Coating Performance on Oil-heat Treated Wood for Flooring
Notice bibliographique
Résumé
Thermal modification of wood in a hot-oil bath is a green process, which improves wood properties using natural products. The process imparts a uniform brown color to the wood and increases its dimensional stability. The improved properties create value-added opportunities for some wood species to be used for high performance applications such as flooring products. This study focused on the optimization of the oil-heat-treatment process to find different approaches for saving energy and also evaluating the performance of water-based coatings on oil-heat treated wood. Effects of process variables on development of wood drying defects such as, checking, cupping, crooking, bowing, twisting, and grain raise were evaluated. This included investigation of effects of Initial wood moisture content and delayed cooling of treated wood in an oven or under a thermal blanket. Our results showed that wood can be treated at an initial moisture content around 8 to 10 percent and cooled in a blanket instead of in an oven without increasing wood defects. Testing the performance of four commercially formulated water-based coatings on heat-treated wood showed that the coatings had an overall better color retention, abrasion, and scratch resistance on the heat-treated wood than on the untreated wood. However, the adhesion of all of the coatings was lower on the heat-treated wood when compared with untreated wood samples.
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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) | 0,002 | 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 ».