EFFECTS OF LOG POSITION IN THE STEM AND CUTTING WIDTH ON SIZE DISTRIBUTION OF BLACK SPRUCE CHIPS PRODUCED BY A CHIPPER-CANTER
Notice bibliographique
Résumé
Fifteen stems of black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) coming from the Abitibi-Temiscamingue region, were cross-cut into three sections: bottom, middle, and top logs. Logs were fragmented producing three faces with a chipper-canter using three cutting widths (CW) of 12.7, 19.1, and 25.4 mm. Chip dimensions were assessed by thickness, width, and length (Domtar and Williams classifications). Knot characteristics [total knot number (TKN) and area (TKA)] were assessed in the three cant faces. Growth ring attributes [earlywood density, latewood density (LWD), ring density, earlywood proportion, ring width and rings per mm (R/mm)], mechanical properties (shear, splitting, modulus of elasticity (MOE) and modulus of rupture in bending), and basic density were evaluated on samples obtained within each CW area. The results showed that most of these wood attributes were affected by the log position in the stem and/or CW. The weighted mean chip thickness (WCT) and chip size distributions were significantly affected by the log position and CW. WCT increased as CW increased. WCT variation with height could be principally associated to the number and size of knots within the stem. However, the presence of higher taper in the bottom logs produced thicker chips. Multiple linear regressions showed that CW, TKN, LWD, and TKA were significant predictors of WCT. Moreover, chip thickness distribution was affected primarily by TKA, cutting height and LWD, while the width and length distribution was mainly affected by R/mm, TKN and MOE. Chip size variation is to some point determined by knot characteristics, bending properties, growth ring width, and wood density of the raw material. These results showed the potential benefits of classifying logs in woodyards and better controlling the raw material attributes in sawmills. If the CW is combined with the knowledge of the raw material, chip dimensions can be adjusted using other fragmentation parameters to increase chip size uniformity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».