Moisture Distribution Changes and Wetwood Behavior in Subalpine Fir Wood during Drying Using High X-Ray Energy Industrial CT Scanner
Notice bibliographique
Résumé
In some species, such as subalpine fir (Abies lasiocarpa [Hook] Nutt), the water content of the confined zones in heartwood is as high as or greater than that of sapwood. Such wet zones of heartwood are referred to as “wetpocket” or “wetwood.” Wood products from subalpine fir forests are adversely affected by the wetwood-associated problems, particularly during the drying process. The objectives of the study were as follows: (1) to investigate feasibility of a high X-ray energy industrial computed tomography (ICT) scanner for imaging wetwood; and (2) to determine changes of the 2-D and 3-D moisture profiles (from core to shell) at different drying times. Although medical CT scanning has been used for attaining signal intensity profiles of typical wood at different drying times, the technology has not, to date, been used for the study of wetwood phenomenon. This study presents, for the first time, results from the ICT imaging of the wetwood phenomenon. The results indicate that the ICT imaging system provides a powerful technique for imaging wetwood at different drying times. In addition, the results show that during the initial phase of drying, almost flat moisture profiles were observed in all wood types except for the wetwood, which showed a relatively higher moisture profile. A much slower (sluggish) drying development pattern at each increment from core to shell was found within the wetwood zone than normal wood regions along the width, thickness, and length of the board.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».