Fractal Modeling of Moisture Diffusion in Wood Cell Wall
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mechanisms of moisture diffusion in wood are not yet fully understood, due to the complex and hierarchical structure of the wood cell wall constituents. To investigate this mechanism in this hierarchical structure, fractal geometry analysis was used as proper tool. The objective of this study is to develop a theoretical fractal moisture diffusion model for wood cell wall by taking into consideration its structural geometry and to upscale that model to gross wood by employing electrical resistance modeling and validation. The proposed fractal diffusion model is a function of fractal dimensions, porosity, and pore size distribution of the wood cell wall as well as ambient conditions such as moisture content, temperature, and inverse slope of the sorption isotherm. The water vapor sorption data that was used to drive the experimental diffusion coefficient of various wood types were studied using the dynamic sorption method. Mercury intrusion porosimetry was used to explore the detailed structural parameters of wood cell wall pore size distributions and calculate the pore fractal dimension. The derived fractal diffusion model was validated using experimental and data calculated by a past published model. The trends for diffusion coefficients predicted by the fractal model were similar to the experimental and calculated data and successfully predicted the diffusion coefficients at low moisture contents. Pore size ratio, pore, and tortuous fractal dimensions were negatively correlated to fractal diffusivity, while the porosity was positively correlated. The findings of this study contribute to the creation of a decision support system that would allow predicting wood geometric properties and moisture diffusivity properties based on wood structural and ultrastructural attributes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».