INFLUENCE DE LA QUALITÉ DU BOIS SUR LES DIMENSIONS DES COPEAUX PRODUITS

PAR UNE ÉQUARRISSEUSE-FRAGMENTEUSE

Thèse

CLAUDIA CÁCERES CUADROS

Doctorat en sciences du bois Philosophiae Doctor (Ph.D.)

Québec, Canada

© Claudia Cáceres Cuadros, 2016

INFLUENCE DE LA QUALITÉ DU BOIS SUR LES DIMENSIONS DES COPEAUX PRODUITS

PAR UNE ÉQUARRISSEUSE-FRAGMENTEUSE

Thèse

CLAUDIA CÁCERES CUADROS

Sous la direction de :

Roger Hernández, directeur de recherche Ahmed Koubaa, codirecteur de recherche

iii

Résumé

La présente étude a eu pour objectif principal d’évaluer l’effet de la qualité du bois d’épinette

noire et du pin gris sur les dimensions des copeaux papetiers produits par une équarrisseuse-

fragmenteuse. Afin de couvrir certains aspects de l’aménagement forestier de ces espèces, le

travail s’est orienté vers l’étude des relations entre la provenance des billes, la position des

billes dans la tige et la pratique de l’éclaircie commerciale vis-à-vis la qualité du bois et son

comportement à la fragmentation. Ainsi, des attributs de masse volumique et de croissance

des cernes, le nombre et la taille des nœuds, la masse volumique basale et certaines propriétés

mécaniques ont été déterminés pour les parties de la tige soumises à la fragmentation. Dans

un premier volet, des billes d’épinette noire provenant de deux sites écartés par un gradient

latitudinal d’environ 300 km (47°N, 50°N) furent fragmentées. Celles provenant du site avec

un taux de croissance plus faible (50°N) et qui présentaient une masse volumique et des

propriétés mécaniques plus élevées ont produit les copeaux plus minces. Un deuxième volet

a évalué l’effet de la position de la bille dans la tige sur la fragmentation de cette même

espèce. L’augmentation du nombre et de la taille des nœuds suivant la hauteur dans la tige

était la cause principale de la production des copeaux plus épais. Cependant, des copeaux

plus épais furent aussi produits en bas de la tige, ce qui fut attribué à son défilement plus

prononcé. Un troisième volet a été consacré à étudier l’effet de l’éclaircie et de la position de

la bille dans la tige pour le pin gris. Les billes provenant des parcelles éclaircies ont produit

des copeaux plus minces que ceux obtenus avec des billes provenant d’une parcelle naturelle.

Toutefois, la faible taille de l’échantillon dans ce cas invite à la prudence. Le pin gris

produirait des copeaux plus épais que l'épinette noire lorsque produits sous les mêmes

conditions de coupe. La variation de l’épaisseur des copeaux avec la position de la bille dans

la tige serait semblable à celle de l’épinette noire. D’autre part, l’augmentation de la largeur

de coupe a produit dans tous les cas des copeaux plus épais. La taille des nœuds serait un

paramètre critique agissant sur les dimensions des copeaux. De plus, la variation de la masse

volumique des cernes et de la croissance des cernes et les propriétés de flexion statique

sembleraient avoir un rôle important sur le mécanisme de formation des copeaux. Les

dimensions des copeaux pourraient ainsi être mieux ajustées selon les exigences des

papetières si les scieries avaient plus de contrôle et de connaissances sur les attributs

spécifiques de leur matière première.

iv

Abstract

The main goal of this research was to evaluate the effect of wood quality on the dimensions

of black spruce and jack pine chips produced with a chipper-canter for pulping purposes.

Some aspects of the forest management of these species were studied, namely: the log

provenance, the position of the log in the stem, and the commercial thinning, in order to

evaluate wood quality and its response to fragmentation. Thus, the growth ring

characteristics, the number and size of knots, the basic density, and various mechanical

properties potentially involved in chip formation were assessed on the external parts of the

log which were subjected to fragmentation. Firstly, black spruce logs coming from two sites

separated by 300 km of latitudinal gradient (47°N, 50°N) were fragmented. For a given

cutting width, a log coming from a slow growth rate site (50°N) with high ring density

attributes and a corresponding high basic density and mechanical properties provided thinner

chips. Secondly, the effect of the log position within the stem in the fragmentation process

was evaluated for the same species. The increase of the size and number of knots up the stem

was the main cause of producing thicker chips towards the top of the stem. However, the

production of thicker chips at the bottom logs was attributed to their pronounced taper.

Finally, the effects of the commercial thinning and the log position in the stem were evaluated

on jack pine. Jack pine logs coming from thinned stands seem to produce chips of smaller

dimensions compared to logs from a natural stand. However, these results should be

interpreted with caution due to the small sample size used. Under the same cutting conditions,

jack pine had a higher mean chip thickness compared to black spruce. Chip thickness

variation with the log position in the stem was similar between the two species. Moreover,

the increase in cutting width produced thicker chips in all cases. The size of knots appeared

to be critical in chip dimension. In addition, the variation in wood density attributes, growth

rings characteristics, and bending properties would appear to have a considerable role in the

chip formation mechanism. Ultimately, chip dimensions could be adjusted to pulp mills

standards if sawmills will have more control and knowledge of their wood raw material

specific attributes.

v

Table des matières

Résumé .................................................................................................................................. iii Abstract .................................................................................................................................. iv Table des matières .................................................................................................................. v Liste des tableaux ................................................................................................................ viii Liste des Figures ..................................................................................................................... x Remerciements .................................................................................................................... xiv Avant-Propos ........................................................................................................................ xv Introduction ............................................................................................................................ 1 Chapitre 1 ............................................................................................................................... 3 1  Revue de littérature ............................................................................................................ 3 

1.1  Qualité du bois ........................................................................................................ 3 1.1.1  Définition ............................................................................................................ 3 1.1.2  Masse volumique et croissance des cernes ......................................................... 3 

1.1.2.1  Variation géographique .............................................................................. 4 1.1.2.2  Variation entre les arbres ............................................................................ 5 1.1.2.3  Variation à l’intérieur de l’arbre ................................................................. 6 

1.1.3  Nœuds ............................................................................................................... 11 1.1.4  Masse volumique basale et propriétés mécaniques .......................................... 15 1.1.5  L’éclaircie et son influence sur la qualité du bois ............................................ 19 

1.2  Qualité des copeaux .............................................................................................. 21 1.2.1  La granulométrie et la distribution des dimensions .......................................... 24 1.2.2  La teneur en humidité ....................................................................................... 29 1.2.3  La densité en vrac ............................................................................................. 29 1.2.4  Éléments indésirables ....................................................................................... 30 1.2.5  Tamisage ........................................................................................................... 33 1.2.6  Variables de fabrication .................................................................................... 34 

1.3  Effet de la matière première sur la production des copeaux et des pâtes à papier 35 1.3.1  Espèce ............................................................................................................... 35 

1.3.1.1  L’épinette noire (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) ...................................... 36 1.3.1.2  Le pin gris (Pinus banksiana Lamb.) ....................................................... 37 

1.3.2  Position dans l’arbre et type de croissance ....................................................... 38 1.3.3  Taille et forme des billes .................................................................................. 40 1.3.4  Caractéristiques physiques et chimiques .......................................................... 40 

1.4  Optimisation de l’utilisation de la matière première (scieries)............................. 41 1.4.1  Stratégies de coupe pour les billes de petits diamètres ..................................... 41 

1.5  Procédé de fabrication des copeaux par une équarrisseuse-fragmenteuse ........... 43 1.5.1  La coupe du bois ............................................................................................... 43 

1.5.1.1  La coupe orthogonale ............................................................................... 43 1.5.1.2  Formation du copeau ................................................................................ 45 

1.5.2  Paramètres de coupe d’une équarrisseuse-fragmenteuse .................................. 47 1.5.3  Facteurs qui influencent la qualité des copeaux ............................................... 49 

1.5.3.1  Performance des équarrisseuses-fragmenteuses ....................................... 49 1.5.3.2  Effet du contrefer du porte-outil ............................................................... 50 1.5.3.3  Effet de la vitesse de coupe ...................................................................... 50 

vi

1.5.3.4  Effet de la saison ...................................................................................... 51 1.5.3.5  Effet de la largeur et de la hauteur de coupe ............................................ 51 

1.6  Objectifs de recherche .......................................................................................... 53 1.6.1  Objectif général ................................................................................................ 53 1.6.2  Objectifs spécifiques ........................................................................................ 53 

Chapitre 2 ............................................................................................................................. 54 2  Matériel et méthodes ........................................................................................................ 54 

2.1  Bois ....................................................................................................................... 54 2.2  Méthodologie ........................................................................................................ 56 

2.2.1  Fragmentation des billes ................................................................................... 56 2.2.2  Tamisage des copeaux ...................................................................................... 62 2.2.3  Essais de densitométrie ..................................................................................... 65 2.2.4  Mesure de la largeur des cernes ........................................................................ 67 2.2.5  Caractérisation des nœuds ................................................................................ 67 2.2.6  Essais mécaniques ............................................................................................ 68 

2.2.6.1  Fendillement ............................................................................................. 71 2.2.6.2  Cisaillement .............................................................................................. 71 2.2.6.3  Flexion statique (MOR, MOE) ................................................................. 71 

2.2.7  Teneur en humidité et masse volumique basale ............................................... 73 2.2.8  Analyses statistiques ......................................................................................... 73 

Chapitre 3 ............................................................................................................................. 75 3  Effects of the cutting pattern and log provenance on size distribution of black spruce

chips produced by a chipper-canter ................................................................................. 75 3.1  Résumé ................................................................................................................. 75 3.2  Abstract ................................................................................................................. 76 3.3  Introduction .......................................................................................................... 76 3.4  Materials and methods .......................................................................................... 79 

3.4.1  Fragmentation process ...................................................................................... 80 3.4.2  Chip screening .................................................................................................. 81 3.4.3  Growth ring characteristics ............................................................................... 82 3.4.4  Mechanical tests ............................................................................................... 83 3.4.5  Statistical analyses ............................................................................................ 84 

3.5  Results and discussion .......................................................................................... 85 3.5.1  Weighted mean chip thickness ......................................................................... 85 3.5.2  Growth ring characteristics, mechanical properties, and basic density ............ 89 3.5.3  Multiple linear regression of the weighted mean chip thickness...................... 93 3.5.4  Compositional data analysis: Domtar and Williams chip class distributions ... 94 3.5.5  Individual class analysis ................................................................................... 95 

3.6  Conclusions .......................................................................................................... 99 Chapitre 4 ........................................................................................................................... 100 4  Effects of log position in the stem and cutting width on size distribution of black spruce

chips produced by a chipper-canter ............................................................................... 100 4.1  Résumé ............................................................................................................... 100 4.2  Abstract ............................................................................................................... 101 4.3  Introduction ........................................................................................................ 102 4.4  Materials and methods ........................................................................................ 105 

4.4.1  Study area and samples................................................................................... 105 

vii

4.4.2  Fragmentation process .................................................................................... 105 4.4.3  Chip screening ................................................................................................ 107 4.4.4  Growth ring characteristics ............................................................................. 108 4.4.5  Knot characterization ...................................................................................... 109 4.4.6  Mechanical tests ............................................................................................. 109 4.4.7  Statistical analyses .......................................................................................... 111 

4.5  Results and discussion ........................................................................................ 111 4.5.1  Growth ring and knot characteristics, basic density, and mechanical properties .................................................................................................................... 111 4.5.2  Weighted mean chip thickness ....................................................................... 116 4.5.3  Domtar and Williams chip class distributions ................................................ 121 

4.6  Conclusions ........................................................................................................ 128 Chapitre 5 ........................................................................................................................... 129 5  Effects of log position in the stem and commercial thinning on chip size from jack pine

logs produced by a chipper-canter ................................................................................. 129 5.1  Résumé ............................................................................................................... 129 5.2  Abstract ............................................................................................................... 130 5.3  Introduction ........................................................................................................ 131 5.4  Methods .............................................................................................................. 133 

5.4.1  Study area and samples................................................................................... 133 5.4.2  Fragmentation process .................................................................................... 134 5.4.3  Chip screening ................................................................................................ 137 5.4.4  Growth ring characteristics ............................................................................. 138 5.4.5  Knot assessment ............................................................................................. 138 5.4.6  Mechanical tests ............................................................................................. 138 5.4.7  Statistical analyses .......................................................................................... 140 

5.5  Results and Discussion ....................................................................................... 141 5.5.1  Growth ring and knots characteristics, basic density, and mechanical properties .................................................................................................................... 141 5.5.2  Weighted mean chip thickness ....................................................................... 147 5.5.3  Domtar and Williams chip class distributions ................................................ 152 

5.6  Conclusions ........................................................................................................ 159 Conclusion générale ........................................................................................................... 160 Recommandations .............................................................................................................. 165 Bibliographie ...................................................................................................................... 167 Annexe 1 ............................................................................................................................. 180 Granulométrie des copeaux ................................................................................................ 180 

viii

Liste des tableaux

Tableau 2.1 Caractéristiques des billes d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency et de la région de Chibougamau (expériences du volet 1). ........................................... 56 

Tableau 2.2 Caractéristiques des billes d’épinette noire selon la position de la bille dans la tige (expériences du volet 2). ........................................................................................ 56 

Tableau 2.3 Caractéristiques des billes de pin gris selon le traitement d’éclaircie commerciale et la position de la bille dans la tige (expérience du volet 3). ................. 56 

Tableau 2.4 Paramètres de fragmentation utilisés lors des expériences. ............................. 59 Tableau 2.5 Temps de brassage selon les classes Domtar. ................................................. 65 Tableau 2.6 Ajustements faits à la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) pour le

fendillement. ................................................................................................................. 71 Tableau 2.7 Ajustements faits à la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) pour le

cisaillement. .................................................................................................................. 72 Tableau 2.8 Ajustements faits à la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) pour la flexion

statique (MOR, MOE). ................................................................................................. 72 

Table 3.1 Characteristics of black spruce logs coming from each site. ............................... 80 Table 3.2 Domtar and Williams chip size distributions obtained at different cutting widths.

...................................................................................................................................... 87 Table 3.3 F-values obtained from the ANOVAs for weighted mean chip thickness, growth

ring characteristics, BD, and mechanical properties. ................................................... 90 Table 3.4 Mean of growth ring characteristics, BD and mechanical properties of black

spruce by site and cutting width. .................................................................................. 90 Table 3.5 F-values obtained from compositional data MANOVA of Domtar and Williams

chip class distributions. ................................................................................................ 95 Table 3.6 F-values obtained from the ANOVAs for each Domtar and Williams chip class.

...................................................................................................................................... 96 Table 3.7 Domtar and Williams black spruce chip classes by cutting width and site. ........ 97 Table 4.1 Characteristics of black spruce logs................................................................... 105 Table 4.2 F-values obtained from the ANOVAs of the effects of log position in the stem

and cutting width on the weighted mean chip thickness, growth ring and knot characteristics, and wood properties of black spruce logs.......................................... 113 

Table 4.3 Means of growth ring and knot characteristics, and wood properties of black spruce by log position in the stem and cutting width. ................................................ 114 

Table 4.4 F-values obtained from compositional data MANOVA of Domtar and Williams chip class distributions. .............................................................................................. 121 

Table 4.5 F-values obtained from the ANOVAs for each Domtar and Williams chip class. .................................................................................................................................... 124 

Table 4.6 Domtar and Williams black spruce chip size distributions by cutting width and log position in the stem. .............................................................................................. 125 

Table 5.1 Characteristics of jack pine logs. ....................................................................... 135 Table 5.2 F-values obtained from the ANOVAs of the effects of commercial thinning, log

position in the stem and cutting width on the weighted mean chip thickness, growth ring and knot characteristics, and wood properties of jack pine logs. ........................ 143 

ix

Table 5.3 Means of growth ring and knot characteristics, and wood properties of jack pine by commercial thinning, log position in the stem, and cutting width. ....................... 144 

Table 5.4 F-values obtained from compositional data MANOVA of Domtar and Williams chip class distributions. .............................................................................................. 153 

Table 5.5 F-values obtained from the ANOVAs for each Domtar and Williams chip class. .................................................................................................................................... 156 

Table 5.6 Domtar and Williams jack pine chip size distributions by commercial thinning, log position in the stem and cutting width. ................................................................. 157 

x

Liste des Figures

Figure 1.1 Profils de la variation radiale de la masse volumique des cernes mesurés à la hauteur de la poitrine pour des arbres intermédiaires, co-dominants et dominants (adapté de Xiang et al. 2014). ......................................................................................... 7 

Figure 1.2 Aire du cerne (a) et la masse volumique maximale du cerne (b) par rapport à l’âge cambial à différentes hauteurs de la tige d’épinette noire (adapté d’Alteyrac et al. 2005). .............................................................................................................................. 9 

Figure 1.3 La largeur du cerne (a) et la masse volumique des cernes (b) par rapport à l’âge cambial à différentes hauteurs de la tige d’épinette noire (adapté d’Alteyrac et al. 2005). .............................................................................................................................. 9 

Figure 1.4 Profil de la variation radiale de la masse volumique des cernes à différentes hauteurs dans la tige d’un arbre dominant. Les lignes représentent les moyennes prédites à des hauteurs successives des disques (M1 –M6) de la base vers le haut de la tige (adapté de Xiang et al. 2014). ................................................................................ 10 

Figure 1.5 Représentation tridimensionnel du nœud. D : diamètre du nœud, α : angle azimut du nœud, β : angle d’inclinaison du nœud et L : longueur du nœud (adapté de Tong et al. 2013). .......................................................................................................... 12 

Figure 1.6 Visualisation de la distribution des nœuds des billes de 2,5 m situées à la base de la tige pour (A) le pin gris et (B) l’épinette noire (adapté de Duchateau et al. 2014). ...................................................................................................................................... 13 

Figure 1.7 Formes schématiques et disposition des nœuds chez l’épinette blanche (adapté de Tong et al. 2013). ..................................................................................................... 14 

Figure 1.8 Relation de la masse volumique basale du disque et la hauteur relative du disque dans l’arbre pour l’épinette noire (adapté de Heger 1974). .......................................... 16 

Figure 1.9 Relation de la masse volumique basale du disque et la hauteur relative du disque dans l’arbre pour le pin tordu (adapté de Heger 1974). ................................................ 16 

Figure 1.10 Module d’élasticité (MOE) et module de rupture (MOR) en fonction de l’âge cambial de l’épinette noire (adapté de Torquato et al. 2014). ...................................... 18 

Figure 1.11 Facteurs mesurables de la qualité des copeaux par opération de l’usine papetière (adapté de Fuller 1991). ................................................................................ 23 

Figure 1.12 Effet de la longueur et de l’épaisseur des copeaux sur l’indice Kappa (adapté de Forbes 1984). ........................................................................................................... 26 

Figure 1.13 Distributions de la longueur, la largeur et l’épaisseur moyenne des copeaux provenant de cinq scieries (lignes minces) et d’une papetière (ligne entrecoupée) en Norvège (adapté d’après Bjurulf 2005). ....................................................................... 28 

Figure 1.14 Densité en vrac des copeaux en fonction du rapport de la diagonale moyenne des copeaux et l’épaisseur (d/e) (adapté d’Edberg et al. 1973). ................................... 31 

Figure 1.15 Relation entre la perte de bois et la teneur en écorce des copeaux pour l’écorçage à tambour (adapté de Bergman 1985). ........................................................ 31 

Figure 1.16 Consommation effective d’alcali en fonction de la teneur en écorce des copeaux de pin pour une pâte Kraft (adapté de Forbes 1984). ..................................... 32 

Figure 1.17 Principes de classement des copeaux du classeur Domtar (adapté de Lapointe 1979). ............................................................................................................................ 34 

Figure 1.18 Aire de répartition naturelle de l’épinette noire en Amérique du Nord. .......... 37 Figure 1.19 Aire de répartition naturelle du pin gris en Amérique du Nord. ...................... 38 

xi

Figure 1.20 Patrons de débitage pour une bille de 8 pouces (20 cm) de diamètre au petit bout (adapté de Steele 1984). ....................................................................................... 42 

Figure 1.21 Géométrie de la coupe orthogonale et des composantes de la force de coupe résultante (adaptée de Woodson et Koch 1970). .......................................................... 44 

Figure 1.22 Types de coupe orthogonale (adaptée de Hoadley 2000). ............................... 45 Figure 1.23 Schéma montrant l'action de coupe du couteau et du contre-fer des

équarrisseuses-fragmenteuses Comact et Sawquip (d’après Hernández 2007). .......... 49 Figure 1.24 Effets de la hauteur et de la largeur maximales de coupe sur l'épaisseur

moyenne pondérée des copeaux d'épinette noire produits en hiver et en été par l'équarrisseuse-fragmenteuse Swecan (adapté de Hernández et Lessard 1997). .......... 52 

Figure 2.1 Provenance des billes d’épinette noire : (A) Forêt Montmorency et (B) Région de Chibougamau. .......................................................................................................... 55 

Figure 2.2 Position de la bille dans la tige. .......................................................................... 57 Figure 2.3 Prototype d’équarrisseuse-fragmenteuse munie d’une seule tête. ..................... 57 Figure 2.4 Modèles des têtes porte-outils pour chaque volet. ............................................. 58 Figure 2.5 Schéma de la position des trois largeurs de coupe avec les hauteurs de coupe

respectives. ................................................................................................................... 60 Figure 2.6 Ajustement de la largeur de coupe à l’aide du faisceau laser mobile. ............... 61 Figure 2.7 Classement des copeaux (a) classeur Williams (b) classeur Domtar. ................ 63 Figure 2.8 Classement Williams. ......................................................................................... 64 Figure 2.9 Classement Domtar. ........................................................................................... 64 Figure 2.10 Position de la tranche coupée pour l’obtention des échantillons de

densitométrie à rayons X (Volet 1). ............................................................................. 66 Figure 2.11 Position des tranches coupées pour l’obtention des échantillons de

densitométrie à rayons X (Volets 2 et 3). ..................................................................... 67 Figure 2.12 Face de l’équarri après fragmentation montrant les nœuds plus grands que 2

mm de diamètre. ........................................................................................................... 68 Figure 2.13 Schéma de l’obtention des échantillons pour les essais mécaniques du volet 1.

...................................................................................................................................... 70 Figure 2.14 Schéma de l’obtention des échantillons pour les essais mécaniques des volets 2

et 3. ............................................................................................................................... 70 Figure 3.1 DKspec cutterhead with eight bent knives. ........................................................ 80 Figure 3.2 Position and dimension of the cutting width of each segment in the small end of

the log. The cutting width is directly related to the area of splitting. ........................... 81 Figure 3.3 Sample distribution for static bending, splitting, and shear tests. ...................... 84 Figure 3.4 Weighted mean chip thickness as a function of cutting width from

Montmorency and Chibougamau provenances. ........................................................... 88 Figure 4.1 DK-SPEC cutterhead provided with eight sets of double knives..................... 106 Figure 4.2 Cutting width (CW) and cutting height (CH) at the small end of the log. CH

draws the segment area that will be fragmented. The figure also shows the strip positions obtained according to the CW at the large and small end diameters of each log. .............................................................................................................................. 107 

Figure 4.3 Sample distribution for static bending, splitting, and shear tests. .................... 110 Figure 4.4 (a) Weighted mean chip thickness as a function of cutting width for each

position in the stem. (b) Weighted mean chip thickness as a function of log position in the stem for each cutting width. ................................................................................. 118 

xii

Figure 4.5 Relationship between the weighted mean chip thickness and the total number of knots (excluding the bottom log dataset). ................................................................... 120 

Figure 4.6 (a) Domtar accepts chip class, (b) Williams 9.5 mm chip class, (c) Domtar overthick chip class, and (d) Williams accepts chip class, by cutting width for each log position in the stem. .................................................................................................... 127 

Figure 5.1 DK-SPEC cutterhead provided with eight set of double knives. The figure shows the infeed region during log fragmentation (bedplate level was fixed). .......... 135 

Figure 5.2 Cutting width (CW) and cutting height (CH) at the small end of the log. CH draws the segment area that will be fragmented. The figure also shows the strip positions obtained according to the CW at the large and small end diameters of each log. .............................................................................................................................. 137 

Figure 5.3 Sample distribution for static bending, splitting, and shear tests. .................... 140 Figure 5.4 Weighted mean chip thickness as a function of cutting width for jack pine and

black spruce logs. ....................................................................................................... 148 Figure 5.5 (a) Weighted mean chip thickness as a function of log position in the stem for

each cutting width. (b) Weighted mean chip thickness as a function of the commercial thinning treatment for each cutting width................................................................... 150 

Figure 5.6 Relationship between the weighted mean chip thickness and the total knot area. .................................................................................................................................... 152 

xiii

La vie est un défi à relever, un bonheur à mériter, une aventure à tenter.

Mère Teresa

xiv

Remerciements

J’aimerais tout d’abord remercier mon directeur, Roger Hernández, qui m’a guidée et

soutenue tout au long de ce parcours, et avec qui ce fut un grand plaisir de travailler au cours

de ces années. Sa patience, ses encouragements et ses conseils ont été très précieux et je l’en

remercie profondément. Je remercie également Ahmed Koubaa, mon co-directeur de thèse,

pour m’avoir donné la chance de travailler sur ce projet, pour son soutien et pour ses

commentaires toujours pertinents. De même, un remerciement spécial à DK-SPEC et

FPInnovations pour l’appui technique fourni pour la réalisation de ce projet.

Mes remerciements s’étendent à toutes les personnes m’ayant assistée de près ou de loin dans

la réalisation de ce projet : Angela Llavé, Leandro Passarini, Svetka Kuljich, Cyriac Mvolo,

Shyamal Gosh, Dany Bourque, Frédéric Nepton, Gabriel Beaudet, Cassandra Lafond et

Gaétan Daigle. Je remercie également et chaleureusement le personnel du Centre de

recherche sur les matériaux renouvelables (CRMR) de l’Université Laval : Guylaine

Bélanger, Jenny McKenzie, Daniel Bourgeault, Luc Germain, David Lagueux, Sylvain

Auger, Éric Rousseau, Benoit St-Pierre et Marthe Larouche, pour toute la gentillesse, les

encouragements et le support qu’ils m’ont témoigné, et qui d’une manière ou d’une autre m’a

aidé à mener à bien cette thèse. J’aimerais aussi exprimer ma profonde gratitude à tous mes

amies et amis de bureau, notamment Svetka, Angela, Franz, Gina, Luciane, Jedi, Bruna,

Diane, Leandro, et plein d’autres encore. La générosité, la bonne humeur et l’attention qu’ils

m’ont apportée ont contribué à rendre cette étape de ma vie très plaisante.

Je tiens également à remercier mes parents qui, malgré la distance, m’ont soutenue tout au

long de mes projets personnels et académiques. Sans vous, je n’aurais pas pu accomplir ce

grand défi. Merci à toi Damien, pour tes encouragements, ton soutien, et ton écoute tout au

long de cette aventure. Sans toi, ceci n’aurait pas pu être possible. Enfin, ces remerciements

ne seraient pas complets sans mentionner ma fille, Lorena. Elle est ma fierté, ma source de

motivation qui me comble de bonheur depuis trois ans déjà.

xv

Avant-Propos

Cette thèse a été réalisée au sein du centre de recherche sur les matériaux renouvelables

(CRMR) de l’Université Laval. Le projet a été fait dans le cadre du réseau stratégique

CRSNG sur l’aménagement forestier pour les produits à valeur ajoutée « ForêtValeur »

(ForValueNet) sous le thème de recherche 3 « Modélisation du rendement en produits de

débitage primaire ». Ce travail a été réalisé dans le cadre du programme de doctorat en

sciences du bois et les résultats obtenus sont présentés sous la forme d’une thèse de

publications. Trois articles font ainsi partie intégrante de cette thèse dont leurs titres sont les

suivants :

Chapitre 2: Cáceres CB, Hernández RE and Koubaa A (2015a) Effects of the cutting pattern

and log provenance on size distribution of black spruce chips produced by a chipper-canter.

European Journal of Wood and Wood Products 73(3):357-368 (publié en mai 2015).

Chapitre 3: Cáceres CB, Hernández RE and Koubaa A (2015b) Effects of log position in the

stem and cutting width on size distribution of black spruce chips produced by a chipper-

canter. Wood and Fiber Science (publié en ligne en novembre 2015).

Chapitre 4: Cáceres CB, Hernández RE and Koubaa A (2015c) Effects of commercial

thinning and log position in the stem on jack pine chips size produced by a chipper-canter.

European Journal of Wood and Wood Products (accepté pour publication en décembre 2015).

Les résultats de cette étude ont également été présentés sous forme de présentations orales

lors des congrès suivants :

68th International Forest Products Society (FPS) Convention, tenu à Québec, Canada du 10

au 13 août 2014. (Chapitre 2)

22nd International Wood Machining Seminar, tenu à Québec, Canada du 14 au 17 juin 2015.

Inclus la rédaction d’un article pour les Actes: Effects of log position in the stem and cutting

width on chipper-canter black spruce chips. (Chapitre 3)

En tant que candidate au doctorat et première auteure de ces articles, j’ai effectué la

planification du travail, la préparation des échantillons, les essais de laboratoire, l’analyse

xvi

statistique des données ainsi que la rédaction des publications. Le directeur de ma thèse, le

professeur Roger Hernández, en tant que coauteur des articles, fut responsable de m’encadrer

et de me conseiller pendant tout mon cheminement. De plus, il a fait la révision et les

corrections des articles. M. Ahmed Koubaa, professeur titulaire à l’Université du Québec en

Abitibi Témiscamingue, en tant que deuxième coauteur des articles, a collaboré également à

la révision des manuscrits.

Ce projet de recherche a été financé par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en

génie du Canada (CRSNG).

1

Introduction

Dans l’Est du Canada, les scieries sont le principal fournisseur de la matière première sous

forme des copeaux pour l'industrie des pâtes et papiers. Ces copeaux sont notamment produits

par des équarrisseuses-fragmenteuses, qui transforment des billes de résineux (sapin baumier,

épinettes et pin gris) en équarris et copeaux dans une même opération. Les paramètres de

coupe de l’équarrisseuse-fragmenteuse affectent la distribution et l'uniformité des

dimensions des copeaux, ces deux aspects étant parmi les principaux attributs de leur qualité.

Parmi ces paramètres, la largeur de coupe présente un effet marqué sur la taille des copeaux.

Ainsi, une diminution de la largeur de coupe produirait une diminution de l'épaisseur des

copeaux. Ce comportement pourrait également être influencé par la variation des

caractéristiques intrinsèques du bois, ce qui affecterait d’ailleurs les propriétés et le

rendement de la pâte.

L’objectif général du présent travail était donc d’évaluer différents paramètres de qualité du

bois en relation avec la variation des dimensions des copeaux d’épinette noire et du pin gris

produits avec une équarrisseuse-fragmenteuse. Ainsi, l’effet de la provenance de la matière

première, de la position de la bille dans la tige et de l’éclaircie commerciale sur les

dimensions des copeaux obtenues à trois largeurs de coupe ont été étudiés. Plus précisément,

nous avons évalué la croissance des cernes, la masse volumique des cernes, les

caractéristiques des nœuds, la masse volumique basale, ainsi que les propriétés mécaniques

potentiellement impliquées lors de la fragmentation, soient : la flexion statique, le

cisaillement et le fendillement. Ces propriétés ont été évaluées dans la région des billes qui a

subi la fragmentation, soit à l’intérieur de trois largeurs de coupe. Il a été donc possible

d’établir des relations entre les différents attributs de qualité étudiés et la formation des

copeaux.

Le projet a été divisé alors en trois volets principaux. Le premier volet s’a consacré à l’étude

de la provenance de la matière première sur la distribution des dimensions des copeaux. Pour

cela, des billes d’épinette noire d’un premier site à 47°N et d’un deuxième site à 50°N de

latitude dans forêt boréale du Québec, ont été obtenues. L’une des conséquences de ce choix

était d’avoir des billes avec des taux de croissance, des masses volumiques et des propriétés

mécaniques bien différenciés. La masse volumique du bois et les propriétés mécaniques sont

2

souvent utilisées comme indicateurs de la qualité du bois. Elles affecteront dans une certaine

mesure les forces produites lors de la fragmentation et la formation des copeaux, ce qui aurait

une influence sur leurs dimensions (épaisseur et largeur).

Par ailleurs, au cours des dernières années, le développement de systèmes d'optimisation pour

la transformation du bois est devenu essentiel pour l'industrie des produits forestiers.

Aujourd'hui, afin de maximiser la valeur à partir d'un arbre individuel, les procédés d’usinage

doivent être basés sur la géométrie externe de la tige autant que sur les caractéristiques et les

propriétés internes du bois. La position d’une bille dans la tige affecterait les caractéristiques

du bois ainsi que la taille et le nombre des nœuds. Le deuxième volet de cette thèse a eu

comme but d’évaluer l’influence de la variation axiale des attributs du bois d’épinette noire,

de la base vers le haut de l'arbre jusqu’à un diamètre marchand minimal d’environ 130 mm

sur les dimensions des copeaux. La variation radiale a également été considérée en faisant

varier la largeur de coupe entre 12,7 et 25,4 mm.

Parmi les pratiques sylvicoles, l'éclaircie est principalement utilisée pour réguler la taille, la

forme et la structure des tiges. Le pin gris est reconnu pour répondre de façon positive à cette

pratique. Le but de l'éclaircie commerciale est d'augmenter la croissance en diamètre des

arbres résiduels, ce qui devrait provoquer une augmentation de la production de bois d'œuvre.

Cependant, les caractéristiques de forme et la qualité du bois peuvent être affectées

négativement par l'éclaircie, ce qui est défavorable pour l’optimisation de la valeur de l'arbre.

L’éclaircie peut conduire à une augmentation du défilement de la tige suite à une

augmentation du diamètre plus grande dans la partie inférieure en relation à la partie

supérieure de la tige. L’éclaircie peut également favoriser le développement des branches de

plus grand diamètre et plus persistants, ainsi que les nœuds associés. Le troisième volet de

ce travail a eu donc pour but d'analyser les effets de l'intensité de l’éclaircie commerciale

(modérée et intensive). Les effets de la position de la bille dans l’arbre (variation axiale) et

la largeur de coupe (variation radiale) sur la variation de la taille des copeaux de pin gris

furent également évaluées.

Il est reconnu que les dimensions des copeaux produits dans les scieries sont très hétérogènes.

Par conséquent, un meilleur contrôle des caractéristiques de la matière première contribuerait

à l'optimisation d’une production des copeaux de dimensions uniformes.

3

Chapitre 1

1 Revue de littérature

1.1 Qualité du bois

1.1.1 Définition

La qualité du bois est un terme subjectif et doit être défini selon les attributs qui le rendront

apte pour une utilisation donnée. Il est ainsi important de comprendre l'étendue de la

variabilité du bois parce que son utilisation est liée à ses caractéristiques. La qualité du bois

requise pour un usage particulier est alors déterminée par la variabilité d’un ou plusieurs de

ces attributs, ce qui affectera sa structure et par conséquent ses propriétés (Panshin et de

Zeeuw 1980). Ainsi, la provenance des arbres, la proportion de bois juvénile et de bois

mature, la proportion de bois de duramen et d’aubier, la présence du bois de réaction vont

affecter les caractéristiques anatomiques, physiques, mécaniques et chimiques du bois. De

plus, les caractéristiques inhérentes du bois d’une espèce, peuvent être influencées par les

conditions de croissance des arbres et les pratiques sylvicoles (Jozsa et Middleton 1994).

Les prochains paragraphes vont discuter des différents paramètres de la qualité du bois en

lien avec la variation de la qualité des copeaux papetiers. Une attention particulière sera

donnée aux travaux sur l’épinette noire et le pin gris, les deux espèces étudiées dans le cadre

de cette thèse.

1.1.2 Masse volumique et croissance des cernes

La masse volumique est considérée comme une des propriétés les plus importantes du bois

parce qu’elle est fortement reliée aux autres propriétés de ce matériau comme sa résistance

mécanique et son rendement en fibres. Elle a donc été largement utilisée dans les études sur

la variation des propriétés du bois dans les arbres. La masse volumique est principalement

déterminée par la quantité de matière de la paroi cellulaire et sa variation est le résultat des

variations du diamètre et de la longueur des cellules, de l’épaisseur de la paroi cellulaire et

4

des changements dans les proportions des différents types de cellules dans l'arbre. Ainsi, la

proportion du bois final des cernes de croissance a été identifiée comme étant un bon

prédicteur de la masse volumique du bois des conifères (Zobel et van Buijtenen 1989,

Saranpää 2003).

Le taux de croissance, l'âge et l'héritabilité sont des facteurs très importants déterminant la

masse volumique du bois. Cependant, il existe de nombreux autres facteurs influant la masse

volumique, principalement par le biais de leur effet sur la croissance qui, à son tour, ont une

incidence sur la morphologie et la chimie des cellules. Des facteurs tels que la provenance

des arbres individuels, la densité du peuplement, la qualité du site et la fertilisation peuvent

tous avoir de l'importance dans la détermination de la masse volumique du bois.

La masse volumique est ainsi d'une grande importance dans la fabrication des produits du

bois, car elle a un effet majeur sur leur rendement et qualité.

1.1.2.1 Variation géographique

Les propriétés du bois sont toutes déterminées par une interaction entre le potentiel génétique

de l'arbre et l'environnement dans lequel l'arbre se développe. Le bois provenant de

différentes positions géographiques au sein d'une espèce sera à la fois affecté par le contrôle

environnemental et par génétique. De nombreuses études sur la variation géographique des

propriétés du bois à l'intérieur de la répartition naturelle des essences indiquent que dans

certains cas, les différences peuvent être très importantes. Les causes environnementales de

ces différences sont semblables à des facteurs qui affectent le taux de croissance, tels que

l'altitude, la latitude, les sols, les précipitations et d'autres.

Zobel et van Buijtenen (1989) ont décrit quelques concepts généraux sur la variation

géographique des propriétés du bois, tels que :

1. Le bois des arbres qui poussent à des altitudes élevées aurait une masse volumique plus

faible et des fibres (trachéides) plus courtes que celui des arbres qui poussent à des altitudes

plus basses. Cette règle est davantage applicable aux conifères qu’aux feuillus.

2. Le bois provenant d'arbres de hautes latitudes a une masse volumique plus faible et des

fibres (trachéides) plus courtes que le bois provenant d'arbres de latitudes plus basses. Cela

5

s’applique principalement aux pins du sud qui poussent près du littoral mais ne s’applique

pas pour le cas de l’épinette noire.

3. La qualité du bois est meilleure pour les arbres provenant des latitudes plus élevées

comparée aux latitudes plus basses (les premiers présentant des tiges plus droites).

Des études plus récentes ont montré qu’un gradient latitudinal produirait une variation sur

certaines propriétés anatomiques du bois. Ainsi, une augmentation de la latitude traversant la

forêt boréale du Québec (de 47°N à 52°N) résulterait dans une diminution de la largeur des

cernes (St-Germain et Krause 2008, Rossi et al. 2010, Rossi et al. 2015), du nombre des

cellules, du diamètre radial et de l’épaisseur des parois des cellules du bois final (St-Germain

et Krause 2008) de l’épinette noire. La réduction de la croissance radiale avec la latitude a

également été observée chez le pin sylvestre (Pärn 2003). Cependant, l’effet de la provenance

sur la masse volumique du bois n’est pas encore très clair. D’une part, la position

géographique (latitude et altitude) a eu peu d’influence sur la masse volumique des différents

populations d’épinette blanche à travers la province de Québec (Corriveau et al. 1987).

D’autre part, l’augmentation de la latitude et altitude aurait produit une diminution de la

masse volumique et des propriétés mécaniques du bois chez l’épinette noire (Rossi et al.

2015).

1.1.2.2 Variation entre les arbres

La variation entre les arbres est tellement large qu'elle est d'une grande importance pour tous

les produits du bois. Il est généralement nécessaire d'échantillonner au moins 30 arbres afin

d'obtenir une estimation valable des propriétés moyennes du bois pour une population

d’arbres d’une espèce (Zobel et van Buijtenen 1989). Il est donc difficile d'évaluer avec

précision l’effet du site, de l'environnement ou des pratiques sylvicoles sur les propriétés du

bois. Une grande partie de la variation entre arbres est génétiquement contrôlée. Plusieurs

études ont trouvé que les caractéristiques de la masse volumique des cernes ont une plus

grande héritabilité en comparaison avec les caractéristiques de croissance des cernes

(Corriveau et al 1987, Villeneuve et al. 1987, Zhang et al. 1996, Zhang et Jiang 1998), ce qui

est intéressant pour l’amélioration de la qualité du bois.

6

1.1.2.3 Variation à l’intérieur de l’arbre

La variation à l'intérieur des arbres est souvent décrite suivant deux directions. La direction

radiale représente ainsi le changement de la moelle vers l’écorce. La variation axiale ou

longitudinale est la différence associée à différentes hauteurs dans l'arbre. De façon globale,

on constate que la variation à l’intérieur de l’arbre peut être plus grande qu’entre des arbres

qui poussent sur le même site ou même entre ceux qui poussent dans des sites différents

(Zobel et van Buijtenen 1989).

1.1.2.3.1 Variation radiale

La variation radiale de la masse volumique des conifères a été étudiée par plusieurs

chercheurs. DeBell et al. (1994) ont étudié ce comportement sur la pruche de l’Ouest, Zhang

et al. (1996), Zhang et Jiang (1998), Koubaa et al. (2000) et Xiang et al. (2014) sur l’épinette

noire, Park et al. (2009) et Savva et al. (2010) sur le pin gris et Jyske et al. (2008) sur l’épinette

de Norvège. Ces chercheurs ont rapporté que la masse volumique des cernes était

négativement corrélée à leur largeur et cela autant pour le bois juvénile que pour le bois

mature. Cependant cette corrélation aurait tendance à diminuer au fur et à mesure que l’arbre

vieilli.

Zhang et Jiang (1998) ont ajouté que l’âge cambial expliquerait la plupart de la variation des

caractéristiques de la masse volumique des cernes plutôt que la largeur des cernes. La masse

volumique des cernes d’épinette noire serait donc plus dépendante de l'âge cambial que du

taux de croissance.

De plus, Koubaa et al. (2000) et Alteyrac et al. (2005) ont observé que les cernes plus larges

avaient une proportion de bois initial plus grande et une masse volumique des cernes et du

bois initial plus faibles. En effet, l’augmentation de la largeur du cerne serait due à une

augmentation de la production du bois initial mais sans une augmentation du bois final

proprement dit, ce que diminuerait la masse volumique des cernes. La relation entre les

largeurs du cerne et du bois initial serait très étroite, contrairement à celle entre les largeurs

du cerne et du bois final.

Koubaa et al. (2002) ont noté une variation du profil radial de la masse volumique entre les

cernes de bois juvénile et ceux du bois mature. Le bois juvénile est caractérisé par une masse

7

volumique de bois initial élevée tandis que le bois mature présente une masse volumique de

bois final et une proportion de bois final élevées. Ces variations expliqueraient la variation

radiale de la masse volumique pour l’épinette noire, laquelle serait classé comme Type II

(Panshin et deZeeuw 1980). En effet, la masse volumique des cernes est plus élevée près de

la moelle, soit dans la zone de bois juvénile. Elle diminue ensuite rapidement dans la zone

de transition du bois juvénile au bois mature jusqu’à un minimum, pour augmenter lentement

mais régulièrement dans la zone du bois mature (Antal et Micko 1994, Alteyrac et al. 2005,

Koubaa et al. 2005). De plus, une diminution graduelle de la masse volumique des cernes et

du taux de croissance dans le bois mature a été observée dans la zone près de l’écorce des

arbres d’épinette noire plus âgés, principalement pour les arbres d’un statut intermédiaire

(Figure 1.1) (Xiang et al. 2014).

Figure 1.1 Profils de la variation radiale de la masse volumique des cernes mesurés à la hauteur de la poitrine pour des arbres intermédiaires, co-dominants et dominants (adapté de Xiang et al. 2014).

Le profil de variation radiale de la masse volumique des cernes du pin gris s’ajusterait mieux

à un type I, c’est-à-dire que la masse volumique augmenterait régulièrement de la moelle à

l'écorce de façon linéaire ou curviligne, où la courbe pourrait ensuite arriver à une période

plus stable dans le bois mature (Panshin et deZeeuw 1980). Ainsi, Park et al. (2009) ont

8

observé qu’à la hauteur de la poitrine, tous les attributs de la masse volumique des cernes du

pin gris augmentaient de la moelle vers l’écorce jusqu'à atteindre une période stable,

généralement à environ 30 ans. Cela indiquerait que la masse volumique ne varierait pas avec

l'âge de l'arbre dans le bois mature, au moins d’avoir atteint le stade de sénescence (âge très

avancé).

Pour l’épinette noire de plantation, l’âge de transition entre le bois juvénile et le bois mature

varierait selon l’attribut évalué (masse volumique des cernes, proportion du bois final, masse

volumique de bois final ou largeur du cerne) et parmi les classes diamétrales. La masse

volumique des cernes serait le critère le plus intéressant du point de vue industriel. Pour des

classes diamétrales entre 15 et 20 cm, l’âge de transition entre bois juvénile et bois mature

selon ce critère se situerait entre 8,4 et 9,1 ans (Koubaa et al. 2005). Cependant, d’après

Alteyrac et al. (2005), la masse volumique des cernes montrerait une transition du bois

juvénile au bois mature plutôt progressive, c’est-à-dire étendue sur quelques années. Par

contre, la masse volumique maximale du cerne et l’aire du cerne montreraient une transition

plus abrupte ; ils seraient donc des attributs plus efficaces pour déterminer le point de

transition du bois juvénile au bois mature (Figure 1.2) (Alteyrac et al. 2006a).

1.1.2.3.2 Variation axiale

La plupart des études sur la variation axiale des propriétés du bois ont été analysées sur le

même âge cambial le long de la tige. Ainsi, Alteyrac et al. (2005) ont observé que la largeur

du cerne varie avec la hauteur chez l’épinette noire. En effet, le taux de croissance diminuerait

de la base vers le haut de la tige (Figure 1.3a). À l’opposé, la masse volumique des cernes

augmenterait avec la hauteur, mais cette variation serait plus importante dans le bois juvénile

que dans le bois mature (Figure 1.3b). Ainsi, le bois juvénile vers le haut de la tige montrerait

plus d’attributs de maturité que le bois juvénile à la base. En plus, la variation du profil radial

à des hauteurs plus élevées est plus faible, indiquant des propriétés plus homogènes vers le

haut de la tige. Ces chercheurs ont constaté aussi que la transition entre le bois juvénile et le

bois mature arriverait plus tôt à des hauteurs plus élevées dans le fût de l’arbre. Ainsi, à 7,8

m le fût produirait du bois mature avec une masse volumique de cerne plus élevée et des

cernes plus étroits qu’à 2,4 et à 5,1 m (Figure 1.3). Un comportement semblable a été trouvé

pour le pin gris. Park et al. (2009) ont observé que la masse volumique des cernes

9

augmenterait avec la hauteur pour le bois juvénile, mais diminuerait pour le bois mature. Par

contre, la largeur du cerne diminuerait avec la hauteur pour le bois juvénile et le bois mature.

Figure 1.2 Aire du cerne (a) et la masse volumique maximale du cerne (b) par rapport à l’âge cambial à différentes hauteurs de la tige d’épinette noire (adapté d’Alteyrac et al. 2005).

Figure 1.3 La largeur du cerne (a) et la masse volumique des cernes (b) par rapport à l’âge cambial à différentes hauteurs de la tige d’épinette noire (adapté d’Alteyrac et al. 2005).

10

Xiang et al. (2014) ont également rapporté que la masse volumique du bois d’épinette noire

a tendance à augmenter avec la hauteur dans la tige jusqu'à un âge cambial d'environ 45 ans,

ce qui est en accord avec les conclusions d’Alteyrac et al. (2005). À cet égard, il a été suggéré

que cela serait dû au vieillissement physiologique du cambium, de sorte que le bois juvénile

formé plus haut dans la tige a des traits plus matures que le bois juvénile formé plus bas dans

la tige. Cependant, au-delà du cerne 45 la tendance a été inversée (Figure 1.4). Ainsi, après

un certain âge la masse volumique des cernes commencerait à diminuer avec la hauteur. Des

études plus approfondies, faites notamment dans un intervalle d’âge plus large, seraient

nécessaires afin de bien comprendre les facteurs qui déterminent la variation de la masse

volumique du bois avec la hauteur le long de la tige.

Figure 1.4 Profil de la variation radiale de la masse volumique des cernes à différentes hauteurs dans la tige d’un arbre dominant. Les lignes représentent les moyennes prédites à des hauteurs successives des disques (M1 –M6) de la base vers le haut de la tige (adapté de Xiang et al. 2014).

Une autre façon d’étudier la variation axiale des propriétés du bois serait d’analyser les cernes

par l’année calendrier, c’est-à-dire de l’écorce vers la moelle. Ces résultats seraient plus

intéressants du point de vue des études sur la formation des copeaux avec une équarrisseuse-

fragmenteuse, étant donné que les copeaux sont produits seulement avec la partie externe des

billes. Jyske et al. (2008) ont mené une étude sur l’épinette de Norvège en utilisant cette

approche. La masse volumique des cernes diminua suivant la hauteur, ce qui a été relié à

11

l'augmentation de la largeur des cernes et à la diminution de la proportion de bois final le

long de la tige, sur une période d’années calendrier donnée. Ils ont attribué ce comportement

à la plus grande quantité de bois juvénile vers le haut de la tige par rapport au bas de la tige.

1.1.3 Nœuds

Les nœuds sont définis comme l’attachement interne des branches à la tige. Ils sont donc

directement liés à la branchaison et par conséquent aux conditions de croissance de l’arbre.

Puisque les conditions de croissance d'un arbre peuvent être manipulées par les pratiques

sylvicoles, tel que l’éclaircie, ce type d'intervention aurait donc un impact sur la taille et la

distribution des nœuds (Lemieux et al. 2001, Beaulieu et al. 2011).

À une certaine distance de la cime vivante de l’arbre, les branches appartiennent à la partie

où l'interférence mutuelle entre les arbres produit de l'ombrage et du stress. Plus bas, les

branches appartiennent à la partie où l'exposition au soleil est très restreinte de sorte que leur

croissance est presque arrêtée. Finalement, près du sol les branches sont généralement mortes

(Colin et Houllier 1991). Selon Moberg (2000), la compétition entre les arbres se traduirait

généralement par un diamètre maximal des branches situées légèrement plus haut que la base

de la cime vivante. Il existe certains paramètres qui caractérisent la branchaison, notamment

: le diamètre des branches, leur angle d’insertion au tronc, leur statut (vivant, mort), leur

fréquence et leur orientation autour et le long du tronc.

Une branche origine de la moelle et pousse vers le haut avec un relativement petit angle

d'inclinaison jusqu'à ce qu'elle atteigne son plus grand diamètre. À ce stade, la croissance en

diamètre de la branche ralentit puis arrête ; par la suite, la branche meurt. Le nœud résultant

devient plus horizontal ou se dirige vers le bas sous l'influence de la gravité. La taille des

nœuds et leur distribution dans un arbre seraient donc déterminées par la croissance des

branches et sa mortalité dans le temps, ce qui dépend de la structure du houppier, de la

récession de la cime vivante et de l'auto-élagage (Tong et al. 2013). De la même manière, les

nœuds ont leur origine à la moelle de l’arbre et leur diamètre augmente progressivement avec

la distance radiale atteignant son diamètre maximal au moment où la branche meurt (Figure

1.5)

12

Figure 1.5 Représentation tridimensionnel du nœud. D : diamètre du nœud, α : angle azimut du nœud, β : angle d’inclinaison du nœud et L : longueur du nœud (adapté de Tong et al. 2013).

Si l’on compare à d'autres conifères boréaux, l'épinette noire est une espèce tolérante à

l’ombre, de faible diamètre du tronc, qui possède plutôt de nombreuses petites branches bien

distribuées le long du tronc, et souvent présentes jusqu’à sa base. Le pin gris est par ailleurs

une espèce intolérante à l’ombre avec des branches généralement plus grosses qui s’élaguent

assez rapidement. La Figure 1.6 illustré très bien les différences de taille et de distribution

des nœuds entre ces deux essences résineuses.

Les nœuds ont un impact négatif sur la qualité du bois (Jozsa et Middleton 1994, Duchesne

2006, Zhang et al. 2006). La grosseur des nœuds affecte grandement la résistance mécanique

du bois. La présence des nœuds et la déviation du fil autour d’eux serait à l’origine des défauts

d’usinage tels que le fil arraché. Les nœuds affectent aussi négativement les qualités

esthétiques et les propriétés d’usinage du bois. Par conséquent, la valeur des produits de

sciage diminue en relation aux caractéristiques des nœuds.

Actuellement, en Amérique du nord, les méthodes de classification visuelle du bois d’œuvre

sont fortement utilisées. La fréquence, la taille et la distribution des nœuds sont parmi les

paramètres les plus importants à être considérés lors d’évaluations visuelles. Les dimensions

critiques des nœuds varient avec la dimension de la pièce et avec leur position dans la section

de la pièce (Jozsa et Middleton 1994). Un des principaux défauts affectant la qualité du bois

du pin gris serait la taille de ses branches, où les nœuds ont été signalés comme la deuxième

raison principal du déclassement du bois d’œuvre (Zhang et al. 2006).

13

Figure 1.6 Visualisation de la distribution des nœuds des billes de 2,5 m situées à la base de la tige pour (A) le pin gris et (B) l’épinette noire (adapté de Duchateau et al. 2014).

Les nœuds représentent aussi un problème pour les industries des pâtes à papier. Les nœuds

sont composés principalement de bois de compression. Les fibres du bois de compression

ont une teneur en lignine plus élevée que les fibres du bois normal et il y a de grandes

différences également dans la structure de la paroi cellulaire. Il est donc prévisible que les

nœuds vont influencer le raffinage et ainsi affecter la qualité de la pâte. La présence des

nœuds, même en petite quantité dégraderait significativement les propriétés de la pâte. La

qualité de la pâte pourrait être améliorée en enlevant les nœuds du processus. Cependant, le

bénéfice obtenu en qualité de pâte ne serait pas assez important pour le faire (Sahlberg 1995).

14

Du point de vue de la qualité des produits du bois, les connaissances concernant la structure

interne des nœuds dans la tige s’avèrent donc très importantes pour la prise des décisions

relatives à l'utilisation du bois.

Pour l’épinette blanche, le diamètre du nœud augmenterait avec la hauteur au-dessus du sol

pour le premier tiers de la tige en dessous de la cime vivante (le plus proche du sol). Le

diamètre se stabiliserait dans le deuxième tiers de la tige. Si l’on définit le diamètre du nœud

comme le diamètre au moment de la mortalité des branches, celui-ci ne changera plus avec

le temps en dessous de la cime vivante (Moberg 2000). Le diamètre du nœud a été trouvé

légèrement supérieur dans le tiers supérieur de la tige en dessous de la cime vivante (plus

proche de la base de houppier) que dans le reste de la tige. Ceci suggère que les branches de

l'épinette blanche sont plus larges autour de la base de la cime vivante (Tong et al. 2013). Un

comportement similaire a été rapporté également pour l’épinette noire (Lemieux et al. 2001).

Ainsi, la forme du nœud varierait selon sa position dans la tige. La Figure 1.7 montre les

formes schématiques et la disposition d'un nœud ramicorne (Nœud 1) et des quatre nœuds

typiques dans une tige d’épinette blanche (Tong et al. 2013). De plus, la section transversale

du nœud de l’épinette noire montrerait une certaine ovalisation. Le diamètre vertical serait

10 à 15% plus grande que le diamètre horizontal (Duchateau et al. 2014).

Figure 1.7 Formes schématiques et disposition des nœuds chez l’épinette blanche (adapté de Tong et al. 2013).

15

1.1.4 Masse volumique basale et propriétés mécaniques

La masse volumique est déterminée par la combinaison de plusieurs caractéristiques du bois

tels que, la taille des cellules et l'épaisseur de la paroi cellulaire, le rapport entre le bois initial

et le bois final, la quantité de cellules de rayons, la taille et la quantité des éléments

vasculaires (s’il y en a), et d'autres facteurs. La masse volumique basale détermine en grande

partie la valeur et l'utilité du bois et parfois elle masque l'importance des autres propriétés du

bois.

La masse volumique va souvent être utilisée pour aider à évaluer le type de produit final qui

sera produit. Par exemple, dans la fabrication de la pâte à papier, le fait qu'une unité de

volume de bois plus lourde produise plus de pâte que le même volume de bois mais à faible

masse volumique affectera l'efficacité dans le traitement de la matière première. (Zobel et

van Buijtenen 1989).

La masse volumique des cernes et ses composants vont affecter directement la masse

volumique basale. Ainsi, le travail de Saranpää (2003) sur l’épinette de Norvège montre

également une corrélation négative entre le taux de croissance et la masse volumique basale

du bois juvénile et du bois mature. Les cernes plus larges et de masse volumique plus basse

sont associés au bois juvénile à proximité de la moelle et des cernes plus étroits et de masse

volumique plus élevée sont typiques pour le bois mature vers l’écorce.

