MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407558003 · doi:10.25686/2306-2827.2023.3.67

Физико-механические свойства дуба красного (Quercus rubra L.), произрастающего в условиях Республики Марий Эл

2023· article· ru· W4407558003 sur OpenAlexaboutno aff
V. Krasnova, Vitaly Krasnov, Evgenii Sharapov, А.С. Торопов

Notice bibliographique

RevueVestnik of Volga State University of Technology Ser Forest Ecology Nature Management · 2023
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyrica rubraBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Введение. Процесс деградации дубрав заставляет учёных лесоводов искать перспективные древесные породы для обеспечения потребностей в сырье деревообрабатывающих предприятий. Одной из таких древесных пород является дуб красный (Quercus rubra L.), который устойчив к вредоносным патогенам, сосудистой и некрозно-раковой патологии, к низким температурам, отличается быстротой роста. Для промышленного использования дуба красного необходимо изучить влияние природно-климатических и лесорастительных условий на свойства древесины. Цель исследования – оценить физико-механические свойства древесины дуба красного, произрастающего в условиях Республики Марий Эл. Объекты и методы исследования. Объектом исследования является дуб красный, произрастающий в лесах Ре­спублики Марий Эл. Плотность древесины определялась согласно ГОСТ 16483.1-84, коэффициенты усушки – ГОСТ 16483.37-88, коэффициент разбухания – ГОСТ 16483.35-88, торцовая твёрдость – ГОСТ 16483.17-81, прочность при сжатии вдоль волокон – ГОСТ 16483.10-73. Результаты. Плотность древесины дуба красного в условиях Республики Марий Эл составляет 675,5±3,53 кг/м3, что выше, чем плотность древесины, произрастающей в Чехии (654 кг/м3), но меньше, чем у древесины, произрастающей в Канаде (760 кг/м3) и штате Миссисипи (756 кг/м3). У дуба красного при повышении плотности увеличивается торцовая твёрдость и предел прочности при сжатии вдоль волокон древесины. Торцовая твёрдость древесины дуба красного изменяется в пределах 66,3±0,58 Н/мм2, аналогично дубу черешчатому. Показатель предела прочности при сжатии вдоль волокон древесины дуба красного варьирует от 58,3±0,35 МПа, что соответствует дубу черешчатому. Предел прочности при сжатии (σ12) от плотности древесины (ρ12) описывается уравнением σ12 = 16,295+0,063 ρ12, стандартная ошибка аппроксимации (SEE) составляет 2,86 %, коэффициент детерминации (R2=0,41). Коэффициент усушки древесины дуба красного в тангенциальном направлении меньше, чем у основных древесных пород и составил 0,22 %, коэффициент усушки в радиальном направлении – 0,16 %, а коэффициент объёмной усушки – 0,40 %. Коэффициент разбухания в тангенциальном направлении также меньше, чем у основных древесных пород и составил 0,25 %, коэффициент разбухания в радиальном направлении – 0,16 %, коэффициент объёмного разбухания – 0,45 %. Заключение. Для древесины дуба красного применимы все способы раскроя, так как показатели предела прочности при сжатии вдоль волокон и торцовой твёрдости данной породы не зависят от протяжённости по радиусу ствола и направления сторон света. Древесина дуба красного будет меньше подвержена изменению линейных размеров при изменении влажности по сравнению с дубом черешчатым. Introduction. Degradation of oak forests makes forestry scientists look for promising tree species to meet the raw material needs faced by woodworking enterprises. One of these species is red oak (Quercus rubra L.) which is resistant to harmful pathogens, vascular and necrotic and cancerous diseases, low temperatures, and characteristically exhibits a high growth rate. For the industrial use of red oak, it is necessary to study the influence of natural, climatic and forest growth conditions on the properties of its wood. The goal of the study is to evaluate the physical and mechanical properties of the wood of red oak growing under the conditions of the Republic of Mari El. Objects and methods. The object of the study is red oak that grows in the forests of the Republic of Mari El. Wood density was determined in compliance with GOST 16483.1-84, the shrinkage coefficients - with GOST 16483.37-88, the swelling coefficient - with GOST 16483.35-88, end hardness - with GOST 16483.17-81, and compressive strength parallel to grain - with GOST 16483.10-73. Results and discussion. The density of red oak wood growing in the Republic of Mari El is 675.5±3.53 kg/m3, which is greater than the wood density of red oak growing in the Czech Republic (654 kg/m3), but less than that of red oak growing in Canada (760 kg/m3) and in the state of Mississippi (756 kg/m3). With an increase in the density of red oak wood, the end hardness of the wood rises within the range of 66.3±0.58 N/mm2, as in the case of English oak. The values of ultimate strength in compression parallel to grain in red oak wood vary within 58.3 ± 0.35 MPa, corresponding with that of English oak. The ultimate strength in compression parallel to grain (σ12) in relation to wood density (ρ12) is described by the equation σ12 = 16.295+0.063 ρ12, where the standard error of estimate (SEE) is 2.86% and the coefficient of determination R2 is 0.41. The coefficient of tangential shrinkage in red oak wood was lower than that of the main tree species and amounted to 0.22%; the radial shrinkage coefficient was 0.16%, and the coefficient of volumetric shrinkage was 0.40%. The coefficient of swelling in the tangential direction was also lower than that of the main tree species and amounted to 0.25%; the coefficient of swelling in the radial direction was 0.16%, and the coefficient of volumetric swelling was 0.45%. Conclusion. For red oak wood, all cutting methods are applicable, since the values of ultimate strength in compression parallel to grain and the values of end hardness of this species do not depend on the length along the radius of the trunk or the cardinal directions. Red oak wood will be less prone to change in linear dimensions with changes in humidity compared to English oak.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVestnik of Volga State University of Technology Ser Forest Ecology Nature ManagementMême sujetAgroforestry and silvopastoral systemsTravaux en français237 207