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Título
Resumen de tesis. A data-centric framework to perform end-of-life chemical flow analysis
Otros títulos
A data-centric framework to perform end-of-life chemical flow analysis
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Tesis Doctoral
Academic dissertations
Bases de datos
Contaminación
Análisis
Clasificación UNESCO
2509.02 Contaminación Atmosférica
Fecha de publicación
2022
Resumen
[ES] Los productos químicos están presentes en actividades comerciales,
industriales y de consumo en todo el mercado mundial. El número de
sustancias químicas que circulan por el mercado no deja de crecer, lo que
puede dificultar a los organismos gubernamentales la gestión del riesgo
químico mediante la imposición de restricciones reglamentarias y a las
empresas la selección de químicos con perfiles más seguros antes de lanzar
los productos al mercado o utilizarlos en los procesos de fabricación.
La identificación de los escenarios de exposición a las sustancias químicas
y de las cantidades que pueden liberarse en el medio ambiente son tareas
importantes para la evaluación del riesgo. Sin embargo, para estas tareas
hay que recopilar datos exhaustivos, lo que las convierte en una tarea larga
y difícil. Además, estas tareas son aún más difíciles en la fase de fin de
vida (EoL, por sus siglas en inglés) debido a la incertidumbre epistémica
sobre las vías exactas que siguen las sustancias químicas a través de la
cadena de gestión EoL.
Esta tesis pretende avanzar en el desarrollo de un marco holístico que
permita realizar rápidamente el análisis del flujo químico (CFA, por sus
siglas en inglés) para la estimación y asignación de emisiones y la identificación
de escenarios de exposición en la fase de fin de vida. Se propone un
enfoque centrado en los datos, en el que la ingeniería de datos desempeña
un papel crucial en la recopilación, transformación, armonización y almacenamiento
de datos procedentes de sistemas de bases de datos de acceso
público, reglamentarios y aislados. En primer lugar, esta tesis explora el uso
de los datos reglamentarios de Estados Unidos para rastrear las sustancias
químicas contenidas en los flujos de EoL transferidos por las instalaciones
industriales estadounidenses a lugares externos para su posterior gestión.
En segundo lugar, este trabajo se adentra en las instalaciones industriales
para identificar las posibles tecnologías de reducción de la contaminación
aplicadas por las industrias, mejorando así el CFA y la asignación de flujos.
En tercer lugar, los resultados de los dos pasos anteriores se conectan y
amplían para describir el comportamiento de la cadena de gestión de EoL
y el bucle de reciclaje, permitiendonos la identificación de transferencias
de flujo entre industrias y los posibles escenarios de exposición posteriores
al reciclaje. En cuarto lugar, se hace un esfuerzo por ampliar el marco más
allá de la información estadounidense e incorporar datos de inventario de
otros países y años. Por último, los datos obtenidos en el cuarto paso se
utilizan para explorar el desarrollo de modelos basados en datos capaces de identificar posibles escenarios de exposición a la EoL y de incorporarlos
al marco de comprensión de la cadena de gestión de EoL.
Estos estudios están destinados a contribuir al desarrollo e implementación
de una metodología para la detección rápida de posibles escenarios
de exposición química de EoL y estimaciones de emisiones, así como para
abordar los desafíos en la realización de la evaluación de riesgos químicos
para la toma de decisiones regulatorias y la selección de productos
químicos de perfil más seguro basado en el pensamiento del ciclo de vida.
[EN] Chemicals are involved in commercial, consumer, and industrial activities
across the world marketplace. The number of chemicals circulating
in the market keeps growing, which can make it difficult for government
agencies to manage chemical risk by imposing regulatory restrictions
and for businesses to select chemical candidates with safer profiles before
launching products into the market or using them in manufacturing
processes.
The identification of chemical exposure scenarios and the quantities of
chemicals that may be released into the environment are important tasks
for risk evaluation. Nonetheless, comprehensive data must be collected for
these tasks, making them time-consuming and challenging. In addition,
these tasks are even more difficult at the end-of-life (EoL) stage due to
the epistemic uncertainty about the exact pathways taken by chemicals
through the EoL management chain.
This thesis aims at moving forward to develop a holistic framework
to rapidly perform chemical flow analysis (CFA) for release estimations
and allocation and exposure scenario identification at the EoL stage. A
data-centric approach is proposed where data engineering plays a crucial
role in collecting, transforming, harmonizing, and storing data from
publicly-accessible, regulatory, and siloed database systems. First, this
thesis explored the use of U.S. regulatory data to track chemicals contained
in EoL flows transferred by U.S. industrial facilities to off-site locations for
further EoL management. Second, this work moves into industrial facilities
to identify the potential pollution abatement technologies implemented
by industries, thereby improving the CFA and flow allocation. Third, the
results of the above two steps are connected and extended to describe the
behavior of the EoL management chain and recycling loop, allowing us to
identify the inter-industry flow transfers and potential post-recycling exposure
scenarios. Fourth, an effort is made to extend the framework beyond
U.S. information and incorporate inventory data from other countries and
years. Finally, the data obtained in the fourth step is used to explore the
development of data-driven models able to identify potential EoL exposure
scenarios and be incorporated into the framework for understanding the
EoL management chain.
These studies are intended to contribute to the development and implementation
of a methodology for the rapid screening of potential EoL
chemical exposure scenarios and release estimates, as well as to address the challenges in performing chemical risk evaluation for regulatory decisionmaking
and selecting safer profile chemicals based on life cycle thinking.
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Tesis