Une étude globale sur la variation de la masse volumique du bois avec la hauteur de l’arbre

sur trois espèces résineuses de l’Amérique du nord a été réalisée par Heger (1974). Il a mesuré

la masse volumique basale sur des disques obtenus tout le long des arbres. La Figure 1.8

montre le comportement de l’épinette noire, en forme d’une parabole symétrique ouverte

vers le haut. Ainsi, la masse volumique était plus élevée en bas de l’arbre pour ensuite

diminuer à sa valeur plus basse au milieu de l’arbre et finalement remonter graduellement

vers la cime de l’arbre. La Figure 1.9 montre le comportement pour le pin tordu. La masse

volumique dessine une courbe plutôt en forme de parabole asymétrique. De plus, il présente

une variation de masse volumique beaucoup plus importante que l’épinette noire. La masse

volumique était à sa valeur la plus élevée en bas de l’arbre pour ensuite descendre

16

progressivement jusqu’à atteindre sa valeur la plus basse à 0,7 de la hauteur totale de l’arbre,

et finalement remonter très doucement vers la cime.

Figure 1.8 Relation de la masse volumique basale du disque et la hauteur relative du disque dans l’arbre pour l’épinette noire (adapté de Heger 1974).

Figure 1.9 Relation de la masse volumique basale du disque et la hauteur relative du disque dans l’arbre pour le pin tordu (adapté de Heger 1974).

Les propriétés mécaniques du bois sont sollicitées aussitôt qu’une force est appliquée sur une

pièce de bois. Parmi les propriétés mécaniques du bois, il y en a quatre qui ont fait partie de

cette étude, soit : la rigidité ou le module d’élasticité (MOE) et la résistance à la flexion ou

le module de rupture (MOR) en flexion statique, le cisaillement et le fendillement suivant le

Mas

se v

olum

ique

du

bois

(kg/

m3 )

Hauteur totale (proportionnelle)

Hauteur totale (proportionnelle)

Mas

se v

olum

ique

du

bois

(kg/

m3 )

17

plan de rupture radial-longitudinal. Ces propriétés seraient dans un certain degré impliquées

dans le mécanisme de formation des copeaux.

Selon Wangaard (1950), le MOE exprime la rigidité du bois, c’est-à-dire, la capacité de

résister à la déformation induite par une charge appliquée seulement jusqu'à la limite

proportionnelle. Ce paramètre est obtenu à partir du rapport contrainte/déformation et par la

dérivation des valeurs obtenues des essais de flexion statique. Le MOR est exprimé comme

la contrainte appliquée à la rupture divisée par l’unité de surface. Ce paramètre est calculé

comme la contrainte maximale des fibres du côté supérieur et du côté inférieur. Ils sont des

indicateurs très importants pour la qualité des produits du bois, principalement pour le bois

d’œuvre.

La résistance au cisaillement exprime l’habilité du bois à résister aux forces qui ont une

tendance à faire glisser une partie de la pièce sur une autre partie adjacente à ce même

matériau. Les forces qui produisent le cisaillement sont classifiées selon la direction de

sollicitation, soit : cisaillement parallèle (longitudinal) au fil, cisaillement perpendiculaire

(transversal) au fil et cisaillement oblique au fil. Le fendillement décrit l’action qui fendille

le bois suivant le fil dans une direction radiale ou tangentielle. C’est la résistance que le bois

offre au fendage. (Wangaard 1950).

Les propriétés mécaniques des arbres individuels en relation aux caractéristiques de l'arbre

ont fait l’objet d’étude de plusieurs chercheurs afin d’estimer la qualité des produits du bois

à partir des données d'inventaire forestier. Le MOE et le MOR sont parmi les plus étudiés

puisqu’ils sont étroitement reliés à la qualité du bois d’œuvre (Lei et al 2005, Zhang et al.

2006, Liu et al. 2007, Schneider et al. 2008, Tong et al. 2009, Vincent et Duchesne 2014).

Liu et al. (2007) ont rapporté que la masse volumique, le diamètre à la hauteur de poitrine, et

la longueur de la cime vivante étaient les meilleurs prédicteurs du MOE pour l’épinette noire.

Pour le pin gris, Vincent et Duchesne (2014) ont constaté que la distance à la moelle, la

hauteur de l'arbre, le diamètre à hauteur de la poitrine et l’espacement entre arbres

expliquaient adéquatement jusqu’à 51% du MOE.

18

Dans une structure de peuplement donnée (régulière ou irrégulière), bien que la largeur des

cernes était négativement corrélée avec les propriétés mécaniques son effet global était faible

(Torquato et al. 2014). Liu et al. (2007) ont également constaté que la rigidité de l'épinette

noire était négativement corrélée avec le taux de croissance. En général, la tendance radiale

observée sur les propriétés mécaniques était très similaire pour l’épinette noire (Alteyrac et

al. 2006b, Torquato et al. 2014) et le pin gris (Schneider et al. 2008), où les valeurs ont

tendance à augmenter rapidement dans les premiers 30 à 50 cernes annuels avant de se

stabiliser en se rapprochant de l’écorce (Figure 1.10).

Figure 1.10 Module d’élasticité (MOE) et module de rupture (MOR) en fonction de l’âge cambial de l’épinette noire (adapté de Torquato et al. 2014).

Alteyrac et al. (2006b) ont étudié les relations entre le module d’élasticité (MOE) et le

module de rupture (MOR) et la masse volumique des cernes, la largeur du cerne et l’angle

des microfibrilles. L’angle de microfibrilles était le seul bon indice du MOE avec une forte

corrélation négative. Pour le cas du MOR, les meilleurs indices seraient l’angle de

microfibrilles et la masse volumique des cernes. Ainsi, la masse volumique des cernes serait

un meilleur indice de la résistance que de la rigidité du bois. L’augmentation des propriétés

en flexion statique avec l’âge cambial serait attribuée à une diminution de l’angle des

microfibrilles et à une augmentation de la masse volumique (Schneider et al. 2008).

La variation intra-arbre des propriétés mécaniques est en grande partie le résultat des

modifications ayant lieu au niveau de la microstructure du bois, soit par exemple les

Âge cambial (ans)

Peuplement— régulier - - - irrégulier

19

changements des dimensions des trachéides, l'épaisseur de la paroi cellulaire et l'angle des

microfibrilles au cours de la vie de l'arbre (Alteyrac et al. 2006b, Torquato et al. 2014).

1.1.5 L’éclaircie et son influence sur la qualité du bois

L’éclaircie est une pratique sylvicole qui consiste à supprimer un certain nombre d'arbres

dans une parcelle au profit de ceux laissés en place. Cela permet de contrôler la concurrence

des ressources et de favoriser le développement du peuplement. L'éclaircie commerciale est

une pratique où au moins une partie des arbres enlevés est commercialisable,

indépendamment si l'opération individuelle se traduit par un profit net ou pas (Smith et al.

1997). En général, le but de l'éclaircie commerciale conventionnelle est d'augmenter le

diamètre des arbres résiduels. Pour atteindre cet objectif, l'éclaircie commerciale doit être

effectuée dans des peuplements immatures où les arbres résiduels sont assez vigoureux pour

avoir une bonne réponse de croissance en rapport avec l'espace libéré par le traitement

(Nyland 2002). Les arbres d’espèces indésirables (s’il y en a) et/ou de moins bonne qualité,

endommagés, ou arbres malades sont généralement enlevés étant donné que l'éclaircie vise

également à améliorer la qualité du peuplement pour la production de bois.

Le pin gris et l'épinette noire ont des caractéristiques écologiques différentes, ce qui peut

influencer leur réponse à l'éclaircie commerciale. Le pin gris est une espèce pionnière, de

croissance rapide et relativement intolérante à l’ombre, tandis que l'épinette noire apparaît un

peu plus tard dans la succession et elle est plus tolérante à l'ombre (Zhang et Koubaa 2009).

La croissance et productivité intrinsèquement inférieure de l'épinette noire peut rendre cette

espèce moins adaptée pour l’investissement dans les pratiques sylvicoles en comparaison au

pin gris. En effet, le pin gris montrerait une plus grande augmentation du volume de la tige

que l'épinette noire en réponse à l’éclaircie et pourrait offrir de meilleures possibilités pour

les pratiques sylvicoles (Goudiaby et al. 2012).

La croissance absolue après l’éclaircie est généralement plus élevée pour les arbres plus

grands et vigoureux que pour les arbres plus petits et moins vigoureux en supposant que

l'éclaircie est suffisante pour améliorer les conditions de croissance des arbres plus grands

(Mäkinen et Isomäki 2004 b, d). La croissance absolue après l'éclaircie est également plus

élevée pour les jeunes arbres que pour les arbres plus âgés (Nyland 2002). Les conifères

20

peuvent augmenter la croissance en diamètre en réponse à l'éclaircie commerciale sur une

large tranche d'âge. Bien que les arbres plus âgés puissent répondre à l’éclaircie de façon

similaire à des arbres plus jeunes, les vieux arbres ne peuvent pas utiliser l'espace et les

ressources de façon aussi efficace (Smith et al. 1997). En outre, l'amélioration de la

croissance radiale du pin gris après l'éclaircie sera significativement influencée par la qualité

du site (Kasraoui 2011) ce qui n’était pas le cas pour l’épinette noire (Ourais 2012). L’effet

de l’intensité de l’éclaircie variera également entre les espèces. Pour les arbres d’épinette de

Norvège et du pin sylvestre d’une taille et âge donnés, la croissance en diamètre après

l’éclaircie augmenterait avec l'intensité de ce traitement (Mäkinen et Isomäki 2004 a, b, c,

d). Néanmoins, une éclaircie forte n’améliorerait pas significativement la croissance radiale

par rapport à une éclaircie modérée (Kasraoui 2011). L'effet de l'éclaircie variera aussi d'une

année à l'autre (Barbour et al. 1994, Jaakkola et al. 2005, Vincent et al. 2009, Ourais 2012)

principalement en raison de la variation des conditions environnementales, telles que la

température et les précipitations.

L'éclaircie commerciale pourrait avoir un impact négatif sur la qualité intrinsèque du bois.

Elle ralentit ou arrête la récession de la cime vivante et peut ainsi conduire à une

augmentation du défilement de la tige (Mäkinen et Isomäki 2004 b, d). Des différences ont

été observées dans l’accroissement en volume des tiges du pin gris et de l’épinette noire. Pour

le premier, l’accroissement a commencé à la base de la tige et s’est propagé vers le haut

indiquant que le défilement était susceptible d’augmenter à la suite de l’éclaircie et pour le

deuxième, l’accroissement a été plutôt constant tout au long de la tige, ce qui n’a pas

beaucoup modifié son défilement (Goudiaby et al. 2012).

Lorsque l’éclaircie est effectuée avant la fermeture de couvert, les arbres d’épinette de Sitka

de plantations conserveraient leurs cimes vivantes pour plus longtemps. Par conséquent, les

effets sur la qualité du bois sont semblables à ceux décrits pour une plantation à grand

espacement initial, c’est-à-dire la production de grands nœuds, d’un cœur juvénile plus large

et d’un défilement plus prononcé. À l’opposé, si l’éclaircie est effectuée après la fermeture

du couvert, la suppression des branches en bas de la tige aurait alors déjà débuté, et donc les

branches qui profiteraient de l'espace supplémentaire seront dans la cime vivante (Macdonald

et Hubert 2002).

21

La fréquence des nœuds, la taille et l'emplacement le long et autour de la tige sont déterminés

à la fois par la cime vivante et par la dynamique de la branche. Le développement des

branches plus persistantes et de plus grand diamètre et donc de plus grands nœuds peut être

relié à l’éclaircie (Smith et al.1997). Le bois produit à partir des arbres d'un peuplement

éclairci aurait des nœuds de diamètre supérieur et des propriétés mécaniques donc inférieures

à celles du bois produit avec des arbres d’un peuplement plus dense (Tong et Zhang 2005).

La masse volumique des cernes ne semblerait pas fortement influencée par l'augmentation

de la croissance en diamètre provoquée par l'éclaircie commerciale (Jaakkola et al. 2005,

2006, Schneider et al. 2008, Tong et al. 2011, Ourais 2012). Barbour et al. (1994) ont trouvé

une diminution de la masse volumique du pin gris après l’éclaircie, bien que sa valeur était

dans la gamme observée pour cette espèce. La masse volumique du bois peut être réduite si

l'éclaircie favorise l’augmentation de la proportion du bois initial par rapport au bois final

(Barbour et al. 1994, Jaakkola et al. 2005, Tong et al. 2011). De plus l’effet de l’éclaircie sur

la masse volumique pourrait être relié au statut de l’arbre dans le peuplement (dominant, co-

dominant ou dominé) (Ikonen et al. 2008). Ainsi, l'emplacement d'un arbre individuel dans

le peuplement a probablement été affecté par la concurrence inter-arbre déjà existante avant

le début du traitement (Jaakkola et al 2005).

Tous les effets potentiellement négatifs de l'éclaircie sur la forme du tronc sont souvent

considérés comme compensés par la possibilité d'amélioration des peuplements dans lesquels

les arbres mal formés ou arbres endommagés peuvent être enlevés de manière sélective

(Smith et al. 1997). De même, l’influence mineure ou même modérée sur la qualité du bois

peut être considérée compensée par l'augmentation du taux de croissance (Jaakkola et al.

2005, Zhang et al. 2006, Tong et al. 2011, Vincent et al. 2011).

1.2 Qualité des copeaux

En 2011, l'industrie forestière représentait environ 23,7 milliards de dollars dans l'économie

canadienne, dont 8,5 milliards de dollars ont été générés par l'industrie des pâtes et papiers

(RNCAN 2011). La contribution de la province de Québec à cette industrie représente 2,8

milliards de dollars (33%). Les scieries sont le principal fournisseur de la matière première

pour l'industrie des pâtes et papiers (62,6%) (MRNF 2013), en fournissant 73,7%

22

exclusivement à partir de copeaux de bois (CIFQ 2011). Les papetières recherchent une

bonne qualité de copeaux afin de minimiser leurs coûts de production de pâte, tandis que les

scieries visent à produire des copeaux de bonne qualité afin d’augmenter le prix de

commercialisation et donc multiplier leurs marges de profit par volume de bois usiné.

Pour les scieries, les caractéristiques du bois qui ont des effets majeurs sur la mise en copeaux

sont les dimensions et la forme de la tige ainsi que la teneur en humidité. Pour les industries

papetières, il existe certaines caractéristiques du bois qui ont plus d’importance que d’autres,

dépendamment du procédé de fabrication de la pâte. Ainsi, la fabrication de pâte

thermomécanique est grandement affectée par la teneur en écorce, la présence de pourriture

et impuretés, la géométrie des copeaux et le degré de blancheur du bois. La fabrication de

pâte Kraft est quant à elle plus affectée par la densité relative et la géométrie des copeaux

(Pulkki 1991).

Une fluctuation dans les caractéristiques des copeaux produira aussi une variation de la

qualité de la pâte. Ainsi, une oscillation continue de la masse volumique et de la teneur en

humidité du bois dans le flux des copeaux, peut entraîner des variations sur l’uniformité du

raffinage, ce qui affectera aussi l’homogénéité de la pâte et la consommation d’énergie

(Tyrväinen 1995). La Figure 1.11 montre les divers facteurs de qualité des copeaux qui

affectent les opérations en usine (Fuller 1991).

23

Figure 1.11 Facteurs mesurables de la qualité des copeaux par opération de l’usine papetière (adapté de Fuller 1991).

Actuellement, les papetières ont besoin des méthodes de vérification de la qualité des

copeaux en continu, qui permettent de stabiliser et contrôler adéquatement le processus de

fabrication de pâte thermomécanique. Jonsson et al. (2004) ont utilisé la spectroscopie

d’infrarouge proche (NIR) combinée à une analyse multivariée de données pour prédire les

propriétés des copeaux (teneur en humidité et variation entre/intra espèces) en continu. Le

modèle proposé s’est avéré adéquat pour prédire la teneur en humidité et la proportion des

fines et pourrait servir pour assurer le suivi et le contrôle en continu de la qualité des copeaux.

Ding et al. (2005) ont développé des technologies pour réaliser des mesures des propriétés

de copeaux en continu, telles que la couleur, les dimensions, la présence d’écorce et

d’impuretés et la teneur en humidité, lesquelles seront évaluées par un modèle qui permettra

de classifier les copeaux par différents grades de qualité. Ding et al. (2009) ont utilisé le

système de gestion des copeaux CMS (Chip Management System) développé par le CRIQ

(Centre de recherche industrielle du Québec) pour mesurer certains paramètres de qualité des

copeaux (la fraicheur, la granulométrie et distribution et la teneur en écorce) avant qu’ils

soient transformés en pâte par le procédé PTM. Ils ont trouvé que les mesures réalisées par

le CMS présentaient un lien étroit avec les propriétés réelles des copeaux. Depuis 1992, il

24

existe la technologie Scanchip, qui réalise une analyse dimensionnelle en continu de la

qualité des copeaux. Cette technologie mesure les distributions granulométriques selon la

longueur, la largeur et l’épaisseur des copeaux et elle est capable d’envoyer cette information

instantanément aux opérateurs et aux installations de régulation des procédés pour déterminer

et vérifier les paramètres de qualité des copeaux nécessaires pour un rendement optimal de

la fabrication de la pâte chimique (Iggesund Tools 2010).

Selon Bergman (1985), les facteurs qui définissent la qualité des copeaux sont les suivants :

la distribution des dimensions, la présence de carie, la teneur en écorce, la teneur en humidité

et la densité en vrac. L’influence de chacun de ces facteurs sur la qualité des copeaux fait

l’objet d’une description dans les sections suivantes.

1.2.1 La granulométrie et la distribution des dimensions

Les propriétés mécaniques du bois ne sont pas égales dans le sens axial, radial et tangentiel.

Par conséquent, quand un couteau de fragmentation passe à travers la bille, les forces de

cisaillement ne sont pas également transférées dans toutes les directions. Ainsi, les

dimensions des copeaux (épaisseur et largeur) ont une distribution autour d'une valeur

moyenne statistique (Smith et Javid 1992).

Galloway et Thomas (1972) ont mentionné que les dimensions optimales des copeaux varient

d’un procédé de mise en pâte à un autre et dépendent du procédé de fragmentation utilisé, de

l’utilisation des copeaux rejetés après le tamisage, du type de cuisson, de l’utilisation des

rejets de la cuisson de pâte, de la résistance de pâte désirée et des coûts.

Le copeau idéal devrait avoir trois caractéristiques (Tappi 1992) : il doit être formé par des

coupes nettes ; il doit avoir une longueur entre 20 et 25 mm ; et une épaisseur entre 3 à 7 mm.

La plupart du volume des copeaux produits par des scieries devraient donc atteindre ces

dimensions considérées comme acceptables.

Les copeaux qui ne correspondent pas à ces dimensions peuvent être classifiés comme :

• Fines : ce sont les particules qui ont moins de 4,8 mm de diamètre (Lapointe 1979).

25

• Copeaux en forme d’aiguille : leur largeur est semblable à l’épaisseur et ils ont une

longueur normale (Forbes 1984).

• Copeaux trop gros : ils regroupent les copeaux trop longs et trop épais, normalement

ils sont plus longs que 45 mm et ils ont une épaisseur supérieure à 8 mm (Lapointe

1979).

• Copeaux fissurés : les copeaux ont été fendus mais ne sont pas séparés.

Les fines provoquent des problèmes de circulation de la liqueur de cuisson lors de la mise en

pâte, produisant une pâte de qualité inférieure (Tappi 1992). Dans de nombreuses lignes de

production, les fines sont séparées et utilisées comme combustible. Les copeaux en forme

d’aiguille sont généralement tolérés jusqu'à à un certain seuil. Quand ils sont présents en

grande quantité, ils doivent être séparés et utilisés comme combustible. Dans le cas contraire,

ils peuvent engendrer des perturbations opérationnelles coûteuses. Les copeaux trop gros

habituellement provoquent une légère augmentation de la consommation de bois. Les

copeaux trop gros produisent une plus grande hétérogénéité lors de mise en pâte (Hartler

1996). Ces copeaux doivent être re-fragmentés pour être utilisés et produire une pâte de

bonne qualité, mais cela produit aussi une grande proportion de fines et de copeaux en forme

d’aiguille. Ils sont connus pour provoquer des problèmes de manipulation et de pénétration

lors la production de la pâte chimique (Tappi 1992).

La sciure et les copeaux trop gros ne produisent pas des pâtes résistantes ni un bon rendement,

et cela peut même diminuer la qualité de pâte et le rendement total des copeaux acceptables.

En conséquence, les fines et les copeaux trop gros sont séparés et utilisés fréquemment

comme combustible par les papetières (Tappi 1992).

Au cours des dernières années, les procédés de mise en pâte ont changé et la consistance

dimensionnelle des copeaux est devenue plus importante (Bjurulf 2005). Une distribution

homogène de la granulométrie des copeaux combinée à une faible proportion des fines

produira une pâte résistante, alors que la présence de nœuds et d’écorce diminuera la

résistance des pâtes dont l’indice d’éclatement (Brill 1985). Dans tous les cas, il est

recommandé d’avoir une masse volumique des copeaux de dimension constante, une faible

teneur en écorce et sans impuretés, sable, etc.

26

Hartler et Stade (1979) affirment que la qualité des copeaux variera selon le procédé de mise

en pâte utilisé. Pour le procédé Kraft, l’épaisseur est le paramètre le plus important qui

détermine la qualité des copeaux. Tikka et al. (1993a) ont remarqué l’importance d’utiliser

des copeaux préalablement classés par épaisseur lors de la fabrication de pâte Kraft, car cela

permettait de diminuer les rejets de moitié. Galloway et Thomas (1972) ont démontré que

l’épaisseur de copeaux déterminait le degré de pénétration de la liqueur de cuisson Kraft. Les

copeaux ne devraient pas être plus épais que 4 ou 5 mm. La Figure 1.12 montre l’influence

de la longueur et de l’épaisseur des copeaux sur l’indice Kappa. Cet indice sert à évaluer le

degré de délignification et de blanchiment de la pâte Kraft. Ainsi, une valeur élevée de lignine

résiduelle dans la pâte correspond aussi à une valeur élevée de l’indice Kappa. Si l’épaisseur

de copeau augmente de 3 à 12 mm, à une longueur de copeau constante de 24 mm, l’indice

Kappa augmenterait d’environ dix unités. Mais si la longueur des copeaux augmentait tout

en gardant une épaisseur constante de 5 mm, l’augmentation de l’indice kappa serait de 5

unités seulement. Cela démontre que l’influence de l’épaisseur des copeaux sur l’uniformité

de la cuisson est plus importante que celle de la longueur (Forbes 1984).

Figure 1.12 Effet de la longueur et de l’épaisseur des copeaux sur l’indice Kappa (adapté de Forbes 1984).

27

Pour la fabrication de la pâte chimique au bisulfite, Hartler et State (1979) signalent que les

paramètres les plus importants sont la longueur et l’état sanitaire des copeaux. Cependant,

l’étude réalisée par Feiner et Gallay (1962) a démontré l’importance de l’épaisseur du copeau

pour la fabrication de la pâte chimique au bisulfite

Hartler et Stade (1979) ont indiqué que pour la pâte mécanique il faut s’assurer d’un flux

constant des copeaux à l’intérieur du raffineur. Pour cela, les dimensions des copeaux doivent

rester constantes. D’après Ding et al. (2009), la fraîcheur des copeaux est aussi un paramètre

très important lors de la fabrication de la pâte thermomécanique (PTM), car les copeaux frais

sont plus clairs que les vieux copeaux. Le processus de vieillissement des copeaux est très

complexe et variable selon l’essence, l’entreposage des billes et des copeaux et les conditions

de l’air ambiant.

Il y a une tendance à mettre davantage l'accent sur la mesure de l'épaisseur de copeaux. Smith

et Javid (1992) affirment que pour améliorer les performances de la pâte, il est important de

contrôler l'épaisseur des copeaux. L’uniformité de l’épaisseur des copeaux joue un rôle

dominant dans les différents procédés de fabrication de pâte : pâte thermomécanique

(Hoekstra et al. 1983), pâte mécanique de raffineur (Lönnberg et Robertsén 1986), pâte

chimico-mécanique (Lönnberg et Robertsén 1986, 1987), pâte au sulfite (Feiner et Gallay

1962) et pâte Kraft (Olson et al. 1980, Tikka et al. 1993a, Tikka et al. 1993b, Tikka et

Tähkänen 1994, Agarwal et al. 1994).

Certaines industries papetières veulent des copeaux plus minces contrairement à d'autres qui

veulent des copeaux plus épais. La principale raison de vouloir des copeaux plus minces est

d'obtenir une pénétration plus homogène de la liqueur de cuisson tandis que celle de vouloir

des copeaux plus épais est d'obtenir un flux de liquide plus rapide dans le lessiveur pour la

pâte chimique (Bjurulf et al. 2005).

Broderick et al. (1998) ont signalé que les mesures des copeaux dans les trois dimensions

seraient essentielles afin d'obtenir une description complète de la distribution des copeaux. Il

suggère qu’une plus grande uniformité dans le flux d'alimentation des copeaux pourrait

compenser dans un certain degré la taille nominale inadéquate des copeaux. De plus, un

meilleur classement des copeaux en plusieurs lots uniformes et des conditions de cuisson

28

adaptées à chaque lot serviraient à l'utilisation plus efficace des ressources disponibles et

augmenteraient la résistance de la pâte.

Une étude a montré que la géométrie des copeaux diffère entre les scieries en Norvège

(Figure 1.13). Le mélange des copeaux de toutes ces scieries va provoquer de l’hétérogénéité.

Il serait alors nécessaire d'améliorer ce mélange en ajustant les dimensions des copeaux dans

les différentes scieries pour atteindre des valeurs cibles. Par contre, les copeaux provenant

d'une seule scierie norvégienne sont presque aussi uniformes que ceux produits par une usine

de pâte, et de plus la géométrie est relativement constante dans le temps (Bjurulf 2005).

Figure 1.13 Distributions de la longueur, la largeur et l’épaisseur moyenne des copeaux provenant de cinq scieries (lignes minces) et d’une papetière (ligne entrecoupée) en Norvège (adapté d’après Bjurulf 2005).

Fré

quen

ce

rela

tive

Fré

quen

ce

rela

tive

Fré

quen

ce

rela

tive

Longueur des copeaux (mm)

Largeur des copeaux (mm)

Épaisseur des copeaux (mm)

29

1.2.2 La teneur en humidité

La valeur marchande des copeaux est calculée en fonction de la granulométrie et de la masse

à l’état sec. Comme cette donnée n’est pas directement mesurable, les usines évaluent la

masse du bois à l’état humide combinée soit à la valeur de la masse volumique à l’état sec,

soit à la teneur en humidité du bois. Sa variation est affectée par différents facteurs tels que :

l’essence, l’âge, l’emplacement et l’empilement des copeaux de même que des moyens de

transport et de manutention utilisés (Forbes 1984, Smook 2002). Ainsi, la détermination de

la teneur en humidité devient très importante. Actuellement, il existe sur le marché un certain

nombre de détecteurs automatiques d’humidité des copeaux assez précis qui utilisent la

radiation nucléaire, la lumière infrarouge ou la transmission électrique comme base de

mesure (Fuller 1983, Forbes 1984, Fuller 1991, Nyström et Dahlquist 2004). Il existe aussi

d’autres technologies en développement pour un contrôle en ligne de la teneur en humidité

avec la résonance magnétique nucléaire (RMN) (U.S. Departement of Energy 2007).

Quand les piles des copeaux ont une teneur en humidité inférieure à 40%, un traitement de

vaporisation est nécessaire avant la cuisson, car la faible teneur en humidité diminue le taux

d’imprégnation de la liqueur de cuisson pour la fabrication de pâtes Kraft. Une mesure

précise de la teneur en humidité des copeaux s’avère alors nécessaire pour le calcul de la

proportion de liqueur (Forbes 1984).

1.2.3 La densité en vrac

La densité en vrac prend en compte le volume du bois ainsi que les espaces vides présents

dans une pile de copeaux (Edberg et al. 1973). Cette densité est très importante car elle affecte

le processus de contrôle de mise en pâte et la capacité de production du lessiveur dans le

procédé Kraft. La quantité des copeaux et la résistance à la filtration de la liqueur sont

directement influencées par la densité en vrac (Forbes 1984).

La masse volumique du bois et la distribution de la granulométrie des copeaux influence la

densité en vrac des copeaux. Cette densité est une fonction du rapport de la dimension

diagonale moyenne des copeaux et de l’épaisseur (d/e). La Figure 1.14 montre qu’à un

rapport élevé, la densité est plus faible (Edberg et al. 1973). Si les copeaux trop gros (≥ 10

30

mm en épaisseur) sont en trop grande quantité, les vides entre les copeaux sont comblés et la

densité en vrac augmente (Forbes 1984).

1.2.4 Éléments indésirables

L’écorce, la carie et les corps étrangers tels que le sable sont des paramètres à prendre en

compte pour définir la qualité des copeaux. L’utilisation des billes de basse qualité résultera

en une perte de fibres de 30% (McGovern 1979).

Habituellement, le bois vert et non gelé peut être écorcé plus facilement et requiert moins

d’énergie (Pulkki 1991). La Figure 1.15 montre des courbes caractéristiques d’un écorçage à

tambour rotatif de conifères suédois. La proportion de perte de bois augmente avec

l’enlèvement de l’écorce. La ligne pointillée inférieure montre ce comportement lorsque

l’écorce a été enlevée facilement, et la ligne pointillée supérieure signale l’écorçage des billes

pendant l’hiver ou billes sèches (Bergman 1985). La technologie d’écorçage a évolué dans

le temps pour s’adapter aux billes de petits diamètres et aux changements de température

(variations saisonnières) (Fuller 1991). L’écorçage du bois choisi en fonction de sa qualité

devrait se traduire par moins de pertes de bois et par un écorçage plus uniforme (Pulkki 1991).

La présence d’écorce dans les copeaux diminue le rendement de pâte en plus d’augmenter la

consommation d’alcali actif et des agents de blanchiment (Bergman 1985). La Figure 1.16

montre ainsi une relation directe entre la teneur en écorce et la consommation d’alcali actif

(Forbes 1984). Le pourcentage d’écorce accepté par les usines de pâtes à papier varie entre

0,15% et 0,5% (McGovern 1979). Cependant, la teneur en écorce dans les copeaux varie

entre autres selon la saison de l’écorçage, allant de 0,6% en été jusqu’à 1,9% en hiver

(Laganière et Bédard 2009). Les copeaux qui ne présentent pas de résidus d’écorce ont une

plus grande valeur et sont donc plus faciles à vendre aux papetières que les copeaux mélangés

avec de l’écorce. En outre, un bon écorçage éliminera la présence de saletés et de sable

présents dans l’écorce (Shmulsky et Jones 2011).

31

Figure 1.14 Densité en vrac des copeaux en fonction du rapport de la diagonale moyenne des copeaux et l’épaisseur (d/e) (adapté d’Edberg et al. 1973).

Figure 1.15 Relation entre la perte de bois et la teneur en écorce des copeaux pour l’écorçage à tambour (adapté de Bergman 1985).

Den

sité en vrac des copeaux

Rapport d/e 

32

Figure 1.16 Consommation effective d’alcali en fonction de la teneur en écorce des copeaux de pin pour une pâte Kraft (adapté de Forbes 1984).

En ce qui concerne la fragmentation du bois pourri, la qualité des copeaux se voit affaiblie

par une production élevée des fines, des copeaux déchirés et des morceaux cariés (Proctor

1973). La présence de carie dans les copeaux devrait être évitée car elle diminue la résistance

mécanique du papier en général (Parham 1983, Hartler 1986, Smook 2002, Stirling et al.

2005). Une méthode rapide qui utilise la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier

pour déterminer le degré de pourriture dans les copeaux de bois a été développée pour

détecter la quantité de bois pourri dans l’approvisionnement de fibres (Stirling et al. 2005).

D’autres spécifications de la qualité incluent l’absence de bois carbonisé et d’autres

matériaux indésirables comme les cendres, gommes et huiles et des quantités très élevées de

carie. La matière première recherchée doit être ainsi libre de copeaux endommagés, contenir

un minimum de carie et ne pas présenter d’éléments indésirables qui puissent détériorer

l’équipement ou affecter la production (McGovern 1979). L’utilisation d’aimants et de

séparateurs aérodynamiques dans les usines papetières permettent de séparer les métaux et

les pierres des copeaux (Fuller 1991, Tappi 1992).

33

1.2.5 Tamisage

Le tamisage des copeaux a deux objectifs : le premier est de proportionner des copeaux de

dimensions acceptables pour la fabrication de la pâte et le deuxième est de séparer et rejeter

les particules de dimensions inacceptables pour le procédé ou l’équipement à utiliser (Forbes

1984, Fuller 1991).

Selon Bergman (1998), il existe 12 types de classeurs de copeaux et chacun propose des

options différentes sur la forme et les dimensions des ouvertures de classement. Les systèmes

de tamisage des papetières doivent être conçus pour une utilisation en continu, avec une

efficacité élevée et ajustables aux changements de type de matière première (Forbes 1984,

Fuller 1991).

Fuller (1985) signale les facteurs qui influencent le tamisage comme étant : le nombre

d’échantillons ainsi que leur masse, la forme et la dimension des fentes ou trous du tamis, la

direction, l’amplitude et la fréquence de mouvements du tamis, le temps de tamisage, les

conditions de l’opération (tare des plateaux, nettoyage, etc.) ainsi que la teneur en humidité

des copeaux.

Dans le cadre de notre étude, on utilisera deux méthodes de tamisage des copeaux : le classeur

Williams, qui fait un classement selon la longueur et largeur, et le classeur Domtar, qui fait

un classement selon l’épaisseur maximale et la longueur (Figure 1.17).

Le classeur Williams, comporte une série successive de grilles à trous ronds, lesquels

diminuent en taille. Généralement les diamètres des trous sont les suivants : 1 1/8 po, 7/8 po,

5/8 po, 3/8 po et 3/16 po.

Le classeur Domtar est composé d’un tambour rotatif qui sépare les copeaux par classes

d’épaisseur de 2 mm jusqu’à 18 mm, et par trois grilles en dessous du tambour, qui séparent

les copeaux par longueur, soit les fines, les acceptables et les trop longs. (Lapointe 1979). Ce

classeur est très efficace et il a un taux de reproductibilité de 95% en moyenne (Nelson et

Bafile 1989).

34

Figure 1.17 Principes de classement des copeaux du classeur Domtar (adapté de Lapointe

1979).

1.2.6 Variables de fabrication

Les copeaux des scieries peuvent être fragmentés avec une diversité d’équipements

(McGovern 1979). Les machines les plus utilisées au Québec sont la fragmenteuse à disque

et l’équarrisseuse-fragmenteuse.

Hartler et Stade (1977) mentionnent certains paramètres de coupe à respecter pour obtenir

des copeaux de qualité avec une fragmenteuse à disque : l’alignement et le centrage adéquat

des billes, les vitesses d’avance de billes et de rotation des couteaux ajustées convenablement

et des couteaux bien placés et affûtés. Ces paramètres sont aussi très importants pour la

fragmentation avec une équarrisseuse-fragmenteuse.

Hartler (1996) a proposé certaines améliorations pour les fragmenteuses à disque qui

mèneraient à une meilleure qualité des copeaux. Les principales sont la diminution de l'angle

de coupe, l'utilisation des couteaux fabriqués avec un matériau de haute résistance et de haute

ténacité et une évacuation des copeaux plus douce. Hellström et al. (2011) ont observé que

la mesure des forces agissant sur le couteau pendant le déchiquetage donnerait des

informations sur l'usure de la lame au cours du temps.

Pour améliorer la qualité des copeaux sans endommager les fibres, les mécanismes de

formation des copeaux devraient être mieux compris. Uhmeier (1995) a étudié les forces de

coupe d’une fragmentation à basse vitesse. Il a observé que la composante de force

35

perpendiculaire au mouvement du couteau peut être très élevée et que l’angle de dépouille

avait un effet important sur la force de coupe résultante. La formation du copeau est un

mécanisme très complexe. Uhmeier et Persson (1997) ont indiqué qu'il y a une forte

interaction entre l'angle de couteau et le coefficient de friction entre le couteau et le bois qui

influerait grandement sur la formation des copeaux.

1.3 Effet de la matière première sur la production des copeaux et des pâtes à papier

Les principales sources de matière première pour la fabrication des copeaux sont les résidus

provenant des scieries (dosses, délignures, noyaux de déroulage) et dans un moindre

pourcentage les résidus provenant de la forêt (rebuts, déchets de coupe, branches, houppiers

et éclaircies). En 2008, les industries papetières québécoises ont consommé 12,5 millions m3

de copeaux provenant du groupe de résineux SPEM (sapin, pin gris, épinettes et mélèzes).

La plupart du volume de ces copeaux provenait des scieries québécoises (MNRF 2010).

La variation de la matière première peut causer une variation entre 30 et 40% des propriétés

de la pâte à papier (Ding et al. 2009). La qualité du bois est affectée par des facteurs provenant

de l’arbre lui-même, des variations entre arbres et aussi de l’environnement.

McGovern (1979) a nommé les variables de la matière première qui affectent la production

des copeaux comme étant : l’espèce, les caractéristiques physiques et chimiques du bois, la

taille et la forme des billes, les composantes de l’arbre, la position dans l’arbre et le type de

croissance. Chacune d’entre elles fait l’objet d’une description dans les sections suivantes.

1.3.1 Espèce

Les usines de pâtes à papier reçoivent des copeaux de différentes espèces. En 1999, Québec

avait 280 usines qui produisaient des copeaux. Les copeaux de résineux constituaient 92%

de cette production et ceux de feuillus 8%. Les épinettes en représentaient 59%, 20% pour le

sapin, 10% pour le pin gris et 3% pour les autres résineux. Pour leur part, les copeaux de

feuillus provenaient des érables (3%), des peupliers (2%), des bouleaux (2%) et des autres

feuillus (1%) (MNRF 1999).

36

Les copeaux du groupe d’espèces SPEM sont les plus utilisés pour la fabrication de pâte à

papier parce que les résineux en général sont composés de fibres plus longues que les feuillus

et formeront donc des feuilles de papier plus résistantes. Parmi eux, les copeaux provenant

des épinettes et du sapin constituent le premier choix pour la fabrication de pâte mécanique

(Smook 2002).

McGovern (1979) a étudié la fragmentation dans une usine à pâte Kraft aux États-Unis où la

matière première était un mélange des bois de feuillus et de résineux. Le bois de feuillus

produisait un pourcentage plus élevé de copeaux acceptables pour les spécifications de

l’usine et aussi moins de fines que le bois de résineux. Par ailleurs, une classification avec le

tamis Williams a montré que les copeaux de feuillus et de pin gris usinés de la même façon

ont eu une distribution de dimensions semblable. Cependant, la fragmentation de feuillus

demande plus d’énergie, des machines plus puissantes et également un changement des

couteaux plus fréquent que le bois de résineux, en raison de leur masse volumique élevée.

En outre, une variation importante de l'épaisseur de copeau se produirait à l'intérieur d'une

espèce et parmi des espèces, même lorsqu’une consistance est maintenue entre la géométrie

d’un échantillon de bois et les couteaux pendant la fragmentation. Il serait probable que les

copeaux individuels soient formés principalement par des micro-variations dans les

propriétés du bois au niveau structurel (interfaces de bois initial / bois final, rayons /

trachéides). Les différences anatomiques qui varient sur de très petites distances sont

susceptibles de représenter une partie importante de la variation inexpliquée dans la variation

de l’épaisseur des copeaux à la fois au sein d’une espèce et entre espèces (Twaddle 1997).

Le présent travail de recherche sera ainsi fait sur deux essences canadiennes très répandues

dans le territoire et largement utilisées pour les industries des pâtes à papier, soient : l’épinette

noire et le pin gris.

1.3.1.1 L’épinette noire (Picea mariana (Mill.) B.S.P.)

L’épinette noire est un conifère présent uniquement en Amérique du Nord et est répartie sur

tout le continent (Figure 1.18). Au Québec, les forêts continues dominées par l’épinette noire,

appelées pessières à mousses, occupent une bande d’environ 300 km de large, entre les 49e

et 52e degrés de latitude nord, couvrant la province d’ouest en est (Gagnon et al. 2004).

37

L’épinette noire est souvent associée au pin gris, à l’épinette blanche, au sapin baumier, au

peuplier faux-tremble, au bouleau à papier et au mélèze laricin. La couleur pâle, la faible

teneur en résine, la longueur et la solidité des fibres de l’épinette noire font d’elle un bois

recherché pour la fabrication de différents types de pâtes (Zhang et Koubaa 2009).

Figure 1.18 Aire de répartition naturelle de l’épinette noire en Amérique du Nord. (http://www.arboquebecium.com/fr/arbres-du-quebec/arbres-indigenes/epinette-noire/)

1.3.1.2 Le pin gris (Pinus banksiana Lamb.)

Le pin gris colonise généralement les sites affectés par le passage des feux de forêts. Il est le

pin couvrant le plus vaste territoire au Canada (Figure 1.19). On le trouve également dans le

centre-nord et dans le nord-est des États-Unis. Cette essence pousse en peuplements purs ou

mixtes avec d’autres essences héliophiles telles que le bouleau à papier, le peuplier faux-

tremble, le peuplier baumier, le pin rouge et le mélèze laricin. Elle pousse également avec

des essences tolérant l’ombre comme l’épinette noire, l’épinette blanche et le sapin baumier.

Comparé à l’épinette noire, le pin gris produit un papier de moindre qualité. Il présente une

plus forte teneur en extractibles et en résine ce qui rend plus difficile sa mise en pâte. Les

copeaux vont souvent nécessiter un prétraitement chimique pour améliorer leurs

caractéristiques (Law et Valade 1994, Zhang et Koubaa 2009).

38

Figure 1.19 Aire de répartition naturelle du pin gris en Amérique du Nord. (http://www.arboquebecium.com/fr/arbres-du-quebec/arbres-indigenes/pin-gris/)

1.3.2 Position dans l’arbre et type de croissance

Les variations dans le type et la répartition des fibres dans la matière première bois peuvent

entraîner des variations dans la qualité de la pâte (Sahlberg 1995). D’après Parham (1983),

le bois provenant des dosses est plus facile à fragmenter grâce à leur haute proportion de bois

d’aubier à haute teneur en humidité et à une faible teneur en extractibles que le bois de

duramen. De plus, selon Galloway et Thomas (1972) le bois d’aubier produira une pâte avec

des fibres plus longues que le bois de duramen.

Les études de Hatton (1993, 1997) et Hatton et Gee (1994) sur la qualité de pâte issue des

copeaux de bois juvénile ont démontré que le papier fabriqué a eu une plus grande résistance

à la rupture en traction et cela grâce aux liaisons plus solides existantes entre les fibres qui

sont plus fines et à parois minces qui s’aplatissent plus facilement les unes sur les autres,

augmentant la surface de contact entre les fibres. Ces caractéristiques offrent plus de

possibilités pour les fabricants de pâtes et papier. Un grand désavantage de l’utilisation des

copeaux de bois juvénile pour la fabrication de pâte chimique est le faible rendement et

l’augmentation de la consommation des liqueurs de cuisson chimiques (Parham 1983) dû au

fait que le bois juvénile contient plus lignine que le bois mature Cependant, les papetières

39

pourraient profiter des variations des propriétés des fibres entre le bois juvénile et le bois

mature pour produire des pâtes kraft avec un large spectre de propriétés et d’utilisations

(Hatton et Cook 1992). Les usines de pâte kraft pourraient améliorer le contrôle de la qualité

de la pâte en faisant un classement de l’approvisionnement du bois par l’âge (par arbre ou

par peuplement). Cela aiderait à contrôler le rapport entre le bois juvénile et le bois mature

et par conséquent améliorer la qualité de la pâte produite. Les usines de pâte kraft devraient

moderniser la cour à bois en termes de séparation du bois et des copeaux par espèces et par

type de bois. Cela rendrait possible de faire des produits avec des exigences spécifiques

(Svedman 1998). Duchesne et al. (1997) ont trouvé qu’un classement par type de billes (en

bas et en haut de la tige) montrerait des différences plus importantes sur les caractéristiques

du bois, par rapport à l’espèce (l'épinette de Norvège et le pin sylvestre) ou à la classe d’arbre

(dominant, co-dominant). Cette étude a trouvé qu’un triage du bois dans la forêt contribuerait

à une certaine concentration des différents types de fibres. Un contrôle sur ces mélanges des

fibres pourrait aider à optimiser les processus de fabrication de la pâte.

Une source importante de variation de la matière première est la présence de fibres de bois

de compression, soit dans les nœuds et/ou dans le bois du tronc (Sahlberg 1995). Les copeaux

provenant de bois de compression produiraient une pâte à papier de basse qualité car ses

fibres sont en moyenne 30% plus courtes que celles dans le bois normal. De plus, elles ont

10% moins de cellulose et de 8 à 9% plus de lignine et d’hémicelluloses que le bois normal

(Parham 1983, Smook 2002, Shmulsky et Jones 2011). À cet égard, Hartler (1996) a

mentionné que la fraction des copeaux trop gros contient un grand pourcentage de bois des

nœuds. Comme ce type de bois est de qualité inférieure, produira une diminution de la qualité

de la pâte.

Zhu et al. (2007) ont démontré que les copeaux provenant de bois d’éclaircies de petit

diamètre, soit de l’arbre entier ou des copeaux des scieries, était une source viable de fibres

pour la production de pâte thermomécanique. Ils ont trouvé que l’énergie de raffinage pour

ce procédé diminuait lorsque les copeaux de l’usine étaient mélangés avec les copeaux des

éclaircies, et cela sans altérer la qualité de la pâte qui résulte des mélanges standards des

papetières.

40

Les propriétés du bois et de la pâte peuvent également varier à l’intérieur ou entre deux sites.

Les fibres de bois juvénile provenant d’un terrain agricole étaient plus courtes et larges et

avaient des parois cellulaires plus minces par rapport à celles provenant d’un terrain forestier.

La masse volumique basale et les propriétés des fibres étaient différentes entre les sites à un

taux de croissance constant (Brolin et al. 1995).

1.3.3 Taille et forme des billes

La taille et forme des sont des facteurs très importants à prendre en compte pour le design de

l’appareil à utiliser pour la production des copeaux. L’équarrisseuse-fragmenteuse est la plus

adaptée pour travailler avec des billes de petit diamètre (McGovern 1979). Ainsi les défauts

de forme, comme le défilement, la courbure et l’excentricité des billes affecteront le procédé

de transformation.

1.3.4 Caractéristiques physiques et chimiques

McGovern (1979) a décrit les caractéristiques physiques et chimiques les plus importantes

des bois de résineux et de feuillus affectant la production des copeaux : la température, la

masse volumique, la dureté, l’orientation du fil, la teneur en humidité et la présence

d’extractibles et de la silice.

Un des facteurs qui influence la formation des copeaux est la température de la bille lors de

la fragmentation. Cela se remarque principalement dans les climats nordiques comme au

Canada, où les températures arrivent facilement sous de zéro degrés Celsius pendant l’hiver.

En effet, les billes gelées sont plus difficiles à fragmenter, ce qui affecte aussi la

granulométrie et la distribution des copeaux (Hatton 1977, McGovern 1979, Hernández et

Quirion 1993, Hernández et Boulanger 1997, Hernández et Lessard 1997).

La masse volumique du bois affectera les contraintes par cisaillement qui se produiront

pendant la fragmentation. De plus, il existe une relation directe entre la consommation

d’énergie par fragmentation et la masse volumique du bois (Rydholm 1965, Parham 1983).

De la même manière, il est reconnu que la masse volumique de chaque espèce agit sur les

besoins énergétiques de la mise en pâte et sur la qualité de la pâte produite (Rudie et al. 1994).

41

La dureté du bois augmente avec la masse volumique ainsi qu’avec la diminution de la teneur

en humidité au-dessous du point de saturation des fibres. Ces effets peuvent être reliés à

l’usure des couteaux pendant la fragmentation des bois secs et de masse volumique élevée.

Dans ces conditions, il est nécessaire d’utiliser des couteaux d’une excellente qualité pour

avoir une bonne performance (McGovern 1979).

Rydholm (1965) a divisé la teneur en humidité des billes en : sèches (10% H),

entreposées (15-25% H), au point de saturation des fibres (30% H), vertes (45-50% H) et

humides (60-70% H). Les billes vertes ont besoin de moins d’énergie pour les fragmenter

que les billes sèches. Aussi, des billes aux teneurs en humidité élevées (humides) sont encore

plus faciles à fragmenter étant donné que le bois d’aubier peut comporter jusqu’au double

d’humidité que le bois de duramen pour le cas des conifères.

1.4 Optimisation de l’utilisation de la matière première (scieries)

1.4.1 Stratégies de coupe pour les billes de petits diamètres

À l’heure actuelle, les scieries utilisent des scanneurs pour mesurer le profil externe des billes

soit pour les trier, soit pour les positionner et optimiser les décisions de sciage. Dans l'Est du

Canada, les billes sont généralement triées à l'aide de scanneurs dans le seul but de les

distribuer dans les chaînes de production ou tabliers d'accumulation en fonction de patrons

de débitage préprogrammés. Le triage a rarement pour objectif de fabriquer des produits

particuliers mais plutôt de maximiser la productivité (Industrie Canada 2010).

L’innovation et l’amélioration des technologies ont permis de développer des instruments

puissants pour aider à gérer les ressources forestières. Le logiciel Optitek développé par

FPInnovations est un de ces outils. Il permet de simuler le procédé de sciage des bois résineux

et d’augmenter sa rentabilité économique. Il sert à analyser l’effet des changements du

procédé de sciage sur les rendements en volume et en valeur des produits pour différentes

configurations d’usine et/ou de scénarios de modification de scierie. Il permet aussi de

quantifier les coûts et bénéfices de chaque changement proposé et son retour sur

investissement (Partenariat Innovation Forêt 2010).

42

Pour l’usinage des petites billes, on trouve divers types d'équipement, depuis les

équarrisseuses-fragmenteuses jusqu'aux machines totalement intégrées, telles que les

équarrisseuses-fragmenteuses quatre faces combinées avec des scies circulaires guidées

(HewSaw, Sawquip, DDM6, etc.). Ces dernières combinent le premier et le second débit en

une seule opération. Elles font aussi appel aux techniques modernes de balayage et de sciage

en courbe. Pour obtenir des copeaux de qualité, on utilise souvent un plus grand nombre de

couteaux et des variateurs de vitesse électriques. Le réglage et l'entretien des couteaux et

pièces connexes sont alors très importants, de même que le choix d'un moteur adapté à la

tâche (Industrie Canada 2010).

Les arbres d’épinette noire ont une croissance lente, atteignant de 15 à 25 cm de diamètre et

de 9 à 15 m de hauteur à maturité et vivre jusqu’à 250 ans. Les arbres de pin gris adultes

peuvent atteindre 30 cm de diamètre et 20 m de hauteur, et vivre jusqu’à 150 ans (Zhang et

Koubaa 2009). Étant donné les faibles dimensions, les scieries utilisent communément

l’équarrisseuse-fragmenteuse ou des machines intégrées pour faire le premier et second

débitages. La Figure 1.20 montre différents patrons de débitage, pour une bille de 8 pouces

(20 cm) de diamètre au petit bout.

Figure 1.20 Patrons de débitage pour une bille de 8 pouces (20 cm) de diamètre au petit bout (adapté de Steele 1984).

Le choix d’une stratégie de coupe prendrait en considération les paramètres suivants : (1) le

diamètre, la longueur, le défilement et la forme des billes (2) la largeur des traits de la scie

(3) la variation lors du sciage (4) l’ensemble des produits désirés (5) la prise de décision par

le personnel de la scierie (6) la condition et maintenance de l’équipement de l’usine et (7) le

patron de débitage (Steele 1984).

43

La stratégie de coupe va toujours privilégier l’obtention des pièces de bois d’œuvre sur les

autres produits du bois parce qu’elles sont les plus rentables (Wagner et Taylor 1975).

Cependant, en vue d’une optimisation de l’utilisation de la bille, il faut regarder aussi le

potentiel des sous-produits, dans ce cas les copeaux. La Figure 1.20 montre aussi que la

largeur des dosses qui seront transformées en copeaux variera selon le patron de débitage

sélectionné, ce qui définira ainsi le volume des copeaux produits lors du sciage. Alors, le

rendement et la rentabilité totaux de la bille seront établis en fonction de la qualité des pièces

de bois et la qualité des copeaux obtenus.

1.5 Procédé de fabrication des copeaux par une équarrisseuse-fragmenteuse

1.5.1 La coupe du bois

La coupe conventionnelle du bois est l’action de l’arête tranchante d’un outil sur la pièce de

bois, laquelle entraînera la formation des copeaux. L’orientation et la direction de la force

exercée sur le bois vont développer des contraintes, ce qui produira la rupture ou « coupe »

du bois. Le type de copeau produit dépendra de la géométrie de l’outil, des caractéristiques

du bois et de la direction du mouvement de l’outil par rapport à l’orientation de la structure

du bois. À cet égard, il existe deux facteurs de grande importance : l’affûtage de l’outil de

coupe et l’état du bois (la teneur en humidité, la température et la présence des défauts)

(Hoadley 2000).

La coupe du bois donne deux produits : la pièce de bois et les copeaux. Dans cette étude,

notre intérêt est concentré sur la production des copeaux.

1.5.1.1 La coupe orthogonale

La coupe orthogonale est définie par la position perpendiculaire de l’arête tranchante à la

direction du mouvement de la pièce du bois. La surface produite est donc un plan parallèle à

la surface originale du bois (Koch 1972). Ce type de coupe est prédominant lors de la

fragmentation du bois avec l’équarrisseuse-fragmenteuse.

Généralement, la géométrie de l’arête tranchante est définie par rapport à la direction de son

mouvement. La Figure 1.21 montre ainsi les trois angles principaux en coupe orthogonale,

soient : (α) l’angle d’attaque qui est formé entre la face d’attaque de l’outil et un plan

44

perpendiculaire à la direction du mouvement de l’outil, (β) l’angle de l’arête tranchante qui

est compris entre la face d’attaque et la face de dépouille, et (γ) l’angle de dépouille qui est

formé par la face de dépouille et la surface de travail derrière l’arête tranchante (Hoadley

2000). L’angle α conditionne la manière dont l’arête tranchante va pénétrer le bois et il

intervient lors du dégagement du copeau. L’angle β détermine la résistance de l’arête

tranchante à l’usure. Enfin l’angle γ évite le talonnement de l’outil dans le bois. S’il est trop

faible, la face de dépouille frottera sur le bois provoquant l’échauffement de l’outil ainsi que

son usure. Par contre, s’il est trop grand, la résistance de l’outil sera affectée négativement.

La force de coupe résultante appliquée sur le bois est composée par une force parallèle (FP)

et une force normale (FN) à la surface produite (Figure 1.21). La grandeur et la direction de

ces deux composantes sont fonction de divers facteurs, tels que les caractéristiques de l’outil,

les conditions de travail et les attributs du bois (Koch 1985). En ce qui concerne les

caractéristiques de l’outil de coupe, Woodson et Koch (1970) et Stewart (1977) ont constaté

que la force de coupe diminue avec l’augmentation de l’angle d’attaque. De plus, Hernández

et Rojas (2002) et Hernández et de Moura (2002) ont observé que la force de coupe augmente

avec l’usure de l’outil.

Figure 1.21 Géométrie de la coupe orthogonale et des composantes de la force de coupe résultante (adaptée de Woodson et Koch 1970).

45

McKenzie (1960) a utilisé une notation de deux chiffres pour décrire l’usinage en coupe

orthogonale. Dans ce système, le premier chiffre représente l’angle que l’arête tranchante fait

avec le fil du bois, et le deuxième chiffre indique l’angle entre la direction du mouvement de

l’outil et le fil du bois. Il existe donc trois directions de coupe principales : 90°-0°, 90°-90°

et 0°-90° (Figure 1.22).

Figure 1.22 Types de coupe orthogonale (adaptée de Hoadley 2000).

1.5.1.2 Formation du copeau

1.5.1.2.1 Coupe 90°-0°

La coupe 90°-0° peut s’observer dans les procédés d’usinage qui ont lieu en suivant la

direction du fil de bois, tels que le rabotage manuel et le tranchage longitudinal. Cette coupe

peut produire trois classes différentes des copeaux : type I, type II et type III (Franz 1958).

Le copeau de type I est formé sous des conditions qui provoquent le fendage du bois devant

l’arête tranchante. La coupe suit une séquence cyclique. D’abord, l’arête tranchante pénètre

les fibres du bois pour produire un copeau. Lorsque le couteau avance, le copeau séparé glisse

devant l’arête tranchante comme s’il était une poutre encastrée en porte-à-faux. Finalement,

le copeau est si long que les contraintes en flexion dépassent la résistance du bois ce qui

produit la rupture. L’arête tranchante continue à avancer et le cycle recommence (Hoadley

2000). Il existe divers facteurs qui conditionnent la formation d’un copeau type I. Koch

(1985) a énuméré les principaux, soient : une faible résistance au fendage combinée avec une

forte rigidité et résistance à la flexion, une profondeur de coupe élevée, un angle d’attaque

élevé (à partir de 25°), un faible coefficient de friction entre le copeau et la face d’attaque de

l’outil et une faible teneur en humidité du bois. La formation des copeaux type I entraîne

l’obtention d’une qualité de surface présentant du fil arraché ou fragmenté. La sévérité de la

46

rugosité de surface dépendra de la profondeur à laquelle la pièce de bois a été affectée par le

fendage.

