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Enregistrement W7034610017

Utilisation du bois de résineux pour la production de panneaux OSB

2022· other· fr· W7034610017 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriented strand boardHoardSolid wood
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le ralentissement de la production de l'industrie des pâtes et papiers a entraîné la surproduction de copeaux par l'industrie du bois de sciage résineux dans l'Est du Canada. Dans ces conditions, il devient nécessaire d'explorer la possibilité de produire des panneaux OSB à partir des dosses des billes de bois de résineux. La détermination des relations entre les performances des panneaux OSB et les caractéristiques des lamelles de bois a été faite afin de favoriser la production des panneaux OSB à partir d'espèces de bois résineux utilisées dans l'industrie du bois de sciage de l'Est du Canada : l'épinette noire, le sapin baumier et le pin gris. Une espèce de feuillus couramment utilisée pour produire des panneaux OSB, le peuplier faux-tremble, a été utilisée comme témoin. Le programme de pressage à chaud a été mis au point de manière à produire des profils de masse volumique verticale comparables pour les panneaux OSB fabriqués à partir de lamelles d'épinette noire, de sapin baumier et de pin gris. La tomographie par micro-ordinateur à rayons X a été utilisée pour étudier les caractéristiques des vides dans les panneaux OSB avec différentes structures. Ainsi, le module d'élasticité et le module de rupture en flexion, la cohésion interne et le gonflement en épaisseur des panneaux OSB fabriqués à partir de trois espèces de bois résineux ont été déterminés pour évaluer leur potentiel pour remplacer le peuplier faux-tremble dans la fabrication des panneaux OSB. Les panneaux fabriqués à partir de ces trois espèces de bois résineux ont montré des propriétés physiques et mécaniques supérieures à la norme CSA O437 pour les propriétés de la classe O-2, sauf pour le gonflement en épaisseur. Les résultats indiquent que l'espèce de bois était une variable significative en ce qui concerne les propriétés physiques et mécaniques des panneaux OSB considérés dans cette étude. Les propriétés de flexion des panneaux OSB diminuaient avec l'augmentation de la masse volumique de l'espèce, mais la cohésion interne augmentait. Le mélange des lamelles de bois de résineux et de peuplier faux-tremble a permis de diminuer de façon significative le gonflement en épaisseur des panneaux. La réduction de la masse volumique des couches de surface pourrait également être explorée pour réduire le gonflement en épaisseur de panneaux fabriqués à partir des bois de résineux considérés dans cette étude. En outre, l'effet de la géométrie des lamelles sur les propriétés déjà mentionnées a été évalué. L'épaisseur des lamelles a eu un effet négatif significatif sur les propriétés de flexion, mais un effet positif significatif sur la cohésion interne et le gonflement en épaisseur. La longueur des lamelles a eu un effet positif significatif sur les propriétés de flexion parallèle, mais un effet négatif significatif sur les propriétés de flexion perpendiculaire et la cohésion interne, à l'exception du gonflement en épaisseur. De plus, cette étude a évalué l'effet de la structure des panneaux sur les propriétés physiques et mécaniques, l'absorption d'eau et le caractère des vides. Il existe de nombreux vides dans le panneau qui sont formés par le chevauchement des lamelles et affectent considérablement les propriétés du panneau. Les résultats ont montré que le panneau OSB avait un profil de porosité opposé au profil de masse volumique. Le changement des propriétés en flexion peut être causé par le changement d'orientation des lamelles de la couche médiane. La légère différence de cohésion interne et d'absorption d'eau a été causée par la différence de distribution de la taille des vides et la plus grande taille des vides. Les panneaux fabriqués à partir de lamelles d'espèces mélangées montrent une porosité totale plus élevée, un profil de porosité plus accentué et des vides de plus petite taille comparativement à ceux des lamelles d'épinette noire, ce qui a donné de meilleures propriétés en flexion, la plus faible cohésion interne, une plus faible absorption d'eau et un gonflement en épaisseur plus faible. Ainsi, la cohésion interne, l'absorption d'eau et le gonflement en épaisseur des panneaux OSB avec une couche médiane de lamelles d'espèces mélangées diminuent avec une augmentation de la proportion de la couche médiane. Une tendance inverse a été observée pour les panneaux avec une couche médiane d'épinette noire. Par conséquent, les résultats permettent d'affirmer que la combinaison des lamelles de résineux et de peuplier faux-tremble a considérablement amélioré le gonflement en épaisseur des panneaux OSB à base de résineux. La réduction de la masse volumique des couches de surface pourrait également être envisagée pour réduire le gonflement en épaisseur des panneaux fabriqués à partir des bois résineux considérés dans cette étude.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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