Kiln-drying optimization for quality pacific coast hemlock timber
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.
Notice bibliographique
Résumé
The pacific coast hemlock or “hem-fir” is a dominant species mix in British Columbia that is difficult to kiln-dry; hence, many mills are quite conservative with their drying schedules. Furthermore, mills tend to dry hem-fir with no green moisture content presorting, thus promoting high moisture differences within and between dried timbers. In this study, application of green chain moisture-based sorting, coupled with a modified drying schedule, was considered to be a potential way to improve drying times, moisture content spreads, and lumber quality. Modified schedules coupled to three-group green moisture content presorting, i.e., mixed, low, and high, were compared to a standard industrial one. To evaluate the process and product quality, final moisture content variation between and within lumbers, drying rates, warp, surface and internal checks, shrinkage, and casehardening were assessed. Data analysis revealed that there was no significant difference between the drying runs in terms of final moisture content variation, except in the high initial moisture content group. In regard to the sorting, high initial moisture content sorting helped to reduce the final moisture content variation. In particular, the modified schedule, when there was a high initial moisture content sorting, did improve the uniformity of final moisture content in comparison to the industrial one.
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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 | 0,000 | 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 découle