Effect of thermal treatment on the chemical composition and mechanical properties of birch and aspen
Notice bibliographique
Résumé
The high temperature treatment of wood is one of the alternatives to chemical treatment. During this process, the wood is heated to higher temperatures than those of conventional drying. The wood structure changes due to decomposition of hemicelluloses, ramification of lignin, and crystallization of cellulose. The wood becomes less hygroscopic. These changes improve the dimensional stability of wood, increase its resistance to micro-organisms, darken its color, and modify its hardness. However, wood also might loose some of its elasticity. Consequently, the heat treatment conditions have to be optimized. Therefore, it is important to understand the transformation of the chemical structure of wood caused by the treatment. In this study, the modification of the surface composition of the wood was followed with Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and inverse gas chromatography (IGC) under different experimental conditions. The effect of maximum treatment temperatures on the chemical composition of Canadian birch and aspen as well as the correlations between their chemical transformation and different mechanical properties are presented. FTIR analysis results showed that the heat treatment affected the chemical composition of birch more compared to that of aspen. The results of IGC tests illustrated that the surfaces of the aspen and birch became more basic with heat treatment. The mechanical properties were affected by degradation of hemicellulose, ramification of lignin and cellulose crystallization.
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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 | 0,001 | 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 ».