Le copeau de type II est obtenu lors d’un mouvement d’outil qui déforme le bois devant

l’arête tranchante en compression longitudinale, ce qui provoque des contraintes de

cisaillement diagonales. Le copeau est produit en continu, il est lisse et en forme de spirale

et donc la surface résultante est souvent excellente. Certaines conditions favorisent la

formation des copeaux de type II, telles que : les faibles profondeurs de coupe, des teneurs

en humidité moyennes à élevées et des angles d’attaque entre 5° et 20° (Koch 1985).

Le copeau de type III est formé de façon cyclique. Le bois devant l’arête tranchante subit une

compression parallèle au fil et les ruptures sont produites par cisaillement et compression

parallèle au fil. Toutefois, les copeaux n’arrivent pas à sortir de la face d’attaque de l’outil et

donc le bois est compacté contre cette face. Après, les efforts sont transférés sur des surfaces

pas encore déformées, qui vont être coupés à leur tour. Quand l’accumulation du matériel

devient critique, les copeaux s’échappent par en haut de la face d’attaque et un autre cycle

recommence. Les facteurs qui conditionnent la formation des copeaux de type III sont des

angles d’attaque faibles, une arête tranchante émoussée et un coefficient de friction élevé

entre le copeau et la face de l’outil. La surface résultante présente le défaut de grain laineux

ou pelucheux lorsque la rupture du bois se rend au-dessous du plan de coupe et également

lorsque l’outil laisse des éléments ligneux non coupés dans sa totalité sur la surface de la

pièce (Koch 1985).

1.5.1.2.2 Coupe 0°-90°

Ce type de coupe est lié aux divers procédés d’usinage tels que le déroulage, le tranchage

transversal, le tournage, l’éboutage et le rabotage par coupe rotative. Sous des conditions

favorables telles qu’un couteau bien affûté et une faible épaisseur de coupe, le copeau

résultant sera un placage en continu qui ressemble à une feuille intacte où la structure du bois

n’est pas altérée par les forces de coupe (Koch 1985).

Stewart (1979) a décrit deux types de copeaux produits avec ce type de coupe. Il y a d’abord

le type A, qui est semblable au copeau de type I de la coupe 90°-0°. Il se distingue par la

propagation de fissures à l’avant de l’outil de coupe et par une faible contrainte de

47

compression parallèle à la direction de l’outil. Il y a ensuite le type B, qui est comparable aux

copeaux de type III où les ruptures sont par compression et par cisaillement devant l’arête

tranchante de l’outil. La formation de ces deux types de copeaux se fait par transition

graduelle d’un à l’autre lorsque la profondeur de coupe augmente et l’angle d’attaque

diminue.

1.5.1.2.3 Coupe 90°-90°

Dans ce type de coupe autant l’arête tranchante de l’outil comme la direction du mouvement

de l’outil sont perpendiculaires au fil du bois. Les copeaux sont donc séparés par des ruptures

en cisaillement transversal et en flexion produites par le passage de l’outil de coupe. La coupe

90°-90° est en effet très importante du point de vue pratique dans l’utilisation de la scie à

ruban et circulaires en coupe longitudinale (Koch 1985). Woodson et Koch (1970) ont trouvé

que les forces de coupe sont fortement affectées par le type de bois, la teneur en humidité, la

profondeur de coupe et l’angle d’attaque.

1.5.2 Paramètres de coupe d’une équarrisseuse-fragmenteuse

Hernández (2007) a énuméré les facteurs principaux des forces ou contraintes impliquées

lors d'une coupe orthogonale, lesquels conditionneraient dans une certaine mesure la

performance des équarrisseuses-fragmenteuses.

a) Facteurs reliés à l'outil de coupe :

• vitesse de coupe

• angle d'attaque (), angle de dépouille (), affûtage

• friction entre le copeau et la face d'attaque de l'outil

• vibration induite durant l'usinage

b) Facteurs d'aménage :

• largeur de coupe

• centrage de la bille

• longueur du copeau (vitesse d'aménage)

• hauteur de coupe

• orientation du fil du bois par rapport à la coupe

48

c) Facteurs reliés au bois :

• essence

• masse volumique

• teneur en humidité

• température du bois

• propriétés mécaniques.

De plus, il y a d'autres paramètres particuliers à cette machine, tels que :

• Le diamètre de la tête porte-couteaux : en plus de l'effet direct sur la consommation

d'énergie, le diamètre de cette tête affecte également le rayon de courbure du cylindre

de coupe.

• Position d'entrée de la pièce à couper par rapport à l'axe de rotation de la tête porte-

couteaux : l'équarrisseuse-fragmenteuse Comact ou Sawquip est conçue pour

travailler en avalant. La position relative de la bille à l'entrée de l'équarrisseuse-

fragmenteuse par rapport à l'axe de rotation de la tête porte-couteaux va ainsi

influencer le mécanisme de coupe. Cette position variera avec le diamètre de la bille

car il y a une distance fixe entre le centre de l'axe de rotation de la tête et la barre

inférieure où les billes sont appuyées durant la coupe. Ainsi, cette coupe peut passer

d'une direction perpendiculaire à la bille lorsque le haut de celle-ci est alimenté au

niveau du centre de l'axe de rotation de la tête porte-outils, à une direction oblique à

la bille lorsque les couteaux sortent ou terminent la coupe (Figure 1.23). Les forces

de coupe varieront donc tout au long du parcours des couteaux. Hernández et al.

(2010) ont démontré que ce comportement a un effet négatif sur la qualité de surface

des équarris. Ainsi, la surface supérieure de l’équarri est moins rugueuse que la

surface inférieure. L'énergie requise pour alimenter la bille sera plus grande au début

de la coupe qu'à la fin de celle-ci.

• Le dessin du contre-fer : l'angle et la distance entre la pointe du contre-fer et l'arête

tranchante du couteau (Figure 1.23) affectent principalement l'épaisseur des copeaux

produits par l'équarrisseuse-fragmenteuse Sawquip et dans une moindre mesure, la

production de fines et de copeaux en aiguille (Hernández et Quirion 1993, 1995).

• Stabilisation de la bille durant la fragmentation : il existe certaines équarrisseuses-

fragmenteuses munies de tables d'alimentation à courroie. Ces tables ne permettent

49

pas une bonne fixation de la bille, ce qui doit se traduire par une diminution de la

qualité des copeaux obtenus.

• Système d'évacuation des copeaux : aussitôt que les copeaux sont obtenus, ils doivent

être expulsés de la tête porte-outils puis acheminés et récoltés dans des contenants

appropriés. Cette évacuation doit se faire, dans la mesure du possible, en évitant une

désagrégation de ces copeaux en particules plus fines.

Figure 1.23 Schéma montrant l'action de coupe du couteau et du contre-fer des équarrisseuses-fragmenteuses Comact et Sawquip (d’après Hernández 2007).

1.5.3 Facteurs qui influencent la qualité des copeaux

1.5.3.1 Performance des équarrisseuses-fragmenteuses

L’équarrisseuse-fragmenteuse s’est établie comme la meilleure option pour le débitage des

billes de petit diamètre, avec une productivité plus élevée et une production moyenne de

sciure de seulement 5% (Dobie 1967, Morley 1968). De plus, Dobie (1970) a indiqué qu’un

classement de billes par diamètre avant la fragmentation s’avère nécessaire pour atteindre

l’utilisation optimale d’une équarrisseuse-fragmenteuse.

On connaît très peu de choses en ce qui a trait à la performance des équarrisseuses-

fragmenteuses lors de la fabrication de copeaux.

50

Gustafsson et al. (1976) ont effectué une comparaison entre deux types d'équarrisseuses-

fragmenteuses, soit celle fabriquée à l'époque par Swecan ou celle construite par Kockum.

Ils n'ont étudié que l'efficacité de production d'une machine de chaque type, en opération

dans deux usines suédoises, pour deux espèces et deux diamètres de billes. La quantité de

copeaux en forme d'aiguille était plus importante lors de la transformation de tiges à grand

diamètre par rapport à celle obtenue avec des tiges à diamètre plus faible.

1.5.3.2 Effet du contrefer du porte-outil

L'action de l'angle du contre-fer et de la distance de sa pointe au tranchant du couteau (Figure

1.23) sur la qualité des copeaux d'épinette noire a été étudiée par Hernández et Quirion

(1993). Ils ont identifié le meilleur angle comme étant 30 alors que la distance optimale

serait de 22,5 mm en hiver (-5 à -10C) et de 15,9 mm en été (19 à 23C). Ce contre-fer a

produit 6% plus de copeaux acceptables en été et 5,2% en hiver par rapport au contre-fer

utilisé couramment par l'industrie (20). Ces travaux ont aussi rapporté que les copeaux

étaient plus épais en moyenne en été qu'en hiver et que la production de fines et de copeaux

en forme d'aiguille doublait en hiver par rapport à celle de l'été.

1.5.3.3 Effet de la vitesse de coupe

Hernández et Boulanger (1997) ont étudié l'effet de la vitesse de coupe sur la distribution de

la granulométrie des copeaux d'épinette noire. La vitesse de rotation affecta la taille des

copeaux produits en été et en hiver. L'augmentation de la vitesse de rotation a provoqué une

augmentation de la proportion des copeaux acceptables pour la mise en pâte (entre 2 et 8 mm

d'épaisseur), ainsi qu’une diminution des copeaux trop épais. Néanmoins, l'augmentation de

la vitesse de rotation a entraîné une augmentation des rejets. Les gains en proportion de

copeaux acceptables sont attribuables principalement à la diminution de l'épaisseur des

copeaux. L'épaisseur des copeaux est déterminée par le fendage longitudinal du bois produit

lorsque la tranche du bois coupée est projetée vers le contre-fer (Hernández et Quirion 1993,

1995). Ainsi, l’augmentation de la vitesse de rotation est traduite par un choc plus fort et

rapide de la tranche vers le contre-fer. Les contraintes de rupture seront donc atteintes d'une

façon plus régulière avec une vitesse de rotation plus rapide. La combinaison de tous ces

facteurs produit un fendillement plus fréquent et donc des copeaux plus minces.

51

1.5.3.4 Effet de la saison

Hernández et Quirion (1993), Hernández et Boulanger (1997) et Hernández et Lessard (1997)

ont déterminé l’effet de la température de la bille sur la distribution granulométrique des

copeaux. Les copeaux produits en hiver furent plus minces que ceux produits en été. Cet effet

sera plus accentué au fur et à mesure que la température du bois gelé diminue. Ces résultats

s’expliquent par le fait que lorsque l'on abaisse la température du bois, ses propriétés

mécaniques augmentent (Koran 1979, Mishiro et Asano 1984, Hernández et al. 2014a).

L’effet de la température est plus prononcé lorsque la teneur en humidité du bois excède le

point de saturation des fibres car il faudrait tenir compte des propriétés mécaniques de la

glace (Mishiro et Asano 1984). La différence de teneur en humidité de l’aubier et duramen

ainsi que l’épaisseur de l’aubier devient très importantes sur la distribution de la taille des

copeaux.

1.5.3.5 Effet de la largeur et de la hauteur de coupe

Hernández et Lessard (1997) ont étudié l'effet de la hauteur et la largeur de coupe sur la

distribution de la dimension des copeaux d'épinette noire. Ces deux variables de coupe

affectent la granulométrie des copeaux soit en hiver comme en été. Cependant, les résultats

montrent que la largeur de coupe est plus importante que la hauteur de coupe pour expliquer

la variation dans la distribution des copeaux. Lorsque la largeur de coupe diminue de 25 mm

à 12,5 mm au petit bout, les proportions de fines, de copeaux en aiguille, de copeaux minces

et de copeaux acceptables augmentent, et cela pour toutes les hauteurs de coupe. Par contre,

la proportion de copeaux trop épais diminue lorsque la largeur de coupe diminue de 25 mm

à 12,5 mm. Ainsi, la diminution de la largeur de coupe provoque directement la diminution

de l'épaisseur de copeaux. La Figure 1.24 présente les valeurs d'une moyenne pondérée de

cette épaisseur où on constate sa diminution sans égard à la hauteur de coupe. Lors de la

fragmentation, la largeur de l'équarri a été maintenue fixe, ce qui signifie que le défilement

des billes a produit une variation des largeurs de coupe réelles par rapport à celles nominales

de 12,5 et 25 mm. Cette variation a été différente pour chacune des hauteurs et largeurs de

coupe étudiées. Alors, l'effet de la hauteur de coupe dans certains cas est plutôt dû à la

variation de la largeur de coupe réelle entre les différentes conditions de coupe testées. Ils en

ont conclu qu'il n'y a pas d’effet de la hauteur de coupe sur la qualité des copeaux.

52

Figure 1.24 Effets de la hauteur et de la largeur maximales de coupe sur l'épaisseur moyenne pondérée des copeaux d'épinette noire produits en hiver et en été par l'équarrisseuse-fragmenteuse Swecan (adapté de Hernández et Lessard 1997).

53

1.6 Objectifs de recherche

1.6.1 Objectif général

La présente étude a eu comme objectif principal d’évaluer différents paramètres de qualité

du bois en relation avec la variation des dimensions des copeaux de deux essences

canadiennes, soit l’épinette noire et le pin gris, produits avec une équarrisseuse-

fragmenteuse.

1.6.2 Objectifs spécifiques

1. Déterminer la variation de la distribution des dimensions des copeaux en fonction de la

largeur de coupe.

2. Déterminer l’effet de la provenance de la matière première, de la position de la bille dans

la tige et de l’éclaircie commerciale sur les dimensions des copeaux obtenus à différentes

largeurs de coupe.

3. Évaluer la croissance des cernes, la masse volumique des cernes, les caractéristiques des

nœuds, la masse volumique basale, la flexion statique, le cisaillement et le fendillement

dans les parties de la bille qui ont subi la fragmentation.

4. Étudier les relations entre les paramètres de qualité du bois et la formation des copeaux.

54

Chapitre 2

2 Matériel et méthodes Afin d’accomplir ces objectifs le travail a été divisé en trois volets. Le premier volet visait à

évaluer l’effet de la provenance. Dans le deuxième volet ont a évalué l’effet de la position de

la bille dans la tige. Dans le troisième volet on a étudié l’effet de l’éclaircie commerciale et

de la position de la bille dans la tige.

2.1 Bois

Le premier volet du présent travail a nécessité d’un total de cent billes d’épinette noire (Picea

mariana (Mill.) BSP). Ces billes provenaient de deux sites de la province du Québec, soit 44

de la Forêt Montmorency localisée à environ 47° de latitude Nord et 56 de la région de

Chibougamau localisée à environ 50° de latitude Nord (Figure 2.1). La différence de latitude

entre les deux sites a permis d’observer des différences dans les caractéristiques du bois. Le

Tableau 2.1 montre les caractéristiques des billes pour les deux sites.

Le deuxième volet a été réalisé avec quinze arbres d’épinette noire, qui ont été sélectionnés

et récoltés dans le canton de Bacon (49°24’31”N et 78°39’42”O) dans la région de l’Abitibi

Témiscamingue. Cette forêt s’est développée à partir d’une régénération naturelle après feu.

Les arbres étaient âgés entre 81 à 90 ans (mesuré à 50 cm du sol). Les arbres ont été abattus

au printemps 2012. Ils avaient un fût droit et sans pourriture évidente. Le diamètre à hauteur

de poitrine (DHP) des arbres a varié entre 181 à 195 mm et la hauteur totale entre 16 à 20 m.

Trois billes d'environ 2,5 m de longueur ont été obtenues à partir de chaque tige, soient : en

bas (à partir de 0,5 m du sol), au milieu (à 3 m du sol), et en haut (à 5,5 m du sol) de la tige,

jusqu’à un diamètre au petit bout d’environ 130 mm (Figure 2.2).

Le troisième volet de ce travail a été conduit avec quinze arbres de pin gris (Pinus banksiana)

qui ont été sélectionnés et récoltés du canton de Cléricy (48°18’N et 78°39’O) dans la région

de l'Abitibi-Témiscamingue. Trois différentes parcelles de pin gris ont été échantillonnées,

soient : une parcelle de témoin ou contrôle (pas d’éclaircie), une parcelle d’éclaircie

commerciale (ÉC) modérée (50 % de arbres ont été enlevés) et une parcelle d’éclaircie forte

55

(60 % de arbres ont été enlevés). Les traitements d'éclaircie avaient été réalisés pendant

l'automne 1998 par Goudiaby et al. (2012). À l’hiver 2012, cinq arbres de chaque parcelle

ont été abattus. Les fûts des arbres sélectionnés étaient droits et sans pourriture visible, et ils

étaient âgés entre 64 à 76 ans (mesuré à 50 cm du sol). Le DHP des arbres a varié entre 201

à 230 mm et la hauteur totale entre 15 à 19 m. Trois billes d'environ 2,5 m de longueur ont

été obtenues à partir de chaque tige.

Les Tableaux 2.2 et 2.3 montrent les caractéristiques des billes pour le deuxième et troisième

volets.

Figure 2.1 Provenance des billes d’épinette noire : (A) Forêt Montmorency et (B) Région de Chibougamau.

Source: Transports Canada

(B) Chibougamau ̴ 50°N

(A) Forêt Montmorency ̴ 47°N

56

Tableau 2.1 Caractéristiques des billes d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency et de la région de Chibougamau (expériences du volet 1).

Tableau 2.2 Caractéristiques des billes d’épinette noire selon la position de la bille dans la tige (expériences du volet 2).

Tableau 2.3 Caractéristiques des billes de pin gris selon le traitement d’éclaircie commerciale et la position de la bille dans la tige (expérience du volet 3).

2.2 Méthodologie

2.2.1 Fragmentation des billes

Les billes ont été fragmentées chez FPInnovations avec un prototype d’équarrisseuse-

fragmenteuse Comact munie d’une seule tête porte-couteaux (Figure 2.3). Deux modèles des

têtes à 8 porte couteaux ont été utilisés. Pour le volet 1, le diamètre de la tête mesurait 640

mm et les couteaux étaient de type plié. Pour les volets 2 et 3 le diamètre de la tête mesurait

610 mm et les couteaux étaient de type double (Figure 2.4). Les outils avaient deux parties :

Gros bout (mm) 205 (15,3)a

173 (6,2)Petit bout (mm) 160 (9,0) 151 (6,8)Défilement (mm/m) 19 (57,7) 9 (37,0)

Cernes de la moelle à l’écorceb 60 (24,2) 115 (14,0)

Volet 1Site

Montmorency Chibougamau

a Coefficient de variation (%)

b Mesurés au gros bout de la bille

Gros bout (mm) 216 (5,3)a 170 (4,4) 152 (5,8)

Petit bout (mm) 170 (4,5) 152 (5,5) 132 (7,9)Défilement (mm/m) 19 (15,6) 8 (14,4) 9 (15,1)

Âge cambialeb

86 (3,3) 70 (4,7) 61 (5,7)Largeur de l'aubier (mm) 18 (22,2) 17 (26,5) 17 (21,4)

Position de la bille dans la tigeBas Milieu Haut

a Coefficient de variation (%),

b Mesurée au gros bout de la bille

Volet 2

Gros bout (mm) 220 (4,9)a 189 (4,9) 166 (3,6) 208 (4,3) 169 (2,4) 154 (1,8) 233 (7,2) 187 (7,1) 163 (5,8)

Petit bout (mm) 198 (7,5) 173 (5,2) 146 (2,1) 177 (2,5) 156 (1,4) 138 (3,1) 200 (6,1) 170 (5,7) 146 (4,3)Défilement (mm/m) 9 (22,0) 7 (16,9) 9 (29,2) 13 (19,2) 6 (15,2) 6 (14,5) 14 (16,2) 7 (21,4) 7 (23,4)

Âge cambialeb 72 (4,1) 60 (5,2) 49 (5,3) 68 (2,9) 59 (3,2) 52 (3,8) 70 (6,3) 59 (6,4) 51 (6,9)

Largeur de l'aubier (mm) 38,3 (21,3) 29,2 (18,1) 27,4 (12,7) 28,7 (24,5) 23,4 (26,6) 23,3 (22,6) 40,4 (20,0) 29,2 (19,9) 27,4 (19,8)

Position de la bille dans la tige

Éclaircie commerciale

a Coefficient de variation (%),

b Mesurée au gros bout de la bille

BasBas Milieu Haut Milieu Haut Bas Milieu Haut

Volet 3Témoin Modérée Forte

57

une plus longue qui a servi à fragmenter le bois en produisant des copeaux et une autre plus

courte qui a servi à produire la surface des équarris. Le Tableau 2.4 présente les paramètres

de coupe utilisés lors de la fragmentation pour chaque volet.

Figure 2.2 Position de la bille dans la tige.

Figure 2.3 Prototype d’équarrisseuse-fragmenteuse munie d’une seule tête.

50 cm

Bas 250 cm

250 cm

250 cm

Min. 13 cm

Milieu

Haut

Tige

Tête porte couteaux

Rayons laser verts

Chariot

58

Figure 2.4 Modèles des têtes porte-outils pour chaque volet.

640 mm

Arête de finition

Arête de fragmentation

Position de la table d’appui

Région de coupe

Volet 1

DK-Spec

610 mm

Couteau de finition

Couteau de fragmentation

Position de la table d’appui

Région de coupe

Volet 2-3

DK-Spec

59

Les billes ont été usinées par groupes de 10 par jour, choisies complètement au hasard.

Chaque groupe de billes était décongelé dans le laboratoire 24 heures avant la fragmentation

pour éviter l’effet du gel sur la fragmentation.

Tableau 2.4 Paramètres de fragmentation utilisés lors des expériences.

Paramètres Volet 1 Volets 2-3

Vitesse d’avance (m/min) 145 145

Vitesse de rotation (tour/min) 726 726

Vitesse de coupe (m/s) 24,2 23,2

Longueur nominale du copeau (mm) 25 25

Pour représenter différentes conditions de débitage, trois largeurs de coupe ont été

sélectionnées, soit 12,7 mm (0,5 po), 19,1 mm (0,75 po) et 25,4 mm (1,0 po). La position de

chaque largeur de coupe a été marquée sur les deux bouts de la bille (Figure 2.5). La longueur

finale des billes a été obtenue en recoupant une rondelle de 50 mm d’épaisseur de chaque

bout de la bille. Ces rondelles ont été emballées avec du film plastique pour éviter une perte

rapide d’humidité et ont servi pour des essais ultérieurs. La position des largeurs de coupe a

été marquée à nouveau sur les billes.

60

Figure 2.5 Schéma de la position des trois largeurs de coupe avec les hauteurs de coupe respectives. Chaque largeur de coupe a été ainsi maintenue constante tout au long de la bille pour l’effet

du défilement de celle-ci sur la distribution des copeaux. Pour cela on s’est servi d’un

faisceau laser mobile adapté à cette finalité (Figure 2.6). Cependant, le volet 1 nous a permis

de remarquer que la forme de la bille faisait varier la largeur de coupe tout au long de la bille.

Alors, pour les volets 2 et 3 la largeur de coupe a été mieux ajustée en prenant une mesure

chaque 20 cm au long de la bille, ce qui a permis d’avoir une meilleur de contrôle de sa

variation dans chaque bille.

La température de chaque bille a été prise quelques minutes avant la fragmentation. Il était

important que les billes ne soient pas gelées au moment de l’usinage. La température

moyenne des billes a été de 15,3°C.

Les vitesses d’avance et de rotation étaient vérifiées deux fois par jour. La première, grâce

au système de control du chariot et la deuxième, à l’aide d’un tachymètre numérique.

12,7 mm

19,1 mm

25,4 mm Photo du pin gris

Largeur de coupe (LC)

Hauteur de coupe (HC)

61

Figure 2.6 Ajustement de la largeur de coupe à l’aide du faisceau laser mobile.

Les billes ont été alimentées toujours par le petit bout. La bille était agrippée par le système

de fermeture du chariot composé de cinq bras hydrauliques, munis chacun d’un pic (Figure

2.6). La fragmentation a été faite dans l’ordre suivant pour chaque bille, d’abord à 19,1 mm,

ensuite à 12,7 mm et enfin à 25,4 mm. Après la coupe à 19,1 mm, une planche de la même

épaisseur a été mise sur le chariot avant de tourner la bille et la fragmenter à 12,7 mm. Cela

a été fait pour compenser la largeur fragmentée de 19,1. Ensuite, une planche de 12,7 mm

d’épaisseur été mise sur le chariot avant de retourner la bille et de la fragmenter 25,4 mm

pour compenser la largeur fragmentée de 12,7 mm. Au moment de marquer les repères de la

largeur de coupe à 25,4 mm, une deuxième ligne parallèle était tracée à 25,4 mm de la

première pour vérifier la précision de la coupe. Une mesure de la largeur restante a été prise

toute de suite après chaque coupe à chaque bout.

Les copeaux sont tombés à l’intérieur d’un bac en bois placé au-dessous de la tête porte-outil,

ce qui a permis de les recueillir presque en totalité. Les copeaux tombés ailleurs ont été

recueillis à l’aide d’un balai. Après chaque coupe, chaque porte-outil a été nettoyé

manuellement pour enlever les copeaux qui restaient coincés dans le contre-fer car le

nettoyage avec de l’air comprimé n’était pas très efficace. Les copeaux ont été placés dans

des sacs plastiques imperméables identifiés avec le numéro de la bille et la largeur de coupe

correspondante. Le semi-équarri obtenu a été emballé avec un film plastique pour maintenir

62

sa teneur en humidité. À la fin de chaque journée, tous les sacs de copeaux et les équarris

respectifs ont été amenés au CRMR puis entreposés dans un congélateur à -5°C.

2.2.2 Tamisage des copeaux

La distribution des dimensions des 300 sacs de copeaux a été évaluée selon deux méthodes :

le classeur Williams (Figure 2.7a) puis le classeur Domtar (Figure 2.7b). Pour que le tamisage

se fasse de manière efficace l’échantillon de copeaux ne devait pas dépasser deux

kilogrammes. Avant tamisage, la masse totale de chaque sac de copeaux a été prise et si elle

était supérieure à deux kilogrammes, les copeaux étaient passés par le séparateur Domtar.

Cet appareil permet en effet de séparer un lot de copeaux en quatre portions équivalentes et

homogènes, d’où l’échantillon de deux kilogrammes a été pris. Les sacs de copeaux ont été

sortis du congélateur au fur et à mesure que le tamisage était effectué.

Le classeur Williams est composé des tamis à trous ronds qui séparent les copeaux selon leur

longueur. La classification se fait comme suit : les particules fines (les copeaux qui traversent

des trous de 4,8 mm de diamètre), les aiguilles (les copeaux retenus par des trous de 4,8 mm

de diamètre), les copeaux retenus par des trous de 9,5 mm de diamètre, les acceptables (les

copeaux retenus par des trous de 15,9 mm, 22,2 mm et 28,6 mm de diamètre) et finalement

les copeaux retenus par des trous de 45 mm de diamètre (Figure 2.8). Chaque sac de copeaux

a été tamisé par vibration horizontale pendant cinq minutes, temps suffisant pour assurer la

séparation complète des copeaux dans les différents plateaux.

La masse de chaque classe de copeaux a été ensuite prise et notée et les copeaux ont été remis

dans un sac plastique et placés au congélateur en attendant le classement Domtar.

63

Figure 2.7 Classement des copeaux (a) classeur Williams (b) classeur Domtar.

Le classeur Domtar a séparé les copeaux selon leur épaisseur par classes de 2 mm (de 0 à

≥16 mm) dans un tambour rotatif. En plus, il a fait une autre séparation par longueur en trois

classes, soit les fines (trous de 4,5 mm de diamètre), de longueur acceptable (trous de 45 mm

de diamètre) et les trop longs (plus de 45 mm). Le Tableau 2.5 montre l’ordre et le temps de

brassage nécessaire pour chaque classe. Une fois le temps écoulé, les copeaux recueillis

étaient pesés et remis dans des sacs en plastique. Les copeaux fins et trop longs ont été pesés

à la fin de tout le temps de brassage. La distribution Domtar a été regroupée dans cinq classes,

soient : les fines, les fragiles (épaisseur entre 0 et 2 mm), les acceptables (épaisseur entre 2

et 8 mm), les trop gros (épaisseur entre 8 et ≥ 18 mm) et les trop longs (Figure 2.9).

  a

b

a b

64

Figure 2.8 Classement Williams.

Figure 2.9 Classement Domtar.

Fines: < 4,8 mm Aiguilles: ≥ 4,8 mm ≥ 9,5 mm

Acceptables: ≥ 15,9 – 28,6 mm Ø ≥ 45 mm

Fragiles: 0-2 mm Acceptables: 2-8 mm

Trop gros: 8 - ≥ 18 mm Trop longs: ≥ 45 mm Ø

Fines: < 4,5 mm Ø

65

La distribution de l’épaisseur des copeaux a une forme similaire à celle d’une courbe normale

et elle peut être décrite à l’aide de l’épaisseur moyenne pondérée. Ce facteur prend en compte

toutes des classes de 2 mm d'épaisseur. L’épaisseur moyenne pondérée est très utile pour

décrire les changements dans la distribution de la taille des copeaux dans son ensemble.

L'épaisseur moyenne de copeaux visée a été de 5 mm, qui est la médiane de la classe des

acceptables (entre 2 et 8 mm).

Tableau 2.5 Temps de brassage selon les classes Domtar.

classes Temps de brassage

(min)

0 à 2 mm 7' 2 à 4 mm 5' 4 à 6 mm 4' 6 à 8 mm 4' 8 à 10 mm 2'

Classes restantes 30" chacune

2.2.3 Essais de densitométrie

Pour le volet 1, une tranche de 30 mm d’épaisseur par 50 mm de largeur a été coupée dans

les deux rondelles (gros bout et petit bout) obtenues de chaque bille. Cette tranche avait la

moelle placée au centre et son orientation suivait le sens où la largeur de coupe de 12,7 mm

(0,5 po) avait été obtenue dans la bille (Figure 2.10). Les mesures ont été réalisées dans le

côté où il n’y a pas eu de fragmentation.

66

Figure 2.10 Position de la tranche coupée pour l’obtention des échantillons de densitométrie à rayons X (Volet 1).

Les essais de densitométrie ont été faits à 12% Héq. Les 200 tranches ont donc tous été placés

dans une chambre de conditionnement à 90% d’humidité relative (HR) et 20°C pendant deux

semaines. Ensuite ils ont été conditionnés à 20°C et 60% HR pendant 10 jours jusqu’à une

teneur en humidité nominale de 12% Héq. Ce conditionnement en deux étapes a été conçu

pour minimiser les défauts produits lors du séchage.

Les tranches ont été ensuite coupées en baguettes de 5 x 5 mm, puis en lamelles de 1,6 mm

d’épaisseur chez FPInnovations à l’aide d’une scie double conçue pour cette tâche.

Avant de réaliser l’essai de densitométrie, la masse volumique nominale de chacun des

échantillons doit être calculée. Le logiciel WinDendro LA 1600+ et le logiciel Adobe

Photoshop elements 2.0 ont permis de calculer la surface de chaque échantillon et avec la

moyenne de cinq mesures d’épaisseur au long de la lamelle le volume a pu être calculé.

Ensuite, la masse de chaque échantillon a été prise et la masse volumique nominale à 12%

Héq a été déterminée. Cette masse volumique nominale doit être enregistrée pour chaque

échantillon avant de faire le balayage aux rayons X, car elle permettra de déterminer la limite

entre le bois initial et le bois final dans le profil de densité, ce qui a été déjà expliqué par

Jozsa et al. (1987).

12,7 mm

19,1 mm 25,4 mm

67

Le balayage à rayons X a permis de mesurer les masses volumiques du bois initial, bois final

et du cerne et la proportion du bois initial. Ces caractéristiques seront analysées selon les

largeurs de coupe utilisées lors de la fragmentation, soient : 12,7 mm, 19,1 mm et 25,4 mm

à partir de l’écorce. Une moyenne des deux extrémités de la bille a été calculée.

Pour les volets 2 et 3, la méthodologie a été légèrement modifiée. Au lieu d’obtenir juste une

rondelle dans chaque bout de la bille, deux rondelles ont été obtenues. Ainsi les

caractéristiques ont été mesurées dans la position correspondante à chaque largeur de coupe

(Figure 2.11). Les dimensions des lamelles étaient de 30 mm de largeur par 1,6 mm

d’épaisseur. Une moyenne des quatre lectures a été calculée.

Figure 2.11 Position des tranches coupées pour l’obtention des échantillons de densitométrie à rayons X (Volets 2 et 3).

2.2.4 Mesure de la largeur des cernes

Les mêmes lamelles utilisées pour la mesure du profil de masse volumique ont été utilisées

pour mesurer la largeur des cernes à l’aide du logiciel WinDendro LA 1600+. Le nombre de

cernes par millimètre a été également calculé. Les résultats ont été analysés à l’intérieur de

chaque largeur de coupe. Une moyenne de deux lectures a été calculée pour le volet 1 et de

quatre lectures pour les volets 2 et 3.

2.2.5 Caractérisation des nœuds

Les résultats du volet 1 ont permis d’observer une certaine importance des nœuds dans le

mécanisme de formation des copeaux. Il a donc été décidé de réaliser une caractérisation des

nœuds dans les cadre des travaux des volets 2 et 3.

25,4 mm

12,7 mm

19,1 mm

68

Après la fragmentation, tous les nœuds plus grands que 2 mm de diamètre ont été comptés

sur chacune des 3 faces de l’équarri. Cela a permis d’obtenir le nombre total des nœuds

(NTN) associés à chaque largeur de coupe (Figure 2.12). Deux diamètres, petit et grand, de

chaque nœud ont également été mesurés pour calculer l’aire total des nœuds (ATN, somme

totale de l’aire de chaque nœud dans une face). Les résultats ont été reliés à chaque largeur

de coupe.

Figure 2.12 Face de l’équarri après fragmentation montrant les nœuds plus grands que 2 mm de diamètre.

2.2.6 Essais mécaniques

Pour le volet 1, chaque bille a été tronçonnée en 4 segments de 600 mm de longueur afin de

faciliter la manipulation lors de la préparation des échantillons (Figure 2.13). Ceci nous a

permis d’avoir des valeurs des propriétés mécaniques sur tout l’étendu de la bille. Chaque

segment a été ensuite coupé suivant le fil en passant par la moelle à l’aide d’une scie à ruban.

Ces segments ont été alors sectionnés en 3 parties, chacune destinée à préparer des

échantillons de flexion statique, cisaillement et fendillement (respectant l’ordre petit bout au

grand bout). Deux échantillons, un premier près de l’écorce et un deuxième contigu plus près

de la moelle, furent obtenus de chacune des sections (Figure 2.13). Ainsi, chaque essai

mécanique a eu 8 échantillons par bille, en faisant un total de 800 éprouvettes par essai. Le

résultat obtenu avec l’échantillon plus proche de l’écorce a été relié d’une part à une largeur

de coupe de 12,7 mm. D’autre part, la moyenne des deux échantillons a été reliée à une

largeur de coupe de 25,4 mm et cela pour chaque essai mécanique. Les échantillons ont été

69

coupés en gardant le fil droit et exempts de défauts majeurs autant que possible, et avec les

cernes parallèles aux faces tangentielles. Pendant le processus de coupe, les pièces du bois

ont été la plupart du temps conservées dans un congélateur à -18°C et sorties au fur et à

mesure qu’elles étaient usinées. De plus, les surfaces du bois ont été mouillées à l’aide d’un

vaporisateur pour minimiser leur perte d’humidité. Ainsi toutes les échantillons ont été testés

à l’état vert au-dessus du point de saturation des fibres.

La norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) a été adaptée afin d’associer les propriétés

mécaniques au procédé de fragmentation produit par une équarrisseuse-fragmenteuse. Ces

modifications ont été utilisées par Hernández et al. (2014a).

Les essais furent faits sur un banc d’essai Universel Qtest/5. Ce banc est muni d’une cellule

de charge de 5 kN, dont la précision est de ± 2 N. Cette machine est reliée à un ordinateur

équipée avec le logiciel Test Works 4, lequel sert à manipuler la machine et à prendre les

données brutes.

Pour les volets 2 et 3 le schéma d’obtention des échantillons a été légèrement modifié tel

qu’est montré à la Figure 2.14. Ainsi trois sections au lieu de quatre et trois échantillons

contigus par section au lieu de deux ont été préparés. Chaque essai mécanique a ainsi été

conduit avec 9 échantillons par bille, en faisant un total de 405 éprouvettes. Ainsi, le résultat

obtenu avec l’échantillon (a) a été relié à une largeur de coupe de 12,7 mm, la moyenne des

échantillons (a) et (b) a été reliée à une largeur de coupe de 19,1 mm et la moyenne des

échantillons (a), (b) et (c) a été reliée à une largeur de coupe de 25,4 mm et cela pour chaque

essai mécanique.

70

Figure 2.13 Schéma de l’obtention des échantillons pour les essais mécaniques du volet 1.

Figure 2.14 Schéma de l’obtention des échantillons pour les essais mécaniques des volets 2 et 3.

Écorce abc

a b c

abc

Cisaillement

Fendillement

Flexion statique

Écorce

Écorce

Cisaillement

Fendillement

Flexion statique

71

2.2.6.1 Fendillement

L’essai de fendillement fut réalisé selon la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) adaptée

pour les fins de cette étude (Tableau 2.6). Les échantillons furent testés suivant le plan de

rupture radial-longitudinal. Ils furent placés bien serrés et au milieu des mâchoires de la

machine de façon que la force exercée par ces derniers soit répartie uniformément sur toute

l’épaisseur de l’échantillon. La charge fut appliquée à une vitesse de 5 mm à la minute jusqu’à

la rupture.

La contrainte maximale en fendillement parallèle au fil fut calculée comme suit :

b

(N/mm)

Où : P = charge à la rupture (N)

b = largeur de l’échantillon (mm)

Tableau 2.6 Ajustements faits à la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) pour le fendillement.

Caractéristiques ASTM D143-94 Volet 1 Volets 2 et 3 Dimensions (mm) (RxTxL) 50x50x76 10x50x45 8x50x45 Vitesse d’essai (mm/min) 2,5 5 5

2.2.6.2 Cisaillement

L’essai de cisaillement parallèle au fil fut réalisé selon la norme ASTM D 143-94 (ASTM

1997) adaptée pour les fins de cette étude (Tableau 2.7). Les échantillons furent testés suivant

le plan de rupture radial-longitudinal. La charge fut appliquée à un taux de déplacement de

la traverse mobile de 5 mm à la minute jusqu’à la rupture de l’échantillon, sans décalage,

c’est-à-dire sans l’écartement entre l’extrémité de la base d’appui et le plan théorique de

cisaillement. La contrainte maximale en cisaillement parallèle au fil fut calculée comme

suit :

S

(MPa)

Où : = charge à la rupture (N)

S = surface cisaillée (mm²)

2.2.6.3 Flexion statique (MOR, MOE)

L’essai de flexion statique fut réalisé selon la norme ASTM D 143-94 (ASTM 1997) adaptée

pour les fins de cette étude (Tableau 2.8). Les échantillons furent placés sur les appuis de la

machine avec les cernes orientés horizontalement et la moelle dirigée vers le haut. La charge

72

fut appliquée à un taux de déplacement de l’appui mobile supérieur de 30 mm à la minute

jusqu’à la rupture complète de l’échantillon.

Deux types de mesures furent réalisés, une pour les propriétés élastiques et l’autre pour les

propriétés de rupture de l’échantillon. Le module de rupture (MOR) et module d’élasticité

furent calculés comme suit :

2

5,1

bh

PLMOR

(MPa)

Où : P = charge maximale (N) L = portée (mm) b = largeur de l’échantillon (mm) h = épaisseur de l’échantillon (mm)

3

325,0

bhD

LPMOE

LP

LP(MPa)

Où : LPP = charge à la limite proportionnelle (N) L = portée (mm)

LPD = déplacement de l’échantillon à la limite proportionnelle (mm) b = largeur de l’échantillon (mm) h = épaisseur de l’échantillon (mm)

Tableau 2.7 Ajustements faits à la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) pour le cisaillement.

Caractéristiques ASTM D143-94 Volet 1 Volets 2 et 3 Dimensions (mm) (RxTxL) 50x50x63 10x25x35 8x25x35

Décalage (mm) 3 0 0 Vitesse d’essai (mm/min) 0,6 5 5

Tableau 2.8 Ajustements faits à la norme ASTM D143-94 (ASTM 1997) pour la flexion statique (MOR, MOE).

Caractéristiques ASTM D143-94 Volet 1 Volets 2 et 3 Dimensions (mm) (RxTxL) 50x50x760/25x25x410 10x10x190 8x8x140

Portée (mm) 710 - 360 140 112 Rayon du support (mm) 75 – 37,5 15 15

Vitesse d’essai (mm/min) 2,5 – 1,3 30 30

73

2.2.7 Teneur en humidité et masse volumique basale

La teneur en humidité (H) et la masse volumique basale de chaque échantillon d’essai

mécanique furent calculés. Pour cela, leur masse initiale humide (MH) avant d’être testée

mécaniquement a été prise à l’aide d’une balance de 0,001 g de précision. Le volume saturé

(VS) a été mesuré par immersion dans l’eau à 0,01 g près. Enfin, les échantillons ont été

séchés dans une étuve à 103˚C durant 24 heures, puis leur masse anhydre (M0) a été prise à

0,0001 g près.

2.2.8 Analyses statistiques

Les données ont été analysées en utilisant le logiciel Statistical Analysis System (SAS) 9.3.

Les données brutes ont d’abord été évaluées avec la méthode BoxCox laquelle montre la

transformation plus appropriée, si nécessaire.

La structure de données pour les volets 1 et 2 a suivi un plan en tiroirs. Le site et la position

de la bille dans la tige étaient en parcelle principale respectivement et la largeur de coupe en

sous-parcelle. Pour le volet 3, on a utilisé le plan en tiroirs subdivisés, où l’éclaircie

commerciale était en parcelle principale, la position de la bille dans la tige était en sous-

parcelle et la largeur de coupe en sous-sous-parcelle.

Un modèle mixte d'analyse de variance (ANOVA) a été utilisée pour évaluer la variation de

l’épaisseur moyenne pondérée. De la même manière, les caractéristiques des cernes et des

nœuds, les propriétés mécaniques et la masse volumique basale ont été analysées selon

chaque structure de données. Ensuite, une régression linéaire multiple suivant la procédure

« stepwise » a été effectuée afin de déterminer si les variables explicatives étudiées étaient

de bons prédicteurs de l’épaisseur moyenne pondérée.

Une analyse de variance multiple (MANOVA) a été réalisée en utilisant l'approche

d’Aitchison de données de composition (Aitchison 1982) pour les distributions des classes

des copeaux Domtar et Williams. Les caractéristiques des cernes et des nœuds, les propriétés

mécaniques et la masse volumique basale ont été utilisées comme co-variables, ne conservant

que celles qui étaient significatives pour le modèle. Cette approche prend une des classes des

copeaux comme référence et utilise la proportion de chacune des autres classes en fonction

de la référence. Par conséquent, l'analyse des données de composition tient compte de la

74

dépendance qui existe entre les classes, étant donné qu’elles fonctionnent comme un

ensemble et donc quand une classe augmente l'autre doit diminuer pour maintenir le même

ensemble. Cependant, l'analyse de données de composition ne permet pas la comparaison des

valeurs réelles de chaque classe car elle travaille avec des proportions. Ainsi, une ANOVA

de chaque classe a été faite individuellement. Enfin, la normalité a été vérifiée avec le test de

Shapiro-Wilk, l'homogénéité de la variance a été vérifiée avec l'analyse graphique des résidus

et finalement la colinéarité a été vérifiée avec le facteur d'inflation de la variance (VIF) et

l'indice de condition.

75

Chapitre 3

3 Effects of the cutting pattern and log provenance on size distribution of black spruce chips produced by a chipper-canter

3.1 Résumé

Une équarrisseuse-fragmenteuse a été utilisée pour produire des copeaux avec cent billes

d’épinette noire (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) provenant de deux sites, Montmorency

(47°N) et Chibougamau (50°N) avec différents taux de croissance. Trois largeurs de coupe

(12,7, 19,1 et 25,4 mm) ont été choisies pour obtenir les copeaux. Les copeaux ont été

mesurés selon leur épaisseur, largeur et longueur (classifications Domtar et Williams). Les

masses volumiques du bois initial, du bois final et des cernes, la largeur des cernes, le nombre

des cernes par mm (C/mm), le cisaillement, le fendillement, le module d'élasticité et le

module de rupture (MOR) en flexion, et la masse volumique basale (MVB) ont été évalués

sur des échantillons obtenus à l’intérieur de chaque largeur de coupe (LC). Les résultats ont

montré que ces attributs étaient significativement différents entre les sites et/ou les largeurs

de coupe (12,7 et 25,4 mm). L'épaisseur moyenne pondérée (ÉMP) et la distribution des

classes de copeaux (Domtar et Williams) ont été affectées de façon significative par le site et

la largeur de coupe. L’ÉMP a augmenté avec la largeur de coupe et sa valeur était plus grande

à Montmorency qu'à Chibougamau. Cette différence pourrait être associée à la variation des

caractéristiques des cernes, des propriétés mécaniques, et de la masse volumique basale entre

les sites. En outre, l'épaisseur des copeaux (Domtar) a été significativement affectée par le

MOR et la MVB tandis que la largeur et longueur des copeaux (Williams) ont été

considérablement influencées par le C/mm, MVB, MOR et le cisaillement. Les analyses ont

montré l'importance des caractéristiques des cernes de croissance, des propriétés mécaniques

et de la masse volumique basale sur la variation de la taille des copeaux. Des régressions

linéaires multiples ont montré que la LC, le MOR, la MVB et le C/mm étaient les variables

76

qui ont mieux décrit la variation de l’ÉMP. Les dimensions des copeaux pourraient donc être

ajustées d’abord en fonction de la largeur de coupe, bien qu’elles puissent varier selon la

provenance du bois et leurs propriétés inhérentes.

3.2 Abstract

Chips of black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) logs coming from two provenances,

Montmorency (at 47°N) and Chibougamau (at 50°N) sites, were produced by a chipper-

canter using three cutting widths (12.7, 19.1, and 25.4 mm). Chip dimensions were assessed

by thickness, width, and length (Domtar and Williams classifications). Earlywood density,

latewood density, ring density, ring width, rings per mm (R/mm), shear, splitting, modulus

of elasticity (MOE), modulus of rupture (MOR) in bending, and basic density (BD) were

evaluated on samples obtained within each cutting width area. The results showed that these

wood attributes were significantly different between sites or/and cutting widths (12.7 and

25.4 mm). The weighted mean chip thickness (WCT) and chip class distributions (Domtar

and Williams) were significantly affected by site and cutting width (CW). WCT increased as

cutting width increased and its value was higher at Montmorency than at Chibougamau. The

differences in WCT could be associated to the variation of growth ring characteristics,

mechanical properties, and BD between sites. Moreover, chip thickness (Domtar) was

significantly affected by MOR and BD while chip width and length (Williams) were

significantly influenced by R/mm, BD, MOR, and shear. The analyses showed the

importance of growth ring characteristics, mechanical properties, and basic density on the

chip size variation. Multiple linear regressions showed that CW, MOR, BD, and R/mm were

the variables that better described the variation in WCT. Chip dimensions can hence be

adjusted as a function of CW but they could vary depending on the provenance of the wood

and their specific attributes.

3.3 Introduction

In 2011 the forest industry accounted for about $CAD 23.7 billion in the Canadian economy,

from which $8.5 billion was generated by the pulp and paper industry (NRCAN 2011). The

contribution of the Quebec province to this industry represents $2.8 billion (33%). Sawmills

are the principal supplier of wood raw material for the pulp and paper industry (62.6%)

77

(MRNF 2013), providing 73.7% exclusively from wood chips (CIFQ 2011). Wood chips in

sawmills are mostly produced by chipper-canters. This sawmill machine processes

essentially small diameter softwood logs to produce, both lumber and chips with very low

sawdust production (Hernández et al. 2014b). These chips come particularly from balsam fir,

spruces, jack pine, and larch logs (MRNF 2013). Within these species, black spruce (Picea

mariana (Mill.) BSP) is suitable for the fabrication of various types of pulps, both mechanical

and chemical pulps (Zhang and Koubaa 2009).

Sawmill aim is to breakdown logs to produce boards of the greatest value. This lumber

recovery is affected by the sawing method (Steele 1984), which affects the volume of chip

production. The value of wood chips will increase the economic profitability of the entire

log. Hence, sawmill chips have to meet the chip quality standards of the pulp and paper

industry.

Chip quality is mainly defined by the distribution and uniformity of the chip dimensions.

Nevertheless, dimensions of wood chips produced at sawmills are not inherently

homogeneous. A lot of material is thus not adequate for pulping purposes and has to be

destined to less profitable uses, such as fuel. Consequently, any optimization to the

production of a higher volume of sawmill chips is important.

The optimal chip dimensions required to obtain homogeneous pulping have been widely

studied, differing depending on the pulping process and equipment available (Galloway and

Thomas 1972, Hartler and Stade 1979, Christie 1986). There is a trend towards more focus

on the thickness measurement of chips. Actually, uniform chip thickness is important in

various pulping processes; including: mechanical pulping (Hoekstra et al. 1983), refiner-

mechanical pulping, chemimechanical pulping (Lönnberg and Robertsén 1986) sulfite

pulping (Feiner and Gallay 1962), and Kraft pulping (Hatton and Keays 1973, Olson et al.

1980, Tikka et al. 1993a). In recent years the dimensional consistency of the chips has also

become very important (Wood 1996, Hedenberg 2001, Bjurulf 2005). Broderick et al. (1998)

suggested that a greater uniformity in chip feed can compensate for chips of inadequate

nominal size and that chip geometry (all three dimensions of the chip) could be more

significant than a single chip dimension in sulfite pulping. The degree of chip size

homogeneity is also an important factor in the thermomechanical pulping process (Brill

78

1985). Therefore, sawmills should seek a production of consistent chip dimensions over time

considering wood species, provenance, season, and sawing process.

Raw material characteristics are crucial for chip quality (Mc Govern 1979), as for any other

wood product. Uniformity in wood properties is essential to improve mechanical pulping

(Wood 1996). The form and sanitary log attributes will determine the chip volume produced

by a chipper-canter. Wood density is also very important because it influences to a certain

extent the forces produced during fragmentation and chip formation. Wood density is highly

variable. The variation in wood density may be due to genetic, environmental, physiological,

or silvicultural treatments (Panshin and de Zeeuw 1980). Physiological variation is the main

cause of within-tree variations which include axial, radial, and intra-ring variations (Zobel

and van Buijtenen 1989). Intra-ring variation is mainly due to differences in cell structure

and formations between earlywood and latewood. There also exists an effect of latitude in

the wood anatomy of black spruce. St-Germain and Krause (2008) studied this variation

along 500 km transect from 47° N to 52° N across the boreal forest in Quebec. They observed

that radial growth declined with latitude, which will have a direct influence on wood density

and therefore in the mechanical properties as well.

Chipper-canter manufacturing parameters, such as: feed speed, cutting speed, cutting angles,

types of knives, as well as log temperature and diameter will also affect chip size (Hernández

and Quirion 1993, Hernández and Boulanger 1997). The cutting width also has a considerable

effect on chip size. Thus, a decrease of the cutting width would produce a decrease in chip

thickness (Hernández and Lessard 1997). This behavior could be associated to the variation

in wood properties, such as the density and intra-ring density variations, as well as the

mechanical properties involved in the fragmentation, namely static bending, shear, and

splitting.

In this context, the main objective of this study was to model chip dimensions of black spruce

produced with a chipper-canter considering the log provenance, the cutting pattern, and some

mechanical properties and growth characteristics of logs.

79

3.4 Materials and methods

A total of one hundred logs of black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) were obtained

from two different sites in the Quebec province. Chantiers Chibougamau enterprise provided

56 logs coming from their managed forest area located at 50°N. The Montmorency forest

located at 47°N and managed by Laval University provided 44 logs. All logs had

approximately 2.43 m in length and 156 mm in diameter at the small end. In general,

Chibougamau logs were uniform but Montmorency logs presented a pronounced taper (19

mm/m) and some of them had defects of form making their processing more difficult. The

number of growth rings measured at the small end of the logs shows the difference of growth

rates between sites. Chibougamau logs had almost the double of growth rings (115) than

Montmorency logs (60) at a similar diameter in the small end (Table 3.1). After log

assessment, all logs were debarked at Leduc sawmill Stadacona division Sec and then stored

at FPInnovations-Wood Products Division log yard in Quebec City under winter conditions

until the beginning of the tests.

Fragmentation was made with a laboratory prototype chipper-canter provided with a DKspec

cutterhead. The cutterhead was equipped with eight bent knives; each one having two cutting

edges that are joined at an angle; the longer edge or chipping knife severs the slice to make

chips and the smaller edge or finishing knife smoothes the surface of the cant. The cutterhead

had 640 mm in diameter, measured from one bent knife joint angle to the opposite one (Figure

3.1). The distance of the cutterhead rotation center to the bedplate was approximately 270

mm.

Chipper-canter works such that a slice is obtained as the knife enters the log nearly across

the grain, and continues cutting more obliquely to the grain as it exits the log. The feed per

knife corresponds to the thickness of the slice and to the length of future chips. The chips are

mainly produced by splitting parallel to the grain, which is ensured by the knife clamp, placed

behind the knife. The experiment consisted of processing black spruce logs at three different

cutting widths (Figure 3.2). The cutting width affected directly the area of splitting within

the slice. Thus, thinner chips should be obtained with the smallest cutting width (Hernández

and Lessard 1997). Contrary to what happens in normal operations of a chipper-canter, the

cutting width was kept constant throughout the log to diminish the influence of log taper and

80

cutting height (CH) on chip fragmentation. In addition, the three-sided-cant obtained was

used to determine the mechanical properties potentially involved in the fragmentation

process (static bending, shear, and splitting) as well as the tree growth characteristics. This

method was easily followed with the Chibougamau logs because they were mostly straight.

However, Montmorency logs were somewhat crooked which made more difficult to obtain

three steady cuts per log. Therefore, higher variability was expected for this particular case.

Table 3.1 Characteristics of black spruce logs coming from each site.

Site

Large end

diameter (mm)

Small end

diameter (mm)

Taper (mm/m)

Number of rings (bark to

pith)

Montmorency 205 160 19 60

(15.3)a (9.0) (57.7) (24.2)

Chibougamau 173 151 9 115 (6.2) (6.8) (37.0) (14.0)

a The number in parentheses is the variation coefficient (%).

Figure 3.1 DKspec cutterhead with eight bent knives.

3.4.1 Fragmentation process

The fragmentation tests were done with green logs having an average temperature of 15.3°C.

The logs were always fed into the chipper-canter by the small end first. Three cutting widths

were selected based on the small end diameter in order to have three entire segment

Diameter of the head is measured between two opposite knives from this point.

81

fragmentations in the log. The cutting widths were 12.7, 19.1, and 25.4 mm, measured at the

middle of the circumference (Figure 3.2) and marked over the two ends of the log before

chipping. The alignment of the cutting width along the log was made using a laser beam

installed over the log carriage of the chipper-canter.

Figure 3.2 Position and dimension of the cutting width of each segment in the small end of the log. The cutting width is directly related to the area of splitting.

The rotation speed was 726 rpm and the feed speed was adjusted to 145 m/min. This gave a

nominal chip length of 25 mm. Thus, the nominal linear cutting speed was 24.2 m/s

calculated at 640 mm of cutting diameter. The fragmentation process of each log started with

19.1 mm of cutting width; subsequently the log was turned 90° and fragmented using 12.7

mm and finally at 25.4 mm of cutting width. In order to have a similar entering position of

the knife for each cutting width, the removed chipped segment was replaced by a board of

same thickness (19.1 mm or 12.7 mm). This board was placed under the log before chipping

the next condition. The logs were fixed in the log carriage with five hydraulic arms ending

with picks. The three-sided cant obtained was immediately wrapped in polyethylene to

maintain its initial moisture content (MC). After each fragmentation, all chips were collected

and placed in plastic bags. The chipper-canter was carefully cleaned after each fragmentation.

3.4.2 Chip screening

The chips and cants obtained were stored a -5°C to keep a constant MC until measurement.

The chips were weighed to the nearest 0.001 kg. A chip sample of approximately two

82

kilograms was taken from each cutting condition using a Domtar chip separator. The chips

were then screened using a Domtar chip classifier which separates chips according to both

thickness and length (Lapointe 1979). Several studies have confirmed thickness as the most

suitable criterion to evaluate chip size distribution (Hoekstra et al. 1983, Tikka et al. 1993a,

Tikka and Tähkänen 1994, Agarwal et al. 1994). The Domtar classifier retained the following

chip classes: fines (material that passes a 4.5 mm diameter screen hole); fragile chips (chips

under 2 mm thick, minus fines); accepts chips (chips from 2 to 4 mm, 4 to 6 mm, and 6 to 8

mm thick), overthick chips (chips over 8 mm thick by 2 mm classes up to 16 mm), and

oversize chips (the fraction retained by the 45 mm diameter screen hole). Afterwards, this

chip size distribution was used to calculate the weighted mean chip thickness. A LabTech

classifier (similar to Williams classifier) which sorts chips by width and length is more

efficient in separating the smallest chip classes. The LabTech classifier retained the following

chip classes: fines (material that passes a 4.8 mm diameter screen hole); pin chips (material

retained in a 4.8 mm diameter screen hole); 9.5 mm chips (chips retained in a 9.5 mm

diameter screen hole), accepts chips (chips retained in screens of 15.9, 22.2, and 28.6 mm of

hole diameter) and oversize chips (the fraction retained by the 45 mm diameter screen hole).

