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The cosmetic industry is a growing economic sector nationally and worldwide. In recent years, the sustainability topic in the sector has caught the interest from consumers, cosmetic industries and organizations. In this sense, this systematic literature review explore the relation between sustainability and the cosmetic industry as the possibility of replacing conventional raw materials with natural and green ones. Data collection was carried out from November 2021 to May 2022, in electronic databases: Scielo, Science Direct, Web of Science, CAPES Periodicals and Google Scholar. For the industrial manufacturing to be considered sustainable, there is a complex facet associated with all phases of the cosmetic product life cycle in environmental, social and economic aspects. However, the most challenging step is the raw material selection phase, since factors such as the safety and function of each ingredient, the formulation stability, the product shelf life time and the consumer preference must be taken into account. There are also many definitions and certifications that end up making the topic confusing and diffuse. Therefore, achieving a more sustainable production in the cosmetic industry is an ongoing process that aims at changes and innovations to develop safe and sustainable alternatives. From the data collected in this review, it is expected that the possibilities of replacing unsustainable synthetic ingredients for sustainable alternative ones will inspire the collaborative efforts by scientific communities and industries to achieve a more sustainable production. La industria cosmética es un sector en constante crecimiento, tanto a nivel mundial como nacional. En los últimos tiempos, el tema de la sustentabilidad en este sector ha recibido gran interés por parte de consumidores, industrias y organizaciones cosméticas. Dada esta percepción, esta revisión sistemática de la literatura tiene como objetivo explorar la relación entre la sostenibilidad y la industria cosmética y la posibilidad de reemplazar las materias primas convencionales por otras naturales y sostenibles. La recolección de datos se realizó de noviembre de 2021 a mayo de 2022, en las bases de datos electrónicas: Scielo, Science Direct, Web of Science, CAPES Periodicals y Google Scholar. Para que el proceso industrial se considere sostenible, es necesario evaluar todas las fases del ciclo de vida del producto cosmético, según los aspectos ambientales, sociales y económicos. Sin embargo, la fase de selección de la materia prima es la más desafiante, ya que se deben tener en cuenta la seguridad y la función de cada ingrediente, la estabilidad de la formulación, la vida útil del producto y la preferencia del consumidor. También hay muchas definiciones y certificaciones que terminan por dejar el tema confuso y disperso. Por lo tanto, lograr una producción más sostenible en relación con los productos cosméticos es un proceso continuo, que apunta a muchos cambios e innovaciones para desarrollar alternativas seguras y sostenibles. En base a la información recopilada con esta revisión, se espera que las posibilidades de sustitución de ingredientes en las formulaciones cosméticas inspiren mayores esfuerzos de colaboración por parte de las comunidades científicas y las industrias del sector para lograr una producción más sostenible. A indústria cosmética é um setor que está sempre em crescimento, a nível mundial e nacional. Nos últimos tempos, o tema sustentabilidade neste setor tem recebido grande interesse dos consumidores, indústrias e organizações de cosméticos. Diante desta percepção, essa revisão sistemática de literatura objetiva explorar a relação entre a sustentabilidade e a indústria de cosméticos e, a possibilidade de substituir matérias-primas convencionais pelas de origem natural e sustentáveis. A coleta de dados foi realizada no período de novembro de 2021 a maio de 2022, nas bases eletrônicas: Scielo, Science Direct, Web of Science, Periódicos CAPES e Google Acadêmico. Para o processo industrial ser considerado sustentável, se destaca a necessidade de avaliar todas as fases do ciclo de vida do produto cosmético, de acordo com os aspectos ambientais, sociais e econômicos. Entretanto, a fase de seleção de matérias-primas é a mais desafiadora, pois deve-se levar em consideração a segurança e a função de cada ingrediente, a estabilidade da formulação, a vida útil do produto e a preferência do consumidor. Há também muitas definições e certificações que acabam deixando o tema confuso e disperso. Sendo assim, alcançar uma produção mais sustentável em relação aos produtos cosméticos é um processo contínuo, que visa muitas mudanças e inovações para desenvolver alternativas seguras e sustentáveis. A partir das informações coletadas com a presente revisão é esperado que as possibilidades de substituições de ingredientes nas formulações cosméticas inspirem maiores esforços colaborativos das comunidades cientificas e das indústrias do setor para se alcançar uma produção mais sustentável.

