Fungal Resistance and Leaching Behavior of Wood Treated with Creosote Diluted with a Mixture of Biodiesel and Diesel
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effect of biodiesel as a co-solvent with the wood preservative creosote to reduce the amount of hydrocarbon-based carrier utilized. Small blocks of wood were treated at a pilot scale using three different creosote concentrations. The diluent used was a blend of 80% soybean biodiesel and 20% petroleum diesel. The efficacy of creosote was tested against brown rot and white rot fungi. The results of the wood-block test and agar test suggested that there was no significant effect of biodiesel on the efficacy of creosote as a wood preservative. As creosote-treated wood is commonly used for railway ties, its potential impact on the surrounding environment was also assessed by studying the leaching behavior of creosote–biodiesel–diesel blend treated railway ties. Rainfall simulators were used to imitate an exposure of treated wood to a significant amount of rainfall. Wood core drilled from the exposed railway ties and leaching water samples were analyzed for the levels of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and total petroleum hydrocarbons (TPHs). Overall, this study demonstrated that the diluent containing biodiesel had no negative effect on the performance of creosote as a wood preservative and towards the natural environment.
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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 ».