This classifier is more often used in the sawmill industry.

3.4.3 Growth ring characteristics

A disc of 30 mm thick (L) was cross-cut from both ends of the three-sided-cant for growth

ring measurements. Therefore, the properties of growth rings measured correspond to an

average of the small and large end disc values. These discs were dried in a conditioned

chamber at constant temperature (21°C), gradually reducing the air relative humidity (90%,

85% and 60% RH) until reaching an equilibrium moisture content of about 12%. Afterwards,

the discs were sanded and scanned in order to analyze the images with WinDendro LA 1600+

software. The number and width of the annual rings from pith to bark were recorded. The

discs were then trimmed into 1.57 mm thick (L) strips with a specially designed pneumatic-

carriage twin-blade saw. The strips were scanned from bark to pith with an X-ray

densitometer. The following variables were determined and studied: ring width (RW), rings

per mm (R/mm), ring density (RD), earlywood density (EWD), and latewood density (LWD).

Data were then processed according to the cutting width used in the chipping process. Thus,

mean values for 12.7 mm, 19.1 mm, and 25.4 mm of width, measured from the bark towards

83

the pith, were calculated. Data of growth characteristics could hence be related to the studied

cutting widths.

3.4.4 Mechanical tests

The three-sided-cant was used to machine samples for the mechanical tests. Each cant was

crosscut in four sections to facilitate its handling during sample preparation. Each section

was then cut longitudinally at the pith level using a bandsaw, obtaining four segments from

each cant. Samples for mechanical properties were obtained by sawing each segment in three

parts, each part corresponding to the fabrication of one type of sample (static bending,

splitting, and shear samples). Thus, two adjacent samples of 10 mm-thick were obtained

closest to the bark as possible (Figure 3.3). Hence, the results could be associated to the

cutting widths of 12.7 mm and 25.4 mm. Samples had the growth rings oriented parallel to

the tangential surface and were clear of defects. Eight samples from each cant were obtained

for each mechanical test, giving a total of eight hundred samples for static bending, splitting,

and shear tests, respectively. All samples were manufactured carefully to maintain their

initial moisture content and stored at -18°C until the beginning of mechanical tests.

The mechanical tests were performed on a universal testing machine equipped with a 5 kN

load cell, following the ASTM D 143-94 (ASTM 1997) standard. Minor adaptations of the

sample dimensions and test speeds were made in order to relate the mechanical properties to

the chipping process. All samples were defrosted over distilled water in a conditioned room

one day before testing.

The static bending test was performed to calculate the modulus of rupture (MOR) and

modulus of elasticity (MOE). Specimens had a cross-section of 10 mm (R) x 10 mm (T) and

a height of 190 mm (L). Both the upper support, which carries the load, and the two lower

supports had a radius of 15 mm. The span length was 140 mm. Load was applied at a

crosshead rate of 30 mm per min until complete failure.

The splitting test was performed following the radial-longitudinal failure plane. Specimens

had a cross-section of 10 mm (R) x 50 mm (T) and a height of 45 mm (L). To distribute the

forces equally the samples were fixed in the center of jaws before starting the test. Load was

applied at a rate of 5.0 mm per min until complete failure.

84

Shear strength test parallel to the grain was carried out in the radial-longitudinal failure plane.

Specimens had a cross-section of 10 mm (R) x 25 mm (T) and a height of 35 mm (L). Load

was applied at a rate of 5.0 mm per min until complete failure.

Immediately after each mechanical test, green volume of each sample was measured by

immersion in water. The samples were then oven-dried at 103˚C during 24 hours to obtain

their oven-dry weight. These measurements served to calculate the moisture content and the

basic density (oven-dry mass divided by green volume, BD).

Figure 3.3 Sample distribution for static bending, splitting, and shear tests.

3.4.5 Statistical analyses

Data were analyzed using the Statistical Analysis System (SAS) 9.3 software. Raw data was

first evaluated with the BoxCox method showing the more fitted transformation if required.

The data structure followed a split-plot design with site in the main plot and cutting width in

the subplot and a random effect of the log. A mixed model of analysis of variance (ANOVA)

was used to evaluate the variation of the weighted mean chip thickness. Then, the slice

statement was used to make multiple comparison tests at 5 percent probability level. Growth

ring characteristics and mechanical and physical properties were analyzed following the same

procedure. Afterwards, a multiple linear regression was done using the stepwise method to

determine if the explanatory variables measured (growth ring characteristics, mechanical,

85

and physical properties) were good predictors of the weighted mean chip thickness. A

multivariate analysis of variance (MANOVA) was performed using the Aitchison approach

of compositional data (Aitchison 1982) for the Domtar and Williams chip class distributions.

Growth ring characteristics, mechanical, and physical properties were used as covariates,

keeping only the ones that were significant for the model. This approach uses one of the chip

classes as reference and works with the proportion of each one of the other classes as a

function of the reference. Hence, compositional data analysis takes into account the existing

dependence among the classes as they function as a whole and therefore when one class

increases another one has to decrease to maintain the same whole. However, compositional

data analysis does not allow the comparison of the real values of each class since it works

with proportions, consequently an ANOVA of each class with its respective multiple

comparison tests were done individually. Finally, the normality was verified with Shapiro–

Wilk’s test, the homogeneity of variance was verified with the graphical analysis of residuals

and the collinearity was verified with the variance inflation factor (VIF) and the condition

index.

3.5 Results and discussion

3.5.1 Weighted mean chip thickness

The chipper-canter makes the primary breakdown of small diameter logs by chipping a slice

of a certain width producing a cant. Therefore, the cutting pattern unit established for this

study was the cutting width. Some difficulties were met during the fragmentation process

mainly due to the variation of form and taper of some logs. The cutting width was adjusted

at the two ends of the log with the help of the laser beam, but the form of the log defined its

regularity along the length. Hence, irregular logs had a bigger variation within the nominal

cutting width.

The main results by site and cutting width for the Domtar and Williams classifications are

summarized in Table 3.2. The mean and standard error for each cutting condition are given.

Chip classes are expressed as the percent weight of total chips. The chip size distribution can

be also described by a weighted mean chip thickness statistic (Hernández and Lessard 1997,

Hernández and Boulanger 1997). The target chip thickness is 5 mm, as it is the median value

of the acceptable class, which is generally established between 2 and 8 mm. In the present

86

work, an increase of the cutting width from 12.7 to 25.4 mm increased the mean chip

thickness from 5.1 mm to 5.6 mm in Montmorency logs and from 4.6 mm to 5.5 mm in

Chibougamau logs. Nevertheless, the mean chip thickness of the three cutting widths used

remained close to the target value. Actually, a smaller cutting width represents a smaller slice

cut by each chipping knife. As a result, the strength required to chip formation or rupture will

be reached more regularly producing thinner chips. At the opposite, a bigger cutting width

will result in thicker chips.

Overall, the mean chip thickness was higher at Montmorency for each cutting width studied,

but this difference was reduced as cutting width approached 25.4 mm (Figure 3.4). The

ANOVA showed that the cutting width and the site, as well as their interaction, affected

significantly the weighted mean chip thickness (Table 3.3). In addition, the difference in the

CH between the small end and big end was calculated for each log at each cutting width. This

difference was introduced as a covariate in the ANOVA (not shown). Its effect was not

significant thus we could assume that the taper did not affect the weighted mean chip

thickness. Moreover, the multiple comparison tests showed that chip thickness between sites

differed significantly at 12.7 mm and 19.1 mm but there was no difference at 25.4 mm (not

shown).

87

Table 3.2 Domtar and Williams chip size distributions obtained at different cutting widths.

CWa (mm)

Domtar chip classes (%)

WCT (mm)

Williams chip classes (%)

Fines Fragile chips

Accepts Overthick Oversize Fines Pin chips 9.5 mm Accepts Oversize

Montmorency

12.7 0.86 (0.09)b 13.7 (0.5) 72.8 (0.7) 11.1 (0.4) 1.5 (0.2) 5.1 (0.1) 0.95 (0.12) 2.6 (0.2) 13.9 (0.5) 79.1 (1.0) 3.4 (0.5)

19.1 0.42 (0.03) 14.3 (1.0) 71.6 (1.0) 12.7 (0.9) 1.0 (0.2) 5.3 (0.1) 0.85 (0.06) 2.5 (0.2) 13.4 (0.6) 80.4 (0.9) 2.8 (0.5)

25.4 0.58 (0.16) 13.3 (0.6) 70.8 (0.8) 13.5 (0.8) 1.8 (0.3) 5.6 (0.1) 0.84 (0.05) 2.5 (0.1) 12.5 (0.5) 80.0 (0.8) 4.2 (0.7)

Chibougamau

12.7 0.54 (0.03) 19.2 (1.1) 69.8 (1.1) 9.7 (0.7) 0.8 (0.2) 4.6 (0.1) 1.31 (0.08) 4.2 (0.3) 17.6 (0.6) 75.3 (0.8) 1.6 (0.3)

19.1 0.56 (0.03) 16.2 (0.7) 71.9 (0.6) 10.6 (0.7) 0.7 (0.1) 5.0 (0.1) 1.12 (0.05) 3.7 (0.2) 16.1 (0.5) 77.3 (0.8) 1.8 (0.3)

25.4 0.50 (0.04) 12.6 (0.5) 71.8 (0.7) 13.7 (0.8) 1.4 (0.3) 5.5 (0.1) 0.94 (0.05) 3.2 (0.2) 14.0 (0.4) 79.0 (0.7) 2.9 (0.4)

a CW (cutting width); WCT (weighted mean chip thickness). b Numbers in parentheses are the standard errors.

88

Figure 3.4 Weighted mean chip thickness as a function of cutting width from Montmorency and Chibougamau provenances.

For black spruce, Hernández and Lessard (1997) obtained a mean chip thickness of 6.4 and

7.7 mm for cutting widths of 12.5 mm and 25 mm, respectively, even though the mean chip

length was 31.5 mm. Considering a direct relationship between chip thickness and chip

length, it was possible to adjust those chip thicknesses to a chip length of 25 mm. The values

obtained were 5.1 mm and 6.1 mm. These results are higher than those obtained in this work

at similar cutting widths (4.8 mm and 5.5 mm) (Figure 3.4). These authors used a similar

nominal cutting speed of 23.4 m/s. However, the cutting width (measured at the small log

end) was not held constant along the length, increasing of nearly 10 mm at the large log end,

which combined with the differences in the characteristics of the raw material, could explain

the resulting higher chip thickness at similar cutting widths. To estimate chip thickness as a

function of cutting width, a comparison of slopes in curves presented in Figure 3.4 was made.

The chip thickness slope obtained by Hernández and Lessard (1997) (0.079 mm/mm) is near

to the slope obtained at Chibougamau (0.071 mm/mm). The small difference between them

is probably due to the increment of the cutting width from the small end to the large end of

5,1

6,1

5,1

5,3

5,6

4,6

5,0

5,5

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

6,2

6,4

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28

Wei

ghte

d m

ean

ch

ip t

hic

kn

ess

(mm

)

Cutting width (mm)

Hernández and Lessard

Montmorency

Chibougamau

89

the log in their experiment. Thus, the slope of the data from Chibougamau could be used for

estimating chip thickness as a function of cutting width.

The differences in chip size found between sites met the hypothesis of the potential effect of

wood properties, represented here by the growth ring characteristics, wood density, and

mechanical properties, on chip formation.

3.5.2 Growth ring characteristics, mechanical properties, and basic density

Two sites with an important latitudinal gradient (300 km) were chosen to observe the growth

rate reduction associated to the latitude (St-Germain and Krause 2008). As mentioned

previously, the diameter at the small end of the logs was approximately 150 mm, representing

in average 115 growth rings at Chibougamau and 60 growth rings at Montmorency.

Therefore, the growth rate was almost two times bigger at Montmorency compared to

Chibougamau. The ANOVAs showed that growth ring characteristics, including: earlywood

density, latewood density, ring width, and rings per mm; were significantly affected by the

site and cutting width interaction (Table 3.3). The multiple comparison tests showed that

these features are significantly different between Montmorency and Chibougamau sites and

between areas of wood corresponding with two of the studied cutting widths (12.7 mm and

25.4 mm). Only the latewood density at Montmorency site did not show differences between

cutting widths. Ring density showed a simple significant effect of both site and cutting width.

Thus, there was a difference between sites regardless of the cutting width; Chibougamau had

a higher ring density (515 kg/m3) compared to Montmorency (487 kg/m3). Also, there was a

significant difference between cutting widths regardless of the site; with higher ring density

at the smallest cutting width (503 kg/m3) and lower ring density at the biggest cutting width

(500 kg/m3) (Table 3.4).

90

Table 3.3 F-values obtained from the ANOVAs for weighted mean chip thickness, growth ring characteristics, BD, and mechanical properties.

Source of variation

WCTa EWD LWD RD RW R/mm BD Shear Splitting MOE MOR

CW 31.97b ** 23.90 ** 5.36 ** 13.79 ** 129.32 ** 175.70 ** 38.84 ** 41.13 ** 3.67 n.s. 2.81 n.s. 2.47 n.s.

Site 7.42 ** 17.06 ** 7.96 ** 13.05 ** 359.31 ** 278.88 ** 35.24 ** 37.78 ** 21.65 ** 0.33 n.s. 8.26 **

CW*Site 6.86 ** 3.64 * 17.52 ** 0.22 n.s. 25.53 ** 94.99 ** 1.94 n.s. 0.09 n.s. 16.93 ** 22.80 ** 4.90 * a WCT (weighted mean chip thickness); EWD (earlywood density); LWD (latewood density); RD (ring density); RW (ring width); R/mm (rings per mm); BD (basic density); MOE (modulus of elasticity); MOR (modulus of rupture); CW (cutting width). b ** significant at the 0.01 probability level; * significant at the 0.05 probability level; n.s. not significant.

Table 3.4 Mean of growth ring characteristics, BD and mechanical properties of black spruce by site and cutting width.

Site CWa (mm)

EWD (kg/m3)

LWD (kg/m3)

RD (kg/m3)

RW (mm)

R/mm BD

(kg/m3) Shear (MPa)

Splitting (N/mm)

MOE (MPa)

MOR (MPa)

Montmorency 12.7 406 Abb 673 Aa 490 Aa 1.16 Ca 0.97 Ab 399 Aa 5.7 Aa 19.6 Ab 7415 Aa 52.2 Ab 19.1 404 Bb 670 Aa 486 Ba 1.19 Ba 0.92 Bb nac na na na na 25.4 404 Bb 669 Aa 486 Ba 1.23 Aa 0.89 Cb 396 Ba 5.5 Ba 20.0 Ab 7129 Ba 51.2 Bb

Chibougamau 12.7 434 Aa 632 Cb 517 Ab 0.42 Cb 2.97 Aa 434 Ab 6.4 Ab 22.2 Aa 7281 Ba 54.8 Aa 19.1 432 Ba 637 Bb 514 Bb 0.45 Bb 2.64 Ba na na na na na 25.4 430 Ca 641 Ab 514 Bb 0.48 Ab 2.39 Ca 425 Bb 6.2 Bb 21.5 Ba 7454 Aa 54.9 Aa

a See footnote of Table 3.3. b Means within a column followed by the same letter are not significantly different at the 5 percent probability level. Uppercase letters are for cutting width comparison, for each site separately. Lowercase letters are for site comparison, for each cutting width separately. c na not available.

91

Wood density within a growth ring is highly variable which is mainly due to differences

between cell structure, and formations between earlywood and latewood (Koubaa et. al

2002). Ring density attributes were different between sites. Earlywood density was higher at

Chibougamau (432 kg/m3) than Montmorency (405 kg/m3) and it increased with the decrease

of the cutting width in both sites. This is in good agreement with the radial pattern, which

increases slowly towards the bark in mature wood (Alteyrac et al. 2005). In addition, the

earlywood density was negatively correlated with the ring width, although this effect appears

to diminish in mature wood (Koubaa et al. 2000, Koubaa et al. 2005). Conversely, latewood

density was higher at Montmorency (671 kg/m3) than Chibougamau (637 kg/m3) and it

increased with the cutting width in this last site (Table 3.4). Hence, latewood cell wall

thickness was larger at Montmorency than Chibougamau. The growth patterns which affect

latewood are influenced by both environmental and genetic factors, which could explain the

differences between sites (Zobel and van Buijtenen 1989). As a result, the variation in

earlywood and latewood was more important at Montmorency (66%) than Chibougamau

(47%). Growth rings were hence more heterogeneous in terms of density in Montmorency

compared with Chibougamau.

The larger cutting width used was 25.4 mm, which included about 21 rings at Montmorency

(1.23 mm width) and 53 rings at Chibougamau (0.48 mm width) (Table 3.4). Hence,

Montmorency growth rings were 2.5 times larger than Chibougamau growth rings in the

fragmented slices, which corresponded to mature wood. Ring width increased with the

cutting width at both sites, which is in agreement with Alteyrac et al. (2005) who established

that ring width decreases from pith to bark in black spruce. Furthermore, earlywood width

was in average 0.82 mm at Montmorency and 0.25 mm at Chibougamau, thus 3.3 times

higher at Montmorency, which is in agreement with the decrease of radial growth with

latitude (St-Germain and Krause 2008).

As explained earlier, the mechanical properties studied were the ones potentially implicated

in chip formation. The site and cutting width and/or their interaction had a significant effect

on the mechanical properties and BD (Table 3.3). Shear and BD showed a simple significant

effect of both site and cutting width. Chibougamau presented higher values of these

properties (6.3 MPa, 430 kg/m3) compared to Montmorency (5.6 MPa, 398 kg/m3). Also, the

92

values obtained at 12.7 mm of cutting width (6.0 MPa, 417 kg/m3) were higher than at 25.4

mm (5.8 MPa, 411 kg/m3) (Table 3.4).

The multiple comparison tests also showed that splitting and MOR were significantly

different between sites for both cutting widths, with higher values at Chibougamau than

Montmorency. However, MOE did not show any differences between sites. On the other

hand, the response of these mechanical properties to the increase in the cutting width from

12.7 mm to 25.4 mm was irregular. Splitting values were similar at Montmorency but

decreased at Chibougamau. Then, MOR and MOE values decreased at Montmorency.

Torquato et al. (2014) described the black spruce radial profile of MOE and MOR as

increasing rapidly in the first 30 to 50 years. This is in agreement with the results at

Montmorency where the logs had an average of 60 rings and therefore could be placed at this

portion of the radial profile explaining the higher values of MOE and MOR at 12.7 mm than

25.4 mm of cutting width. Finally, MOE increased with the cutting width and MOR remained

constant at Chibougamau (Table 3.4). Alteyrac et al. (2006b) who studied black spruce

bending properties of 80 years old trees coming from Chibougamau as well, indicated that

MOE and MOR radial profiles remained fairly constant in mature wood which will be more

related with our results at Chibougamau where logs had an average of 115 rings and therefore

placing the studied cutting widths in the mature wood portion of the radial profiles. In

addition, the results in this work came from two adjacent samples of 10 mm of thickness that

were obtained from the nearest portion to the bark. The first one was related to 12.7 mm of

cutting width and the average of both of them was related to 25.4 mm of cutting width. This

will reduce the radial variation compared to the actual radial profiles studied by Torquato et

al. (2014) and Alteyrac et al. (2006b).

In general, all mechanical properties had higher values at Chibougamau than Montmorency,

which is due to the differences in basic density and growth ring characteristics between the

two sites. On the other hand, the changes in the mechanical properties respect to changes in

cutting width were less consistent. This could be related to the sample characteristics, like

the presence of grain deviation, resin canals, or small knots. Mechanical properties samples

were obtained so they would represent the behavior of the fragmented portion of the log.

Thus, there was a level of tolerance when some of these features were present. Accordingly,

93

we could suppose that all of them should follow the same tendency as the basic density,

which decreased as cutting width increased.

3.5.3 Multiple linear regression of the weighted mean chip thickness

The multiple linear regressions allowed to determine if the growth ring characteristics and

mechanical properties combined with the cutting width, were good predictors of the weighted

mean chip thickness. Therefore, they could be used to describe chip size distribution in a

suitable manner.

As explained previously, the stepwise selection procedure was used to obtain the significant

predictors of the chip thickness. In this method, variables are added to a model one at a time.

The first predictor variable to enter the model is the variable that has the highest correlation

with the response scores. However, at each step the procedure also checks to see whether

variables can be dropped from the model using a backward elimination process, in which the

variable that is deleted is the one which results in the least inflation in the residual sum of

squares (Derksen and Keselman 1992).

The statistical model showed that the cutting width (CW), MOR, BD, and rings per mm

(R/mm) were significant predictors of the weighted mean chip thickness (WCT) (WCT = 3.8

+ 0.045 CW - 0.06 MOR + 9 BD - 0.22 R/mm) with a coefficient of determination of 32.4%

(R2) and a coefficient of variation of 10.6% for the global fit model. The regression showed

the combined action of all these variables to predict chip thickness. CW was the most

important variable with a positive effect and a contribution to the R2 of 17.9%, followed by

the MOR with a negative effect and a contribution to the R2 of 3.9%. Moreover, BD had a

positive effect and a contribution to the R2 of 3.5%, and finally R/mm had a negative effect

and a contribution to the R2 of 7.1%. The condition index of the model was 2.9, which

indicates that collinearity between the independent variables was negligible. This model

produced a small but significant R2, which implies that there is an important part of the

variation of chip thickness that should be attributed to other variables that were not taken into

account in this experience, like the number and size of knots, stand quality and tree effect,

and other processing parameters. Nevertheless, the low coefficient of variation showed that

the regression was fairly consistent. In general, the weighted mean chip thickness could be

94

adjusted using the cutting width as explained earlier. However, its value will vary depending

on the specific attributes of the raw material used.

3.5.4 Compositional data analysis: Domtar and Williams chip class distributions

The multivariate analysis of variance (MANOVA) for the Domtar and Williams chip class

distributions showed that cutting width, site and their interaction affected significantly chip

size distribution (Table 3.5). These analyses took in consideration the existent dependence

among the classes, and showed that chip classes are affected differently by site and cutting

width. As explained earlier, an ANOVA of each class was done for classes comparison

purposes, because the compositional data analysis does not allow the comparison of the real

values of each class since it works with proportions.

The MANOVA for thickness chip class distribution (Domtar) was affected by the MOR and

BD as covariates (Table 3.5). These results were consistent with the ones obtained by the

multiple regression analysis, which shows also MOR and BD as predictors of the weighted

mean chip thickness. However, there are no growth ring characteristics that influenced the

chip thickness classification. The MANOVA for width and length chip class distribution

(Williams) showed more covariates involved, including (in order of importance): R/mm, BD,

MOR and shear (Table 3.5). The number of rings per mm was the most important covariate

affecting Williams classification, which shows that chip width variation is more sensible to

the variation of growth ring characteristics.

95

Table 3.5 F-values obtained from compositional data MANOVA of Domtar and Williams chip class distributions.

Source of variation

Domtar chip classes

Williams chip classes

R/mm a nib 5.75 **

BD 6.68c ** 4.55 **

MOR 7.50 ** 2.96 * Shear ni 2.68 *

CW 17.74 ** 18.47 **

Site 4.51 ** 8.27 **

CW*Site 8.68 ** 2.85 * a See footnote of Table 3.3. b ni not included in the MANOVA. c ** significant at the 0.01 probability level; *significant at the 0.05 probability level.

3.5.5 Individual class analysis

Univariate analyses of variance were performed for each class of Domtar and Williams chip

size distributions. The significant covariates obtained in the MANOVAs were kept in each

class analysis. Domtar chip classes, including: fines, fragile chips, accepts, overthick, and

oversize chips; and Williams chip classes, including: fines, pin chips, 9.5 mm, accepts, and

45 mm chips showed a significant effect of the interaction cutting width and site. These

results are consistent with the MANOVAs, showing that chip classes vary differently with

site and cutting width. However, these sources of variation did not have an effect in the

Domtar accepts chip class, which means that accepts chip class remained the same at all sites

and cutting widths. Furthermore, the effect of the covariates on the accepts is the most

important among the classes, showing the highest F-values for MOR and BD. This reflects

that the influence of these covariates would explain better the variation in the accepts chip

class (Table 3.6).

The covariates affected chip classes individually. In Domtar distribution, the BD had a

significant effect in fines, accepts, overthick, and oversize chips, which represent a

proportion of 85% of the chips. The MOR affected significantly accepts, overthick and

oversize chips, which represents around 84% of the chips.

96

Table 3.6 F-values obtained from the ANOVAs for each Domtar and Williams chip class.

Source of variation

Domtar chip classes Williams chip classes

Fines Fragile chips

Accepts Overthick Oversize Fines Pin chips 9.5 mm Accepts ≥45mm

MORa 2.63 b ns 0.98 ns 11.32 ** 5.37 * 7.88 ** 0.57 ns 0.10 ns 2.24 ns 0.82 ns 9.92 ** BD 4.67 * 1.88 ns 4.91 * 4.23 * 4.26 * 0.75 ns 2.93 ns 10.68 ** 0.20 ns 11.94 ** R/mm nic ni ni ni ni 0.04 ns 2.07 ns 9.30 ** 12.13 ** 0.61 ns Shear ni ni ni ni ni 0.18 ns 0.43 ns 7.39 ** 1.74 ns 0.02 ns CW 28.41 ** 27.49 ** 0.58 ns 44.34 ** 1.77 ns 16.15 ** 9.05 ** 53.10 ** 25.44 ** 7.30 ** Site 0.03 ns 11.04 * 0.39 ns 5.27 * 11.23 ** 4.75 * 24.48 ** 27.00 ** 23.76 ** 2.57 ns CW*Site 11.76 ** 21.19 ** 1.94 ns 8.87 ** 9.59 ** 4.00 * 5.06 * 15.86 ** 9.32 ** 8.08 ** a See footnote of Table 3.3. b ** significant at the 0.01 probability level; * significant at the 0.05 probability level; ns not significant. c ni not included in the ANOVA.

97

In Williams distribution, the number of rings per mm was the main variable affecting the 9.5

mm and the accepts chip classes, which represent almost 93% of the chips. The correlation

between this covariate with both chip classes was weak but statistically significant. The 9.5

mm chip class increased and the accepts chip class decreased as the rings per mm increased.

For a given cutting width, as the number of rings increases, the number of earlywood bands

will also increase. This will increase the possibility that the slice formed can be splitted more

regularly in the tangential-longitudinal plane, which will result in narrow chips. Thus, the

logs from Chibougamau which had 2.8 times more rings per mm than logs from

Montmorency, produced more 9.5 mm-chips and less accepts chips (Table 3.7). In addition,

the observation of the chips showed that their width was normally controlled by the

earlywood occurrence.

Table 3.7 Domtar and Williams black spruce chip classes by cutting width and site.

Chip class Cutting width

(mm) Site

Montmorency Chibougamau

Domtar (%)

Fines 12.7 0.86 Aaa 0.54 Ab

25.4 0.58 Ba 0.50 Ab

Fragile chips

12.7 13.7 Ab 19.2 Aa

25.4 13.3 Aa 12.6 Ba

Accepts 12.7 72.8 69.8

25.4 70.8 71.8

Overthick 12.7 11.1 Ba 9.7 Bb

25.4 13.5 Aa 13.7 Aa

Oversize 12.7 1.5 Aa 0.80 Bb

25.4 1.8 Aa 1.4 Aa

Williams (%)

Fines 12.7 0.95 Ab 1.31 Aa

25.4 0.84 Aa 0.94 Ba

Pin chips 12.7 2.6 Ab 4.2 Aa

25.4 2.5 Ab 3.2 Ba

9.5 mm 12.7 13.9 Ab 17.6 Aa

25.4 12.5 Bb 14.0 Ba

Accepts 12.7 79.1 Aa 75.3 Bb

25.4 80.0 Aa 79.0 Ab

≥45 mm 12.7 3.4 Aa 1.6 Bb

25.4 4.2 Aa 2.9 Aa a Means followed by the same letter are not significantly different at the 5 percent probability level. Uppercase letters are for cutting width comparison within a column, for each chip class separately. Lowercase letters are for site comparison within a row.

98

On the other hand, BD affected 9.5 mm and 45 mm chip classes, which constitute 17% of the

total volume of chips. Shear also affected 9.5 mm chip class which represents 14% of the

chips. Finally, MOR affected 45 mm chip class which means only 3% of the chips. There

was not any significant effect of the covariates on the fines or pin chip classes (Table

3.6). Overall, the results showed that chip thickness distribution was influenced by BD and

MOR and the width and length distribution was affected mainly by the number of rings per

mm and in a lesser extent by BD, shear, and MOR.

The multiple comparison tests showed that at Montmorency site, the increase of the cutting

width from 12.7 mm to 25.4 produced a significant diminution of fines, contrary to the

augmentation of the overthick chips class. There were not significant differences in the

fragile and oversize chip classes. At Chibougamau site, the effect of the cutting width was

more evident. Thus, fines did not vary with the cutting width, fragile chips decreased, and

overthick and oversized chips increased with the cutting width. Similarly, the chip width and

length distribution (Williams) show that the increase of the cutting width produced the

decrease of fines, pin chips and 9.5 mm chips, whereas accepts and oversize chips increased

at both sites. It is therefore concluded that the increase of the cutting width produced a

decrease of the smaller classes and an increase of the bigger classes. Similarly, the Williams

chip width and length distribution showed that at Montmorency the increase of the cutting

width caused a significant decrease of 9.5 mm chip class. At Chibougamau, the increase of

the cutting width produced the decrease of fines, pin chips and 9.5 mm chips, whereas accepts

and oversize chips increased (Table 3.7). In general, as cutting width increased, the smaller

classes decreased and the larger classes increased, which is in agreement with the behavior

of the weighted mean chip thickness. These results are also in agreement with those reported

by Hernández and Lessard (1997).

The comparison between sites for the Domtar chip class distribution showed a difference in

the proportion of fines at both cutting widths. The fragile chips, overthick and oversize chip

classes were different at 12.7 mm but similar at 25.4 mm of cutting width. The Williams chip

class distribution showed more differences between Montmorency and Chibougamau. The

fines and 45 mm chip classes were different at 12.7 mm but similar at 25.4 mm of cutting

width. However, the pin chips, 9.5 mm, and accepts chip classes were different between sites

99

at both cutting widths (Table 3.7). Overall, these results indicate that there was a difference

in chip size distributions between sites and that this difference was more evident at 12.7 mm

than at 25 mm of cutting width. From a practical point of view, the sawmills that work with

logs from different provenances could take advantage of the relationship between site and

chip dimensions to adjust the cutting width with regard to the provenance of the raw material,

which should enhance the chip quality.

3.6 Conclusions

Size distributions of black spruce chips obtained with a chipper-canter were significantly

affected primarily by the cutting width and secondly by the provenance of the logs. The

increase of the cutting width produced in average thicker chips which implied a lower

proportion of the smaller chips and a higher amount of the bigger ones. The analysis of the

growth ring characteristics showed a significant higher growth rate at Montmorency with

lower ring density conversely to Chibougamau which showed a smaller growth rate with

higher ring density. Mechanical properties and basic density analysis indicated significant

higher values at Chibougamau than Montmorency. These combined results contributed to

explain the variation in chip thickness and chip size distributions observed between sites. For

a given cutting width, a log coming from a slow growth rate site with high ring density

attributes and a corresponding high basic density and mechanical properties (splitting, shear

and static bending) would provide thinner chips. This effect will be more important at smaller

cutting widths. Overall, chip dimensions can be controlled using the cutting width, although

their values will change with respect to the provenance of the wood and its related properties.

100

Chapitre 4

4 Effects of log position in the stem and cutting width on size distribution of black spruce chips produced by a chipper-canter

4.1 Résumé

Quinze tiges d’épinette noire (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) provenant de la région de

l'Abitibi-Témiscamingue, au Canada, ont été tronçonnées en trois billes : bas, milieu et haut.

Les billes ont été fragmentées avec une équarrisseuse-fragmenteuse selon trois largeurs de

coupe (LC) 12,7, 19,1 et 25,4 mm, ce qui a produit ainsi un équarri de trois faces. Les copeaux

produits ont été évalués par leur épaisseur, largeur et longueur (classifications Domtar et

Williams). Les caractéristiques des nœuds (nombre total de nœuds (NTN) et l’aire totale des

nœuds (ATN)) ont été évaluées sur les trois faces. Des caractéristiques des cernes (des masses

volumiques du bois initial, du bois final (MVBf) et des cernes, la proportion du bois initial,

la largeur des cernes et le nombre des cernes par mm (C/mm)), des propriétés mécaniques (le

cisaillement, le fendillement, le module d'élasticité (MOE) et le module de rupture en

flexion), et la masse volumique basale ont été évalués sur des échantillons obtenus à

l’intérieur de chaque LC. Les résultats ont montré que la plupart de ces attributs ont été

affectés par la position de la bille dans la tige et/ou par la LC. L'épaisseur moyenne pondérée

(ÉMP) et les distributions des dimensions des copeaux ont été significativement affectées par

la hauteur de la bille dans la tige et par la LC. L’ÉMP a augmentée avec la LC. La variation

de l’ÉMP avec la hauteur dans la tige pourrait être principalement associée au nombre et à la

taille des nœuds. Cependant, la présence d’un défilement important dans les billes du bas a

conduit à produire des copeaux plus épais. Des régressions linéaires multiples ont montré

que LC, NTN, MVBf, et ATN étaient des prédicteurs significatifs de l’ÉMP. En outre, la

distribution de l'épaisseur des copeaux a été affectée principalement par l’ATN, la hauteur

de coupe et la MVBf, tandis que la distribution de la largeur et longueur des copeaux a été

principalement affectée par le C/mm, le NTN et le MOE. La variation de la taille des copeaux

101

serait en partie déterminée par les caractéristiques des nœuds, les propriétés de flexion, la

largeur des cernes, et la masse volumique du bois. Ces résultats montrent qu’il y aurait des

avantages potentiels à réaliser un classement des billes dans les cours à bois et à effectuer un

contrôle des caractéristiques de la matière première dans les scieries. Si la largeur de coupe

était utilisée conjointement avec la connaissance de la matière première, les dimensions des

copeaux pourraient être ajustées à l'aide d'autres paramètres de fragmentation de manière à

mieux contrôler leur uniformité.

4.2 Abstract

Fifteen stems of black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) coming from the Abitibi-

Témiscamingue region, Canada, were cross-cut into three sections: bottom, middle, and top

logs. Logs were fragmented producing three faces with a chipper-canter using three cutting

widths (CW) of 12.7, 19.1, and 25.4 mm. Chip dimensions were assessed by thickness, width,

and length (Domtar and Williams classifications). Knot characteristics (total knot number

(TKN) and area (TKA)) were assessed in the three cant faces. Growth ring attributes

(earlywood density, latewood density (LWD), ring density, earlywood proportion, ring width

and rings per mm (R/mm)), mechanical properties (shear, splitting, modulus of elasticity

(MOE) and modulus of rupture in bending), and basic density were evaluated on samples

obtained within each CW area. The results showed that most of these wood attributes were

affected by the log position in the stem and/or CW. The weighted mean chip thickness (WCT)

and chip size distributions were significantly affected by the log position and CW. WCT

increased as CW increased. WCT variation with height could be principally associated to the

number and size of knots within the stem. However, the presence of higher taper in the bottom

logs produced thicker chips. Multiple linear regressions showed that CW, TKN, LWD, and

TKA were significant predictors of WCT. Moreover, chip thickness distribution was affected

primarily by TKA, cutting height and LWD, while the width and length distribution was

mainly affected by R/mm, TKN and MOE. Chip size variation is to some point determined

by knot characteristics, bending properties, growth ring width, and wood density of the raw

material. These results showed the potential benefits of classifying logs in wood yards and

better controlling the raw material attributes in sawmills. If the CW is combined with the

102

knowledge of the raw material, chip dimensions can be adjusted using other fragmentation

parameters to increase chip size uniformity.

4.3 Introduction

In 2013, production in the forest industry contributed $19.8 billion to the Canadian economy,

from which the pulp and paper sector accounted for about 36% (NRCAN 2014). Actually,

the Quebec province holds 32 % of the Canadian production in this sector, taking the lead

over the other provinces (MFFP 2014). Furthermore, sawmills are the principal supplier of

wood raw material for the pulp and paper industry (62.5%) providing 51% exclusively in the

form of wood chips (MRN 2013).

Wood chips in sawmills are mostly produced by chipper-canters. This machine processes

essentially small diameter softwood logs to produce, both lumber and chips in a same

operation. These chips come particularly from balsam fir, spruces, jack pine, and larch logs

(MRN 2013). Within these species, black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) is suitable for

the production of various types of pulps, including mechanical and chemical pulps (Zhang

and Koubaa 2009).

In recent years, the development of wood manufacturing optimization systems is crucial for

the forest products industry. Nowadays, in order to maximize the value from an individual

tree the manufacturing processes should be based on both external stem geometry and

internal wood characteristics and properties.

Chips are the principal by-product of sawmill operations which have to meet the quality

standards of the pulp and paper industry. Raw material characteristics are crucial for chip

quality (McGovern 1979) as for any other wood products. Thus, its variation will

considerably affect pulp properties and yield (Svedman et al. 1998, Ding et al. 2009). Wood

density is often used as an indicator of wood quality and it influences, to a certain extent, the

forces produced during fragmentation and chip formation. The within-tree variation in wood

density includes radial variation within the stem from pith to bark, intra-ring variation, and

axial variation from the base to the top of the tree (Zobel and van Buijtenen 1989). Ring

density in black spruce decreases in the first years and then increases slowly towards the bark

103

(Alteyrac et al. 2005). Ring density is negatively correlated with ring width, although this

effect appears to diminish in mature wood (Koubaa et al. 2000). Furthermore, it has been

noticed that for a given cambial age, ring width and ring density characteristics decrease with

height in mature wood. This was associated to the cambium aging process. Tree aging could

lower cambium activity, inducing a decreasing fiber yield over the years and narrower rings

(Alteyrac et al. 2005). On the other hand, the analysis of the axial variation under the same

calendar years of growth period (same number of rings from the bark) has received little

attention. The chipper-canter normally cuts the external part of a log. Therefore, the

processed volume along the log (or stem) corresponds more with wood which grew during

similar calendar years. Jyske et al. (2008) found that the ring width and earlywood proportion

increased while ring density decreased, from the base to the top of the stem at the same

calendar year period in Norway spruce. Moreover, axial and radial variation in a tree will

inherently affect the size and number of knots (Lemieux et al. 2001). Knots are considered

as defects for most wood processes and applications, namely: timber, veneer, wood-based

products as well as pulp (Buksnowitz et al. 2010). Accordingly, it is expected that chip

formation in a log will be directly influenced by knot characteristics.

The distribution and uniformity of the chip dimensions is one of the main attributes in chip

quality. However, dimensions of wood chips produced at sawmills are not inherently

homogeneous. A lot of material is thus not adequate for pulping purposes and has to be

destined to less profitable uses, such as fuel. Consequently, a gain in the understanding of

wood characteristics at a tree level will contribute to the optimization of chip production, by

improving the chip size distribution.

Chipper-canter manufacturing parameters, such as: feed speed, cutting speed, cutting angles,

types of knives, as well as log temperature, and diameter will also affect chip size (Hernández

and Quirion 1993, Hernández and Boulanger 1997). The cutting width also has a considerable

effect on chip size. Thus, a decrease in the cutting width would produce a decrease in chip

thickness (Hernández and Lessard 1997, Cáceres et al. 2015a). This behavior could be

influenced by the variation in wood attributes, such as ring growth, ring density, knot

characteristics, basic density, as well as the mechanical properties involved in the

fragmentation, namely: static bending, shear, and splitting. The mechanical properties of

104

wood are different in the axial, radial, and tangential planes. Consequently, when a chipper

knife passes through a log, the forces are not equally transferred in all directions. As a result,

chip dimensions (thickness and width) have a distribution around a statistical mean value

(Smith and Javid 1992).

The optimal chip dimensions required to obtain homogeneous pulping have been widely

studied, differing depending on the pulping process and equipment available (Galloway and

Thomas 1972, Hartler and Stade 1979, Christie 1986). There is a trend towards more focus

on the thickness measurement of chips. The control of thickness in chips is important in

various pulping processes; including: mechanical pulping (Hoekstra et al. 1983), refiner-

mechanical pulping, chemimechanical pulping (Lönnberg and Robertsén 1986), sulfite

pulping (Feiner and Gallay 1962), and Kraft pulping (Hatton and Keays 1973, Olson et al.

1980, Tikka et al. 1993). In recent years, the dimensional consistency of the chips has also

become a concern (Wood 1996, Hedenberg 2001, Bjurulf 2005). Broderick et al. (1998)

suggested that a greater uniformity in chip feed can compensate for chips of inadequate

nominal size and that chip geometry (all three dimensions of the chip) could be more

significant than a single chip dimension in sulfite pulping. The degree of chip size

homogeneity is also an important factor in the thermomechanical pulping process (Brill

1985). Consequently, chip dimensions consistency over time could be achieved by taking

into account various parameters, namely: wood species, provenance, optimization at a tree

level, season, and chipping process. In this respect, segregation of raw material has already

been suggested as an option for producing pulps for different paper technical specifications

(Svedman et al. 1998).

Under this context, the aim of this study was to relate the position of the log within the stem

(axial variation) and the cutting width (radial variation) with the variation in size of black

spruce chips produced by a chipper-canter. More precisely, the present work also considered

the influence of growth ring and knot characteristics, mechanical properties, and basic

density on chip formation.

105

4.4 Materials and methods

4.4.1 Study area and samples

The material for this study was obtained from the Abitibi-Témiscamingue region of Quebec

province, more specifically in the township of Bacon (49°24’31”N and 78°39’42”W). The

stand was even-aged ranging from 81 to 90 years old, and originated from a forest fire. In the

spring of 2012, fifteen trees of black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) were cut down.

The selected trees were straight and without obvious decay. The tree diameter at breast height

(DBH) ranged from 181 to 195 mm and the tree height from 16 to 20 m. Three logs of

approximately 2.5 m of length were obtained from each stem by cross-cutting it at its bottom

(beginning at 50 cm from the ground), at the middle (3 m in the stem), and at the top (5.5 m

in the stem). The smaller end diameter was fixed approximately at 130 mm. Log

characteristics are described in Table 4.1. All logs were debarked at Kruger sawmill in St-

Roch de Mékinac and then stored at -5°C in a freezer until the beginning of the tests.

Table 4.1 Characteristics of black spruce logs.

Log characteristics Log position in the stem

Bottom Middle Top

Large end (mm) 216 (5.3)a 170 (4.4) 152 (5.8)

Small end (mm) 170 (4.5) 152 (5.5) 132 (7.9)

Taper (mm/m) 19 (15.6) 8 (14.4) 9 (15.1) Cambial ageb

(number of rings from pith to bark)

86 (3.3) 70 (4.7) 61 (5.7)

a The number in parentheses is the variation coefficient (%). b Measured at the large end of the log.

4.4.2 Fragmentation process

Fragmentation was made with a DK-SPEC cutterhead mounted on a laboratory prototype

chipper-canter. The cutterhead was fitted with eight sets of double knives that are joined at

an angle; the longer or chipping knife serves to cut the slice to make chips and the smaller or

canting knife smoothes the surface of the cant. The chipping knife had an angle of 30° and a

rake angle of 49°. The cutterhead was 610 mm in diameter, measured from one knife joint to

the opposite one (Figure 4.1). The distance of the cutterhead rotation center to the bedplate

was approximately 178 mm.

106

Figure 4.1 DK-SPEC cutterhead provided with eight sets of double knives.

The fragmentation tests were done with green logs having an average temperature of 15°C.

The logs were always fed into the chipper-canter by the small end first. The chipper-canter

makes the primary breakdown of small diameter logs by chipping the sides with a certain

width and producing a cant in the same operation (Hernández and Boulanger 1997,

Hernández and Lessard 1997). Thus, three cutting widths (CW) were selected based on the

small end diameter in order to have three entire segment fragmentations in the log. The CWs

were 12.7, 19.1, and 25.4 mm (Figure 4.2). Contrary to what happens in normal operations

of a chipper-canter where the cant width is fixed along the log, in this experiment the interest

was set in the CW which is essentially the section of the log that will be transformed into

chips. Therefore, the CW was kept constant throughout the log to diminish the influence of

log taper and cutting height (CH) on chip fragmentation. The alignment of the CW along the

log was made using a laser beam installed over the log carriage of the chipper-canter and

then it was adjusted by measuring its actual value every 200 mm along the log until having

a mean value corresponding to the selected CW. This allowed that the CW was adjusted with

the natural form of the log.

The rotation and feed speeds were 726 rpm and 145 m/min which gave a nominal chip length

of 25 mm. Thus, the nominal linear cutting speed was 23.2 m/s calculated at 610 mm of

cutting diameter. The fragmentation process of each log started at 19.1 mm of CW;

subsequently the log was turned 90° and fragmented at 12.7 mm of CW, and finally at 25.4

mm of CW. In order to have a similar log infeed of the knife for each CW, the depth of the

previously removed chipped segment was replaced by placing a board of same thickness

(19.1 mm or 12.7 mm) under the log before chipping the next condition. The logs were fixed

Canting knife

Chipping knife

610 mm

107

in the log carriage with five hydraulic arms ending with picks. The three-sided cant obtained

was immediately wrapped in polyethylene to maintain its initial moisture content (MC). After

each fragmentation, all chips were collected and placed in plastic bags. The chipper-canter

was carefully cleaned after each fragmentation.

Figure 4.2 Cutting width (CW) and cutting height (CH) at the small end of the log. CH draws the segment area that will be fragmented. The figure also shows the strip positions obtained according to the CW at the large and small end diameters of each log.

4.4.3 Chip screening

The chips and cants obtained were stored a -5°C to keep a constant MC until measurement.

The chips were weighed to the nearest 0.001 kg. A chip sample of approximately two

kilograms was taken from each cutting condition using a Domtar chip separator. The chips

were then screened using a Domtar chip classifier which separates chips according to both

thickness and length (Lapointe 1979). Several studies have confirmed thickness as the most

suitable criterion to evaluate chip size distribution (Hoekstra et al. 1983, Tikka et al. 1993a,

Tikka and Tähkänen 1994, Agarwal et al. 1994). The Domtar classifier retained the following

chip classes: fines (material that passes a 4.5 mm diameter screen hole); fragile chips (chips

under 2 mm thick, minus fines); accepts chips (chips from 2 to 4 mm, 4 to 6 mm, and 6 to 8

mm thick), overthick chips (chips over 8 mm thick by 2 mm classes up to 18 mm), and

oversize chips (the fraction retained by the 45 mm diameter screen hole).This size

distribution was used to calculate the weighted mean chip thickness statistic (WCT)

(Hernández and Boulanger 1997, Hernández and Lessard 1997). Then, chips were screened

108

with a LabTech classifier (similar to the Williams classifier) which sorts chips by width and

length and it is more efficient in separating the smallest chip classes. The LabTech classifier

retained the following chip classes: fines (material that passes a 4.8 mm diameter screen

hole); pin chips (material retained in a 4.8 mm diameter screen hole); 9.5 mm chips (chips

retained in a 9.5 mm diameter screen hole), accepts chips (chips retained in screens of 15.9,

22.2, and 28.6 mm of hole diameter) and oversize chips (the fraction retained by the 45 mm

diameter screen hole). This classifier is more often used in the Canadian sawmill industry.

The chip classes obtained with both classifiers follow the quality standards required by the

pulp and paper industries. Sawmills aim to maximize the chip volume of the accepts class

and minimize the volume of the other classes. The overthick class (from Domtar) and the 9.5

mm class (from Williams) have a threshold of 20 % of the total chip volume. This threshold

may change from one industry to another. The chip size classification used at sawmills is

established by the pulp and paper industries and it depends on the pulping process.

4.4.4 Growth ring characteristics

Before fragmentation, one disc of 50 mm thick (L) was cross-cut from both ends of each log

for growth ring measurements. Thus, growth ring properties measured for each log

corresponded to an average of the small and large end values of each log. The CW position

was carefully marked down in each disc. Discs were dried in a conditioned chamber at

constant temperature (21°C), by gradually reducing the relative humidity (90%, 85% and

60% RH) until reaching an equilibrium moisture content of about 12%. The discs were then

cut following the CW positions into sections of 30 mm in width and finally trimmed into

1.57 mm thick (L) strips (Figure 4.2). The strips were then scanned to analyze the images

with WinDendro LA 1600+ software. The number and width of the growth rings from pith

to bark were recorded. The strips were also scanned from bark to pith with an X-ray

densitometer. No extraction was made in the samples prior to scanning because the extractive

content of black spruce wood is known to be low (3.8%, Lohrasebi et al. 1999).

Measurements were done at the position corresponding to each CW. The following variables

were determined: earlywood density (EWD), latewood density (LWD), ring density (RD),

earlywood proportion (EWP), ring width (RW), and rings per mm (R/mm). Mean values for

12.7 mm, 19.1 mm, and 25.4 mm in width, measured from the bark towards the pith, were

109

calculated to correspond with the studied CWs. Data of growth characteristics could hence

be accurately related to the studied CWs.

4.4.5 Knot characterization

Our previous work (Cáceres et al. 2015) suggested that knot size could influence the chips

size distribution. Consequently, knot characterization was done after log fragmentation. All

knots bigger than 2 mm were counted and measured like an ellipse (larger and smaller

diameters) on each face of the three-sided cant. Each side corresponded to the face obtained

after chipping at 12.7, 19.1, or 25.4 mm of CW. The total knot number (TKN) and total knot

area (TKA) of each cant face were then calculated and associated to each CW.

4.4.6 Mechanical tests

The three-sided-cant was used to obtain samples for the mechanical tests. Each cant was

crosscut in three sections to facilitate its handling during sample preparation (Figure 4.3).

Each section was then cut longitudinally at the pith level using a bandsaw, obtaining three

segments from each cant. Samples for mechanical properties were obtained by sawing each

segment in three parts, each part corresponding to the preparation of one type of sample

(static bending, splitting, and shear samples). Thus, three adjacent samples of 8 mm-thick

were obtained closest to the bark as possible (a, b, and c). Hence, the results could be

associated to each CW studied. For a CW of 12.7 mm, the result of the sample a was

considered, for 19.1 mm the result was the mean of samples a and b, and, finally for 25.4 mm

the result was the mean of samples a, b, and c (Figure 4.3). Samples had the growth rings

oriented parallel to the tangential surface and were clear of defects. Nine samples from each

cant were obtained for each mechanical test, giving a total of 405 samples for static bending,

splitting, and shear tests, respectively. All samples were handled carefully to maintain their

initial moisture content and stored at -18°C until the beginning of mechanical tests.

The mechanical tests were performed on a universal testing machine equipped with a 5 kN

load cell, following the ASTM D 143-94 (ASTM 1997) standard. Minor adaptations of the

sample dimensions and test speeds were made in order to relate the mechanical properties to

the chipping process. All samples were defrosted over distilled water in a conditioned room

one day before testing.

110

Figure 4.3 Sample distribution for static bending, splitting, and shear tests.

The static bending test was performed to calculate the modulus of rupture (MOR) and

modulus of elasticity (MOE). Specimens had a cross-section of 8 mm (R) x 8 mm (T) and a

length of 140 mm (L). Both the upper support, which carries the load, and the two lower

supports had a radius of 15 mm. The span length was 112 mm. Load was applied at a

crosshead rate of 30 mm per min until complete failure.

The splitting test was performed following the radial-longitudinal failure plane. Specimens

had a cross-section of 8 mm (R) x 50 mm (T) and a length of 45 mm (L). To distribute the

forces equally the samples were fixed in the center of jaws before loading. Load was applied

at a rate of 5.0 mm per min until complete failure.

Shear strength test parallel to the grain was carried out in the radial-longitudinal failure plane.

Specimens had a cross-section of 8 mm (R) x 25 mm (T) and a length of 35 mm (L). Load

was applied at a rate of 5.0 mm per min until complete failure.

Immediately after each mechanical test, green volume of each sample was measured by

immersion in water. The samples were then oven-dried at 103˚C during 24 hours to obtain

their oven-dry weight. The MC and basic density (oven-dry mass divided by green volume,

BD) were calculated.

111

4.4.7 Statistical analyses

Data were analyzed using the Statistical Analysis System (SAS) 9.3 software. Raw data was

first evaluated with the BoxCox method showing the more fitted transformation if required.

Data structure followed a split-plot design with the log position in the stem as the main plot

and the CW as the subplot. A mixed model of analysis of variance (ANOVA) was used to

evaluate the variation in WCT. Growth ring and knot characteristics, mechanical and physical

properties were analyzed following the same data structure. Afterwards, a stepwise multiple

linear regression was done to determine if the explanatory variables (growth ring and knot

characteristics, and mechanical and physical properties) were good predictors of WCT. A

multivariate analysis of variance (MANOVA) was performed using the Aitchison approach

of compositional data (Aitchison 1982) for the Domtar and Williams chip class distributions.

Growth ring and knot characteristics, mechanical, and physical properties were used as

covariates, keeping only the ones that were significant for the model. This approach uses one

of the chip classes as reference and works with the proportion of each one of the other classes

as a function of the reference. Hence, compositional data analysis takes into account the

existing dependence among the classes as they function as a whole and therefore when one

class increases another one has to decrease to maintain the same whole. However,

compositional data analysis does not allow the comparison of the real values of each class

since it works with proportions, consequently an ANOVA of each class was done

individually. Finally, the normality was verified with Shapiro–Wilk’s test, the homogeneity

of variance was verified with the graphical analysis of residuals and the collinearity was

verified with the variance inflation factor (VIF) and the condition index.

4.5 Results and discussion

4.5.1 Growth ring and knot characteristics, basic density, and mechanical properties

The wood characteristics and properties presented in this work were studied with the purpose

of better understanding the variation on chip size. As explained earlier, the CW was measured

radially from the bark inwards at the ends of each log. This determined the log segment that

was transformed into chips (Figure 4.2). Therefore, the radial increase in CW from 12.7 mm

to 19.1 mm and to 25.4 mm implies that the 19.1 mm CW included the 12.7 mm CW and

112

that the 25.4 mm CW included the 19.1 mm CW. Therefore, the wood characteristics and

properties data obtained for the 12.7 mm CW was a subset of the 19.1 mm CW, which was

a subset of the 25.4 mm CW. The log position in the stem in terms of height was established

at the middle of each log. Therefore, the relative height for the bottom log was 1.8 m, for the

middle log was 4.3 m and for the top log was 6.8 m.

Growth ring characteristics varied more strongly by height position than by CW. Thus, the

ANOVAs showed that LWD, EWP, RW, and R/mm were significantly affected by the log

position in the stem (Table 4.2). Alteyrac et al. (2005) found that growth ring features vary

strongly with height in black spruce, although the magnitude of the variation depended on

the type of wood: juvenile wood (JW) or mature wood (MW). The authors established that

the JW/MW transition appears at around the 20th ring at heights of 2.5 and 5.1 m and even

earlier at height of 7.8 m. Based on the criteria described above, for the largest CW (25.4

mm), the average number of rings involved in the fragmentation process reached 34 (number

of rings from the bark), which combined with the cambial age (number of rings from pith to

bark) allowed to establish that the fragmented sides, at all heights, belong to the MW part of

the logs (Tables 4.1 and 4.3).

In the current work, focus was put on the external part of the log, where chips are produced.

Therefore, growth ring characteristics at different heights were not assessed at the same

cambial age as is usual in wood quality studies (Alteyrac et al. 2005, Xiang et al. 2014). For

instance, the growth ring data analyzed for the largest CW (25.4 mm) corresponded to the

rings between the 54th and the 86th (cambial age) in the bottom log, between the 36th and the

70th in the middle log and between the 27th and the 61th in the top log. Data for each CW for

all log positions in the stem rather corresponded to a comparable calendar year period

(number of rings from the bark). To our knowledge, there are no studies for black spruce

using this approach.

According to Table 4.3, LWD and EWP were significantly different between the bottom and

top logs, increasing their values from a relative height of 1.8 m towards 6.8 m. Even though

LWD increased with the sampling height, RD remained similar given that, at the same time,

the EWP increased. EWD also remained similar for the three sampling heights. As a result,

growth ring density became more heterogeneous as sampling height increased.

113

Table 4.2 F-values obtained from the ANOVAs of the effects of log position in the stem and cutting width on the weighted mean chip thickness, growth ring and knot characteristics, and wood properties of black spruce logs.

Source of variation

WCTa EWD LWD RD EWP RW R/mm TKN TKA BD Shear Splitting MOE MOR

LPSb 3.46c * 0.46 ns 3.49 * 1.03 ns 39.13 ** 6.58 ** 5.92 ** 4.99 * 46.52 ** 9.65 ** 7.40 ** 12.63 ** 5.32 * 5.10 *

CW 82.99 ** 0.15 ns 0.08 ns 1.43 ns 2.05 ns 3.56 * 5.19 ** 19.29 ** 16.01 ** 25.76 ** 1.86 ns 65.73 ** 5.46 ** 5.07 **

LPS*CW 2.21 ns 0.89 ns 0.89 ns 2.17 ns 2.02 ns 1.12 ns 1.30 ns 0.53 ns 1.62 ns 1.93 ns 2.99 * 0.24 ns 2.30 ns 1.81 ns

a WCT (weighted mean chip thickness); EWD (earlywood density); LWD (latewood density); RD (ring density); EWP (earlywood proportion); RW (ring width); R/mm (rings per mm); TKN (total knot number); TKA (total knot area); BD (basic density); MOE (modulus of elasticity); MOR (modulus of rupture). b LPS (log position in the stem); CW (cutting width). c ** significant at the 0.01 probability level; * significant at the 0.05 probability level; ns not significant.

