石绿矿物颜料的拉曼光谱定量分析方法模拟实验研究
发布时间:2021-08-09 19:54
石绿是一种绿色的次生矿物,在古代壁画、绢本及纸本作品中均被大量使用,其化学性质的稳定性直接影响着作品的收藏与保存。文章对"铅丹-朱砂""石青-石绿"两组标准混合颜料进行五种不同配比(1:1~1:5),利用streamline对标准混合颜料进行扫描成像检测,确定了不同样品混合颜料的面积分布图,从而得到了混合颜料各物质颜料配比。将该分析方法尝试应用于某文物画的半定量分析中,得出该检测古画样品中的颜料组成配比。
【文章来源】:粘接. 2020,43(09)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
实验用HR Evolution拉曼光谱仪
经过对石绿分子的内部构造的数据仿制,找到了两个相对平稳的结构体,以上的测算都是经过科学的途径获得的,如图2所示。由于待检测主要成分是化合物,可以得知碳酸铜和氢氧化铜是石绿分子的主要构成成分。本文也通过科学、合理的实验得出了这个结果。经过测算探究结果表明,石绿分子的两种结构体及“铅丹-朱砂”和“石青-石绿”中,“石青-石绿”的化学特性更加稳固,这是由它自身的内部构造决定的。由于氢氧化铜的参与最终产生了全新的构造体。另外,由于“铅丹-朱砂”构造体中某个键的偏离,导致了不同键的间隔缩小了距离,导致键能更加强大,产生了又一新的结构造型。在实验中,通过对不用结构的对比,本文发现两种构造体的长度几乎是相等的。3.2.2 内部构造与化学现象的持续性
采用特殊函数仿制出两类石绿分子的紫外可见吸收光谱,如图3所示。从图3中可以看出,“石青-石绿”和“铅丹-朱砂”的光谱几乎是一样的,并逐步变得一致。当然,也会有所不同,比如它们的电子跳动形式就有很明显的区别。它们的内部电子构造的不断变动会直接引起其他地方出现异动。
【参考文献】:
期刊论文
[1]五种中国画矿物颜料的紫外光老化研究[J]. 柳敏,吕晓芳,唐铭,成小林. 光散射学报. 2019(03)
[2]NMF在古书画混合颜料光谱分析中的应用[J]. 尹琴丽,王笑,耿丹,李丹彤. 自然与文化遗产研究. 2019(06)
[3]唐卡主色矿物颜料光谱分析[J]. 岑奕,张琳姗,孙雪剑,张立福,林红磊,赵恒谦,王雪瑞. 光谱学与光谱分析. 2019(04)
[4]中国古画矿物颜料光谱混合模型初探——以石青和石绿为例[J]. 李大朋,赵恒谦,张立福,赵学胜. 光谱学与光谱分析. 2018(08)
[5]基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法[J]. 梁金星,万晓霞. 光谱学与光谱分析. 2017(08)
[6]高光谱技术在书画检测中的应用研究——以王震《三秋图》为例[J]. 武望婷,谭丽,侯妙乐,吕书强,彭淼淼. 地理信息世界. 2017(03)
[7]基于可见光谱特征提取的敦煌壁画颜料识别方法研究[J]. 补雅晶,万晓霞,李俊锋,梁金星,李禅. 文物保护与考古科学. 2017(03)
[8]基于高光谱成像与拉曼技术的艺术画颜料成分对比检测研究[J]. 武锋强,杨武年,李丹. 矿物学报. 2014(02)
硕士论文
[1]混合矿物颜料成分含量预测研究[D]. 雷江胜.武汉大学 2017
本文编号:3332701
【文章来源】:粘接. 2020,43(09)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
实验用HR Evolution拉曼光谱仪
经过对石绿分子的内部构造的数据仿制,找到了两个相对平稳的结构体,以上的测算都是经过科学的途径获得的,如图2所示。由于待检测主要成分是化合物,可以得知碳酸铜和氢氧化铜是石绿分子的主要构成成分。本文也通过科学、合理的实验得出了这个结果。经过测算探究结果表明,石绿分子的两种结构体及“铅丹-朱砂”和“石青-石绿”中,“石青-石绿”的化学特性更加稳固,这是由它自身的内部构造决定的。由于氢氧化铜的参与最终产生了全新的构造体。另外,由于“铅丹-朱砂”构造体中某个键的偏离,导致了不同键的间隔缩小了距离,导致键能更加强大,产生了又一新的结构造型。在实验中,通过对不用结构的对比,本文发现两种构造体的长度几乎是相等的。3.2.2 内部构造与化学现象的持续性
采用特殊函数仿制出两类石绿分子的紫外可见吸收光谱,如图3所示。从图3中可以看出,“石青-石绿”和“铅丹-朱砂”的光谱几乎是一样的,并逐步变得一致。当然,也会有所不同,比如它们的电子跳动形式就有很明显的区别。它们的内部电子构造的不断变动会直接引起其他地方出现异动。
【参考文献】:
期刊论文
[1]五种中国画矿物颜料的紫外光老化研究[J]. 柳敏,吕晓芳,唐铭,成小林. 光散射学报. 2019(03)
[2]NMF在古书画混合颜料光谱分析中的应用[J]. 尹琴丽,王笑,耿丹,李丹彤. 自然与文化遗产研究. 2019(06)
[3]唐卡主色矿物颜料光谱分析[J]. 岑奕,张琳姗,孙雪剑,张立福,林红磊,赵恒谦,王雪瑞. 光谱学与光谱分析. 2019(04)
[4]中国古画矿物颜料光谱混合模型初探——以石青和石绿为例[J]. 李大朋,赵恒谦,张立福,赵学胜. 光谱学与光谱分析. 2018(08)
[5]基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法[J]. 梁金星,万晓霞. 光谱学与光谱分析. 2017(08)
[6]高光谱技术在书画检测中的应用研究——以王震《三秋图》为例[J]. 武望婷,谭丽,侯妙乐,吕书强,彭淼淼. 地理信息世界. 2017(03)
[7]基于可见光谱特征提取的敦煌壁画颜料识别方法研究[J]. 补雅晶,万晓霞,李俊锋,梁金星,李禅. 文物保护与考古科学. 2017(03)
[8]基于高光谱成像与拉曼技术的艺术画颜料成分对比检测研究[J]. 武锋强,杨武年,李丹. 矿物学报. 2014(02)
硕士论文
[1]混合矿物颜料成分含量预测研究[D]. 雷江胜.武汉大学 2017
本文编号:3332701
本文链接:https://www.wllwen.com/shekelunwen/kgx/3332701.html