The coagulation/flocculation process is a widely used technique typically applied to solid-liquid separation for wastewater treatment, based on the principle of destabilization of colloidal particles in suspension, followed by the aggregation of these particles into structured flocs. In this process, the flocculation kinetics (velocity and time) plays a key role in the treatment performance, as it interferes with the flocs rupture and formation. Therefore, for the treatment of fish-processing wastewater, two coagulants (natural: Tanfloc SH®; inorganic: Ferric Chloride) were evaluated in the flocculation kinetics and the experimental data modeling was performed using a phenomenological and artificial neural networks (ANNs) model. For this purpose, different velocity gradients and slow-mixing times were used in jar test experiments for each coagulant, and the aggregation (KA) and rupture (KB) coefficients of the formed flocs were determined. The most effective slow-mixing conditions (velocity and time) obtained for the effluent flocculation step were 16 s-1 and 20 min for the Tanfloc SH® coagulant and 24 s-1 and 30 min for the Ferric Chloride coagulant. The flocculation kinetic data were submitted to programming in ANNs using Python Software and to computational numerical iteration procedures using the Solver tool of the Microsoft Excel® program. Both models were able to adequately represent the flocculation kinetic experimental data, highlighting the ANNs as an alternative modeling tool to the mathematical models conventionally used. El proceso de coagulación/floculación es una de las técnicas más utilizadas para promover la separación sólido-líquido del efluente, basado en el principio de desestabilización de partículas coloidales y suspendidas, seguida de la agregación y estructuración de estas partículas en flóculos. En este proceso, la cinética de floculación (velocidad y tiempo) juega un papel fundamental en la realización del tratamiento, ya que interfiere en la ruptura y formación de flóculos. Por lo tanto, para el tratamiento de aguas de mataderos de pescado, se evaluaron dos coagulantes (natural: Tanfloc SH®; inorgánico: Cloruro Férrico) en relación con la cinética de floculación y se realizó la modelación de estos datos experimentales, utilizando el modelo fenomenológico y de redes neuronales artificiales (RNA). Para ello, se probaron diferentes gradientes de velocidad y tiempos de mezcla lentos para cada coagulante en pruebas de jarras, y se determinaron los coeficientes de agregación (KA) y ruptura (KB) de los flóculos formados. Las condiciones de mezcla lenta más efectivas (gradiente de velocidad y tiempo) obtenidas para el paso de floculación del efluente fueron 16 s-1 y 20 min para el coagulante Tanfloc SH® y 24 s-1 y 30 min para el coagulante de Cloruro Férrico. Los datos de cinética de floculación fueron sometidos a programación en RNAs utilizando el software Python y también a procedimientos de iteración numérica computacional utilizando la herramienta Solver del programa Microsoft Excel®. Los dos modelos pudieron representar adecuadamente los datos cinéticos experimentales de la floculación, destacando las RNA como una herramienta de modelado alternativa a los modelos matemáticos utilizados convencionalmente. O processo de coagulação/floculação é uma técnica das mais comumente utilizadas para promover a separação sólido-líquido do efluente, com base no princípio da desestabilização das partículas coloidais e em suspensão, seguido da agregação e estruturação destas partículas em flocos. Nesse processo, a cinética de floculação (velocidade e tempo) tem papel fundamental no desempenho do tratamento, pois interfere na ruptura e formação dos flocos. Sendo assim, para o tratamento de águas de frigorífico de peixes, dois coagulantes (natural: Tanfloc SHÒ; inorgânico: Cloreto Férrico) foram avaliados em relação à cinética de floculação e realizada a modelagem desses dados experimentais, empregando o modelo fenomenológico e de redes neurais artificiais (RNAs). Para tanto, diferentes gradientes de velocidade e tempos de mistura lenta foram testados para cada coagulante em ensaios de jar test, e determinados os coeficientes de agregação (KA) e de ruptura (KB) dos flocos formados. As condições de mistura lenta (gradiente de velocidade e tempo) mais efetivas obtidas para a etapa de floculação do efluente foram 16 s-1 e 20 min para o coagulante Tanfloc SHÒ e 24 s-1 e 30 min para o coagulante Cloreto Férrico. Os dados cinéticos de floculação foram submetidos a uma programação em RNAs por meio do Software Python e, também a procedimentos de iteração numérica computacional utilizando a ferramenta Solver do programa Microsoft ExcelÒ. Ambos os modelos foram capazes de representar adequadamente os dados cinéticos experimentais de floculação, destacando-se as RNAs como uma ferramenta de modelagem alternativa aos modelos matemáticos convencionalmente utilizados.