114

Table 4.3 Means of growth ring and knot characteristics, and wood properties of black spruce by log position in the stem and cutting width.

Growth ring and knot characteristics, and

wood properties

Log position in the stema Cutting widthb (mm)

Bottom Middle Top

12.7 19.1 25.4

EWDc (kg/m3) 432 Ad 435 A 436 A 433 A 435 A 435 A

LWD (kg/m3) 698 B 720 A 717 A 712 A 711 A 712 A

RD (kg/m3) 552 A 550 A 543 A 546 A 551 A 549 A

EWP (%) 54 C 59 B 61 A 59 A 57 A 58 A

RW (mm) 0.84 A 0.74 B 0.76 B 0.77 B 0.76 B 0.81 A

R/mm 1.31 B 1.46 A 1.41 A 1.47 A 1.40 AB 1.32 B

TKN 27 B 27 B 32 A 24 C 28 B 35 A

TKA (mm2) 478 C 781 B 1156 A 615 C 756 B 1044 A

BD (kg/m3) 469 A 454 B 448 B 461 A 459 A 452 B

Shear (MPa) 6.7 A 6.5 AB 6.3 B 6.5 A 6.5 A 6.5 A

Splitting (N/mm) 19.8 A 17.5 B 17.2 B 18.9 A 18.2 B 17.3 C

MOE (MPa) 8157 A 8195 A 7798 B 8111 A 8069 A 7970 B

MOR (MPa) 62.9 A 60.7 B 59.9 B 61.1 B 61.6 A 60.8 B

a Log sampling position pooled; b Cutting width pooled; c See footnote of Table 4.2. d Means within a row followed by the same letter are not significantly different at the 5 percent probability level, for each log position and cutting width separately.

The LWD/EWD ratio increased from 1.61 to 1.65 as sampling height increased from 1.8 to

6.8 m. Jyske et al. (2008) reported similar results in Norway spruce, for rings formed during

a same calendar year period. These authors found that EWP increased from the base towards

the top of the tree. However, LWD was highly variable between heights, thus no trend could

be established. Ring width in black spruce showed a negative correlation with log position

in the stem. Hence, narrower rings were present towards the top of the stem. Conversely, RW

in Norway spruce increased along the stem (Jyske et al. 2008). This particular information

would be very interesting especially for the mechanical pulping processes, where the intra-

ring density variation and latewood/earlywood proportion are very important, as latewood

and earlywood fibers behave differently in the refining process (Rudie et al. 1994).

115

The differences in growth ring characteristics among the three CWs were less noticeable.

There was no significant radial variation over ring density features. Only the RW and the

R/mm were significantly affected by the CW (Table 4.2). The multiple comparison tests

showed that RW significantly increased and R/mm decreased as CW increased (Table 4.3).

This is consistent with other studies (Alteyrac et al. 2005, Xiang et al. 2014, Cáceres et al.

2015a) that established that ring width increases from bark to pith in black spruce. These

results were obtained even though growth ring data for 12.7 and 19.1 mm of CW were nested

within data for 25.4 mm of CW.

Knot characteristics such as: TKN and TKA, were significantly affected by log position in

the stem and by the cutting width (Tables 4.2 and 4.3). Actually, the increase in CW (from

the bark inwards) generates an increase in the cant surface (Figure 4.2), which result increases

the number of visible knots in the cant face, as well as their area. The individual knot diameter

was about 5 mm but the bigger knots could measure up to 30 mm in diameter.

Knots are the internal continuation of branches in the tree therefore their size and distribution

in a stem are directly determined by branchiness (Lemieux et al. 2001). Colin and Houllier

(1991, 1992) studied branchiness in Norway spruce and reported that branch diameter

increases from the top of the tree until the maximum lateral extension of the crown and then

it decreases towards the base of the tree. In fact, in the lower part of the tree the branches

belong to the part of the crown where sunlight exposure is very restricted so that their growth

is nearly stopped, and near the ground the branches are dead. This is in accordance with our

results, where the number and size of knots significantly increased from the base to the top

of the stem. Moreover, the individual knot area (TKA divided by TKN) was around 18 mm2

in the bottom log, 29 mm2 in the middle log and 36 mm2 in the top log (Table 4.3).

Basic density is the single most important physical property of wood since most mechanical

properties are closely correlated to this parameter. Wood density varies greatly due to a

number of factors, such as location in a tree, geographic location (altitude and latitude), site

condition (soil, water, and slope), and genetic source (Shmulsky and Jones 2011). Zhang and

Koubaa (2009) summarized average wood density values reported for black spruce grown in

North America between 363 kg/m3 and 455 kg/m3. Previous work on black spruce chip

quality reported mean basic densities of 434 kg/m3 (Hernández and Lessard 1997), 430

116

kg/m3, and 398 kg/m3 (Cáceres et al. 2015a). The present study showed a mean BD of 457

kg/m3, indicating that this particular studied material belongs to the higher density range for

this species. This variation in basic density will have an important effect on the specific wood

consumption of a pulp mill. For the same quantity of pulp, lower wood consumption will be

achieved with a volume of wood chips coming from higher basic density wood in comparison

with wood chips coming from lower basic density wood (Svedman et al. 1998). Moreover,

high density variants within a species generally give better pulp quality; although when

evaluating pulping potential among species, low density varieties are preferred (Rudie et al.

1994). Heger (1974) reported that specific gravity variation along the stem in black spruce

trees described a symmetric parabolic pattern, with higher density at the bottom of the tree

and then decreasing to its lowest point at the middle of the tree and slowly increasing towards

the tree apex. Similar results have been found in this study where BD significantly decreased

from the bottom of the stem upwards, until approximately the middle of the tree, namely the

top log. This behavior could be associated to the latewood proportion variation with height

(Table 4.3), thus wood density has been proven to be directly related to latewood proportion

in conifers (Zobel and van Buijtenen 1989, Saranpää 2003). Also, BD significantly decreased

as CW increased, which is in agreement with the radial variation in BD reported in our

previous work (Cáceres et al. 2015a). Mechanical pulping processes present a high sensitivity

to wood species and wood density variation, which has forced mechanical pulp mills to exert

significantly more interest and control over their wood supply than the average Kraft mills

(Rudie et al. 1994).

The mechanical properties studied were the ones potentially implicated in chip formation.

According to Table 4.2, log position in the stem and CW had a significant effect on

mechanical properties (Table 4.2). In general, the mechanical properties decreased with the

increase of both CW and sampling height (Table 4.3). The effect of the CW is consistent with

the results obtained by Cáceres et al. (2015a). Axial variation in mechanical properties of

black spruce has been little studied so comparisons could not be made.

4.5.2 Weighted mean chip thickness

The chip thickness distribution has a form similar to the normal curve and it can be described

by a weighted mean thickness statistic. This factor takes into account all 2 mm thick groups

117

and it is a useful tool to describe changes in the chip size distribution as a whole. The WCT

was calculated for each cutting condition by using the median value for each 2 mm thickness

class (from 0 to 18 mm). The desired mean chip thickness was 5 mm which is the median

value of the accepts class, established between 2 and 8 mm.

The ANOVA showed that WCT was strongly affected by the CW and weakly affected by

the log position in the stem (Table 4.2). WCT increased as the CW increased. An increase in

the cutting width from 12.7 to 19.1 to 25.4 mm increased the mean chip thickness from 4.79

to 5.18 to 5.44 mm, respectively. Thus, the mean chip thickness obtained from each cutting

width remained close to the target value of 5 mm for all the log positions in the stem (Figure

4.4a). For a small CW, the thickness of the slice cut by each chipping knife is small as well,

thus the strength required to chip formation or rupture will be reached more regularly

producing thinner chips. On the contrary, a bigger cutting width will produce thicker chips.

This is consistent with the results of previous works which established the CW as one of the

main parameters to adjust chip thickness (Hernández and Lessard 1997, Cáceres et al. 2015a).

Nevertheless, previous works have also reported other fragmentation parameters that affect

WCT (Hernández and Quirion 1993, Hernández and Boulanger 1997). Although the

interaction LPS * CW was not statistically significant, Figure 4.4a shows that WCT variation

with CW in the bottom log could be different from the middle and top logs, which both

presented similar behavior. This suggests that the log at the bottom had some particularities

compared to the rest of the stem. Taper and several growth ring and knot characteristics, and

wood properties appeared to be different in the bottom log (Tables 4.1 and 4.3).

The WCT variation with respect to the log sampling height was much lower than with CW

(Figure 4.4b). Chips had the same thickness in the bottom and top logs (5.18 and 5.17 mm

respectively, CWs pooled) and were thinner in the middle log (5.06 mm, CWs pooled). As it

will be explained later, knot characteristics had a very important role in explaining WCT and

chip size distributions (multiple regression analysis and Tables 4.5 and 4.6). Chip thickness

increase from the middle log towards the top log should be associated to the increase of TKN

and TKA with height (Table 4.3). However, it does not explain why the bottom logs produced

thicker chips. Based on the analysis of the bottom logs attributes, their higher taper (Table

4.1) appeared to positively affect the WCT. Taper directly affects the variation in cutting

118

height between the two ends of the log. Hence, the height from the entrance position of the

chipping knife to the bedplate will vary between the small and big end of the log. The

variation between the big and small end cutting heights was higher in the bottom logs due to

their higher taper (30 mm in average compared to 13 mm for the middle and top logs).

According to Kuljich et al. (2015), WCT increases as this height increases. Therefore,

compared to the other logs, the bottom logs produced thicker chips because they were

processed closer to the center of the cutterhead.

Figure 4.4 (a) Weighted mean chip thickness as a function of cutting width for each position in the stem. (b) Weighted mean chip thickness as a function of log position in the stem for each cutting width. Moreover, Figure 4.4b shows that the taper influence on WCT was more important for the

smaller CW (12.7 mm), whereas the effect of knot characteristics was more important for the

bigger CW (25.4 mm). In real sawmill conditions, the size of the cant is set by the cutting

pattern. Therefore, to obtain a cant of uniform dimensions along the log, the CW will vary

throughout the log. Thus, the log taper will determine the CW variation between the small

and big ends. When looking for individual tree optimization, the bottom log will have the

higher taper and diameter, therefore the CW will vary the most compared to the middle and

top logs which have smaller diameter and taper. For instance, if the CW is set at 19.1 mm in

the small end, using the log characteristics of Table 4.1, for the case of a bottom log, the CW

will reach 42.1 mm at the big end, and for the case of a middle and top logs it will reach 29.1

mm at the big end. Therefore, from a practical point of view, sawmills could adjust other

fragmentation parameters, such as the rotation speed and the bedplate position, which also

affect chip thickness (Hernández and Boulanger 1997, Kuljich et al. 2015) to obtain uniform

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

Bottom Middle Top

Wei

ghte

d m

ean

chip

th

ickn

ess

(mm

)

Log position in the stem

12.7 mm 19.1 mm 25.4 mm

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

10 15 20 25 30

Wei

ghte

d m

ean

chip

th

ickn

ess

(mm

)

Cutting width (mm)

Bottom Middle Top

(b)(a)

119

chip dimensions. On the other hand, the number and size of knots appeared to have a more

important role in the increase of WCT at the middle and top logs, especially at bigger CWs

(Figure 4.4a, b). In this respect, sawmills could benefit from the available log scanning

technology to estimate the knottiness in the logs, not only for the optimization of lumber

production but also to adjust the fragmentation parameters in order to obtain uniform chip

dimensions.

One of the goals of this study was to describe and predict chip thickness distribution in a

suitable manner. The multiple linear regressions found the correlations between the studied

explanatory variables and WCT, showing if the CW and the log position in the stem

combined with growth ring and knot characteristics and mechanical properties were good

predictors of WCT. The bottom log dataset was not included in the multiple regression

analysis, because of its particular behavior with respect to the other log positions.

As described previously, the stepwise selection procedure was used to obtain the significant

predictors of chip thickness. Further explanations about this method are given elsewhere

(Cáceres et al. 2015a). The statistical model showed that CW, TKN, LWD, TKA were

significant predictors of WCT (WCT = 5.7 + 0.034 CW + 0.014 TKN - 0.0024 LWD +

0.00014 TKA). This global fit model gave a coefficient of determination of 67.2 % (R2) and

a coefficient of variation of 3.5 %. The regression showed the combined action of all these

variables to predict chip thickness. CW was the most important variable with the biggest

contribution to the R2 of 39.2 %. It was followed by three variables, namely: TKN, LWD,

and TKA with contributions to the R2 of 18.4 %, 6.5 %, and 3.1 %, respectively. The

condition index of the model was 2.9, which indicates that collinearity between the

independent variables was negligible. This model produced a significant R2 explaining

almost 67 % of the variation in WCT, which also indicated that 33 % of WCT variation

remains unexplained. However, the low coefficient of variation showed that the regression

was reasonably consistent.

Overall, WCT can be adjusted using primarily the CW. This is in accordance with our

previous work, which also established CW as the main variable describing WCT (Cáceres et

al. 2015a). TKN and TKA were also important descriptors of WCT. There were good

correlations between WCT and both TKN and TKA (r = 0.68 and 0.66, respectively), as

120

shown in Figure 4.5 for TKN, which was more important in the WCT model. The number

and size of knots within stems are among the most important factors affecting the quality of

end products (Buksnowitz et al. 2010). This appears to be also applicable in chip production

by a chipper-canter. The target WCT obtained by setting the CW, will be positively affected

by the number and size of branches in the processed stems. It is known that black spruce trees

are poorly self-pruned. The tree normally retains its lower dead branches for years which is

reflected in the considerable number of knots in the bottom and middle logs. Pruning could

be an interesting practice to consider in tree plantations, not only because it will increase the

volume of the more valuable clear wood but also because it will reduce the number and size

of knots in the outer core of the stem (Mäkinen et al. 2014). Sylvicultural practices that favor

pruning in natural forests could also be considered.

Figure 4.5 Relationship between the weighted mean chip thickness and the total number of knots (excluding the bottom log dataset).

In this particular study, LWD was the most important ring density component affecting WCT.

Similarly, in a previous study, basic density had an important role explaining chip thickness

variation (Cáceres et al. 2015a). Although these are two different wood quality attributes, our

results indicate that a density increase will be to some extent reflected in WCT decrease. A

study in disc chippers has also found wood density as one of the main variables affecting

4,2

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

6,2

0 10 20 30 40 50 60

Wei

ghte

d m

ean

chip

thic

knes

s (m

m)

Total knot number (TKN)

r = 0.68

121

chip thickness (Twaddle 1997). Thus, the provenance of wood supply enters here into

consideration. Black spruce logs coming from northern forests (higher density) would

produce thinner chips than logs coming from southern forests (lower density) as found in our

previous work (Cáceres et al. 2015a).

4.5.3 Domtar and Williams chip class distributions

To understand the chip formation process as a whole, a detailed analysis of the chip size

distribution was performed. The multivariate analysis of variance (MANOVA) for the

Domtar chip class distributions showed that CW, log position in the stem (excluding the

bottom log dataset), and their interaction significantly affected the chip size. In the case of

the Williams distribution only the CW had a significant effect (Table 4.4). These analyses

took into account the existent dependence among the chip classes, and showed that these

classes are affected differently by log position in the stem and CW. The compositional data

analysis does not allow the comparison of the real values of each class since it works with

proportions. Therefore, an ANOVA for each chip class was done separately for comparison

purposes.

Table 4.4 F-values obtained from compositional data MANOVA of Domtar and Williams chip class distributions.

Source of variation

Domtar chip classes

Williams chip classes

CHa 7.02b ** ni c LWD 6.14 ** 6.74 **

MOE 8.09 ** 6.50 **

R/mm ni 8.39 **

Shear ni 11.59 **

TKA 10.71 ** 5.28 **

TKN 5.85 ** 9.10 ** LPS 3.48 ** 1.30 ns

CW 5.12 ** 17.73 **

LPS*CW 2.92 ** 1.92 ns a See footnote of Table 4.2; CH (cutting height).

b ** significant at the 0.01 probability level; ns not significant. c ni not included in the MANOVA.

122

The covariates that significantly affected the chip thickness distribution (Domtar) were TKA,

MOE, CH, LWD, and TKN (Table 4.4). These results were consistent with the ones obtained

by the multiple regression analysis, which also showed TKA, LWD, and TKN as predictors

of the weighted mean chip thickness. There were two other variables that significantly

affected the chip thickness distribution: MOE and CH. The MOE was the only mechanical

property that affected chip thickness classification. In a previous work on black spruce chip

quality, Cáceres et al. (2015a) reported the MOR instead of MOE. Ultimately, the evidence

showed that among the studied mechanical properties, the bending properties were more

important in the Domtar distribution. The CH significance is most likely due to the difference

between the small and large end diameters in each log, as explained previously. Although the

CW was fixed all along the log, usually there was a difference between both ends of one log.

This difference will depend on log taper and it will vary the height at which the log will be

fragmented with respect to the center of the cutterhead. When the log is closer to the center

of the cutterhead the resulting chips will be thicker (Kuljich et al. 2015). However, this effect

was primarily observed in the bottom logs and to a lesser extent in the middle and top logs.

The width and length chip class distribution (Williams) showed more covariates involved,

including (in order of importance): shear, TKN, R/mm, LWD, MOE and TKA (Table 4.4).

These results showed consistency between both chip size distributions, as some of these

variables were also significant in the Domtar chip class distribution, namely: TKN, LWD,

MOE, and TKA. Nevertheless, the relevance of each variable is different between the

distributions (Table 4.4). The number of rings per mm was the only growth ring characteristic

affecting Williams classification, showing that chip width is more sensible to growth ring

variation. This is in accordance with our previous findings on chip quality of black spruce

(Cáceres et al. 2015a). The chips visual assessment allowed to observe that the chip width

was mostly produced by a rupture tangential to the growth ring, on the earlywood zone, which

gives evidence of the importance of R/mm in the chips width distribution. Knot

characteristics were also significant in the Williams chip size distribution. The presence of

knots appeared to be more important than the size of the knots on the width chip

classification. Among the studied mechanical properties, not only the MOE but also the shear

strength, were significant in the chip width classification. Furthermore, LWD was the most

important density feature whether the chips were classified by thickness or width.

123

Univariate analyses of variance were performed for each chip class of Domtar and Williams

distributions. The significant covariates obtained in the MANOVAs were kept in each class

analysis to observe its specific influence on each chip class. According to Table 4.5, for

Domtar chip class distributions, both CW and log position in the stem significantly

influenced chip thickness. The interaction LPS * CW was poorly represented among Domtar

chip classes. For Williams distribution, only CW significantly affected chip classes, as

previously showed by the MANOVA. This showed that chip classes vary differently with

height position and cutting width.

The covariates affected chip classes individually. For Domtar distribution, TKA had a

significant effect on fragile, accepts and overthick classes, which represent 99% of the total

chips. CH and LWD significantly affected accepts and overthick classes which represent

94% of the chips. Total knot number had a significant effect in fragile and overthick classes,

which represent 14% of the chips. MOE affected significantly overthick class, which

represents around 9% of the chips. The fines were not affected by the studied covariates. For

Williams distribution, R/mm and TKN were the main covariates affecting all chip classes,

almost 100% of the chips. MOE affected 9.5 mm and accepts chip classes, which represents

85% of the chips. Shear significantly affected the pin and accepts chip classes, representing

57% of total chips. LWD affected 9.5 mm chip class which represents 40% of the chips.

These results showed that chip thickness distribution was affected particularly by the

variation of TKA, CH and LWD while the width and length distribution was affected mainly

by R/mm, TKN and MOE variations. Therefore, the chip formation was affected primarily

by the CW and log position in the stem, in addition to the effects associated to the raw

material features, such as: knot characteristics, growth rate (R/mm), ring density (LWD), and

bending properties (MOE).

124

Table 4.5 F-values obtained from the ANOVAs for each Domtar and Williams chip class.

Source of variation

Domtar chip classes Williams chip classes

Fines Fragile chips

Accepts Overthick Oversize Fines Pin

chips 9.5 mm Accepts ≥45mm

CHa 1.11b ns 0.28 ns 14.99 ** 11.23 ** 4.05 * ni c ni ni ni ni

LWD 0.03 ns 1.10 ns 5.12 * 5.58 * 2.74 ns 0.22 ns 0.38 ns 4.12 * 2.03 ns 5.59 *

MOE 0.19 ns 2.57 ns 2.05 ns 4.23 * 4.25 * 1.63 ns 2.85 ns 10.09 ** 6.61 * 3.51 ns

R/mm ni ni ni ni ni 6.97 * 8.39 ** 10.10 ** 5.62 * 4.92 *

Shear ni ni ni ni ni 3.17 ns 9.56 ** 0.40 ns 9.56 ** 0.47 ns

TKA 2.41 ns 5.13 * 33.65 ** 24.43 ** 0.21 ns 4.77 * 2.77 ns 2.79 ns 0.01 ns 0.79 ns

TKN 0.93 ns 11.05 ** 1.77 ns 7.63 ** 0.37 ns 7.88 ** 11.56 ** 9.34 ** 11.16 ** 0.11 ns

LPS 3.71 * 0.09 ns 12.82 ** 12.66 ** 1.59 ns 2.28 ns 1.08 ns 0.91 0.33 ns 0.26 ns

CW 1.20 ns 1.17 ns 11.92 ** 14.43 ** 1.99 ns 6.39 ** 27.91 ** 63.46 ** 42.39 ** 4.13 *

LPS*CW 2.04 ns 0.16 ns 3.03 * 3.20 * 0.70 ns 0.45 ns 2.64 ns 2.30 ns 2.44 ns 1.86 ns a See footnote of Table 4.2, CH (cutting height); b ** significant at the 0.01 probability level, * significant at the 0.05 probability level, ns not significant; c ni not included in the ANOVA.

125

Table 4.6 Domtar and Williams black spruce chip size distributions by cutting width and log position in the stem.

Domtar chip classes Williams chip classes

Fines Fragile Accepts Overthick Oversize Fines Pin chips 9.5 mm Accepts ≥ 45mm

··································(%)·································· ··································(%)··································

CWa (mm)

12.7 1.02 (0.03)b 6.2 (0.2) 87.1 (0.3) 5.7 (0.4) 0.05 (0.02) 3.2 (0.1) 13.6 (0.4) 46.1 (0.9) 37.1 (1.4) 0.02 (0.01)

19.1 0.94 (0.03) 5.0 (0.2) 85.1 (0.5) 8.9 (0.6) 0.10 (0.04) 2.9 (0.1) 11.5 (0.4) 40.3 (1.0) 45.3 (1.4) 0.09 (0.04)

25.4 0.90 (0.02) 4.4 (0.1) 83.4 (0.4) 11.2 (0.4) 0.13 (0.04) 2.8 (0.1) 10.7 (0.4) 34.3 (0.7) 52.1 (0.9) 0.10 (0.03)

LPS

Bottom 0.84 (0.02) 4.9 (0.2) 85.0 (0.4) 9.1 (0.5) 0.05 (0.03) 2.7 (0.1) 11.9 (0.5) 40.4 (1.2) 44.9 (1.6) 0.04 (0.02)

Middle 0.98 (0.03) 5.3 (0.2) 85.7 (0.5) 8.0 (0.6) 0.10 (0.02) 3.0 (0.1) 12.1 (0.4) 41.4 (1.2) 43.4 (1.6) 0.07 (0.03)

Top 1.02 (0.02) 5.2 (0.2) 84.7 (0.5) 9.0 (0.6) 0.14 (0.05) 3.1 (0.1) 11.8 (0.4) 38.9 (1.1) 46.1 (1.5) 0.10 (0.04)

a CW (cutting width), LPS (log position in the stem); b Numbers in parentheses are the standard errors.

126

The global results for Domtar and Williams chip class distributions are shown in Table 4.6.

For the Domtar chip classes, the increase in CW from 12.7 mm to 25.4, produced a decrease

in the fines, fragile chips, and accepts classes, contrary to the increase of the overthick and

oversize classes (Figure 4.6a, c). Similar results were found with the Williams chip classes,

where the fines, pin chips and 9.5 mm classes decreased contrary to the increase in the accepts

and over 45 mm classes (Figure 4.6b, d). Accordingly, accepts and overthick classes from

Domtar were comparable with the 9.5 mm and accepts classes from Williams, respectively.

Nevertheless, the magnitude of the proportions between the comparable classes is very

different (Figure 4.6). Overall, the smaller classes decreased and the larger classes increased,

with the increase in the CW. This is consistent with the behavior of the WCT (Figure 4.4a).

These results are also in agreement with those reported by Hernández and Lessard (1997)

and Cáceres et al. (2015a).

Furthermore, the effect of the log position in the stem showed a mixed behavior. For the chip

thickness distribution (Domtar), fragile chips and accepts classes increased substantially

from the bottom to the middle log and then decreased towards the top log. On the contrary,

the overthick class decreased from the bottom to the middle log and then increased towards

the top log. For Williams distribution a similar trend was found between comparable classes.

For both chip class distributions (Domtar and Williams) the fines and oversize classes

increased from the bottom to the top of the stem. In general, the smaller classes tended to

increase from the bottom to the middle of the stem, to eventually decrease towards the top of

the stem; whereas the bigger classes presented the opposite behavior. The mean behavior of

the chip classes is reflected on the WCT observations (Figure 4.4b).

The choice of the chip dimension assessment in sawmills (Domtar and/or Williams) will

depend on the potential clients for the chips (pulp and paper industries). Based on the pulping

process (chemical and/or mechanical) some industries could select the thickness distribution

or the width and length distribution. The desirable chip class will vary accordingly. Our

results showed that the accepts class of the Domtar distribution almost doubled that of the

Williams distribution. However, it is a current practice in certain pulp industries to accept

up to 20% of the 9.5 mm chip class without penalties to the sawmill.

127

Figure 4.6 (a) Domtar accepts chip class, (b) Williams 9.5 mm chip class, (c) Domtar overthick chip class, and (d) Williams accepts chip class, by cutting width for each log position in the stem.

The results of this study showed the potential benefits of segregating incoming wood in

sawmills. In addition to a well managed forest, sawmills should look into the possibility to

adjust their wood yards to facilitate the segregation of wood raw material. Sawmills could

take advantage of the given knowledge on chip dimension variation due to the knottiness,

taper, and density to adjust the cutting width or other fragmentation parameters to improve

chip size uniformity. The use of advanced log scanners revealing the number and size of

superficial knots could improve the assessment of chip quality beforehand as the number and

size of knots have a major role in the production of overthick and oversized chips in middle

and top logs. It would also be interesting from an economic point of view to classify the logs

knowing that bottom logs would produce thicker chips due to their higher taper. Wood

segregation would certainly be interesting for the pulp mills, since the better knowledge and

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

10 15 20 25 30

Dom

tar

over

thic

k pr

opor

tion

(%)

Cutting width (mm)

Bottom Middle Top

30

35

40

45

50

55

10 15 20 25 30

Wil

liam

s ac

cept

s pr

opor

tion

(%

)

Cutting width (mm)

Bottom Middle Top

(c) (d)

82

83

84

85

86

87

88

89

10 15 20 25 30

Dom

tar

acce

pts

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%)

Cutting width (mm)

Bottom Middle Top

30

35

40

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50

10 15 20 25 30

Wil

liam

s 9.

5 m

m p

ropo

rtio

n (%

)

Cutting width (mm)

Bottom Middle Top

(b)(a)

128

control over the raw material will allow them to adjust their pulping processes for different

paper technical specifications and maximize pulp yields. Similarly, sawmills could take the

innovation lead and seek for other profitable alternatives for wood chips in the near future.

4.6 Conclusions

Dimensions of black spruce chips produced by a chipper-canter were significantly affected

firstly by the cutting width (CW) and secondly by the log position in the stem. The increase

in CW resulted in thicker chips, while the variation of the log position in the stem produced

thicker chips in the bottom and top logs and thinner chips in the middle log. The variation in

knot characteristics up the stem was the main cause of producing thicker chips towards the

top of the stem. However, the production of thicker chips at the bottom logs might be

attributed to their pronounced taper. The most representative variables between thickness

(Domtar) and width and length (Williams) chip class distributions were different. The knot

number appeared to be more important on chip width and the knot size on chip thickness in

black spruce. Wood density had a more predominant role in determining chip thickness, as

growth ring size and bending properties had in chip width. Variation in wood density

attributes, growth rings characteristics and bending properties would appear to have a

considerable role in the chip formation mechanism. Other studies should be conducted to

better understand the chip formation process. Ultimately, chip dimensions can be

appropriately adjusted to uniform dimensions for a specific industry end-use if sawmills will

have more control/knowledge of their wood raw material specific attributes (knottiness,

taper, density, and provenance).

129

Chapitre 5

5 Effects of log position in the stem and commercial thinning on chip size from jack pine logs produced by a chipper-canter

5.1 Résumé

Deux parcelles soumises à une éclaircie commerciale modérée et intensive et une parcelle

témoin ont été échantillonnées dans la région de l'Abitibi-Témiscamingue, au Canada. Un

total de quinze tiges de pin gris (Pinus banksiana Lamb.) a été récoltées et tronçonnées en

trois billes de 2.4 m de long : bas, milieu et haut. Les billes ont été transformées par une

équarrisseuse-fragmenteuse avec trois largeurs de coupe (LC : 12,7, 19,1 et 25,4 mm), en

produisant des copeaux et un équarri de trois faces. Les copeaux ont été évalués selon leur

épaisseur, largeur et longueur (classifications Domtar et Williams). Les caractéristiques des

nœuds (nombre total de nœuds (NTN) et l’aire total des nœuds (ATN)) ont été évaluées dans

les trois faces de l’équarri. Des caractéristiques des cernes (des masses volumiques du bois

initial, bois final (MVBf) et des cernes (MVC), la proportion du bois initial (PBi), la largeur

des cernes et le nombre des cernes par mm (C/mm)), les propriétés mécaniques (cisaillement,

fendillement, module d'élasticité et module de rupture en flexion), et la masse volumique

basale ont été évalués sur des échantillons obtenus séparément à l’intérieur de chaque LC.

L'épaisseur moyenne pondérée (ÉMP) a été significativement affectée par la position de la

bille dans la tige et par la LC. L’ÉMP a augmenté avec la LC. Les copeaux du pin gris étaient

plus épais que les copeaux d’épinette noire lorsqu’ils étaient produits sous les mêmes

paramètres de fragmentation. L’épaisseur des copeaux des billes du bas et du milieu a été

semblable, en raison d'un plus grand défilement dans la bille du bas, ce qui a légèrement

augmenté cette dimension. Les copeaux plus épais ont été produits dans les billes d’en haut

à cause d'une augmentation du NTN et de l’ATN vers le haut de la tige. Des régressions

linéaires multiples ont montré que l’ATN, la LC et la MVC étaient des prédicteurs

significatifs de l’ÉMP. La distribution des dimensions des copeaux a été affectée de façon

130

significative par l’éclaircie commerciale, la position de la bille dans la tige et la LC. Les billes

provenant des parcelles éclaircies sembleraient produire des copeaux des dimensions plus

petites que les billes provenant de la parcelle témoin. De plus, la distribution de l'épaisseur

des copeaux a été affectée principalement par l’ATN et la PBi, tandis que la distribution de

la largeur/longueur l’a été par la PBi, MVBf et le NTN. La taille des copeaux du pin gris est

dans une certaine mesure déterminée par le nombre et la taille des nœuds, les caractéristiques

des cernes et la masse volumique du bois. Ces résultats montrent qu’il y a un intérêt à trier

des billes dans la cour à bois, soit par espèce, par position dans la tige et/ou par la provenance

(peuplements naturels ou éclaircis).

5.2 Abstract

Fifteen stems of jack pine (Pinus banksiana Lamb.) coming from three commercial thinned

(CT) plots (control, moderate, and intensive thinning) in the Abitibi-Témiscamingue region,

Canada, were cross-cut into three 2.4 m length sections: bottom, middle, and top logs. Logs

were processed with a chipper-canter at three cutting widths (CW: 12.7, 19.1, and 25.4 mm),

producing chips and a three faced cant. Chips were assessed by thickness, width, and length

(Domtar and Williams classifications). Knot characteristics (total knot number (TKN) and

area (TKA)) were assessed in the three cant faces. Growth ring attributes (earlywood density,

latewood density (LWD), ring density (RD), earlywood proportion (EWP), ring width, and

rings per mm), mechanical properties (shear, splitting, modulus of elasticity and modulus of

rupture in bending), and basic density were evaluated on samples obtained within each CW

area. The weighted mean chip thickness (WCT) was significantly affected by the log position

in the stem (LPS) and CW. WCT increased as CW increased. Jack pine produce thicker than

black spruce, when they were processed under the same cutting parameters. Thickness of

chips coming from bottom and middle logs was similar due to a greater taper of the bottom

log, which slightly increased this dimension. Thickest chips were produced in the top log due

to a higher TKA and TKN towards the top of the stem. Multiple linear regressions showed

that TKA, CW, and RD were significant predictors of WCT. Chip size distributions were

significantly affected by the CT, LPS, and CW. Thinned stands logs appeared to produced

smaller chips than natural stand logs. Moreover, chip thickness distribution was affected

primarily by TKA and EWP, while the width and length distribution was mainly affected by

131

EWP, LWD, and TKN. Chip size in jack pine is to some degree determined by knot attributes,

growth ring characteristics, and wood density of the raw material. These results suggest the

potential advantage of sorting logs prior to chipping, either by species, log position in the

stem and/or provenance (thinned or natural stands).

5.3 Introduction

In the Eastern Canadian region, wood chips in sawmills are mostly produced by chipper-

canters. This machine processes small diameter softwood logs to produce, both cants and

chips in a same operation. Chips are the principal by-product of sawmills, which have to meet

the quality standards of the pulp and paper industry. They come particularly from balsam fir,

spruces, jack pine, and larch logs (MRN 2013). Within these species, jack pine (Pinus

banksiana) is appropriate for the production of various types of pulps, including mechanical

and chemical pulps (Law and Valade 1994, Zhang and Koubaa 2009).

In recent years, the development of wood manufacturing optimization systems became

essential for the forest products industry. Nowadays, in order to maximize the value from an

individual tree, the manufacturing processes should be based on both external stem geometry

and internal wood characteristics and properties. Moreover, sawmills should implement an

integrated system which also includes the silvicultural practices to enhance forest stand value.

Among silvicultural practices, thinning is mostly used to regulate size, shape, and structure

of tree stems. The purpose of commercial thinning is to increase the diameter growth of

residual trees, which will increase lumber production (Smith et al. 1997). However, stem

form and wood properties can be negatively affected by thinning which is unfavorable for

tree value recovery. Thinning can increase stem taper as a result of proportionately greater

diameter increment in the lower bole than the upper bole. It can also favor the development

of larger diameters, more persistent branches, and associated knots. The thinning effect on

stem form will depend on the timing, intensity, and type of the thinning practice (McKinnon

et al. 2006). Higher stem tapers will complicate log processing and utilization while larger

knots will reduce lumber strength (Zhang et al. 2006) and increase chip size during chipping

(Cáceres et al. 2015a).

132

The characteristics of wood raw material are crucial for chip quality (McGovern 1979) as for

any other wood product. Variation in wood properties will considerably affect pulp properties

and yield (Svedman et al. 1998, Ding et al. 2009). Wood density is often used as an indicator

of wood quality and it influences to a certain extent the forces produced during fragmentation

and chip formation. The within tree-variation in wood density includes radial variation within

the stem from pith to bark, intra-ring variation, and axial variation from the base to the top

of the tree (Zobel and van Buijtenen 1989). Moreover, axial and radial variation in a tree will

inherently affect the size and number of knots (Lemieux et al. 2001). Knots are considered

as defects for most of the wood processes and applications, namely: lumber, veneer, wood-

based products as well as pulp (Buksnowitz et al. 2010). Accordingly, chip formation in a

log will be directly influenced by knot characteristics.

Cutting parameters of the chipper-canter, such as: feed speed, cutting speed, cutting angles,

types of knives, as well as log temperature, and diameter will also affect chip size (Hernández

and Quirion 1993, Hernández and Boulanger 1997). The cutting width also has a marked

effect on chip size. Thus, a decrease in the cutting width would produce a decrease in chip

thickness (Hernández and Lessard 1997, Cáceres et al. 2015a, b). This behavior could be

further influenced by the variation in wood attributes, such as ring growth, ring density, knot

characteristics, basic density, as well as the mechanical properties involved in the

fragmentation, namely: static bending, shear, and splitting. The mechanical properties of

wood are different in the axial, radial, and tangential planes. As a result, when a chipper knife

makes a cut into the log, the forces are not equally transferred in all directions. As a result,

chip dimensions (thickness and width) have a distribution around a statistical mean value

(Smith and Javid 1992).

The distribution and uniformity of the chip dimensions is in fact one of the main attributes in

chip quality. However, dimensions of chips produced at sawmills are not inherently

homogeneous. A lot of material is thus not adequate for pulping purposes and has to be

destined to less profitable uses, such as fuel. Consequently, a gain in the understanding of

wood characteristics at a tree level will contribute to the optimization of chip production, by

improving the chip size distribution. The optimal chip dimensions required to obtain

homogeneous pulping have been widely studied, differing depending on the pulping process

133

and equipment available (Galloway and Thomas 1972, Hartler and Stade 1979, Christie

1986). There is a trend towards more focus on the measurement of chips thickness. The

control of thickness in chips is important in various pulping processes; including: mechanical

pulping (Hoekstra et al. 1983), refiner-mechanical pulping, chemimechanical pulping

(Lönnberg and Robertsén 1986), sulfite pulping (Feiner and Gallay 1962), and Kraft pulping

(Hatton and Keays 1973, Olson et al. 1980, Tikka et al. 1993a). In recent years, the

dimensional consistency of the chips has also become a concern (Wood 1996, Hedenberg

2001, Bjurulf 2005). Broderick et al. (1998) suggested that a greater uniformity in chip feed

can compensate for chips of inadequate nominal size and that chip geometry (all three

dimensions of the chip) could be more significant than a single chip dimension in sulfite

pulping. The degree of chip size homogeneity is also an important factor in the

thermomechanical pulping process (Brill 1985). Consequently, chip dimensions consistency

over time could be achieved by taking into account various parameters, namely: wood

species, provenance, optimization at a tree level, season, and chipping process. In this respect,

segregation of raw material has already been suggested as an option for producing pulps for

different paper technical specifications (Svedman et al. 1998, Duchesne et al. 1997).

Within this context, the goal of this study was to analyze the effects of commercial thinning,

log position in the stem (axial variation), and cutting width (radial variation) on the size

variation of jack pine chips produced by a chipper-canter. The particular influence of the

internal characteristics of the stem, namely growth ring and knot characteristics, mechanical

properties, and basic density on chip formation were considered.

5.4 Methods

5.4.1 Study area and samples

The material for this study came from the township of Cléricy (48°18’N and 78°39’W) in the

Abitibi-Témiscamingue region of Quebec province, Canada. Three different commercial

thinned subplots of jack pine (Pinus banksiana) trees were sampled. The thinning treatments

were applied in a previous work (Goudiaby et al. 2012). Thinning was done during the

nongrowing season of autumn 1998. The stand was even-aged and originated from a forest

fire, with an initial stand basal area of 29.6 m2·ha–1. Two levels of commercial thinning (CT)

134

were applied: moderate thinning (relative density of 0.5) and heavy thinning (relative density

of 0.4) and the control (no thinning with a relative density of 1.0). Thinnings from below

were randomly applied by removing small, poor-quality, and low-vigor trees (Goudiaby et

al. 2012). In winter 2012, 15 jack pine trees were cut down from the permanent sample

subplots (10 m x 20 m) which were installed after thinning. Five trees came from a heavy

thinning subplot, five from a moderate thinning subplot, and the last five from a control

subplot. The selected trees were straight and without decay, aging from 64 to 76 years old

(measured at 50 cm from the ground). Tree diameter at breast height (DBH) ranged from 201

to 230 mm and total tree height from 15 to 19 m. Three logs of approximately 2.5 m of length

were obtained from each stem; one log at its bottom, one at the middle, and one at the top

until a minimum small end diameter of 138 mm. Therefore, the log position in the stem (LPS)

for the middle and top logs was adjusted for each tree depending on the stem height until

reach the target small end diameter. Log characteristics are described in Table 5.1. All logs

were debarked at Kruger sawmill in St-Roch de Mékinac and then stored at -5°C in a freezer

until the beginning of the tests.

The experiment consisted of processing jack pine logs with three cutting widths to evaluate

the influence of the commercial thinning (control, moderate, and heavy), the log position in

the stem (bottom, middle, and top), and the internal wood characteristics of the logs on chip

size distribution.

5.4.2 Fragmentation process

Fragmentation was made with a DK-SPEC cutterhead mounted on a laboratory prototype

chipper-canter. The cutterhead was provided with eight double knives that are joined at an

angle; the longer or chipping knife serves to cut the slice to make chips and the smaller or

canting knife smoothes the surface of the cant. The chipping knife had an angle of 30° and a

rake angle of 49°. The cutterhead had 610 mm in diameter, measured from one knife joint to

the opposite one. The distance of the cutterhead rotation center to the bedplate was

approximately 178 mm (Figure 5.1).

135

Table 5.1 Characteristics of jack pine logs.

Log characteristics

Commercial thinning

Control Moderate Heavy

Log sampling position Bottom Middle Top Bottom Middle Top Bottom Middle Top

Large end (mm)

220 (4.9)a 189 (4.9) 166 (3.6) 208 (4.3) 169 (2.4) 154 (1.8) 233 (7.2) 187 (7.1) 163 (5.8)

Small end (mm)

198 (7.5) 173 (5.2) 146 (2.1) 177 (2.5) 156 (1.4) 138 (3.1) 200 (6.1) 170 (5.7) 146 (4.3)

Taper (mm/m)

9 (22.0) 7 (16.9) 9 (29.2) 13 (19.2) 6 (15.2) 6 (14.5) 14 (16.2) 7 (21.4) 7 (23.4)

a The number in parentheses is the variation coefficient (%)

Figure 5.1 DK-SPEC cutterhead provided with eight set of double knives. The figure shows the infeed region during log fragmentation (bedplate level was fixed).

610 mm

Canting knife Chipping knife

Bedplate level

178 mm Cutting region

136

The fragmentation tests were done with green logs having an average temperature of 14.9°C.

The logs were always fed into the chipper-canter by the small end first. The chipper-canter

makes the primary breakdown of small diameter logs by chipping the sides with a certain

width producing a cant in a single operation. Thus, three cutting widths (CW) were selected

based on the small end diameter in order to have three cut sides per log. The CWs were 12.7,

19.1, and 25.4 mm, measured and marked at both ends of the log before fragmentation

(Figure 5.2). Contrary to what happens in normal operations of a chipper-canter where the

cant width is fixed along the log, in this experiment the focus was given to the CW which

essentially set the section of the log that will be transformed into chips. Therefore, the CW

was kept constant throughout the log to diminish the influence of log taper and cutting height

(CH) on chip fragmentation. The alignment of the CW along the log was made using a laser

beam installed over the log carriage, and which was adjusted by measuring the CW every

200 mm along the log. By averaging all CW values, the target was adjusted with the natural

form of the log.

The rotation and feed speeds were adjusted to 726 rpm and 145 m/min to give a nominal chip

length of 25 mm. Thus, the nominal linear cutting speed was 23.2 m/s calculated at 610 mm

of cutting diameter. The fragmentation process of each log started at 19.1 mm of CW; the

log was then turned 90° and fragmented at 12.7 mm of CW, and finally at 25.4 mm of CW.

To have a similar log infeed position (178 mm) for each CW in the same log, the depth of

the previously removed chipped side was replaced by placing a board of same thickness (19.1

mm or 12.7 mm) under the log before chipping the next condition (Figure 5.1). The logs were

fixed in the log carriage with five hydraulic arms ending with picks. The three-sided cant

obtained was immediately wrapped in polyethylene to maintain its initial moisture content

(MC). After each fragmentation, all chips were collected and placed in plastic bags. The

chipper-canter was carefully cleaned after each fragmentation.

137

Figure 5.2 Cutting width (CW) and cutting height (CH) at the small end of the log. CH draws the segment area that will be fragmented. The figure also shows the strip positions obtained according to the CW at the large and small end diameters of each log.

5.4.3 Chip screening

The chips were air-dried for few days before screening. A representative sample of

approximately two kilograms of chips was taken from each cutting condition using a Domtar

chip separator. The chips were then screened using a Domtar chip classifier which separates

chips according to both thickness and length (Lapointe 1979). Several studies have confirmed

thickness as the most suitable criterion to evaluate chip size distribution (Hoekstra et al. 1983,

Tikka et al. 1993a, Tikka and Tähkänen 1994, Agarwal et al. 1994). The Domtar classifier

retained the following chip classes: fines (material that passes a 4.5 mm diameter screen

hole); fragile chips (chips under 2 mm thick, minus fines); accepts chips (chips from 2 to 4

mm, 4 to 6 mm, and 6 to 8 mm thick), overthick chips (chips over 8 mm thick by 2 mm

classes up to 18 mm), and oversize chips (the fraction retained by the 45 mm diameter screen

hole). This size distribution was used to calculate the weighted mean chip thickness statistic

(WCT) (Hernández and Boulanger 1997, Hernández and Lessard 1997). A LabTech

classifier (similar to Williams classifier), which sorts chips by width and length, is more

efficient in separating the smallest classes. This classifier is however more often used in the

Canadian sawmill industry. The LabTech classifier retained the following chip classes: fines

(material that passes a 4.8 mm diameter screen hole); pin chips (material retained in a 4.8

mm diameter screen hole); 9.5 mm chips (chips retained in a 9.5 mm diameter screen hole),

138

accepts chips (chips retained in screens of 15.9, 22.2, and 28.6 mm of hole diameter), and

oversize chips (the fraction retained by the 45 mm diameter screen hole).

5.4.4 Growth ring characteristics

Before fragmentation, a disc of 50 mm thick (L) was cross-cut from both ends of each log

for growth ring measurements. Thus, growth ring properties measured for each log

corresponded to an average of the small and large end values of each log. The CW position

was carefully marked down in each disc. Discs were dried in a conditioned chamber at

constant temperature (21°C), by gradually reducing the relative humidity (90%, 85% and

60% RH) until reaching an equilibrium moisture content of about 12%. The discs were then

cut following the CW positions into sections of 30 mm in width and finally trimmed into

1.57 mm thick (L) strips (Figure 5.2). Afterwards, the strips were scanned to analyze the

images with WinDendro LA 1600+ software. The number and width of the growth rings from

pith to bark were recorded. The strips were also scanned from bark to pith with an X-ray

densitometer. No extraction was made in the samples prior to scanning. Measurements were

done in the position corresponding to each CW. The following variables were determined:

earlywood density (EWD), latewood density (LWD), ring density (RD), earlywood

proportion (EWP), ring width (RW), and rings per mm (R/mm). Average of growth

characteristics for 12.7 mm, 19.1 mm, and 25.4 mm in width, measured from the bark

inwards, were calculated to correspond with the studied CWs.

5.4.5 Knot assessment

Knot assessment were carried out after log fragmentation. All knots larger than 2 mm were

counted and measured like an ellipse (major and minor diameters) on each face of the three-

sided cant. Each side corresponded to a cant face obtained after chipping with either 12.7,

19.1, or 25.4 mm of CW. The total knot number (TKN) and total knot area (TKA) of each

cant face were then calculated and associated to each CW.

5.4.6 Mechanical tests

The three-sided-cant was used to prepare samples for the mechanical tests. Each cant was

crosscut into three sections to facilitate its handling during sample preparation (Figure 5.3).

Each section was cut longitudinally at the pith level using a bandsaw, for a total of three

139

segments per cant. Samples for mechanical properties were obtained by sawing each segment

in three parts, each part being used for preparing one type of sample (static bending, splitting,

and shear samples). Thus, three adjacent samples of 8 mm-thick were cut closest to the bark

as possible (a, b, and c). Hence, the results could be associated to each CW studied. Values

of sample a were considered for 12.7 mm of CW, mean values for samples a and b for 19.1

mm of CW, and mean values of samples a, b, and c for 25.4 mm of CW (Figure 5.3). Samples

had the growth rings oriented parallel to the tangential surface and were clear of defects. Nine

samples from each cant were obtained for each mechanical test, giving a total of 405 samples

for static bending, splitting, and shear tests, respectively. All samples were manufactured

carefully to maintain their initial moisture content and stored at -18°C until the beginning of

mechanical tests.

The mechanical tests were performed on a universal testing machine equipped with a 5 kN

load cell, following the ASTM D 143-94 (ASTM 1997) standard. Minor adaptations of the

sample dimensions and test speeds were made in order to relate the mechanical properties to

the chipping process. All samples were defrosted over distilled water in a conditioning room

at least 24 hours before testing.

The static bending test was performed to calculate the modulus of rupture (MOR) and

modulus of elasticity (MOE). Specimens had a cross-section of 8 mm (R) x 8 mm (T) and a

length of 140 mm (L). Both the upper support, which carries the load, and the two lower

supports had a radius of 15 mm. The span length was 112 mm and load was applied at a

crosshead rate of 30 mm per min until complete failure.

140

Figure 5.3 Sample distribution for static bending, splitting, and shear tests.

The splitting test was performed following the radial-longitudinal failure plane. Specimens

had a cross-section of 8 mm (R) x 50 mm (T) and a length of 45 mm (L). To distribute the

forces equally, the samples were fixed in the center of jaws before loading. Load was applied

at a rate of 5.0 mm per min until complete failure.

Shear strength test parallel to the grain was carried out in the radial-longitudinal failure plane.

Specimens had a cross-section of 8 mm (R) x 25 mm (T) and a length of 35 mm (L). Load

was applied at a rate of 5.0 mm per min until complete failure.

Immediately after each mechanical test, green volume of each sample was measured by

immersion in water. The samples were then oven-dried at 103˚C during 24 hours to obtain

their oven-dry weight. The MC and basic density (oven-dry mass divided by green volume,

BD) were calculated.

5.4.7 Statistical analyses

Data were analyzed using the Statistical Analysis System (SAS) 9.3 software. Raw data was

first evaluated with the BoxCox method showing the more fitted transformation if required.

141

The data structure followed a split-split-plot design with the thinning treatment in the main

plot, the log position in the stem in the subplot, and the CW in the sub-subplot. A mixed

model of analysis of variance (ANOVA) was used to evaluate the variation in the WCT.

Growth ring and knot characteristics, mechanical and physical properties were analyzed

following the same data structure. Afterwards, a multiple linear regression was done using

the stepwise procedure to determine if these explanatory variables were good predictors of

WCT. A multivariate analysis of variance (MANOVA) was performed using the Aitchison

approach of compositional data (Aitchison 1982) for the Domtar and Williams chip class

distributions. Growth ring and knot characteristics, mechanical, and physical properties were

used as covariates, keeping only the ones that were significant for the model. This approach

uses one of the chip classes as reference and works with the proportion of each one of the

other classes as a function of the reference. Hence, compositional data analysis takes into

account the existing dependence among the classes as they function as a whole and, therefore,

when one class increases another one has to decrease to maintain the same whole. However,

compositional data analysis does not allow the comparison of the real values of each class

since it works with proportions. Consequently, an ANOVA of each class was done

individually. Finally, the normality was verified with Shapiro–Wilk’s test, the homogeneity

of variance was verified with the graphical analysis of residuals, and the collinearity was

verified with the variance inflation factor (VIF) and the condition index.

5.5 Results and Discussion

5.5.1 Growth ring and knots characteristics, basic density, and mechanical properties

The variation in chip dimensions could be affected by the inherent characteristics and

properties of the stems. The variation of the above-mentioned attributes with CT, LPS, and

CW was hence examined. Chips were produced from the external part of the log, using a

constant CW along the log. Wood was specifically affected by the thinning treatment

(moderate and heavy plots) in this part of the log. It follows that, growth ring characteristics

at different heights were not assessed at the same cambial age as it is usual in wood quality

studies (Schneider et al. 2008, Park et al. 2009). For instance, the growth ring data analyzed

for the largest CW (25.4 mm) of the logs from the control plot, corresponded to the rings

142

between the 47th and the 72th year (cambial age) in the bottom log, between the 35th and the

60th in the middle log, and between the 25th and the 49th in the top log. However, chips were

in all cases consistently produced within the mature wood portion of the tree. Data for each

CW at all LPS rather corresponded to a comparable calendar year period (number of rings

from the bark). ANOVAs showed mainly significant simple effects either of CT, LPS, and/or

CW, on some wood attributes (Table 5.2). Accordingly, comparisons tests of the means for

CT, LPS, and CW were done by pooling the data (Table 5.3).

The ANOVAs showed that commercial thinning significantly affected ring growth. The

increase in thinning intensity resulted in the increase of RW and the decrease of R/mm

(Tables 5.2 and 5.3). Similar results have been found by Kasraoui (2011) who studied the

effect of CT in the radial growth of jack pine logs sampled at the same trial site. In general,

jack pine has a positive response to thinning by improving tree growth (Duchesne and Swift

2008, Zhang and Koubaa 2009). According to Goudiaby et al. (2012), enhanced growth after

thinning on jack pine mostly occurs at the stem base and it spreads gradually towards the top

of the tree. This is consistent with our results, where the bottom logs coming from thinned

plots (moderate and heavy) presented the highest taper compared to the middle and top logs

(Table 5.1). Ring density features were not significantly affected by the thinning treatment,

as it was also found by Kasraoui (2011) Thus, the increase in ring growth did not appear to

negatively affect wood density as other studies suggested. However, thinning in previous

studies was applied at stand ages of 26 and 40 years old (Barbour et al. 1999, Schneider et

al. 2008), whereas in this study tree ages at 0 m tree height was 70 years at the time of thinning

(Goudiaby et al. 2012). It has been established that conifers can increase diameter growth in

response to commercial thinning over a wide age range (McKinnon et al. 2006) but it may

not have a negative impact on wood density.

143

Table 5.2 F-values obtained from the ANOVAs of the effects of commercial thinning, log position in the stem and cutting width on the weighted mean chip thickness, growth ring and knot characteristics, and wood properties of jack pine logs.

Source of variation

WCTa EWD LWD RD EWP RW R/mm TKN TKA BD Shear Splitting MOE MOR

CTb 1.97c ns 0.40 ns 1.73 ns 0.06 ns 1.81 ns 20.50 ** 20.67 ** 1.52 ns 1.61 ns 1.45 ns 1.09 ns 1.03 ns 0.37 ns 1.48 ns

LPS 7.97 ** 9.44 ** 3.09 ns 17.5 ** 11.17 ** 4.94 * 4.87 * 34.45 ** 70.69 ** 28.12 ** 5.31 * 46.94 ** 7.00 ** 11.63 **

CT*LPS 2.52 ns 1.27 ns 1.41 ns 1.51 ns 1.48 ns 1.96 ns 1.97 ns 1.10 ns 0.55 ns 0.57 ns 0.25 ns 1.16 ns 2.32 ns 0.82 ns

CW 32.84 ** 0.96 ns 1.69 ns 3.45 * 1.08 ns 3.33 * 3.25 * 33.51 ** 25.64 ** 4.31 * 0.19 ns 0.02 ns 0.34 ns 1.52 ns

CT*CW 0.82 ns 1.06 ns 1.84 ns 1.06 ns 0.1 ns 70.62 ** 70.76 ** 1.33 ns 2.06 ns 2.50 ns 2.27 ns 1.58 ns 1.42 ns 2.11 ns

LPS*CW 0.75 ns 0.84 ns 1.47 ns 0.89 ns 1.07 ns 0.79 ns 0.85 ns 1.03 ns 0.49 ns 0.84 ns 0.58 ns 2.00 ns 1.30 ns 0.20 ns

CT*LPS*CW 0.48 ns 1.08 ns 1.03 ns 1.49 ns 0.58 ns 0.40 ns 0.38 ns 1.21 ns 0.71 ns 1.58 ns 1.75 ns 1.32 ns 0.34 ns 0.45 ns a WCT (weighted mean chip thickness); EWD (earlywood density); LWD (latewood density); RD (ring density); EWP (earlywood proportion); RW (ring width); R/mm (rings per mm); TKN (total knot number); TKA (total knot area); BD (basic density); MOE (modulus of elasticity); MOR (modulus of rupture). b CT (commercial thinning); LPS (log position in the stem); CW (cutting width). c ** significant at the 0.01 probability level; * significant at the 0.05 probability level; ns not significant.

144

Table 5.3 Means of growth ring and knot characteristics, and wood properties of jack pine by commercial thinning, log position in the stem, and cutting width.

