. Ethylene is chosen because it is one of the largest energy consumerand GHG emissions resources in chemical industry. According to IEA’s analysis, ethylene accounts 13% of global energy consumption and 15%of GHG emissions[2, 3].Based on the preliminary results, 100­150 million GJ/year of energy consumption can be saved in the U.S. ethylene production life cycle under ahigh feedstock supply scenario through a new catalysis­based technology for steam cracker. This reduction of energy consumption mitigates 7­18million ton of CO2­e/year. The ranges given here are based on results of Monto Carlo simulation considering uncertainties and system variances.Regarding the emerging technology that is not for improving current process but an alternative production pathway, MAMTech is able toovercome the knowledge barriers and provide a credible assessment by integrated modules of life cycle assessment and chemical processdesign. The results of different technologies are later compared together at different scenarios.The results can shed the light on technology opportunities with the largest reduction potentials of energy and GHG emissions at a foreseeabletime frame. The modeling framework itself is an effective tool assisting policy making, environmental and energy analysis, and R&D.References [1] EIA. (01/02). The National Energy Modeling System: An Overview Available: http://www.eia.gov/oiaf/aeo/overview/ [2] Y. Yao, D.Graziano, M. Riddle, J. Cresko, and E. Masanet, "Greener pathways for energy­intensive commodity chemicals: opportunities and challenges,"Current Opinion in Chemical Engineering, vol. 6, pp. 90­98, 11// 2014. [3] IEA, ICCA, and DECHEMA, "Technology Roadmap, Energy and GHGReductions in the Chemical Industry via Catalytic Process," IEA, ICCA, DECHEMA, France2013.14:00­15:30  Session 4D: Industry Special Session: Part 1

Near-field exposure factor modeling of chemicals in personal care products

http://orbit.dtu.dk/ws/files/117726849/Csiszar_2015c.pdf

Near-field exposure factor modeling of chemicals in personal care products

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology