Prediction of long-term leaching potential of preservative-treated wood by diffusion modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An approach to modeling leaching and leaching impacts of preservative components from treated wood is presented based on three simple laboratory determinations: the amount of preservative component available for leaching (Le), equilibrium dissociation of preservative into free water in wood (Di) and diffusion coefficients for component leaching in different wood directions (D). In this study, the following inorganic wood preservative systems were investigated: chromated copper arsenate (CCA), the copper component of copper azole (CA) and alkaline copper quaternary (ACQ), and boron in disodium octaborate tetrahydrate (DOT). Aggressive leaching of finely ground wood showed that amounts of preservative compounds available for leaching were highest for borates, followed by copper in copper amine systems and arsenic in CCA, copper in CCA and chromium in CCA. The equilibrium dissociation or solubility of components in free water in the wood was much higher for borates and copper amine, followed by copper and arsenic in CCA and chromium in CCA. Use of the applicable diffusion coefficient (D) and Di or Le values in a diffusion model allows the prediction of total amount leached and emission or flux rate at different times of exposure for products with different dimensions and geometries. The approach was tested and generally validated through application of the model to results of laboratory water spray leaching of full-size lumber samples. The approach explains the rapid leaching of boron compounds (large diffusion coefficient and high initial dissociated concentration) compared to other preservative components and predicts that ACQ will have higher initial leaching rates compared to CCA and CA, but the latter preservatives will continue to leach copper at a measurable rate for a much longer time. The practical implications and limitations of the approach are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».