Growth ring and knot characteristics, and

wood properties

Commercial thinninga Log position in the stemb Cutting widthc (mm)

Control Moderate Heavy Bottom Middle Top 12.7 19.1 25.4

EWDd (kg/m3) 386 Ae 398 A 392 A 405 A 389 B 382 B 394 A 390 A 392 A

LWD (kg/m3) 774 A 749 A 793 A 787 A 769 A 760 A 780 A 768 A 768 A

RD (kg/m3) 549 A 554 A 553 A 576 A 550 B 530 C 560 A 548 B 548 B

EWP (%) 58 A 55 A 60 A 55 C 58 B 60 A 56 A 58 A 58 A

RW (mm) 0.97 C 1.39 B 1.85 A 1.55 A 1.34 B 1.32 B 1.42 A 1.43 A 1.36 B

R/mm 1.05 A 0.76 B 0.57 C 0.74 B 0.83 A 0.81 A 0.78 A 0.79 A 0.80 A

TKN 13 A 12 A 14 A 9 C 14 B 16 A 10 C 13 B 16 A

TKA (mm2) 1341 A 692 A 834 A 370 C 921 B 1576 A 577 C 914 B 1376 A

BD (kg/m3) 435 A 453 A 459 A 480 A 445 B 422 C 450 A 450 A 447 B

Shear (MPa) 6.6 A 6.8 A 7.0 A 7.2 A 6.7 B 6.5 B 6.8 A 6.8 A 6.8 A

Splitting (N/mm) 18.6 A 19.4 A 19.0 A 20.8 A 18.8 B 17.4 C 19.0 A 19.0 A 19.0 A

MOE (MPa) 6872 A 7113 A 7044 A 7207 A 7283 A 6539 B 6998 A 6996 A 7034 A

MOR (MPa) 58.3 A 63.3 A 62.8 A 64.9 A 62.4 A 57.2 B 61.1 A 61.4 A 61.9 A a Commercial thinning pooled; b Log position in the stem pooled; c Cutting width pooled; d See footnote of Table 5.2. e Means within a row followed by the same letter are not significantly different at the 5 percent probability level, for each parameter separately.

145

Growth ring characteristics varied more strongly with the log position in the stem (LPS).

Thus, the ANOVAs showed that EWD, RD, EWP, RW, and R/mm were significantly

affected by LPS (Table 5.2). EWD and RD significantly decreased from the bottom log to

the top log. LWD followed the same tendency even though the differences were not

significant (Table 5.3). Similar results were found for jack pine, where EWD, LWD, and RD

decreased with the increase in stem height above the cambial age of 10 (Park et al. 2009).

Moreover, RW decreased from the base to the top of the stem, showing also an increase in

the EWP (Table 5.3), which supports that growth rate decreases with stem height. This

behavior has been also reported by Park et al. (2009) for jack pine and Alteyrac et al. (2005)

for black spruce, where narrower rings were found towards the top of the stem.

The differences in growth ring characteristics among the three CWs were smaller. These

differences could have been reduced given that growth ring data of smaller CWs were nested

within data of higher CWs. Even so, RD slightly increased towards the bark, from 548 kg/m3

at 25.4 mm to 560 kg/m3 at 12.7 mm (Table 5.3). These results differ from previous report

on jack pine, where RD reach a stable period after age 30 (Park et al. 2009). Nevertheless,

radial variation in wood density of hard pines may also show continuous linear increase in

mature wood (Panshin and de Zeeuw 1980). RW and the R/mm were significantly affected

by the interaction between CT and CW (Table 5.2). This is explained by the fact that the

radial increment slowed down near to the bark in the control plot, whereas it increased as a

response to the thinning treatment in the moderate and heavy thinned plots.

Knot characteristics such as TKN and TKA, were significantly affected by LPS and CW

(Table 5.2). The number and size of knots significantly increased from the base to the top of

the stem. Accordingly, the individual knot area (TKA divided by TKN) was around 41 mm2

in the bottom log, 66 mm2 in the middle log and 99 mm2 in the top log (Table 5.3). This is in

accordance with the tree branch distribution. Knots are the internal continuation of branches

in the tree in such a way that their size and distribution in the stems are directly determined

by branchiness (Lemieux et al 2001). Colin and Houllier (1991, 1992) reported that branch

diameter in Norway spruce increases from the top of the tree until the maximum lateral

extension of the crown and then it decreases towards the base of the tree. In fact, branches in

146

the lower part of the tree belong to the part of the crown where sunlight exposure is limited

so their growth is almost stopped, and near the ground the branches are dead.

It is clear that as CW increases (from the bark inwards) the cant surface increases (Figure

5.2). This increases the number of visible knots as well as the knot area (Table 5.3). The

mean individual knot diameter was about 8 mm but the biggest knot measured up to 60 mm

in diameter. Knot shape has been described as conical in its live portion and cylindrical in its

dead portion in loblolly pine (Trincado and Burkhart 2008). Thus, once the highest knot

diameter was reached, the branch died and the diameter remained constant thereafter. This

might suggest that the increase in CW reached the transition between the dead and live

portion of the knots, at least for the middle and top logs, which resulted in the increase of the

knot area.

Basic density is the single most important physical property of wood since most mechanical

properties are closely correlated to this parameter. Moreover, basic density has an important

effect on the specific wood consumption of a pulp mill. For the same quantity of pulp, lower

wood consumption will be achieved with a volume of wood chips coming from higher basic

density wood in comparison with wood chips coming from lower basic density wood

(Svedman et al. 1998). Wood density varies greatly due to a number of factors, such as

location in a tree, geographic location (altitude and latitude), site condition (soil, water, and

slope), and genetic source (Shmulsky and Jones 2011). The present study showed that BD

was significantly affected by LPS and CW (Table 5.2). Jack pine BD decreased from the

stem base (480 kg/m3) to the top (422 kg/m3). This behavior is associated to the decrease in

ring density features and latewood proportion with height (Table 5.3). Heger (1974)

described a similar variation pattern for lodgepole pine trees, with higher density at the

bottom of the tree and then decreasing to its lowest point at almost three quarters of total tree

height. Thereafter, specific gravity slowly increases towards the tree apex. Moreover,

previous work has suggested that log sorting by position in the stem based on wood density

could be practiced for jack pine (Duchesne 2006). Radial variation in BD was also

significant, decreasing slightly as CW increased (Table 5.3). This is in agreement with radial

variation in RD which was already discussed, and it also follows the same radial pattern

found for black spruce in our previous works (Cáceres et al. 2015a, b). Overall, control over

147

BD variation is very important for the pulping industries. Mechanical pulping has high

sensitivity to wood species and wood density variation. This has forced mechanical pulp mills

to exert significantly more control over their wood supply than the average Kraft mills (Rudie

et al. 1994). For instance, higher specific gravity of jack pine compared to black spruce could

result in higher energy requirements in refiner pulping of jack pine (Law and Valade 1994).

The mechanical properties studied were the ones potentially implicated in chip formation.

According to Table 5.2, mechanical properties were not affected by the CT treatment nor the

CW, but they were strongly affected by LPS. Shear, splitting, MOE, and MOR decreased as

sampling height increased, following the same behavior of BD (Table 5.3). Axial variation

of bending properties for lumber quality have been studied in precommercial thinned,

commercially thinned, and natural stands of jack pine (Duchesne 2006, Duchesne and Swift

2008, Zhang et al. 2006). The authors also found that MOE and MOR decreased from the

base to the top of the stem.

5.5.2 Weighted mean chip thickness

The chip thickness distribution has a shape similar to the normal curve and it can be described

by a weighted mean thickness statistic. This factor takes into account all 2 mm thick groups

and it is a useful tool to describe changes in the chip size distribution as a whole. The WCT

was calculated for each cutting condition by using the median value for each 2 mm thickness

class (from 0 to 18 mm). The desired mean chip thickness was 5 mm which is the median

value of the accepts class, established between 2 and 8 mm.

The ANOVA showed that WCT was significantly affected by CW and LPS (Table 5.2). As

expected, the increase in the cutting width from 12.7 to 19.1 to 25.4 mm resulted in the

increase of the mean chip thickness from 5.06, 5.32, and 5.59 mm, respectively (Figure 5.4).

This is in accordance with previous studies on WCT variation with black spruce (Hernández

and Lessard 1997, Cáceres et al. 2015a, b). The work of Cáceres et al. (2015b) is particularly

comparable with the present work, knowing that both experiments used the same cutterhead

and fragmentation parameters. The weighted mean chip thickness showed a similar slope for

both species and it was slightly higher for jack pine compared to black spruce for all CWs

(Figure 5.4). Thicker chips in jack pine could be mainly attributed to differences in knot

148

characteristics between the two species. In fact, jack pine showed fewer but bigger knots than

black spruce for all CWs. The former presented an individual knot area of 58, 70, and 86

mm2, and the latter 26, 27, and 30 mm2 for CWs of 12.7, 19.1, and 25.4 mm, respectively.

These results confirm the importance of knot size in WCT variation (Cáceres et al. 2015b).

From a practical point of view, it is worth knowing that chip thickness will vary from one

species to another. Previously, Hernández and Quirion (1993) reported differences in chip

thickness between balsam fir and white spruce chips. Thus, sawmills could take this

information into account when adjusting fragmentation parameters to obtain the desired

WCT.

Figure 5.4 Weighted mean chip thickness as a function of cutting width for jack pine and black spruce logs.

The WCT variation with respect to LPS for each CW is shown in Figure 5.5a. Chips had the

same thickness in the bottom and middle logs (5.26 and 5.24 mm respectively, CWs pooled)

and were thicker in the top log (5.48 mm, CWs pooled). Moreover, WCT increase from the

middle to the top log was greater at larger CWs. This seems to be particularly related to the

increase in knot size and knot number towards the top of the stem (Table 5.3). Previous work

on black spruce also associated chip thickness increase from the middle to the top log to the

respective increase in TKN and TKA (Cáceres et al. 2015b). Figure 5.5a also shows that the

bottom and middle logs presented a similar WCT for all CWs. If we presume more of a linear

relationship between WCT and LPS, then, there was a slight increase of WCT in the bottom

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

10 15 20 25

Wei

ghte

d m

ean

chip

thic

knes

s (m

m)

Cutting width (mm)

Black spruce (Cáceres et al. 2015b) Jack pine

149

logs. Thicker chips in bottom logs of black spruce have been associated to the pronounced

taper present at the base of the stem (Cáceres et al. 2015b). This was also found in jack pine

but to a lesser extent, with an average taper of 12 mm/m in the bottom log compared to 7

mm/m in the middle and top logs (Table 5.1). Taper produces the increase of the cutting

height from the small end towards the big end of the log. As a result, the distance between

the entrance position of the chipping knife and the bedplate will also increase from the small

to the big end of the log. Kuljich et al. (2015) reported that WCT increased as this distance

increased, that is, when the logs are processed closer to the center of the cutterhead (Figure

5.1). The variation of this distance between both ends of the log was 11 mm in the middle

and top logs and 18 mm in the bottom log, which explains why thicker chips were obtained

in the latter.

Although WCT values were not statistically different between the commercial thinning

treatments, Figure 5.5b shows higher WCT in the control plot (5.52 mm, CWs pooled)

compared to the moderate and heavy thinned plots, which both showed a similar WCT (5.23

and 5.22 mm respectively, CWs pooled). Thicker chips in the control plot can be explained

by the presence of bigger knots in this plot compared to the other two (103, 58, and 60

mm2/knot for the control, moderate, and heavy thinned plots respectively) (Table 5.3). Zhang

et al. (2006) also found that branch diameter in trees from the control plot was larger than

that for trees in thinned plots. Interestingly for sawmills, processing jack pine logs from

stands of different thinning intensities will not influence chip thickness. Nevertheless, studies

at a larger scale should be conducted to confirm these results.

150

Figure 5.5 (a) Weighted mean chip thickness as a function of log position in the stem for each cutting width. (b) Weighted mean chip thickness as a function of the commercial thinning treatment for each cutting width.

In order to describe and predict chip thickness in a proper manner, multiple linear regressions

were done to find the correlations between the studied explanatory variables and WCT. The

statistical model showed TKA, CW, and RD as significant predictors of WCT (WCT = 6 +

0.00024 TKA + 0.023 CW - 0.0028 RD). The global fit model gave a coefficient of

determination of 60.5 % (R2) and a coefficient of variation of 4.0 %. TKA was the most

important variable with the greatest contribution to the R2 of 47.8 %. It was followed by CW

and RD with contributions to the R2 of 4.9 % and 7.8 % respectively. The condition index of

the model was 1.7, which indicates that collinearity between the independent variables was

negligible. The regression showed the combined action of all these variables to predict chip

thickness. The correlation of WCT with TKA (r = 0.69) was stronger than the one obtained

with CW (r = 0.42), which placed it as the principal descriptor of WCT for jack pine.

Nevertheless, CW importance in chip formation is crucial as it is the fragmentation parameter

that establish the size for thickness of the slice of wood that will be transformed into chips

(Hernández and Lessard 1997, Cáceres et al. 2015a, b). In fact, the thicker chips were the

ones that appear to have a better correlation with TKA (Figure 5.6) than with CW. Previous

works on black spruce established CW as the main variable describing WCT (Cáceres et al.

2015a, b) and TKN as the second most important one (Cáceres et al. 2015b). A three-

dimensional reconstruction of jack pine and black spruce logs coming from the base of the

stem showed that the size and distribution of knots between these species are clearly different.

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

Bottom Middle Top

Wei

ghte

d ch

ip m

ean

thic

knes

s (m

m)

Log position in the stem

12.7 19.1 25.4

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

Control Moderate Heavy

Wei

ghte

d m

ean

chip

th

ickn

ess

(mm

)

Commercial thinning

12.7 19.1 25.4

(a) (b)

151

Jack pine presented less but bigger knots, whereas black spruce had more but smaller knots

(Duchateau et al. 2013). This was also observed in this work and previous work of Cáceres

et al. (2015b). This indicates that the importance of knot attributes over WCT might vary

according to the particular characteristics of each species. In general, the number and size of

knots within stems have been proven to be the main factors affecting the quality of end

products (Buksnowitz et al. 2010). Previous studies have reported knot size as the main

lumber downgrading defect in thinned and unthinned stands of jack pine (Zhang et al. 2006,

Duchesne 2006, Duchesne and Swift 2008). Thus, knots can be considered as one of the most

serious problems with jack pine wood and chip quality.

In this study, RD was the most important ring density feature affecting WCT. Our results

indicated that the decrease in WCT is somewhat related to an increase of density. Previous

works on black spruce have also found that chip thickness decreased as BD and LWD

increased (Cáceres et al. 2015a, b). A study in disc chippers also reported that chip thickness

was negatively affected by wood density (Twaddle 1997). Variation in wood density might

be attributed to different factors. In this study, the log height position significantly affected

wood density, which decreased steadily from the bottom to the top of the stem (Table 5.3).

Thus, normally we would expect thinner chips from the bottom logs and thicker chips from

the top logs. However, chip thickness in the bottom logs would be slightly increased due to

log taper, as it has been previously explained. This indicates that there will be a good potential

for log segregation (mainly top logs) in the improvement of chip thickness control. This is

consistent with previous works on jack pine where log sorting by position in the stem based

on wood density have been already suggested for lumber yield optimisation (Duchesne

2006).

152

Figure 5.6 Relationship between the weighted mean chip thickness and the total knot area.

5.5.3 Domtar and Williams chip class distributions

Domtar and Williams chip class distributions have to follow the required quality standards

of the pulp and paper industries. Sawmills aim to maximize the chip volume of the accepts

class and minimize the volume of the other classes. In Quebec, the overthick class (from

Domtar) and the 9.5 mm class (from Williams) have a threshold of about 20 % of the total

chip volume. This threshold may change from one industry to another. The chip size

classification used at sawmills (Domtar and/or Williams) is established by the pulp and paper

industries and it depends on their pulping processes (mechanical and/or chemical pulping).

Multivariate analysis of variance (MANOVA) for Domtar and Williams chip class

distributions were done in order to understand the chip formation process as a whole. Table

5.4 shows that CT, LPS and CW significantly affected thickness distribution (Domtar), as

well as width/length distribution (Williams). The Williams distribution showed significant

interactions between CT, LPS and CW, but no further focus was given to them because they

were poorly represented in the individual chip class analyses (Table 5.5). They also had little

importance in terms of chip volume and there were no practical implications.

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

Wei

ghte

d m

ean

chip

thic

knes

s (m

m)

Total knot area (mm2)

r = 0.69

153

Table 5.4 F-values obtained from compositional data MANOVA of Domtar and Williams chip class distributions.

Source of variation

Domtar chip classes

Williams chip classes

TKNa ni b 17.14c ** TKA 16.51 ** 16.67 ** LWD 13.24 ** 13.92 ** EWP 7.15 ** 11.08 ** Shear ni 7.30 ** MOR 6.70 ** ni CT 3.13 ** 6.88 ** LPS 2.37 * 2.21 * CT*LPS 1.31 ns 1.64 ns CW 10.34 ** 13.06 ** CT*CW 0.73 ns 2.23 ** LPS*CW 0.99 ns 2.14 ** CT*LPS*CW 1.41 ns 2.99 **

a See footnote of Table 5.2, b ni not included in the MANOVA, c ** significant at the 0.01 probability level; * significant at the 0.05 probability level; ns not significant

MANOVAs took into account the existent dependence among the chip classes, and showed

that they are affected differently by CT, LPS and CW. In addition, Domtar distribution was

significantly affected by TKA, LWD, EWP, and MOR as covariates (Table 5.4). In a similar

analysis, previous study on black spruce reported TKA, CH, LWD, MOE and TKN as main

covariates (Cáceres et al. 2015b). Thus, among the studied wood characteristics and

properties; knot size, wood density, and bending properties appeared to be the more relevant

on the chip thickness distribution for both species.

For the width/length chip class distribution, the significant covariates were TKN, TKA,

LWD, EWP, and shear (Table 5.4). These results showed consistency between both chip size

distributions, as some of these variables were also significant in the Domtar chip class

distribution, namely: TKA, LWD, and EWP. Moreover, a comparison with results of Cáceres

et al. (2015b) on black spruce, allowed to state that knot characteristics, wood density, and

shear strength were the main wood attributes affecting Williams distribution in both species.

154

It has been reported before that the width/length distribution on black spruce was strongly

affected by the R/mm (Cáceres et al. 2015a, b). Surprisingly, it was not the case for jack pine.

However, the R/mm effect might be reflected through the CT main effect, which significantly

affected ring growth, as previously explained. A visual assessment of chips showed that the

wood failure that provokes chip width formation is usually found in the TL plane, on the

earlywood zone, which makes it more sensible to growth ring variation.

Earlywood proportion was the only growth ring characteristic affecting both distributions

(Table 5.4) but which has not been found significant for black spruce in our previous studies

(Cáceres et al. 2015a, b). EWP significance might be related to the anatomical features of

each species. Jack pine growth rings have an abrupt transition from earlywood to latewood

whereas black spruce growth rings have a gradual transition (Panshin and de Zeeuw 1980).

Hence, the earlywood zone is better delimited in the former than the latter and it may have

an influence on the chip formation mechanism. In addition, average RW in jack pine was 1.4

mm (Table 5.3) while it was only 0.8 mm in black spruce (Cáceres et al. 2015a, b), which

means that for a same CW, jack pine presented fewer rings than black spruce. This indicates

that for an average EWP of 58% for both species, the earlywood zone was larger in jack pine

than in black spruce. Consequently, for a specific CW, jack pine presented a larger area

available for wood rupture but less frequent, which seems to influence chip size distributions.

Similarly, a previous study on chip formation in disc chippers stated that the frequency with

which the knife encounters a zone of weakness that induces a crack formation was an

important factor in the variation of chip thickness (Twaddle 1997).

Table 5.5 shows the results for the univariate analyses of variance performed for each chip

class of Domtar and Williams distributions. The significant covariates obtained in the

MANOVAs were kept in each chip class analysis to observe its specific influence on each of

them. Moreover, the global results for Domtar and Williams chip class distributions by CT,

LPS and CW are shown in Table 5.6. All of Domtar and Williams chip classes, except for

oversize chips and chips ≥ 45 mm, respectively, were significantly affected by the CW. As

CW increased from 12.7 to 25.4 mm, the smaller classes (for Domtar: fines, fragile, and

accepts, chip classes and for Williams: fines, pin chips, and 9.5 mm, chip classes) decreased

and the bigger ones (for Domtar the overthick chip class and for Williams the accepts chip

155

class) increased (Table 5.6). This behavior was also observed and explained in detail by

Cáceres et al. (2015b).

Domtar accepts chip class was significantly influenced by CT as well, which also had a

significant effect over almost all Williams chip classes, except on fines. However, these

results must be interpreted carefully because the number of trees sampled per thinning

treatment was small. For the chip thickness distribution, the accepts chip class increased,

from no thinning (control), to moderate, and then to intensive thinning. Thus the higher

proportion of accepts chips was obtained from the latter. For the width/length chip

distribution, the differences were found between the control plot and both thinned plots

indistinctively (moderate and intensive thinned plots). In that case, the fines, pin chips, and

9.5 mm classes increased contrary to the decrease in the accepts class, from the control to the

thinned plots. Thus, logs from thinned plots produced more narrow chips than logs from the

control plot. However, the higher proportion of the accepts chip class came from the control

plot. The log position in the stem affected the Domtar accepts and overthick chip classes.

These chips classes were similar between the bottom and middle logs and then decreased

towards the top for the accepts and increased for the overthick. The LPS effect on Williams

chip classes was found significant over the fines and chips ≥ 45 mm, which both increased

from the base to the top of the stem.

156

Table 5.5 F-values obtained from the ANOVAs for each Domtar and Williams chip class.

Source of variation

Domtar chip classes Williams chip classes

Fines Fragile chips

Accepts Overthick Oversize

Fines Pin chips 9.5 mm Accepts ≥45mm

TKNa ni b ni ni ni ni 7.74c ** 19.37 ** 1.47 ns 9.90 ** 0.57 ns TKA 0.89 ns 1.67 ns 35.82 ** 32.46 ** 9.44 ** 0.24 ns 0.07 ns 5.74 * 0.26 ns 8.95 **

LWD 0.04 ns 7.54 ** 2.52 ns 4.68 * 7.15 ** 0.75 ns 10.60 ** 11.71 ** 15.41 ** 9.43 ns

EWP 0.01 ns 23.7 ** 9.76 ** 12.92 ** 0.24 ns 8.78 ** 27.08 ** 19.10 ** 26.51 ** 0.02 ns

Shear ni ni ni ni ni 4.64 * 0.12 ns 0.49 ns 0.44 ns 7.72 **

MOR 10.46 ** 3.49 ns 0.05 ns 1.10 ns 0.13 ns ni ni ni ni ni

CT 1.99 ns 2.32 ns 4.07 * 1.28 ns 2.05 ns 2.53 ns 11.34 ** 5.80 * 10.63 ** 7.89 ** LPS 1.08 ns 2.86 ns 4.39 * 4.51 * 0.11 ns 7.11 ** 2.40 ns 0.29 ns 0.50 ns 3.86 * CT*LPS 0.91 ns 0.62 ns 1.00 ns 0.94 ns 1.13 ns 0.88 ns 0.69 ns 1.26 ns 0.57 ns 1.93 ns CW 20.21** 23.45 ** 3.64 * 17.9 ** 0.20 ns 13.97 ** 7.81 ** 24.77 ** 26.61 ** 0.60 ns CT*CW 1.18 ns 0.48 ns 0.79 ns 1.47 ns 0.62 ns 1.60 ns 3.61 * 2.15 ns 2.00 ns 3.41 * LPS*CW 1.30 ns 2.58 ns 1.38 ns 0.25 ns 1.14 ns 3.00 * 1.35 ns 0.19 ns 0.63 ns 0.68 ns CT*LPS*CW 1.41 ns 1.10 ns 1.38 ns 1.08 ns 0.57 ns 3.18 ** 2.10 ns 0.62 ns 0.54 ns 1.48 ns a See footnote of Table 5.2, b ni not included in the ANOVA, c ** significant at the 0.01 probability level; * significant at the 0.05 probability level; ns not significant

157

Table 5.6 Domtar and Williams jack pine chip size distributions by commercial thinning, log position in the stem and cutting width.

Control 1.17 (0.04)b 4.6 (0.2) 82.7 (0.7) 11.3 (0.8) 0.22 (0.08) 3.3 (0.2) 11.4 (0.4) 36.5 (1.1) 48.5 (1.5) 0.4 (0.2)

Moderate 1.18 (0.04) 5.3 (0.2) 83.9 (0.5) 9.5 (0.6) 0.10 (0.03) 3.7 (0.2) 14.7 (0.5) 40.6 (0.9) 41.0 (1.4) 0.10 (0.03)Intensive 1.24 (0.03) 4.7 (0.2) 85.2 (0.4) 8.8 (0.5) 0.14 (0.04) 3.7 (0.1) 14.4 (0.5) 40.3 (0.7) 41.5 (1.1) 0.02 (0.02)Bottom 1.14 (0.04) 4.7 (0.2) 84.7 (0.4) 9.4 (0.6) 0.09 (0.03) 3.3 (0.2) 14.2 (0.5) 41.4 (0.9) 41.0 (1.4) 0.02 (0.01)Middle 1.15 (0.04) 5.0 (0.2) 84.6 (0.4) 9.1 (0.5) 0.10 (0.02) 3.5 (0.2) 13.7 (0.5) 39.2 (0.9) 43.5 (1.4) 0.11 (0.04)

Top 1.31 (0.04) 4.9 (0.2) 82.5 (0.7) 11.1 (0.8) 0.27 (0.08) 3.8 (0.4) 12.6 (0.4) 36.8 (0.9) 46.4 (1.3) 0.4 (0.2)12.7 1.35 (0.04) 5.8 (0.2) 85.2 (0.4) 7.6 (0.4) 0.11 (0.04) 4.2 (0.2) 15.3 (0.5) 43.4 (0.8) 37.0 (1.2) 0.04 (0.02)19.1 1.17 (0.03) 4.8 (0.2) 84.4 (0.6) 9.5 (0.7) 0.13 (0.03) 3.5 (0.1) 13.3 (0.3) 39.3 (0.7) 43.6 (0.9) 0.2 (0.1)25.4 1.07 (0.03) 4.0 (0.2) 82.1 (0.6) 12.6 (0.6) 0.22 (0.07) 2.9 (0.1) 11.8 (0.5) 34.7 (0.8) 50.3 (1.2) 0.3 (0.1)

Overthick OversizeDomtar chip classes Williams chip classes

CW (mm)

LPS

a CT (Commercial thinning); LPS (log position in the stem); CW (cutting width). b Numbers in parentheses are the standard errors.

CTa

Fines Pin chips 9.5 mm Accepts ≥ 45mm··································(%)·································· ··································(%)··································

Fines Fragile Accepts

158

Cutting width proved to have a crucial role in the chip size distribution, as it was previously

stated and can be also found in our studies of black spruce chip size distribution (Cáceres et

al. 2015a, b). Interestingly, the commercial thinning treatment, through the increase of ring

width, should also be taken into account in the variation of both chip distributions. Similarly,

the log position in the stem should be considered in the chip thickness variation.

The covariates affected chip classes individually. For Domtar distribution, TKA had a

significant effect on accepts, overthick, and oversize classes, which represented 94% of the

total chips. EWP significantly affected fragile, accepts, and overthick classes, representing

about 99% of the chips. LWD had a significant effect on fragile, overthick, and oversize

classes, which represented 15% of the chips. MOR significantly affected fines, which were

1% of the chips. For Williams distribution, EWP was the main covariate affecting almost

100% of the chips. LWD affected pin chips, 9.5 mm, and accepts chip classes, which

represented 96% of the chips. TKN had a significant effect on fines, pin chips, and accepts

chip classes, representing 61% of total chips. TKA significantly affected 9.5 mm chip class

and chips ≥ 45 mm, which represented 40% of the chips. Shear had an influence on less of

4% of the chips (fines and chips ≥ 45 mm). In general, these results showed that chip

thickness distribution was mainly affected by the variation in TKA and EWP while the

width/length distribution was particularly affected by EWP, LWD, and TKN variations. The

size of knots appeared to be critical in chip dimension. The visual examination of the chips

indicated that wood failure will go around the knot (mostly in bigger ones) during chip

formation, determining to some point the chip dimension (thickness and/or width). Hartler

(1996) mentioned that the oversized and in particular the overthick chip fraction contains a

fairly large percentage of knotwood which deteriorates pulp quality. The use of advanced log

scanners has been already suggested by Cáceres et al. (2015b) to help in the detection of

superficial knots which could improve the assessment of chip quality beforehand.

Overall, the chip formation was affected primarily by the CW and secondarily by CT and

LPS, besides from the effects associated to the wood inherent attributes, namely: knot

characteristics, earlywood proportion, ring density (LWD). Log processing with a chipper-

canter generates a complex mechanism of chip formation, which is still not fully understood.

Even though the cutterhead and the fragmentation parameters were the same between this

159

experiment and Cáceres et al. (2015b), we observed that the raw material variation, which

includes: the species with its intrinsic characteristics described here, and the increase of

growth rate by commercial thinning treatments (control, moderate, and heavy), had an impact

over the chip dimension. Accordingly, sawmills could benefit of the given knowledge on

chip size variation due to the species, growth ring characteristics, knottiness, density, and

stem form (taper), to adjust the cutting width or other fragmentation parameters to improve

chip size uniformity. There is a good potential for log sorting implementation in woodyards.

Log classification either by species, position in the stem and/or commercial thinning

treatment could be interesting from an economic point of view. Pulp mills can certainly take

advantage of log classification, because a better control over the raw material allow them to

adjust the pulping processes for different paper technical specifications and maximize pulp

yields.

5.6 Conclusions

Jack pine chip size distribution was significantly affected firstly by the cutting width (CW)

and then by log position in the stem (LPS) and the commercial thinning (CT) treatment.

Thicker chips were produced as CW increased. Jack pine had higher mean chip thickness

compared to black spruce processed under the same machining conditions. Bottom and

middle logs produced similar chip thickness, which increased when processing top logs. The

increase in knot size was the main cause of producing thicker chips towards the top of the

stem, but might also be associated to the decrease of wood density with stem height. A greater

taper in the bottom log increased the chip thickness, reaching a same value than that of the

middle log. Jack pine logs coming from thinned stands seem to produce chips of smaller

dimensions compared to logs from a natural stand. However, these results should be

interpreted with caution due to the small sample size. The knot size and number, latewood

density, and earlywood proportion were important in chip size distribution variations. These

wood attributes had a considerable role in the chip formation mechanism with a chipper

canter. Other studies should be conducted to better understand the chip formation process.

Ultimately, the optimisation of chip dimensions and uniformity for a specific industry end-

use can be obtained through the knowledge of the wood raw material characteristics (species,

ring growth variation, knottiness, stem form (taper), density, and provenance).

160

Conclusion générale

Le but principal de cette thèse était d’évaluer l’effet des différents attributs de la qualité du

bois sur la variation des dimensions des copeaux d’épinette noire et du pin gris produits par

une équarrisseuse-fragmenteuse. Le travail a ainsi été divisé en trois volets principaux. Le

premier volet a étudié l’effet de la provenance de la matière première. À cet égard, on a choisi

des billes d’épinette noire de deux sites comportant des taux de croissance, des masses

volumiques et des propriétés mécaniques distinctes. Les billes provenaient ainsi de la forêt

Montmorency et de la région de Chibougamau, localisées à 47° latitude N et 50° latitude N

dans la forêt boréale du Québec, respectivement.

Le deuxième volet visait à évaluer la variation axiale des attributs du bois d’épinette noire le

long de la tige. Quinze arbres ont été abattus et tronçonnés en trois billes (du bas, du milieu

et du haut de la tige jusqu’à environ 130 mm de diamètre au petit bout). On a ainsi tenu

compte, du défilement et de la forme de la tige, des caractéristiques des nœuds et des

propriétés internes du bois qui pouvaient varier selon la position de la bille dans l’arbre.

Enfin, le troisième volet a eu pour but d'analyser les effets de l'intensité de l’éclaircie

commerciale, en plus de la position de la bille dans l’arbre sur l’essence du pin gris. Deux

parcelles soumises à une éclaircie commerciale modérée et intensive et une parcelle témoin

ont été échantillonnées. Cinq arbres par parcelle ont été abattus et tronçonnés en trois billes

(du bas, du milieu et du haut). En général, le pin gris a une réponse positive à l’éclaircie, en

augmentant sa croissance en diamètre. Toutefois, l’éclaircie peut conduire à une

augmentation du défilement de la tige, à favoriser le développement des branches de plus

grand diamètre et plus persistantes, à augmenter le nombre et le volume des nœuds. Cette

réponse de l’arbre à l’éclaircie conduit à des conditions défavorables pour l’optimisation de

l’utilisation de l'arbre, incluant entre autres la production de copeaux papetiers de qualité.

Différents attributs de la qualité du bois ont été mesurés, tels que : la croissance des cernes,

la masse volumique des cernes, les caractéristiques des nœuds, la masse volumique basale,

ainsi que les propriétés mécaniques potentiellement impliquées lors de la fragmentation,

soient : la flexion statique, le cisaillement et le fendillement. Ces caractéristiques ont été

161

évaluées dans les régions des billes utilisées pour faire la fragmentation. Les billes ont été

transformées avec une équarrisseuse-fragmenteuse en utilisant trois largeurs de coupe.

Les dimensions des copeaux tels que : l’épaisseur, la largeur et la longueur ont été classées

en utilisant des tamis conçus à cet effet. Les distributions des dimensions de copeaux ont été

analysées dans leur ensemble pour comprendre le processus de formation des copeaux. La

distribution de l’épaisseur des copeaux a permis de calculer l’épaisseur moyenne pondérée

pour analyser les changements de la taille des copeaux d’une manière plus globale. De plus,

des corrélations ont été établies entre les attributs de qualité du bois étudiés et l'épaisseur

moyenne des copeaux.

Les principales conclusions qui ont pu être tirées de ce travail sont les suivantes :

Pour le premier volet :

Les billes d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency ont présenté un taux de

croissance plus élevé ainsi qu’une masse volumique des cernes inférieure, par rapport

aux billes provenant de la région de Chibougamau. Les propriétés mécaniques et la masse

volumique basale des billes de Chibougamau étaient supérieures à celles provenant de la

forêt Montmorency.

Les dimensions des copeaux ont été significativement affectées en premier lieu, par la

largeur de coupe et en deuxième lieu, par la provenance des billes.

L'augmentation de la largeur de coupe a produit des copeaux plus épais, c’est-à-dire un

volume plus faible des copeaux dans les classes plus petites et un volume plus élevé dans

les classes plus grandes et cela pour les deux provenances des billes.

La largeur de coupe est directement associée à la surface de fragmentation de la tranche

découpée par chaque couteau de fragmentation. La contrainte de rupture nécessaire pour

la formation des copeaux sera atteinte plus régulièrement au fur et à mesure que la largeur

de coupe diminue, ce qui produira des copeaux plus minces. Au contraire, une largeur de

coupe plus grande produira des copeaux plus épais.

La distribution de l’épaisseur des copeaux a été affectée surtout par la masse volumique

basale et par le MOR, tandis que la distribution de largeur/longueur des copeaux l’a été

par le nombre de cernes par mm.

162

L’évaluation visuelle des copeaux a permis d’observer que la largeur des copeaux s’est

formée essentiellement par une rupture tangentielle dans le cerne, sur la zone de bois

initial. Une augmentation de la largeur de coupe comportera un plus grand nombre de

cernes ainsi que des bandes de bois initial. Cela augmentera la possibilité que la tranche

de bois se fendille plus régulièrement dans le plan tangentiel-longitudinal, ce qui se

traduirait par des copeaux plus étroits.

À une largeur de coupe donnée, une bille provenant d'un site à croissance lente avec des

attributs de masse volumique des cernes, de masse volumique basale et des propriétés

mécaniques (fendillement, cisaillement et flexion statique) élevées produira des copeaux

plus minces. Cet effet sera plus important lors de la fragmentation à des largeurs de coupe

plus faibles.

Pour le deuxième volet :

La variation de l’épaisseur des copeaux avec la largeur de coupe a été beaucoup plus

importante que la variation obtenue à différentes positions dans la tige. L'augmentation

de la largeur de coupe a produit des copeaux plus épais tout au long de la tige tandis que

la variation de la position de la bille dans la tige a produit des copeaux plus épais dans

les billes du bas et du haut et des copeaux plus minces dans la bille du milieu.

L’augmentation du nombre et de la taille des nœuds avec la hauteur était la cause

principale de la production des copeaux plus épais vers le haut de la tige, surtout à des

largeurs de coupe plus grandes. Cependant, la production de copeaux plus épais dans les

billes du bas a été attribuée à leur défilement plus prononcé, principalement à des largeurs

de coupe plus petites.

Le défilement plus important présent dans les billes du bas a provoqué une augmentation

de la différence de la hauteur de coupe entre le petit et le gros bout de la bille. Ainsi, les

billes du bas ont produit des copeaux plus épais parce qu'elles ont été fragmentées plus

près du centre de rotation de la tête porte-outils.

L’épaisseur moyenne pondérée pourrait être décrite adéquatement en utilisant d’abord la

largeur de coupe. Ensuite, elle sera affectée positivement par le nombre et la taille des

nœuds dans les billes et négativement par une augmentation de la masse volumique.

163

Les distributions des dimensions des copeaux ont été significativement affectées d’une

part par la largeur de coupe et d'autre part par la position de la bille dans la tige. En fait,

l'augmentation de la largeur de coupe a diminué la proportion des classes des copeaux

plus petites et a augmenté la proportion des classes de copeaux plus grands. De plus, les

classes plus petites ont augmenté du bas vers le milieu de la tige, pour diminuer ensuite

vers le haut de la tige. Les classes plus grandes ont présenté le comportement inverse. Le

comportement moyen des classes de copeaux correspond bien avec les observations de

leur épaisseur moyenne pondérée.

La distribution de l’épaisseur des copeaux a été affectée principalement par la surface

totale des nœuds, la hauteur de coupe et la masse volumique du bois final. En outre, la

distribution de la largeur/longueur des copeaux a été affectée notamment par le nombre

de cernes par mm, le nombre total des nœuds et le MOE.

La variation des caractéristiques des nœuds, des attributs de la masse volumique et de

croissance des cernes et les propriétés de flexion sembleraient avoir un rôle prépondérant

dans le mécanisme de formation des copeaux.

Pour le troisième volet :

L’épaisseur des copeaux du pin gris a augmenté à mesure que la largeur de coupe

augmente.

Les billes du bas et du milieu ont produit des copeaux d’épaisseur similaire dû au fait que

la bille du bas a eu un défilement plus prononcé, ce qui a fait augmenter légèrement

l’épaisseur des copeaux.

La bille du haut a produit les copeaux les plus épais dû principalement à l'augmentation

de la taille des nœuds vers le haut de la tige, bien que cela puisse également être associé

à la diminution de la masse volumique du bois avec la hauteur dans la tige.

Le pin gris a produit des copeaux plus épais en comparaison à l’épinette noire, produits

tous les deux sous les mêmes paramètres de coupe. Cela pourrait être attribué aux

différences dans les caractéristiques des nœuds entre les deux espèces.

Les billes du pin gris provenant de peuplements éclaircis sembleraient produire des

copeaux de plus petites dimensions par rapport aux billes d'un peuplement naturel.

164

Toutefois, ces résultats doivent être interprétés avec prudence en raison de la petite taille

de l'échantillon.

Les copeaux plus épais seraient mieux corrélés avec la taille des nœuds qu'avec la largeur

de coupe. Cela indiquerait un rôle très important des nœuds sur l’épaisseur moyenne

pondérée qui varierait selon les caractéristiques particulières de chaque espèce.

Les distributions des dimensions des copeaux du pin gris ont été significativement

affectées dans l’ordre, par la largeur de coupe, puis par la position de la bille dans la tige

et par le traitement d’éclaircie commerciale.

La distribution de l’épaisseur des copeaux a été affectée principalement par la surface

totale des nœuds et la proportion du bois initial. En outre, la distribution de la

largeur/longueur des copeaux a été affectée surtout par la proportion du bois initial, la

masse volumique du bois final et le nombre des nœuds.

La zone du bois initial est mieux délimitée (cernes de transition abrupte) et plus large

pour le bois du pin gris par rapport à celle de l’épinette noire (cernes de transition

graduelle). Le pin gris a alors présenté une plus grande surface disponible pour la rupture

de bois dans la zone du bois initial. Cependant, le fait qu’elle soit moins fréquente semble

influencer le mécanisme de formation des copeaux.

Bien que les volets 2 et 3 aient utilisé les mêmes paramètres de coupe et la même tête

porte-outils, nous avons observé que la variation de la matière première, à savoir : les

espèces et ses caractéristiques intrinsèques, aussi que l'augmentation du taux de

croissance par des traitements d'éclaircie commerciale, a eu un impact sur les

distributions des dimensions des copeaux.

Finalement, les scieries pourraient davantage optimiser le procédé de fragmentation des billes

s’ils faisaient un suivi plus poussé des caractéristiques intrinsèques de la matière ligneuse

(espèces, nodosité, défilement, provenance, masse volumique et pratiques sylvicoles). Cela

pourrait servir à ajuster les opérations de fragmentation afin d’uniformiser les dimensions

des copeaux selon l’utilisation finale visée.

165

Recommandations

Les résultats de cette thèse démontrent qu’il serait important d’approfondir les connaissances

sur le mécanisme de formation des copeaux. Cela aiderait à cerner plus clairement lesquels

et dans quel degré les attributs de qualité du bois interviennent dans ce processus. Cela

permettrait également d’agir plus adéquatement sur l’ajustement et contrôle des paramètres

de coupe de l’équarrisseuse-fragmenteuse afin d’obtenir des copeaux avec des dimensions

homogènes dans le temps.

Un des principaux ajouts de cette recherche a été celui de reconnaître l’importance des nœuds

dans la distribution des dimensions des copeaux. Les scieries pourraient donc bénéficier de

la technologie de balayage disponible pour estimer le nombre et la taille des nœuds dans les

billes, non seulement optimiser la production de bois d'œuvre, mais aussi pour estimer la

taille des copeaux à l'avance et ajuster les paramètres de fragmentation en conséquence.

Lorsque l’on vise à optimiser l’utilisation des arbres de manière individuelle, les procédés

d’usinage doivent considérer la géométrie externe de la tige autant que les caractéristiques et

les propriétés internes du bois. Il serait donc intéressant d'un point de vue économique de

classer les billes par leur position dans la tige, en sachant que des copeaux plus épais seraient

produits par les billes du bas en raison de leur défilement plus prononcé et par les billes du

haut en raison du plus grand nombre et taille des nœuds. En outre, le triage des billes pourrait

se faire également par espèce, en tenant compte principalement des différences spécifiques

au niveau des caractéristiques de nœuds et de la masse volumique du bois.

La variation des dimensions des copeaux du pin gris en relation à l’éclaircie commerciale

devrait être vérifiée à une plus grande échelle. Il serait aussi intéressant pour les scieries de

confirmer si l’intensité d’éclaircie (modérée ou intensive) n’aurait pas d’influence sur

l'épaisseur des copeaux et si les billes provenant d’une forêt naturelle produiraient des

copeaux plus épais en comparaison aux billes des peuplements éclaircis.

Le contrôle de la variation de la masse volumique du bois est très important pour les

industries de fabrication de pâtes à papier car il affectera la qualité de la pâte ainsi que la

consommation d’énergie. Le pin gris a montré une diminution très significative de la masse

166

volumique avec la hauteur dans la tige. Ainsi, un classement par la position de la bille dans

la tige en fonction de la masse volumique pourrait être intéressant. Cela a déjà été suggéré

pour l’optimisation du rendement du bois d’œuvre. De la même manière, la provenance des

billes pourrait montrer une différence significative de la masse volumique du bois. Par

conséquent, un contrôle plus rigoureux de l’approvisionnement de matière première dans les

scieries serait aussi important.

L’amélioration du contrôle des attributs de la matière première serait également profitable

pour les usines de pâte à papier, car cela leur permettrait d'adapter les processus de fabrication

de pâtes à papier pour des spécifications techniques différentes et de maximiser ainsi leurs

rendements. De même, les scieries pourraient chercher d'autres utilisations pour les copeaux

de bois dans un futur proche.

Finalement, il serait intéressant de faire des essais dans des conditions réelles d’une scierie,

afin de tester l’efficacité d’une optimisation du rendement des copeaux en contrôlant les

attributs de la matière première.

167

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180

Annexe 1

Granulométrie des copeaux

181

Tableau 9 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm.

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 ≥16 Trop longs

20A 1,16 7,02 25,70 31,11 16,73 5,25 5,05 2,82 2,30 1,00 1,87 5,82

5A 3,02 14,51 32,72 25,20 12,19 5,21 1,91 0,73 1,47 1,51 1,53 4,78

14A 0,57 13,60 23,61 34,32 19,14 4,72 2,70 1,09 0,17 0,09 0,00 4,81

1A 0,34 14,63 20,26 31,82 22,39 7,43 1,12 1,83 0,17 0,00 0,00 4,97

44A 1,04 8,73 21,66 29,92 17,59 8,51 3,01 4,28 1,06 1,12 3,08 6,03

18A 0,41 13,41 30,89 22,48 15,49 4,58 3,70 2,38 1,82 2,94 1,92 5,52

27A 0,37 14,17 22,59 29,29 18,43 6,02 3,06 1,61 0,34 1,07 3,04 5,44

33A 0,11 12,34 27,40 29,69 18,84 5,76 2,20 1,02 1,04 0,00 1,59 5,08

10A 1,01 15,80 28,20 25,98 21,18 4,42 1,70 0,68 0,60 0,00 0,42 4,63

45A 0,82 17,35 21,30 26,03 22,86 6,56 2,45 0,97 0,70 0,40 0,54 4,98

49A 2,71 24,13 15,09 29,27 14,73 8,42 2,41 1,69 0,00 0,73 0,80 4,71

7A 0,29 11,50 24,45 29,07 20,52 6,26 2,34 3,35 0,49 0,35 1,37 5,38

26A 0,51 11,53 22,81 31,25 21,60 5,53 2,77 0,99 0,00 0,00 3,02 5,35

40A 1,32 12,94 31,07 25,96 16,61 3,49 1,46 2,26 1,07 3,01 0,81 5,11

22A 0,79 14,75 26,66 28,48 17,82 6,37 2,10 0,96 1,18 0,00 0,89 4,89

17A 0,77 13,39 20,34 31,03 21,15 8,86 2,72 0,85 0,91 0,00 0,00 5,12

23A 0,91 24,74 26,03 27,81 14,06 3,32 1,72 0,61 0,80 0,00 0,00 4,09

3A 0,74 14,18 19,84 29,13 19,26 8,98 2,08 0,34 1,38 1,17 2,89 5,55

25A 0,26 19,20 16,71 25,51 24,43 6,12 2,56 1,08 1,07 0,51 2,55 5,36

41A 0,57 12,94 30,42 27,14 21,32 4,29 1,50 0,51 0,13 0,00 1,18 4,74

34A 0,98 16,00 31,41 25,40 13,09 4,86 1,84 3,20 2,33 0,22 0,65 4,86

46A 0,66 18,13 24,21 28,50 18,54 5,37 2,33 0,87 1,16 0,23 0,00 4,70

31A 1,46 14,19 29,44 26,60 14,48 3,47 1,11 1,77 1,71 2,54 3,23 5,31

35A 0,21 13,10 34,64 30,74 16,08 3,35 0,67 0,56 0,25 0,00 0,40 4,39

21A 1,13 15,55 29,64 28,87 17,09 3,36 2,33 0,78 0,51 0,74 0,00 4,55

28A 0,60 13,95 26,54 24,52 15,67 12,19 1,34 0,85 0,90 2,95 0,50 5,34

24A 0,54 11,77 26,14 28,67 18,85 7,21 2,79 1,27 0,22 1,28 1,24 5,26

37A 0,47 17,71 24,01 33,81 12,69 5,49 2,08 1,08 1,29 0,49 0,88 4,78

6A 0,35 11,46 22,57 28,50 25,36 4,59 1,13 0,48 1,01 0,80 3,74 5,56

30A 0,47 11,74 26,19 27,17 20,97 7,29 2,59 1,31 0,76 0,00 1,52 5,23

42A 0,87 13,95 31,81 20,80 12,05 6,83 4,43 0,76 1,28 3,53 3,69 5,64

39A 1,55 11,93 20,70 31,07 19,17 7,69 1,86 0,67 1,09 0,18 4,09 5,56

8A 0,83 9,88 24,55 33,74 17,57 7,62 2,77 1,19 0,47 0,28 1,09 5,22

36A 0,76 7,75 31,43 36,05 17,55 4,79 1,36 0,00 0,30 0,00 0,00 4,68

38A 0,57 13,38 24,06 30,49 20,27 6,07 1,21 0,60 1,23 1,24 0,88 5,11

9A 0,23 12,59 30,97 30,69 18,71 5,76 0,94 0,11 0,00 0,00 0,00 4,54

19A 0,96 15,22 30,19 23,27 17,61 4,06 1,46 0,90 2,39 2,20 1,73 5,15

2A 0,55 11,52 28,58 29,77 17,56 8,41 1,17 2,09 0,00 0,00 0,34 4,91

43A 1,32 13,99 26,34 25,71 15,91 4,30 1,54 1,14 1,53 1,77 6,45 5,73

13A 1,40 13,82 25,89 29,40 16,40 5,97 1,86 1,77 1,00 0,29 2,19 5,11

48A 1,49 10,48 22,19 22,80 26,26 10,04 1,30 1,06 1,32 0,20 2,87 5,69

12A 0,30 10,95 18,97 30,75 23,41 6,56 3,95 1,53 0,33 1,07 2,18 5,70

15A 0,44 12,27 27,21 27,38 20,25 7,68 3,18 0,97 0,00 0,62 0,00 5,00

16A 1,61 10,00 29,40 27,29 19,51 4,94 2,39 2,72 0,98 0,87 0,29 5,13

Moyenne 0,85 13,69 25,79 28,47 18,44 6,09 2,19 1,31 0,88 0,80 1,49 5,13

Erreur‐type 0,09 0,52 0,68 0,49 0,51 0,29 0,14 0,14 0,10 0,15 0,22 0,06

CV(%) 70,3 25,3 17,4 11,4 18,4 31,9 42,7 68,5 73,0 120,0 96,1 8,1

BilleProportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

182

Tableau 10 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm.

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 ≥16 Trop longs

18A 0,32 38,26 28,48 20,45 6,68 4,13 0,22 0,46 0,00 0,35 0,66 3,36

30A 0,49 8,77 20,71 31,77 22,75 8,88 2,78 0,67 0,59 1,97 0,62 5,62

25A 0,91 7,80 21,28 33,32 25,02 5,43 3,21 1,58 0,66 0,20 0,59 5,42

23A 0,42 7,73 23,51 35,11 19,12 5,17 2,53 2,14 1,29 1,63 1,35 5,61

24A 0,38 11,13 29,19 36,18 15,21 2,69 1,86 0,58 0,50 2,27 0,00 4,85

10A 1,17 11,06 20,88 28,46 22,13 10,02 3,12 1,30 0,47 0,92 0,47 5,44

37A 0,30 5,71 19,51 34,14 27,19 6,38 2,10 0,50 1,98 0,00 2,18 5,82

38A 0,62 9,61 20,46 30,47 23,98 7,08 2,97 0,95 1,05 2,80 0,00 5,64

17A 0,36 13,94 22,26 25,70 21,22 8,85 3,24 0,34 0,00 2,49 1,60 5,49

31A 0,38 7,66 13,37 24,31 23,57 10,95 8,64 5,35 2,95 1,51 1,30 6,91

14A 0,15 10,04 19,93 30,21 30,34 6,53 2,31 0,00 0,00 0,00 0,49 5,26

44A 0,42 8,47 13,86 26,35 24,59 11,83 4,51 2,81 1,65 3,21 2,29 6,67

40A 0,42 11,28 21,81 25,27 18,33 7,48 2,51 2,53 0,93 8,13 1,31 6,35

7A 0,12 11,34 19,93 28,49 25,30 8,39 3,30 0,78 0,13 1,35 0,87 5,53

48A 0,45 13,08 20,82 31,79 22,11 5,81 1,21 0,77 0,66 3,00 0,30 5,31

3A 0,15 10,23 16,40 30,74 25,96 9,17 1,66 1,68 0,00 1,83 2,18 5,88

6A 0,26 9,90 18,74 32,22 23,45 6,60 2,49 1,09 0,38 3,44 1,44 5,82

5A 0,53 13,82 22,53 30,86 18,76 7,12 3,38 0,90 0,78 0,98 0,34 5,15

1A 0,40 11,32 19,58 31,93 23,15 8,41 2,22 0,65 1,13 0,53 0,69 5,39

26A 0,28 11,42 23,63 31,82 20,86 5,40 2,41 0,38 0,36 1,69 1,76 5,33

41A 0,27 12,94 34,36 30,18 15,90 2,99 0,57 1,14 0,00 1,38 0,29 4,55

27A 0,33 9,23 19,05 33,48 24,95 8,54 2,57 1,10 0,14 0,60 0,00 5,40

35A 0,42 15,27 24,98 32,44 15,07 7,24 1,70 0,39 0,37 1,36 0,74 4,89

8A 0,34 11,95 20,12 33,43 23,86 5,54 2,74 1,32 0,11 0,45 0,12 5,15

39A 0,43 11,70 20,40 29,01 24,19 6,02 2,46 1,44 0,62 2,66 1,08 5,61

43A 0,43 11,33 20,75 26,61 20,70 7,97 3,72 2,53 2,01 3,04 0,92 5,96

13A 0,47 10,25 19,77 31,79 21,73 7,35 5,66 1,06 0,71 0,46 0,75 5,55

2A 0,27 10,65 19,16 27,56 26,94 9,75 4,11 0,73 0,00 0,62 0,21 5,51

20A 0,45 12,02 17,15 28,23 17,71 8,47 3,40 2,30 2,05 4,96 3,27 6,46

28A 0,35 10,13 18,50 28,15 19,67 8,43 2,77 1,38 0,38 6,87 3,37 6,52

33A 0,14 23,15 31,28 26,75 10,24 3,65 2,52 0,56 0,14 1,57 0,00 4,19

16A 0,20 15,71 22,27 27,08 20,48 3,65 5,96 0,42 0,78 1,93 1,52 5,37

22A 0,63 22,61 27,31 25,54 12,97 4,45 1,11 1,60 0,55 2,60 0,64 4,60

36A 0,42 17,63 24,89 32,69 18,34 4,73 0,60 0,51 0,00 0,00 0,19 4,44

19A 0,77 29,45 32,27 21,79 9,64 2,86 1,72 0,75 0,53 0,00 0,21 3,69

49A 0,67 12,70 23,16 29,61 19,52 5,96 2,72 1,75 0,64 0,88 2,40 5,41

46A 0,58 22,97 29,02 27,43 13,01 4,64 1,35 0,04 0,13 0,34 0,48 4,12

34A 0,45 21,89 30,30 30,12 12,76 2,45 0,83 0,87 0,34 0,00 0,00 4,00

42A 0,29 14,16 25,94 27,60 18,50 5,30 2,39 0,76 0,41 3,99 0,68 5,30

45A 0,24 11,16 20,47 28,61 26,14 7,58 2,98 0,94 1,27 0,36 0,26 5,42

12A 0,68 20,34 26,70 25,26 14,77 7,29 1,79 1,35 0,54 1,12 0,16 4,63

21A 0,21 19,59 30,67 28,14 15,46 3,58 1,02 0,77 0,23 0,00 0,32 4,23

15A 0,29 14,93 20,80 26,09 11,61 2,54 17,02 1,44 0,51 0,77 3,99 6,11

9A 0,57 30,33 37,48 20,21 7,47 1,62 1,37 0,24 0,18 0,00 0,52 3,41

Moyenne 0,42 14,20 23,04 29,03 19,58 6,34 2,95 1,16 0,64 1,69 0,97 5,26

Erreur‐type 0,03 1,01 0,79 0,55 0,85 0,37 0,40 0,14 0,10 0,27 0,15 0,12

CV(%) 49,2 47,2 22,9 12,6 28,7 38,7 89,8 80,4 102,3 105,0 100,4 15,6

BilleProportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

183

Tableau 11 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm.

