A Comparative Analysis of Tannin and Commercial Fire Retardants in Wood Fire Protection
Notice bibliographique
Résumé
In civil construction, one of the primary challenges associated with wood application is its high flammability and low durability during fires. Although chemical treatment with fire-retardant properties exists, they are expensive and of non-renewable origin. Tannin, a wood extractive, being a phenolic compound, holds promise for enhancing the thermal properties of wood. This study aimed to assess the efficacy of tannin as a fire retardant and compare it with a commercial product, as well as comparing different application techniques for these products. Wood samples from the Simarouba amara Aubl. species were utilized. Tannin and a commercial flame retardant were applied via immersion, vacuum impregnation, brushing, and a treatment of tannin incorporated into water-based wood varnish. Alongside the burning test performance, assessments of the wood’s physical properties, such as colorimetry, thermal stability, and mass retention, were conducted. The application of tannin altered the wood’s color and reduced the spread of fire; its presence significantly reduced the flame duration and maintained the wood’s structural integrity. However, tannin retention was lower compared to commercial flame retardant, leading to reduced fire retardancy. Among the methods tested, immersion proved to be the most effective in enhancing the wood’s resistance to flame contact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».