Emissions and health risks from the use of 3D printers in an occupational setting
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine concentrations of particulates and volatile organic compounds (VOCs) emitted from 3D printers using polylactic acid (PLA) filaments at a university workroom to assess exposure and health risks in an occupational setting. Under typical-case (one printer) and worst-case (three printers operating simultaneously) scenarios, particulate concentration (total and respirable), VOCs and formaldehyde were measured. Air samples were collected in the printing room and adjacent hallway. Size-resolved levels of nano-diameter particles were also collected in the printing room. Total particulate levels were higher in the worst-case scenario (0.7 mg/m3) vs. typical-case scenario (0.3 mg/m3). Respirable particulate and formaldehyde concentrations were similar between the two scenarios. Size-resolved measurements showed that most particles ranged from approximately 27 to 116 nm. Total VOC levels were approximately 6-fold higher during the worst-case scenario vs. typical situation with isopropyl alcohol being the predominant VOC. Airborne concentrations in the hallway were generally lower than inside the printing room. All measurements were below their respective occupational exposure limits. In summary, emissions of particulates and VOCs increased when multiple 3D printers were operating simultaneously. Airborne levels in the adjacent hallway were similar between the two scenarios. Overall, data suggest a low risk of significant and persistent adverse health effects. Nevertheless, the health effects attributed to 3D printing are not fully known and adherence to good hygiene principles is recommended during use of this technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».