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 ≥16 Trop longs

12A 0,24 3,86 14,20 31,40 28,87 11,32 4,06 1,24 0,58 2,48 1,75 6,51

25A 0,47 7,52 15,98 25,53 27,46 11,13 4,59 1,00 0,20 3,22 2,90 6,49

8A 0,91 10,83 24,34 30,39 17,22 6,11 3,35 2,31 1,09 2,07 1,36 5,55

9A 0,44 13,65 27,12 37,41 14,96 3,28 1,83 0,70 0,12 0,49 0,00 4,56

18A 0,48 9,70 12,93 21,72 22,38 11,53 5,64 4,26 1,50 5,41 4,46 7,30

19A 0,32 15,52 28,26 27,56 16,92 5,17 2,68 0,24 1,53 1,45 0,35 4,90

26A 0,33 11,61 28,81 30,81 15,88 4,81 1,72 1,22 1,33 0,73 2,76 5,23

30A 0,44 16,33 26,46 27,60 15,62 4,25 1,31 1,35 0,20 3,14 3,30 5,29

21A 0,53 14,12 21,70 30,02 25,00 5,21 2,14 0,69 0,45 0,00 0,15 4,93

44A 0,66 13,47 18,63 25,59 21,77 7,79 2,25 1,10 0,00 3,59 5,15 6,13

45A 0,37 14,80 28,07 27,31 19,22 4,41 3,20 0,93 0,99 0,29 0,42 4,84

16A 0,24 8,68 17,68 26,38 25,61 10,42 4,47 3,10 1,46 1,68 0,27 6,12

48A 0,48 8,60 15,18 25,63 22,29 7,91 5,96 2,16 1,43 7,15 3,21 7,04

46A 0,83 13,87 24,85 30,61 19,18 6,48 1,41 0,48 0,00 0,98 1,30 4,96

22A 7,16 7,31 14,33 26,26 21,29 10,74 2,52 1,74 0,73 7,74 0,18 6,27

23A 0,33 10,44 18,72 37,96 19,59 7,66 2,20 0,10 0,78 0,43 1,80 5,39

40A 0,31 10,03 18,45 32,65 23,30 6,59 4,48 2,16 0,16 1,12 0,76 5,64

20A 0,25 9,93 15,50 27,40 25,02 8,54 3,51 2,67 0,70 5,05 1,43 6,41

41A 0,23 9,83 22,00 33,08 22,76 5,55 2,36 0,55 0,00 1,14 2,50 5,48

7A 0,23 10,27 19,35 26,72 19,88 8,32 3,73 0,63 1,97 5,86 3,04 6,49

14A 0,22 7,80 16,83 34,94 27,31 9,34 1,16 1,88 0,23 0,28 0,00 5,54

6A 0,36 14,51 30,73 34,30 14,34 2,85 1,49 0,79 0,41 0,22 0,00 4,41

15A 0,33 11,43 20,53 27,47 24,11 8,41 4,26 1,33 0,83 0,00 1,31 5,55

35A 0,45 16,55 27,98 32,43 16,78 3,44 0,92 0,32 0,44 0,22 0,47 4,44

13A 0,35 9,01 21,67 28,50 18,80 7,04 2,69 1,12 0,40 5,66 4,76 6,44

38A 0,84 14,35 28,60 29,78 16,28 4,54 2,02 1,70 0,84 0,85 0,20 4,79

1A 0,49 14,47 27,95 29,41 20,11 4,20 0,70 0,96 0,00 1,50 0,20 4,74

39A 0,36 17,53 17,06 24,68 15,49 7,44 3,17 1,38 0,56 4,41 7,89 6,46

24A 0,40 22,73 24,26 28,89 14,23 5,26 1,22 0,78 0,86 0,83 0,52 4,47

5A 0,41 16,75 21,68 31,67 18,45 6,93 2,31 0,92 0,00 0,50 0,38 4,85

3A 0,65 17,59 24,53 26,18 15,38 4,46 2,89 0,91 1,20 4,52 1,69 5,39

33A 0,34 21,88 32,25 23,39 14,05 2,91 2,62 0,94 0,94 0,67 0,00 4,27

17A 0,33 18,53 22,45 30,60 20,24 4,54 1,76 0,44 0,85 0,22 0,03 4,64

10A 0,21 20,05 26,42 27,94 15,91 4,02 0,54 0,96 0,78 1,28 1,88 4,72

49A 0,49 10,26 16,20 23,81 24,85 8,46 4,37 2,76 0,66 3,59 4,56 6,65

43A 0,40 15,15 24,07 28,08 19,06 4,84 4,09 0,93 0,26 2,01 1,10 5,20

34A 0,52 15,37 20,60 26,92 21,47 6,93 3,30 0,64 0,00 2,51 1,75 5,43

2A 0,52 20,85 24,08 29,54 15,73 5,37 1,69 0,51 0,61 1,08 0,01 4,53

42A 0,40 13,71 16,99 29,59 20,67 8,39 3,78 1,00 1,22 2,94 1,32 5,80

36A 0,37 16,01 22,02 27,85 21,61 7,89 2,58 0,55 0,27 0,85 0,00 4,98

31A 0,22 13,64 22,30 30,11 19,14 3,38 2,10 1,35 1,24 5,66 0,86 5,67

28A 0,29 8,23 12,80 19,12 22,43 6,85 3,52 1,36 1,37 17,15 6,89 8,53

27A 0,67 14,46 22,86 25,61 14,32 4,85 2,56 1,14 1,66 7,16 4,70 6,30

37A 0,27 12,60 19,20 33,78 19,81 4,63 1,42 0,91 0,00 5,09 2,28 5,75

Moyenne 0,42 13,41 21,91 28,85 19,85 6,36 2,75 1,22 0,70 2,69 1,85 5,57

Erreur‐type 0,03 0,63 0,77 0,57 0,60 0,36 0,19 0,12 0,08 0,47 0,29 0,14

CV(%) 40,7 31,2 23,2 13,2 19,9 37,6 47,0 67,5 77,1 116,9 105,0 16,2

BilleProportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

184

Tableau 12 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire provenant de la région de Chibougamau obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm.

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 ≥16 Trop longs

53B 0,36 4,11 0,46 35,65 22,22 8,24 2,40 3,63 1,28 11,36 10,27 8,85

39B 0,56 8,13 20,58 33,77 24,57 8,48 2,68 0,36 0,50 0,00 0,37 5,36

43B 0,40 8,29 22,76 35,17 20,52 7,55 2,18 0,62 0,29 1,21 1,01 5,39

46B 0,72 13,58 39,75 28,97 11,36 3,00 1,02 0,49 0,47 0,00 0,65 4,21

20B 0,40 10,72 23,90 33,23 17,98 6,91 3,46 2,16 0,00 0,45 0,80 5,25

41B 0,54 13,86 29,57 27,76 13,98 4,11 1,64 0,66 0,89 6,36 0,62 5,36

1B 0,63 19,37 30,71 28,63 15,07 3,93 0,93 0,73 0,00 0,00 0,00 4,15

22B 0,22 10,67 17,05 29,66 22,95 13,64 4,18 0,70 0,11 0,00 0,82 5,65

32B 0,51 13,32 21,93 31,28 18,26 6,41 1,62 0,51 0,00 5,48 0,68 5,51

21B 0,36 12,37 25,17 35,19 16,84 5,09 2,13 1,05 0,68 0,35 0,78 4,95

2B 0,37 10,58 22,54 32,22 19,14 5,61 1,30 0,78 0,67 5,47 1,33 5,75

17B 0,75 16,24 32,69 32,08 12,19 3,04 0,89 0,14 0,37 0,00 1,61 4,34

10B 0,28 18,15 39,86 29,61 9,49 1,70 0,62 0,11 0,06 0,00 0,13 3,79

50B 0,87 19,38 28,80 29,16 13,74 3,55 2,11 1,03 0,41 0,68 0,27 4,39

35B 0,57 15,30 22,47 33,53 19,62 4,23 2,23 1,30 0,34 0,13 0,28 4,80

26B 0,61 19,44 36,27 26,34 10,89 3,24 1,31 0,57 0,17 1,16 0,00 4,10

57B 0,27 10,42 20,78 36,48 21,40 2,71 3,84 1,40 1,12 1,25 0,34 5,34

14B 0,53 18,90 34,81 29,25 12,26 2,64 1,31 0,08 0,22 0,00 0,00 3,98

59B 0,60 25,43 36,54 25,07 8,74 2,10 0,96 0,00 0,18 0,00 0,39 3,61

25B 0,65 22,51 32,93 25,88 10,52 4,36 1,88 0,42 0,00 0,75 0,10 4,05

13B 0,57 25,93 32,28 27,35 11,88 1,25 0,36 0,13 0,00 0,25 0,00 3,64

28B 0,46 11,38 25,42 32,46 19,41 5,19 2,87 0,77 1,01 0,69 0,34 5,07

31B 1,04 20,96 25,97 25,32 12,38 6,42 2,76 3,16 0,00 0,00 2,01 4,78

9B 0,91 14,85 22,29 34,27 17,03 6,48 2,88 0,71 0,05 0,35 0,17 4,82

47B 0,53 16,64 23,03 24,85 19,24 5,36 1,84 3,10 1,67 1,54 2,21 5,45

34B 0,33 15,33 23,02 34,98 19,96 4,01 1,01 0,31 0,53 0,51 0,00 4,67

19B 0,49 16,10 26,83 31,31 14,79 3,88 3,67 1,41 0,96 0,37 0,18 4,75

56B 0,59 13,24 21,98 32,26 14,37 3,78 2,27 0,79 0,00 8,22 2,51 5,95

5B 0,41 18,35 27,48 31,77 12,35 5,70 2,07 0,40 0,13 0,00 1,36 4,52

36B 0,45 16,66 25,02 29,94 17,44 7,65 1,18 0,92 0,32 0,00 0,43 4,70

8B 0,43 23,53 39,09 24,68 8,88 1,60 0,85 0,51 0,20 0,16 0,10 3,64

38B 0,55 24,49 28,20 29,04 12,45 2,58 0,61 0,41 0,53 1,10 0,05 4,04

60B 0,60 23,10 31,55 25,82 11,31 2,13 1,21 0,88 0,14 1,09 2,16 4,30

30B 0,36 15,16 23,60 5,94 29,21 17,40 4,54 3,18 0,62 0,00 0,00 5,77

42B 0,52 18,16 34,48 26,59 12,80 3,74 1,78 1,27 0,00 0,37 0,30 4,26

55B 0,40 32,52 38,88 18,39 7,92 0,75 0,35 0,00 0,00 0,51 0,28 3,21

54B 1,05 36,56 25,00 18,73 11,51 4,50 0,89 0,16 1,12 0,00 0,48 3,64

58B 0,42 33,84 33,46 20,52 8,11 1,26 0,95 0,58 0,23 0,63 0,00 3,37

6B 1,28 27,37 30,19 22,73 11,43 3,12 0,90 0,48 0,53 1,97 0,00 3,98

3B 0,49 17,92 25,78 27,23 20,39 6,36 1,42 0,04 0,36 0,00 0,00 4,53

51B 0,86 21,72 22,89 23,59 19,36 5,67 2,97 0,53 1,17 1,24 0,00 4,74

24B 0,64 19,83 30,83 28,26 13,90 3,53 1,02 1,19 0,00 0,80 0,00 4,23

15B 0,72 22,46 21,96 28,77 14,70 7,22 0,26 0,80 0,00 0,70 2,43 4,69

18B 0,43 31,32 28,74 20,51 9,77 2,49 1,75 2,06 2,49 0,00 0,44 4,02

27B 0,43 19,18 26,27 28,02 14,40 4,24 1,61 1,14 0,63 3,33 0,74 4,89

48B 0,84 16,28 20,25 26,42 16,85 8,75 2,57 1,58 2,48 2,51 1,47 5,61

52B 0,72 22,00 25,00 28,03 14,75 4,02 0,70 0,89 0,42 1,67 1,80 4,63

12B 0,85 19,18 23,45 19,11 16,05 5,37 3,54 1,29 1,34 8,76 1,05 5,90

37B 0,62 23,39 32,16 23,39 13,15 4,49 1,32 0,61 0,58 0,00 0,30 4,06

7B 0,29 17,70 22,52 28,90 18,95 5,97 2,31 1,48 0,88 1,00 0,00 4,91

40B 0,35 18,01 27,55 29,31 12,36 3,42 4,41 1,05 1,91 1,59 0,05 4,84

33B 0,40 16,04 35,85 25,88 14,51 3,70 0,77 1,55 0,34 0,00 0,96 4,39

4B 0,69 20,48 28,45 24,62 12,80 3,80 1,42 0,48 0,83 5,33 1,10 4,98

16B 0,45 16,52 26,83 29,13 17,38 6,38 2,21 0,72 0,00 0,26 0,12 4,62

23B 0,16 12,83 22,37 33,55 21,16 6,82 1,29 1,20 0,00 0,00 0,61 4,98

49B 0,38 9,56 56,96 11,66 10,25 2,88 1,30 1,25 0,33 4,43 1,02 4,66

Moyenne 0,56 18,46 28,27 27,57 15,14 4,80 1,82 0,91 0,51 1,32 0,63 4,64

Erreur‐type 0,03 0,84 0,92 0,76 0,60 0,38 0,14 0,10 0,08 0,28 0,09 0,09

CV(%) 39,7 34,0 24,4 20,7 29,6 59,3 59,0 80,4 114,9 159,3 110,4 14,5

Ép. moy. 

(mm)Bille

Proportion des copeaux par classe (%)

185

Tableau 13 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire provenant de la région de Chibougamau obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm.

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 ≥16 Trop longs

53B 0,37 4,95 15,95 30,20 23,53 8,24 3,53 2,84 2,84 6,56 0,98 6,90

24B 1,20 8,28 14,52 22,08 25,19 10,49 6,22 1,42 1,99 7,10 1,51 6,98

31B 0,56 11,59 18,84 31,61 24,95 6,77 3,00 1,23 0,00 1,33 0,11 5,36

18B 0,57 12,27 23,56 28,52 22,35 8,06 1,77 0,55 0,30 0,45 1,60 5,22

36B 0,94 17,82 23,04 26,34 18,54 0,66 4,84 2,47 1,94 3,41 0,00 5,27

55B 0,47 13,47 28,26 30,50 19,70 6,19 0,70 0,48 0,00 0,23 0,00 4,62

46B 0,68 15,45 22,32 27,52 14,49 4,56 2,86 1,76 1,98 7,03 1,34 5,91

13B 0,36 19,17 29,64 33,04 14,46 2,42 0,13 0,66 0,11 0,00 0,00 4,08

1B 0,53 12,01 20,83 31,66 20,92 6,54 2,99 1,05 1,06 2,41 0,00 5,42

8B 0,42 12,81 25,29 31,45 17,82 4,80 1,20 0,80 0,61 3,96 0,84 5,29

20B 0,39 26,29 23,65 27,59 12,55 5,21 0,95 1,74 0,57 0,32 0,75 4,31

4B 0,47 11,72 19,05 32,88 17,85 3,83 3,63 0,89 1,50 7,06 1,11 6,07

56B 1,13 19,45 37,46 28,40 10,30 1,94 0,46 0,33 0,41 0,00 0,12 3,82

26B 0,77 20,37 26,28 25,11 17,02 6,10 2,31 1,42 0,62 0,00 0,00 4,52

50B 0,72 17,61 31,35 29,34 13,42 3,33 1,51 1,14 0,35 1,07 0,16 4,40

30B 0,52 13,34 21,61 29,86 24,65 6,35 2,05 0,79 0,55 0,15 0,13 5,03

34B 0,64 13,73 23,69 32,28 17,32 5,35 1,98 1,16 0,23 3,24 0,39 5,18

16B 0,30 12,12 19,88 34,93 22,47 6,99 2,22 0,71 0,25 0,14 0,00 5,06

41B 0,12 10,02 32,00 38,78 15,52 2,01 0,50 0,21 0,22 0,35 0,26 4,49

14B 0,22 16,78 30,38 32,56 15,48 3,10 0,44 0,77 0,26 0,00 0,00 4,26

21B  0,50 17,50 27,05 33,70 13,73 3,68 2,57 0,00 0,00 0,88 0,39 4,47

10B 0,30 15,81 25,42 33,88 19,39 3,85 0,86 0,14 0,00 0,35 0,00 4,49

42B 0,57 13,80 25,59 29,82 17,67 5,61 2,36 1,30 0,94 1,82 0,52 5,11

25B 0,50 12,82 21,19 31,58 17,44 5,05 3,36 1,94 1,03 3,62 1,48 5,68

33B 0,49 11,27 22,19 33,67 18,42 5,63 3,06 1,53 0,70 2,59 0,47 5,42

52B 0,55 12,16 20,94 36,76 17,21 5,91 2,39 0,86 0,73 1,19 1,31 5,25

2B 0,31 10,52 19,17 37,51 19,76 3,93 1,29 0,99 0,27 4,12 2,13 5,69

17B 0,38 11,44 25,78 35,20 15,83 4,17 1,25 0,39 0,77 1,65 3,13 5,28

54B 0,57 14,43 26,08 32,22 18,11 4,62 1,82 0,58 0,76 0,81 0,00 4,75

40B 0,25 10,27 18,16 30,20 23,30 7,85 3,97 1,63 1,83 2,28 0,25 5,85

5B 0,61 15,88 26,28 31,99 11,57 4,45 1,29 1,12 0,62 2,30 3,90 5,23

15B 1,25 22,39 33,91 26,74 10,74 2,43 0,64 1,01 0,00 0,16 0,73 3,91

12B 0,45 13,67 22,80 28,65 18,08 6,59 3,55 1,30 0,39 1,89 2,63 5,53

59B 0,34 19,77 25,74 27,75 16,63 4,14 1,54 1,31 1,17 1,34 0,28 4,69

22B 0,55 13,37 20,11 28,41 18,70 9,53 5,11 2,47 0,61 0,51 0,63 5,50

28B 0,44 15,36 22,58 29,92 15,68 6,66 4,14 2,41 1,24 0,40 1,16 5,26

23B 0,34 20,95 29,75 28,23 12,56 3,06 0,26 1,79 0,78 0,72 1,55 4,45

60B 0,82 22,60 34,05 22,57 11,70 2,00 1,11 1,42 1,04 2,09 0,59 4,30

19B 0,34 15,84 23,96 34,64 18,63 3,07 1,03 0,52 0,44 0,84 0,68 4,70

38B 0,37 18,77 26,99 31,55 15,65 4,25 1,06 0,32 0,54 0,38 0,12 4,38

35B 0,90 22,38 28,85 26,87 11,45 5,58 2,41 0,25 0,16 0,64 0,50 4,26

37B 0,30 16,31 23,06 30,97 18,58 5,61 2,43 0,08 1,65 0,26 0,74 4,91

9B 0,63 16,08 23,59 31,81 20,43 4,59 1,32 0,59 0,14 0,51 0,31 4,69

58B 0,57 24,63 25,95 25,68 14,76 3,36 1,90 1,14 0,00 1,87 0,15 4,35

43B 0,26 13,96 20,71 30,61 19,77 7,24 2,37 1,04 0,28 3,24 0,53 5,41

6B 0,98 27,46 26,40 24,70 13,54 4,33 1,42 0,00 0,74 0,43 0,00 3,98

57B 0,41 12,52 21,07 28,28 20,33 7,14 5,74 0,48 2,54 1,02 0,45 5,57

32B 0,65 15,96 25,74 29,73 15,98 5,68 2,14 1,29 1,27 1,56 0,00 4,91

49B 0,37 30,18 32,20 22,89 8,12 3,03 0,71 0,43 0,40 0,26 1,41 3,75

51B 0,77 26,50 31,30 28,21 8,73 3,21 0,10 0,68 0,21 0,28 0,00 3,70

3B 0,97 18,90 23,33 28,69 17,48 5,16 3,00 1,14 0,58 0,42 0,35 4,71

48B 1,22 14,68 20,36 26,97 20,53 9,24 4,11 0,61 0,27 1,33 0,68 5,30

47B 0,70 16,14 23,30 26,17 15,43 8,62 3,52 2,83 1,69 1,37 0,22 5,31

27B 0,45 14,41 23,94 26,81 18,04 8,48 4,37 2,70 0,11 0,29 0,40 5,20

39B 0,35 20,47 30,30 31,85 13,73 3,10 0,00 0,13 0,00 0,00 0,07 3,98

7B  0,62 16,07 26,62 29,15 16,76 5,26 1,51 0,38 2,18 1,07 0,38 4,86

Moyenne 0,56 16,15 24,86 29,98 17,02 5,16 2,20 1,06 0,75 1,59 0,67 4,95

Erreur‐type 0,03 0,67 0,63 0,48 0,53 0,28 0,20 0,10 0,09 0,25 0,11 0,09

CV(%) 46,5 30,9 18,8 11,9 23,3 41,1 66,9 69,3 93,8 116,2 121,6 14,2

BilleProportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

186

Tableau 14 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire provenant de la région de Chibougamau obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm.

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 ≥16 Trop longs

36B 0,55 6,47 15,99 34,80 27,22 7,47 2,35 2,22 0,67 2,27 0,00 5,90

47B 1,44 8,08 19,73 30,94 22,41 7,32 4,55 2,17 0,85 2,51 0,00 5,79

20B 0,29 7,37 19,85 30,66 27,09 6,60 1,52 0,00 0,22 0,24 6,16 6,04

24B 1,35 7,31 16,34 24,13 23,83 9,65 3,63 2,19 2,64 6,85 2,07 6,93

18B 0,27 7,48 19,56 31,67 22,53 6,75 2,99 0,69 1,33 1,78 4,93 6,24

1B 0,68 8,19 17,86 24,18 21,00 11,12 5,34 2,15 1,79 7,17 0,52 6,75

30B 0,46 7,26 16,91 29,24 29,52 10,56 3,73 0,25 0,67 1,20 0,21 5,85

55B 0,49 13,18 19,75 31,78 22,91 7,18 2,08 0,12 0,35 1,84 0,32 5,23

13B 0,70 12,23 18,33 36,70 22,09 8,11 0,72 0,51 0,00 0,60 0,00 5,04

39B 0,25 12,42 24,20 30,75 20,85 7,28 1,51 0,61 0,42 1,31 0,40 5,11

46B 0,40 15,62 29,50 32,37 16,66 4,02 0,99 0,33 0,09 0,00 0,00 4,36

60B 0,70 14,42 28,42 32,33 15,10 4,46 0,60 1,44 0,86 0,18 1,49 4,76

21B 0,39 12,89 23,43 33,18 17,98 4,45 1,65 0,85 0,67 2,92 1,59 5,33

4B 0,48 12,48 24,39 29,11 17,13 6,16 2,38 0,63 0,55 5,04 1,67 5,65

50B 0,88 12,51 18,20 24,31 16,93 6,01 3,32 2,67 1,98 9,80 3,38 6,90

10B 0,26 10,81 25,79 31,91 21,64 5,76 1,42 0,57 0,73 0,80 0,32 5,04

9B 0,74 11,70 23,80 32,60 20,84 0,77 4,64 3,13 0,98 0,58 0,22 5,20

14B 0,45 13,20 19,41 37,83 21,54 5,76 1,31 0,13 0,00 0,37 0,00 4,86

31B 0,41 10,79 17,42 26,79 23,98 7,94 2,62 2,04 1,63 5,83 0,56 6,25

58B 0,45 13,70 21,36 34,60 21,23 5,44 1,47 0,37 0,00 1,27 0,12 4,93

48B 0,44 9,26 18,15 26,30 24,19 8,29 5,00 2,16 0,91 4,08 1,21 6,27

34B 0,42 11,49 19,64 33,69 21,67 7,23 3,12 0,82 0,48 0,55 0,89 5,33

54B 0,78 15,92 29,13 34,29 11,66 4,79 1,23 0,87 0,54 0,39 0,39 4,47

32B 0,60 10,80 17,86 29,63 19,46 9,41 2,82 2,46 1,47 4,59 0,89 6,13

52B 0,76 14,31 22,47 26,84 14,95 4,67 2,74 2,10 0,87 5,55 4,74 6,13

19B 0,35 16,74 30,94 32,25 13,19 3,91 1,52 0,54 0,23 0,33 0,00 4,31

41B 0,71 10,62 18,70 28,98 19,18 6,07 2,76 1,59 2,43 7,44 1,51 6,42

15B 0,57 10,61 18,89 34,65 21,68 6,28 3,18 0,83 0,68 0,61 2,02 5,52

17B 0,37 9,32 20,83 35,10 20,95 5,42 1,26 0,88 0,40 5,23 0,23 5,67

6B 0,37 12,81 20,35 27,31 22,77 7,06 1,50 1,19 0,73 5,91 0,00 5,77

56B 0,95 14,34 24,68 36,58 15,67 3,78 2,03 0,42 0,54 0,17 0,83 4,69

16B 0,29 10,40 16,25 29,51 26,06 8,93 3,36 1,60 0,39 2,54 0,66 5,88

43B 0,19 11,85 19,31 35,56 21,76 6,40 0,79 0,96 0,84 0,68 1,63 5,32

57B 0,22 10,35 18,46 33,52 22,11 7,95 4,13 0,15 0,75 1,88 0,48 5,59

49B 0,26 10,74 21,10 33,04 21,64 6,49 2,68 0,40 0,58 2,02 1,02 5,46

42B 0,30 13,26 22,61 32,67 20,69 6,89 3,45 0,14 0,00 0,00 0,00 4,91

5B 0,45 16,14 19,09 28,95 11,55 4,96 2,09 1,99 0,00 0,00 14,78 6,59

33B 0,29 7,61 12,81 29,28 22,46 10,27 3,44 1,89 0,68 5,73 5,54 7,12

25B 0,35 9,46 15,25 28,93 26,10 7,47 3,56 2,14 0,30 5,84 0,61 6,32

40B 0,46 11,80 21,74 28,39 19,89 7,20 3,67 1,45 1,19 3,92 0,29 5,72

38B 0,43 16,44 25,33 31,89 16,96 5,05 1,84 1,09 0,96 0,00 0,00 4,65

7B 0,43 14,93 19,88 28,30 19,03 10,12 2,36 1,77 0,71 1,67 0,79 5,43

26B 0,47 21,86 27,10 28,30 15,06 5,66 0,87 0,00 0,00 0,52 0,15 4,23

2B 0,30 14,54 25,04 27,56 15,31 4,46 2,31 0,96 0,18 5,61 3,73 5,78

23B 0,29 15,14 28,38 29,44 18,80 2,59 1,26 1,50 0,00 0,42 2,17 4,82

59B 0,44 19,47 20,54 23,52 19,08 6,69 4,43 1,84 1,46 2,10 0,45 5,31

12B 0,42 11,07 17,13 25,27 19,46 8,11 3,33 2,28 0,67 10,09 2,16 6,85

51B 0,60 17,43 21,46 29,49 19,46 5,63 2,02 0,66 0,60 1,97 0,68 5,02

35B 1,22 16,01 26,98 31,65 14,54 4,25 2,53 1,02 0,09 1,18 0,54 4,68

22B 0,44 18,13 23,65 25,98 19,14 6,56 3,18 0,40 1,06 0,99 0,46 4,94

3B 0,58 14,47 21,93 26,95 21,34 8,54 2,70 0,92 0,46 2,12 0,00 5,26

27B 0,27 10,36 16,32 25,17 22,88 11,44 5,17 2,79 1,82 2,46 1,31 6,34

28B 0,29 11,27 18,31 30,40 18,94 7,89 3,70 2,50 0,94 4,18 1,57 6,09

8B 0,34 17,66 30,95 26,70 14,42 2,64 1,57 1,05 0,51 3,87 0,27 4,78

37B 0,21 16,87 24,41 31,74 16,96 5,75 1,65 0,71 0,39 1,22 0,09 4,75

53B 0,51 13,70 20,79 34,53 16,70 3,76 2,35 1,98 0,76 2,30 2,62 5,49

Moyenne 0,50 12,59 21,37 30,40 19,97 6,53 2,58 1,23 0,73 2,69 1,40 5,54

Erreur‐type 0,04 0,45 0,56 0,47 0,52 0,29 0,16 0,11 0,08 0,34 0,31 0,10

CV(%) 53,1 26,8 19,6 11,6 19,4 33,5 46,5 67,5 81,7 95,3 165,9 13,2

BilleProportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

187

Tableau 15 Distribution de classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm.

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45"

12A 0,67 2,22 12,80 16,30 19,08 46,15 2,78

43A 0,65 1,73 12,49 17,79 25,27 35,75 6,30

22A 1,12 2,90 16,27 21,89 23,40 34,42 0,00

40A 0,79 1,90 10,69 15,38 22,25 40,61 8,39

48A 2,41 3,41 10,19 19,05 25,46 35,65 3,83

26A 0,81 2,24 11,48 13,34 17,63 47,23 7,27

45A 1,04 2,32 12,39 23,29 31,23 28,31 1,42

7A 0,76 2,04 12,01 16,53 23,83 42,66 2,17

34A 0,88 3,46 19,28 25,21 29,52 20,04 1,60

20A 2,08 5,28 17,75 25,74 22,47 24,96 1,73

36A 1,09 3,29 20,36 34,01 29,42 11,82 0,00

49A 1,23 3,59 12,80 16,75 15,46 37,28 12,89

28A 0,74 1,80 8,58 12,10 21,41 39,24 16,13

2A 1,03 3,94 18,24 26,48 28,38 21,92 0,00

13A 0,71 1,40 8,21 15,27 21,03 47,88 5,51

14A 0,72 2,01 11,09 17,82 21,62 46,19 0,54

9A 0,72 2,54 17,70 22,41 28,57 28,05 0,00

42A 1,35 3,22 12,64 16,29 27,08 35,95 3,48

8A 2,07 5,77 18,16 23,37 25,73 23,45 1,45

38A 0,88 2,18 13,19 19,88 28,27 34,15 1,45

6A 0,76 2,55 15,65 21,15 28,80 26,73 4,35

19A 0,86 3,09 14,44 21,69 33,50 24,10 2,32

3A 1,25 2,74 13,01 19,93 24,57 33,24 5,27

37A 0,65 1,70 11,65 24,19 26,84 30,30 4,68

33A 0,31 1,40 11,77 17,32 24,02 43,28 1,90

35A 0,61 2,45 19,57 30,24 25,39 21,74 0,00

17A 1,02 2,66 13,74 17,26 22,26 42,53 0,54

31A 1,16 2,30 10,80 17,70 21,55 40,74 5,74

27A 0,52 1,39 8,81 12,56 16,84 54,13 5,75

21A 0,48 1,93 15,82 21,76 26,35 33,67 0,00

16A 0,49 1,12 9,89 19,35 23,88 42,67 2,60

46A 1,00 2,76 16,20 19,83 22,46 33,19 4,57

15A 0,75 2,68 16,30 22,66 24,63 31,43 1,54

25A 1,32 4,52 18,88 24,73 24,86 22,56 3,14

10A 0,86 2,93 18,41 23,94 28,47 24,57 0,81

41A 0,86 2,46 14,61 25,52 26,54 28,71 1,30

39A 0,60 1,72 8,82 13,71 12,13 55,46 7,57

5A 0,94 2,10 16,23 23,37 26,02 30,33 1,01

44A 1,50 2,39 8,90 12,62 17,01 46,75 10,82

18A 0,46 1,20 10,34 15,23 20,64 51,01 1,12

24A 0,86 3,81 18,32 19,29 23,16 31,68 2,87

23A 1,53 2,99 16,37 25,77 30,57 22,77 0,00

30A 0,81 3,08 16,32 23,01 25,67 30,36 0,75

1A 0,60 1,68 11,75 19,44 23,46 40,73 2,34

Moyenne 0,95 2,61 13,93 20,25 24,24 34,65 3,36

Erreur‐type 0,07 0,15 0,52 0,72 0,66 1,50 0,54

CV(%) 45,8 38,4 24,9 23,7 18,0 28,8 106,4

BilleDimension

188

Tableau 16 Distribution de classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm.

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45"

34A 0,93 4,10 19,98 24,57 27,52 22,90 0,00

26A 0,52 1,41 10,51 14,28 23,04 46,89 3,35

42A 0,78 2,53 11,93 19,31 23,57 38,06 3,82

45A 0,44 0,93 9,47 14,33 21,91 52,91 0,00

12A 1,30 2,80 15,77 20,95 22,76 36,43 0,00

16A 0,46 1,45 10,60 16,70 25,29 40,70 4,80

36A 0,96 2,78 14,61 18,12 27,81 35,72 0,00

22A 1,20 3,62 16,00 21,87 25,26 28,79 3,27

49A 0,93 1,93 12,96 19,28 20,77 41,35 2,77

46A 1,19 3,07 17,88 23,58 26,57 27,71 0,00

40A 0,91 2,25 11,73 19,18 22,61 33,61 9,71

7A 0,39 1,30 11,31 19,73 25,22 40,53 1,50

48A 0,79 2,60 14,19 17,50 23,90 38,61 2,41

39A 0,34 1,24 8,84 13,27 17,99 56,02 2,29

43A 0,96 2,77 14,39 18,33 27,82 33,90 1,83

33A 1,20 4,63 20,93 26,29 25,33 21,03 0,60

8A 0,86 3,24 13,01 18,18 27,43 37,28 0,00

39A 1,02 3,08 10,79 13,27 17,61 51,11 3,13

28A 0,68 1,86 10,06 12,26 18,76 48,72 7,66

21A 1,15 4,20 16,39 22,12 26,31 29,83 0,00

15A 0,67 1,88 11,76 19,84 22,52 38,04 5,28

13A 0,86 1,77 9,50 18,25 24,51 43,85 1,26

19A 1,58 3,50 17,52 27,60 32,87 16,18 0,76

20A 0,91 2,30 10,83 14,81 20,74 41,27 9,13

2A 0,72 1,97 14,08 17,55 24,08 41,60 0,00

9A 1,04 2,68 19,18 32,23 26,06 18,81 0,00

27A 0,64 1,71 11,41 15,06 20,82 49,07 1,28

35A 0,99 3,00 15,20 19,43 22,60 38,12 0,66

41A 0,65 1,66 14,28 23,41 26,24 31,59 2,17

17A 0,60 2,07 13,53 18,40 22,20 41,45 1,76

31A 0,56 1,09 6,76 11,12 17,36 44,56 18,55

44A 0,74 1,93 8,09 13,67 17,58 52,60 5,40

14A 0,26 0,56 8,64 14,02 17,82 57,50 1,21

18A 0,72 1,67 11,37 17,17 23,12 45,00 0,96

30A 0,76 4,49 16,87 18,24 22,38 33,58 3,68

38A 0,68 1,79 11,17 15,51 18,17 50,52 2,16

23A 0,85 2,69 13,21 16,93 27,43 34,26 4,62

25A 1,14 2,53 14,03 20,80 24,40 36,33 0,77

24A 0,73 2,66 17,76 26,68 25,21 24,62 2,32

1A 0,85 2,40 15,67 20,65 24,35 33,98 2,10

5A 1,09 3,62 16,46 20,04 23,69 33,32 1,78

6A 0,53 1,33 10,03 14,02 20,64 49,07 4,39

10A 2,47 8,48 22,61 22,89 23,62 18,66 1,27

37A 0,51 1,31 10,15 17,02 21,87 44,46 4,70

Moyenne 0,85 2,52 13,44 18,83 23,36 38,19 2,80

Erreur‐type 0,06 0,20 0,55 0,67 0,51 1,54 0,51

CV(%) 43,5 52,9 27,0 23,5 14,4 26,7 121,2

BilleProportion des copeaux par classe (%)

189

Tableau 17 Distribution de classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire provenant de la forêt Montmorency obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm.

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45"

12A 0,46 1,66 9,97 11,72 17,01 55,50 3,69

43A 0,73 2,11 12,75 16,73 28,38 36,47 2,82

34A 1,08 4,02 13,51 16,07 28,33 35,28 1,72

40A 0,71 1,95 10,73 15,01 21,63 48,23 1,74

36A 0,64 1,86 12,27 14,87 30,59 39,76 0,00

49A 0,91 2,85 10,31 15,12 17,69 46,27 6,84

16A 0,58 1,76 10,71 14,74 23,08 46,98 2,14

45A 0,73 1,68 12,70 22,63 29,78 32,47 0,00

22A 0,34 1,57 7,72 12,87 17,55 46,07 13,89

46A 1,83 3,35 14,76 20,47 20,56 35,79 3,24

13A 0,81 1,59 7,84 15,82 20,53 44,64 8,78

35A 0,71 3,55 17,30 19,84 24,31 33,73 0,56

18A 0,88 2,75 12,48 17,36 20,83 34,95 10,73

5A 1,08 3,76 15,51 17,97 26,40 35,27 0,00

24A 1,05 3,92 17,25 20,09 22,94 34,75 0,00

14A 0,50 1,58 8,55 13,12 21,43 54,81 0,00

6A 0,73 2,85 15,88 24,51 34,41 21,62 0,00

7A 0,61 1,72 10,76 17,97 24,71 38,87 5,37

39A 0,71 1,82 9,21 15,87 24,20 36,40 11,79

31A 0,72 2,19 10,93 16,08 24,53 39,44 6,11

2A 1,05 4,30 17,41 24,30 29,77 22,49 0,69

42A 0,71 1,69 9,13 15,25 20,16 48,28 4,79

28A 0,46 1,33 6,52 9,90 14,39 41,82 25,59

27A 1,39 3,10 11,71 16,85 25,16 34,48 7,31

38A 1,47 3,50 13,95 23,40 24,85 31,21 1,62

1A 0,99 3,08 16,76 24,81 26,48 27,89 0,00

3A 1,64 4,41 14,91 19,04 23,93 30,46 5,62

33A 1,15 3,37 18,90 26,66 26,07 22,97 0,87

10A 0,55 3,01 15,28 18,09 25,45 35,32 2,31

17A 0,58 2,69 14,79 19,88 20,74 40,91 0,40

37A 0,52 1,26 9,87 14,94 19,28 49,90 4,22

15A 0,63 1,59 11,98 17,06 20,07 46,35 2,33

41A 0,46 1,43 9,75 13,95 19,98 52,61 1,82

20A 0,49 1,27 9,78 15,11 18,35 47,15 7,85

48A 0,87 1,84 9,81 13,85 16,40 49,08 8,15

19A 0,62 1,87 14,20 21,61 27,43 32,55 1,72

21A 1,11 3,16 15,12 17,38 21,83 41,41 0,00

26A 0,71 1,82 10,65 18,77 21,90 43,98 2,16

44A 1,29 2,72 11,52 16,84 18,77 40,62 8,24

30A 0,86 3,71 16,04 20,07 23,55 29,85 5,91

8A 1,44 3,26 13,41 20,26 26,47 31,98 3,20

9A 0,96 3,16 16,42 19,64 21,58 38,23 0,00

25A 0,70 1,93 9,72 12,85 17,58 50,30 6,92

23A 0,51 2,22 12,06 12,74 20,72 50,45 1,31

Moyenne 0,84 2,50 12,52 17,55 22,95 39,49 4,15

Erreur‐type 0,05 0,14 0,46 0,57 0,64 1,29 0,73

CV(%) 40,5 36,5 24,3 21,6 18,6 21,7 117,5

BilleProportion des copeaux par classe (%)

190

Tableau 18 Distribution de classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire provenant de la région de Chibougamau obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm.

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45"

53B 0,75 2,03 8,49 9,85 15,11 49,64 14,13

49B 1,66 5,22 21,59 33,59 25,52 12,41 0,00

48B 2,20 7,46 17,80 19,13 23,58 24,69 5,14

52B 1,90 4,97 13,81 18,03 19,40 38,94 2,96

12B 1,88 4,16 14,94 19,70 27,60 22,88 8,84

51B 2,91 9,55 20,61 24,38 25,55 16,03 0,96

54B 2,40 7,11 26,46 27,98 20,78 15,27 0,00

58B 0,79 2,31 19,32 30,10 29,40 18,07 0,00

35B 1,13 5,74 22,71 27,62 26,74 15,59 0,46

50B 2,93 9,52 19,50 24,42 29,00 13,58 1,04

9B 1,98 5,83 19,06 26,73 29,21 17,21 0,00

57B 0,58 2,15 12,88 18,67 31,56 33,08 1,08

26B 0,88 3,35 18,19 29,57 28,04 19,34 0,63

5B 1,08 3,21 14,62 21,29 29,38 29,24 1,16

18B 1,08 5,18 24,61 30,16 21,54 15,42 2,00

15B 1,63 3,95 13,78 19,62 27,00 31,05 2,98

24B 1,38 4,06 15,57 24,23 29,58 25,18 0,00

23B 0,55 2,38 12,39 17,40 20,07 45,09 2,13

60B 1,21 3,09 15,55 22,23 32,46 23,91 1,55

37B 1,70 7,00 19,62 24,82 27,89 18,98 0,00

27B 1,01 3,81 15,06 25,79 28,68 21,61 4,05

7B 0,85 3,78 14,45 17,38 31,71 29,77 2,05

40B 0,81 2,10 12,20 20,33 35,72 26,01 2,84

33B 0,87 2,24 10,44 21,16 35,97 28,13 1,19

4B 1,90 6,35 18,33 24,93 24,17 19,73 4,59

42B 0,99 3,09 16,42 23,10 36,26 19,67 0,48

30B 1,30 3,86 14,38 19,98 36,34 24,15 0,00

55B 0,62 3,03 21,47 31,07 30,33 13,07 0,41

3B 1,12 4,23 15,92 24,55 37,15 17,03 0,00

6B 2,53 9,22 29,78 25,04 20,16 11,50 1,76

56B 1,84 5,22 24,89 26,67 26,02 14,64 0,72

8B 1,11 3,99 19,22 25,85 34,15 15,68 0,00

38B 0,91 3,10 17,85 26,21 31,00 20,93 0,00

19B 1,13 3,90 16,58 21,24 20,72 35,38 1,05

16B 0,95 3,07 17,21 23,37 28,38 27,03 0,00

31B 2,54 4,96 18,62 26,30 26,77 19,85 0,97

47B 1,93 4,58 19,46 27,60 24,95 21,48 0,00

36B 1,65 4,55 18,39 19,52 24,18 31,71 0,00

22B 0,45 2,06 12,71 19,83 31,17 33,37 0,40

21B 0,74 2,45 12,14 17,02 20,70 45,48 1,47

32B 0,83 1,87 12,14 19,12 30,99 30,64 4,41

17B 1,42 3,30 15,30 24,25 30,13 24,68 0,93

10B 0,55 1,70 17,00 31,49 31,18 18,07 0,00

2B 0,65 1,90 10,92 16,61 19,55 46,22 4,14

41B 1,04 3,92 17,62 21,82 24,39 25,24 5,97

39B 0,83 3,06 16,56 21,37 29,77 28,40 0,00

43B 0,89 2,81 15,55 24,42 27,82 27,03 1,48

46B 1,45 3,70 20,22 33,18 29,16 11,84 0,44

28B 1,03 3,67 16,89 22,72 31,71 23,28 0,71

34B 1,80 5,53 15,50 19,14 25,63 27,67 4,73

13B 0,65 4,59 26,90 30,32 25,64 11,89 0,00

25B 1,54 3,77 19,32 26,81 28,55 19,21 0,80

14B 1,23 3,77 21,50 29,49 26,26 17,75 0,00

1B 1,37 4,77 19,13 27,14 31,04 16,54 0,00

59B 1,35 6,31 28,16 30,40 23,42 10,36 0,00

20B 0,91 2,77 17,32 26,74 26,29 25,61 0,36

Moyenne 1,31 4,20 17,63 23,96 27,60 23,68 1,62

Erreur‐type 0,08 0,25 0,59 0,64 0,64 1,24 0,34

CV(%) 46,4 44,7 25,2 20,1 17,4 39,1 154,9

BilleDimension

191

Tableau 19 Distribution de classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire provenant de la région de Chibougamau obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm.

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45"

53B 0,75 1,97 10,02 13,30 20,89 46,55 6,53

58B 1,24 4,51 19,85 20,84 28,96 23,26 1,34

23B 0,59 2,12 13,43 20,97 25,72 35,59 1,58

19B 0,95 4,36 15,43 16,69 20,28 41,61 0,68

35B 1,76 5,33 19,25 23,24 27,13 23,29 0,00

60B 1,62 4,19 18,65 23,98 24,17 25,70 1,68

12B 1,17 3,48 11,77 14,97 27,99 33,25 7,38

33B 1,24 3,19 12,60 20,80 27,63 33,03 1,51

25B 1,30 4,22 13,33 17,31 27,02 33,53 3,29

20B 0,82 1,82 12,59 23,11 30,14 30,34 1,18

8B 0,95 3,41 14,22 16,38 36,99 23,89 4,16

54B 1,03 3,22 16,30 19,67 25,44 34,34 0,00

17B 0,78 1,97 9,55 13,75 20,12 48,91 4,93

27B 1,20 3,81 16,50 26,24 27,11 24,42 0,72

28B 1,01 3,59 14,75 24,69 28,36 26,42 1,18

52B 1,22 4,00 12,20 13,72 18,68 48,38 1,80

22B 1,32 3,80 15,61 25,88 29,41 22,99 1,00

43B 0,59 1,94 12,02 14,95 25,33 41,96 3,22

6B 1,92 6,00 19,79 23,03 27,82 14,71 6,73

9B 1,36 3,89 14,13 18,02 34,34 28,26 0,00

37B 0,70 2,44 13,54 16,96 33,34 32,60 0,43

49B 0,93 4,42 15,19 19,10 25,99 34,37 0,00

57B 0,79 2,12 12,93 17,34 33,63 32,27 0,91

32B 1,56 4,77 17,09 22,03 31,91 21,30 1,34

51B 1,88 6,33 24,33 32,10 28,65 6,72 0,00

40B 0,90 3,07 10,85 12,42 28,94 41,82 2,01

5B 1,06 2,84 14,72 22,52 23,79 30,45 4,63

38B 0,71 2,53 14,57 18,61 29,69 33,89 0,00

15B 1,03 3,39 14,44 16,65 19,95 42,42 2,10

59B 0,75 3,66 20,38 24,13 29,46 20,48 1,14

7B 1,37 4,74 19,32 24,30 26,84 23,13 0,30

47B 1,81 4,44 17,15 18,39 27,89 28,74 1,59

48B 1,62 5,78 19,07 24,21 23,90 24,31 1,10

2B 0,64 1,88 10,16 12,24 17,00 53,42 4,67

3B 1,69 5,60 21,42 24,67 27,27 19,36 0,00

39B 0,51 1,88 14,93 22,46 31,03 29,19 0,00

42B 1,41 4,21 17,58 23,22 27,98 23,48 2,11

10B 0,71 2,76 16,48 21,60 24,18 34,27 0,00

21B 0,88 2,39 14,22 18,37 23,96 39,04 1,13

13B 0,94 4,28 22,11 23,32 33,95 15,40 0,00

1B 0,96 3,29 16,48 21,67 33,23 23,48 0,89

18B 0,71 3,18 18,28 21,69 28,58 27,56 0,00

36B 1,97 5,52 16,79 21,89 27,93 24,77 1,13

31B 1,13 4,31 14,29 18,06 30,26 31,60 0,34

41B 0,32 1,92 16,33 22,87 33,26 24,89 0,40

50B 1,52 5,21 21,36 26,32 24,49 20,66 0,44

14B 0,46 2,22 17,15 21,60 35,80 22,78 0,00

34B 1,35 5,40 16,23 20,55 29,52 26,15 0,80

30B 1,36 5,42 15,81 18,53 29,00 29,66 0,23

16B 0,64 2,37 14,69 19,02 28,61 34,46 0,20

26B 1,30 6,11 28,02 26,39 19,00 19,18 0,00

56B 1,33 5,74 24,20 27,70 26,11 14,92 0,00

4B 0,80 2,84 14,16 17,46 28,27 29,62 6,85

24B 1,65 3,75 12,38 15,81 19,93 36,90 9,59

55B 0,89 2,85 16,72 22,27 26,12 31,04 0,11

46B 1,38 3,69 14,24 17,52 27,50 30,29 5,37

Moyenne 1,12 3,72 16,06 20,46 27,33 29,55 1,76

Erreur‐type 0,05 0,17 0,50 0,56 0,59 1,22 0,30

CV(%) 36,4 34,6 23,1 20,4 16,2 31,0 129,1

BilleProportion des copeaux par classe (%)

192

Tableau 20 Distribution de classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire provenant de la région de Chibougamau obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm.

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45"

35B 1,32 5,20 19,13 19,47 22,50 31,68 0,71

48B 1,12 3,55 13,10 15,68 28,17 34,59 3,79

34B 1,39 5,15 15,10 17,42 24,71 34,84 1,40

54B 1,23 3,95 18,46 23,44 24,87 28,06 0,00

32B 1,32 3,37 12,50 16,65 24,00 37,86 4,30

23B 0,52 1,18 10,06 14,95 18,65 50,64 3,99

12B 0,90 2,59 11,87 13,85 25,44 36,64 8,71

51B 1,55 5,06 17,72 21,58 28,86 23,84 1,38

16B 0,69 2,71 11,31 13,43 29,51 39,76 2,59

43B 0,40 1,76 11,97 16,60 30,46 36,38 2,43

58B 1,01 3,17 15,95 17,63 31,32 30,91 0,00

5B 0,84 2,34 8,96 13,40 15,69 47,02 11,75

33B 0,77 2,28 8,61 11,75 12,04 54,04 10,51

26B 0,93 4,89 20,27 22,13 28,50 23,03 0,25

57B 0,42 1,46 10,66 13,73 29,26 43,36 1,11

49B 0,53 2,47 10,91 17,78 24,19 41,57 2,55

22B 1,09 3,84 13,96 18,49 30,94 30,10 1,58

6B 0,92 4,40 19,32 21,01 28,93 25,43 0,00

3B 1,13 4,67 14,94 19,37 37,15 22,73 0,00

27B 0,69 2,33 10,89 21,10 27,79 35,28 1,92

25B 0,66 1,96 9,37 12,67 20,54 48,59 6,20

40B 1,48 4,53 13,47 16,65 30,27 31,63 1,98

2B 0,69 2,03 9,61 12,71 18,06 47,66 9,24

59B 0,66 4,28 18,29 22,89 24,78 27,94 1,16

38B 0,82 3,23 14,70 17,91 26,09 36,31 0,95

7B 0,98 3,23 13,42 14,51 21,81 45,79 0,26

42B 0,64 2,17 13,61 16,87 24,10 42,60 0,00

37B 0,44 1,37 13,22 18,47 29,17 37,33 0,00

8B 0,74 2,78 14,99 14,96 33,55 28,55 4,43

56B 1,15 5,50 17,79 17,79 36,55 20,56 0,66

60B 0,93 3,51 16,33 21,47 21,22 35,19 1,34

14B 0,35 1,42 12,38 15,17 31,73 38,95 0,00

31B 0,90 2,28 12,35 15,99 28,24 36,28 3,97

50B 1,60 3,79 12,51 15,07 23,48 32,22 11,33

4B 0,90 3,00 12,48 17,23 25,55 34,81 6,03

10B 0,60 2,14 13,09 16,50 25,42 40,82 1,44

9B 1,37 4,35 15,59 16,83 30,89 30,58 0,39

39B 0,48 2,20 16,06 19,33 28,23 32,82 0,88

20B 0,57 2,20 11,79 14,30 19,40 46,26 5,48

36B 0,99 2,94 13,34 16,01 24,35 39,84 2,54

47B 2,49 5,18 16,49 21,86 27,87 24,57 1,55

13B 1,11 5,16 17,69 19,54 33,21 23,28 0,00

18B 0,49 1,92 15,54 19,79 25,46 35,91 0,88

1B 1,31 4,30 16,46 20,98 26,88 25,86 4,21

24B 1,78 3,95 13,97 18,41 22,53 29,98 9,39

15B 1,20 3,40 14,36 16,57 17,31 44,88 2,28

41B 0,62 2,60 14,62 16,31 25,56 35,74 4,55

17B 0,71 2,07 9,00 10,78 14,06 58,90 4,47

19B 0,81 3,19 16,99 19,19 26,88 32,53 0,41

52B 1,67 4,89 15,15 16,86 20,95 35,55 4,94

21B 0,73 2,05 11,56 17,57 20,54 42,85 4,70

30B 0,88 3,80 13,35 14,79 28,43 37,97 0,78

55B 0,68 3,25 15,49 17,68 22,73 37,93 2,23

46B 0,83 4,19 16,41 17,62 33,98 26,98 0,00

53B 0,84 3,16 16,17 22,80 21,10 34,75 1,19

Moyenne 0,94 3,24 14,06 17,34 25,71 35,82 2,89

Erreur‐type 0,05 0,16 0,38 0,40 0,71 1,11 0,42

CV(%) 43,0 36,2 20,3 17,2 20,7 23,2 108,1

BilleProportion des copeaux par classe (%)

193

Tableau 21 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut).

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 16‐18 ≥18 Trop longs

430 0,90 5,27 30,57 39,12 16,97 4,58 2,14 0,25 0,00 0,00 0,00 0,20 4,81

451 0,87 4,06 19,35 33,60 30,77 7,93 2,05 0,75 0,62 0,00 0,00 0,00 5,59

454 0,97 4,97 23,83 38,58 24,26 4,02 2,37 0,27 0,39 0,35 0,00 0,00 5,17

457 0,90 5,87 31,97 39,79 16,22 3,71 1,29 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 4,66

460 0,92 5,00 21,52 38,42 25,18 4,85 1,22 1,54 0,38 0,41 0,56 0,00 5,39

433 0,87 5,63 27,55 36,80 22,64 4,64 1,02 0,61 0,23 0,00 0,00 0,00 4,96

436 0,93 6,51 31,54 39,09 17,34 3,28 1,30 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,62

439 0,78 4,79 20,55 35,80 26,21 8,62 1,18 0,61 0,88 0,42 0,00 0,16 5,49

442 1,03 8,49 36,68 39,81 12,55 1,10 0,00 0,33 0,00 0,00 0,00 0,00 4,20

445 0,83 6,01 27,92 38,11 19,45 5,78 0,73 1,01 0,00 0,00 0,00 0,16 4,91

469 0,85 5,17 31,41 36,91 19,23 3,53 1,49 1,02 0,38 0,00 0,00 0,00 4,86

472 0,99 5,12 27,75 34,82 22,10 6,03 1,90 1,30 0,00 0,00 0,00 0,00 5,10

478 1,26 6,64 28,35 32,39 21,76 5,53 1,67 0,44 1,41 0,55 0,00 0,00 5,11

481 0,83 7,52 34,64 38,50 14,94 2,23 1,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,44

484 0,75 5,38 33,08 35,91 19,10 3,42 1,15 1,05 0,00 0,16 0,00 0,00 4,78

431 0,90 5,50 33,71 43,26 12,47 2,41 0,95 0,21 0,00 0,39 0,00 0,20 4,53

452 1,30 6,48 26,91 40,72 20,81 2,82 0,74 0,00 0,22 0,00 0,00 0,00 4,74

455 1,16 6,45 31,01 42,34 15,17 2,89 0,58 0,39 0,00 0,00 0,00 0,00 4,56

458 1,42 6,39 27,50 35,25 21,61 5,30 1,71 0,60 0,00 0,00 0,00 0,21 4,93

461 0,94 5,35 24,54 41,85 20,91 4,38 1,67 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 4,98

434 0,88 5,95 33,24 35,70 19,91 3,30 0,42 0,59 0,00 0,00 0,00 0,00 4,66

437 1,04 6,94 42,54 34,62 10,78 2,18 0,84 0,58 0,00 0,48 0,00 0,00 4,28

440 1,02 6,11 29,55 39,87 18,89 2,48 1,66 0,14 0,28 0,00 0,00 0,00 4,73

443 1,29 8,64 37,38 36,52 13,10 1,42 1,05 0,61 0,00 0,00 0,00 0,00 4,28

446 0,87 6,34 33,63 39,84 16,18 1,46 0,56 0,67 0,44 0,00 0,00 0,00 4,55

470 1,16 6,01 29,48 38,58 20,42 2,94 1,15 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 4,73

473 1,18 5,68 25,70 35,25 18,80 5,55 1,91 2,32 0,42 0,94 1,98 0,27 5,54

479 1,12 5,61 26,36 42,72 19,60 3,25 1,29 0,00 0,00 0,00 0,00 0,05 4,80

482 0,92 7,20 37,66 37,56 14,51 2,09 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,30

485 0,79 6,04 34,26 38,89 17,09 1,22 0,77 0,55 0,38 0,00 0,00 0,00 4,56

432 1,16 5,72 28,30 41,21 18,19 2,64 1,33 0,86 0,00 0,00 0,00 0,59 4,77

453 1,09 5,12 23,84 37,74 22,46 4,84 2,82 1,27 0,15 0,67 0,00 0,00 5,28

456 1,22 5,71 26,71 38,23 22,23 3,41 0,74 0,29 1,01 0,44 0,00 0,00 4,98

459 1,22 6,82 29,88 35,53 20,49 3,14 1,94 0,00 0,00 0,00 0,98 0,00 4,86

462 0,98 6,11 34,58 39,71 14,09 3,17 1,03 0,32 0,00 0,00 0,00 0,00 4,52

435 0,84 5,52 24,11 37,68 25,36 3,92 0,28 1,27 0,66 0,37 0,00 0,00 5,15

438 1,12 6,50 37,08 33,74 17,07 2,10 1,42 0,52 0,00 0,00 0,00 0,45 4,50

441 0,98 5,57 27,53 39,92 20,11 3,70 0,46 0,85 0,87 0,00 0,00 0,00 4,92

444 1,25 8,00 35,52 37,49 13,87 1,71 1,26 0,44 0,45 0,00 0,00 0,00 4,41

447 1,01 8,18 34,32 37,75 12,59 3,67 0,68 0,32 0,98 0,50 0,00 0,00 4,56

471 1,14 5,55 27,60 41,25 18,11 3,58 1,85 0,91 0,00 0,00 0,00 0,00 4,86

474 1,08 4,24 21,71 35,05 20,45 8,01 2,11 0,72 2,09 2,74 1,81 0,00 6,05

480 1,27 6,45 23,40 38,57 24,29 3,84 1,37 0,81 0,00 0,00 0,00 0,00 5,00

483 1,01 7,39 37,18 39,02 12,47 1,79 0,48 0,65 0,00 0,00 0,00 0,00 4,32

486 1,10 7,18 38,60 32,15 14,91 2,94 1,45 1,22 0,44 0,00 0,00 0,00 4,54

1,03 6,12 30,01 37,90 18,79 3,68 1,23 0,60 0,28 0,19 0,12 0,05 4,82

0,02 0,15 0,80 0,40 0,64 0,26 0,09 0,07 0,07 0,07 0,06 0,02 0,06

16,1 16,9 17,9 7,0 23,0 47,4 50,4 78,8 157,4 241,8 356,4 244,3 8,1

Moyenne

Erreur‐type

CV(%)

Position de la 

bille dans la tige

Proportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

B

a

s

M

i

l

i

e

u

H

a

u

t

194

Tableau 22 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut).

