Peroxide Post-Treatment of Wood Impregnated with Micronized Basic Copper Carbonate
Notice bibliographique
Résumé
Wood is vulnerable to significant color changes when used in exterior applications. Some copper-based wood preservatives use colorants to minimize this color change. This paper examines the ability of a peroxide post-treatment to turn wood impregnated with micronized basic copper carbonate (CuCO3·Cu(OH)2) (MBCC) a stable brown color. MBCC-treated wood, with and without peroxide post-treatment, along with associated controls were evaluated for color change, erosion and black-stain fungal resistance after exposure to artificial photo-degradation. The impact of the peroxide treatment on copper leaching was assessed in a laboratory experiment, and the impact on copper reactivity was assessed by electron parametric resonance (EPR) spectroscopy. Peroxide post-treatment of wood pressure impregnated with MBCC was shown to reduce color change by more than 50% compared to controls. Erosion due to photo-degradation and colonization by black-stain fungi were lower in samples treated with MBCC than in untreated controls and were relatively unaffected by peroxide post-treatment. The peroxide post-treatment was associated with increased amounts of mobile copper. This led to increased susceptibility to leaching and to a more than 60% increase in the amount of copper than had reacted with the wood.
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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) | 0,002 | 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 ».