The biosorption process with algae is usually carried out with a concomitant alginate leaching process. Alginate is identified as the main functional group, responsible for generating the most active sites. Biomass chemical and thermal pretreatment is an alternative process for reducing organic leaching. Experiments with different pH rates were performed to analyze the leaching process of pretreated (contact time: 24, 48 and 72 hours) and non-pretreated biomass of Sargassum filipendula. The concentrations of calcium, magnesium, sodium and potassium ions, as well as total organic carbon, were determined to evaluate the biomass sorption capacity. Capacities of native and pretreated biomass to remove the heavy metal ions Cr and/or Ni from solutions of different concentrations were compared. The ion competition effect on removal capacity was studied. The biosorbent had a higher affinity with chromium ion.

In this paper the biosorption of metal ions Cu2+, Cd2+ and Zn2+ in single-component system by Sargassum filipendula pre-treated with 0.5 M CaCl2 was studied. The experiments were carried out in a batch reactor at different fixed pH (3.0, 4.0, 5.0 and 6.0) and 30oC. All the equilibrium data obtained were described using two pH-dependent isotherm models, based on the Langmuir isotherm. Artificial neural networks was also used to represent the pH effect on the biosorption equilibrium. The input of the networks were the equilibrium concentration of the metal in the fluid phase and the pH. As output the concentration of the metallic specie in the biosorbent was used. The results showed that the modeling using artificial neural networks technique represented the equilibrium data much better than the conventional modeling by the pH-dependent isotherm models. Neste trabalho foi estudada a biossorção, em solução monocomponente, dos íons Cu2+, Cd2+ e Zn2+ pela alga marinha Sargassm filipendula pré-tratada com CaCl2 0,5 M. Os experimentos foram realizados em reator batelada, em diferentes pHs fixos (3,0; 4,0; 5,0 e 6,0) e 30ºC. Todos os dados de equilíbrio obtidos foram representados empregando dois modelos de isotermas de adsorção dependentes do pH, baseados na isoterma de Langmuir. Redes neurais artificiais também foram utilizadas para representar o efeito do pH sobre o equilíbrio da biossorção, sendo as variáveis de entrada da rede a concentração de equilíbrio do metal e o respectivo pH e, como variável de saída, a quantidade adsorvida pela biomassa. Os resultados mostraram que a modelagem utilizando as redes neurais artificiais foi mais eficiente do que a modelagem através das isotermas de adsorção.

This work investigated the biosorption of chromium (III) and nickel (II) present in the effluent of a galvanoplasty plant using the pre-treated biomass of Sargassum filipendula seaweed. The column operation conditions were 8 g of biosorbent mass, 3.85 pH for the feed effluent, 30ºC temperature, 6 mL min.-1 flow rate, 7.12 meq L-1 initial chromium concentration and 3.66 meq L-1 initial nickel concentration. A mathematical model was used to represent the dynamics of biosorption of the metals in a fixed-bed column. The Langmuir multicomponent isotherm model (qm = 2.78 meq g-1, bCr = 0.85 L meq-1, bNi = 0.08 L meq-1) was used to represent the equilibrium data of the column and to simulate the biosorption dynamics of the ions. The simulation results showed that the mathematical model described satisfactory the complex binary biosorption of chromium and nickel in the effluent. Este trabalho teve por objetivo o estudo da biossorção dos íons cromo e níquel presentes no efluente do processo de uma indústria de galvanoplastia, utilizando como biossorvente a biomassa de alga marinha pré-tratada Sargassum filipendula. As condições de operação da coluna foram: massa de biossorvente de 8 g, pH do efluente de alimentação 3,85, temperatura de 30ºC, vazão de 6 mL min.-1 e concentrações iniciais de alimentação (cromo+níquel) de 7,12 e 3,66 meq L-1. Foi empregado um modelo matemático para representar a dinâmica da biossorção em coluna de leito fixo. O modelo da isoterma multicomponente de Langmuir (qm= 2,78 meq g-1, bCr = 0,85 L meq-1, bNi = 0,08 L meq-1) foi utilizado para representar os dados de equilíbrio da coluna e para simular a dinâmica de biossorção dos íons. Os resultados da simulação demonstraram que o modelo matemático empregado foi capaz de descrever satisfatoriamente a complexa dinâmica de biossorção dos íons presentes no efluente.