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 16‐18 ≥18 Trop longs

430 0,82 3,93 25,15 37,16 21,67 6,01 2,49 1,10 0,64 0,26 0,67 0,10 5,40

451 0,66 3,01 20,32 32,55 28,19 8,71 3,25 0,71 0,67 1,09 0,85 0,00 5,92

454 0,87 3,99 22,00 37,17 24,62 5,53 2,41 1,42 0,84 0,36 0,80 0,00 5,57

457 0,93 4,09 24,39 37,47 24,44 5,10 2,14 0,50 0,55 0,17 0,23 0,00 5,28

460 0,99 5,49 28,31 37,52 20,78 4,65 0,56 0,47 1,06 0,15 0,00 0,00 4,97

433 0,64 4,30 24,92 36,77 24,03 5,07 2,15 0,74 0,46 0,67 0,25 0,00 5,33

436 0,82 5,02 29,33 36,19 21,51 4,20 1,83 0,85 0,17 0,00 0,00 0,09 4,97

439 0,69 3,87 21,00 32,03 27,65 9,39 2,78 1,13 0,17 0,49 0,79 0,00 5,77

442 1,10 8,21 43,86 33,46 11,89 1,13 0,22 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 4,05

445 0,76 6,03 31,29 36,85 19,27 3,88 1,18 0,39 0,10 0,00 0,23 0,00 4,78

469 0,86 4,77 26,21 40,58 22,52 3,67 0,61 0,51 0,17 0,11 0,00 0,00 4,95

472 0,71 3,85 21,45 35,01 26,24 6,26 3,18 1,40 0,39 0,37 1,14 0,00 5,71

478 0,92 4,49 24,04 35,51 22,76 7,24 2,19 1,16 0,64 0,67 0,38 0,00 5,47

481 0,79 6,17 36,40 37,70 15,96 1,84 0,75 0,10 0,30 0,00 0,00 0,00 4,46

484 0,67 5,25 31,34 34,70 20,36 4,87 1,08 0,64 0,27 0,00 0,80 0,00 4,99

431 1,71 4,27 25,22 40,09 20,30 4,65 1,18 1,03 0,59 0,67 0,00 0,27 5,13

452 0,85 3,69 19,49 34,69 24,09 8,52 3,14 1,89 2,28 1,01 0,35 0,00 5,99

455 0,95 4,59 21,70 35,82 23,92 8,19 1,71 1,19 0,55 0,56 0,81 0,00 5,58

458 1,02 4,37 22,11 34,91 24,75 6,25 3,52 1,42 0,17 0,25 0,78 0,45 5,57

461 0,96 5,15 27,95 37,15 22,90 3,55 0,79 0,62 0,00 0,64 0,28 0,00 5,00

434 0,84 4,72 27,47 36,37 22,63 4,68 1,18 0,38 0,66 0,74 0,23 0,10 5,15

437 0,84 5,13 28,38 34,41 23,12 4,73 2,31 0,10 0,30 0,43 0,00 0,25 5,07

440 1,05 5,98 25,80 37,08 20,80 5,58 1,83 0,77 0,68 0,00 0,00 0,43 5,08

443 1,00 6,29 30,86 36,40 19,99 3,16 1,55 0,51 0,24 0,00 0,00 0,00 4,77

446 0,90 6,41 31,02 34,00 19,03 4,76 1,09 0,44 0,70 0,24 1,41 0,00 5,05

470 1,08 5,22 28,33 39,21 21,28 3,14 0,77 0,16 0,60 0,23 0,00 0,00 4,87

473 0,90 3,81 21,09 38,71 26,59 4,89 1,31 0,93 0,59 0,47 0,71 0,00 5,48

479 1,13 5,69 25,91 36,15 24,05 4,52 0,90 0,38 0,55 0,00 0,39 0,34 5,06

482 1,08 7,62 40,76 32,93 13,13 2,73 1,16 0,37 0,22 0,00 0,00 0,00 4,32

485 0,82 4,76 31,99 40,00 17,94 2,84 0,71 0,30 0,13 0,36 0,16 0,00 4,75

432 0,90 4,56 28,56 37,27 21,08 3,74 0,66 0,63 0,77 0,00 1,72 0,11 5,18

453 1,06 3,80 19,62 31,67 28,16 9,38 1,82 1,73 0,13 1,10 0,00 1,53 5,75

456 1,04 4,40 22,03 31,78 26,91 7,94 2,88 1,66 0,60 0,75 0,00 0,00 5,65

459 1,24 5,26 27,70 50,65 2,70 6,66 1,44 1,48 0,44 0,84 1,43 0,16 5,05

462 0,79 4,32 26,80 41,24 19,82 3,94 1,35 0,65 0,51 0,58 0,00 0,00 5,06

435 0,90 4,51 21,01 39,29 22,11 7,66 1,87 1,50 0,40 0,49 0,27 0,00 5,48

438 0,91 5,28 27,32 37,29 22,15 4,67 1,42 0,45 0,52 0,00 0,00 0,00 5,00

441 0,94 5,02 25,34 34,94 24,45 6,16 1,53 1,20 0,25 0,17 0,00 0,00 5,22

444 1,35 8,25 36,30 35,01 14,77 2,34 0,96 0,43 0,19 0,40 0,00 0,00 4,43

447 0,85 5,60 32,95 39,30 16,73 2,38 0,95 0,24 0,74 0,26 0,00 0,00 4,69

471 1,12 4,48 24,99 39,19 23,28 3,44 1,35 1,09 0,80 0,00 0,27 0,00 5,16

474 0,87 4,04 20,22 33,83 23,01 7,15 2,54 2,82 0,83 1,76 2,52 0,41 6,17

480 1,02 4,49 23,94 38,85 23,88 4,03 1,60 0,88 0,81 0,16 0,33 0,00 5,25

483 1,08 7,06 29,44 37,05 18,96 3,39 0,70 0,74 0,41 0,47 0,68 0,00 4,89

486 0,95 5,16 29,30 36,53 22,34 3,84 0,54 0,50 0,67 0,17 0,00 0,00 4,93

0,94 5,03 26,97 36,72 21,48 5,03 1,59 0,84 0,51 0,38 0,41 0,09 5,16

0,03 0,17 0,81 0,48 0,69 0,30 0,12 0,08 0,06 0,06 0,08 0,04 0,07

20,2 23,1 20,1 8,7 21,5 40,3 52,6 66,8 73,7 100,1 134,1 268,2 8,5CV(%)

Position de la 

bille dans la tige

B

a

s

M

i

l

i

e

u

H

a

u

t

Moyenne

Erreur‐type

Proportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

195

Tableau 23 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux d’épinette noire obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut).

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 16‐18 ≥18 Trop longs

430 0,72 3,52 24,04 33,11 26,33 7,76 2,07 0,66 0,41 0,00 0,34 1,06 5,45

451 0,65 2,97 21,54 36,34 27,94 7,09 2,10 0,73 0,31 0,32 0,00 0,00 5,52

454 1,02 6,21 25,81 35,23 23,87 5,53 0,96 0,66 0,12 0,17 0,42 0,00 5,09

457 0,89 3,87 23,07 31,59 23,85 9,70 3,18 1,51 0,64 0,50 1,18 0,00 5,81

460 0,81 3,55 21,01 37,79 27,14 5,90 2,34 0,56 0,46 0,44 0,00 0,00 5,46

433 0,64 4,24 26,42 34,30 24,46 6,98 2,02 0,32 0,17 0,44 0,00 0,00 5,26

436 0,81 4,52 29,37 35,32 21,02 5,53 1,79 0,66 0,16 0,20 0,59 0,04 5,12

439 0,89 4,01 22,53 36,94 24,59 7,63 2,27 0,53 0,13 0,00 0,47 0,00 5,40

442 0,96 5,72 28,77 34,08 22,11 4,61 2,25 1,26 0,25 0,00 0,00 0,00 5,04

445 0,69 5,70 31,19 39,33 16,82 3,65 1,05 1,11 0,23 0,00 0,24 0,00 4,81

469 0,85 4,34 22,26 34,38 24,03 9,41 2,02 1,32 0,54 0,61 0,24 0,00 5,59

472 0,81 3,68 20,09 36,32 25,16 6,91 2,82 1,18 0,90 0,92 1,23 0,00 5,83

478 1,09 4,46 22,93 35,88 25,08 7,16 1,64 0,68 0,24 0,21 0,27 0,35 5,34

481 0,66 5,49 23,11 34,53 24,69 8,02 2,71 0,53 0,13 0,13 0,00 0,00 5,34

484 0,68 4,39 23,71 33,93 23,37 7,87 2,76 1,21 0,38 0,29 1,41 0,00 5,63

431 0,82 3,56 23,08 33,30 24,20 7,74 2,07 2,10 1,10 0,21 1,35 0,46 5,77

452 0,70 2,83 20,86 40,12 23,98 7,26 2,00 1,14 0,33 0,45 0,34 0,00 5,55

455 0,96 4,31 22,04 34,63 24,53 7,91 1,92 0,71 1,01 0,56 1,23 0,19 5,66

458 1,06 3,94 20,68 33,20 26,20 9,71 2,47 1,11 0,64 0,16 0,85 0,00 5,73

461 0,70 4,14 22,18 33,96 26,39 9,13 1,88 0,48 0,68 0,45 0,00 0,00 5,53

434 0,78 4,80 24,64 37,67 23,61 4,32 1,58 1,33 0,17 0,87 0,22 0,00 5,28

437 0,85 5,05 25,88 32,62 24,28 7,85 1,79 0,83 0,09 0,62 0,00 0,13 5,30

440 0,79 4,35 22,32 32,25 25,81 8,79 2,66 1,63 0,31 0,08 0,43 0,57 5,61

443 1,03 6,03 31,86 34,39 19,92 3,78 1,99 0,50 0,15 0,35 0,00 0,00 4,84

446 0,74 4,86 30,13 37,18 21,13 3,76 1,03 0,49 0,00 0,22 0,47 0,00 4,94

470 0,90 4,01 22,57 35,07 24,29 7,44 2,86 1,45 0,74 0,40 0,28 0,00 5,58

473 0,77 3,49 18,96 37,15 28,13 7,30 2,01 0,79 0,11 0,70 0,59 0,00 5,66

479 1,43 3,97 21,37 37,28 26,05 5,69 2,13 0,99 0,82 0,26 0,00 0,02 5,42

482 0,85 5,60 26,76 34,00 23,31 5,84 1,21 0,25 0,84 0,61 0,30 0,42 5,20

485 0,89 5,50 27,14 34,13 24,34 5,56 1,02 0,53 0,33 0,56 0,00 0,00 5,11

432 1,01 4,04 22,55 35,76 23,68 5,20 1,60 1,14 1,20 0,63 2,65 0,54 5,78

453 1,13 4,41 20,72 32,18 25,67 8,54 2,86 1,74 0,52 1,12 1,11 0,00 5,87

456 1,14 4,73 22,68 37,06 24,44 6,39 2,02 0,55 0,40 0,23 0,36 0,00 5,33

459 1,10 3,67 22,58 37,71 23,44 6,29 1,92 1,64 0,93 0,00 0,16 0,54 5,44

462 0,91 3,59 20,56 35,34 25,87 7,06 1,81 0,93 0,36 0,46 3,10 0,00 5,91

435 0,86 3,68 21,21 36,73 25,12 6,87 1,97 0,85 0,34 1,15 1,21 0,00 5,69

438 0,88 4,71 24,25 35,68 21,64 7,26 1,85 1,55 0,11 1,50 0,56 0,00 5,51

441 0,94 5,23 26,29 37,55 20,71 4,86 1,03 0,87 0,26 0,70 0,39 1,15 5,13

444 1,14 5,58 24,99 33,38 26,26 5,03 1,54 0,90 0,16 0,47 0,55 0,00 5,27

447 0,81 4,51 25,93 38,10 21,01 5,48 2,17 0,61 0,29 0,35 0,43 0,31 5,22

471 1,08 4,28 24,52 38,07 22,55 6,22 1,84 1,06 0,19 0,19 0,00 0,00 5,23

474 0,85 3,33 20,17 39,70 25,04 4,71 2,07 1,46 1,05 0,61 0,98 0,04 5,67

480 1,00 3,04 19,37 30,25 28,23 10,56 3,57 1,77 0,74 0,61 0,71 0,13 6,04

483 0,98 5,66 26,77 32,36 25,41 5,20 1,84 1,00 0,14 0,29 0,34 0,00 5,20

486 1,09 4,27 26,28 33,50 21,44 7,59 3,03 1,63 0,16 1,00 0,00 0,00 5,44

0,90 4,40 23,89 35,32 24,16 6,74 2,04 1,00 0,43 0,45 0,56 0,13 5,44

0,02 0,13 0,47 0,34 0,34 0,25 0,09 0,07 0,05 0,05 0,10 0,04 0,04

18,4 19,4 13,1 6,4 9,4 25,1 29,1 44,4 74,8 75,2 118,9 205,3 5,3

Moyenne

Erreur‐type

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

B

a

s

M

i

l

i

e

u

H

a

u

t

Position de la 

bille dans la tige

196

Tableau 24 Distribution des classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut).

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45mm

430 2,16 10,23 39,77 33,38 11,23 3,23 0,00

451 2,26 8,56 33,12 39,11 12,98 3,97 0,00

454 2,70 10,49 40,89 34,30 9,49 2,12 0,00

457 2,43 12,64 50,01 29,39 4,61 0,92 0,00

460 2,63 10,32 38,08 38,80 7,30 2,85 0,00

433 2,76 12,84 49,22 30,22 3,88 1,09 0,00

436 2,77 14,57 51,12 28,11 2,35 1,09 0,00

439 2,58 9,66 34,83 37,67 11,89 3,37 0,00

442 4,17 22,55 57,39 15,22 0,68 0,00 0,00

445 2,95 14,42 45,02 29,57 6,48 1,41 0,16

469 2,58 13,42 50,49 26,44 5,71 1,36 0,00

472 3,20 13,01 47,28 28,82 7,01 0,68 0,00

478 3,97 14,17 44,64 30,21 4,95 2,07 0,00

481 3,17 15,23 51,41 27,38 2,58 0,23 0,00

484 2,52 15,84 45,78 26,95 6,50 2,42 0,00

431 2,55 10,78 43,90 34,45 7,52 0,80 0,00

452 3,89 14,53 47,18 30,50 3,36 0,53 0,00

455 3,56 15,23 50,69 26,16 3,55 0,80 0,00

458 3,64 12,68 42,70 29,33 9,32 2,32 0,00

461 2,67 10,88 45,88 33,81 4,98 1,77 0,00

434 2,67 12,75 51,09 29,40 3,55 0,54 0,00

437 2,99 15,10 54,97 23,42 3,52 0,00 0,00

440 3,50 15,45 46,01 30,88 3,26 0,91 0,00

443 5,33 21,62 56,82 15,21 0,69 0,33 0,00

446 3,17 15,77 55,19 22,95 2,41 0,52 0,00

470 3,67 14,42 45,97 30,78 4,38 0,78 0,00

473 3,51 13,30 45,29 26,19 7,47 4,25 0,00

479 3,48 14,16 49,18 27,46 4,48 1,23 0,00

482 3,26 15,89 50,03 27,43 3,20 0,18 0,00

485 2,29 12,79 43,39 34,34 5,85 1,34 0,00

432 2,93 10,66 41,16 31,85 11,03 1,77 0,61

453 2,58 9,78 36,86 35,77 12,79 2,21 0,00

456 3,16 12,07 41,05 35,17 6,91 1,65 0,00

459 3,38 13,13 41,16 30,01 9,22 3,09 0,00

462 2,61 11,83 50,64 30,26 3,99 0,67 0,00

435 2,70 11,74 40,73 35,38 7,24 2,20 0,00

438 3,24 14,76 49,06 27,67 4,48 0,80 0,00

441 2,92 11,39 42,82 31,87 9,28 1,71 0,00

444 4,44 18,68 56,39 17,81 2,67 0,00 0,00

447 4,99 18,99 52,57 19,67 3,25 0,53 0,00

471 2,87 11,34 41,41 35,40 8,26 0,72 0,00

474 2,79 10,92 34,66 33,33 10,39 7,92 0,00

480 4,19 12,99 36,30 36,06 8,92 1,53 0,00

483 3,77 17,26 53,79 22,94 1,91 0,33 0,00

486 3,41 14,00 49,49 26,75 6,34 0,00 0,00

3,18 13,62 46,12 29,51 6,04 1,52 0,02

0,10 0,44 0,93 0,84 0,48 0,22 0,01

22,0 21,7 13,6 19,1 53,5 95,9 544,6

Erreur‐type

CV(%)

Position de la 

bille dans la tige

Proportion des copeaux par classe (%)

B

a

s

M

i

l

i

e

u

H

a

u

t

Moyenne

197

Tableau 25 Distribution des classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut).

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45mm

430 2,09 9,29 33,29 31,99 16,33 6,77 0,25

451 1,59 7,32 28,35 34,93 18,06 9,75 0,00

454 2,38 9,14 34,00 37,18 12,59 4,70 0,00

457 2,42 9,42 37,37 36,61 10,68 3,50 0,00

460 3,65 13,97 47,29 29,85 3,79 1,44 0,00

433 2,12 10,36 38,83 37,94 8,08 2,66 0,00

436 2,59 11,13 43,27 33,56 8,01 1,44 0,00

439 1,82 8,19 32,92 33,26 16,50 7,32 0,00

442 4,46 18,83 60,36 15,37 0,99 0,00 0,00

445 3,08 14,35 47,53 29,83 4,24 0,96 0,00

469 2,82 11,97 45,79 32,49 5,94 1,00 0,00

472 2,35 9,45 34,65 36,18 12,21 5,17 0,00

478 2,63 11,06 40,35 32,29 8,96 4,06 0,65

481 2,91 14,27 53,72 24,98 3,31 0,81 0,00

484 2,01 9,92 44,48 30,59 8,75 4,25 0,00

431 2,39 8,93 33,42 38,54 13,46 3,25 0,00

452 2,16 8,06 27,70 31,15 18,18 12,74 0,00

455 2,71 9,38 35,28 33,21 12,88 6,55 0,00

458 2,67 10,42 34,34 31,66 13,09 6,75 1,07

461 2,95 12,05 41,67 33,99 6,68 2,67 0,00

434 2,81 10,35 40,68 35,72 7,85 2,51 0,07

437 2,89 13,11 41,77 31,01 7,76 3,19 0,25

440 3,16 11,33 39,78 35,61 8,02 2,09 0,00

443 3,42 13,16 46,63 29,99 5,69 1,12 0,00

446 3,39 13,27 45,65 29,84 3,84 3,33 0,67

470 3,69 14,54 45,42 30,26 5,33 0,75 0,00

473 2,57 10,00 39,90 35,99 9,56 1,98 0,00

479 3,62 13,29 41,47 33,53 5,88 2,21 0,00

482 4,09 14,49 54,46 23,24 3,29 0,43 0,00

485 2,55 10,39 41,15 34,30 8,75 2,86 0,00

432 2,32 9,40 33,77 34,98 14,68 4,85 0,00

453 2,81 11,23 32,78 31,92 13,28 7,10 0,89

456 3,04 10,28 32,96 33,41 14,18 6,13 0,00

459 2,67 9,64 36,19 35,49 11,80 4,21 0,00

462 2,30 10,71 37,23 36,57 9,97 3,23 0,00

435 2,85 10,27 36,01 38,06 10,01 2,79 0,00

438 2,70 10,66 39,42 35,59 9,87 1,75 0,00

441 3,04 11,19 37,85 35,22 10,67 2,02 0,00

444 4,99 17,54 52,72 20,33 3,43 0,98 0,00

447 2,87 13,69 46,42 31,59 4,85 0,57 0,00

471 3,82 13,48 38,54 32,36 8,75 3,05 0,00

474 2,64 9,61 31,87 33,78 15,25 6,85 0,00

480 2,88 10,02 39,03 33,67 11,30 3,12 0,00

483 3,89 13,87 42,79 32,16 5,50 1,45 0,33

486 2,90 12,89 44,29 30,83 6,26 2,83 0,00

2,88 11,46 40,30 32,47 9,30 3,49 0,09

0,10 0,36 1,04 0,67 0,64 0,39 0,04

23,6 21,1 17,3 13,8 46,2 75,5 264,2

Erreur‐type

Position de la 

bille dans la tige

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%)

B

a

s

M

i

l

i

e

u

H

a

u

t

Moyenne

198

Tableau 26 Distribution des classes de largeur/longueur des copeaux d’épinette noire obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut).

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45mm

430 2,04 10,25 34,03 34,64 13,73 5,31 0,00

451 1,77 8,23 33,94 36,59 12,92 6,55 0,00

454 3,39 11,53 37,73 32,38 11,43 3,54 0,00

457 2,31 9,39 33,55 32,10 14,01 8,65 0,00

460 2,12 8,77 34,72 36,80 14,57 3,03 0,00

433 2,26 10,75 39,50 34,45 9,18 3,86 0,00

436 3,04 13,04 35,79 35,77 7,40 4,30 0,66

439 2,68 10,77 37,14 35,64 9,91 3,87 0,00

442 3,44 13,37 42,82 29,19 7,27 3,92 0,00

445 4,30 22,05 19,88 45,22 5,37 3,18 0,00

469 2,57 9,90 29,71 37,22 14,98 5,63 0,00

472 2,56 9,23 35,75 35,31 11,71 5,45 0,00

478 3,65 12,06 36,44 38,02 7,78 2,06 0,00

481 2,63 10,61 34,55 35,75 10,25 6,21 0,00

484 2,32 9,93 32,25 30,95 13,34 11,21 0,00

431 2,02 8,68 31,04 29,00 16,64 12,23 0,39

452 1,84 8,01 28,69 35,01 18,59 7,86 0,00

455 2,53 8,38 32,18 32,82 16,49 7,61 0,00

458 2,91 9,98 28,29 28,34 18,30 12,18 0,00

461 2,16 8,44 31,31 37,70 15,92 4,47 0,00

434 2,86 11,75 36,28 39,03 8,11 1,98 0,00

437 2,79 10,27 34,80 34,00 13,03 4,98 0,13

440 2,32 8,93 33,16 32,63 15,23 7,15 0,58

443 3,82 15,13 42,81 27,46 7,40 3,38 0,00

446 2,74 12,71 44,31 29,68 7,88 2,67 0,00

470 2,31 9,18 31,41 34,57 14,65 7,87 0,00

473 2,43 9,43 35,77 34,73 14,11 3,53 0,00

479 3,74 10,67 33,01 35,84 12,48 4,25 0,00

482 3,22 12,58 37,08 32,94 9,79 4,39 0,00

485 2,96 11,82 44,54 29,60 7,95 3,12 0,00

432 2,42 7,97 29,30 32,86 16,51 10,94 0,00

453 3,02 9,98 28,67 31,62 15,94 10,77 0,00

456 3,29 10,75 34,72 35,36 12,63 3,25 0,00

459 2,45 9,35 31,59 32,86 16,18 6,96 0,61

462 2,56 10,00 32,40 33,06 14,25 7,74 0,00

435 2,54 9,61 30,76 35,43 14,60 6,73 0,32

438 3,14 11,43 35,62 35,93 9,54 4,35 0,00

441 3,12 11,49 39,55 32,17 9,01 3,51 1,14

444 3,71 12,66 37,69 34,14 9,04 2,76 0,00

447 2,69 12,11 38,67 32,84 10,57 2,95 0,17

471 3,50 11,30 34,71 35,08 12,61 2,80 0,00

474 2,45 8,52 30,62 39,37 13,93 5,12 0,00

480 2,56 9,11 27,39 31,99 17,45 11,23 0,26

483 3,30 12,57 37,23 33,34 10,03 3,53 0,00

486 2,36 9,39 31,69 33,45 14,78 8,11 0,22

2,77 10,71 34,29 34,06 12,39 5,67 0,10

0,09 0,36 0,70 0,48 0,51 0,43 0,03

20,6 22,2 13,7 9,5 27,6 51,0 234,9

Moyenne

Erreur‐type

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%)Position de la 

bille dans la tige

B

a

s

M

i

l

i

e

u

H

a

u

t

199

Tableau 27 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux de pin gris obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut) provenant de trois traitements d’éclaircie commerciale (témoin, forte et modérée).

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 16‐18 ≥18 Trop longs

B 302 0,85 7,84 35,33 37,91 15,37 2,27 0,31 0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 4,37

M 303 1,31 7,77 30,74 38,88 16,77 1,74 1,50 0,24 0,35 0,53 0,00 0,15 4,63

H 304 1,29 5,39 28,25 43,10 17,42 1,41 0,88 0,40 0,24 0,32 0,67 0,62 4,81

B 305 0,88 3,09 21,12 35,37 29,61 7,33 1,74 0,46 0,00 0,00 0,00 0,40 5,44

M 307 1,47 7,30 22,29 31,41 26,66 6,61 1,55 1,25 1,47 0,00 0,00 0,00 5,33

H 306 1,32 2,91 18,31 33,30 27,60 7,09 2,00 0,64 1,62 1,36 2,60 1,23 6,17

B 308 0,88 5,18 28,11 34,77 25,03 4,09 1,26 0,19 0,00 0,49 0,00 0,00 5,01

M 309 1,01 3,72 22,81 38,17 24,40 6,72 1,33 1,00 0,00 0,83 0,00 0,00 5,37

H 310 0,99 5,48 25,46 34,86 23,57 6,05 1,39 1,29 0,55 0,36 0,00 0,00 5,23

B 311 0,99 3,76 22,40 41,71 24,38 4,66 1,58 0,52 0,00 0,00 0,00 0,00 5,17

M 312 1,35 4,87 23,69 32,82 23,29 7,27 1,94 1,70 1,20 0,62 1,25 0,00 5,65

H 313 1,27 5,41 22,38 36,05 25,13 6,79 0,86 0,24 0,28 0,79 0,79 0,00 5,36

B 315 1,32 5,40 21,66 34,44 30,23 4,63 1,55 0,34 0,18 0,24 0,00 0,00 5,25

M 314 1,90 6,27 26,11 34,86 22,23 5,30 0,38 0,22 0,38 1,66 0,69 0,00 5,17

H 316 2,10 7,05 24,87 33,73 20,93 5,73 2,05 1,28 1,16 0,00 1,11 0,00 5,27

B 317 1,62 5,39 26,42 30,79 25,10 8,64 1,62 0,42 0,00 0,00 0,00 0,00 5,16

M 318 1,46 7,61 29,55 33,22 22,36 5,10 0,57 0,00 0,00 0,00 0,00 0,13 4,72

H 319 1,35 5,66 25,69 37,89 22,73 3,83 0,78 0,58 0,24 0,62 0,00 0,63 5,00

B 320 1,24 4,16 19,36 34,99 31,52 7,30 0,81 0,62 0,00 0,00 0,00 0,00 5,41

M 321 1,12 5,41 28,01 37,82 23,25 3,48 0,37 0,34 0,20 0,00 0,00 0,00 4,85

H 322 1,61 6,42 25,12 37,63 23,53 3,53 0,62 1,07 0,00 0,47 0,00 0,00 4,96

B 323 1,23 5,84 29,52 35,06 22,11 5,79 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,13 4,81

M 324 1,62 5,70 30,12 32,96 23,70 4,19 1,09 0,14 0,32 0,00 0,00 0,17 4,85

H 325 1,56 5,76 23,22 33,90 25,88 7,78 1,34 0,56 0,00 0,00 0,00 0,00 5,19

B 326 1,23 4,57 21,77 37,04 25,43 7,46 1,01 1,26 0,23 0,00 0,00 0,00 5,32

M 327 1,34 7,20 30,81 39,07 17,67 2,32 0,70 0,13 0,26 0,50 0,00 0,00 4,62

H 328 1,34 4,44 24,18 40,74 22,84 2,89 1,59 1,17 0,32 0,36 0,00 0,13 5,12

B 329 1,54 4,53 26,56 38,22 22,53 5,30 0,83 0,48 0,00 0,00 0,00 0,00 4,97

M 330 1,09 4,45 23,54 35,20 25,41 6,29 2,07 1,27 0,68 0,00 0,00 0,00 5,36

H 331 1,57 4,79 22,92 34,01 25,52 6,59 2,27 2,33 0,00 0,00 0,00 0,00 5,38

B 332 1,31 7,33 28,43 32,91 23,11 5,04 0,87 0,39 0,42 0,00 0,00 0,19 4,87

M 333 1,16 7,50 26,03 32,46 24,85 5,16 1,05 0,69 0,42 0,00 0,55 0,14 5,07

H 334 1,15 4,73 26,84 39,65 22,19 3,86 0,90 0,00 0,35 0,00 0,00 0,33 4,91

B 335 1,46 5,17 27,69 29,60 26,58 7,17 1,44 0,89 0,00 0,00 0,00 0,00 5,15

M 336 1,36 6,61 27,14 35,88 20,92 5,13 0,73 0,31 0,86 0,52 0,00 0,54 4,97

H 337 1,46 5,98 25,93 32,93 25,68 6,29 1,25 0,48 0,00 0,00 0,00 0,00 5,05

B 338 2,43 5,98 21,53 29,42 28,82 8,53 2,43 0,87 0,00 0,00 0,00 0,00 5,35

M 339 1,16 6,10 23,46 31,82 28,31 6,63 0,85 0,85 0,80 0,00 0,00 0,00 5,26

H 340 1,64 6,95 24,34 36,20 23,53 4,66 0,83 1,37 0,31 0,00 0,00 0,18 5,01

B 341 1,30 7,12 30,25 31,36 24,01 5,00 0,97 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,79

M 343 1,36 4,20 24,53 38,68 24,65 4,14 1,24 0,46 0,74 0,00 0,00 0,00 5,12

H 342 1,35 6,11 28,98 36,92 23,00 2,98 0,65 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,73

B 344 1,21 6,32 34,99 37,73 17,36 1,71 0,49 0,20 0,00 0,00 0,00 0,00 4,45

M 346 1,53 9,19 37,00 34,29 15,44 1,71 0,24 0,00 0,49 0,00 0,00 0,10 4,26

H 345 1,11 6,38 31,77 34,28 20,82 4,12 0,70 0,18 0,38 0,26 0,00 0,00 4,77

1,35 5,76 26,20 35,42 23,59 5,12 1,13 0,60 0,32 0,22 0,17 0,11 5,06

0,04 0,20 0,61 0,46 0,54 0,29 0,08 0,08 0,06 0,06 0,07 0,04 0,05

22,2 23,4 15,6 8,8 15,4 37,5 49,4 87,6 128,1 170,7 281,6 210,0 6,8

* B: Bas, M: Milieu, H: Haut 

Erreur‐type

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

T

é

m

o

i

n

É

c

l

a

i

r

c

i

e

 

f

o

r

t

e

É

c

l

a

i

r

c

i

e

 

m

o

d

é

r

é

e

Éclaircie 

commerciale

Position de la bille 

dans la tige*

Moyenne

200

Tableau 28 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux de pin gris obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut) provenant de trois traitements d’éclaircie commerciale (témoin, forte et modérée).

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 16‐18 ≥18 Trop longs

B 302 1,07 7,81 30,73 32,13 23,13 3,95 0,84 0,34 0,00 0,00 0,00 0,00 4,72

M 303 1,14 7,54 30,64 34,52 20,26 4,41 1,06 0,00 0,28 0,15 0,00 0,00 4,73

H 304 1,36 4,83 22,49 35,90 25,01 6,23 0,98 0,81 0,00 0,00 1,44 0,95 5,37

B 305 0,93 4,58 21,66 32,18 32,26 6,48 1,15 0,44 0,00 0,31 0,00 0,00 5,39

M 307 1,08 5,80 24,63 35,22 25,07 5,35 1,51 0,41 0,62 0,00 0,31 0,00 5,17

H 306 1,37 3,73 22,19 39,64 21,86 5,93 2,01 0,67 0,88 0,92 0,52 0,28 5,47

B 308 0,74 3,73 20,79 33,58 32,24 7,61 1,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5,43

M 309 0,78 3,55 20,38 37,24 29,11 6,22 1,65 0,31 0,07 0,41 0,27 0,00 5,46

H 310 1,09 4,49 23,85 39,88 22,41 3,74 2,06 0,69 0,54 0,77 0,49 0,00 5,29

B 311 1,17 3,40 18,39 30,91 31,29 10,11 2,90 1,45 0,39 0,00 0,00 0,00 5,80

M 312 1,25 4,37 21,85 33,34 27,11 6,59 2,47 0,99 0,72 0,74 0,37 0,20 5,58

H 313 1,42 3,73 15,64 22,78 25,09 11,43 3,95 2,70 1,81 2,71 8,05 0,70 7,54

B 315 1,40 4,81 21,31 35,03 28,40 7,17 1,87 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5,29

M 314 1,67 4,12 20,92 34,98 28,01 6,51 1,94 0,82 0,25 0,78 0,00 0,00 5,46

H 316 1,44 4,76 20,19 31,98 25,86 7,56 2,41 1,44 0,79 0,97 2,61 0,00 5,98

B 317 1,22 4,77 29,22 37,00 21,88 4,51 1,14 0,21 0,05 0,00 0,00 0,00 4,88

M 318 1,02 4,61 27,13 35,15 25,31 4,28 1,87 0,00 0,00 0,40 0,00 0,25 5,06

H 319 1,50 5,01 27,11 37,84 24,00 3,53 0,75 0,26 0,00 0,00 0,00 0,00 4,88

B 320 0,65 2,19 20,70 33,07 30,03 9,20 2,71 0,32 0,00 0,00 1,13 0,00 5,78

M 321 1,31 3,72 22,62 33,35 28,12 7,14 1,30 1,04 0,75 0,47 0,00 0,17 5,48

H 322 1,53 6,35 25,37 34,91 24,78 4,74 0,98 0,27 0,47 0,38 0,00 0,21 5,03

B 323 1,13 5,43 28,34 35,97 22,12 5,09 0,55 0,22 0,55 0,00 0,00 0,61 4,92

M 324 1,24 5,31 30,83 37,75 20,69 3,24 0,43 0,21 0,16 0,13 0,00 0,00 4,73

H 325 1,15 4,24 23,71 38,05 25,66 4,71 1,47 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5,17

B 326 1,15 4,35 23,91 37,11 26,20 5,38 0,58 0,58 0,00 0,00 0,50 0,23 5,19

M 327 0,98 4,64 26,35 39,38 20,16 3,55 1,61 1,45 0,49 0,87 0,00 0,51 5,16

H 328 1,13 3,67 24,61 35,40 21,88 4,03 1,80 0,89 0,97 0,30 5,00 0,32 5,92

B 329 1,13 4,55 24,11 36,07 24,72 6,54 1,50 0,97 0,40 0,00 0,00 0,00 5,25

M 330 1,01 3,90 20,97 37,43 27,47 6,35 1,63 0,86 0,13 0,20 0,00 0,02 5,39

H 331 1,39 4,59 24,23 35,41 25,20 6,60 0,30 1,12 1,16 0,00 0,00 0,00 5,26

B 332 1,11 5,97 28,80 34,43 24,21 4,27 0,31 0,34 0,22 0,32 0,00 0,00 4,90

M 333 1,01 5,50 28,99 36,75 23,63 3,42 0,40 0,09 0,19 0,00 0,00 0,00 4,81

H 334 1,29 6,24 25,34 33,17 25,55 5,51 1,32 0,77 0,12 0,69 0,00 0,00 5,15

B 335 1,41 4,84 25,51 35,34 25,21 5,48 0,98 1,17 0,00 0,00 0,00 0,07 5,11

M 336 1,18 3,88 20,43 33,96 27,86 7,26 2,36 1,35 0,97 0,53 0,00 0,21 5,64

H 337 1,58 5,67 23,80 31,00 27,06 6,88 0,90 1,02 0,72 0,70 0,67 0,00 5,43

B 338 1,02 2,67 22,16 31,27 27,26 10,30 3,31 0,96 0,00 0,34 0,70 0,00 5,78

M 339 1,01 4,34 23,36 30,26 25,70 8,82 2,45 1,81 0,43 1,30 0,00 0,53 5,68

H 340 1,25 4,03 23,89 38,35 24,96 5,65 0,87 0,50 0,51 0,00 0,00 0,00 5,17

B 341 0,99 3,71 20,12 34,36 30,13 7,49 2,35 0,49 0,36 0,00 0,00 0,00 5,52

M 343 1,21 3,83 19,69 34,46 28,05 8,36 2,80 0,31 0,23 0,35 0,70 0,00 5,65

H 342 1,32 6,53 25,17 31,00 23,84 7,77 2,43 0,42 0,35 0,76 0,33 0,09 5,32

B 344 0,81 5,36 35,03 35,59 19,05 2,98 0,42 0,72 0,00 0,00 0,00 0,04 4,63

M 346 0,91 7,48 33,41 34,27 17,55 4,45 0,85 0,46 0,14 0,50 0,00 0,00 4,68

H 345 1,13 6,08 26,87 34,83 22,46 5,30 0,93 0,13 0,26 0,64 1,00 0,36 5,14

1,17 4,77 24,39 34,72 25,29 6,05 1,54 0,69 0,36 0,37 0,54 0,13 5,32

0,03 0,18 0,60 0,45 0,50 0,30 0,13 0,08 0,06 0,07 0,21 0,03 0,07

19,0 25,3 16,6 8,7 13,3 32,8 55,7 79,4 109,8 135,0 268,0 173,6 9,1

* B: Bas, M: Milieu, H: Haut 

Éclaircie 

commerciale

Erreur‐type

Moyenne

É

c

l

a

i

r

c

i

e

 

f

o

r

t

e

CV(%)

Position de la bille 

dans la tige*

Proportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

T

é

m

o

i

n

É

c

l

a

i

r

c

i

e

 

m

o

d

é

r

é

e

201

Tableau 29 Distribution des classes d’épaisseur et de l’épaisseur moyenne pondérée des copeaux de pin gris obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut) provenant de trois traitements d’éclaircie commerciale (témoin, forte et modérée).

Fines 0‐2 2‐4 4‐6 6‐8 8‐10 10‐12 12‐14 14‐16 16‐18 ≥18 Trop longs

B 302 0,95 6,32 26,37 30,28 27,19 5,32 2,21 1,02 0,00 0,18 0,00 0,16 5,17

M 303 0,82 3,60 25,89 41,57 21,35 4,15 1,23 0,33 0,20 0,83 0,00 0,00 5,11

H 304 1,10 3,40 19,58 32,82 26,07 6,66 2,16 1,50 1,14 0,60 3,22 1,74 6,12

B 305 1,06 3,25 18,90 31,43 30,05 10,33 2,19 1,12 1,10 0,56 0,00 0,00 5,86

M 307 1,16 2,40 20,98 36,76 26,29 7,03 1,86 1,31 0,67 0,33 1,20 0,00 5,73

H 306 1,60 2,68 16,84 28,64 25,82 7,42 3,00 1,45 2,58 1,42 6,03 2,52 6,92

B 308 0,87 4,81 22,01 33,03 28,64 8,95 1,51 0,17 0,00 0,00 0,00 0,00 5,36

M 309 0,87 3,81 22,82 35,25 26,20 6,99 1,50 0,63 1,26 0,23 0,44 0,00 5,51

H 310 0,94 4,25 21,54 30,62 27,86 10,09 2,22 1,29 0,40 0,18 0,60 0,00 5,70

B 311 0,91 3,63 20,67 30,36 29,74 8,84 2,32 1,44 1,28 0,80 0,00 0,00 5,83

M 312 1,09 2,80 17,06 28,38 32,57 11,48 2,66 0,75 1,34 0,34 1,51 0,00 6,21

H 313 1,27 4,07 20,08 30,95 28,93 10,21 2,13 0,84 0,50 0,36 0,65 0,00 5,74

B 315 1,44 2,96 18,76 30,01 30,85 8,87 2,36 2,13 1,15 0,53 0,70 0,27 6,00

M 314 0,93 2,75 17,75 32,71 31,13 9,99 1,58 1,67 0,19 0,36 0,94 0,00 5,94

H 316 1,02 3,02 16,51 29,56 30,26 10,78 2,76 1,65 1,34 0,55 2,02 0,53 6,33

B 317 1,08 5,56 27,95 37,66 21,96 3,47 0,52 0,21 0,44 0,30 0,00 0,83 4,88

M 318 1,26 3,83 30,43 31,63 22,70 5,59 1,86 0,51 0,85 1,06 0,00 0,29 5,22

H 319 1,22 4,69 22,00 34,32 23,73 5,97 2,38 1,26 0,24 2,11 1,09 0,99 5,71

B 320 1,15 2,99 19,33 29,60 30,37 11,59 3,45 0,43 0,76 0,34 0,00 0,00 5,87

M 321 1,20 4,48 26,67 32,92 23,88 7,59 1,53 0,30 0,83 0,38 0,00 0,22 5,26

H 322 1,60 4,73 21,84 33,55 26,07 6,01 2,27 1,73 1,26 0,00 0,94 0,00 5,60

B 323 0,86 2,52 28,99 30,72 26,72 7,95 1,43 0,37 0,44 0,00 0,00 0,00 5,29

M 324 1,10 4,27 27,27 35,64 23,52 5,78 0,79 0,90 0,55 0,00 0,18 0,00 5,14

H 325 0,95 3,36 23,06 33,58 23,41 8,07 2,57 1,90 0,00 1,31 1,45 0,36 5,82

B 326 0,98 3,93 22,65 32,43 27,88 9,99 1,40 0,57 0,00 0,00 0,00 0,17 5,43

M 327 1,08 4,66 29,03 31,32 25,38 5,79 1,09 0,33 0,23 1,00 0,00 0,08 5,16

H 328 1,35 4,26 28,24 36,71 22,98 3,92 1,14 0,57 0,52 0,30 0,00 0,00 5,02

B 329 1,47 3,91 20,28 36,50 26,75 7,61 1,69 0,88 0,35 0,00 0,57 0,00 5,50

M 330 0,91 4,08 23,34 32,40 28,97 7,67 1,86 0,78 0,00 0,00 0,00 0,00 5,39

H 331 1,05 3,00 19,02 34,29 28,60 7,65 1,77 1,42 1,25 0,23 1,71 0,00 5,94

B 332 0,82 3,69 22,62 34,25 28,31 7,34 0,88 0,58 0,42 0,30 0,40 0,39 5,46

M 333 0,85 2,85 19,92 33,55 28,35 9,58 2,63 1,24 0,61 0,22 0,21 0,00 5,77

H 334 1,04 3,78 20,39 30,48 27,24 9,54 2,92 1,43 0,87 1,18 1,12 0,00 6,00

B 335 1,22 4,18 20,62 30,81 30,21 8,35 2,79 0,99 0,40 0,14 0,29 0,00 5,65

M 336 0,88 4,22 24,80 33,01 26,26 7,11 2,88 0,13 0,00 0,71 0,00 0,00 5,37

H 337 1,39 6,09 24,84 32,00 24,09 8,50 2,92 0,18 0,00 0,00 0,00 0,00 5,21

B 338 0,95 2,87 26,51 27,59 26,01 9,91 4,96 0,64 0,24 0,27 0,00 0,03 5,64

M 339 0,85 3,76 20,16 34,06 28,50 6,44 3,11 0,87 0,62 0,66 0,86 0,11 5,75

H 340 1,22 5,02 22,30 31,11 25,62 7,59 1,43 1,13 0,88 1,63 2,05 0,00 5,86

B 341 1,04 3,40 21,58 31,68 26,92 10,42 2,36 0,85 0,00 0,62 0,54 0,60 5,70

M 343 1,06 5,51 19,86 33,37 26,56 9,23 1,35 0,67 0,87 1,07 0,00 0,44 5,59

H 342 0,93 3,77 19,85 28,09 30,10 10,72 1,77 1,34 0,79 1,03 1,62 0,00 6,08

B 344 0,97 6,62 30,26 33,54 20,89 4,99 1,98 0,77 0,00 0,00 0,00 0,00 4,88

M 346 0,84 4,64 33,45 36,46 19,98 3,09 0,52 0,80 0,00 0,00 0,00 0,21 4,72

H 345 0,97 4,94 27,87 33,62 21,20 7,49 1,29 1,05 0,00 0,39 1,18 0,00 5,30

1,07 3,99 22,91 32,65 26,58 7,82 2,03 0,94 0,59 0,50 0,70 0,22 5,59

0,03 0,15 0,61 0,42 0,46 0,32 0,13 0,07 0,08 0,07 0,16 0,07 0,06

19,0 25,3 17,9 8,5 11,5 27,6 41,4 53,7 91,8 98,5 156,9 219,1 7,6

* B: Bas, M: Milieu, H: Haut 

Erreur‐type

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%) Ép. moy. 

(mm)

T

é

m

o

i

n

É

c

l

a

i

r

c

i

e

 

f

o

r

t

e

É

c

l

a

i

r

c

i

e

 

m

o

d

é

r

é

e

Position de la bille 

dans la tige*

Éclaircie 

commerciale

Moyenne

202

Tableau 30 Distribution des classes de largeur/longueur des copeaux de pin gris obtenus à une largeur de coupe de 12,7 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut) provenant de trois traitements d’éclaircie commerciale (témoin, forte et modérée).

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45mm

B 302 2,58 15,51 51,60 25,94 3,80 0,57 0,00

M 303 3,92 14,39 45,60 28,11 5,74 2,25 0,00

H 304 3,51 12,67 46,94 28,90 5,49 1,99 0,49

B 305 1,92 9,65 36,86 36,85 11,53 3,21 0,00

M 307 4,54 12,40 38,22 32,42 10,47 1,95 0,00

H 306 2,68 5,87 25,33 36,00 17,97 12,15 0,00

B 308 2,35 14,76 47,74 31,41 2,95 0,80 0,00

M 309 2,36 10,41 40,03 34,12 10,64 2,45 0,00

H 310 3,03 12,87 41,74 31,98 8,35 2,02 0,00

B 311 2,79 15,28 55,53 21,15 4,84 0,41 0,00

M 312 4,60 14,86 40,20 28,39 7,57 3,75 0,63

H 313 3,97 13,76 42,15 31,04 5,69 3,39 0,00

B 315 4,32 13,83 44,18 31,21 5,50 0,96 0,00

M 314 5,53 15,86 42,33 27,93 5,38 2,97 0,00

H 316 6,38 15,28 35,21 29,51 10,87 2,75 0,00

B 317 6,41 19,66 40,73 28,25 4,70 0,25 0,00

M 318 5,12 17,58 43,59 28,24 4,79 0,67 0,00

H 319 3,87 13,99 45,65 30,32 5,68 0,49 0,00

B 320 3,52 14,40 41,46 32,42 6,20 2,00 0,00

M 321 3,32 16,44 49,05 27,78 3,03 0,39 0,00

H 322 5,08 15,37 43,50 29,60 4,59 1,87 0,00

B 323 4,64 19,78 46,51 24,85 4,12 0,10 0,00

M 324 5,40 17,60 42,26 28,50 5,74 0,41 0,09

H 325 4,43 12,44 37,04 33,19 9,74 3,16 0,00

B 326 4,20 12,04 39,14 33,57 7,86 3,19 0,00

M 327 4,24 15,13 48,12 26,90 4,95 0,65 0,00

H 328 3,48 11,00 36,96 36,02 9,85 2,56 0,14

B 329 5,29 20,89 50,41 21,07 2,34 0,00 0,00

M 330 2,74 11,64 38,84 35,73 8,68 2,37 0,00

H 331 4,09 11,86 40,30 34,20 7,43 2,13 0,00

B 332 4,80 18,73 47,51 25,26 3,03 0,67 0,00

M 333 4,12 14,05 41,44 30,35 6,88 2,73 0,44

H 334 3,47 15,34 47,77 27,03 6,38 0,00 0,00

B 335 6,12 19,66 41,61 27,98 3,56 1,07 0,00

M 336 5,35 19,74 45,12 23,78 3,91 2,10 0,00

H 337 4,31 15,49 41,70 30,65 6,31 1,54 0,00

B 338 4,12 14,70 40,63 32,56 6,50 1,48 0,00

M 339 4,14 16,31 42,82 28,71 7,10 0,93 0,00

H 340 5,27 16,90 42,68 29,04 4,93 1,18 0,00

B 341 4,73 22,69 49,58 22,23 0,77 0,00 0,00

M 343 3,73 13,40 41,05 32,18 7,65 1,98 0,00

H 342 4,61 18,87 49,96 23,37 2,80 0,38 0,00

B 344 4,12 19,44 53,19 19,94 3,32 0,00 0,00

M 346 5,81 21,64 47,47 21,71 2,03 1,34 0,00

H 345 3,52 16,48 42,89 28,06 7,13 1,93 0,00

4,19 15,35 43,39 29,08 6,19 1,76 0,04

0,16 0,51 0,80 0,63 0,46 0,29 0,02

25,9 22,1 12,3 14,6 50,0 108,8 337,4

* B: Bas, M: Milieu, H: Haut 

Proportion des copeaux par classe (%)

T

é

m

o

i

n

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Moyenne

CV(%)

Éclaircie 

commerciale

Position de la bille 

dans la tige*

Erreur‐type

203

Tableau 31 Distribution des classes de largeur/longueur des copeaux de pin gris obtenus à une largeur de coupe de 19,1 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut) provenant de trois traitements d’éclaircie commerciale (témoin, forte et modérée).

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45mm

B 302 3,87 15,05 42,74 32,16 5,27 0,92 0,00

M 303 4,73 14,80 40,36 31,67 7,14 1,30 0,00

H 304 3,77 10,18 34,05 32,56 12,84 5,47 1,12

B 305 2,95 12,89 41,02 33,62 7,96 1,56 0,00

M 307 3,72 12,39 38,78 35,28 7,47 2,04 0,31

H 306 3,65 9,31 32,59 32,89 16,68 4,61 0,29

B 308 1,95 9,95 37,71 38,95 9,84 1,60 0,00

M 309 2,37 10,04 34,47 38,34 12,01 2,51 0,26

H 310 3,00 11,48 36,79 34,02 11,66 3,05 0,00

B 311 2,95 11,20 36,43 36,77 10,40 2,25 0,00

M 312 3,68 12,96 42,48 28,05 9,46 3,37 0,00

H 313 3,57 9,64 26,03 27,03 16,72 11,79 5,22

B 315 4,47 13,34 39,48 33,39 7,52 1,80 0,00

M 314 3,83 10,69 36,27 34,47 11,17 3,56 0,00

H 316 4,37 12,15 30,47 32,38 13,13 6,44 1,06

B 317 3,83 18,33 47,24 26,84 3,12 0,63 0,00

M 318 3,55 16,16 43,75 28,14 6,12 2,29 0,00

H 319 4,75 16,40 41,28 31,54 5,66 0,38 0,00

B 320 1,77 12,18 38,61 37,16 8,61 1,66 0,00

M 321 3,27 11,96 37,34 34,54 10,92 1,98 0,00

H 322 4,52 14,59 39,55 33,80 5,67 1,86 0,00

B 323 3,61 16,54 44,79 27,48 5,65 1,93 0,00

M 324 4,12 16,61 47,79 27,28 3,80 0,40 0,00

H 325 3,30 12,97 39,40 34,77 7,93 1,63 0,00

B 326 2,73 12,54 37,87 37,31 8,38 1,17 0,00

M 327 3,35 12,71 37,11 33,01 10,75 2,19 0,88

H 328 3,45 12,02 36,73 31,06 10,34 6,40 0,00

B 329 3,02 13,62 42,05 32,44 7,14 1,74 0,00

M 330 2,98 12,44 39,08 34,29 8,37 2,84 0,00

H 331 4,11 16,85 42,85 28,25 6,95 0,98 0,00

B 332 3,23 16,68 49,23 26,17 3,74 0,95 0,00

M 333 3,87 16,18 46,41 28,31 4,64 0,59 0,00

H 334 4,73 14,77 40,15 30,84 7,46 2,07 0,00

B 335 3,40 13,61 43,87 29,07 7,47 2,57 0,00

M 336 3,17 11,75 35,34 33,95 11,87 3,91 0,00

H 337 5,09 14,74 38,53 30,89 8,22 2,54 0,00

B 338 2,84 14,94 40,72 31,40 7,50 2,60 0,00

M 339 3,01 12,73 33,18 34,28 12,06 4,74 0,00

H 340 3,23 12,21 35,98 34,55 11,67 2,35 0,00

B 341 2,58 10,84 38,89 33,47 11,13 3,10 0,00

M 343 3,12 9,66 32,19 36,66 13,83 4,54 0,00

H 342 5,22 15,36 37,49 32,75 6,69 2,15 0,33

B 344 2,47 13,74 47,43 29,83 5,21 1,18 0,13

M 346 3,20 14,44 45,85 29,92 5,20 1,38 0,00

H 345 4,10 15,26 40,02 28,53 9,48 2,40 0,20

3,52 13,31 39,34 32,22 8,77 2,61 0,22

0,12 0,34 0,72 0,49 0,48 0,30 0,12

22,0 17,1 12,3 10,2 36,8 77,3 370,5

* B: Bas, M: Milieu, H: Haut 

Éclaircie 

commerciale

Position de la bille 

dans la tige*

T

é

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e

 

m

o

d

é

r

é

e

Moyenne

Erreur‐type

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%)

204

Tableau 32 Distribution des classes de largeur/longueur des copeaux de pin gris obtenus à une largeur de coupe de 25,4 mm pour trois positions de billes dans la tige (bas, milieu et haut) provenant de trois traitements d’éclaircie commerciale (témoin, forte et modérée).

Fines 3/16" 3/8" 5/8" 7/8" 1 1/8" ≥45mm

B 302 2,95 10,01 30,89 38,39 13,62 4,14 0,00

M 303 2,06 8,67 32,67 35,43 16,25 4,92 0,00

H 304 2,81 8,36 28,25 30,36 18,76 7,51 3,95

B 305 2,35 8,92 31,46 37,59 15,72 3,95 0,00

M 307 1,99 6,69 25,39 36,24 23,26 6,21 0,23

H 306 3,30 6,98 22,94 28,18 19,98 14,65 3,98

B 308 3,05 12,97 37,58 36,45 9,22 0,72 0,00

M 309 1,98 8,34 30,29 38,75 15,45 4,80 0,39

H 310 2,85 9,67 30,35 34,60 16,19 6,33 0,00

B 311 2,73 12,36 43,07 32,14 6,94 2,77 0,00

M 312 2,02 7,14 27,36 40,30 16,23 6,43 0,53

H 313 4,04 11,71 35,12 32,56 12,01 3,74 0,82

B 315 2,49 8,89 27,53 37,34 16,43 7,31 0,00

M 314 2,21 8,95 29,85 32,54 17,02 9,44 0,00

H 316 2,33 8,53 24,99 31,10 19,55 13,50 0,00

B 317 3,93 14,36 40,57 32,32 7,29 1,52 0,00

M 318 4,12 18,06 41,28 25,95 8,45 2,14 0,00

H 319 2,79 11,23 32,97 31,57 13,16 8,28 0,00

B 320 3,20 12,31 33,14 35,50 13,24 2,61 0,00

M 321 3,53 15,98 39,63 30,95 8,21 1,70 0,00

H 322 4,13 11,79 31,07 34,05 14,69 4,27 0,00

B 323 2,53 15,84 42,02 30,91 7,04 1,66 0,00

M 324 2,39 10,95 37,21 35,58 10,51 3,36 0,00

H 325 2,31 9,73 31,88 33,14 16,81 6,13 0,00

B 326 2,57 12,70 35,41 35,07 11,82 2,42 0,00

M 327 2,97 21,83 35,97 29,56 7,38 2,29 0,00

H 328 3,54 12,17 39,39 32,23 10,22 2,45 0,00

B 329 3,38 12,26 41,42 30,87 8,84 3,23 0,00

M 330 3,34 16,59 40,53 32,30 6,58 0,65 0,00

H 331 2,26 8,65 34,17 33,97 14,55 6,39 0,00

B 332 2,26 11,76 36,81 33,91 10,17 5,09 0,00

M 333 1,85 8,13 32,00 36,65 14,00 7,22 0,14

H 334 2,88 10,05 31,35 31,83 15,84 7,84 0,20

B 335 3,04 9,97 33,30 35,29 14,07 4,34 0,00

M 336 2,97 15,59 39,44 34,12 6,59 1,28 0,00

H 337 4,84 15,98 37,74 29,65 10,35 1,44 0,00

B 338 2,87 14,78 39,27 30,85 9,55 2,67 0,00

M 339 2,72 11,84 33,59 35,05 12,40 3,40 0,99

H 340 3,61 13,04 34,76 29,22 13,52 5,08 0,77

B 341 2,25 9,97 34,08 35,04 13,35 4,70 0,61

M 343 4,28 11,92 35,75 35,64 8,17 4,24 0,00

H 342 2,37 9,44 30,12 34,42 13,95 9,70 0,00

B 344 3,16 15,74 43,36 31,12 5,70 0,92 0,00

M 346 2,84 17,01 47,06 26,74 5,18 1,02 0,15

H 345 2,78 13,83 37,53 30,13 10,74 4,26 0,72

2,91 11,82 34,68 33,24 12,42 4,64 0,30

0,10 0,50 0,80 0,47 0,64 0,47 0,13

23,8 28,2 15,5 9,5 34,3 67,7 280,7

* B: Bas, M: Milieu, H: Haut 

Erreur‐type

CV(%)

Proportion des copeaux par classe (%)Éclaircie 

commerciale

Position de la bille 

dans la tige*

T

é

m

o

i

n

É

c

l

a

i

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e

 

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o

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l

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é

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Moyenne