The impact of vacuum pressure on the effectiveness of SiO2 impregnation of spruce wood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood is a widely used construction material that has many advantageous properties. However, it suffers from weaknesses such as low-dimensional stability and low durability in humid environments. These issues are associated with the porous vascular structure of wood that leads to a high water uptake capacity. This research aims to reduce the water uptake capacity of spruce wood by dip-coating samples in an aqueous colloid of silicon dioxide (SiO 2 ) nanoparticles. SiO 2 is a dense ceramic material with good chemical stability. It is readily available and affordable, making it an excellent candidate for this application. This study investigates the effect of SiO 2 impregnation on the physico-mechanical properties of spruce wood. Density measurements, water uptake tests, microscopy examination, thermogravimetric analysis, and dynamic mechanical analysis were conducted on non-treated and SiO 2 -treated spruce wood samples. Quantitative and qualitative analyses demonstrated that SiO 2 impregnation performed under higher vacuum pressure was more effective compared to the atmospheric condition and exhibited a greater presence of SiO 2 in the wood’s vascular system. SiO 2 impregnation under vacuum pressure demonstrated an effective increase in the density of the wood. It also reduced the porosity, which led to a significant reduction in the water uptake of the spruce wood. The analysis of the wood viscoelastic properties revealed that SiO 2 impregnation under atmospheric and vacuum conditions triggered two different reinforcing mechanisms. The results showed that a significant improvement of the spruce wood storage and loss moduli could be achieved when impregnation was performed at the highest vacuum pressure of − 90 kPa.
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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) | 0,001 | 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 ».