Biologické odbourávání je proces, při kterém mikroorganismy (bakterie, plísně a řasy) rozkládají organické látky na menší, jednodušší zlomky. Organická hmota zásobuje bakterie energií a stavebními prvky nutnými pro jejich rozmnožování. Konečným produktem biologického odbourávání je převážně oxid uhličitý a voda.

Všechny naše prací prostředky jsou snadno biologicky odbouratelné a splňují Směrnice EEC pro biologickou odbouratelnost a nové Nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 648/2004 ze dne 31. března 2004 o detergentech.

Během dne lidé na celém světě pravděpodobně používají některý z našich výrobků. Mohli byste si čistit zuby zubní pastou Crest nebo Blend-a-med, mýt vlasy s Pantene, používat Ariel pro praní oblečení a Jar, Fairy nebo Dreft na mytí nádobí. Po použití každého z těchto výrobků voda, kterou jste použili, odteče do kanalizace. Kam se ale podějí chemické látky? Skončí v životním prostředí? V moři? Vrátí se zase za týden nebo dva? Dostanou se do potravinového řetězce? Dělá si někdo starosti s těmito otázkami?

Když se posadíme a přemýšlíme o tom, objeví se řada otázek o výrobcích P&G, které používáme a kam se dostanou po použití. Tomu říkáme studium ‘osudu látek’. Základní otázky tohoto osudu, kterým se pokoušejí porozumět vědci, jsou:

• Kam se výrobek dostane?
• Kolik se ho tam dostane?
• Jak dlouho tam zůstane?
• Co se s ním bude dít, dokud tam bude?

Mnohé spotřební výrobky se po použití spláchnou do kanalizace. Tyto výrobky a jejich složky procházejí stokami do čističky odpadních vod, kde na ně působí různé procesy. Avšak i po tomto zpracování se mohou některé složky výrobku dostat do životního prostředí.

Pro studium osudu látky obvykle začínáme s počítačovými nástroji pro předpovězení jejích chemických vlastností. Tato informace se kombinuje se změřenými údaji a množstvím použité přísady. Počítačový model následně předpoví koncentraci látky v každé složce životního prostředí: v půdě, vodě, podzemní vodě, sedimentech a atmosféře.

Pro zajištění přesnosti modelu, používáme monitorovací studie k ověření předpovědí provedených pomocí modelů, takže můžeme pro budoucí předpovědi používat modely s větší důvěrou.