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Enregistrement W2207365794 · doi:10.1139/x11-059

A method for estimating wood chip brightness and its applications<sup>1</sup>This article is a contribution to the series The Role of Sensors in the New Forest Products Industry and Bioeconomy.

2011· article· en· W2207365794 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLubricants and Their Additives
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrightnessChipPulp (tooth)Pulp and paper industryEnvironmental scienceMillBrightness temperatureProcess engineeringMaterials scienceOpticsEngineeringMechanical engineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods for estimating wood chip brightness are important in classifying wood chips in chip piles, stabilizing chip brightness in the pulping process, and reducing bleaching chemical consumption in pulp mills. They also allow us to understand and control factors including outdoor storage in the summer that affect chip and pulp brightness. An accurate off-line method for estimating wood chip brightness has been developed. The method involves a two-stage grinding of air-dried wood chips to powders with small particle sizes and narrow size distributions and measurement of ISO (International Standardization Organization) brightness of the resulting powders. Using this method, ISO brightness values of 20 mill or pilot-plant thermomechanical pulps (TMP) can be linearly correlated, with an r 2 value of 0.885, with ISO brightness of the mill or pilot-plant wood chips. Analyses of wood chips and TMP samples taken from a TMP mill every month for 1 year show that both the chip and TMP brightness values are the lowest in July. The method can be used for laboratory analysis of chip brightness, monitoring of chip brightness monthly variation in pulp mills, and checking the accuracy of the on-line chip brightness measurement system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle