Copper precipitation of Cu-monoethanolamine preservative in wood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Copper precipitation is one of the important Cu fixation mechanisms of Cu-amine-treated wood. In the present work, possible pathways of Cu precipitation have been investigated via in vitro and in situ studies focusing on effects of pH and temperature and Cu species formed in Cu-monoethanolamine (Cu-Mea)-treated wood. Higher-concentration Cu-Mea solutions required a lower pH and higher amounts of acid for the precipitation because of the higher amount of free Mea in the preservative-wood system. For this reason, Cu fixation during wet conditioning of wood treated to high Cu retention (2.0% treating solution) resulted in only a slight pH decrease and low Cu fixation. When lower-concentration solutions (0.67% and 0.2%) were applied, the pH decreased enough for Cu precipitation, and the much higher Cu fixation rate was driven by both chemisorption and precipitation. Evaluation of leaching after wet conditioning and drying showed that additional Cu precipitation could occur during drying. Wet conditioning of Cu-Mea-treated wood at 50°C showed outwardly faster and higher Cu fixation, but resulted in higher Cu leaching. According to X-ray diffraction analysis, the in vitro precipitated Cu was a mixture of azurite and malachite, and possibly, Cu2O formed as a result of Cu-Mea decomposition.
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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) | 0,000 | 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 ».